Добавил:

ivanov666 Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.

Вуз:

Башкирский Государственный Аграрный Университет

Предмет:

[НЕСОРТИРОВАННОЕ]

Файл:

Социогуманитарные технологии управления. Словарь основных терминов

.pdf

Скачиваний:

Добавлен:

07.09.2026

Размер:

1 Мб

Скачать

☆

<<< < Предыдущая 12 / 182 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 > Следующая >>>

2. Рассматриваются все возможные состояния системы, или,

другими словами, строится фазовое пространство G. Каждая из точек этого пространства соответствует некоторому состоянию системы.

3. Находятся соотношения, связывающие скорости изменения

фазовых переменных со значениями их в данный момент времени:

( )

xxf

,...,

pi ,...,1=

Вместе с начальными условиями

( )

xx~0 =

Это уравнение позволяет описать изменение состояния

исследуемой системы со временем.

Фундаментальные физические теории, а также множество математических моделей химии, биологии, экономики, социологии, психологии и многих других наук формулируются именно на этом языке. Основные успехи естествознания, достигнутые в последние три века, неразрывно связаны с реализацией ньютоновской схемы описания реальности.

И. Ньютон считал, что в ходе развития науки мы сможем выписать формулу, определяющую в явном виде значения всех фазовых переменных в любой момент времени

( )

= tpitx

0,,...,1,

. Кроме того,

Ньютон рассматривал системы, в которых есть сохраняющиеся величины (например, энергия, импульс, момент импульса). К таковым относятся системы уравнений, описывающих движение планет вокруг звезды. Для таких систем существенны начальные данные

Например, в зависимости от координаты и скорости тела, двигающегося в поле притяжения Земли, это тело может двигаться по эллипсу, параболе или гиперболе.

Системы, описывающиеся уравнениями, предложенными И. Ньютоном, относятся к детерминированным (от англ. to determine – определять). В них движение полностью определяется начальными данными

и, в принципе, можно, зная координаты и скорости всех

частиц во Вселенной в данный момент времени, как угодно далеко заглянуть и в прошлое, и в будущее.

Это создает иллюзию полной предопределенности. Ньютон мыслил Вселенную как гигантский часовой механизм, который построил Бог, и которому он дал первотолчок. При этом, далее высшие силы не вмешиваются в судьбу своего детища.

Выдающийся математик и астроном П.С. Лаплас, продолживший традицию И. Ньютона, настаивал на полной предопределенности происходящего. Этот радикальный взгляд сейчас называют

лапласовским детерминизмом. На вопрос Наполеона о том, где

имеются упоминания Бога в его работах, Лаплас отвечал, что он не нуждается в этой гипотезе.

Проблемы, связанные с ньютоновской схемой описания

реальности, стали осознаваться в конце XIX века. Однако, множество интересных задач не могут быть решены аналитически. Поэтому приходится переформулировать задачи описания систем и процессов, соотнося их с реальными возможностями. Это было сделано в исследовательской программе выдающегося математика, физика и философа А. Пуанкаре. Среди прочего, он предложил сосредоточиться на поведении изучаемых систем на больших интервалах времени, на том, что будет в конце концов, и сделать акцент на изучении не количественных, а качественных характеристик исследуемых объектов.

Кроме того, в 1930-х годах выяснилось, что, и с прикладной точки

зрения интересно и важно рассматривать системы, в которых есть источники энергии, с одной стороны, и стоки (диссипативные процессы – трение, электрическое сопротивление, вязкость и т.д.) – с другой. Именно такая ситуация характерна для радиоэлектроники, где все работающие приборы должны быть подключены к источникам энергии.

Такие системы получили название диссипативных. Для них

характерно то, что начальные данные

с течением времени

оказываются «забытыми». При разных начальных данных, установившиеся на больших интервалах времени режимы оказываются одними и теми же.

Это выглядит в фазовом пространстве как стремление разных траекторий к одному и тому же притягивающему множеству, которое и стали называть аттрактором. Это множество может быть точкой, что соответствует стабилизации и выходу фазовых переменных на постоянные значения (здесь аттрактор – устойчивая особая точка). Либо система с течением времени выходит на периодический режим (в этом случае аттрактор – это предельный цикл).

В 1960-х годах были открыты так называемые странные аттракторы, описывающие непериодическое, хаотическое движение (см. динамический хаос).

Если фазовая точка, характеризующая изучаемую систему, оказалась на аттракторе А, то она будет находиться на нем же и далее. Множество начальных точек В, из которых траектории с течением времени стремятся к А, называют областью притяжения аттрактора А. При этом, у данной системы может оказаться несколько аттракторов со своими областями притяжения.

Представления об аттракторах оказались очень полезными и конструктивными. Они позволили увидеть внутреннее единство за многообразием изучаемых систем и процессов и их математических

моделей. Дело в том, что типов аттракторов очень немного, в сравнении со множеством изучаемых уравнений.

Возможность «перемещать» точку в фазовом пространстве (то есть,

действуя извне, менять состояние системы) весьма ограничены. В идеале хотелось бы управлять сложными системами с помощью малых точных воздействий. Поэтому, если управляемая система находится в области притяжения В аттрактора А, который нас устраивает, то можно не управлять («пусть все идет, как идет»). Но можно и ускорить движение, не выводя систему из области притяжения В.

С другой стороны, если аттрактор А нас не устраивает, то надо предпринимать усилия, чтобы оказаться в области притяжения другого аттрактора, который лучше подходит для решения поставленной задачи.

Эта логика – конкретизация концепции «направляемого развития» или «принципа кормчего», выдвинутого в своё время академиком Н.Н. Моисеевым. Он пояснял этот принцип следующим примером. Переплывая бурную реку, мы не можем всё точно спланировать и рассчитать. Но если мы знаем, куда хотим попасть, то надо использовать потоки, ведущие к цели, и корректировать своё направление или скорость, когда течение несет нас не туда, куда мы желаем.

Литература:

1. Малинецкий Г.Г. Математические основы синергетики: Хаос, структуры,

вычислительный эксперимент. Изд. 8-е. М.: URSS, 2017, 312 с.

2. Моисеев Н.Н. Математические задачи системного анализа. М.: URSS, 2016,

532 с.

3. Серия «Синергетика: от прошлого к будущему» № 2.

4. Серия «Синергетика: от прошлого к будущему» № 55.

Г.Г. Малинецкий

АУТОПОЭЗИС (от греч. αὐτός ауто- – сам, ποίησις – сотворение,

производство) – термин, введенный в начале 1970-х годов

чилийскими учёными У. Матураной и Ф. Варелой, для обозначения

систем, способных к самовоспроизведению и поддержанию

собственного функционирования.

Каноническим примером автопоэтической системы является биологическая клетка. Указанные выше авторы утверждали: «Наиболее поразительная особенность автопоэтической системы состоит в том, что она вытаскивает сама себя за волосы и становится отличной от окружающей среды посредством собственной динамики, но при этом продолжает составлять с ней единое целое».

Понятие автопоэтической системы противопоставляется понятию аллопоэтической системы, примером которой может служить завод,

выпускающий автомобили. Здесь из сырья и компонент производятся автомобили, которые сами по себе есть нечто другое, чем производящий их завод. В то же время мы можем расширить границы рассматриваемой системы, включив в нее «окружающую завод среду» таким образом, чтобы полученную таким образом расширенную систему рассматривать в качестве автопоэтической.

Существенными признаками автопоэтических систем является их автономия и операциональная замкнутость. С другой стороны, будучи структурно сопряженными (Structural Coupling) c окружающей их средой, автопоэтические системы являются когнитивно (познавательно) открытыми по отношению к ней. Концепция автопоэзиса нашла свое применение в социологии Н. Лумана.

Литература:

Матурана У., Варела Ф. Древо познания. М.: 2001, с. 41.

В.И. Аршинов

БЕЗОПАСНОСТЬ. Этот термин имеет в русском языке два основных

смысловых значения. Одно из них обозначает состояние

защищенности некоторого объекта или процесса от негативных

воздействий со стороны внешних или же внутренних факторов. В

этом смысле мы употребляем такие словосочетания, как пожарная

безопасность, экологическая безопасность, национальная

безопасность и т.п.

Другое значение термина характеризует свойство объектов или процессов, которое заключается в их способности не наносить ущерба или вреда другим объектам или процессам в результате своего существования или функционирования. Характерными примерами здесь могут служить такие понятия как безопасность жизни, безопасность транспорта и т.п.

Поэтому, при исследовании проблем безопасности все природные, социальные или же технические объекты, системы и процессы следует рассматривать с учетом указанных выше двух основных аспектов, а именно – как объекты (процессы), требующие защиты (обеспечения безопасности) от внешних деструктивных воздействий, или же как объекты (процессы), которые сами могут быть источниками опасности (факторами риска) для других объектов или процессов.

Так, например, человек, общество и государство могут выступать как объекты безопасности, которые нуждаются в защите от внешних и внутренних угроз.

Второй аспект термина безопасность обращает наше внимание на то, что человек, общество или государство и даже продукт, технология сами могут являться факторами риска и источниками угроз для других людей, государств и общества в целом.

Так, И. Маск, С. Хокинг и сотни других исследователей и ITэкспертов подписали список из 23 основных принципов, которых стоит придерживаться при разработке искусственного интеллекта (ИИ), дабы она продвигалась в безопасном, продуктивном и нравственном направлении.

Учет этой принципиальной двойственности проблемы безопасности позволяет по-новому взглянуть на некоторые, казалось бы, хорошо знакомые аспекты этой актуальной и стратегически важной проблемы.

Проблема безопасности является не только многоаспектной, но и комплексной. При ее изучении выделяют следующие основные виды безопасности: глобальная безопасность, международная безопасность,

экономическая безопасность, информационная безопасность, технологическая безопасность. Классификация в этом случае

осуществляется с учетом характера и сферы проявления угрозы для безопасности, а также источника этой угрозы.

Не менее важными являются и другие виды безопасности, при выделении которых основное внимание концентрируется на объектах, требующих обеспечения безопасности: природа, человек, общество, государство, организационная структура. В этом случае наиболее важными являются: экологическая безопасность, безопасность

личности, общественная безопасность, национальная безопасность, безопасность организации.

В современных условиях становления глобального информационного общества и усиления противоборства государств, корпораций и общественно-политических структур в информационной сфере, возникают новые угрозы безопасности. Появились такие термины как кибербезопасность, духовно-нравственная безопасность,

лингвистическая безопасность и интеллектуальная безопасность.

Литература:

1. Баришполец В.А. Безопасность. / Глобалистика: Международный междисциплинарный словарь. – М. – СПб. – Н.-Й.: ИЦ «ЕЛИМА», ИД «Питер», 2006. С.58.

2. Колин К.К. Информационная безопасность как гуманитарная проблема. // Открытое образование, 2006, № 1. С. 86-93.

3. Колин К.К. Неоглобализм и культура: новые угрозы для национальной безопасности // Знание. Понимание. Умение. 2005, № 2. С. 104-111.

4. Колин К.К. Информационная антропология: поколение NEXT и новая угроза психологического расслоения человечества в информационном обществе. //

Вестник Челябинской государственной академии культуры и искусств, 2011, № 4. С. 32-36.

5. Колин К.К. Структура и приоритеты глобальной безопасности. //Стратегические приоритеты, 2017, № 1. С. 4-15.

6. Илон Маск, Стивен Хокинг и сотни других экспертов подписали список из 23 принципов развития ИИ. [Электронный ресурс]. URL:

https://tproger.ru/articles/hawking-musk-endorsed-23-ai-principles/

К.К. Колин.

БИФУРКАЦИЯ (раздвоение, ветвление) – изменение числа и/или

устойчивости решений определенного вида в исследуемых уравнениях при вариации параметров. Это понятие, пришедшее из математики и механики, в 1980-х годах начало использоваться в гуманитарных науках в более широком смысле, как значение параметра, при котором прежняя траектория теряет устойчивость и появляются новые возможности. Переход общества в новое состояние, разрыв с традицией, момент принятия решения также связывают с бифуркациями.

Биологическую эволюцию, формирование организма и многие другие типы развития в современной науке обычно рассматривают как прохождение последовательности бифуркаций. Именно в точках бифуркации управление нелинейными системами наиболее эффективно. В этих точках малые воздействия (субъективный выбор, случайности, игровые моменты и т.д.) могут определить дальнейший сценарий развития системы.

Понятие бифуркации играет центральную роль в исследовательской программе выдающегося математика А. Пуанкаре, выдвинутой в начале XX века и во многом определяющей с этого времени развитие данной дисциплины. Дело в том, что в разных уравнениях и различных системах, которые они описывают, мы сталкиваемся с одними и теми же бифуркациями. За внешним многообразием скрывается глубокое внутреннее единство.

Термин был введен К. Якоби (Abzweigung) в 1834 году в связи с исследованием самогравитирующих вращающихся тел. Французское слово бифуркация (bifurcation) было введено А. Пуанкаре в связи с той же задачей в 1885 году.

Литература:

Малинецкий Г.Г. Математические основы синергетики: Хаос, структуры,

вычислительный эксперимент. Изд. 6-е. – М.: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2009. –

312 с.2. Йосс Ж., Джозеф Д. Элементарная теория устойчивости и бифуркаций. М.:

Мир, 1983. – 301 с.

Г.Г. Малинецкий

БЛОГ (от англ. blog, сокращение от web log) — информационный или

дискуссионный веб-сайт, содержащий последовательные записи, созданные автором (или авторами) данного ресурса. Содержание записей может быть текстовым или мультимедийным — аудио, фото, видео. Для блогов характерен формат дневника и публикация записей в

хронологическом порядке. Блоги оставались, в основном, индивидуальными до 2009 г., после которого всё чаще блог стал превращаться в полноценную редакцию. В 2010-ых годах получили популярность «мульти-авторские блоги», которые ведут несколько человек, а периодически они даже подвергаются профессиональной редакции.

Отличительной особенностью блогов можно также назвать

инструменты обратной связи и реакции — комментарии, оценки. Именно инструменты Веб 2.0 стали основной причиной популяризации блогов, поскольку они позволяют аудитории полноценно участвовать в обсуждении, ранжировании и распространении контента, и даже в его создании. В этом контексте блоги могут рассматриваться в качестве одной из форм социальных сетей.

На сегодняшний день блоги можно разделить на три категории: те,

что являются поставщиками комментариев на различные темы (политика, культура, спорт и т.д.) и те, что остаются в рамках онлайндневников и являются распространителями частного контента; а также блоги, являющиеся интернет-рекламой, направленные на развитие определённого бренда и выступающие в роли вспомогательного инструмента в работе компаний.

Существует образовательный формат блога, чаще, в виде

определённого инструктажа. Такие блоги носят название edublogs (educational blogs). Ещё одним форматом являются микроблоги. Их отличительная особенность в ограниченности материала в одной записи (количества знаков, продолжительности мультимедиа).

В 2018 г. почти 6,7 миллиона человек регулярно публиковали

сообщения в блогах на сайтах, еще 12 миллионов блогеров активно работали в социальных сетях. Каждый день в блогосфере публикуется свыше 2 миллионов постов.

Литература:

1. Dearstyne B.W. Blogs: the new information revolution? Information Management

Journal 2005; 39:38–44.

2. Mutum, Dilip, Wang, Qing (2010). Consumer Generated Advertising in Blogs. In

Neal M. Burns; Terry Daugherty; Matthew S. Eastin (eds.). Handbook of Research on Digital Media and Advertising: User Generated Content Consumption. 1. IGI Global. pp. 248–261.

3. Gaudeul, Alexia & Peroni, Chiara (2010). "Reciprocal attention and norm of

reciprocity in blogging networks". Economics Bulletin. 30 (3): 2230–2248.

Статистика Интернета 2018: сайты, блоги, домены, электронная коммерция — интересные цифры и факты со всего мира. - sdvv.ru

А.Б. Славин.

БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ (Big Data) — обозначение структурированных

и неструктурированных данных огромных объёмов и

значительного многообразия, которые могут аналитически

обрабатываться программными инструментами для выявления

(добычи, майнинга) новой и неявной информации, обучения систем

искусственного интеллекта, построения денотативных и отчасти

когнитивных семантик моделей, прогнозирования развития

событий, постановки диагноза болезней, изучения далекого

космоса и многого др.

Это понятие стандартизовано, и отдельные его аспекты можно найти в: ГОСТ Р ИСО 8000-2–2014, ГОСТ Р ИСО/МЭК 38500-2017, ГОСТ Р 55.0.01-2014, ГОСТ Р 55.0.02-2014, ГОСТ Р 55.0.03-2014 и др. В стандартах можно найти такое определение большим данным: Наборы данных, обширные по характеристикам объема, разнообразия, скорости и / или вариабельности, которые требуют масштабируемой архитектуры для эффективности хранения, манипулирования и анализа.

Основные аспекты больших данных:

− безопасность и приватность;

− управление;

− стратегическое управление данными.

Литература:

1. ISO/IEC TR 20547-2:2018 Information technology -- Big data reference architecture.

А.Н. Райков

ВЕРИФИКАЦИЯ МОДЕЛЕЙ (Verification of models) — проверка

(валидация) истинности, адекватности различных моделей,

включая дескриптивных, нормативных. В отношении

дескриптивных (описательных) моделей верификация сводится к

сопоставлению расчетных результатов по модели с

соответствующими данными действительности – массовыми

фактами и закономерностями экономического развития.

В отношении нормативных (в том числе математических, оптимизационных, имитационных) моделей – модель объекта

подвергается различным управляющим воздействиям; ставится специальный эксперимент; модель отображается на репрезентативный набор данных (например, очищенные Большие Данные).

Модели могут верифицироваться на основе их отображения на

большие данные.

Литература:

1. Raikov A.N., Avdeeva Z., and Ermakov A. Big Data Refining on the Base of Cognitive Modeling. Proceedings of the 1st IFAC Conference on Cyber-Physical & Human-Systems, Florianopolis, Brazil. 7-9 December, 2016. pp. 147-152.

http://dx.doi.org/10.1016/j.ifacol.2016.12.205

А.Н. Райков

ВИЗУАЛИЗАЦИЯ (visualization) — способ наглядного представления

информации, позволяющий одновременно совершенствовать концентрацию сознания и развивать в человеке соучастие, а также усиливающий существующие методы достижения проницательности через визуальное восприятие, т.е. способность человека видеть и понимать изображения, а также мысленно конструировать зрительные образы.

Литература:

1. Гёбель М., Клименко С.В. Научная визуализация в виртуальном окружении // Программирование, 1994. N 4. – С. 29–46

2. Райков А.Н. Лепесток опоры, или философия решений. – М.: СИНТЕГ, 2004. – 48 с.

А.Н. Райков

ВИРТУАЛИЗАЦИЯ ОБЩЕСТВА (от англ. Virtual – кажущийся) –

социально-психологический процесс замещения реальных социальных отношений их виртуальными образами.

В современном обществе, где Интернет и другие средства массовой коммуникации играют всё более заметную роль, формируется новый, иллюзорный мир символов, который существует параллельно с реальным физическим миром и становится такой же неотъемлемой частью бытия, как и окружающая действительность. Виртуализация общества представляет собой принципиально новый процесс глобального масштаба, который отражает реальные трансформации общества в XXI веке.

Следует различать два вида виртуализации общества – компьютерную и некомпьютерную. Компьютерная виртуализация представляет собой процесс перехода различных сфер деятельности на уровень информационно-коммуникационных сетей. Она тесно связана с развитием процесса информатизации общества и использованием

информационных технологий в различных социальных сферах: экономике, науке, образовании, культуре, бытовой сфере и др. Например, виртуальные университеты в системе открытого образования, виртуальные музеи, электронные офисы в сети Интернет.

Ещё один пример компьютерной виртуализации общества – сете-

вые сообщества в сфере науки, экономики и общественной деятельности, которые представляют собой группы людей, связанных общими интересами и контактирующих между собой посредством информационно-коммуникационных сетей. По имеющимся прогнозам, развитие сетевых сообществ может стать всеобъемлющим уже в первой половине XXI века и приведёт к революционным изменениям практически во всех сферах жизнедеятельности общества.

Некомпьютерная виртуализация общества представляет собой

процесс подмены реальных факторов личностного и общественного взаимодействия их образами. Она проявляется в экономике, политике, культуре. Примером может служить развитие рынков ценных бумаг, рекламы и так называемых пиар-технологий. В области экономики это нагляднее всего проявляется в финансовой сфере. По оценкам специалистов, около 90% всех финансовых средств мировой экономики сегодня вращается в сфере ценных бумаг и лишь 10% поддерживает реальное производство. Эта ситуация создаёт большие возможности для крупных финансовых спекуляций.

Виртуальная экономика обладает высокой динамичностью, кото-

рая обусловлена тем, что её основные объекты являются лишь информационными образами реальных экономических объектов и поэтому могут в значительной степени изменяться по воле человека. При этом важно отметить, что поскольку мир символов более подвижен, он меньше защищен от симуляций и преднамеренных спекулятивных действий. В этом кроется одна из главных опасностей процесса виртуализации общества для его дальнейшего устойчивого развития

Виртуализация общества в политике проявляется, например, в процессе проведения предвыборных агитационных кампаний с применением политических пиар-технологий. С их помощью искусственно создаётся привлекательный для общества образ того или иного кандидата. При этом реальная политическая борьба между кандидатами на выборный пост подменяется состязанием их ангажированных политтехнологов. В виртуальной политике сопоставляются не деловые качества реальных кандидатов и не их политические программы, а искусственно сформированные образы этих кандидатов. Исследования показывают, что в настоящее время политические технологии виртуальной реальности обладают большой эффективностью воздействия на общественное сознание.

<<< < Предыдущая 12 / 182 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 > Следующая >>>

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]