<<
>>

Методы моделирования

Этот метод вынесен в отдельный раздел вовсе не случайно: на сегодняшний день, видимо, нет другого метода, обладающего такой мощной эвристической, гносеологической и онтологической силой: «...современная наука обладает мощным орудием познания сложных явлений реальной действительности - методом моделирования» [Ревзин 1962 : 8][235], поскольку моделирование выступает и как метод представления и изучения объекта, явления или процесса и одновременно как метод верификации.

Идею модели (фр. modele lt; ит. modello lt; лат. modulus - «мера, образ, способ») и моделирования использовали ещё Демокрит, Эпикур, Леонардо да Винчи. Широкое внедрение этой идеи в науку, начавшееся в конце XIX века, актуализировано в начале XXI века.

Этим обусловлена необходимость более широкого раскрытия этого метода в пособии: его сущности, сфер применения, условий, при которых та или иная модель приобретает прогностическую функцию, какие имеются ограничения и допущения в использовании метода, как интерпретировать выводы о свойствах и отношениях между элементами модели и других вопросов. История формирования понятий модель/моделирование и его роль в развитии науки

Латинское слово модель в его первоначальном значении было связано со строительным искусством, и почти во всех европейских языках оно употреблялось для обозначения образа, или прообраза, или вещи, сходной в каком-либо отношении с другой вещью.

Рассматривая историю возникновения термина модель, А. Ф. Лосев указывает, что впервые он появляется в работах математиков конца XIX века Е. Бельтрами и Ф. Клайна в геометрии, а затем в работах философов Г. Фреге и Б. Рассела, посвященных проблемам математической логики. В 1944 г. термин появляется в работе американского лингвиста З. Харриса, который с его помощью описывает специфику методологии Э. Сепира.

К 60-м годам XX века этот термин только в лингвистике (Л.

Хоккет, Н. Хомский, И. И. Ревзин и др.) уже имел 27 значений [Лосев 2004 : 14], а в современной науке он необычайно полиморфичен.

Потому отметим, что в этой работе термин модель используется в значении: «опытный образец или информационно-знаковый аналог того или иного изучаемого объекта, выступающего в качестве оригинала» [Лебедев 2008 : 445].

Как видим из дефиниции, модель понимается очень широко. К ней применима интерпретация Я.Г. Неуймина: «... модель в общем понимании этого термина (обобщенная модель) является предельно широким понятием. Множество взаимосвязанных моделей объективной реальности и её фрагментов, зафиксированное в системе научных знаний, являет собой ту базу, тот гносеологический арсенал человечества (выделено мной - З. К.), из которого мы непрерывно черпаем материал для создания и развития всех более узких гипотез, теорий, картин мира и т. д., причем результаты каждого нового исследования в свою очередь пополняют модельный банк данных современной науки» [Неуй- мин 1984 : 50].

Это определение показательно ещё и тем, что по существу может быть спроецировано на всю, а не только научную, гносеологическую базу человечества (выделено мной - З. К.) [Мишанкина 2010 : 17][236].

Проблемы моделирования как научного метода стали предметом обобщения и анализа, начиная с 40-х годов XX в. В 60-е годы появляются первые крупные монографические исследования. Общее количество публикаций, посвященных проблеме моделирования, уже в 80-е годы исчислялось сотнями [Неуймин 1984 : 37], а в наши дни их число трудно обозримо.

Из всех работ, в которых исследуются общие свойства научной модели и моделирования, необходимо выделить работу Я. Г. Неуймина, в которой дается структура обобщенной научной модели: «Модель представляет собой «четырехместную» конструкцию, компонентами которой являются субъект, задача, решаемая субъектом, объект-оригинал и язык описания или способ материального воспроизведения модели lt;...gt; Особую роль в структуре обобщенной модели играет решаемая субъектом задача: она играет роль главного системообразующего фактора при интеграции свойств в единый интегральный образ как некоторую целостность, как систему» [Неуймин 1984 : 45].

Из этого основополагающего определения структурной модели вытекают следующие свойства: каждому объекту-оригиналу может соответствовать множество моделей, связанных с определёнными задачами (при этом реализация задачи также предполагает вариативность), потому модель всегда лишь приблизительно соответствует оригиналу; модель/моделирование обязательно предполагает наличие активного субъекта-творца, воспроизводящего в своём творении черты реальности, существующей или потенциальной, гипотетический; итогом рассуждений (интерпретаций) исследователя становится вывод о том, что «исторически сложившиеся научные понятия, непосредственно или опосредованно связанные с объективной реальностью, - законы, теории, научные картины мира - суть модельные конструкты. Все наши научные представления о мире природы, общества и техники, наши знания о самих себе, о мышлении и его закономерностях носят модельный характер» [Неуймин 1984 : 49; Мишанкина 2010 : 11]. Сущностные характеристики метода моделирования Сущностными свойствами моделей являются следующие: Субъективность модели, т.к. именно исследователь проводит отбор свойств, в которых она соответствует оригиналу. Двойственная природа модели. В процессе познания модель сама замещает объект, сохраняя при этом некоторые важные для исследователя черты, и сама становится объектом непосредственного исследования. Таким образом, модель - одновременно и объект исследования, и средство познания. Трансформируемость модели. С моделью можно сделать то, что с оригиналом сделать нельзя. Возможность преобразований - самая фундаментальная, самая информативная сторона метода моделирования, поэтому модель применяется для исследования объектов, оперирование с которыми затруднено или вовсе невозможно по этическим или организационным причинам. Компактность модели. Модели воспроизводят объект исследования в упрощенной форме, поэтому модель всегда компактнее оригинала. Для более разностороннего охвата реальности требуется множество моделей, или комплексные, многоуровневые модели.

Специфическая информативность моделей как средства познания. Модель всегда выступает в абстрактной форме, поэтому всегда можно выделить такие свойства, которые не представлены в оригинале модели [Минаева и др. 2007 : 68].

Поскольку при моделировании исследователь имеет дело не с самим изучаемым объектом-оригиналом, а с его заменителем-моделью, то ясно, что в основу методологии моделирования положен философско-общелогический метод - аналогия.

В науке существует шутливая поговорка: прием мышления по аналогии хромает на обе ноги. Однако для метода моделирования аналогия правомерна и важна, поскольку именно аналогичные отношения устанавливают границы метода моделирования: поскольку модель как средство познания основана на аналогии (метафорической, графической, системной, когнитивной), то она утрачивает свой смысл в случае тождества модели и прототипа, с одной стороны, а также в случае большого различия между объектом-оригиналом и его моделью, с другой стороны.

Кроме отношений аналогии, модель и её прототип находятся ещё в отношениях изоморфизма и гомоморфизма.

Гомоморфизм - более общее и более слабое отношение между моделью и ее прототипом, когда не выполняется одно из трёх условий:

• соответствие элементов; соответствие функций; взаимооднозначное соответстие свойств и отношений.

И, наоборот, отношения между моделью и ее прототипом изоморфны, если все эти три условия соблюдаются.

Исходя из этого, модель есть изоморфный или голоморфный образ исследуемого объекта-оригинала [Лебедев 2008 : 466]. Основные типы моделей/моделирования

Создание единой классификации видов моделирования затруднительно в силу многозначности понятия модель в науке, поэтому классификацию обычно проводят по разным основаниям.

В зависимости от средств моделирования различают материальное (субстанциональное) и идеальное моделирование.

Материальное (субстанциональное) моделирование основывается на материальной аналогии объекта и его модели.

Для построения данного типа моделей необходимо выделить функциональные характеристики (геометрические, физические) исследуемого объекта. Примером субстанциональных моделей являются социально-психологические эксперименты. Так, колония А. Макаренко является такой моделью организации и осуществления воспитательной работы с подростками [Минаева и др. 2007 : 73].

Большой класс моделей представляют идеальные модели, которые основаны на мыслимой аналогии. Идеальное моделирование в свою очередь подразделяется на знаковое (формализованное) и интуитивное моделирование. Интуитивное моделирование используется тогда, когда процесс познания только начинается или системные взаимосвязи очень сложные. Например, жизненный опыт человека можно рассматривать как интуитивную модель межличностных отношений [Там же : 73].

Моделями знакового моделирования являются языковые модели[237], схемы, графики, чертежи, формулы.

Важнейшим видом знакового моделирования является математическое и компьютерное моделирование.

Математическая модель представляет собой абстрактную систему, состоящую из набора математических объектов [Лебедев 2007 : 249]. Они в свою очередь бывают двух типов: модели описания (имитационные) и модели объяснения.

Для модели описания характерно то, что в них соответствие между формальной и физической структурой не обусловлено какой-либо закономерностью и носит характер единичного факта. Глубина восполнения модели описания решается всегда эмпирически [Лебедев 2007 : 252].

Модель описания представляет собой качественно иной вид познавательных моделей, в которых структура объекта находит себе соответствие в математическом образе в силу внутренней необходимости. Эта модель уже нечто большее, чем простая эмпирическая «подгонка», поскольку она обладает способностью объяснения.

Характерными гносеологическими свойствами моделей объяснения являются: способность к кумулятивному обобщению, к экстраполяции на новые области фактов; способность к предсказанию принципиально новых качественных эффектов; способность к адаптации, которую А.

Пуанкаре называл «гибкостью» теории, которая проявляется в возможности видоизменения и совершенствования; способность к трансформационному обобщению, при котором глубина восполнения исходной модели может быть строго установлена теоретически, а не эмпирически, как в описательной модели. И этот факт имеет фундаментальное гносеологическое значение [Лебедев 2007: 255].

Одна из наиболее развитых областей математического моделирования социального поведения называется теорией игр [Минаева и др. 2007 : 76].

Компьютерные модели основываются на программировании с использованием не уравнений, как в математических моделях, а алгоритмов - строго сформулированных последовательных инструкций. Эти модели особенно эффективны при изучении ситуаций, сопряженных с обработкой большого количества информации. Очень часто применяется такая форма компьютерной модели как экспертная система, в которой используется большое количество установок типа: «если... то».

С развитием синергетики стали развиваться модели нелинейных процессов, особенно для анализа сложных социально-психологических процессов: модель катастроф, модель миграции и т. п. [Минаева и др. 2007 : 79].

В типологию моделей входят также структурные (чаще субстанциональные), функциональные и смешанные модели. Функциональное моделирование - это основной метод кибернетики на современном этапе. При этом отдельные типы моделей в чистом виде встречаются редко: модели обычно из однополярных превращаются в многополярные.

Подчеркнём, что появление «виртуальных» объектов в кибернетике заставило по-новому взглянуть на уже давно существующие феномены модельной природы, в которых создаются «альтернативные реальности»: на литературу, искусство, науку. Это в свою очередь привело к переосмысливанию роли языка как посредника между миром и человеком [Минаева и др. 2007 : 79; Кан- ке 2008 : 147; Мишанкина 2010 : 54].

Таковы в общих чертах типы моделей и моделирования. Этапы моделирования

Основными принципами моделирования являются: наглядность, объективность и определённость [Кузнецов 2006 : 28].

Процедура построения модели включает ряд последовательных этапов: формирование проблемы исследования, определение цели и постановка задач моделирования; обоснование необходимости обращения к методу моделирования, что связано с особенностями объекта исследования, необходимостью прогноза поведения, с наличием детализированных моделей и т. п.; теоретическая подготовка процесса моделирования (выбор модели, набор допущений и др.); построение концептуальной модели; конструирование формализованной модели; исследование созданной модели и получение новой информации; оценка параметров модели и получение численных предположений; включение модельных знаний в существующую систему теоретического знания об объекте исследования [Кузнецов 2006 : 28-29; Минаева и др. 2007 : 80-82; Лебедев 2007 : 249-260; Тихонов, Ворона 2009 : 101-103; Мишан- кина 2010 : 8-19 и др.].

В заключение следует обратить внимание на сложности, связанные с моделированием: одна из проблем связана с системой заложенных в модель исходных допущений, поскольку валидность модели зависит не от её аппарата, а от допущений; самый частый недостаток моделей - сверхупрощенные исходные допущения; сложность интерпретации полученных результатов; следует учесть, что сведения, полученные в результате испытания модели, носят вероятностный характер; для сложных систем не всегда удаётся построить математическую модель из-за множества связей между элементами системы, большого числа параметров, различных нелинейных ограничений. 

<< | >>
Источник: Комарова З. И.. Методология, метод, методика и технология научных исследований в лингвистике: учебное пособие. 2012

Еще по теме Методы моделирования:

  1. Методы исследования2.2.1 Методы моделирования в технологии хлебобулочных изделий с включением биологически активных добавок
  2. 2.4. Частные и специальные методы познания права и государства
  3. 4.3.4. Математические методы анализа международных конфликтов
  4. 14.3. Дополнительные методы этнопсихологических исследований
  5. Электрохимические методы ? коррозионных испытаний
  6. § 3. Класс.Фькация методов географическихиссле,ований. Традиционные методы
  7. ТЕРМОБАРОМЕТРИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ ФОРМИРОВАНИЯ ЭНДОГЕННЫХ МЕСТОРОЖДЕНИЙ
  8. Моделирование процессов миграции тяжелых металлов в биосфере
  9. Методы исследований в экономической географии Полевой (экспедиционный).
  10. 7.2 Методы моделирования аномального гравитационного поля Земли
  11. Основные методы науки
  12. Методы оценки интенсивности техногенных нагрузок на окружающую среду
  13. Приложение 1. Моделирование как метод научного исследования
  14. Краткая характеристика теоретических методов и приёмов
  15. Методы моделирования