관리 문제 연구에서인지 모델링 방법. 인지 모델링 기술. 복잡한 시스템의 인지 모델 구축 방법

I. Nonaki와 H. Takeuchi의 조직적 지식 창출 이론.

개인 및 조직 학습.

전략적 관리의 인지 분석 및 모델링

인지 개념의 본질. 조직인지.

주제 5. 기업의 전략적 개발을 위한 전제 조건으로서의 인지성.

5.1. "인지"개념의 본질. 조직인지.

인지 과학- 학제 간 (철학, 신경 심리학, 심리학, 언어학, 컴퓨터 과학, 수학, 물리학 등) 지식 형성의 방법과 모델,인지, 사고의 보편적 구조 체계를 연구하는 과학적 방향.

관리 과학의 틀 내에서인지 (라틴어 cognitio - 지식, 연구, 인식)는 관리자가 외부 정보를 정신적으로 인식하고 처리하는 능력을 의미합니다. 이 개념에 대한 연구는 개인의 정신적 과정과 정보 처리 측면에서 이른바 "정신 상태"(자신감, 욕망, 신념, 의도)를 기반으로 합니다. 이 용어는 지식, 기술 또는 학습과 같은 개념이 고려되는 영역뿐만 아니라 소위 "맥락적 지식"(추상화 및 구체화) 연구의 맥락에서도 사용됩니다.

"인지"라는 용어는 인지 또는 자기 지식 자체의 "행위"를 의미하는 더 넓은 의미로도 사용됩니다. 이러한 맥락에서 그것은 생각과 행동 모두에 반영된 지식과 이 지식과 ​​관련된 개념의 출현과 "형성"으로 해석될 수 있습니다.

조직인지 회사 내 개인의 인지 능력의 총체성과 개인의 인지 능력의 조합에서 발생하는 효과를 특징짓는다. 회사(조직, 회사, 기업)와 관련하여 이 개념을 적용한다는 것은 특정 분석 장치와 기업 또는 그 구성 요소의 상호 작용에 대한 특별한 관점을 특징으로 하는 차원에서 이를 고려하려는 의도를 의미합니다. 외부 환경과.

용어 조직인지 정보를 동화하고 지식으로 바꾸는 회사의 능력을 평가할 수 있습니다.

관리 및 조직 분야에서 발생하는 문제에 대한 가장 생산적인 솔루션 중 하나는 인지 분석을 적용하는 것입니다.

미국 연구원 R. Axelrod가 제안한 인지 모델링 방법론은 정의되지 않은 상황에서 분석 및 의사 결정을 위해 설계되었습니다.

인지 분석은 연구자에 의해 "인지 구조화"라고도 합니다. 인지 분석은 불안정하고 반구조화된 환경을 연구하기 위한 가장 강력한 도구 중 하나로 간주됩니다. 그것은 환경에 존재하는 문제에 대한 더 나은 이해, 모순의 식별 및 진행 중인 프로세스의 질적 분석에 기여합니다.

인지(cognitive) 모델링의 본질 - 인지 분석의 핵심 순간 - 시스템 개발에서 가장 복잡한 문제와 추세를 모델에 단순화된 형태로 반영하고, 위기 상황의 출현에 대한 가능한 시나리오를 탐색하고, 모델 상황에서 해결 방법과 조건을 찾는 것입니다. 인지 모델의 사용은 복잡하고 급변하는 환경에서 관리 의사 결정의 유효성을 질적으로 높이고 "직관적 방황"에서 전문가를 구하며 시스템에서 발생하는 이벤트를 이해하고 해석하는 시간을 절약합니다. 경제 영역에서 인지 기술을 사용하면 외부 환경 변화의 영향을 고려하여 단기간에 기업의 경제 발전 전략을 개발하고 정당화할 수 있습니다.

인지 모델링- 제어 대상에 대한 다양한 요인의 영향의 유사점과 차이점을 고려하여 제어 대상을 대상 상태로 이전하는 요인의 영향 강도와 방향을 결정하는 분석 방법입니다.

인지 분석은 여러 단계로 구성되며 각 단계는 특정 작업을 구현합니다. 이러한 문제를 지속적으로 해결하면 인지 분석의 주요 목표를 달성할 수 있습니다.

모든 상황에 대한 인지 분석에 일반적으로 사용되는 다음 단계를 선택할 수 있습니다.

1. 연구의 목적과 목적의 공식화.

2. 목표의 관점에서 복잡한 상황에 대한 연구: 제어 대상 및 외부 환경에 관한 기존 통계 및 정성 정보의 수집, 체계화, 분석, 연구 중인 상황에 내재된 요구 사항, 조건 및 제한 사항 결정.

3. 상황 전개에 영향을 미치는 주요 요인 식별.

4. 원인과 결과의 사슬을 고려하여 요인 간의 관계를 결정합니다(유향 그래프 형태의 인지 지도 구축).

5. 서로 다른 요인의 상호 영향 강도를 연구합니다. 이를 위해 요인 사이의 정형화할 수 없는 질적 관계에 대한 전문가의 주관적인 견해뿐만 아니라 요인 사이에서 정확하게 식별된 양적 관계를 설명하는 두 수학적 모델이 모두 사용됩니다.

3~5단계를 통과한 결과 상황(시스템)의 인지 모델이 구축되어 기능 그래프의 형태로 표시됩니다. 따라서 3~5단계는 인지적 모델링이라고 할 수 있다.

6. 실제 상황에 대한 인지 모델의 적합성 검증(인지 모델의 검증).

7. 인지 모델을 사용하여 상황(시스템) 개발을 위한 가능한 옵션을 결정하고, 원하는 결과를 달성하기 위해 상황에 영향을 미치는 방법, 메커니즘을 찾고, 바람직하지 않은 결과를 방지, 즉 관리 전략을 개발합니다. 목표, 원하는 방향 및 상황에서 프로세스 추세의 변화 강도를 설정합니다. 일련의 조치(제어 요인 세트) 선택, 가능하고 원하는 강도 및 상황에 대한 영향의 방향 결정(인지 모델의 구체적이고 실용적인 적용).

인지적 접근의 틀 내에서 "인지 지도"와 "방향성 그래프"라는 용어는 종종 같은 의미로 사용됩니다. 엄밀히 말하면 유향 그래프의 개념은 더 광범위하며 "인지 맵"이라는 용어는 유향 그래프의 응용 프로그램 중 하나만 나타냅니다.

고전적인 인지 지도권한이 있는 정점이 제어 객체의 미래(일반적으로 대상) 상태이고 나머지 정점은 요소에 해당하며 요소를 상태 정점과 연결하는 호는 강도와 방향에 해당하는 두께와 부호를 갖는 방향성 그래프입니다. 제어 개체의 주어진 상태로의 전환에 대한 이 요소의 영향과 요소를 연결하는 호는 이러한 요소가 제어 개체에 미치는 영향의 유사점과 차이점을 보여줍니다.

인지 지도는 요소(시스템의 요소)와 요소 간의 연결로 구성됩니다.

복잡한 시스템의 동작을 이해하고 분석하기 위해 시스템 요소(상황 요인)의 인과 관계에 대한 블록 다이어그램이 구축됩니다. 시스템 A와 B의 두 요소는 요소 A가 인과 관계에 의해 요소 B에 연결된 경우 방향성 호로 연결된 별도의 점(정점)으로 다이어그램에 표시됩니다. A à B, 여기서 A는 원인이고 B입니다. 효과입니다.

요인은 서로 영향을 미칠 수 있으며 이미 언급했듯이 이러한 영향은 한 요인의 증가(감소)가 다른 요인의 증가(감소)로 이어질 때 긍정적일 수 있고, 한 요인의 증가(감소)일 때 음수일 수 있습니다. 요인은 다른 요인의 감소(증가)로 이어집니다. 또한 영향은 가능한 추가 조건에 따라 가변 부호를 가질 수도 있습니다.

이러한 인과 관계를 나타내는 체계는 경제 및 사회학에서 복잡한 시스템을 분석하는 데 널리 사용됩니다.

예시. 에너지 소비 문제를 분석하기 위한 인지 블록 다이어그램은 다음과 같습니다(그림 5.1).

쌀. 5.1. 에너지 소비 문제 분석을 위한 인지 블록도

인지지도는 서로에 대한 요인의 영향이 존재한다는 사실만을 반영합니다. 이러한 영향의 상세한 특성이나 상황 변화에 따른 영향 변화의 역학 또는 요인 자체의 일시적인 변화를 반영하지 않습니다. 이러한 모든 상황을 고려하려면 다음 단계의 정보 구조화, 즉 인지 모델로의 전환이 필요합니다.

이 수준에서 인지 지도의 요인들 사이의 각 관계는 상응하는 종속성에 의해 드러납니다. 각 종속성은 양적(측정된) 변수와 질적(측정되지 않은) 변수를 모두 포함할 수 있습니다. 이 경우 양적 변수는 수치의 형태로 자연스럽게 표현됩니다. 각 질적 변수는 이 질적 변수의 다양한 상태를 반영하는 언어 변수 세트와 연관되며(예: 소비자 요구는 "약함", "보통", "급함" 등일 수 있음) 각 언어 변수는 다음에 해당합니다. 규모의 특정 수치 등가물. 연구 중인 상황에서 발생하는 프로세스에 대한 지식이 축적되면 요인 간의 관계의 특성을 보다 자세히 밝힐 수 있습니다.

공식적으로 상황의 인지 모델은 인지 지도처럼 그래프로 나타낼 수 있지만 이 그래프의 각 호는 이미 해당 요인 간의 특정 기능적 관계를 나타냅니다. 저것들. 상황의 인지 모델은 기능적 그래프로 표현됩니다.

조건부 영역의 상황을 반영하는 기능 그래프의 예가 그림에 나와 있습니다. 5.2.

그림 5. 2. 기능 그래프.

이 모델은 데모 모델이므로 많은 환경 요소가 고려되지 않았습니다.

이러한 기술은 모든 수준 및 모든 관리 영역에서 전략 및 운영 계획에 참여하는 구조에서 점점 더 많은 신뢰를 얻고 있습니다. 경제 영역에서 인지 기술을 사용하면 외부 환경 변화의 영향을 고려하여 단기간에 기업의 경제 발전 전략을 개발하고 정당화할 수 있습니다.

인지 모델링 기술을 사용하면 능동적으로 행동하고 잠재적으로 위험한 상황을 위협 및 갈등 수준으로 가져오지 않고 발생하는 경우 기업의 이익을 위해 합리적인 결정을 내릴 수 있습니다.

복잡한 시스템의 동작을 이해하고 분석하기 위해 인과 관계의 구조 다이어그램이 작성됩니다. 의사 결정자의 의견과 견해를 해석하는 이러한 체계를 인지 지도라고 합니다.

"인지 지도"라는 용어는 1948년 심리학자 Tolman에 의해 만들어졌습니다. 인지 지도는 복잡한 개체, 문제 또는 시스템 기능에 대한 설명을 공식화하고 시스템 요소, 시스템을 구성하는 복잡한 개체 간의 인과 관계 구조를 식별할 수 있는 일종의 수학적 모델입니다. 문제를 해결하고 이러한 요소에 대한 영향 또는 관계 특성의 변화로 인한 결과를 평가합니다. 영국 과학자 K.Idei는 공동 개발 및 의사 결정을 위해 인지 지도를 사용할 것을 제안했습니다.

상황에 대한 인지 지도노드가 일부 개체(개념)이고 호는 인과 관계를 특징짓는 이들 사이의 연결인 유향 그래프입니다.

모델의 개발은 상황을 "있는 그대로" 반영하는 인지 지도의 구성으로 시작됩니다. 형성된 인지지도를 바탕으로 상황의 자기개발을 모델링하여 긍정적인 발전추세를 파악하고 자기개발을 통해 주관적 기대와 모형의 기대를 비교할 수 있습니다.

이 접근법의 주요 개념은 "상황"의 개념입니다. 상황은 소위 일련의 특징이 있습니다. 기본 요소, 상황에서 상태를 변경하는 프로세스를 설명합니다. 요인들은 서로 영향을 미칠 수 있으며, 그러한 영향은 한 요인의 증가(감소)가 다른 요인의 증가(감소)로 이어질 때 긍정적일 수 있고, 한 요인의 증가(감소)가 감소로 이어질 때 부정적일 수 있습니다. (증가) 다른 요인에서.

상호 영향 매트릭스는 요인 간의 직접적인 영향에 대한 가중치만을 나타냅니다. 행렬의 행과 열은 인지지도의 요인에 매핑되며, i번째 행과 j로 열의 교차점에서 부호 있는 값은 i-ro 요인이 미치는 영향의 가중치와 방향을 나타냅니다. j번째 요인. 영향력의 정도(가중치)를 표시하기 위해 "강함", "보통", "약함" 등과 같은 언어 변수 집합이 사용됩니다. 이러한 언어 변수 세트는 0.1 - "매우 약함", 0.3 - "보통"; 0.5 - "중요"; 0.7 - "강함"; 1.0 - "매우 강함". 영향의 방향은 기호로 표시됩니다. 한 요인의 증가(감소)가 다른 요인의 증가(감소)로 이어질 때 양수이고, 한 요인의 증가(감소)가 감소(증가)로 이어질 때 음수입니다. ) 다른 요인에서.

초기 트렌드 식별

초기 경향은 유형의 언어 변수에 의해 제공됩니다.

"강하게", "보통", "약하게" 등; 이러한 언어 변수 세트는 간격의 숫자 값과 비교됩니다. 일부 요인에 대해 추세가 설정되지 않은 경우 이는 고려 중인 요인에 눈에 띄는 변화가 없거나 기존 추세를 평가할 정보가 충분하지 않음을 의미합니다. 모델링 시 이 계수의 값은 0(즉, 변경되지 않음)으로 간주됩니다.

대상 요인의 선택

선정된 모든 요인들 중에서 목표요인과 통제요인을 결정하는 것이 필요하다. 대상 요인은 동역학을 필요한 값에 더 가깝게 가져와야 하는 요인입니다. 대상 요소의 필요한 역학을 보장하는 것은 인지 모델을 구축할 때 추구하는 솔루션입니다.

인지 지도는 의사 결정 및 예측 결정에서 다양한 전략의 사용을 모델링하고 평가하기 위해 개별 개념이 서로에 미치는 영향과 전체 시스템의 안정성에 대한 영향을 질적으로 평가하는 데 사용할 수 있습니다.

인지 지도는 요인들이 서로 영향을 미친다는 사실만을 반영한다는 점에 유의해야 합니다. 이러한 영향의 상세한 특성, 상황 변화에 따른 영향 변화의 역학 또는 요인 자체의 일시적인 변화를 반영하지 않습니다. 이러한 모든 상황을 고려하면 인지 지도에 표시되는 다음 단계의 구조화 정보, 즉 인지 모델로의 전환이 필요합니다. 이 수준에서 인지 지도의 요인들 사이의 각 관계는 양적(측정된) 변수와 질적(측정되지 않은) 변수를 모두 포함할 수 있는 해당 방정식으로 드러납니다. 동시에 양적 변수는 각 질적 변수가 일련의 언어 변수와 연결되어 있고 각 언어 변수가 척도 [-1, 1]. 연구 중인 상황에서 발생하는 프로세스에 대한 지식이 축적되면 요인 간의 관계의 특성을 보다 자세히 밝힐 수 있습니다.

소프트 수학적 모델(유명한 존재 투쟁의 Lotka-Volterra 모델)과 같은 인지 지도에 대한 수학적 해석이 있습니다. 수학적 방법은 상황의 전개를 예측하고 얻은 솔루션의 안정성을 분석할 수 있습니다. 인지 지도의 구성에는 절차적 및 프로세스라는 두 가지 접근 방식이 있습니다. 절차는 시간적으로 불연속적이고 측정 가능한 결과를 갖는 조치입니다. 언어 변수로 측정하더라도 수학은 이산성을 상당히 활용했습니다. 프로세스 접근법은 프로세스 유지에 대해 더 많이 말하며 측정 가능한 결과를 참조하지 않고 "개선", "활성화"의 개념을 특징으로 합니다. 이 접근법의 인지 지도는 거의 사소한 구조를 가지고 있습니다. 즉, 긍정적이거나 부정적인 영향을 미치는 대상 프로세스와 주변 프로세스가 있습니다.

인지 지도에는 전통 지도와 퍼지 지도의 두 가지 유형이 있습니다. 전통적인 지도는 유향 그래프의 형태로 설정되며 모델링된 시스템을 인과 관계로 상호 연결된 개체 또는 속성을 표시하는 개념 집합으로 나타냅니다. 시스템의 안정성에 대한 개별 개념의 영향을 질적으로 평가하는 데 사용됩니다.

인지 모델링의 가능성을 확장하기 위해 퍼지 인지 지도가 여러 작업에서 사용됩니다. 퍼지 인지 지도에서 각 호는 방향과 특성뿐만 아니라 관련 개념의 영향 정도도 결정합니다.

인지 모델링(또는 인지 지도를 사용한 모델링)은 정치 분석에 특히 중요합니다. 대부분의 정치적 프로세스 및 상황과 같은 복잡하고 반구조화된 개체를 모델링하도록 설계되었습니다.

이 방법은 1960년대 이후 급속도로 발전해 온 인지적 접근에 기반을 두고 있다. 용어 자체는 미국 심리학자 E. Tolman "쥐와 인간의인지지도"의 잘 알려진 작업이 출판 된 후인 1948 년에 조금 더 일찍 나타났습니다. 미로에서 쥐의 행동을 고려하여 Tolman은 시간이 지남에 따라 환경에 대한 구조화 된 아이디어 인 미로의 특별한 "인지지도"를 형성한다는 결론에 도달했습니다. 동물의 반응을 결정하는 것은 바로 이 카드입니다.

Yu.M. Plotinsky는 인지, 사고, 인식, 설명 및 이해 과정을 포함하는 인지적 측면을 고려하는 방법에 의해 주어진 과학에 대해 전통적인 문제를 해결하는 COGNITIVE 접근법을 호출합니다. 모든 과목 영역의 인지적 접근은 "지식", 또는 새로운 지식의 표현, 저장, 처리, 해석 및 생산 과정에 중점을 둡니다.

인지 과학의 모든 다양성과 함께 우리에게는 두 가지 근본적인 강조점이 있습니다. 이 사람이나 그룹에 대한 정보를 얻기 위해 특정 사람 (또는 그룹)의 "세계 그림"인 지식과 아이디어 시스템에 관심이 있다면 그러한인지 분석은 주제 지향적입니다. . 예를 들어, 현실에 대한 정치 지도자의 사고 체계 분석은 특정 상황에서 그의 행동과 결정을 예측하는 데 매우 유용할 수 있으며, 이 집단이 어떻게 인식하는지 예측하기 위해 광범위한 사회 집단의 인지 지도 구축이 필요할 것입니다. 파워 엘리트의 특정 행동.

인지 과정의 주제가 아니라 그 제품에 관심이 있다면 정치적 현실의 하나 또는 다른 조각에 대한인지지도 (예 : 중동 지역 상황에 영향을 미치는 요인에 관한 전문가의인지지도를 편집 할 때) , 우리는 전문가 인식의 특성에 관심이 없지만 중동 자체의 상황에 관심이 있습니다. 동부) 그러면 전문가는 정치 지도자 나 사회 집단의 예에서와 같이 연구 대상이 아니라 상황에 대한 적절한 모델을 구축하기 위한 "도구"이며 이 접근 방식은 객체 지향적입니다.

인지 지도 자체는 다음과 같은 부호 있는 방향성 그래프입니다.

정점은 상황에서 프로세스를 설명하는 기본 요소에 해당합니다.

요인 간의 직접적인 관계는 한 요인이 다른 요인에 미치는 영향의 분포를 설명하는 인과 관계 사슬을 분석하여 결정됩니다. "if...then..." 사슬의 전제 "if..."에 포함된 요인들이 이 사슬의 "then..." 결과 요인에 영향을 미친다고 믿어진다. 더욱이 이 영향은 가능한 추가 조건에 따라 강화(양성) 또는 억제(음성) 또는 변수 기호일 수 있습니다. 인지 지도의 "부드러운" 버전에서는 "만약 ... 그렇다면 ..."이라는 엄밀한 의미가 아니라 확률론적 영향입니다. 사건 A의 실현은 사건 B의 실현 확률을 증가(감소)시킵니다. .

링크는 해당 기호가 있는 호라고 하는 선으로 시각화됩니다.

모든 정점이 다른 닫힌 유향 경로를 루프(또는 피드백 루프)라고 합니다. 편향을 증폭시키는 루프는 포지티브 피드백 루프이고 편향에 반대하는 루프는 네거티브 피드백 루프입니다.

예를 들어, 우리는 미국과 NATO의 러시아에 대한 고립주의 정책이 국가의 애국심의 성장에 기여할 것이라고 믿습니다. 이러한 정서의 압력에 따라 러시아 지도부는 군대와 군산복합체에 대한 지출을 늘리지 않을 수 없게 될 것이며, 이는 다시 미국이 고립 정책을 더욱 강화하도록 압력을 가할 것입니다. 3개의 정점과 3개의 호가 있는 가장 간단한 인지 지도를 사용하여 이 표현 세트를 시각화할 수 있습니다. 3개의 기존 정점이 보강 윤곽선에서 닫힙니다.

아래의 훨씬 더 복잡한 인지 지도는 팔레스타인-이스라엘 분쟁 요인 체계를 설명합니다.”(피드백 루프를 강조하여 직접 분석해 보십시오.)

그 자체로인지지도는 요인 체계와 그 관계에 대한 가장 일반적인 아이디어만을 반영합니다. 그것은 서로에 대한 요인의 영향의 상세한 특성이나 상황에 따라 이러한 영향의 변화의 역학을 고정하지 않습니다. 이런 점에서 인지 지도는 연구 대상의 의미 있는 모델이다. 동시에 의미 있는 모델이 있는 일반적인 경우와 마찬가지로 공식 모델, 즉 방정식 시스템으로 변환할 수 있습니다. 물론 이를 위해서는 특정 수준의 구조화 요인과 그 관계에 도달해야 합니다.

시나리오 방법을 연구하는 과정에서 인지 지도를 사용한 모델링으로 돌아갈 것입니다.

제어 질문 및 작업

1. "모델"의 개념을 정의합니다. 정치 연구에서 모델링의 고유한 가능성은 무엇입니까?

2. 선형 모델과 비선형 모델의 차이점은 무엇입니까? 정치 과정의 특징과 관련하여 비선형 모델링의 중요성을 정당화하십시오.

3. 구조 모델의 주요 기능과 이를 구축하는 방법을 지정합니다.

4. 인지 지도란 무엇입니까? 어떤 요소로 구성되어 있습니까? 인지 매핑에서 주제 지향 접근 방식과 객체 지향 접근 방식의 차이점은 무엇입니까?

5. "정치적 지향 공간의 당사자" 모델을 구성하기 위한 알고리즘을 설명하십시오.

인지 모델을 이용한 러시아 경제의 중기 예측

이 기사는 인지적 접근 방식을 연구에 적용하고 자원 의존 경제를 예측하는 편의성을 입증합니다. 퍼지인지지도를 이용한 러시아 경제의 중기전망 모델링 결과를 제시한다.1

자원 의존성, 불확실성 및 예측. 현대 러시아 경제의 특정 특징은 자원 의존, 과도기적 개발 유형 및 경제 위기 상태입니다. 자원 의존성은 다양한 종류의 불리한 경향을 야기하며, 그 확장은 예측 외삽의 가능성을 상당히 제한하기 때문에 매우 바람직하지 않습니다. 경제의 과도기적 상태는 지난 몇 년 동안 물려받은 "정신적 불완전성", 안정적인 추세 및 성숙한 경제 구조의 부족과 관련되어 있어 "달성 수준"이 예측을 위한 신뢰할 수 있는 기반이 되지 않습니다. 특히 국가의 경제 정책 및 공격적인 외부 영향과 관련된 대체로 "인간이 만든"특성을 고려하면 경제 위기에 대해서도 마찬가지입니다. 일반적으로 2013년 이후로 진행되고 있는 국가 경제 상황의 악화는 "매우 자연스럽고 근본적인 성격의 내부 원인에 의해 발생".

경제 성장을 둔화시키는 요인 중 하나는 국제 유가에 대한 의존도인데, 국제 유가의 하락은 탄화수소 생산량 증가의 긍정적인 효과를 최소화합니다. 불확실성의 문제는 모든 경제에 대한 전통적인 개발 요소와 함께 천연 자원 개발과 관련된 요소가 상당한 영향을 미치기 때문에 자원 의존 경제에 내재되어 있습니다. 러시아 경제의 근본적인 불확실성 2 지난 수십 년 동안 개발의 잘 확립된 자원 및 원자재 특성으로 인해. 또한 자원 및 원자재 부문의 규모와 성숙도가 높아짐에 따라 해당 부문뿐만 아니라 경제 전반에 내재된 불확실성도 커지고 있습니다. 따라서 자원 의존형 경제는 복잡하고 명백한 경제적, 정치적 관계와는 거리가 먼 "다발"의 영향을 받고 있으며 이러한 관점에서 러시아 경제도 예외는 아닙니다.

러시아 경제의 예측 모델을 적용했습니다. 잘못 정의된 상황에서 분석 및 의사 결정을 위해 설계된 인지 모델링 방법론은 미국 연구원 R. Axelrod가 제안했습니다. 상황에 대한 전문가의 주관적인 아이디어 모델링을 기반으로 하며 주요 도구는 방향성 기능 그래프의 형태로 컴파일된 상황에 대한 인지 지도(Fuzzy Cognitive Map)입니다. 그래프의 꼭짓점(개념)은 고려 중인 요인(사건)에 해당하며 부호와 강도 매개변수로 특징지어지는 방향성 호는 요인(사건) 간의 상호 영향을 반영합니다. 인지 지도는 시스템 요소 간의 인과 관계 구조를 식별하고 요소에 영향을 미치거나 관계의 특성을 변경한 결과를 평가하는 역할을 합니다.

1 이 기사는 러시아 과학 재단의 재정 지원을 받아 연구의 일환으로 작성되었습니다.(과제번호 14-18-02345).

2 근본적인 불확실성은 위험 상황에서 올바른 변환의 가능성을 배제합니다. "위험"이라는 용어의 사용은 어떤 사건의 발생 확률이나 불확실성의 정도를 측정할 수 있는 경우와 관련이 있습니다. 위험 범주와 불확실성 범주 사이의 실제적인 차이점은 첫 번째 경우에는 사건 결과의 분포가 알려져 있고(이는 사전 계산 또는 이전 경험의 통계 연구를 통해 달성됨) 두 번째 경우에는 아니다.

모델링 절차의 구현은 일반적으로 세 단계로 나뉩니다. 첫 번째 단계는 연구원의 "외부로부터" 통제 조치가 없을 때 상황(시스템)의 자체 개발을 모델링(모방)하는 것입니다. 두 번째 단계는 상황의 통제된 발전을 가정합니다. 연구원은 요인에 영향을 준 결과 제어 요인을 결정하고 변경하여 시스템에서 발생하는 변화를 관찰합니다. 세 번째 단계는 문제를 해결하는 데 필요한 제어 펄스 값을 결정하는 역 문제의 솔루션입니다. 따라서 인지 모델의 수치적 구현 과정에서 상황(시스템)의 발전을 예측하기 위한 다양한 시나리오를 구축할 수 있습니다. 제어 없이 부정적인 경향을 줄이거나 긍정적인 추세를 강화하는 제어가 있습니다.

인지 모델링 방법의 사용은 이론 및 응용 연구 모두에서 그 자체를 정당화합니다. 내생적 요인과 외생적 요인의 상호 작용과 경제 성장에 미치는 영향을 분석하기 위해 자원 의존의 패턴과 메커니즘 연구에서 인지 모델을 사용하는 것이 우리 논문 중 하나에서 고려됩니다. 응용 연구의 예로는 코미 공화국의 사회 경제적 등급에 대한 인지적 모델링과 러시아 남부의 관광 및 레크리에이션 시스템 개발에 관한 작업을 들 수 있습니다. 우리의 임무는 더 광범위합니다. 국가의 전체 사회 경제적 시스템을 포괄하는 통합 구조의 구축을 포함하는 러시아의 사회 경제적 발전의 역학에 대한 핵심 요소의 영향을 평가하는 것입니다. 공식화에서 이 작업은 잘 알려진 외국 연구에 가깝습니다. 그 중 하나는 경제의 이론적 인지 모델을 제시하고 다른 하나는 키프로스에서 석유 및 가스 탐사의 사회 경제적 결과를 평가하기 위해 구축된 모델입니다. 국내 연구 중 러시아에서 혁신 경제를 창출하는 과정에 영향을 미치는 주요 요인을 식별하고 경제 성장에 대한 산업 정책의 우선 영향을 보여주는인지 모델을 제시하는 작업을 강조하고 싶습니다.

적용된 인지 모델을 사용하는 우리의 개념적 접근 방식과 기술은 톰스크 지역의 사회 경제적 발전에 대한 중기 예측을 모델링한 결과가 제시되고 의미 있게 해석되는 작업에 특징이 있습니다. 이 지역은 자원이 풍부하고 혁신적이며 석유 및 가스 부문, 제조 산업, 과학 및 교육 단지가 경제에서 중요한 역할을 하기 때문에 흥미롭습니다. 톰스크 지역은 유사한 경제 구조, 유사한 성과 및 사회 경제적 발전 문제를 가진 러시아의 일종의 "규모 모델"로 설명될 수 있습니다. 특히 주목할 점은 1인당 석유 및 가스 생산(주요 수입원 중 하나)의 비교 가능성입니다. Tomsk 지역에서는 약 15 toe입니다. e./사람, 러시아 - 약 8톤의 석유 환산. e./사람 . 3

톰스크 지역의 사회경제적 발전에 대한 연구 결과를 통해 전국적으로 크게 연관될 수 있는 결론에 도달할 수 있었습니다. 따라서 러시아 경제의 예측 모델 작업을 시작하면서 이전 연구 결과와 이러한 연구에서 얻은 인지 모델 구축의 실제 경험에 중점을 두었습니다.

3 비교를 위해: Yamalo-Nenets Autonomous Okrug의 1인당 평균 탄화수소 생산량은 Nenets Autonomous Okrug에서 약 1,000톤입니다. (Rosstat에 따라 계산됨).

러시아 경제의 발전된 모델은 2020년까지의 예측 범위를 가지고 있습니다. 모델의 인지 지도에는 상호 영향을 모델링하는 121번째 아크로 상호 연결된 6개 클래스(표 1)로 나누어진 16개의 요소가 포함되어 있습니다.

표 1. 러시아 경제에 적용된 예측 모델의 요인

인지 모델의 측정 가능한 요인들 간의 상호 영향 강도의 예비 값은 상관 분석에 의해 설정되었습니다. 표에 주어진 요인에 따라 데이터의 시계열(2000-2013년 기간) 간의 쌍별 상관관계를 고려했습니다. 1. 다음으로 외부 충동 영향의 결과로 시스템이 한 정지 상태에서 다른 정지 상태로 전환되는 논리에 따라 전문가가 계수를 정제했습니다.

이것은 지각에 대한 인지 모델링의 가장 복잡하고 눈에 띄지 않는 뉘앙스 중 하나라는 점에 유의해야 합니다. 전문가의 주관적 견해복잡한 동적 상황(시스템)의 프로세스에 대해 공식적으로 부호 있는 유도 그래프로 표시됩니다. 질문이 생깁니다. 그러한 주관성이 정당화될 수 있습니까? 그것은 연구 대상 시스템의 발전 패턴에 대한 왜곡된 개념을 얻는 결과로 이어지지 않을까요?

주관성의 문제는 역 검증, 즉 알려진 조건에서 모델을 확인하여 과거의 "몰입"을 통해 대부분 해결할 수 있습니다. 우리는 2000-2013년 소급 기간 동안 모델을 테스트했습니다. 모델의 측정 가능한 요인에 대한 사용 가능한 통계 데이터를 기반으로 합니다. 동시에 초기 추세 벡터에 다음 요소의 증분이 설정되었습니다. 0-1 오일(+31%); 1-3 FDI(+28%); 4-1 가격(+182%) - 이용 가능한 통계를 기반으로 - 및 4-2 위험(-70%)은 1990년 대비 2000년대 러시아 경제에 대한 전반적인 위험 감소라는 현실적인 가설을 기반으로 추정됩니다. . 우리는 러시아의 석유 및 가스 생산의 역학이 러시아의 필요보다 시장 상황 및 수출 기회와 더 밀접하게 관련되어 있기 때문에 외부 영향(세계 유가, FDI, 위험)과 동등한 "석유" 요소를 고려합니다. 국가 경제.

이 단계에서 모델의 전반적인 정확성은 모델에서 계산된 요인 증가율이 2000년 대비 2013년 실제 증가율에 근접하여 확인되었습니다. 예상 GDP 증가율은 해당 수준의 실제 지표와 비교하여 78%였습니다. 79%(표 2). ). 그 결과 검증된 모델의 상호 영향 계수 매트릭스가 작성되어 2020년까지의 예측을 구축하는 데 사용되었습니다.

표 2. 모델 지표의 추정 및 실제 성장률: 2013/2000, %

중기 예측 모델링 결과. 수치 시뮬레이션의 첫 번째 단계에서는 상황의 자체 개발을 시뮬레이션했으며 "석유" 및 "가격" 요소의 증가는 시스템에 대한 충동적인 행동의 원인이 되었습니다. 2020년까지 러시아 연방의 탄화수소 생산량은 2013년에 비해 약 10% 증가할 것으로 가정했습니다(2030년까지 러시아 에너지 전략 지침에 따라 석유 환산 최대 12억 5천만 톤). 유가는 약 40% 하락할 것입니다(러시아 경제 개발부에서 2018년까지 러시아 연방의 사회 경제적 발전 예측을 위한 시나리오 조건 외삽에 따름). FDI 및 외부 위험의 변화에 ​​관한 가설은 고려되지 않았습니다.

계산에 따르면 주어진 충동적 효과에 대해 2020년 GDP 요인의 예상 변화는 다음과 같습니다. -12%, 예산 수입은 22%, 고정 자산에 대한 투자는 28% 감소합니다. 제조 산업의 총 부가가치는 2013 년 수준에 비해 과학 및 교육 단지가 9 % 감소 할 것입니다. 따라서 상황의 자체 규제 (자체 개발)로 인해 위기 경향이 예측됩니다 러시아 경제. 이러한 결과가 바람직하지 않다는 관점에서 보다 유리한 결과를 형성하기 위해서는 경제 시스템에 대한 표적 영향이 필요합니다.

시스템의 제어된 개발을 시뮬레이션하는 단계에서 제어 영향을 받는 요소로 다음 요소가 선택되었습니다(표 1 참조): 투자, FDI, 산업, NPL, 인프라, 위험. 이는 의도적으로 규제된 정책의 구현을 통해 관련 경제 프로세스, 경제 부문 및 활동에 대한 국가 자극을 의미합니다. 또한 위험을 줄이고 경제 성장을 촉진하기 위한 조치가 고려되고 있습니다(거시적 수준에서). 위에 나열된 모든 요소의 값을 10% 수준(위험 – 10% 감소)으로 일관되게 "약한" 증분으로 설정하면 이러한 규제 영역에서 조치를 제어하기 위한 경제의 민감도를 평가할 수 있습니다.

모델에 대한 실험 과정에서 GDP 요인의 성장 지표는 2013년 대비 2020년까지 -12~+2% 범위에서 얻어졌습니다. 개별 요인을 고려하면 위험을 줄이는 가장 효과적인 조치입니다. 고려된 모든 요인의 약한 영향의 조건부 조합은 GDP를 약 2% 증가시킵니다(표 3).

표 3. 다양한 모델 계산에 따른 2013년 대비 2020년 1인당 GDP 성장률, %

시뮬레이션 결과는 불리한 경제 발전 시나리오에 해당합니다. 얻은 수치는 2020년 러시아 경제 개발부의 예상 목표치보다 낮습니다. 경제 개발부가 개발한 보수적인 장기 개발 시나리오에 따르면 GDP 성장률은 2013년 대비 2020년까지 29%가 되어야 합니다. 2018년 예측에 따른 시나리오 추세 외삽은 2020년까지(2013년 대비) 10% 및 16% 성장 지표를 제공합니다.

목표 요인의 주어진 증분에 대한 제어 요인에 대한 영향의 필요한 강도는 역 문제를 해결하는 모델링의 세 번째 단계에서 계산할 수 있습니다. 목표로 2013년 대비 2020년까지 1인당 GDP 성장률을 16%로 설정합니다. 이 경우 모델링 시 FDI 및 NPL 개발을 촉진하기 위해서는 가장 높은 영향 강도가 필요하고 산업, 인프라 및 위험에 대해서는 가장 낮은 강도가 필요한 것으로 나타났습니다(그림 1).

쌀. 1. 2013년 대비 2020년까지 목표 GDP 성장을 16% 달성하는 데 필요한 통제 조치 강도 추정치

즉, 경제 성장을 보장하기 위해서는 상당히 강력한 기반으로 인해 산업 및 인프라를 활성화하는 데 상대적으로 적은 노력이 필요하고 투자를 유치하고 혁신 부문을 개발하기 위해 최대한의 규제 노력이 필요합니다.

예측 추정 결과는 예를 들어 2001-2007 기간의 경우와 같이 필요한 투자 증가가 목표 지표의 증가보다 거의 2.5 배 더 높아야 함을 보여줍니다 (그림 2). 계산된 제어 조치의 강도가 높음에도 불구하고 예측되는 NPL의 성장은 상대적으로 느린 것으로 나타났습니다. 아마도 그 이유는 NJC의 활동이 실제 비용이 아닌 혁신 비용(GDP에서 R&D 지출의 비율)에 의해 더 크게 평가될 때 현재 혁신 영역 개발의 비용이 많이 드는 특성 때문일 것입니다. 경제의 효과.

쌀. 2. 역문제(2013 = 100)를 풀어 모델의 요인 성장 지표 예측

일반적으로 역 문제를 해결 한 결과는 매우 자연 스럽습니다. 우선 국내외 투자의 축적과 경제 발전의 혁신적 성격에 기여하는 유리한 투자 환경을 조성하는 것이 필요하다. 외부에서 대상 표시기에.

얻은 결과는 매우 유익하며 여러 측면에서 예비적인 것으로 인식되어야 합니다. 주로 우선 순위 영역을 선택할 때 경제 예측 및 규제 정책을 입증하기 위해 인지 모델링의 가능성에 대한 추가 연구가 필요합니다. 우리의 경험을 바탕으로 우리는 인지적 접근이 복잡한 경제 시스템의 발전을 분석하고 예측하는 데 가장 효과적이라는 것을 알 수 있습니다. 이 접근 방식의 특징은 상황에 대한 주관적인 비전을 기반으로 한 모델 구조의 구성과 함께 정량적 분석 방법을 사용하는 것입니다. 작업의 각 단계는 연구자의 결정을 기반으로 하며 그 결과에 따라 모델의 적합성이 결정됩니다. 인지 모델은 다른 유형 및 클래스의 모델을 대체할 수 없으며 예측 성격의 문제 해결을 포함하여 경제 연구에 사용되는 수학적 도구 구성에서 "틈새"만 차지하면 됩니다. 우리는 러시아 경제 연구에 대한 인지적 접근의 추가 개발이 새로운 문제 상황 관리에 대한 예측 및 입증 결정 모두에 효과적인 툴킷을 제공할 것이라고 믿습니다.

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개별 작업

인지 모델링

소개

1. "인지모델링"과 "인지지도"의 개념과 본질

2. 인지적 접근의 문제점

결론

사용 문헌 목록

소개

17세기 중반, 유명한 철학자이자 수학자인 르네 데카르트(René Descartes)는 "Cogito Ergo Sum"(나는 생각한다, 고로 나는 존재한다)라는 격언을 남겼습니다. 라틴어 루트 cognito에는 흥미로운 어원이 있습니다. "co-"("together") + "gnoscere"("I know") 부분으로 구성됩니다. 영어에는 "cognition", "cognize" 등의 어근이 있는 전체 용어가 있습니다.

우리가 "인지"라는 용어로 지정한 전통에서 생각의 "얼굴"은 하나만 볼 수 있습니다. 분석 본질 (전체를 부분으로 분해하는 능력), 현실을 분해하고 축소합니다. 사고의 이러한 측면은 이성의 특징인 인과 관계(인과 관계)의 식별과 관련이 있습니다. 분명히 데카르트는 그의 대수 체계에서 이성을 절대화했습니다. 생각의 또 다른 "얼굴"은 그것의 통합 본질(편견 없는 전체로부터 전체를 구성하는 능력), 직관적인 형태의 현실을 인식하고, 솔루션을 합성하고, 사건을 예상하는 것입니다. 플라톤과 그의 학파의 철학에서 드러난 사고의 이러한 측면은 인간의 마음에 내재되어 있습니다. 라틴어 어원에서 비율(합리적 관계)과 이성(사물의 본질에 대한 합리적인 통찰)이라는 두 가지 기반을 발견하는 것은 우연이 아닙니다. 생각의 이성적인 얼굴은 라틴어 reri("생각하다")에서 유래하여 고대 라틴어 루트 ars(예술)로 거슬러 올라가 현대 예술 개념으로 바뀌었습니다. 따라서 이성(reasonable)은 예술가의 작업과 유사한 생각이다. "이유"로서의인지는 "행동, 아이디어 및 가설을 생각하고, 설명하고, 정당화하는 능력"을 의미합니다.

"강력한" 인지를 위해서는 "가설" 범주의 특별하고 건설적인 지위가 필수적입니다. 솔루션의 이미지를 추론하기 위한 직관적인 출발점이 되는 가설입니다. 상황을 고려할 때 의사 결정자는 부정적인 영향을 제거하고 명확하게 표현된 긍정적인 효과를 생성하는 새로운 개체, 프로세스 및 관계로 대체될 몇 가지 부정적인 연결 및 구조(상황의 "단절")를 상황에서 발견합니다. 이것이 혁신경영의 핵심입니다. 종종 "도전" 또는 심지어 "위협"으로 자격이 부여되는 상황의 "단절" 발견과 병행하여 관리 대상은 미래(조화) 상황의 통합 이미지로서 일부 "긍정적인 답변"을 직관적으로 상상합니다. .

인지 분석 및 모델링은 의사 결정 지원 시스템 구조의 근본적으로 새로운 요소입니다.

인지 모델링 기술을 사용하면 퍼지 요인 및 관계로 문제를 탐색하고, 외부 환경의 변화를 고려하고, 자신의 이익을 위해 상황 전개에 객관적으로 확립된 추세를 사용할 수 있습니다.

이러한 기술은 모든 수준 및 모든 관리 영역에서 전략 및 운영 계획과 관련된 구조에서 점점 더 많은 신뢰를 얻고 있습니다. 경제 영역에서 인지 기술을 사용하면 단기간에 외부 환경 변화의 영향을 고려하여 기업, 은행, 지역 또는 국가 전체의 경제 발전 전략을 개발하고 정당화할 수 있습니다. 금융 및 주식 시장 분야에서 인지 기술은 시장 참여자의 기대치를 고려하는 것을 가능하게 합니다. 군사 분야와 정보 보안 분야에서 인지 분석 및 모델링을 사용하면 전략적 정보 무기에 대응하고 무력 충돌 단계로 갈등을 가져오지 않고도 갈등 구조를 인식할 수 있습니다.

1. "인지모델링"과 "인지지도"의 개념과 본질

Axelrod는 정의되지 않은 상황에서 분석 및 의사 결정을 위해 설계된 인지 모델링 방법론을 제안했습니다. 상황에 대한 전문가의 주관적 인식 모델링을 기반으로 하며 다음을 포함합니다. 상황 요인 세트, W는 요인 상황 간의 인과 관계 세트입니다. 상황 분석 방법. 현재 인지 모델링의 방법론은 상황을 분석하고 모델링하는 장치를 개선하는 방향으로 발전하고 있다. 여기에서 상황 전개를 예측하기 위한 모델이 제안됩니다. 역 문제 해결 방법

인지지도(라틴어 cognitio - 지식, 인지) - 친숙한 공간 환경의 이미지.

인지지도는 주제와 외부 세계의 적극적인 상호 작용의 결과로 생성되고 수정됩니다. 이 경우 다양한 일반성, "척도" 및 조직의 인지 지도가 형성될 수 있습니다(예: 공간 관계 표현의 완전성과 뚜렷한 기준점의 존재 여부에 따라 개요 지도 또는 경로 지도). ). 이것은 주관적인 그림으로, 무엇보다도 개별적으로 인식되는 물체가 지역화되는 공간 좌표를 가지고 있습니다. 특정 경로를 따라 객체 간의 연결을 순차적으로 표현한 경로 맵과 객체의 공간 배치를 동시에 표현한 오버뷰 맵이 있습니다.

인지 분석 기술의 개발 및 적용에 종사하는 러시아의 주요 과학 조직은 러시아 과학 아카데미의 관리 문제 연구소, 하위 부문: Sector-51, 과학자 Maksimov V.I., Kornoushenko E.K., Kachaev S.V., Grigoryan A.K. 다른. 이 강의는 인지 분석 분야의 과학적 작업을 기반으로 합니다.

인지 분석 및 모델링 기술(그림 1)은 객체 및 외부 환경에 대한 지식의 인지(인지 대상) 구조화를 기반으로 합니다.

그림 1. 인지 분석 및 모델링 기술

주제 영역의 인지적 구조화는 제어 대상의 미래 대상 및 바람직하지 않은 상태와 대상을 이러한 상태로 전환하는 데 영향을 미치는 제어 및 환경의 가장 중요한(기본) 요인을 식별하고 인과 관계를 설정하는 것입니다. 서로에 대한 상호 영향 요인을 고려하여 질적 수준에서 그들 사이의 관계.

인지 구조화 결과는 인지 지도(모델)를 사용하여 표시됩니다.

2. PEST 분석 및 SWOT 분석을 기반으로 연구 대상 및 외부 환경에 대한 지식의 인지적(인지적 표적) 구조화

기본 요인의 선택은 PEST 분석을 적용하여 수행되며, 이는 연구 대상 개체의 동작을 결정하는 네 가지 주요 요인(측면) 그룹을 구분합니다(그림 2).

피정책 - 정책;

이자형경제 - 경제;

에스 ociety - 사회 (사회 문화적 측면);

티기술 - 기술

그림 2. PEST 분석 요인

각각의 특정 복합 개체에 대해 동작 및 개발을 결정하는 가장 중요한 요소의 특수 집합이 있습니다.

PEST 분석은 나열된 네 가지 측면과 관련된 요소가 일반적으로 밀접하게 상호 연결되어 있고 사회의 다양한 계층적 수준을 시스템으로 특징짓기 때문에 시스템 분석의 변형으로 간주될 수 있습니다.

이 시스템에는 시스템 계층의 하위 수준에서 상위 수준으로 향하는 결정 링크(과학 및 기술이 경제에 영향을 미치고 경제가 정치에 영향을 미침)와 역 및 수준 간 링크가 있습니다. 이 연결 시스템을 통한 요소의 변화는 다른 모든 요소에 영향을 미칠 수 있습니다.

이러한 변화는 개체 개발에 위협이 되거나 반대로 성공적인 개발을 위한 새로운 기회를 제공할 수 있습니다.

다음 단계는 상황별 문제 분석인 SWOT 분석입니다(그림 3).

에스트렌드 - 강점;

여약점 - 결점, 약점;

영형기회 - 기회;

티위협 - 위협.

그림 3. SWOT 분석 요인

여기에는 위협 및 기회와의 상호 작용에서 연구 대상 개체 개발의 강점과 약점에 대한 분석이 포함되며 환경 요인을 고려하여 현재 문제 영역, 병목 현상, 기회 및 위험을 식별할 수 있습니다.

기회는 대상의 유리한 발전에 기여하는 환경으로 정의됩니다.

위협은 개체에 손상을 입힐 수 있는 상황입니다. 예를 들어 개체의 기능이 중단되거나 기존 이점을 잃을 수 있습니다.

강점과 약점과 위협 및 기회의 다양한 가능한 조합에 대한 분석을 기반으로 연구 대상의 문제 필드가 형성됩니다.

문제 필드는 서로 관계가 있는 모델링된 개체와 환경에 존재하는 일련의 문제입니다.

이러한 정보의 가용성은 개발 목표(방향)와 이를 달성하기 위한 방법을 결정하고 개발 전략을 개발하기 위한 기초입니다.

수행된 상황 분석을 기반으로 한 인지 모델링을 통해 식별된 문제 영역의 위험 정도를 줄이기 위한 대안 솔루션을 준비하고 모델링 중인 개체의 위치에 가장 심각한 영향을 미칠 수 있는 가능한 이벤트를 예측할 수 있습니다.

인지 기술의 단계와 그 결과는 표 1에 제시되어 있습니다.

1 번 테이블

인지기술의 발전단계와 적용결과

2. 인지적 접근의 문제점

오늘날 많은 선진국들은 지식과 효과적인 관리를 기반으로 한 경제를 "촉진"하고 있습니다. 지적 재산은 국가의 가장 귀중한 상품이 되고 있습니다. 현대전과 미래전의 본질은 지식인들의 대결이다. 이러한 상황에서 간접적이고 비전통적인 조치는 지정학적 목표를 달성하는 가장 적절한 방법이므로 정보 무기는 매우 중요합니다. 전략정보무기(SW)의 역할이 다른 전략무기 개발에는 두 가지 개념이 있다. 1세대 SIS는 다른 유형의 전략 무기 및 재래식 무기와 함께 전략 무기의 필수적인 부분입니다.

2세대 SIS는 정보 혁명의 결과로 등장한 독립적이고 근본적으로 새로운 유형의 전략 무기이며 새로운 전략적 방향(예: 경제, 정치, 이데올로기 등)에서 사용됩니다. 그러한 무기에 노출되는 시간은 훨씬 더 길어질 수 있습니다 - 한 달, 1년 또는 그 이상. 2세대 SIO는 다른 많은 유형의 전략 무기를 견딜 수 있으며 전략 무기의 핵심을 형성할 것입니다. SIO-2 적용의 결과로 발생하는 상황은 러시아의 안보에 위협이 되며 불확실성, 불명확하고 모호한 구조, 많은 이질적 요인의 영향 및 많은 대안 개발 옵션의 존재로 특징지어집니다. 이로 인해 러시아와 세계에서 발생하는 지정학적, 정보 및 기타 프로세스를 자체적으로 그리고 외부의 불안정한 환경과의 집합 및 상호 작용을 연구할 수 있는 비전통적 방법을 적용할 필요가 있습니다. 복잡하고 불확실한 상황(지정학적, 내부 정치, 군사 등)에서 진행 중인 프로세스에 대한 정량적 또는 통계적 정보가 없는 상태에서 구조화, 분석 및 관리 결정을 내리기 위해.

인지 모델링은 익스프레스 모드에서 허용합니다.

고품질 수준에서 짧은 시간에:

- 상황을 평가하고 상황 전개를 위한 가능한 시나리오를 결정하는 기존 요인의 상호 영향을 분석합니다.

- 상황 발전의 추세와 참가자의 진정한 의도를 식별합니다.

- 러시아의 국익을 위해 정치 상황의 발전 추세를 사용하기 위한 전략을 개발합니다.

- 러시아의 이익을 위해 의도적인 발전을 달성하기 위해 상황에 참여하는 참가자들 간의 가능한 상호 작용 메커니즘을 결정합니다.

- 러시아의 이익을 위해 상황을 관리하기 위한 방향을 개발하고 구체화합니다.

- 가장 중요한 결정을 내리고 비교하는 결과를 고려하여 상황 전개에 가능한 시나리오를 식별합니다.

인지 모델링 기술을 사용하면 능동적으로 행동하고 잠재적으로 위험한 상황을 위협 및 갈등 상황으로 만들지 않고 발생하는 경우 러시아 주체의 이익을 위해 합리적인 결정을 내릴 수 있습니다.

조직 시스템과 관련된 작업의 경우 참가자의 기능에 대한 설명 및 모델링의 불확실성 문제는 방법론이 아니라 연구 주제 자체에 내재되어 있습니다. 상황을 관리하는 문제에 대한 다른 공식은 상황과 다른 참가자에 대해 참가자가 사용할 수 있는 정보의 완전성에 따라, 특히 공명 및 시너지 효과를 검색하기 위해 가능합니다. 여러 참가자의 동시 영향은 각 참가자의 긍정적인 효과의 "조합"보다 큽니다.

경영 과학의 관점에서 오늘날 복잡한 사회 경제적 시스템의 부드러운 공명 관리를 사용하는 것이 특히 중요하며 그 기술은 시스템의 자체 관리 및 자체 제어 방법에 있습니다. 약한 소위 공명 현상은 복잡한 시스템 개발의 내부 추세에 해당하므로 "풀림"또는 자치에 매우 효과적입니다. 주요 문제는 어떻게 시스템을 자체적이고 호의적인 개발 경로 중 하나에 밀어넣고 공명 효과가 적은지, 자치 및 자립 개발(자체 촉진)을 보장하는 방법입니다.

결론

인지 모델링의 사용은 다양한 영역에서 예측 및 관리를 위한 새로운 가능성을 열어줍니다.

경제 영역에서 이를 통해 외부 환경 변화의 영향을 고려하여 기업, 은행, 지역 또는 전체 국가의 경제 발전 전략을 신속하게 개발하고 정당화할 수 있습니다.

금융 및 주식 시장 분야에서 - 시장 참여자의 기대치를 고려합니다.

군사 분야 및 정보 보안 분야에서 전략적 정보 무기에 대응하고 갈등 구조를 사전에 인식하고 위협에 대한 적절한 대응 조치를 개발합니다.

인지 모델링은 인지 프로세스의 일부 기능을 자동화하므로 자기 지식이 요구되는 모든 영역에 성공적으로 적용될 수 있습니다. 다음은 이러한 영역 중 일부입니다.

1. 사회 경제적 발전을 위한 지정학적, 국가적, 지역적 전략을 만들기 위한 지능형 정보 기술 및 시스템의 모델과 방법.

2. 자원이 부족한 변화하는 환경에서 "소프트" 시스템의 생존 모델.

3. 위기 환경 및 상황에서 사건 전개 상황 분석 및 관리.

4. 사회정치적, 사회경제적, 군사정치적 상황에 대한 정보 모니터링.

5. 문제 상황의 컴퓨터 분석을 위한 원칙 및 방법론 개발.

6. 문제 상황 개발 및 관리를 위한 분석 시나리오 개발.

8. 기업, 지역, 도시, 국가의 사회 경제적 발전 문제 모니터링.

9. 러시아 연방 지역의 의도적 개발에 대한 인지 모델링 기술.

10. 지역 개발 분석 및 지역 목표 개발의 문제 상황 모니터링.

11. 소비자 시장의 국가 규제 및 자율 규제 형성 모델.

12. 소비자 시장 상황의 분석 및 관리.

인지 모델링 기술은 적절한 교육을 받은 후 위기 상황에서 지역, 은행, 기업(및 기타 개체) 개발을 위한 고유한 프로젝트에 널리 사용될 수 있습니다.

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