Аналитика как интеллектуальное оружие - Курносов Юрий Васильевич

Вторая тенденция, гносеологическая, основывается на путях исследовании самой онтологической реальности, процессов, идущих в самой жизни и нацеленных на познание её феноменов, что ближе к прикладной науке, хотя это вовсе не обязательно. Гносеологический подход нацелен на то, как познать объект, какой методологический инструментарий применить, какое операциональное знание законов мышления использовать.

Если разбираться глубже – хотя у этих подходов, по сути, единые предметные области и семантические поля, но разное целеполагание. Формализация, схоластика оперирует уже известным, суммами текстов, информацией, отражая и структурируя реальность, создавая онтологическую картину мира. Гносеология ищет новые формы, методы, способы познания, рефлексии динамично развивающегося мира.

В современной фундаментальной науке, системном исследовании правомочно применять оба эти метода (и множество других по мере необходимости), однако современный метод научного познания не может однозначно ответить – как соотносится то, что мы уже достоверно знаем, с тем, что мы вновь исследуем.

Громоздкие паранаучные эзотерические дисциплины, такие как монадология, типология, парасемантическая магия пытались ответить на этот вопрос, но, как правило, не шли дальше констатации «предустановленной гармонии», т. е. некоторой функциональной связки «субъект-объектных отношений» в некотором более многомерном пространственно-временном континууме. Причём этот зазор во многом и объясняет важность методологического, концептуального, эмансипирующего знания, позволяющего хотя бы вероятностно взглянуть сверху на характер нашего «обыденного знания».

Было бы всё достаточно просто, если бы при системном анализе различных объектов, процессов, явлений, проблемных ситуаций сопоставлялись равноценные, равнокачественные факторы и тенденции, лежащие в одной плоскости, т. е. мнения с мнениями, концепции с концепциями, цифровые ряды в соответствующих единицах измерения. Однако, в реальности, это бывает крайне редко, поступающая аналитику информация разнокачественна, разрозненна, фрагментарна, очень часто противоречива. Профессиональное системное исследование проблем в какой-то степени вынуждено претендовать на роль переводчика, осуществлять попытки сопоставления разноплановых и, казалось бы, принципиально несопоставимых семантических полей (условно рациональное – иррациональное), например, «воздействие степени религиозности населения на эффективность народного хозяйства страны». Предлагаемый пример относится к такому методу аналитики, как корреляционный анализ. Для его решения нужно установить степень согласованности между двумя независимыми, самостоятельными процессами.

Процессами с однокачественными и одноуровневыми характеристиками занимаются разделы математики – интегральное и дифференциальное исчисления, а также тригонометрия, если процессы носят циклический характер. Системная аналитика должна заниматься оценкой взаимодействия и прогнозирования развития разнокачественных и многоуровневых, т. е. гиперкомплексных систем – объектов и процессов. Оценка воздействий и взаимодействий производится в относительных величинах, т. е. их физическая сущность при делении показателя на своё значение выбранного базового периода просто сокращается, остаётся за скобками (одно слагаемое полинома отвечает за тонны хлопка, другое за метры ткани, третье за курс валют и т. д.). Забавный пример: на столе лежат три предмета. Мы знаем, что один из них круглый, второй – деревянный, третий – синий. Вопрос для аналитика – составляют ли они систему, и как она себя может повести? А ведь в этой шутке есть доля истины.

Сложность современного системного исследования часто обусловлена многими причинами. Среди них отметим недостоверность или полное отсутствие первичных эмпирических данных, закрытие или сознательное искажение информации, а также отсутствие общепризнанных математических, статистических моделей и подходов (часто ещё специально тщательно скрываемых в «академических» исследованиях), расхождения в сущностных интересах (во взглядах) различных групп исследователей, школ, государственных и частных структур и институтов. Бывают и иные причины, например, доктринального характера, когда исследователю предлагают исследовать миф – насколько экономика должна быть экономной.

Для характеристики такого рода сложностей приведём следующий пример.

Ставятся задачи:

1. Определить численность населения Афганистана.

2. Определить подлинную численность населения Москвы при условии, что реальные значения этого показателя официальная статистика может искажать, даже непреднамеренно, из-за несовершенства методик подсчёта. (Эта учебная задача ставилась мною на одном из занятий со слушателями кафедры национальной безопасности РАГС при Президенте РФ по спецкурсу «Методология исследования возможностей государства по обеспечению национальной безопасности»).

В первом случае, учитывая отсутствие переписей населения в стране за всю её историю, а также значительные потери афганского населения во время советско-афганского конфликта и гражданской войны, ответы аналитиков-экспертов будут различаться по цифрам ориентировочно от 6 до 17 млн человек, т. е. примерно в 3 раза. ЦРУ США даёт заведомо нереалистичную, в частности из-за своей «точности», цифру 31 889,9 тыс. человек (Российская газета, 6.07.2007, № 143).

Во втором случае, хотя, казалось бы, имеется вся необходимая информация, и мы живём тут, на месте, цифры также будут существенно различными, оценки экспертов будут иметь расхождения примерно в 2 раза (10–20 млн).

Привлечение всех доступных официальных и неофициальных источников, самых грамотных экспертов позволит лишь косвенно ответить на поставленные вопросы на основе исследований суммы текстов, мнений экспертов, т. е. проведения гносеологического и онтологического анализа проблемы. Очевидно, что реальное решение проблемы лежит в сфере исследования не косвенных данных (факторов), а через прямые инструментальные исследования, что не всегда возможно. Подобные инструментальные методы весьма широко и плодотворно используются в точных науках, например, в физике (от термометров до счётчиков), в демографии, статистике, корпоративном менеджменте.

Поэтому, современная аналитика вынуждена задействовать весьма действенные и хитроумные методы исследования имеющихся массивов информации для выявления в ней прямым и косвенным путями её сущностных характеристик – трендов, факторов, тенденций, предпочтений, рисков, закономерностей, угроз, связей, которые крайне необходимы для понимания проблемных ситуаций и практического применения в маркетинге, менеджменте, сфере безопасности. Их успешно применяют исследовательские отделы больших корпораций в своей аналитической деятельности, планировании. На этом поле преимущественно будет работать гносеологический подход.

Когда официальная статистика более или менее достоверна и доступна, тогда целью системного анализа проблемного поля становится выбор соответствующих коррелятов (параметров или критериев) для описания или предсказания ситуации. Великий русский учёный Н.Д. Кондратьев вывел свои знаменитые длинные циклы или длинные волны на основе комплексного анализа факторов смены базовых экономических укладов, структурных сдвигов в экономике как отдельного государства, так и мирового распределения труда, динамики цен в мировой торговле основными продуктами. Много интересных подходов к данной проблеме содержат последние работы С.Ю. Глазьева.

Любая партия, корпорация, государство осуществляет разумное планирование от достигнутого, пытаясь путём воздействия на поддающиеся разумному контролю и управлению ключевые параметры вызвать во внешней среде необходимые системные изменения [Санто 90].

Например, американские учёные давно рассчитали, какую долю ВВП должны составлять вложения в науку, культуру, образование, сохранение окружающей среды для их эффективного и устойчивого развития. Руководители небольших коммерческих структур давно эмпирически вывели разумное для себя соотнесение трудозатрат, оплаты труда, рекламы, организационных затрат и общих оборотов. Это примеры использования системного анализа, экстраполяции, опирающихся на ряды предыдущих показателей (гомогенных рядов).