Роль информационных технологий в обеспечении
Прикладных проектов
В научной литературе последних лет в связи с прикладными исследованиями в сфере внутренней политики и международных отношений все шире распространяется понятие «информационные технологии» (ИТ), которое ассоциируют с различными вариантами применения вычислительной техники.
Технологиюможно определить как объединенную в общую систему и обеспечивающую большую эффективность той или иной деятельности совокупность разнородных компонентов: знаний, методов, операций и правил, а также энергетических, сырьевых, технических, кадровых и прочих ресурсов. Технология— это управляемая человеком совокупность актов, направленных на изменение различных видов вещества, энергии и информации.
Сегодня информационные технологии играют важнейшую роль во всех сферах жизни человека, в том числе и в сфере политики. Наглядным подтверждением этому является стремление оборудовать вычислительной техникой все без исключения этажи административной пирамиды. Использование компьютерных систем, предназначенных для сбора информации о политических процессах, планирования политических акций и оценки выполнения политических решений, выступает одним из важных способов повышения эффективности политической деятельности. Наряду с этим включение компьютерных систем в информационно-аналитическую работу позволяет говорить о формировании особого вида методического обеспечения прикладных проектов, который, тем не менее, не может рассматриваться в отрыве от содержательных характеристик самого предмета исследования. Другими словами, использование информационных технологий в качестве исследовательского инструмента подчиняется единым правилам получения научного знания о политике.
С точки зрения функциональных задач различных электронных средств, применяемых в комплексной информационной работе, специалисты выделяют информационно-аналитические и информационно-прогнозные технологии.
Информационно-аналитические технологии (ИAT)— это совокупность методов сбора и обработки информации об исследуемых процессах (социальных, политических, экономических, внутри- и межгосударственных т.п.), специфических приемах их диагностики, анализа и синтеза, а также оценки последствий принятия различных вариантов политических решений.
Информационно-прогнозные технологии (ИПТ)представляют собой частную разновидность ИАТ. Методологические подходы ИAT и ИПТ в принципе аналогичны, но если ИАТ главным образом ориентированы на ретроспективу, т.е. анализ уже свершившихся событий, то ИПТ позволяют экстраполировать в будущее данные, полученные в результате применения ИАТ.
Среди неоспоримых достоинств применения обоих вариантов технической поддержки исследований внутриполитических и международных проблем, прежде всего, следует отметить их высокие «разрешающие способности» при сборе и обработке информации. Не менее важным является то, что технология предполагает определенное упорядочение деятельности исследователя и стимулирует предметность процессов осмысления различного вида информационных материалов. Кроме того, данные, подготовленные для диалога в режиме «человек—машина», легче верифицируются и сравниваются с аналогичными данными, обладают рядом демонстрационных преимуществ перед слабоструктурированными информационными массивами. Таким образом, информационные технологии (ИТ) выступают, прежде всего, как способ решения практических задач, при котором резко возрастает операционный потенциал обработки данных.
Возрастание операционного потенциала обработки данных на основе применения ИТ предполагает не только чисто количественное увеличение представляемой информации, но и расширение ее междисциплинарных компонентов. Так, например, для решения прикладных задач в рамках информационной работы с использованием ИТ применяются знания из области кибернетики, математической теории информации, математической логики, семиотики, лингвистики, психологии. Поэтому междисциплинарный тип методического обеспечения открывает перед аналитиками принципиально новые возможности формирования представлений о самых разных предметных областях политических исследований.
Опора прикладных исследований на ИТ особенно актуальна в свете расширяющегося использования специализированных программ поиска в архивах и базах данных фрагментов полезных в конкретной ситуации сведений. За рубежом для обозначения этого процесса утвердилось понятие «Data Mining», которое в русском переводе стали определять как «извлечение» или «раскопка» данных. Нередко наряду с термином «Data Mining» встречается термин «Knowledge Discovery in Databases» — «обнаружение знаний в базах данных» или даже термин, который можно перевести как «интеллектуальный анализ данных».
Data Mining (Data Warehousing, Statistics)— это набор средств, который помогает аналитикам находить стандартизированные образы и отношения в большом массиве разнообразных данных. Кроме того, Data Mining представляет собой процесс обнаружения в сырых (первичных) данных ранее неизвестных, нетривиальных, полезных, доступных для интерпретации знаний.
Этот инструмент позволяет использовать для анализа обобщенного массива данных различные формы многомерной классификации (факторный, регрессионный, дисперсионный анализ), с помощью которых можно выявлять устойчивые типы сопряженных характеристик, основанных на сочетании большой совокупности признаков. Однако ценность подобранных эталонных моделей для конкретных целей не равнозначна.
Предмет и задачи Data Mining составляют установление скрытых закономерностей в распределении эмпирических данных, взаимосвязей между различными переменными, имеющимися в базах данных, моделирование и изучение сложных систем на основе истории их поведения. Результатами применения Data Mining выступают эмпирические модели, правила классификации различных характеристик, выделенные кластеры и т.д. Все эти результаты можно инкорпорировать в действующие электронные системы поддержки принятия решений и использовать для прогноза будущих ситуаций.
Вместе с тем, хотя техника Data Mining и ограждает пользователя от сложных процедур применения статистических методов, она все же требует понимания основных принципов его работы и алгоритмов, на которые он опирается. Data Mining не дает ответы на те вопросы, которые не были заданы при обращении к системе поиска и не заменяет аналитиков или менеджеров.
Применение информационных технологий является чрезвычайно перспективным направлением изучения политики и формулирования политических решений. Но в методическом плане пока слишком мало внимания уделяется объяснению содержательных основ обработки информации, принципов этой обработки (подготовки сырья), а также пределов возможной опоры на результаты, полученные с помощью вычислительной техники. Поэтому, увлекаясь новыми прикладными программами, специалисты не должны питать иллюзии, что компьютерная система способна самостоятельно разрешать сложные задачи, а результаты, полученные на основе компьютерных расчетов, являются абсолютно адекватным и не нуждаются в верификации.
Особую роль в спектре технологических средств информационного обеспечении прикладных политических исследований играет Интернат. В настоящее время более 80% существующих в мире компьютеров объединены в различные информационно-вычислительные сети различного масштаба. В целом, за несколько последних лет доля пользователей Интернета в мире возросла с 2,4 до 6,7% населения планеты.