Квантификация и формализация содержательных моделей политических ситуаций и процессов

Основными компонентами форматизации с целью последую­щего применения квантификации, как правило, являются следу­ющие: разработка гипотез и выработка системы категорий; выбор способов получения выводов и логика преобразований теорети­ческих знаний в практические следствия; выбор математического отображения, адекватно применяемой теории.

Анализ при помощи простых и сложных индикаторов. Дан­ный метод положен в основу создания большинства совре­менных информационных банков, в которые постоянно вно­сятся сведения о событиях, происходящих в определенной стране, регионе или мире. Часто одному абстрактному по­нятию соответствует несколько индикаторов, в таком слу­чае на базе этих простых индикаторов формируется слож­ный индикатор или индекс.

Факторный анализ. Применяется в тех случаях, когда имеют­ся причины для ограничения количества индикаторов (пере­менных). Основная идея метода заключается в том, что инди­каторы, тесно с коррелированные друг с другом, указывают на одну и ту же причину. Среди имеющихся индикаторов при помощи компьютера отыскиваются такие их группы, кото­рые имеют высокий уровень (значение) корреляции, и на их базе создаются так называемые комплексные переменные, которые объединены единым коэффициентом корреляции. Для выполнения какой-либо разновидности факторного анализа необходима ЭВМ со специальной программой, способной на базе индикаторов сформировать факторы.

Анализ корреляций. В ряде случаев возникает необходимость доказать наличие или отсутствие зависимости между двумя переменными. При этом первоначальное значение будет иметь сам факт наличия отношений зависимости, а также ее степень. Если исследователь располагает достаточным объемом информации, то при помощи ЭВМ он в состоя­нии выяснить наличие корреляции и вычислить ее коэф­фициент, т.е. степень взаимодействия. На практике задача обычно бывает усложнена тем, что требуется выяснить от­ношения между тремя, четырьмя и более независимыми переменными либо определить влияние одной переменной или целой группы на другую группу переменных, что зна­чительно усложняет математические расчеты.

Анализ регрессий. Данный метод используется в тех случаях, когда необходимо не только выяснить наличие зависимос­ти, но и показать ее характер, т.е. выяснить, что является причиной (независимой переменной), а что — следствием (зависимой переменной). В таких случаях составляется урав­нение функциональной зависимости, где х зависим от у с соответствующими коэффициентами регрессии. Регрессия может быть линейной (чем больше х, тем больше у; график выражен прямой, идущей вверх). Таким образом, напри­мер, рассчитывается уровень милитаризации — расходы на оборону являются функцией от валового национального про­дукта. В ряде случаев зависимость бывает непрямой, и тогда мы имеем дело с анализом нелинейных регрессий (т.е. фун­кцией, описывающей более сложные отношения зависи­мости, график имеет форму параболы).

Анализ тенденций используется в основном в прогностичес­ких целях для описания будущих отношений причины и следствия (взаимосвязи двух переменных, одна из которых является независимой). Поскольку количественные показа­тели отношений для характеристики будущего неизвестны, в уравнении регрессии, описывающем их отношения в на­стоящем, независимая переменная заменяется на время, числовые значения которого в будущем известны. Данный прием имеет свои недостатки, поскольку игнорируются будущие значения показателя причины т, возможность из­менения зависимости между переменными. Для анализа тен­денции собирают возможно большее число данных с воз­можно малыми временными интервалами и вычисляют ско­рость эволюции системы, после чего строят график, на основе которого составляют уравнение регрессии и оцени­вают его параметры. Далее приступают непосредственно к прогнозу, т.е. вычисляют будущие значения показателя следствия с помощью уравнения регрессии, и продолжают гра­фик, после чего осуществляют интерпретацию результатов.

Спектральный анализ. Эта методика показывает фундаменталь­ные колебания в сложных эволюционирующих структурах, с ее помощью вычисляется частота и продолжительность фазы. Основой метода служит выделение структуры колебательно­го процесса (например, популярность правительства) и по­строение графика синусоидальных колебаний. Для этого со­бирают хронологические данные, вычисляют уравнение ко­лебания и создают циклы, на базе которых строятся графики.

Экстраполяция. Методика представляет собой экстраполяцию событий и явлений прошлого на будущий период, для чего осуществляется сбор данных в соответствии с избранными индикаторами по определенным временным промежуткам (неделям, месяцам и т.д.), после этого проводится подсчет среднего значения индикатора, в соответствии с которым строится хронологический график. Как правило, экстраполя­ция делается только в отношении небольших временных про­межутков в будущем, поскольку при более длительном сроке существенно возрастает вероятность ошибки.