Методика экспертных оценок В. Б. Тихомирова 1 страница

Наряду с методикой ситуационного анализа, хотелось бы об­ратить внимание на еще один вариант получения экспертных зак­лючений. Он связан с работами отечественного исследователя В. Б. Тихомирова и чрезвычайно интересен в силу доступности тех­ники, сочетающей качественные и количественные оценки ситуа­ции. Описание методики содержится во многих авторских публи­кациях, однако эмпирические иллюстративные материалы обыч­но затрудняют ее целостное восприятие, В этой связи следует остановиться на некоторых общих характеристиках методической процедуры, которая заключается в поэтапной фиксации количе­ственных показателей интенсивности распределения важнейших характерных признаков составных элементов системного объекта.

Применение методики предполагает следующие процедуры:

■ построение общего проблемного графа ситуации;

■ оценку соотношения политических сил акторов;

■ формулирование гипотетических вариантов развития ситу­ации;

■ оценку вероятности отдельных вариантов развития собы­тий с учетом интересов различных акторов и их возможно­стей влияния на события в желаемом направлении.

Простейшим примером перехода от качественных к количе­ственным показателям, который применяется экспертами в рам­ках приведенной методики, является определение относительной значимости того или иного фактора в комплексе взаимосвязанных переменных. Так, если влияние партии на избирателей, по заклю­чению экспертов, зависит от массовой социальной базы, матери­альных ресурсов, уровня внутренней организации, политической программы, популярности лидера, возможностей коалиционного взаимодействия и т.д., то экспертам предлагается исходить из того, что общий потенциал участника избирательной борьбы составля­ет единицу (100%), а значимость отдельных переменных должна быть оценена в долях от этой величины.

Исследовательская техника, аналогичная методике В. Б. Тихо­мирова, предлагается и в некоторых зарубежных публикациях конца 90-х годов для изучения процессов политической нестабильности в условиях полиэтничных государств.

 

Экспертные оценки как особый вид прикладной аналитической методики очень привлекательны своей оперативностью и резуль­тативностью. Будучи по своей сути междисциплинарными и требуя даже в случаях качественных описаний четких количественных ха­рактеристик, они стимулируют творческий процесс и, что немало важно, с энтузиазмом воспринимаются молодыми специалиста­ми. В этой связи применение различных вариантов методики экс­пертных оценок в исследовании политических ситуаций и процессов может рассматриваться как перспективное направление приклад­ного анализа проблем, характеризующихся высокой степенью нео­пределенности. Однако необходимо учитывать, что на основе эк­спертных заключений все же не удается полностью преодолеть элементы субъективизма, гарантировать абсолютную адекватность выводов, проводить полноценную верификацию, а главное — осу­ществлять надежное долгосрочное прогнозирование. Поэтому даже при соблюдении достаточной корректности применения того или иного варианта экспертных оценок материалы, полученные на их основе, необходимо рассматривать с учетом заключений, под­готовленных другими способами.

Но все эти недостатки методики относительно нивелируются за счет одного самого существенного достоинства: экспертные оценки дисциплинируют мышление и акцентируют проблему че­ловеческого фактора как информационного ресурса особого рода.

Ключевые понятия

Граф— конечная совокупность множества точек (вершин). Некоторые из вершин графа соединены линиями, и эти соединения называются ребрами. Если каждые две вершины соединены ребрами, такой граф называется полным. Каждый граф можно представить в евклидовом пространстве множеством точек, которые соединены множеством ли­ний, соответствующих ребрам. В трехмерном пространстве можно пред­ставить граф таким образом, что линии не пересекаются зо внутрен­них точках. Графы часто используются для логических проблем, вклю­чающих задачи перебора вариантов экспертных решений.

Древо— производное понятие из теории графов. Дерево — это связан­ный, но неориентированный граф, не содержащий циклов (обратных соединений). Дерево не имеет кратных ребер и петель.

Задачи экспертизы— в задачи работы экспертной комиссии часто входит не только (а иногда не столько) оценка имеющихся ситуаций (объек­тов, факторов), но и имитационное построение самих ситуаций. На­пример, эксперты могут составить несколько сценариев развития той

 

или иной ситуации в зависимости от определяющих внешних факто­ров. Эти сценарии могут рассматриваться как экспертно созданные ситуации.

Критерий— решающее правило, определяющее выбор альтернатив. Изве­стно несколько статистических критериев, позволяющих оценить сте­пень определенности заключения. Однако часто приходится сталки­ваться с ситуацией, когда разные, хотя и обоснованные критерии приводят к различным результатам.

Нормирование— производится на основании учета мнения эксперта о значимости каждого оцениваемого фактора относительно других фак­торов, составляющих предмет анализа.

При наличии большого числа альтернатив (более семи) применение метода последовательных сравнений становится чрезмерно трудо­емким.

Проблема — ситуация, в которой имеется два состояния: существующее и предлагаемое, или желательное. Таким образом, каждая проблема ха­рактеризуется необходимостью изменения состояния, а решение на основе экспертных оценок устанавливает, каким образом будет со­вершен переход от существующего состояния к предполагаемому.

Ранжирование— представление объектов в виде последовательности в соответствии с убыванием их предпочтительности. Ранг (балл) — это показатель, характеризующий порядковое место оцениваемого объекта или явления в группе других объектов (явлений), обладающих суще­ственными для оценки свойствами. Обычно наиболее предпочтитель­ному объекту присваивается первый ранг, а наименее предпочтитель­ному — последний. Ранговые оценки имеет смысл сравнивать только по отношению «больше—меньше», «лучше—хуже». Порядковая шка­ла, получаемая в результате ранжирования, должна удовлетворять ус­ловию равенства числа рангов числу ранжированных объектов.

Ситуационный анализ— процедура проведения экспертного совещания по актуальной политической проблеме в соответствии со специаль­ными правилами организации обсуждения и обобщения результатов.

Сравнение.Когда необходимо более точно установить соотношение меж­ду сопоставляемыми объектами (факторами), то для оценки предпоч­тения может быть использован метод сравнений. При этом проводит­ся следующая процедура: 1) объекты располагаются в порядке их важ­ности (как и при ранжировании); 2) наиболее важному объекту приписывается оценка, равная единице, а остальным (соответствен­но степени их важности) — оценки между нулем и единицей; 3) далее оценка первого объекта сравнивается с суммой оценок всех осталь­ных объектов и при необходимости корректируется таким образом, чтобы она была заключена между несколько большей суммой всех остальных объектов и несколько меньшей суммой всех остальных объек-

 

тов без некоторого количества самых менее значимых; 4) далее про цедура пункта 3 повторяется для объекта 2, но без объекта 1 до тех пор, пока не будет оценен предпоследний объект. Статистический анализ— собирательное понятие для ряда математичес ких приемов обработки количественной информации, основные теп деиции распределения показателей и степень корреляции между от дельными показателями.

Шкала— средство измерения, позволяющая соотнести некоторые при­знаки с числовыми характеристиками. Основные шкалы, используе­мые в практике измерений, можно подразделить на следующие клас­сы: 1) номинальные шкалы — моделируют отношения типа «равен ство—неравенство» (например, внутриполитические—международные проблемы, вооруженные столкновения—политические декларации);

2) порядковые шкалы (числовые, ординарные) позволяют сравнивать
обсуждаемые величины в терминах «больше—меньше», «лучше—хуже»,
«быстрее—медленнее», примером порядковой шкалы могут выступать
различные рейтинги. Разновидностью порядковой шкалы является так
называемая процентная, или относительная, шкала (па сколько %);

3) интервальные шкалы — измеряют, на сколько и во сколько раз
различаются изучаемые величины (доход на душу населения, пере­
стрелки, имевшие место в течение месяца, обмен дипломатическими
посланиями в текущем году по сравнению с предыдущим). Все типы
шкал могут служить мерами оценки показателей поведения исследуе­
мых объектов.

Эксперт— лицо, готовящее или принимающее решение в условиях нео­пределенности; эксперт должен быть признанным авторитетом в про­блемной области.

Экспертиза— проведение группой экспертов измерения некоторых ха­рактеристик для подготовки принятия решения. Отличительная осо­бенность экспертизы как процедуры измерения состоит в том, что в качестве приборов выступают люди (либо потому, что сами объекты или их характеристики субъективны, либо потому, что пока просто не существует объективных приборов измерения этих характеристик).

Экспертная оценка— авторитетное мнение эксперта по какой-либо про­блеме, находящейся в сфере его компетенции. Экспертная оценка с методической точки зрения всегда является вариантом измерения, которое стремится к максимально возможной точности.

Вопросы и задания для обсуждения

1. Какова роль экспертных заключений во внутриполитической и внеш­неполитической практике?

2. Какие виды экспертных оценок и направления их использования вам известны?

 

 

3. Назовите основные этапы прикладного политического исследова­ния на основе применения экспертных оценок.

4. Представления о каких количественных процедурах обработки дан­ных необходимы организаторам экспертного совещания?

5. Охарактеризуйте экспертное совещание как особый вид коллектив­ной экспертизы в сфере политической практики (подготовка, правила организации и проведения).

6. Расскажите о ситуационном анализе в сфере политической практи­ки (подготовка, правила организации и проведения).

7. Предложите несколько возможных тем ситуационного анализа для проведения в рамках учебного процесса и примерный сценарий его про­ведения.

Литература

Основная

Бешелев С. Д., Гурвич Ф. Г. Экспертные оценки. М., 1978.

Дзлиев А/. //. Информационно-анализирующая система оценки соци­ально-политической стабильное™ в регионе. М., 1992.

Симонов К., Федоров В. Ситуационный анализ: январь—июнь 1997 года — властные структуры федерального центра // Россия: новый этап либе­ральных реформ. М., 1997.

Ядерная программа КНДР: перспективы развития. Ситуационный ана­лиз. Ноябрь 2003 г., МГИМО(У) МИД РФ под руководством академика Е. М. Примакова// Россия в глобальной политике. 2004. № 1.

Иракский кризис и перспективы урегулирования. Ситуационный ана­лиз. Апрель 2004 г., МГИМО(У) МИД РФ под руководством академика Е. М. Примакова// Россия к глобальной политике. 2004. № 3.

Дополни тел ьная

Акимов В. П. Математика для политологов. М.: МГИМО, 2003.

Жуков А. Д. Системное исследование конкретных ситуаций в между­народных отношениях с использованием экспертных оценок. М., 1978.

Косолапое її. А. Политика, экспертиза, общество: узлы взаимозависи­мости // Pro et Contra. 2003. Т. 8. № 2.

 

Глава 6

ПРИМЕНЕНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКИХ СРЕДСТВ В ПРИКЛАДНОМ ИЗУЧЕНИИ ПОЛИТИЧЕСКИХ ОТНОШЕНИЙ

Интеграция гуманитарного и точного знания. Правила формализации содержательной информации. Количественные методики обработки дан­ных. Динамические модели п изучении комплексных систем. Достоин­ства и ограничения количественных исследований. Перспективы меж­дисциплинарного подхода.

^ -| Опыт междисциплинарных ^ политических исследований

Ученые-политологи и международники все чаще обращаются к междисциплинарному методическому инструментарию, что по­зволяет им расширить спектр традиционных аналитических под­ходов, ориентированных на изучение качественных характерис­тик различных явлений, и повысить точность прогнозных оценок. Количественные и некоторые другие методы из области естествен­нонаучных дисциплин давно взяты на вооружение специалиста­ми-гуманитариями, которые во многом опираются на опыт эм­пирической социологии. Вместе с тем применение математичес­ких средств для прикладного изучения политических отношений является самостоятельной проблемой. Использование количествен­ных показателей и измерений в политических исследованиях не­изменно вызывает множество критических замечаний. Противни­ки использования математических средств аргументируют свою точку зрения тем, что политическое поведение не может и не должно изучаться с тех же позиций и теми же способами, кото­рыми изучается природная среда. Несмотря на продолжающуюся дискуссию, пик которой пришелся на 70-80-е годы XX в., коли­чественный подход сохраняет популярность, а проблема исполь­зования математики в прикладном изучении политических ситуа-

 

ций и процессов является одним из ключевых вопросов развития этой области.

Первые массированные попытки использования математики в прикладных политических исследованиях связаны со становлени­ем модернизма как направления научной мысли. Однако достиг­нутый к 60-м годам уровень применения математических средств явился итогом во многом искусственно форсированного процес­са, что привело к завышенным представлениям о возможностях количественных исследований. Необходимо, однако, подчеркнуть и другой аспект проблемы интеграции гуманитарного и точного знания в контексте изучения политики. Как отмечает Т. Саати: «Политика, имеющая дело с проблемами фантастической слож­ности, нуждается в едином языке... Существует потребность в пос­ледовательной и универсальной логике и точных методах для оценки влияния той или иной политики на достижения поставленных це­лей. Нужно научиться ясно представлять сложные структуры, что­бы принимать правильные решения»1.

Математические средства, применяемые сегодня в политичес­ких исследованиях по страновой и международной проблематике, в подавляющем большинстве случаев были заимствованы из смежных социальных дисциплин, которые, в свою очередь, почерпнули их из естественных наук. Среди математические средств, применяемых се­годня в сфере изучения политики, принято выделять следующие типы: средства математической статистики, аппарат алгебраических и дифференциальных уравнений, средства «нефизического» проис­хождения — теория игр, моделирование на ЭВМ, информационно-логические системы, «неколичественные разделы» математики.

Исследования на их основе получили серьезную разработку в трудах, прежде всего, американских ученых, а обращение к коли­чественным методам особенно широко апробировалось при ана­лизе предвыборной борьбы и конфликтной проблематики. Однако общее развитие количественных исследований сдерживается не­достаточным уровнем теоретических представлений в области по­литологии, т.е. сугубо гуманитарного знания о состоянии и функ­ционировании политической системы в рамках отдельного госу­дарства и системы международных отношений в целом. В то же время применение количественных методов оправдано, так как они, во-первых, позволяют вычленить ранее не очевидные взаи-

 

мосвязи между субъектами внутриполитических и международных отношений, во-вторых, исключительно важны при определении скрытых ресурсов и возможностей взаимодействия акторов и, в-третьих, необходимы для уточнения альтернатив вероятных сце­нариев развития обстановки и способов действия.

Следует отметить, что применение количественных методов в исследовании политических процессов осложнено рядом обстоя­тельств. Большинство существующих политологических концепций и вытекающих из них способов анализа ситуации с трудом подда­ются формализации. Кроме того, в такой области знаний, как по­литология, часто приходится учитывать наличие достаточно боль­шого числа субъективных моментов, объектов, которые не подда­ются расчленению, большую степень неопределенности и высокий уровень динамизма. Необходимо также иметь в виду, что в ряде случаев труднопреодолимым препятствием для формулирования корректных выводов может стать недостаток информации.

<~у Квантификация и формализация содержательных моделей политических ситуаций и процессов

Эффективность использования математики в политических исследованиях во многом определяется техникой формализации и квантификации содержательных моделей. В этой связи трансфор­мация вербальной формы информации в графическую и числовую предполагает не только логическую стройность исходных концеп­туальных построений, но и учет некоторых ограничений: концеп­туальные модели должны позволять формализовать имеющийся информационный массив до количественно измеряемых показа­телей; при построении прогнозов на основе использования фор­мализованных методик следует учитывать, что с их помощью можно просчитать лишь ограниченное количество вариантов в строго оп­ределенных сферах приложения.

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.

 

Следует отметить, что, как правило, наиболее трудно разреши­мы проблемы, возникающие при построении системы гипотез и категорий. Гипотеза должна представлять собой такую теоретичес­кую конструкцию, которая, с одной стороны, адекватно отобража­ла бы качественные стороны объекта исследования, а с другой — предусматривала расчленение объекта на формализуемые и измеря­емые единицы либо вычленение системы индикаторов, адекватно отражающих состояние объекта и происходящие в нем изменения.

К категориям, применяемым в процессе формализации, так­же предъявляются особые требования. Они должны соответство­вать не только теоретическим подходам и системе гипотез, но и критериям математической четкости, т.е. быть операциональными. Оптимальным вариантом представляется построение категориаль­ного аппарата по принципу «пирамиды», чтобы содержание наи­более обобщенных категорий поступенчато раскрывалось катего­риями, охватывающими конкретные явления, и сводилось бы к категориям, выходящим на количественно измеряемые показатели.

Д

анные, необходимые для прикладного количественного иссле­дования, легче получить и обобщить в области естественных, нежели гуманитарных, наук. Сравнивая эксперименты в физике или химии, где критически важные переменные могут быть точно изме­рены, а внешние факторы четко зафиксированы, число факторов, влияющих на политическое поведение, столь велико, что выдвигае­мые гипотезы могут оказаться недостаточно полными. Кроме того, гуманитарные исследования обычно включают большое число пере­менных и, как правило, лишь небольшое число изученных примеров, что осложняет установление причинно-следственных связей.

Формализация политологических категорий и системы гипо­тез, построение на этой основе модели ситуации предполагают, что в рамках формального описания необходимо изложить воз­можно большее число представлений в возможно более емкой форме. На данной стадии важными моментами являются обобще­ния и упрощение международных процессов и явлений. Наиболь­шую трудность представляет собой перевод качественных катего­рий в количественную (измеряемую) форму, который, по суще­ству, сводится к оценке значимости каждой категории. Саму же качественную категорию обычно представляют в виде простран­ства логических возможностей (разведение крайних точек), что в некоторой степени позволяет преодолеть проблему дискретности

 

измерений, и на базе сформированных переменных строят ту или иную конкретную модель ситуации.

Таким образом, итогом формализации выступает модель, оп­ределяемая парой множеств: множеством переменных-параметров и множеством отношений, связывающих значения этих перемен­ных. В этом качестве модель может служить базисом для решения обычных вычислительных задач. Построение формализованной модели предполагает продолжение исследования путем примене­ния квалифицированных методик, основанных на математичес­ких средствах обработки и анализа информации. К наиболее рас­пространенным математическим средствам, применяемым в сфе­ре прикладного анализа внутриполитических и международных отношений, относятся: анализ при помощи простых и сложных индикаторов, факторный анализа, анализ корреляций, регрессий, тенденций, спектральный анализ и экстраполяция.

■ 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 скоррелированные 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 след-

■

ствия с помощью уравнения регрессии, и продолжают гра­фик, после чего осуществляют интерпретацию результатов.

и Спектральный анализ. Эта методика показывает фундаменталь­ные колебания в сложных эволюционизирующих 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.

Математические подходы в анализе политических отношений используются двояко — для решения тактических (локальных) воп­росов и для анализа стратегических (глобальных) проблем. В этой связи математика часто выступает как незаменимый инструмент построения сложных прогностических моделей различного уровня. Эти модели разрабатываются как эмпирические и определяются парой неупорядоченных множеств — множеством переменных-па­раметров и множеством отношений, связывающих значения выб­ранных переменных. Математическая модель представляет собой формальный образ реального явления и при определенных усло­виях может заменять оригинал в компьютеризированном аналити­ческом исследовании его природы и поведения. Модель может слу­жить основой и для решения обычных вычислительных задач, ко­торые представляют значительный интерес с точки зрения разработки вероятностных сценариев развития политических си­туаций. Например: каким образом данный набор значений одних параметров влияет на значения других, какие значения парамет­ров возможны при данном наборе ограничений, какие сочетания значений параметров являются оптимальными для данного крите­рия при данном наборе ограничений и т.п. Если исследователь ус-

 

тоит перед соблазном включить в модель всю доступную ему эм­пирическую фактологию и проведет ее предварительную сорти­ровку на релевантную и нерелевантную, то полученные решения будут не только репрезентативны, но и адекватны.

Важным отличием математического способа обработки данных, применяемых в процессе прикладного политического моделиро­вания, является то, что результаты достигаются в ходе долгих фор­мальных вычислений, лишенных самостоятельного смысла. Они, как правило, непредсказуемы и, следовательно, объективны. Субъективность может проявиться на предварительном этапе при построении содержательных гипотез использования количествен­ных измерений и форматизации, но сам математический анализ следствий модели объективен. Однако необходимо учитывать, что «применение количественных методов в социальных науках бази­руется на создании таких моделей, которые, по своей сути, зави­сят не столько от абсолютных значений цифр, сколько от их по­рядка. Такие модели предназначены не для получения численных результатов, а скорее для ответов на вопросы о том, имеет место или нет некоторое свойство, например устойчивость»'.

Все высказанное полностью применимо и к такому направле­нию моделирования, как построение динамических моделей.

   

д Динамические модели как средство ^ описания поведения политических систем и субъектов во времени

Методическое обоснование применения динамических моде­лей в прикладных политических исследованиях связано с услож­нением задач комплексного прогнозирования различных аспектов общественного развития. Начиная с 60-х годов XX в. динамические модели, разработанные американскими исследователями, де-факто вошли в спектр научного инструментария, обеспечивающего при­нятие политических решений. Они етапи применяться для изуче­ния таких сфер, как окружающая среда, энергетика, образование, законодательство, транспорт. Несмотря на неоднозначность дос­тигнутых при этом результатов, динамическое моделирование ста­ло использоваться и в сфере международных исследований.

 

В

первые метод построения динамических моделей для исследо­вания международных отношений применил в 40-е годах XX в. Л. Ричардсон, но популярность он завоевал лишь спустя несколь­ко десятилетий. Большинство современных динамических моде­лей действует на базе модели Л. Ричардсона, рассматривавшего соперничество европейских государств перед Первой мировой вой­ной. В 60-е годы XX в. был сделан следующий шаг в динамичес­ком моделировании перспектив мирового развития. Американский исследователь Д. Форрестер ввел в методику динамического мо­делирования такое понятие, как учет запаздывания, а также ука­зал на взаимное влияние параметров друг на друга (обратные связи). Модель Д. Форрестера — это система 114 взаимосвязан­ных уравнений.