Компьютерный анализ качественных особенностей формирования социально-идеологической структуры социума

Бесплатный доступ

Целью статьи является разработка специальной методологии анализа и прогноза массовых социальных взаимодействий, которая может использоваться в различных исследованиях процессов формирования социальных позиций и мнений населения. В статье предложен способ математического моделирования массовых социальных взаимодействий при сложном переплетении социальных контактов, влиянии информационных каналов и влиянии внешней среды. Основой модели служат содержательные представления о причинно-следственных связях между численностями социальных групп, их изменениями в результате взаимных переходов, о влиянии на социально-психологическую установку мнений других участников и различных СМИ, возможных внешних воздействиях на эффективность пропаганды. В отличие от традиционно используемых дифференциальных уравнений, когда главное внимание уделяется анализу стационарного состояния, в статье предлагается анализировать динамику численностей групп при использовании простых модификаций цепей Маркова, когда переходы участников из одной группы в другие происходят не единообразно, а распределяются на несколько временных периодов, а вероятности переходов зависят от текущего состояния. Для этого используются компьютерные программы, выражающие итеративные процедуры Марковских цепей с дополнительными промежуточными состояниями. Важной особенностью, отличающей наш подход от других моделей, является опора на социологическую теорию, требующую рассматривать социальное поведение как зависимое от таких переменных, как социально-психологическая установка членов социальных групп. В работе учитываются также факторы, определяющие установки, а именно - социальные контакты между людьми и доступные участникам информационные каналы разных типов. На имитационных расчётах показано, как может влиять эта установка на межгрупповые переходы при формировании социально-идеологической структуры социума. В целом данные модели являются неким ситуационным стендом, на котором можно изучать особенности формирования идеологической структуры социума. При наличии статистических или экспертных данных разработанные модели могут использоваться при анализе социально-политических региональных проблем.

Еще

Установка, идеологическая структура общества, социальные группы, социальные контакты, сми, динамика, вероятности межгрупповых переходов

Короткий адрес: https://sciup.org/147110021

IDR: 147110021   |   DOI: 10.15838/esc.2018.1.55.8

Список литературы Компьютерный анализ качественных особенностей формирования социально-идеологической структуры социума

  • Шведовский В.А. Моделирование распространения информации в смежных социальных группах//Математические методы в социологическом исследовании. М.: Наука, 1981. С. 207-214.
  • Isea R., Mayo-García R. Mathematical analysis of the spreading of a rumor among different subgroups of spreaders//Pure and Applied Mathematics Letters. 2015. Рp. 50-54.
  • Nekovee M., Moreno Y., Bianconi G., Marsili M. Theory of Rumor Spreading in Complex Social Networks//Physica A. 2007. № 374. Рp. 457-470.
  • Thompson K., Castro Estrada R., Cinstron-Arias A. Deterministic Approach to the Spread of Rumors//Working paper. Washington. DC. USA, 2003.
  • Turchin P. Secular Cycles//Princeton University Press, 2009.
  • Sieff M. Major challenges faced Central Asia in 2011//Central Asia News-wire. -2010. 30 янв. URL: http://centralasianewswire.com
  • Долгаева Е.И., Крылова В.В. Претензии населения к власти: что остается за рамками количественных измерений//Социс. 2015. № 7. C. 58-64.
  • Малков А.С. Процессы в модернизирующихся обществах и циклы нестабильности//Арабская весна 2011: сб. М.: изд. ЛКИ, 2011. С. 440-460.
  • Малков С.Ю. Математическое моделирование исторической динамики: подходы и модели//Моделирование социально-политической и экономической динамики. М.: РГСУ, 2004. С. 76-188.
  • Ходунов Ю.В., Зинькина А.С., Каратаев А.В. К прогнозированию социально-политической нестабильности//Арабская весна 2011: сб. М.: ЛКИ, 2011. С. 384-434.
  • Дзоло Д. Демократия и сложность: реалистический подход. М.: ГУ-ВШЭ, 2010.
  • Луман Н. Реальность массмедиа. М.: Праксис, 2005.
  • Губанов Д.А., Новиков Д.А., Чхартишвили А.Г. Социальные сети: модели информационного влияния, управления и противоборства. М.: Физматлит, 2010.
  • Walton B. Creating Europe: The Discourse of Civilization//Interstate Journal of International Affairs. V. 2013/2014. № 1. P. 1/1.
  • Рашевский Н. Две модели: подражательное поведение и распределение статуса//Математические методы современной буржуазной социологии. М.: Мир, 1966.
  • Развитие модели распространения информации в социуме/А.П. Михайлов, А.П. Петров, Н.А. Маревцева, И.В. Третьякова//Математическое моделирование: сб. 2014. Т. 26. № 3. С. 65-74.
  • Прончева О.Г. Влияние степени поляризации общества на исход информационного противоборства//Препринты ИПМ им. М.В. Келдыша. 2016. № 75. С. 29.
  • Гаврилец Ю.Н., Клименко К.В., Кудров А.В. Статистический анализ факторов социальной напряжённости в России//Экономика и математические методы. 2016. № 52 (1). C. 45-66.
  • Пфанцагль И. Теория измерений. М.: Мир, 1976.
  • Гаврилец Ю.Н., Фомина Ю.В. Моделирование динамики социальной установки (отношение к коммерческой рекламе на телевидении)//Социология: методология, методы, математическое моделирование. 2002. № 15. С. 110-134.
  • Гаврилец Ю.Н., Чекмарёва Е.А. Моделирование равновесного функционирования экономики в Северо-Западном федеральном округе//Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. 2010. № 4(12). С. 107-118.
  • Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Бахтизина Н.В. CGE модель социально-экономической системы России со встроенными нейронными сетями. М.: ЦЭМИ РАН. Сайт Лаборатории искусственных обществ, 2005. URL: www.abm.center
  • Горский Д.П. Обобщение и познание. М.: РЖ ИНИОН АН СССР, 1986.
  • Rose M. Why Gender Relations Important to Include in Study of Politics and Society?//Journal of international affairs. V. 2015/2016. -№ 1. P. 1-2.
  • Юнг К. Психологические типы. Минск: Попурри, 1998.
Еще
Статья научная