Кількісний та якісний контент-аналіз

Методика контент-анализа является одним из наиболее распространенных научных инструментов прикладного изучения текстовой информации. Суть этой методики заключается в систематическом выделении и фиксации определенных единиц содержания текста, квантификации полученных данных и последующей интерпретации результатов с целью оценки и прогнозирования действий политических акторов.

Методика была введена в научный оборот в конце 30-х годов XX в. в США и долгое время использовалась главным образом для изучения содержания рекламных и пропагандистских публикаций СМИ.

В сфере политических исследований контент-анализ был впервые применен американским ученым Г. Лассуэлом и его сотрудниками, изучавшими пропагандистские материалы периода Второй мировой войны. Основными достоинствами контент-анализа принято считать то, что, во-первых, его технология не искажает результаты обработки информации за счет взаимодействия с общественным или субъективным фоном проводимого исследования, а во-вторых, то, что этот метод дает представление об объектах, которые исследователь непосредственно не наблюдает.

При использовании контент-анализа сегодня применяются информационные технологии.

К настоящему времени контент-анализ сформировался как междисциплинарная методика, существующая в нескольких десятках вариантов. В ее рамках сочетаются представления из области политологии, психологии, социологии и математики. Контент-анализ обычно применяется при наличии обширного по объему и несистематизированного текстового материала, когда непосредственное использование последнего затруднено. Эта методика является особенно полезной в тех случаях, когда категории, важные для целей исследования, характеризуются определенной частотой появления в изучаемых документах, а также тогда, когда большое значение для исследуемой проблемы имеет сам язык изучаемого источника информации, его специфические характеристики.

Следует различать «количественный» и «качественный» варианты.

Количественный (частотный) контент-анализ в обязательном порядке включает стандартизированные процедуры подсчета выделенных категорий. Для формулирования итоговых заключений решающее значение имеют количественные величины, которые характеризуют ту или иную категорию. Например, если исследователь стремится получить представления о том, как велика значимость понятия «мирное урегулирование» для лидеров воюющих сторон, и согласен с допущением, что она приблизительно определяется частотой упоминания этого понятия в официальных речах, то тогда, после соответствующих арифметических подсчетов, он получит определенные количественные показатели. Показатели могут отличаться или, напротив, быть близки по абсолютному значению, которое будет учитываться при интерпретации результатов обработки. Задачу можно усложнить, поставив в качестве предварительного условия выделение всех содержательных в смысловом отношении единиц соответствующих текстов, а затем подсчитав относительную значимость интересующего нас выражения по сравнению с другими. Примечательно, что в обоих случаях основная часть подсчетов может быть выполнена с применением простых компьютерных программ.

Количественный контент-анализ бывает направленный и ненаправленный.

В основе методик из группы ненаправленного поиска лежит гипотеза о том, что определенная цепочка слов текста может быть репрезентативна по отношению ко всему тексту и его главному содержанию. Эти слова, названные репрезентативными, должны удовлетворять двум требованиям: не носить функциональный характер; иметь большую частоту встречаемости.

Примером применения ненаправленного контент-анализа может быть методика, предложенная Г. Луном. Она состояла из четырех этапов:

1) определение принципов выделения репрезентативных слов;

2) анализ каждого предложения текста с целью фиксации репрезентативных слов (наличие в предложении не менее одного репрезентативного слова, разделение репрезентативных слов не

более чем четырьмя нерепрезентативными словами;

3) взвешивание и ранжирование предложений текста в зависимости от количества репрезентативных слов;

4) выделение выражений с наибольшим рангом (частотой упоминаний)'.

Техника ненаправленного контент-анализа текстового материала представляет собой, по существу, последовательность приемов по первичной статистической обработке содержательных элементов текстов. В настоящее время данные методики практически не применяются самостоятельно, а в подавляющем большинстве случаев служат базой для последующих этапов исследования (например, для составления словарей, используемых при контент-анализе с помощью ЭВМ) и служат основой, для построения более сложных исследовательских процедур.

Направленный количественный контент-анализ основывается на предварительном составлении исследователем-аналитиком перечня категорий и понятий, конкретизирующих каждую отдельную категорию. Текст структурируется и обрабатывается с учетом подготовленного перечня (словаря). Гипотеза этого варианта методики исходит из того, что обычно в вербальном потоке можно подсчитать частоту обращения к определенной теме, наличие/отсутствие каких-то тем, связь между темами, причем основные темы, которые определяются соответствующими количественными показателями, отражают главный смысл текстового материала.

Качественный контент-анализ нацелен на углубленное содержательное изучение текстового материала, в том числе, с точки зрения контекста, в котором представлены выделенные категории. Итоговые заключения формулируются здесь с учетом взаимосвязей содержательных элементов и их относительной значимости (рангом) в структуре текста. Так, для того чтобы сравнить отношение разных акторов к проблеме мирного урегулирования, исследователь должен стремиться не просто выделить соответствующее понятие, но и определить, является ли его проблематика главной в системе декларируемых позиций, варианты ее коннотации, степень детализации, эмоциональную окраску и т.д. В зависимости от задач исследования качественный контент-анализ может быть дополнен некоторыми элементами количественного (частотного) контент-анализа.

Ко всем контент-аналитическим методикам предъявляется ряд общих методических требований: обоснованности, надежности, объективности и системности. Так, обоснованность устанавливается путем соответствия выделенных категорий или понятий действительным реалиям исследуемой политической ситуации. Надежность осуществляется благодаря получению сходных (с допустимым расхождением не более пяти процентов) результатов различными кодировщиками при кодировании одних и тех документов по единой инструкции. Объективность определяется соответствием выбора категорий и единиц анализа всестороннему исследованию политической ситуации. И наконец, системность достигается на основе достаточно широкого круга материалов, включаемых в информационную базу исследования.

В отличие от количественного (частотного) вида контент-анализа качественный вид методики ориентирован не на непосредственное количественное измерение элементов информационного массива, а на учет сочетания качественных и количественных показателей, характерных для этих элементов (степени развернутости изложения темы, ранга определенного политического понятия при его упоминании и т.д.). Качественный контент-анализ наиболее эффективен в случаях, когда необходимо определение целей субъекта политической деятельности, выраженных в явной или латентной форме.

В связи с этим исследователю приходится решать ряд проблем в отношении выработки категорий анализа, выделения единиц анализа и установления единиц счета выделенных единиц. Единицей анализа — смысловой и качественной — является та часть содержания, которая выделяется как элемент, подводимый под ту или иную категорию. Обычно такой единицей выступает политическая (внешнеполитическая) идея, значимая в международном или внутристрановом плане тема.

При проведении направленного качественного контент-анализа процедура методического обоснования критериев выделения единиц наблюдения проводится достаточно тщательно и во многом подкрепляется правилами из области лингвистики. В случае ненаправленного варианта методики на первый план в этом процессе выходят правила логики и уровень предметной квалификации эксперта, проводящего декомпозицию текстового массива в «ручном» или «машинном» исполнении.

Любой контент-анализ применяется в несколько этапов.

Первый этапв подготовке к применению методики контент-анализа состоит в определении совокупности сообщений, которую предполагается изучать, принять решение о единице аналитического наблюдения. Единица аналитического наблюдения, или проще единица анализа, — это отдельный элемент того сообщения (или сообщений), которое необходимо изучить.

Второй этап применения методики контент-анализа является декомпозиция текста: выделение из содержания множества смысловых элементов, последующее упорядочение которого зависит от типа или варианта методики.

Третий этап применения методики контент-анализа предусматривает саму процедуру подсчета или квантификацию множества элементов текстового массива. В общем виде она аналогична стандартным приемам квантификации по выделенным группировкам.

Четвертый этап применения контент-анализа состоит в содержательной интерпретации результатов декомпозиции текстового массива и квантификации выделенных элементов. Обычно он построен на выявлении и оценке таких характеристик текстового материала, которые позволяют дать ответ на вопрос, что хочет подчеркнуть (скрыть) его автор и что является в его понимании приоритетным направлением политических действий.

На заключительном пятом этапе применения методики обычно происходит верификация полученных результатов, которая может проводиться либо путем повторения исследовательской процедуры другими исполнителями, либо на основе критического осмысления и сопоставления новых данных с уже имеющейся информацией.

Таким образом, методика контент-анализа позволяет расширить представления о реальных политических процессах. Выбор количественного или качественного варианта ее применения зависит от характера конкретного проекта и квалификации исследователя (исследователей). При этом надо учитывать, что качественный подход требует более высокой профессиональной квалификации и сравнительно более трудоемок.

Івент-аналіз

При проведении исследования специалистов часто интересует информация об отдельных ситуациях, суть которых не полностью отражается через последовательное описание событий. Примерами такого рода могут служить ситуации, возникающие в результате боевых действий, революций или восстаний, террористических актов, дипломатических демаршей, государственных переворотов или активности партий. Хотя в этих случаях достаточно давно применяются обобщенные фактологические данные об изменении позиций сторон на переговорах, требований участников конфликта и о других важных событиях, очень многие аспекты политического процесса остаются закрытыми для внешних наблюдателей и, следовательно, степень неопределенности при принятии решений в динамично меняющихся условиях политической среды остается весьма высокой.

В 60-е годы XX в. под влиянием работ американского исследователя Ч. Тилли аналитики сфокусировали внимание на частоте и уровне интенсивности событий, формирующих взаимодействие сторон в рамках конкретной ситуации. В этой связи источники информации стали обрабатываться под углом зрения четкой классификации акций и их временной последовательности. Эта методика получила название «ивент-анализ», или «событийный анатиз», и существует в настоящее время в самых различных вариантах. Проекты, использующие ивент-анализ, отличаются по типу изучаемых событий, числу рассматриваемых акторов, временным параметрам, используемым источникам, системам классификации данных и т.д.

Ивент-анализ — методика (называемая иначе методом анализа событийных данных) направленная на обработку информации, показывающей, кто говорит или делает, что говорит или делает, по отношению к кому и когда говорит или делает. Систематизация и обработка соответствующих данных осуществляется по следующим признакам:

субъект-инициатор (кто);

сюжет (что);

объект (по отношению к кому);

дата события (когда).

Систематизированные таким образом события сводятся в матричные таблицы, ранжируются и подсчитываются при помощи ЭВМ. Эффективность данного метода предполагает наличие значительного банка данных.

Первоначально методика ивент-анализа применялась как средство изучения вариативности уровня коллективного насилия в ходе расовых волнений в США и его причин. Связанные с ней опыты опирались на ежегодные сообщения о влиянии массовых социальных беспорядков на экономику и политику.

В настоящее время ивент-анализ имеет очень широкие области применения — изучение военных конфликтов, проявлений политического насилия, массовых выступлений и динамики переговоров. Его популярность обусловлена тем, что методика позволяет осуществить сравнение различных событий, которые агрегируются (собираются), подсчитываются и описываются в терминах количества, численности участников, продолжительности и масштабов политического взаимодействия. Это облегчает, например, сравнение кратковременных действий или выступлений, потерпевших поражение с действиями, которые увенчались успехом, и тем самым создает дополнительные возможности в сфере тактического прогнозирования. Событийный анализ позволяет также выделять этапы развития ситуации и оценивать новое качество (состояние) политического процесса как результат различного вида акций участников событий. В связи с этим возникает возможность построения многовариантных сценариев и повышается точность прогнозирования не только тактического, но и стратегического.

Другими словами, ивент-анализ использует больше информации о характере изменений политических ситуаций, чем исследовательские техники, которые рассматривают их как единое целое.

Методика ивент-анализа может быть с успехом применена и для анализа процесса международных переговоров: частоты внесения предложений участвующими сторонами, динамики уступок и т.д.

Таким образом, спектр прикладного применения ивент-анализ позволяет рассматривать его как средство получения дополнительных сведений о развитии конкретных политических ситуаций и процессов, а также как методический инструмент эмпирической проверки научных гипотез.

Основные этапы применения методики ивент-анализа

В самом общем виде практика ивент-анализа предусматривает: составление банка данных (или подключение к уже существующим информационным системам), расчленение информационного массива на отдельные единицы наблюдения, кодировка этих единиц по принципу «что — где — когда», соотнесение определенных таким образом фактов и явлений с принятой в связи с задачами проекта системой сортировки.

Первым шагом исследовательской работы на основе ивент-анализа заключается в составлении информационного массива, или банка данных. В качестве источников информации используются самые разнообразные материалы: официальные отчеты, сообщения, обзоры новостей, статистика различных происшествий и т.д. Но все эти источники должны привлекаться с учетом их специфики, общей оценки надежности и при соответствующем логическом обосновании значимости. Необходимо обратить внимание и на степень разнообразия данных, которые предполагается включить в конкретное исследование. Иногда считается, что его результативность тем выше, чем больше независимых показателей было выделено для характеристики политических явлений. Но, стремясь к отражению многообразия реальной жизни, очень важно придерживаться принципа «полноты и достаточности» собранных фактов. С одной стороны, количество основных показателей не может быть слишком большим, а с другой, необходимо избегать их излишнего дробления. Поэтому подготовка к определению, восприятию и регистрации всех (или только основных) фактов, касающихся конкретных акторов, ситуаций и процессов предполагает значительную концептуальную проработку соответствующей проблематики.

Вторым шагом применения ивент-анализа является построение системы классификации тех фактов и явлений, которые составляют исследуемую ситуацию и отвечают целям исследования. Простейшим примером предварительной классификации может служить сортировка данных по принципу «кто это делает: свои/чужие».

Не менее важным вопросом является и определение единицы наблюдения, которая должна однозначно интерпретироваться и соотноситься с политологическими терминами. Обычно в зависимости от целей исследования выделяют два вида единиц наблюдения: субъекты политических отношений (акторы) и их действия (акции). В качестве субъектов политических отношений чаще всего рассматриваются государства, политические институты, массовые движения, политические лидеры. В зависимости от целей исследования можно сосредоточить внимание на вербальной или физической категории действий, составляющих структуру событийной динамики. Фиксация результатов наблюдения может происходить путем классификации физических и вербальных действий и их кодировки: «кто, что, кому, когда». Дополнительным средством идентификации физических и вербальных акций служат также индикаторы: субъект действия (актор) — тип действия — цель действия. Если это предусмотрено целями исследования, для кодировки акций может быть применено и выделение содержания каждого действия: вражда/нейтралитет/сотрудничество.

Третьим шагом применения методики ивент-анализа является подсчет результатов заполнения матричного классификатора или подборки из кодировочных бланков. Одной из проблем, которая при этом возникает, является переход от количественных показателей к формулированию качественных характеристик ситуации. В силу объективных причин точные цифры, на которые можно было бы опираться для определения качественных категорий политического взаимодействия, в реальной содержательной информации отсутствуют. Например, нет точного количественного показателя, определяющего такое понятие, как «эсклация конфликта». На практике число враждебных действий сторон может заметно колебаться в течение недели или месяца, а общий уровень напряженности обстановки оставаться относительно стабильным. Поэтому количественные данные, необходимые для аналитического сравнения качественных характеристик политической ситуации или процесса, выражают через определение их относительных значений, а также через построение индексов.

Четвертым шагом применения методики ивент-ана-лиза является проведение аналитических сравнений полученных величин показателей, характеризующих типы событий или их аспекты на различных временных этапах. Для этого весь анализируемый период разбивается на интервал, а наблюдаемые в пределах каждого из них события сравниваются по различным критериям. Интенсивность отдельных видов действий может быть оценена чисто статистически или же с помощью шкалирования. Интересные результаты может дать также применение корреляционного анализа связей между отдельными параметрами событий.

На заключительном, пятом шаге применения методики ивент-анализа обычно происходит верификация полученных результатов, которая может проводиться аналогично верификации результатов применения контент-анализа. В случае успешного подтверждения результатов аналитической работы они фиксируются в итоговом документе конкретного прикладного проекта и могут служить как самостоятельной, так и промежуточной основой для подготовки практических шагов в сфере политической практики.

Когнітивне картування

В 70-е годы XX в. наряду с такими подходами, как анализ политических биографий и составление психологических портретов, значительную популярность завоевало сравнительно новое направление в изучении особенностей индивидуального (реже группового) политического мышления — когнитивное картирование. Эта методика направлена на анализ того, как тот или иной политический деятель воспринимает определенную политическую проблему, и установление его вероятностной реакции на развитие ситуации.

Методика когнитивного картирования родилась в рамках одного из ведущих направлений современной психологии — так называемой когнитивной психологии. Когнитивная психология концентрирует свое внимание на особенностях организации, динамики и формирования знаний человека об окружающем его мире. Сторонники когнитивного подхода считают, что подобным путем можно объяснять поведение личности в различных ситуациях и что когнитивное картирование позволяет с высокой степенью вероятности прогнозировать выбор, совершаемый политиком. Речь идет о поиске в структуре человеческого мышления познавательных базовых конструкций, в рамках которых происходит осмысление реальной информации. Другими словами, аналитический подход с позиций когнитивного картирования формулируется преимущественно как поиск корреляции между лингвистическими структурами текста и структурами содержательных представлений его автора.

Когнитивный подход во многом является междисциплинарным, а сама методика когнитивного картирования включает в себя ряд категорий и элементов, воспринятых из нескольких научных дисциплин. В частности, из психологии заимствована идея баланса индивидуальных познавательных конструкций, из статистики — правила интерпретации количественных характеристик когнитивной карты. Кроме того, при анализе комплексной структуры взаимосвязей переменных используются такие понятия из математической теории графов, как «цепи» и «циклы».

В западных исследованиях, основанных на когнитивном подходе, обычно выделяется пять типов связей, посредством которых человеческое сознание (cognition) и персональные убеждения политических лидеров могут влиять на внешнюю и мировую политику. К ним относятся: конкретное содержание убеждений и взглядов, их организация и структура, общие модели — «перцепции» восприятия (в том числе, мисперцепции — искаженное, неправильное восприятие), когнитивная ригидность — жесткость (или гибкость) в отношении к изменениям обстановки, а также непосредственное влияние человеческой психики на процесс принятия политических решений1.

Когнитивное картирование в прикладных политических исследованиях развивалось в зарубежной науке такими авторами, как Р. Аксельрод, О. Холсти, Г. Бонхам, Д. Харт, М. Шапиро и некоторыми другими. В частности, на ее основе американские ученые Г. Бонхам и М. Шапиро сделали оказавшийся довольно точным прогноз тех решений, которые примут политические лидеры в ближневосточном конфликте.

В прикладной политологии когнитивное картирование получило значительное распространение при анализе процесса принятия решений в кризисных или конфликтных ситуациях, когда стандартные правила управления обычно не реализуются или недостаточны. Кроме того, по мнению авторитетных специалистов, этаметодика полезна для анализа решений крупных политических лидеров, относительно независимых от своего окружения, а также при стратегическом планировании, когда можно ожидать существенной вариации взглядов лиц, принимающих решения. Эти моменты целесообразно учитывать, подходя к определению проблематики, которую предполагается изучать на основе когнитивного картирования.

На первом этапе осуществляется отбор текстовых материалов, имеющих непосредственное отношение к политическому деятелю: интервью, тексты выступлений, автобиографические статьи.

На втором этапе выделяются основные понятия, которыми оперирует политический деятель, между ними выявляются причинно-следственные связи, определяется степень их «плотности». По ходу анализа текста рисуется когнитивная карта, на которой отображаются основные темы содержания и причинно-следственные связи.

Третий этап включает количественные подсчеты причинно-следственных связей.

На четвертом этапе осуществляется интерпретация результатов когнитивной карты.

На пятом этапе осуществляется верификация полученных результатов.

Для изучения когнитивных карт в настоящее время используют разные методики: от простых частотных подсчетов до многомерного шкалирования, позволяющего восстановить структуру образа по результатам метрических или порядковых оценок расстояний между точками карты. Но в практическом плане более эффективным представляется «чтение» когнитивных карт с помощью устоявшихся политологических понятий и наиболее доступных математических подсчетов.

Моделювання та системність

Моделирование — одна из важнейших категорий теории познания. На идее моделирования базируется, по существу, любой метод научного исследования как теоретического, при котором применяются различного рода знаковые и абстрактные модели, так и экспериментального, использующего предметные модели.

Модель в науке выступает как аналог реальности, нечто, способное заменить в определенном отношении изучаемый объект. Это не само явление, а его упрощенное изображение, используемое, в первую очередь, для комплексного изучения результатов возможных изменений.

Особую роль в утверждении идей моделирования в качестве признанного способа познания действительности сыграли представления Т. Куна о так называемой дисциплинарной матрице и составляющих ее компонентах: символических обобщениях, концептуальных схемах, научных ценностях и образцах решения научных проблем.

Кун (Kuhn) Томас Сэмюэл (1922-1996) — американский философ и историк науки, один из лидеров современной постпозитивистской философии науки. Наиболее яркое выражение идеи Куна нашли в его книге «Структура научных революций» (1962), в которой он сформулировал концепцию развития науки через периодические коренные изменения в системе знаний, которые приводят к научным революциям и смене парадигм научного познания.

Основываясь на дисциплинарной матрице Т. Куна, современная политическая наука широко использует метод моделирования для решения как теоретических, так и эмпирических задач, которые не могут быть разрешены в пределах традиционного когнитивного поля. В этой связи иногда можно встретить утверждение, что каждая научная гипотеза может рассматриваться не только как некая идея, но и как модель, основанная либо на рассуждении-допущении по формуле: «такое могло бы быть», либо на рассуждении-упрощении: «допустим некоторые детали», либо на рассуждении-аналогии: «сравним интересующее нас явление с другим». Однако строгое понимание терминов модель и моделирование предполагает не только чисто гипотетическое, но и некое эмпирическое отражение действительности, т.е. непосредственную связь концептуальных построений с фактологическими данными.

Как и в случае других исследовательских техник, применение моделей не является универсальным аналитическим инструментом прикладных проектов. Моделирование может быть полезно, если необходимо объяснить конкретное явление в определенном контексте и если существует набор адекватных данных, характеризующих это явление.

Простейший вариант моделирования можно показать на следующем примере. Возьмем некоторое реальное явление и назовем его «х». Затем зададим вопрос: «Как можно раскрыть внутреннее содержание ситуации и как она может быть структурно описана, если имеет место явление "х"?» Ответы на этот вопрос могут варьироваться, но все они будут представлять собой модели интересующего нас явления «х», поскольку опираются на признаки реальности и формулируют их взаимосвязи. Но, чтобы претендовать на статус модели, каждый из вариантов ответа должен иметь хотя бы одну связь с эмпирически наблюдаемым миром. Обычно модели включают несколько таких связей, соотношение значимости которых может быть выражено математической формулой, а система внутренних взаимосвязей посредством схемы распределения потока информации. Таким образом, в методическом плане применение моделирования в гуманитарных науках во многом соотносимо с экспериментом в сфере естественных наук.

С точки зрения способов построения модели могут быть классифицированы на эмпирические (данные собираются на основе гипотезы) и нормативные (создаются на основе одной теории или сочетании теорий). По своим масштабам или логическим уровням модели подразделяются на макро- и микромодели. В первом случае обычно понимается абстрактное и всеобъемлющее представление реального политического явления, а во втором — внимание концентрируется на его отдельных аспектах. Существуют и другие варианты классификации моделей, в частности в зависимости от степени квантификации включенных показателей, типов политического поведения, динамического статуса и т.д.

Особое место в прикладном политическом моделировании занимают математические модели, которые могут быть детерминированными (представлены в форме уравнений и неравенств, описывающих поведение изучаемой системы); моделями оптимизации (содержащими выражение, которое следует максимизировать или минимизировать при определенных ограничениях), а также вероятностными (выражающимися в форме уравнений и неравенств, где решение основано на стремлении к максимизации среднего значения полезности). Однако, как правило, работа с этими моделями предполагает достаточно высокий уровень математической подготовки исполнителей проекта и обладает определенной спецификой по сравнению с моделированием, в котором формализация и потенциальные количественные измерения допускаются лишь в пределах, необходимых для дополнения качественных характеристик политических ситуаций и процессов.

Применительно к сфере политологического знания моделирование предполагает широкий набор конкретных методических средств, главным из которых является системный подход, позволяющий проводить исследование не только самого объекта наблюдения, но и его среды. Системный подход стал широко применяться в моделировании благодаря введению в научный оборот Д. Истоном графической схемы, представлявшей главные структурные характеристики комплекса политического взаимодействия. (Системная модель Истона обычно хорошо известна студентам-политологам из общего учебного курса.)

Достаточно часто системный подход заявляется и как методологическая база различных гуманитарных исследований. В этой связи хотелось бы обратить внимание на то, что, применяя системное моделирование, исследователь должен прежде всего выделить наиболее важные проблемы наблюдаемого им явления (ситуации или процесса). Во-вторых, необходимо определить акторов (ведущих и второстепенных), оказывающих поддержку системе или выдвигающих по отношению к ней определенные требования. В-третьих, провести анализ взаимодействий (процесс принятия решений). В-четвертых, следует проанализировать результаты политической деятельности, определяя их эффективность по сравнению с вызовами, с которыми сталкивается вся система конкретного взаимодействия. В-пятых, в исследование необходимо включить анализ «ответной реакции» среды на изменения изучаемого явления (комплекса взаимодействий). При последовательном соблюдении правил системного подхода каждый из пяти этапов аналитической процедуры фактически сводится к построению специального блока единой интегрированной модели, которая постепенно оформляется как упорядоченное множество эмпирически обусловленных элементов.

Таким образом, наряду с ориентацией на эмпирические данные моделирование как аналитический метод обладает еще одной отличительной чертой, а именно — системностью в ее жестком или относительно упрощенном варианте.

В целом системное исследование политической действительности, которое стало бурно развиваться во второй половине XX в., является основой для более обобщенного и объективного подхода к той области знания, в которой ранее доминировали работы, опиравшиеся на интуицию и акцентировавшие своеобразие всех изучаемых явлений. Что касается международной политики, то попытки ее осмысления через призму системности первоначально были предприняты Дж. Лиской, А. Раппортом, Р. Роузкранцем, Д. Син-гером, Б. Рассеттом, О. Янгом, К. Райтом. Большую известность получили также исследования международной системы Ч. Маклелланда, М.Каплана и К. Дейча. В частности, комплексное описание международных отношений на основе общей теории систем в наиболее развернутом плане содержалось в книге М. Каплана «Система и процесс в международной политике», вышедшей в 1957 г.

До недавнего времени анализ внутренней и международной политики на основе системного моделирования развивался преимущественно в трудах западных исследователей. В России же этот метод широкого распространения не получил, хотя отдельные научные центры и имеют достаточно интересный опыт его применения. Вместе с тем критерий системности как методический принцип научного поиска вполне утвердился в отечественных исследованиях. Особая заслуга в этом плане принадлежит В. Афанасьеву, Дж. Гвишиани, В. Тихомирову, а на современном этапе О. Шабро-ву и ряду других специалистов.

К настоящему моменту прикладное моделирование политических отношений с учетом требований системности и применением компьютерной техники проводится во многих научных учреждениях различных стран. Но, безусловно, пальма первенства среди них принадлежит таким центрам США, как Северо-Западный, Стэнфордский, Чикагский, Калифорнийский университеты, Мас-сачусетский технологический институт. Особую известность получили предложенные их сотрудниками модели внешнеполитических ситуаций (прежде всего, международных конфликтов), которые могут рассматриваться, несмотря на свои недостатки, в качестве полезных образцов решения исследовательских задач. Вместе с тем, главный научный интерес в таких работах представляет скорее не содержательная сторона, а техника и инструментарий проводимого анализа. Наиболее уязвимыми для критики являются примеры эмпирического моделирования, в частности, построение моделей с помощью различных систем индикаторов и подготовки аналитических заключений на основании корреляции между одномодуль-ными или разномодульными индикаторами. Кроме того, при построении многих комплексных моделей обычно возникает нехватка данных, что снижает степень их корректности и возможности верификации. В этой связи увлечение моделированием, популяризировавшегося в 70-е годы XX в. как идеальная основа для непосредственного принятия управленческих решений, к настоящему времени повсеместно завершилось. Однако многие аналитические приемы, отработанные в рамках накопленного опыта системного осмысления и структуризации информационных материалов, не утратили своей актуальности и полезны с точки зрения создания четкой картины наблюдаемой действительности.

Сегодня аналитики, занятые в сфере прикладного изучения политических отношений в их внутригосударственном или международном измерении, по-разному используют возможности моделирования и системного подхода. Но, проводя исследования, они как минимум определяют иерархию важнейших проблем, формирующих ситуацию, иерархию акторов и их требований, а также иерархию перспектив развития обстановки. При этом определяют, какие варианты действий могут способствовать решению конкретной проблемы и какие данные из других сфер научного знания необходимо привлечь для оценки возможного развития событий. Поэтому модели являются не только мощным фактором упоряд