Зато в определенных сочетаниях они оказываются в высокой степени эффективными.
Общая логическая последовательность важнейших операций разработки прогноза сводится к следующим основным этапам:
1. Предпрогнозная ориентация (программа исследования). Уточнение задания на прогноз: характер, масштабы, объект, периоды основания и упреждения и т.д. Формулирование целей и задач, предмета, проблемы и рабочих гипотез, определение методов, структуры и организации исследования.
2. Построение исходной (базовой) модели прогнозируемого объекта методами системного анализа. Для уточнения модели возможен опрос населения и экспертов.
3. Сбор данных прогнозного фона методами, о которых говорилось выше.
4. Построение динамических рядов показателей – основы стержня будущих прогнозных моделей методами экстраполяции, возможно обобщение этого материала в виде прогнозных предмодельных сценариев.
5. Построение серии гипотетических (предварительных) поисковых моделей прогнозируемого объекта методами поискового анализа профильных и фоновых показателей с конкретизацией минимального, максимального и наиболее вероятного значений.
6. Построение серии гипотетических нормативных моделей прогнозируемого объекта методами нормативного анализа с конкретизацией значений абсолютного (т.е. не ограниченного рамками прогнозного фона) и относительного (т.е. привязанного к этим рамкам) оптимума по заранее определенным критериям сообразно заданным нормам, идеалам, целям.
7. Оценка достоверности и точности, а также обоснованности (верификация) прогноза – уточнение гипотетических моделей обычно методами опроса экспертов.
8. Выработка рекомендаций для решений в сфере управления на основе сопоставления поисковых и нормативных моделей. Для уточнения рекомендаций возможен еще один опрос населения и экспертов. Иногда (правда, пока еще редко) при этом строятся серии поствероятностных прогнозных моделей-сценариев с учетом возможных последствий реализации выработанных рекомендаций для их дальнейшего уточнения.
9. Экспертное обсуждение (экспертиза) прогноза и рекомендаций, их доработка с учетом обсуждения и сдача заказчику.
10. Вновь предпрогнозная ориентация на основе сопоставления материалов уже разработанного прогноза с новыми данными прогнозного фона и новый цикл исследования, ибо прогнозирование должно быть таким же непрерывным, как целеполагание, планирование, программирование, проектирование, вообще управление, повышению эффективности которого оно призвано служить.
Сказанное нуждается в трех существенных дополнительных замечаниях:
• во-первых, эффективность прогнозов (особенно обществоведческих) не может сводиться только к степени их достоверности, точности, дальности, хотя все это очень важно; не менее важно знать, насколько тот или иной прогноз содействует повышению обоснованности, объективности, эффективности разработанных на его основе решений;
• во-вторых, верификация прогнозов имеет существенные особенности, отличающие ее от верификации данных анализа или диагноза. В прогнозировании помимо абсолютной верификации, т.е. эмпирического подтверждения или отрицания правильности гипотезы, существует относительная (предварительная) верификация, которая позволяет развивать научное исследование и практически использовать его результат до наступления возможности абсолютной верификации. Способы относительной верификации известны: это проверка полученных, но еще не поддающихся абсолютной верификации результатов контрольными исследованиями.
В отношении прогноза абсолютная верификация возможна только после перехода периода упреждения из будущего в прошлое. Но задолго до этого можно и должно прибегать к повторным или параллельным исследованиям по иной методике (например, провести опрос экспертов). Если результаты совпадают, есть основания с большей уверенностью считать степень достоверности прогноза высокой, если нет – есть время для поиска и устранения ошибок или недочетов в методике разработки прогнозов.
В этом плане важно четко разграничить категории обоснованности и истинности (прогноза). Обоснованность научной информации – это, коротко говоря, уровень состояния знаний и качество научного исследования. Если новая научная информация опирается на основательную научную теорию, эффективность которой в отношении аналогичных объектов исследования доказана, если эта информация получена в результате достаточно надежных методов, процедур, операций научного исследования (проверенного на других объектах), то она считается вполне обоснованной еще до подтверждения ее практикой.
Критерием истинности научной информации, как известно, является практика. Однако практику нельзя понимать лишь как чисто эмпирический опыт сегодняшнего дня. Более широкое понимание практики включает прежде всего общественно-историческую практику развития человеческого общества в целом. Поэтому проблема истинности прогноза не может ограничиваться возможностью «сиюминутной» практической проверки, должна связываться с реальными тенденциями развития человеческого общества.
В конечном итоге, как явствует из изложенного, любая верификация прогноза не является самоцелью. Если прогноз дает эффект в плане повышения научного уровня управления, он выступает как полноценный результат научного исследования задолго до возможности абсолютной верификации. В этом отношении современная наука имеет достаточно проверенных на практике примеров.
Повышение эффективности решений за счет использования прогнозной информации было достигнуто в 60—70-х годах, по сути дела на начальной стадии становления прогностики, когда многие методы еще теоретически не были разработаны или практически недостаточно опробованы, когда многие методики еще носили фактически экспериментальный характер. Все это дает основания для выдвижения вполне научной гипотезы о том, что по мере развития прогностики, совершенствования ее методов прогнозирование будет оказывать еще более эффективное воздействие на уровень целей, планов, программ, проектов, организационных решений, чем в настоящее время.
• в-третьих, даже предварительное знакомство с современным инструментарием прогнозирования показывает, что последнее отнюдь не универсально и не всесильно, что оно не в состоянии подменить собой более широкое понятие предвидения. Особенности способов разработки прогноза накладывают принципиальные ограничения на возможности прогнозирования как в диапазоне времени (период упреждения в социально-экономических прогнозах на практике ограничен, как правило, ближайшими десятилетиями), так и в диапазоне объектов исследования (не все явления поддаются прогнозным оценкам). Эти ограничения надо постоянно учитывать при уточнении заданий на разработку прогнозов.
Часть III
ТЕХНОЛОГИЯ ПРОГНОЗНЫХ РАЗРАБОТОК СОЦИАЛЬНЫХ ПРОЦЕССОВ
(развертывание положений, кратко упоминавшихся в лекциях по истории социального прогнозирования)
Лекция 10
СОСТАВЛЕНИЕ ПРОГРАММЫ ИССЛЕДОВАНИЯ(предпрогнозная ориентация)
Программа прогностического социологического исследования – это документ, содержащий теоретические предпосылки, основные цели и задачи исследования, обоснованные методики сбора, обработки и анализа информации (см.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113
Общая логическая последовательность важнейших операций разработки прогноза сводится к следующим основным этапам:
1. Предпрогнозная ориентация (программа исследования). Уточнение задания на прогноз: характер, масштабы, объект, периоды основания и упреждения и т.д. Формулирование целей и задач, предмета, проблемы и рабочих гипотез, определение методов, структуры и организации исследования.
2. Построение исходной (базовой) модели прогнозируемого объекта методами системного анализа. Для уточнения модели возможен опрос населения и экспертов.
3. Сбор данных прогнозного фона методами, о которых говорилось выше.
4. Построение динамических рядов показателей – основы стержня будущих прогнозных моделей методами экстраполяции, возможно обобщение этого материала в виде прогнозных предмодельных сценариев.
5. Построение серии гипотетических (предварительных) поисковых моделей прогнозируемого объекта методами поискового анализа профильных и фоновых показателей с конкретизацией минимального, максимального и наиболее вероятного значений.
6. Построение серии гипотетических нормативных моделей прогнозируемого объекта методами нормативного анализа с конкретизацией значений абсолютного (т.е. не ограниченного рамками прогнозного фона) и относительного (т.е. привязанного к этим рамкам) оптимума по заранее определенным критериям сообразно заданным нормам, идеалам, целям.
7. Оценка достоверности и точности, а также обоснованности (верификация) прогноза – уточнение гипотетических моделей обычно методами опроса экспертов.
8. Выработка рекомендаций для решений в сфере управления на основе сопоставления поисковых и нормативных моделей. Для уточнения рекомендаций возможен еще один опрос населения и экспертов. Иногда (правда, пока еще редко) при этом строятся серии поствероятностных прогнозных моделей-сценариев с учетом возможных последствий реализации выработанных рекомендаций для их дальнейшего уточнения.
9. Экспертное обсуждение (экспертиза) прогноза и рекомендаций, их доработка с учетом обсуждения и сдача заказчику.
10. Вновь предпрогнозная ориентация на основе сопоставления материалов уже разработанного прогноза с новыми данными прогнозного фона и новый цикл исследования, ибо прогнозирование должно быть таким же непрерывным, как целеполагание, планирование, программирование, проектирование, вообще управление, повышению эффективности которого оно призвано служить.
Сказанное нуждается в трех существенных дополнительных замечаниях:
• во-первых, эффективность прогнозов (особенно обществоведческих) не может сводиться только к степени их достоверности, точности, дальности, хотя все это очень важно; не менее важно знать, насколько тот или иной прогноз содействует повышению обоснованности, объективности, эффективности разработанных на его основе решений;
• во-вторых, верификация прогнозов имеет существенные особенности, отличающие ее от верификации данных анализа или диагноза. В прогнозировании помимо абсолютной верификации, т.е. эмпирического подтверждения или отрицания правильности гипотезы, существует относительная (предварительная) верификация, которая позволяет развивать научное исследование и практически использовать его результат до наступления возможности абсолютной верификации. Способы относительной верификации известны: это проверка полученных, но еще не поддающихся абсолютной верификации результатов контрольными исследованиями.
В отношении прогноза абсолютная верификация возможна только после перехода периода упреждения из будущего в прошлое. Но задолго до этого можно и должно прибегать к повторным или параллельным исследованиям по иной методике (например, провести опрос экспертов). Если результаты совпадают, есть основания с большей уверенностью считать степень достоверности прогноза высокой, если нет – есть время для поиска и устранения ошибок или недочетов в методике разработки прогнозов.
В этом плане важно четко разграничить категории обоснованности и истинности (прогноза). Обоснованность научной информации – это, коротко говоря, уровень состояния знаний и качество научного исследования. Если новая научная информация опирается на основательную научную теорию, эффективность которой в отношении аналогичных объектов исследования доказана, если эта информация получена в результате достаточно надежных методов, процедур, операций научного исследования (проверенного на других объектах), то она считается вполне обоснованной еще до подтверждения ее практикой.
Критерием истинности научной информации, как известно, является практика. Однако практику нельзя понимать лишь как чисто эмпирический опыт сегодняшнего дня. Более широкое понимание практики включает прежде всего общественно-историческую практику развития человеческого общества в целом. Поэтому проблема истинности прогноза не может ограничиваться возможностью «сиюминутной» практической проверки, должна связываться с реальными тенденциями развития человеческого общества.
В конечном итоге, как явствует из изложенного, любая верификация прогноза не является самоцелью. Если прогноз дает эффект в плане повышения научного уровня управления, он выступает как полноценный результат научного исследования задолго до возможности абсолютной верификации. В этом отношении современная наука имеет достаточно проверенных на практике примеров.
Повышение эффективности решений за счет использования прогнозной информации было достигнуто в 60—70-х годах, по сути дела на начальной стадии становления прогностики, когда многие методы еще теоретически не были разработаны или практически недостаточно опробованы, когда многие методики еще носили фактически экспериментальный характер. Все это дает основания для выдвижения вполне научной гипотезы о том, что по мере развития прогностики, совершенствования ее методов прогнозирование будет оказывать еще более эффективное воздействие на уровень целей, планов, программ, проектов, организационных решений, чем в настоящее время.
• в-третьих, даже предварительное знакомство с современным инструментарием прогнозирования показывает, что последнее отнюдь не универсально и не всесильно, что оно не в состоянии подменить собой более широкое понятие предвидения. Особенности способов разработки прогноза накладывают принципиальные ограничения на возможности прогнозирования как в диапазоне времени (период упреждения в социально-экономических прогнозах на практике ограничен, как правило, ближайшими десятилетиями), так и в диапазоне объектов исследования (не все явления поддаются прогнозным оценкам). Эти ограничения надо постоянно учитывать при уточнении заданий на разработку прогнозов.
Часть III
ТЕХНОЛОГИЯ ПРОГНОЗНЫХ РАЗРАБОТОК СОЦИАЛЬНЫХ ПРОЦЕССОВ
(развертывание положений, кратко упоминавшихся в лекциях по истории социального прогнозирования)
Лекция 10
СОСТАВЛЕНИЕ ПРОГРАММЫ ИССЛЕДОВАНИЯ(предпрогнозная ориентация)
Программа прогностического социологического исследования – это документ, содержащий теоретические предпосылки, основные цели и задачи исследования, обоснованные методики сбора, обработки и анализа информации (см.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113