К прикладным научным исследованиям относят. Прикладные и фундаментальные исследования
Прикладные научные исследования - это исследования, направленные преимущественно на применение новых знаний для достижения практических целей и решения конкретных задач, в том числе имеющих коммерческое значение. На данном этапе проверяется техническая осуществимость идеи, анализируются масштабы потребностей рынка, а также потенциальные возможности предприятия по разработке и производству нового продукта. Выполнение работ на данном этапе связано с высокой вероятностью получения отрицательных результатов, возникает риск потерь при вложении средств в проведение прикладных научных исследований. Финансирование прикладных научно-исследовательских работ ведётся, во-первых, из государственного бюджета, во-вторых, за счёт отдельных заказчиков в лице крупных промышленных фирм, акционерных обществ, коммерческих фондов и венчурных фирм.
Формирование прикладных исследований как организационно специфичной сферы ведения научной деятельности, целенаправленное систематическое развитие которой приходит на смену утилизации случайных единичных изобретений, относится к кон. 19 в. и обычно связывается с созданием и деятельностью лаборатории Ю. Либиха в Германии. Перед 1-й мировой войной прикладные исследования как основа для разработки новых видов техники (прежде всего военной) становятся неотъемлемой частью общего научно-технического развития. К сер. 20 в. они постепенно превращаются в ключевой элемент научно-технического обеспечения всех отраслей народного хозяйства и управления.
Хотя в конечном счете социальная функция прикладных исследований направлена на снабжение инновациями научно-технического и социально-экономического прогресса в целом, непосредственная задача любой исследовательской группы и организации состоит в обеспечении конкурентного преимущества той организационной структуры (фирмы, корпорации, отрасли, отдельного государства), в рамках которой осуществляются исследования. Эта задача определяет приоритеты в деятельности исследователей и в работе по организации знания: выбор проблематики, состав исследовательских групп (как правило, междисциплинарных), ограничение внешних коммуникаций, засекречивание промежуточных результатов и юридическая защита конечных интеллектуальных продуктов исследовательской и инженерной деятельности (патенты, лицензии и т п.).
Ориентация прикладных исследований на внешние приоритеты и ограничение коммуникаций внутри исследовательского сообщества резко снижают эффективность внутренних информационных процессов (в частности, научной критики как основного двигателя научного познания).
Поиск целей исследований опирается на систему научно-технического прогнозирования, которая дает информацию о раз витии рынка, формировании потребностей, а тем самым и о перспективности тех или иных инноваций. Система научнотехнической информации снабжает прикладные исследования сведениями как о достижениях в различных областях фундаментальной науки, так и о новейших прикладных разработках, уже достигших лицензионного уровня.
Знание, полученное в прикладных исследованиях (за исключением временно засекреченных сведений о промежуточных результатах), организуется в универсальной для науки форме научных дисциплин (технические, медицинские, сельскохозяйственные и др. науки) и в этом стандартном виде используется для подготовки специалистов и поиска базовых закономерностей. Единство науки не разрушается наличием различных типов исследований, а приобретает новую форму, соответствующую современной ступени социально-экономического развития.
Вычленение уровней социологического исследования основано на различии в способах получения знания. Как известно, рациональное познание основано на абстрактном мышлении (к его формам относят понятие, суждение и умозаключение), чувственное познание опирается на образы, возникшие в результате деятельности чувств человека, и оформляется в виде ощущения, восприятия и представления. На основе рационального познания оформляется теоретический уровень социологического знания, на основе чувственного — эмпирический.
Теоретический уровень исследования
На теоретическом уровне , как правило, осуществляется анализ основных понятий, категорий и законов социологии, наиболее общих проблем строения и функционирования общества. К этому уровню принадлежат такие общенаучные методы, как функциональный и конфликтологический, а в зависимости от проблемы и объекта исследования — исторический, системный, сравнительный и др.
Зачастую используемые методы кажутся противоречивыми. Так, явно различны функциональная теория и теория конфликта. Поэтому исследователю необходим набор строгих предположений, т.е. общая теория, которая, по определению, присуща социологии, как и другим наукам. Такая теория дает возможность упорядочить реальность, выбрать полезные понятия, разработать схему наблюдений, сформулировать гипотезу и выдвинуть объяснение. С одной стороны, теория отражает сущность явлений и их связи, выступает средством не только объяснения, но и изучения еще не познанных явлений и процессов, в том числе указывает наиболее общее направление поиска для эмпирических исследований. С другой стороны, теории многое дает эмпирическое исследование — направляет, углубляет, зачастую переориентирует и проясняет ее, поскольку оно основано на конкретных фактах.
Эмпирический уровень исследования
Эмпирический уровень представлен различными формами конкретной статистической, документальной информации об изучаемых социальных явлениях и процессах.
Таким образом, теоретическая социология (которую также называют общей социологией или макросоциологией) рассматривает общество в целом или крупные социальные общности, объясняет закономерности их развития и функционирования, а эмпирическая социология (называемая также микросоциологией) сфокусирована на конкретных фактах и процессах, специфических мотивах, целях, действиях людей.
- подготовку исследования;
- сбор первичной социологической информации;
- подготовку и обработку собранной информации;
- анализ информации, подведение итогов исследования, формулировку выводов и рекомендаций.
Несмотря на то что каждое исследование, претендующее на цельность и законченность, включает перечисленные выше этапы, не существует унифицированного и обязательного для всех алгоритма социологического анализа, пригодного для изучения проблем различной сложности. Это объясняется тем, что каждый обусловлен характером поставленной цели.
Фундаментальные и прикладные исследования
В соответствии с поставленными целями и выдвинутыми задачами исследования подразделяют на фундаментальные и прикладные.
Фундаментальные (или академические) исследования обычно проводятся с научными целями: для пополнения знаний о дисциплине, лучшего понимания социальных процессов, объяснения социального поведения, опровержения или подтверждения той или иной теории. Как правило, в фундаментальных исследованиях теоретический уровень социологического познания превалирует над эмпирической составляющей.
Прикладные исследования имеют практические цели — их результаты предназначены для непосредственного применения в практике социальной работы, образования, трудовых отношений, городского планирования, социальной политики. Они могут быть оформлены в виде конкретных предложений, советов, рекомендаций или данных, необходимых для подготовки и принятия управленческих решений. Можно сказать, что всякое прикладное исследование представляет собой систему процедур, связанных единой целью — получить достоверные данные об изучаемом явлении для использования их в практике управления.
В зависимости от глубины количественного и качественного анализа предмета исследования, масштабности и сложности решаемых в его ходе задач различают три вида социологического исследования — разведывательное, описательное и аналитическое.
Разведывательное исследование (пробное, пилотное, пилотажное, зондажное) — наименее сложный вид анализа, решающий ограниченные по своему содержанию задачи. Исследование этого вида охватывает, как правило, небольшие общности, основывается на упрощенной программе и простом инструментарии (анкеты, бланк-интервью и т.д.) и используется в качестве предварительного этапа перед глубоким и масштабным изучением избранного процесса или явления. Потребность в нем возникает в тех случаях, когда предмет исследований относится к числу мало или вообще не изученных еще проблем. В частности, данный вид исследования часто применяется для получения первичной информации о предмете и объекте, уточнения гипотез и задач, выбора инструментария, определения границ обследуемой совокупности в последующем, более углубленном и широкомасштабном исследовании, а также для выявления возможных сложностей, с которыми может столкнуться исследователь в ходе его проведения. Решая перечисленные задачи, разведывательное исследование служит поставщиком оперативных данных.
Экспресс-опрос является разновидностью разведывательного исследования и проводится с целыо быстрого получения отдельных сведений, в данный момент особенно интересующих исследователя. Экспресс-опросы обычно нацелены на выявление отношения общества к актуальным событиям и фактам (зондаж общественного мнения), а также на выяснение эффективности недавно проведенных действий. Нередко к таким опросам прибегают для оценки хода и возможных результатов избирательных кампаний, выявления мнения людей относительно планируемых акций и мероприятий.
Если задача состоит в уточнении предмета или объекта широкомасштабного исследования, может быть проведен экспертный опрос, т.е. опрос специалистов, компетентных в изучаемой проблеме.
Описательное (дескриптивное) исследование является более сложным видом анализа и предполагает получение таких эмпирических сведений, которые могут дать относительно целостное представление об изучаемом явлении и его элементах. Осмысление, учет такой информации позволяют глубже разбираться в обстановке, с научных позиций обеспечить возможность выбора эффективных средств, форм и методов управления теми или иными общественными процессами. Проведение описательного исследования требует полной, подробно разработанной программы и методически апробированного инструментария. Его надежная методологическая и методическая оснащенность делает возможной классификацию элементов исследуемого объекта по тем характеристикам, которые выделены в качестве существенных.
Этот вид исследования обычно применяется, когда объектом анализа выступает относительно большая общность людей с разнообразными характеристиками, например коллектив крупного предприятия, в котором трудятся люди разных профессий и возрастных категорий, имеющие различный стаж работы, уровень образования, семейное положение и т.д., или население города, района, области, региона. В таких ситуациях выделение в структуре объекта относительно однородных групп позволяет осуществить поочередную оценку, сравнение и сопоставление интересующих исследователя характеристик, кроме того, выявить наличие или отсутствие связей между ними.
Аналитическое исследование — самый углубленный вид социологического анализа, ставящий своей целью не только описание структурных элементов изучаемого явления, но и выяснение причин, которые лежат в его основе и обусловливают характер, распространенность, остроту и другие свойственные этому явлению черты. Этот довольно сложный вид исследования в силу своего предназначения имеет особенно большую научно-практическую и теоретическую ценность.
Если в описательном исследовании устанавливается факт связи характеристик изучаемого явления, то в аналитическом исследовании выясняется, носит ли обнаруженная связь причинный характер. Например, если при описательном виде изучается наличие связи между удовлетворенностью работников содержанием выполняемого труда и его производительностью, то при аналитическом выясняется, является ли удовлетворенность содержанием труда основным фактором, определяющим уровень его производительности.
Поскольку реальность производственной и общественной жизни такова, что выделить в «чистом виде» для изучения какой-либо один фактор, определяющий черты этой жизни, практически невозможно, то в каждом аналитическом исследовании изучается совокупность факторов. Из нее впоследствии выделяются факторы основные и второстепенные, временные и постоянные, управляемые и неуправляемые, контролируемые и неконтролируемые и т.д.
Подготовка аналитического исследования требует значительных средств, времени, тщательно разработанной программы и инструментария. Нередко при помощи зондажа или описательного исследования собирают те сведения, которые дают предварительное представление об отдельных сторонах изучаемого объекта и предмета, позволяют выбрать оптимальные пути дальнейшего их анализа. Аналитическое исследование носит комплексный характер. В нем, дополняя друг друга, могут применяться различные формы , . Естественно, это требует от исследователей умения взаимоувязывать, «стыковать» информацию, полученную по разным каналам.
Социальный эксперимент можно считать самостоятельной разновидностью аналитического исследования. Его проведение предполагает создание экспериментальной ситуации путем изменения (в той или иной степени) обычных условий функционирования исследуемого объекта. В ходе эксперимента особое внимание уделяется изучению «поведения» тех включенных в экспериментальную ситуацию факторов, которые придают данному объекту новые черты и свойства. Подготовка и проведение любого эксперимента весьма трудоемки, требуют специальных знаний и методических навыков. Это особенно важно помнить тогда, когда речь идет о внедрении новых форм организации и стимулирования труда, организации общественной и повседневной жизни людей, т.е. о вопросах, затрагивающих личные, коллективные и общественные интересы. Их глубокое изучение требует, конечно, предварительной экспериментальной проверки, чтобы избежать случайностей и непредвиденных последствий и, следовательно, с научной обоснованностью внедрять в практику новые формы и методы управления.
В зависимости от того, изучается ли интересующий исследователя предмет в статике или в динамике, могут быть выделены еще два вида социологического исследования — точечное и повторное.
Точечное исследование (его также называют разовым) дает ин- формацию о состоянии объекта анализа, количественных характеристиках какого-либо явления или процесса в момент его изучения. Такая информация в определенном смысле может быть названа статической, поскольку отражает как бы моментальный «срез» количественных характеристик объекта, но не дает ответа на вопрос о тенденциях его изменения во времени.
Повторными называются несколько исследований, которые проводятся последовательно через определенные промежутки времени и позволяют получить данные, отражающие изменение объекта. Подобные исследования осуществляются на единой программе и инструментарии. По сути повторное исследование представляет собой средство сравнительного социологического анализа, направленное на выявление динамики развития изучаемого объекта.
В зависимости от выдвигаемых целей повторный сбор информации может проходить в два-три этапа и более. Длительность временного интервала между первоначальным и повторным этапами исследования может быть разной, так как сами общественные процессы обладают неодинаковой динамикой и цикличностью. Чаще всего именно свойства самого объекта подсказывают временные интервалы повторных исследований. Например, если изучается тенденция реализации жизненных планов выпускников средних школ и первый раз их опросили перед выпускными экзаменами, то очевидно, что ближайший срок повторного исследования — не ранее чем сентябрь-октябрь, когда заканчивается прием в вузы и непоступившие определяются на работу, идут служить в армию, становятся безработными и т.п.
Лонгитюдные исследования (иначе называемые мониторингом) относят к повторным и проводят в течение длительного времени, регулярно и через заданный промежуток времени (такова, например, перепись населения).
Панельное исследование — особый вид повторного исследования. Если при помощи обычного повторного исследования может изучаться, например, эффективность воспитания в коллективе независимо оттого, как изменился его состав за период между первоначальным и повторным этапами исследования, то панельное исследование предусматривает неоднократное изучение одних и тех же лиц через заданные интервалы времени. Поэтому для панельных исследований целесообразно соблюдать такие интервалы, которые позволяют сохранять стабильность исследуемой совокупности по ее численности и составу. Эти исследования позволяют обновлять и обогащать содержание, дают возможность накапливать информацию, отражающую направление развития.
В зависимости от условий проведения выделяют полевые исследования , которые осуществляются в естественной для исследуемой общности обстановке (на предприятии, в деревне), и лабораторные исследования , которые проходят в специально созданных условиях (фокус-группы, метод «длинного стола»).
Выстроенная по разным основаниям классификация видов социологического исследования представлена на рис. 1.1.
Рис. 1.1. Виды социологического исследования
Практически любое явление может изучаться с помощью разведывательного, описательного или аналитического исследования, имеющего точечный или повторный характер и использующего различные методы сбора первичной информации. В свою очередь для любого из упомянутых видов социологического исследования не существует «запрета» на анализ тех или иных явлений и процессов.
В каждом конкретном случае социолог выбирает тот или иной вид социологического исследования, руководствуясь практической и научной целесообразностью исследования, а также сущностью и особенностями того явления, которое предстоит изучить.
Например, поставлена задача изучить мнение избирателей. Если социолог планирует осуществить разведывательное исследование, то исходя из его особенностей ему предстоит выявить самую общую оценочную реакцию общественного мнения по тому или иному вопросу. В свою очередь описательное исследование будет предполагать получение более детальной характеристики состояния общественного мнения, единство его рациональных, эмоциональных и волевых начал. Аналитическое исследование призвано дать не только описание состояния, элементов и свойств конкретного общественного мнения, но и ответ на вопрос о том, какие факторы породили именно такое мнение, в какой степени оно выступает побудителем людей в ходе голосования.
Если ограничиться одномоментным замером , достаточно точечного исследования. Когда надо получить сведения о динамике и тенденциях его развития, осуществляют повторные исследования. Если срочность работы не является решающим фактором исследования, наряду с опросом могут быть применены и другие методы сбора данных.
Таким образом, выбор вида социологического исследования вытекает как из сущности и особенностей изучаемого явления, так и из тех целей и задач, которые ставятся в ходе его анализа. Кроме того, перед окончательным выбором вида исследования социолог должен реально оценить свои возможности, практические навыки группы исследователей, а также объем и источник финансирования.
Фундаментальная наука - это наука, имеющая своей целью создание теоретических концепций и моделей, практическая применимость которых неочевидна 1. Задачей фундаментальных наук является познание законов, управляющих поведением и взаимодействием базисных структур природы, общества и мышления. Эти законы и структуры изучаются в «чистом виде», как таковые, безотносительно к их возможному использованию. У фундаментальной и прикладной науки различные методы и предмет исследования, различные подходы и угол зрения на социальную действительность. У каждой из них свои критерии качества, свои приемы и методология, свое понимание функций ученого, своя собственная история и даже своя идеология. Иными словами, свой мир и своя субкультура.
Естествознание - пример фундаментальной науки. Оно направлено на познание природы, такой, как она есть сама по себе независимо от того, какое приложение получат его открытия: освоение космоса или загрязнение окружающей среды. И никакой другой цели естествознание не преследует. Это наука для науки, т.е. познания окружающего мира, открытия фундаментальных законов бытия и приращения фундаментальных знаний.
Непосредственная цель прикладных наук -- применение результатов фундаментальных наук для решения не только познавательных, но и практических проблем. Поэтому здесь критерием успеха служит не только достижение истины, но и мера удовлетворения социального заказа. Как правило, фундаментальные науки опережают в своём развитии прикладные, создавая для них теоретический задел. В современной науке на долю прикладных наук приходится до 80--90% всех исследований и ассигнований. Действительно, фундаментальная наука составляет только малую часть общего объема научных исследований.
Прикладная наука - это наука, направленная на получение конкретного научного результата, который актуально или потенциально может использоваться для удовлетворения частных или общественных потребностей. 2.Важную роль выполняют разработки, которые переводят результаты прикладных наук в форму технологических процессов, конструкций, социоинженерных проектов. К примеру, пермская система стабилизации трудового коллектива (СТК) поначалу разрабатывалась в рамках фундаментальной социологии, опираясь на ее принципы, теории, модели. После этого ее конкретизировали, придали ей не только законченную форму и практическую форму, но определили сроки реализации, необходимые для этого финансовые и кадровые ресурсы. На прикладной стадии систему СТК неоднократно обкатывали не ряде предприятий СССР. Лишь после этого она получила вид практической программы и была готова к широкому распространению (стадия разработки и внедрения).
К фундаментальным исследованиям относятся экспериментальные и теоретические исследования, направленные на получение новых знаний без какой-либо конкретной цели, связанной с использованием этих знаний. Их результат -- гипотезы, теории, методы и т.п. Фундаментальные исследования могут завершаться рекомендациями по постановке прикладных исследований для выявления возможностей практического использования полученных результатов, научными публикациями и т.д.
Национальным научным фондом США дано такое определение понятия фундаментального исследования:
Фундаментальные исследования -- это часть научно-исследовательской деятельности, направленная на пополнение общего объема теоретических знаний... Они не имеют заранее определенных коммерческих целей, хотя и могут осуществляться в областях, интересующих или способных заинтересовать в будущем бизнесменов-практиков.
Фундаментальная и прикладная науки - два совершенно разных типа деятельности. Вначале, а это происходило в античные времена, расстояние между ними было незначительным и почти все, что открывалось в сфере фундаментальной науки сразу же или в короткие сроки находило применение на практике. Архимед открыл закон рычага, который немедленно был использован в военном и инженерном деле. А древние египтяне открывали геометрические аксиомы, в буквальном смысле не отрываясь от земли, поскольку геометрическая наука возникла из нужд земледелия. Постепенно расстояние увеличивалось и сегодня достигло максимума. На практике воплощает менее 1% открытий, сделанных в чистой науке. В 1980-е годы американцы провели оценочное исследование (цель таких исследование - оценка практической значимости научных разработок, их эффективности). Более 8 лет дюжина исследовательских групп анализировали 700 технологических инноваций в системе вооружений. Результаты ошеломили публику: у 91% изобретений в качестве источника значится предшествующая прикладная технология, и только у 9% - достижения в сфере науки. Причем из них лишь у 0,3% источник лежит в области чистых (фундаментальных) исследований.
Фундаментальная наука занимается исключительно приращением нового знания, прикладная -- только приложением апробированного знания. Добывание нового знания -- это авангард науки, апробация нового знания-- ее арьергард, т.е. обоснование и проверка однажды добытых знаний, превращение текущих исследований в «твердое ядро» науки. Практическое приложение -- это деятельность по применению знаний «твердого ядра» к реальным жизненным проблемам. Как правило, «твердое ядро» науки отображается в учебниках, учебных пособиях, методических разработках и всевозможных руководствах.
Один из главных признаков фундаментального знания -- его интеллектуальность. Как правило, оно обладает статусом научного открытия и является приоритетным в своей области. Иначе говоря, считается образцовым, эталонным.
Фундаментальное знание в науке -- сравнительно небольшая часть проверенных на опыте научных теорий и методологических принципов либо аналитических приемов, которыми пользуются ученые в качестве руководящей программы. Остальное знание -- результат текущих эмпирических и прикладных исследований, совокупность объяснительных моделей, принятых пока что в качестве гипотетических схем, интуитивных концепций и так называемых «пробных» теорий.
Фундамент классической физики раньше составляла механика Ньютона, и вся масса практических экспериментов в то время базировалась именно на ней. Законы Ньютона служили как бы «твердым ядром» физики, а текущие исследования лишь подтверждали и уточняли существующее знание. Позже была создана теория квантовой механики, которая стала фундаментом современной физики. Она по-новому объясняла физические процессы, давала иную картину мира, оперировала другими аналитическими принципами и методологическими инструментами.
Фундаментальную науку за то, что она развивается главным образом в университетах и академиях наук, называют еще академической. Университетский профессор может подрабатывать в коммерческих проектах, даже трудиться на полставке в частной консультативной или исследовательской фирме. Но он всегда остается университетским профессором, немного свысока поглядывающим на тех, кто постоянно занимается маркетинговыми или рекламными обследованиями, не поднимаясь до открытия новых знаний, кто никогда не публиковался в серьезных академических журналах.
Таким образом, у социологии, занимающейся приращением новых знаний и глубинным анализом явлений, существует два названия: термин «фундаментальная социология» указывает на характер получаемого знания, а термин «академическая социология» - на место в социальной структуре общества.
Фундаментальные идеи ведут к революционным изменениям. После их обнародования научное сообщество уже не может думать и изучать по-старому. Мировоззренческие установки, теоретическая ориентация, стратегия научного поиска, а иногда и сами методы эмпирической работы трансформируются самым кардинальным образом. Перед взором ученых как бы открывается новая перспектива. На фундаментальные исследования тратятся огромные суммы денег, ибо только они, в случае успеха, пусть и достаточно редкого, приводят к серьезному сдвигу в науке.
Фундаментальная наука имеет своей целью познание объективной действительности такой, как она есть сама по себе. Прикладные науки имеют совершенно другую цель - изменение природных объектов в нужном для человека направлении. Именно прикладные исследования непосредственно связаны с инженерией и технологией. Фундаментальные исследования обладают относительной независимостью от прикладных разработок.
Прикладная наука отличается от фундаментальной (а в нее необходимо включать теоретическое и эмпирическое знание) практической направленностью. Фундаментальная наука занимается исключительно приращением нового знания, прикладная -- исключительно приложением апробированного знания. Добывание нового знания -- это авангард или периферия науки, апробация нового знания -- это его обоснование и проверка, превращение текущих исследований в «твердое ядро» науки, приложение - это деятельность по применению знаний «твердого ядра» к практическим проблемам. Как правило, «твердое ядро» науки отображается в учебниках, учебных пособиях, методических разработках и всевозможных руководствах.
Перевод фундаментальных результатов в прикладные разработки могут осуществлять одни и те же ученые, разные специалисты либо для этого создаются особые институты конструкторские бюро, внедренческие фирмы и компании. К прикладным исследованиям относят такие разработки, на "выходе" у которых стоит конкретный заказчик, выплачивающий немалые деньги за готовый результат. Поэтому конечный продукт прикладных разработок представлен в виде изделий, патентов, программ и т. д. Считают, что ученые, чьи прикладные разработки не покупают, должны пересмотреть свои подходы и сделать продукцию конкурентоспособной. К представителям фундаментальной науки подобных требований никогда не выдвигают.
Прикладные исследования - научные исследования , направленные на практическое решение технических и социальных проблем.
Наука - это сфера человеческой деятельности, функцией которой является выработка и теоретическая систематизация объективных знаний о действительности. Непосредственные цели науки - описание, объяснение и предсказание процессов и явлений действительности, составляющих предмет её изучения на основе открываемых ею законов , то есть в широком смысле - теоретическое отражение действительности.
По своей направленности, по отношению к практике отдельные науки принято подразделять на фундаментальные науки (fundamental science ) и прикладные науки (applied science ). Задачей фундаментальных наук является познание законов, управляющих поведением и взаимодействием базисных структур природы, общества и мышления. Эти законы и структуры изучаются в «чистом виде», как таковые, безотносительно к их возможному использованию. Непосредственная цель прикладных наук - применение фундаментальных наук для решения не только познавательных, но и социально-практических проблем .
Деление исследований на фундаментальные и прикладные достаточно условно, так как отдельные результаты фундаментальных исследований могут иметь непосредственную практическую ценность, а в результате прикладных исследований могут быть получены научные открытия .
Энциклопедичный YouTube
1 / 2
✪ Объект и предмет в социологическом исследовании - Виктор Вахштайн
✪ Выжить в кризис. Фурсов А.И. (22.12.2018)
Субтитры
Научное обеспечение хозяйственной деятельности
Научные исследования становятся обязательным процессом принятия управленческого решения. Объём и сложность такой работы определяются конкретной проблемой, но она всегда имеет когнитивную структуру, а результат основывается на применении научных методов .
Ещё более сложным оказывается вопрос объективного описания второй составляющей проблемы - желательной ситуации и, соответственно, следующих из неё определений цели и гипотезы исследований. Все это зависит от объективности описания существующей ситуации и лица, принимающего решение выявить цели систем, в которые входит исследуемый объект. Здесь методические ошибки могут привести к тому, что попытка решения одной проблемы приведет к появлению новых. Многие новые проблемы - уплотнение почвы тяжёлой техникой, инерционность управленческого аппарата, вследствие увеличения численности сотрудников и связей, утилизация стоков животноводческих комплексов и др. - возникали в результате деятельности человека, направленной на решение других проблем.
Анализ первого этапа научной постановки управленческого решения показывает, что если в естественных и технических науках основным источником субъективных искажений и, соответственно, снижения эффективности этого этапа является полнота описания реального факта, достигаемая в основном только за счёт используемых приборов, то в случае исследования производственных проблем добавляются вопросы адекватного восприятия объекта учеными или/и менеджерами, зависящие от применяемой ими методологии. На первом этапе исследования проблем высока вероятность формулировки ложных проблем - «проблемоидов» и псевдозадач, решение которых не будет представлять какой-либо практической ценности, а внедрение может привести к нежелательным последствиям. В этом случае эффективность управленческого решения будет нулевой или даже отрицательной.
Второй этап исследования производственной проблемы - разработка математической модели.
Объективность при этом должна обеспечиваться использованием научных принципов оценки ситуаций, а также методов и моделей принятия решений. Моделирование, особенно с использованием компьютеров, является основным теоретическим инструментом системных исследований прикладной ориентации в управлении сложными системами. Содержательная часть процесса моделирования (выбор показателей, факторов, зависимостей) включается в экономическую теорию, а техническая (под которой в 9 случаях из 10 понимается построение тех или иных статистических моделей) - в эконометрику . Таким образом, экономико-математическое моделирование оказывается, с одной стороны, разорванным, с другой - усечённым. И вопросы взаимосвязи всех этапов моделирования, корректности интерпретации результатов моделирования и, следовательно, ценности рекомендаций на основе моделей оказываются как бы висящими в воздухе.
Однозначность математического языка является одновременно и «плюсом», и «минусом». Достоинство в том, что она не допускает ошибок, но это же свойство ограничивает возможность достаточно полного описания объекта. С повышением информации в модели эвристическая функция моделирования растет не прямо пропорционально количеству учтенной информации, а по экстремальному закону, то есть эффективность моделирования растет лишь до определённого предела, после которого она падает. Иными словами, использование математики гарантирует точность, но не правильность получаемого решения. В исследованиях физических объектов, информационная сложность которых вследствие определяющих их причинно-следственных связей относительно невысока, уровень потерь и искажения информации будут значительно ниже, чем при исследовании социально-экономических объектов. Ограниченность математического языка лежит в основе теории о неполноте формальных систем К. Гёделя и принципа внешнего дополнения Ст. Бира (Beer Stafford ). Её уровень, естественно, во многом носит исторический, а не абсолютный характер. По мере развития математики возможности её будут расти. Однако в настоящее время многие российские и зарубежные математики, философы, экономисты, представители других научных направлений отмечают ограниченные возможности адекватного математического описания социально-экономических явлений.
Практически неограниченный диапазон применения математических методов создаёт впечатление их «всеядности», универсальности. И основным подтверждением этого чаще всего выступает взаимная аргументация этих двух характеристик, а не эффективность использования результатов моделирования на практике. Немаловажное влияние на это оказывает и то, что при описании методологических особенностей математических методов и моделей многие свойства, которыми они должны обладать, чтобы обеспечить адекватное решение, выдаются и, соответственно воспринимаются как свойства, имманентные описанным методам и моделям. Как любое специальное средство, конкретный метод накладывает свои ограничения на обрабатываемую информацию: выделяет одни аспекты, устраняет и искривляет другие, тем самым приводит к искажению описываемой с его помощью реальной ситуации в целом. Авторы ряда работ, количество которых не идет ни в какие сравнения с объёмом публикаций по разработкам теорий и методов математического моделирования, приводят различные аргументы, подтверждающие принципиальную ограниченность их использования для описания реальных процессов, происходящих в общественном производстве. В узких рамках методологии, разработанной оптимизационным подходом, невозможно совместить поиск наилучшего решения (или оптимального управления) с признанием принципиальной ограниченности отражения реальной моделью. Любая, даже самая тонкая и изощренная постановка, где указанное противоречие будет как бы разрешаться, на деле приводит к ещё более серьёзным и очевидным новым противоречиям. На это ещё «накладываются» ошибки разделения и объединения систем и подсистем при использовании методов программирования . Применение предметных концепций при выборе математического метода и модели в решении конкретной задачи приводит к тому, что, допустим, в технических науках с помощью одних и тех же формул проводится обоснование мощности осветительных устройств для квартиры и железнодорожной станции. Так же и формализация задачи оптимизации деятельности предприятия, а то и целой отрасли отличается от задачи об оптимальном раскрое заготовки в основном только количеством переменных и уравнений. Однако в этом случае следствием такого «раскроя» будет «механический» разрыв огромного количества связей, сложность и неопределённость которых ещё не всегда доступны достаточно точному описанию языком современной математики. Некорректность традиционного подхода к обоснованию структуры модели исследуемой ситуации можно показать, сравнивая задачи обоснования состава кормов и поголовья животных в хозяйстве. Если следовать традиционной методике, их можно отнести к одному классу и решать одним и тем же методом. В то же время если результат первой оказывает существенное влияние только на себестоимость продукции, то второй требует учёта социальных интересов, вопросов, связанных с охраной окружающей среды и т. д. Таким образом, во втором случае необходимо использовать метод, обладающий большим разнообразием возможностей описания, чем для первой, иначе нельзя будет построить адекватную математическую модель и получить управленческое решение, имеющее практическую ценность.
Задача, решение которой в конечном итоге обеспечивают методы оптимизации , будь то математическое программирование или регрессионный анализ , сводится к поиску, хотя и не тривиального (вследствие многообразия возможных вариантов), но в то же время и не принципиально нового результата, так как поиск происходит в диапазоне, границы которого определяются знаниями об исследуемом процессе. В случае постановки инженерных, оперативных или тактических задач для технических или простых социально-экономических объектов, позволяющих исследователю или менеджеру дать их полное формальное описание и обосновать диапазоны реальных альтернатив, достаточность и эффективность использования оптимизационных методов не вызывает сомнения. По мере роста сложности объектов исследований при решении стратегических проблем выбора направлений совершенствования технических и социально-экономических систем оптимизационные методы могут выполнять только вспомогательные функции.
Структура того или иного «типичного» вида моделей накладывает ещё более жёсткие ограничения на возможности представления необходимого уровня разнообразия в описании исследуемого объекта. Поэтому некоторые работы по математическому моделированию и рекомендуют начинать исследование с выбора вида модели, а потом уже проводить постановку задачи исследований таким образом, чтобы её легче было «вписать» в выбранную модель. Такой подход облегчает построение модели и эффективен, если целью исследований является именно построение математической модели, а не получение решения проблемы. Последующие аналогичные по своей природе искажения и потери информации вызываются ограничениями алгоритмов и программных языков, возможностями ЭВМ.
Структурно-функциональный анализ свидетельствует о том, что хотя все процедуры, связанные с построением математической модели и получением итоговых данных на ЭВМ, логически обоснованы, они не содержат никаких методологических свойств, гарантирующих адекватность этого результата и соответствующего управленческого решения реальной проблеме. Формирование критериев эффективности (оптимизации) при этом может проводиться независимо от объективных законов общественного развития, а основным критерием разработки математической модели становятся условия скорейшего построения алгоритма на основе применения «типового» алгоритма. Менеджер/исследователь может «подгонять» реальную проблему под структуру освоенного им математического метода или программного обеспечения ПЭВМ. Ориентация на обязательное построение математической модели в рамках одного метода приводит к исключению из исследования проблемы факторов, не поддающихся количественной оценке. Описание причинно-следственных связей, приводит к необоснованному применению принципов аддитивности . Результат при этом будет оптимальным только для того весьма упрощенного и искажённого образа реального объекта, который представляет собой математическая модель после нескольких «трансформаций», проведённых с помощью средств, уровень разнообразия и точность которых ещё значительно отстает от сложности социально-экономических проблем.
На третьем этапе исследования проблем после обоснования вида и структуры адекватность и, соответственно, эффективность управленческого решения, полученного с помощью математической модели, связаны с качеством исходной информации, на основании которой вычисляются, например, элементы матрицы условий задачи математического программирования или коэффициентов уравнения регрессии. Характер искажений здесь во многом зависит от метода моделирования. Для линейного программирования ошибки данного этапа уже мало связаны с исследуемым объектом и в основном возникают из-за невнимательности разработчика: неправильно взяты производительность или нормы расхода материала и т. д. Такого рода ошибки обычно обнаруживаются в работе с моделью и легко исправляются. Более сложная ситуация складывается при использовании регрессионного анализа, одинаково широко распространённого в естественных, технических и общественных науках.
Отличие этого метода по сравнению, допустим, с линейным программированием в том, что формирование коэффициентов регрессии определяется исходными данными, являющимися результатами процессов, происходящих в исследуемом объекте, рассматриваемом как «чёрный ящик», в котором механизм превращения «вход» в «выход» часто неизвестен. С увеличением количества исходной информации уровень её разнообразия приближается к тому, который имманентен реальному объекту. Таким образом можно повышать адекватность регрессионной модели, что нельзя достичь в линейном программировании. Это достоинство регрессионного анализа достаточно эффективно может быть использовано в естественных науках вследствие сравнительно малого количества факторов и возможности управления последними. В исследованиях социально-экономических явлений эффективность использования регрессионных моделей снижается, так как резко возрастает количество факторов, многие из которых неизвестны и/или неуправляемы. Все это требует не ограничиваться отдельной выборкой, а стремиться использовать данные в объёме, приближающемся к генеральной совокупности. В отличие от большинства процессов, изучаемых естественными и техническими науками, сложность тиражирования которых во многом определяется только затратами на эксперимент, проверить регрессионную модель социально-экономического объекта достаточно сложно вследствие уникальности протекающих в нём процессов, имеющих историческую природу.
В этой связи основным источником исходной информации в исследованиях социально-экономических объектов является наблюдение, «пассивный» эксперимент , исключающий повторность опытов и, соответственно, проверку адекватности регрессионной модели по статистическим критериям. Поэтому основные показатели адекватности, используемые при регрессионном анализе социально-экономических объектов, - коэффициент множественной корреляции и ошибка аппроксимации. Однако высокое значение первого и низкое второго показателя не позволяет однозначно судить о качестве регрессионной модели. Объясняется это тем, что с увеличением числа членов полинома модели, а внешне это число ограничивается только числом опытов (наблюдений), вследствие количественного роста её разнообразия, точность аппроксимации исходных данных уравнением регрессии растёт.
В. Леонтьев (Leotief Wassily ), комментируя низкую результативность использования статистических методов в экономике, объясняет это тем, «что для изучения сложных количественных взаимосвязей, присущих современной экономике, косвенный, даже методологически уточнённый, статистический анализ не подходит» . Фактором, также относящимся к интерпретации результатов и снижающим эффективность применения математических методов и соответственно управленческих решений, является и излишняя идеализация полученных таким образом количественных результатов. Точные вычисления не означают правильного решения, которое определяется исходными данными и методологией их обработки. Управляющие, которым предлагают решать задачи линейного программирования, должны знать о том, что наличие даже малейшего нелинейного элемента в задаче может поставить под сомнение и даже сделать опасным её решение методом линейного программирования. К сожалению, в большинство вводных курсов, знакомящих управляющих высшего уровня с основами технических наук и экономико-математическими методами, ничего не говорится о том, как эти науки соотносятся с практическими проблемами. Это объясняется тем, что преподаватель свято верит в универсальную применимость своей методики и плохо представляет границы её применения.
Таким образом, на всех трёх рассмотренных этапах «трансформации» производственной проблемы в математическую модель отсутствуют достаточно строгие, научно обоснованные критерии оценки качества, соответствия идеальных моделей реальному объекту. В то же время традиционная ориентация направлена только на преодоление вычислительных трудностей и большой размерности моделей и не учитывает ограничения математического аппарата.
Моделирование является наиболее практичной стороной прикладных исследований, однако этот прагматизм должен быть основан на гносеологическом и онтологическом подходе в методологии процедурных знаний при решении проблем индивидуального производства. Вместе с тем, применение моделей при принятии управленческих решений должно учитывать их конгруэнтность и, соответственно, адекватность их решений реальным процессам. Эти условия определяются природой описываемых моделями процессов. В экономической науке большинство дескриптивных моделей типа «цена-спрос» описывают институциональные процессы, связанные с поведением человека, и эти модели носят исключительно концептуальный характер и не могут служить для получения количественных прогнозных оценок. Уровень возможностей статистических моделей для интерполяционных оценок внутри описываемого диапазона определяется статистическими показателями надёжности , но для прогнозных оценок уровень экстраполяции при этом не должен превышать 20-30 % от первоначального диапазона данных. Надёжность регрессионных моделей, полученных по управляемым экспериментам с несколькими повторностями [неизвестный термин ] , значительно возрастает. Нормативные модели, связанные с оптимизацией расхода ресурсов, условиями безубыточности, законом убывающей доходности (Law of Diminishing Returns) можно считать абсолютными, и надёжность полученных по ним оценок зависит только от ошибок в исходных данных.
Традиционно выделяют три основных направления научных исследований: фундаментальные научные исследования, прикладные научные исследования, а также научно-исследовательские и опытно-конструкторские разработки (НИОКР).
Как уже говорилось, фундаментальными считаются науки, познающие мир безотносительно к возможности практического использования получаемых знаний. Термин фундаментальность (от лат. fundamentum - основа, опора) означает направленность этих наук на исследование основополагающих, основных законов природы. Результатом функционирования фундаментальной науки является открытие.
Прикладные научные исследования - это такие исследования, которые используют знания и закономерности, сформулированные фундаментальными науками, для решения практических задач. Результатом прикладных исследований являются изобретения (разработка, внедрение и использование) новой техники и технологий. Отметим, что деление научных исследований на фундаментальные и прикладные является относительным, поскольку жесткой границы между ними нет. Например, ведущие промышленные компании мира в сфере высоких технологий имеют научно-исследовательские лаборатории для изучения фундаментальных проблем с финансированием в несколько миллионов долларов, а университетская наука прикладные разработки передает непосредственно в бизнес, для практического использования.
История развития науки и техники показывает, что прикладные научные исследования развиваются в силу необходимости разрешать производственные и технические проблемы. Так, совершенствование паровой машины привело к исследованиям в области термодинамики, кинетической теории газов, теории горения и др. С появлением электродвигателей и генераторов электрического тока стала развиваться теория электротехники. Затем возникли совершенно новые науки - электродинамика и теория колебаний и волн, без которых были бы невозможны радиосвязь и телевидение. При этом следует подчеркнуть, что все эти прикладные исследования основываются на фундаментальных разделах физики, которые исследовались в рамках чистой науки, т.е. не имеющей практической пользы.
В наш прагматичный век, когда все думают о практической пользе, выгоде, возникает вопрос о бесполезности финансовых затрат на фундаментальную науку. Ее называют «наука для науки» и задумываются над тем, зачем тратить деньги на ближний и дальний космос, исследование планет, строить большой адронный коллайдер стоимостью десятки миллиардов долларов для исследования тайн возникновения Вселенной. Более рационально было бы пустить эти финансовые ресурсы на борьбу с бедностью, голодом, отсутствием медицинской помощи и другими гуманитарными проблемами. Действительно гуманитарные проблемы в настоящее время являются приоритетами на транснациональном уровне. Тем не менее, проведение фундаментальных исследований является нс только условием успешности прикладной науки, но и главным фактором выживания человечества в условиях глобального кризиса. Переход на принципиально новые виды энергии (в духе глобальных, паранормальных, инженерно-технологических решений славянского гения Николы Тесла), поиск внеземных цивилизаций, а также решение «земных» проблем, связанных с тайной возникновения жизни и человека на Земле, возможны лишь на базе фундаментальных научных исследований.
Болес того, прикладные научные исследования, применяющие фундаментальные знания о природе для решения технических задач, не могут успешно развиваться в отрыве от фундаментальных наук. Так, в начале XX в. были сформулированы основные принципы квантовой механики и теории относительности. В то время эти теории казались абсолютно умозрительными и совершенно бесполезными. В рамках коммунистической идеологии эти науки наряду с генетикой и кибернетикой, которые возникли на полвска позже, подвергались остракизму и гонениям. Ученые, проводившие фундаментальные исследования в этих сферах, не только упрекались в схоластике, идеализме, но и физически уничтожались (Н.И. Вавилов). Однако через короткий исторический период были изобретены ускорители элементарных частиц, для строительства которых использовались принципы теории относительности, затем появились лазеры, работающие на принципах квантовой механики. Разработка генома человека основывалась на фундаментальных принципах генетической теории. И таких примеров - сотни.