МЕТОД МОДЕЛИРОВАНИЯ КАК ОДИН ИЗ НАИБОЛЕЕ АДЕКВАТНЫХ, ОБЪЕКТИВНЫХ И НАДЕЖНЫХ ФУНДАМЕНТОВ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ

И. Мампе

Аннотация. Метод моделирования является одним из наиболее приемлемых, адекватных, объективных и надежных методов научных исследований, позволяющих максимально объективно и всесторонне анализировать многие явления. Автор обращается к истории появления и функционирования метода моделирования в науке, указывает на способы его функционирования в разных научных дисциплинах.

Ключевые слова: математическая модель, моделирование, междисциплинарный подход.

Сегодня, когда постмодернистские тенденции все глубже проникают в нормативные основы жизни (общественной, культурной, технической), у исследователя возникает ничем не ограниченная возможность выбора средств и методов собственной научной работы. А достижения науки и техники открывают поистине необозримые просторы для воплощения в жизнь любых, даже самых смелых проектов.

Учитывая тот факт, что характерной особенностью науки XX-XXI вв. стало активное использование метода моделирования, представляется целесообразным рассмотреть проблему взаимоотношения указанного метода и различных наук с целью поиска наиболее адекватного, объективного и надежного фундамента научных исследований. Для этого, на наш взгляд, необходимо обратиться к истории появления и функционирования метода моделирования в науке.

Появившись в VI в. до н. э., математические модели сначала были единичными культурными образцами, затем имели частичное распространение, сегодня их по праву можно назвать повсеместными. «Процесс увеличения доли математических моделей во многих науках можно отождествить с математизацией - проникновением математики в иную область знаний, использования там ее средств, методов и языка для решения определенных задач» [1. С. 72]. Данный процесс, по мнению исследователей, «можно рассматривать как проходящий на двух уровнях: 1) математизация «“в малом” - проникновение в области различных наук вспомогательных математических процедур (например, мат. статистическая обработка), основные модели, применяемые в этих науках остаются при этом нематематическими; 2) математизация “в большом” - переход к математическим моделям и моделированию в науках, которые раньше применяли другие способы моделирования» [2. С. 191]. Следствиями математизации на втором уровне в условиях компьютерного «бума» стало появление так назы-

ваемых вычислительных наук: вычислительной физики, вычислительной биологии, химии, квантитативной социологии и др. Современную науку действительно отличает повышенный интерес к процессуальности в разных аспектах: прогноз, закономерности эволюции, быстропротекающие процессы, сложные динамики и др. Кроме того, мы совершенно согласны со знаменитой фразой Леонардо да Винчи: «Никакой достоверности нет в науках там, где нельзя применять ни одной из математических наук, и в том, что не имеет связи с математикой» (там же), которая до сих пор преимущественно определяет критерии научности. Многие исследователи также полагают, что «математизация (является) упрощенным выражением (компактной кодификацией) эмпирических данных» [1. С. 73].

Изменение взглядов на математику как на сугубо обособленную науку - «математику для математики» - происходило с идеей поиска нового метода для научных исследований - тех «достоверных и легких правил, строго соблюдая которые человек никогда не примет ничего ложного за истинное и, не затрачивая напрасно никакого усилия ума, но постоянно шаг за шагом приумножая знания, придет к истинному познанию всего того, что он будет способен познать» [3. С. 49]. Именно тогда была реализована программа «введения арифметических (фактически алгебраических) терминов в геометрию» и «выражения» геометрических фигур алгебраически, преодолевая тем самым запрет на то, что ... не может быть ни количественного выражения качества, ни математической физики, ни математического описания процессов изменения» [3. С. 108]. Дело в том, что до этого времени математика имела гораздо меньший «вес» в науке и сферы ее применения виделись и декларировались как строго определённые и ограниченные. Основания и формулы для ограничений находились в системе методологических принципов Античности (нередко имеющих вид запретов), например среди идеалов объяснения и доказательства. Так, согласно указанному положению, «арифметические и геометрические законы описывали явления в чистом виде, т.е. устанавливали формальную причину, ничего, однако, не говоря о причине действующей, т.е. о том, почему данное явление происходит так, а не иначе. Поэтому математическое описание (или предписание) должно было дополняться нематематическими, т.е. физическими и метафизическими, объяснениями» [3. С. 105].

Таким образом, длительное время математика использовалась в очень немногих областях: в астрономии, оптике, музыке, в некоторых разделах механики, а также в практических задачах - в торговле, строительстве и даже в теологии.

Только к концу XVII в. с математики снимают наложенные на нее в Античности табу и придают ей статус универсальной науки, решая исследовать различные встречающиеся в отдельных математических науках отношения и пропорции, чтобы «иметь возможность применять их (отношения) потом ко всем другим подходящим к ним предметам» [3. С. 108]. Математическое описание начинает охватывать сущности, ра-

нее представлявшиеся нематематическими по своей природе: движение, изменение, интенсивность. А язык математики в целом и математические модели в частности становятся «репликатором, т.е. агентом, или инициатором самоорганизации в среде научного сообщества» [2. С. 192].

На наш взгляд, именно в этом прогрессирующем поступательном движении в развитии многих наук, в частности математики, заложено изначальное звено междисциплинарного подхода, позволяющего рассматривать изучаемые объекты и процессы под многогранными углами смежных дисциплин. И поскольку о беспрецедентных по своей масштабности позитивных сторонах междисциплинарного подхода уже сказано достаточно, мы, тем не менее, можем отметить еще и тот факт, что интеграция традиционных и математических методов в одной науке подает пример подобной деятельности другой. Так, в частности, «обретение (благодаря математизации) естествознанием статуса науки в подлинном смысле этого слова» исследователи связывают со временем деятельности И. Канта [2. С. 193]. Общие принципы моделирования и его роль в естественных науках изучены достаточно хорошо, причем многие исследователи подчеркивали модельный характер наших научных представлений о мире природы и общества, знаний о мышлении и его закономерностях. Так, в знаменитой статье «Роль моделей в науке», опубликованной пятьдесят лет назад, А. Розенблют и Н. Винер писали: «Цель и результат научного исследования - добиться понимания и контроля над некоторой частью Вселенной... Ни одна из частей Вселенной не является настолько простой, чтобы ее можно было понять и управлять ею без абстракции. Абстракция - это замена рассматриваемой части Вселенной некоторой ее моделью, моделью схожей, но более простой структуры. Таким образом, построение моделей формальных, или идеальных («мысленных»), с одной стороны, и моделей материальных - с другой, по необходимости занимает центральное место в процедуре любого научного исследования» (цит. по: [4. С. 24]). Такая оценка роли моделей тесно связана с природой человеческой деятельности, направленной на освоение окружающего мира путем его преобразования согласно потребностям и интересам людей. Это становление метода моделирования предполагается как развитие субъектно-объектных отношений, исходной формой которых является предметно-орудийная деятельность человека. Подобно тому, как в процессе трудовой деятельности между человеком и природой стоит орудие труда, так и при моделировании между познающим субъектом и исследуемым объектом находится модель. Эта точка зрения представляется нам заслуживающей внимания, поскольку в ней указывается генетическая связь между практической и теоретической деятельностью людей. Однако после возникновения (в середине двадцатого века) и развития кибернетики, в которой построение моделей различных самоорганизующихся систем является одним из основных принципов исследования, усилился интерес к понятию модели как специфическому средству познания и благодаря

применению компьютеров перед исследователями, анализирующими познавательные возможности моделирования, открылись новые горизонты. Приблизительно в это же время моделирование осмысляется как общенаучный метод и начинается разработка проблем его применения в социально-гуманитарном, в частности историческом, познании. «Сегодня все чаще для реконструкции и объяснения исторических фактов прибегают к историческим моделям, в том числе альтернативным» [5. С. 27].

Не менее значительно использование метода моделирования и в социологии. Так, исследователи отмечают, что «к использованию моделей в социологии прибегают в тех случаях, когда приступить к непосредственному изучению интересующего объекта (по каким-то причинам) невозможно или когда это нецелесообразно (например, если связано со значительными трудностями)» [6. С. 39]. И хотя «многофакторность социальных явлений и процессов, историчность, сильное взаимодействие между элементами социальной системы и сложный характер связей, наличие субъективного фактора и целенаправленность социальных систем обусловливают существенное отличие социальных моделей как инструмента познания от моделей, использующихся в естественных и технических науках» [7. С. 167], метод моделирования остается одним из немногих специфических методов, позволяющих на моделях, а не в реальной жизни «проигрывать» всевозможные, в том числе и заканчивающиеся фиаско, социальные сценарии. И представить невозможно, чем бы заканчивались подобные эксперименты «вживую», не будь у социологов метода моделирования.

Моделированию проблемных ситуаций посвящено целое направление и в такой науке, как психология. Создание «позитивных условий для изменения личностных качеств человека, профилактика прецедентов у людей с неустойчивой системой психики, поиск оптимальных условий реабилитации людей, подвергшихся насилию» [8. С. 14] - вот неполный перечень проблем, в решении которых исследователи обращаются в первую очередь к методу моделирования - во избежание сбоев, негативных отклонений и непредсказуемых последствий. Так, разрабатываемые в этой области модели позволяют строить, например, содержательные модели процессов целеобразования. «В рамках данного направления сущность процесса целеобразования определяется как формирование образа будущего результата действий (в процессе общения или самостоятельно) и принятие этого образа в качестве основы для практических или умственных действий» [9. С. 218].

В связи с вышесказанным представляется целесообразным сделать вывод о том, что метод моделирования является одним из наиболее приемлемых адекватных, объективных и надежных методов научных исследований, позволяющих максимально объективно и всесторонне анализировать многие явления или процессы в большинстве наук при минимальных потерях и риске.

Литература

1. Ратников В.С. Физико-теоретическое моделирование: основания, развитие, рациональность. К.: Наукова думка, 1995. 290 с

2. Ситникова Д.Л. Самоорганизация и власть идеи // Самоорганизация и организация власти: Материалы IV науч. семинара «Самоорганизация устойчивых целостностей в природе и обществе», 2000 г. Томск: Спектр, 2000.

3. Дмитриев И.С. Неизвестный Ньютон. Силуэт на фоне эпохи. СПб.: Алетейя, 1999. 784 с.

4. Гусинский Э.Н., Турчанинова Ю.И. Введение в философию образования. М.: Издательская корпорация «Логос», 2000. 224 с.

5. Алексеев В.П. Историческое моделирование и исторический эксперимент // Исторический эксперимент. Теория методология, практика. М., 1990.

6. БартоломьюД.Дж. Стохастические модели социальных процессов. М., 1985.

7. Федосеев В.В. Математическое моделирование в экономике и социологии труда. Методы, модели, задачи. М.: Юнити, 2007.

8. Абрамзон М.И. Моделирование динамики этических систем // Психологический журнал. 1996. Т. 17, № 2.

9. Коган А.Ф. Психологическое моделирование целеполагания и принцип псевдосвободы выбора цели в учебной деятельности // Психология: Сб. науч. тр. Киев, 1999. Вып. 3(6). С. 212-222.

THE MODELLING METOD AS ONE OF THE MOST RELEVANT, OBJECTIVE AND RELIABLE METHODS FOR SCIENTIFIC RESEARCH Mampe J.

Summary. The article shows that the language modelling method is one of the most objective and reliable scientific research methods. It allows analyzing different language phenomena objectively and extensively. Consequently, the author turns to the history of the language modelling method and indicates its functioning in different scientific disciplines.

Key words: mathematical model, modeling, inter-disciplinary approach.