2.4. Системно-когнитивный анализ модели

2.4.1. Кластерно-конструктивный анализ классов и факторов и семантические сети классов и факторов

Кластерно-конструктивный анализ проводится в 5-й подсистеме системы "Эйдос" (рисунок 48) и позволяет:

– выявить классы, наиболее сходные по системе их детерминации и объединить их в кластеры;

– выявить кластеры классов, наиболее сильно отличающиеся по системе их детерминации и построить из них полюса конструктов классов;

– выявить факторы, наиболее сходные по детерминируемым ими классам и объединить их в кластеры;

– выявить кластеры факторов, наиболее сильно отличающиеся по детерминируемым ими классам и построить из них полюса конструктов факторов.

Рисунок 48. Экранная форма управления 5-й подсистемой системы "Эйдос" (режим кластерно-конструктивного анализа классов)

Состояния объекта управления, соответствующие классам, включенные в один кластер, могут быть достигнуты одновременно, т.е. являются совместимыми по детерминирующим их факторам.

Состояния объекта управления, соответствующие классам, образующим полюса конструкта, не могут быть достигнуты одновременно, т.е. являются противоположными по детерминирующим их факторам.

Факторы, включенные в один кластер, оказывают сходное влияние на поведение объекта управления и могут, при необходимости, быть использованы для замены друг друга.

Факторы, образующие полюса конструкта, оказывают противоположное влияние на поведение объекта управления.

Результаты кластерно-конструктивного анализа классов и факторов выводятся в системе "Эйдос" в форме текстовых форм и в графической форме семантических сетей. Рассмотрим некоторые примеры таких форм (рисунки 49 – 52).

Рисунок 49. Графическое отображение результатов кластерно-конструктивного анализа классов в форме семантической сети (показаны отношения сходства с силой связи >= 15)

Рисунок 50. Графическое отображение результатов кластерно-конструктивного анализа классов в форме семантической сети (показаны отношения сходства и различия с силой связи >= 15)

Какие же выводы можно сделать, анализируя семантическую сеть классов, представленную на рисунке 49?

Прежде всего, в ней содержится информация о сходстве обобщенных образов различных лет с обобщенными образами градаций интегрального критерия уровня качества жизни. Если быть конкретнее, то видно, что низким качеством жизни (по использованным критериям) характеризуются прежде всего 1993 и 1994 годы, средним – 1995 год, а очень высоким – 1999 и 2000 годы. Обращает на себя внимание то обстоятельство, что годы с 2001 по 2003 вообще не оказались имеющими сходства ни с одной из градаций интегрального критерия качества жизни. Это можно интерпретировать таким образом, что данный критерий неприменим для оценки уровня качества жизни в эти годы и требует совершенствования, может быть путем введения дополнительных градаций и самого увеличения диапазона шкалы интегрального критерия.

Кроме того, в семантической сети содержится информация о сходстве самих обобщенных образов лет друг с другом.

Видно, что смежные годы похожи друг на друга, особенно похожи 1993 и 1994, несколько в меньшей степени – 1991 и 1992, 1995 и 1996. И обращает на себя внимание, что 1999 год имеет самый низкий уровень сходства между смежными годами с 1998, что можно предположительно объяснить действием дефолта, очень низкий уровень сходства также между 2000 и 2001 годами, что, по-видимому, говорит о возникновении определенной необратимости в реальных преобразованиях экономики после дефолта. Годы 1999 и 2000 можно считать годами, в которые непосредственно действовали последствия дефолта, а годы с 2001 по 2003 – годы ускоренного развития экономики на основе новых принципов и условий, сформировавшихся в результате процессов, наиболее ярким внешним проявлением которых стал дефолт.

В более обобщенном плане видно, что весь период с 1991 по 2003 годы можно с высокой степенью обоснованности разделить на два периода: до 1998 года, включая и его, и после 1998 года.

1-й период (1991-1998 г.г.) характеризуется высоким сходством не только смежных лет, но и годов, отстоящих друг от друга на 2 и даже 3 года. Например, 1991 год имеет сходство с 1992, 1993, 1994 и даже с 1995 годом. 1997 год сходен не только с 1996, но и с 1995, 1994 и даже с 1993 годом. Это означает, что 1-й период характеризуется очень медленным изменением социально-экономической ситуации.

2-й период (1999-2003 г.г.) характеризуется более радикальным характером преобразований и значительно более высокой динамичностью. Во 2-м периоде, можно обоснованно выделить два подпериода: 1999-2000 годы – это годы непосредственного воздействия последствий дефолта, и 2001-2003 годы – годы качественных преобразований, пока не поддающиеся положительной классификации с использованием шкалы интегрального критерия уровня качества жизни. Что же можно сказать об этих годах? Во-первых, то, что 2001 не характеризуется очень низким уровнем жизни, а поскольку 2001, 2002 и 2003 годы похожи, то тоже самое можно сказать и о них. Во-вторых, 2001 год не похож на 1994 и 1995, а 2002 – на 1994, 1996 и 1997.

Неприменимость данного интегрального критерия к этим годам можно предположительно объяснить тем, что он сформирован на основе информации за весь период с 1991 по 2003 годы, но информация за 2003 год по ряду показателей на момент проведения исследования (май-июнь 2003 года) еще отсутствовала. Поэтому относительный вес информации за 2000-2003 годы в общем объеме всей использованной при формировании критерия информации относительно невелик, а информация до 1999 года по сути дела играет роль дезинформации при исследовании периода с 2000 по 2003 годы. Есть два варианта выхода из этой ситуации: 1) пересинтез модели с исключением из нее информации до 1999 года; 2) пересинтез модели с добавлением в нее полной информации за 2003 и последующие годы. Но эти работы не входят в задачи данной работы.

Возможно, эта ситуация каким-то образом связана с тем, что (как это известно из социологических исследований) период с 2001 по 2003 годы отличается от других периодов тем, что количество людей, положительно оценивающих ход и результаты экономических реформ превышало количество оценивающих их нейтрально или отрицательно.

Кроме того, в семантической сети содержится информация о сходстве обобщенных образов градаций интегрального критерия качества жизни друг с другом. Видно, что градации уровня качества жизни "Очень низкий" и "Низкий" имеют сходство на уровне 27, а "Очень низкий", и "Средний" – менее 10, что, в общем, вполне логично. В тоже время "Очень высокий" уровень качества жизни не сходен с "Очень низким", "Низким" и "Средним", как и должно быть.

Все это в совокупности позволяет сделать вывод о возможности применения аппарата семантических сетей классов для применения интегрального критерия уровня качества жизни к годам, что позволяет анализировать динамику и осуществлять периодизацию социально-экономического развития региона по этому показателю.

Рисунок 51. Графическое отображение результатов кластерно-конструктивного анализа классов в форме семантической сети (показаны отношения сходства и различия с силой связи >= 39%)

На рисунках 52 и 53 приведены примеры семантических сетей классов и факторов, из которых видно, какие состояния объекта управления детерминируются сходными системами факторов и достижимы одновременно, и какие факторы оказывают на объект управления сходное, а какие – противоположное воздействие.

Рисунок 52. Графическое отображение результатов кластерно-конструктивного анализа факторов в форме семантической сети (показаны все отношения сходства и различия)

2.4.2. Когнитивные диаграммы классов и факторов

Детально увидеть структуру каждой линии связи в семантической сети классов позволяют когнитивные диаграммы классов (рисунок 53).

Слева и справа на когнитивной диаграмме классов расположены информационные портреты классов. На каждом портрете факторы ранжированы сверху вниз в порядке убывания силы влияния на переход объекта управления в состояние, соответствующее данному классу. Красным цветом обозначены факторы, оказывающие положительное влияние на этот переход, а синим – отрицательное. Факторы правого и левого портретов соединены линиями красного цвета, если эти факторы вносят вклад в сходство двух классов, и синими – если в различие. Толщина этих линий соответствует величине вклада.

Рисунок 53. Примеры когнитивных диаграмм классов

В принципе, эта диаграмма представляет собой просто графическое изображение коэффициента корреляции, при этом каждая линия, вносящая вклад в сходство или различие соответствует одному слагаемому, ее цвет – знаку, а толщина – модулю этого слагаемого. Но в когнитивных диаграммах учтены также корреляции между факторами, поэтому слагаемых больше, чем в классическом коэффициенте корреляции.

Аналогично, детально изучить структуру каждой линии связи семантической сети факторов позволяют инвертированные когнитивные диаграммы, примеры которых приведены на рисунке 54.

Рисунок 54. Примеры когнитивных диаграмм факторов

В когнитивной диаграмме факторов справа и слева расположены информационные (семантические) портреты факторов, в которых классы распознавания, соответствующие будущим состояниям объекта управления, ранжированы в порядке убывания силе влияния на переход в них объекта управления под действием данного фактора. Если фактор способствует переходу объекта управления в некоторое состояние, то оно будет отображено красным цветом, если препятствует – то синим. Факторы сходны, если вызывают переход объекта управления в сходные состояния и различны в противном случае. Соответствующие линии связи, вносящие в клад в сходство, отображаются красным цветом, а в различие – синим. Толщина линий связи соответствует их вкладу в сходство или различие. В диаграммах учитываются сходство и различие классов.

2.4.3. Нелокальные нейроны и интерпретируемые нейронные сети. Многослойная нейросетевая модель влияния инвестиций на качество жизни

Нелокальный нейрон представляет собой будущее состояние объекта управления с изображением наиболее сильно влияющих на него факторов с указанием силы и направления (способствует-препятствует) их влияния (рисунок 55).

Нейронная сеть представляет собой просто совокупность взаимосвязанных нейронов. В классических нейронных сетях связь между нейронами осуществляется по входным и выходным сигналам, а в нелокальных нейронных сетях – на основе общего информационного поля.

В таблица 18 приводится классификация причинно-следственных связей по уровням опосредованности. Эта классификация использована для отображения параметров заданий на генерацию и соответствующих фрагментов нейронных сетей (таблица 28).

Рисунок 55. Примеры нелокальных нейронов, отражающих влияние инвестиций на уровень качества жизни в регионе (система "Эйдос")

Таблица 28 – ВИДЫ КАУЗАЛЬНЫХ СВЯЗЕЙ МЕЖДУ ОБЪЕКТАМИ РАЗЛИЧНЫХ УРОВНЕЙ ИЕРАРХИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ И СООТВЕТСТВУЮЩИЕ ФРАГМЕНТЫ НЕЙРОННОЙ СЕТИ

Факторы (наименования, коды)		Классы (наименования, коды)
		Уровень качества жизни	Годы	Частные критерии уровня качества жизни
Наименования	Коды	99-103	86-98	1-85
Годы	626-638
Частные критерии уровня качества жизни	541-625
Первичные факторы (инвестиции)	1-85

Фрагменты нейронной сети с непосредственными связями, т.е. соответствующие смежным слоям многослойной сети, показаны на голубом фоне.

В пустых клетках таблицы 28 могут быть отображены фрагменты нейронной сети, аналогичные показанным. Однако новой информации, по сравнению с уже показанными, они не содержат, т.к. практически они образуются из них путем перемены местами нейронов и рецепторов (инвертирования – отражения относительно горизонтальной оси).

В таблицах 29 и 30 сгенерированные по этим заданиям непосредственно на основе эмпирических данных и экспертных оценок фрагменты фактической нейронной сети приведены в форме, позволяющей составить из них многоуровневую семантическую информационную модель, принципиальная схема которой приведена на рисунке 24.

Таблица 29 – ФРАГМЕНТЫ МНОГОУРОВНЕВОЙ СЕМАНТИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ МОДЕЛИ
И НЕЙРОННОЙ СЕТИ С НЕПОСРЕДСТВЕННЫМИ СВЯЗЯМИ

Уровень		Нейронная сеть
№	Наимено- вание
4 3	Уровни качества Жизни (значения Интегрального критерия уровня качества жизни) Годы
3 2	Годы Вторичные факторы (частные критерии уровня качества жизни)
2 1	Вторичные факторы (частные критерии уровня качества жизни) Первичные факторы

Таблица 30 – ФРАГМЕНТЫ МНОГОУРОВНЕВОЙ СЕМАНТИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ МОДЕЛИ
И НЕЙРОННОЙ СЕТИ СО СВЯЗЯМИ РАЗЛИЧНОЙ СТЕПЕНИ ОПОСРЕДОВАННОСТИ

Уровень		Нейронная сеть
№	Наимено- вание	Слои со связями 0-го уровня опосредованности	Слои со связями 1-го уровня опосредованности	Слои со связями 1-го уровня опосредованности	Слои со связями 2-го уровня опосредованности
4 3	Уровни качества Жизни (значения Интегрального критерия уровня качества жизни) Годы
3 2	Годы Вторичные факторы (частные критерии уровня качества жизни)
2 1	Вторичные факторы (частные критерии уровня качества жизни) Первичные факторы

Система "Эйдос" обеспечивает построение любого подмножества многослойной нейронной сети с заданными или выбираемыми по заданным критериям рецепторами и нейронами, связанными друг с другом связями любого уровня опосредованности.

2.4.4. Классические когнитивные карты

Классическая когнитивная карта представляет собой нейрон, соответствующий некоторому состоянию объекта управления с рецепторами, каждый из которых соответствует фактору в определенной степени способствующему или препятствующему переходу объекта в это состояние. Рецепторы соединены связями как с нейроном, так и друг с другом. Связи рецепторов с нейроном отражают силу и направление влияния факторов, а связи рецепторов друг с другом, отображаемые в форме семантической сети факторов, – сходство и различие между рецепторами по характеру их влияния на объект управления. Таким образом, классическая когнитивная карта представляет собой нейрон с семантической сетью факторов, изображенные на одной диаграмме (рисунок 56).

Рисунок 56. Примеры классических когнитивных карт, отражающих влияние структуры инвестиций на уровень качества жизни

2.4.5. Обобщенные когнитивные карты

Если объединить несколько классических когнитивных карт на одной диаграмме и изобразить на ней также связи между нейронами в форме семантической сети классов, то получим обобщенную (интегральную) когнитивную карту. На рисунке 57 приведена обобщенная когнитивная карта, отражающая результаты идентификации лет с помощью интегрального критерия уровня качества жизни, на рисунке 58 – влияние инвестиций на уровень качества жизни.

Рисунок 57. Результаты оценки лет с 1991 по 2003
с помощью интегрального критерия уровня качества жизни

Рисунок 58. Обобщенная (интегральная) когнитивная карта,
визуализирующая связи 2-й степени опосредованности МСИМ
между структурой инвестиций по объемам и отраслям и уровнем качества жизни

Система "Эйдос" обеспечивает построение любого подмножества многоуровневой семантической информационной модели с заданными или выбираемыми по заданным критериям рецепторами и нейронами, связанными друг с другом связями любого уровня опосредованности в форме классических и обобщенных когнитивных карт. В частности, в системе полуавтоматически формируется задание на генерацию подмножеств обобщенной когнитивной карты, показанных на рисунках 59.

Рисунок 59. Примеры подмножеств интегральной когнитивной карты, отражающие влияние объемов инвестиций по конкретным отраслям на уровень качества жизни населения региона (система "Эйдос")