Ajalooliselt oli üks esimesi meetodeid, mida prognoosimisel laialdaselt kasutati, ekstrapolatsioonimeetod. Selle olemus on prognoositava protsessi dünaamiliste (statistiliste või loogiliste) indikaatorite seeria koostamine varaseimast võimalikust kuupäevast minevikus (tagasivaade) kuni prognooside esitamise kuupäevani (väljavaade). Selle lähenemisviisiga valitakse optimaalne funktsioonide tüüp (arvestades aega, tingimusi jne). Keeruliste ekstrapoleerimisvalemite kasutamine, tõenäosusteooria järeldused, mänguteooria - kogu kaasaegse matemaatika ja küberneetika arsenal, mis võimaldab täpsemalt hinnata võimalike nihkete ja ekstrapoleeritud suundumuste ulatust, annab suurepärase efekti.

Sotsiaalse prognoosimise puhul on ekstrapoleerimine aga piiratud. See on tingitud mitmest põhjusest. Mõned sotsiaalsed protsessid arenevad mööda kõveraid, mis on lähedased loogilisele funktsioonile. Kuni teatud punktini protsess aeglaselt suureneb, seejärel algab kiire arengu periood, mis lõpeb küllastusfaasiga. Pärast seda protsess stabiliseerub uuesti. Selle nõude eiramine toob kaasa tõsiseid vigu.

Üks võimalus selle meetodi usaldusväärsuse testimiseks võib olla kasvukõverate ekstrapoleerimine "absurdsuse piirini". See näitab, et praegune mehhanism võib tulevikus muutuda, selle toimimises võivad tekkida uued suundumused. Sel juhul nõuab õige lahendus integreeritud lähenemist, mis ühendab loogilise analüüsi, eksperthinnangud ja standardarvutused.

Seda ignoreerisid N. S. Hruštšov ja need jõud (sealhulgas teaduslikud), kes 50ndate NSV Liidu arengu dünaamika alusel (toimus rahvamajanduse tõus ja kiire kasv) ja juhtivad kapitalistlikud riigid. , koges mitmeid kriisinähtusi, tegi pikaajalise prognoosi, et Nõukogude Liit saavutab 80. aastate alguseks maailma kõige eesrindlikumad positsioonid, mis kuulutati kommunismiajastu alguseks.

Prognoosides kasutatakse väga laialdaselt ekspertmeetodeid, mis ulatuvad analüütilistest märkmetest ja ümarlaudadest arvamuste kokkuleppimiseks ja teadliku otsuse väljatöötamiseks kuni spetsiaalsete eksperthinnanguteni, mille eesmärk on anda prognoosiobjekti kvalitatiivsete ja kvantitatiivsete aspektide objektiivne kirjeldus, mis põhineb töötlemisel ja individuaalsete ekspertarvamuste kogumi analüüs. Eksperthinnangu kvaliteet, selle usaldusväärsus ja valiidsus sõltuvad otsustaval määral valitud metoodikast üksikute ekspertväärtuste kogumiseks ja töötlemiseks, mis hõlmab järgmisi samme: ekspertide koosseisu valimine ja nende pädevuse hindamine; küsimustike koostamine ekspertide intervjueerimiseks; ekspertarvamuste saamine; ekspertarvamuste kooskõla hindamine; tulemuste usaldusväärsuse hindamine; ekspertarvamuste töötlemise programmi koostamine.

Sellise keerulise ülesande nagu uute suundade prognoosimine, mis on vajalik väljavaadete ja suundumuste kindlaksmääramiseks, lahendamine nõuab arenenumaid teaduslikke ja organisatsioonilisi meetodeid eksperthinnangute saamiseks.

Ühte neist nimetatakse Delphi oraakli meetodiks või Delfi meetodiks. See näeb ette vastuste vastuvõtmise ja töötlemise keeruka protseduuri. Selle põhjal ennustavad teadlased teaduse, tehnoloogilise ja sotsiaalse progressi, sõjalis-poliitilisi ja mõningaid muid probleeme järgnevateks aastakümneteks. Kuivõrd on aga sellisel viisil koostatud pikaajalised (ja veelgi enam ülipikaajalised) prognoosid ja nende moodustamise meetod usaldusväärne?

Delphi meetodil saadud prognoosid põhinevad uurimistööl ja objekti objektiivsel teadmisel, võttes arvesse vastajate objektiivseid seisukohti ja arvamusi selle tuleviku kohta. Samal ajal mängib suurt rolli intuitsioon, mis võib soovitada õiget otsust, kuna see põhineb eksperdi ulatuslikul kogemusel. Sellistel juhtudel osutuvad prognoosid alati ekslikeks, mille kohta on ajalool palju näiteid. Seetõttu ei vii intuitiivne lähenemine alati soovitud tulemusteni, eriti kui lahendatakse väga keerulisi probleeme, ning sotsiaalne prognoosimine seisab üha enam silmitsi just selliste probleemidega. Intuitiivsete prognooside uurimine, kirjutab näiteks Austria ennustaja E. Janch, paljastab, et "need on pigem juhuslikud süstemaatilise mõtlemise jupid, asjade hetkeseisu kriitilised ekstrapolatsioonid ja muude prognooside kordused".

Tavaliselt võimaldab Delphi meetod välja selgitada vastajate valitseva arvamuse valitud probleemide osas. See sobib eriti hästi lühiajaliste prognooside tegemiseks, kohalike sündmuste ennustamiseks, s.o. suhteliselt lihtsatel juhtudel. Kuid eksperthinnangu meetodi kasutamine selle mis tahes variandis pikaajalise, kõikehõlmava ja veelgi enam globaalse sotsiaalse ettenägemise jaoks suurendab prognooside usaldusväärsust.

Lisaks eksperthinnangu meetodi positiivsetele külgedele tuleb märkida ka selle miinuseid: see on tülikas, kuna iga ekspertide vastuste tsükkel võtab palju aega, mis annab üsna palju teavet. Lisaks, kuna meetod põhineb vastajate intuitsioonil ja subjektiivsetel seisukohtadel, sõltub hindamise kvaliteet otseselt ekspertide kvalifikatsioonist.

Oidipuse efekt mängib sotsiaalses prognoosimises olulist rolli; prognoosi eneseteostuse või -hävitamise võimalus, kui selle protsessiga on seotud inimeste loominguline tegevus, mille käigus realiseeruvad positiivsed ootused või elimineeritakse hoiatused ja ohud. Seega võib 90ndate Venemaa kuritegude graafiku koostamine viia järeldusele, et nende kasv on vältimatu, et kuritegeliku eluga on seotud üha suurem hulk elanikkonda. Kuid just sellise väljavaate teadvustamine ja mõistmine sunnib ühiskonda sellele nähtusele keskenduma ja võtma meetmeid selle prognoosi täitmist takistamiseks.

Seega on prognoosidel eneseteostusvõime, kuid ainult siis, kui inimeste vajadused ja huvid on ühendatud ühtsesse ahelasse nii sotsiaalsel, tööstuslikul kui ka isikliku elu tasandil. Prognooside prognoosimise ja rakendamise kogemus näitab, et nende väärtus on seotud ka sotsiaalsete probleemide lahendamise käsitluste ebaselguse, võimalike muutuste tõenäosuse astme analüüsi sügavusega.

Sotsiaalses prognoosimises mängib tohutut rolli morfoloogiline süntees, mis võimaldab saada süstemaatilist teavet uuritava probleemi kõigi võimalike parameetrite kohta. See meetod eeldab eelneva hinnangu või arutelu täielikku puudumist. See meetod vastab järgmist tüüpi küsimustele: a) milliseid vahendeid on vaja prognoositeabe saamiseks; b) milline on sündmuste toimumise järjekord; c) kuidas jälgida kõikide vahendite või meetodite rakendamist või antud probleemi lahendamise kõiki etappe? Kuid selle meetodi kõige olulisem nõue on mitte ühtegi võimalust kasutamata jätta, mitte midagi tagasi lükata ilma põhjaliku esialgse uuringuta.

Sotsiaalses prognoosimises kasutatavate meetodite hulgas mängivad olulist rolli prognoosistsenaariumid. Nende abil luuakse loogiline jada, et näidata, kuidas reaalsest olukorrast lähtuvalt saab samm-sammult lahti rulluda objekti, uurimistöö, sotsiaalse protsessi või nähtuse tulevane seis.

Prognoosistsenaariumi peamine olulisus on seotud arenguperspektiivide määratlemisega, selle põhijoonega, samuti arengu tausta põhitegurite ja eesmärgi saavutamise tasemete hindamise kriteeriumide väljaselgitamisega.

Lisaks kasutatakse ennustavaid graafikuid, mis võivad olla suunatud või suunamata, sisaldada või mitte sisaldada tsükleid, olla ühendatud või lahti ühendatud jne. Koos eesmärgipuuga määravad nad objekti kui terviku arengu, osalevad prognoosieesmärkide, stsenaariumi sõnastamisel, prognooside efektiivsuse tasemete ja kriteeriumide määramisel.

Ja lõpuks, sotsiaalses prognoosimises kasutatakse laialdaselt modelleerimismeetodit (otsuste optimeerimist), mis on seotud arengualternatiivide otsimisega, mis võimaldab valida antud tingimuste jaoks parima variandi. Pikaajalise perspektiivse arenduse optimaalse variandi valimise ülesanne nõuab optimaalsuse kriteeriumi määratlemist, mis peaks peegeldama süsteemi efektiivsust ja olema lihtsa matemaatilise avaldisega. Optimeerimisprobleemide lahendamise meetodite hulgas on lineaarne programmeerimine laialt levinud. Dünaamilise programmeerimise probleemide puhul peetakse silmas süsteemi, mis võib aja jooksul oma olekut muuta, kuid seda protsessi saab juhtida.

Kõik matemaatilised mudelid ja prognoosimismeetodid on olemuselt tõenäosuslikud ja neid muudetakse sõltuvalt prognoosiperioodi kestusest. Mudelite kasutamine suurendab prognoosimise efektiivsust, võimaldab kaaluda suurt hulka võimalikke valikuid ja valida sobivaima. Kuid modelleerimisel on ka negatiivseid külgi, mis on tingitud mudelite ebapiisavast täpsusest ja elastsusest prognoosimisel, eriti pika perioodi jooksul.

Seega põhineb sotsiaalne prognoosimine erinevatel meetoditel teaduse, tehnoloogilise ja sotsiaalse progressi objektiivsete mustrite uurimiseks ning nende edasise arengu mudelite modelleerimiseks, et kujundada, põhjendada ja optimeerida paljutõotavaid lahendusi.

Under prognoosimismeetodid all mõistetakse tehnikate ja mõtteviiside kogumit, mis võimaldavad prognoositava objekti endogeensete (peegeldades objekti enda omadusi) ja eksogeensete (prognoositava tausta mõjul) olulisi muutujaid, aga ka nende analüüsi. mõõtmised vaadeldava nähtuse raames, et tuletada teatud usaldusväärsusega tõenäosuslikke hinnanguid nende arenguväljavaadete kohta (R.V. Lenkovi järgi).

Kodu- ja välismaiste teadlaste hinnangul on tänapäeval 150-200 erinevat teadusliku prognoosimise meetodit. Kuid sotsiaalse prognoosimise praktikas põhilisteks ja levinuimateks nimetatavate meetodite arv on palju väiksem ja ulatub 15-20-ni.

Meetodite erakordse mitmekesisuse põhjustas sotsiaalsete süsteemide ainulaadsus ja keerukus. Ühelt poolt on sotsiaalses prognoosimises vaja saada objekti kohta kvaliteetset sisulist teavet, teisalt aga selle edasise vormistamise võimalus kvantitatiivsete hinnangute ja statistiliste andmete saamiseks.

Prognoosimismeetodeid saab liigitada erinevate tunnuste ja põhjuste järgi: a) vormistatuse astme järgi; b) tegevuspõhimõtted; c) teabe hankimise ja töötlemise meetodid; d) prognoosimise suunad ja eesmärgid; e) ennustava mudeli parameetrite saamise protseduur jne.

Traditsiooniline sotsiaalne prognoosimine kasutab selliseid meetodeid nagu ekstrapoleerimine, modelleerimine, eksperthinnangute meetod. Tänapäeval on meetodite palett aga nii ulatuslik, et tuleb koostada nende klassifikatsioon (tabel 9.2).

Nüüd lühidalt neist igaühe kohta.

Kasutatakse laialdaselt prognoosimisel ekspertmeetodid- alates analüütilistest märkmetest ja ümarlaudadest arvamuste kokkuleppimiseks ja teadliku otsuse väljatöötamiseks kuni spetsiaalsete eksperthinnanguteni, mille eesmärk on anda prognoosiobjekti kvalitatiivsete ja kvantitatiivsete aspektide objektiivne kirjeldus, mis põhineb individuaalsete ekspertarvamuste kogumi töötlemisel ja analüüsil. . Kvaliteet eksperthinnang, selle usaldusväärsus ja kehtivus sõltuvad otsustaval määral individuaalsete ekspertarvamuste kogumiseks ja töötlemiseks valitud metoodikast, mis hõlmab järgmisi etappe: ekspertide koosseisu valimine ja nende pädevuse hindamine; küsimustike koostamine ekspertide intervjueerimiseks; ekspertarvamuste saamine; ekspertarvamuste kooskõla hindamine; tulemuste usaldusväärsuse hindamine; ekspertarvamuste töötlemise programmi koostamine.

Tabel 9.2

Prognoosimismeetodid (R.V. Lenkovi materjalide põhjal)

Ekspert	intuitiivne	Individuaalsed eksperthinnangud
		Kollektiivsed eksperthinnangud
	Analüütiline	Skripti kirjutamise meetod
		Delphi meetod
		Morfoloogiline analüüs
		Väravapuu
		Maatriksmeetodid
		Analoogia meetodid
Faktiline	Statistiline	Ekstrapoleerimismeetodid
		Interpolatsioonimeetodid
		Korrelatsiooni- ja regressioonimeetodid
	Juhtiv	Patendi dünaamika meetodid

Sellise keerulise ülesande nagu uute suundade prognoosimine, mis on vajalik väljavaadete ja suundumuste kindlaksmääramiseks, lahendamine nõuab arenenumaid teaduslikke ja organisatsioonilisi meetodeid eksperthinnangute saamiseks.

Üks nendest - delphi meetod, mis näeb ette vastuste vastuvõtmise ja töötlemise keeruka protseduuri. See meetod töötati välja aastatel 1950-1960. Ameerika Ühendriikides, et ennustada tulevaste teaduslike arengute mõju sõjapidamise meetoditele. Meetodi tunnused on kirjavahetus, mitmetasandilisus, anonüümsus. Selle põhiolemus seisneb järjestikuste toimingute – küsitluste, intervjuude, ajurünnakute – kasutamises, et saavutada õige lahenduse leidmisel maksimaalne konsensus. Analüüs Delphi meetodil toimub mitmes etapis, tulemusi töödeldakse statistiliste meetoditega (joonis 9.6).

Meetodi eripära on see, et teatud hulk sõltumatuid eksperte (sageli ei ole üksteisega seotud ja ei tea üksteisest) hindavad ja ennustavad tulemust paremini kui struktureeritud ekspertide rühm. Meetod välistab ekspertide vahetu kontakti üksteisega ning seetõttu võimaldab ühistööst tulenev grupimõju, konformism vältida vastandlike seisukohtade kandjate vahelisi lahtisi kokkupõrkeid, võimaldab uuringut läbi viia eksterritoriaalselt ilma eksperte ühte kohta kogumata (ehk näiteks e-posti teel).

Delphi meetodil saadud prognoosid põhinevad uuringutel ja usaldusväärsetel teadmistel, võttes arvesse ekspertide seisukohti ja arvamusi objekti edasise seisundi kohta. Sel juhul mängib suurt rolli intuitsioon, mis võib soovitada õiget otsust, kuna see põhineb eksperdi kogemusel. Samas selgub intuitiivsete prognooside uurimisest, et „need on pigem korratud süstemaatilise mõtlemise jupid, asjade hetkeseisu kriitilised ekstrapolatsioonid ja muude prognooside kordused” (E. Janch, 1974).

Skripti kirjutamise meetod põhineb protsessi või nähtuse loogika määramisel ajas erinevates tingimustes. Stsenaariumi põhieesmärk on määrata prognoosiobjekti arendamise üldine eesmärk, selgitada välja peamised tausttegurid ning sõnastada kriteeriumid eesmärkide puu ülemiste tasandite hindamiseks. Stsenaariumi väärtus on seda suurem, mida madalam on kraad

Riis. 9.6.

määramatused, s.t. seda suurem on ekspertide üksmeel sündmuste teostatavuses, protsessi arendamises jne. Skriptide kirjutamisel on nõutav teatud tingimus. Näiteks: mis suunas saab Venemaa sotsiaalne areng minna, kui maksuseadus töötab, kui on kvaliteetne haridus, kui väheneb varimajanduse mõju, kui väheneb kuritegevus.

Morfoloogilise analüüsi meetod- korrastatud viis objekti käsitlemiseks ja süstematiseeriva teabe hankimiseks selle arendamise kõigi võimalike võimaluste kohta, tuginedes kogemustele ja intuitsioonile. Sisaldab järgmisi nippe:

• ? objekti omaduste süstemaatiline arvestamine;
• ? soov mitte ühestki neist ilma jääda;
• ? ärge visake midagi ilma eelneva uurimiseta.

Selle tulemusena luuakse uuritava objekti kohta uut teavet ja avaldatakse hinnang kõikidele võimalikele alternatiividele.

Ekstrapoleerimismeetod - selle olemus on prognoositava protsessi näitajate (statistiliste või loogiliste) seeria koostamine varaseimast võimalikust minevikust (tagasivaade) kuni prognoosiperspektiivi kuupäevani. Sotsiaalse prognoosimise puhul on ekstrapoleerimine piiratud. See on tingitud mitmest põhjusest. Sotsiaalsed protsessid ei arene alati mööda loogilis-matemaatilistele funktsioonidele lähedasi kõveraid. Selle arvesse võtmata jätmine toob kaasa prognoosiskeemide lihtsustamise ja sellest tulenevalt tõsised vead.

mängib sotsiaalses prognoosimises olulist rolli morfoloogiline süntees, mis näeb ette süstemaatilise teabe hankimise uuritava probleemi kõigi võimalike parameetrite kohta. See meetod eeldab eelneva hinnangu või hinnangu täielikku puudumist. See meetod vastab järgmist tüüpi küsimustele: 1) milliseid vahendeid on vaja prognoosiinfo saamiseks; 2) milline on sündmuste toimumise järjekord; 3) kuidas jälgida antud probleemi lahendamise kõigi vahendite, meetodite ja kõigi etappide rakendamist? Kuid selle meetodi puhul on eriti oluline nõue mitte jätta kasutamata ühtki võimalust, mitte midagi tagasi lükata ilma põhjaliku eeluuringuta.

Sotsiaalse prognoosimise meetodite hulgas on oluline roll ennustavad stsenaariumid. FROM nende abil luuakse loogiline järjestus, et näidata, kuidas tegelikust olukorrast lähtuvalt saab samm-sammult areneda huvipakkuva uurimisobjekti - sotsiaalse protsessi või nähtuse - tulevane seisund. Prognoosistsenaariumi peamine olulisus on seotud väljavaadete ja peamiste arenguvektorite määratlemisega, samuti arengu tausta põhitegurite ja eesmärgi saavutamise tasemete hindamise kriteeriumide väljaselgitamisega.

Lisaks kasutatakse seda struktuurne-loogiline prognoosimine. See meetod on seotud vajaduse ja võimalusega probleemi lahendamiseks, säilitades samal ajal funktsioone, kuid muutes prognoositava objekti parameetri struktuuri ja väärtusi teostusaja jooksul. See kasutab kvalitatiivset loogilist ja kvantitatiivset teavet, matemaatilist graafikuteooriat. Ennustavad graafikud võivad olla suunatud või suunamata, sisaldada või mitte sisaldada tsükleid, olla ühendatud või ühendamata jne. Koos eesmärgipuuga määravad nad objekti kui terviku arengu, osalevad prognoosieesmärkide sõnastamisel, stsenaariumide väljatöötamisel ning prognooside efektiivsuse tasemete ja kriteeriumide määramisel.

Väravapuu- prognoosimismeetod, mis seisneb selles, et lõppeesmärk jagatakse mitmeks komponendiks, millest igaüks on jagatud ka spetsiifilisemateks jne. Selle meetodi kasutamine võimaldab teil süstemaatiliselt jälgida liikumise järjekorda etteantud eesmärgi poole ja arendada soovitud sammude jada, edenemise etappe.

Modelleerimismeetod seotud arendusalternatiivide otsimisega, mis võimaldab valida antud tingimuste jaoks kõige efektiivsema variandi. Mudel on oluline teadusliku abstraktsiooni tööriist, mis võimaldab tuvastada, isoleerida ja analüüsida objekti uurijale olulisi omadusi, selle omadusi, elementide suhet “põhjus-tagajärg” ahelas, struktuurseid ja funktsionaalsed parameetrid. Mudel lihtsustab alati tegelikkust, mistõttu nähtuse modelleerimine tähendab selle kirjeldamist üldistatud kujul: objekti funktsioonide reprodutseerimist ("funktsionaalne analoogia"), sisemise struktuuri paljastamist ("struktuurianaloogia") või selle hindamist. selle arengu kui terviku dünaamika ("suhete analoogia", "analoogia väline vorm", "lahutav analoogia") (G.Ya. Bushi järgi).

Prognostilistel mudelitel on oma eripärad, mis seisnevad eelkõige selles, et modelleeritakse objekti eeldatavat, eelseisvat arengut. Siinne mudel toimib mõne abihüpoteesina, mistõttu selle konstrueerimist iseloomustavad täiendavad raskused.

Pikaajaliseks perspektiivseks arenduseks optimaalse variandi valimise ülesanne eeldab optimaalsuse kriteeriumi määratlemist, mis peaks kajastama efektiivsust kui maksimaalse tulemuse saamise sõltuvust minimaalsest ressursikulust. Modelleerimismeetod võimaldab kaaluda süsteemi, mis võib aja jooksul oma olekut muuta ja seda protsessi saab juhtida. Modelleerimismeetod põhineb suuresti matemaatilisel modelleerimisel, kuid kõik need meetodid on olemuselt tõenäosuslikud ja muutuvad sõltuvalt prognoosiperioodi kestusest. Kahtlemata suurendab mudelite kasutamine prognoosimise täpsust, võimaldab kaaluda suurt hulka võimalikke valikuid ja valida sobivaima. Siiski võib modelleerimine meetodina kannatada prognoosimise ebapiisava täpsuse ja elastsuse tõttu, eriti pika perioodi jooksul.

Kõigi meetodite eeliseid ja puudusi kirjeldab väga üksikasjalikult R.V. Lenkov. Analüütiliste modelleerimismeetodite rühma peetakse tema hinnangul küllaltki tõhusaks ennustava uurimistöö vahendiks. Selle meetodite rühma eelis, mis eristab seda eelkõige intuitiivse prognoosimise meetoditest, seisneb selles, et suureneb prognoosi objektiivsus, laienevad võimalused kaaluda erinevaid võimalusi objekti arendamiseks. Kuid formaliseerimise käigus jääb paljugi väljapoole analüüsi ulatust ning mida suurem on abstraktsiooniaste, seda vaesem on mudel ise.

Oluliseks täienduseks traditsioonilistele klassikalistele meetoditele on meetod trendide modelleerimine. Suundumus iseloomustab peamist ajas liikumise mustrit, objekti kui terviku olemasolevat arengudünaamikat, teatud määral vaba juhuslikest mõjudest.

Viimasel ajal on need muutunud populaarseks kompleksne prognoosimine, sotsiaalne prognoosimine milles see esindab ainult ühte suundadest. Keerulised prognoosimissüsteemid sisaldavad üht uusimat prognoosimistehnoloogiat Forsyth, või loov tehnoloogia tuleviku mõjutamiseks.

Forsythe (inglise keelest, ettenägelikkus- pilk tulevikku) on üks uusimaid tehnoloogiaid tehnoloogiliste protsesside, tehniliste, sotsiaalsete, vaimsete nähtuste edasise arengu ennustamiseks. See pärineb 1950. aastatest ja on tänapäeval üha laiemalt levinud. Tegelikult on see tööriist, mis seob erinevate prognoosimeetodite algoritme (Delphi meetod, stsenaariumite kirjutamine jne) üldiste käsitlustega ühiskonna sotsiaal-majandusliku arengu ja rahvusliku ettevõtluse huvide juhtimisel.

Foresighti tunnuseks on aktiivne prognoos, mis sisaldab elemente, mis mõjutavad tõhusalt tulevikku, hõlmates aktiivseid teadmisi ja nägemust keskpikas ja pikas perspektiivis, mis viib teadusuuringute strateegiliste valdkondade kujunemiseni ja põhitehnoloogiate esilekerkimiseni, mille eesmärk on suurimad majanduslikud ja sotsiaalsed hüved (B. Martin ).

Esimesed suuremahulised algatused teaduse arendamise prioriteetsete valdkondade väljaselgitamiseks tehti 1950. aastatel. Ameerika korporatsioon rand, hiljem võeti see idee üles Jaapanis, kus alates 1970. aastast viidi iga viie aasta tagant läbi ulatuslikke teaduse ja tehnoloogia pikaajaliste arenguperspektiivide uuringuid. 1980. aastate alguses käivitas USA-s riikliku projekti "kriitiliste tehnoloogiate" arendamiseks. Ja 1990. aastate keskpaigaks ühinesid paljud riigid Euroopas, Aasias ja Ladina-Ameerikas, sealhulgas üleminekumajandusega riigid, innovatsiooni arendamise prioriteetide otsingutega.

Vastastikused hinnangud on tulevikuvõimaluste hindamise aluseks. Foresight metoodika on hõlmanud kümneid traditsioonilisi ja üsna uusi ekspertmeetodeid. Samal ajal täiustatakse neid pidevalt, töötatakse välja meetodeid ja protseduure, mis tagab teaduse, tehnilise ja sotsiaalmajandusliku arengu väljavaadete ettenägelikkuse paikapidavuse suurenemise. Metoodika arendamise põhivektor on keskendunud projektides osalevate ekspertide teadmiste aktiivsemale ja sihipärasemale kasutamisele. Tavaliselt kasutatakse igas prognoosiprojektis erinevate meetodite kombinatsiooni, sealhulgas ekspertpaneelid, Delphi meetod (ekspertide küsitlused kahes etapis), SWOT-analüüs (kasutatakse strateegilise planeerimise süsteemis), ajurünnak, stsenaariumide koostamine, tehnoloogilised teekaardid, asjakohasuse puud, vastastikuse mõju analüüs jne. Et võtta arvesse kõiki võimalikke variante ja saada huvipakkuvast nähtusest terviklik pilt, on oluline hulk tavaliselt kaasatakse eksperdid. Nii osaleb iga viie aasta tagant läbiviidavates Jaapani teaduse ja tehnoloogia arengu pikaajalistes prognoosides üle 2000 eksperdi, kes esindavad kõiki teaduse, tehnoloogia ja tehnoloogia olulisimaid arenguvaldkondi ning üle 10 000 eksperdi. Korea projekt.

Ettenägelikkus on traditsioonilisest prognoosimisest palju terviklikum lähenemine, kuna võimaldab hinnata innovaatilise arengu võimalikke väljavaateid, tuues välja mitte ainult võimalikud tehnoloogilised horisondid, mida teatud rahaliste vahendite investeerimise ja süstemaatilise töö korraldamisega on võimalik saavutada, vaid ka tõenäolisi mõjusid majandusele. ja ühiskond ; konkreetsed ettenägemisprojektid hõlmavad küsitluste läbiviimist huvitatud elanikkonnarühmadele (piirkonna elanikud, noored jne) nende või konkreetse piirkonna probleemide lahendamisest; Ettenägelikkus on suunatud ka soovitud tulemusele, praktiliste meetmete väljatöötamisele, mis tagavad uuendusliku arengu optimaalse trajektoori.

Foresighti tööriistakomplekti peamised põhimõtted on järgmised:

• ? ühiskondlike jõudude (ettevõtlus, teadusringkond, ametiasutused ja kodanikuühiskond) kaasamine (pühendumine) pikaajaliste prognooside, arengustrateegiate arutellu ja võrdlemisse, terviklikuma terviklikuma tulevikuvisiooni väljatöötamisse, konsensuse saavutamisse ja kokkuleppimisse tuleviku saavutamise viiside kohta;
• Sokolov A.V. Ettenägelikkus: pilk tulevikku // Ettenägemine. 2007. nr 1. S. 8-15.
• Penkov R.V. Sotsiaalne prognoosimine ja disain: [õpik, juhend bakalaureuseõppe valdkondades 040100 "Sotsioloogia", 080200 "Juhtimine"] / R.V. Lenkov. - M.: TsSP i M, 2013, lk. 89-90.

Saada oma head tööd teadmistebaasi on lihtne. Kasutage allolevat vormi

Üliõpilased, magistrandid, noored teadlased, kes kasutavad teadmistebaasi oma õpingutes ja töös, on teile väga tänulikud.

Majutatud aadressil http://www.allbest.ru/

Sissejuhatus

2. Sotsiaalse prognoosimise olemus ja üldised omadused

Järeldus

Bibliograafia

Sissejuhatus

sotsiaalse prognoosimise modelleerimise ekspertiis

Praegusel etapil toimub sotsiaalsfääride tegevuse korraldamine ühiskonnas olemasolevate sotsiaalsete probleemide mõjul. Põhimõtteliselt on need tänapäeva Venemaa sotsiaal-majandusliku ja poliitilise ebastabiilsuse probleemid. Lühi- ja pikaajaliste programmide kindlaksmääramine nõuab uuenduslikku tegevust ja laiaulatuslikku kaasaegset mõtlemist, mis põhineb teaduste lõimimisel. Sotsiaalteenuste tegevus peaks olema kujunemise, rakendamise ja arendamise etapis prognoositav ja prognoositav. Prognoosimine on siin eriti oluline koht teadusliku analüüsi ja prognoosimise kõrgtehnoloogilise meetodina.

Sõna "ennustus" pärineb kreeka sõnast, mis tähendab ettenägemist või ennustamist. Sotsiaalne prognoosimine ei ole aga üks forsighti liike, vaid järgmine etapp, mis on seotud protsesside juhtimisega.

1. Sotsiaalse prognoosimise tekkimine

Ühiskonna huvi sotsiaalse prognoosimise vastu on ajalooliselt seotud katsetega ennustada teatud sündmuste toimumist, aga ka erinevate protsesside arengut. Kogu 20. sajandi maailmaajalugu täitnud globaalsete sõdade ja kohalike sõjaliste konfliktide, majanduslike ja poliitiliste murrangute tingimustes oli pöördumine sotsiaalse prognoosimise poole valdavalt hädaolukorda. Teadusliku prognoosimise vajaduse sõnastas Ameerika teadlane N. Wiener küberneetika aluste näol 40. aastatel. XX sajand. 1968. aastal, kui kogu maailma üldsus oli mures kolmanda maailmasõja puhkemise jätkuvate ohtude pärast, asutas silmapaistev ühiskonnategelane ja tööstur A. Peccei rahvusvahelise teadlaste, poliitikute ja ettevõtjate organisatsiooni Rooma Klubi, mille eesmärk oli mille eesmärk oli juhtida tähelepanu strateegilistele probleemidele ja maailma arenguperspektiividele. Teaduse arengule andsid tõuke väljapaistvate teadlaste J. Forresteri, D. Tinbergeni, B. Gavrilišini jt klubi jaoks koostatud ettekanded.

Prognoosimise arendamisel saab eristada peamisi ajaetappe.

Ennustusuuringute algus ulatub 1950. aastatesse, mil hakati laialdaselt kasutama lihtsaid ennustavaid mudeleid. 1960. – 1970. aastatel. toimus omamoodi "ennustusbuum" - töötati välja teoreetilisi küsimusi, töötati välja uusi meetodeid, loodi keerulisi prognoosimudeleid. 1970. aastate lõpust – 1980. aastate algusest. teadusliku prognoosimise arengus on tulemas järgmine etapp, prognoosimise saavutusi kasutatakse erineva profiiliga ettevõtete ja organisatsioonide tegevuses.

Tänapäeval on sotsiaalne prognoosimine sotsiaaltöö kõige olulisem tehnoloogia.

2. Sotsiaalse prognoosimise olemus ja üldised omadused

Kõige üldisemas tähenduses tähendab prognoosimine prognoosi koostamist tõenäosusliku hinnangu formuleerimise näol nähtuse tuleviku kohta.

Kitsas tähenduses tähendab prognoosimine mingi nähtuse arenguperspektiivide erilist teaduslikku uurimist, peamiselt kvantitatiivsete hinnangutega ja selle nähtuse enam-vähem teatud muutuste perioodide näitamisega.

Prognoos ei paku lahendusi tulevikuprobleemidele. Selle ülesandeks on aidata kaasa arengukavade ja -programmide teaduslikule põhjendamisele. Prognoosimine iseloomustab kavandatud tegevusprogrammi elluviimiseks vajalike viiside ja vahendite võimalikku kogumit.

Prognoosi tuleks mõista kui suhteliselt suure kindlusega tõenäosuslikku väidet tuleviku kohta. Selle erinevus ettenägelikkusest seisneb selles, et viimast tõlgendatakse kui ebatõenäolist väidet tuleviku kohta, mis põhineb absoluutsel kindlusel või (teine ​​lähenemine) on loogiliselt konstrueeritud mudel võimalikust tulevikust, mille kindlusaste on veel määramata. On lihtne mõista, et mõistete eristamisel võetakse aluseks tuleviku väidete usaldusväärsuse aste. Samas on ilmne, et prognoosimine lähtub arengu ebaselgusest.

Prognoosil on spetsiifiline iseloom ja see on tingimata seotud teatud kvantitatiivsete hinnangutega. Sellega kooskõlas liigitab autor prognoosiks eeldatava kuritegude arvu järgmisel kalendriaastal ning ennustuseks vangi ennetähtaegse vabastamise teatud tingimustel. Sellest võib järeldada, et ennustus on tuleviku kvalitatiivne hinnang ja prognoos kvantitatiivne hinnang tulevikule.

Sotsiaalne prognoosimine on arenguvariantide määratlemine ja nende elluviimist tagavate ressursside, aja ja sotsiaalsete jõudude põhjal kõige vastuvõetavama, optimaalsema valimine. Sotsiaalne prognoosimine on töö alternatiividega, tõenäosusastme sügav analüüs ja võimalike lahenduste multivariantsus.

Skemaatiliselt võib sotsiaalse prognoosimise protsessi esitada järgmiselt:

1) sotsiaalse prognoosimise objekti valik: see võib olla mis tahes sotsiaalne objekt, alates üksikisikust kuni inimkonna kui noosfääri lahutamatu osani;

2) uurimise suuna valik: majanduslik, juriidiline, tegelikult sotsiaalne jne, sotsiaalse sfääri erinevatel tasanditel on väga raske hoida ennustava uurimistöö “puhast” joont, seega on oluline osa uuringutest. kompleks;

3) prognoosibaasi info koostamine ja töötlemine, nõuetele vastav informatsioon on prognoosi usaldusväärsuse üheks tagatiseks ja seega sotsiaalse prognoosimise võtmepunktiks;

4) prognoosimismeetodi, ühe meetodi või meetodite kogumi valik kindlas järjestuses vastab teadusliku uurimistöö nõudele.

5) tegelikult ennustav uuring;

6) tulemuste töötlemine, uurimisprobleemiga seotud saadud teabe analüüs;

7) prognoosi usaldusväärsuse määramine.

Prognoosi järelmeetmete hindamise võimalus antakse alles pärast selle aja möödumist, mille kohta see prognoos arvutati.

Samal ajal tuleb märkida sotsiaalse prognoosimise eristavaid, spetsiifilisi jooni. Neid saab tuvastada järgmiselt.

Esiteks on siinne eesmärgi avaldus suhteliselt üldine ja abstraktne: see võimaldab suurt tõenäosust. Prognoosimise eesmärk põhineb süsteemi mineviku olukorra ja käitumise analüüsil ning vaadeldavat süsteemi mõjutavate tegurite muutumise võimalike suundumuste uurimisel, et õigesti määrata selle arengu tõenäosuslikud kvantitatiivsed ja kvalitatiivsed parameetrid. tulevikus, et paljastada võimalused olukorraks, kuhu süsteem satub.

Teiseks ei ole sotsiaalsel prognoosil direktiivi iseloomu.

Kokkuvõtteks võib öelda, et variantprognoosi ja konkreetse plaani kvalitatiivne erinevus seisneb selles, et prognoos annab informatsiooni otsuse põhjendamiseks ja planeerimismeetodite valimiseks. See viitab ühe või teise arengutee võimalikkusele tulevikus ning plaan väljendab otsust, milliseid võimalusi ühiskond ellu viib.

Ühelt poolt loodus- ja tehnikateaduste sees ning teiselt poolt sotsiaalteaduste sees on prognoosimisel märgatav erinevus.

Näiteks ilmaprognoosi saab määrata suure tõenäosusega.

Kuid samas ei saa seda ka juhiotsusega tühistada. Väikestes piirides saab inimene teadlikult ilmaolukorda muuta (näiteks on võimalik suure riigipühaga seoses pilvedest puhastada või mägedes laviine stimuleerida), kuid need on väga harvad vastutegevuse juhtumid. prognoosile. Põhimõtteliselt peab inimene oma tegevusi ilmastikuga kohandama (vihmaga vihma korral võtma vihmavari, külma korral soojalt riidesse panema jne).

Sotsiaalse prognoosimise eripära seisneb selles, et sotsiaalsete nähtuste ja protsesside ennustamine ning nende juhtimine on omavahel tihedalt seotud. Olles ennustanud soovimatut sotsiaalset protsessi, saame selle peatada või muuta nii, et see ei näita oma negatiivseid omadusi. Olles ennustanud positiivset protsessi, saame aktiivselt kaasa aidata selle arengule, aidata kaasa selle laienemisele tegevusterritooriumil, inimeste katmisele, manifestatsiooni kestusele jne.

Sotsiaalsel innovatsioonil on spetsiifilised jooned paljudes teistes uuendustes: kui teadus-, tehnika-, majandussfääris on innovatsiooni mõte suurema efektiivsuse saavutamine, siis sotsiaalsfääris on efektiivsuse kehtestamine problemaatiline.

1. Sotsiaalsfääris võib osade inimeste positsiooni paranemine tekitada teiste jaoks pingeid (vahel ainult psühholoogilisi). Sotsiaalset innovatsiooni hinnatakse väärtus-normatiivse süsteemi prisma kaudu.

2. Mõne sotsiaalse probleemi edukas lahendamine võib tekitada muid probleeme või osutuda edukaks mitte selles mõttes, nagu ülesannet mõisteti.

Prognoos on mitme muutujaga hüpotees uuritava objekti (sfäär, tööstus, tegevusliik jne) võimalike tulemuste ja arendusviiside kohta. Prognoosi eesmärk on soov anda vastuseid paljudele küsimustele, mis moodustavad probleemi olemuse.

Sotsiaalne prognoosimine on kõige sotsiaalse, kõige ühiskonna, sotsiaalsete suhetega seonduva prognoosimine, mille keskmes on inimene.

Sõltuvalt ajaperioodist, mille kohta prognoos tehakse, on need järgmised:

- lühiajaline (1 kuu kuni 1 aasta);

- keskmise tähtajaga (1 aasta kuni 5 aastat);

- pikaajaline (5 aastat kuni 15 aastat);

- pikaajaline (üle 15 aasta).

Prognoosimisprotsess ise hõlmab: prognoositava objekti lühikese retrospektiivse analüüsi läbiviimist; objekti hetkeseisu kirjeldus (sise- ja väliskogemuse vaadeldud trendide võrdlev analüüs); probleemi tuvastamine:

- juba otsustatud, kuid nende rakendamine ja rakendamine alles algab;

- need probleemid, mis on lahendatud, kuid ei ole leidnud praktilist kasutust;

- selle valdkonna juhtivate teadusuuringute ekspertide hinnangud.

Seega võimaldab sotsiaalne prognoosimine tulemusi ette näha ja sotsiaalsete probleemide põhjuseid õigeaegselt kõrvaldada.

3. Sotsiaalse prognoosimise meetodid

Praegu on umbes 150 prognoosimismeetodit ja -protseduuri. Need jagunevad erinevatesse rühmadesse: üldteaduslikud, interteaduslikud, eriteaduslikud, mis põhinevad nii empiirilistel kui ka teoreetilistele meetoditele.

Üldised teaduslikud meetodid on: analüüs, süntees, interpolatsioon, induktsioon, deduktsioon, analoogia, eksperimenteerimine jne. Teadustevahelisi meetodeid esindab ajurünnak, Delphi meetod, nende hulka kuuluvad ka utoopia ja fantaasia. Osa meetodeid põhinevad teadusliku ja tehnilise informatsiooni töötlemisel (teaduse ja tehnika arengu prognoosimine) ning erinevatel teooriatel (morfoloogiline analüüs, ümbrikukõverad, maatriksite lahendamisel põhinev katse-eksitus jne). Erateaduslikud meetodid esitavad ennustusi isobaarilistest kaartidest, testidest jne.

Suurenenud huvi sotsiaalsete teadmiste vastu soodustab üha uute sotsiaalse prognoosimise tehnoloogiate väljatöötamist, kogub küllaltki suure ja mahuka teadusliku potentsiaali, paljastades nii sotsiaalsete positsioonide sisu kui ka probleemide sotsioloogilise olemuse. Samm-sammult paradigma loomine on oma olemuselt ebaloogiline. Raskus seisneb selliste tehnoloogiate omaduste esitamises, mitte nende rakendamises.

Prognoosimiseks on kolm peamist spetsiifilist meetodit: ekstrapoleerimine, modelleerimine, ekspertiis.

Prognooside liigitamine ekstrapoleerimiseks, modelleerimiseks ja ekspertiisiks on pigem tinglik, kuna ennustavad mudelid hõlmavad ekstrapoleerimist ja eksperthinnanguid, viimased on ekstrapoleerimise ja modelleerimise tulemused jne. Prognooside väljatöötamisel kasutatakse analoogia-, deduktsiooni-, induktsioonimeetodeid erinevaid statistilised meetodid, majanduslikud, sotsioloogilised jne.

1. Ekstrapoleerimismeetod.

See meetod oli ajalooliselt üks esimesi meetodeid, mida hakati sotsiaalses prognoosimises laialdaselt kasutama. Ekstrapoleerimine on nähtuse (protsessi) ühe osa uurimisel tehtud järelduste jagamine teisele osale, sealhulgas mittejälgitavale. Sotsiaalvaldkonnas on see viis tulevikusündmuste ja -seisude ennustamiseks, lähtudes eeldusest, et mingid minevikus ja olevikus avaldunud trendid jätkuvad.

Ekstrapoleerimise näide: arvude jada 1, 4, 9, 16 viitab sellele, et järgmine arv on 25, kuna seeria algus on arvude 1, 2, 3, 4 ruudud. Ekstrapoleerisime leitud põhimõtte sarja kirjutamata osa.

Ekstrapoleerimist kasutatakse demograafias laialdaselt rahvastiku tulevase suuruse, selle soo ja vanuse ning perekonna struktuuri jms arvutamisel. Selle meetodi abil saab arvutada rahvastiku tulevase noorendamise või vananemise, sündimuse, suremuse, abiellumise näitajad. on antud ajavahemikes, mis on praegusest mitu aastat eemal.

Arvutiprogrammide (Exel jne) abil on võimalik koostada ekstrapolatsioon graafiku kujul vastavalt olemasolevatele valemitele.

Sotsiaalses prognoosimises on aga ekstrapoleerimise kui prognoosimeetodi võimalused mõnevõrra piiratud. Selle põhjuseks on mitmed põhjused, mis on seotud asjaoluga, et sotsiaalsed protsessid arenevad aja jooksul. See piirab nende täpse modelleerimise võimalusi. Nii et teatud punktini võib protsess aeglaselt kasvada ja siis algab kiire arengu periood, mis lõpeb küllastusfaasiga. Pärast seda protsess stabiliseerub uuesti. Kui selliseid sotsiaalsete protsesside kulgemise iseärasusi ei võeta arvesse, võib ekstrapolatsioonimeetodi rakendamine viia veani.

2. Modelleerimine. Modelleerimine on meetod teadmiste objektide uurimiseks nende analoogidel (mudelitel) - reaalsetel või vaimsetel.

Objekti analoogiks võib olla näiteks selle paigutus (vähendatud, proportsionaalne või suurendatud), joonis, diagramm vms. Sotsiaalsfääris kasutatakse sagedamini mentaalseid mudeleid. Mudelitega töötamine võimaldab teil viia eksperimenteerimise reaalsest sotsiaalsest objektist üle selle vaimselt konstrueeritud duplikaadile ja vältida ebaõnnestunud juhtimisotsuse ohtu, mis on veelgi ohtlikum inimestele.

Mentaalse mudeli põhiomadus seisneb selles, et seda saab teha igasugustele testidele, mis praktiliselt seisnevad tema enda ja keskkonna parameetrite muutmises, milles ta (reaalobjekti analoogina) eksisteerib. See on mudeli suur eelis. See võib toimida ka mudelina, omamoodi ideaaltüübina, mille lähendamine võib olla projekti loojatele soovitav.

Sotsiaaldisaini puhul on õigem öelda, et plaani ja eelinfo põhjal loodud mudel võimaldab välja töötada, selgitada ja piirata arendatava projekti eesmärke.

Samas on mudeli miinuseks selle lihtsus. Reaalse objekti teatud omadused ja omadused selles on jämedad või ei võeta neid üldse arvesse kui ebaolulisi. Kui seda ei tehtaks, oleks töö mudeliga äärmiselt keeruline ning mudel ise ei sisaldaks objekti kohta tihedat kompaktset infot. Siiski on võimalikke vigu modelleerimise rakendamisel sotsiaalses inseneritöös ja prognoosimises.

“Arvamus, et mudel saab olla ainult matemaatiline, juurdunud kooliajast, on sügavalt ekslik. Mudelit saab sõnastada ka loomulikus keeles.

Seda asjaolu on oluline sotsiaalse disaini puhul arvesse võtta. Modelleerimistehnikad võivad hõlbustada projekteerimisülesandeid ja muuta projekti nähtavaks. Paljud inimesed hoiavad rääkimise ajal enda ees paberilehte ja oma seisukohta esitades fikseerivad põhipunktid, tähistavad noolte ja muude märkide abil nendevahelisi seoseid jne. See on üks levinumaid modelleerimisel laialdaselt kasutatav visualiseerimine. Visualiseerimine suudab selgemalt paljastada probleemi olemuse ja selgelt näidata, millistes suundades saab seda lahendada ning kust oodata edu ja kus ebaõnnestumist.

Mittematemaatilise modelleerimise väärtus sotsiaalse disaini jaoks on väga kõrge. Mudel võimaldab mitte ainult välja töötada tõhusat juhtimisotsust, vaid simuleerida otsuse tegemisel tõenäolisi konfliktsituatsioone ja viise kokkuleppele jõudmiseks.

Tegelikult on igasugused ärimängud simulatsioonid. Sotsiaalsete süsteemide analüüs ja modelleerimine on hiljuti arendatud iseseisvaks sotsioloogiliseks distsipliiniks, millel on originaalne matemaatiline tarkvara.

3. Ekspertiis. Ekspertiis on spetsiaalne prognoosimise meetod. Sotsiaaldisainis ei kasutata seda mitte ainult ennustava õigustuse probleemide lahendamiseks, vaid ka kõikjal, kus on vaja tegeleda küsimustega, mille kindlus on uuritavate parameetrite suhtes madal. Ekspertiisi tehisintellekti uurimise kontekstis tõlgendatakse kui raskesti formaliseeritava (või halvasti vormistatava) probleemi lahendust. Tekkis seoses programmeerimise probleemidega, on see teadmiste mõistmine omandanud kogu süsteemi hõlmava iseloomu. See on raskus teatud ülesande vormistamisel, mis muudab selle uurimismeetodid, välja arvatud ekspertiis, ebaefektiivseks. Kui leitakse viis probleemi kirjeldamiseks formaalsete vahenditega, suureneb täpsete mõõtmiste ja arvutuste roll ning vastupidi, väheneb eksperthinnangute efektiivsus.

Seega on ekspertiis raskesti vormistatava probleemi uurimine, mis viiakse läbi arvamuse kujundamise (järelduse koostamisega) spetsialistile, kes suudab kompenseerida teabe puudumise või ebasüstemaatilise iseloomu antud küsimuses. õppida tema teadmiste, intuitsiooni, sarnaste probleemide lahendamise kogemuste ja "tervele mõistusele" toetudes.

Sotsiaalprojekt sõltub ekspertiisist kogu selle arendamise ja elluviimise ajal.

Kontseptsiooni väljatöötamise etapis määravad eksperdid projekti tõhususe mõõtmiseks palju näitajaid.

Projekti elujõulisuse hindamine tugineb suurel määral ekspertide hinnangule nii projekti kui ka sotsiaalse keskkonna kohta, milles seda rakendatakse.

Diagnostilised ja ennustavad uuringud sotsiaalvaldkonnas on võimatud ilma ekspertmeetodeid kasutamata.

Projekti koostatud teksti läbivaatamisel konkursikomisjonide, investorite, riigiasutuste ja kohalike omavalitsuste ning teiste projekti kohta juhtimisotsuseid tegevate organisatsioonide poolt viiakse läbi ka ekspertiis.

Projekti hindavad eksperdid selle elluviimise jooksva kontrolli raames.

Lõpuks hõlmab ekspertiisi ka projekti lõpetamine, selle väljaselgitamine, kas seda oli võimalik plaanipäraselt ellu viia.

Järeldus

Prognoosimine on projektitegevuse üks olulisemaid etappe. Prognoosimine laiemas tähenduses on ettenägemine, üldiselt tuleviku kohta igasuguse teabe hankimine. Kitsas tähenduses - spetsiaalne teaduslik uurimus, mille teemaks on nähtuste arengu väljavaated.

Prognoosimise põhiülesanne on prognooside teaduslik arendamine. Prognoos kirjeldab süsteemi tulevast olekut. Prognoosil kui kognitiivsel mudelil on kirjeldav (kirjeldav) iseloom.

Prognoos põhineb kolmel täiendaval tulevikuteabeallikal:

- minevikus ja olevikus hästi tuntud suundumuste, arengumustrite ekstrapoleerimine tulevikku;

- uurimisobjektide modelleerimine, nende esitamine lihtsustatud kujul, skemaatiliselt, mugav ennustavate järelduste tegemiseks;

c) eksperdi ennustav hinnang.

Prognoosimise praktiline eesmärk on koostada põhjendatud ettepanekud, projektid, programmid, soovitused ja hinnangud:

- millises suunas on soovitav õppealal objekte arendada;

Kuidas saab areng tegelikult toimuda?

- milline on negatiivsetest kalduvustest ülesaamise mehhanism.

Üldjoontes saame rääkida kahte tüüpi ülesannetest: arengueesmärgi määratlemine ja motiveerimine; eesmärkide saavutamise vahendite, viiside, viiside määramine.

Prognoosimisuuringute täistsükkel sisaldab: probleemolukorra uurimist teoorias ja praktikas; eelennustuse ja prognoosi tausta analüüs; eesmärkide ja eesmärkide määratlemine; hüpoteesid; uurimismeetodite ja -tehnikate valik, millel on vajalik prognostiline potentsiaal; hüpoteeside eksperimentaalse testimise ja uurimistulemuste kontrollimise läbiviimine; järelduste ja ettepanekute vormistamine.

Bibliograafia

Bestužev-Lada I.V. Sotsiaalsete uuenduste ennustav põhjendamine. M., 1995

Safronova V.M. Prognoosimine ja modelleerimine sotsiaaltöös: Proc. toetus õpilastele. kõrgemale õpik asutused. - M.: Kirjastuskeskus "Akadeemia", 2002.

Majutatud saidil Allbest.ru

Sarnased dokumendid

Prognoosiuuringute probleemid sotsiaalsfääris. Sotsiaalse prognoosimise tekkimine ja mõju. Sotsiaalse prognoosimise alused. Sotsiaalse prognoosimise meetodid. Sotsiaalse prognoosimise tööpõhimõtted ja usaldusväärsuse tingimused.

test, lisatud 02.04.2008


abstraktne, lisatud 08.07.2010


Sotsiaalne prognoosimine kui teadusliku teadmise meetod. Sotsiaalse prognoosimise metoodika kontseptsioon ja olemus. Peamised prognoositeabe saamise meetodid. Kollektiivsete eksperthinnangute peamised eelised. Prognoositava ekstrapoleerimise meetod.

kursusetöö, lisatud 08.06.2016


kursusetöö, lisatud 03.11.2010


Sotsiaalse prognoosimise kui riigi sotsiaalpoliitika põhjendamise vahendi tekkimise peamised eeldused ja olemus. Sotsiaalsete prognooside ja programmide süsteem Vene Föderatsioonis. Ühiskonna arengu näitajate prognoosarvutused.

kursusetöö, lisatud 17.12.2014


Sotsiaalse prognoosimise olemus, päritolu ja areng: mõisted, terminid, etapid ja funktsioonid. SP 19.-20. sajandi vahetusel, Rooma Klubi ja selle roll teadustöös. Orvud kui sotsiaaltöö objekt, probleemid ja nende kohanemise programm.

kursusetöö, lisatud 11.11.2010


prognoosimismeetodid. Prognooside tulemused ja neile esitatavad nõuded. Prognoosimisprotsessi peamised puudused ja neid ette määravad tegurid. Prognoosimine ja modelleerimine sotsiaaltöös. Sotsiaalse disaini teoreetilised alused.

abstraktne, lisatud 15.03.2005


Arendusvõimaluste määratlemine. Erinevate inimeste kategooriate vajaduste ja huvide, nende teadvuse ja sotsiaalselt olulise käitumise uurimine. Sotsiaalse prognoosimise olemus. Prognoosimisprotseduuri etapid. Ühiskonna arengu seadused.

kontrolltööd, lisatud 26.01.2013


Sotsiaalteaduste prognoosimisorientatsiooni metodoloogiline ebaõnnestumine. Intuitsiooni roll sotsiaalses ettenägemises. Võrdlev planeerimine ja modelleerimine. Tehnoloogiline kultuur. Sotsiaalse prognoosimise meetodid: lühikirjeldus.

test, lisatud 29.12.2008


Sotsiaalse prognoosimise roll ühiskonna kui terviku kvalitatiivses arengus. Prognooside koostamise meetodid. Eksperthinnang - eksperthinnangu tähendus ja funktsioonid ning selle erinevused massiküsitluse teabest. Sotsiaalse prognoosimise väärtus.

Prognoosimisel kasutatakse kvalitatiivseid ja kvantitatiivseid uurimismeetodeid. Prognoosimismeetod on prognoosiobjekti uurimise meetod, mille eesmärk on prognoosi koostamine. Spetsiaalsete reeglite, tehnikate ja meetodite kogum moodustab prognoosimismetoodika.

Levinumad kvalitatiivsed prognoosimismeetodid hõlmavad eksperthinnangute meetodit.

Eksperthinnangu meetodit kasutatakse peamiselt pikaajalistes prognoosides.

Prognoos tehakse eksperdi (eksperdirühma) hinnangu alusel ülesande kohta. Need on mitteametlikud meetodid. Ekspert on konkreetse probleemi kvalifitseeritud spetsialist, kes suudab teha prognoositava objekti kohta usaldusväärse järelduse.

Sisuliselt on spetsialisti arvamus mineviku, oleviku ja tulevikuga seotud protsesside mentaalse analüüsi ja üldistamise tulemus, mis põhineb nende enda kogemustel, kvalifikatsioonil ja intuitsioonil.

Neid kasutatakse juhul, kui prognoosimise ja planeerimise objekt on keeruline, uus või selle arengus on ebakindlust.

Eksperthinnangud võivad olla individuaalsed või kollektiivsed. Individuaalsete eksperthinnangute meetodid hõlmavad järgmist: *

analüütiline meetod. Võimaldab teil läbi viia mis tahes prognoositava olukorra loogilise analüüsi ja esitada selle analüüsi analüütilise märkuse kujul. See hõlmab eksperdi iseseisvat tööd prognoositava objekti suundumuste analüüsi, seisundi ja arenguteede hindamisel; *

intervjuu meetod. Võimaldab otsekontakti eksperdi ja spetsialisti vahel vastavalt “küsimus-vastus” skeemile, mille käigus prognoosija esitab vastavalt eelnevalt väljatöötatud programmile eksperdile küsimusi prognoositava objekti arendamise väljavaadete kohta; *

skriptimismeetod. Lähtudes protsessi või nähtuse ajas arenemise loogika määratlusest erinevates tingimustes. Stsenaariumi põhieesmärk on määrata prognoositava objekti, nähtuse arengu üldine eesmärk ja kriteeriumide sõnastamine “eesmärgipuu” ülemiste tasandite hindamiseks. Stsenaarium on pilt, mis kajastab probleemi järjepidevat üksikasjalikku lahendamist, võimalike takistuste tuvastamist, tõsiste puuduste tuvastamist, et lahendada prognoositava objekti poolelioleva või lõpetatud poolelioleva töö võimaliku lõpetamise küsimus; *

eesmärgipuu meetod. Seda kasutatakse süsteemide, objektide, protsesside analüüsimisel, milles saab eristada mitut struktuurilist või hierarhilist tasandit. "Eesmärkide puu" on üles ehitatud järjest väiksemate komponentide esiletõstmisega madalamatel tasanditel.

Kollektiivsete eksperthinnangute meetodid hõlmavad järgmist: *

komisjonide moodustamise meetod (kollektiivkoosolek). See seisneb üksikute spetsialistide poolt eelnevalt koostatud prognoosiobjekti arendamise perspektiivsete valdkondade ekspertarvamuste järjepidevuse kindlaksmääramises. See tähendab, et antud objekti arengut ei saa määrata muude meetoditega. Koos küsitlusmaterjalide edasise töötlemisega viiakse läbi ekspertide küsitlus. Küsitluse lõppskoor kuvatakse kas keskmise hinnanguna või aritmeetilise keskmisena või skoori kaalutud keskmisena. *

"Delphi" meetod seisneb eksperthinnangute süstemaatilise kogumise korraldamises, nende matemaatilises ja statistilises töötlemises ning ekspertide hinnangute järjepidevas kohandamises iga töötlemistsükli tulemuste põhjal. Selle tunnused seisnevad ekspertide anonüümsuses, mitmevoorulises ekspertide küsitlemise menetluses küsimustiku kaudu, ekspertidele teabe andmises, sealhulgas ekspertide vahelises vahetamises pärast iga uuringuvooru, säilitades samal ajal hinnangute anonüümsuse, põhjendades ekspertide vastuseid. korraldajate soovil. Meetod on loodud suhteliselt usaldusväärse teabe saamiseks selle ägeda puudulikkuse olukordades. *

ajurünnaku meetod. Soovitav on määratleda prognoosiobjekti arendamise võimalikud variandid ja saada lühikese aja jooksul produktiivsed tulemused, kaasates kõik eksperdid aktiivsesse loomeprotsessi. Meetodi olemus seisneb ekspertide loomingulise potentsiaali mobiliseerimises "ajurünnaku" käigus ja ideede genereerimises nende ideede edasise hävitamise (hävitamise, kriitikaga) ja vastuideede sõnastamisega.

Kõige levinumad kvantitatiivsed prognoosimismeetodid on järgmised: *

ekstrapoleerimise meetod. See on meetod, mille puhul prognoositud näitajad arvutatakse dünaamilise jada jätkuna tuleviku jaoks vastavalt tuvastatud arengumustrile. Tegelikult on ekstrapoleerimine minevikumustrite ja suundumuste ülekandmine tulevikku, mis põhineb ühe jada näitajate seostel. Meetod võimaldab edaspidi leida sarja taset väljaspool selle piire. Ekstrapoleerimine on efektiivne lühiajaliste prognooside puhul, kui aegridade andmed on tugevad ja stabiilsed.

Prognoosi määramiseks ekstrapoleerimise teel on vaja määrata viimaste aastate keskmine aastane kasv (valem 1) ja ekstrapoleerida tulevastele perioodidele (valem 2).

Keskmine aastane kasvumäär (koefitsient) arvutatakse järgmise valemiga:

kus on keskmine aastane kasvumäär;

n on aastate arv baas- ja aruandeaasta vahel,

Prognoositava näitaja väärtus aruandeaastal,

Prognoosinäitaja väärtus baasaastal.

Ekstrapoleerimismeetod:

Kui eeldada mineviku ja praeguste arengusuundade säilimist tuleviku jaoks, siis räägitakse formaalsest ekstrapolatsioonist. Kui tegelik areng on seotud hüpoteesidega arendusprotsessi dünaamika kohta, võttes arvesse füüsikalist ja loogilist olemust, siis räägitakse ennustavast ekstrapolatsioonist. Ennustav ekstrapoleerimine võib olla trendi, mähisjoone kõverate, korrelatsiooni- ja regressioonisõltuvuste kujul, põhineda faktoranalüüsil jne. Keerulise järjekorra ekstrapoleerimine võib areneda modelleerimiseks; *

trendi ekstrapoleerimise meetod. Seda tüüpi ekstrapolatsiooni puhul on suundumusena tüüpiline leida sujuv joon, mis peegeldab aja jooksul kujunenud arengumustreid. Trend on trendi jätk. Mineviku mustrid kanduvad edasi tulevikku. Kohaldatav lühiajalises prognoosis iga konkreetse näitaja puhul (eraldi). Kõige kohaldatavamad meetodid ja kõige odavamad. Tavaliselt rakendatakse trendi prognoosi aegrea põhikomponendina, millele lisanduvad muud komponendid, näiteks hooajalised kõikumised.

Trendipõhine ekstrapoleerimine hõlmab: ?

teabe kogumine näitaja empiiriliste seeriate kohta möödunud perioodide kohta; ?

optimaalse funktsioonitüübi valimine, mis kirjeldab määratud seeriat, võttes arvesse selle silumist ja joondamist; ?

valitud ekstrapoleerimisfunktsiooni parameetrite arvutamine; ?

valitud funktsiooni tulevikuprognoosi arvutamine.

normatiivne meetod (interpolatsioon). Määratakse kindlaks eesmärgiks võetud nähtuse võimalike seisundite saavutamise viisid ja tähtajad. Me räägime nähtuse soovitud seisundite saavutamise ennustamisest etteantud normide, ideaalide, stiimulite ja eesmärkide alusel. Selline prognoos vastab küsimusele: millistel viisidel on võimalik soovitud saavutada? Normatiivset meetodit kasutatakse sagedamini programmiliste või suunatud prognooside jaoks. Kasutatakse nii standardi kvantitatiivset väljendust kui ka hindamisfunktsiooni võimaluste teatud skaalat. Kvantitatiivse avaldise, näiteks spetsialistide poolt erinevate elanikkonnarühmade jaoks välja töötatud teatud toiduainete ja toiduks mittekasutatavate toodete tarbimise füsioloogiliste ja ratsionaalsete normide kasutamise korral on võimalik määrata nende kaupade tarbimise tase. nimetatud normi saavutamisele eelnenud aastad. Selliseid arvutusi nimetatakse interpoleerimiseks. Interpoleerimine on moodus, mille abil arvutatakse välja nähtuse aegreas puuduvad näitajad, mis põhineb väljakujunenud seosel. Võttes dünaamilise seeria äärmuslike liikmetena indikaatori tegeliku väärtuse ja selle standardite väärtuse, on võimalik määrata selle seeria väärtuste suurusjärku. Seetõttu peetakse interpoleerimist normatiivseks meetodiks. Eelnevalt antud ekstrapoleerimisel kasutatud valemit (1) saab kasutada interpoleerimisel, kus Y ei iseloomusta enam tegelikke andmeid, vaid indikaatori standardit; *

regressioonanalüüsi meetodid. Uuritakse teatud suuruse sõltuvust teisest või teistest ning see sõltuvus kantakse üle tulevikku. Kasutatakse keeruka ja mitmefaktorilise struktuuriga objektide puhul. Kasutatakse keskmise ja pikaajalise prognoosimisel. *

analoogia meetod. See hõlmab teadmiste ülekandmist ühe teema (nähtuse) kohta teisele. Selline ülekanne on teatud tõenäosusega tõsi, kuna nähtuste sarnasus on harva täielik. Simulatsioonis ja katses kasutatakse tingimata analoogia meetodit; *

matemaatika modelleerimine. Modelleerimine on võib-olla kõige keerulisem prognoosimismeetod. Tähendab majandusnähtuse kirjeldamist matemaatiliste valemite, võrrandite ja võrratuste kaudu. Matemaatiline aparaat peab täpselt kajastama prognoosi tausta, kuigi prognoositava objekti sügavust ja keerukust on üsna raske täielikult kajastada. Mõiste "mudel" on tuletatud ladinakeelsest sõnast modelus, mis tähendab "mõõtmist". Modelleerimist oleks õigem käsitleda mitte prognoosimeetodina, vaid sarnase nähtuse uurimise meetodina mudelil.

KONTROLLKÜSIMUSED: 1.

Mis seletab tuleviku ebakindlust? 2.

Prognooside väljatöötamise järjekord. 3.

Mida sisaldab prognoositav teostusaeg? neli.

Nimeta ettenägemise vormid.

Sotsiaalne prognoosimine on metodoloogiliselt üks keerukamaid vorme protsesside ja nähtuste väljavaadete uurimisel. Loodusteadustes kasutatakse prognoosimist etteantud nähtuse tagajärgedeks valmistumiseks. Näiteks maavärina suure tõenäosuse tuvastamine või järgneb inimeste teavitamine ja evakueerimine väljaspool vastavat territooriumi. sotsiaalne prognoosimine on sotsiaalsed protsessid, mille tulemust on võimalik mõjutada, mistõttu seda tüüpi väljavaadete uurimise väärtus ei seisne mitte ainult tulevasteks oludeks valmistumises, vaid ka oskuses neid modelleerida.

Praktikas kasutatakse järgmisi sotsiaalse prognoosimise meetodeid:

Eksperthinnangute meetod

See meetod seisneb ekspertide arvamuste kogumises ja uurimises uuritava sotsiaalse nähtuse väljavaadete kohta. Selle tee tulemuslikkuse määrab ekspertide pädevus, neile esitatud küsimuste õigsus ja saadud vastuste töötlemise kvaliteet.

Delphi oraakli meetodit - omamoodi eksperthinnangute meetodit - eristab ekspertide küsitlemise keerukas skeem: et välistada rühma mõju iga spetsialisti arvamusele, ei avalikustata teiste kvalifitseeritud vastajate nimesid. eksperdid, igaüks vastab küsimustele iseseisvalt. Järgmisena analüüsitakse vastuseid ja määratakse domineeriv seisund. Seejärel saavad vastajad sama küsitluse, spetsialistide argumendid, kelle arvamus on enamikust väga erinev, ning võimaluse oma seisukohta muuta. Protseduuri korratakse, kuni jõutakse konsensuseni.

Meetodi peamine eelis on grupi mõjutamise välistamine individuaalsele arvamusele, kuna seda ei saa rakendada enne, kui on saavutatud konsensus.

Seda meetodit saab võrrelda viimaste valimistega Otsus tehti anonüümsel hääletusel alates kolmandast korrast. On ilmselge, et valimistel ei õnnestunud ühelgi kandidaatil sooritada “heategu”, mis võiks valijate arvamust muuta. Tava kohaselt ei saa protseduuri lõpetada enne, kui üks kandidaatidest saab 77 häält. Loogiline on eeldada, et pikaajaline sotsiaalne prognoosimine Delphi meetodil on sarnane "haigla keskmise temperatuuri" määratlusega.

Sotsiaalne modelleerimine. Põhilised hetked

Sotsiaalset prognoosi saab teha läbi matemaatilise modelleerimise. See meetod võimaldab teil kaaluda palju võimalusi sündmuste arendamiseks nende korrelatsioonis erinevate teguritega. Nagu siingi, on pikaajalise prognoosimisega mõningaid raskusi. Kuid selle meetodi eeliseks on see, et ekspert teeb järelduse, lähtudes mitte ainult enda hinnangutest, vaid ka "masina" andmetöötluse tulemustest - tulevase uuritava objekti valikute mitmekesisusest.

ekstrapolatsiooni meetod

Eeliseks on uuritava nähtuse mustrite tuvastamine selle ajaloo analüüsi põhjal ja nende andmete arvestamine prognoosimisprotsessis. Sotsiaalne prognoosimine ekstrapoleerimise teel on keeruliste valemite kasutamine, mis võimaldavad saavutada väärtuslikke tulemusi, mis aga ei taga sada protsenti usaldusväärsust.

Sotsiaalne prognoosimine on tõhus vahend sotsiaalsete protsesside juhtimiseks nende kätes, kellel on võimalus neid mõjutada.