Объектно-структурное моделирование принятия решений в деятельности государственных выборных органов власти
Овчинский А.С., Черепанов В.Д.

Приводится описание метода имитационного объектно-структурного моделирования и его применения к исследованию деятельности государственных выборных органов. Целью проводимых исследований является выявление коррумпированных связей в государственных выборных властных структурах.

Бурное развитие информационных технологий оказывает влияние на самые разнообразные стороны жизни общества. Уже неоднократно отмечалось, что внедрение во все важнейшие сферы жизни электронных средств сбора, хранения, обработки и передачи информации вносит не только позитивные изменения в общественные отношения, но и открывает качественно новые возможности в весьма разнообразных направлениях преступной деятельности.

В свою очередь эффективное противодействие невиданному ранее росту организованной преступности и коррупции возможно только на основе широкомасштабного применения наиболее передовых методов получения и обработки информации.

Одно из перспективных направлений обработки информации связано с развитием методов компьютерного моделирования. Однако, говоря о компьютерном моделировании, следует выделить два альтернативных направления в обработке и представлении информации.

Первое, хорошо известное и весьма распространенное направление в компьютерном моделировании, отражает традиционные тенденции применения математических методов в гуманитарных исследованиях. Характерным примером такого моделирования является построение регрессионных зависимостей между исследуемыми объектами, а также получение тех или иных уравнений с последующим аналитическим или численным их решением. Особенность регрессионного анализа заключается в том, что устанавливая аналитические зависимости между группами факторов, отражающих функционирование некоторой системы, как правило, не удается ни выявить механизмы взаимодействия между отдельными элементами структуры, ни раскрыть внутренние связи исследуемой системы. Даже в определении таких моделей укоренился технической термин "черного ящика".

Другое, альтернативное направление в компьютерном моделировании состоит, условно говоря, в разработке "прозрачных" моделей. Это относительно новое и значительно менее распространенное направление в моделировании опирается непосредственно на те возможности обработки информации, которые открылись только с применением современной компьютерной техники. Разработка "прозрачных" компьютерных моделей предусматривает организацию информационных потоков внутри моделируемых систем, воспроизведение на компьютере операций обмена, перераспределения, взаимодействия между отдельными' структурными элементами системы.

Такие методы "прозрачного" моделирования, как "ячеистых автоматов", "динамический", "вариационный", "перколяций", "топологический", "блужданий", "изображений" уже нашли применение в физике, химии, биологии, генетике, материаловедении [1-3]. Эти методы рождались независимо друг от друга при решении конкретных задач в различных областях .науки, но они, как правило, содержит в себе элементы статистического моделирования "Монте-Карло", т.е. предлагают использование генератора случайных чисел.

Наиболее перспективным в построении "прозрачных" компьютерных моделей представляется применение методологии структурно-имитационного моделирования (СИМ) или Метода "структурных элементов". Этот метод сформировался около 20 лет назад при исследовании процессов деформирования и разрушения волокнистых композитных материалов [4]. В последующие годы он получил широкое развитие и применение в физике прочности, в механике материалов, в технологии композитов, в сейсмологии (при прогнозировании горных ударов и землетрясений) [5]. Суть метода состоит в выявлении некоторых элементов, составляющих структуру и влияющих на функционирование исследуемой системы. Количество этих элементов может составлять десятки, сотни или тысячи единиц. Каждый элемент "наделяется определенным набором индивидуальных свойств. Предусматривается также переход элементов из одних состояний в другие, как в результате действий внутренних мотивов (побуждений), так и под действием внешних факторов [6-8].

Последовательным развитием метода структурно-имитационного моделирования применительно к социальным системам является метод объектно-структурного моделирования (ОСМ). Однако для сложных социальных систем ряд положений методологии СИМ требуют некоторого дополнительного уточнения и развития:

• во-первых, в социальных объектах-системах различной сложности элементарным объектом является человек. Именно человек, сам являющийся сложной социально-биологической интеллектуальной системой, представляет собой структурный элемент социальной системы;
• во-вторых, этот элемент наделяется набором определенных свойств-качеств. Он может находиться в различных состояниях и переходить из одних состояний в другие в зависимости от развития моделируемой ситуации;
• в-третьих, результаты моделирования сложной социальной системы могут проверяться на адекватность в сравнении с реальными социальными явлениями, что, в свою очередь, позволяет оперативно корректировать применяемую модель и требует от исследователей ее постоянного сопровождения;
• в-четвертых, особенность, определяющая основную цель моделирования сложной социальной системы, — это прогнозирование индивидуального поведения как отдельного элемента системы, так и поведения объединений (групп) элементов.

Выше сказанное позволяет определить особое место метода ОСМ в общей структуре имитационного моделирования.

Реализация метода ОСМ включает применение аппарата непараметрической статистики как при исследовании элементарных объектов, так и их объединений [9]. На основании статистической обработки информации об элементарных объектах и сведений о структуре исследуемой социальной системы строится компьютерная модель. С данной моделью проводятся компьютерные эксперименты-имитации с целью получения закономерностей поведения исследуемой системы в зависимости как от отдельных состояний ее элементов, так и состояний их различных объединений.

В процессе решения прикладных задач, связанных с прогнозированием поведения исследуемых систем, метод ОСМ позволяет проводить широкие много факторные исследования. Открывается возможность исследовать не только состояние системы в целом, но и ее отдельных элементов, а также проследит изменение состояний этих элементов с течением времени и провести экстраполяцию их поведения как на ближайшее, так и на отдаленное будущее.

Статистическое исследование предыстории поведения моделируемого объекта и его элементов представляет собой в ряде случаев довольно сложную задачу. Не все социальные системы позволяют достаточно просто накопить статистическую информацию о своей предыстории и о предыстории составляющих их элементов. Это утверждение, в первую очередь, относится к информации о npeступных сообществах и группировках. Эта информация представляет наибольший интерес, как в плане криминологических исследований, так и непосредственно плане оперативно-аналитических и оперативно-розыскных мероприятий.

Применение метода ОСМ открывает возможность оперативно проводить исследования, направленные на оценку того или иного решения, прогнозировать последствия результатов политического или экономического шага.

В данном случае метод ОСМ был использован для моделирования принятия решений депутатами парламента. В настоящее время деятельность Государственной Думы Российской Федерации является наиболее информативно представленной в средства массовой информации, что позволило выбрать Российский парламент в качестве объекта исследования [10, 11].

Несколько лет назад постановка проблемы "ПРЕСТУПНОСТЬ И ПОЛИТИКА" звучала бы весьма экстравагантно. Политологический анализ организованной преступной деятельности был табуирован и в силу господствующих идеологических представлений практически не возможен. В настоящее время становится все более очевидной актуальность и острейшая необходимость фундаментальных научных исследований в этой сфере.

Борьба с организованной преступностью и коррупцией в России не может быть полномасштабной без учета механики политической деятельности, направленной на овладение, удержание и использование власти, как на местном и региональном уровнях, так и на уровне Федерального собрания и Государственной Думы.

Даже беглый анализ средств массовой информации дает огромное количество фактов о связях преступной деятельности с политикой. Яркий пример таких связей являют собой чеченские события.

В свою очередь, современная криминология также наряду с экономическим и социальным аспектами преступности должна учитывать и анализировать ее политологичекие срезы, т.е. механизмы взаимного влияния преступности и политики [12].

Вопросы о том, какие политические силы, партии, объединения стоят или связаны с тем или иным преступным сообществом, и как преступные цели реализуются посредством политической деятельности на разных структурных уровнях, в настоящее время представляются чрезвычайно злободневными.

В разработанной модели в качестве объекта-системы выступает парламент, в качестве элементарного объекта - депутат парламента. Подобъектами являются фракции парламента, комиссии, комитеты и другие объединения депутатов. Вопросы, выносимые на голосование парламента, объединяются в группы по аналитически-логическому признаку на основании проведенного самостоятельного исследования.

Моделирование принятия решения проводится последовательно по каждому депутату по данной группе вопросов (рисунок).

В первой группе блоков оценивается информационно-психологическое воздействие (давление) на мнение отдельного депутата парламентских объединений, в которых он принимает участие. Степень воздействия представляется как вероятностная оценка возникновения одного из трех состояний у депутата: "ЗА", "ПРОТИВ", "ВОЗДЕРЖАЛСЯ".

Во второй группе блоков проводится оценка результатов предыдущих голосований самого депутата по данной группе вопросов, т. е. учитывается предыстория голосования. Здесь же моделируется присутствие депутата на заседании и его голосование по исследуемой группе вопросов.

В третьей группе блоков анализируется соответствие полученных результатов голосования декларируемым политическим взглядам как отдельных депутатов, так и их партийных фракций. Эта анализ проводится на основании экспертной оценки политической ориентации фракций парламента по характерным группам вопросов. Целью данной оценки является фиксация изменения ориентации политических фракций парламента с течением времени. Результаты голосования депутатов по группе вопросов также используются для определения позиции внепартийных объединений депутатов, что, в свою очередь, позволяет вскрывать внепартийные связи в депутатском корпусе. Аналогичным образом осуществляется оценка степени влияния коррумпированных связей на мнение депутатов.

Результат моделирования одного голосования, как отдельного депутата, так и всего парламента в целом, является величиной случайной, и для получения статистически значимой оценки метод ОСМ предполагает многократное повторение реализаций данной модели.

Развитие структуры данной модели подразумевает создание алгоритма, позволяющего проводить компьютерный эксперимент с автоматизированным изменением исходных данных. Это позволит определить порядок варьирования переменными и получить возможность проведения многофакторного эксперимента методом случайного баланса. Данная процедура необходима для предварительного отсеивания несущественных факторов и выделения тех входных воздействий, которые оказывают наиболее заметное влияние на целевую функцию отклика. В дальнейшем по выявленным статистически значимым факторам проводится полнофакторный эксперимент с целью получения регрессионной модели с достаточной точностью описывающий поведение объекта. Заметим, что применение аппарата планирования эксперимента, включающего построение регрессионной модели и использования метода случайного баланса в данном случае, не нарушает "прозрачности" структуры компьютерной модели парламента.

Хотелось бы подчеркнуть, что в зарубежных исследованиях проблемы моделирования социально-политических процессов получили весьма широкое развитие. Ряд работ, посвященных непосредственно исследованию принятия решений в том числе и в политической деятельности, приходится на начало 70-х годов [13,14].

Как правило, для описания социальных процессов применялся математический аппарат построения аналитических, моделей, основанный на классической теории статистики. В нашей стране появились аналогичные работы по методике построения моделей только в последнее десятилетие [15]. Применение имитационного моделирования представляется новым подходом для построения моделей сложных социальных систем.

Заключение

Изложенная выше методология является общим подходом к проблеме анализа и прогнозирования деятельности государственных выборных органов. Метод ОСМ позволит решать практические задачи по выявлению как легальных, так и криминальных связей депутатов различных представительных органов власти. Оснащение аналитических служб информационными технологиями, позволяющими решать такого рода задачи, является в настоящее время весьма актуальным.

Литература

1. Уолфрэм С. Современный компьютер. - М.: Мир, 1986. С. 158-173.

2. Экспертные системы. Принципы работы и примеры: Пер., с англ/А. Брукинг, П. Джонс, Ф. Кокс и др.; Под ред. Р. Форсайта. - М.: Радио и связь, 1987. - 224 с.

3. Билер И. Машинное моделирование при исследовании материалов. - М. Мир, 1974. С. 32-250.

4. Кольев И.М., Овчине кий А.С. Разрушение материалов, армированных волокнами. - М.: Наука, 1977. - 240 с.

5. Овчинский А.С. Процессы разрушения композитных материалов: имитация микро- и макромеханизмов на ЭВМ. - М.: Наука, 1988. - 278 с.

6. Щеннон Р. Имитационное моделирование систем. - Искусство и наука. - М.: Мир, 1978. - 417 с.

7. Максимов И.. Имитационное моделирование на ЭВМ. - М.: Радио и связь, 1988. - 232 с.

8. Овчинский А.С. Филипов Д.Н., Борзунов К.К.. Структурно-имитационное моделирование мошеннической деятельности по привлечению частных инвестиций. С. 171-177. - М.: Материалы НИК 18—19 апреля 1995 (выпуск 1), Московский институт МВД России, 1995 г. - 256 с.

9. Рунион Р. Справочник по непараметрической статистике: Современный -подход/Пер. с англ. Е.3. Демиченко; Предисл. Ю.Н. Тюрина. - М.: Финансы и статистика, 1982. - 198 с.

10. Овчинский А.С. Компьютерное структурно-имитационное моделирование - одно из направлений применения информационных технологий в борьбе с, организованной преступностью. С. 121-125. - М.: Материалы НИК 18-19 апреля 1995 г. (выпуск 2), Московский институт МВД России, 1995. - 212 с.

11. Овчинский А.С, Никитин А.Н., Черепанов В.Д. Структурно-имитационное моделирование процесса принятия решений. С. 253-255. - М.: Тезисы докладов Международной конференции "Информатизация правоохранительных систем". Академия МВД, 1996 г.

12. Основы борьбы с организованной преступностью/Под ред. В.С. Овчинского, В.Е. Эминова, H.П. Яблокова. - М.: Инфра-М, 1996. - 398 с.

13. Математические методы в социальных науках//Сборник статей/Под ред. П. Лазарсфельда, Н. Генри. - М.: Изд-во "Прогресс", 1973. - 351 с.

14. Акофф Р., Эмери Ф. О целеустремленных системах. Пер. с англ./Под ред. И.А. Ушакова. - М.: Сов. радио, 1974. — 272 с.

15. Компьютерное моделирование социально-политических процессов/Шабров О.Ф, Анохин М.Г., Дзлиев М.И. и др./Под общей редакцией О.Ф. Шаброва. - М.: Интерпракс, 1994. - 112 с.

___________________________________________
Овчинский А.С. - доктор технических наук
Черепанов В.Д. - кандидат технических наук

---

&copy Информационное общество, 1996, вып. 6, с. 42-47.