прикладных проектов

В научной литературе последних лет в связи с прикладными исследованиями в сфере внутренней политики и международных отношений все шире распространяется понятие «информацион­ные технологии» (ИТ), которое ассоциируют с различными вари­антами применения вычислительной техники.

Технологиюможно определить как объединенную в общую систему и обеспечивающую большую эффективность той или иной деятельности совокупность разнородных компо­нентов: знаний, методов, операций и правил, а также энер­гетических, сырьевых, технических, кадровых и прочих ре­сурсов. Технология— это управляемая человеком сово­купность актов, направленных на изменение различных видов вещества, энергии и информации.

Сегодня информационные технологии играют важнейшую роль во всех сферах жизни человека, в том числе и в сфере политики. Наглядным подтверждением этому является стремление оборудо­вать вычислительной техникой все без исключения этажи админи­стративной пирамиды. Использование компьютерных систем, пред­назначенных для сбора информации о политических процессах, планирования политических акций и оценки выполнения полити­ческих решений, выступает одним из важных способов повыше­ния эффективности политической деятельности. Наряду с этим включение компьютерных систем в информационно-аналитичес­кую работу позволяет говорить о формировании особого вида ме­тодического обеспечения прикладных проектов, который, тем не менее, не может рассматриваться в отрыве от содержательных ха­рактеристик самого предмета исследования. Другими словами, ис­пользование информационных технологий в качестве исследова­тельского инструмента подчиняется единым правилам получения научного знания о политике.

С точки зрения функциональных задач различных электронных средств, применяемых в комплексной информационной работе, специалисты выделяют информационно-аналитические и инфор­мационно-прогнозные технологии.

Информационно-аналитические технологии (ИAT)— это со­вокупность методов сбора и обработки информации об ис­следуемых процессах (социальных, политических, экономи­ческих, внутри- и межгосударственных т.п.), специфичес­ких приемах их диагностики, анализа и синтеза, а также оценки последствий принятия различных вариантов полити­ческих решений.

Информационно-прогнозные технологии (ИПТ)представляют собой частную разновидность ИАТ. Методологические под­ходы ИAT и ИПТ в принципе аналогичны, но если ИАТ глав­ным образом ориентированы на ретроспективу, т.е. анализ уже свершившихся событий, то ИПТ позволяют экстраполи­ровать в будущее данные, полученные в результате приме­нения ИАТ.

Среди неоспоримых достоинств применения обоих вариантов технической поддержки исследований внутриполитических и меж­дународных проблем, прежде всего, следует отметить их высокие «разрешающие способности» при сборе и обработке информации. Не менее важным является то, что технология предполагает опре­деленное упорядочение деятельности исследователя и стимулиру­ет предметность процессов осмысления различного вида инфор­мационных материалов. Кроме того, данные, подготовленные для диалога в режиме «человек—машина», легче верифицируются и сравниваются с аналогичными данными, обладают рядом демон­страционных преимуществ перед слабоструктурированными ин­формационными массивами. Таким образом, информационные технологии (ИТ) выступают, прежде всего, как способ решения практических задач, при котором резко возрастает операционный потенциал обработки данных.

Возрастание операционного потенциала обработки данных на основе применения ИТ предполагает не только чисто количествен­ное увеличение представляемой информации, но и расширение ее междисциплинарных компонентов. Так, например, для решения прикладных задач в рамках информационной работы с использо­ванием ИТ применяются знания из области кибернетики, матема­тической теории информации, математической логики, семиоти­ки, лингвистики, психологии. Поэтому междисциплинарный тип методического обеспечения открывает перед аналитиками прин­ципиально новые возможности формирования представлений о самых разных предметных областях политических исследований.

Опора прикладных исследований на ИТ особенно актуальна в свете расширяющегося использования специализированных про­грамм поиска в архивах и базах данных фрагментов полезных в конкретной ситуации сведений. За рубежом для обозначения этого процесса утвердилось понятие «Data Mining», которое в русском переводе стали определять как «извлечение» или «раскопка» дан­ных. Нередко наряду с термином «Data Mining» встречается термин «Knowledge Discovery in Databases» — «обнаружение знаний в базах данных» или даже термин, который можно перевести как «интел­лектуальный анализ данных».

Data Mining (Data Warehousing, Statistics)— это набор средств, который помогает аналитикам находить стандартизирован­ные образы и отношения в большом массиве разнообраз­ных данных. Кроме того, Data Mining представляет собой процесс обнаружения в сырых (первичных) данных ранее неизвестных, нетривиальных, полезных, доступных для ин­терпретации знаний.

Этот инструмент позволяет использовать для анализа обобщен­ного массива данных различные формы многомерной классифи­кации (факторный, регрессионный, дисперсионный анализ), с помощью которых можно выявлять устойчивые типы сопряжен­ных характеристик, основанных на сочетании большой совокуп­ности признаков. Однако ценность подобранных эталонных моде­лей для конкретных целей не равнозначна.

Предмет и задачи Data Mining составляют установление скры­тых закономерностей в распределении эмпирических данных, вза­имосвязей между различными переменными, имеющимися в ба­зах данных, моделирование и изучение сложных систем на основе истории их поведения. Результатами применения Data Mining выс­тупают эмпирические модели, правила классификации различных характеристик, выделенные кластеры и т.д. Все эти результаты можно инкорпорировать в действующие электронные системы поддержки принятия решений и использовать для прогноза буду­щих ситуаций.

Вместе с тем, хотя техника Data Mining и ограждает пользова­теля от сложных процедур применения статистических методов, она все же требует понимания основных принципов его работы и алгоритмов, на которые он опирается. Data Mining не дает ответы на те вопросы, которые не были заданы при обращении к системе поиска и не заменяет аналитиков или менеджеров.

Применение информационных технологий является чрезвычай­но перспективным направлением изучения политики и формули­рования политических решений. Но в методическом плане пока слишком мало внимания уделяется объяснению содержательных основ обработки информации, принципов этой обработки (под­готовки сырья), а также пределов возможной опоры на результа­ты, полученные с помощью вычислительной техники. Поэтому, увлекаясь новыми прикладными программами, специалисты не должны питать иллюзии, что компьютерная система способна са­мостоятельно разрешать сложные задачи, а результаты, получен­ные на основе компьютерных расчетов, являются абсолютно адек­ватным и не нуждаются в верификации.

Особую роль в спектре технологических средств информа­ционного обеспечении прикладных политических исследований играет Интернат. В настоящее время более 80% существующих в мире компьютеров объединены в различные информационно-вы­числительные сети различного масштаба. В целом, за несколько последних лет доля пользователей Интернета в мире возросла с 2,4 до 6,7% населения планеты.