Суть проблем формализации познавательного цикла "анализ данных–предсказание–объяснение" для решения задач когнитивной социологии. Формализованные эвристики для открытых и замкнутых областей. Анализ влияния эффектов познания на формирование мнений.
Аннотация к работе
В работе рассматриваются проблемы формализации познавательного цикла «анализ данных - предсказание - объяснение» для решения задач когнитивной социологии, в частности, получения нового знания на основе анализа эмпирических социологических данных с последующей формулировкой новых проблем. Более широкое понимание когнитивного подхода - как включения проблем познания, понимания и объяснения в структуру научных методологий - приводит некоторых исследователей к заключению, что любое социологическое исследование с необходимостью учитывает когнитивные факторы и, следовательно, может быть отнесено к когнитивным [Плотинский, 2001]. При таком подходе познавательная деятельность применительно к изучению социальных явлений, и сама по себе представляющая вид когнитивной деятельности, содержит в себе (в явном или неявном виде) анализ «классических» эффектов социальной когнитивности - мотивации поведения, рациональности мнений, формирования понятий и т.п. Предложенный способ структурирования знаний о субъекте оставляет широкие возможности для включения характеристик, отображающих эпистемологический тип (mindscape type) личности (иначе - когнитивный стиль) [Плотинский, 2001], что особенно важно при анализе собственно когнитивного поведения, в том числе - при анализе мнений. ДСМ-рассуждение, формализованное средствами бесконечнозначной логики предикатов, состоит из последовательного и итерируемого применения индуктивных выводов (из предиката X?1Y порождаются предикаты V?2W или W 3UV, т.е. в автоматическом режиме формируются фрагменты базы знаний интеллектуальной системы типа ДСМ) и выводов по аналогии (они используют гипотезы V?2W и W 3UV о причинах изучаемых эффектов, порожденные индукцией, для расширения и уточнения представленного в начальном состоянии БФ отношения ?1); цикл «индукция - аналогия» повторяется до стабилизации множества гипотез.Предлагаемые средства не могут заменить содержательной работы исследователя-социолога, а представляют собой лишь формализованную оболочку для решения некоторых социологических задач.
Вывод
Предлагаемые средства не могут заменить содержательной работы исследователя-социолога, а представляют собой лишь формализованную оболочку для решения некоторых социологических задач. Стандартные эвристики формирования массива данных предшествуют формализованным эвристикам анализа данных. Разумеется, полезные результаты могут быть получены лишь при условии подготовки данных, соответствующих условиям применимости формальных средств интеллектуального анализа данных (в нашем случае - ДСМ-метода автоматического порождения гипотез и соответствующих интеллектуальных систем). Подобное содружество представляет собой ответ на вызов потребностей формализации качественного анализа социологических данных.
Таким образом, можно говорить о возникающем разделе современной когнитивной социологии, который появляется в результате взаимодействия идей классической социологии и методов интеллектуального анализа данных, использующих средства современной логики и искусственного интеллекта.
Список литературы
1. [Арский и др., 2008] Арский Ю.М., Финн В.К. Принципы конструирования интеллектуальных систем // Информационные технологии и вычислительные системы, № 4, 2008.
2. [Климова и др., 2009] Климова С.Г. Михеенкова М.А., Панкратов Д.В. ДСМ-метод как метод выявления детерминант социального поведения // В кн.: Автоматическое порождение гипотез в интеллектуальных системах, под ред. проф. В.К. Финна. - М.: Книжный дом «Либроком» (URSS), 2009.
3. [Крыштановский, 2006] Крыштановский А.О. Анализ социологических данных. - М.: Издательский дом ГУ ВШЭ, 2006.
4. [Михеенкова и др., 2008] Михеенкова М.А, Финн В.К. Интеллектуальный анализ данных для проблем когнитивной социологии // XI Национальная конференция с международным участием “Искусственный интеллект-2008”, Дубна, Сентябрь 29 - Октябрь 2, 2008, Труды конференции в 3 томах, т. 2.
5. [Михеенкова, 2010] Михеенкова М.А. О логических средствах интеллектуального анализа социологических данных // Искусственный интеллект и принятие решений, № 1, 2010.
6. [Плотинский, 2001] Плотинский Ю.М. Модели социальных процессов. - М.: Логос, 2001.
7. [Рогозин, 2002] Рогозин Д.М. Когнитивный анализ опросного инструмента. - М.: Институт Фонда «Общественное мнение», 2002.
8. [Садмен и др., 2003] Садмен С., Бредберн Н., Шварц Н. Как люди отвечают на вопросы: применение когнитивного анализа в массовых обследованиях. - М.: Институт Фонда «Общественное мнение», 2003.
9. [Страусс и др., 2007] Страусс А., Корбин Дж. Основы качественного исследования. Обоснованная теория. Процедуры и техники. - М.: КОМКНИГА. - 2007.
10. [Финн, 2009] Финн В.К. К структурной когнитологии: феноменология сознания с точки зрения искусственного интеллекта // Вопросы философии, № 1, 2009.
11. [Финн, 2010] Финн В.К. Индуктивные методы миллевского типа в системах искусственного интеллекта // Материалы наст. Конференции.
12. [Anshakov et al., 2010] Anshakov O.M., Gergely T. Cognitive reasoning. A formal approach. - Springer, 2010.
13. [Ragin C.C., 2000] Ragin C.C. Fuzzy-Set Social Science. - Chicago: University of Chicago Press, 2000.
14. [Zerubavel, 1997] Zerubavel E. Social mindscape. An Invitation to cognitive sociology. - L.: Harvard Univ. Press, 1997.