1. Izveidojiet kognitīvo karti no sava klienta galveno ideju saraksta. To var izdarīt, iekļaujot sarakstā katru domu un salīdzinot to ar visām citām domām. Pajautājiet sev un savam klientam: “Kā šīs domas ir līdzīgas? Kā viņi atšķiras? Kura doma nāk vispirms un kura tai seko? Piemēram, ja sarakstā ir domas: "Es esmu slikts cilvēks" un "Man ir jābūt perfektam", tad tās tiek identificētas kā saistītas. Mēģinājums būt ideālam var būt kompensācija par nepilnvērtības sajūtu. Nepilnvērtīguma sajūta var būt neizpildītu perfekcionistu standartu rezultāts.
2. Pierakstiet attiecības starp domām, izmantojot grafiku vai kognitīvo karti (3.1. attēls).
3. Sesijas laikā pārskatiet karti un veiciet visas ieteiktās izmaiņas. Cilvēkiem ar dažādām emocionālām problēmām būs dažādas kognitīvās kartes.
Rīsi. 3.1. Kognitīvās kartes piemērs
4. metode. Stingras atspēkošanas metodes
1. Palīdziet klientam atrast spēcīgus pretargumentus katrai neracionālajai domai. Pārbaudiet, vai viņi to patiešām atspēko. Piemēram, arguments “Nav iespējams būt labam it visā” ir spēcīgāks par “Bieži vien ir diezgan grūti būt labam it visā”.
2. Lieciet klientiem piedāvāt pēc iespējas vairāk pretargumentu: 20 ir divreiz labāks par 10.
3. Pārliecinieties, vai jūsu pretargumenti ir reālistiski un loģiski. Kognitīvās pārstrukturēšanas terapija neatbalsta pozitīvas domāšanas spēku, ja cilvēki pārāk bieži iesaistās pozitīvā sevis mānībā. Tā vietā viņa uzsver patiesas, reālistiskas domāšanas spēku un mudina klientus pateikt patiesību, nevis tikai to, kas izklausās labi.
4. Uzdodiet klientam pastāvīgi izaicināt neracionālas domas. Dažreiz paiet mēneši, līdz tehnika stājas spēkā, un daudzi klienti atsakās no šī laika ieguldījuma, sakot, ka viņi to jau ir izmēģinājuši bez rezultātiem. Pārliecinoties par klienta piepūli, terapeits parasti konstatē, ka klients ir strīdējies ar sevi jau stundu vai divas. Klientiem ir jāsaprot, ka prasība ir jāatspēko tik reižu, cik viņi to iepriekš ir aizstāvējuši. Viņiem var būt nepieciešama stunda dienā gadu vai vairāk, lai pārvarētu galveno pārliecību, ka viņi ir nodzīvojuši visu savu dzīvi.
5. Pārbaudiet, vai katrs pretarguments ir tādā pašā modalitātē kā iracionālā doma. Korelē vizuālās iracionalitātes ar kontrvizualizācijām, valodas kļūdas ar lingvistiskiem labojumiem, dusmīgas domas ar līdzjūtības domām, pasīvas domas ar aktīvām, proprioceptīvo nesaprātīgumu ar proprioceptīvo realitāti utt. visticamāk, ka tam būs caurstrāvojošs spēks.
6. Uzbrūk visām klienta neracionālajām idejām, ne tikai atsevišķām. Visām atziņām, kas izraisa emocionālu reakciju, ir svarīgi piesaistīt atspēkošanu. Kā parādīts uzskatu noteikšanas metodē, ja galvenās attieksmes tika izlaistas, terapeits var neizdoties emociju neitralizēšanas darbā.
Tehnika 1. Pretuzbrukums
1. Izveidojiet sarakstu ar spēcīgiem pretargumentiem klienta neracionālajām idejām.
2. Palīdziet klientam nākt klajā ar spēcīgu atspēkojumu. Klientam ir jāpraktizē pretuzbrukuma tehnika jūsu klātbūtnē, modelējot jūsu uzvedību, līdz tiek sasniegts nepieciešamais spriedzes līmenis. Pakāpeniski virziet klienta atbildes uz dramatisku, saspringtu un enerģisku pretuzbrukumu.
3. Terapeits var pastiprināt pretuzbrukumu, mudinot klientu izmantot fizisku izteiksmi, kad viņš pakāpeniski sarauj muskuļus. Pirmkārt, klienti veic pretuzbrukumu ar atslābinātiem muskuļiem, pēc tam nedaudz sasprindzinātiem un pēc tam spēcīgi sarautiem muskuļiem. Bieži fiziski un emocionāls stress pie klientiem ieņēmumi paralēli.
4. Klienti var arī palielināt pretuzbrukumu, modulējot balsi, pakāpeniski paaugstinot toni un palielinot skaļumu. Pretapstiprinājumu sākumā var izteikt klusi un degunā, tad parasti caur muti, pēc tam skaļi, kamēr plaušu augšējās daivas piepildās ar gaisu, pēc tam ļoti skaļi, kad plaušas ir pilnas ar gaisu. Tāpat kā ar fizisko izpausmi, balss kļūst analoga klienta dusmu pakāpei.
2. paņēmiens: pretprasības
Māciet klientiem uzticības apmācības pamatprincipus (Smith, 1997). Palīdziet viņiem kļūt pārliecinātiem par sevi, pirms viņi sāk praktizēt būt pārliecinātiem ar citiem. Piemēram, jūs varat pateikt klientam, kurš kritizē sevi par sliktu ieguldījumu, ka pastāv četri dažādi veidi, kā rīkoties ar kļūdām. "Tu vari būt:
● pasīvs - ignorē savu kļūdu un izliecies, ka nekas nav noticis. Tas ir neizdevīgi, jo jūs, visticamāk, turpināsit pieļaut to pašu kļūdu un nesasniegsiet savus finansiālos mērķus;
● agresīvs - uzbrūk sev. Nežēlīgi vainojiet sevi, ka esat tik stulbi un izšķērdējat naudu. Šī pieeja izraisīs sāpes, pazeminās jūsu pašapziņu un rezultātā jūs, iespējams, neizmantosit priekšrocības. neviens iespēja izdevīgi ieguldīt naudu;
● pasīvi agresīvs jūs varat sodīt sevi netieši, dzerot, pārēdot vai apzināti veicot sliktāku ieguldījumu. Tas ir kaitīgi ne tikai tāpēc, ka nesasniegsi savus mērķus, bet arī tāpēc, ka, spēlējoties ar sevi paslēpes, vairs nesapratīsi, kādu kļūdu esi pieļāvis;
● pārliecinošs - esiet godīgi pret sevi, ka esat pieļāvis kļūdu. Uztveriet šo paslīdēšanu kā spriestspējas, nevis rakstura trūkumu. Norādiet kļūdas raksturu. Aprakstiet, ko turpmāk mēģināsiet darīt savādāk.
Daudzi var būt efektīvi. praktiskās tehnikas, bet pašapziņas attīstīšanai visnoderīgākās ir lomu spēles un mēģinājumi ar audiokaseti.
● Lomu spēle. Izveidojiet sarakstu ar tipiskām konfliktsituācijām, kurās jūsu klients nokļūst. Tomēr atšķirībā no standarta pārliecības apmācības konfliktam nevajadzētu būt ārējam, bet gan iekšējam. Pēc tam lieciet klientam praktizēt četras dažādas iekšējās atbildes. Lūdziet viņam pievērst uzmanību dažādām emocijām, ko katra pieeja izraisa.
● Mēģinājums ar audio kaseti. Klienti praktizē savas pārliecinošās atbildes, ierakstot tās, līdz saturs un tonis ir apmierinošs.
kognitīvā karte(izziņas karte, kognitīvā kartēšana)- tas ir matemātiskā modeļa veids, kas attēlots grafika veidā un ļauj aprakstīt personas vai cilvēku grupas subjektīvo uztveri par jebkuru sarežģītu objektu, problēmu vai sistēmas darbību.
kognitīvā karte- termins, ko ierosinājis Amer. neobiheiviorists E.Č. Tolmans (1886-1959) apzīmē noteiktas situācijas holistisku tēlu (attēlu), kas izveidojies dzīvnieka vai cilvēka iepriekšējās pieredzes gaitā un nosaka tā uzvedību. Tolmans iepazīstināja ar šo koncepciju rakstā "K. k. žurkām un cilvēkiem ”(1948) nākamais. veids: “ienākošie stimuli centrālajā vadības instancē tiek pārstrādāti īpašā struktūrā, ko varētu saukt par K. uz vidi. Un tieši šī aptuvenā karte, kurā norādīti ceļi (maršruti) un uzvedības līnijas un vides elementu attiecības, beidzot nosaka, kāda veida atbildes... dzīvnieks galu galā veiks.
Tiek izsaukti pētāmās sistēmas vai objekta elementi jēdzieni . Jēdzieni grafikā tiek attēlotas ar virsotnēm, cēloņu un seku attiecības− virzīti loki, kas savieno jēdzienus.
Timura Vasiļenko piemērs ()
Tātad, pieņemsim, ka manā dzīvē ir trīs būtiskas vērtības - ģimene, darbs un vaļasprieki. Mēs arī pieņemsim, ka es visu savu produktīvo laiku veltu vai nu darbam, vai hobijiem (tas nenozīmē, ka man neatliek laika ģimenei). Hobijs jo īpaši ir tādu rakstu rakstīšana, kas nav tieši saistīti ar darbu, lai gan ir dažas krustošanās jomas. Kāda nauda tiek nopelnīta uz šīs kartes, manuprāt, nav jāskaidro. Galvenie savienojumi ir nenozīmīgi, taču daži savienojumi ir jāprecizē. Apmierinātības ar dzīvi negatīvo ietekmi uz darbu psiholoģijā sauc par apmierinājuma paroksismu (ne velti mana nauda nav iekļauta vērtību sarakstā) - kad jūtos labi, strādāju produktīvāk (+0,2 līdz panākumiem darbā). ), bet cenšos strādāt mazāk (-0 ,5 pēc darba laika).
Visi loka svari attiecas uz izmaiņām procentos. Piemēram, ja es strādāšu par 10% vairāk, tad savam hobijam veltīšu par 8% mazāk laika un manas darba sekmes palielināsies par 8%. Šīs izmaiņas palielinās manus ienākumus par 4% (=8%*0,5) un manu apmierinātību ar dzīvi par 11,2% (=8%*0,7+8%*0,7).
Kognitīvo karšu popularitāte ir izskaidrojama ar relatīvo vieglumu attēlot cēloņsakarības (attiecības) starp jēdzieniem un kopējā struktūra pētāmais objekts.
Kognitīvās kartes veidošana var kļūt arī par sākotnējiem datiem turpmākajiem risinājuma ģenerēšanas posmiem.
Analizējot kognitīvo karti, tiek ņemtas vērā cēloņsakarības attiecības, kurām var būt dažādas vērtības: pozitīva, negatīva un nulle. Ja abu saistīto mainīgo vērtība ir pozitīva, izmaiņas notiek tajā pašā virzienā (ne vienmēr ar plusa zīmi).
Kognitīvās kartes būtībā ir vienkārši mūsu domāšanas modeļi, kas attēlo attēlus ar bultiņām. Un tagad sasprindzināsim atmiņu – vai ir vēl kādas bildes ar virsotnēm un bultām? Izrādās, ka ir – pirmkārt, tā ir mērķa koks, un, otrkārt, Išikavas zivs kauls. Katrs no tiem atspoguļo kādu kognitīvo karšu aspektu - mērķa koks ir tikai pozitīvas attiecības, taču elementu mijiedarbības raksturs ir līdzīgs. Un šeit
Kas ir kognitīvā karte, kā tā tika pētīta, kā to raksturo un kādu lomu tā spēlē cilvēka garīgajā dzīvē - par to rakstā.
Kas ir kognitīvās kartes?
Cilvēks, pielāgojoties pasaulei, aktīvi to pārveido un attīsta sevī nepieciešamās īpašības un uzvedību, kas viņam palīdzēs veiksmīgi pastāvēt. Viss, kas notiek, ar ko subjekts mijiedarbojas un ko viņš pārveido, kļūst par pamatu viņa telpiskās vides tēlu parādīšanās viņā. Šis attēls ir kognitīvā karte. Tāpat kā pats cilvēks, karte ir subjektīva un vienā attēlā parāda tikai viņam raksturīgās koordinātas un objektu relatīvo novietojumu.
Kognitīvajai kartei (vai kognitīvajai shēmai) ir savas telpiskās koordinātas (augšējā, apakšā utt.), kurās atrodas objekti. Cilvēkam kartei ir liela nozīme, kas ļauj orientēties telpā, izvirzīt mērķi un to sasniegt. Cilvēka praktiskā darbība būtu ļoti sarežģīta vai pat neiespējama bez priekšstata par vidi, kurā viņš darbojas.
Kognitīvā karte veidojas ne tikai pieaugušajiem ar attīstītu runu un introspekciju. Mazie bērni, pētot dzīvesvietu, var tajā orientēties bez ārējas palīdzības. Turklāt šāda īpašība ir raksturīga dzīvniekiem, kas tika atklāta procesā eksperimentāls darbs psihologi ar viņiem.
Jēdziena rašanās vēsture
Jēdzienu "kognitīvā karte" ierosināja amerikāņu psihologs E. Tolmans. Tas notika 40. gadu beigās. Savā darbā "Kognitīvā karte žurkām un cilvēkiem" viņš izklāstīja šīs parādības pētījumu rezultātus. Tātad, psiholoģe pamanīja, ka žurkas, kas ievietotas labirintā un atrodot izeju no tā uz barotavu, var atkārtot to pašu ceļu, peldoties. Tāpēc viņi rīkojas saskaņā ar iekšējā karte, satiksmes modelis.
Šāda shēma veidojas būtnēs, kas apveltītas ar psihi, pamatojoties uz iepriekšējo pieredzi. Tas sastāv no maršrutiem, vides elementu kopsakarībām, kas tālāk ietekmē cilvēka vai dzīvnieka uzvedību. Pētnieks uzskatīja, ka eksperimentālajās žurkās veidojās tieši attēls, savienoto elementu sistēma, nevis vienkārši iegaumēta nepieciešamo darbību ķēde. Lai izveidotu fiziskas kartes garīgo analogu, Tolmans ieteica aizvērt acis un iedomāties, cik logu ir zināmā telpā.
Tolmana teorijas kartes ir jāsaprot kā tiešas, metaforiskas un jānošķir no cilvēka radītajām zīmju sistēmām, kuras viņš izmanto.
Dažas pētījuma detaļas
Pētījumi ir parādījuši vairākas raksturīgas tendences kognitīvo karšu veidošanā:
- tieksme pārvērtēt pazīstamos attālumus un nenovērtēt slikti zināmos;
- tendence iztaisnot nedaudz izliektus ceļus;
- tieksme tuvināt šķērsotos ceļus perpendikulāriem.
Šādi izkropļojumi, piemēram, noved pie tā, ka attālums starp apmetnes vienas valsts robežās šķiet mazāks nekā starp vietām, kas atrodas dažādās valstīs. Pat ja attālums starp tiem ir vienāds.
kognitīvā teorija
Kognitīvās psiholoģijas teorija un prakse, kas ietver Tolmana kognitīvo karšu teoriju, kā neatkarīga tendence psiholoģijā parādījās pagājušā gadsimta 60. gados. Pateicoties šai mācībai, psiholoģijas pasaule tika papildināta ar zināšanām, ka psihe ir kognitīvo (kognitīvo) darbību kopums. Kognitīvie psihologi joprojām strādā pie garīgās (domāšanas, uztveres, uzmanības utt.) izpētes.
Kognitīvajai teorijai ir sava pētniecības pieeja un terapijas prakse. Tādējādi kognitīvie psihoterapeiti uzskata, ka visi destruktīvie procesi psiholoģiskais raksturs cilvēkos rodas izziņas un pašizziņas procesu pārkāpumu dēļ. Piemēram, depresīvs cilvēks, atbildot uz jautājumiem: "Kas es esmu?", "Kāda ir mana nākotne?", Sniegs ekskluzīvi pesimistiskas, sevi noniecinošas atbildes. Tāpēc kognitīvista darbs ar viņu būs vērsts uz tādu garīgo modeļu labošanu, kas ietekmē emocionālais stāvoklis pacients.
Kognitīvo karšu piemēri
Kognitīvo karšu teorija izšķir divu veidu kartes:
- ceļa karti kā konkrētu maršrutu, kas sastāv no secīgiem punktiem un saistītiem elementiem;
- pārskata karte kā vienlaicīga esošu objektu attēlojums telpā.
Attīstoties, cilvēks uzlabo savas kognitīvās kartes, kas palīdz viņam apkopot, uzglabāt un reproducēt informāciju par lietu telpisko izvietojumu. Šādi procesi interesē daudzu zinātņu zinātniekus, jo kognitīvās kartes noteiktā nozīmē kontrolē cilvēka iztēli, un patiesībā tās ir vienādas.
Spilgtākais kognitīvo karšu "darba" piemērs ir ceļotāja ceļš, kurš neiet pa ģeogrāfiskās kartes maršrutu, bet seko iekšējam orientierim. Tajā pašā laikā klejotājs iztēlē saliek savu maršruta shēmu, paļaujoties uz dažām atmiņā paliekošām ārpasaules detaļām (kokiem, zīmēm, zīmēm utt.). Pateicoties šim procesam, cilvēks pat pēc laika gaitā var "redzēt" noieto ceļu un tā iezīmes.
DATORSISTĒMAS KOGNITIVĀS KARTES MODELĒŠANAI: PIEEJAS UN METODES
A.A. Kulinich
Aplūkotas lēmumu atbalsta sistēmas slikti definētās dinamiskās situācijās, kuru pamatā ir ekspertu zināšanu modelēšana, kas parādīta kognitīvo karšu veidā. Uz Krievijā izstrādāto kognitīvo karšu modelēšanas sistēmu piemēra sniegts pārskats par šīs klases lēmumu atbalsta sistēmu galveno funkcionālo apakšsistēmu ieviešanas metodēm.
Atslēgas vārdi: kognitīvā karte, “mīkstā” sistēmu analīze, modelēšanas sistēmu arhitektūra, parametrizācija, verifikācija, korekcija.
IEVADS
Vadības procesos kļūst nepieciešams pieņemt lēmumus slikti strukturētās dinamiskās situācijās, kad kvalitatīvi tiek aprakstīti parametri (mainīgo lielumu vērtības), situācijas attīstības likumi un modeļi. Tās ir unikālas situācijas, kurās situācijas parametru dinamiku pavada grūti prognozējamas izmaiņas tās struktūrā.
Lai pieņemtu lēmumus precīzas kvantitatīvās informācijas trūkuma apstākļos, eksperti un analītiķi ir spiesti paļauties uz savu pieredzi un intuīciju, kā paraugu izmantojot subjektīvu modeli, kas balstīts uz analītiķu ekspertu vērtējumiem, t.i., uz viņu zināšanām. dinamiska situācija. Daļēji strukturētas dinamiskas situācijas subjektīvo modeli sauc par kognitīvo karti.
Ekspertu un analītiķu darbība, kas vērsta uz situācijas izpēti un lēmumu pieņemšanu, izmantojot kognitīvās kartes, ir metodoloģija - loģiski-temporāla struktūra dažādu metožu un paņēmienu pielietošanai: kognitīvās kartes veidošanai, tās parametrizēšanai, prognožu iegūšanai situāciju attīstībai, verifikācijai. , kognitīvās kartes korekcija un lēmumu pieņemšana .
Pēdējo divdesmit gadu laikā liels skaits publikāciju ir publicētas ārvalstu zinātniskajos žurnālos un starptautisko konferenču materiālos,
veltīta kognitīvo karšu teorētiskajiem pētījumiem un to analīzes metodēm. Bieži vien teorētiskajiem pētījumiem tiek pievienoti kognitīvās kartes analīzes piemēri, kas apstiprina piedāvāto metožu pamatotību. Kurā programmatūra, ko izmanto apstiprinošu rezultātu iegūšanai, nav aprakstīts zinātniskos rakstos un nav paredzēts plašam lietotāju lokam. Neskaitāmi kognitīvo karšu pētījumi un to analīzes metodes ir likuši teorētisko pamatu lietišķo komerciālo sistēmu izveidei kognitīvo karšu modelēšanai un radījuši nepieciešamos apstākļus to parādīšanai. Pietiekams nosacījums šādu sistēmu rašanās brīdim ir to galalietotāju pieprasījums pēc neatliekamu problēmu risināšanas nenoteiktības apstākļos.
Ņemiet vērā, ka programmatūras sistēmās iegulto kognitīvo karšu analīzes metožu sastāvu nosaka faktisko problēmu raksturs, kuru dēļ tās tika izveidotas. Piemēram, ārvalstu kognitīvo karšu modelēšanas sistēmas Decision Explorer (sk. http://www.banxia.com/dexplore/index.html) un FCMapper (sk. http://www.fcmappers.net/joomla/) ir vairāk vērstas uz kognitīvo karšu struktūras analīzi, nevis kognitīvo karšu modelēto situāciju attīstības dinamikas analīzi.
Krievijā sociāli ekonomisko un politisko transformāciju kontekstā kognitīvo karšu modelēšanas sistēmas galvenokārt ir
koncentrējās uz situāciju attīstības dinamikas analīzi.
Krievijas pētnieku grupas, kas aktīvi iesaistījušās kognitīvo karšu izmantošanā lēmumu atbalstam un situācijas analīzei, ir izveidojušas savus programmatūras produktus, lai automatizētu dažādus lēmumu pieņemšanas procesa posmus. Pēdējo desmit gadu laikā vietējā zinātniskajā literatūrā ir aprakstītas vairākas datoru lēmumu atbalsta sistēmas dinamiskās situācijās, kuru pamatā ir kognitīvo karšu modelēšana. Tās ir sistēmas, kas izstrādātas vārdā nosauktajā Kontroles problēmu institūtā. V.A. Trapeznikov RAS: sistēma parakstīto un svērto digrāfu modelēšanai, ko izveidojusi komanda, kuru vadīja V.V. Kulbijs; sistēma "Situācija", integrētā sistēma "KURS", kas ietver sistēmas "Situācija", "Compass-2" un "KIT", ko izveidojusi komanda V. I. Maksimova un
UZ. Abramova; sistēmas "Compass" un "Canva", ko izveidojusi komanda, kuru vadīja
O.P. Kuzņecova. Kognitīvās karšu modelēšanas sistēmas tika izstrādātas arī dažādos Krievijas Federācijas reģionos: kognitīvās modelēšanas sistēma tika izveidota Dienvidu federālās universitātes zinātniskajā komandā G.V. vadībā. Gorelova; sistēma "IGLA", Brjanskas Valsts tehniskā universitāte, izstrādātāji D.A. Korosteļevs un citi; Sistēma "Strateg", Volgogradas Valsts tehniskā universitāte, izstrādātāji M.A. Zabolotskis un citi.No ārpus Krievijas Federācijas radītajām sistēmām minēsim Cosmos sistēmu, ko izstrādājusi kompānija Data C (Ukraina, Sevastopole) V.B. vadībā. Silova.
Ar tik daudzām sistēmām kognitīvo karšu modelēšanai lēmumu pieņemšanai to nozīme ir salīdzinošā analīze. Šajā darbā tiek veikta kognitīvo karšu modelēšanas datorsistēmu salīdzinošā analīze, ņemot vērā to lietderību dažādu lēmumu pieņemšanas metodoloģijas (loģiski-temporālās struktūras) posmu automatizēšanai daļēji strukturētās dinamiskās situācijās.
Šī darba mērķis ir apskatīt iespējamās metodes un pieejas dažādu lēmumu pieņemšanas metodoloģijas posmu ieviešanai daļēji strukturētās dinamiskās situācijās. Atšķirīga metožu un pieeju kombinācija lēmumu pieņemšanas metodoloģijas posmu ieviešanai dažādās iepriekš uzskaitītajās datorsistēmās nosaka to efektīvas pielietošanas robežas.
Dažas no uzskaitītajām sistēmām izstrādātāji pozicionē kā laboratorijas sistēmas
problēmsituāciju izpēti un līdz ar to tādu nav Detalizēts apraksts saskarnes, ne matemātiskā aparāta apraksts, ko izmanto, lai iegūtu prognozes situāciju attīstībai (labākajā gadījumā ir atsauce uz labi zināmu matemātisko aparātu).
Tāpēc kognitīvo karšu modelēšanas datorsistēmu analīzei tika izvēlētas vairākas sistēmas (“Situācija”, “Kompass”, “Canva”, “Cosmos” un “ADATA”), kurām izmantots sistēmās izmantotais matemātiskais aparāts. ir aprakstīts pietiekami detalizēti. Turklāt uzskaitītās sistēmas tiek pozicionētas kā komerciāli produkti. Tas nozīmē, ka šo sistēmu demonstrācijas versijas var interesēt lasītājus viņu pašu pētījumos par daļēji strukturētām dinamiskām situācijām.
1. METODIKA DINAMISKO SITUĀCIJU MODELĒŠANAI, IZMANTOJOT SUBJEKTĪVOS MODEĻUS (KOGNITIVĀ KARTE)
AT vispārējā teorija sistēmas, tiek izdalīti divi tās attīstības virzieni: "cieto" un "mīksto" sistēmu teorija. "Stingro" sistēmu teorija prasa stingras kvantitatīvās konstrukcijas, kuru pamatā ir deduktīvā metode. Stingri formalizēti apraksti tiek izmantoti, lai aprakstītu "cietās" sistēmas, un modelēšanas rezultātus izskaidro stingri pierādītas cēloņsakarības. "Mīksto" sistēmu formalizēšana balstās nevis uz precīziem kvantitatīviem mērījumiem, bet gan uz kvalitatīviem, izplūdušiem un hipotētiskiem priekšstatiem par sistēmu ekspertu vērtējumu, heiristiskā spriešanas veidā. "Mīksto" sistēmu teorija aplūko sistēmas, kas spēj pielāgoties ārējiem apstākļiem, vienlaikus spējot attīstīties. Tās ir bioloģiskās, psiholoģiskās, sociālās sistēmas. "Cieto" sistēmu modelēšanas un analīzes metodes ne vienmēr ir piemērotas "mīksto" sistēmu analīzei. Par metodoloģisko bāzi lēmumu pieņemšanai vāji definētā dinamiskā situācijā tiek uzskatīta "mīkstās" sistēmu analīzes metodoloģija.
"Mīksto" sistēmu analīzei P. Čeklads piedāvāja "mīkstās" sistēmas analīzes metodoloģiju, kas ir uz sistēmu orientēts ceļvedis, kas palīdz analītiķim tikt galā ar sarežģītas situācijas analīzi. Šī metodika ir sistemātiski organizēts slikti definētas sistēmas izpētes process, kas ietver vairākus secīgi veiktus posmus: problēmsituācijas strukturēšana; konceptualizācija, kas sastāv no novērojamā abstrakta modeļa konstruēšanas
Kognitīvās kartes piemērs
mana sistēma; abstrakta modeļa pārbaude - abstrakta modeļa salīdzinājumi ar reālā pasaule; abstraktā modeļa korekcijas un visbeidzot ar koriģētā modeļa palīdzību lēmumu pieņemšana situācijas vadīšanai.
Lēmuma atbalsta problēma situācijas vadīšanai “mīkstā” dinamiskā situācijā tiek definēta kā uzdevums izstrādāt stratēģiju situācijas pārnešanai no pašreizējā stāvokļa uz mērķa stāvokli, pamatojoties uz subjektīvu situācijas modeli, kas ietver ekspertu izmērītu. situācijas faktoru vērtības un tās funkcionālās struktūras modelis, kas apraksta analītiķim zināmos novērotās situācijas likumus un modeļus. Šis subjektīvais modelis ir fiksēts virzīta zīmēta grafika - kognitīvās kartes - formā. Ekonomiskās situācijas kognitīvās kartes piemērs ir parādīts attēlā. Šeit grafa virsotnes ir situācijas faktori, bet loki ir cēloņu un seku attiecības starp tām.
Plusa zīme uz lokiem starp virsotņu faktoriem nozīmē, ka faktora cēloņa vērtības palielināšanās izraisa faktora efekta palielināšanos, un mīnusa zīme - faktora cēloņa vērtības palielināšanās samazina faktora efekta vērtība. Kognitīvā karte atspoguļo analizētās situācijas funkcionālo struktūru, jo jebkura situācijas faktora vērtības izmaiņas izraisa ar to saistīto faktoru vērtību izmaiņu “frontes” rašanos. Šī izmaiņu "fronte" kognitīvajā kartē tiek dēvēta par impulsu procesu un ļauj iegūt situācijas attīstības prognozes.
"Mīkstās" sistēmas analīzes metodoloģijas ietvaros kognitīvās kartes veidošana ir iteratīvs hipotēžu ģenerēšanas un pārbaudes process par situācijas funkcionālo struktūru, līdz tiek iegūta struktūra, kas spēj koriģēt.
ticami izskaidro tās attīstības dinamiku un ietver trīs galvenos posmus:
Hipotētiskās kognitīvās kartes konstruēšana (hipotēzes ģenerēšana par situācijas funkcionālo struktūru);
Kognitīvās kartes pārbaude (hipotēzes par situācijas funkcionālo struktūru ticamības pārbaude);
Situācijas kognitīvās kartes (funkcionālās struktūras) korekcija.
Iteratīvais process "ģenerēšana, pārbaude,
modeļa pielāgošana (jaunas hipotēzes ģenerēšana)” atkārto, līdz tiek iegūta funkcionāla struktūra, kas ticami izskaidro novērotās situācijas uzvedību. Kognitīvās kartes veidošanas procesā tiek izmantotas ekspertu vai analītiķu intelektuālās spējas - viņu zināšanas, kas tiek strukturētas šajā iteratīvajā procesā.
Ar saprātīgas kognitīvās kartes palīdzību tiek atrisināta situācijas pārvaldības stratēģijas izstrādes problēma, kas to var pārnest no sākotnējā stāvokļa uz mērķa stāvokli. Turklāt izstrādāto stratēģiju pamatotību nosaka tās ģenerēšanas procesā iegūtās kognitīvās kartes validitāte.
Tādējādi, pieņemot lēmumus par slikti definētas situācijas pārvaldību, pamatojoties uz kognitīvo karšu modelēšanu, analītiķa zināšanas un inteliģence ir tieši iesaistīti lēmumu pieņemšanas procesā un lielā mērā nosaka tā kvalitāti. Var teikt, ka lēmumu atbalsta sistēmas slikti definētās situācijās dod pozitīvus rezultātus tikai kopā ar analītiķa analītiskajām prasmēm un radošumu.
Šis apstāklis izvirza noteiktas prasības datorlēmumu atbalsta sistēmas arhitektūrai, kuras pamatā ir kognitīvo karšu modelēšana, kas jāatspoguļo sistēmas subjektorientētajā arhitektūrā.
2. DATORSISTĒMAS KOGNITIVĀS KARTES MODELĒŠANAI
Ir diezgan daudzveidīgs datorsimulācijas modelēšanas rīku komplekts dažādās mācību jomās un aktivitātēs. Pašlaik tirgū ir vairāk nekā 50 programmatūras produktu. dažādas sistēmas datorsimulācija. Visi no tiem strādā ar skaitliskiem datiem, kas atspoguļo modelējamo sistēmu īpašības, un simulācijas modeļiem
sistēmas ir veidotas "cieto" sistēmu analīzes koncepcijas ietvaros.
Zināšanu modelēšanas datorsistēmās, kas darbojas “mīkstās” sistēmu analīzes jēdziena ietvaros, ietilpst ekspertu sistēmas, kas modelē ekspertu zināšanas un uzvedību tādu problēmu risināšanā, kurām ir uzkrāta nozīmīga lēmumu pieņemšanas pieredze. Tomēr šo pieredzi ir grūti formalizēt "stingro" sistēmu teorijas ietvaros.
Kognitīvo karšu modelēšanas datorsistēmas veido īpašu simulācijas sistēmu klasi, kas pēc funkcionalitātes un organizācijas principiem ir pozicionējama starp simulācijas sistēmām un ekspertu sistēmām. Programmatūras arhitektūras ziņā kognitīvās karšu modelēšanas sistēmas pārmanto "cieto" sistēmu simulācijas sistēmu īpašības simulācijas modelēšanas procesu organizēšanas ziņā un ekspertu sistēmas ekspertu zināšanu iegūšanas un prezentēšanas, kā arī to apstrādes ziņā. Visas šīs sistēmas ir aprīkotas ar ergonomiskām ērtām vairāku logu saskarnēm, taču tās neatbalsta ekspertu darbu pie kognitīvo karšu izstrādes. Situācijas attīstības skaitļošanas prognoze galvenokārt ir automatizēta. Tajā pašā laikā dinamiskas sistēmas modelēšanas rezultāti, izmantojot kognitīvās kartes, ir neprecīzi un pieļauj vairākas interpretācijas. Modelēšanas rezultātu neprecizitāti un kvalitatīvo raksturu lielā mērā nosaka kognitīvās kartes izveidošanai un pielāgošanai izmantoto ekspertu procedūru nelīdzenums, analītiķa vai eksperta, kas veido modeli, zināšanu līmenis, maldīgi priekšstati un kļūdas.
"Mīkstās" sistēmas analīzes metodoloģija paredz ekspertu kļūdu esamību un paredz no tām atbrīvoties kognitīvās kartes iteratīvā procesa "ģenerēšana - pārbaude - korekcija" ietvaros. Ir skaidrs, ka datorizēta lēmumu atbalsta sistēma, kas ievieš “mīkstās” sistēmu analīzes metodiku, ļaus atbrīvoties no daudzām ekspertu kļūdām un uzlabot pieņemto lēmumu kvalitāti. Lēmumu atbalsta sistēmas programmatūras arhitektūra, kas vērsta uz kognitīvās kartes "ģenerēšanas - verifikācijas - korekcijas" cikla atbalstīšanu, var tikt uzskatīta par ideālu, attiecībā uz kuru mēs tālāk analizēsim iepriekš uzskaitītās programmatūras sistēmas kognitīvo karšu modelēšanai. .
Idealizēta lēmumu atbalsta sistēmas arhitektūra, kuras pamatā ir modelēšana
kognitīvajās kartēs jāiekļauj funkcionālas apakšsistēmas, kas atbalsta šādus modeļa veidošanas un situācijas pārvaldības lēmumu pieņemšanas posmus: ģenerēšana - pārbaude - kognitīvās kartes korekcijas un faktiskā lēmumu pieņemšana - stratēģijas izstrāde situācijas pārcelšanai no pašreizējā stāvokļa. uz mērķa vienu. Apskatīsim katras funkcionālās apakšsistēmas saturu no analīzei izvēlēto lēmumu atbalsta sistēmu lietotāja viedokļa.
3. HIPOTĒTISKĀS KOGNITĪVĀS KARTES ĢENERĒŠANA
Šajā posmā tiek izvirzīta hipotēze par situācijas funkcionālo struktūru, pamatojoties uz subjekta zināšanām, pieredzi - viņa intelektuālajām spējām, iztēli un intuīciju. Hipotēze ir eksperta procedūra situācijas pamatfaktoru (būtiskāko) noteikšanai. Balstoties uz identificēto situācijas faktoru kopumu, eksperts izvirza hipotēzes par cēloņsakarības esamību un stiprumu starp jebkuru situācijas faktoru pāri. Šī posma rezultāts ir subjektīvs situācijas modelis, kas attēlots ar zīmētu svērtu virzītu grafiku - kognitīvo karti.
Hipotētiskās kognitīvās kartes izveide sastāv no diviem posmiem:
Abstraktas kognitīvās kartes izveide;
Tās parametrizācija.
Apskatīsim katru no tiem.
3.1. Abstraktas kognitīvās kartes izveide
Šajā posmā tiek identificēti daudzi faktori, kas raksturo situāciju, un jānosaka cēloņu un seku attiecības starp tiem. Šī ir ekspertu procedūra, kas lielā mērā ir atkarīga no eksperta zināšanu līmeņa un vēlmēm. Dažādi eksperti, novērojot vienu un to pašu situāciju, var identificēt dažādus sev nozīmīgus faktorus un attiecības starp tiem, tādējādi iegūstot dažādi modeļi situācijas un līdz ar to arī dažādas situācijas vadīšanas stratēģijas.
Šī posma subjektīvismu iespējams mazināt ar dažādu pieeju un intelektuālās darbības organizēšanas metožu palīdzību vāji definētas situācijas strukturēšanas procesos, piemēram: strukturāli funkcionālā pieeja; SVID, PEST, objektu-strukturālā pieeja utt.
Metodoloģiskais pamats situācijas strukturēšanai, lai to attēlotu kognitīvā veidā
kartes ir sistemātiska pieeja, kuras pamatā ir objekta vai situācijas kā sistēmas aplūkošana. Sistēmas pieejas pamatjēdzieni ir elementa, struktūras, funkcijas jēdzieni. Sistēmiskās pieejas uzmanības centrā ir objekta vai situācijas struktūras un elementu vietas izpēte tajā. Sistēmas pieejas specifiku nosaka tas, ka tā koncentrējas uz izpēti uz objekta integritātes atklāšanu un to nodrošinājošiem mehānismiem, uz kompleksa objekta dažāda veida savienojumu identificēšanu un to samazināšanu vienotā. teorētiskais attēls. Sistēmas pieeja ir vērsta uz veseluma un tā elementu integritātes izpēti un kompozīcijas noteikšanu, elementu savienošanas sistēmā modeļu, t.i., sistēmas struktūras, izpēti, sistēmas un tās komponentu funkciju izpēti, t.i. sistēmas strukturālā un funkcionālā analīze.
Pēdējā laikā kognitīvo karšu modelēšanā tiek izmantotas no stratēģiskās vadības metodoloģijas pazīstamās SVID un PEST strukturēšanas metodes. Darbos situācijas strukturēšanas posmos tiek piedāvāts izmantot SVID situācijas analīzes modeli (Stiprās puses - stiprās puses, Vājās puses - vājās puses, Iespējas - iespējas, Draudi - briesmas, draudi), lai identificētu stiprās puses un vājās puses situācija (problēmas raksturojums) un situācijas tā sauktā problēmlauka konstruēšana. Situācijas problemātiskā lauka definēšana ļauj skaidri formulēt kognitīvo karšu modelēšanas un problemātiskās situācijas risināšanas stratēģijas meklēšanas mērķus un uzdevumus.
Novērojamās situācijas ārējās vides analīzei darbā piedāvāts izmantot PEST ārējās vides analīzes modeli (Politika – politika, Ekonomika – ekonomika, Sabiedrība – sabiedrība, Tehnoloģijas – tehnoloģijas). Saskaņā ar šo modeli tiek izdalītas četras galvenās faktoru grupas, caur kurām notiek politiskā, ekonomiskā, sociālkulturālā un tehnoloģiskie aspektiārējā vide ap pētāmo objektu.
Interesanta ir arī metodika ekspertu zināšanu strukturēšanai tā sauktā zināšanu lauka veidā. Šeit tiek piedāvāta zināšanu strukturēšanas objektstrukturālā pieeja (OSA), saskaņā ar kuru zināšanu analīze un reprezentācija tiek veikta stratēģiskajos, organizatoriskos, konceptuālos, funkcionālos, telpiskajos, laika, cēloņsakarības un ekonomiskajos aspektos (slāņos).
Šo pieeju izmantošana ļauj mums nedaudz samazināt kognitīvā subjektivitāti
kartes, taču jebkurā gadījumā situācijas analīzes sākumposmā veidotajām kognitīvajām kartēm ir raksturīga nepabeigtība un sadrumstalotība, kas atspoguļo subjekta zināšanu par situāciju nepilnīgumu un sadrumstalotību.
Izvēlēto faktoru nepilnīgums un sadrumstalotība noved pie kļūdām, kuras eksperts pieļauj, nosakot cēloņsakarības starp atlasītajiem faktoriem. Tipiskas šī posma kļūdas: nepārprotamas saiknes nodibināšana, kļūdas ietekmes zīmes noteikšanā, tranzitīvu saikņu slēgšanu starp faktoriem.
Uzskaitītās metodes nav iekļautas datoru lēmumu atbalsta sistēmās, kas paredzētas kognitīvo karšu modelēšanai, bet tiek atlasītas, pamatojoties uz analītiķa personīgajām vēlmēm, un tiek veiktas manuāli.
Kognitīvo karšu ievades saskarnes šajās sistēmās ir vai nu grafiskie redaktori, vai tabulu formas, kas atspoguļo kognitīvās kartes blakus matricu. Piemēram, sistēmā Kanva grafiskais redaktors nodrošina: situācijas funkcionālo struktūru atspoguļojošas kognitīvās kartes (virzīto zīmju grafika) konstruēšanu un rediģēšanu; jauna faktora ievade; cēloņsakarības noteikšana starp faktoriem; savienojuma virziena un veida noteikšana (pozitīvs, negatīvs); faktora noņemšana, saites noņemšana. Ar grafiskā redaktora palīdzību eksperts nosaka kognitīvo karti (C M), kur I ir situācijas virsotņu-faktoru kopa, M = | -
virzīta grafa blakus matrica.
Lai samazinātu kognitīvās kartes konstruēšanas subjektivitāti "IGLA" sistēmā, tiek piedāvāta tās kolektīvās veidošanas metode. Šeit daudzi eksperti veido kognitīvo karti, sniedzot savus viedokļus par faktoriem un to savstarpējām attiecībām apstiprināšanai koordinatoram. Koordinators saskaņo dažādu ekspertu viedokļus un tos labo. Šo metodi atbalsta "klients-servera" arhitektūra, kas nodrošina neatkarīgu ekspertu darbu.
3.2. Kognitīvās kartes parametrizācija
Parametrizēšanas rezultātā iepriekšējā posmā uzbūvētā abstraktā kognitīvā karte tiek pārveidota par konkrētas dinamiskas sistēmas modeli. Kognitīvās kartes parametrizācijas procesā tiek noteikti šādi mērogi:
faktoru vērtības un faktoru pašreizējās vērtības;
faktora ietekmes spēki uz faktoru un to vērtības.
3.2.1. Faktoru vērtību un pašreizējo faktoru vērtību skalu noteikšana
Nosakot faktoru tīklus, ir svarīgi noteikt konkrētas datorsistēmas modelētās kognitīvās kartes veidu, t.i., noteikt, kā tiek interpretētas faktoru vērtības un to savstarpējās saiknes stiprums. Darbā aplūkotas divas iespējamās kognitīvo karšu interpretācijas – nedeterministiskā un deterministiskā.
Nedeterministiskajās kognitīvajās kartēs loka svars un vērtības virsotnēs tiek interpretētas kā ticamības koeficienti, kas attiecīgi raksturo eksperta pārliecību, ka pastāv saikne starp faktoriem, un pārliecību, ka faktors, kas raksturo kādu pasākums notiks.
Deterministiskajās kognitīvajās kartēs faktora vērtība virsotnē tiek interpretēta kā tā absolūtā vērtība, kas izteikta atbilstošās mērvienībās (rubļos, kilometros utt.) vai lingvistiskajās aplēsēs ("Liels", "Vidējs", "Mazs"). ), savukārt loka svars tiek interpretēts kā pārneses koeficients, kas saista zīmes absolūto vērtību izmaiņas un cēloņus.
Pamatojoties uz to, sistēmas "Cosmos" un "IGLA" ir jāattiecina uz sistēmām, kas vērstas uz nedeterministisku modelēšanu, un sistēmas "Situation", "Compass", "Compass-2" un "Canva" - deterministiskās kognitīvās kartes. .
Kognitīvo karšu modelēšanā dominē pieeja, kuras mērķis ir izpētīt sistēmas reakciju uz kādu sākotnējo tās faktoru vērtību traucējumu (pieaugumu).
Pārliecības skala. Faktoru vērtību pieauguma skalas nedeterministiskām kognitīvajām kartēm raksturo faktora vērtības nenoteiktības (pārliecības) rādītāja pieaugumu un tiek parādītas ar skaitliskiem intervāliem [-1, 1]. Uzticības indikatora negatīvo vērtību interpretācija ir sarežģīta un ekspertam maz saprotama.
B. Kosko savā darbā ierosināja šo problēmu atrisināt, papildinot jebkuru situācijas faktoru ^ e ar faktoru ar pretēju nozīmi, t.i. /. . Šī pieeja ir ērta, lai aprakstītu sistēmas, kas modelē daudzpolāru faktoru vērtību pieaugumu. Eksperts nosaka divus nenoteiktības rādītājus: nenoteiktības indikatoru
faktora ^ pozitīvais pieaugums p + e un tā negatīvā pieauguma p-e nenoteiktības indekss. Izmantojot šo definīciju, rādītāja pieaugums nav definēts
Šajā gadījumā ir iespējams attēlot nenoteiktību tā sauktajās "pelēkajās" skalās, kurām nav izpildīts normalizācijas nosacījums
р+ + р- = 1. Tiek uzskatīts, ka “pelēkās” skalas labāk atspoguļo ekspertu vērtējumus nenoteiktības apstākļos. Pretrunu starp p+ un p- novērtējumiem nosaka, izmantojot kognitīvās līdzskaņas indeksu c. = | p+ - p-1/(p+ + p-) .
Pārliecības pakāpes tiek uzrādītas kā pasūtīts komplekts lingvistiskās nozīmes pārliecība Zp = ("Neiespējami", "Vāji iespējams", "Gandrīz iespējams", "Iespējams", "Ļoti iespējams", "Gandrīz droši", "Uzticami"). Ticamības skala ir attēlota kā kartēšana φ: Zp ^ uz skaitliskās ass segmentu.
Eksperta procedūra nenoteiktības rādītāju noteikšanai pozitīvā un negatīvā pieauguma vērtību diapazonā ekspertam ir skaidra un tiek interpretēta šādi: 0 kā neiespējamu un 1 kā uzticamu pieaugumu.
Faktoru vērtību pieauguma vērtēšanas skalas. Nedaudz sarežģītāka un subjektīvāka ir ekspertu procedūra faktoru pieauguma skalu noteikšanai deterministiskām kognitīvajām kartēm.
Sistēmās "Situācija" un "Kompass" tiek uzskatīts, ka ekspertam ir kāds intuitīvs priekšstats par visu faktoru pašreizējām vērtībām, kuras patiesībā mēra ar absolūtām skaitliskām vērtībām vai novērtējošās lingvistiskās skalas. , var atspoguļot faktoru vērtības izmaiņas, ņemot vērā faktoru vērtību pieauguma no pašreizējās vērtības novērtējuma skalu.
Šādas skalas piemērs ir pieauguma bipolārā novērtējuma skala, ko attēlo sakārtota lingvistisko vērtību kopa Z = (“Spēcīgi aug”, “Vidēji aug”, “Vāji aug”, “Nemainās”, “Samazinās”. nedaudz”, “Mēreni samazinās”, “Spēcīgi krītas”).
Faktoru vērtību pieauguma novērtējuma skala ir konstruēta kā 2. kopas elementu kartēšana uz skaitliskās ass segmentu vienādi izvietotu punktu veidā, t.i., φ: 2^ [-1, 1].
Pieauguma vērtēšanas skalai ir augsts subjektivitātes līmenis, eksperts var kļūdīties, jo eksperts nepārprotami nefiksē faktora pašreizējo absolūto vērtību un slikti atspoguļo dažādus faktoru vērtību pieauguma pakāpes aprēķinus absolūtā vērtībā. mērogs.
Svari ar "absolūtām" lingvistiskām vērtībām. Sistēmā "Canva", lai samazinātu faktoru skalu subjektivitāti, tiek izmantota lingvistiskā skala ar "absolūtām" lingvistiskām vērtībām. Šeit, nosakot lingvistiskās vērtības, tiek izmantotas faktora “absolūtās” lingvistiskās vērtības, nevis tā subjektīvie vērtējumi, piemēram, “Liels”, “Vidējs”, “Mazs”. Piemēram, temperatūras lingvistiskā nozīme var būt lingvistiskā nozīme "tik karsts, ka gandrīz nevar pielikt roku" vai novērtējums "tik auksts, ka roka uzreiz salst", nevis tikai "ļoti karsts" vai "ļoti auksts". ". Ar šādu situācijas faktoru lingvistisko vērtību definīciju eksperts nosaka faktora "absolūto" lingvistisko pašreizējo vērtību, kas atvieglo ekspertu darbu faktoru ietekmes stipruma noteikšanā un samazina ekspertu kļūdas. .
Faktoram ir noteikta sakārtota lingvistisko vērtību kopa 2. = (rr1, ..., rrt). Turklāt lingvistisko nozīmju kopas elementiem ir noteikta ne tikai stingra vērtību secība< гй < ... < гт, но и равенство интервалов между лингвистическими значениями. Равенство интервалов между значениями устанавливается с помощью экспертного метода деления отрезка пополам Торгерсона .
Faktora skala ir definēta kā katras faktora lingvistiskās vērtības kartēšana uz skaitliskās ass punktu, φ: 2.. ^ X, X = (xl, ..., x.p),
x1 ..., Xn e .
Definēta arī apgrieztā kartēšana φ x: x ^ , x e, kas ļauj interpretēt
pārvērst jebkuru x vērtību faktora r lingvistiskajā vērtībā, z e 2 ..
Runājot par faktoru un pieauguma skalām, sākotnējais situācijas stāvoklis tiek definēts lingvistiskā formā) kā faktoru sākotnējo vērtību vektors. Definēts arī situācijas faktoru P(0) = (p1, p2, ..., pn) pieauguma sākuma vektors.
Faktoru vērtības pieaugumu nosaka faktora pašreizējai vērtībai, un to raksturo pieauguma virziens - pozitīvais, negatīvais pieaugums un pieauguma vērtība. Dotajam pašreizējam stāvoklim kopas elementi rHc+Φ rKc+2^ ...,
raksturo pozitīvo pieaugumu, un negatīvo pieaugumu raksturo elements
Punkts xjc atbilst pašreizējam stāvoklim intervālā. Pozitīvie pieaugumi tiek definēti kā skaitliskās ass intervāli (segmenti):
P+1 = X(c + 1) - P +2 = X(c + 2) - Xc; ...; P+n- c) =
X. - x. , un negatīvie pieaugumi ir
skaitliskās ass intervāli: p-1 = xic - x (c- p-2 =
Xic-xi(c-2); -; PTc = xic - xi.
Sistēmas "Canva" faktoru pieaugumi, kas iegūti, aprēķinot situācijas attīstības prognozes, tiek verbalizēti, t.i., tiek uzrādīti apgalvojumu veidā šādā formā: "Kā faktora f vērtība ir palielinājusies ( samazināts) no pašreizējās vērtības Zic = 9-1 (xic) uz vērtību zin = 9_1 (xin)." Šāda pieeja samazina ekspertu vērtējumu subjektivitāti.
3.2.2. Faktoru ietekmes skalas
Nosakot faktoru ietekmes stiprumu, eksperts nosaka loka svaru, kas savieno cēloņa faktoru un ietekmes faktoru. Ietekmes stipruma skalas deterministiskām un nedeterministiskām kognitīvajām kartēm dažādos veidos interpretē zīmēta digrāfa loka svara vērtību.
Ietekmes spēka mērogs nedeterministiskās kognitīvās kartēs. Nedeterministiskajās kognitīvajās kartēs loka svars nosaka pārliecību par savienojuma esamību starp virsotnēm un tiek attēlots ar skaitli intervālā [-1, 1]. Pieaugumu attēlošanas specifika nedeterministiskās kognitīvās kartēs kā vērtību pāri -
pozitīvs p+ un negatīvs p-faktora pieaugums rada šādu faktoru attiecību attēlojumu. Cēloņsakarībai w.. e [-1, 1] starp cēloņa faktoru f e F un ietekmes faktoru f e F pozitīvs
Attiecības sasaista pozitīvo pieaugumu ar pozitīvo pieaugumu un negatīvo pieaugumu ar negatīvo pieaugumu.
soli, t.i., w+ : p+ ^ p++ .
Negatīvā saikne, attiecīgi, pozitīvs pieaugums ar negatīvu, un negatīvs ar pozitīvu pieaugumu, t.i.
ij ■ i "i " i" J ’ "ij- pi ^ PJ
Tas noved pie
tami zi(c-1), Zi(c-2),
karojot ar kognitīvās kartes blakus matricas lielumu, bet tajā pašā laikā visi matricas elementi, kas nosaka savienojuma esamības nenoteiktības rādītāju, ir pozitīvi un ir definēti intervālā .
Dubultās pozitīvas noteiktas blakus matricas elementi
tiek atvasināti no blakusesības matricas W = \m(\nx_n):
esoi > 0, tad C>(2.-1)(2]-1) = , ™2Sch = Pu,
esoi< 0, то ^2/(2]- 1) = -^цр ^21 - 1)(2ц) = -^у.
Šajā gadījumā pārliecības pakāpe savienojuma esamībai tiek attēlota kā sakārtota pārliecības lingvistisko vērtību kopa "). Pārliecības skala savienojuma esamībai tiek attēlota kā kartējums φ: ^ .
Eksperta procedūra faktoru attiecību nenoteiktības rādītāju noteikšanai vērtību diapazonā ekspertam ir saprotama, jo 0 tiek interpretēta kā neiespējama sakarība, bet 1 - kā uzticama sakarība.
Faktoru ietekmes stipruma skala deterministiskajās kognitīvajās kartēs. Situācija ir sarežģītāka, nosakot savienojumu svarus deterministiskajās kognitīvajās kartēs. Šeit saišu svars nosaka pieaugumu. Nosakot šo koeficientu, ekspertam jāatbild uz jautājumu: “Kā faktors ietekmē faktoru /. un ar kādu spēku? Sistēmās "Situācija" un "Kompass" atbildi var izvēlēties no sakārtotas ietekmes spēka novērtējuma lingvistisko vērtību kopas:
2# = ("Liels pieaugums", "Vidējs pieaugums", "Neliels pieaugums", "Nav ietekmes", "Neliels samazinājums", "Vidējs samazinājums", "Spēcīgi samazinājums").
Katrs sakārtotās kopas 2rZh elements tiek parādīts uz skaitliskās ass segmenta [-1, 1] vienādi izvietotu punktu veidā, φ: 2n ^ [-1, 1].
Šādai faktoru ietekmes skalai ir augsts subjektivitātes līmenis. Fakts ir tāds, ka kognitīvās kartes, kā likums, modelē nelineāras dinamiskas sistēmas, kurās ietekmes stiprums starp faktoriem ir atkarīgs no cēloņa faktoru pašreizējām vērtībām. Lineārā kognitīvā karte tuvina nelineāras sistēmas posmu tuvu cēloņfaktora pašreizējai vērtībai, un, ja faktora pašreizējā vērtība ir netieši noteikta eksperta ietekmes spēka noteikšanā, tas rada būtiskus izkropļojumus novērtējumā. faktoru ietekmes spēku to ekspertu noteikšanā.
Sistēmās "Situācija" un "Kompass" loku svaru vērtības, kas nosaka ietekmes spēka vērtību intervālu, ierobežo intervāls w y e [-1, 1]. Tomēr šeit svars tiek interpretēts kā pieaugums, un tāpēc tā vērtības var būt ārpus norādītā intervāla. Daudzas
Detalizētāki kognitīvo karšu piemēri, par kuriem W .. £ [-1, 1] ir atrodami Robertsa darbā.
Abstraktās kognitīvās kartes faktoru ietekmes spēka parametrizēšana, izmantojot faktoru vērtēšanas skalas, kurās faktora pašreizējais stāvoklis nav skaidri noteikts, ir augsts subjektivitātes līmenis, noved pie daudzām kļūdām, ko rada nepareizi uzdots jautājums. eksperts.
Ja kognitīvā karte tiek parametrizēta, izmantojot aprakstītās pieauguma skalas un ietekmes spēka skalas, tad tās pārbaudē rodas grūtības.
Netiešās metodes faktoru ietekmes stipruma noteikšanai. Lai samazinātu subjektivitāti faktoru ietekmes stipruma noteikšanā "Canva" sistēmā, ietekmes stipruma noteikšanai tiek izmantotas netiešās metodes. Ietekmes stiprumu eksperts nosaka, atbildot uz jautājumiem par iespējamām ietekmes faktora vērtības izmaiņām ar fiksētām izraisošā faktora izmaiņām. Šī procedūra ļauj noteikt ietekmes stiprumu, ņemot vērā cēloņsakarības faktora pašreizējo stāvokli, kas samazina ekspertu vērtējuma kļūdu. Jautājumu ģenerēšana ekspertam, lai noteiktu ietekmes stiprumu starp pazīmēm, tiek automātiski veikta divos režīmos: tiešā vērtēšanā un pāru salīdzināšanā.
Tiešā vērtēšanas režīmā ietekmes stiprumu nosaka kā pārneses koeficientu, ko aprēķina pēc eksperta lingvistiskā formā norādītā cēloņsakarības un ietekmes faktora pieauguma. Pieaugumus var norādīt precīzi vai kā izplūdušo kopu.
Norādot precīzas faktoru pieauguma vērtības, eksperts atbild uz jautājumu: “Aprēķiniet,
kā faktora ^ vērtības izmaiņas no r0 uz r(P ietekmē zīmes-sekas / ) vērtības izmaiņas, nosakot ticamo, no viņa viedokļa, faktora "absolūto" lingvistisko vērtību
w^s = p. 1 р1 , (1)
kur r. \u003d (x. - x.) / x. - vērtības novirze
faktors-cēloņi un p[ = (x0 - x[)/x0 - novirze
faktors-seka, x0 = f.(r0) un x0 = fD r0) attiecīgi faktora cēloņa un faktora-seku sākotnējās vērtības; хр = f.(gr) un х[ = fD yG) faktoru vērtības pēc eksperta noteikšanas
to vērtību palielinājumi, r^ un r5 - faktoru sākotnējās lingvistiskās vērtības u /, gr.
un r^ - faktoru lingvistiskās vērtības un pēc pieauguma, f. un φ^ - linga kartes
R., r5, r un r5 koeficientu vistiskās vērtības un uz skaitliskās ass segmenta.
Cēloņa vai seku faktoru vērtību noviržu iestatīšana izplūdušas kopas veidā tiek izmantota gadījumos, kad ekspertam ir grūti precīzi noteikt faktora-efekta novirzi, ko izraisa faktora novirze. cēlonis. Faktoru-seku novirzes vērtības piederības funkcija ir attēlota trīsstūrveida vai trapecveida formā un tiek dota ar izplūdušu kopu:
^(^)= (xT1 xT2 \v2,..., x1k Kb
kur х^1,..., х[Н - faktora vērtības pēc pieauguma, y1, ..., - iespējamības subjektīvie novērtējumi
attiecīgie faktora ietekmes pieaugumi noteiktam faktora cēloņa pieaugumam.
Koeficienta novirzes vērtība, ko nosaka piederības funkcija C(xr,):
x \u003d E x ^ V Ey "-
Pēc defuzzifikācijas pazīmju wis ietekmes stiprumu nosaka, izmantojot sakarību (1).
Pāru salīdzināšanas režīmu izmanto gadījumos, kad ekspertam ir vieglāk sakārtot faktorus-cēloņus no kopas = (/(,/5, ..., pēc to ietekmes stipruma uz faktoru-seku. Faktori -cēloņi tiek sakārtoti, izmantojot pāru salīdzināšanas metodi, kuras nozīme ir eksperta definīcija: izmaiņas, kurš no diviem vērtēšanai piedāvātajiem faktoriem-cēloņiem spēcīgāk ietekmē faktora-seku vērtības izmaiņas Eksperts nosaka viņa preferences, izmantojot T. Saaty piedāvāto rangu skalu. Nepieciešams nosacījums pareiza faktoru sakārtošana no kopas sastāv no ekspertu aplēšu tranzitivitātes. Transitivitātes pārkāpums tiek uzskatīts par pretrunu eksperta vēlmēs, kas ir jāatklāj un jālabo. Kanva sistēma tādus nosaka automātiski
kāda veida pretrunas un ļauj subjektam tās labot. Ekspertu pretrunu pielāgošanai ir divi režīmi: manuālais un automatizētais. Manuālajā režīmā eksperts iegūst iespēju no jauna definēt savas preferences, kas iestatītas pāra novērtējuma iepriekšējā solī, savukārt automatizētajā režīmā tiek izmantots heiristiskās pielāgošanas algoritms, lai netransitīvo novērtējumu aizstātu ar tuvāko pārejošo novērtējumu.
Kanva sistēmā visas kognitīvās kartes iestatīšanas saskarnes ir veidotas kā ērtas saskarnes, kas samazina kognitīvās kartes iestatīšanas sarežģītību.
"Absolūto" lingvistisko faktoru skalu un netiešo metožu izmantošana loku svaru noteikšanai var samazināt kognitīvās kartes iestatīšanas subjektivitāti. Subjektivitātes samazināšanās galvenokārt ir saistīta ar automātiski ģenerētu jautājumu izmantošanu ekspertam ierobežotā dabiskajā valodā Kanva sistēmā standarta jautājumu veidņu veidā. Jautājumā par faktoru ietekmes stipruma netiešu noteikšanu ir skaidri definētas: aplēsto cēloņu un seku faktoru pašreizējā stāvokļa “absolūtās” vērtības; Cēloņu un seku faktoru vērtību aplēsto noviržu "absolūtās" vērtības, kas nosaka ietekmes spēku. Precīza norāde uz "absolūtajām" vērtībām un faktoru novirzēm vērtēšanas jautājumā ļauj ekspertam saprast ekspertu vērtējuma būtību, nosakot faktoru ietekmes stiprumu, kas samazina vērtēšanas subjektivitāti. novērtējums.
4. KOGNITIVĀS KARTES PĀRBAUDE
Kognitīvās kartes pārbaude (hipotēzes par funkcionālo struktūru pārbaude) sastāv no situācijas attīstības prognozes iegūšanas uz modeļa un tās izskaidrošanas, pamatojoties uz pieejamajiem datiem un veselo saprātu. Situācijas modelēšana ļauj identificēt neatbilstību starp situācijas attīstības prognozi, kas iegūta, izmantojot kognitīvo karti, un faktisko situācijas attīstību pagātnē. Atklātās neatbilstības liecina par analītiķa maldīgajiem priekšstatiem par situācijas attīstības likumiem un modeļiem, kas iestrādāti subjektīvajā modelī, un kalpo kā stimuls ekspertam vai analītiķim meklēt jaunu vai labot esošo novērojamā funkcionālo struktūru. sistēma.
Kognitīvās kartes verifikācijas posmā eksperts cenšas saprast, cik patiesa ir viņa izveidotā kognitīvā karte un vai ir iespējams
tiesības pieņemt lēmumus, lai pārvaldītu situāciju?
Mēs apsvērsim divas pieejas kognitīvās kartes verifikācijas veikšanai: tiešā un apgrieztā verifikācija. Reversās verifikācijas pamatā ir situācijas attīstības prognožu ticamības noteikšana, kas iegūtas, izmantojot kognitīvo karti, salīdzinot tās ar zināmo situācijas dinamiku pagātnē. Tiešā pārbaude balstās uz to procesu ticamības analīzi, kas noved pie faktoru vērtību izmaiņām prognozē.
Kognitīvās kartes pārbaude balstās uz situācijas attīstības prognožu analīzi, kas notiek dažādas sistēmas savādāk. Tāpēc mēs apsvērsim metodes prognožu iegūšanai dažādās sistēmās.
4.1. Situācijas attīstības prognožu iegūšanas metodes
Situācijas attīstības prognožu iegūšanas problēmas vispārīgais izklāsts ir šāds.
Ir dota situācijas faktoru kopa F, definētas faktoru skalas (skat. 3.2. nodaļu), un kognitīvā karte tiek dota ar virzīta grafa blakusesības matricu Ж. Ļaujiet situācijas faktorus raksturot ar kādu sākotnējo vērtību, kas attēlota kā sākuma vērtība. stāvokļa vektors X(0) = (x1(0 ), ..., xn(0)). Eksperts var palielināt vai samazināt jebkuru faktoru X(1) = (x1(1), ..., xn(1) sākotnējās vērtības. Koeficienta p.(0) = x.(1) - x.(0) vērtības pieaugumu sauc par sākotnējo impulsu, un pieauguma vektoru P(0) = (p1(0), ... , pp(0)) sauc par sākuma vektora inkrementiem. Nepieciešams iegūt situācijas attīstības prognozi.
Iegūt situācijas attīstības prognozi kognitīvo karšu modelēšanā, formas galīgo atšķirību vienādojumu sistēmu.
p a + 1) = fp (o, (2)
kur P(?) un P(? + 1) ir faktoru vērtību pieauguma vektori laika punktos? un? + 1 (impulsa vektori).
Situācijas stāvoklis konkrētajā brīdī? + 1 nosaka no attiecības X(? + 1) = X(?) + P(? + 1), kur X(?) ir situācijas stāvoklis laika momentā?.
Pieaugumu P(?), P(? + 1), ..., P(? + n) vektoru kopu secīgos diskrētos laikos sauc par impulsu procesu, un situācijas stāvokļi X(?), X(? + 1), .., X(? + n) raksturo tās izmaiņu dinamiku pie kontroles darbībām P(?).
4.1.1. Situācijas attīstības prognozes iegūšanas metode, modelējot nedeterministiskās kognitīvās kartes
Sistēmas Cosmos un IGLA izmanto prognožu iegūšanas metodi, kuras pamatā ir izplūdušo kopu teorija. Lai aprēķinātu situācijas faktoru paredzamās vērtības, tiek izmantots noteikums max-proyuL - (reizinot un ņemot maksimumu) un dubultās pozitīvas-definētas blakus matricas W" = |w"ij |2nx2n.
Situācijas attīstības prognoze tiek noteikta, izmantojot matricas vienādojumu:
P "(n) \u003d PSH ° W" *, (3)
kur ° ir noteikums max-rgouL: p\ (n) \u003d
max (pC (0) w "ij), p. (n) e P" (n), p. (0) e P"(0), uA e
Zh"*, Zh"* - kognitīvās kartes blakusesības matricas tranzitīva slēgšana.
Sākotnējos P(0) un paredzamajos P(n) vektoros
dimensijas palielinājumi 2n (p-, p+, ..., p-, p+), faktora / "vērtība raksturo divus elementus: elements ar indeksu 21 raksturo pozitīvu p + un ar indeksu 21 - 1 - faktora negatīvs p-pieaugums Tas dod iespēju modelēt kognitīvo līdzskaņu subjekta priekšstatos par faktora vērtību un raksturot subjekta pārliecību par modelēšanas rezultātiem. Kognitīvās līdzskaņas pakāpe с.(?) ir nosaka no attiecības
c(n) = 1p+(n)-p"(n)1, 0< с(п) т 1. (4)
p I (n) + p I (n)
Attiecībā uz c(n) * 1, t.i., p+(n) >> p-(n) vai p-(n)>>
> p+ (n), subjekta ticamība faktora p(n) pieaugumam ir maksimāla, un c(n) * 0, t.i.
p+ (n) * p- (n), ir minimāls.
Pozitīvi noteiktas kognitīvās kartes pārejoša slēgšana tiek noteikta no
tgl* ^ / TT7G\k
attiecības: W = ^^ x (W) .
Ņemot vērā kognitīvo līdzskaņu, situācijas attīstības prognožu vektora komponenta p(n) e P(n) faktora vērtību attēlo pāri (p(n),
s.(n)), kur p(n) = 81 bp(p+ (n) - p-(n))max(p+ (n), p- (n)) ir faktora pieauguma vērtība, c(n) ) - faktora vērtības līdzskaņa.
Pieauguma p(n) zīme ir pozitīva, ja
p+(n) > p-(n) un negatīvs, ja p+(n)< рI (п).
Šajā gadījumā paredzamo situācijas stāvokli noteiks pāris
(X(n), C(n)), (5)
kur X(n) = X(0) + P(n) ir situācijas stāvokļa vektors (tā komponents x.(n) = x.(n) + p.(n)), vērtības c.(n) kognitīvā līdzskaņa n) e C(n).
No tranzitīvās slēgšanas matricas W" * =
= [^ ]2nx2p iemācīties matricas C5 = [su]pxp -
savstarpēja līdzskaņa, \u003d [yu] pxp - savstarpēja disonanse, \u003d 1 - su, Ud, P5 \u003d [pc] pxp - savstarpēja pozitīva ietekme, N = [n.] ^ - abpusēja
7 apmēram 1 in php
daudz negatīvas ietekmes.
4.1.2. Situācijas attīstības prognozes iegūšanas metode, modelējot deterministiskās kognitīvās kartes
Sistēmās, kas tiek aplūkotas deterministisko kognitīvo karšu modelēšanai, divas dažādas metodes situācijas attīstības prognozes iegūšana - ar summēšanu un bez faktoru vērtību pieauguma summēšanas.
A. Sistēmā "Situācija" tiek izmantota situācijas attīstības prognozes iegūšanas metode ar faktoru vērtību pieauguma summēšanu. Šis modelis tika piedāvāts Robertsa darbā, pēc tam analizēts un pārveidots darbos. Lai aprēķinātu (2) vienādojumā esošās prognozēšanas pieauguma vektora P(? + 1) komponentus p.(? + 1), izmanto sakarību:
p(+ 1) = E Y^. plkst
Situācijas attīstības prognoze tiek attēlota kā visu faktoru vērtību vektors (x1(n), ..., xn(n)),
kur x(n) = x.(0) + E p.(?), x.(0) e - sākuma
simulētās situācijas stāvoklis.
Tā kā šajā metodē faktoru pašreizējās vērtības tiek iestatītas abstrakti (neatsaucoties uz konkrētām faktoru vērtībām), mēs varam uzskatīt, ka visu faktoru sākuma stāvoklis ir nulle x.(0) = 0, / = 1,..., n, un vērtību paredzamais vektors
no visiem faktoriem x(n) = E p(?) nosaka akumulācija
fiksēti faktoru vērtību pieaugumi modelēšanas kompleksa n cikliem.
Šajā gadījumā prognožu vektora x(n) e [-1, 1] sastāvdaļas var attēlot lingvistiskās inkrementālās vērtēšanas skalās.
B. Situācijas attīstības prognozes iegūšanas metode bez soļu summēšanas tiek izmantota sistēmās Compass un Canva.
Situācijas attīstības prognozes iegūšanas metode sistēmā "Compass" atšķiras no "Cosmos" un "NEEDLE" sistēmu prognozēšanas metodes ar deterministisko kognitīvās kartes interpretāciju.
Lai aprēķinātu (2) vienādojuma paredzamo pieauguma vektora P(n) komponentus p(n), izmanto sakarību:
p(n) = max WijPj(0).
Sistēmā "Compass", kas modelē deterministiskās kognitīvās kartes, faktoru vērtību noteikšanai tiek izmantotas inkrementālās skalas, nefiksējot faktoru pašreizējo vērtību, t.i., X(0) = 0. Prognozes situāciju attēlo pāris (X(n), C(n)), kur vērtību X(n) = P(n) iegūst, izmantojot sakarību (3), un vērtību līdzskaņa C(n) ir aprēķināts, izmantojot sakarību (4).
Prognozes vektora komponenti p.(n) e P(n) ir definēti intervālā [-1, 1] un var tikt attēloti kā pieauguma novērtēšanas skala "Spēcīgi aug", ..., "Slimst. spēcīgi".
"Canva" sistēma ir vērsta arī uz deterministisko kognitīvo karšu modelēšanu. Kognitīvo karšu deterministiskā interpretācijā tajā tiek izmantota "Kosmos" un "NEEDLE" sistēmu prognožu aprēķināšanas metode. Atšķirībā no sistēmas Compass, sistēma Kanva izmanto "absolūtās" lingvistiskās skalas, tāpēc situācijas sākotnējais stāvoklis šeit ir skaidri definēts kā visu valodas situācijas faktoru vērtību vektors.
D0) = (r1,..., r°) un skaitliskā formā X(0) = (x°,..., x°n), kā arī faktoru p(0 =) pieauguma sākotnējais vektors. (p^..^ rt).
Situācijas attīstības prognozi nosaka arī pāris (X(n), C(n)), kur X(n) = X(0) + P(n) iegūti, izmantojot attiecības (3) un ( 5) līdzskaņas C(n) vērtības - izmantojot sakarību (4).
Situācijas attīstības prognoze X(n) sistēmā "Canva" tiek verbalizēta, izmantojot mērogu f 1: X(n) ^ 2(n) apgrieztos attēlojumus un tiek parādīta lietotājam "absolūtās" lingvistiskās vērtībās. .
4.2. Kognitīvās kartes apgrieztā pārbaude
Prognozes, kas iegūtas, izmantojot kādu no aprakstītajām metodēm, kalpo par pamatu kognitīvās kartes verifikācijas procesam. Apgrieztā pārliecība
Kognitīvās kartes atvieglošana balstās uz situācijas attīstības prognožu ticamības analīzi un tiek pasniegta kā ekspertu procedūra iegūto faktoru prognozēšanas vērtību salīdzināšanai ar zināmajām faktoru vērtībām pagātnē, kas iegūti pagātnes sākotnējos apstākļos. Šādas pārbaudes procedūras pareizība ir atkarīga no vairākām objektīvām grūtībām formalizēt slikti definētu dinamisku situāciju un attiecīgi no vienkāršojumiem, kas veikti kognitīvās kartes veidošanas posmā.
Mēs izšķiram divus galvenos vienkāršojumus.
Tiek modelētas vāji definētas nelineāras dinamiskas sistēmas, kurās faktoru savienojumu parametri (loku svars) ir atkarīgi no sistēmas pašreizējā stāvokļa W(X(?)). Šādas sistēmas stāvokļa izmaiņu dinamika ir definēta kā pašreizējā stāvokļa X(?) kartēšana W(X(?)): X(?) ^ X(? + 1) nākotnes X(? + 1). Kognitīvās kartes tuvina nelineāru dinamisku sistēmu lineārai pašreizējā stāvokļa X(0) E-apkārtnēs, pieņemot, ka loku svari ir nemainīgi Zh(X(0)) = com! Situācijas stāvokļa izmaiņu dinamiku šajā gadījumā nosaka no attiecības W(X(0)): X(?) ^ X(? + 1), ? = 0, ..., lpp.
Procesu attīstības dinamika kognitīvās kartes attēlotajā situācijas modelī notiek diskrētā modeļa laikā, kurā nav ņemta vērā ietekmes izplatīšanās kavēšanās starp faktoriem, kas pastāv reālā simulētajā sistēmā.
Pirmās vienkāršošanas dēļ lineāro kognitīvo karšu pārbaude, kuras pamatā ir situācijas attīstības prognožu salīdzinājums ar nelineāras situācijas attīstības dinamiku pagātnē, var būt bezjēdzīga pašas situācijas nelinearitātes dēļ. Otrās vienkāršošanas dēļ īsie cikli, kas pastāv kognitīvajā kartē, ņemot vērā faktoru vērtību pieauguma uzkrāšanos, var ievērojami izkropļot faktoru paredzamās vērtības. Turklāt modeļa prognoze atspoguļo noteiktās faktoru vērtības, taču ir grūti apgalvot reālās situācijas faktoru noteiktās vērtības tās novērošanas un pārbaudes laikā.
Tāpēc prognozēto vērtību un dinamiskās situācijas parametru reālo vērtību tuvuma noteikšana izrādās nepareiza. Patiešām, situācijas patiesā attīstība parasti tiek precīzi reģistrēta absolūtās vērtībās vai šo vērtību relatīvajos pieaugumos (piemēram, procentos) un to salīdzinājums ar prognozētajām vērtībām, kas tiek parādītas, izmantojot intuitīvi iegūtas skalas pieauguma novērtēšanai.
Nav iespējams runāt ne par šāda salīdzinājuma stingrību, ne par pārliecību par šāda salīdzinājuma rezultātiem.
Šajā gadījumā pārbaude tiek veikta, analizējot situācijas attīstības prognožu tendences, nosakot to ticamību. Prognožu ticamība tiek pārbaudīta, salīdzinot prognozēs esošo faktoru vērtību tendences, kas iegūtas, izmantojot kognitīvo karti, un zināmo situācijas attīstības dinamiku (tendences) pagātnē. Situācijas attīstības tendence prognozē un situācijas faktiskā attīstība pagātnē šajā gadījumā tiek formalizēta ar faktoru vērtību izmaiņu virzienu, kas atlasīti, piemēram, no dažādām lingvistiskām vērtībām. tendenču nozīmes: (“Augst”, “Nemainās”, “Krīt”), nenorādot pieauguma pakāpi vai krituma faktoru vērtības.
Ja šādam salīdzinājumam tiek izmantotas inkrementālās reitingu skalās iegūtas prognozes (“Spēcīgi aug”, ..., “Spēcīgi samazinās”), kas iegūtas ar intuitīvu priekšstatu par pašreizējām zināšanām par faktoriem, tad sarežģītība. un ievērojami palielinās situācijas attīstības prognožu pārbaudes procesa nepareizība.
Šī posma subjektivitāti iespējams samazināt, samazinot ekspertu kļūdas modelēšanas sistēmās, kurās kognitīvās kartes parametrizācija tiek veikta, izmantojot lingvistiskās skalas ar “absolūtām” lingvistiskām vērtībām, un kā prognožu modelis tiek izmantota metode bez pieaugumu summēšanas. Situācijas attīstības prognozes, kas iegūtas, izmantojot kognitīvās kartes, tiek uzrādītas "absolūtās" inkrementālās skalās, t.i., lingvistiskā formā tiek norādīta precīza pašreizējā vērtība un iespējamais faktora vērtības pieaugums vai samazinājums prognozē, liecina par pārliecību, ka šādas izmaiņas notiks. Tā kā pieaugumu summēšana netiek veikta, faktoru prognozētās vērtības tiek uzskatītas par prognozes zemāko garantēto robežu.
Lietojot lingvistiskās skalas ar "absolūtām" lingvistiskām vērtībām, situācijas attīstības prognozi var uzrādīt relatīvo izmaiņu veidā, norādot uz to maiņas noteiktību (konsonansi). Šāds paredzamās vērtības attēlojums atvieglo tās salīdzināšanu ar reālajām izmaiņām situācijas faktoru vērtībās, kuras attēlo absolūtās vērtības vai relatīvās izmaiņas.
Datora atbalstu verifikācijas procesam visās šajā rakstā aplūkotajās sistēmās veic eksperts, pamatojoties uz attīstības prognožu grafisko vizualizāciju.
situāciju un to verbalizāciju inkrementālās vērtēšanas skalās vai skalās ar "absolūtām" lingvistiskām vērtībām.
Izmantojot tiešu pārbaudi, prognozes ticamība tiek pārbaudīta ar metodēm, kas atšķiras no metodes, ar kuru tā tika iegūta. Tiešā kognitīvās kartes pārbaude balstās uz situācijas procesu ticamības analīzi un ir cieši saistīta ar kognitīvās kartes struktūras analīzi. Patiešām, kognitīvās kartes struktūra nosaka procesus, kas maina faktoru vērtības prognozēs. Analizējot kognitīvās kartes struktūru, svarīgi ir faktoru mijiedarbības “strukturālie modeļi”. Ēdenes darbos tika aplūkots viens no nestingrajiem kognitīvās kartes struktūras ticamības kritērijiem. Viņš uzskata, ka vienkāršā un subjektam saprotamā kognitīvās kartes struktūra, kas ļauj izskaidrot realitātē notiekošos procesus, ir ticama. Šo vienkāršo un saprotamo struktūru psiholoģijā sauc par novērotās situācijas Geštalta attēlu, ko attēlo kognitīvā karte. Diemžēl kognitīvās kartes Geštalta tēlu ir diezgan grūti formalizēt tā subjektivitātes dēļ, un tāpēc to nav iespējams izmantot kā objektīvu kritēriju kognitīvās kartes pārbaudei, pamatojoties uz procesu ticamības analīzi. Tas viss noved pie tā, ka kognitīvo karšu verifikācijas process, kas balstīts uz procesu analīzi, ir diezgan subjektīvs, satur daudzas kļūdas un nepareizus priekšstatus, kas saistīti ar ekspertu individuālajām īpašībām un kognitīvās kartes parametrizācijas iezīmēm.
Raksti piedāvā pieeju kognitīvo karšu pārbaudei, pamatojoties uz tipisku sistemātisko kļūdu analīzi, ko pieļāvuši to izstrādātāji. Ir identificēti divu veidu riski, kas izraisa kļūdas kognitīvajās kartēs:
Viltus tranzitivitātes risks, kas saistīts ar attēlojumu kognitīvajā kartē kā dažādu vispārīguma līmeņu jēdzienu faktoriem (viltus tranzitivitāte rodas, ja tiek konstatēta cēloņsakarība starp dažādu vispārīguma līmeņu jēdzieniem (faktoriem);
Saišu matemātiskās nozīmes pārpratuma risks, kas izraisa kognitīvās kartes saišu jēgpilnās nozīmes izkropļojumu attiecībā uz to matemātisko interpretāciju
un attiecīgi uz kļūdām saišu stiprības noteikšanā.
Pirmā no uzskaitītajiem veidiem riskus ierosināts samazināt, piemērojot samērīguma kritēriju
ti faktori jēdzienu apjoma izteiksmē, kas ļauj atklāt apjoma ziņā nesamērīgus jēdzienus un samazināt vispārīguma līmeni, sadalot kognitīvās kartes virsotnes zemāka līmeņa jēdzienos. Otrā tipa riskus piedāvāts atklāt, izmantojot karšu konstrukciju matemātiskās nozīmes saprotamības kritēriju pēc verbāla šablona un samazināt tos, pielietojot noteiktas veidnes savienojuma stipruma noteikšanai.
Vēl viena kognitīvo karšu tiešās pārbaudes metode ietver situācijas attīstības prognožu tā saukto "kā skaidrojumu" apakšsistēmu izmantošanu. Kognitīvo karšu modelēšanas sistēmās Cosmos, Compass un Kanva kognitīvās kartes struktūras pārbaudes process tiek atbalstīts ar iebūvētām apakšsistēmām situācijas attīstības prognožu skaidrošanai. Apakšsistēmas situācijas attīstības prognožu izskaidrošanai kognitīvajās kartēs apraksta faktoru paredzamo vērtību iegūšanas procesa secību noteikumu ķēdes veidā, kas iedarbinātas kognitīvās kartes virsotnēs. Skaidrojošās ķēdes apraksta procesus, kas maina faktoru paredzamās vērtības, tos verbalizējot un tādējādi atvieglojot procesu izpratni kognitīvā kartē un attiecīgi tās struktūras pārbaudi.
Sistēmā Kanva situācijas attīstības prognozes skaidrošanas bloks nodrošina automātisku atskaites ģenerēšanu, kas ietver secīgu soļu (cēloņsakarību) aprakstu jebkura situācijas faktora prognozētās vērtības iegūšanai. Ziņojumā ir ietvertas pozitīvas un negatīvas cēloņsakarības ķēdes. Pozitīvā ķēde izskaidro atribūta vērtības pieauguma iemeslu, un negatīvā ķēde izskaidro tās samazināšanās iemeslu. Sistēma Kanva piedāvā metodi situācijas attīstības prognožu skaidrojumu atrašanai, pamatojoties uz situācijas attīstības prognožu matricas analīzi. Piedāvātā metode ļauj iegūt situācijas attīstības prognožu skaidrojumus lielās kognitīvās kartēs.
Pamatojoties uz skaidrojumu apakšsistēmām, lietotājs ar ekspertu līdzekļiem nosaka situācijas modelī aprakstīto procesu ticamību un līdz ar to nosaka kognitīvās kartes ticamību.
5. KOGNITIVĀS KARTES KOREKCIJA
Kognitīvās kartes korekcija ir tās maiņa, pamatojoties uz pārbaudes posma rezultātiem. Pielāgošanās procesā faktoru, spēku skalas
faktoru attiecības, noņemtie vai pievienotie jauni faktori un cēloņsakarības. Pielāgošanās process ir subjektīvs, pamatojoties uz analītiķu vai ekspertu intuīciju un iztēli, veidojot kognitīvo karti.
Tā kā kognitīvā karte parasti ir cieši saistīts virzīts grafiks, un jebkurš loks ir iekļauts procesu komplektā, kas nosaka situācijas faktoru kopuma paredzamās vērtības, noņemot (pievienojot), mainot zīmi vai ietekmes svars var pilnībā mainīt iepriekšējās situācijas attīstības prognozi. Datorsistēmas kognitīvās karšu korekcijas atbalstam šī darba autoram nav zināmas. Tomēr ir vairāki teorētiskās norises kognitīvās kartes korekcijas procesu atbalsta metodes.
Vispazīstamākā metode ir balstīta uz kognitīvo karšu tā sauktās strukturālās stabilitātes analīzi. Kognitīvā karte (digrāfs) tiek attēlota kā vispārināta simboliska "roze", kas saista tās stabilitāti ar struktūru. Vispārinātās "rozes" analīze ļauj atrast izmaiņas kartes struktūrā, ļaujot sasniegt tās stabilitāti. Šī metode nedod viennozīmīgus risinājumus un ir vērsta uz analītiķa intelektuālās darbības stimulēšanu, meklējot iespējamās izmaiņas divdabā. Turklāt formāli iegūtie strukturālie risinājumi prasa subjektīvu interpretāciju mācību priekšmeta jomā, kurā tika veidota kognitīvā karte, un tie ne vienmēr ir iespējami. Metode ļauj koriģēt kognitīvo karti, t.i., identificēt tās ekspertu kļūdas, kas izraisīja tās nestabilitāti, kā arī atrast strukturālus risinājumus, t.i., risinājumus, kuru mērķis ir mainīt kartes struktūru, lai nodrošinātu tās stabilitāti.
Darbā piedāvāta metode strukturālu risinājumu meklēšanai, kas balstīta uz situācijas vadīšanas alternatīvu prezentāciju priekšmeta jomas klasteru konceptuālās sistēmas modelī. Strukturālā risinājuma meklējumi vispirms balstās uz pieņemamu interpretāciju klases meklēšanu un pēc tam uz šajā klasē ietilpstoša strukturāla risinājuma (strukturālo izmaiņu) meklēšanu.
SECINĀJUMS
Tiek aplūkotas Krievijā izstrādātās kognitīvo karšu modelēšanas sistēmas. Detalizēti apskatītas un analizētas metodes un pieejas kognitīvās kartes attēlošanai dažādās sistēmās, tās parametrizācijas un korekcijas jautājumi.
Izvēloties sistēmu vāji definētas situācijas modelēšanai, analītiķim ir jāatrisina kompromisa problēma, izvēloties starp situācijas modeļa precizitāti, adekvātumu (ticamību) un tā izveides laiku un darbietilpību.
Sistēmas "Situation", "Compass", "Cosmos" un "IGLA" nodrošina īsu laika un darbaspēka intensitāti sarežģītu priekšmetu jomu modeļu izveidei. Tas ir saistīts ar faktu, ka sistēmas izmanto vienas un tās pašas standarta inkrementālās vērtēšanas skalas visiem faktoriem un faktoru ietekmes spēkiem. Kā parādīts šajā rakstā, par zemu darba intensitāti un laiku ir jāmaksā ar modeļa precizitāti, adekvātumu (ticamību). Ar šo sistēmu palīdzību ir ieteicams izveidot abstraktus modeļus, kas nav piesaistīti konkrētam simulētās situācijas stāvoklim. Protams, abstrakto modeļu modelēšanas rezultāti tiks abstrakti izteikti reitingu skalās.
Situāciju modeļu izveides laiks un darbietilpība Kanva sistēmā, neskatoties uz labām saskarnēm un lietotāju atbalstu, ir lielāka nekā minētajās sistēmās. Šeit katram faktoram tiek izveidoti svari ar “absolūtām” lingvistiskām vērtībām, turklāt individuāli, atbilstoši netiešajām īpašībām, tiek pielāgots savienojuma svars. Taču šāds papildu ekspertu darbs ļauj samazināt kognitīvās kartes subjektivitāti, pārvērst to no abstrakta situācijas modeļa par modeli, kas atspoguļo tās pašreizējā attīstības momenta iezīmes.
Sistēmā "Canva" iegūtās situācijas attīstības prognozes ir vieglāk pārbaudāmas, jo tās tiek pasniegtas "absolūtu" lingvistisko vērtību izteiksmē, kas atvieglo analītisko darbu. Šo sistēmu vēlams izmantot lēmumu atbalsta situācijās, kad ir svarīgi ņemt vērā pašreizējo situācijas stāvokli.
Aplūkotās sistēmas var izmantot sarežģītu un vāji definētu politisko, ekonomisko vai sociālo situāciju konceptuālai analīzei un modelēšanai, vadības stratēģiju un to īstenošanas mehānismu izstrādei, valsts, reģiona, uzņēmuma, firmas stratēģiskās attīstības politikas dokumentu izstrādei. u.c., kā arī kā instrumenti nepārtrauktai situācijas stāvokļa uzraudzībai, ģenerējot un pārbaudot hipotēzes par attīstības mehānismiem un situācijas vadības mehānismiem.
Kognitīvo karšu modelēšanas sistēmu izmantošana ievērojami paplašina redzesloku analītiskās spējas eksperti, atbrīvojot savu intelektu no ikdienas darba, stimulē iztēli un intuīciju ģenerēt oriģinālie risinājumi un kontroles atrašana mulsinošā situācijā.
LITERATŪRA
1. Novikovs A.M., Novikovs D.A. Metodoloģija. - M.: SINTEG, 2007. - 668 lpp.
2. Sociāli ekonomisko sistēmu attīstības scenāriju veidošanas metodes / V.V. Kulba, D.A. Kononovs, S.A. Kosjačenko, A.N. Šubins. - M.: SINTEG, 2004. - 296 lpp.
3. Maksimovs V.I., Grigorjans A.K., Kornušenko E.K. Programmatūras komplekss "Situācija" vāji formalizētu problēmu modelēšanai un risināšanai. Starptautisks konf. par vadības jautājumiem. Maskava, IPU RAS, 1999. gada 29. jūnijs - 2. jūlijs - M., 1999. - T. 2. - S. 58-65.
4. Avdeeva Z.K., Maksimovs V.I., Rabinovičs V.M. Integrēta sistēma "KURS" situāciju attīstības kognitīvai vadībai // Tr. IPU RAS. - M., 2001. - T. XIV. - S. 89-114.
5. Kulinich A.A., Maksimovs V.I. Sociāli politisko situāciju konceptuālās modelēšanas sistēma "Kompass" // Sat. Ziņot "Mūsdienu vadības tehnoloģijas". Zinātniski praktisks. seminārs "Mūsdienīgas pārvaldības tehnoloģijas pilsētu un reģionu administrācijai". - M., 1998. - S. 115-123.
6. Kulinich A.A. Kognitīvo lēmumu atbalsta sistēma "Canva" // Programmatūras produkti un sistēmas. - 2002. - Nr.3. - S. 25-28.
7. Gorelova G.V., Radčenko S.A. Programmatūras sistēma sociotehnisko sistēmu kognitīvai modelēšanai // Izv. TRTU. Tem. izdevums "Ekonomikas, vadības un tiesību aktuālās problēmas". - Taganrog, 2004. - Nr.4 (39). - S. 218-227.
8. Korosteļevs D.A., Lagerevs D.G., Podvesovskis A.G. Lēmumu atbalsta sistēma, kuras pamatā ir izplūdušie kognitīvie modeļi "IGLA" // Eleventh Nat. konf. ieslēgts mākslīgais intelekts ar starptautisku dalību KII-2008, Dubna, 28.09.-03.10.2008 - M., 2008. - T. 3. - S. 327-329.
9. Zabolotskis M.A., Poļakova I.A., Tihoņins A.V. Kognitīvās modelēšanas pielietošana speciālistu sagatavošanas kvalitātes vadībā // Lielo sistēmu vadība. - 2007. - Nr.16. - S. 91-98.
10. Silovs V.B. Stratēģisku lēmumu pieņemšana neskaidrā vidē. - M.: INPRO-RES, 1995. - 228 lpp.
11. J. Van Gigs. Vispārīgi lietišķā sistēmu teorija. - M.: Mir, 1981.
12. Plotinsky Yu.M. Sociālo procesu modeļi. - M.: Logos, 2001. - 296 lpp.
13. Checkland P.B. Sistēmiskā domāšana, sistēmu prakse. - Ņujorka: Wiley, 1981.
14. Akselrods R. Lēmuma struktūra: politiskās elites kognitīvās kartes. - Princeton: University Press, 1976.
15. Sveins Dž. Simulācijas programmatūra drosmīgi iet ..., // OR/MS šodien. - 2007. - Sēj. 36, Nr.5. - P. 50-61.
16. Pārsons T. Mūsdienu sabiedrību sistēma - M.: Aspect Press, 1997. - 270 lpp.
17. Davidovs S.V., Maksimovs V.I. Tehnoloģija problēmu lauku atlasei no iespēju loga SVID analīzē // Ma-
materiāli 1. starpt. konf. "Situāciju attīstības kognitīvā analīze un vadība." - Maskava, IPU RAS, 2001. gada oktobris - M., 2001. - S. 161-172.
18. Kovriga S.V., Maksimovs V.I. kognitīvā tehnoloģija stratēģiskā vadība sarežģītu sociāli ekonomisko iekārtu attīstība nestabilā situācijā ārējā vide// Tur. - S. 104-160.
19. Gavrilova T.A., Horoševskis V.F. Intelektuālo sistēmu zināšanu bāzes. - Sanktpēterburga: Pēteris, 2000. - 384 lpp.
20. Kulinich A.A. Kognitīvo karšu sistematizācija un to analīzes metodes // Tr. VII intern. konf. "Situācijas attīstības kognitīvā analīze un vadība (CASC'2007)", Maskava, IPU RAS. - M., 2007. - S. 50-57.
21. Kosko B. Izplūdušās kognitīvās kartes // Man-Machine Studies. -
1986. sēj. 24. - 65.-75.lpp.
22.Izplūdušās hibrīdsistēmas. Teorija un prakse / Under. ed. N.G. Jaruškina. - M.: Fizmatlit, 2007. - 208 lpp.
23. Festinger L. Kognitīvās disonanses teorija. - Sanktpēterburga: Yuventa, 1999. - S. 15-52.
24. Laričevs O.I., Moškevičs E.M. Kvalitatīvas lēmumu pieņemšanas metodes. - M.: Nauka, 1996. - 208 lpp.
25. Torgersons W.S. Mērogošanas teorija un metodes. - Ņujorka, 1958. gads.
26. Roberts F.S. Diskrēti matemātiskie modeļi ar pielietojumu sociālajām, bioloģiskām un ekoloģiskām problēmām. - M.: Nauka, 1986. gads.
27. Saati T. Lēmumu pieņemšana. Hierarhiju analīzes metode / Per. no angļu valodas. - M.: Radio un sakari, 1993. - 320 lpp.
28. Kornoušenko E.K., Maksimovs V.I. Situācijas vadība, izmantojot tās kognitīvās kartes strukturālās īpašības // Tr. IPU RAS. - M., 2000. - T. XI. - S. 85-90.
29. Maksimovs V.I. Sociāli ekonomisko situāciju attīstības strukturālā mērķa analīze // Vadības problēmas. -
2005. - Nr.3. - S. 30-38.
30. Eden C. Kognitīvā kartēšana // European Journal of Operational Research. - 1988. - N 36. - P. 1-13.
31. Vertheimers M. Produktīvā domāšana. - M.: Progress,
1987. - S. 336.
32. Abramova N.A., Kovriga S.V. Par riskiem, kas saistīti ar ekspertu un analītiķu kļūdām // Vadības problēmas. -
2006. - Nr.6. - S. 60-67.
33. Abramova N.A., Kovriga S.V. Daži uz kognitīvām kartēm balstītu modeļu uzticamības kritēriji.. Problēma upravleniya. - 2008. - Nr.6. - S. 23-33.
34. Kovriga S.V. Konkrētu modeļu pārbaude, pamatojoties uz kognitīvām kartēm / Tr. starpt. konf. "Situāciju attīstības kognitīvā analīze un vadība" (CASC'2009), Maskava, IPU RAS, 2009. gada 17.-19. novembris - M., 2009. - P. 47-54.
35. Pospelovs D.A. Desmit "karstie punkti" mākslīgā intelekta pētījumos. Inteliģentas sistēmas. - 1996. - 1.sēj., izlaidums. 1 - 4. - S. 47-56.
36. Kulinich A.A. Kvalitatīvo dinamisko modeļu pārbaude. Otrais praktikants. konf. "Sistēmas analīze un informāciju tehnoloģijas» SAIT-2007. Obninska, 2007. gada 10.-14. septembris - M., 2007. - T. 1. - S. 35-38.
37. Kulinich A.A. Dinamisku procesu modelēšana priekšmeta konceptuālajā sistēmā radošu risinājumu ģenerēšanai // Kognitīvā pētniecība: Sest. zinātnisks tr. - M., 2006. - Izdevums. 1. - S. 94-122.
Rakstu publicēšanai iesniedz redkolēģijas loceklis
O.P. Kuzņecovs.
Kulinich Aleksandrs Aleksejevičs - Ph.D. tech. Zinātnes,
Kognitīvo karti var saprast kā shematisku, vienkāršotu indivīda pasaules attēla, precīzāk, tā fragmenta, kas saistīts ar konkrēto problēmsituāciju, aprakstu. Kognitīvie psihologi uzskata, ka cēloņsakarības (cēloņsakarības) shēma nosaka veidu, kā cilvēks domā par iespējamie iemesli saistībā ar šo izmeklēšanu. Tas nodrošina indivīdam līdzekļus, lai veiktu cēloņsakarības, pamatojoties uz ierobežotu informāciju. Tiek arī pieņemts, ka katrai personai ir garīgo modeļu repertuārs, lai analizētu cēloņus (daudzas cēloņsakarības shēmas).
Tātad kognitīvo karti var vizualizēt kā virsotņu kopumu, no kurām katra atbilst vienam indivīda pasaules attēla faktoram vai elementam. Loka, kas savieno virsotnes A un B, atbilst cēloņsakarībai A → B, kur A ir cēlonis, B ir sekas.
Tātad cēloņu un seku mijiedarbības tīkla kognitīvās kartes izveides mērķis ir atrast optimālo ķēdes komponentu kombināciju. atsauksmes rādītāji, kas nosaka sistēmas stabilitātes vai nestabilitātes apstākļus. Vissvarīgākā saikne cēloņsakarības analīzes veikšanā ir sistēmas kontroles indikatora izvēle, attiecībā uz kuru no atgriezeniskās saites cilpas izpaužas pretdarbība, izveidojot pozitīvas vai negatīvas attiecības.
Etalona izvēle, ko nosaka mērķi ražošanas sistēma, tajā noteiktās prioritātes. Sistēmas vadāmības pazīme ir negatīvas atgriezeniskās saites mehānisma klātbūtne, kas stabilizē kontroles indikatora vērtību. fiksēts tā variācijas diapazons ir nosacījums dinamiskam līdzsvaram starp indikatoriem, kas veido kontūru, - līdzsvars, kas nodrošina sistēmas pašregulācijas režīmu.
Kognitīvo karšu sastādīšanas galvenie uzdevumi:
Indikatora mainīgo identifikācija, t.i. mainīgie, kuru vērtības izmaiņas veicina šīs sistēmas iznīcināšanu;
Dabisko līdzsvara apstākļu noteikšana starp sistēmas parametriem;
Iespējamo nelīdzsvarotības scenāriju noteikšana pētāmajās sistēmās.
Apsveriet kognitīvās kartes piemēru, lai analizētu elektroenerģijas patēriņa problēmu reģionā (att.).
F. Roberts uzskata, ka pētāmo problēmu var adekvāti aprakstīt ar septiņiem faktoriem F, J, P, Q, R, C, U. Loki att. noteikt būtiskas cēloņu un seku attiecības, pārējo ietekmi var atstāt novārtā. Lokam (Q, P) ir "+" zīme, jo vides uzlabošana izraisa iedzīvotāju skaita pieaugumu, bet vides pasliktināšanās izraisa iedzīvotāju aizplūšanu. Lokai (U,Q) ir "-" zīme, jo enerģijas patēriņa pieaugums pasliktina vides stāvokli, un enerģijas patēriņa samazināšanās labvēlīgi ietekmē tā stāvokli. Lokam (P, U) ir "+" zīme, jo iedzīvotāju skaita pieaugums izraisa enerģijas patēriņa pieaugumu un, otrādi, iedzīvotāju skaita samazināšanās noved pie enerģijas patēriņa samazināšanās.
Aplūkosim faktoru mijiedarbību kontūrā P, U, Q, P. Pieņemsim, ka populācija ir palielinājusies. Tas izraisīs enerģijas patēriņa pieaugumu un līdz ar to arī vides stāvokļa pasliktināšanos, kas savukārt novedīs pie iedzīvotāju skaita samazināšanās. Tādējādi impulsa ietekme virsotnē P tiks kompensēta ar ķēdes P, U, Q, P darbību, un sistēmas uzvedība stabilizēsies. Trīs faktori P, U, Q veido kontūru, kas neitralizē novirzi. Ķēdē U, C, F visi loki ir apzīmēti ar "+", un ir viegli redzēt, ka jebkura mainīgā lieluma palielināšanās (samazinājums) šajā ķēdē tiks pastiprināta.
Kognitīvās kartes kontūras atbilst atgriezeniskās saites kontūrām. Šī analīzes shēma pamatā atbilst intuitīvām idejām par cēloņsakarību. Ir skaidrs, ka divu faktoru mijiedarbība var būt pakļauta sarežģītākiem, nelineāriem modeļiem, taču šajā gadījumā pētāmā procesa aprakstīšanai jāizmanto funkcionālo attiecību valodas.
Kognitīvo karšu lietošanas pieredze liecina, ka pētnieks bieži vien pārlieku vienkāršo situāciju ierobežoto kognitīvo spēju, grūtību vienlaikus ņemt vērā lielu faktoru skaitu un to dinamiskās mijiedarbības dēļ. M. Vertheimers rakstīja, ka pētniekam bieži pietrūkst redzes plašuma sarežģītās situācijās, kas ietver vairākas apakšproblēmas, zūd izpratne par veselumu, un šaurs skatījums uz problēmu tiek uzspiests pats par sevi. D. Hejs uzsver, ka tikai dažas interesantas parādības sociālajās zinātnēs ir atkarīgas tikai no viena iemesla. Sociālās parādības parasti ietver daudz dažādu notikumu, tendenču, ko nosaka vairāki faktori, katrs savukārt ietekmē virkni citu faktoru. Veidojas cēloņsakarību tīkli, t.i. cēloņsakarība ir sistēmiska. Cēloņsakarība ģenerē sociālo parādību modeli, un modeļu izpēte sniedz dziļāku izpratni par cēloņsakarībām, kas tos radīja.
Analizējot savas un citu kognitīvās kartes, pētnieks var ātri padziļināt izpratni par problēmu, uzlabot pieņemto lēmumu kvalitāti un pamatotību. Turklāt kognitīvā karte ir ērts rīks iedibināto stereotipu maiņai un palīdz radīt jaunus viedokļus. Tādējādi M. Maruyama sniedz piemēru maldīgai pārliecībai (kognitīvai klišejai), ka tirdzniecība starp divām valstīm ir nulles summas spēle. Ja viens partneris uzvar, tad otrs zaudē tikpat daudz. Šī pārliecība ir preču importa (importa) ierobežojumu kara psiholoģiskais pamats.
Valstij, kurai ir deficīts tirdzniecībā ar citu valsti, no pirmā acu uzmetiena ir divi līdzvērtīgi veidi, kā uzlabot tirdzniecības bilanci: samazināt importu un palielināt eksportu. Taču ierobežojumu karš rada negatīvu kumulatīvo efektu: kapitāla aprites samazināšanās starp abām valstīm, bezdarba pieauguma dēļ zaudē abas puses. Gluži pretēji, savstarpējā eksporta paplašināšanās palielina kapitāla aprites ātrumu un pozitīvi ietekmē abas valstis.
Kognitīvā karte ir īpaši noderīga, lai analizētu grūti formalizējamu faktoru darbību, kuru mērīšana bieži ir ļoti sarežģīta problēma. Angļu zinātnieks K. Edens ierosināja izmantot kognitīvās kartes kolektīvai attīstībai un lēmumu pieņemšanai. Ēdens uzsver, ka mijiedarbības efektivitāte lēmumu pieņēmēju grupā būtiski ir atkarīga no tā, cik katrs dalībnieks saprot, kā situācijas interpretē citi grupas dalībnieki. Liela loma vienprātības panākšanā ir grupas dalībnieku vienotības sasniegšanai nākotnes notikumu konstruēšanas ceļā, "izpratnes stiprināšanas", "simbolu maiņas" un jaunu skatījumu apzināšanas procesos. Nepieciešams instruments, lai fiksētu un analizētu iemeslus, viedokļus, kas bieži vien balstās uz ekspertu pieredzi un intuīciju. Svarīgi ir spēt pierakstīt pretrunīgos ekspertu viedokļus, nezaudējot argumentācijas bagātību. Kognitīvā karte ļauj izsekot attiecībām starp pētāmā procesa nākotni, tagadni un pagātni.
Ir skaidrs, ka kognitīvo karšu izmantošana plānošanai organizācijā var prasīt vairākus tūkstošus savstarpēji saistītu apgalvojumu tveršanu. Tāpēc informācijas ierakstīšanai un uzglabāšanai, meklēšanai un analīzei ir nepieciešams dators un īpaša programmatūra. Šobrīd ir izstrādātas vairākas komerciālas pakotnes kognitīvo karšu analīzei (NIPPER, Cope, GISMO).