Научное прогнозирование. Особенности предсказания в общественных науках

Прогнозирование, разработка прогноза в узком значении - специальное научное исследование конкретных перспектив развития какого-либо явления как одна из форм конкретизации предвидения научного в социальной сфере прогнозирование находится во взаимосвязи с планированием, программированием, проектированием, управлением, целеполаганием. Это проявляется в параллельных прогнозно-плановых, прогнозно-проектных и т.п. разработках (целевое, плановое, программное, проектное, организационное). Различают поисковое (генетическое, изыскательское, исследовательское) и нормативное прогнозирование. Первое имеет целью получить предсказание состояния объекта исследования в будущем при наблюдаемых тенденциях, если допустить, что последние не будут изменены посредством решений (планов, проектов и т.п.). Второе имеет в виду предсказание путей достижения желательного состояния объекта на основе заранее заданных критериев, целей, норм. Важную роль в прогнозировании играет обратная связь между предсказанием и решением. Интенсивность её неодинакова для различных объектов исследования. Теоретически она нигде не равна нулю: человек в отдалённой перспективе сможет изменять посредством решений и действий всё более широкий круг объектов предсказания. Но практически многие объекты, особенно в естественных науках, неуправляемы и допускают лишь безусловное предсказание с целью приспособить действия к ожидаемому состоянию объекта. С другой стороны, нередко, особенно в общественных науках, обратная связь достигает высокой степени интенсивности и приводит к эффекту т. н. самоосуществления или "саморазрушения" прогноза путём решений и действий с учётом последнего. Так, предсказания валютных кризисов на Западе часто приводят к панике и действительному обострению ситуации. Вместе с тем своевременное вмешательство при предвидении надвигающейся опасности способно предотвратить её и, разрушив прогноз, спасти положение. Отсюда методологическая ориентация прогнозирования управляемых (большей частью социальных) явлений не на безусловное предсказание, а на оценку вероятного (при условии сохранения наблюдаемых тенденций) и желательного (при условии заранее заданных норм) состояния объекта. Ожидаемый результат исследования - использование прогностической информации, полученной на основе сопоставления данных поискового и нормативного прогнозирования, для повышения обоснованности целей и решений, в том числе планов, программ, проектов. Эшелоны прогнозирования. По времени упреждения прогнозирование разделяется на текущее (когда не ожидается существенных изменений исследуемого объекта и имеются в виду лишь отдельные, частные количественные оценки), краткосрочное (общие количественные оценки), среднесрочное (количественно-качественные оценки), долгосрочное (качественно-количественные оценки), сверхдолгосрочное (общие качественные оценки). В зависимости от характера и цели прогнозирования диапазон каждого из эшелонов может простираться от долей секунды (например, в физике) до миллиардов лет (в космологии). В общественных науках время упреждения варьируется в пределах от 10 лет (в политике) до 100 и более лет (в градостроительстве). Обычно эшелоны прогнозирования в общественных науках для оперативных целей приравниваются к эшелонам планирования: краткосрочные на 1-2 года, среднесрочные на 5-10 лет, долгосрочные на 15-20 лет, сверхдолгосрочные на 50-100 лет. Прогнозирование в общественных науках на более отдалённые сроки нецелесообразно, т.к. становится чрезмерно большим разрыв между профилем и фоном исследования, а также между условным предсказанием и возможным многократным изменением объекта прогнозирования путём решений и действий, в результате чего резко падает степень надёжности прогнозирование Научное предвидение в этом случае ограничивается рамками общих законов развития природы и общества. Методы прогнозирования в отличие от расчётов жестко детерминированных явлений (например, солнечных и лунных затмений), с одной стороны, и ненаучных прорицаний - с другой, Оно отличается вероятностным подходом к предметам исследования. Этим определяется характер и структура методов П. К 70-м гг. их насчитывают свыше 100, начиная с общенаучных, действительных для всех наук (анализ и синтез, экстраполяция и интерполяция, индукция и дедукция, аналогия, гипотеза, эксперимент и т.д.) и кончая меж- (интер-) и частнонаучными, пригодными лишь для нескольких или даже только для одной науки. Наиболее распространено 10-15 обще- и межнаучных методов: экстраполяция (с учётом особенностей динамики развития объекта прогнозирования, возможных отклонений динамического временного ряда под воздействием факторов прогностического фона), моделирование (имитационные, игровые, операциональные, сетевые и др. модели), опрос экспертов и населения, историческая аналогия, прогнозные сценарии, матрицы взаимовлияющих факторов типа "проблемы - возможные способы их решения", "затраты - выпуск" и т.п., а также методы, основанные на построении графов и "дерева проблем" или "дерева целей", методы, основанные на использовании патентов и т.д. Обычно выделяют три класса методов прогнозирования: экстраполяция, моделирование, опрос экспертов. Но такая классификация условна, т.к. прогностические модели предполагают экстраполяцию и экспертные оценки, последние представляют итог экстраполяции и моделирования экспертом исследуемого объекта и т.д. Конкретные методики, по которым ведётся прогнозирование., образуются путём оптимального сочетания нескольких методов сообразно цели и задачам исследования. Иногда несколько методик объединяются в комплексную систему прогнозирования (т. н. прогнозирующую систему) в совокупности с системами целеполагания, планирования, программирования, проектирования, управления в целом. Примером может служить система "FAME" ("Прогнозы и оценки для управления разработками"), на основе которой в США в 1960-х - начале 1970-х гг. осуществлялась программа космических исследований.

Концепция роста научного знания К.Поппера и эволюционной эпистемологии. Роль биологических аналогий в трактовке роста знания. Роль понятия истины в трактовке прогресса научного знания.

В современной западной философии проблема роста, развития знания является центральной в философии науки, представленной особенно ярко в таких течениях, как эволюционная (генетическая) эпистемология и постпозитивизм. Эволюционная эпистемология - направление в западной философско-гносеологической мысли, основная задача которого - выявление генезиса и этапов развития познания, его форм и механизмов в эволюционном ключе и, в частности, построение на этой основе теории эволюции науки. Эволюционная эпистемология стремится создать обобщенную теорию развития науки, положив в основу принцип историзма и пытаясь опосредовать крайности рационализма и иррационализма, эмпиризма и рационализма, когнитивного и социального, естествознания и социально-гуманитарных наук и т.д.

Особенно активно проблему роста (развития, изменения) знания разрабатывали, начиная с 60-х гг. XX столетия сторонники постпозитивизма - К. Поппер, Т. Кун, И. Лакатос, П. Фейерабенд, Ст. Тулмин и др. В постпозитивизме происходит существенное изменение проблематики философских исследований: если логический позитивизм основное внимание обращал на анализ структуры научного познания, то постпозитивизм главной своей проблемой делает понимание роста, развития знания.

Поппер рассматривает знание не только как готовую, ставшую систему, но также и как систему изменяющуюся, развивающуюся. Рост знания не является повторяющимся или кумулятивным процессом, он есть процесс устранения ошибок, "дарвиновский отбор". Рост научного знания осуществляется методом проб и ошибок и есть не что иное, как способ выбора теории в определенной проблемной ситуации - вот что делает науку рациональной и обеспечивает ее прогресс.

Эволюционная эпистемология Поппера (как и теория Дарвина) ничего не говорит о возможности и необходимости появления новых теорий (как и новых биологических видов), лишь описывают процесс перехода от одной теории к другой. Но никаким методом проб и ошибок, постепенным улучшением теорий нельзя из классической механики получить квантовую. Да и сами ошибки, устранением которых и должна заниматься наука по Попперу, есть не внутренние ошибки теорий, а несоответствия их предсказаний результатам наблюдений и экспериментов, что говорит лишь об ограниченности области применения теории. И следует заметить, что понятие ограниченности теоретической системы должно быть одним из исходных положений эпистемологии.