Прогнозування соціальне

ПРО­ГНОЗУВА́­Н­НЯ СОЦІА́ЛЬНЕ Має на меті перед­бачити та зро­зуміти зміни соціальні, використовуючи статистичні моделі, якісні методи дослідже­н­ня та інші аналітичні інструменти для виявле­н­ня сталих структур та динамічних тенденцій у соціальних даних. П. с. може бути за­стосоване для дослідже­н­ня різних сфер, серед яких — демо­графічні тренди, технологічний про­грес, економічні, політичні або культурні транс­формації. На­приклад, ви­вче­н­ня впливу нових технологій на ринок праці, тенденції зміни кількості населе­н­ня та її наслідків для соціальних послуг, перед­баче­н­ня змін у громадській думці щодо важливих соціальних питань. Як і будь-яка форма про­гнозу, воно має певний рівень неви­значеності та обмежень. Оскільки соціальні системи є складними, на них впливають числен­ні взаємоповʼязані чин­ники. Разом з тим, П. с. надає цінну інформацію для політиків, бізнесу, уряду, громад, щоб вони могли при­ймати об­ґрунтовані ріше­н­ня та роз­робляти стратегії діяльності на майбутнє. Ще на початку історії людства у стародавніх цивілізаціях ворожіння, астрологію та інші форми пророцтв використовували для П. с. Ці під­ходи часто ґрунтувалися на над­природних або містичних вірува­н­нях і не мали емпіричних основ. Роз­виток статистичних методів у 18—19 ст. надав можливості для роз­витку наукового під­ходу до П. с., зокрема французький математик А. Кетле одним із перших викори­став статистичні методи для про­гнозува­н­ня рівня злочин­ності, смертності та інших соціальних явищ на основі даних про населе­н­ня. Соціальна фізика французького філософа і соціолога О. Конта прагнула роз­крити соціальні закони та закономірності шляхом кількісного аналізу соціальних даних з метою П. с. У 20 ст. зʼявилися нові емпіричні під­ходи до П. с. Метод «Дельфі», роз­роблений у 1950-х рр. у США, перед­бачає отрима­н­ня інформації від групи екс­пертів з певної теми, анонімний збір їхніх від­гуків і по­вторне уточне­н­ня про­гнозів через цикли зворотних реакцій. Цей метод часто використовують для про­гнозува­н­ня у галузях, де є неви­значеність через обмежені дані. Сценарне планува­н­ня, що набуло популярності у 1960—70-х рр., перед­бачає роз­робле­н­ня кількох вірогідних майбутніх шляхів роз­витку на основі різних припущень і аналізу рушійних сил змін. Досліджуючи низку потенційних пер­спектив, організації та політики можуть перед­бачити різні соціальні, економічні та політичні події і під­готуватися до них. Системне мисле­н­ня стало впливовим під­ходом у П. с. у 2-й половині 20 ст., воно наголошує на ро­зумін­ні взаємоповʼязаних структур, циклів зворотного звʼязку та динаміки, що керують соціальною поведінкою. Згідно з теорією хаосу, складні системи, зокрема і соціальні, можуть демонструвати непередбачувану поведінку, навіть якщо ними керують чітко ви­значені правила. Чутливість до початкових умов і посиле­н­ня невеликих змін з часом ускладнює довго­строкове П. с. Теорія складності досліджує самоорганізацію та роз­виток систем через взаємодію між окремими агентами. Виникне­н­ня шаблонів поведінки на системному рівні неможливо вивести без­посередньо з характеристик окремих компонентів. Теорія складності ви­знає обмеже­н­ня лінійних причин­но-наслідкових моделей у П. с., наголошує на необхідності адаптивних та ітеративних під­ходів до ро­зумі­н­ня соціальної поведінки. З пошире­н­ням можливостей мас­штабного збору даних і обчислювальної потужності компʼютерів, машин­не на­вча­н­ня, інтелектуальний аналіз даних і про­гнозна аналітика дають змогу аналізувати велику кількість соціальних даних для виявле­н­ня закономірностей, кореляцій і тенденцій. Використовуючи історичні дані, ці дослідже­н­ня спрямовані на роз­робле­н­ня моделей, що можуть про­гнозувати майбутні результати.

Літ.: Social Mechanism An Analytical Approach to Social Theory. Cambridge, 1998; A. Ceron, L. Curini, S. M. Iacus. Politics and Big Data Nowcasting and Forecasting Elections with Social Media. London; New York, 2017.

Н. Б. Отрешко

Завантажити статтю