Naučna elektronska biblioteka. Kognitivno modeliranje Kognitivni modeli se koriste za istraživanje

Slika 3. Kognitivna karta za analizu problema potrošnje električne energije u regionu

Luk () ima znak „+“, jer poboljšanje životne sredine dovodi do povećanja broja stanovnika, a pogoršanje životne sredine izaziva odliv stanovništva. Luk () ima znak "-", jer povećanje potrošnje energije pogoršava stanje okoliša, a smanjenje potrošnje energije blagotvorno utječe na njegovo stanje. Luk () ima znak "+" zbog činjenice da povećanje broja stanovnika uzrokuje povećanje potrošnje energije i, obrnuto, smanjenje stanovništva dovodi do smanjenja potrošnje energije.

Razmotrimo interakciju faktora u kolu. Pretpostavimo da se broj stanovnika povećao. To će dovesti do povećane potrošnje energije i samim tim pogoršati životnu sredinu, što će zauzvrat dovesti do smanjenja broja stanovnika. Tako će se djelovanjem konture kompenzirati utjecaj impulsa na tjemenu, a ponašanje sistema će se stabilizirati. Tri faktora formiraju kolo koje se suprotstavlja devijaciji.

U konturi svi lukovi imaju znak “+” i lako je vidjeti da će povećanje (smanjenje) bilo koje varijable u ovoj konturi biti pojačano. Kao što je već spomenuto, u matematičkom jeziku kognitivna mapa se naziva označeni usmjereni graf. Kontura u grafu se shvata kao zatvorena orijentisana putanja, čiji su svi vrhovi različiti.

Konture u kognitivnoj mapi odgovaraju povratnim petljama. Kolo koje pojačava devijaciju je pozitivna povratna sprega, a kolo koje se suprotstavlja devijaciji je negativna povratna sprega. Japanski naučnik M. Maruyama nazvao je ove sklopove morfogenetskim, odnosno homeostatskim. U istom djelu, Maruyama je dokazao da kontura pojačava otklon ako i samo ako sadrži paran broj negativnih lukova ili ih uopće ne sadrži, inače je to kontura koja suprotstavlja otklonu. Zaista, u slučaju parnog broja negativnih lukova, suprotstavljanje devijaciji će se samo po sebi suprotstaviti. Ako je broj negativnih lukova neparan, onda posljednja opozicija skretanju nije suprotstavljena.

Ova shema analize u velikoj mjeri odgovara intuitivnim idejama o kauzalnosti. Jasno je da interakcija dva faktora može biti podložna složenijim obrascima, ali u ovom slučaju treba koristiti jezike funkcionalnih odnosa za opisivanje procesa koji se proučava.

Iskustvo u korištenju kognitivnih mapa pokazuje da istraživač često previše pojednostavljuje situaciju zbog ograničenih kognitivnih mogućnosti, poteškoća u istovremenom uzimanja u obzir veliki broj faktori i njihova dinamička interakcija. M. Wertheimer je napisao da istraživaču često nedostaje širina vizije u složenim situacijama koje uključuju nekoliko podproblema, gubi se razumijevanje cjeline, a uski pogled na problem se sam nameće.

Monografija D. Hayesa o kauzalnoj analizi naglašava da malo zanimljivih pojava u društvenim naukama zavisi samo od jednog uzroka. Društveni fenomeni obično uključuju mnogo različitih događaja i trendova koje određuje nekoliko faktora, od kojih svaki zauzvrat utječe na niz drugih faktora. Formiraju se mreže uzročno-posledičnih veza, tj. Uzročnost je sistemske prirode. Uzročnost generiše model društvenih pojava, a proučavanje modela pruža dublje razumevanje uzročno-posledičnih odnosa koji su ih doveli.

Analizom svojih i tuđih kognitivnih mapa, istraživač može brzo produbiti svoje razumijevanje problema i poboljšati kvalitetu i valjanost donesenih odluka. Osim toga, kognitivna mapa je zgodan alat za promjenu ustaljenih stereotipa i doprinosi stvaranju novih gledišta. Tako je u radu M. Maruyame dat primjer pogrešnog uvjerenja (kognitivni kliše) da je trgovina između dvije zemlje igra sa nultom sumom. Ako jedan partner pobijedi, drugi gubi isto toliko. Ovo uvjerenje je psihološka pozadina rata ograničenja na uvoz robe (uvoza).

Za zemlju koja ima trgovinski deficit sa drugom zemljom, na prvi pogled postoje dva jednaka načina za poboljšanje trgovinskog bilansa: smanjenje uvoza i povećanje izvoza. Međutim, rat ograničenja dovodi do negativnog ukupnog efekta: zbog smanjenja prometa kapitala između dvije države i povećanja nezaposlenosti, gube obje strane. Naprotiv, međusobna ekspanzija izvoza povećava brzinu cirkulacije kapitala i pozitivno utiče na obe zemlje.

Kognitivna mapa je posebno korisna za analizu efekata faktora koje je teško formalizovati, čije je merenje često veoma težak problem.

Engleski naučnik K. Eden predložio je korištenje kognitivnih mapa za kolektivno odlučivanje i odlučivanje. K. Eden naglašava važnost činjenice da efikasnost interakcije u grupi donosilaca odluka značajno zavisi od toga koliko svaki učesnik razumije načine na koje situacije tumače drugi članovi grupe. Važna uloga u postizanju konsenzusa ulogu imaju postizanje jedinstva članova grupe u načinu konstruisanja budućih događaja, procesi “jačanja razumijevanja”, “promjene simbola” i identifikacije novih gledišta. Potreban je alat za snimanje i analizu mišljenja, koja se često zasnivaju na iskustvu i intuiciji stručnjaka. Važno je biti u stanju zabilježiti kontradiktorna gledišta stručnjaka bez gubljenja bogatstva argumentacije. Kognitivna mapa omogućava praćenje odnosa između budućnosti, sadašnjosti i prošlosti procesa koji se proučava.

Jasno je da korištenje kognitivnih mapa za planiranje u organizaciji može zahtijevati snimanje nekoliko hiljada međusobno povezanih izjava. Stoga je za snimanje, pohranjivanje, pretraživanje i analizu informacija potrebno koristiti kompjuter i poseban softver. Trenutno je razvijen niz komercijalnih paketa za analizu kognitivnih mapa (NIPPER, Cope, GISMO).

Računar se može koristiti u sljedeće svrhe:

§ traženje koncepata koji sadrže određeni skup ključnih riječi;

§ traženje klastera na mapi, tj. grupe međusobno povezanih pojmova koji su bliski jedan drugom;

§ pronalaženje izlaza karte (izjave bez posljedica);

§ traženje iskaza koji su centralni za veliki broj argumenata;

§ utvrđivanje iskaza sa najvećom argumentacijom;

analiza veza između izraženih mišljenja i strukture organizacije.

Kognitivna mapa predstavlja "sintetičku mudrost" tima organizacije i akumulira poglede ljudi, od kojih se mnogi nikada nisu sreli. Svaki učesnik u procesu mora biti siguran da je njegovo mišljenje uzeto u obzir i da može uticati na strategiju organizacije. Zbog toga je poželjno da su zaposleni u organizaciji uključeni u ovaj proces redovno, a treba da znaju da su i drugi zaposleni uključeni u proces formiranja strategije. Uz pomoć različitih radnih grupa i komisija razvijaju se pojedinačni dijelovi strateški plan i, što je najvažnije, prate se efekti povratnih informacija.

Ovaj pristup vam omogućava da se riješite niza okolnosti koje ometaju donošenje učinkovitih odluka: sužavanje pogleda na stvarnost pod utjecajem poznatog iskustva, dosade i ritualne prirode planiranja, okoštavanja organizacione strukture, uticaj stereotipa, ambicija itd.

Tehnika kognitivnog modeliranja, u pravilu, uključuje određeni slijed radnji. To uključuje podelu okruženja relevantnog za problem koji se proučava na eksterno i unutrašnje. Eksterno okruženje je nešto što praktično i očigledno ne zavisi od osobe (menadžera, subjekta, lidera, lidera, organizacije itd.) zainteresovane za rešavanje nastalog problema, ali utiče na rešavanje ovog problema, a unutrašnje okruženje je ono što ova osoba može promijeniti.

Zatim se identifikuju faktori (pojmovi, koncepti) koji karakterišu situaciju i procenjuju međusobni uticaji između njih. Ponekad se faktori odmah dijele na pozitivne (pozitivne) i negativne (negativne) faktore. U početku može biti previše takvih faktora koji bi pomogli u rješavanju problema (oko 100-120), pa se koriste posebne procedure "kompresije" da bi se smanjili na 5-25.

U sljedećoj fazi potrebno je uključiti stručne procjene kako bi se dobijeni dijagram popunio specifičnim značenjima, što omogućava da se odgovori na pitanje na koje faktore osoba može direktno utjecati, kao i faktore čije vrijednosti bi željele biti promijenio, ali to je nemoguće učiniti direktno.

Na osnovu stručnih procjena i njihove odgovarajuće analize, odabiru se mogući scenariji razvoja situacije i opcije poduzetih radnji, na osnovu kojih se provodi modeliranje situacije u njenoj dinamici. Rezultat kognitivnog modeliranja treba da bude formulisanje najpogodnije akcione strategije za osobu, uzimajući u obzir ne samo eksterne koristi i ograničenja, već i zahteve unutrašnjeg okruženja.

Kognitivno modeliranje je, prije svega, brzo dobivanje odgovora na pitanja poput “Šta će se dogoditi ako...?” i "Šta treba učiniti da...?" kroz identifikovanje faktora i njihovih međusobnih uticaja u nastaloj slabo determinisanoj i nestabilnoj situaciji, gde na dinamiku procesa rešavanja problema u velikoj meri utiču ljudi, a formulacija problema je najčešće inverzna i netačna.

Trendovi u razvoju metoda kognitivnog modeliranja formiraju se u kontekstu unapređenja metoda situacijske analize, kao i drugih teorijskih i primijenjenih analitičke studije, naime:

· od informiranja učesnika - do izvlačenja znanja i razumijevanja;

· od referentnog rada - do analitičkog;

· od jednog učesnika - grupama;

· od analize unutrašnjeg okruženja - do eksternog;

· od ekstrapolacije trendova - do potrage za izvanrednim ciljevima i putevima;

· od evidentiranja podataka do upravljanja znanjem;

· od informacione sigurnosti - do održivog upravljanja;

· od tačnosti - do inteligencije;

Kognitivno modeliranje je jedinstven i praktičan način podrške strateškom i taktičkom upravljanju, osiguravajući povećano povjerenje u lidera; povećanje povjerenja u ispravnost akcija; postizanje zadovoljstva menadžmenta kvalitetom sastanaka; brzo traženje dobrih mjera i rješenja; sprečavanje sukoba i kriza; duboko razumevanje problema; praktično i vizuelno upravljanje resursima.

Tehnologija kognitivne analize i modeliranja (slika 4) zasniva se na kognitivnom (kognitivno-ciljnom) strukturiranju znanja o objektu i njegovom vanjskom okruženju.

Razmatraju se kognitivni pristup proučavanju složenih sistema, kao što su socio-ekonomski, politički i dr., niz srodnih koncepata, kao i metodologija i tehnologija kognitivnog modeliranja složenih sistema.

Matematički prikaz kognitivnih modela

Početak istraživanja vezanih za upotrebu kognitivnog pristupa za proučavanje, modeliranje i odlučivanje u oblasti složenih sistema datira od sredine 20. stoljeća, kada su se ideje kognitivne psihologije počele primjenjivati u različitim oblastima. znanja i počeo se oblikovati sistem disciplinarnog istraživanja nazvan „kognitivna nauka“ (engl kognitivna nauka). Njegova glavna područja su filozofija, psihologija, neurofiziologija, lingvistika i umjetna inteligencija. Trenutno postoji ekspanzija predmetnih oblasti u kojima se koristi kognitivni pristup. Aktivna upotreba kognitivnog pristupa u proučavanju složenih sistema u našoj zemlji počela je 1990-ih godina, a centar istraživanja bio je Institut računarskih nauka Ruske akademije nauka. Ovaj dio predstavlja niz rezultata iz kognitivnih studija složenih sistema sprovedenih na jugu Federalni univerzitet, čijim se izvorom mogu smatrati radovi R. Axelroda, F. Robertsa, J. Casta, R. Etkina, kao i zaposlenika Instituta za kompjuterske nauke Ruske akademije nauka (V.I. Maksimov, V.V. Kulba, N.A. Abramov, itd.).

Za razumijevanje značenja kognitivnih istraživanja, njihovih pravaca, modela i metoda, potrebno je poznavati niz posebnih pojmova, kao što su: kognitivna nauka i kognitivna nauka, kognitivna nauka (inženjering znanja), kognitivni pristup (kognitivni), tehnologija kognitivno (kognitivno-ciljno) modeliranje, vizualizacija, kognitivno modeliranje, kognitivno strukturiranje ili konceptualizacija, metodologija kognitivnog modeliranja, kognitivni model, kognitivna mapa. Definicije ovih pojmova (i niza drugih koji se odnose na kognitivne nauke) mogu se naći u radovima. Kognitivne karte imaju ne samo vizuelnu, već i matematičku osnovu. Ovo su jasni i fuzzy grafovi (fuzzy kognitivne mape).

Grafikon se pokazuje kao prikladan model za predstavljanje odnosa između privrednih objekata (preduzeća, organizacija, sredstava i faktora proizvodnje, elemenata društvene sfere, okarakteriziranih kao objekt u kojem je koncentrisana ili usmjerena ekonomska aktivnost, a koji predstavlja određenu strane ekonomskih odnosa), između subjekata društvenih procesa (npr. ljudi, grupe ljudi), između podsistema društveno-ekonomskih sistema, između drugih pojmova, entiteta itd. Koristimo definiciju F. Robertsa: „Graf sa predznakom (signed digraph) je graf u kojem „... vrhovi odgovaraju članovima grupe; sa vrha V-, luk se povlači u vrh ako se posmatra jasno izražen odnos V;K V, a luk vd = (V, V]) ima znak plus (+) ako V, "sviđa se" U^i znak minus (-) inače."

Koncept "označenog digrafa" može imati različite primjene, tako da se lukovi i znakovi različito tumače ovisno o složenom sistemu koji se proučava. Osim toga, teorijske studije složenih sistema razvijaju se u okviru složenijeg modela od signiranog digrafa - u okviru ponderiranog digrafa, u kojem svaki luk ec pripisano pravi broj(težina) kolibe.

Primjer kognitivne mape prikazan je na Sl. 6.12 (slika je napravljena pomoću softverskog sistema PSKM^). Pune lučne linije odgovaraju Shts= +1, isprekidano - = -1. Znak se može protumačiti kao „pozitivne (negativne) promjene na vrhu r dovode do pozitivnih (negativnih) promjena na vrhu yu“, tj. ovo su jednosmjerne promjene; znak "-" - kao u "pozitivne (negativne) promjene u tjemenu dovode do negativnih (pozitivnih) promjena u tjemenu Vj" - višesmjerne promjene. Strelice brojača prikazuju međusobni uticaj vrhova, ciklus grafa; ovaj odnos je simetričan. Većina koncepata digrafa također se primjenjuje na ponderirane digrafe. Ovi koncepti su: putanja, jednostavna staza, poluput, kontura, ciklus, polukrug; jaka, slaba, jednosmjerna povezanost, "znak puta, zatvorena staza, kontura."

Znak puta, kola, zatvorenog puta, zatvorenog kola, obrisa petlje, itd. definira se kao proizvod znakova lukova uključenih u njih.

Očigledno, staza, ciklus itd. imaju predznak ako je broj negativnih lukova koji sadrže neparan, u suprotnom imaju znak "+". Dakle, za graf "Romeo i Julija" put je V,-"V, -" U -> V, je negativan, a ciklus Uh -> Uh-> V, - pozitivno.

Rice. 6.12. arc idi= +1 i Shts = -1

At matematičko modeliranje kompleksnih sistema, istraživač se suočava sa problemom pronalaženja kompromisa između tačnosti rezultata modeliranja i mogućnosti dobijanja tačnih i detaljnih informacija za izgradnju modela. U takvoj situaciji, signirani i ponderisani digrafi su pogodni za razvoj „jednostavnih” matematičkih modela i za analizu rezultata dobijenih sa minimalnim informacijama.

Navedimo još dva primjera iz [Hobesh, With. 161, 162] - sl. 6.13 i 6.14, interesantne sa istorijskog stanovišta kao jedne od prvih kognitivnih mapa, ali koje nisu izgubile na važnosti ni sada.

Na sl. 6.14 krug Vau-> U - > U$ -> U6 -" Vau suprotstavlja se devijaciji na vrhu V,. Ako povećate/smanjite bilo koju varijablu u ovoj konturi, tada ove promjene vode kroz druge vrhove do smanjenja/povećanja ove varijable (tumačenje: od veća populacija, što je više otpada, što je više bakterija, to je veća incidencija – veća je incidencija, manje ljudi, itd.). Ovo je negativna povratna sprega. Krug V, -> U ->UA -> V je kontura koja pojačava devijaciju, tj. pozitivna povratna sprega.

Rice. 6.13.

U budućnosti ćemo koristiti sljedeće Maruyamina izjava:"Kontura poboljšava otklon ako i samo ako sadrži paran broj negativnih lukova (inače je to kontura koja se suprotstavlja skretanju)."

Dijagram (slika 6.14) sadrži mali broj vrhova i veza radi pogodnosti preliminarne analize. Detaljnija analiza problema potrošnje električne energije zahtijevat će, prema Robertsovim riječima, značajno više varijable i suptilnije metode za njihov odabir. To otvara problem kombinovanja mišljenja stručnjaka.

Za rješavanje problema navedenih u primjerima na sl. 6.13 i 6.14, nije dovoljno samo konstruisati graf jedne ili druge složenosti i analizirati lance njegovih veza (puteva) i ciklusa, potrebno je više duboko skeniranje njegova struktura, svojstva stabilnosti (nestabilnosti), analiza uticaja promena parametara vrhova na druge vrhove, analiza osetljivosti.

Rice. 6.14.(Roberts, With. 162)

Kognitivno modeliranje

Uvod

1. Koncepti i suština “kognitivnog modeliranja” i “kognitivne mape”

2. Problemi kognitivnog pristupa

Zaključak

Spisak korišćene literature

UVOD

Sredinom 17. vijeka, poznati filozof i matematičar René Descartes izrazio je aforizam koji je postao klasičan: “Cogito Ergo Sum” (mislim, dakle jesam). Latinski korijen cognito ima zanimljivu etimologiju. Sastoji se od dijelova "co-" ("zajedno") + "gnoscere" ("znati"). IN engleski jezik Postoji čitava porodica termina sa ovim korenom: „spoznaja“, „spoznaja“ itd.

U tradiciji koju označavamo pojmom “kognitivna” vidljivo je samo jedno “lice” misli – njena analitička suština (sposobnost da se cjelina razloži na dijelove), da se realnost razloži i smanji. Ova strana razmišljanja povezana je sa identifikovanjem uzročno-posledičnih veza (uzročnosti), što je karakteristično za razum. Očigledno, Descartes je apsolutizirao razum u svom algebarskom sistemu. Drugo “lice” misli je njena sintetizujuća suština (sposobnost konstruisanja cjeline iz nepristrasne cjeline), sagledavanje stvarnosti intuitivnih oblika, sintetiziranje rješenja i predviđanje događaja. Ova strana mišljenja, otkrivena u filozofiji Platona i njegove škole, inherentna je ljudskom umu. Nije slučajno da u latinskim korijenima nalazimo dva temelja: ratio (racionalni odnosi) i razum (razuman uvid u suštinu stvari). Racionalno lice misli potiče od latinskog reri ("misliti"), koje seže do starog latinskog korijena ars (umjetnost), a zatim se pretvorilo u moderan koncept art. Dakle, razum (razumno) je misao srodna umjetnikovoj kreativnosti. Spoznaja kao "um" znači "sposobnost razmišljanja, objašnjavanja, opravdavanja akcija, ideja i hipoteza".

Za „jaku“ spoznaju bitan je poseban, konstruktivan status kategorije „hipoteze“. To je hipoteza koja je intuitivna polazna tačka za dedukciju slike rješenja. Prilikom razmatranja situacije donosilac odluke otkriva u situaciji neke negativne veze i strukture („praznine“ situacije), koje se moraju zamijeniti novim objektima, procesima i odnosima koji otklanjaju negativan utjecaj i stvaraju jasno izražen pozitivan učinak. Ovo je suština upravljanja inovacijama. Paralelno sa otkrivanjem „praznina“ u situaciji, često kvalificiranih kao „izazovi“ ili čak „prijetnje“, kontrolni subjekt intuitivno zamišlja neke „pozitivne odgovore“ kao holističke slike stanja buduće (harmonizovane) situacije.

Kognitivna analiza i modeliranje su fundamentalno novi elementi u strukturi sistema za podršku odlučivanju.

Tehnologija kognitivnog modeliranja omogućava vam da istražite probleme s nejasnim faktorima i odnosima; - uzmete u obzir promjene u vanjskom okruženju; - koristite objektivno utvrđene trendove u razvoju situacije u vašem interesu.

Takve tehnologije stiču sve više povjerenja među strukturama uključenim u strateško i operativno planiranje na svim nivoima iu svim oblastima upravljanja. Upotreba kognitivnih tehnologija u ekonomskoj sferi omogućava da se razvije i opravda strategija u kratkom vremenu ekonomski razvoj preduzeća, banke, regiona ili cijele države, uzimajući u obzir uticaj promjena u vanjskom okruženju. U oblasti finansija i berze, kognitivne tehnologije omogućavaju da se uzmu u obzir očekivanja učesnika na tržištu. U vojnoj oblasti i oblasti informacione bezbednosti, upotreba kognitivne analize i modeliranja omogućava suprotstavljanje strateškom informacionom oružju i prepoznavanje konfliktnih struktura bez dovođenja sukoba u fazu oružanog sukoba.

1. Koncepti i suština “kognitivnog modeliranja” i “kognitivne mape”

Metodologiju kognitivnog modeliranja za analizu i donošenje odluka u loše definiranim situacijama predložio je Axelrod. Zasniva se na modeliranju subjektivnih predstava stručnjaka o situaciji i uključuje: metodologiju strukturiranja situacije: model za predstavljanje znanja stručnjaka u obliku potpisanog digrafa (kognitivne mape) (F, W), gdje je F skup faktora situacije, W je skup uzročno-posledičnih veza između faktora situacija; metode analize situacije. Trenutno se metodologija kognitivnog modeliranja razvija u pravcu poboljšanja aparata za analizu i modeliranje situacije. Ovdje su predloženi modeli za predviđanje razvoja situacije; metode za rješavanje inverznih problema

Kognitivna karta (od latinskog cognitio - znanje, spoznaja) je slika poznatog prostornog okruženja.

Kognitivne mape nastaju i modificiraju se kao rezultat aktivne interakcije subjekta sa vanjskim svijetom. U tom slučaju se mogu formirati kognitivne karte različitog stepena uopštenosti, „razmera“ i organizacije (na primer, pregledna karta ili mapa putanja, u zavisnosti od kompletnosti prikaza prostornih odnosa i prisutnosti izražene tačke referenca). Ovo je subjektivna slika koja ima, prije svega, prostorne koordinate u kojima su lokalizirani pojedinačni percipirani objekti. Postoji karta puta kao sekvencijalni prikaz veza između objekata duž određene rute i pregledna karta kao simultani prikaz prostorne lokacije objekata.

Presenter naučna organizacija Rusija, koja se bavi razvojem i primjenom tehnologije kognitivne analize, je Institut za probleme upravljanja Ruske akademije nauka, odjel: Sektor-51, naučnici Maksimov V.I., Kornoushenko E.K., Kachaev S.V., Grigoryan A.K. i drugi. Ovo predavanje se zasniva na njihovom naučnom radu u oblasti kognitivne analize.

Tehnologija kognitivne analize i modeliranja (slika 1) zasniva se na kognitivnom (kognitivno-ciljnom) strukturiranju znanja o objektu i njegovom vanjskom okruženju.

Slika 1. Tehnologija kognitivne analize i modeliranja

Kognitivno strukturiranje predmetne oblasti je identifikacija budućih ciljnih i nepoželjnih stanja objekta upravljanja i najznačajnijih (osnovnih) faktora kontrole i spoljašnjeg okruženja koji utiču na prelazak objekta u ta stanja, kao i uspostavljanje na kvalitativni nivo uzročno-posledičnih veza između njih, uzimajući u obzir faktore međusobnog uticaja jedni na druge.

Rezultati kognitivnog strukturiranja se prikazuju pomoću kognitivne mape (modela).

2. Kognitivno (kognitivno-ciljno) strukturiranje znanja o objektu koji se proučava i njegovom vanjskom okruženju na osnovu PEST analize i SWOT analize

Odabir osnovnih faktora vrši se primjenom PEST analize, koja identificira četiri glavne grupe faktora (aspekata) koji određuju ponašanje objekta koji se proučava (slika 2):

P olicy - politika;

E privreda - privreda;

S društvo - društvo (sociokulturni aspekt);

T tehnologija - tehnologija

Slika 2. Faktori analize PEST

Za svaki konkretan složeni objekat postoji svoj poseban skup najznačajnijih faktora koji određuju njegovo ponašanje i razvoj.

PEST analiza se može razmotriti kao opcija analiza sistema, jer su faktori koji se odnose na navedena četiri aspekta, generalno, usko povezani i karakterišu različite hijerarhijske nivoe društva kao sistema.

Ovaj sistem ima determinativne veze usmjerene od nižih nivoa hijerarhije sistema ka višim (nauka i tehnologija utiču na ekonomiju, ekonomija utiče na politiku), kao i obrnute i međunivoske veze. Promjena nekog od faktora kroz ovaj sistem veza može uticati na sve ostale.

Ove promjene mogu predstavljati prijetnju razvoju objekta, ili, obrnuto, pružiti nove mogućnosti za njegov uspješan razvoj.

Sljedeći korak je situacijska analiza problema, SWOT analiza (slika 3):

S prednosti - snage;

W eaknesses - nedostaci, slabosti;

O prilike - prilike;

T hreats - prijetnje.

Slika 3. Faktori SWOT analize

Uključuje analizu snaga i slabosti razvoj objekta koji se proučava u njihovoj interakciji sa prijetnjama i prilikama i omogućava nam da identifikujemo trenutna problematična područja, uska grla, šanse i opasnosti, uzimajući u obzir faktore okoline.

Prilike se definišu kao okolnosti koje pogoduju povoljnom razvoju objekta.

Prijetnje su situacije u kojima može nastati šteta na objektu, na primjer, njegovo funkcionisanje može biti poremećeno ili može izgubiti svoje postojeće prednosti.

Na osnovu analize različitih mogućih kombinacija snaga i slabosti sa prijetnjama i mogućnostima formira se problemsko polje objekta koji se proučava.

Problemsko polje je skup problema koji postoje u modeliranom objektu i okruženje, u njihovom međusobnom odnosu.

Dostupnost takvih informacija je osnova za utvrđivanje razvojnih ciljeva (pravaca) i načina njihovog ostvarivanja, te izradu strategije razvoja.

Kognitivno modeliranje zasnovano na sprovedenoj situacionoj analizi omogućava vam da se pripremite alternativne opcije rješenja za smanjenje rizika u odabranim područjima problematična područja, predviđaju moguće događaje koji mogu imati najveći utjecaj na poziciju modeliranog objekta.

Problemi proučavanja složenih tehničkih, ekonomskih, društvenih, političkih itd. nastaju zbog niza karakteristika svojstvenih ovim područjima:

· međusobnu povezanost procesa koji se u njima odvijaju (tehničko-ekonomski, društveni, politički itd.) i njihovu višedimenzionalnost; zbog toga je nemoguće izolovati i provesti detaljnu studiju pojedinačnih pojava (na primjer, samo ekonomskih ili samo društvenih) - sve pojave koje se javljaju unutar ekonomskog (političkog, itd.) sistema moraju se razmatrati i proučavati u cijelosti;

· nedostatak dovoljnih kvantitativnih informacija o dinamici procesa koji se odvijaju u modeliranom sistemu, što primorava upotrebu kvantitativnih i kvalitativnih informacija u opisivanju takvih procesa;

· nestacionarnost samih procesa, a priroda promjena pojedinih karakteristika procesa je često nepoznata, što otežava izgradnju njihovih kvantitativnih modela.

Takvi sistemi se nazivaju slabo strukturiranim (slabo formaliziranim). U njima je nemoguć tradicionalni matematički (ekonomski, sociometrijski, itd.) pristup analizi procesa za razvoj kompleksnih (tj. uticaja na različite aspekte sistema koji se proučava) rješenja. Za modeliranje složenih loše formaliziranih sistema (na primjer, društvenih, tehničko-ekonomskih, regionalnih, itd.), koristi se kognitivni pristup koji se zasniva na kognitivnim aspektima. Ovi aspekti uključuju procese percepcije, mišljenja, spoznaje, objašnjenja i razumijevanja. Šematski, pojednostavljeni opis slike svijeta u vezi sa problemskom situacijom prikazan je u obliku kognitivne mape.

Sa stanovišta kognitivnog pristupa, proces modeliranja se može predstaviti u obliku dijagrama – slika 8.2.

Rice. 8.2 Proces simulacije

Kognitivna analiza omogućava dosledno uzročno-posledično strukturiranje informacija o procesima koji se dešavaju u sistemu koji se proučava. Razlikuju se sljedeće faze opisa sistema:

a. svaki događaj koji se dešava u sistemu uzrokovan je određenim razlozima (preduslovima), čija je pojava povezana sa kretanjem materijalnih tokova (roba, novac, resursi itd.) i nematerijalnih tokova (interakcije informacija). Kretanje svakog toka može se opisati u najopštijem obliku odgovarajućim lancima uzročno-posledičnih veza koje čine analitičarevo znanje ili njegove pretpostavke o zakonima koji funkcionišu u datom sistemu.

b. svaki od odabranih tokova je opisan odgovarajućim skupom faktora. Kombinacija svih ovih agregata čini skup faktora na osnovu kojih se opisuju procesi u sistemu;

c. odnosi između faktora se određuju razmatranjem uzročno-posledičnih lanaca koji opisuju kretanje svakog toka. Vjeruje se da faktori uključeni u prvi dio "ako..." lanca "ako - onda..." utiču na faktore njegovog drugog dijela "onda...", a taj utjecaj može biti ili pojačavajući ( pozitivno) ili inhibitorno (negativno), ili promjenjivog predznaka, ovisno o mogućim dodatnim uvjetima.

Jačina uticaja faktora jednih na druge opisuje se pomoću lingvističkih varijabli kao što su „značajan“, „umeren“, „slab“ itd. Moguće je uporediti zbirku takvih jezičkih varijabli sa određenom numeričkom skalom tako da će svaka varijabla odgovarati određenom broju na ovoj skali. Kao takvu skalu možete odabrati interval.

· Međusobni uticaji faktora se prikazuju pomoću kognitivne mape, koja je model proučavanog sistema u obliku ponderisanog digrafa.Svaki vrh grafa odgovara jednom faktoru ili elementu slike sveta. Lukovi koji povezuju vrhove odgovaraju uzročno-posledičnoj vezi između vrhova; veze mogu biti pozitivne i negativne.

· Metoda kognitivnog modeliranja odnosi se na metode mekog modeliranja. Najbliži analozi ove metode su simulacija, metod sistemske dinamike. Prednost ove metode je u tome što metoda može raditi ne samo s tačnim kvantitativnim vrijednostima i formulama, već i s kvalitativnim vrijednostima i procjenama. Ali takođe ovog trenutka je takođe nedostatak, jer rezultati su visokog kvaliteta.

Kognitivno modeliranje je "nulti nivo" modeliranja. Kognitivno modeliranje pomaže u brzom dobijanju primarnih rezultata, detaljnijem razumijevanju modeliranog sistema, identifikaciji obrazaca i prelasku na preciznije modele (ako se to čini mogućim i potrebnim). Stoga bi najrazumnije bilo koristiti kognitivno modeliranje na višem nivou odlučivanja kada se analiziraju složeni društveno-ekonomski, politički, tehnički, tehno-ekonomski sistemi.

U Rusiji se ovaj metod koristi u Ministarstvu željeznica (2002. godine izgrađen je model željezničkog transporta u IPU RAS), kao i u upravama nekih regija. U inostranstvu se ova metoda koristi u brojnim konsultantskim organizacijama.

Razvijeni su DK alati "Situation" i "CANVA" (IPU RAS). “Situacija” je zatvoren sistem, informacija o njemu praktično nema. PLATNO – jednostavan sistem, koji implementira samo osnovne metode.

KOGNITIVNA SIMULACIJA

SADRŽAJ
Uvod
1. Predmet kognitivne analize
1.1. Eksterno okruženje
1.2. Nestabilnost spoljašnje sredine
1.3. Loše strukturirano vanjsko okruženje
2. Opšti koncept kognitivna analiza
3. Faze kognitivne analize
4. Ciljevi, faze i osnovni koncepti kognitivnog modeliranja
4. 1. Svrha izgradnje kognitivnog modela
4.2. Faze kognitivnog modeliranja
4.3. Usmjereni graf (kognitivna mapa)
4.4. Funkcionalni graf (završavanje konstrukcije kognitivnog modela)
5. Vrste faktora

6.1.Identifikacija faktora (elemenata sistema)
6.2. Dva pristupa utvrđivanju odnosa između faktora
6.3.Primjeri identifikacije faktora i veza između njih
6.4. Problem određivanja jačine uticaja faktora
7. Provjera adekvatnosti modela
8. Korištenje kognitivnog modela
8.1. Primjena kognitivnih modela u sistemima za podršku odlučivanju
8.2. Primjer rada sa kognitivnim modelom
9. Računalni sistemi za podršku odlukama upravljanja
9.1. opšte karakteristike sistemi za podršku odlučivanju
9.2. "Situacija - 2"
9.3. "Kompas-2"
9.4. "platno"
Zaključak
Bibliografija
Aplikacija

Uvod
Trenutno su dobijanje pouzdanih informacija i njihova brza analiza postali najvažniji preduslovi za uspešno upravljanje. Ovo posebno vrijedi ako su objekt upravljanja i njegovo vanjsko okruženje kompleks složenih procesa i faktora koji značajno utiču jedni na druge.
Jedno od najproduktivnijih rješenja problema koji se javljaju u oblasti menadžmenta i organizacije je primjena kognitivne analize koja je predmet proučavanja u predmetnom radu.
Metodologiju kognitivnog modeliranja, namijenjenu analizi i donošenju odluka u loše definiranim situacijama, predložio je američki istraživač R. Axelrod 1.
U početku se u okviru tog okvira formirala kognitivna analiza socijalna psihologija, naime, kognitivizam, koji proučava procese percepcije i spoznaje.
Primjena razvoja socijalne psihologije u teoriji upravljanja dovela je do formiranja posebne grane znanja - kognitivne nauke, koja se koncentrirala na proučavanje problema upravljanja i odlučivanja.
Sada se metodologija kognitivnog modeliranja razvija u pravcu poboljšanja aparata za analizu i modeliranje situacija.
Teorijska dostignuća kognitivne analize postala su osnova za stvaranje kompjuterskih sistema za rešavanje primenjenih problema u oblasti menadžmenta.
Rad na razvoju kognitivnog pristupa i njegovoj primeni na analizu i upravljanje takozvanim polustrukturiranim sistemima trenutno se obavlja u Institutu za probleme upravljanja Ruske akademije nauka 2 .
Po nalogu Administracije predsednika Ruske Federacije, Vlade Ruske Federacije i Vlade grada Moskve, na IPU RAS je sproveden niz socio-ekonomskih studija korišćenjem kognitivne tehnologije. Izrađene preporuke uspješno primjenjuju nadležna ministarstva i resori 3 .
Od 2001. godine, pod pokroviteljstvom IPU RAS, međunarodne konferencije"Kognitivna analiza i upravljanje situacijama (CASC)."
Prilikom izrade kursa bili su uključeni radovi domaćih istraživača - A.A. Kulinich, D.I. Makarenko, S.V. Kachaeva, V.I. Maksimova, E.K. Kornoušenko, E. Grebenjuk, G.S. Osipova, A. Raikova. Većina imenovanih istraživača su specijalisti IPU RAS.
Dakle, kognitivnu analizu prilično aktivno razvijaju ne samo strani, već i domaći stručnjaci. Međutim, u okviru kognitivne nauke ostaje niz problema čije bi rješavanje moglo značajno poboljšati rezultate primijenjenih razvoja zasnovanih na kognitivnoj analizi.
Svrha rad na kursu je analiza teorijske osnove kognitivnih tehnologija, problema metodologije kognitivne analize, kao i kompjuterskih sistema za podršku odlučivanju zasnovanih na kognitivnom modeliranju.
Struktura rada odgovara postavljenim ciljevima, koja dosljedno otkriva osnovne koncepte i faze kognitivne analize općenito, kognitivno modeliranje (kao ključnu tačku kognitivne analize), opšte principe primjene kognitivnog pristupa u praksi u oblasti menadžment, kao i kompjuterske tehnologije koje primjenjuju metode kognitivne analize.

1. Predmet kognitivne analize
1.1. Eksterno okruženje
Za efikasno upravljanje, predviđanje i planiranje potrebna je analiza eksternog okruženja u kojem funkcionišu objekti upravljanja.
Eksterno okruženje istraživači obično definišu kao skup ekonomskih, društvenih i političkih faktora i subjekata koji imaju direktan ili indirektan uticaj na sposobnost i sposobnost subjekta (bilo da se radi o banci, preduzeću, bilo kojoj drugoj organizaciji, celoj regiona i sl.) za postizanje svojih razvojnih ciljeva.
Da biste se kretali u vanjskom okruženju i analizirali ga, potrebno je jasno razumjeti njegova svojstva. Stručnjaci Instituta za probleme upravljanja Ruske akademije nauka identifikuju sljedeće glavne karakteristike vanjskog okruženja:
1. Složenost – ovo se odnosi na broj i raznolikost faktora na koje subjekt mora odgovoriti.
2. Odnos faktora, odnosno sila kojom promena jednog faktora utiče na promene u drugim faktorima.
3. Mobilnost - brzina kojom se dešavaju promjene u vanjskom okruženju 4.
Identifikacija ovih tipova karakteristika za opisivanje okruženja ukazuje na to da istraživači primenjuju sistemski pristup i posmatraju spoljašnje okruženje kao sistem ili skup sistema. U okviru ovog pristupa uobičajeno je da se bilo koji objekti predstavljaju u obliku strukturiranog sistema, da se istaknu elementi sistema, odnosi među njima i dinamika razvoja elemenata, odnosa i cjelokupnog sistema. kao cjelina. Stoga se kognitivna analiza, koja se koristi za proučavanje spoljašnjeg okruženja i razvijanje načina i metoda funkcionisanja u njemu, ponekad smatra komponentom sistemske analize 5 .
Specifičnost spoljašnjeg okruženja objekata upravljanja je u tome što je ovo okruženje podložno uticaju ljudskog faktora. Drugim riječima, uključuje subjekte obdarene autonomnom voljom, interesima i subjektivnim idejama. To znači da ovo okruženje ne poštuje uvijek linearne zakone koji nedvosmisleno opisuju odnos uzroka i posljedica.
To podrazumijeva dva osnovna parametra vanjskog okruženja u kojem djeluje ljudski faktor – nestabilnost i slabu strukturu. Pogledajmo bliže ove parametre.

1.2. Nestabilnost spoljašnje sredine

Istraživači često identificiraju nestabilnost vanjskog okruženja s nepredvidljivošću. „Stepen nestabilnosti ekonomskog i političkog okruženja izvan... [objekta upravljanja] karakteriše poznatost očekivanih događaja, očekivani tempo promjena i sposobnost predviđanja budućnosti“ 6 . Ovu nepredvidivost generiše multifaktornost, varijabilnost faktora, tempo i pravac razvoja sredine.
„Kombinovani efekat svih faktora okoline, rezimiraju V. Maksimov, S. Kachaev i E. Kornoushenko, formira nivo njegove nestabilnosti i određuje izvodljivost i pravac hirurške intervencije u tekućim procesima” 7 .
Što je veća nestabilnost eksternog okruženja, to je teže razviti adekvatne strateške odluke. Stoga postoji objektivna potreba da se proceni stepen nestabilnosti okruženja, kao i da se razviju pristupi njegovoj analizi.
Prema I. Ansoffu, izbor strategije upravljanja i analize situacija zavisi od stepena nestabilnosti spoljašnjeg okruženja. Uz umjerenu nestabilnost, primjenjuje se konvencionalno upravljanje zasnovano na ekstrapolaciji znanja o prošlosti okoline. Na prosječnom nivou nestabilnosti, upravljanje se vrši na osnovu prognoze promjena u okruženju (na primjer, „tehnička” analiza finansijskih tržišta). Na visokom nivou nestabilnosti, upravljanje se koristi na osnovu fleksibilnih stručnih odluka (na primjer, „fundamentalna” 8 analiza finansijskih tržišta) 9 .

1.3. Loše strukturirano vanjsko okruženje

Okruženje u kojem su subjekti upravljanja prinuđeni da rade karakteriše se ne samo kao nestabilno, već i kao loše strukturirano. Ove dvije karakteristike su snažno međusobno povezane, ali različite. Međutim, ponekad se ovi termini koriste kao sinonimi.
Tako stručnjaci Instituta za kontrolu nauka Ruske akademije nauka, prilikom definisanja slabo strukturiranih sistema, ističu neka od njihovih svojstava koja su inherentna i nestabilnim sistemima: „Teškoće analize procesa i donošenja upravljačkih odluka u oblastima kao što su ekonomija, sociologija, ekologija itd. uzrokovane su nizom karakteristika svojstvenih ovim oblastima, a to su: višestruka priroda procesa koji se u njima odvijaju (ekonomski, društveni, itd.) i njihova međusobna povezanost; zbog toga je nemoguće izolovati i provesti detaljnu studiju pojedinačnih pojava - sve pojave koje se u njima javljaju moraju se razmotriti u cjelini; nedostatak dovoljnih kvantitativnih informacija o dinamici procesa, što nas tera da pređemo na kvalitativnu analizu takvih procesa; varijabilnost prirode procesa tokom vremena itd. Zbog ovih karakteristika, ekonomskih, društvenih itd. sistemi se nazivaju slabo strukturiranim sistemima” 10.
Međutim, treba napomenuti da pojam „nestabilnost“ implicira nemogućnost ili teškoću predviđanja razvoja sistema, a slaba struktura nemogućnost formalizacije istog. Na kraju krajeva, karakteristike „nestabilnost“ i „slabo strukturiran“, po mom mišljenju, odražavaju različite aspekte istog fenomena, budući da tradicionalno percipiramo sistem koji ne možemo formalizirati i samim tim apsolutno tačno predvidjeti njegov razvoj (tj. slabo strukturiran sistem). ) , kao nestabilan, sklon haosu. Stoga ću ovdje i dalje, slijedeći autore proučavanih članaka, koristiti ove termine kao ekvivalentne. Ponekad istraživači, uz gore navedene koncepte, koriste termin „složene situacije“.
Dakle, za razliku od tehničkih sistema, ekonomske, društveno-političke i druge slične sisteme karakteriše nedostatak detaljnog kvantitativnog opisa procesa koji se u njima odvijaju – informacije su ovde kvalitativne prirode. Stoga je za slabo strukturirane sisteme nemoguće kreirati formalne tradicionalne kvantitativne modele. Sisteme ovog tipa karakteriše nesigurnost, opis na kvalitativnom nivou i dvosmislenost u proceni posledica određenih odluka 11 .
Stoga je analiza nestabilnog vanjskog okruženja (slabo strukturiranih sistema) ispunjena mnogim poteškoćama. Prilikom njihovog rješavanja potrebna vam je intuicija stručnjaka, njegovo iskustvo, asocijativno razmišljanje i nagađanja.
Kompjuterski alati za kognitivno modeliranje situacija omogućavaju da se nosi sa takvom analizom. Ovi alati se decenijama koriste u ekonomski razvijenim zemljama, pomažući preduzećima da prežive i razviju svoje poslovanje, a vlastima da pripreme efikasne propise 12 . Kognitivno modeliranje je osmišljeno da pomogne stručnjaku da razmišlja na dubljem nivou i organizira svoje znanje, kao i da formalizira svoje ideje o situaciji u najvećoj mogućoj mjeri.

2. Opšti koncept kognitivne analize

Kognitivnu analizu istraživači ponekad nazivaju „kognitivno strukturiranje“ 13 .
Kognitivna analiza se smatra jednim od najmoćnijih alata za proučavanje nestabilnog i loše strukturiranog okruženja. Doprinosi boljem razumijevanju problema koji postoje u okruženju, identifikaciji kontradiktornosti i kvalitativnoj analizi tekućih procesa. Suština kognitivnog (kognitivnog) modeliranja - ključna tačka kognitivne analize - je da u pojednostavljenom obliku odrazi najsloženije probleme i trendove u razvoju sistema u modelu, da se istraže mogući scenariji za nastanak kriznih situacija, pronaći načine i uslove za njihovo rješavanje u modelskoj situaciji. Upotreba kognitivnih modela kvalitativno povećava valjanost upravljačkih odluka u složenom okruženju koje se brzo mijenja, oslobađa stručnjaka od „intuitivnog lutanja“ i štedi vrijeme na razumijevanju i tumačenju događaja koji se dešavaju u sistemu 14 .
IN AND. Maksimov i S.V. Kačajev, da bi objasnio principe korištenja informacijskih kognitivnih tehnologija za poboljšanje upravljanja, koristi metaforu broda u olujnom oceanu - takozvani model "frigata-okean". Većina komercijalnih i neprofitnih aktivnosti u nestabilnom i loše strukturiranom okruženju „neminovno uključuje rizik, koji proizlazi kako iz neizvjesnosti budućih uslova poslovanja tako i iz mogućnosti pogrešnih odluka koje donosi menadžment…. Za menadžment je veoma važno da bude u stanju da predvidi ovakve poteškoće i unapred razvije strategije za njihovo prevazilaženje, tj. imaju unaprijed razvijene smjernice za moguće ponašanje.” Predlaže se da se ovi razvoji izvode na modelima u kojima je informacijski model kontrolnog objekta („fregate“) u interakciji s modelom vanjskog okruženja - ekonomskog, socijalnog, političkog, itd. ("okean"). „Svrha ovakvog modeliranja je dati preporuke „fregati“ kako da pređe „okean“ sa najmanje „napora“... Od interesa su... načini da se postigne cilj, uzimajući u obzir povoljne „vetrove“ ” i “struje”... Dakle, postavili smo cilj: odrediti “ružu vjetrova”... [spoljna sredina], pa ćemo onda vidjeti koji će “vjetrovi” biti zadnji, a koji protuvjetri, kako da ih koristi i kako otkrije svojstva vanjske situacije koja su važna za... [objekat]” 15 .
Dakle, suština kognitivnog pristupa je, kao što je već spomenuto, pomoći stručnjaku da razmisli o situaciji i razvije najefikasniju strategiju upravljanja, zasnovanu ne toliko na njegovoj intuiciji, koliko na uređenom i provjerenom (koliko je moguće) znanju. o složenom sistemu. Primjeri korištenja kognitivne analize za rješavanje specifične zadatke biće razmatrano u nastavku u paragrafu „8. Korištenje kognitivnog modela."

3. Faze kognitivne analize

Kognitivna analiza sastoji se od nekoliko faza, od kojih se u svakoj provodi određeni zadatak. Dosljedno rješavanje ovih problema dovodi do postizanja glavnog cilja kognitivne analize. Istraživači daju različitu nomenklaturu faza u zavisnosti od specifičnosti objekta(a) koji se proučava 16 . Ako sumiramo i generaliziramo sve ove pristupe, možemo identificirati sljedeće faze koje su karakteristične za kognitivnu analizu svake situacije.

teška situacija

matematički modeli

(Kao rezultat prolaska faza 3 – 5, na kraju se gradi kognitivni model situacije (sistema) koji se prikazuje u obliku funkcionalnog grafa. Stoga možemo reći da faze 3 – 5 predstavljaju kognitivno modeliranje. detaljnije, o svim ovim fazama i osnovnim konceptima kognitivnog modeliranja biće reči u paragrafima 4 – 7).

moguće opcije

Razmotrimo detaljno svaku od navedenih faza (s izuzetkom prve i druge, koje su u suštini pripremne), mehanizme za implementaciju pojedinih zadataka svake faze, kao i probleme koji se javljaju u različitim fazama kognitivne analize. .

4. Ciljevi, faze i osnovni koncepti kognitivnog modeliranja

Ključni element kognitivne analize je izgradnja kognitivnog modela.

4. 1. Svrha izgradnje kognitivnog modela

Kognitivno modeliranje doprinosi boljem razumijevanju problemske situacije, identifikaciji kontradiktornosti i kvalitativnoj analizi sistema. Svrha modeliranja je formiranje i razjašnjavanje hipoteze o funkcionisanju objekta koji se proučava, posmatranog kao složenog sistema koji se sastoji od zasebnih, ali ipak međusobno povezanih elemenata i podsistema. Da bi se razumjelo i analiziralo ponašanje složenog sistema, gradi se strukturni dijagram uzročno-posljedičnih veza elemenata sistema. Analiza ovih veza neophodna je za implementaciju različitih kontrola procesa u sistemu 18.

4.2. Faze kognitivnog modeliranja

Uopšteno govoreći, gore su razmotrene faze kognitivnog modeliranja. Radovi stručnjaka iz IPU RAS sadrže detaljan opis ovih faza. Istaknimo glavne.

Dakle, kognitivni model uključuje kognitivnu mapu (usmjereni graf) i težine lukova grafa (procjena međusobnog utjecaja ili utjecaja faktora). Prilikom određivanja težina lukova, usmjereni graf se pretvara u funkcionalni.
Problemi identifikovanja faktora, procene međusobnog uticaja faktora i tipologije faktora biće obrađeni u paragrafima 5 i 6; Ovdje ćemo razmotriti takve osnovne koncepte kognitivnog modeliranja kao što su kognitivna mapa i funkcionalni graf.

4.3. Usmjereni graf (kognitivna mapa)

U okviru kognitivnog pristupa, termini “kognitivna mapa” i “usmjereni graf” se često koriste naizmjenično; iako je, striktno govoreći, pojam usmjerenog grafa širi, a termin “kognitivna mapa” označava samo jednu od primjena usmjerenog grafa.
Kognitivna mapa se sastoji od faktora (elemenata sistema) i veza između njih.
Da bi se razumjelo i analiziralo ponašanje složenog sistema, konstruiše se strukturni dijagram uzročno-posledičnih veza elemenata sistema (situacioni faktori). Dva elementa sistema A i B su prikazana na dijagramu kao zasebne tačke (vrhove) povezane orijentisanim lukom, ako je element A povezan sa elementom B uzročno-posledičnom relacijom: A a B, gde je: A uzrok, B je posljedica.
Faktori mogu uticati jedni na druge, a takav uticaj, kao što je već naznačeno, može biti pozitivan, kada povećanje (smanjenje) jednog faktora dovodi do povećanja (smanjenje) drugog faktora, i negativan, kada povećanje (smanjenje) jednog faktora dovodi do smanjenja (povećanja). ) još jedan faktor 20 . Štaviše, uticaj može imati promenljiv predznak u zavisnosti od mogućih dodatnih uslova.
Slične šeme za predstavljanje uzročno-posledičnih veza se široko koriste za analizu složenih sistema u ekonomiji i sociologiji.
Primjer kognitivne mape neke ekonomske situacije prikazan je na slici 1.

Slika 1. Usmjereni graf 21.

4.4. Funkcionalni graf (završavanje konstrukcije kognitivnog modela)
Kognitivna mapa odražava samo činjenicu da faktori utiču jedni na druge. Ne odražava detaljnu prirodu ovih uticaja, niti dinamiku promena uticaja u zavisnosti od promena situacije, niti privremene promene samih faktora. Uzimanje u obzir svih ovih okolnosti zahtijeva prijelaz na sljedeći nivo strukturiranja informacija, odnosno na kognitivni model.
Na ovom nivou svaka veza između faktora kognitivne mape otkriva se odgovarajućim zavisnostima, od kojih svaka može sadržavati i kvantitativne (mjerljive) varijable i kvalitativne (nemjerene) varijable. U ovom slučaju, kvantitativne varijable su predstavljene prirodno u obliku svojih numeričkih vrijednosti. Svaka kvalitativna varijabla povezana je sa skupom lingvističkih varijabli koje odražavaju različita stanja ove kvalitativne varijable (na primjer, potražnja potrošača može biti „slaba“, „umjerena“, „uzbudljiva“ itd.), a svaka jezička varijabla odgovara određeni brojčani ekvivalent u skali. Kako se znanje akumulira o procesima koji se dešavaju u proučavanoj situaciji, postaje moguće detaljnije otkriti prirodu veza između faktora.
Formalno, kognitivni model situacije može, poput kognitivne mape, biti predstavljen grafom, ali svaki luk u ovom grafu već predstavlja određeni funkcionalni odnos između odgovarajućih faktora; one. kognitivni model situacije predstavljen je funkcionalnim grafikonom 22.
Primjer funkcionalnog grafa koji odražava situaciju u uslovnoj regiji prikazan je na Sl. 2.

Slika 2. Funkcionalni grafikon 23.
Imajte na umu da je ovaj model demonstracioni model, tako da se mnogi faktori okoline ne uzimaju u obzir.

5. Vrste faktora
Da bi strukturirali situaciju (sistem), istraživači dijele faktore (elemente) u različite grupe, od kojih svaka ima određene specifičnosti, odnosno funkcionalnu ulogu u modeliranju. Štaviše, u zavisnosti od specifičnosti analizirane situacije (sistema), tipologija faktora (elemenata) može biti različita. Ovdje ću istaknuti neke vrste faktora koji se koriste u kognitivnom modeliranju većine sistema (situacija, okruženja).
Prvo, među svim otkrivenim faktorima izdvajaju se osnovni faktori (oni koji značajno utiču na situaciju i opisuju suštinu problema) i „suvišni“ (beznačajni) faktori koji su „slabo povezani“ sa „jezgrom“ osnovnih faktora 24 .
Prilikom analize konkretne situacije, stručnjak obično zna ili pretpostavlja koje su promjene osnovnih faktora za njega poželjne. Faktori od najvećeg interesa za stručnjaka nazivaju se ciljni faktori. IN AND. Maksimov, E.K. Kornoušenko, S.V. Kačajev ovako opisuje ciljne faktore: „Ovo su „izlazni“ faktori kognitivnog modela. Zadatak razvoja rješenja za upravljanje procesima u situaciji je osigurati željene promjene ciljnih faktora, što je cilj menadžmenta. Smatra se da je cilj ispravno postavljen ako željene promjene nekih ciljnih faktora ne dovode do neželjenih promjena u drugim ciljnim faktorima” 25.
U početnom skupu osnovnih faktora identifikuje se skup takozvanih kontrolnih faktora – „ulaznih“ faktora kognitivnog modela, preko kojih se modelu dovode kontrolni uticaji. Kontrolna akcija se smatra usklađenom s ciljem ako ne uzrokuje neželjene promjene u bilo kojem od ciljnih faktora” 26. Da bi se identifikovali kontrolni faktori, određuju se faktori koji utiču na ciljne faktore. Kontrolni faktori u modelu će biti potencijalne poluge uticaja na situaciju 27 .
Uticaj kontrolnih faktora je sažet u konceptu „vektora upravljačkih radnji“ – skup faktora, od kojih se svaki snabdijeva kontrolnim impulsom date vrijednosti 28 .
Faktori situacije (ili elementi sistema) se takođe mogu podeliti na unutrašnje (koji pripadaju samom objektu kontrole i pod manje ili više potpunom kontrolom menadžmenta) i eksterne (odražavaju uticaj na situaciju ili sistem spoljašnjih sila koje mogu ne bude kontrolisan ili samo posredno kontrolisan od strane subjekta kontrole).
Eksterni faktori se najčešće dijele na predvidljive, čija se pojava i ponašanje mogu predvidjeti na osnovu analize dostupnih informacija, i nepredvidive o čijem ponašanju stručnjak sazna tek nakon njihovog pojavljivanja 29 .
Ponekad istraživači identifikuju takozvane indikatorske faktore koji odražavaju i objašnjavaju razvoj procesa u problemskoj situaciji (sistem, okruženje) 30 . U slične svrhe koristi se i koncept integralnih indikatora (faktora), po promjenama u kojima se mogu suditi opšti trendovi u ovoj oblasti 31 .
Faktore karakteriše i tendencija promjene vrijednosti. Razlikuju se sljedeći trendovi: rast, pad. Ako nema promjene faktora, kaže se da nema trenda ili da je trend nula 32 .
Na kraju, treba napomenuti da je moguće identifikovati uzročne i efektne faktore, kratkoročne i dugoročne faktore.

6. Glavni problemi konstruisanja kognitivnog modela
Postoje dva glavna problema u izgradnji kognitivnog modela.
Prvo, poteškoće izazivaju faktori identifikacije (elementi sistema) i faktori rangiranja (odabir osnovnih i sekundarnih) (u fazi konstruisanja usmerenog grafa).
Drugo, utvrđivanje stepena međusobnog uticaja faktora (određivanje težina lukova grafa) (u fazi konstruisanja funkcionalnog grafa).

6.1. Identifikacija faktora (elemenata sistema)

Može se reći da istraživači nisu razvili jasan algoritam za identifikaciju elemenata sistema koji se proučava. Pretpostavlja se da su faktori situacije koji se proučavaju već poznati stručnjaku koji sprovodi kognitivnu analizu.
Obično, kada se razmatraju veliki (na primjer, makroekonomski) sistemi, koristi se tzv. PEST analiza (Politika - politika, Ekonomija - ekonomija, Društvo - društvo, Tehnologija - tehnologija), koja uključuje identifikaciju 4 glavne grupe faktora kroz koje se politički , ekonomski, sociokulturni i tehnološki aspekti životne sredine 33. Ovaj pristup je dobro poznat u svim društveno-ekonomskim naukama.
PEST analiza je alat za istorijski uspostavljenu stratešku analizu eksternog okruženja od četiri elementa. Štaviše, za svaki specifični složeni objekat postoji poseban skup ključnih faktora koji direktno i najznačajnije utiču na objekat. Analiza svakog od identifikovanih aspekata vrši se sistematski, jer su u životu svi ovi aspekti usko povezani 34 .
Osim toga, pretpostavlja se da stručnjak može suditi o nomenklaturi faktora u skladu sa svojim subjektivnim idejama. Dakle, „fundamentalna“ analiza finansijskih situacija, po nekim parametrima bliska kognitivnoj analizi, zasniva se na skupu osnovnih faktora (finansijskih i ekonomskih pokazatelja) – kako makroekonomskih tako i nižeg reda, kako dugoročnih tako i kratkoročnih. Ovi faktori se, u skladu sa „fundamentalnim“ pristupom, određuju na osnovu zdravog razuma 35.
Dakle, jedini zaključak koji se može izvući u vezi sa procesom identifikacije faktora je da analitičar, u potrazi za ovim ciljem, mora biti vođen gotovim znanjem različitih društveno-ekonomskih nauka uključenih u specifično proučavanje različitih sistema, kao npr. kao i njegovo iskustvo i intuicija.

6.2. Dva pristupa utvrđivanju odnosa između faktora

Da bi se odrazila priroda interakcije faktora, koriste se pozitivni i normativni pristupi.
Pozitivan pristup temelji se na uzimanju u obzir objektivne prirode interakcije faktora i omogućava nam da nacrtamo lukove, dodijelimo im znakove (+/-) i tačne težine, odnosno odražavamo prirodu ove interakcije. Ovaj pristup je primjenjiv ako se odnos između faktora može formalizirati i izraziti matematičkim formulama koje uspostavljaju precizne kvantitativne odnose.
Međutim, nisu svi realni sistemi i njihovi podsistemi opisani jednom ili drugom matematičkom formulom. Možemo reći da su formalizovani samo neki posebni slučajevi interakcije faktora. Štaviše, što je sistem složeniji, manja je vjerovatnoća da će biti u potpunosti opisan korištenjem tradicionalnih matematičkih modela. Ovo je prvenstveno zbog osnovnih svojstava nestabilnih, slabo strukturiranih sistema opisanih u paragrafu 1. Stoga je pozitivan pristup dopunjen normativnim.
Normativni pristup se zasniva na subjektivnoj, evaluativnoj percepciji interakcije faktora, a njegova upotreba takođe omogućava dodeljivanje pondera lukovima, odnosno odražava snagu (intenzitet) interakcije faktora. Utvrđivanje uticaja faktora jedni na druge i procena ovih uticaja zasnivaju se na „procenama“ stručnjaka i izražavaju se kvantitativno pomoću [-1,1] skale ili jezičkih varijabli kao što su „jako“, „slabo“, „umereno“ 36 . Drugim riječima, normativnim pristupom stručnjak je suočen sa zadatkom da intuitivno odredi jačinu međusobnog utjecaja faktora, na osnovu svog poznavanja kvalitativnog odnosa.
Osim toga, kao što je već spomenuto, vještak treba utvrditi negativan ili pozitivan karakter uticaj faktora, a ne samo sila uticaja. Prilikom obavljanja ovog zadatka, očigledno je moguće koristiti dva gore navedena pristupa.

6.3.Primjeri identifikacije faktora i veza između njih
Navedimo neke primjere koje istraživači koriste da ilustruju identifikaciju faktora i uspostavljanje veza između njih.
Tako V. Maksimov, S. Kačajev i E. Kornoušenko, za izgradnju kognitivnog modela procesa koji se dešavaju u kriznoj ekonomiji, identifikuju sledeće osnovne faktore: 1. Bruto domaći proizvod (BDP); 2. Agregatna potražnja; 3. Inflacija; 4. Štednja; 5. Potrošnja; 6. Investicije; 7. Državne nabavke; 8. Nezaposlenost; 9. Snabdevanje novcem; 10. Plaćanja državnih transfera; 11. Državni rashodi; 12. Državni prihodi; 13. Deficit državnog budžeta; 14. Porezi; 15. Neplaćanje poreza; 16. kamatna stopa; 17. Potražnja za novcem 37.
V. Maksimov, E. Grebenyuk, E. Kornoushenko u članku „Osnove i tehnička analiza: integracija dva pristupa“ daju još jedan primjer identifikacije faktora i otkrivaju prirodu veza između njih: „Najvažniji ekonomski pokazatelji koji utiču na berzu SAD-a i Evrope su: bruto nacionalni proizvod (BNP), indeks industrijske proizvodnje (PPI), indeks potrošačkih cijena (CPI), indeks proizvođačkih cijena (PPI), stopa nezaposlenosti, cijena nafte, kurs dolara... Ako tržište raste i ekonomski pokazatelji potvrđuju stabilan razvoj privrede, onda možemo očekivati dalje poskupljenje... Akcije poskupljuju ako raste profit kompanije i postoji perspektiva za njihov dalji rast... Ako se realne stope rasta ekonomskih pokazatelja odstupe od očekivanih, to dovodi do panike na berzi i na njegove oštre promjene. Promjena bruto nacionalnog proizvoda je obično 3-5% godišnje. Ako godišnji rast BDP-a prelazi 5%, onda se to naziva ekonomski bum, koji u konačnici može dovesti do tržišnog kraha. Promjene u BDP-u mogu se predvidjeti promjenama u indeksu prerađivačke industrije. Oštar porast IPI ukazuje na mogući porast inflacije, što dovodi do pada tržišta. Porast CPI i PPI i cijena nafte također dovodi do pada na tržištu. Visok nivo nezaposlenosti u SAD-u i Evropi (preko 6%) dovodi do toga federalne službe sniziti bankarsku kamatnu stopu, što dovodi do oživljavanja privrede i rasta cijena akcija. Ako se nezaposlenost postepeno smanjuje, tržište ne reagira na te promjene. Ako njen nivo naglo padne i postane manji od očekivane, onda tržište počinje da pada, jer naglo smanjenje nezaposlenosti može povećati nivo inflacije iznad očekivanog nivoa” 38.

6.4. Problem određivanja jačine uticaja faktora

Dakle, najvažniji problem kognitivnog modeliranja je identifikacija težina lukova grafa – odnosno kvantitativna procjena međusobnog utjecaja ili utjecaja faktora. Činjenica je da se kognitivni pristup koristi kada se proučava nestabilno, slabo strukturirano okruženje. Podsjetimo da su njegove karakteristike: varijabilnost, teškoća u formalizaciji, višefaktorska priroda itd. To je specifičnost svih sistema u koje su ljudi uključeni. Stoga neoperabilnost tradicionalnih matematičkih modela u mnogim slučajevima nije metodološki nedostatak kognitivne analize, već fundamentalno svojstvo predmeta istraživanja 39 .

Dakle, najvažnija karakteristika većine situacija koje se proučavaju u teoriji menadžmenta jeste prisustvo misaonih učesnika u njima, od kojih svaki na svoj način predstavlja situaciju i donosi određene odluke na osnovu „svoje” percepcije. Kao što je J. Soros primetio u svojoj knjizi „Alhemija finansija“, „Kada postoje misleći učesnici u situaciji, slijed događaja ne vodi direktno od jednog skupa faktora do drugog; umjesto toga, on se preseca... povezuje faktore sa njihovim percepcijama i percepcije sa faktorima.” To dovodi do činjenice da „procesi u situaciji ne dovode do ravnoteže, već do beskrajnog procesa promjene“ 40. Iz toga slijedi da je pouzdano predviđanje ponašanja procesa u situaciji nemoguće bez uzimanja u obzir procjene ove situacije od strane njenih učesnika i njihovih vlastitih pretpostavki o mogućim akcijama. J. Soros je ovu osobinu nekih sistema nazvao refleksivnošću.
Formalizovane kvantitativne zavisnosti faktora opisuju se različitim formulama (obrascima), u zavisnosti od predmeta istraživanja, odnosno od samih faktora. Međutim, kao što je već spomenuto, izgradnja tradicionalnog matematičkog modela nije uvijek moguća.

Problem univerzalne formalizacije međusobnog uticaja faktora još uvek nije rešen i teško da će ikada biti rešen.

Stoga je potrebno pomiriti se s činjenicom da nije uvijek moguće opisati odnose faktora matematičkim formulama, tj. Nije uvijek moguće precizno kvantificirati ovisnosti 41 .
Stoga se u kognitivnom modeliranju pri procjeni težina lukova, kao što je spomenuto, često uzima u obzir subjektivno mišljenje stručnjaka 42. Glavni zadatak u ovom slučaju je kompenzacija subjektivnosti i izobličenja procjena kroz različite vrste postupaka verifikacije.

U ovom slučaju, provjera dosljednosti procjena stručnjaka obično nije dovoljna. Osnovni cilj postupka obrade subjektivnih mišljenja stručnjaka je da mu pomogne da reflektuje, jasnije razumije i sistematizuje svoje znanje, ocijeni njegovu konzistentnost i primjerenost stvarnosti.

U procesu izvlačenja ekspertskog znanja dolazi do interakcije između stručnjaka - izvora znanja - i kognitivnog naučnika (inženjera znanja) ili sa kompjuterskim programom, što omogućava da se prati napredak rezonovanja stručnjaka prilikom izrade. odluke i da se identifikuje struktura njihovih ideja o predmetu istraživanja 43 .
Procedure za provjeru i formalizaciju znanja stručnjaka detaljnije su opisane u članku A.A. Kulinich “Sistem kognitivnog modeliranja “Canva”” 44.

7. Provjera adekvatnosti modela
Istraživači su predložili nekoliko formalnih procedura za provjeru adekvatnosti konstruiranog modela 45 . Međutim, budući da se model ne gradi samo na formalizovanim odnosima faktora, matematičke metode provjera njegove ispravnosti ne daje uvijek tačnu sliku. Stoga su istraživači predložili neku vrstu “historijskog metoda” za testiranje adekvatnosti modela. Drugim riječima, razvijeni model situacije primjenjuje se na slične situacije koje su postojale u prošlosti i čija je dinamika dobro poznata 46 . Ako se pokaže da je model operativan (to jest, daje prognoze koje se poklapaju sa stvarnim tokom događaja), prepoznaje se kao ispravan. Naravno, nijedan metod verifikacije modela nije iscrpan, pa je preporučljivo koristiti skup procedura za provjeru ispravnosti.

8. Korištenje kognitivnog modela

8.1. Primjena kognitivnih modela u sistemima za podršku odlučivanju
Osnovna svrha kognitivnog modela je da pomogne stručnjaku u procesu spoznaje i, shodno tome, razvije ispravnu odluku. Stoga se kognitivni pristup koristi u sistemima za podršku odlučivanju.
Kognitivni model vizualizira i organizira informacije o okruženju, namjeri, ciljevima i akcijama. Istovremeno, vizualizacija obavlja važnu kognitivnu funkciju, ilustrujući ne samo rezultate radnji subjekta upravljanja, već mu i sugerirajući načine za analizu i generiranje opcija odlučivanja 47 .
Međutim, kognitivni model služi ne samo za sistematizaciju i „razjašnjavanje” znanja stručnjaka, već i za identifikaciju najpovoljnijih „tačaka primene” kontrolnih akcija subjekta upravljanja 48 . Drugim riječima, kognitivni model objašnjava na koji faktor ili odnos faktora treba uticati, kojom snagom i u kom smjeru da bi se postigla željena promjena ciljnih faktora, odnosno ostvario cilj upravljanja uz najmanju cijenu.
Kontrolne akcije mogu biti kratkoročne (impulsne) ili dugoročne (kontinuirane), koje djeluju dok se cilj ne postigne. Također je moguće koristiti pulsne i kontinuirane upravljačke akcije zajedno 49 .
Kada se postigne zadati cilj, odmah se postavlja zadatak da se stanje održi u postignutom povoljnom stanju dok se ne pojavi novi cilj. U principu, zadatak održavanja situacije u potrebnom stanju se ne razlikuje od zadatka postizanja cilja 50.
Kompleks međusobno povezanih kontrolnih uticaja i njihov logički vremenski slijed čine holističku strategiju upravljanja (model kontrole).
Upotreba različitih modela upravljanja može dovesti do različitih rezultata. Ovdje je važno biti u stanju predvidjeti do kakvih će posljedica na kraju dovesti ova ili ona strategija upravljanja.
Za izradu ovakvih prognoza koristi se scenarijski pristup (modeliranje scenarija) u okviru kognitivne analize. Modeliranje scenarija se ponekad naziva "dinamička simulacija".
Scenarski pristup je svojevrsno „razigravanje“ različitih opcija za razvoj događaja u zavisnosti od izabranog modela upravljanja i ponašanja nepredvidivih faktora. Za svaki scenario se gradi trijada: „početne premise – naš uticaj na situaciju – dobijeni rezultat“ 51. U ovom slučaju, kognitivni model omogućava da se uzme u obzir čitav kompleks efekata kontrolnih akcija za različite faktore, dinamiku faktora i njihove odnose u različitim uslovima.
Na taj način se identifikuju sve moguće opcije razvoja sistema i izrađuju prijedlozi optimalne strategije upravljanja za implementaciju željenog scenarija između mogućih 52 .
Istraživači često uključuju modeliranje scenarija među faze kognitivne analize ili razmatraju modeliranje scenarija kao dodatak kognitivnoj analizi.
Ako sumiramo i generalizujemo mišljenja istraživača o fazama modeliranja scenarija, onda se u najopštijem obliku faze analize scenarija mogu predstaviti na sljedeći način.
1. Razvoj ciljeva upravljanja (željene promjene ciljnih faktora).
2. Izrada scenarija za razvoj situacije pri primjeni različitih strategija upravljanja.
3. Utvrđivanje ostvarivosti cilja (izvodljivost scenarija koji do njega dovode); provjera optimalnosti već planirane strategije upravljanja (ako postoji); odabir optimalne strategije koja odgovara najboljem scenariju sa stanovišta cilja.
4. Konkretizacija optimalnog modela upravljanja - izrada konkretnih praktičnih preporuka za menadžere. Ova specifikacija uključuje identifikaciju kontrolnih faktora (preko kojih je moguće uticati na razvoj događaja), određivanje jačine i pravca kontrolnih uticaja na kontrolne faktore, predviđanje verovatnih kriznih situacija usled uticaja nepredvidivih spoljnih faktora itd.
Treba napomenuti da faze modeliranja scenarija mogu varirati u zavisnosti od predmeta proučavanja i upravljanja.
U početnoj fazi modeliranja može postojati dovoljno kvalitativnih informacija koje nemaju tačnu numeričku vrijednost i odražavaju suštinu situacije. Prilikom prelaska na modeliranje specifičnih scenarija, korištenje kvantitativnih informacija, koje predstavljaju numeričke procjene vrijednosti bilo kojeg indikatora, postaje sve važnije. U budućnosti će se uglavnom kvantitativne informacije 53 koristiti za izvođenje potrebnih proračuna.
Prvi scenario, koji ne zahteva nikakvu radnju istraživača da bi se formirao, je samorazvoj situacije (u u ovom slučaju vektor kontrolnih radnji je „prazan“). Samorazvoj situacije je polazna tačka za dalje formiranje scenarija. Ako je istraživač zadovoljan rezultatima dobijenim tokom samorazvoja (drugim riječima, ako se postavljeni ciljevi ostvaruju tokom samorazvoja), onda se dalje istraživanje scenarija svodi na proučavanje uticaja određenih promjena u vanjskom okruženju na situaciju. 54 .
Postoje dvije glavne klase scenarija: scenariji koji simuliraju vanjske utjecaje i scenariji koji simuliraju ciljani (kontrolisani) razvoj situacije 55 .

8.2. Primjer rada sa kognitivnim modelom

Razmotrimo primjer rada sa kognitivnim modelom datim u članku S.V. Kachaeva i D.I. Makarenko “Integrisani informaciono-analitički kompleks za situacionu analizu društveno-ekonomskog razvoja regiona.”
„Korišćenje integrisanog informaciono-analitičkog kompleksa situacione analize može se razmotriti na primeru izrade strategije i programa socio-ekonomskog razvoja regiona.
U prvoj fazi izgrađuje se kognitivni model socio-ekonomske situacije u regionu... Zatim se modeliraju scenariji potencijalne i realne mogućnosti promjene situacije u regionu i ostvarivanja postavljenih ciljeva.
Za ciljeve socio-ekonomske politike izabrani su:

Za postizanje postavljenih ciljeva odabrane su sledeće „poluge“ (kontrolni faktori - Yu.M.), uz pomoć kojih donosilac odluke može ili želi da utiče na situaciju:

Kao rezultat simulacije, razjašnjava se potencijalna i stvarna mogućnost postizanja postavljenih ciljeva uz pomoć odabranih poluga i rezultirajućih upravljačkih utjecaja (vidi sliku 3).

Slika 3. Kognitivno i dinamičko simulacijsko (scenarijsko) modeliranje.

U sljedećoj fazi prelaze sa izrade strategije za postizanje ciljeva na izradu programa konkretnih akcija. Alat za sprovođenje strategije je regionalni budžet i poreska politika.
Poluge i određeni uticaji odabrani u prethodnoj fazi odgovaraju sledećim pravcima budžetske i poreske politike.

Poluge postignuća strateški ciljevi	Smjernice budžeta i poresku politiku
Prihodi stanovništva	Izdaci za socijalnu politiku
Investiciona klima	Državni troškovi Troškovi provođenja zakona Troškovi za industriju, proizvodnju električne energije, građevinarstvo i poljoprivredu
Troškovi proizvodnje	Regulisanje tarifa za električnu energiju, gorivo, toplotnu energiju, kiriju itd.
Razvoj proizvodne infrastrukture	Razvoj tržišne infrastrukture
Naplata poreza	Regulisanje nivoa neplaćanja poreza
Poreske olakšice	Regulisanje visine poreskih olakšica
Političke i ekonomske preferencije za region.	Besplatni transferi sa drugih nivoa vlasti

Dakle, integrisani informaciono-analitički kompleks situacione analize predstavlja moćno oruđe za izradu strategije regionalnog razvoja i sprovođenje ove strategije” 56 .
Treba napomenuti da se u studijama primjeri upotrebe kognitivnog i scenarijskog modeliranja obično daju u vrlo općenitom obliku, budući da je, prvo, ova vrsta informacija isključiva i ima određenu komercijalnu vrijednost, a drugo, svaka konkretna situacija (sistem, okruženje, kontrolni objekat) zahteva individualni pristup.
Postojeća teorijska osnova kognitivne analize, iako zahtijeva pojašnjenje i razvoj, omogućava različitim subjektima upravljanja da razviju vlastite kognitivne modele, budući da se, kao što je navedeno, pretpostavlja da se za svaku oblast, za svaki problem, kompiliraju specifični modeli.

9. Računalni sistemi za podršku odlukama upravljanja

Provođenje kognitivne analize nestabilnih, slabo strukturiranih situacija i okruženja izuzetno je težak zadatak za čije rješavanje su uključeni informacioni sistemi. U suštini, ovi sistemi su dizajnirani da poboljšaju efikasnost mehanizma donošenja odluka, budući da je glavni primenjeni zadatak kognitivne analize optimizacija kontrole.

9.1. Opće karakteristike sistema za podršku odlučivanju
Sistemi za podršku odlučivanju su obično interaktivni. Oni su dizajnirani da obrađuju podatke i implementiraju modele koji pomažu u rješavanju pojedinačnih, uglavnom slabo ili nestrukturiranih problema (na primjer, donošenje investicijskih odluka, pravljenje prognoza, itd.). Ovi sistemi mogu pružiti radnicima informacije potrebne za donošenje pojedinačnih i grupnih odluka. Takvi sistemi omogućavaju neposredan pristup informacijama koje odražavaju trenutnu situaciju i sve faktore i veze neophodne za donošenje odluka 57
itd...................