Развитие ДСМ-метода автоматического порождения гипотез для его применения при анализе социологических данных типа "Субъект-поведение"

• Автор: Михеенкова, Мария Анатольевна
• Шифр специальности: 05.13.17
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 1998
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 103 с.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
I. ГЛАВА I
1.1. Строение Интеллектуальных систем типа ДСМ
1.2. Экспериментальное обоснование ДСМ-метода на примере задачи “структура химического соединения=>биологическая активность”
II. ГЛАВА II
2.1. Основные принципы ДСМ-метода
в применении к социологии
2.2. Проблемы представления данных
2.3. Анализ общественного мнения. Новый тип истинностного значения: 9 - “не знаю”
2.4. ДСМ-метод со шкалированной оценкой причинно-следственных отношений
2.5. Контекстный метод
III. ГЛАВА III
3.1. Представление данных
3.2. Эмпирическая база и процедуры эксперимента
3.3. Методические результаты
3.4. Содержательные результаты
и проблемы социологической интерпретации
IV. ЗАКЛЮЧЕНИЕ
V. ЛИТЕРАТУРА
ВВЕДЕНИЕ
Во Введении обоснована актуальность темы диссертации, определены цель и предмет работы, сформулированы основные результаты исследований и их практическая значимость, описана структура диссертации и дана краткая характеристика ее содержания. Охарактеризованы роль и место интеллектуальных ДСМ-систем (ИнтС-ДСМ) в ряду других интеллектуальных систем (с апелляцией к проведенным ранее экспериментальным исследованиям средствами ДСМ), очерчены особенности социального знания (подчеркивающие недостаточность традиционного статистического подхода) и вызванные ими потребности модификации ДСМ-метода. Полученные экспериментальные результаты представляются нам достаточно нетривиальными (пожалуй, что, до некоторой степени, и пионерскими) и открывающими вполне обнадеживающие перспективы изучения эмпирического материала социологии и социальной психологии логико-комбинаторными средствами.
Данная работа вызвана к жизни непосредственно особенностями социального знания (характерными, впрочем, для гуманитарного знания в целом [55, 56]): отсутствием аксиоматического подхода, сложностями формирования точных понятий, необходимостью применения правдоподобных рассуждений (в частности, индуктивного вывода и аналогии) с последующим анализом их правдоподобия, трудностями построения каузального объяснения. Таким образом, налицо потребность в логической систематизации социологических знаний, т.е. выделении исходных отношений и установлении зависимостей между ними, разработке логического языка для представления знаний, формализации рассуждений и образования понятий. Этим задачам (с опорой на использование экспериментальны* социологических данных) и призвана служить предлагаемая работа.
В основу предлагаемого подхода положен логикокомбинаторный ДСМ-метод автоматического порождения гипотез. Метод получил название по имени Джона Стюарта Милля, предложившего описание схем правдоподобного вывода [18], существенное обобщение, уточнение и расширение которых

средствами современной логики и составляет ядро ДСМ-метода. ДСМ-метод формализует тип рассуждений с процедурно порождаемыми фальсификаторами, расширяющий возможности исследователя для построения аргументации на достаточном (в определенном смысле) основании в условиях неполноты информации, и представляет собой логико-комбинаторный метод обнаружения причинно-следственных зависимостей на основе правдоподобных рассуждений.
Важной особенностью формализации Д СМ-рассуждений является использование логических средств, а не средств теории вероятностей и математической статистики, ибо вместо вероятностной меры (которая эффективно применима для выборок случайных событий) используется степень правдоподобия как истинностное значение при оценивании эмпирических фактов. Это обстоятельство приобретает решающее значение в тех предметных областях, где факты являются сильно зависимыми и не образуют системы случайных событий - именно к таким областям (науки о жизни, геология, социология) применима интеллектуальная ДСМ-система
Актуальность работы определяется как теоретическими, так и практическими трудностями решения задачи детерминации социального поведения.
Начать с того, что развитие гуманитарных наук как системы знаний (а не только как феноменологических дисциплин) требует логической систематизации этих знаний и формирования понятий на основе этой систематизации. Этот этап должен предшествовать этапу дальнейшего изучения эмпирического материала. Таким образом, специфика гуманитарного (социологического) знания требует решения двух задач. В первую очередь должна быть решена задача представления отношений, что достигается повышением формализации уже на уровне представления данных, структуризацией этих данных. И лишь затем возможно дальнейшее изучение представленных отношений, которое может осуществляться любыми адекватными средствами - как логическими, так и статистическими, в зависимости от представления исследователя о характере причинности в изучаемой области.

называть, соответственно, фактом и полуфактом, если в (у, п) п=О
и в (у, п) п>0. Если п>0, то У(у„)(С=>/А) будем называть гипотезой.
Пользуясь введенными обозначениями, мы можем аксиоматизировать условия ДСМ-применимости (онтологические допущения). В частности, условия 2. и 3. описываются следующими группами аксиом:
Р1: 3ХЗУ/(+,,0)(Х=>,У); Р2: ЗХЗУУ(±1>0>(Х=>2У); РЗ: VXVYVY,VV((ЗZЗW(У<±l>o)(Z=>2W)vJ(o,o>(Z=>2W))&Zc:X& «пУоДгУО&УУДУ.оДгНУгсУ)* &/<±|>0)(У=>2У1)&УсХ)->У,еУ).
Такая аксиоматизация может рассматриваться как онтологпческоее описание мира. Ослабление теории путем введения фактов фх,0)(Х=>1У) - объектов X с неизвестными свойствами У, -потребует введения процедурных аксиом - инструмента порождения знания, т.е. описания формальной эпистемологии.
Множество массивов М есть множество состояний БДНИ, являющейся базой полуфактов, в которой частично определенные отношения =>]* и =>2* представлены посредством предикатов предложенной бесконечнозначиой логики.
Исходными данными и знаниями, к которым применяется ДСМ-метод автоматического порождения гипотез (ДСМ-АПГ), являются матрицы М1(п) М2(п) , представляющие частично определенные
отношения =>1* и =>2*:
м,(п) = 1! Уу11, м2(п) = П м ц!1,
о) /Л ц=(Рц, п),
ДД={С1
=>1* А[ ... А; ... Авг =>2* А1 ... Aj
С1 С'
С; Йу /Л ц
Сэ) С'8-