Правдоподобные рассуждения в когнитивной социологии

1. Правдоподобные рассужденияв когнитивной социологии М.А. Михеенкова ВИНИТИ РАН mmikh@viniti.ru

2. Когнитивная социология • Социально обусловленные особенности когнитивного поведения (мышления, восприятия информации, принятие решений – в том числе, социальными системами, когнитивной активности при опросах) • Когнитивные особенности социального поведения, влияние познавательной активности на поведение • Общий подход – включение проблем познания, понимания и объяснения в структуру научных методологий Любое социологическое исследование учитывает когнитивные факторы (явно или неявно)

3. Когнитивная социология • Особенности и объективизация процесса познания в изучении социальных явлений • Искусственный интеллект – воспроизводство и усиление феноменологии естественного интеллекта • Имитация и усиление познавательной деятельности в изучении социальных феноменов

4. Когнитивная социология • Результат взаимодействия идей классической социологии и современных методов интеллектуального анализа данных • Получение нового знания на основе анализа эмпирических социологических данных

5. П. Сорокин Квантофрения. • Математика – не символизация и не схематизация (аналогии между явлениями физики и математики и психосоциальными явлениями часто неоправданны) • Количественные исследования не являются универсальными инструментами для выявления фундаментальных закономерностей (культ нумерологии) • «Ложное околичествление нескалярных качественных данных» (метрофрения) Методы анализа должны быть адекватны социальной реальности и методам ее формализации (проблема псевдоквантификации)

6. Качественный анализ социологических данных Традиционный • Творческие эвристики общения исследователя с индивидом (респондентом) – включенное наблюдение, интервью, анализ текстов • Последующее обобщение полученной информации и типологизация эмпирического материала (см. Готлиб А.С.Введение в социологическое исследование (качественный и количественный подходы). М.: Флинта, 2005.)

7. Когнитивная социология Открытая предметная область • Обоснованная теория(grounded theory) (B.Glaser, A.Strauss)– построение теории на основе эмпирических фактов с использованием индуктивного анализа, причем сбор информации происходит вплоть до насыщения выборки • Аналитическая индукция (В.А. Ядов, В.В.Семенова) – интенсивное изучение отдельных случаев для доказательства, что некоторая закономерность имеет общий характер и распространяется на всю совокупность

8. Computer Assisted Qualitative Data Analysis Software • Создаются и развиваются социологами • Анализ кодов. 3 базовых типа: а). text retrieves; б). code-and-retrieve; в). code-based theory building (NUD*IST, ATLAS/ti, HyperResearch, Qualrus). • Анализ случаев (case-study). Аналитическая (неоаналитическая) индукция. Qualitative Comparative Analysis. Event Structure Analysis. • Проблемы – формализация аналитических процедур качественного анализа, выявление причинных зависимостей

9. Социология – наука, «…стремящаяся, истолковывая, понять социальное действие и тем самым каузально объяснить его процесс и воздействие» М. Вебер «Основные социологические понятия» «… Вебер определял социологию как научную дисциплину, которая, в первую очередь, должна попытаться понять действия индивидов, особенно в их социальных отношениях». Т. Парсонс «О теории и метатеории»

10. Интеллектуальный анализ социологических данных Решение задач качественного АСД средствами Интеллектуального анализа данных (knowledge discoveryvs. data mining) Извлечение интерпретируемых зависимостей между различными факторами, неявно содержащимися в массивах данных ИАД: Обнаружение нового (относительно имеющихся БФ и БЗ) знания, извлеченного из БФ и БЗ посредством ИС ИС – конструктивная имитация (возможно, лишь до некоторой степени) познавательных способностей человека(В.К. Финн. Искусственный интеллект: методология, применения, философия. – М.: URSS, 2011) Существенно: наличие нечисловых параметров

11. «Интеллектуальные системы создаются для того, чтобы овеществлять в технических устройствах знания и умения, которыми обладают люди» Д.А. Поспелов. Моделирование рассуждений. М.: Радио и связь. 1989

12. ИАД как инструмент когнитивной социологии Когнитивная модель – имитация познавательной деятельности анализ данных – предсказание – объяснение – (новая проблема) Необходимы формализованные эвристики язык представления знаний: аргументативная и дескриптивная функции (представление знаний об объекте и ситуации и формализация рассуждений) Формирование понятий Д.С. Милль: Необходимо объективное рассмотрение общественных проблем средствами рациональных рассуждений, содержащих как индуктивные, так и дедуктивные выводы.

13. Интеллектуальный анализ социологических данных Задачи: первичная структуризация данных и знаний, формирование системы отношений (социум), выбор адекватных средств анализа, порождение новых отношений (измерение – отображение системы отношений в числовые характеристики) Согласование качественного анализа и количественных характеристик Причинная обусловленность – предрасположенность к совершению поведенческих актов при отсутствии противодействующих влияний Принцип: «сходство объектов (субъектов) порождает наличие эффекта и его повторяемость, а не наоборот» (тип каузальности «структура–эффект»)

14. «Способность улавливать сходство и выделять различия – фундаментальная способность, по-видимому, всех живых существ. Опираясь на эту способность, Милль сформулировал свои принципы индукции» Д.А. Поспелов. Моделирование рассуждений • Д.С. Милль: Научное мышление при открытии «эмпирических законов» с необходимостью должно использовать индукцию, которая является средством обнаружения связи причин и следствий.

15. Д.С. Милль • Книга VI «Логика нравственных наук»: объединение общих законов жизни общества, которые формулирует социология, с принципами анализа причинности. • Существуют как причины индивидуального поведения, так и законы социального поведения • Однако применимость индуктивных методов в науках о человеческом поведении возможна лишь в редких случаях (объединенный метод сходства-различия). • Источники этой трудности: множественность причин и невозможность экспериментальных (искусственных) изменений опытных данных для применения метода различия.

16. Н. Смелзер • Метод сходства и метод различия – индуктивное ядро экспериментальных исследований • Методы Милля обеспечивают общее направление для сравнительных исследований, индуктивных по своей природе Smelser N. Comparative Methods in the Social Sciences. Englewood Cliffs: Prentice-Hall (1976).

17. Comparative Analysis • Метод сходства – поиск «инвариантности» образцов. Проблема: невозможность выявления множества причин. • Метод различия – двойное сходство (приближение к хорошему дизайну эксперимента) • «Тем не менее, эти методы <Милля> остаются популярными, поскольку не применяются на практике в формальном, строгом виде» (Romme A. Georges L. Boolean comparative analysis of qualitative data // Quality and Quantity,1995, 29, pp. 317 – 329).

18. ИАД как инструмент когнитивной социологии Сходство – аналогия – абдукция: алгебра логики – аналогия – абдукция,AlAnAb Qualitative Comparative Analysis (C.C. Ragin) – использование булевой алгебры для анализа причин социальных явлений. Причины – интерпретируемые комбинации качественных характеристик. Расширение (fsQCA) – использование теории нечетких множеств. (закрытый мир); индукция – аналогия – абдукция, InAnAb Формализованный качественный анализ социологических данных – средствами интеллектуального анализа данных (ДСМ-метод автоматического порождения гипотез) (открытый мир и обучение).

19. Задачи интеллектуального анализа социологических данных • ИАСД: система отношений (социум) – анализ – порождение новых отношений • Задачи ИАСД: – исследование индивидуального поведения (сравнение, типологизация) – обнаружение детерминант поведения – учет влияния ситуации (контекста поведения) – распознавание рациональности мнений (в т.ч. степени рациональности мнений данной социальной общности) и отклонений от нее Рациональность – обобщенная целе-ценностная рациональность (М. Вебер) как аргументированное принятие решений

20. Интеллектуальные системы (ИС) ИС = Решатель (задач) + [База фактов (БФ) + База знаний (БЗ)] + комфортный интерфейс Решатель = Рассуждатель + Вычислитель + Синтезатор ИС – компьютерная система описанной архитектуры, имитирующая способности естественного интеллекта: в автоматическом режиме – рассуждение, аргументация, рефлексия, обучение, объяснение; в интерактивном режиме – уточнение идей до понятий, адаптация, коррекция знаний и поведения. Рассуждатель: индукция, аналогия, абдукция, дедукция – синтез познавательных процедур, реализующий различные классы эвристик решения задач.

21. ДСМ-метод автоматического порождения гипотез и логика ИС Условия применимости ДСМ-рассуждения (формализация и уточнение индуктивных методов Д.С. Милля, аналогия, абдуктивное принятие гипотез) Квазиаксиоматические теории (для баз знаний) Метатеоретические исследования ДСМ-рассуждений и предметных областей Интеллектуальные системы типа ДСМ Распознавание корректности процесса ДСМ-рассуждений

22. Представление данных и знаний для ИАСД Два универсума: универсум объектов (переменныеX,V с индексами) универсум свойств (переменные Y,Wс индексами) Предикаты: X1Y– «субъект Xдемонстрирует эффекты поведения Y» V2W– «подмножество характеристик V есть причина эффектов поведения W» W3V – «эффекты поведения W есть следствие характеристик V субъекта» Истинностные значения: = , n, nN, (t,n) = {б+1,n+1с, б-1,n+1с, б0,n+1с}И (t,n+1), {1, –1 , 0, }– типы истинностных значений n – характеристика степени правдоподобия (число шагов) Jбv,nс = t, еслиv[] =;Jбv,nс = f, если v[] №; J бn,nс(Х1Y),Jбn,nс(V2W)

23. Анализ социологических данных средствами ДСМ-ИС Построение формального языка для структуризации данных и аргументации Порождение отношений «причина-следствие» (2) и «следствие-причина» (3) из исходного отношения «объект-свойство» (1) (индуктивный вывод) Модификация БФ и прогнозирование отношения 1 посредством выводов по аналогии Абдуктивное объяснение начального состояния БФ и управление ею Анализ рациональности мнений Построение квазиаксиоматической теории (открытой) КАТ для анализа социологических данных, систематизирующей факты и знания о социуме

24. Принципы формирования базы знаний Постулат поведения (Р1) Постулат рационализации знаний о субъекте поведения (Р2) Постулат ситуационизма (Р3)

25. Если даны: – мотивы, действующие на душу индивидуума, – его характер и настроения, • то можно предсказать его поведение. (Д.С. Милль, Книга VI «Логика нравственных наук», Глава II «О свободе и необходимости»)

26. Для анализа поведения необходимо знать: – структуру характера, типичного для данной социальной системы; – цели и ориентации, возникающие в определенных ситуациях (Т. Парсонс, «О структуре социального действия»)

27. Постулат поведения Р1 Пусть имеется три множества характеристик, входящих в описание субъекта поведения: SC – признаки, представляющие социальный характер субъекта, IР – индивидуальные черты личности (в том числе, когнитивные особенности), BD – биографические данные. Пусть Det = Det1Det2Det3,где(Det1SC)&(Det2IP)&(Det3BD), причем хотя бы одно Deti, i = 1, 2, 3. Det – детерминанта поведения В субъекта С, если из DetС следует, что С совершает В.

28. Формализованный качественный анализ социологических данных 1-й класс задач Анализ и прогнозирование действий и готовности к ним Пример: солидарное поведение (забастовки) (Институт социологии РАН) Информативность представленных данных о субъекте превосходит информативность данных о его поведении Решение: применение прямого ДСМ-метода Причинно-следственная зависимость типа «сходство субъектов поведения влечет сходство действий этих субъектов» Результаты: детерминация поведения, типологизация

29. Модельная задача – изучение личностных и социальных детерминаций социального поведения на основе анализа результатов опросов • Практическая задача – изучение солидарного поведения рабочих на конфликтных предприятиях г. Санкт-Петербург, завод «Арсенал», 157 респондентов г. Елец, завод тракторных гидроагрегатов, 132 респондента субъект  поведенческие готовности • Результаты: • детерминанты поведения, • типологизация поведения

30. Формирование эмпирических понятий • Анализ результатов в интерактивном режиме – рационализация идей • Порожденные обобщения  понятия “советский рабочий”: {зависимость от предприятия, ощущение себя совладельцем, лояльность к директору, низкий уровень материального положения} “крепостной директора”: {зависимость от предприятия, лояльность к директору, установка на переговоры, отсутствие потребности в рабочих организациях} Данилова Е.Н., Климова С.Г., Михеенкова М.А.Возможности применения логико-комбинаторных методов для анализа социальной информации // Социология-4М, 1998, № 5, с.141-167. Климова С.Г. Михеенкова М.А., Панкратов Д.В. ДСМ-метод как метод выявления детерминант социального поведения // В кн.: Автоматическое порождение гипотез в интеллектуальных системах, под ред. проф. В.К. Финна. М.: Книжный дом «Либроком», 2009. с. 410 – 427

31. «… мы никогда не можем с уверенностью утверждать, что причина, обнаруживающая известную тенденцию у одного народа или в одну эпоху, будет обнаруживать ту же самую тенденцию и у другого народа или в другую эпоху: мы должны возвратиться к нашим посылкам и снова проделать для второй эпохи или нации тот анализ всей совокупности влияющих на них обстоятельств, какой мы проделали уже для первой эпохи или нации». (Д.С. Милль, Книга VI «Логика нравственных наук», Глава ХII «Физический, или конкретно-дедуктивный метод»)

32. Постулат ситуационизма Р3 Отсутствие действия социального субъекта (индивида или общности индивидов) при наличии потенциальной причины действия (установки) объясняется влиянием ситуации. Расширение постулата Р1: детерминантой поведения субъекта может быть пара Det, S (а) Det, S=; (b) Det, S; (с) Det=, S; (d) Det или S. X1Y  P(X, S, Y), V2W  R(V, S, W)

33. Формализованный качественный анализ социологических данных 2-й класс задач Анализ и прогнозирование мнений Пример: электоральные предпочтения (Российский государственный гуманитарный университет) Информативность характеризации мнения превосходит информативность данных о субъекте, высказывающем мнение Решение: применение обратного ДСМ-метода Причинно-следственная зависимость типа «сходство мнений субъектов есть следствие сходства самих субъектов» (детерминанты, определяющие мнения; рациональность мнений) Результаты: аргументация и детерминация мнений, анализ рациональности

34. Представление мнений Т – тема опроса P = {p1, …, pn} – каркас темы Т Jm – m-значная логика, ИЭФ-Jm и ИЭФ*-Jm Vm = {0, 1/(m–1),…,(m–2)/(m–1) , 1} – множество оценок переменных Заданы атомарные оценки v(i)[pj] = j(i), i = 1, …, mn, j = 1, …, n Задана функция оценки квазиформул и формул ИЭФ-Jm и ИЭФ*-Jm ?pi – вопрос «какова оценка  высказывания pi?»,  Vm, ответ – Jpj Ответ респондента biпо теме Т – Jm-максимальная конъюнкция Ci≖J1(i)p1&...& Jn(i)pn, i= 1, …,mn, …, r.

35. Задача изучения мнений Исходные элементы БФ Jбn,0с(Cj1[j]) – «субъект Cjимеет мнение j» Гипотезы Jбn,nс([j] 3 Cj) – «мнение j есть следствие характеристик субъекта Cj» (n>0)  , n – истинностное значение (оценка), полученная применением ДСМ-метода АПГ, где {1, 0, }, а n – число применений ДСМ-правил правдоподобного вывода

36. «На начальной стадии находятся наши представления о тех системах рассуждений, которые связаны с системами ценностей и целей, присущих человеку» Д.А. Поспелов. Моделирование рассуждений.

37. Аргументация • А – множество доводов (аргументов и контраргументов) Эмпирические оценки – функции • gj+: P 2A, gj+(pi) А • gj–: P 2A, gj–(pi) А, i = 1, …, n, j = 1, …, r (r = |R|), gj – индивидуальные функции выбора аргументации,  {+, –} • G+= {g1+, …, gr+}, • G– = {g1–, …, gr–}. Цель – понимание рациональности мнений

38. Аргументация • A, g+(pi)g–(pi) = , g(pi)A, {+, –} Атомарная оценка: • v[pi] = 1  g+(pi) , g–(pi) = ; • v[pi] = –1  g+(pi) = , g–(pi) ; • v[pi] = 0  g+(pi) , g–(pi) ; • v[pi] =  g+(pi) = g–(pi) = ; Аргументационная семантика возможна и для m=2, 3, 5, 6

39. Логика JA4 Логика JA4 – логика распознавания рациональности • v[J1p]=t  g+(p) и g(p)= • v[J1p]=t  g+(p)= и g(p) • v[J0p]=t  g+(p) и g(p) • v[Jp]=t  g+(p)=g(p)= (частный случайm-значной логики)

40. Формализация m-значного закрытого опроса Оm = Jm, Р, , K, R, где Jm – m-значная логика (m3), Р = {p1, …, pn} – каркас темы опроса Т,  = {1, …, s} –логические зависимости между элементами каркаса, формулы логики Jm, K – стабилизированное множество ответов, KK, K – множество всех возможных ответов,|K|= mn R = {b1, …, br} – множество респондентов (соответствующее K)R = {X | J, 0(X1[])&(K)} ([] = {J1p1, ..., Jnpn}; , 1, …, nVm) Оmа = Jm, Р, , K, R, А, G+ , G–  –m-значный опрос с аргументационной семантикой

41. Двухуровневый m,l-значный опрос • Оценки относительно элементов Р и темы Т формируются независимо • опрос для каркаса – «внутренний» –m-значный; соответственно, используется логика Jm, • опрос по теме – «внешний» –l-значный; логика Jl. • Опрос определяется расширенно: Om,l= Jm, Jl, Р, , K, R. R = {X | J, 0(X1[])&(K)} ([] = {J1p1, ..., Jnpn}; Vl, 1, …, nVm). Om,lа =  Om,l, А, G+ , G–  –m, l-значный опрос с аргументационной семантикой

42. Непротиворечивостьмнения • Ответы респондентов j= J1(j)p1&...& Jn(j)pn– J-максимальные конъюнкции логики Jm • consis({}) – метапредикат непротиворечивости множества формул ({}) (метод аналитических таблиц для логик Jm) • К+ = {|consis({})(К)} – множество всех , не противоречащих  •  = {|consis({})(К)} – множество ответов , противоречащих  (множество “запрещенных максимальных конъюнкций” относительно  ).

43. Критерии рациональности опросаСтепень непротиворечивости опроса  • |K| = r, функция (K, ) = 1 – (|K|/|K|) есть степень непротиворечивости опроса соответствующего множества респондентов. • Если K=, то опрос непротиворечив ( = 1); • если K, – противоречив ( = 0); • если K и (K), то 0<  < 1 K –стабилизированное множество ответов  – множество “запрещенных максимальных конъюнкций”

44. Анализ рациональности мнений Критерии рациональности • Степень непротиворечивости мнений (познавательные возможности респондента) • Близость к «идеальному мнению» (рациональность электорального выбора) • Степень согласованности мнений Диаграмма частичного порядка для трех критериев – описание состояния рациональности

45. Формирование мнения p1, …, pn – программные установки (по проблемам «земля», «приватизация», «СМИ», «внешняя политика», «экономика», «свобода личности», «социальная политика» и.т.п.) р57: «Земля всецело должна быть в государственной собственности» (КПРФ) р61: «Социальная рыночная экономика наиболее эффективна в условиях России» (Яблоко) р68: «Необходимо узаконить итоги приватизации» (СПС) р85: «Основная угроза России исходит от США» (ЛДПР) Мнение – ответы на предложенные вопросы с соответствующими оценками (из множества {1, –1, 0, })

46. Рациональность р57 Земля всецело должна быть в государственной собственности. р67 Продажа земли в частные руки должна быть строго ограниченной. р84 Земля должна постепенно приватизироваться, но при условии строгого соблюдения законности. р88 Необходима свободная без ограничений продажа сельскохозяйственных угодий. • J1p57  J–1p88 • J–1p57  J1p88 • J1p57  J–1p84 • J1p67  J–1p88

47. Рациональность (3 критерия)(2003) СПС Единая Россия КПРФ Яблоко ЛДПР Народная Партия R = R, , R =  , , , R(i)  R(j)  (((i) (j))&((i) (j))&((i) (j)))

48. КПРФ Ед. Россия СПС Яблоко ЛДПР Нар. парт. Рациональность (2 критерия) (2003)

49. СПС Гражд. сила Яблоко ЛДПР КПРФ Ед. Россия Справ. Россия Рациональность (2 критерия) (2007)

50. Эффекты когнитивности • Рационализация идей в интерактивном режиме (индуктивное порождение обобщений  понятий) • Некоммутативность опроса: мнение – тема, тема – мнение. • Косвенная валидация (прогнозирование поведения)