• "Техника развития памяти: методы структурирования информации". Структурирование процесса анализа проблемы

    Информатизация - это обеспечение структурированной информацией (знаниями, фактами), имеющей практическое значение при обосновании и решении задач , связанных с определенной деятельностью.  


    Информатизация - это увеличение количества структурированной информации в бизнесе, т. е. данных и знаний, имеющих смысл для предпринимательства.  

    Принадлежность менеджера к тому или иному типу может накладывать значительные неформальные ограничения на состав и структуру предоставляемых ему учетно-аналитических данных. Так, руководители, склонные к проактивным действиям, достаточно свободно ориентирующиеся в сложных ситуациях, как правило, отличаются хорошей логикой, способностью и стремлением к анализу, поэтому нуждаются в объемной, хорошо структурированной информации. Их не пугают приводимые в отчетах альтернативные варианты действий, применение в аналитических расчетах достаточно сложных алгоритмов и методов.  

    Трудно говорить о будущем отчетов о добавленной стоимости в Новой Зеландии (или где-либо еще). Однако в соответствующих социальных и экономических условиях они могут сыграть важную роль в представлении широкой публике дополнительной или по-новому структурированной информации о предприятии. Такие формы занимают свое место и в отчетах для сотрудников, обсуждавшихся выше.  

    Более совершенный способ подготовки документов связан с применением персональных электронно-вычислительных машин (ПЭВМ). По некоторым оценкам, в информационном потоке структурированная информация в электронном виде составляет около 10%. Она хранится в базе данных и размещена по полочкам (полям). Доступ к ней осуществляется с помощью ранее рассмотренных приемов, заложенных в системах управления базами данных.  

    В переговорах с потенциальными западными партнерами необходимо придерживаться еще одного важного правила -быстро и по существу отвечать на вопросы, обосновывая ответы хорошо продуманной и тщательно подготовленной структурированной информацией.  

    Наиболее распространен на практике подход, основанный на жесткой фиксации логической структуры информационного ресурса в соответствии с выбранным порядком критериев структурирования (например, по тематике документов или их источникам). Такая схема работоспособна и эффективна, если состав и порядок критериев структурирования информации потребителями совпадает с составом и упорядочением критериев структурирования, применявшимися на этапе проектирования логической структуры хранилища и его независимых элементов. Практика показывает, что такое соответствие достигается далеко не всегда. Потребность пользователя зачастую состоит в том, чтобы получить информацию из хранилища, интегрированную и структурированную в соответствии с его системой критериев , которая может не совпадать (иногда кардинально) с системой структурирования, использованной при создании информационного ресурса.  

    Первый подход состоит в том, что содержание документа, а также его характеристики (дата издания документа, автор и т. п.) отображаются в некую структурированную информацию, представляющую собой, например, запись реляционного файла. В этом случае поиск документа сводится к поиску структурированной информации средствами СУБД (см. предыдущие главы).  

    Наличие достаточно полной и должным образом структурированной информации о рисках является основой для выработки эффективных мер по управлению ими. При оценке промышленных рисков соответствующие сведения должны содержаться и в декларации промышленной безопасности, о которой пойдет речь в главе 11.  

    Далее происходит структурирование, т.е. внесение в соответствующие форматы (таблицы). На основе этой структурированной информации создается финансовая модель предприятия и прогнозные балансы доходов и расходов, активов и пассивов, поступлений и платежей (рис. 5.1). Полученные балансы и есть база для принятия решений.  

    Прежде всего, - это обслуживание процедур принятия решения . Исходную информацию для анализа ситуации и последующего принятия решения в ряде случаев можно найти, только обратившись в соответствующую фирму, которая систематически и профессионально собирает требуемую информацию. Кроме того, информационные фирмы , ориентируясь на современный уровень технологии, поставляют, как правило, структурированную информацию в электронном виде. Это создает предпосылки для своевременного получения актуальной информации и ее последующего локального накопления и электронной обработки.  

    Располагающая обширным объемом хорошо структурированной информации, информационная система , безусловно, реализует функции базы знаний в ТУ. Однако для выхода на качественно более высокий уровень организации информационных потоков необходимо выстраивание технологических цепочек работы с информацией, позволяющих, с одной стороны, организовать информационное наполнение ресурсов действительно востребованной информацией, а с другой - как руководителям, так и специалистам выработать и реализовать определенные приемы получения этой информации для обеспечения своей деятельности. Создание таких информационных ресурсов является результатом совместной деятельности подразделений, выпускающих информационный продукт, и подразделений в нем заинтересованных. Целью их создания является выявление типовых повторяющихся запросов на информацию, подготовка ее ответственным подразделением в согласованном формате и ее размещение в определенном месте иерархической структуры в срок до того, когда она должна быть использована заинтересованными подразделениями. В этом случае заинтересованные подразделения получают информацию в нужное им время в информационной системе , не инициируя запросов подготовившем ее подразделению. Как размещение информации, так и ее получение становятся естественным технологическим звеном в процессах завершения работы специалистов одного подразделения (выпускающего данный информационный продукт) и начала работы специалистов других подразделений, для которых данная информация является входной. Затраты времени и на размещение, и на поиск данных минимальны - 1-3 минуты, что позволяет сократить непроизводительные потери рабочего времени, связанные с поиском нужных сведений, в десятки раз. Важным моментом для поддержания высокого уровня востребованности информационного ресурса , обеспечение его надежного функционирования в качестве элемента технологической цепи передачи информации является его актуализация. Это подразумевает не только своевременное обновление данных, но и постоянное выявление как невостребованных материалов, так и новых запросов на информацию с отведением ей соответствующего места в иерархии и выбором оптимальных сроков и форм ее предоставления.  

    Традиционное хранилище бумажных документов Неструктурированная информация (файлы) Структурированная информация (базы данных)  

    Процесс приспособления форматов и значений данных к нуждам автомата, т. е. устранение произвола в представлении длины и (или) значений, мы можем условно назвать структурированием информации. Другими словами, структурирование - это просто введение каких-то соглашений о способах представления данных.  

    Что такое структурирование информации  

    Чем принципиально отличается система со структурированной информацией от системы с неструктурированной информацией  

    Закон информированности и упорядоченности означает, что любая социальная организация способна к выживанию только в том случае, если она обеспечена полной достоверной и упорядоченной (структурированной) информацией.  

    Первым этапом структурирования информации является определение цели отбора информации из общего потока. Выявив цель, производят сбор необходимой информации.  

    Третий этап упорядочения или структурирования информации должен обеспечить ее хранение. Этот этап предусматривает также разработку системы признаков, по которым нужная информация может быть найдена. Целесообразно в качестве одного из признаков использовать показатель ценности информации , в этом случае особо ценная информация всегда может быть под рукой. 5 131  

    При сборе, обработке и структурировании информации принимаются во внимание следующие характеристики объем , достоверность, ценность, насыщенность и гриф информации (рис. 4.14).  

    Б. Наибольшими возможностями устойчивого, поступательного развития обладает организация, обеспеченная полной, достоверной, структурированной информацией.  

    Функция обеспечения информацией включает координацию потребности в информации с ее предложением, а также обработку и подготовку оперативных данных. Для этого используются внутренняя информация предприятия, о рынке, факторах окружающей среды . Структурирование информации осуществляется в рамках требований бухгалтерского учета , производственного учета и установленных показателей , а также индексов отчетности. Получен-  

    Ключевые решения Цели и задачи. Стратегия диверсификации . Стратегия расширения. Административная стратегия. Финансовая стратегия . Метод роста. Время роста Организация структурирование информации, полномочий и ответственности. Структура потребления ресурсов рабочие потоки, система распределения , расположение помещений и оборудования. Приобретение и развитие ресурсов финансирование, помещения и оборудование, персонал, сырье Оперативные цели и задачи. Уровни цен и выпуска продукции . Оперативные уровни графики производства, уровни запасов, складирование. Маркетинговые мероприятия и стратегия. Исследования и разработки. Контроль  

    Характерной особенностью конца семидесятых годов стало существенное расширение понимания ситуационного управления . Фактически ситуационное управление стало рассматриваться с единых позиций семиотического моделирования и управления. Причиной этого послужило бурное развитие в теории искусственного интеллекта той области, которая носит название представление знаний . Ситуационное управление на десяток лет предвосхитило развитие этой области, впервые начав работать со структурированной информацией. В ситуационном управлении были созданы первые модели представления знаний и языков представления и манипулирования знаниями. Поэтому новые веяния в области искусственного интеллекта , активное развитие теории семантических сетей и фреймовых представлений были восприняты коллективами, накопившими большой опыт в области ситуационного управления с ходу, позволили воспринять новые идеи и использовать их в своих разработках. Столь же безболезненно произошел переход к языкам программирования нового типа (ЛИСП и его расширения ФРЛ). В этом плане специалисты, овладевшие принципами ситуационного управления , оказались на передовых рубежах работ в области искусственного интеллекта.  

    Чем больше и более структурированной информации дать венчурному инвестору, тем больше шансов получить от него необходимые фонды.  

    Чем сильнее информационная нагрузка, тем выше ценность грамотно структурированной информации разного рода справочников (рекламных, телефонных, товарных, отраслевых), словарей, энциклопедий, рубрикаторов и каталогов и т. п. Сама же реклама, включенная в некую структуру, будет эффективнее той, которая выпадает из структурного контекста. И рекламу кирпичей будут искать в рубрике строительных материалов, а рекламу рыбы - в продуктах моря. Так работает наш мозг.  

    В отличие от предыдущих, уже по названию разделов Анкеты мебельного торгового дома (примечательно, что она едина для всех предприятий Баварии, торгующих мебелью) (приложение 11) достаточно хорошо прослеживается намерение ее авторов оценить претендента как торгового работника . Сохраняя в анкете заинтересованность в ознакомлении с подробными семейно-личностными обстоятельствами претендента, справляясь о военных ранениях и судимостях, а также характере жилья, работники кадровой службы запрашивают объемную профильно-структурированную информацию о его образовании. Для этого в анкете выделены как самостоятельные разделы Учеба в школе, который, являясь традиционным, вместе с тем среди другого предусматривает необходимость оговорить возможный факт обучения в торговой школе (п. 2а), Торгово-коммерческое обучение и Выпускные экзамены. То есть, предполагая сбор данных об этапах получения необходимых знаний и навыков по конкретному профилю, Торговый дом справляется и о результатах, показанных кандидатом при имевших место испытаниях, а затем (что тоже традиционно) сопоставляет полученную информацию с реалиями практической деятельности кандидата, выясняя, где и в качестве кого он был занят.  

    Имея много общего с вопросами собеседования, биографическое анкетирование тем не менее от этого метода отличается. По Ришару, различия состоят в том, что собранные данные можно оценить статистически, для претендента есть возможность избежать антипатий со стороны интервьюера, негативная реакция не может быть переоцененной. По Шанцу, путем структурирования информации в анкетах можно избежать возникающих в интервью помех для объективной оценки кандидата.  

    Например, авиадиспетчер видит мир сквозь экран радара, через это информационное окно с делениями он получает нужным образом структурированную информацию для принятия решений.  

    В условиях современного Интернета проблема поиска информации о товаре, который хочет приобрести покупатель, решается, в основном, с будут становиться все более и более персонализированными. Уже сейчас любая компания-производитель получает огромный поток плохо структурированной информации о своих покупателях, которую просто не в силах правильно организовать и обработать. В партнерстве с другими компаниями, осуществляющими обслуживание этих потребителей (магазинами, банками, сервисными центрами и т.д.), компании в состоянии собрать всю необходимую информацию для того, чтобы получить полное представление о возможностях и потенциале потребителя и оптимальным образом стимулировать его к совершению покупки.  

    Для облегчения доступа к подобной структурированной информации на Web-сайтах размещают списки часто задаваемых вопросов - ЧАВО и организуют навигацию таким образом, чтобы следовать логике пользователя, зашедшего на сайт.  

    В дополнение к прямой и инвертированной схемам в ИПС используется атрибутный индекс. Он позволяет хранить данные о документе, не содержащиеся непосредственно в его тексте, например, имя автора, дату создания , наименование темы и другие фактические данные. Данные могут автоматически извлекаться из документа либо вноситься вручную при вводе документа в систему. Структура атрибутного индекса соответствует стандарту представления структурированной информации, т. е. это таблица с заранее заданными полями. На рис. 20.3 представлен пример организации поискового файла - атрибутного индекса, в котором все документы характеризуются одним и тем же набором реквизитов-полей автор документа, виддокумента и его номер, дата издания, название. Поиск по атрибутному индексу осуществляется средствами обработки запросов СУБД - выдаются только те документы, значения атрибутов которых удовлетворяют условиям запроса.  

    Отсюда ясно, что описанные выше текстовые файлы (и документы Word) содержат неструктурированную или в лучшем случае плохо структурированную информацию, не пригодную для эффективной обработки автоматом.  

    Чем сильнее информационная нагрузка, тем выше ценность грамотно структурированной информации разного рода справочников (рекламных, телефонных, товарных, отраслевых), словарей, энциклопедий, рубрикаторов, каталогов и т. д. Все, что способно облегчить работу мозгу, воспринимается как сверхценное (поэтому так соблазнительны обещания о научении с помощью 25-го кадра, о скорочтении и т. п.).  

    Не стоит думать, что самообслуживание через Интернет эффективно только для поиска специализированной информации, такой, например, как статус прохождения посылки. Большие объемы структурированной информации (инструкции, правила, списки выбора) проще воспринимаются при чтении, нежели на слух. Попробуйте выбрать кинотеатр на вечер (нужный фильм, сеанс, близость к дому), пользуясь только телефонными автоинформаторами, - это займет в лучшем случае час. Та же операция через Web-сайт займет пару минут.  

    Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

    Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

    Размещено на http://www.allbest.ru/

    Тема: Систематизация и структурирование информации

    Подготовил: Щербина С.Ю.

    Ст.гр. ФК-139

    Преподаватель: Паламарчук С. В.

    Ассоциации как основа работы человеческого мозга

    Вы когда-нибудь задумывались о том, на каких принципах основана работа тех сверхмощных компьютеров, которые каждый из нас носит внутри своего черепа? Готов держать пари - первая мысль, пришедшая в голову большинству читателей, была о микропроцессорах, лежащих в основе наших ноутбуков и рабочих станций. Однако смутные подозрения о несопоставимости "весовых категорий" кремниевого микрочипа и головного мозга все же не дают нам с уверенностью рассуждать о том, как все просто - двоичная арифметика, "есть импульс - нет импульса" и все такое. Да, как модель работы мозга двоичная машина вполне приемлема, но очень уж грубая это модель (мы же помним, что любая модель отражает только одно, наиболее важное в данном контексте свойство объекта, правда?). Как-то слишком примитивно получается - свести наше мышление к нулям и единичкам. А как же тогда объяснить тот каскад мелких воспоминаний - ощущений, цветов, запахов, идей, проносящихся перед нашим мысленным взором, когда мы о чем-то думаем? Многие из этих образов для большинства посторонних людей никак не связаны с предметом наших размышлений и значат что-то конкретное только для них, поскольку связаны с какими-то личными воспоминаниями и переживаниями. Позвольте себе подумать о чем-то и не придерживайтесь какого-то определенного направления мысли - вы будете удивлены тем, как быстро и далеко вы уйдете от первоначальной темы размышлений: сменяющиеся образы, связанные, как звенья одной цепи, вытаскивая друг друга из закромов памяти, быстро уведут вас от объекта, о котором вы подумали. Конечно, можно попытаться объяснить подобное поведение нашего мозга тем, что он просто отрабатывает гениально сложную разветвленную программу обработки информации с учетом данных, уже хранящихся в памяти, но все далеко не так просто.

    Любая информация, поступающая в наш мозг (неважно, что это - прикосновение, вкус, запах, цвет, звук), вытаскивает за собой на свет Божий массу мелких воспоминаний, мыслей и ощущений, подобно тому, как от упавшего в пруд камня расходятся по поверхности воды концентрические круги. А каждое из этих воспоминаний тянет за собой массу других, которые, в свою очередь, вызывают к жизни все новые и новые образы, мысли или идеи. Да, я понимаю, что уже немного утомил читателя своими пространными рассуждениями. А суть их состояла в том, что единички и нолики, возможно хороши для того, чтобы объяснить, как работает наш мозг на "физическом уровне", но если речь идет о принципах его работы, то следует говорить не о битах, а об ассоциациях как минимальных единицах обработки информации человеческим мозгом. Помните понятие лексемы как минимальной единицы языка, имеющей самостоятельный смысл? Так вот, в том языке, на котором "говорит" наш мозг, такими лексемами являются ассоциации. Что же такое ассоциация?

    Ассоциация:

    · в физиологии - образование временной связи между индифферентными раздражителями в результате их многократного сочетания по времени;

    · в психологии - закономерная связь между отдельными событиями, фактами, предметами или явлениями, отраженными в сознании и закрепленными в памяти.

    При наличии ассоциативной связи между психическими явлениями A и B возникновение в сознании человека явления A закономерным образом влечет появление в сознании явления B.

    Итак, каждая ассоциация связана с огромным числом новых ассоциаций, которые, в свою очередь, связаны с новыми и новыми понятиями. Таким образом, мышление можно представить в виде сложного ассоциативного алгоритма, своего рода слалома по ветвям дерева ассоциаций, расходящимся от ствола - основной мысли. В свое время профессор Анохин говорил, что возможности мозга по формированию ассоциативных связей намного превосходят его возможности по хранению информации. Что же касается информационной емкости мозга, то она тоже весьма впечатляет - доктор Марк Розенцвейг писал, что даже в том случае, если бы человек запоминал 10 единиц информации (слово, изображение или другое элементарное впечатление) каждую секунду в течение 100 лет, заполнить удалось бы менее одной десятой суммарного объема человеческой памяти. И сколько бы таких единиц информации не хранилось у нас в голове, количество ассоциаций, связанных с ними, еще на несколько порядков выше! Потенциал человеческого мозга, связанный с созданием ассоциаций, поистине безграничен: все наши идеи, воспоминания и ощущения хранятся у нас в голове в виде своеобразных "треков" - извилистых ветвящихся дорожек, связывающих их с другими нашими мыслями.

    Вот пример того, что обычно творится у нас в голове:

    Не правда ли, весьма знакомая картина?

    Таким образом, в основе работы нашего мозга лежат два важнейших принципа.

    · Ассоциативное мышление - связь каждого воспоминания с массой других образов, и именно об этом принципе мы с вами говорили последние десять минут.

    · Иерархия понятий - в каждом таком ассоциативном "треке" один из образов является главным (корневым), от которого расходятся ветви-дорожки к другим понятиям, идеям, воспоминаниям. В результате мы получаем некое дерево (или граф) образов, связанных с исходным понятием.

    Если же постараться объединить эти два принципа (которые работают в комплексе, дополняя друг друга), то следует сказать о так называемом радиантном, или визуальном, мышлении. О нем мы поговорим в этой же лекции, но чуть позже. А пока постараемся разобраться в том, какие же теории обработки, систематизации и визуализации информации существуют в данный момент, и не имеют ли они каких-то общих черт с описанными нами выше принципами работы человеческого мозга.

    Понятие о теориях обработки, систематизации и визуализации информации

    Существующие теории обработки информации

    Начнем с определений.

    Обработка информации - любое преобразование информации из одного вида в другой, производимое по строгим формальным правилам.

    Теория обработки информации (information-processing theory) - направление научного знания, изучающее то, как люди обращаются с информацией, отбирают и усваивают ее, а затем используют в процессе принятия решений и управления своим поведением.

    Теории обработки информации применяются при изучении восприятия, памяти, внимания, речи, мышления и решения задач экспериментальной психологии. В свою очередь, большой вклад в развитие упомянутых теорий внесли математическая логика, техника связи, теория информации и теория вычислительных систем. Почему же мы говорим "теории" - во множественном числе? Дело в том, что на самом деле следует говорить о целом семействе абсолютно разрозненных теоретических и исследовательских программ. Естественно, как и в любом научном сообществе, согласия между исследователями нет и в помине - мнения ученых сходятся лишь в некоторых исходных посылках, теории и методологии исследований. В рамках упомянутого семейства можно выделить такие широко известные в узких кругах подходы, как трансформационная лингвистика, психология Пиаже и радикальный бихевиоризм. Бихевиоризм, в частности, занимался изучением поведения животных и активно распространял свои принципы на все области психологии. Однако возникли некоторые трудности при попытке распространить теорию и методы бихевиоризма на символические процессы человека, в частности, на языковые способности. Когда разочарование ученых в привычных методах стало всеобщим, исследователи-психологи обратились к другим теориям, в результате чего о бихевиоризме почти забыли. Тем не менее, ученые, развивающие теории обработки информации, разделяют со своими предшественниками-бихевиористами веру в эмпиризм, операционализм и т.п. Да, психологи отказались от распространения на людей выводов, полученных вследствие экспериментов с животными, и от объяснения видимого поведения индивидов внешними причинами, в частности, влияниями окружающей среды. В то же время общая методология и статистические методы обработки результатов экспериментов остались прежними - просто животных в качестве испытуемых сменили люди. Ученая братия вновь признала существование врожденных способностей и начала активно обсуждать такие внутренние процессы, как планы, стратегии, образы, решения и ассоциации.

    ХХ век ознаменовался бурным развитием технологий связи - телефонии, радио и телевидения. Очень показательной была продемонстрированная психологами аналогия между обработкой информации человеческим мозгом и работой описанного в теории связи информационного канала. Большую роль в создании математической теории информации и переносе понятий теории связи на работу человеческого мозга сыграли исследования Клода Шеннона (знакомое имя, не правда ли?). Созданная им теория описывает передачу сообщений любой природы от любого источника любому получателю, в том числе и передачу сигналов внутри человеческого мозга.

    Но вспомним еще об одном непонятном названии, упомянутом нами в начале этого раздела, - трансформационной лингвистике. В свое время Ноам Хомский утверждал, что человеческий язык невозможно научно объяснить с позиций бихевиоризма. Он настаивал на том, что этот подход абсолютно неправильно представляет природу языка, игнорируя его структуру, правила и грамматику. Взамен этого он говорил о "правилах в голове" человека, позволяющих преобразовать (трансформировать) передаваемую информацию - разбить ее на смысловые единицы (слова) и связать эти единицы между собой. Отойдя от бихевиоризма, новая парадигма обработки информации в поисках идей все больше склонялась к лингвистике. Вот и современные исследователи стремятся обнаружить психологические процессы или умственные операции, которые лежат в основе языковой активности. Активно изучаются такие виды когнитивной активности, как восприятие, память, мышление и понимание. И понятие ассоциации опять не осталось в стороне.

    Что же касается теории вычислительных систем, то за этим названием также скрывается целый выводок абсолютно разношерстных дисциплин. Сюда входят теория алгоритмов, численные методы, теория конечных автоматов, языки программирования, теория искусственного интеллекта и многое другое.… И это не единственная черта, которая роднит теорию вычислительных систем с психологией обработки информации, - оба направления выросли из математической логики, оба занимались изучением природы разумного поведения, а появление вычислительных машин и развитие принципов, на которых они строились, привело к возникновению еще одной аналогии человеческих психических и интеллектуальных способностей. Машинные модели помогли в изучении мышления и в особенности - процесса решения задач. Отталкиваясь от этой аналогии, психологи пытаются объяснить, каким образом мозг получает информацию, перекодирует и сохраняет ее в памяти, каким образом он затем использует ее для принятия решений и управления поведением. Конечно, полного соответствия между работой мозга и компьютера нет и быть не может, но все же ученым удалось создать стройную концепцию, способную объяснить, каким образом интеллектуальная система - будь это человек или некое устройство - создает новые знания. Догадайтесь, какое понятие играет тут важнейшую роль? Да, конечно, вы правы - это понятие ассоциации!

    Систематизация и структурирование информации

    Итак, с обработкой информации мы разобрались, перейдем теперь к систематизации. Конечно, мы не забываем о том, что систематизация информации - это составная часть алгоритма обработки информации, некий его этап, но все равно, об этом этапе нужно сказать отдельно. Как всегда, сначала обратимся к определению:

    Систематизировать - распределить элементы информации по признакам родства, сходства, т. е. классифицировать и типизировать их.

    Мозг человека (в контексте процессов восприятия, запоминания, преобразования информации и т.п.) работает именно с систематизированной информацией. Например, процесс запоминания проходит намного эффективнее, если человеку удается рационально структурировать получаемую информацию, разложить по полочкам, как говорят в народе. В коммуникативных процессах (помните, мы говорили о языке и лингвистике?) систематизированное представление передаваемой информации также играет важную роль. Систематизация и структурирование информации - важнейшие психологические механизмы, благодаря которым человеческий мозг может эффективно обрабатывать большие потоки информации.

    Стремление к целостному охвату объекта изучения, к систематизации знаний свойственно любому процессу познания. Многие исследователи отмечали, что процесс работы мозга над проблемой идет от осознания свойств, характеристик и функций объекта изучения к поиску недостающих структурных элементов, связей и отношений между ними. А если овладеть системным подходом и развить свое умение систематизировать и структурировать информацию, можно помочь мозгу работать эффективнее в процессе учебы и при решении профессиональных задач.

    Структуры данных бывают разные - линейные (список), табличные, иерархические (дерево). Деревья (графы) понятий, построенные на основе ассоциативных связей, - наиболее естественный для нашего мозга способ представления (структурирования) данных (хотя, строго говоря, не следует путать ассоциативные и классификационные отношения). Вспомним о визуальном мышлении? Кстати, раз уж мы заговорили о деревьях, то нам пора плавно перейти к рассмотрению вопроса о визуализации информации. Но прежде отметим, что существует целое направление научного знания, изучающее методы и приемы структурирования информации, которое называется информационной архитектурой. Классики говорят, что информационная архитектура - как наука занимается принципами систематизации информации и навигации по ней с целью помочь людям более успешно находить и обрабатывать нужные им данные.

    Визуализация информации

    По сложившейся уже традиции, начнем с определения.

    Визуализация информации - представление информации в виде графиков, диаграмм, структурных схем, таблиц, карт и т.д.

    Зачем визуализировать информацию? "Глупый вопрос!" - воскликнет читатель. Конечно же, текст с картинками воспринимается лучше, чем "серый" текст, а картинки с текстом воспринимаются еще лучше. Недаром все мы так любим комиксы - ведь они позволяют нам буквально схватывать информацию на лету, казалось бы, не прикладывая ни малейших умственных усилий! А вспомните, насколько хорошо запоминался вам во время учебы материал тех лекций, которые сопровождались слайдами!

    Первое, что приходит нам в голову при слове "визуализация", - это графики и диаграммы (вот она, сила ассоциаций!). С другой стороны, визуализировать таким образом можно только числовые данные, никому еще не удавалось построить график на основе связного текста. Для текста мы можем построить план, выделить основные мысли (тезисы) - сделать краткий конспект. О недостатках и вреде конспектирования мы поговорим чуть позже, а сейчас скажем о том, что если объединить план и краткий конспект - "развесить" тезисы по ветвям дерева, структура которого соответствует структуре (плану) текста, - то мы получим отличную структурную схему текста, которая запомнится намного лучше, чем любой конспект. В этом случае ветви будут играть роль тех "треков" - дорожек, связывающих понятия и тезисы, о которых мы говорили ранее.

    Строя UML-диаграммы на основе описания проектируемой программной системы, полученного от ее будущих пользователей? Полученные картинки воспринимались и клиентами, и разработчиками намного проще и быстрее, чем текстовое описание. Точно так же можно "изобразить" абсолютно любой текст, не только техническое задание на разработку системы. Вспомним о замечательном конкурсе шуток, анекдотов и сказок на UML, к созданию которого в свое время приложил руку автор этих строк. Да, как средство визуализации унифицированный язык моделирования очень хорош, но его использование все же предполагает знание нотации UML. А вот подход, описанный нами выше, позволяет визуально представить абсолютно любой текст - будь это сказка, техническое задание, лекция, фантастический роман или результаты совещания - в виде удобного и простого для восприятия дерева. Строить его можно как угодно - лишь бы получилась наглядная и понятная схема, которую хорошо бы еще проиллюстрировать подходящими по смыслу рисунками.

    Такие схемы удобно применять и в общении при обсуждении каких-либо вопросов и проблем. Как показывает практика, отсутствие четких стандартов нотации не создает абсолютно никаких коммуникативных сложностей для участников обсуждений. Наоборот, использование невербальных форм представления информации позволяет концентрировать внимание именно на ключевых точках проблемы. Таким образом, визуализация является одним из наиболее перспективных направлений повышения эффективности анализа, представления, восприятия и понимания информации.

    Ух, наконец-то мы покончили с нудным описанием научных теорий, методов и приемов, применяющихся для обработки, систематизации и визуализации информации! Предыдущая часть главы сильно утомила и автора, и читателей, и тем не менее, она была необходима: в результате мы увидели, что особенности работы нашего мозга уже активно применяются учеными в самых разных областях науки, многие вещи, которые кажутся нам привычными, - персональные компьютеры, пользовательские интерфейсы, базы знаний и т.д. - изначально строились с учетом ассоциативного характера человеческого мышления и его склонности к иерархическому представлению и визуализации информации. Но вершиной и естественным графическим выражением мыслительных процессов человека является mind mapping (интеллемкт-камрта), к обсуждению которого мы наконец-то переходим. А заодно попытаемся расширить наше понимание принципов визуального мышления.

    Mind mapping как графическое выражение и результат визуального мышления

    Что ж, как работает наш мозг, мы почти разобрались. Мы выяснили, что для структурирования, понимания, обработки и запоминания информации наш мозг действует в соответствии с принципами визуального мышления (даже у "аудиалов" и "кинестетиков"). Причем это абсолютно естественный для него режим работы, в котором человеческий мозг функционировал изначально. Возникает закономерный вопрос - а нельзя ли каким-нибудь образом помочь мозгу, поддержать его работу в привычной для него манере?

    Оказывается, можно! Для того чтобы научиться эффективно понимать, структурировать и запоминать информацию, достаточно овладеть техникой mind mapping"а, которая является прямым приложением и формой графического выражения визуального мышления. Идея состоит в том, чтобы некоторым образом изобразить центральный объект, от которого расходятся связи-ассоциации, соединяющие его с другими объектами (записи, изображения и т.д.). Таким образом, mind map представляет собой потенциально бесконечную сеть разветвляющихся ассоциаций, расходящихся из общего центра (или сходящихся к нему - это уж как посмотреть). Mind map строится на плоскости (неважно - рисуется ли на листе бумаги от руки или создается на экране компьютера с помощью некоторого CASE-средства), но, по сути, представляет собой трехмерную структуру. Нет, речь идет не о 3D-графике, уверены, вы сами поймете, о чем идет речь, когда начнете строить mind map"ы. Кстати, картинка, которую мы видели в начале этой главы, - тоже самый настоящий mind map!

    Наш мозг в ходе работы с новой для него информацией выполняет пять основных функций.

    1. Ввод (восприятие) информации через органы чувств.

    2. Сохранение (удержание) информации в памяти. Сюда же можно отнести и способность извлечения (вспоминания) сохраненной в памяти информации.

    3. Анализ (обработка) информации - выявление взаимосвязей между характеристиками изучаемого объекта и его связей (ассоциаций) с другими объектами. Кстати, связи эти могут быть не только ассоциативными. Возможны отступления и параллельные темы, подобия по форме и по содержанию, отличия от подобных объектов и т.д. Выделяют также классификационные родовидовые, иерархические связи, ролевые отношения и др.

    4. Вывод (передача) информации в некоторой форме, например, в виде продукта творчества - произведения искусства, художественного или научного текста и др.

    5. Управление всеми мыслительными и физическими процессами, происходящими в мозге и организме человека в целом.

    Эти пять функций взаимно дополняют и продолжают друг друга. Например, эффективность анализа информации зависит от способностей мозга воспринимать и сохранять информацию, и, конечно же, без эффективного управления работой всех своих "узлов" мозг не сможет эффективно выполнять остальные функции. Вспомните арифметико-логическое устройство и устройство управления, из которых состоят микропроцессоры! Это хорошая аналогия - точно так же, подобно устройству управления, часть нашего мозга координирует работу всех остальных его компонентов.

    Использование техники mind mapping"а помогает мозгу выполнять первые четыре функции максимально эффективно. Ввод и сохранение информации будут эффективными, если эта информация представлена в максимально наглядной визуальной форме. Анализ информации производится уже на стадии построения mind map"а, который, кстати, может быть и результатом мыслительного процесса, своего рода формой передачи информации.

    Идея mind mapping"а прямо таки витала в воздухе, и даже странно, что до 70-х годов ХХ столетия она не находила практического воплощения, пока в 1971 году Тони Бьюзен не начал работу над серией книг о возможностях человеческого мозга, своего рода "руководств пользователя" к нему.

    Еще будучи на втором курсе университета, изнемогая от все более увеличивающихся учебных нагрузок (вы можете поверить в то, чтобы американский студент УЧИЛСЯ?), Тони Бьюзен заинтересовался вопросами эффективного использования человеческого мозга и, разочаровавшись в библиотеке, решил самостоятельно найти ответы на такие, без сомнения, важные вопросы:

    · Как научиться учиться?

    · Какова природа человеческого мышления?

    · Как эффективно запоминать информацию?

    · Как развить творческое мышление?

    · Как овладеть техникой скорочтения?

    · Каковы современные достижения в области развития мышления?

    · Нельзя ли разработать одну всеобъемлющую прикладную теорию эффективного мышления?

    Работая над перечисленными проблемами, Тони принялся изучать психологию, нейрофизиологию мозга, нейролингвистику, кибернетику, методы скорочтения и мнемонику, теорию восприятия, теорию творческого мышления и другие направления науки и со временем пришел к выводу о том, что наиболее продуктивно мозг работает только тогда, когда его возможности применяются в комплексе. Самые простые приемы показывали весьма впечатляющие результаты. К примеру, использование чернил всего двух цветов в конспекте не только добавило "живости" самому процессу, но и улучшило качество запоминания конспектируемого материала более чем в два раза, и это только один из множества примеров.

    Черты будущей прикладной теории эффективного мышления проступали все четче. В порядке апробации разработанных приемов, да и просто как хобби, Тони стал помогать учиться своим отстающим сокурсникам, студентам других колледжей и школьникам. И (о чудо!) все они скоро достигли в учебе среднего уровня, а некоторые даже стали "круглыми" отличниками. Несколько школьников, которых считали отсталыми и неспособными к учебе, в результате занятий с Тони даже стали лучшими в выпуске!

    В тех же 70-х годах Тони приобрел свой первый персональный компьютер (Apple, конечно), вместе с которым поставлялось 1000-страничное руководство пользователя. Глядя на эту книгу, он подумал, что в голове любого из нас содержится компьютер, на много порядков более мощный, чем любой из созданных человеком, но кто читал руководство пользователя, прилагающееся к нему? Таких пособий просто нет! Именно поэтому в 1971 г. Тони Бьюзен решил написать ряд таких руководств по эффективному использованию человеческого мозга под рабочим названием "Энциклопедия человеческого мозга и его возможностей". В процессе работы над книгой контуры концепции радиантного мышления все четче вырисовывались перед мысленным взглядом автора.

    Изначально Тони планировал применять mind mapping только как технику для простого и надежного запоминания информации и даже не рассматривал возможностей использования "ментальных карт" в каком-либо ином качестве. Однако, его брат Барри, который познакомился с идеей mind mapping"а в 1970 году, сразу же увидел в этой технике эффективный инструмент развития творческого мышления. Его в mind mapping"е привлекал не новый метод конспектирования, а возможность структурировать и отточить свои собственные идеи и мысли, выделить основные моменты и выявить связи между ними. Барри обнаружил, что mind mapping может быть очень мощным орудием мышления, позволяющим "навести мосты" между процессом осмысления и письменным изложением своих мыслей. Особенно это важно в учебной и научно-исследовательской деятельности. Сам Барри говорил, что овладение техникой mind mapping"а поставило его вне конкуренции во время работы над его диссертацией.

    Важным преимуществом mind mapping"а для Барри стала возможность формулировать и оттачивать собственные мысли без необходимости многократной правки написанного. Отделив процесс мышления от письменного изложения, к моменту, когда наступало время садиться за письмо, Барри уже имел четкое понимание структуры работы и направления мыслей, отчего сам процесс их изложения становился гораздо проще. Свою диссертацию Барри закончил гораздо быстрее, чем за положенные три года, успел написать часть другой своей книги, основал новый ежеквартальный журнал по вопросам международной политики и поработал редактором в нем, занялся всерьез мотоспортом и даже женился (построив совместно со своей будущей женой mind map, посвященный планам на совместное будущее). Mind mapping до сих пор остается для Барри основным методом научной работы. Благодаря использованию этого подхода он стал довольно плодовитым автором книг, статей и научных докладов. По его собственным словам, люди, впервые встретившиеся с ним, обычно начинают разговор с Барри такими словами: "Вы гораздо моложе, чем я думал. Как вам удалось столько написать за такое короткое время?".

    Как уже было сказано выше, Тони решил, что следует написать книгу, посвященную mind mapping"у, и обсудил с Барри его возможную роль в ее написании. На тот момент их подходы к использованию mind mapping" а уже довольно сильно разошлись. В ходе своей преподавательской и писательской деятельности Тони наработал большой набор приложений mind mapping"а и приступил к работе по привязке этого сугубо практического метода к теории работы человеческого мозга и теориям обработки информации. Кроме этого, Тони попытался формализовать сам метод, сформулировав целый ряд законов правильного построения "ментальных карт".

    Будучи сугубо научным автором, Барри смотрел на mind mapping гораздо уже. При построении своих карт он почти не придерживался каких-либо строгих правил, почти не использовал цвета и изображения и вообще придерживался несколько иных взглядов на саму структуру "ментальных карт". Барри использовал их при написании научных работ, хотя иногда, и с большой для себя пользой, также применял mind mapping в своей лекторской работе и для управления проектами. Объединяло же братьев понимание того, что учить людей надо не использованию некоторого практического метода или подхода, а новой манере мышления. Им хотелось написать книгу, которую можно было бы вручить человеку и сказать ему: "Она научит тебя мыслить и работать, по крайней мере, так же эффективно, как это делаем мы". Естественно, во время работы над книгой они задействовали всю мощь mind mapping"а (как это делал и автор этих строк, работая над книгой, которую вы держите в руках).

    Теория mind mapping"а была впервые представлена на суд общественности в 1974 году, после выхода книги "Работай головой", логическим продолжением которой стала книга "Супермышление" (в оригинале "The mind map book"). 21 апреля 1995 года в Королевском Альберт-холле состоялся большой торжественный прием, приуроченный к выходу в свет второго издания "Супермышления" в издательстве "BBC". По некоторым данным, сейчас в мире как минимум треть миллиарда человек в той или иной форме используют mind mapping, и с применением специализированного ПО, и без него.

    Именно о том, как научиться строить и эффективно использовать "ментальные карты", я не буду говорить в последующих главах. А предложу читателю самому прочесть и разобраться в своей голове!

    ассоциация информация визуальный мышление

    · В основе работы человеческого мозга лежат ассоциации, причем способности мозга к созданию ассоциативных связей превосходят даже его возможности по хранению информации.

    · В основе визуального мышления лежат два принципа: ассоциативное мышление и иерархия понятий.

    · Теории обработки, систематизации, структурирования и визуализации информации так же, как и теория вычислительных систем, и теория информации, базируются на использовании ассоциаций.

    · Mind mapping является прямым приложением и формой графического выражения визуального мышления.

    · "Ментальная карта" представляет собой потенциально бесконечную сеть разветвляющихся ассоциаций, расходящихся из общего центра.

    · В процессе работы с новой информацией мозг выполняет пять взаимодополняющих функций: ввод, сохранение, анализ, вывод и управление.

    · Автором техники mind mapping"а является Тони Бьюзен, кроме прочего написавший в соавторстве со своим братом Барри книгу "Супермышление", прочесть которую рекомендуется всем интересующимся вопросами эффективного использования собственного мозга.

    Размещено на Allbest.ru

    Подобные документы

      Рассмотрение основных требований профессии педагог, предъявляемых к личности. Анализ индивидуально-личностных особенностей по результатам диагностики особенностей восприятия и обработки информации, темперамента характера, мышления, памяти, внимания.

      контрольная работа , добавлен 19.11.2014

      Обмен информацией как психологическое влияние одного партнера на поведение другого с целью его изменения. Вербальная и невербальная коммуникация. Виды методов поиска информации. Свойства различных видов информации. Классификация видов информации.

      контрольная работа , добавлен 19.01.2010

      Прием информации об объекте управления. Психофизиологическая характеристика процесса приема информации. Восприятие информации зрительным и слуховым анализаторами. Взаимодействие анализаторов (зрительного, слухового, тактильного и т.д.)

      реферат , добавлен 29.03.2003

      Возрастные особенности диалектических мыслительных структур подростков и взрослых. Понятие мышления в генетической психологии Ж. Пиаже. Продуктивное мышление в концепции Вертгеймера. Понятие мышления в культурно-исторической концепции Л.С.Выготского.

      курсовая работа , добавлен 15.06.2012

      Техника запоминания информации. Системное запоминание, перемещение в памяти как по файлам в компьютере. Часто используемые образные коды. Развитие визуального мышления. Тренировка устойчивости внимания (путем увеличения объема запоминаемых сведений).

      учебное пособие , добавлен 15.05.2012

      История возникновения психологии мышления. Понятие мышления и его виды в современной психологии. Психологические теории мышления в западной и отечественной психологии. Природа человеческого мышления, его понимание и объяснение в различных теориях.

      курсовая работа , добавлен 28.07.2010

      Ощущения, восприятия, представления, память как чувственные формы познания. Сенсорная организация личности, понятие ощущения, принципы обработки информации мозгом. Деятельность нервных рецепторов, классификация ощущений. Зрение, вкус, слух, обоняние.

      реферат , добавлен 05.10.2010

      Основа концепции внутреннего лексикона. Элементы чувственной, образной, двигательной и сенсорной памяти, присутствующие в самой языковой памяти. Двухслойный характер способа фиксации информации – вербальный и невербальный. Понятие ментального лексикона.

      реферат , добавлен 22.08.2010

      История изучения памяти, отличие памяти человека и животных. Виды и формы памяти, ее классификация по различным признакам. Феноменальные способности человеческого мозга по запоминаю информации. Способы быстрого запоминания: повторение и мотивация.

      эссе , добавлен 10.05.2014

      Значение статистической обработки результатов психологических исследований в объяснении различных аспектов человеческого поведения. Применение математики как общенаучного метода и инструмента обработки данных. Обзор статистических методов в исследовании.

    Анализировать проблему необходимо по стандартной схеме:

    Чтобы последние два этапа этого процесса — обобщение данных и предложение рекомендаций — были эффективными, процесс сбора информации должен помогать обнаруживать логически связанные между собой факты. Однако на практике обычно собирается подряд вся информация, доступная по данному предмету, и до тех пор, пока все факты и цифры не будут получены, их полезность не оценивается.

    Такой подход влечет за собой дополнительную работу. Будет более эффективно, если вы разработаете модель исследования и логическую древовидную структуру, которые позволят определить последовательность рассуждений. Тем самым вы не только сделаете процесс принятия решения более эффективным, но и упростите процесс выстраивания пирамиды ваших мыслей.

    В данной главе я постараюсь рассказать о преимуществах предлагаемого мной подхода по сравнению с традиционным, а также об альтернативных подходах.

    Сбор информации как подготовительный этап анализа

    Методология сбора информации берет свое начало со времен становления консалтинга (1950-1960-е годы). В то время у консалтинговых компаний еще не было достаточно знаний об отраслях и компаниях, поэтому стандартным подходом к изучению проблемы, независимо от ее специфики, стал сбор данных, которые позволяли в полном объеме проанализировать состояние компании или отрасли.

    1. Для определения ключевых факторов успеха в конкретной отрасли исследовались:

    • характеристики рынка;
    • уровень цен, расходы и объемы инвестиций;
    • технологические требования;
    • отраслевая структура и уровень прибыльности.

    2. Для оценки слабых и сильных сторон клиента исследовались:

    • положение компании на рынке и объемы ее продаж;
    • уровень технологического развития компании;
    • структура расходов;
    • финансовые показатели.

    3. Показатели деятельности клиента сравнивались с ключевыми факторами успеха отрасли.

    Количество собранных фактов превышало все разумные пределы, и вместе с тем на их основании невозможно было сделать конкретные выводы. Одна из ведущих консалтинговых компаний подсчитала, что в 60% всей собранной информации не было никакой необходимости. Консультанты предоставляли слишком много «интересных» фактов и схем, не имевших отношения к проблеме компании. Часто собранная информация была неполной, что не позволяло дать надлежащее обоснование разработанным рекомендациям, и в последнюю минуту приходилось искать дополнительные сведения. Это делало консалтинговые услуги дорогостоящими и одновременно ставило под вопрос их качество. Но даже если информация была собрана в достаточном объеме, требовалось много усилий и времени для составления окончательной версии доклада, который был бы понятен клиенту. Согласно такому подходу все собранные факты классифицировались на следующие группы: производство, маркетинг, проектирование дальнейшего роста, проблемы и так далее.

    Но очень трудно сделать выводы, используя информацию, сгруппированную таким образом. Чтобы структурировать ее более наглядно, со временем консалтинговые компании решили представлять ее в той последовательности, в которой она собиралась. В результате были выделены новые категории: факты, выводы, рекомендации. Но их вряд ли можно назвать более полезными, чем предыдущие. В обоих случаях на сбор информации уходило много времени, и в результате получались длинные скучные документы, а истинность полученных выводов была сомнительной.

    Растущие расходы и неудовлетворительные результаты работы заставили консалтинговые компании отказаться от прежних подходов к исследованию проблем. Они поняли, что, прежде чем приступать к сбору информации, необходимо структурировать процесс анализа проблемы (именно так сегодня и работают лучшие консалтинговые компании). В некоторой степени это аналог классического научного метода, согласно которому необходимо:

    • сделать несколько альтернативных предположений;
    • разработать план проведения одного или нескольких экспериментов, которые помогут с большой степенью уверенности исключить какие-либо гипотезы;
    • провести эксперимент, чтобы получить точный результат;
    • на основе полученного результата составить план действий по решению проблемы.

    Другими словами, такой подход позволяет заранее представить вполне возможные причины, объясняющие существование проблемы (данный метод известен как абдукция и описан в Приложении А к этой книге), и направить свои усилия на сбор информации, доказывающей верность или ложность выдвинутых гипотез. Уверенные в том, что их предположения о причинах проблемы верны, консультанты приступают к разработке конструктивных решений по их устранению.

    «Но как же определить «вероятные причины»? — возразите вы. — Это же чистые предположения!» Вовсе нет. Вы должны получить их на основе тщательного исследования структуры той сферы, в которой возникла проблема. Это и будет Отправная Точка вашей модели определения проблемы. Чтобы разобраться в данной структуре, необходимо разработать подходящую модель исследования.

    Существует большое количество моделей исследования, помогающих организовать процесс анализа, а также множество логических древовидных схем, упрощающих разработку рекомендаций. Зачастую различия между этими двумя методами сложно уловить. Поэтому их объединяют под общим названием «аналитические методы» (или «методы анализа проблем»). Однако я считаю необходимым объяснить каждый метод, чтобы вы знали, какой из них и в какой ситуации применять.

    Разработка моделей исследования

    Использование моделей исследования помогает визуально представить процессы, происходящие в той сфере, в которой у клиента возникла проблема, и выявить элементы и действия, на которых будет основываться анализ. Возьмем один очень простой пример. Предположим, у вас болит голова. Вы не знаете, почему она болит, и, следовательно, не знаете, как избавиться от боли. Для начала визуально представим возможные причины проблемы.

    Применив правило МЕСЕ (Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive), получим, что голова может болеть по двум причинам: либо физиологическим, либо психологическим. Если по физиологическим, то головная боль может быть вызвана внешними или внутренними факторами. Если внешними, то вы, возможно, ударились головой, либо у вас аллергия или реакция на погоду и т.д.

    Существует только три метода структурирования информации: деление системы на составляющие (структурная последовательность), определение очередности действий (хронологическая последовательность) и деление на основе классификационного признака (сравнительная последовательность). При поиске причин проблемы можно использовать несколько методов одновременно.

    Итак, для эффективного анализа проблемы необходимо собрать полезную информацию. Как определить, какая информация будет полезной? Для этого вы должны заранее составить модель исследования. Формулируя затем к каждому элементу модели вопрос, требующий ответа «да» или «нет», вы определите, какая именно информация должна быть собрана. Эти данные и послужат основой для анализа возникшей проблемы.

    Визуализация структуры

    Любая сфера, любой процесс имеют четкую структуру. Это система, состоящая из различных элементов, каждый из которых выполняет свою функцию. Если вы изобразите на листе бумаги, как система функционирует или должна функционировать, то полученный рисунок поможет вам определить вопросы, на которые вы должны ответить для установления причин имеющейся проблемы.

    На рис. 1 показаны элементы маркетинга и реализации, позволяющие розничному продавцу побудить потребителя к покупке. Из рисунка следует, что причины владения слишком малой долей рынка (Р1) кроются либо в том, что потребитель сам недостаточно хорошо осознает необходимость приобретения товара, либо в том, что продавец не может убедить его в такой необходимости. Требуется, таким образом, собрать доказательства в пользу одного из этих предположений.


    Рис. 1. Изображение структуры процесса

    Другой типичный аналитический прием — изучение бизнес-процессов и ключевых тенденций отрасли. Поделим, например, отрасль на сегменты, как это показано на рис. 2, и определим структуру продаж и конкурентоспособность каждого из них. Из рисунка видно, где создается добавочная стоимость, как изменяются расходы, где генерируется прибыль, в каких случаях прибыль зависит от внешних факторов и когда требуется привлечение внешнего капитала. На рисунке показаны также рычаги управления системой, указывающие на самые уязвимые элементы бизнеса, которые требуют особого внимания при анализе возникшей проблемы.


    Рис. 2. Изображение структуры отрасли

    Изображение причин и следствий

    Второй метод исследования проблемы заключается в установлении причинно-следственных связей, задач и действий, которые ведут к конечному результату. Основой этого метода является отображение различных уровней финансовых элементов, задач или действий.

    1. Финансовая структура. Данный подход можно использовать, например, при необходимости изобразить финансовую структуру компании с целью установления причин низкой рентабельности инвестиций (Р1). Рассмотрите схему, представленную на рис. 3.


    Рис. 3. Изображение финансовой структуры компании

    2. Структура задач. Анализ важнейших задач компании предполагает более глубокий и более точный подход. Весь комплекс задач базируется на финансовой структуре компании. При построении схемы исходным элементом является повышение доходности акции, а все остальные элементы — отдельные управленческие задачи. К полученной структуре добавляют элементы отчета о прибылях и убытках и баланса, которые также представляют собой те или иные задачи. Преимущество данного подхода состоит в том, что при обнаружении проблемы можно сразу определить соответствующую меру по ее устранению. На рис. 4 приведена структура задач табачной компании.


    Рис. 4. Изображение важнейших задач компании

    Прибыль от реализации, например, оценивается как разность между выручкой и затратами на производство и реализацию (табачный лист, упаковочный материал и т.д.), а также на рекламу и продвижение товара. Каждый показатель интерпретируется как задача (повысить чистые суммы продаж, уменьшить расход табачного листа и т.д.). Таким образом, мы получаем полную информацию об основных задачах компании и можем проанализировать наметившиеся тенденции, взаимозависимость показателей, сравнение со средними показателями по отрасли, что позволит определить методы повышения доходности акции.

    3. Структура действий. Этот подход помогает установить совокупность действий, ведущих к нежелательному конечному результату, например высоким расходам или слишком длительному периоду установки оборудования (рис. 5). Цель — визуально представить все причины, которые могут привести к неудовлетворительному результату, и связать их между собой.


    Рис. 5. Действия, ведущие к неудовлетворительному результату

    Например, установка распределительного телефонного оборудования включает работы, производимые в здании подрядчика, и работы, выполняемые подрядчиком на территории заказчика. Элементами данного процесса являются специалисты, выполняющие работы, используемые устройства, устанавливаемое оборудование, специалисты, тестирующие установленное оборудование, и заказчик, контролирующий результаты работ на разных стадиях. Как все это взаимосвязано?

    Как видим, анализ следует начинать с выяснения причин неудовлетворительного результата (например, почему установка оборудования занимает много времени). На следующем уровне необходимо перечислить предполагаемые причины, которые должны быть взаимно исключающими и исчерпывающими: недостаток специалистов, работающих у заказчика, слишком большое количество часов на каждого специалиста и снижение уровня ответственности.

    Далее каждую причину необходимо разбить на подпричины. Чем объяснить тот факт, что специалисты проводят больше времени у заказчика? Либо они там медленнее работают, либо работа на выезде сама по себе требует больше времени, либо произошли неожиданные задержки. В результате вы получите полный список вопросов, требующих полной информации для анализа возникшей проблемы. А ваш опыт должен подсказать вам, с чего следует начать.

    Классификация возможных причин проблемы

    Третий подход представляет собой разбиение предполагаемых причин проблемы на группы. При этом рекомендуется в рамках групп выделять подгруппы, чтобы точнее определить факторы, на которые необходимо обратить внимание. Так, на рис. 6 показано, что снижение объема продаж сети магазинов можно объяснить влиянием либо постоянных, либо переменных факторов. Тот, кто проводит анализ, предполагает, что на продажи повлияли обе группы факторов, и пытается установить, какую необходимо собрать информацию для доказательства того, что: а) снижение объема продаж вызвано падением спроса; б) месторасположение магазинов не соответствует требованиям рынка; в) размер магазинов недостаточен, и так далее.


    Рис. 6. Возможные причины возникшей проблемы

    Ваша задача заключается в том, чтобы выделенные группы факторов подчинялись правилу МЕСЕ, то есть были как можно более полными, а их элементы взаимно исключали друг друга. На основе этих факторов вы определите причины возникновения проблемы, а отвечая на вопросы «да» или «нет», установите достоверность этих причин. Таким образом, вы получите схему, по которой следует анализировать проблему.

    Существует еще один способ классификации причин возникшей проблемы — изображение структуры выбора. Эта древовидная схема основана на предыдущей — совокупности мер, позволяющих обнаружить причины нежелательного результата. В данном случае мы последовательно отображаем на схеме группы факторов, представляющие собой причины и подпричины проблемы. В каждой группе присутствует по два фактора. Факторы перечисляются до тех пор, пока не будет достигнут уровень, на котором расположена наиболее точная информация о причинах проблемы.

    Пример такой последовательной дихотомии приведен на рис. 7. Неэффективная реализация товаров объясняется неудовлетворительной работой либо розничных продавцов, либо главного управления. Чем могут быть вызваны плохие результаты розничной торговли? Может, неудачным выбором магазинов? Если это так, то причина неэффективной реализации товаров найдена. Если же магазины выбраны верно, то, возможно, вы недостаточно часто посещаете их? Если с частотой посещений все в порядке, то, может быть, вы что-то делаете неверно во время этих посещений? И так далее.


    Рис. 7. Изображение структуры выбора для всех стадий процесса

    Секрет схемы выбора состоит в том, чтобы наглядно представить всю последовательность процесса и изобразить его в виде разветвленной структуры. Составление такой схемы выявляет те элементы системы, по которым необходимо собрать информацию для анализа и поиска решения проблемы.

    Более подробной версией структуры выбора является последовательная маркетинговая структура, изображенная на рис. 8. Она ценна тем, что все ее элементы анализируются максимально скрупулезно и последовательно.


    Рис. 8. Изображение последовательности поиска решения

    Если ни на одной из линий проблема не выявлена, необходимо еще раз проверить, правильно ли определены целевая группа и преимущества товара для потребителя.

    Предположим, что на основе проведенного анализа вы выделили несколько показателей, свидетельствующих о несоответствии вашей маркетинговой политики требованиям рынка (неподходящая упаковка, неправильная организация рекламной кампании, неправильные методы продвижения, нечастое использование товара потребителями). Недостатки, обнаруженные с левой стороны приведенной схемы, должны быть исправлены в первую очередь (нет смысла убеждать покупателей чаще применять товар, пока вы не усовершенствуете процесс продвижения, и нет смысла повышать расходы на продвижение, если товар по-прежнему будет рекламироваться нецелевой группе покупателей).

    Как только вы разработали модель для исследования проблемы, у вас как у консультанта появляется отличный инструмент, позволяющий подробно объяснить клиенту, что происходит в его компании. Вы можете представить ему следующие факты:

    • Что представляет собой структура (система), ведущая к нежелательному результату Р1 в настоящий момент (то есть то, что происходит сейчас).
    • Как функционировала структура (система) до настоящего момента и что привело к нежелательному результату Р1, сложившемуся на данный момент (то есть то, что происходило ранее).
    • Как должна выглядеть структура (система) в идеале, чтобы она привела к результату Р2 (то есть что именно вы должны сделать, чтобы достичь поставленных целей).

    В первом и втором случае вы можете обнаружить, какие необходимы изменения, чтобы построить идеальную систему. В третьем случае вы можете выявить недостатки существующей системы по сравнению с идеальной.

    Ключевой момент схемы исследования — это верный выбор вопросов, на которые нужно ответить «да» или «нет». Они позволяют однозначно определить причастность той или иной причины к возникновению проблемы. Огромное преимущество данных схем заключается также в том, что они заранее указывают, где заканчивается ваше исследование.

    В этом состоит отличие схем исследования от алгоритмов принятия решений и диаграмм PERT , которые указывают только на необходимость принятия мер (см. рис. 9).




    Рис. 9. Алгоритм принятия решений и диаграмма PERT указывают лишь на необходимость принятия мер

    Применение моделей исследования

    Обычно, когда я объясняю модели исследования, мне задают вопрос: «Как узнать, какие модели необходимо разрабатывать в той или иной ситуации? А когда модель выбрана, как определить, нужно ли изучить все ее элементы или только часть из них?»

    Это зависит, конечно, от того, насколько хорошо вы знаете анализируемый предмет. Правильное решение не появится само по себе. Оно требует исчерпывающих знаний в той сфере, где вы работаете, будь то производство, маркетинг или информационные системы.

    Модель исследования, разрабатываемая для анализа проблемы, обычно определяется Начальной Сценой. На рис. 10 описана проблема, с которой столкнулся департамент информационных систем (ДИС) компании Х, а также меры, предложенные консультантом для решения этой проблемы.


    Рис. 10. Проблема: при дальнейшем росте ДИС не справится со своими обязанностями

    Проблема клиента

    Недавно основанное подразделение ДИС столкнулось с проблемой: темпы роста компании превышают прогнозируемые. Несмотря на внедрение новых систем планирования и контроля, компания не справляется с выполнением заказов, и возникла опасность, что ей не удастся воспользоваться появившимися на рынке возможностями.

    Желая изменить ситуацию, компания попросила консультанта разработать рекомендации по повышению эффективности производства и улучшению производительности.

    Так как проблема заключается в низких показателях эффективности и производительности на уровне цехов, причины нужно искать в процессах, осуществляемых именно в цехах. Поэтому модель исследования должна изображать общую картину этих действий и процессов. Консультант решил следовать общей схеме сбора информации «по максимуму» и написал в своем предложении, что соберет и проанализирует следующие данные:

    • прогнозируемые темпы роста;
    • управленческие задачи ДИС;
    • потребности управляющего персонала в информации;
    • существующие системы и процедуры;
    • сферы с низкими показателями эффективности, причины низкой производительности;
    • причины неэффективности системы контроля;
    • методы отслеживания складских запасов и расхождений между фактическими и принятыми к учету запасами;
    • степень использования имеющихся ресурсов.

    Если консультант последует этой схеме и приступит к опросу работников компании о каждой ее сфере, то в конечном итоге он получит огромное количество данных и даже не сможет установить, какая информация имеет отношение к исследуемой проблеме, а какая — нет.

    Если же он начнет с построения модели исследования, изображающей структуру компании, то сможет, во-первых, понять, что происходит, и, во-вторых, выдвинуть несколько предположений о причинах проблемы. Зная их, он сможет приступить к целенаправленному поиску информации, которая подтвердит или опровергнет его гипотезы.

    Подготовительная стадия процесса анализа

    На рис. 11. представлена часть схемы, которой консультант должен придерживаться при сборе информации.


    Рис. 11. Прежде чем приступить к поиску информации, разберитесь в организационной структуре компании

    На основе данной схемы можно выдвинуть обоснованные предположения относительно слабых мест компании и сформулировать соответствующие вопросы. Например:

    1. Данные о заказах и времени их выполнения — превосходит ли компания своих конкурентов по времени выполнения заказов и укладывается ли в сроки?

    2. Закупаемые товары — существуют ли задержки или чрезмерные расходы при закупке сырья, материалов и комплектующих?

    3. Наличие товарно-материальных запасов — часто ли на складе не оказывается требуемых материалов и влияет ли это на производство и производственные расходы?

    4. Наличие производственных мощностей — достаточно ли имеющихся производственных мощностей для выполнения запланированного?

    5. Расходы на информационную систему — одинаково ли эффективна существующая система контроля для всех сфер компании и обоснованны ли связанные с ней расходы?

    6. Отчеты управленческого персонала — обеспечивают ли необходимую систему контроля имеющиеся отчеты о состоянии производства и эффективности использования человеческих ресурсов?

    Теперь консультант должен собрать информацию, которая поможет ему ответить «да» или «нет» на каждый из поставленных вопросов и определить, верны ли выдвинутые предположения. Он, конечно, захочет собрать как можно больше и той информации, которая значилась в его первоначальном списке. Но теперь он знает, имеет ли данная информация отношение к анализируемой проблеме и требуются ли какие-либо дополнительные данные.

    С управленческой точки зрения очень важно, чтобы консультант, прежде чем приступить к работе, определил источник каждого блока информации, назначил ответственных за ее сбор и рассчитал временные´ и финансовые затраты. Тогда он быстро и эффективно определит причины проблемы и разработает подходящие рекомендации по их устранению.

    Построение логических древовидных схем

    Логические древовидные схемы помогают найти альтернативные методы решения проблемы. Как уже говорилось выше, способность принимать правильные решения напрямую зависит от профессионализма того, кто их принимает. Специалисты понимают саму суть проблемы и могут предложить неожиданные решения. Те же, кто не способен сразу вникнуть в проблему, могут воспользоваться логическими древовидными схемами и разработать возможные решения на их основе.

    Давайте вспомним еще раз этапы последовательного аналитического процесса:

    1. Существует ли проблема?

    2. В чем она заключается?

    3. Почему она существует?

    4. Что мы могли бы предпринять?

    5. Что нам следует предпринять?

    На втором и третьем этапе вы строите модель существующей системы, используя в качестве вспомогательных инструментов структурные и причинно-следственные схемы, которые показывают, как подразделения компании, ее операции и задачи объединяются в единую систему. На четвертом и пятом этапе вы рассматриваете варианты того, как система могла бы выглядеть. Здесь необходимо использовать логические древовидные схемы, которые помогают найти возможные решения, а также определить их влияние на компанию в случае, если данные решения будут реализованы. Эти схемы можно также использовать для выявления ошибок в уже написанных документах.

    Вернемся к рис. 4, на котором была представлена структура задач компании. Предположим, что при помощи данной структуры было обнаружено, что прямые затраты на оплату труда слишком высоки.

    Чтобы помочь клиенту разобраться в том, как их снизить, консультант решил при помощи логической древовидной схемы структурировать и представить в логической последовательности взаимоисключающие и исчерпывающие возможности снижения затрат. На рис. 12 представлена часть данной структуры.


    Рис. 12. Возможные пути снижения затрат

    А теперь попробуем разобраться в представленной структурею

    1. Выделите составляющие прямых затрат на оплату труда:

    • подготовка материалов к производству;
    • производство сигарет;
    • упаковка;
    • прочее.

    2. Разбейте затраты на производство одной сигареты на две составляющие: а) денежные затраты в час; б) количество часов, требуемое для производства миллиона штук сигарет:

    3. Определите способы снижения денежных затрат в час:

    • уменьшить количество сверхурочных часов;
    • привлечь более дешевую рабочую силу;
    • сократить премиальные выплаты.

    4. Определите способы сокращения времени на производство миллиона штук сигарет:

    • уменьшить число рабочих на одну производственную машину;
    • повысить скорость производственных машин;
    • повысить эффективность производственных машин.

    5. Переходите на следующий уровень.

    После того как структурированы логически возможные решения, можно приступать к расчету прибыли и оценке риска каждой из предложенных мер.

    Логические древовидные схемы можно использовать и для определения стратегических возможностей. На рис. 13 представлено несколько стратегических возможностей роста в небольшой европейской стране и меры по их реализации.


    Рис. 13. Изображение совокупности реализуемых стратегических возможностей

    Анализ основных вопросов

    В отношении процесса составления моделей исследования и логических древовидных схем зачастую применяется один и тот же термин «анализ основных вопросов». Это сбивает с толку, и многие не понимают, в каких случаях использовать модели исследования, а в каких — логические схемы. Постараюсь объяснить, почему возникает такая путаница.

    Предыстория

    Насколько я помню, впервые термин «анализ основных вопросов» был употреблен в 1960 году консультантами McKinsey & Company Дэвидом Хертцем и Картером Бэйлзом, проводившими исследования для властей Нью-Йорка. Разработанный ими метод анализа возможных решений, позволявший делать осознанный рациональный выбор в сложных ситуациях, и получил название анализа основных вопросов. Данный метод мог применяться, если:

    • решение должно быть найдено как можно быстрее (например, сколько субсидий город должен выделять на обеспечение жильем семей со средним уровнем дохода);
    • внимания заслуживали несколько альтернативных решений;
    • необходимо было учесть большое количество различных переменных и целей;
    • результат мог быть оценен по нескольким критериям, зачастую противоречащим друг другу;
    • принятые меры могли значительно повлиять на другие сферы, в которых назрели проблемы.

    Например, существуют различные способы обеспечения жильем семей со средним уровнем дохода (строительство жилья в одном месте или в нескольких). Однако некоторые из этих способов могут противоречить целям, поставленным в других сферах (вывоз мусора, загрязнение воздуха). Метод анализа основных вопросов как раз и должен был расставить приоритеты.

    Ключевым моментом в этом методе было составление последовательной схемы исследуемого процесса и изображение на каждой его стадии основных переменных (ОП) — внешних, экономических, административных и социальных факторов, влияющих на процесс. Затем делались предположения относительно того, как каждая из ОП повлияет на процесс и насколько это будет соответствовать поставленным целям. В результате принималось решение, как путем изменения ОП достичь желаемой цели.

    Такой метод оказался слишком сложным и не нашел должного применения. Но изображение схем исследуемого процесса и выдвижение гипотез отложились в памяти многих, и теперь практически каждая аналитическая модель воспринимается как «анализ основных вопросов» и считается «важным инструментом для принятия решения» и «важным методом для быстрой и согласованной работы группы специалистов». А поскольку консультанты работают на различные компании, то неправильное понимание этого термина стало весьма распространенным.

    Неправильное толкование модели

    Возможно, есть фирмы, которые научились эффективно использовать модель анализа основных вопросов для принятия решений. Я, к сожалению, не знаю таковых. Те модели, с которыми столкнулась я, были довольно запутанными. В качестве примера приведу структуру проблемы одного из английских розничных банков.

    А вот план «анализа основных вопросов», который консалтинговая компания рекомендовала использовать своим специалистам.

    1. Начните с вопроса клиента (например: «Какой должна быть наша стратегия в Европе?»).

    2. Сформулируйте основные вопросы и подвопросы (подразумевающие ответ «да» либо «нет»).

    3. Выдвиньте свои гипотезы по данным вопросам (ответив на них «да» или «нет»).

    4. Определите, какая информация нужна для точного ответа на поставленные вопросы.

    5. Назначьте ответственных за сбор информации.

    Как видите, этот подход во многом напоминает тот, который я расхваливала выше, но здесь он имеет несколько недостатков.

    Начнем с первых двух пунктов. Консультанту предлагается на основе «вопроса клиента» сформулировать «основные вопросы и подвопросы». Но основные вопросы не могут быть взяты из вопроса клиента (Р2). Они должны быть взяты из структуры ситуации, которая привела к Нежелательному Результату Р1 (в нашем примере это сущность бизнеса клиента и его несоответствие структуре европейских розничных банков). Кроме того, непонятно, как оценить, является ли список основных вопросов исчерпывающим.

    Заметим также, что в плане неправильно указано отношение между основными вопросами и гипотезами. Формулирование гипотез на третьем этапе не имеет смысла, так как для проведения анализа не важно, подтвердятся ли они. Другими словами, согласно этому плану, если ваша гипотеза подтверждает основной вопрос, то это и есть причина проблемы. Но ведь это всего лишь гипотеза. Так вы рискуете упустить важные моменты. Правильнее рассуждать, оперируя только основными вопросами и подвопросами, так как они полностью представлены на аналитической древовидной схеме.

    Все методы, рассмотренные в этой части (определение проблемы, разработка моделей исследования и составление логических древовидных схем), выполняют две функции.

    Во-первых, они помогают разработать системный подход к решению проблем — который гарантирует, что вы сконцентрируете свое внимание на реальной проблеме клиента, найдете ее причины и что ваше решение будет правильным.

    Во-вторых, они значительно упрощают процесс структурирования и написания окончательного документа, устанавливая его логику и позволяя выстроить пирамиду рассуждений.

    На практике консультанты зачастую прилагают слишком много усилий для составления отчета, но он все равно оказывается непонятным клиентам. И все потому, что не уделяется должное внимание логике изложения.

    1 Program evaluation-and-review technique method (англ. ) — метод оценки и пересмотра планов. Прим. перев.

    Самым простым способом анализа получаемой информации является ее структурирование. Структурирование есть не что иное, как расположение в определенном порядке, или по определенной схеме. Такой порядок может быть определен по-разному. Наиболее яркий пример - расположение информации в хронологическом порядке. Например, информацию из разных источников о неком событии располагают последовательно от более раннего к более позднему (или наоборот), т.е. в соответствии со временем, которое описывается данным блоком информации. Другой способ структурирования информации - расположение каждого блока информации в разных разделах в зависимости от того элемента, который описывает данный информационный блок. Далее предлагаю более подробно ознакомиться с разными способами структурирования информации. Отличаются они в основном тем, по какому принципу происходит структурирование.

    Расположение в хронологическом порядке, или построение последовательности событий
    Данный метод еще называют историческим. Все поступающие данные выстраиваются по времени описываемых событий.

    После чего определяется:
    - что за чем следует,
    - какой факт какое событие предопределяет,
    - что чему сопутствует и т.п.

    Иначе говоря, восстанавливается хронология событий. Это один из наиболее простых способов и в то же время достаточно эффективных.

    Самый простой пример использования исторического метода (хронологии) - это изучение кандидата при его приеме на работу. У вас есть ряд источников: кандидата, его трудовая книжка, заполненная им анкета. Кроме того, вы можете использовать Интернет для выявления его мест работы (по оставленным им же объявлениям и заявкам) или базы данных. Собрав всю эту информацию, вы составляете несколько последовательностей (хронологий):
    1) как кандидат хочет выглядеть (по его резюме и анкете);
    2) как было на самом деле (по его трудовой книжке);
    3) вспомогательный вариант (по всем остальным источникам).

    Еще один вариант использования хронологии - это построение цепочки событий. При этом особенно ценно, если аналогично рассматриваются и параллельные происшествия или события рассматриваются с учетом известного происшествия, тогда многое становиться понятно. Привязку событий к определенному происшествию используют для выявления поведенческих реакций объекта, правда, это уже моделирование, но для регистрации и анализа используется все тот же исторический метод (хронология событий). В определенной среде это называется провоцированием. Например, объекту дают некую «горящую» информацию - информацию, требующую немедленных действий (присылают по почте, передают как слух, сообщают официально и т.п.), а затем внимательно наблюдают:
    - что и в какой последовательности он предпримет;
    - к кому обратится в первую очередь;
    - как в принципе отреагирует на сообщение и т.д.

    Можно данное мероприятие обставить соответствующим образом. Например, ограничить объект в перемещении или в связи, создать впечатление, что у него практически нет времени на обдумывание и т.п. Все зависит от того, что вы хотите понять (выявить). Для упрощения ситуации результат можно изобразить схематически. Если несколько последовательностей изобразить в одном масштабе и одним стилем, то при их совмещении можно выявлять закономерности, корреляцию и т.п.

    Многообразие методов структурирования информации обусловлено тем, что способов ее представления и организации существует масса, да и информация, сама по себе, бывает весьма различного свойства. Например, весьма существенно то, какие средства отображения/каналы восприятия задействуются при выводе/вводе данных, потенциально содержащих информацию, каков исходный уровень организации этих данных, относятся ли они к разряду числовых, текстовых, графических, видео, аудио и т. д. Очень важную роль играют те цели, которые преследуются при выполнении процедуры структурирования данных (информации).

    Краткое отступление: ранее мы уже указывали на различие между данными и информацией, говоря о том, что понятие «данные» связано с представлением информации на материальных носителях, а также о том, что данные для конкретного потребителя могут вообще не содержать информации, поскольку информация - это те новые знания, которые приобретает получатель данных. Здесь мы считаем нелишним напомнить об этом и, по привычке оперируя словом «информация», будем подразумевать, что структурируем мы все-таки данные (хотя в голове мы можем структурировать и информацию, пытаясь мысленно систематизировать, упорядочить имеющиеся знания).

    Для начала введем классификацию целей структурирования информации . Здесь могут быть выделены следующие классы целей:

      получение качественно нового знания о системе/процессе;

      установление факта и локализация неполноты и/или противоречивости совокупности знаний;

      систематизация, упорядочение некоторой совокупности знаний;

      акцентирование или выделение одного или нескольких аспектов информации (например, временного, пространственного, функционального и т. д.);

      сокращение избыточности представления информации;

      согласование представления информации с некоторой системой обработки и интерпретации;

      повышение наглядности отображения информации;

      смена уровня общности/абстракции описаний.

    В зависимости от класса цели меняются методы и технологии структурирования информации. Но мы уже указывали на то, что цель - это не единственный фактор, определяющий выбор метода структурирования информации. По этой причине необходимо рассмотреть виды информации, подлежащей структурированию, а также способы ее представления.

    Введем классификацию видов информации по ее сущности/содержанию и способу ее использования:

      информация о ценностях и целях (информация целеполагания), используемая при планировании/прогнозировании;

      информация о функциях системы/процесса;

      информация о структуре системы/процесса;

      информация о динамике системы/процесса;

      информация о состоянии системы/процесса;

      информация о задачах системы/процесса.

    В приведенной классификации виды информации размещены в порядке убывания периода стабильности/актуальности. Однако два класса информации, описывающей ценности, цели и задачи, являются относительно независимыми от состояния, динамики, структуры и функций системы/процесса, поскольку связаны с реализацией функции целеполагания. Впрочем, можно считать, что решение об использовании именно такой схемы размещения этих классов информации вполне обоснованно, поскольку позволяет решать многие прикладные задачи.

    Кроме всего прочего, следует учитывать еще и такие классификационные признаки, как:

      отношение информации к объекту:

      информация, относящаяся к объекту;

      информация, относящаяся к классу объектов;

      информация, относящаяся к среде;

      отношение информации к некоторому моменту времени:

      информация, относящаяся к прошлому;

      информация, относящаяся к настоящему;

      информация, относящаяся к будущему;

      отношение информации к классу структурной организации:

      информация неструктурированная;

      информация структурированная;

      информация упорядоченная;

      информация формализованная.

    Теперь, после того как мы определились с тем, что же, собственно, нам предстоит структурировать, можно перейти к рассмотрению методов структуризации .

    Можно ли сказать, что структуризация информации/данных - это нечто новое или незнакомое нам? - Конечно, нет. Собственно, все те действия, которые мы проделывали в начале этого подраздела, представляли собой одну из множества ипостасей процесса структуризации информации. В нашем случае мы занимались структурированием знаний - мы решали задачу изменения уровня организации знаний, пытаясь построить компактную систему знаний, которая могла бы выступать в качестве основы для дальнейшего развития теории (американцам очень нравится слово «скелет/skeleton», которым они пользуются в таких случаях).

    Следует признать, что у американцев язык науки гораздо более метафоричен, нежели чем у нас, а ведь метафора, как мы указывали, - это ступень к новому знанию. Если мы знаем, с чем можно сравнить нечто, то вполне вероятно, что на это нечто могут быть перенесена некоторая часть наших знаний об объекте, с которым мы сравниваем это нечто. Наш «великий и могучий русский язык» гораздо более академичен, а процесс словообразования достаточно сложен и не всегда приводит к желаемому результату (закреплению нового, более «экономного» слова). Это довольно грустно, поскольку одним из первых признаков научного и культурного застоя является прекращение словотворчества и преобладание процесса приращения словаря за счет иноязычных заимствований. Надо сказать, что даже предмет национальной «гордости» россиян - русский мат - по запасу ругательных слов, оказывается, уступает большинству языков мира. Зато мы чаще пользуемся этими словами - запальчиво возразит «патриот»... что ж, возможно, но это тоже аргумент не в нашу пользу.

    Итак, зачем мы так старательно расклассифицировали цели структурирования информации? Да затем, чтобы создать тот самый скелет, который нам предстоит в дальнейшем оснастить «сухожилиями», «мышцами» и обтянуть «кожей» - то есть дополнить более конкретными знаниями. Что ж, скелет мы уже смастерили - пора приступать к следующему этапу.

    В основе большинства процедур структурирования лежит метод классификации. Классификация - это иерархически организованная система информационных элементов, обозначающих объекты/процессы реального мира и упорядоченных по признаку сходства/различия классификационных признаков, отражающих избранные свойства объектов . Как правило, процедура классификации (классифицирование) осуществляется для удобства исследования некоторой предметной области (фрагмента реального мира). Принято различать следующие виды классификации:

      искусственную, осуществляемую по внешним признакам, не выражающим сущности объектов/процессов, и служащую для упорядочения некоторого их множества;

      натуральную (естественную), осуществляемую по существенным признакам, характеризующим внутреннюю (сущностную) общность объектов/процессов.

    Натуральная классификация является инструментом и результатом научного исследования, поскольку выражает результаты изучения закономерностей классифицируемых объектов/процессов. В то время как искусственная классификация обладает исключительно прикладной ценностью в рамках решения конкретной задачи. Например, спелое/неспелое яблоко - натуральная классификация, красное/зеленое яблоко - искусственная.

    От качества выполнения процедуры классификации на ранних этапах исследований сложных систем (да и не только сложных) зависит результативность и качество всей работы. Поэтому при осуществлении процедуры классификации необходимо придерживаться следующих принципов :

      при выполнении каждой операции разделения на классы (акт деления) допускается применение только одного классификационного основания;

      совокупный объем полученных в результате разделения на классы понятий должен равняться объему делимого понятия;

      понятия, полученные в результате деления должны взаимно исключать друг друга;

      деление должно быть последовательным.

    Классификации делятся на следующие виды:

      простые (одноуровневые), например - дихотомия, когда одно понятие верхнего уровня (А) делится на два таких (В и С), что для них выполняются условия А = В + С и В = не С (С = не В);

      сложные (многомерные) обычно, представляемые в виде таблиц сложной организации, где строкам и столбцам соответствуют различные классификационные признаки, например - периодическая таблица химических элементов Д.И. Менделеева;

      иерархическая (древовидная), едва ли нуждающаяся в примерах и пояснениях.

    Метод классификации в том или ином виде используется при решении самых разнообразных задач, связанных со структурированием информации. Неорганизованные информационные элементы подвергаются процедурам группирования, связывания, обобщения, в результате чего структура или проявляется (при натуральной классификации), или образуется (при искусственной классификации). В книге В.Ф. Турчина «Феномен науки: Кибернетический подход к эволюции» 71 момент смены уровня организации системы именуется метасистемным переходом (возникновения системы более высокого уровня иерархии), который и рассматривается как эволюционный процесс. Соответственно, процессы синтеза новой классификации и структурирования информации можно рассматривать, как процесс эволюции знаний . Это не означает, что в результате выполнения процедур классификации или структурирования появляется новое знание, но означает, что в результате выполнения этих процедур создается новая система управления знаниями , существенно упрощающая различные манипуляции с ними, в том числе - и поиск ранее не выявленных закономерностей и законов.

    Заметим, что процедура классификации не имеет собственной ценности и приобретает ее только, если она способствует достижению некоторого комплекса целей. Созданная в результате выполнения классификационной процедуры система управления знаниями должна быть полезной - что означает, что выбор классификационных критериев не может быть произвольным, а должен осуществляться с учетом решаемой задачи. Они должны отвечать целям деятельности. При этом следует различать два вида/аспекта деятельности :

      деятельность, направленную на достижение конечной (генеральной или глобальной) цели;

      деятельность, направленную на решение задач обеспечения этой деятельности.

    К последней категории может быть отнесена деятельность, направленная на решение задач построения адекватной модели предметной области, ее тезауруса, создания инструментальных средств, используемых для достижения конечной цели.

    При структурировании информации должна учитываться специфика потребителя полученного информационного продукта . Иными словами, полученный информационный продукт должен отвечать требованиям к уровню детализации информации, способу ее представления и составу тезауруса, обеспечивающим оптимальный режим восприятия информационного продукта.

    Ранее, при рассмотрении видов моделей и методов моделирования мы установили, что уровень формализации представления знаний может изменяться в пределах от неструктурированного текста, представленного на естественном языке (ЕЯ) до структурированного текста на некотором искусственном (формальном) языке (ИЯ). Искусственные языки могут быть построены в базисе различных формальных систем (формальной логики, теоретико-множественного, алгебраического формального аппарата и иных).

    В зависимости от исходного уровня структурной организации обрабатываемых данных, могут быть выделены следующие классы задач (классы задач по уровню структурной организации информации на входе/выходе ):

      Задачи преобразования неструктурированного ЕЯ-текста в ЕЯ-текст с разбиением на рубрики;

      Задачи преобразования ЕЯ-текста с разбиением на рубрики в структурированный ЕЯ текст с элементами логического формализма;

      Задачи преобразования структурированного ЕЯ текста с элементами логического формализма в символьную модель, использующую формализм теории графов с ЕЯ-маркировкой вершин (узлов) и связей (дуг);

      Задачи преобразования символьной модели, использующей формализм теории графов с ЕЯ-маркировкой вершин (узлов) и связей (дуг), в символьную модель, использующую формализм теории графов с ИЯ-маркировкой вершин (узлов) и связей (дуг);

      Задачи преобразования символьной модели, использующей формализм теории графов с ИЯ-маркировкой вершин (узлов) и связей (дуг), в строгую символьную ИЯ-модель.

    В принципе, уже после решения задачи второго типа, может осуществляться переход от ЕЯ-представлений к некоторой промежуточной системе обозначений (имен), как это делается при разработке программ. Однако такой переход имеет смысл только при условии, что уже произведена декомпозиция на элементарные термины, выражающие свойства и функции объектов, с тем, чтобы в дальнейшем для них не потребовалось осуществлять процедуру восстановления ЕЯ-представления. Если это условие выполняется, то становится возможен даже автоматизированный переход от промежуточной системы имен к ИЯ-представлению (при условии существования тезауруса соответствующего уровня) . В общем же случае, операция детальной декомпозиции осуществляется лишь при решении задачи четвертого типа. Впрочем, жесткий стандарт здесь установить трудно, да и не может он быть жестким, поскольку специфику алгоритма структуризации определяют цели деятельности.

    Более того, в случае, когда достигнутая степень формализации не удовлетворяет требованиям, предъявляемым спецификой деятельности, полученное формальное описание может быть повторно подвергнута процедурам, которые ранее осуществлялись в отношении представления иного типа.

    Заметим, что структурированию может подвергаться и информация, представленная в нетекстовом виде, однако и здесь могут быть выделены задачи, по своему содержанию равносильные перечисленным .

    Например, рассматривая в качестве исходного массива данных массив графических изображений различных фрагментов некоторого объекта/процесса, относящихся к разным моментам времени и полученных с разных ракурсов, можно решить задачу структурирования , воспользовавшись теми же этапами/задачами. Для чего можно воспользоваться одной из двух стратегий:

      осуществить предварительную трансляцию в текстовую форму (составление подробных описаний изображений на ЕЯ с указанием пространственных и временных отношений между описываемыми объектами), после чего воспользоваться ранее описанными процедурами;

      интерпретировать изображение, как разновидность текста, с применением альтернативной знаковой системы, позволяющей осуществить процесс структуризации в другой знаковой системе.

    В качестве теоретического основания для применения такого подхода выступает семиотика, интерпретирующая любой способ представления информации как разновидность текста, представленного средствами некоторой знаковой системы. Для графического представления информации разработан ряд методов, позволяющих перейти от обычного цветного тонального изображения к контурным и иным представлениям, упрощающим процедуры распознавания и трансляции к иным знаковым системам. Однако, поскольку графические модели, получаемые методом последовательной фиксации состояния объектов реального мира, способны отражать лишь пространственно-временные и атрибутивные характеристики наблюдаемых объектов/процессов, постольку извлечение из них системы причинно-следственных отношений становится возможным только с привлечением внешней (чаще всего - экспертной) модели интерпретации.

    Наиболее распространенным путем решения задач структуризации информации является привлечение эксперта-аналитика. В этом случае на него ложится вся нагрузка по преобразованию исходного текста: от поиска связных фрагментов до выявления системы логических, пространственных, временных отношений и дальнейших процедур синтеза формальной модели. Хотя в последнее время, благодаря развитию семиотики, лингвистики, теории искусственных языков, теории систем искусственного интеллекта, нейрокибернетики и ряда других научных дисциплин, в эту отрасль стали все чаще вторгаться технологии если не автоматического, то автоматизированного анализа и структурирования информации. Среди такого рода технологий можно выделить системы автоматизированного реферирования текста, предназначенные для извлечения фрагментов текста, наиболее ярко выражающих сущность текста или его основные положения. Как правило 72 , эта операция осуществляется за счет применения статистических закономерностей, открытых Дж. Зипфом (George Kingsley Zipf) и получивших название принципа экономии усилий в лингвистике или закона Зипфа (или, более общей формулировке, закона Зипфа-Мандельброта ).

    В зависимости от реализации статистические критерии могут применяться к тексту на раннем этапе (до грамматико-логической обработки текста), а могут и на завершающей стадии (после предварительной обработки, согласования словоформ и т. п.). Однако, в настоящее время без поддержки интерактивного режима (диалога с экспертом) качество реферирования достаточно низко и не всегда удовлетворяет потребителя. Вне зависимости от спектра технологий, используемых при анализе словоформ (формальные ли грамматики, нейросетевые ли технологии), результаты семантической обработки пока далеки от тех, которые в состоянии обеспечить эксперт, что отчасти объясняется тем, что любая из созданных на сегодня баз знаний, в известном смысле, наивнее ребенка. Причиной такой «наивности» является то, что механизмы обучения подобных систем и способы организации знаний в них несовершенны, а количество каналов приобретения знаний слишком мало. Существуют прототипы самообучающихся интеллектуальных систем, но до уровня интеллекта разумных существ эти системы пока не могут дорасти.

    Однако оставим подробное рассмотрение этих вопросов специалистам в области теории систем искусственного интеллекта. Заметим лишь, что работы в области теории систем искусственного интеллекта действительно заслуживают того, чтобы с ними ознакомились люди, занятые в «сфере информационного производства» . Чрезвычайно интересны эти работы хотя бы потому, что представляют собой попытки осмыслить то, каким образом человек осуществляет свою мыслительную деятельность, алгоритмизировать и упорядочить ее, что крайне важно и для эксперта-аналитика. Кроме того, нелишне хотя бы в общих чертах представлять, каким образом работает твой инструмент, каковы его параметры и особенности функционирования. Так, например, ряд направлений современной психологии выросли не из классической психологии, а из гибрида теории искусственного интеллекта, классической психологии и философской теории познания. И столь необычное происхождение этих психологических теорий, отнюдь, не мешает специалистам в этой области успешно решать задачи именно психологического плана.

    Методы первичного структурирования информации широко используются при синтезе баз данных и подробно рассматриваются в разнообразных изданиях по информатике, в частности - тех, которые посвящены вопросам проектирования и разработки баз данных различного назначения 73 . В наиболее популярном и, в то же время, профессиональном изложении эти проблемы рассматриваются в книге американского автора Дэвида Васкевича 74 , написанной именно для тех людей, которые руководят деятельностью или формулируют задачи перед специалистами в области разработки программного обеспечения, но не обязаны вникать в технологические подробности процесса разработки. В частности, в книге Васкевича описываются различные способы организации и структурирования данных, виды отношений между ними, приведены наглядные примеры, что позволяет руководителю по ее прочтении квалифицированно руководить коллективом разработчиков и грамотно организовать технологический процесс. Но подчеркнем еще раз: для нас в этой книге содержится информация, связанная именно с проблемой структурирования информации.

    Нет ничего удивительного в том, что мы обращаемся к базам данных для того, чтобы проиллюстрировать процессы структурирования информации. Базы данных - это тоже модели , описывающие те или иные аспекты существования системы/процесса, поэтому при их создании и проектировании так же применяются методы структурирования информации, отличающиеся от прочих методов лишь тем, что структурирование осуществляется уже с учетом ограничений, налагаемых технологической платформой. В общем случае при структурировании информации такие ограничения не всегда принимаются в расчет.

    Так или иначе, но полученный массив описаний предметной области или проблемы на начальном этапе структурирования информации должен быть приведен к виду, упрощающему его дальнейшую обработку. Если сведения получены в результате проведения информационно-поисковых процедур (например, в различного рода средствах массовой информации - от печатной прессы до сети Интернет), полученный исходный массив, как правило, не структурирован и разноформатен. В этом случае перед аналитиком встает задача первичного структурирования массива сообщений в ее наиболее сложном варианте (здесь требуется выделение из сообщений информации, релевантной задачам исследования, ее компоновка и т. п.).

    Однако если речь идет о сборе информации методом опроса экспертов, первичное структурирование информации может быть проведено уже на предшествующем этапе за счет разработки системы опросников, анкет и иных средств упорядочивания информации. Стратегия опроса экспертов (в том числе - проведения мозговых атак или деловых игр) может быть организована таким образом, чтобы ввести экспертов в ситуацию, управляющую процессом высказывания суждений в той последовательности, при которой информация будет изначально структурирована некоторым образом, отвечающим потребностям последующей ее формализации. В некоторых случаях экспертам могут быть предъявлены на оценку заранее подготовленные варианты решения задач, массивы исходных данных и прочие материалы, нуждающиеся в оценивании и ранжировании с привлечением их опыта.

    В одном случае (при анкетировании и управлении процедурой опроса или стратегией игры) информация извлекается в соответствии с заранее установленной рубрикацией. В другом случае (при оценивании вариантов) структура организации информации не изменяется и остается в рамках заранее установленной формы любого уровня структурной организации. В частности, варианты, предложенные для оценивания, могут быть сформулированы на основе исследований, предварительно проведенных на имитационных моделях, или полученных в результате собеседования с другими группами или с той же группой экспертов.

    Для выделения логической структуры описаний, предварительно разделенных на рубрики (относящиеся к одним и тем же группам объектов, процессам, временным и пространственным областям) применяются различные методы, обеспечивающие возможности:

      выделения «дискретных» состояний (для текстовых описаний - это связано с определением множества терминов, используемых для описания некоторого, существенного для решаемой задачи, состояния);

      упорядочивания их во времени (построение сценариев типа «раньше - позже»);

      причинно-следственного связывания (построение сценариев типа «причина - следствие»);

      пространственного связывания и иные.

    На следующем этапе в зависимости от целей деятельности подобные модели могут быть подвергнуты процедуре декомпозиции (детализации) или агрегации (композиции или свертке), в результате чего формируется описание необходимого уровня абстракции/детализации.

    Дальнейшие этапы выполняются за счет введения специальных систем именования элементов модели, приписывания им поименованных атрибутов, описания функциональных зависимостей и так далее. Например, в качестве функциональных зависимостей для ряда задач могут быть рассмотрены зависимости ресурс-время-результат и иные, которые на начальных этапах могут быть использованы для маркирования дуг графа, а впоследствии - воплощены в программные коды имитационных моделей. Особый класс составляют модели ситуаций, используемые для распознавания объектов, их состояний, тенденций и процессов. В таких моделях может абсолютизироваться либо статический, либо динамический аспект существования/функционирования системы. Однако подробно рассматривать эти процедуры мы здесь не будем, тем более, что некоторые аспекты этой деятельности нами уже были описаны при рассмотрении соответствующих классов моделей.

    МЕТОДЫ ПОЭТАПНОЙ СТРУКТУРИЗАЦИИ ЗАДАЧ И ГРУППА МОРФОЛОГИЧЕСКИХ МЕТОДОВ

    Особый класс задач структурирования информации представляют собой задачи структурирования целей и задач в условиях, характеризующихся различным уровнем неопределенности. Для их решения существует ряд методов, к числу которых относятся методы поэтапной структуризации задач и группа морфологических методов . Оба класса методов адаптированы к применению в условиях высокой неопределенности. Но те способы, какими решается задача устранения неопределенности, различаются коренным образом: первая группа методов ориентирована на управление процессом постепенного снижения неопределенности, а вторая - на решение задачи синтеза модели за одну итерацию (но в результате может быть получен целый массив альтернативных моделей). Характерно, что при использовании морфологического метода уровень неопределенности может сохраниться прежним, а исходная неопределенность будет перенесена на другой уровень формального описания (хотя, благодаря переходу к формальному представлению, решение задачи понижения неопределенности в некоторых случаях удается поручить средствам автоматизации).

    Однако на этом различия не кончаются. Уровень формализации первичной модели, с которой начинается работа каждого их классов методов, также является индивидуальным для разных групп методов. Для методов поэтапной структуризации этот уровень может быть произвольным, а для морфологических методов необходимо, чтобы детальная декомпозиция предметной области уже была произведена и были сгенерированы матричные модели специального строения. И, наконец, последнее различие: метод поэтапной формализации - это метод поэтапного приближения к формальной модели или этапу логически обоснованного выбора решения, а морфологический метод - это метод синтеза альтернатив, подлежащих анализу и оценке. То есть первая группа методов связана с процедурами логического вывода решения, а вторая - с комбинаторным анализом, процедурами перебора решений, в общем случае, полученных без логического вывода.

    Методы поэтапной структуризации задач нацелены на проведение процедуры постепенного повышения уровня абстракции и структурной организации описаний (моделей) . Этот класс методов широко распространен при решении задач различного типа (от синтеза формальной модели до синтеза прогноза). Существует два толкования термина «поэтапная структуризация задачи» . В первом случае под задачей понимается задача синтеза модели, и внимание концентрируется на обеспечении и планировании процесса синтеза модели и схемы проведения исследования. В другом случае под задачей понимается некоторая цель управленческой деятельности (в этом случае речь идет именно о процессе структурирования совокупности задач, подлежащих решению в интересах достижения цели, то есть о цели, как объекте формализации).

    Поскольку проблему структурирования информации мы достаточно детально рассмотрели, постольку основное внимание сконцентрируем именно на проблеме синтеза и структуризации некоторой совокупности целей и задач.

    Особо актуальны эти методы при проведении комплексных междисциплинарных исследований и проведении работ по синтезу планов и прогнозов. К числу этих методов могут быть причислены методы планирования экспериментов и иные методы, имеющие другую отраслевую специфику (например, методы планирования пропагандистских кампаний и т. п.). Еще раз подчеркнем: это не какие-то теоретические абстракции, а методы ведения самых разнообразных, и, прежде всего, прикладных исследований, методы, актуальные в самых разных отраслях деятельности человека.

    Процесс поэтапной структуризации задач можно сравнить с кропотливым процессом выращивания фруктового дерева - только в нашем случае дерево вырастает необычное - дерево целей и задач. Это дерево растет кроной вниз - корень (глобальная цель) размещается вверху, а ветви, отображающие различные связи с подчиненными задачами, функциями и т. д., растут вниз.

    Действительно, процесс этот весьма сложен и состоит из многих этапов, из которых первым и наиважнейшим является выбор корректной формулировки глобальной цели . Впрочем, и все дальнейшие процедуры, связанные с построением дерева целей не менее ответственны, но глобальная цель задает направление всей дальнейшей деятельности, а значит, ее выбор и ясность формулировки определяют успех не только процедуры синтеза дерева целей и задач, но и всей последующей деятельности.

    Перечислим наиболее существенные требования, предъявляемые к получаемой в результате работы древовидной иерархической модели. К числу этих требований относятся:

      полнота и достаточность для описания основных критериев принятия решения;

      компактность (минимальный уровень декомпозиции при заданной полноте);

      конкретная цель, функция, задача или объект, расположенные в узлах модели, должна появляться в дереве только один раз;

      лицо, принимающее решение, должно быть в состоянии представлять и анализировать отдельные ветви дерева независимо.

    Причины, по которым выдвинуты такие требования, очевидны: наличие дублирования модельных элементов препятствует однозначной интерпретации и способно привести к некорректному установлению количества потребных ресурсов и иным нежелательным последствиям. По своей идеологии модели типа деревьев целей и задач наследуют свойства классификаций, стратифицированных моделей и моделей иерархических систем.

    Существует несколько подходов к построению дерева целей и задач или, как его часто называют в отечественной литературе, прогнозного графа . Одна часть подходов рассчитана на краткосрочную перспективу , то есть, разработчики исходят из предположения, что за период реализации замысла окружающая обстановка не претерпит существенных изменений, либо эти изменения не затронут основных тенденций развития обстановки. Другая часть адаптирована к решению задач стратегического планирования , для которого интервал времени реализации замыслов существенно превышает интервал сохранения стабильной обстановки, а сохранение тенденций изменения обстановки не может быть гарантировано.

    Кроме того, многое зависит от «направления» конструирования дерева (оно может строиться сверху вниз, снизу вверх, существует также и метод встречного проектирования) . В первом случае от глобальной цели вниз начинает последовательно развертываться древовидная структура, в которой с переходом от уровня к уровню поэтапно снижается неопределенность функционального, операционного и иных видов, в результате чего на самом нижнем уровне могут быть сформулированы конкретные требования к составу и количеству ресурсов, инструментальных средств и методик. Во втором случае речь идет о том, что состав ресурсов, инструментальных средств и методик не подлежит коррекции, а дерево выстраивается снизу вверх с соблюдением введенных в качестве критериев приемлемости решений базовых ценностей. Для второго подхода характерно, что цель существует как некий идеал, а структура подзадач, задач и функций, а также методы их решения примерно установлены и могут претерпевать изменения в некоторых, достаточно жестко заданных, рамках. Строгие количественные критерии на начальном этапе, как правило, не заданы: числа появляются как результат постепенного подъема по иерархии, а наибольшая неопределенность существует именно на верхнем уровне (как оценка степени близости к поставленной цели). Такой подход был характерен для осуществления планирования в СССР - он однозначно «экологичнее» рыночного и исключает кризисы перепроизводства, но мало способствует совершенствованию системы (она просто настраивается). Метод встречного проектирования пригоден для решения задач, связанных с разрешением ситуаций, вызванных изменением внешней ситуации, когда реконструкции (реинжинирингу) подлежит средний слой иерархии (то, что в народе принято называть «сведением концов с концами»).

    Остановимся на подходе к построению дерева целей и задач, рассчитанных на краткосрочную перспективу. В этом случае условия полагаются известными, в результате чего глобальная цель подлежит декомпозиции на совокупность функций, задач и подзадач без учета многообразия вариантов обстановки, в которой они будут решаться. Для оценивания того, решена ли та или иная задача (подзадача) определяется перечень свойств, которыми должны обладать те материальные объекты, посредством которых может быть получено решение задачи, а также вводятся мера качества решения задачи (например, стоимостная эффективность) и функция оценивания (вычисления меры качества). Далее определяются потребности в ресурсах, инструментальных средствах и методиках, обеспечивающих решение поставленных задач. В условиях действия системы ограничений и на случай непредвиденного перерасхода ресурсов в подобную модель вводятся весовые коэффициенты, отражающие систему приоритетов и соответствующие системе ценностей субъекта целеполагания.

    В случае, когда синтезируется дерево целей и задач на период, превышающий период параметрической, структурной и функциональной стабильности системы, прибегают к приемам стратегического планирования . Отличием такого подхода является то, что этапу синтеза дерева целей и задач предшествует этап построения пространства альтернатив - то есть, пространства в котором некоторая группа избранных параметров образует «систему координат», определяющую топологию системы, функции и состояние ее элементов в некоторый момент времени. Достоинством такого подхода является то, что в такой системе координат могут быть выбраны экстремальные точки, в которые система может перейти в случае развития тех или иных тенденций - для таких точек с необходимой степенью детализации прописываются параметры системы, обеспечивающие разработчиков модели достаточной для синтеза дерева целей и задач информацией. Для каждой из точек (альтернативных миров) выстраивается адекватная конфигурация дерева (по схеме, аналогичной той, которая используется при синтезе дерева целей и задач, рассчитанных на краткосрочную перспективу). После этого предпринимается попытка сведения полученных деревьев к единой конфигурации, для каждого из узлов и операций оцениваются риски, как вероятность скатывания к негативным сценариям развития ситуации, а также назначаются веса элементов дерева, отражающие степень их важности для достижения поставленной глобальной цели.

    Рисунок 2.6 - Фрагмент реального дерева целей и задач с весами, проставленными в результате экспертного опроса 75 .

    На рис. 2.6 приведен фрагмент дерева целей и задач, на котором проставлены веса относительной важности достижения целей. Заметим, что сумма весов целей одного уровня иерархии равна 1 (в случаях же, когда веса выставляются в процентной мере, сумма будет равна 100 %). В нашем примере, где числа представлены в виде десятичных дробей, очевидна вероятностная природа оценок. Веса могут быть как вычислены аналитически, так и получены в ходе экспертного опроса.

    Чаще всего на этапе расстановки весовых коэффициентов прибегают к методам экспертной оценки, в том числе - с применением метода Дельфи. Заметим, что изначально метод Дельфи применялся именно для определения приоритетов, то есть, для расстановки весовых коэффициентов. Причем такой подход в равной степени применим как в отношении краткосрочных задач, так и в отношении задач перспективного планирования.

    При синтезе дерева целей и задач методом встречного проектирования процедура состоит в согласовании верхнего и нижнего уровней иерархии целей, для чего рассматриваются варианты согласования целей и задач, перераспределения ресурсов и инструментов между субъектами деятельности. Этот подход представляет собой, пожалуй, наиболее интересный вариант решения проблем в сфере, связанной с решением социальных проблем, организацией коллективной деятельности в интересах достижения корпоративной цели. Здесь целесообразно рассматривать различные подходы к социализации целей (их доведения до прочих субъектов деятельности), созданию коалиций, выделению корпоративного ресурса, созданию организационного ресурса и иные аспекты управленческой деятельности. Кроме того, эти методы могут использоваться и в сфере проектирования сложных технических комплексов, информационных систем и иных систем искусственного происхождения.

    Основной задачей такой деятельности является гармонизация отношений, повышение эффективности процессов потребления ресурсов, оптимизация информационных процессов и материально-преобразовательной деятельности в целом. При использовании этих методов основными объектами исследования являются цели и мотивы деятельности отдельных субъектов, их групп и объединений, а также ресурсы, связанные с ними. Отраслью применения метода встречного проектирования являются управление социальными, организационно-техническими, экономическими и иными системами, включающими в себя элементы, наделенные способностью к целеполаганию.

    Все перечисленные методы чрезвычайно интересны, однако их подробное рассмотрение в рамках этого раздела не представляется возможным. Тем не менее, к этой проблеме в рамках нашего повествования мы еще вернемся.

    Морфологические методы представляют собой особый класс методов решения сложных проблем в условиях высокой неопределенности. Даже те вводные замечания, которые мы дали, характеризуя эту группу методов, говорят об их специфичности.

    Сразу оговоримся, что морфологический анализ, который мы упоминали в подразделе, посвященном теоретическим основам системного анализа, не имеет почти ничего общего с тем, что нам предстоит рассматривать здесь. Когда мы говорили о морфологическом анализе, то речь шла о возможности выведения многих свойств системы из ее структуры и возможности обратной процедуры, понимая под структурой системы описание системы отношений между элементами, выполняющими сходные функции, системы управления ими - то есть, осуществляли агрегацию или декомпозицию с тем, чтобы вывести из полученной модели свойства системы. На уровне определения отделить морфологический анализ от морфологических методов сложно, поскольку в основе лежат методы исследования структуры и топологии, но различие в другом - в уровне неопределенности и способе ее проявления.

    В случае морфологического анализа типовые вопросы к аналитикам звучат так:

      «Ребята, вот, смотрите какую штуку я вам приволок! Интересно, что там внутри? Но только, чур, не разбирать - у меня одна такая!»

      «Тут нашим удалось вот такую схему добыть... Мне сказали, что вы с похожими уже работали. Что бы это могло быть?»

    В случае же с морфологическими методами вопросы иные:

      «На месте аварии этой штуки мы обнаружили вот такие обломки... Соберете что-нибудь, способное передвигаться под водой, по воде, над водой и по земле - озолочу!»

      «Председатель сказал, чтоб к завтрему была косилка. Я тут приволок, что в гараже валялось... Сможете?»

    Как видим, морфологические методы - это совсем иное: с их применением решается задача синтеза системы с заданными свойствами, но обладающей неизвестной структурой и/или составом. В качестве элементов такой системы могут выступать объекты различной природы: от материальных объектов различной сложности до идеальных (модельных) объектов типа сценариев, целей и задач.

    Сущность морфологических методов - в использовании комбинаторного анализа для синтеза сложных систем с заданными свойствами в условиях существования ограничений (объективных и/или субъективных) на сочетаемость элементов, входящих в некоторое базовое множество. В классической форме метод был предложен швейцарским астрономом Ф. Цвикки и состоял в реализации следующей совокупности этапов:

      Описание желаемых функциональных свойств системы;

      Составление исчерпывающего перечня основных функций системы;

      Составление перечня альтернативных способов реализации каждой функции;

      Генерирование множества возможных вариантов реализации системы, каждый из которых представляет собой цепочку, включающую по одному способу реализации каждой из перечисленных функций;

      Оценивание рисков и эффективности вариантов;

      Выбор предпочтительного варианта.

    После того, как перечень основных функций составлен, для синтеза вариантов их реализации составляется морфологическая таблица, содержащая перечень альтернативных способов реализации каждой функции. Далее наступает очередь проблемы в целом, для которой также выстраивается морфологическая таблица.

    В чем смысл морфологической таблицы? Смысл в том, что данная таблица в наглядной форме отображает все возможные варианты решения проблемы, для чего в каждой строке помещается вариант решения проблемы, хотя бы в одной из деталей реализации отличающийся от прочих, а в столбцах же содержится полное множество вариантов реализации каждой из функций. Это похоже на полный перечень комбинаций, набор которых возможен на дисковом кодовом замке, с тем лишь отличием, что количество щелчков-вариантов для каждого колесика может быть своим.

    Общее число теоретически возможных вариантов в этом случае равно произведению числа способов реализации отдельных функций, что уже при сравнительно небольшом количестве функций и вариантов их реализации может приводить к «комбинаторному взрыву» (операция умножения коварна - вариантов может быть получено столько, что их анализ в рамках имеющихся временных ограничений не представится возможным). Во избежание этого в алгоритмах анализа предусматривается возможность введения ограничений на использование запрещенных (непродуктивных) комбинаций элементов.

    В принципе, уровень детализации описаний определяется спецификой проблемы: в одних случаях функции подвергаются дальнейшему дроблению на элементарные операции, характеризующиеся набором вариантов их реализации, в других - довольствуются меньшей степенью детализации. То есть, метод может оперировать с описаниями различной степени «прорисовки» деталей, но при этом следует помнить о проблеме размерности.

    Позже Ф. Цвикки существенно расширил арсенал методов морфологического анализа, дополнив его следующими методами:

      методом систематического покрытия поля;

      методом отрицания и конструирования;

      методом морфологического ящика;

      методом экстремальных ситуаций;

      методом сопоставления совершенного с дефектным;

      методом обобщения.

    Каждый из методов имеет свою область применения, однако в их основе - все те же процедуры, обеспечивающие максимально полное привлечение знаний о системе для синтеза нового знания путем структурирования и упорядочения имеющихся. Весьма широко применяется метод отрицания и конструирования, позволяющий, в том числе, проверить полноту заполнения морфологической таблицы (ящика) на предмет наличия в ней как утверждения, так и его отрицания (в противном случае таблица не полна, хотя это и не всегда необходимо). Метод отрицания и конструирования исходит из предположения, что не все ограничения, используемые в некоторой предметной области, являются универсальными или обоснованными.

    Морфологические методы получили широкое распространение в области изобретательской и рационализаторской деятельности и легли в основу ТРИЗ (теории рационализаторской и изобретательской деятельности) и АРИЗ (теории алгоритмизации рационализаторской и изобретательской деятельности). А подходы последних были распространены на многие отрасли, связанные с творческой деятельностью.

    Читать еще: