Социальная сложность (Vkengl,ugx vlk'ukvm,)

Перейти к навигации Перейти к поиску

Социальная сложность в социологии — это концептуальная структура, используемая при анализе общества. Современные определения сложности в науках встречаются в связи с теорией систем, в которой изучаемое явление имеет множество частей и множество возможных схем отношений между этими частями. В то же время сложное и простое относительно и может меняться со временем[1].

Современное использование термина «сложность» в области социологии обычно относится конкретно к теориям общества как сложной адаптивной системы. Однако социальная сложность и ее эмерджентные свойства являются центральными повторяющимися темами на протяжении всего исторического развития социальной мысли и изучения социальных изменений[2].

Первые основатели социологической теории, такие как Фердинанд Тённис, Эмиль Дюркгейм, Макс Вебер, Вильфредо Парето и Георг Зиммель, исследовали экспоненциальный рост и возрастающую взаимосвязанность социальных контактов и социального обмена. Этот акцент на взаимосвязанности в социальных отношениях и появлении новых свойств внутри общества обнаруживается в теории многих областей социологии. В качестве теоретического инструмента теория социальной сложности служит основой для соединения социальных явлений микро- и макроуровня, обеспечивая теоретическую платформу среднего уровня для формирования гипотез[3]. Методологически понятие социальной сложности теоретически нейтрально, что означает, что оно вмещает в себя как локальные (микро), так и глобальные (макро) явления в социологических исследованиях[2].

Теоретическая основа

[править | править код]
Иллюстрация сложности (фрактал мозаики Пенроуза)

С конца 1970-х до начала 1990-х годов, в ряде исследований ведутся дискуссии о свойствах систем, в которых сильная корреляция подсистем приводит к наблюдаемому поведению, которое описывается как аутопоэтическое, самоорганизующееся, динамическое, турбулентное и хаотическое. Всё это формы поведения системы, возникающие из математической сложности. К началу 1990-х годов работы социальных теоретиков, таких как Никлас Луман, начали отражать эти темы сложного поведения[4].

Одно из самых ранних употреблений термина «сложность» в социальных и поведенческих науках для обозначения конкретно сложной системы встречается в исследованиях современных организаций и управления[5]. Однако, особенно в исследованиях по менеджменту, этот термин часто используется в метафорическом, а не в качественном или количественном теоретическом смысле[2]. К середине 1990-х годов в социальных науках начинается «поворот сложности», поскольку некоторые из тех же инструментов, которые обычно используются в науке о сложности, включаются в социальные науки[6]. К 1998 году было выпущено международное электронное периодическое издание «Журнал искусственных обществ и социального моделирования». За последние несколько лет во многих публикациях были представлены обзоры теории сложности в области социологии. В рамках этой работы также прослеживаются связи с другими теоретическими традициями, включая конструктивистскую эпистемологию и философские позиции феноменологии, постмодернизма и критического реализма.

Методология

[править | править код]

Социальная сложность теоретически нейтральна, что означает, что она вмещает в себя как локальные, так и глобальные подходы к социологическим исследованиям[2]. Сама идея социальной сложности возникает из сравнительного исторического метода ранних социологов; этот метод важен в развитии, определении и уточнении теоретической конструкции социальной сложности. Поскольку сложные социальные системы имеют много частей, и существует много возможных взаимосвязей между этими частями, соответствующие методологии обычно определяются в некоторой степени исследовательским уровнем анализа, дифференцированным исследователем в соответствии с уровнем описания или объяснения, требуемым гипотезами[7]. На самом локальном уровне анализа могут использоваться этнографические, включённое или не-включённое наблюдение, контент — анализ и другие качественные методы исследования. В последнее время в социологии разрабатываются и используются весьма сложные методологии количественных исследований как на локальном, так и на глобальном уровнях анализа. Такие методы включают бифуркационные диаграммы, анализ социальных сетей, нелинейное моделирование и вычислительные модели, включая программирование клеточных автоматов, социальную кибернетику и другие методы социального моделирования.

Комплексный анализ социальных сетей

[править | править код]

Комплексный анализ социальных сетей используется для изучения динамики больших, сложных социальных сетей. Динамический сетевой анализ объединяет традиционный анализ социальных сетей, анализ связей и многоагентные системы в рамках науки о сетях[8]. Благодаря использованию ключевых понятий и методов в анализе социальных сетей, агентном моделировании, теоретической физике и современной математике (в частности, теории графов и фрактальной геометрии) этот метод исследования позволил получить представление о динамике и структуре социальных систем. Новые вычислительные методы анализа локализованных социальных сетей появляются в работах Дункана Уоттса, Альберта-Ласло Барабаши, Николаса Христакиса, Кэтлин Карли и других[9][10].

Новые методы анализа глобальных сетей появляются на основе работ Джона Урри и социологического исследования глобализации, связанного с работами Мануэля Кастельса и более поздними работами Иммануила Валлерстайна. С конца 1990-х годов Валлерстайн все чаще использует теорию сложности, особенно работы Ильи Пригожина[11]. Динамический анализ социальных сетей связан с различными методологическими традициями, выходящими за рамки системного мышления, включая теорию графов, традиционный анализ социальных сетей в социологии и математическую социологию. Он также связан с теорией хаоса и сложной динамикой посредством работ Дункана Уоттса и Стивена Строгаца, а также с фрактальной геометрией через Альберта-Ласло Барабаши и его работу о безмасштабных сетях.

Вычислительная социология

[править | править код]

Основными методами в этой области являются социальное моделирование и интеллектуальный анализ данных. Социальное моделирование использует компьютеры для создания искусственной лаборатории для изучения сложных социальных систем. Интеллектуальный анализ данных использует машинный интеллект для поиска нетривиальных паттернов отношений в больших, сложных базах данных. Формирующиеся методы соционики являются разновидностью вычислительной социологии[12][13].

Вычислительная социология находится под влиянием ряда микро-социологических направлений, а также традиций системной науки и системного мышления на макроуровне. Влияние теорий символического интеракционизма, социального обмена и рационального выбора на микроуровне, наряду с направленностью на микроуровень политологов, использующих вычислительные методы, таких как Роберт Аксельрод, помогло разработать восходящий, агентный подход вычислительной социологии к моделированию сложных систем. Джошуа Эпштейн в своей работе называет это генеративной наукой[13]. Другие важные области включают статистику, математическое моделирование и компьютерное моделирование.

Социальная кибернетика

[править | править код]

Социальная кибернетика объединяет социологию с кибернетикой второго порядка и работами Никласа Лумана, а также с последними достижениями науки о сложности. С точки зрения научной работы, фокус социальной кибернетики был в основном концептуальным и лишь немного методологическим или эмпирическим[14]. Социальная кибернетика непосредственно связана с системным мышлением внутри и вне социологии, особенно в области кибернетики второго порядка.

Область применения

[править | править код]

В первом десятилетии 21-го века разнообразие областей применения возросло по мере развития более сложных методов[15]. Теория социальной сложности применяется в исследованиях социального сотрудничества и общественных благ[16]; альтруизма[17]; избирательного поведения[18]; образования[19]; глобального гражданского общества[20] и массовых беспорядков[21]; коллективных действий и общественных движений[22]; социального неравенства; рабочей силы и безработицы[23]; экономической географии и экономической социологии; анализе политики; системах здравоохранения[24]; инноваций, социальных изменений[25] и многих других. Текущий международный научно-исследовательский проект, Seshat: Global History Databank, был специально разработан для анализа изменений социальной сложности от неолитической революции до промышленной революции.

В качестве теоретической платформы среднего уровня социальная сложность может быть применена к любому исследованию, в котором можно наблюдать социальное взаимодействие или результаты такого взаимодействия, но особенно там, где они могут быть измерены и выражены в виде непрерывных или дискретных данных. Одной из распространенных критических замечаний, часто приводимых в отношении полезности науки о сложности в социологии, является трудность получения адекватных данных[26]. Тем не менее, применение концепции социальной сложности и анализ такой сложности начали и продолжают оставаться постоянной областью исследования в социологии. От детских дружеских отношений и подростковой беременности[2] до криминологии[27] и борьбы с терроризмом[28], теории социальной сложности применяются практически во всех областях социологических исследований. Также понятие социальной сложности используется в социолингвистике, семиотике, библиометрии, наукометрии и инфометрии.

Примечания

[править | править код]
  1. ↑ Waldrop, M. Mitchell (1992.) Complexity: The Emerging Science at the Edge of Order and Chaos. New York, NY: Simon & Schuster.
  2. ↑ 1 2 3 4 5 Eve, Raymond, Sara Horsfall and Mary E. Lee (eds.) (1997). Chaos, Complexity and Sociology: Myths, Models, and Theories. Thousand Oaks, CA: Sage Publications.
  3. ↑ Cohen, B. P. (1989). Developing sociological knowledge: theory and method (2nd ed.). Chicago: Nelson-Hall.
  4. ↑ Luhmann, Niklas (1990.) Essays on Self-Reference, New York: Columbia University Press.
  5. ↑ Kiel, L. Douglas (1994). Managing Chaos and Complexity in Government: A New Paradigm for Managing Change, Innovation and Organizational Renewal. Jossey-Bass: San Francisco.
  6. ↑ Urry, John (2005). «The Complexity Turn.» Theory, Culture and Society, 22(5): 1-14.
  7. ↑ Luhmann, Niklas (1982). The Differentiation of Society. New York, NY: Columbia University Press.
  8. ↑ Carley, Kathleen M. (2003), «Dynamic Network Analysis.» Dynamic Social Network Modeling and Analysis: Workshop Summary and Papers, Ronald Breiger, Kathleen Carley, and Philippa Pattison (eds.), National Research Council (Committee on Human Factors): Washington, D.C.: 133—145.
  9. ↑ Barabási, Albert-László (2003). Linked: The New Science of Networks. Cambridge, MA: Perseus Publishing.
  10. ↑ Watts, Duncan J. (2004). «The New Science of Networks.» Annual Review of Sociology, 30: 243—270.
  11. ↑ Freeman, Linton C. (2004). The Development of Social Network Analysis: A Study in the Sociology of Science. Vancouver Canada: Empirical Press.
  12. ↑ Gilbert, Nigel and Klaus G. Troitzsch (2005). Simulation for Social Scientists, 2nd Edition. New York, NY: Open University Press.
  13. ↑ 1 2 Epstein, Joshua M. (2007). Generative Social Science: Studies in Agent-Based Computational Modeling. Princeton, NJ: Princeton University Press.
  14. ↑ Geyer, Felix and Hans van der Zouwen (1992). «Sociocybernetics.» Handbook of Cybernetics, C.V. Negoita (ed.): 95-124. New York: Marcel Dekker.
  15. ↑ Saberi, Mohammad Karim, Alireza Isfandyari-Moghaddam and Sedigheh Mohamadesmaeil (2011). «Web Citations Analysis of the JASSS: the First Ten Years.» Journal of Artificial Societies and Social Simulation, 14:(4), 22. Архивная копия от 3 июля 2020 на Wayback Machine
  16. ↑ Nowak, Martin and Roger Highfield (2011). Super Cooperators: Altruism, Evolution, and Why We Need Each Other to Succeed. New York, NY: Free Press.
  17. ↑ Hang, Ye, Fei Tan, Mei Ding, Yongmin Jia and Yefeng Chen (2011). «Sympathy and Punishment: Evolution of Cooperation in Public Goods Game.» Journal of Artificial Societies and Social Simulation, 14(4): 20 Архивная копия от 3 июля 2020 на Wayback Machine.
  18. ↑ Dan Braha, Marcus A. M. de Aguiar. Voting contagion: Modeling and analysis of a century of U.S. presidential elections (англ.) // PLOS ONE. — 2017-05-18. — Vol. 12, iss. 5. — P. e0177970. — ISSN 1932-6203. — doi:10.1371/journal.pone.0177970. Архивировано 4 ноября 2020 года.
  19. ↑ Mason, Mark (2008). Complexity Theory and the Philosophy of Education. Hoboken, NJ: Wiley-Blackwell (Educational Philosophy and Theory Special Issues).
  20. ↑ Castellani, Brian. (2018). «The Defiance of Global Commitment: A Complex Social Psychology. Routledge complexity in social science series.»
  21. ↑ Dan Braha. Global Civil Unrest: Contagion, Self-Organization, and Prediction (англ.) // PLOS ONE. — 2012-10-31. — Vol. 7, iss. 10. — P. e48596. — ISSN 1932-6203. — doi:10.1371/journal.pone.0048596. Архивировано 12 ноября 2020 года.
  22. ↑ Chesters, Graeme and Ian Welsh (2006). Complexity and Social Movements: Protest at the Edge of Chaos." London: Routledge (International Library of Sociology).
  23. ↑ Yilmaz, Levent (2011). «Toward Multi-Level, Multi-Theoretical Model Portfolios for Scientific Enterprise Workforce Dynamics.» Journal of Artificial Societies and Social Simulation Архивная копия от 3 июля 2020 на Wayback Machine, 14(4): 2 Архивная копия от 3 июля 2020 на Wayback Machine.
  24. ↑ Brian Castellani, Rajeev Rajaram, J. Galen Buckwalter, Michael Ball and Frederic Hafferty (2012). «Place and Health as Complex Systems: A Case Study and Empirical Test». SpringerBriefs in Public Health.
  25. ↑ Lane, D.; Pumain, D.; Leeuw, S.E. van der; West, G. (eds.) (2009). Complexity Perspectives in Innovation and Social Change. New York, NY: Springer (Methodos Series, Vol. 7).
  26. ↑ Stewart, Peter (2001). «Complexity Theories, Social Theory, and the Question of Social Complexity.» Philosophy of the Social Sciences, 31(3): 323—360.
  27. ↑ Lee, Ju-Sung. (2001). «Evolving Drug Networks.» Carnegie Mellon Center for Computational Analysis of Social and Organizational Systems (CASOS) Архивная копия от 16 июля 2019 на Wayback Machine. Conference Presentation.
  28. ↑ Carley, Kathleen (2003). «Destabilizing Terrorist Networks.» Proceedings of the 8th International Command and Control Research and Technology Symposium. Conference held at the National Defense War College: Washington D.C., Evidence Based Research, Track 3. Electronic Publication.
Источник — https://ru.wikipedia.org/w/index.php?title=Социальная_сложность&oldid=128566709