Логические средства когнитивной социологии

Возникающий раздел современной социологии – когнитивная социология – является результатом взаимодействия идей классической социологии и современных методов интеллектуального анализа данных. Подобное содружество представляет собой ответ на вызов потребностей формализации качественного анализа социологических данных. Предлагаемый подход развивает идеи обоснованной теории (grounded theory) Б. Глезера и А. Страусса средствами современной логики и искусственного интеллекта.

Интеллектуальный анализ данных (ИАД) может рассматриваться как реализация познавательного цикла «анализ данных – предсказание – объяснение» средствами интеллектуальных систем (ИС). Современные средства искусственного интеллекта и прикладной логики позволяют представить указанный цикл в виде схемы «индукция – аналогия – абдукция». В результате эмпирической индукции (основанной на установлении сходства имеющихся фактов) порождаются гипотезы о причинах рассматриваемых явлений; полученные гипотезы посредством вывода по аналогии переносятся на случаи с неопределенным исходом; абдукция объясняет начальное состояние базы фактов. Помимо этого, указанный познавательный цикл может также конкретизироваться схемой «сходство – аналогия – абдукция», восходящей к методам качественного сравнительного анализа (qualitative comparative analysis) Ч. Рейджина.

Для решения проблем когнитивной социологии – получения нового знания на основе анализа эмпирических социологических данных с последующей формулировкой новых проблем – существенным оказывается реализация методов ИАД логическими средствами в ИС. ИС представляет собой человеко-машинную систему специальной архитектуры, имитирующую способности естественного интеллекта. Ядром ИС является Решатель, реализующий ИАД; данные и знания представлены в Базе фактов (БФ) и Базе знаний (БЗ), соответственно. В результате работы Решателя БЗ автоматически пополняется порожденными гипотезами, БФ в случае необходимости (на основе абдуктивного объяснения) пополняется внешним образом.

ИАД (knowledge discovery) в социологии оказывается наиболее востребованным для качественных данных, а использование логико-комбинаторных средств позволяет дополнить традиционный статистический анализ массового поведения выявлением причин индивидуального поведения.

Инструментом причинно-следственного анализа социологических данных в соответствии со схемой «индукция – аналогия – абдукция» являются правдоподобные рассуждения ДСМ-метода автоматического порождения гипотез. Успешное применение метода предполагает первичную структурацию данных: представление субъекта поведения множеством дифференциальных признаков, представление мнения (как варианта поведения) в виде максимальной конъюнкции составляющих. Для анализа поведения используется прямой ДСМ-метод (анализ «от причины – к следствию»), для анализа мнений – обратный («от следствия – к причине»).

1. 
   Страусс А., Корбин Дж. Основы качественного исследования. Обоснованная теория. Процедуры и техники. М.: КомКнига. – 2007. 256 с.
   
2. 
   Ядов В.А. Стратегия социологического исследования. М.: Добросвет, 2003. 567 c.
   
3. 
   Ragin C.C. The Comparative Method: Moving beyond Qualitative and Quantitative Strategies. Berkley, Los Angeles and London: University of California Press, 1987. 185 p.
   
4. 
   Rihoux B. Qualitative Comparative Analysis and Related Systematic Comparative Methods. International Sociology, v. 21 (5), September 2006.
   
5. 
   В.К. Финн. Интеллектуальные системы и общество. Изд. 3-е. М.: КомКнига, 2007.
   
6. 
   Автоматическое порождение гипотез в интеллектуальных системах. Под ред. проф. В.К. Финна. М.: Книжный дом «Либроком», 2009, Введение, Гл.1, Гл. 4, часть III.