3.4. Применение методов анализа информации и моделирования процессов жизнедеятельности (на основе опыта эксплуатации ис иао)

Исходными данными при подготовке аналитического документа в рамках ИС ИАО являются данные в виде ретроспективных статистических показателей сфер жизнедеятельности Санкт-Петербурга, явно привязанные к соответствующим временным интервалам. Показатели сфер жизнедеятельности Санкт-Петербурга находятся между собой во взаимосвязи, отражая объективную взаимную обусловленность и взаимную зависимость происходящих в обществе явлений.

Причем одни из них выступают как показатели-факторы (причины), а другие – как показатели-следствия. Это является основанием того, что при системном подходе частный вопрос той или иной отрасли жизнедеятельности города рассматривается как объект управления со многими входами и выходами. Набор входных переменных – показатели-факторы – образует вектор управляющих параметров, тогда как вектор выходных параметров образуют показатели-следствия. Подобное представление исследуемого проблемного вопроса в виде так называемого "кибернетического ящика" ("черного ящика") по существу является одним из видов модели – описательной или вербальной (словесной). Составление такой модели является исходным пунктом и наиболее сложным этапом любого исследования. И при подготовке каждого отдельного ИАМ по тому или иному проблемному вопросу жизнедеятельности Санкт-Петербурга составление вербальной модели является самостоятельным и важнейшим этапом исследования.

Для того чтобы выявить и сгруппировать условия и факторы, влияющие на данную исследуемую проблему (систему), применяется широкий круг качественных, неформальных методов системного анализа:

• методы типа «мозговой атаки» или коллективной генерации идей;

• методы типа сценариев;

• метод построения причинно-следственных диаграмм, или диаграмм Исикавы (по имени автора);

• методы типа дерева целей;

• морфологические методы (в частности метод морфологического ящика ММЯ), основанные на принципе систематического исследования комбинаций.

Использование аналитиком современных программных продуктов с пользовательским интерфейсом, соответствующим требованиям концепции графического интерфейса пользователя (GUI), оснащенных инструментами создания графических изображений (Word, PowerPoint, Macromedia Flash и т.д.), а также использование возможностей Интернета позволяет максимально сократить рутинные процедуры этого этапа подготовки ИАМ.

Выполненный аналитиком теоретический анализ имеет целью решение нескольких задач.

Во-первых, этот анализ должен помочь решить вопрос о том, какими показателями-факторами и показателями-результатами целесообразно ограничиться при исследовании данного конкретного вопроса сферы жизнедеятельности Санкт-Петербурга. Построенная при этом модель является мощным средством, помогающим в объяснении, понимании и совершенствовании систем, в силу того, что она проще реального объекта, является его приближенным описанием. Модель позволяет исследовать не все свойства объекта сразу, а лишь те из них, которые наиболее существенны при данном рассмотрении.

Во-вторых, такой анализ должен доказать, что между показателем-фактором и показателем-следствием имеется причинная связь, а также установить, прямая эта связь или обратная. То есть с ростом показателя-фактора должно возрастать или снижаться значение показателя-следствия.

И, наконец, в-третьих, описанный анализ такой модели может подсказать форму связи – является эта связь прямолинейной или более сложной.

Таким образом, основная задача этапа исследования, завершающего построение описательной, вербальной модели исследуемого вопроса состоит в том, чтобы определить свойства моделируемого объекта, которые должны отобразиться в модели. И основное здесь - это задать и определить функцию и перечень выходных параметров объекта исследования и список внешних, факторных параметров.

В последующем для исследования характеристик объекта и процесса его функционирования математическими методами, включая и машинные, должна быть обязательно проведена формализация этого процесса, например построена математическая модель.

Показатели сфер жизнедеятельности Санкт-Петербурга представлены в Хранилище данных ИС ИАО в виде временных рядов. Временные ряды - это последовательность упорядоченных во времени числовых значений показателей, характеризующих уровень развития изучаемого явления и определяющих его переменных.

Ретроспективная информация служит основой для процесса обнаружения в "сырых" данных ранее неизвестных, нетривиальных, практически полезных, доступных интерпретации знаний, необходимых для принятия решений в сфере управления жизнедеятельностью Санкт-Петербурга.

Используемое программное обеспечение предоставляет различные возможности визуализации данных. Широкий выбор типов графиков, возможности изменения таких их параметров, как цвет, форма и других свойств графических элементов изображения, удобные средства для масштабирования и вращения изображений, добавления линий тренда (линейного, логарифмического, скользящего среднего и т.д.) помогают проведению разведочного анализа, позволяют выявлять скрытые закономерности. Известно, что человеческий мозг способен воспринимать и анализировать информацию, которая представлена в виде геометрических образов, в объеме, на несколько порядков больше того, который требуется для обработки информации, представленной в алфавитно-цифровом виде.

Во всем множестве ИАМ, подготовленных в ходе опытно-промышленной эксплуатации ИС ИАО, этот подход выявления скрытых закономерностей зарекомендовал себя наилучшим образом. При этом наиболее часто применяются:

• обычная гистограмма с горизонтальной градиентной заливкой в два цвета с добавлением и без добавления линии тренда, отражающих сложившиеся тенденции – к росту или падению, причем линия тренда чаще всего использовалась линейная или скользящего среднего (приложение 3, рис. 3.1)

• гистограмма, нормированная на 100%, отражающая долю каждой категории в общей сумме, с подписями доли (приложение 3, рис. 3.2);

• гистограмма с накоплениями, отражающими вклад каждой категории, с подписями данных (приложение 3, рис. 3.3);

• линейчатые диаграммы с подписями данных категорий (приложение 3, рис. 3.4);

• обыкновенные графики (приложение 3, рис. 3.5);

• совместное применение простых гистограмм и графиков (приложение 3, рис. 3.6), или так называемых комбинированных диаграмм;

• объемный вариант круговой диаграммы с подписями данных (приложение 3, рис. 3.7);

• лепестковая диаграмма (приложение 3, рис. 3.8);

• контрольные карты в виде графиков с маркерами, помечающими точки данных и т. д. (приложение 3, рис. 3.9).

Контрольная карта (приложение 3, рис. 3.9) – это график изменения одного из показателей качества – показателя-результата – исследуемого процесса во времени. При этом по вертикальной оси откладывают значение контролируемого показателя (индикатора), а также проводят две или три – в зависимости от содержания – горизонтальные линии, которые соответствуют критериям оценки значений показателей, целевым ориентирам и пороговым значениям показателя, а по горизонтали – последовательно номера тактового времени фиксации (замера) значения показателя. В ИС ИАО при подготовке ИАМ используются индикаторы в виде стандартов проживания в Санкт-Петербурге, устанавливаемых на определенный период Правительством Санкт-Петербурга.

Если точки линии замеров текущих значений контролируемого показателя вплотную приближаются или тем более выходят за горизонтальную линию, соответствующую пороговому значению, то это, очевидно, сигнализирует о неудовлетворительном состоянии исследуемой системы по частному показателю качества.

Очень важно отмечать условия, при которых фиксировалось реальное значение отслеживаемого показателя в привязке к временному интервалу. Например, учесть такие атрибуты даты, как принадлежность ко времени некоего события. Это открывает возможность проводить анализ на предмет выявления причин складывающихся скрытых закономерностей - ассоциаций, последовательностей и т.д., а также выявлять влияние каждого аспекта жизнедеятельности Санкт-Петербурга на другие аспекты.

Чтобы раскрыть и измерить взаимную зависимость явлений, необходимо применять различные приемы исследования. Если с изменением значения показателя-фактора сферы жизнедеятельности закономерно изменяется средняя величина показателя-следствия (результата), то, значит, между ними есть связь, есть закономерность. Для проверки гипотез теоретического анализа с привлечением экспертов о возможности связи между изучаемыми показателями и установления количественных оценок тесноты связи, характеризующих силу влияния факторных показателей на результативные, часто используется метод корреляционного анализа. Например, в таблице 3 приведены данные о значениях коэффициентов корреляции между факторным показателем "потребление в среднем в год в килограммах мясных продуктов жителем Санкт-Петербурга" и показателями-результатами, характеризующими состояние здоровья населения Санкт-Петербурга. В той же таблице приведено указание на выводы о тесноте корреляционной связи, сделанное на основе шкалы Чеддока.

Из таблицы 3 видно, что между потреблением мясных продуктов и показателями заболеваемости населения Санкт-Петербурга на рассмотренном временном интервале существовала по крайней мере заметная корреляционная связь. Этот результат согласуется с данными предварительного анализа, так как испытывались на корреляционную связь с потреблением мясных продуктов так называемые алиментарно зависимые заболевания (алиментарные заболевания человека и животных связаны с нерегулярным, неполноценным, несбалансированным питанием или с употреблением недоброкачественной пищи).

При исследовании на корреляционную связь между показателями-факторами и показателями-результатами нельзя упускать из виду, что из значений коэффициентов корреляции, близких или равных нулю, не вытекает независимость исследуемых показателей. Если коэффициент корреляции близок к нулю, то это означает только отсутствие линейной связи между показателями. Любой другой вид связи может при этом присутствовать.

Однако, если гипотеза теоретического анализа о заметной связи показателя-фактора и показателя-результата в ходе корреляционного анализа подтвердилась, имеет смысл подобрать аналитическую форму зависимости, наиболее соответствующую эмпирическим данным. Объясняется это тем обстоятельством, что это дает возможность исследователю построить математическую модель и на основе ее испытания делать оценочные прогнозы.

Таблица 3.  Корреляция показателей состояния здоровья населения Санкт-Петербурга с показателем потребления жителем города мясных продуктов в среднем в год (в кг)

№ п.п.	Показатели состояния здоровья населения Санкт-Петербурга	Потребление мясных продуктов - (коэффициент корреляции)	Сила корреляци-онной связи
1.	Ожидаемая продолжительность жизни, лет
1.1.	мужчины	0.285	Слабая
1.2.	женщины	0.021	Слабая
1.3.	оба пола	0.055	Слабая
2.	Заболеваемость взрослого населения на 1000 взрослых
2.1.	первичная	0.409	Умеренная
2.2.	общая	0.652	Заметная
3.	Заболеваемость детей на 1000:
3.1.	первичная	0.134	Слабая
3.2.	общая	0.032	Слабая
4.	Заболеваемость новорожденных с массой тела 1000 г и более (на 1000 новорожденных)
4.1.	все новорожденные	0.937	Весьма высокая
4.2.	доношенные	0.580	Умеренная
4.3.	недоношенные	0.809	Высокая
5.	Болезни системы пищеварения
5.1.	взрослого населения	0.557	Заметная
5.2.	детского населения	0.621	Заметная
6.	Болезни эндокринной системы, расстройства питания
6.1.	взрослого населения	0,813	Высокая
6.2.	детского населения	0,586	Заметная
7.	Болезни крови и кроветворных органов
7.1.	взрослого населения	0,813	Высокая
7.2.	детского населения	0.630	Заметная
8.	Болезни системы кровообращения
8.1.	взрослого населения	0.773	Высокая
8.2.	детского населения	0,750	Высокая
9.	Новообразования
9.1.	взрослого населения	0.650	Заметная
9.2.	детского населения	0,777	Высокая
10.	Врожденные аномалии (пороки развития)
10.1.	взрослого населения	0,672	Заметная
10.2.	детского населения	0,745	Высокая

Приближенное описание какого-либо класса явлений внешнего мира, выраженное с помощью математической символики, принято называть математическими моделями. Аналитическая математическая модель обычно представляется формулами, описывающими зависимость между выходными, входными и внутренними параметрами.

Математические модели являются эффективным инструментом, который может использоваться для предсказания поведения систем и сравнения получаемых результатов. Моделирование позволяет логическим путем прогнозировать последствия альтернативных действий и достаточно уверенно показывает, какому из них следует отдавать предпочтение. Анализировать математические модели проще и быстрее, чем экспериментально определять поведение реального объекта в различных режимах работы.

С целью прояснить обстановку и сравнить между собой различные варианты решения организуется серия математических расчетов. Использование результатов моделирования дает руководителям, лицам, принимающим решения, метод, повышающий обоснованность их суждений, развивающий интуицию, стимулирующий более глубокое понимание им и постоянно меняющейся предметной области.

В условиях использования специализированных статистических программных продуктов выбор адекватной (наиболее соответствующей) эмпирическим данным математической функции осуществлялся на основе метода наименьших квадратов путем перебора решений уравнений регрессии, наиболее часто применяемых в анализе парной корреляции. В основу метода наименьших квадратов положено требование минимальности сумм квадратов отклонений эмпирических данных от теоретически рассчитанных.

Основные показатели качества построенной математической модели – это:

• адекватность;

• точность;

• универсальность;

• экономичность.

Адекватность математической модели - это соответствие модели моделируемому объекту или процессу.

Точность математической модели - это степень совпадения значений параметров реального объекта и значений тех же параметров, полученных на основе исследуемой математической модели.

Универсальность математической модели - это полнота учета в модели свойств реального объекта.

Экономичность математической модели характеризуется затратами вычислительных ресурсов ЭВМ при реализации моделирования.

При интерпретации результатов моделирования в ИАМ уясняются:

• пределы действительной применимости, полноты учета в модели свойств реального объекта;

• точности учета всех существенных условий, в которых находится объект познания;

• степень сходства или совпадение с другими историческими событиями, практически уже достоверными; соответствие фактам, прямо или косвенно подтверждающим на практике данные анализа формальными (математическими) методами.

Интерпретация результатов математического моделирования, как и обычная практика апробации подготовленных аналитических материалов, осуществляется с привлечением экспертов - в личном общении, в ходе докладов на представительных семинарах, конференциях, заседаниях специалистов предметной области, публикаций в научно-практических периодических изданиях и т.д.

В качестве экспертов целесообразно привлекать широкий круг специалистов, включающий специалистов исполнительных органов государственной власти, сотрудников образовательных, научных и общественных организаций и т.д. Проведение экспертизы ИАМ, апробаций и консультаций, безусловно, способствует увеличению достоверности формулируемых выводов и рекомендаций в подготовленных информационно-аналитических материалах. Группы экспертов должны быть сформированы по согласованию с Заказчиком

Таким образом, в процессе опытно-промышленной эксплуатации ИС ИАО был осуществлен отбор и реализация подходов и приемов системного анализа проблемных вопросов жизнедеятельности Санкт-Петербурга, наиболее согласующихся со спецификой среды эксплуатации и фазы жизненного цикла ИС ИАО как автоматизированной системы программно-технических средств и организационно-технологических методов, усовершенствована методика подготовки аналитических документов в целом.