Еще одной проблемой систематического получения достоверных оценок состояния общества является недостаток предложения актуальных результатов социологического мониторинга, а также их качество. Соответствующие учреждения науки и высшего образования, органы государственной власти в центре и на местах, некоммерческие организации и бизнес-структуры постоянно генерируют большой объем социальной информации. Однако эти массивы либо обнародуются с задержкой в 12-18 месяцев, причем в форме вторичных данных, либо вообще остаются недоступными в силу ведомственных ограничений, или ограничений авторского права. Таким образом, полученная информация не запечатлевается (картируется) должным образом, фактически, и не возникает. Такое положение дел приводит к дублированию тем и излишней нагрузке на службы опросов и одновременно ограничивает возможности самих исследователей. Еще одной проблемой, которая, по мнению специалистов, имеет системный характер в нашей стране, является низкое качество опросной работы на местах, особенно при использовании стандартизованных интервью [23].
Особую роль в Российской Федерации играет также вопрос об обеспечении открытого доступа к данным. Несмотря на то, что большинство исследований в области социальных наук выполняется в рамках государственного задания и финансируется из средств федерального бюджета, результаты таких исследований за редким исключением остаются недоступными в сети Интернет. Усугубляет ситуацию общая неразвитость цифровой исследовательской инфраструктуры в социально-гуманитарном кластере, что ведет к неэффективному использованию уже полученных результатов и лишает общество и лиц, принимающих решения, возможности оценить подлинный потенциал российских общественных наук [24].
Методологические подходы
Представляется, что для разработки механизмов систематических оценок состояния социума целесообразно использовать подходы структурного функционализма (Т. Парсонс, Г. Спенсер, Э. Дюркгейм, Р. Мертон и др.) [25-27], нашедшие творческое развитие в работах отечественных исследователей (Осипов Г.В., Локосов В.В., Костюк В.Н. и др.) [28-36]. В условиях глобальной турбулентности, резкого увеличения количества рисков, в том числе ранее не прогнозируемых, наиболее важными характеристиками состояния общества как саморазвивающейся системы являются устойчивость и адаптивность. Очевидно, что в успешном, жизнеспособном социуме существует эффективный баланс стабильности и изменчивости, который обеспечивает надежное сохранение «культурной матрицы» (цивилизационной идентичности) и одновременно создает условия для перемен и развития в направлении к желаемому целевому состоянию.
Мониторинг устойчивости социума может осуществляться на базе системы предельно-критических показателей , разработанных в Институте социально-политических исследований РАН по инициативе В.В. Локосова. Первоначально была создана шкала из 20 показателей для оценки развития российского общества (1994) [29]. В развитие этих идей в течение второй половины 1990-х гг. была разработана система предельно-критических показателей экономической безопасности России, которая получила одобрение в экспертных структурах Совета Безопасности Российской Федерации [37].
Различные варианты систем предельно-критических показателей конструируются, главным образом, с использованием данных социально-экономической статистики и рассчитываемых на этой базе различных цифровых индексов и коэффициентов (Индекс Джини, коэффициент рождаемости, условный коэффициент депопуляции, уровень безработицы и пр.). Тем не менее, в этих разработках встречаются и отдельные качественные данные, связанные с оценками уровня удовлетворенности граждан различными социальными благами (получаемым образованием, медицинским обслуживанием), степени доверия к власти и ее институтам [31] и пр.
Несмотря на довольно долгую историю существования концепции предельно-критических показателей, практическое использование такого рода разработок на настоящий момент затруднено. Как отмечают В.В. Локосов и С.Ю. Глазьев, это связано с отсутствием «единого мнения как относительно обоснования предельно критических значений тех или иных показателей социально-экономического состояния, так и относительно самого набора последних, что связано с отсутствием общей теории устойчивости социально-экономических систем» [38].
Что касается научных исследований адаптивности социума в целом, то эта проблематика до настоящего времени остается на этапе философского осмысления [39-40]. Гораздо более обширно представлены в историографии вопросы анализа адаптивности организаций и отдельных элементов (подсистем) общественной системы (например, системы образования, различных систем безопасности [41-44]), динамики психологических характеристик состояния социума [45], а также социально-психологической адаптации личности [46-51].
На текущий момент наиболее детально методы оценки измерения адаптивности разработаны в сфере стратегического менеджмента организаций. Несмотря на многообразие подходов к пониманию адаптивности (это свойство может толковаться и как умение организации приспосабливаться к изменениям внешней среды для сохранения собственной стабильности, и как способность динамично меняться, используя внешние вызовы как стимул к саморазвитию), в общем случае это понятие связано с оценкой жизнеспособности системы и возможностей ее устойчивого роста в условиях перемен.
Для измерения адаптивности организаций широко применяются качественные данные, получаемые, например, путем экспертных опросов, глубинных интервью, с помощью различных методов прогнозирования, анализа факторов внешней и внутренней среды организации (PEST-анализ; SWOT-анализ; SPASE-анализ; методика OCAI, бенчмаркинг и мн. др.).
Как представляется, различные модификации подобных аналитических инструментов, адаптированные к особенностям предмета анализа (социум в целом) могли бы быть использованы для получения качественных данных, касающихся оценки факторов внешней и внутренней среды, оказывающих существенное значение на жизнеспособность российского общества, а также для конструирования и верификации моделей желаемого целевого состояния общества.
Модуль прогнозирования (система общественного Форсайта).
Для определения модели желаемого состояния общества и конструирования системы целевых показателей развития целесообразно использовать хорошо зарекомендовавшую себя методологию форсайта, адаптированную к конкретным задачам проекта.
Задача общественного Форсайта - не только получить прогнозные характеристики будущего российского общества, но и сформировать согласованное представление о желаемой модели общественного развития, сделать его частью публичного политического дискурса.
Разработка и реализация такого проекта требуют создания специальных институционально-правовых условий. Результатом проекта должно стать согласование основных параметров желаемой модели будущего для России и определение долговременных общественных целей развития. Особую сложность будет представлять профилактика эгалитарного характера такого рода обсуждений.
Представляется крайне важным при реализации проектов, связанных с моделированием желаемого состояния российского общества, использовать различные «локусы» для конструирования набора целевых характеристик общественного развития. В частности, целесообразно конструировать дизайн различных моделей желаемого будущего не только «с точки зрения государства» (де-факто - органов власти) или представлений элит об «общественном благе», но также с точки зрения конкретных потребностей людей и их представлений о благополучии и счастье.
Модуль социального мониторинга.
Эффективность социального мониторинга в значительной степени зависит от статуса и роли этого модуля в общей системе стратегического прогнозирования общественного развития. Очевидно, что факультативный статус систем социального мониторинга и рекомендательный характер получаемых аналитических выводов негативно сказываются не только на качестве систем «обратной связи» между обществом и государством, но также на уровне наукоемкости технологий государственного управления в целом.
Важным условием становления эффективной системы социального мониторинга с использованием качественных данных является создание современной цифровой инфраструктуры этой деятельности, позволяющей объединить усилия всех заинтересованных участников, а также интегрировать доступные источники и массивы количественных и качественных данных. Создание цифровой инфраструктуры социального мониторинга будет стимулировать развитие современной «экосистемы», обеспечивающей не только обратную связь между обществом и государством, но также повышение уровня «сознательности» и научности общественного развития.
Что касается уже имеющихся источников систематических данных, то представляется целесообразным использовать в целях создания системы мониторинга общественного развития в Российской Федерации несколько наборов данных по результатам международных и российских измерений:
- Индекс человеческого развития (ИЧР) Программы развития ООН и его компоненты в страновом и региональном разрезе [52-54];
- Индекс лучшей жизни (англ. OECD Better Life Index) Организации экономического сотрудничества и развития;
- данные социально-экономической статистики Росстата;
- временной ряд Индексов социального самочувствия ВЦИОМ;
- Индекс социальных настроений (ИСН) АНО «Левада-Центр»;
- Индекс социального прогресса (Social Progress Index) некоммерческой организации The Social Progress Imperative.
Кроме того, для тестирования текущих данных, оценки алгоритмов обучения и проверки валидности интегральных показателей целесообразно использование следующих динамических наборов данных:
- волны глобальных опросов «Всемирный обзор ценностей» (WVS);
- ежегодные опросы «Международная программа социальных исследований» (ISSP);
- Индекс процветания (англ. Legatum Prosperity Index);
- тематические опросы Единого архива экономических и социологических данных (ЕАЭСД) Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики».
При практической реализации перспективной многофункциональной информационной системы для мониторинга и оценки общественного развития, в том числе, с использованием качественных данных, целесообразно изначально ориентироваться на современные высокоэффективные технологические решения, в частности, предполагающие:
- построение хранилищ данных на основе NoSQL решений документального типа (пример реализации: Apache Couch DB), что позволяет хранить в качестве единого целого не только сам текст (например, глубинного интервью), но и всю сопутствующую ему информацию. В этом случае задача машинного анализа совокупности документов легко распараллеливается на обработку отдельных документов;
- применение распределенной платформы Hadoop для обеспечения одновременного доступа ко всем требуемым данным в хранилище без предварительной индексации. При необходимости, производительность системы легко увеличить за счет добавления новых узлов;
- использование технологии MapReduce и языка Apache Pig для разработки сценариев Pig Latin, транслируемых в конкретный код действий. Разработка и отладка загруженных сценариев возможна путем анализа тестовых социологических данных, что требует дополнительных междисциплинарных исследований.
Необходимо также развивать междисциплинарные исследования в области использования современных IT-технологий для обработки «Больших данных» (англ. Big Data). В частности, современные методы машинного обучения способны эффективно решать большой класс задач, связанных с анализом массивов качественных социологических данных, включая нахождение скрытых зависимостей и закономерностей. Создание масштабных цифровых хранилищ первичных качественных данных дает возможность рассматривать и анализировать этот массив как специфический временной ряд, позволяющий исследовать изменение состояния общественной системы во времени.
В настоящее время в коммерческом секторе созданы и активно развиваются разнообразные IT-продукты, связанные с масштабным мониторингом настроений в информационной сфере и социальных сетях, в том числе в режиме реального времени [55]. Аналитические модули такого рода продуктов широко используют принципы математической лингвистики, семантический анализ и другие методы, обрабатывая тексты на естественном языке и качественные данные. При адаптации уже существующих технических решений к запросам социальной науки, становится возможным получение как мгновенного «снимка» состояния общества, так и динамической картины, демонстрирующей изменения различных значимых характеристик.
Создание институционально-правовых основ системы социального мониторинга.
Возможный алгоритм действий по созданию общенациональной системы социального мониторинга на базе качественных данных потребует реализации следующих мероприятий:
а) принятие решения о включении в действующий перечень приоритетных направлений развития науки, технологий и техники в Российской Федерации [56] положения о «технологиях управления общественным развитием в условиях меняющегося мира»;
б) разработка нормативно-правовых актов, определяющих роль и место общественного форсайта и социального мониторинга в системе стратегического планирования Российской Федерации, регулирующих состав участников, формы, методы и процедуры проведения этих мероприятий, а также правовой статус полученных результатов;