Материал: tsukanova_oa_modeli_i_metody_upravleniia_informatsionnymi_re

66

изменения в связях между объектами, или же одновременного изменения и в составе объектов, и в связях между ними.

- – множество входных элементов, взаимодействие которых дает некоторые результат, т.е. новое состояние сетевого сообщества, на выходе:

информационные блоки, необходимые для процесса.

, где – количество типов информационных

элементов.

Кроме того, в общем случае, при внедрении элементов управления в форме мониторинга может быть более детально определен тип воздействия (функции контроля, анализа) и объект воздействия (информационный ресурс конкретной сети или ее части).

-– кластерная структура информационных элементов, получаемая на выходе. Здесь при наблюдении нужно учитывать следующие дополнительные параметры управленческого характера, не связанные со структурой: множество выходных параметров, ожидаемых от сетевого сообщества в результате проведения упомянутых управленческих воздействий: тип ожидаемой от сетевого сообщества реакции, сроки и скорость изменений, адресность или безадресность информации.

-– функция, описывающая поведение системы.

Таким образом, зависимость состояния системы от факторов влияния и внутренней трансформации, происходящей при этом в порядке саморазвития,

можно представить в самом общем виде следующим образом:

Очевидно, что математически строго описать не всегда возможно. Однако данную функцию можно интерпретировать, используя кибернетическое понятие

«черного ящика» [28]. Гипотетически можно полагать, что для описания поведения данной функции продуктивной является использование систем дифференциальных уравнений.

67

Следует добавить, что сетевое сообщество представляет собой нестационарную систему, поскольку функция может меняться со временем в зависимости от происходящих процессов и создающихся условий. На одни и те же входные воздействия, но осуществляемые в разные моменты времени или в разных условиях, может проявляться разная реакция.

Разрабатываемая модель представляет собой аппроксимацию внутрисетевого ресурсного взаимодействия в текстурированном пространстве состояний.

2.6.Выводы по главе 2

1.Рассмотренный в работе подход позволяет более наглядно разделить внутреннюю структуру сети и структуру сети, видимую внешнему пользователю.

Наблюдение сети «изнутри» доступно владельцам сети. Внешние пользователи

(например, маркетологи), наблюдающие за сетью «снаружи», не могут использовать внутреннюю структуру и вынуждены ориентироваться на информацию, предоставляемую комплексами анализа сетей. Предложена и описана классификация внутренних моделей. Описана необходимость перехода от внутренних моделей сообщества к внешней – кластерной модели, доступной внешним пользователям. Поскольку стандартная графовая модель сети в чистом виде не подходит для решения задач сообщества, поэтому предлагается использовать в качестве базовой модели интегрированную модель сети,

сочетающую преимущества графовой и теоретико-множественной модели. К

стандартной графовой модели сети добавлено новое теоретико-множественное описание кластера. Такая кластерная модель позволяет уменьшить размерность наблюдаемого объекта и сосредоточить анализ на тематике сообществ.

2. С точки зрения практической интерпретации, в рамках предложенного комплексного подхода к наблюдению разработана оригинальная интегрированная информационно-акторная модель слоя текстурированной среды сетевого сообщества, ориентированная на его двойственную сущность, как системы

68

пользовательских учетных записей и единого информационного ресурса сетевого сообщества.

3. Происходящие изменения состояний элементов структуры сетевого сообщества представлены в виде многомерной текстурированной среды, каждый последующий слой которой будет представлять собой новую кластеризацию в связи с качественным изменением в наполнении единого (совокупного)

информационного ресурса от исходного состояния сетевого сообщества, что позволяет наблюдать эволюцию изменений.

4. В результате применения рассмотренной процедуры изменения ресурсных состояний сетевого сообщества (формирования многомерной текстурированной среды) сеть эволюционирует, превращаясь, по сути, в неформальный когнитивный институт. Важное методологическое значение имеет тот факт, что процессы, происходящие в этом нестабильном институте, схожи с известными в науке автоволновыми процессами, имеющими характер самоорганизации.

5. Особенностью сетевых сообществ, представленных в данной модели в качестве самоорганизующихся систем, является то, что в идеальном случае каждый субъект профессионального сетевого сообщества может и, более того,

должен одновременно быть и «реципиентом» и «донором», иными словами – процесс когнитивной самоорганизации захватывает и инициирующего субъекта.

Этот факт является основополагающим при дальнейшей разработке методов анализа и идентификации эволюционного перехода (глава 3).

69

ГЛАВА 3. МЕТОД УПРАВЛЕНИЯ ЭВОЛЮЦИОННЫМ ПЕРЕХОДОМ

3.1.Моделирование межслойного перехода в текстурированном

пространстве состояний

Ранее (п. 2.4) было установлено, что совокупность всех допустимых состояний динамичного сетевого сообщества может быть адекватно представлена текстурированным пространством состояний, моделирование которого позволяет исследовать сетевое сообщество в процессе его эволюционного развития. В

данной модели особое внимание уделено процессу перехода сети от одного состояния к другому в связи с тем, что именно его скорость и качество влияет на активность эволюционного процесса и эффективность его реализации. Для обеспечения контролируемости такого перехода требуется разработка специальной математической модели, а также формирование набора соответствующих метрических показателей для оценки результативности моделирования. Графическая интерпретация такого перехода показана на рис. 11.

Рисунок 11. Схематический пример послойного перехода между уровнями текстурированной среды