일반적인 과학적 방법 분석 및 합성 예. 분석 및 합성

우리에게 복잡한 일부 시스템을 인식하고 이해해야 한다고 가정합니다. 즉, 복잡하고 모호한 시스템을 단순하고 이해하기 쉬운 시스템으로 전환해야 한다고 가정합니다. 이는 우리가 필요한 정보를 포함하는 이 시스템의 모델을 구축해야 함을 의미합니다. 우리가 알아야 할 내용에 따라 시스템이 어떻게 구성되어 있는지 또는 어떻게 구성되어 있는지 설명하십시오.

환경과 상호 작용하는 경우인지에는 두 가지 방법이 있습니다. 1) 분석적; 2) 합성.

분석 절차는 다음 세 가지 작업을 순차적으로 수행하는 것으로 구성됩니다.

1) 복잡한 전체를 더 작은 부분, 아마도 더 간단한 부분으로 나눕니다.

2) 수신된 단편에 대해 명확한 설명을 제공합니다.

3) 부분에 대한 설명을 전체에 대한 설명으로 결합합니다.

시스템의 일부가 불분명한 경우 분해 작업이 반복되고 새롭고 더 작은 조각을 다시 설명하려고 시도합니다. 다이어그램에서 설명된 개체는 음영 처리되어 있습니다. (어떤 경우에는 설명 가능한 조각에 도달하지 못한 채 별도의 분기 분석이 "지연"될 수 있습니다. 이는 조각을 기본으로 만들 수 있는 지식이 부족하다는 신호입니다. 이 경우 긍정적인 지식은 어떤 종류의 발견인지에 대한 발견입니다. 지식이 부족합니다.)

획득한 지식은 우리 시스템의 모델 형태로 제시됩니다. 분석의 첫 번째 결과물은 다이어그램에서 볼 수 있듯이 시스템 요소 목록입니다. 시스템 구성 모델.분석의 가장 심각한 함정은 분해 중에 부품 간의 연결이 끊어져 시스템의 창발 특성이 파괴될 위험이 있다는 것입니다. 따라서 올바른 정성적 분석은 부품을 구별해야 하며 분해 중에 부품으로 분할되어서는 안 됩니다. 그렇지 않으면 분석의 마지막 작업을 수행하는 것이 불가능할 것입니다. 부분에 대한 설명만으로는 전체에 대한 설명이 불가능합니다. 전체를 설명한다는 것은 창발적 속성을 설정하는 것을 의미하며, 이를 위해서는 부분 간의 연결을 설정(또는 복원)하는 것이 필요합니다. 따라서 분석의 두 번째 결과는 다음과 같습니다. 구조 모델시스템. 세 번째 분석 결과는 다음과 같습니다. 블랙박스 모델시스템의 각 요소에 대해.

그래서 분석 결과, 시스템의 구조와 운영에 대한 정보를 얻습니다. 수신된 모든 정보는 구성, 구조, 블랙박스 등 세 가지 유형의 모델 형태로 "패키지"됩니다.

분석 방법은 세계에 대한 인간의 지식에 놀라운 결과를 가져왔습니다. 우리 지식의 전체 구조는 계층적입니다. 단일 세계는 물리학,

화학, 역사 등 각 과학에는 자체 분석 조직도 있습니다. 각 지식 분야에서 문제는 연구의 모든 대상이 형성되는 요소, 즉 물리학의 기본 입자, 화학의 분자, 소리의 음소로 귀결됩니다.

및 기호 글쓰기, 생물학의 세포, 음악의 음표 등 분석 방법의 성공은 매우 중요하여 이것이 유일한 과학적 방법이라는 인상도 있습니다(종종 연설에서 "연구"와 "분석"이라는 단어가 동의어로 사용됨).

그러나 시스템의 내부 구조에 답이 있는 것이 아니기 때문에 분석이 원칙적으로 답할 수 없는 질문이 있습니다. 지폐의 힘과 의미가 무엇인지 (화학적, 물리적, 예술적) 분석을 통해 알아내십시오. 인체 해부학을 철저하게 연구할 수 있지만 자연이 왜 두 성을 창조했는지 설명할 수는 없습니다. 시계의 구조를 자세히 연구할 수 있지만 시계가 필요한 이유는 알 수 없습니다. 자동차의 구조를 연구한다고 해서 영국에서 왼쪽으로 운전하는 것이 흔한 이유에 대한 답은 나오지 않습니다.

이런 종류의 질문에 대한 답변은 다음과 같습니다. 합성.

합성 방법은 세 가지 작업을 순차적으로 수행하는 것으로 구성됩니다.

1) 선택 더 큰 시스템(메타시스템), 우리가 관심 있는 시스템이 그 일부로 포함되어 있습니다.

2) 메타시스템의 구성과 구조에 대한 고려(분석)

3) 메타시스템의 다른 하위 시스템과의 연결을 통해 메타시스템에서 우리 시스템이 수행하는 역할에 대한 설명(그림 3.4)

합성의 최종 결과물은 우리 시스템과 메타시스템의 다른 부분의 연결에 대한 지식입니다. 블랙박스 모델. 하지만 그것을 구축하려면 그 과정에서 모델을 만들어야 했습니다. 구성과 구조부산물로 메타시스템. 그리고 다시 우리는 우리가 획득한 모든 지식이 세 가지로 "포장"되어 있음을 알 수 있습니다. 알려진 형태모델: 블랙박스, 구성 및 구조. 합성의 품질은 특별히 주의해야 하는 메타시스템 모델의 품질에 직접적으로 의존한다는 것이 분명합니다.

분석과 종합은 반대되는 것이 아니라 서로를 보완하는 것입니다. 또한 분석에는 합성 구성 요소가 있고 합성에는 메타 시스템 분석이 있습니다. 특정 사례에 어떤 방법을 적용할지, 어떤 순서로 적용할지 결정하는 것은 연구자의 몫입니다.

시스템을 연구하고 이 지식을 사용하여 시스템을 만들고 관리하려면 다음이 필요합니다. 시스템적 사고, 이는 분석적 사고 방식과 종합적 사고 방식의 조합으로 구성됩니다. 본질 분석 전체를 부분으로 나누어 복잡한 구성 요소를 더 단순한 구성 요소로 표현하는 것입니다. 하지만 전체, 즉 복잡한 것을 이해하려면 그 반대의 과정도 필요합니다. 합성 . 이러한 유형의 인지를 결합해야 할 필요성은 시스템의 창발 속성에서 비롯됩니다. 시스템이 분리되면 시스템의 무결성이 침해되고 시스템 자체의 필수 속성뿐만 아니라 해당 시스템의 속성도 손실됩니다. 그것과 분리된 부분들입니다. 분석 결과는 구성 요소의 구성, 시스템 작동 방식에 대한 지식일 뿐이지 왜 그렇게 하는지에 대한 이해는 아닙니다. 종합적 사고는 시스템의 동작, 시스템이 그런 방식으로 작동하는 이유를 설명합니다. 이 경우 시스템은 더 큰 전체의 일부로 간주되어야 합니다.

분석과 합성은 서로를 보완합니다. 그래서 합성하는 동안 조직 구조먼저 생성되는 조직의 활동을 분석하고, 개별 프로세스(기능)를 식별하고, 조직 단위를 비교한 다음 이를 별도의 전체로 결합해야 합니다. 합성을 수행합니다. 조직의 기능 방법을 선택할 때 반대 현상이 자주 발생합니다. 첫째, 종합적인 접근 방식이 사용됩니다. 조직 전체의 활동이 고려됩니다. 공통의 목표와 운영 방식이 선택되고, 선택된 방식이 개별 기능으로 분리됩니다.

"시스템 분석" 분야의 주요 내용은 복잡한 의사 결정 문제이며, 상식을 표현하기 위한 비공식 절차와 상황을 설명하는 방법이 공식적인 수학적 장치 못지않은 역할을 한다는 연구입니다. 시스템 분석은 종합적인 학문입니다. 세 가지 주요 방향을 구분할 수 있습니다. 이 세 가지 방향은 복잡한 시스템 연구에 항상 존재하는 세 단계에 해당합니다.

1) 연구 중인 대상의 모델을 구축합니다.

2) 연구 문제에 대한 설명;

3) 주어진 수학적 문제의 해결.

시스템에 대한 지식과 이 지식을 사용하여 시스템을 생성하고 관리하는 것은 모델링을 통해 수행됩니다.

궁극적인 목표 시스템 분석수행되는 체계적 연구의 대상(보통 특정 조직, 팀, 기업, 개별 지역, 사회 구조 등) 앞에 발생한 문제 상황의 해결입니다. 시스템 분석은 문제 상황에 대한 연구를 다루고,원인을 식별하고, 이를 제거하기 위한 옵션을 개발하고, 결정을 내리고, 문제 상황을 해결하기 위해 시스템의 추가 기능을 구성합니다. 첫 단계모든 시스템 연구는 후속 형식화와 함께 수행되는 시스템 분석의 대상에 대한 연구입니다. 이 단계에서는 시스템 연구 방법론을 다른 분야의 방법론과 근본적으로 구별하는 문제가 발생합니다. 즉, 시스템 분석에서는 이중 문제가 해결됩니다. 한편으로는 체계적 연구의 대상을 형식화하는 것이 필요한 반면, 시스템을 연구하는 과정, 문제를 공식화하고 해결하는 과정은 형식화 대상이다.

시스템 설계 이론의 예를 들어 보겠습니다. 복잡한 시스템의 현대 설계 이론은 시스템 연구의 한 부분으로 간주될 수 있습니다. 이에 따르면 복잡한 시스템을 설계하는 문제에는 두 가지 측면이 있습니다. 첫째, 디자인 객체에 대한 정형화된 설명이 수행되어야 한다. 또한 이 단계에서는 시스템의 정적 구성 요소(주로 구조적 조직이 형식화 대상임)와 시간에 따른 동작(기능을 반영하는 동적 측면)에 대한 형식화된 설명 문제가 해결됩니다. 둘째, 디자인 프로세스를 공식화하는 것이 필요하다. 디자인 프로세스의 구성요소는 다양한 형태를 형성하는 방법입니다. 디자인 솔루션, 시스템 구현을 위한 최상의 옵션을 선택하기 위한 엔지니어링 분석 방법 및 의사 결정 방법.

우리는 다수의 저자들에 의해 공식화된 분석 단계의 순서를 일반화하고 그 일반 원칙을 반영하는 시스템 분석 알고리즘의 기본 절차를 개략적으로 설명하려고 노력할 것입니다. 시스템 분석의 주요 절차를 나열합니다.

– 시스템 구조 연구, 구성 요소 분석, 개별 요소 간의 관계 식별

– 시스템 기능에 대한 데이터 수집, 정보 흐름 연구, 분석된 시스템에 대한 관찰 및 실험

– 건물 모델;

– 모델의 적절성, 불확실성 및 민감도 분석 확인

– 자원 기회에 대한 연구;

– 시스템 분석의 목표를 정의합니다.

- 기준의 형성;

- 대안의 생성;

– 선택 및 의사 결정의 구현;

– 분석 결과의 구현.

모델 컨셉

정보를 얻기 위해 한 개체를 다른 개체로 교체 가장 중요한 속성모델 객체를 사용하여 원본 객체를 호출할 수 있습니다. 모델링, 즉. 모델링은 모델을 사용하여 실험을 수행하여 객체에 대한 정보를 얻기 위해 모델로 객체를 표현하는 것입니다.

철학적인 관점에서 모델링은 자연을 이해하는 효과적인 수단으로 간주되어야 합니다. 이 경우 모델링 프로세스는 연구 대상, 연구자 실험자 및 모델의 존재를 전제로 합니다.

안에 자동화 시스템정보 처리 및 관리, 모델링의 목적은 최종 제품을 얻기 위한 생산 및 기술 프로세스일 수 있습니다. 문서 이동 프로세스, 조직의 기관 활동 수행 중 정보 흐름; 복잡한 기능 프로세스 기술적 수단; 자동화 제어 시스템의 정보 지원 조직 및 기능 프로세스; 기능 프로세스 소프트웨어 ACS.

모델링의 장점은 비교적 간단한 수단을 사용하여 시스템의 속성을 연구하고, 매개변수를 변경하고, 외부 환경의 대상 및 자원 특성을 도입하는 것이 가능하다는 것입니다. 일반적으로 모델링은 다음 단계에서 사용됩니다.

1) 시스템이 설계되기 전에 요소들 간의 상호 작용에 대한 주요 특성과 규칙을 결정하기 위해 시스템을 연구합니다. 외부 환경;

2) 분석 및 종합을 위한 시스템 설계 다양한 방식구조와 선택 최선의 선택공식화된 최적성 기준 및 제한 사항을 고려하여 구현합니다.

3) 획득을 위한 시스템 운영 최적의 모드개발에 대한 기능 및 예상 평가.

이 경우에도 동일한 시스템을 설명할 수 있습니다. 다양한 방식모델. 예를 들어 특정 지역의 교통망을 모델링할 수 있습니다. 전기 다이어그램, 유압 시스템, 그래프 이론 장치를 이용한 수학적 모델.

시스템을 연구하는 데는 물리적(기하학적 유사성, 전기적, 기계적 등) 모델과 상징적(실질적 및 수학적) 모델이 널리 사용됩니다. 수학적 모델은 시스템의 동작(구조)과 시스템이 작동하는 조건(교란, 제한)을 설명하는 일련의 수학적 표현으로 이해됩니다. 결과적으로, 사용된 수학적 장치에 따라 수학적 모델은 다음과 같이 구분됩니다.

· 정적 및 동적;

· 결정론적 및 확률론적;

· 이산적이고 연속적이다.

· 분석적이고 수치적입니다.

정적 모델은 특정 시점의 객체를 설명하는 반면, 동적 모델은 시간에 따른 객체의 동작을 반영합니다. 결정론적 모델은 무작위 요인이 없는(고려되지 않은) 프로세스를 설명하는 반면, 확률론적 모델은 무작위 프로세스(이벤트)를 반영합니다. 이산 모델은 이산 변수, 연속 모델 - 연속 모델로 설명되는 프로세스를 특성화합니다. 분석 모델은 특정 기능적 관계 및/또는 논리적 조건의 형태로 프로세스를 설명합니다. 수치 모델은 계산의 기본 단계와 구현 순서를 반영합니다. 자연어(사람 간 의사소통 언어)를 사용하여 시스템을 설명하는 경우 이러한 설명을 콘텐츠 모델이라고 합니다. 의미 있는 모델의 예로는 문제에 대한 구두 설명, 시스템 개발을 위한 프로그램 및 계획, 조직 목표 트리 등이 있습니다. 콘텐츠 모델은 시스템 연구 및 관리 문제를 해결하는 데 독립적인 가치를 가지며 예비 단계로도 사용됩니다. 수학적 모델의 개발에. 따라서 수학적 모델의 품질은 해당 수학적 모델의 품질에 따라 달라집니다.

자연어(사람 간의 의사소통 언어), 다이어그램, 표, 순서도 및 그래프는 의미 있는(언어적) 모델을 설명하기 위한 언어적 수단으로 사용됩니다. 복잡계는 공식화하기 어렵기 때문에 복잡계라고 불린다. 이들에게는 콘텐츠 모델을 사용하는 것이 좋습니다. 콘텐츠 모델은 시스템의 개념이 형성되는 복잡한 시스템 설계의 초기 단계에서 대체할 수 없습니다. 이용한 시스템 분석 방법 분해 접근법, 하위 시스템, 요소, 시스템 속성 및 연결의 순서가 지정된 집합을 식별할 수 있습니다. 시스템의 통합 콘텐츠 모델을 사용하면 전체적인 그림을 제시하고, 주요 항목을 강조하고 세부 사항을 숨기는 일반화된 설명을 만들 수 있습니다. 이러한 모델에서 가장 중요한 것은 간결함과 명확성입니다. 이러한 모델은 개별 측면과 하위 시스템을 설명하는 보다 상세한 모델을 구축하기 위한 기초 역할을 할 수 있습니다. 따라서 의미 있는 모델은 수학적 모델을 포함한 다른 모델을 구축하기 위한 프레임워크 역할을 할 수 있습니다. 또한 개체에 대한 정보를 구조화하는 역할도 합니다.

하나의 객체에 대한 모델의 다양성은 특히 다른 목적을 위해 구축(사용)이 필요하다는 사실에 기인합니다. 다른 모델. 모델을 분류하는 기초 중 하나는 모델 유형과 목표 유형의 상관관계일 수 있습니다. 예를 들어 모델은 인지적 모델과 실용적 모델로 나눌 수 있습니다.

인지 모델은 지식을 조직하고 표현하는 형태이며, 새로운 지식을 기존 지식과 연결하는 수단입니다. 따라서 모델과 현실 사이에 불일치가 감지되면 모델을 현실에 더 가깝게 만들어 모델을 변경하여 이러한 불일치를 제거하는 작업이 발생합니다.

실용적인 모델은 관리 수단, 실제 행동 조직 수단, 모범적 표현 방법입니다. 올바른 행동또는 그 결과. 따라서 모델과 현실 사이에 불일치가 감지되면 현실을 모델에 더 가깝게 만들기 위해 현실을 변경하여 이러한 불일치를 제거하는 작업이 발생합니다.

따라서 실용적인 모델은 본질적으로 규범적이며 활동 자체와 그 결과가 모두 "적응"되는 표준, 모델의 역할을 합니다. 실용적인 모델의 예로는 계획, 실행 프로그램, 조직 헌장, 법규, 알고리즘, 작업 도면 및 템플릿, 선택 매개변수, 기술 허용 오차, 시험 요구 사항 등이 있습니다.

물리적 모델과 추상적 모델이 있습니다.

물리적모델은 일련의 물질적 객체로 구성됩니다. 이를 구축하기 위해서는 다양한 물리적 특성객체 및 모델에 사용된 재료 요소의 특성이 반드시 연구 대상 객체와 동일할 필요는 없습니다. 실제 모델의 예로는 레이아웃이 있습니다.

정보(추상) 모델어떤 언어로든 연구 대상에 대한 설명입니다. 모델의 추상성은 해당 구성 요소가 물리적 요소(예: 언어적 설명, 그림, 다이어그램, 그래프, 표, 알고리즘 또는 프로그램, 수학적 설명)가 아닌 개념이라는 사실에서 나타납니다.

정보 모델원본 개체의 동작을 설명하지만 복사하지는 마세요. 정보 모델은 연구자에게 해당 개체의 가장 중요한 속성을 반영하는 개체에 대한 의도적으로 선택된 정보입니다. 정보(추상) 모델에는 다음이 있습니다. – 설명적, 시각적, 혼합형; – 인식론적, 정보학적, 사이버네틱스적, 감각적(감각적), 개념적, 수학적.

인식론적 모델자연의 객관적 법칙을 연구하는 것을 목표로 합니다(예: 모델) 태양계, 생물권, 세계 해양, 재앙적인 자연 현상).

정보학적모델(좁은 해석) - 자동화된 처리에 따라 정보 순환 프로세스를 매개변수적으로 표현한 것입니다.

관능적인 모델– 사람의 감정에 영향을 미치는 일부 감정, 감정 또는 모델(예: 음악, 그림, 시)의 모델.

개념적 모델연구 대상에 내재되어 있고 특정 연구의 틀 내에서 필수적인 인과 관계를 식별하는 추상적 모델입니다. 개념적 모델의 주요 목적은 일련의 인과관계를 식별하는 것이며, 필요한 결과를 얻기 위해 이를 고려해야 합니다. 동일한 대상이라도 연구 목적에 따라 서로 다른 개념 모델로 표현될 수 있습니다. 따라서 하나의 개념 모델은 시스템 기능의 시간적 측면을 반영할 수 있는 반면, 다른 개념 모델은 시스템 성능에 대한 오류의 영향을 반영할 수 있습니다.

수학적 모델– 수학적 관계의 언어로 표현된 추상 모델. 이는 해당 개념 모델에서 고려한 매개변수 간의 기능적 종속성의 형태를 취합니다. 이러한 종속성은 개념적 모델에서 식별된 원인과 결과 관계를 지정하고 이를 정량적으로 특성화합니다.

따라서, 모델어떤 면에서 원본을 대체하는 특별한 개체입니다. 원칙적으로 원본과 완전히 동일한 모델은 없습니다. 모든 모델은 원본의 일부 측면만 반영합니다. 따라서 원본과의 큰 차이를 얻으려면 일련의 모델을 사용해야 합니다. 프로세스로서 모델링의 복잡성은 필요한 측면에서 실제 장치나 객체를 대체하는 모델 세트를 적절하게 선택하는 데 있습니다. 예를 들어, 디지털 장치 요소의 스위칭 프로세스를 설명하는 미분 방정식 시스템을 사용하여 성능(스위칭 시간)을 평가할 수 있지만 장치 작동의 테스트 또는 타이밍 다이어그램을 구성하는 데 사용하는 것은 부적절합니다. 분명히, 최근 사례논리 방정식과 같은 다른 모델을 사용해야 합니다.

이미 언급했듯이 이러한 방법은 사회적 변증법 또는 변증법의 직접적인 표현입니다. 사회인지. 그들은 호출됩니다 일반 과학 현실의 모든 현상에 대한 지식에 사용되기 때문에 정치학을 포함한 모든 과학에서 사용됩니다.

이러한 방법은 수세기에 걸쳐 형성되었습니다. 인지 활동사람을 발전시키고 발전 과정을 개선합니다.

일반적인 과학적 방법은 다음과 같습니다. 현실을 이해하는 방법 , 동시에 연구자의 사고방식 ; 반면에 연구자의 사고 방식은 인지 활동의 방식으로 작용합니다.

주자 간단한 설명 정치 현상과 과정을 연구하기 위한 기본적인 일반 과학적 방법.

분석 및 합성

정치적 문제를 연구할 때 과학자들은 다음과 같은 주제를 적용합니다. 과학적 분석 , 즉. 정치적 현상을 그 요소들로 정신적으로 나누는 것 , 그들 각각을 연구합니다. 그러나 이러한 요소는 다른 요소와의 연결 및 상호 작용에서만 작동합니다. 따라서 요소 분석에는 동시에 그들의 관계와 상호 작용을 이해 콘텐츠를 구성하는 요소 합성.

따라서 분석과 합성은 상호 연관된 두 가지 측면입니다. 정신 활동사람, 따라서 현실을 이해하는 두 가지 상호 연관된 방법, 이 경우 정치적입니다.

정치적 현상을 분석하면 다음과 같은 사실을 알 수 있다. 특정 기능이러한 현상의 기능에서 그 요소와 역할. 과학적 종합 과정에서 이러한 현상, 그 내용 및 개발 법칙에 대한 전체적인 이해가 형성됩니다.

사고 활동을 분석하고 종합하는 과정에서 연구 중인 정치 현상에 대한 초기 추측(따라서 피상적) 판단에서 이에 대한 다소 깊고 전체적인 아이디어로 전환이 발생합니다. 그들에 대한 새로운 지식의 출현은 분석과 종합의 창의적(경험적) 성격을 나타냅니다.

귀납적 및 연역적인지 방법

유도방식(유도 )는 정치 연구에 사용되는 실험적(실증적) 데이터와 그 분석을 기록하는 것에서부터 이를 바탕으로 도출된 체계화, 일반화 및 일반적인 결론에 이르기까지 정치 현상을 이해하는 방법입니다. 이 방법은 또한 특정 정치 현상 및 프로세스에 대한 일부 아이디어에서 다른 아이디어로 더 일반적이고 더 깊은 전환으로 구성됩니다. 모든 경우에 귀납적 인지 방법의 기능에 대한 기초는 경험적(경험적) 데이터입니다.

그러나 귀납적 일반화는 이러한 일반화가 이루어진 기초가 되는 과학적으로 확립된 모든 사실을 철저히 연구하는 경우에만 완전히 완벽할 것입니다. 그것은이라고 완전 인덕션. 그러나 대부분의 경우 이를 수행하는 것이 매우 어렵고 때로는 불가능합니다.

따라서 정치 현상 및 과정 연구를 포함한인지 활동에서 방법이 사용됩니다. 불완전 유도: 연구 중인 현상의 일부를 연구하고 이 클래스의 모든 현상에 대한 결론을 확장합니다. 불완전한 귀납법을 기반으로 얻은 일반화는 어떤 경우에는 완전히 명확하고 신뢰할 수 있는 성격을 가질 수 있지만 다른 경우에는 본질적으로 더 확률적입니다.

귀납적 일반화의 타당성은 다음을 적용하여 테스트할 수 있습니다. 연역적 연구 방법. 그 본질은 어떤 것에서든 파생되는 것입니다. 일반 조항, 신뢰할 수 있는 것으로 간주되는 특정 결과 중 일부는 경험적으로 확인할 수 있습니다. 귀납적 일반화에서 발생하는 결과가 실제 경험(실험 또는 실제 정치 프로세스)에 의해 확인되면 이러한 일반화는 신뢰할 수 있는 것으로 간주될 수 있습니다. 현실에 해당합니다.

유추

이것은 사회의 정치 생활에서 발생하는 현상을 포함하여 현상과 과정을 비교하는 특정 유형입니다. 특정 정치 현상 (과정)의 일부 속성의 유사성을 확립하고 다른 속성의 유사성에 대한 결론을 내립니다. 이 경우 정치 현상 발전의 구체적인 특징을 고려할 필요가 있습니다. 연구를 유추 검색으로만 축소할 필요는 없습니다. 또한 유추법은 다른 일반적인 과학적 방법과 함께 가장 많이 사용됩니다. 동시에 유추법을 활용하는 과학적 효과도 상당히 높다.

모델링

이는 정치적 현상을 포함하여 연구 중인 현상의 속성을 특별히 제작된 개체(모델)에 재현하는 것입니다. 이 방법을 사용하는 것은 일반적으로 본질적으로 창의적이며 새로운 것을 드러냅니다. 특히, 모델 자체를 분석할 때, 개별 부분과 그 단순 합계에는 없는 속성이 발견됩니다. 이는 “전체는 부분의 합보다 크다”는 원칙을 보여 줍니다. 정치적 현상이나 과정 전체에 대해 획득한 지식은 추가 연구에 사용됩니다.

과정을 공부할 때 공공 생활, 소위 정치적인 것을 포함하여 인과 모델. 이는 사회 현상 간의 객관적인 인과 관계와 상호 의존성, 다른 현상에 의한 일부 생성 및 새로운 속성의 출현을 식별하는 데 도움이 됩니다. 그러나 이러한 모델을 사용하면 연구 중인 현상 전체에 대해 항상 결론을 내릴 수는 없습니다. 객관적인 측면을 드러내면서 기록하지 않기 때문입니다. 주관적인 요인사람들의 의식과 관련하여 그들의 행동이 모든 내용과 방향을 직접적으로 결정합니다. 사회 현상그리고 프로세스.

이 어려움은 정치 과학자들에 의해 다음과 같이 해결됩니다. 정치적 과정, 사회 전반에 걸쳐 발생합니다. 거시적 수준에서는 사람들의 활동과 행동의 객관적인 요소를 식별하고 개별 팀에서 발생하는 프로세스를 분석할 때 원인 및 결과 모델이 사용됩니다. 미시적 수준에서는 인과 모델과 함께 소위 개인 간의 상호 작용에 대한 인지 모델을 사용하여 정치 활동 주제의 동기, 신념 및 목표를 식별합니다.

인식 -이것은 우리 주변 세계와이 세상의 자신을 이해하기위한 특정 유형의 활동입니다.

분석 (그리스어 분해) – 목적을 위해 객체를 구성 요소 부분으로 나누는 것 자율 학습. 분석 작업:다양한 유형의 데이터로부터 프로세스의 전체적인 전체적인 그림을 만들고 고유한 패턴과 추세를 식별합니다. 변증법의 관점에서 분석은 현상을 연구하고 이러한 현상에 대한 이론적 지식을 개발하기 위한 특별한 기술로 간주됩니다. 변증법적 분석의 주요 인지 과제는 전체를 기계적으로 부분으로 나누는 것이 아니라 주제의 주요 모순 측면을 분리하고 연구함으로써 연구 대상 주제의 다양한 측면에서 본질을 분리하는 것입니다. 모든 측면을 하나의 통합으로 연결하고 이를 기반으로 하는 것이 전체 발전의 패턴입니다. 분석 유형: 기계적 절단; 동적 구성 결정; 전체 요소의 형태/작용을 식별합니다.

합성 (그리스어 연결) – 다양한 측면, 대상의 일부를 하나의 전체로 실제로 또는 정신적으로 통합하는 것입니다. 합성은 부분에서 전체를 실질적으로 또는 정신적으로 재결합하는 과정 또는 다양한 요소, 대상의 측면을 단일 전체로 연결하는 과정, 필요한인지 단계로 간주됩니다. 현대 과학은 학제간 종합뿐만 아니라 학제간 종합도 특징으로 합니다. 합성의 결과는 완전히 새로운 형태이며, 그 특성은 구성 요소 특성의 외부 조합일 뿐만 아니라 내부 상호 연결 및 상호 의존의 결과이기도 합니다.

유도 )은 관찰과 실험의 일반화, 개인에서 일반으로의 사고 이동과 관련된 논리적 연구 방법입니다. 귀납적 결론은 항상 확률론적 성격을 갖습니다. 귀납적 일반화의 유형:ㅏ) 인덕션이 인기 많더라구요, 연구 중인 세트(클래스)의 특정 대표자에서 관찰되고 귀납적 추론의 전제에 고정된 정기적으로 반복되는 속성이 연구되지 않은 부분을 포함하여 연구 중인 세트(클래스)의 모든 대표자에게 전송되는 경우입니다. (예를 들어 검은 백조의 존재 사실) 비) 인덕션이 불완전해요– 연구 중인 집합의 모든 대표는 "n"이 이 집합의 일부 대표에 속한다는 이유로 "n" 속성에 속합니다. 예를 들어, 일부 금속에는 전기 전도성이 있는데, 이는 모든 금속이 전기 전도성을 갖는다는 것을 의미합니다. V) 완전 인덕션, 연구 중인 집합의 각 대표가 속성 "n"에 속한다는 실험적 연구 중에 얻은 정보를 기반으로 연구 중인 집합의 모든 대표가 속성 "n"에 속한다는 결론이 내려집니다. G) 과학적 귀납법, 귀납적으로 얻은 일반화의 공식적인 정당화 외에도 연역을 사용하는 것을 포함하여 그 진실에 대한 의미 있는 추가 정당화가 제공됩니다.

공제 – 첫째, 일반에서 특수로의 인식 과정에서의 전환, 일반에서 개인의 파생; 둘째, 그 과정 논리적 추론, 즉 특정 논리 규칙에 따라 특정 특정 문장(전제)에서 결론으로의 전환입니다. 추론은 상상이 오류에 빠지는 것을 방지합니다. 추론을 통해 새로운 출발점을 설정한 후 결과를 도출하고 결론을 사실과 비교할 수 있도록 허용하는 것뿐입니다. 추론은 가설 검증을 제공할 수 있습니다.

유추 - 동일하지 않은 대상 간의 특정 측면, 품질 및 관계에서 유사성이 확립되는 과학적 지식 방법입니다. 유추에 의한 추론은 이러한 유사성을 바탕으로 도출된 결론이다. 즉, 유추를 통해 추론할 때 대상을 고려하여 얻은 지식은 연구를 위해 덜 연구되고 접근하기 어려운 다른 대상으로 이전됩니다. 유추는 신뢰할 수 있는 지식을 제공하지 않습니다. 유추에 의한 결론의 가능성을 높이려면 다음을 보장하기 위해 노력해야 합니다. a) 비교 대상의 외부 속성이 아닌 내부 속성이 포착됩니다. b) 이러한 개체는 가장 중요하고 필수적인 특성이 유사했으며 무작위 및 이차 특성이 유사하지 않았습니다. c) 일치하는 특징의 범위가 최대한 넓었습니다. d) 유사점뿐만 아니라 차이점도 고려되어 후자가 다른 개체로 전송되지 않았습니다.

모델링 과학적 지식의 방법으로서 연구를 위해 특별히 만들어진 다른 물체에 어떤 물체의 특성을 재현하는 것입니다.

. 모델 - 어떤 측면에서 프로토타입과 유사하고 프로토타입의 동작을 설명 및/또는 예측하는 수단으로 사용되는 개체입니다. 모델링의 필요성은 대상 자체를 연구하는 것이 불가능하고 어렵고 비용이 많이 들 때 발생합니다. 모델과 원본 사이에는 일정한 유사성이 있어야 하며, 이를 통해 모델 연구 결과 얻은 정보를 원본에 전달할 수 있습니다. ~에 물리적 (주제) 모델링특정 물체에 대한 연구는 원본과 동일한 물리적 특성을 가진 특정 모델(항공기 모델)에 대한 연구로 대체됩니다. 이상(부호) 모델링 중모델은 다이어그램, 그래프, 그림의 형태로 나타납니다. 이상적인 모델링에는 다음이 포함됩니다. “정신 시뮬레이션”: 1) 시각적 모델링은 실제 사물에 대한 연구자의 생각을 바탕으로 사물에서 일어나는 현상과 과정을 시각적 모델로 제작하여 수행됩니다. 시각적 모델링: 1.1. ~에 가상 시뮬레이션실제 물체의 프로세스 패턴에 대한 가설이 세워지며, 이는 물체에 대한 연구자의 지식 수준을 반영하고 연구 대상 물체의 입력과 출력 사이의 인과 관계를 기반으로 합니다. 1.2 아날로그 모델링다양한 수준에서의 유추 사용을 기반으로 합니다. 1.3. 브레드보드 시뮬레이션특정 규모의 실제 물체 모델을 만들고 연구하는 것과 관련이 있습니다. 2) 상징적 모델링- 이것은 실제 객체를 대체하고 특정 기호 및 기호 시스템을 사용하여 기본 속성을 표현하는 논리적 객체를 생성하는 인위적인 프로세스입니다. 상징적 모델링은 일반적으로 언어적 모델링과 상징적 모델링으로 구분됩니다. 3) 수학 모델링수학적 장치를 사용하여 실제 물체에 대한 설명을 기반으로 합니다.

분류- 특정 특성에 따라 개체 집합(클래스)을 하위 집합(하위 클래스)으로 분할합니다. 과학적 분류에서는 물체의 속성이 특정 시스템에서의 위치와 기능적으로 연관되어 배치됩니다. 인공 및 자연 분류가 있습니다. 인공 분류와 달리(객체의 필수 특징의 최대 수에 따라 객체의 체계화(알파벳순 카탈로그)를 위해 객체의 비필수 유사점과 차이점을 기반으로 함) 자연 분류에서는 객체의 필수 특징의 최대 개수에 따라 분류됩니다. , 시스템에서의 위치가 결정됩니다(예: 자연계유기체, 멘델레예프의 원소 주기율표). 분류는 일반적으로 특정 과학의 연구 대상인 대상의 구분이라고 합니다.

일반적인 과학적 방법(분석 및 합성, 유추 및 모델링)

경험적 인지 수준은 감각을 통해 수신된 일반적인 정보인 감각 데이터를 정신적, 언어적으로 처리하는 과정입니다. 이러한 처리는 관찰을 통해 얻은 자료의 분석, 분류, 일반화로 구성될 수 있습니다. 여기서 관찰된 대상과 현상을 일반화하는 개념이 형성됩니다. 이러한 방식으로 특정 이론의 경험적 기초가 형성됩니다.

이론적 인지 수준의 특징은 "여기서 사고 활동이 지식의 또 다른 원천으로 포함됩니다. 관찰된 현상을 설명하는 이론이 구성되어 연구 주제인 현실 영역의 법칙을 드러냅니다. 이것저것 이론이요.”

경험적 및 이론적 지식 수준 모두에서 사용되는 일반적인 과학적 방법은 분석 및 합성, 유추 및 모델링과 같은 방법입니다.

분석은 연구 대상을 구성 요소, 측면, 개발 추세 및 기능 방법으로 분해하여 상대적으로 독립적으로 연구하는 것과 관련된 사고 방법입니다. 이러한 부분은 물체의 일부 물질적 요소 또는 그 속성, 특성이 될 수 있습니다.

그것은 물질 세계의 대상 연구에서 중요한 위치를 차지합니다. 그러나 그것은 인지 과정의 초기 단계일 뿐이다.

분석 방법은 연구에 사용됩니다. 구성 요소주제. 필요한 사고 방법인 분석은 인지 과정의 한 순간일 뿐입니다.

분석의 수단은 의식의 추상화를 조작하는 것입니다. 생각.

대상을 전체적으로 이해하려면 해당 구성 요소만 연구하는 것으로 제한할 수 없습니다. 인지 과정에서 그들 사이에 존재하는 연결을 객관적으로 드러내고, 함께 고려하고, 통합하는 것이 필요합니다. 인지 과정에서 이 두 번째 단계를 수행하는 것(대상의 개별 구성 요소에 대한 연구에서 단일 연결된 전체로서의 연구로 이동하는 것)은 분석 방법이 다른 방법인 합성으로 보완되는 경우에만 가능합니다. .

합성 과정에서는 분석 결과 해부된 연구대상의 구성요소(측면, 성질, 특징 등)를 하나로 모으는 과정이다. 이를 바탕으로 개체에 대한 추가 연구가 이루어 지지만 단일 전체입니다.

분석은 주로 부품을 서로 구별하는 구체적인 내용을 포착합니다. 종합은 전체 시스템에서 각 요소의 위치와 역할을 드러내고 상호 관계를 설정합니다. 즉, 부품을 함께 연결하는 공통 기능을 이해할 수 있습니다.

분석과 종합은 통일되어 있습니다. 본질적으로 그들은 "단일 분석-종합 인식 방법의 양면"입니다. "합성 구현을 포함하는 분석은 필수 요소 선택을 핵심으로 합니다."

분석과 종합은 실제 활동에서 비롯됩니다. 실제 활동을 끊임없이 해부합니다. 다양한 아이템인간은 점차적으로 사물을 정신적으로 분리하는 법을 배웠습니다. 실제 활동은 물건을 분해하는 것뿐만 아니라 부분을 하나의 전체로 재결합하는 것으로 구성되었습니다. 이를 바탕으로 사고 과정이 발생했습니다.

분석과 종합은 사고의 주요 방법으로, 실제와 사물의 논리 모두에서 객관적인 기반을 가지고 있습니다. 연결과 분리, 생성과 파괴의 과정은 세상의 모든 과정의 기초를 형성합니다.

경험적 지식 수준에서는 연구 대상에 대한 첫 번째 피상적 지식을 위해 직접적인 분석과 합성이 사용됩니다. 관찰된 물체와 현상을 일반화합니다.

이론적 지식 수준에서는 반복 분석과 합성이 사용되며 이는 합성에서 재분석으로 반복적으로 복귀하여 수행됩니다. 연구 대상과 현상에 내재된 가장 깊고 가장 중요한 측면, 연결, 패턴을 드러냅니다.

상호 연관된 이 두 가지 연구 방법은 과학의 각 분야에서 고유한 사양을 받습니다. 일반적인 기술에서 특별한 방법으로 바뀔 수 있으므로 수학적, 화학적, 사회적 분석의 구체적인 방법이 있습니다. 분석 방법은 일부 철학 학교와 방향에서도 개발되었습니다. 합성에 대해서도 마찬가지입니다.

유추는 "다른 특성에서 확립된 유사성을 기반으로 일부 특성에서 두 개체의 유사성에 대한 그럴듯한 결론"입니다. 유추는 미지의 실타래와 알려진 실을 연결하는 사실에 대한 이해 자체의 본질에 있습니다. 새로운 것은 알려진 것의 이미지와 개념을 통해서만 의미 있고 이해될 수 있습니다. 최초의 비행기는 새, 연, 글라이더가 비행 중에 행동하는 방식을 유추하여 만들어졌습니다.

유추를 통해 우리는 단지 가능한 결론만을 도출할 수 있다는 사실에도 불구하고 큰 역할인지에서는 가설의 형성으로 이어지기 때문입니다. 추가적인 연구와 증거를 통해 과학적 이론으로 바뀔 수 있는 과학적 추측과 가정. 알려진 것과의 비유는 알려지지 않은 것을 이해하는 데 도움이 됩니다. 상대적으로 단순한 것에 대한 비유는 우리가 더 복잡한 것을 이해하는 데 도움이 됩니다. 따라서 Charles Darwin은 최고의 가축 품종을 인위적으로 선택하는 것과 유사하게 법칙을 발견했습니다. 자연 선택동물과 플로라. 유추가 방법으로 가장 많이 사용되는 분야는 소위 유사성 이론으로 모델링에 널리 사용된다.

현대 과학 지식의 특징 중 하나는 모델링 방법의 역할이 커지고 있다는 것입니다.

모델링은 유사성, 유추, 다양한 개체의 공통 속성 및 형태의 상대적 독립성을 기반으로 합니다.

모델링은 “연구자가 관심을 갖는 대상을 첫 번째 대상과 유사한 관계에 있는 다른 대상으로 대체하는 연구 방법”입니다. 첫 번째 개체를 원본이라고 하고 두 번째 개체를 모델이라고 합니다. 이후, 모델 연구를 통해 얻은 지식은 유추 및 유사 이론을 바탕으로 원본에 전달됩니다. 모델링은 원본을 연구하는 것이 불가능하거나 어려우며 비용과 위험이 높은 경우에 사용됩니다. 일반적인 모델링 기술은 풍동에 배치된 축소 모델을 사용하여 새로운 항공기 설계의 특성을 연구하는 것입니다. 모델링은 주제, 물리적, 수학적, 논리적, 상징적일 수 있습니다. 그것은 모두 모델 캐릭터의 선택에 달려 있습니다.

모델이란 사물을 원본으로 삼아 사물의 특징과 관계를 표현하는 수단이자 방법이다. 모델은 인식의 대상을 대체하는 현실에서 객관화되거나 정신적으로 표현된 시스템입니다.

모델링은 항상 그리고 필연적으로 모델링된 객체의 단순화와 연관되어 있습니다. 동시에 그것은 새로운 이론의 전제조건으로서 큰 역할을 한다.

모델링과 같이 현재 과학에서 매우 널리 퍼져 있는 연구 기술의 기초는 유추에 의한 추론입니다. 일반적으로 모델링은 그 복잡한 성격으로 인해 오히려 연구 방법이나 기술의 한 종류로 분류될 수 있습니다.