Метод структурной таксономии: возможности применения для анализа социальных и духовных процессов
В статье описывается история возникновения и развития метода структурной таксономии, а также возможности его применения в научных исследованиях для построения структурных моделей и анализа духовных процессов, в чём современная социология остро нуждается. Даётся описание методологии структурной таксономии, построения структурно-таксономических моделей. В качестве примера приведены результаты структурно-таксономического исследования проблемы «Отношение российской молодёжи к ключевым субъектам политики» и их интерпретация. Делается вывод о структуре общественного сознания российской молодёжи в контексте её отношения к политическим и общественным деятелям и институтам. В статье сделан вывод, что современная таксономия стала общенаучным (междисциплинарным) методом и научно-практическим направлением. В её задачи входит дальнейшее развитие принципов классификации и их практическое применение в конкретных исследованиях конкретных объектов, как материального мира, так и имеющих социальную, духовную или какую-либо иную виртуальную природу. Современная таксономия – это научное направление, объединяющее теорию и практику конструирования нового знания – выявления естественных типологий и их классификации.
Иллюстрации
Пока никто не оставил комментариев к этой публикации.
Вы можете быть первым.
Бэр К. М. Об искусственной и естественной классификации животных и растений // Анналы биологии. М.: Изд-во МОИП, 1959. Т. 1. С. 370. URL: http://elib.gnpbu.ru/textpage/download/html/%3Fbookhl%3D%26book%3Draykov_karl-ber-ego-zhizn_1961 (дата обращения: 10.10.2019).
Воронцов К. В. Методы кластеризации. URL: http://shad.yandex.ru/lectures/machine_learning.xml. (дата обращения: 10.10.2019).
Вапник В. Н., Червоненкис А. Я. Теория распознавания образов (статистические проблемы обучения). М.: Наука, 1974. 416 с.
Вельдре С. Р. О корреляционной структуре внешних морфологических признаков ушастой круглоголовки // Применение математических методов в биологии. Л.: Изд-во ЛГУ, 1964. Вып. 3. С. 75-85.
Выханду Л. К. Об исследовании многопризнаковых биологических систем // «Применение математических методов в биологии». Л.: Изд-во ЛГУ, 1964. Вып. 3. С. 19-22.
Горборукова Т. В., Кику П. Ф., Сахарова О. Б. Метод корреляционных плеяд в социально-гигиенических исследованиях // Свидетельство № 2012613168 о гос. регистрации программ для ЭВМ. Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ 3.04.2012. URL: http://izron.ru/articles/informatsionnye-tekhnologii-v-meditsine-i-farmakologii-sbornik-nauchnykh-trudov-po-itogam-mezhdunaro/sektsiya-26-obshchestvennoe-zdorove-i-zdravookhranenie-spetsialnost-14-02-03/metod-korrelyatsionnykh-pleyad-terenteva-v-sotsialno-gigienicheskikh-issledovaniyakh/ (дата обращения: 10.10.2019).
Горелик А. Л., Скрипкин В. А. Методы распознавания: учебное пособие для вузов. 3-е изд., перераб. и доп. М.: Высшая школа, 1989. 234 с.
Гренандер У. Лекции по теории образов: в 3-х т. / под ред. Ю.И. Журавлёва. М.: Мир, 1979-1983. 1267 с.
Дуда Р., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен: Пер. с англ. М.: Мир, 1976. 512 с. URL: http://www.aiportal.ru/downloads/books/image-recognition-and-scene-analysis-by-duda-hart.html (дата обращения: 10.10.2019).
Загоруйко Н. Г. Прикладные методы анализа данных и знаний. Новосибирск: ИМ СО РАН, 1999.
Зубок Ю. А., Чупров В. И., Любутов А. С. Самоорганизация в механизме саморегуляции жизнедеятельности молодёжи // Молодёжь и молодёжная политика: новые смыслы и практики. М.: Изд-во «Экон-информ», 2019. С. 15-35.
Леванский В. А. Применение математических методов и вычислительной техники в праве, криминалистике и судебной экспертизе: материалы симпозиума / под общ. ред. В. Н. Кудрявцева, А. Р. Шляхова. М., 1970.
Леванский В. А., Левин А. М., Журавель А. А., Храмцова Н. В. Комплексное применение методов теории распознавания образов для решения криминологических задач // Социально-психологические причины поведения и личность несовершеннолетнего преступника, 1975. Рукопись депонирована в ИНИОН АН СССР. 2111.75. № 632. С. 227-240.
Леванский В. А. Моделирование в социально-правовых исследованиях. М.: Наука, 1986.
Леванский В. А., Бажанова Е. Ю. Общественные предпочтения // Народный депутат. 1990. № 3.
Леванский В. А., Любутов A. C. Моделирование социально-политических структур методом распознавания образов: партии и их ориентации («Образ») // Компьютерное моделирование социально-политических процессов. М.: Интерпракс, 1994. С. 27-41.
Леванский В. А., Любутов A. C. Политический спектр РФ: структурно-таксономический анализ (Партии, фракции, выборы в 1993-1996 гг.) // Государство и право. 1997. № 9. С. 87-94.
Леванский В. А. Модели политических лидеров и президентские выборы в постсоветской России // Общественные науки и современность. 2005. № 5. С. 74-87.
Любищев Л. А. Об ошибках в применении математики в биологии // Журнал общей биологии. 1969. Т. 3, № 6.
Любутов A. C. Изменение ориентаций молодежи в современных социально-политических условиях: структурный анализ. // Материалы Международной научно-практической конференции «Человек и общество: тенденции социальных изменений», Санкт Петербург-Минск-Ростов-на-Дону, 24-26 сентября 1997 года. Вып. 2. Проблемы молодёжи и образования (в 2-х частях). Часть 1. Молодёжь и общество. С. 95-98.
Любутов А. С. Метод проективной структуризации объекта социальной природы: дис. … канд. техн. наук. М., 2000. 169 с.
Любутов A. C. Автоматическая классификация как способ целенаправленного накопления информации в организационных системах // Сб. тр. кафедры информатизации структур государственной службы РАГС при Президенте РФ. Вып. 3. М.: Изд-во РАГС, 2002. С. 106-114.
Любутов А. С. Структурно-таксономическое моделирование типологии территорий (на примере типологизации районов по наркопрофилю) // Информационные технологии и решения для «Электронной России». Сборник научных трудов. Ч. 2. Ханты-Мансийск, 2003. С. 75-79.
Любутов A. C., Леванский В. А., Киприянова Д. Д. Структурно-модельный мониторинг экономико-политической ситуации в регионе (на примере Республики Саха (Якутия)) // Моделирование в социально-политической сфере: Труды межвузовского научно-практического семинара. Москва, 27 апреля 2004 г. М.: Изд-во Национального института бизнеса, 2004.
Малинецкий Г. Г. Предисловие к книге Гуц А. К., Паутова Л. А. Фролова Ю. В. Математические методы в социологии. М.: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2014.
Мандель И. Д. Кластерный анализ. М.: Финансы и статистика, 1988.
Нарский И. С. Проблема универсалий и дискуссия на XVI Всемирном философском конгрессе // В кн.: Философия и мировоззренческие проблемы современной науки. М., 1981. URL: https://iphlib.ru/library/collection/newphilenc/document/HASH0140ae623b350ee7bc35a140 (дата обращения: 10.10.2019).
Ростова Н. С. Корреляции: структура и изменчивость. СПб.: Изд-во С.-Петерб. ун-та, 2002. 308 с.
Ростова Н. С. Корреляционный и многомерный анализ; применение в популяционных исследованиях // Современное состояние и пути развития популяционной биологии. Материалы Х Всероссийского популяционного семинара. Ижевск, 2008. С. 51-56.
Салыгин Е.Н. Моделирование в праве: проблемы и перспективы. URL: https://law-journal.hse.ru/data/2014/11/21/1316205848/Салыгин.pdf (дата обращения: 10.10.2019).
Терентьев П. В. Метод корреляционных плеяд // Вестник ЛГУ. 1959. № 9. С. 137-141.
Терентьев П. В. Дальнейшее развитие метода корреляционных плеяд // Применение математических методов в биологии. Л.: Изд-во ЛГУ, 1960. С. 27-36.
Уиллиамс У. Т., Ланс Д. Н. Методы иерархической классификации // Статистические методы для ЭВМ; Под ред. М. Б. Малютов. М.: Наука, 1986. С. 269-301.
Шаталкин А. И. Таксономия. Основания, принципы и правила. М.: Товарищество научных изданий КМК, 2012. 600 с.
Lubutov A. S. Sociolocation – New Approach to Analytical Monitoring of Social Dynamics on the Basis of Projective Structuring // Proceedings of the International Conference «Mathematical Modeling Of Social and Economic Dynamics», Moscow, 20-22 June 2017. Moscow, 2017. Pp. 147-152.