Формування громадсько-політичної поведінки великих груп населення
До попереднього розділу: Особливості активації однорідної мережі елементів
Аналіз функціонування натовпу може здійснюватися за допомогою застосування методу математичного моделювання. При цьому під моделлю розуміється система, що уявляється подумки або матеріально, яка відображає або відтворює в якімсь ступені об’єкт дослідження, але в той же час здатна заміщати його так, що вивчення цієї системи подає нову інформацію про досліджуваний об’єкт і допускає емпіричну перевірку отриманих висновків.
За допомогою моделей можна вивчити структуру й функції живих систем, зокрема, скупчення людей, іменовані натовпом, спираючись на елементарні акти, які в них відбуваються. Кібернетичні методи дозволяють виявити структуру системи в цілому й членування її на окремі автономні, але взаємодіючі й взаємозалежні частини; функціонування цих частин та їхню зміну в просторі й часі під дією зовнішніх причин і внутрішніх зв’язків. Важливо виділити той факт, що структура й функції біосистем є нероздільними поняттями. Певній функції відповідає конкретна структура й ця структура адекватна функції в умовах середовища, які змінюються.
Метод моделювання дозволяє максимально використати всю інформацію про досліджувану систему, визначити потрібні аспекти досліджуваного процесу, відібрати найбільш доцільні й адекватні припущення або гіпотези механізмів функціонування досліджуваної системи. За допомогою цього методу можна перевірити висловлені гіпотези «емпіричним шляхом» через моделювання процесу на комп’ютері.
Більші складності виникають при відтворенні окремих аспектів функціонування соціальної системи, зв’язків між її елементами, через велику кількість параметрів. Реальні системи піддаються впливу різних факторів, урахування яких аналітичним шляхом представляє найчастіше нездоланні труднощі.
Біосоціальні об’єкти за своєю природою дискретні й відзначаються яскраво вираженою структурованістю, у той час як класичні математичні моделі створювалися, значною мірою, у зв’язку із запитами фізики, і тому склалися як математика безперервних явищ. Для того, щоб «обійти» названі складності, у наш час широко використовують метод імітаційного моделювання на комп’ютері.
Сутність методу комп’ютерного імітаційного моделювання полягає в створенні програми, яка досить повно описує функціонування складної системи. Імітаційна модель, представлена програмою, розкриває як частки, так і загальні властивості описуваних нею явищ. Однак цей метод не є остаточною альтернативою іншим методам дослідження соціальних процесів. Навпаки, він доповнює й розширює можливості їхнього пізнання.
Експеримент із моделлю-програмою дозволяє включити в класичну схему дослідження (гіпотеза, експеримент, аналіз, ухвалення рішення) ще одну важливу ланку – кібернетичну імітацію, яка є ефективним апаратом пізнання складних систем. Імітаційний експеримент дозволяє осмислити дійсність і є засобом для постановки унікальних досліджень. У першому випадку це допомагає в розумінні зв’язків у реальних об’єктах, сприяє підтвердженню або спростуванню висунутих гіпотез щодо функціонування системи і її структури. У другому – дає можливість ставити імітаційні експерименти на системах, де реальний експеримент неможливий або надто утруднений. За допомогою імітації можна вивчати вплив на функціонування системи деяких інформаційних і організаційних змін, а також змін у зовнішній обстановці. Детальне спостереження за поведінкою кіберімітованої системи дозволяє розробити такі пропозиції по її поліпшенню, які неможливі без імітації, а також висунути припущення про те, які зі змінних найбільш істотні і як ці змінні взаємодіють. Імітацію можна використовувати для вивчення нових ситуацій, щодо яких мало що відомо. Вона може служити для попередньої перевірки нових стратегій і правил прийняття рішень. Результати машинного експерименту можна використовувати для передбачення виникнення «сабких ланок» й інших труднощів, що з’являються в поведінціі системи при введенні в неї нових елементів. Таким чином, імітаційне моделювання є процес конструювання моделі реальної системи й постановки експериментів на цій моделі з метою: або зрозуміти поведінку системи, або оцінити різні стратегії, що забезпечують функціонування даної системи.
Фундаментом сучасної теорії систем є твердження, відповідно до якого загальні категорії мислення подібні у всіляких галузях науки. Тому виникає можливість побудови єдиної науки на базі ізоморфності законів у її різних сферах. Ймовірно, на цій основі була сформульована гіпотеза про подобу процесів у системах взаємодіючих часток, взаємодії клітин і молекул (на рівні клітини), фізіологічних процесів (на рівні організму) . Очевидно, можна продовжити цей ряд і вказати на подобу цих процесів на рівні міжорганізмових взаємодій, зокрема, взаємодій людей у групі. Подібного роду явища добре описуються за допомогою теорії «збудливих середовищ». Зокрема, як зазначалося вище, механізм проведення хвилі активності в збудливому середовищі істотно відрізняється від механізму поширення хвилі у звичайних фізичних середовищах. Ця відмінність полягає в тім, що тут проведення здійснюється за рахунок внутрішньої енергії елементів середовища, тобто хвиля, що поширюється, заново генерується кожною точкою середовища. Тому властивості збудливих середовищ значно відрізняються від властивостей простих фізичних середовищ.
Насамперед, хвилі, що виникають і поширюються в збудливих середовищах, не є аддитивними, тобто вони не можуть проходити одна крізь іншу, не мають такі властивості фізичних хвиль як дифракція, інтерференція, переломлення, розкладання на складові при проходженні через неоднорідне середовище. Досягши геометричних границь середовища, вони гаснуть, тому що не можуть від них відбиватися подібно звуковим або електромагнітним хвилям. Отже, при створенні імітаційної моделі на основі теорії «збудливих середовищ» потрібно відзначити той факт, що люди у групі постійно переміщаються, що може значно ускладнити побудову імітаційної моделі. Тому для спрощення моделі можна припустити, що люди, які перемістилися, займають те ж місце в просторі, що до них займали інші учасники групи. Таке припущення значною мірою спрощує модель, тому що в цьому випадку можна імітувати поведінку людей, які перебувають у певному просторі, без обліку їхніх переміщень. Просторову структуру розташування людей у великій групі (натовпі) можна також спростити, прийнявши постулат, що кожна людина має лише вісім сусідів, які безпосередньо можуть взаємодіяти з нею, Але активуючі хвили можеть поширюватися й від людей. розташованих у просторі далі на значні відстані. При цьому, чим далі від іншого розташована конкретна людина, тим слабкіше стає переданий нею сигнал. У моделі передбачена просторове складання (сумація) збудливих сигналів.
Як і в моделі Н.Вінера поведінку людей у натовпі можна описати найпростішим алгоритмом. Такий алгоритм відповідає максимально спрощеній поведінці людини, яка перебуває у великій просторово-орієнтованій групі (збори, мітинг, натовп тощо). Людина послідовно може перебуває в трьох станах: активації (коли людина активно реагує на процеси, що відбуваються в найближчому сусідстві), рефрактерності (коли ці процеси якийсь час – необхідний для відпочинку й відновлення сил – вже не сприймаються людиною), спокою (коли людина сприймає подразливі сигнали від збуджених сусідів, але ще не реагує на них). Людина, яка перебуває в стані спокою може в ньому перебувати досить довго, доти на неї не подіє збудливий сигнал від сусідів. У стані активації й рефрактерності людина може перебувати лише певний (задається для моделлю) обмежений час.
З раніше наведених описів поведінки учасників натовпу стає ясним, що не всі люди в ньому мають приблизно однакові психологічні властивості. Однак деякі з них настільки дезорганізуються у своїй поведінці, що можуть спонтанно активувати найближчих сусідів. В описуваній моделі у початковий момент часу таких екзальтованих індивідуумів перебуває 5% (від загального числа людей у групі). Ці активні люди випадково «розкидані» по всій площі простору, який займає група.
Результати експериментів можна спостерігати на екрані комп’ютера (Рис. 2.1). Тут видно процес переміщення хвилі зрушення у натовпі та помітна взаємодія цих хвиль. У всіх експериментах спостерігається спонтанне утворення у натовпі одного або декількох ядер – вогнищ безперервної активності. В іншому випадку, якщо вогнища активності по тій або іншій причині не могли сформуватися, поширення активності у натовпі припинялося. Кількість ядер, що утворилися, активності в різних експериментах не були постійним. Цікавим для дослідника є параметр часу перехідного періоду (ПП) до формування явно виражених ядер активності натовпу. Тут, в основному, простерігається тенденція до збільшення ПП при збільшенні площі, займаною натовпом. Така тенденція може бути порушена у бік подовження ПП в тому випадку, коли спонтанно утвориться велика кількість вогнищ активності натовпу.
Досить чітка тенденція збільшення тривалості ПП спостерігається при підвищенні порога активації учасників натовпу. Однак і в цьому випадку вона може бути порушена при утворенні великої кількості ядер. Можна також виділити тенденцію зв’язаності величини натовпу з кількістю вогнищ його активності. Очевидно, збільшення розмірів натовпу сприяє розширенню можливостей утворення додаткових вогнищ активності.
Рис. 2.1. Фрагмент матриці станів учасників натовпу.
Як показали дослідження описуваної моделі, складний процес формування активності натовпу залежить від багатьох факторів. Виявилося, що організація вогнищ активності натовпу здійснюється за рахунок сумації (складання) активуючих впливів декількох спонтанно збуджених учасників. У початковий період часу навколо випадково заданих (для даної моделі) скупчень «екзальтованих» учасників активується тільки один шар сусідніх з ними людей. Це відбувається через пухку структуру «активної хмари», учасники якої ще не можуть створити навколо себе досить потужний сумарний подразливо-активуючий стимул. Невпорядкованість первинних хвиль зрушення залежить також від випадково розкиданих у натовпу людей, які перебувають у стані рефрактерності (причинами їх рефрактерності можуть бути випадкове влучення у натовп людей, які ще не перейнялися його ідеями тощо). Первинні хвилі зрушення, які далі утворилися, внаслідок різкого зростання кількості активованих членів натовпу, мають можливість стимулювати ще два найближчих шари навколишніх їм людей та сформувати навколо себе вже більш щільні хвилі зрушення. На наступному етапі збудження двошарова маса збуджених людей створює умови для стимулювання як зовнішніх, так і внутрішніх елементів хвилі, яка поширюється концентрично і, отже, сприяє формуванню стійкого центру нової хвилі активності. Таким чином, ядра зрушення натовпу із пухкою спочатку структурою їхніх центрів утворяться за рахунок просторової сумації стимулів, які активують. Кількість і форма цих вогнищ залежить від початкових умов активації натовпу, його розміру й порога активації учасників.
Як показали експерименти з моделлю, режим активності натовпу, що встановився, характеризується наявністю деякого числа постійно локалізованих вогнищ активності. Аналіз процесу перетворення станів натовпу дозволяє припустити, що подальше функціонування вогнищ, які сформувалися, підтримується наявністю хвиль зрушення, що поширюються по впорядкованим замкненим (циклічним) траєкторіях, які обриваються по краях натовпу. Тому в натовпі завжди є деяке число активованих учасників, на дії яких ґрунтується існуюче «напруга» натовпу, що дозволяє підтримувати йому постійну аритмічну активність. В реальному житті натовп може функціонувати у формі описаної вище моделі тільки у випадку великої екзальтованості (збудливості) його учасників, коли стимул належного рівня обов’язково активує кожного з тих, хто перебуває в стані спокою. Однак у реальності, найчастіше, учасники натовпу не можуть бути настільки однорідними за параметром своєї збудливості.
Такий порядок речей можна врахувати, якщо описати поведінку людини у вигляді деякого ймовірнісного автомата, який може збудитися або підтримувати своє зрушення тільки з певною ймовірністю. На однорідних мережах таких автоматів можна досить добре вивчати механізми деяких явищ, що проявляються у натовпі. Розглянута модель, що імітує функціонування натовпу, складалася з елементів-учасників, об'єднаних в однорідну мережу. У цьому випадку дослідження проводилося на найпростішій моделі з «тетрагональною» структурою мережі взаємозв’язків між її елементами, яка характеризується наявністю чотирьох сусідів: праворуч, ліворуч, позаду, спереду. Модельований натовп мав форму квадрата й складалася зі 100 учасників.
Елементи модельованої мережі мали властивості, аналогічні найпростішому поводженню учасників. Кожний з них міг циклічно змінювати три основних стани, інтерпертовані як стан спокою, активації й рефрактерності. Елемент, що перебуває в стані спокою збуджувався при впливі на нього подразливого стимулу, який надходить від одного або декількох безпосередніх сусідів. Далі, після перебування певного часу в стані активації, він переходив у стан рефрактерності (R), а потім у стан спокою. У цьому стані елемент міг перебувати тривалий час і збуджувався тільки після надходження подразливого стимулу.
Ураховувався фактор ймовірнісної активації елемента шляхом задавання ймовірності його зрушення (р) від кожного подразливого сигналу, що надходить від сусідніх з ним елементів. Задавалася тривалість активації (S тимчасових тактів). Ураховувався той факт, що збуджена людина легше сприймає збудливу інформацію. При цьому тривалість її активації продовжується на певний проміжок часу. При продовженні тривалості стану активації ймовірність її зрушення була збільшена до кр>р. Однак період стану активності людини не може бути нескінченно великим, тому що в кожного є тільки певні обмежені життєві резерви. Тому максимальна сумарну тривалість стану активації було обмежено до S+MS (тимчасові такти). У випадку, коли елемент, що перебуває в активному стані, може його продовжити (виконується умова, по якій кр менше деякого випадкового числа, згенерованого машиною, що свідчить про те, що активний стан елемента не змінюється), він продовжує залишатися в стані зрушення. В іншому випадку – переходить у стан рефрактерності.
Важливою деталлю в проведенні комп’ютерного експерименту з даною моделлю є вибір початкових умов запуску її функціонування. Щоб у моделі могла організуватися первинна хвиля зрушення «упакування» збудливих елементів повинно бути щільним. Тому початковою умовою запуску функціонування моделі натовпу було одночасне зрушення чотирьох центральних елементів. При проведенні досліджень виявилося, що перехідний період у цій моделі тривав набагато більше, ніж у попередній. На стаціонарну ділянку активності модель виходила через 500-1000 умовних тимчасових відрізків часу (тактів).
Результати моделювання функціонування моделі натовпу з різною ймовірністю взаємної стимуляції його елементів наведені на Рис 2.2.
Тут спостерігається різна насиченість модельованої мережі активними елементами. Якщо в першому випадку (а) матриці станів мережі заповнені великими й щільними зонами активності, то в другому (б) величина цих зон значно менше. Із часом основні особливості заповнення матриць активними елементами якісно не змінюється. В модельованій мережі спостерігається переміщення, а також руйнування старих і зародження нових вогнищ активності. У цьому випадку зміна характеру функціонування модельованої мережі повністю визначається параметром кр.
Таким чином, у процесі дослідження функціонування ймовірнісної моделі натовпу були отримані наступні результати:
1. Показано, що тривалість стану активації його елементів регулюється станом елементів навколишньої мережі.
а – кр=0,7; б - кр=0,4; інші параметри моделі: S=2; MS=12; R=4; p=0,25.
Рис. 2.2. Матриці станів елементів модельованої мережі (по вертикалі три послідовні стани моделі).
2. Чим більше активних елементів оточує кожний розглянутий, тим більше ймовірність продовження його активного стану, реалізується потенційна можливість до тривалої активації.
3. Адаптація тривалості періоду зрушення елементу до стану навколишнього середовища здійснюється за допомогою наявності зворотних зв’язків і дозволяє цілісній мережі не тільки підтримувати авторитмічне функціонування, але й стабілізувати динаміку функціонування мережі шляхом організації оптимальних за величиною й конфігурацією (при постійних параметрах моделі) зон активності.
4. Руйнування цих зон здійснюється тільки після тривалого проміжку часу й залежить від рівня збудливості елементів моделі, контрольованих параметром кр.
Дослідження функціонування описаної моделі дає можливість зробити цілком правдоподібне припущення, що загальна напруга натовпу може бути пояснена двома взаємодоповнюючими механізмами. Перший з них пов’язаний з пересуванням зон активності в мережі, площа яких незначно змінюється при постійному рівні збудливості елементів. При цьому при більшій ймовірності збудливості елементів збільшуються розміри цих зон. Мережа «пульсує» з меншою частотою. Другий формується за рахунок випадкових змін кількості активованих елементів. Роль останнього підвищується при низькому рівні збудливості елементів.
Реальний натовп є досить неоднорідним за своєю структурою. Дослідники відзначають, що ближче до центра натовпу збираються більш активні індивідууми, а менш активні відтискуються до його периферії. Природно, бувають випадки, коли «сторонні» люди випадково потрапляють у ядро натовпу. Це трапляється особливо часто при пересуванні мас людей. Однак у нерухливому (малорухливому) натовпу увесь час відбуваються авторегульовані процеси, які дозволяють натовпу мати досить постійну й упорядковану в просторі структуру. Рушійною силою цих процесів, очевидно, є психологічні властивості окремих учасників, які визначають ступінь їх зацікавленості ідеєю натовпу (спільність поглядів), що опосередковано детермінують ступінь просторового наближення людини до ядра натовпу.
Отже, у натовпі здійснюється саморегулюючий процес, в результаті якого формується специфічна кільцеподібна структура розташування людей з різним ступенем активності. Така структура визначає трохи інші властивості комунікації людей у натовпі, ніж це було в розглянутих раніше суворо однорідних (за властивостями комунікації елементів) моделях. Цей постулат може також підтвердити той факт, відповідно до якого комунікація людей, які перебувають по сусідству, не може здійснюватися рівномірно з усіх боків (якщо людина постійно не крутиться навколо себе). З людьми, які перебувають праворуч і ліворуч, легше розмовляти, ніж з тими, які перебувають позаду, а з переду надходить найбільш важлива й цікава інформація. Принаймні, рівень комунікації в різних напрямках щодо конкретної людини не може бути однаковим. Все це свідчить про те, що ймовірність передачі інформації з периметра кожного шару людей у натовпу й у радіальному напрямку неоднакова.
Очевидно, названі особливості здійснення комунікації між людьми в натовпі накладають свій відбиток на його активність. У наступній моделі проводиться спроба імітації поведінки натовпу з названими властивостями поведінки його учасників.
Модель складалася з комплексу елементів, об’єднаних в однорідну тетрагональну мережу. Для імітації найпростішої кільцевої структури крайові елементи моделі були об’єднані в трубку (сильно спрощений варіант утворення кілець). Як і раніше, кожний елемент моделі циклічно міняв три стани: активації, рефрактерності, спокою. Деякі елементи моделі могли спонтанно активуватися з певною ймовірністю. Для імітації різного рівня комунікації учасників натовпу в просторі був уведений параметр ймовірність зрушення спочиваючого елемента р. При цьому ймовірність активації від елементів, що перебувають ліворуч і праворуч обчислювалася як р*Р, а ймовірність зрушення від елемента, що перебуває позаду – як р*Н (де Р<1 і Н<1). Таким чином, постулювалося переважне надходження інформації з переду, потім з боків і найменше з заду.
На Рис. 2.3. представлено фрагмент динаміки зміни активності модельованої мережі при ймовірності р близькій до 1.
Горизонтальні рядки цього малюнка відбивають стан кожного кільця (затемнена ділянка зображує таке кільце, більше 50% елементів якого перебувають у стані активації), а вісь часу спрямована долілиць. На представленому малюнку чітко видні хвилі активності елементів, які з перебігом часу спрямовано переміщуються по мережі. Тому що в алгоритм побудови моделі не закладені спеціальні механізми утворення впорядкованих хвиль активності, великий інтерес представляє докладне дослідження процесу організації й просування таких хвиль у мережі елементів. Можна думати, що визначальну роль у формуванні хвиль активності грає властивість переважного поширення зрушення в одному напрямку.
Рис. 2.3. Формування хвиль активності в моделі натовпу при високій ймовірності поширення зрушення.
В описуваній моделі умови організації нових хвиль створюються за допомогою спонтанно активованих елементів. Елементи, які збудилися, поступово формують компактні групи, а сформовані у такий спосіб хвилі зміщаються вправо під дією заданої полярності активізації елементів мережі.
Наступний малюнок (Рис.2.4) був отриманий в експерименті зі значно меншим значенням ймовірності зрушення елементів р=0,1. Тут дуже важко виявити формування або просування хвиль активності. Активність модельованого натовпу здобуває зовсім інший характер, що якісно відрізняється від поводження хвиль активності з високою ймовірністю передачі зрушення.
Отже, у модельованому середовищі виникають спрямовані хвилі активності, які нав’язують свій ритм далі розташованим ділянкам мережі. Хвилі активності в моделі з високою збудливістю елементів добре структуровані й організуються за рахунок хаотично збудливих елементів модельованої мережі. В основі механізму формування впорядкованих хвиль активності лежить властивість полярності проведення зрушення.
Якщо спробувати інтерпретувати отримані дані в термінах поведінки натовпу, то можна дійти висновку, що для утворення спрямованих хвиль активності в натовпі не обов’язково мати синхронізатора цієї діяльності – лідера. У найпростішому випадку таким організатором може бути якась подія, що привернула увагу людей у натовпі. В процесі формування ядра й периферії здійснюється нерівномірна комунікаційна взаємодія, що призводить до виникнення впорядкованої коливальної активності, яка сама по собі є синхронізатором подальшого розвитку подій.
На закінчення необхідно зазначити, що наведені моделі не відбивають у повній мірі інформаційно-комунікаційні процеси, які відбуваються в натовпі. Однак, як можна переконатися, навіть такі прості моделі дозволяють імітувати й зрозуміти механізми тих надзвичайно складних процесів, які здійснюються в реальному натовпі. Наприклад, за наявності сучасних засобів комунікації лідер може значно впливати на поведінку натовпу, хоча б шляхом підвищення рівня збудливості його учасників.
Рис. 2.4. Формування хвиль активності в моделі натовпу при низької ймовірності поширення зрушення.
Наведені комп’ютерні експерименти дозволяють оцінити й прогнозувати результати такого впливу. Тим більше цей вплив підвищується, коли публіка «розігрівається» певною музикою й виступами акторів.
Моделювання поведінки натовпу дає потужний інструмент не тільки для вивчення складних механізмів синхронізації поведінки людей у натовпі, але й дозволяє розробляти та перевіряти в експерименті заходи щодо формування синхронної поведінки людей у великих групах загалом (у натовпі – зокрема), а також заходів щодо протидії такій руйнівній поведінці та розсіювання натовпу. Тому моделювання поведінки натовпу є важливим не тільки в теоретичному, але й у практичному аспектах.
До наступного розділу: Психофізіологічні аспекти спеціальних інформаційних операцій
0 коментарів