textarchive.ru

Главная > Сказка


Глава 3. Модели процессов и событий

Полный жизненный цикл социальной сети как социотехнической системы включает: зарождение – младенчество – детство и юношество – зрелость и неизбежное увядание с заменой более новой технологией.

Создание сети – дело дорогое. Например, руководители одной из отечественных сетей поиска работников - , оценили свои усилия в полмиллиона условных единиц. При таком уровне расходов встает вопрос о прогнозировании процессов, происходящих в сети, предсказании сроков окупаемости проектов, преодолении критических моментов развития, например – «долины сомневающихся». Далее представлен обзор моделей для описания и предсказания процессов и событий сети.

Обзор подходов

Для анализа социальных сетей применим в первую очередь математический аппарат теории множеств и графов, методы имитационного моделирования, программные пакеты типа Swarm. Применимы также подходы теории игр.

Какие вопросы стоят перед разработчиками социальных сетей и могут быть решены средствами имитационного или классического математического моделирования?

Очевидно - для разных классов сетей – и задачи разные.

Сеть общекоммерческого назначения, ориентированная на посещаемость и самоокупаемость – заинтересована в первую очередь в максимальном трафике и показателях посещаемости при меньшем внимании к интерфейсу и решению прочих социальных задач. Применимы и важны, по-видимому, методы теории массового обслуживания для предсказания среднего времени ожидания, длины очереди.

Сеть профессионального назначения, принципиально состоящая из ареалов, строит свою стратегию на общении и формировании деловых контактов привлеченных специалистов.

В социально-ориентированной группообразующей сети наиболее важными становятся вопросы кластеризации, формирования социальных групп, возможность публичного обсуждения и выработки согласованных позиций, их пропаганды.

Теория игр

Подходы теории игр, разработанные в середине прошлого века для решения задач противостояния в холодной войне, позволяют взглянуть на сетевое общение и иногда противоборство с математических и общечеловеческих позиций.

Математическая модель теории игр и экономического поведения была предложена в 1944 году Джоном фон Нейманом и Оскаром Моргерштерном.

Пример игрового подхода к анализу сетевых взаимодействий - «Парадокс 2-х задержанных» приведен в книге Говарда Рейнгольда «Умная толпа». Игроки с конфликтующими интересами, в рассматриваемом примере – 2 задержанных, допрашиваются независимо в соседних комнатах. Условия таковы, что при признании каждый получает, скажем, по 1 году заключения, при сдаче партнера – свободу самому и 2 года заключения для подельника.

Аналогичные линии или стратегии поведения наблюдаемы и в реальной сетевой жизни, скажем в рамках обсуждений социальной сети www.MoiKrug.ru или www.VKontakte.ru.

Чего хотят участники сетевых обсуждений? За что борются? Да как и в обычной жизни – за приоритет, лидирующее положение в группе.

Уровни субъектов конфликтов и противоборств:
Личность – Группа – Сообщество – Сама Социальная сеть.

Последнее требует некоторого комментария. Сети борются за клиентов – как среду влияния, воздействия, получения рекламных отчислений, размещения контекстной рекламы.

Графовые модели и социометрия

Приходя в Сеть, участник пытается разрешить свои текущие личностные проблемы. Кроме традиционного поиска старых и новых знакомых, возможно утолить голод общения, найти поддержку для решения психологических проблем, обрести социальный статус, которого не хватает в реальной жизни.

Для формализации и предсказания процессов межличностного общения помогает математическая теория множеств и групп и отождествление каждого члена коллектива с элементом некоторого множества [Гуц].

Понятие ранга позволяет вычислять некоторые полезные групповые социометрические индексы, такие как статус, социометрическую напряженность, сплоченность, и др.

Искусственная жизнь среди «сахарных холмов»

Для анализа и моделирования классических (не виртуальных) сетевых процессов был предложен подход искусственной жизни с рядом программных пакетов и ресурсов, рассмотренный в [Бобровский].

Наиболее известная программная система для визуализации «искусственной жизни» – это пакет www.swarm.org, созданный в центре изучения комплексных систем Мичиганского университета. SWARM позволяет моделировать поведение сложных систем, состоящих из множества автономных агентов. Интересно, что с помощью данного пакета неоднократно показывалась схожесть биологических и социальных систем.

Свободно доступный пакет www.cafun.de на основе технологий искусственной жизни моделирует поведение живых созданий, социальных групп, коммерческих фирм, химических структур, природных явлений и физических процессов, позволяет разрабатывать модели сложных систем.

Структура модели описывается так называемым геномом, который хранится в текстовом XML-формате и может редактироваться в специализированном Cafun-редакторе, где он представлен в виде дерева.

В поставку программы включено несколько экспериментальных структур (геномов) демонстрирующих возможности моделей биологических и других систем.

Например, модель Ameoba объясняет, как естественным путем происходит рост и размножение амеб, а примеры Theads, Cork, Chipset показывают, как хаотический и случайный набор элементов за несколько сотен поколений самоорганизуется, а затем происходит либо постепенное, а иногда и революционное изменение, и модель превращается в гармоническую упорядоченную структуру, состоящую из элементов более высокого уровня.

Ансамбли с переменной структурой

В работах И.Н. Трофимовой и соавторов был предложен подход к моделированию, названный EVS-модели (Ensambles with Variable Structure), т. е. ансамбли с переменной структурой и были разработаны модели «Социабельностъ» (Трофимова и др., 1997; Trofimova at al, 1998), «Адаптация» и «Функциональная дифференциация» (Trofimova, Mitin, 1998).

Отличительными чертами EVS-моделей заявляются следующие.

Во-первых, в традиционных моделях берутся дискретные характеристики клеток с относительно небольшим спектром значений. В предлагаемых моделях клетки отличаются друг от друга в гораздо большем спектре значений, что делает характеристики практически непрерывными и позволяет анализировать второй из указанных моделируемых признаков - разнообразие элементов.

Во-вторых, в традиционных клеточных автоматах связи между клетками локальные и фиксированные, в то время как в EVS- моделях клетки могут устанавливать какие угодно связи по всей популяции и перестраивать структуру связей. Подобная гибкость моделировала признак динамичной структурности, т. е. изменчивости состава образующихся систем при сохранении структуры.

Третьим отличием разработанных моделей от традиционных клеточных автоматов было то, что клетка не «сидит» в пассивном ожидании, пока сосед, наконец, умрет или оживет, как, например, в игре «Жизнь» Конвея», а «работает» с потоком некоторого жизненного ресурса, который либо «капает» на нее извне, либо она сама продуцирует и тратит его. Это позволило смоделировать диссипативность (через траты ее ресурса) и открытость самой клетки (через траты ее ресурсов поступления ресурса). Кроме того, сама популяция как открытая и диссипативная система также получала и тратила некий ресурс, что выражалось в случайном распределении приходящего к конкретной клетке ресурса на каждом шаге, который мог быть отрицательным, быть тратой.

Данная модель позволила дать толкование графика изменения численности популярной сети Facebook.

Групповая динамика и клеточные автоматы

Применимым подходом для анализа процессов групповой динамики внутри социальной сети является имитационное моделирование клеточных автоматов в частности – модель Трофимовой И.Н. [Трофимова].

При построении модели изучался вопрос о влиянии на поведение в группе таких формальных признаков среды как величина популяции, возможность установления контактов (социабельность) и степень разнообразия элементов.

Исследования на модели «Социабельность» показали наличие качественных фазовых переходов при формировании «малых миров», разное распределение кластеров определенного размера при разных значениях вышеупомянутых параметров.

Наблюдение за процессами ряда социальных сетей (МойКруг, ВКонтакте, Одноклассники) позволяет предположить применимость предложенных в модели И.Н. Трофимовой подходов для анализа «долины сомневающихся» - одного из критических моментов построения социальной сети.

В частности, можно допустить, что «долина сомневающихся» и возможный последующий рост сети – это переход от слабоинтегрированной системы с низкой коммуникативностью и социабельностью к формированию «малых миров» и ряда больших кластеров.

Наблюдение за процессами социализации сети МойКруг и ВКонтакте, с характерным составом участников и обсуждаемыми темами, показывает недостижимость (на данный момент и в данном месте) формирования единомышленников – кластеров сети.

Толкование Арнольда - проявление общего принципа, согласно которому все хорошее более хрупко, чем плохое. «Хорошая группа» должна удовлетворять нескольким требованиям одновременно, плохим же считается объект, обладающий хотя бы одним из ряда недостатков» [Арнольд В.И. Теория катастроф].

Синергетическое толкование: мала энергия обмена - «интеллектуальный разогрев» сети.

Исходя из модели Трофимовой также можно предположить, что самоорганизация сети может происходить как самостоятельно – при наличии должного размера популяции, ее разнообразия и социабельности участников, так и управляемо – проведением рекламных акций, конкурсов и других «силовых» действий.

Модель И. Трофимовой «Социабельность» применима для анализа фазовых переходов и формирования «малых миров».

В первом случае мы имеем много малых групп и небольшое число больших кластеров - слабоинтегрированная система. При высокой социабельности и размере популяции в районе 200 - объединение по одному-двум признакам и разброд-шатание по другим.

До перехода

После перехода

N - размер кластеров, по горизонтали – размер популяции

Для анализа как классических так и виртуальных социальных сетей применимы также и пакеты имитационного моделирования, в частности www.cafun.de, который позволяет визуально отразить представления исследователей о процессе и протестировать некоторые предположения для их лучшего понимания.

Демонстрационная версия пакета, в частности позволяет увидеть протекание «искусственной жизни» в клеточной модели Конвея, в которой 2 соседние клетки на пространстве порождают 3-ю, а наличие 3-х соседних клеток приводит к умиранию от перенаселения.

Теория игр и модели конфликтов

Для описания протекания и анализа исходов сетевых стратегий применимы результаты теории конфликтов и игр.

Историческая справка теории игр

Основоположником теории игр признается Джон Нейман, внесший значительный вклад в математику, квантовую физику, создание атомной бомбы, цифровой ЭВМ и межконтинентальной баллистической ракеты [Рейнгольд]. Выпущенная в 1961 году книга «Кибернетика или управление и связь в животном и машине» признается как положившая начало соответствующему разделу науки управления.

Интересно следующее высказываний ученого по поводу теории игр: «Жизнь состоит из обмана (блефа), уловок, вопрошания себя, какие мысли у другого по поводу того, что я задумал. Как раз на этом и строятся игры в моей теории».

Теория игр складывается на ряде допущений:

  • противоборство игроков;

  • обязательности участия, зависимости победы от итогов предпринимаемых в соответствии с правилами поведения;

  • непременной рациональности действий всех игроков при выборе стратегии, обеспечивающей им максимальный выигрыш вне зависимости от последствий для остальных.

Правила не отражают в полной мере многообразия жизни, однако привлекательны возможностью описывать такие явления, как рынок, гонка вооружений, картельные сговоры, транспортные задачи и многое другое.

Теория игр создавалась в рамках корпорации RAND, которую еще называют «мозговым трестом», где проверенные на благонадежность интеллектуалы размышляли о немыслимом, в частности разрабатывали стратегии термоядерной войны. Поскольку гонка вооружений тесно связана с блефом и контрблефом теории игр, то новое поприще стало привлекательным для разработчиков стратегии ядерной войны.

Таким образом, в 1950 году ученые корпорации Rand создали четыре основополагающие игры в понимании Моргенштерна и фон Неймана:

  • «Игру с трусом (Chicken game);

  • «Тупик» (Deadlook);

  • «Охоту на оленя» (Stag hunt);

  • «Дилемму заключенного» (Prisoners Dilemma).

Игра с трусом широко представлена в фильмах, в которых двое нарушителей закона добиваются помилования и тот, кто первым отступает, проигрывает. Тупик представляет собой бесконечный обман: все игроки отказываются сотрудничать.

«Охоту на оленя» впервые описал Жан-Жак Руссо в 1755 году: «Если охотились на оленя, то каждый понимал, что для этого он обязан оставаться на своем посту; но если вблизи кого-либо из охотников пробегал заяц, то приходилось сомневаться, что этот охотник без зазрения совести пуститься за ним вдогонку и, настигнув добычу, весьма мало будет сокрушаться о том, что таким образом лишил добычи своих товарищей».

Охота на оленя – классический пример задачи обеспечения общественного блага при искушении человека поддаться своекорыстию. Должен ли охотник остаться с товарищами и сделать ставку на менее благоприятный случай доставить крупную добычу всему племени, либо покинуть товарищей и вверить себя более надежному случаю, сулящему его собственной семье зайца?

Четвертая игра, выношенная в стенах RAND Мерилом Флуд и Мелвином Дрешером, привела к междисциплинарному понятию фокальной точки Шеллингера. Игра классически описывается так: «Двое мужчин, обвиненных в совместном нарушении закона, содержаться в полицейском участке раздельно.

Каждому сказано, что:

  1. если один признается, а другой нет, то первый получит награду,

  2. если признаются оба, штраф грозит обоим;

  3. вместе с тем каждый может рассчитывать на то что, если никто их них не признается, оба выйдут сухими из воды.

Математическое представление игры

Математическое представление игры, опираясь на простой пример «Дилеммы Заключенного», может быть сведено в таблицу, где строки и столбцы отображают стратегию каждого из игроков. Пары чисел в ячейках указывают на платежи.

В сотрудничает

В отказывается

А сотрудничает

2,2

0,3

А отказывается

3,0

1,1

В соответствии с исходными посылками исследователей RAND платежи таковы, что награда за обоюдное сотрудничество с полицией, (в общем с случае означающая кооперацию, солидарность учет взаимных интересов, разрешение конфликта, альтруистическое поведение), превышает штраф за обоюдное молчание. Оба же этих платежа превышают платеж игрока за его сотрудничество при молчании другого игрока. Но меньше платежа за молчание одного при сотрудничестве с полицией другого.

Остальные игры оказываются разновидностью данной модели.

Сотрудничество и своекорыстие в сети

Стратегии сотрудничества и своекорыстия изучал в 1979 году политолог Роберт Аксельрод. Описанная выше игра «Дилемма заключенного» дает любопытные закономерности при ее многократном повторении. Хотя игроки не могут сообщать о своих намерениях при совершении текущего хода, история предыдущих решений позволяет оценить намерения другого игрока.

Согласно Аксельроду, именно возможность повторной встречи и создает предпосылки к сотрудничеству. Иначе говоря, сделанный сегодня выбор не только определяет исход данного хода, но и может повлиять и на последующие решения игроков. Будущее способно бросить тень на настоящее и тем самым воздействовать на текущее положение дел. Другое средство – Репутация.

Аксельрод предложил соревнование на ЭВМ по дилемме заключенного среди вычислительных программ, в котором приняли участие 63 программы. Каждая пара программ проводила друг с другом серии по 200 игр. Точное число игр авторам программ не сообщалось. Присланные программы содержали как простые стратегии, так и весьма изощренные, использующие методы прогнозирования и искусственный интеллект. Победителем объявлялась программа, набравшая в турнире больше всего очков.

Каждая программа на каждом своем шаге выбирала сотрудничество или отказ от него, тем самым зарабатывая очки согласно матрице данной игры. Программа могла учитывать предысторию ходов противника. Входные данные матрицы игры Аксельрод брал у представителей теории игр из экономики, социологии, политологии и математики. Он использовал четырнадцать таких наборов входных данных, прогоняя их неоднократно на ЭВМ случайным образом.

К моему удивлению, - писал Аксельрод, - победителем оказалась простая самая простая программа – «Услуга за услугу» (Tit for tat), присланная Анатолием Борисовичем Рапопортом. Стратегия строилась незатейливо: начинать надо с сотрудничества, а затем повторять действия противной стороны на предыдущем шаге». То есть, если противник на первом ходу сотрудничает, следующим ходом программа-стратегия «Услуга за услугу» тоже сотрудничает; если же противник первым ходом отказывается сотрудничать, отказом на следующем ходу отвечает и «Услуга за услугу». Когда же противник от отказа переходит к сотрудничеству, то же самое следующим ходом делает «Услуга за Услугу», как бы прощая его \ TFT-стратегия.

Во втором туре Аксельрод попросил участвовать эволюционных биологов, физиков и специалистов по вычислениям. Создателем программ было разрешено внести коррекции в разработанные программы с учетом результатов первого тура. И вновь победила стратегия «Услуга за услугу».

Был сделан вывод, что качества, присущие стратегии «Услуга за услугу» проявят себя в мире, где допустимы какие угодно стратегии. И если это так, то основанная исключительно на взаимности кооперация представляется весьма возможной.

Попытка определить точные условия, необходимые для поощрения кооперации при всех обстоятельствах привела к эволюционному подходу, то есть представлению о том, как возможно возникновение сотрудничества без центральной власти.

Эволюционный подход порождает три вопроса. Во-первых, каким образом поначалу удается закрепиться потенциально кооперативной стратегии в сугубо некооперативной среде? Во-вторых, какого рода стратегия в состоянии развиться в столь неоднородной среде, состоящей из множества людей, использующих более или менее изощренные стратегии? В-третьих, при каких условиях подобная стратегия, утвердившаяся среди определенного круга лиц, способна противостоять менее кооперативной стратегии?

Проведя модельные эксперименты, Аксельрод получил, по крайнем мере на уровне теории игр, ответ на первый вопрос: внутри множества исключительно некооперативных стратегий кооперативные стратегии возникают из небольших совокупностей людей, решивших сотрудничать, даже если самим кооперативным стратегиям в их взаимоотношениях отведено небольшое место. Такие группы кооператоров быстро набирают очки по сравнению с теми, у кого отсутствует сотрудничество.

Основанные на кооперации стратегии способны выстоять в противостоянии с другими стратегиями, и «возникшие однажды на основе принципа взаимности сотрудничество в состоянии теперь выдержать натиск менее кооперативных стратегий. Тем самым, «шестерни социальной революции обзаводятся храповиком» [Рейнгольд].

Игры преследования – уклонения и их алгоритмы

Оптимальные алгоритмы поведения противоборствующих игроков определяются задачами, которые они перед собой ставят. Если один из игроков пытается вступить в конфликт, а другой пытается уклониться – то возникает ситуация характерная для игр преследования-уклонения [Пономарев].

В данной схеме стороны имеют разные уровни активности: одна сторона более активна (преследователь), а другая менее активна – преследуемый, который озабочен не в достижении максимального выигрыша, а минимального проигрыша. В реальной ситуации конфликта более важным оказывается достижение высокого уровня активности, что равносильно избеганию пассивной участи преследуемого.

Схема конфликта может быть представлена следующим образом. До начала противоборcтва оба игрока имеют равные уровни активности и единую задачу получения выигрыша по критерию «Захвата», или по какому-либо другому критерию. На начальной стадии игроки пытаются перевести игру в выгодное для себя русло. Выгодность понимается в получении первым ранга преследователя. В этом случае противнику достается пассивная роль преследуемого. Получение ранга преследователя во многих случаях означает разрешение игры в свою пользу, или дает большие преимущества.

Таким образом, в реальном конфликте можно выделить этап борьбы за ранг преследователя и этап преследования.

По этой схеме развиваются многие спортивные игры, воздушные сражения. Чем же определяется упорство поединка? Условно это понятие можно назвать силой конфликта.

Энергетически-информационная модель

Перенося подходы игры 2-х автомобилей [Пономарев] на реальное противодействие-конфликт в группе обсуждающих какую-либо тему в социальной сети, можно допустить, что для анализа психологических процессов, в частности, психологической борьбы за статус в группе или приоритет какой-либо идеи (политической, философской) можно говорить о важности для игрока психологической адаптации и маневренности - аналог изменения энергетического уровня в классической игре автомобилей.

Констатировав важность уровня психологической подготовки игрока – участника сетевого обсуждения, для распределения своих ограниченных (пусть и у каждого игрока и по разному) психологических возможностей, следует признать важным информационную компоненту борьбы, то есть обладание первоначальной информацией о позиции игрока, его предыстории – образования, опыта работы, интересов (паспорт в толковании социальных сервисов), результатов предыдущих «стычек» и дискуссий.

Можно ввести, следуя изучаемому первоисточнику, коэффициент полноты информации как отношение энергетических (психологических) затрат на решение основной задачи к суммарному потенциалу.

И таким образом, реальный конфликт сетевого противоборства условно можно разделить на информационное противоборство и энергетическое (психологическое) противоборство.

Закон необходимого разнообразия

На синтаксическом уровне взаимодействие противоборствующих может рассматриваться с позиций известного закона кибернетики – закона необходимого разнообразия, суть которого заключается в том, что для получения ожидаемого результата активный противник, кроме желания выиграть, должен обладать определенным разнообразием ходов [Пономарев].

Пусть R1 - разнообразие ходов игрока P, R2 – разнообразие ходов игрока E, R0 - разнообразие исходов. В логарифмическом виде соотношение, составленное на основе закона необходимого разнообразия, будет иметь вид

ln R0 = ln R1 - ln R2

Отсюда следует, что R0 может быть уменьшено за счет соответствующего увеличения R1 (при условии R2 = const). При ln R1 = ln R2 разнообразие исходов ln R0 = 0, то есть в этом случае существуют объективные предпосылки для решения задачи противоборства с высокой вероятностью.

Иллюстрация данного подхода - обычный конфликт Преподавателя с учебной сопротивляющейся группой. Если ходов в арсенале Преподавателя маловато (недостаточен педагогический опыт) – то у Группы есть шансы загнать Преподавателя в угол.

Термодинамическая модель противоборства

Происходящие в системе противоборства игроков P – E процессы можно охарактеризовать с помощью понятия энтропия, что рассматривалось, в частности в [Пономарев].

Впервые термин был применен Клаузиусом для обозначения меры деградации какой-либо системы. В процессах, происходящих без дополнительного притока энергии извне (изоэнергетические процессы), уменьшение внутренней энергии системы сопровождается пропорциональным увеличением энтропии, и наоборот. Следовательно, энтропия есть мера вероятности физической системы, а ее рост – переход от большего порядка к меньшему. Максимум энтропии достигается при равновесном, наивероятнейшем состоянии системы. Закон возрастания энтропии присущ любой изолированной системе, предоставленной самой себе.

В нашем случае социотехнической сетевой системы имеет место не просто изолированная система, а система с противодействием и взаимообменом, то есть открытая система, для которой полезно порассуждать о возрастании энтропии.

В системах с противоборством можно наблюдать несколько потоков энтропии.

Первый поток характеризует возрастание энтропии как в любой физической системе. Мощность этого потока определяется градиентом естественного увеличения энтропии HE . Элементы противоборства приводят к появлению потока энтропии, мощность которого определяется градиентом искусственного увеличения энтропии HИ. Величина этого градиента может изменяться в довольно широких пределах в зависимости от решаемых задач (в зависимости от целей игры). Однако эти пределы не безграничны, а вполне конечны и определяются информацией (количеством информации) о противоборствующих сторонах. Чем полнее информация у игрока о своем противнике, тем в большей степени он может использовать правило искусственного увеличения энтропии.

А что же препятствует росту энтропии? Препятствует росту энтропии свободная энергия, полученная системой в процессе противоборства. Эта энергия (избыток энергии) образует поток «отрицательной энтропии», мощность которого характеризуется градиентом HO. Появление этого потока равносильно появлению управляющего начала в системе P – E, то есть равносильно введению в систему информации. Чем больше это управляющее начало, тем по более жестким законам действуют противоборствующие стороны, что приводит к возрастанию вероятности достижения цели игры.

Итак, энтропия системы P – E определяется суммой перечисленных выше потоков, то есть

HΣ = HE + HИ + HO

Если HE + HИ > HO то взаимодействие противоборствующих противников быстро распадается, что равносильно ничейному исходу. Если же HE + HИ < HO то система P – E может иметь стационарное состояние, то есть такое состояние, когда отток энтропии во внешнюю среду и приток «отрицательной энтропии» в виде свободной энергии (избытков энергии) компенсируют друг друга. Именно в стационарном состоянии действуют объективные законы, по которым живет и развивается система. Время жизни системы в стационарном состоянии определяется величиной энергии (величиной избытков энергии).

Чем больше эта величина, тем более тесно взаимодействуют противоборствующие стороны друг с другом, тем более вероятно, что сторона, имеющая избыточную энергию, решит противоборство в свою пользу.

В этих рассуждениях избыточная энергия понимается как негэнтропия, которая препятствует распаду системы P – E, то есть удерживает во взаимодействии противоборствующие стороны. Заметим, что необходимым условием существования решения игры является условие HO > 0.

Таким образом, если рассматривать систему как термодинамическую, то только избытки энергии (способность совершить работу по удержанию противников во взаимодействии) является демпфером на пути возрастания энтропии. Именно эти избытки энергии позволяют в условиях лавинообразного нарастания энтропии решать задачу игры с заданной вероятностью.

Если все сказанное имеет право на жизнь, то можно сформулировать один из принципов противоборства: каков бы ни был энергетический запас динамического объекта, имеющего ранг преследователя, со временем он теряется, а это приводит к росту энтропии системы P – E. Поскольку энергетический запас всегда ограничен, то это в конечном счете не может препятствовать росту энтропии в системе. Следовательно, чем больше время игры, тем меньше шансов добиться успеха.

Лингвистический подход

При построении адекватных моделей противоборства нельзя ограничиваться только статистической теорией информации, которая хорошо отражает закономерности сбора, кодирования передачи и приема данных [Пономарев].

Адекватный класс моделей может быть построен с учетом влияния человека, предполагает учитывать смысл (семантику сообщений). С появлением идеи о том, что смысл высказывания человека можно формализовать нечеткими и лингвистическими переменными, которые, в свою очередь, носят характер оценок возможностей, началось обсуждение математической трактовки категории «возможность». Основные идеи изложены в [_ __].



Скачать документ

Похожие документы:

  1. Основы социально-сетевых технологий На пути к новому Интернет Оглавление

    Сказка
    ЛАБОРАТОРИЯ СВМ V-school Сазанов В.М. Основысоциально-сетевыхтехнологийНапути к новому Интернет Версия occt Оглавление Предисловие 7 ВВЕДЕНИЕ 9 Часть 1. Анализ ...
  2. Сазанов -сетевые технологии

    Закон
    ... в 3 этапа наоснове активного использования Интернет-технологий, и будет рассмотрено в 5 главе. В человеческом срезе социально-сетевыетехнологии могут рассматриваться ...
  3. 2 примерный учебный план

    Примерная программа
    ... информационных технологийна образование Развитие идеи университета в современной социальной теории. Социальная история ... персональной информационной деятельностью в Интернет. Методы обработки сетевой информации с использованием сервисов ...
  4. Прикладные социально-сетевые технологии

    Документ
    ... возможно средствами социально-ориентированных сетевыхтехнологий. Возможности, предоставляемые Интернет-технологиями, могут быть направлены как на обслуживание ...
  5. Анализ социально-сетевых технологических возможностей на примере гипотетической «Прогрессивной партии»

    Презентация
    ... наоснове ядра интеллектуалов средствами Интернет-технологий. Технологии первой волны (гипертекст и протоколы обмена) позволяли создавать сетевые ...

Другие похожие документы..