Прогнозные сценарии развития политических объектов

Прогнозирование
в области политики связано с насущной
необходимостью создания правильной
стратегии и тактики политического
управления, целевого (рационального,
учитывающего все возможные последствия
развития событий) воздействия на
политические процессы.

Под
политическим
прогнозом
понимается вероятностное, научно
обоснованное суждение о возможных
состояниях политических систем, процессов
и субъектов в будущем, о тенденциях их
развития, при котором выполняется ряд
условий:

1)
в момент высказывания нельзя безусловно
определить истинность или ложность
прогноза;

2)
высказывание должно содержать указание
на интервальное время и место осуществления
прогнозируемого события, интервал
должен быть конечным и закрытым;

3)
должен существовать способ оценки
вероятности появления прогнозируемого
события.

Классифицировать
прогнозы можно по различным основаниям.

По
критерию цели (для чего разрабатывается
прогноз?) различают поисковые и нормативные
прогнозы. Под поисковым
прогнозом понимают описание наиболее
вероятного конечного состояния объекта
на момент времени упреждения. Поисковый
прогноз строится в определенном спектре
(поле) возможностей, по определенной
шкале, с помощью которой затем
устанавливается степень вероятности
прогнозируемого явления.

Под
нормативным
прогнозом понимают описание необходимых
управляющих воздействий для достижения
наиболее желательной конечной ситуации.
При нормативном прогнозировании
оценивается вероятность развития
тенденций при заданном состоянии
объекта.

По
критерию использования в различных
аспектах управления выделяют целевой,
плановый, программный, проектный и
организационный прогнозы.

Целевой
прогноз предполагает ответ на вопрос
о предпочтительном состоянии объекта
и причинах этого предпочтения. В данном
случае исследователи должны выделить
несколько возможных состояний объекта
и соотнести их со следующей шкалой:
нежелательно – менее нежелательно –
более желательно – наиболее желательно
– оптимально.

Плановый
прогноз подразумевает выработку наиболее
целесообразных плановых нормативов,
заданий, директив с выявлением
нежелательных, подлежащих устранению
альтернатив с оцениванием прямых и
отдаленных, косвенных последствий
принимаемых плановых решений. Этот вид
прогноза позволяет выявить направление
для эффективного достижения поставленных
целей.

Программный
прогноз ориентирован на поиск возможных
мер, условий и путей достижения желаемого
состояния объекта. В рамках программного
прогнозирования необходимо сформулировать
ряд гипотез о возможных взаимовлияниях
различных факторов, гипотетических
сроках и очередности достижения
промежуточных целей на пути к реализации
главной, основной.

Проектный
прогноз предполагает описание конкретных
образов явления в будущем при допущении
пока отсутствующих условий.

Организационный
прогноз предполагает ответ на вопрос
о том, в каком направлении следует
принимать решения для достижения
поставленной цели.

Следующим
критерием для классификации прогнозов
является период упреждения, т.е. промежуток
времени, в рамках которого могут
происходить ожидаемые события. По этому
критерию различают оперативные,
краткосрочные, среднесрочные, долгосрочные
и дальнесрочные прогнозы.

Оперативный
прогноз, как правило, описывает
перспективу, в рамках которой не ожидается
глобальных, существенных (количественных
и качественных) изменений в состоянии
объекта.

Краткосрочный
прогноз оценивает перспективу только
количественных изменений, среднесрочный
— не только количественных, но и
качественных изменений с преобладанием
первых, долгосрочный
– преимущественно качественных
изменений. Дальнесрочный
прогноз рисует перспективу изменения
объекта в отдаленном будущем.

Временная
градация прогнозов относительна. В
политических прогнозах оперативными
считаются прогнозы сроком до одного
месяца, краткосрочные охватывают период
до одного года, среднесрочные – обычно
на пять лет, долгосрочные – от пяти до
пятнадцати-двадцати лет, дальнесрочные
охватывают период в несколько десятков
лет.

С
точки зрения используемых методов
выделяют следующие виды прогнозирования:

—
аналогия,
то есть метод исторического соотнесения
двух или более идентичных явлений,
схожих по обстоятельствам развития; он
наиболее пригоден для долгосрочных
прогнозов;

—
экспертиза,
она применяется для долгосрочных
прогнозов;

—
экстраполяция,
«продолжение» в будущее тенденций,
закономерности развития которых в
прошлом и настоящем известны; чаще всего
опирается на статистический прогноз,
основанный на математических формулах
и используемый для краткосрочных
прогнозов сроком до одного года;

—
моделирование
будущего состояния явления сообразно
ожидаемым и желательным изменениям
ряда условий, перспективы развития
которых хорошо известны.

Общая
логическая последовательность важнейших
операций разработки прогноза включает
десять основных этапов:

1)
предпрогнозная ориентация и уточнение
задания (определение характера, масштаба,
объекта, периода основания и упреждения).
На этом этапе формулируют цели, задачи,
предмет, проблемы, рабочие гипотезы,
определяют методы и структуру исследования;

2)
построение исходной модели прогнозируемого
объекта с привлечением данных опросов
населения и экспертов;

3)
сбор данных;

4)
построение динамических рядов показателей
для дальнейшей экстраполяции;

5)
построение серии гипотетических
поисковых моделей прогнозируемого
объекта;

6)
построение серии гипотетических
нормативных моделей прогнозируемого
объекта;

7)
оценка достоверности, точности и
обоснованности прогноза, уточнение
гипотетических моделей с помощью
экспертного опроса;

выработка рекомендаций для решений в
сфере управления на основе сопоставления
поисковых и нормативных моделей;

9)
экспертиза прогноза и рекомендаций для
заказчика;

10)
повторная предпрогнозная ориентация,
начало нового цикла исследования.

К
наиболее интересным методам прогностики
относятся сценарные
методы политического прогнозирования.
Как научный метод прогнозные сценарии
начали интенсивно разрабатываться в
1950-1970-х гг. Они были первоначально
ориентированы в основном на применение
в военно-политической области и
дипломатическом кризисном менеджменте
(например, американские специалисты
использовали сценарный инструментарий
во время Карибского кризиса в октябре
1962 года). Значительная заслуга в создании
метода принадлежит «мозговым центрам»
военно-стратегического планирования
США – в первую очередь Гудзонскому
институту, Институту будущего и корпорации
RAND.

Прогнозный
сценарий
можно определить как гипотетическое
пошаговое описание причинно-обусловленной
последовательности событий – этапов
трансформации объекта прогнозирования
и/или его среды.

В
современной прикладной политологии
сценариотехника может применяться для
решения самых разных задач: от диагностики
политической ситуации, выявления ее
значимых элементов и связей до оценки
последствий принимаемых политических
решений. Большинство исследователей,
однако, сходятся в том, что все многообразие
прогнозных задач может быть сведено к
двум их основным типам:

1)
прогнозирование развития политических
процессов различного уровня и масштаба,
пошаговое описание возможных изменений
политической ситуации;

2)
планирование и разработка системы
действий, направленных на достижение
определенных политических целей,
желаемой политической ситуации.

Один
из наиболее характерных примеров
составления политического сценария
как составляющей комплексной системы
прогнозирования представляет широко
известный метод
ПАТТЕРН (PATTERN),
разработанный в США в 1963 году.

Слово
«pattern» означает «шаблон, модель, схема».
Аббревиатура умышленно воспроизводит
это слово. PATTERN
(Planning Assistance Through Technical Relevance Evaluation Number) –
Помощь планированию посредством
относительных показателей технической
оценки.

В
СССР в конце 1960-х – начале 1970-х гг. был
разработан селективный
метод прогнозирования и перспективного
планирования
(СМП).

Оба
этих метода предусматривают схожий
алгоритм
работы,
включающий:

—
сбор профильной и фоновой информации,
получение простейших прогнозов по
необходимой проблематике;

—
написание такого сценария будущего
развития, который бы достаточно ясно
раскрывал генеральную цель работы в
свете политических, идеологических и
экономических задач на прогнозируемый
период;

—
выработку критериев оценки;

—
определение набора возможных целей;

—
построение «дерева целей»;

—
экспертную оценку целей и критериев;

—
расчет по «дереву целей»;

—
распределение ресурсов по выбранным
проблемам;

—
построение «дерева решений»;

—
выработку оптимальных стратегий;

—
распределение ресурсов по оптимальным
стратегиям.

И
в ПАТТЕРНе, и в СМП сценарий является
той аналитической информацией, на
основании которой ведется вся последующая
работа, поэтому при его составлении
проявляется особая тщательность,
привлекаются лучшие специалисты.

Можно
выделить следующие основные виды
итогового сценария:

—
Сценарий-эссе.
Характеризуется свободным, близким к
публицистическому стилем, высокой
степенью детализации, сознательной
драматизацией ключевых моментов
изложения. Как правило, сценарии-эссе
довольно значительны по объему. Среди
важнейших достоинств таких сценариев
следует отметить высокую степень
наглядности формы изложения материала.
Особое значение такое свойство сценария
приобретает в случае, когда эксперту
требуется убедить аудиторию, не владеющую
вопросом профессионально. Сценарии-эссе
иногда используются как средство
агитации или контрагитации во время
избирательных кампаний.

—
Аналитический
сценарий.
Характеризуется строгим стилем, наличием
четкой структуры изложения материала,
небольшим объемом. Содержит краткое
(порой тезисное) описание исходных и
результирующих ситуаций, сжатую
характеристику основных политических
акторов, максимально четкую демонстрацию
хода развития ситуации через выделение
конкретных событийных цепей. Такие
сценарии в силу их краткости значительно
более удобны для лица, принимающего
решения. Кроме того, они обладают
убедительностью и наглядностью, хотя
и несколько иного рода, чем сценарии-эссе
(убедительность «научная» в противовес
«художественной»).

—
Формализованный
сценарий.
По сравнению с первыми двумя видами
сценариев, содержащими качественные
суждения экспертов, формализованные
включают в себя количественные показатели.
Вербальное изложение хода событий
сочетается в них с построением графов,
схем, с использованием количественных
коэффициентов (вероятности, относительной
важности и др.). Поэтому некоторые аспекты
могут быть сложны для восприятия,
требовать специальной подготовки и
квалификации. В то же время они могут
нести в себе гораздо более значительный
объем необходимой для принятия
оптимального решения информации, чем
аналитические сценарии и сценарии-эссе.
Кроме того, формализованный сценарий
является фактически готовой основой
для построения математической модели.

Соседние файлы в папке 1

• #
• #
• #
• #
• #
• #

From Wikipedia, the free encyclopedia

Political forecasting aims at forecasting the outcomes of political events. Political events can be a number of events such as diplomatic decisions, actions by political leaders and other areas relating to politicians and political institutions. The area of political forecasting concerning elections is highly popular, especially amongst mass market audiences. Political forecasting methodology makes frequent use of mathematics, statistics and data science. Political forecasting as it pertains to elections is related to psephology.

History of Election Forecasting[edit]

People have long been interested in predicting election outcomes. Quotes of betting odds on papal succession appear as early as 1503, when such wagering was already considered «an old practice.»^[1] Political betting also has a long history in Great Britain. As one prominent example, Charles James Fox, the late-eighteenth-century Whig statesman, was known as an inveterate gambler. His biographer, George Otto Trevelyan, noted that»(f)or ten years, from 1771 onwards, Charles Fox betted frequently, largely, and judiciously, on the social and political occurrences of the time.»^[2]

Before the advent of scientific polling in 1936, betting odds in the United States correlated strongly to vote results.^[3] Since 1936, opinion polls have been a basic part of political forecasting. More recently, prediction markets have been formed, starting in 1988 with Iowa Electronic Markets.

With the advent of statistical techniques, electoral data have become increasingly easy to handle. It is no surprise, then, that election forecasting has become a big business, for polling firms, news organizations, and betting markets as well as academic students of politics.^[4]

Academic scholars have constructed models of voting behavior to forecast the outcomes of elections. These forecasts are derived from theories and empirical evidence about what matters to voters when they make electoral choices. The forecast models typically rely on a few predictors in highly aggregated form, with an emphasis on phenomena that change in the short-run, such as the state of the economy, so as to offer maximum leverage for predicting the result of a specific election.^[4]

An early successful model which is still being used is The Keys to the White House by Allan Lichtman. Election forecasting in the United States was first brought to the attention of the wider public by Nate Silver and his FiveThirtyEight website in 2008. Currently, there are many competing models trying to predict the outcome of elections in the United States, the United Kingdom, and elsewhere.

In a national or state election, macroeconomic conditions, such as employment, new job creation, the interest rate, and the inflation rate are also considered.

Methods of Election Forecasting[edit]

Averaging polls[edit]

Combining poll data lowers the forecasting mistakes of a poll.^[5] Political forecasting models include averaged poll results, such as the RealClearPolitics poll average.

Poll damping[edit]

Poll damping is when incorrect indicators of public opinion are not used in a forecast model. For instance, early in the campaign, polls are poor measures of the future choices of voters. The poll results closer to an election are a more accurate prediction. Campbell^[6] shows the power of poll damping in political forecasting.

Regression Models[edit]

Political scientists and economists oftentimes use regression models of past elections. This is done to help forecast the votes of the political parties – for example, Democrats and Republicans in the US. The information helps their party’s next presidential candidate forecast the future. Most models include at least one public opinion variable, a trial heat poll, or a presidential approval rating.
Bayesian statistics can also be used to estimate the posterior distributions of the true proportion of voters that will vote for each candidate in each state, given both the polling data available and the previous election results for each state. Each poll can be weighted based on its age and its size, providing a highly dynamic forecasting mechanism as Election day approaches. http://electionanalytics.cs.illinois.edu/ is an example of a site that employs such methods.^[7]

Nomenclature[edit]

When discussing the likelihood of a particular electoral outcome, political forecasters tend to use one of a small range of shorthand phrases.^[8][9][10] These include:

• Solid (e.g., «Solid Republican»), also Safe. Very unlikely that the party which currently holds the seat will change in the upcoming election.
• Likely (e.g., «Likely Democratic»), also Favored. It is not thought at the moment that the seat will be particularly competitive, and hence the party is likely to remain unchanged, but there is a possibility this may alter.
• Lean (e.g., «Leans Independent»). One candidate / party has a slight advantage in polling and forecasting, but other outcomes are possible.
• Tilt. Used less widely than the other terms, but indicates a very small advantage to one or another party.^[8]
• Toss-Up. These are the seats that are considered to be the most competitive, with more than one party having a good chance of winning.

Markets for Election Forecasting[edit]

Forecasting can involve skin-in-the-game crowdsourcing via prediction markets on the theory that people more honestly evaluate and express their true perception with money at stake. However, individuals with a large economic or ego investment in the outcome of a future election may be willing to sacrifice economic gain in order to alter public perception of the likely outcome of an election prior to election day—a positive perception of a favoured candidate is widely depicted as helping to «energize» voter turnout in support of that candidate when voting begins. When the prognosis derived from the election market itself becomes instrumental in determining voter turnout or voter preference leading up to an election, the valuation derived from the market becomes less reliable as a mechanism of political forecasting.

Prediction markets show very accurate forecasts of an election outcome. One example is the Iowa Electronic Markets. In a study, 964 election polls were compared with the five US presidential elections from 1988 to 2004. Berg et al. (2008) showed that the Iowa Electronic Markets topped the polls 74% of the time.^[11] However, damped polls have been shown to top prediction markets. Comparing damped polls to forecasts of the Iowa Electronic Markets, Erikson and Wlezien (2008) showed that the damped polls outperform all markets or models.

Impact of Election Forecasting[edit]

According to a 2020 study, election forecasting «increases [voters’] certainty about an election’s outcome, confuses many, and decreases turnout. Furthermore, we show that election forecasting has become prominent in the media, particularly in outlets with liberal audiences, and show that such coverage tends to more strongly affect the candidate who is ahead.»^[12]

Other Types of Forecasting Models[edit]

Other types of forecasting include forecasting models designed to predict the outcomes of international relations or bargaining events. One notable example is the expected utility model developed by American political scientist Bruce Bueno de Mesquita, which solves for the Bayesian Perfect Equilibria outcome of unidimensional policy events, with numerous applications including international conflict and diplomacy.^[13] Various implementations of political science forecasting tools have become increasingly common in political science, and numerous other Bayesian models exist with their components increasingly detailed in scientific literature.^[14] Ranked voting requires polling ranked preferences to predict winners.

See also[edit]

Psephology

References[edit]

• Brown, P.J., Firth, D., & C. D. Payne, C.D. (1999). Forecasting on British election night 1997, Journal of the Royal Statistical Society: Series A, 162 (2), 211–226.

From Wikipedia, the free encyclopedia

Political forecasting aims at forecasting the outcomes of political events. Political events can be a number of events such as diplomatic decisions, actions by political leaders and other areas relating to politicians and political institutions. The area of political forecasting concerning elections is highly popular, especially amongst mass market audiences. Political forecasting methodology makes frequent use of mathematics, statistics and data science. Political forecasting as it pertains to elections is related to psephology.

History of Election Forecasting[edit]

People have long been interested in predicting election outcomes. Quotes of betting odds on papal succession appear as early as 1503, when such wagering was already considered «an old practice.»^[1] Political betting also has a long history in Great Britain. As one prominent example, Charles James Fox, the late-eighteenth-century Whig statesman, was known as an inveterate gambler. His biographer, George Otto Trevelyan, noted that»(f)or ten years, from 1771 onwards, Charles Fox betted frequently, largely, and judiciously, on the social and political occurrences of the time.»^[2]

Before the advent of scientific polling in 1936, betting odds in the United States correlated strongly to vote results.^[3] Since 1936, opinion polls have been a basic part of political forecasting. More recently, prediction markets have been formed, starting in 1988 with Iowa Electronic Markets.

With the advent of statistical techniques, electoral data have become increasingly easy to handle. It is no surprise, then, that election forecasting has become a big business, for polling firms, news organizations, and betting markets as well as academic students of politics.^[4]

Academic scholars have constructed models of voting behavior to forecast the outcomes of elections. These forecasts are derived from theories and empirical evidence about what matters to voters when they make electoral choices. The forecast models typically rely on a few predictors in highly aggregated form, with an emphasis on phenomena that change in the short-run, such as the state of the economy, so as to offer maximum leverage for predicting the result of a specific election.^[4]

An early successful model which is still being used is The Keys to the White House by Allan Lichtman. Election forecasting in the United States was first brought to the attention of the wider public by Nate Silver and his FiveThirtyEight website in 2008. Currently, there are many competing models trying to predict the outcome of elections in the United States, the United Kingdom, and elsewhere.

In a national or state election, macroeconomic conditions, such as employment, new job creation, the interest rate, and the inflation rate are also considered.

Methods of Election Forecasting[edit]

Averaging polls[edit]

Combining poll data lowers the forecasting mistakes of a poll.^[5] Political forecasting models include averaged poll results, such as the RealClearPolitics poll average.

Poll damping[edit]

Poll damping is when incorrect indicators of public opinion are not used in a forecast model. For instance, early in the campaign, polls are poor measures of the future choices of voters. The poll results closer to an election are a more accurate prediction. Campbell^[6] shows the power of poll damping in political forecasting.

Regression Models[edit]

Political scientists and economists oftentimes use regression models of past elections. This is done to help forecast the votes of the political parties – for example, Democrats and Republicans in the US. The information helps their party’s next presidential candidate forecast the future. Most models include at least one public opinion variable, a trial heat poll, or a presidential approval rating.
Bayesian statistics can also be used to estimate the posterior distributions of the true proportion of voters that will vote for each candidate in each state, given both the polling data available and the previous election results for each state. Each poll can be weighted based on its age and its size, providing a highly dynamic forecasting mechanism as Election day approaches. http://electionanalytics.cs.illinois.edu/ is an example of a site that employs such methods.^[7]

Nomenclature[edit]

When discussing the likelihood of a particular electoral outcome, political forecasters tend to use one of a small range of shorthand phrases.^[8][9][10] These include:

• Solid (e.g., «Solid Republican»), also Safe. Very unlikely that the party which currently holds the seat will change in the upcoming election.
• Likely (e.g., «Likely Democratic»), also Favored. It is not thought at the moment that the seat will be particularly competitive, and hence the party is likely to remain unchanged, but there is a possibility this may alter.
• Lean (e.g., «Leans Independent»). One candidate / party has a slight advantage in polling and forecasting, but other outcomes are possible.
• Tilt. Used less widely than the other terms, but indicates a very small advantage to one or another party.^[8]
• Toss-Up. These are the seats that are considered to be the most competitive, with more than one party having a good chance of winning.

Markets for Election Forecasting[edit]

Forecasting can involve skin-in-the-game crowdsourcing via prediction markets on the theory that people more honestly evaluate and express their true perception with money at stake. However, individuals with a large economic or ego investment in the outcome of a future election may be willing to sacrifice economic gain in order to alter public perception of the likely outcome of an election prior to election day—a positive perception of a favoured candidate is widely depicted as helping to «energize» voter turnout in support of that candidate when voting begins. When the prognosis derived from the election market itself becomes instrumental in determining voter turnout or voter preference leading up to an election, the valuation derived from the market becomes less reliable as a mechanism of political forecasting.

Prediction markets show very accurate forecasts of an election outcome. One example is the Iowa Electronic Markets. In a study, 964 election polls were compared with the five US presidential elections from 1988 to 2004. Berg et al. (2008) showed that the Iowa Electronic Markets topped the polls 74% of the time.^[11] However, damped polls have been shown to top prediction markets. Comparing damped polls to forecasts of the Iowa Electronic Markets, Erikson and Wlezien (2008) showed that the damped polls outperform all markets or models.

Impact of Election Forecasting[edit]

According to a 2020 study, election forecasting «increases [voters’] certainty about an election’s outcome, confuses many, and decreases turnout. Furthermore, we show that election forecasting has become prominent in the media, particularly in outlets with liberal audiences, and show that such coverage tends to more strongly affect the candidate who is ahead.»^[12]

Other Types of Forecasting Models[edit]

Other types of forecasting include forecasting models designed to predict the outcomes of international relations or bargaining events. One notable example is the expected utility model developed by American political scientist Bruce Bueno de Mesquita, which solves for the Bayesian Perfect Equilibria outcome of unidimensional policy events, with numerous applications including international conflict and diplomacy.^[13] Various implementations of political science forecasting tools have become increasingly common in political science, and numerous other Bayesian models exist with their components increasingly detailed in scientific literature.^[14] Ranked voting requires polling ranked preferences to predict winners.

See also[edit]

Psephology

References[edit]

• Brown, P.J., Firth, D., & C. D. Payne, C.D. (1999). Forecasting on British election night 1997, Journal of the Royal Statistical Society: Series A, 162 (2), 211–226.

Сценарные методы политического прогнозирования

10.1. Основные понятия и методологические предпосылки гипотетической ситуации, которая возникнет вследствие реализации такой событийной цепочки. «В прогнозировании термином «сценарий», — пишетДж. Мартино, — обозначают словесную картину какого-то момента будущего… Это изображение внутренне согласованной ситуации, представляющей, в свою очередь, правдоподобный результат последовательности событий» . Аналогичным образом характеризуют сценарий В. В. Косолапов и В. А. Лисичкин: «Сценарий общественного прогноза можно определить как серию гипотетических ситуаций развития современных тенденций и их вероятных оценок» . Конкретными примерами данного подхода может служить работа С. Е. Кургиняна «Седьмой сценарий» (1992), а также «спектр сценариев для Российской Федерации» в книге «Куда идет Россия?..» (1994). Приведем (в сокращенном виде) некоторые сценарии развития российского федерализма, как они виделись исследователям в 1994 г.:

1. Борьба РФ за «советское наследство». Восстановление управленческой вертикали, ремилитаризация, попытки военного контроля над основной частью СССР, перманентные конфликты; силовые акции против регионов РФ. Значительная часть масс, особенно живущих вне своих этнорегионов, ВПК и вооруженные силы — база сценария; имперский шовинизм — его поверхностное выражение. Возможен краткосрочно в острой форме, без создания даже квазистабильности, но затем резко актуализирует иные сценарии. Выражается в военных операциях вне РФ, поддержке (де-факто оккупации) территорий типа Приднестровья, Абхазии.

2. Мир регионов и Центр — посредник. РФ ассоциируется с Москвой и выступает в функции посредника между регионами РФ, членами СНГ, остальным миром как суверенным де-факто (возможно, с собственными территориями). Формальное единство территории РФ сохраняется при постепенной суверенизации периферийных регионов (возможно, по модели Чечни). Регионы, независимо от деклараций, имеют приоритет на своей территории в большинстве сфер. Функции Центра — валютно-финансовые, судебно-посреднические, формально-правовые, военно-«миротворческие» и т. д.

3. Минимальная Россия. Сохранение РФ как государства на небольшой

части прежней территории при полной самостоятельности остальной. (Сугубо предварительно — эта территория замкнута линиями «западная граница РФ — Воронеж — Вятка — Норильск — Северный Ледовитый

Мартино, Дж. Технологическое прогнозирование. М, 1977. С. 279—280. 1971 ^салопов, В. В., Лисичкин, В. А. Критика буржуазных концепций будущего. М., океан», включая несколько стратегически неотъемлемых анклавов. Впрочем, и в таких границах государство достаточно велико, чтобы быть обеспеченным ресурсами и потенциалом внутренних различий и напряжений.) Контуры «новой РФ» определяются дислокацией стратегических сил, ресурсно-промышленной базой, «распадом» ряда регионов и/или изменением их границ, конфликтами… Возникает почти моноэтничное государство, однако с очень значительными внутренними культурными (субэтническими) различиями, гигантской ролью столицы, что создает внутреннее напряжение и даже здесь провоцирует сепаратизм окраин.

Ситуационный подход в сценариотехнике подчеркивает одну важную специфическую черту методологии сценарного прогнозирования как принципа построения и анализа не только временных событийных цепей, иллюстрирующих развитие объекта прогнозирования, но и «горизонтальных», статических срезов политического процесса — политических ситуаций, являющихся промежуточными либо конечными результатами такого развития. В общественных науках сценарий представляет собой качественное имитирование во времени механизмов и процессов, осуществляемое последовательным анализом синхронных и диахронных фаз. Синхронный анализ охватывает исследование механизмов функционирования социальной системы в определенный момент (интервал) времени. Диахронный анализ исследует эволюционные процессы, изучает связи между явлениями в их развитии во времени. Такой «двойной охват» позволяет анализировать объект прогнозирования как некую целостность, в комплексе его системных взаимосвязей.

В то же время с точки зрения методологической ясности нецелесообразно объединять процессуальную последовательность и статическую ситуацию под одним понятием «сценарий», тем более что основная специфика сценарного метода заключается все-таки в ориентации на процесс, а не на состояние. Г. Кан совершенно четко отличал сценарий как взаимосвязанную последовательность событий от результата его осуществления — предполагаемой будущей ситуации. Для обозначения последней он ввел специальный термин — «систематический контекст» (зу8(ета(1с соп(ех(). Мы предлагаем принять данный термин, не обсуждая степени его удачности, так как он уже в течение нескольких десятков лет имеет хождение в политической прогностике.

Итак, центральными понятиями для сценариотехники как прогнозно-аналитической методики являются понятия «сценарий» и «систематический контекст». Синтезируя приведенные подходы, прогнозный сценарий можно определить как гипотетическое пошаговое описание причинно-обусловленной последовательности событий — этапов трансформации объекта прогнозирования и/или его среды; под систематическим контекстом мы будем понимать целостное гипотетическое описание ситуации, возникающей на том или ином этапе трансформации объекта прогнозирования и/или его среды. Сценариотехника в таком случае — это совокупность методологических правил и методических приемов и процедур по составлению прогнозных сценариев и систематических контекстов.

Одними из ключевых в приведенных выше определениях являются понятия «политическая ситуация» и «политическое событие». О политической ситуации мы подробно говорили при рассмотрении ситуационного анализа. Термин «политическое событие» заслуживает отдельного комментария.

Понятие «политическое событие» является одним из наиболее часто встречающихся как в научном, так и в обыденном лексиконе; его содержание воспринимается как нечто интуитивно-понятное и не требующее никаких разъяснений. Тем не менее целесообразно прояснить некоторые аспекты данного вопроса.

Во-первых, политическое событие есть некий значимый факт политической жизни, существенная составляющая политического процесса. Естественно, в определении «значимости» многое зависит от принятого масштаба рассмотрения проблемы. Так, конфликт лидеров мелких партийных организаций где-нибудь в российской провинции вряд ли можно рассматривать как политическое событие в контексте мирового политического процесса; в то же время для локальных процессов и ситуации данного региона он может обладать достаточно большой значимостью.

Во-вторых, каждое политическое событие определенным образом локализовано во времени и пространстве, имеет собственные «координаты». Однако реальное воздействие политического события на ситуацию значительно выходит за эти рамки, причем не только в пространстве, но и во времени. Интересную точку зрения в связи с этим высказал Р. Ф. Матвеев: «По истечении некоторого времени начинают сказываться в более полной мере не только непосредственные, но и средне — и долгосрочные последствия события. Иными словами, мы должны рассматривать каждое событие (в том числе давно для нас закончившееся) как процесс, составной частью которого являются последствия соответствующей продолжительности»1. Политическое событие, таким образом, всегда вписано в определенный ситуационный («по горизонтали») и процессуальный («по вертикали») контекст. Значимое политическое событие выступает одним из организующих элементов политической ситуации, о чем мы подробнее говорили выше.

Политическое событие как бы переводит политический процесс из потенциального состояния в актуальное; через него происходит реализация определенных тенденций политической жизни, и в этом качестве оно выступает как своего рода «локальная квинтэссенция» изучаемого фрагмента политики, форма актуализации политического процесса. В принципе, политический процесс можно рассматривать как сложный комплекс событий. Непосредственным импульсом к наступлению политического события является некоторое политическое действие (совокупность действий) либо сигнал окружающей среды. В то же время политическое событие — всегда результат сложного взаимодействия факторов и тенденций политики. Поэтому политическому аналитику, перефразируя известное высказывание О. Шпенглера, важно понять не только то, что данное событие из себя представляет, но главным образом то, что оно на самом деле означает.

Следует отметить, что понятие «сценарий» нашло применение не только в рамках методологии политического прогнозирования; оно также используется в контексте некоторых подходов в политико-психологическом анализе. Речь в первую очередь идет об использовании при исследовании политических ситуаций и процессов концепций и методов транзактного анализа — направления в психологии, разработанного Э. Берном, К. Стайнером и др. Транзактный анализ трактует сценарий как бессознательный, «постепенно развертывающийся жизненный план» , систему поведенческих актов, циклически воспроизводящихся человеком в конкретных жизненных ситуациях. Применительно к проблемам моделирования политической ситуации такой сценарий представляет собой «механизм циклически воспроизводящегося неэффективного поведения группы (организации), основанного на иррациональных психических механизмах… типовую стратегию поведения группы людей, организации, которая многократно повторяется, воспроизводится в определенных ситуациях» .

При всей важности сценарной разработки локальных фрагментов политических ситуаций и событий перед исследователем нередко ставится задача системного изучения развертывания политического процесса в целом. Поэтому категориальный аппарат сценариотехники будет неполным без рассмотрения понятия «система сценариев». Для этого необходимо более подробно остановиться на методологических основаниях сценарного метода в целом.

В сценариотехнике как методе прогнозирования существуют две Термин «система сценариежн еэпшзодижзскшупотрзаияется трнаугасы дктеракоророднамо жн оопровнждается сколько-нибудь внятной дефиницией. В то же время это понятие фактически обозначают конечный прод Система сценариев в гр^иче^скйм предсЮтШенни «напомижает илубуд1урожгктогра) ^поздешнно^аШШриющимся охватом. Крайние альтернативы образуют границы учтенных прогнозом состояний политических объек В данном контексте необивнимтиоббрадищ>евнимание на одну из важных проблем сценарного метода, связанную с отсутствием среди исследователей единства по вопросу о принципах формирования ключевых векто «Открытость» будущего означает его принципиальную непредопределенность, зависимость от наших действий в настоящем. «Будущие тенденции, — писал Э. Квейд, — зависят от факторов, находящихся под нашим контролем» . Одной из главных задач написания сценариев становится как раз обнаружение таких факторов, заложенных в текущих политических процессах и ситуациях, механизмов воздействия на будущие состояния политических объектов. Прямым следствием такого понимания стало активное использование сцена-риотехники в контексте методов и процедур по аналитическому обслуживанию процедуры принятия политических решений.

Из концепции «будущетворного планирования» непосредственно вытекает новое понимание задач политического прогнозирования. «Что является основой современных исследований будущего, — отмечал Д. Белл, — это не попытка «предсказать» будущее, а желание описать «альтернативы будущего».

Опираясь на концепцию «будущетворного планирования», отстаивают понимание сценарного метода как особого способа прогнозного мышления. Этот способ мышления допускает, во-первых, возможность интегрировать в создаваемый прогноз мировоззренческие установки исследователя, во-вторых — максимально широко использовать силу его воображения, творческой фантазии. Веский аргумент, выдвигаемый приверженцами такого видения сценариотехники, заключается в том, что уже на уровне методологии в сценарное прогнозирование закладывается одна специфическая и важная функция — построение сценариев начинает выступать как эффективное средство ослабления традиционности мышления. Не случайно сценарный метод в его современной форме зародился и развивался в рамках такого направления, как кризисный менеджмент; первое серьезное испытание сценариотехники как прикладной прогностической и управленческой методики относится к временам «холодной войны» и связано с исследованиями, проводившимися американскими экспертами по проблемам ядерной безопасности.

Например, Пентагон, учитывая крайне низкую вероятность немотивированного полномасштабного ядерного удара со стороны СССР, тем не менее сделал ряд заказов на сценарную проработку такой ситуации. Эта мера была продиктована тем, что сценарист, принимая во внимание не только вероятное, выступает как разрушитель привычных стереотипов и устоявшихся концептуальных схем, расширяет поле возможного и тем самым обеспечивает готовность действовать в незапланированных кризисных ситуациях, выполняя «функцию предостережения». Некоторые специалисты напрямую связывают полезность сценариотехники именно с тем, что, в отличие от большинства других прогнозных техник (особенно основанных на экстраполяции тенденций), написание сценариев может быть сознательно сориентировано на анализ маловероятных ситуаций, принятие решений в которых затруднено в силу ограниченности предшествующего опыта.

В то же время такой подход в значительной степени выводит сценарное прогнозирование за рамки строго научного мышления, допуская серьезный элемент произвола в интерпретации причинных связей между политическими явлениями и процессами. На этот недостаток обратили внимание, в частности, некоторые отечественные исследователи. «Являясь мощным средством описания возможных альтернативных вариантов будущего в историко-политическом контексте, — писал А. Н. Гончаренко, — этот метод в то же время открывает возможность для различных волюнтаристских интерпретаций будущего» . «Если критерий достоверности или реалистичности находится целиком на уровне субъективных ощущений, — отмечал другой отечественный исследователь — И. Л. Шейдина, — то вся деятельность грозит превратиться в интеллектуальную гимнастику, возможно и способствующую развитию гибкости ума исследователя, но мало чем связанную с реальной действительностью и потому вряд ли могущую служить каким бы то ни было подспорьем для здравого смысла при принятии решений» .

Такого рода критические замечания высказывались не только в советской научной литературе. Например, в одной из публикаций американского журнала «Нейшн» говорилось, что сценарии часто превращаются в карикатуры на действительность. Их широкое использование приводит к умственному разладу с реальностью, и в результате желаемое то и дело принимается за действительное.

Тезис о допустимости интеграции в сценарный прогноз мировоззрения его автора создает, кроме всего прочего, почти непреодолимые трудности в налаживании конструктивного взаимодействия между специалистами с различными политико-идеологическими предпочтениями, а сценариотехника дает хорошие результаты именно как групповой метод прогнозирования, ориентированный на междисципли-нарность и комплексность процедур исследования. Кроме того, последовательная реализация этого тезиса неизбежно приводит (что явственно демонстрирует опыт той же самой «холодной войны») к навязыванию сценарному методу функции, совершенно чуждой любому научному методу исследования, — функции идеологической борьбы.

Альтернативой «творческому» пониманию сценариотехники стал подход (его можно условно обозначить как «позитивистский» или «прагматический»), рассматривающий написание сценариев политического развития как «метод в ряду других» — упорядоченную, логически обоснованную совокупность познавательных приемов, направленных на достижение целей прогнозного исследования. Развитию данного подхода, ориентированного в большей степени на совершенствование процедурно-прикладных аспектов метода, способствовали выход сценариотехники за рамки военно-политической тематики и широкое применение ее в самых разных областях, от прогнозирования состояния на рынках финансов до стратегического планирования в менеджменте, где проблема мировоззренческих интерпретаций не стоит настолько остро, как в политике.

Позиция «прагматиков» представляется в целом более обоснованной: совершенствование методологии сценарного прогнозирования политических процессов должно осуществляться в четких рамках науки, так как только последняя может дать систему объективных критериев и обеспечить единое пространство дискурса для обмена информацией.

Признавая несомненный факт, что чрезмерное увлечение свободой творческого воображения зачастую влечет за собой негативные последствия, подчеркнем еще раз то обстоятельство, что в некоторых случаях важно как раз описать пусть крайне маловероятные, «фантастические», но значимые события и ситуации, реализация которых приведет к серьезным сдвигам в расстановке политических сил, в особенности если эти сдвиги будут неблагоприятны для лица, принимающего решение. Иными словами, существует определенная совокупность прогнозных задач, в решении которых «творческий» подход демонстрирует большую эффективность, нежели прагматический. Кроме того, некоторые из таких «волюнтаристских» сценариев имели, в соответствии с «парадоксом самоопровержения», позитивный общественно-политический эффект. Например, всемерно критикуемая «лестница эскалации» Кана, рисующая картину поэтапного ядерного коллапса, и другие подобные сценарии реально продемонстрировали всему миру последствия вооруженного конфликта между двумя сверхдержавами и таким образом стимулировали процесс мирного сотрудничества.

Свобода использования творческого воображения в сценариотехни-ке ограничивается в том случае, когда реалистичность, поиск вероятных и правдоподобных исходов прямо заложены в задании на анализ. Процесс решения такого рода задач как более структурированная деятельность открывает значительно больший простор для совершенствования конкретных механизмов и процедур сценариотехники, поэтому в следующих параграфах, посвященных методике организации и проведения сценарной экспертизы, акцент будет сделан именно на создание сценариев наиболее вероятного развития политического процесса.

Кроме того, заслуга «творческого» подхода заключается во многом в самой постановке проблемы соотношения объективно-научного и субъективно-мировоззренческого элементов в сценарном политическом прогнозировании, а если взглянуть на этот вопрос шире, — то и в политической прогностике в целом. Не следует забывать, что написание сценариев развития политических процессов относится к группе интуитивных методов прогнозирования. В основе построения сценарного прогноза лежат умозаключения экспертов, основанные на качественном, содержательном анализе политических процессов и ситуаций. Такой подход совершенно не исключает возможности использования техник формализованного анализа — таких, как вероятностная оценка политических событий, установление корреляции факторов, присвоение коэффициентов важности и т. д., — однако эти процедуры и операции играют в политической сценариотехнике вспомогательную роль и не отражают ее сущностных характеристик, как это происходит в экс-траполятивных техниках, математическом моделировании и других формализованных методах, где операции с количественными данными обусловливают содержание процесса прогнозирования политики. Специфика качественного рассмотрения объекта исследования предполагает весьма выраженный момент субъективной интерпретации свойств и взаимосвязей внутри и вне данного объекта, особенно объекта политического. «Что касается политолога, — пишет К. С. Гаджиев, — то объект его изучения — реальность, затрагивающая интересы множества действующих в ней лиц. Политолог, будучи одним из них, не может в полной мере отвлечься от субъективных впечатлений… » Применительно к методологии политической сценариотехники проблема интерпретации встает особенно остро на стадии формулирования прогнозных презумпций исследования. Остановимся на этом подробнее.

«Пошаговый» характер рассмотрения эволюции политической ситуации, внимание к конкретным решениям и событиям — сущностные черты сценарного анализа, обеспечивающие ему ряд преимуществ перед другими методиками, но в то же время являющиеся источниками ряда проблем методологического и методического плана. Речь идет главным образом о проблеме сужения множества мыслимых или виртуально возможных курсов действия для каждого из участников исследуемой ситуации политических субъектов до разумного числа альтернатив, которые могут быть реально охвачены более или менее тщательным анализом. Очевидно, что попытка описать и проанализировать все возможные шаги для всех возможных действующих лиц (да еще с учетом колебаний факторов фона) практически изначально обречена на провал. Например, если у нас есть 3 субъекта, каждый из которых может принять 3 различных решения, то общее количество вариантов только на одном «шаге» развития ситуации составит 27!

Таким образом, исследователь, чтобы ограничить спектр траекторий развития событий определенными рамками, задать «крайние векторы» рассмотрения проблемы, не может обойтись без установления прогнозных презумпций — системы концептуальных допущений о характере развития политической ситуации, взаимодействии ее участников. Именно на данном этапе высока опасность произвольного, эмпирически и логически не обоснованного выбора, диктуемого субъективными предпочтениями исследователя. Например, ученый-прогнозист, придерживающийся либерально-рыночных убеждений, в рассмотрении политического будущего России может изначально — на сознательном или подсознательном уровне — предвзято рассмотреть (или вообще «отсечь») те траектории развития событий, которые ведут к реставрации диктаторского типа политической системы.

Пути оптимизации процедур построения прогнозных презумпций в сценариотехнике, в частности и в аспекте снижения риска «мировоззренческой детерминированности» прогноза, лежат в области совершенствования методологического и методического инструментария сценариотехники. Использование методов исторической аналогии (сопоставления текущих событий со случавшимися ранее с обязательным учетом социокультурного, социально-экономического и иных контекстов), совершенствование способов оптимальной организации взаимодействия экспертов, внедрение принципа итеративности процедур сценарного анализа и пр. — таковы только некоторые из возможных вариантов модификации техник сценарного прогнозирования. Резервы повышения точности и адекватности сценарного прогнозирования кроются, несомненно, в углублении понимания особенностей, закономерностей и движущих сил политической реальности как таковой. В то же время даже максимальная разработанность конкретной методики построения сценариев не позволит полностью устранить «область произвола»; в этом отношении следует ставить более реалистическую цель, а именно максимальное сужение такой «области». Неустранимой — видимо, в любом случае — останется огромная значимость квалификации — опыта, знаний, интуиции и, в конце концов, научной добросовестности эксперта — для составления прогнозных сценариев. По аналогии с шахматной игрой новичок, который видит на доске простое скопление фигур, пытается просчитать ходы для каждой из них и попадает в цейтнот; гроссмейстер же, обладая тонким видением позиции в целом, анализирует не более двух-трех вариантов — и добивается победы. Умение не только скрупулезно просчитывать «ходы», но и «видеть позицию» — необходимые качества для специалиста по сценариотехнике.