Загрози безпеці мегаполісу, когнітивне моделювання

A set of results of cognitive modeling of public safety problems in metropolis are presented, related to the risk of drug use. In recent decades, the cognitive modeling has been widely used in various subject areas, but it has not been used to study the threats of drug use in cities and the associat...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Datum:	2014
Hauptverfasser:	Avdeeva, Z. K., Gorelova, G. V., Kovryga, S. V., Pankratova, N. D.
Format:	Artikel
Sprache:	Russisch
Veröffentlicht:	The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" 2014
Online Zugang:	https://journal.iasa.kpi.ua/article/view/37416
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:	System research and information technologies
Завантажити файл:

Institution

System research and information technologies

_version_	1867334230240919552
author	Avdeeva, Z. K. Gorelova, G. V. Kovryga, S. V. Pankratova, N. D.
author_facet	Avdeeva, Z. K. Gorelova, G. V. Kovryga, S. V. Pankratova, N. D.
author_institution_txt_mv	[ { "author": "Z. K. Avdeeva", "institution": null }, { "author": "G. V. Gorelova", "institution": null }, { "author": "S. V. Kovryga", "institution": null }, { "author": "N. D. Pankratova", "institution": null } ]
author_sort	Avdeeva, Z. K.
baseUrl_str	http://journal.iasa.kpi.ua/oai
collection	OJS
datestamp_date	2018-03-30T15:22:02Z
description	A set of results of cognitive modeling of public safety problems in metropolis are presented, related to the risk of drug use. In recent decades, the cognitive modeling has been widely used in various subject areas, but it has not been used to study the threats of drug use in cities and the associated risks of criminalization of society. This problem has been used as an example in order to test models and methods of cognitive modeling that were developed by the authors. Problems have been considered that were related to the cognitive maps development, verification, and further analysis by the proposed formal and informal methods. The analysis of cognitive maps consists of the analysis of the stability properties of the system to perturbations and its structural stability, the simplicial analysis of cognitive maps connectivity, the scenario analysis. The analysis revealed favorable and unfavorable scenarios for preventing the threats of drug use in the metropolis.
first_indexed	2025-07-17T10:18:24Z
format	Article
fulltext	 З.К. Авдеева, Г.В. Горелова, С.В. Коврига, Н.Д. Панкратова, 2014 20 ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2014, № 4 УДК 519.711.3 УГРОЗЫ БЕЗОПАСНОСТИ МЕГАПОЛИСА, КОГНИТИВНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ1 З.К. АВДЕЕВА, Г.В. ГОРЕЛОВА, С.В. КОВРИГА, Н.Д. ПАНКРАТОВА Представлен ряд результатов когнитивного моделирования проблемы безо- пасности мегаполиса, связанной с рисками наркотизации общества. Когнитив- ное моделирование в практике последних десятилетий начало широко приме- няться в различных предметных областях, но для исследования угроз наркотизации мегаполисов и связанных с этим рисков криминализации обще- ства не использовалось. На примере изучения этой проблемы были апробиро- ваны модели и методы когнитивного моделирования, разрабатываемые авто- рами. Рассмотрены вопросы, связанные с разработкой когнитивных карт, их верификацией и последующего их анализа предложенными формальными и неформальными методами. Анализ когнитивных карт состоит из анализа свойств устойчивости системы к возмущениям и её структурной устойчивости, симплициального анализа связности когнитивных карт, сценарного анализа. Проведенный анализ позволил выявить благоприятные и неблагоприятные сценарии предотвращения угроз наркотизации в мегаполисе. ВВЕДЕНИЕ Проблема безопасности современного мегаполиса имеет множество аспек- тов и особенностей. Наряду с общими для всех особенностями каждый кон- кретный мегаполис имеет собственные, но проблема безопасности, связан- ная с рисками наркотизации общества, присуща практически каждому. В данном исследовании в рамках угроз криминализации общества, воздей- ствие которых на жизнь мегаполиса нарушает нормальную жизнь города, наносит серьезный ущерб экономике и тормозит преобразования в социаль- ной сфере, выделены угрозы, связанные с комплексной проблемой наркоти- зации общества [1]. Эта проблема является слабоструктурированной про- блемной ситуацией безопасности мегаполиса, т.к. она характеризуется взаимосвязанностью многих предметных областей, сложностью, сочетанием количественной и качественной информацией, неоднородностью разной природы. В настоящее время для анализа сложных систем, включающих слабо- структурированные ситуации, зарекомендовали себя методы, в основе кото- рых лежит когнитивная карта — модель представления знаний о ситуации в виде причинно-следственных связей существенных факторов исследуемой ситуации [2–10]. Как известно, когнитивные карты применяются для пони- мания ситуации и анализа различных мнений путем концептуального ими- тационного моделирования (или структуризации), а также для анализа стру- ктурных и динамических свойств сложной системы путем формального моделирования. 1Работа выполнена в рамках совместных научных проектов НАН Украины и Россий- ского фонда фундаментальных исследований Угрозы безопасности мегаполиса, когнитивное моделирование Системні дослідження та інформаційні технології, 2014, № 4 21 В зависимости от типа проблемной ситуации можно применять и дру- гие методы на основе когнитивных карт, в частности, методы анализа конф- ликтов интересов, выработки управлений, структурно-целевого анализа, мониторинга угроз в исследуемых ситуациях [2–5]. Модели сложных систем в виде когнитивных карт, методы их построения и анализа, разработки и обоснования управленческих решений нашли применение также в системе когнитивного моделирования, объединившей модели и методы ряда теоре- тических дисциплин [7–10]. В данной работе показано применение формальных когнитивных карт и когнитивного моделирования на примере структуризации наркоугроз по концепции комплексной безопасности мегаполиса (за основу взята Концеп- ция комплексной безопасности города Москвы [1], далее — Концепция). Согласно разработанный методике анализа на основе когнитивных карт [2–5], анализ проблемы наркотизации мегаполиса состоит из последова- тельности действий:  первичная формулировка проблемной ситуации в области безопас- ности мегаполиса, в данном случае, наркотизация общества, и формирова- ние первичной концептуальной схемы проблемы;  структуризация знаний о проблемной ситуации посредством по- строения формальной знаковой когнитивной карты, с учетом многоаспект- ности исследуемых явлений и процессов, влияющих на направленность из- менения проблемной ситуации;  верификация знаковой когнитивной карты;  выбор теоретической модели на основе анализа знаковой когнитив- ной карты, пригодной для анализа ситуации актуализации угрозы;  моделирование ситуации актуализации угрозы с целью оценки её последствий. В соответствии с практикой когнитивного моделирования [7–10] обоз- наченное выше моделирование ситуаций дополняется следующим образом:  привлечение на первом этапе процесса когнитивного моделирования методологии предвидения, которая в достаточной мере формализована [11–13] и позволяет с помощью экспертного оценивания выявить критиче- ские технологии и построить альтернативы сценариев с количественными значениями характеристик, которые являются исходными данными для на- чальной итерации когнитивного моделирования;  анализ устойчивости системы (структурной устойчивости и устой- чивости к возмущениям);  анализ связности системы (симплициальный анализ когнитивной карты);  импульсное моделирование развития ситуаций (разработка возмож- ных сценариев развития системы);  принятие решений. Представим кратко названные выше действия на примере структуриза- ции и анализа угроз безопасности мегаполиса, связанных с рисками нарко- тизации общества. СТРУКТУРИЗАЦИИ УГРОЗ БЕЗОПАСНОСТИ МЕГАПОЛИСА Концептуальная структуризация знаний направлена на ограничение рас- сматриваемой ситуации в рамках поставленных целей анализа и формиро- З.К. Авдеева, Г.В. Горелова, С.В. Коврига, Н.Д. Панкратова ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2014, № 4 22 вания единой понятийной системы (онтологии) для участников этого про- цесса — разнородного коллектива экспертов. В основу структуризации по- ложены основные источники знания, образующие информационно- аналитическое пространство знаний о слабоструктурированной проблемной ситуации (эмпирические данные и теоретические знания; нормативно- правовые акты; знания; опыт и интуиция лица, принимающего решения; экспертные знания). Для структуризации могут быть использованы концеп- туальные схемы (например, PEST, SWOT-схемы), в которых фиксируются основные предметные области и их укрупненные взаимосвязи, значимые при анализе развития исследуемой ситуации. Методика структуризации и моделирования ситуации актуализации уг- розы безопасности Мегаполиса на основе когнитивной карты включает ряд шагов. Шаг 1. Построение концептуальной схемы угроз безопасности. Со- гласно этой схеме, для каждого типа угроз определяются:  основные предпосылки, усугубляющие возникновение угроз данного типа;  основные угрозы (виды) данного типа; основные предпосылки, усу- губляющие возникновение угрозы данного типа;  последствия, к которым может привести реализация угроз данного типа; для некоторых типов — обобщенное последствие угроз данного типа (или 2–3 обобщенных последствия), соотносимое с общими целями обеспе- чения безопасности. Шаг 2. Конкретизация первичной концептуальной схемы к кон- кретному типу угрозы и построение первичной когнитивной карты. В построенной концептуальной схеме криминальных угроз особо были вы- делены факторы, связанные с проблемой наркотизации общества, и, в соот- ветствии с этим, была сформулирована угроза наркотизации общества: рост в структуре совершаемых преступлений мошенничества, незаконной тор- говли наркотиками, рейдерства, коррупции, похищения людей; рост количе- ства преступлений в сфере незаконного оборота и потребления наркотиков, а также преступлений, совершаемых на почве межнациональной и межкон- фессиональной неприязни. Сформированная концептуальная схема криминальных угроз использу- ется для дальнейшей формализации проблемной ситуации (не исключается на этом этапе привлечение дополнительных экспертных знаний и источни- ков) по наркотизации общества в виде первичной когнитивной карты нар- коугроз, включающей определение первичных факторов (на языке концеп- ции) и взаимовлияний между ними. Порядок построения первичной когнитивной карты не регламентируется. Шаг 3. Модификация первичной (слабоформализованной) когни- тивной карты с учетом взаимосвязанности различных типов угроз. В данном исследовании расширение первичной когнитивной карты проис- ходило, в том числе, за счет дополнения упущенными значимыми фактора- ми, неучтенными во взятой за основу Концепции [1]. Шаг 4. Перевод первичной когнитивной карты в формальную зна- ковую карту G наркоугроз безопасности мегаполиса. Этот процесс вклю- чает перевод первичных формулировок факторов в формулировки, соответ- Угрозы безопасности мегаполиса, когнитивное моделирование Системні дослідження та інформаційні технології, 2014, № 4 23 ствующие математическому смыслу взаимовлияний между факторами, и установление знака влияний. При этом каузальное влияние между парой факторов интерпретируется в модели следующим образом: изменение фак- тора-источника влияния приводит к изменению фактора-приемника. Формальная когнитивная карта — это знаковый ориентированный граф  EVG , , (1) в котором: V — множество вершин, вершины («концепты») ,VVi  ki ,,2,1  являются элементами изучаемой системы; Е — множество дуг, дуги ,Eeij  Nji ,,2,1,  отражают взаимосвязь между вершинами iV и ;jV влияние iV на jV в изучаемой ситуации может быть положительным, когда увеличение (уменьшение) одного фактора приводит к увеличению (уменьшению) другого, отрицательным, когда увеличение (уменьшение) одного фактора приводит к уменьшению (увеличению) другого, или отсут- ствует (0). Когнитивная карта G, помимо графического изображения графа, может быть представлена матрицей отношений .GA Матрица GA — это квадрат- ная матрица, строки и столбцы которой помечены вершинами графа ,G а на пересечении i -строки, j -столбца стоят (или нет) единицы, если существует (не существует) отношение между элементами iV и ,jV т.е. ,][ kkijG aA  аij =     .случае противномв0 ,ссвязаноесли,1 ji ij VV a (2) Отношение ija может принимать значение 1»« или 1»« . Исходя из математического смысла формальной модели (семантики от- ношений между факторами), формулирование фактора с содержательной точки зрения должно быть таким, что позволяло бы количественно измерять изменения последнего в терминах «роста – снижения». Шаги 1–4 позволяют выполнить 1-е и 2-е действия анализа проблемы наркотизации мегаполиса. Для выполнения 3-го действия — верификации модели и повышения достоверности формализации экспертных знаний при построении когнитивной карты, следует придерживаться следующих пра- вил [3]. Правило 1. При определении фактора необходимо так его формулиро- вать, чтобы был понятен его содержательный смысл и в то же время он представлялся как переменная. Правило 2. Определение влияния фактора a на фактор b )( ba  не- обходимо рассматривать в контексте факторов .)( cba  При определе- нии влияния a на b должно выполняться правило транзитивности каузаль- ных влияний. На этапе верификации целесообразно применять и другие правила и критерии, например, для выявления и коррекции рискованных фрагмен- тов, связанных с риском дублирующих влияний. З.К. Авдеева, Г.В. Горелова, С.В. Коврига, Н.Д. Панкратова ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2014, № 4 24 Применение указанных правил и некоторых других критериев достовер- ности когнитивной карты позволило построить когнитивную карту наркоуг- роз безопасности (рис. 1). На рисунке знаками вопроса обозначены внешние Кр им ин ал из ац ия об щ ес тв ен . ж из ни 18 Б ез оп ас но ст ь ж из не де ят ел ьн о ст и. м ег ап ол ис а 21 У щ ер б Э ко но м ик е 19 + - - П от ре бе ле ни е на рк от ик ов 15 О бщ ес тв ен на я оп ас но ст ь пр ес ту пл ен ий 12 Н ез ак он ны й об ор от на рк от ик ов 13 Н ед ов ер ие на се ле ни я к ор га на м в ла ст и ра зл ич ны х ур ов не й 22 У щ ер б ж из ни , зд ор ов ью и им ущ ес тв у на се ле ни я 23 С тр ах и не ув ер ен но ст ь в об щ ес тв е 24 + + - + + + + + М еж на ци он ал ьн ая и м еж ко нф ес си он ал ь- на я не пр ия зн ь 11 + + С пе кт р ви до в те рр ор ис ти че ск ой де ят ел ьн ос ти 10 П ре ст уп ле ни я в сф ер е не за ко нн ог о об ор от а и по тр еб ле ни я на рк от ик ов 16 + + + Р ас пр ос тр ан ен ие на рк от ик ов ср ед и на се ле ни я 14 + - - У ро ве нь за бо ле ва ни я ж ит ел ей 17 + - - + У ро ве нь ра зв ит ия со ци ал ьн ой сф ер ы 20 - + - - - + - + + У ро ве нь п од го то вл ен но ст и пр ав оо хр ан ит ел ьн ы х ор га но в в бо рь бе с п ре ст уп но ст ью 3 У ро ве нь р аз ви ти я оп ер ат ив ны х по зи ци й (а ге нт ур но й се ти ) в ср ед е на рк об из не са 5 Н ек он тр ол и- ру ем ая и н ел ег ал ь- на я м иг ра ци я 4 Ка че ст во м еж ве до м ст ве нн ой ко ор ди на ци и ан ти на рк от ич ес ко й де ят ел ьн ос ти 6 У ро ве нь м ат ер иа ль но - те хн ич ес ко го и к ад ро во го об ес пе че ни я зд ра во ох ра не ни я по п ро ф ил ак ти ке и ле че ни ю н ар ко м ан ии 7 П ро па га нд а зд ор ов ог о об ра за ж из ни 8 П ри вл ек ат ел ьн ос ть на рк об из не са 2 Кр им ин ал из ац ия эк он ом ик и и во зм ож но ст ь по лу че ни я не ко нт ро л. д ох од ов 1 ? ?? ? ? ? Ч ис ле нн ос ть со ци ал ьн о не бл аг оп ол уч но го ко нт ин ге нт а ж ит ел ей 9 ? ? - + + ? - ? С м ер тн ос ть на се ле ни я 25 + ? ? ? Р ис . 1 . З на ко ва я ф ор м ал ьн ая к ог ни ти вн ая к ар та н ар ко уг ро з бе зо па сн ос ти м ег ап ол ис а Угрозы безопасности мегаполиса, когнитивное моделирование Системні дослідження та інформаційні технології, 2014, № 4 25 влияния на вершины карты, которые могут интерпретироваться как влияния внешних для карты факторов (возмущений) или как управляющие воздействия. На рис. 2 та же когнитивная карта изображена с помощью ПСКМ — программной системы когнитивного моделирования [10]. В процессе разра- ботки когнитивной карты G (1) и построения изображения в ПСКМ форми- руется матрица AG (2), операции над которой в дальнейшем позволяют про- водить формальный анализ устойчивости отображаемой системы, анализ связности, анализ чувствительности и другие действия. Итак, построенная знаковая формальная когнитивная карта берется за основу при формальном анализе статических и динамических свойств ис- следуемых ситуаций. Заметим, что визуализация структуры когнитивной Р ис . 2 . З на ко ва я ф ор м ал ьн ая к ог ни ти вн ая к ар та н ар ко уг ро з бе зо па сн ос ти м ег ап ол ис а З.К. Авдеева, Г.В. Горелова, С.В. Коврига, Н.Д. Панкратова ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2014, № 4 26 карты направлена на повышение когнитивной ясности (легкости интуитив- ного понимания) карты при ее чтении, что облегчает экспертный анализ карты и интерпретацию результатов формального анализа (действий 6–9). МОДЕЛИРОВАНИЕ СИТУАЦИЙ АКТУАЛИЗАЦИИ УГРОЗ С ЦЕЛЬЮ ОЦЕНКИ ИХ ПОСЛЕДСТВИЙ (СТРУКТУРНЫЙ АНАЛИЗ КОГНИТИВНОЙ КАРТЫ И ИМПУЛЬСНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ) Целью структурного анализа карты является определение типа структуры карты. По структуре выделяются автономные и неавтономные карты, а также ациклические, слабо циклические карты (карты с малым количеством циклов) и сильно циклические карты. Автономными названы карты, в которых отсут- ствуют внешние влияния на факторы и отсутствуют условно-независимые факторы, т.е. факторы, на которые не влияют другие факторы карты. Структурный анализ карты G наркоугроз безопасности мегаполиса по- казал, что в карте присутствуют всего два цикла из факторов 15-16-12-18- 24-15 (цикл С) и 15-13-16-12-18-24-15 (цикл В), которые почти полностью совпадают и отличаются только тем, что в одном цикле фактор 15 прямо и положительно влияет на фактор 16, а в другом цикле — косвенно, через промежуточный фактор 13, и тоже положительно. Итак, в карте 2 цикла с положительной обратной связью, отрицательных циклов нет. В циклах с положительной обратной связью увеличение (уменьшение) значения лю- бого фактора в цикле, при нулевых внешних влияниях и нулевых влияниях других факторов карты на факторы цикла, приводит через цепочку факторов цикла к дальнейшему увеличению (уменьшению) значения этого фактора. По формальному определению, циклом положительной обратной связи яв- ляется цикл, в котором имеется четное или нулевое число отрицательных дуг; согласно теореме о структурной устойчивости, если в системе имеются четное число положительных циклов и четное или нулевое число отрицате- льных циклов — система в целом не устойчива. В анализируемой системе имеем четное число только положительных циклов, что свидетельствует о неустойчивости всей системы. Для целей анализа фрагмент карты с двумя влияниями 15-16 и 15-13-16 может быть заменен на эквивалентный фрагмент с одним более сильным положительным влиянием 15-16 [5]. При таком преобразовании сохраняется динамика факторов из остальной, не преобразованной, части карты, но структура карты упрощается (рис. 3), хотя часть информации при этом мо- жет потеряться. Итак, ситуация наркоугроз в мегаполисе, представляемая когнитивной картой ,G является «неустойчивой» к возмущениям и структурно неустой- чивой. Например, однажды возросшее «Потребление наркотиков», если ни- чего не предпринимать, будет неограниченно расти дальше за счет цикла Входной фрагмент: 1-11,14 Цикл C: 12,15,16,18, 24 Выходной фрагмент: 17,19-23,25 Рис. 3. Структурная декомпозиция карты наркоугроз Угрозы безопасности мегаполиса, когнитивное моделирование Системні дослідження та інформаційні технології, 2014, № 4 27 положительной обратной связи, даже если изначальная причина роста уже исчезла. Этот же результат дает и формальный анализ устойчивости к воз- мущениям и по начальному значению, проводимый путем решения характе- ристического уравнения матрицы GA : собственных чисел матрицы отноше- ний — 21; максимальное по модулю число ,113,1\|\| M система не устойчива, согласно соответствующему критерию устойчивости в теории управления [14]. Иллюстрацией приведенного вывода могут быть и графики рис. 4, по- лученные в результате импульсного моделирования [10–12] (с помощью ПСКМ) при внесении положительного возмущения )1( 15 q в вершину В15 «Потребление наркотиков». Поскольку в остальные 24 вершины возму- щения не вносятся, то вектор возмущений Q будет содержать только ,115 q остальные возмущения равны 0, т.е. )0;0;0;1;0;0( 25150  qqqQ  . На рис. 4 по осям абсцисс отмечены такты моделирования ,2,1,0 (при дальнейшей интерпретации результатов тактам могут быть сопостав- лены конкретные временные интервалы), по оси ординат — изменения ве- личины импульсов при переходе от такта к такту (числа могут интерпрети- роваться как коэффициенты, на которые можно умножать значения параметров вершин карты, если она модифицируется в функциональный граф [7, 9, 10]). Количество тактов моделирования может быть более 100, и их увеличение производится до тех пор, пока не проявится и не «закре- пится» модельная тенденция изменений, но чаще всего для этого достаточно сделать 6– q 14 шагов моделирования. Рис. 4 представляет собой часть графиков (фрагмент сценария), соот- ветствующих развитию ситуаций в вершинах когнитивной карты. При изображении графиков для облегчения их понимания и интерпретации все они разбиваются на группы по 4 графика на одном изображении. В данном случае приведены только две группы рис. 4,а и рис. 4,б как наиболее харак- Рис. 4. Фрагменты сценария развития ситуаций при нарастании потребления нар- котиков: ,)1( 15 q вектор возмущений )0;0;0;1;0;0( 25150  qqqQ  а б З.К. Авдеева, Г.В. Горелова, С.В. Коврига, Н.Д. Панкратова ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2014, № 4 28 терные. Общее количество групп в конкретном исследовании определяется числом вершин когнитивной карты, в данном случае было проанализирова- но 8 групп. Как видно по графикам а на рис. 4, наблюдается тенденция возрастания возмущений во всех вершинах, образующих вышеобозначенный цикл, что, соответственно, будет отрицательно влиять и на все связанные с ним вер- шины. Так, по графикам б на рис 4 видно, что незаконный оборот наркоти- ков возрастает, растет ущерб экономике, безопасность жизнедеятельности мегаполиса ухудшается при постоянстве распространения наркотиков среди населения. Усиление негативных тенденций при возмущении 115 q под- тверждают и другие группы графиков — результатов импульсного модели- рования. В процессе исследования были проанализированы сценарии развития ситуаций при внесении возмущений как в единичные вершины (отмеченные знаком вопроса в когнитивной карте рис. 1), так и в совокупности вершин. На рис. 5 приведены фрагменты а и б сценария при внесении возмущения 19 q в вершину В9, которое можно интерпретировать следующим обра- зом: «Пусть численность социально неблагополучных жителей растет, какие тенденции могут при этом наблюдаться в системе?». По графикам рис. 5 видно, что рост числа социально неблагополучных жителей порождает целый комплекс неблагоприятных тенденций. Так, В11 — межнациональная и межконфессиальная неприязнь, В15 — потребление наркотиков, В16 — преступность в сфере оборота и потребления наркотиков растут (рис. 5,а); при этом, если не изменяется качество антинаркотической деятельности В6, то 19 q приводит к усилению криминализации общества, росту ущерба экономике, ухудшению безопасности жизнедеятельности. Если сравнить графики рис. 4 и 5 по Рис. 5. Фрагменты сценария при внесении возмущения в вершину В9: :19 q вектор возмущений )0;0;0;1;0;0( 2590  qqqQ  В9 Численность социально неблагополучных жителей В11 Межнациональная и межконфециальная неприязнь В15 Потребление наркотиков В16 Преступность в сфере оборота и потребления наркотиков a б Угрозы безопасности мегаполиса, когнитивное моделирование Системні дослідження та інформаційні технології, 2014, № 4 29 числам на оси ординат, то видно, что фактор численности социально неблагополучного населения (рис. 5) сильнее влияет на скорсть нарастания негативных тенденций, чем фактор потребления наркотиков (рис. 4). На рис. 6 приведены фрагменты сценариев при более сложных предположениях о развитии ситуаций при внесении возмущений в совокупности вершин. Графики а и б соответствуют «отрицательному» сценарию: ;19 q 110 q (В9 — численность социально неблагополуч- ных жителей растет, В10 — спектр видов террористической деятельности расширяется). Графики в и г соответствуют более оптимистичному сцена- рию: уровень подготовленности правоохранительных органов растет ,)1( 3 q качество антинаркотической деятельности повышается ,)1( 6 q межнациональная и межконфессиальная неприязнь снижается .)1( 11 q Приведенные результаты моделирования не противоречит практическим наблюдениям, что может косвенно свидетельствовать об адекватности разработанной когнитивной карты. Заметим, что «формальное» моделирование сценариев на основании формулы распространения возмущений по когнитивной карте [14,15] дает существенно больший спектр анализируемых ситуаций, нежели только экс- пертный структурный анализ когнитивной карты. ТОПОЛОГИЧЕСКИЙ (СИМПЛИЦИАЛЬНЫЙ) АНАЛИЗ КОГНИТИВНОЙ КАРТЫ Изучение слабоструктурированных проблем сложных систем требует ис- следования структуры системы как на глобальном уровне, с позиций струк- туры, как единого целого, так и на локальных уровнях с позиций отдельных подсистем и элементов. Различные концепции сложности и связности сис- тем отражают единую тенденцию — выявление существенных, функцио- Рис. 6. Фрагменты одного из «пессимистичных» сценариев (а и б) и одного из «оп- тимистичных» (в и г) a б в г З.К. Авдеева, Г.В. Горелова, С.В. Коврига, Н.Д. Панкратова ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2014, № 4 30 нально-значимых связей системы, нарушение или возникновение которых меняет существенно или не очень возможности достижения поставленных перед системой целей, возможности выполнения ее миссии или просто воз- можности функционировать. Для решения задач анализа связности систем представляется полезным применять аппарат алгебраической топологии, позволяющий проводить анализ структуры как сложного многомерного геометрического образования — симплициального комплекса и использо- вать инструмент симплициального анализа q — анализ связности [15, 16]. Как известно, в симплициальном анализе система рассматривается в виде отношения между элементами конечных множеств — множества вер- шин V и заданного семейства непустых подмножеств этих вершин — сим- плексов . Cтруктура системы служит основанием для геометрического и алгебраического ее представления, как симплициального комплекса ,K образованного множеством вершин и соответствующих им симплексов. Для их построения может быть использована структура системы, заданной в виде когнитивной карты .,  EVG Другими словами, любое отноше- ние  в системе представляется таким образом, что множество элемен- тов, относимых к конкретному элементу ,Vxi  трактуется как симплекс ,ix  где i — номер вершины, а  — геометрическая размерность симплек- са, которая определяется числом дуг, соединяющих вершины iy в симплек- се через переменную .ix Симплексы могут определяться как по строкам ),(X так и по столбцам )(Y матрицы отношений графа, соответственно, мо- гут быть построены два комплекса: ),( YK x и ,),( XK y где  — транспо- нированная матрица отношений. Один из комплексов может быть более со- держательным, чем другой. Таким образом, симплициальный комплекс получается путем разбиения некоторого пространства, заданного, например, графом G на пересекающиеся подмножества. Поскольку симплициальный комплекс — это семейство симплексов, соединенных посредством общих граней (в том числе, общей вершиной — точкой), то характеристикой связ- ности может служить размерность грани, общей двум симплексам. Так как комплекс существует как целое, то для анализа связности используется по- нятие «цепь связи» — q-связность (цепь связи отражает возможность того, что два симплекса, непосредственно не имея общей грани, могут быть свя- заны при помощи последовательности промежуточных симплексов). На ос- новании возможностей симплициального анализа предлагаются формализо- ванные правила обоснования выбора целевых и управляющих вершин, определение устойчивости систем, характеризуемых теми или иными сим- плициальными комплексами, условия структурной устойчивости систем. Отметим, что использование симплициального анализа возможно при ми- нимальной априорной информации относительно исследуемых объектов и явлений. Построим и проанализируем симплициальные комплексы, соответст- вующие нашей когнитивной карте .G Для наглядности начнём анализ с изображения таблицы отношений между вершинами когнитивной карты (таблица). Угрозы безопасности мегаполиса, когнитивное моделирование Системні дослідження та інформаційні технології, 2014, № 4 31 Т а б л и ц а . Отношения между вершинами когнитивной карты №В 1 … 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 x  1 … 1 1 0 2 … 1 1 2 1 3 … –1 –1 3 1 4 … 1 4 0 5 … –1 –1 5 1 6 … –1 –1 –1 6 2 7 … –1 7 0 8 … –1 8 0 9 … 1 1 1 9 2 10 … 1 1 10 1 11 … 1 11 0 12 … 1 12 0 13 … 1 13 0 14 … 1 1 1 1 14 3 15 … 1 15 0 16 … 1 16 0 17 … 1 17 0 18 … 1 –1 –1 1 –1 1 18 5 19 … –1 19 0 20 … 1 20 0 … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … 24 … 1 24 0 25 … y  … 9 0 10 1 11 1 12 1 13 6 14 3 15 4 11 1 17 0 18 0 19 0 20 0 21 0 22 0 23 1 24 0 σ25 0 Имеем: ;;;;;;;;;;;;;{}{),( 13 0 12 0 11 0 10 1 9 2 8 0 7 0 6 2 5 1 4 0 3 1 2 1 1 0    x x YK };;;;;;; 24 0 20 0 19 0 18 5 17 0 16 0 15 3 14 0   — симплициальный комплекс, соответствующий строкам таблицы отношений. ;;;;;;;;;;;;;{),( 21 2 20 0 19 0 18 0 17 0 16 1 15 4 14 3 13 6 12 1 11 1 10 1 9 0 *  XK y };;; 25 0 24 0 23 1 22 0  — симплициальный комплекс, соответствующий столбцам таблицы отношений. Проанализируем цепочки связей в блоках комплекса .),( YK x Так, симплексы 1 0 и 2 1 связаны друг с другом через вершину В10 (спектр ви- З.К. Авдеева, Г.В. Горелова, С.В. Коврига, Н.Д. Панкратова ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2014, № 4 32 дов террористической деятельности). Симплексы 3 1 и 5 1 связаны друг с другом через грань, образованную вершинами В13 и В14. Симплекс ,15 3 состоящий из полного графа с вершинами В13, В16, В17, В25 связан с сим- плексами 10 1 9 2 6 2 5 1 5 1 3 1 2 1 ;;;;;;  общей вершиной В13 (незаконный оборот наркотиков) и т.д. На рис. 7 представлено графическое изображение связи вершин сим- плициального комплекса .),( YK x Как видно из рисунка, комплекс ),( YK x не связный, имеются отдельные блоки: блок цепочек из симплек- сов ,};;;;;;;{ 15 3 10 1 9 2 6 2 5 1 5 1 3 1 2 1  блок ,};;;{ 20 0 19 0 18 5 17 0  состоящий из симплекса ,18 5 соединённого вершиной В21 с симплексами 19 0 и ,20 0 а также с симплексом ,17 0 вершиной В23. Имеются изолированные симплек- сы, состоящие из одной вершины — 4 0 и .12 0 Проводя q-анализ, получим следующие значения q-связностей для строк: ;1;5  Qq {В18}; ;1;4  Qq {В18}; ;2;3  Qq {В18};{В14}; ;4;2  Qq {В14};{В18};{В6}; {В9}; ;3;1  Qq {В18; В14; В6; В9; В3, В5}; {В10}; {В2}; ;2;0  Qq {В18; В14; В6; В9; В3, В5; В10; В2; В1; В7; В8; В11; В12; В13; В15; В16; В24};{В4} исключая В25. Таким образом, структурный вектор комплекса равен .)234211(Q Можно прийти к выводу, что наиболее важными компонентами в це- лом для всей системы, отображенной графом ,G являются незаконный обо- B14 B10B15 B14 B11 B17 B25 B16 B19 B20 B21 B24 B23 B22 B9 B18 Рис. 7. Симплициальный комплекс ),( YKx Угрозы безопасности мегаполиса, когнитивное моделирование Системні дослідження та інформаційні технології, 2014, № 4 33 рот наркотиков и криминализация общественной жизни. Их можно интер- претировать как базовые факторы. Но поскольку они принадлежат к несвяз- ным блокам в симплициальном комплексе ,),( YK x то попытки влияния на каждый из них в отдельности будут для всей системы малоэффективными. Следует заметить, что интерпретация всех полученных результатов q-анализа и сопоставление их с результатами структурного анализа и им- пульсного моделирования требует достаточно трудоёмкого экспертного анализа, но он необходим для разработки обоснованных программ действия по снижению угроз обществу от незаконного оборота наркотиков. ЗАКЛЮЧЕНИЕ Исследование слабоструктурированных проблем наркотизации общества в современном мегаполисе потребовало реализации междисциплинарного подхода, инструментом которого стали модели и методы когнитивного мо- делирования сложных систем, адаптированные к данной конкретной про- блеме. Проведенное на разработанных когнитивных картах моделирование дало возможность рассмотреть различные аспекты проблемы, а также раз- нообразные возможные сценарии развития ситуаций. Всё это в совокупно- сти позволяет разрабатывать, всесторонне анализировать и обосновывать соответствующие управленческие решения. ЛИТЕРАТУРА 1. Распоряжение Правительства Москвы от 16 апреля 2010 г. N 707-РП. Об ут- верждении концепции комплексной безопасности — http://drbez.mos.ru/ legislation/lawacts/779238/?special=Y 2. Абрамова Н.А., Воронина Т.А., Порцев Р.Ю. О методах поддержки, построения и верификации когнитивных карт с применением идей когнитивной графи- ки / Управление большими системами. Специальный выпуск 30.1 «Сетевые модели в управлении». — М.: ИПУ РАН, 2010. — С. 411–430. 3. Абрамова Н.А., Коврига С.В. Некоторые критерии достоверности моделей на основе когнитивных карт // Проблемы управления. — 2008, № 6. — C. 23–33. 4. Avdeeva Z., Kovriga S. Cognitive Approach in Simulation and Control / Plenary pa- pers, Milestone reports & Selected survey papers. 17th IFAC World Congress, Seoul, Korea, July 2008. — P. 160–167. 5. Abramova N.A., Avdeeva Z.K., Fedotov A.A. An approach to systematization of types of formal cognitive maps / Proceedings of the 18th IFAC World Congress, Mi- lano (Italy). Aug. 28 — Sept. 2, 2011. Milano: IFAC- International Federation of Automatic Control, 2011. — С. 14246 – 14252. 6. Авдеева З.К. Выявление угроз развитию сложных систем на основе когнитив- ного подхода // Труды Научной школы МАБР-2007 «Моделирование и ана- лиз безопасности и риска в сложных системах». — СПб.: ГУАП, 2007. — С. 478–483. 7. Горелова Г.В. Развитие технологий когнитивного моделирования / Междун. научн. конф. ИИ–2011: сб. трудов. — Кацивели, Крым. — 2011. — С. 92–96. З.К. Авдеева, Г.В. Горелова, С.В. Коврига, Н.Д. Панкратова ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2014, № 4 34 8. Горелова Г.В. Возможности когнитивного моделирования сложных систем / Междун. научно-техн. конф. (SAIT 2011) «Системный анализ и информа- ционные технологии: материалы»: сб. трудов. — Киев: УНК «ИПСА» НТУУ «КПИ», 2011. — С. 548. 9. Gorelova G.V. Cognitive Modeling as the Instrument in the Course of Knowledge of the Big System / ITHEA IJ and IBS Sample Sheet. International Scientific Soci- ety Bulgaria, Sofia. — 2011. — Р. 211–221. 10. Gorelova G.V. Cognitive Modeling as the Instrument in the Course of Knowledge of the Big System / International Journal «Information Theories and Applica- tions». — 2011. — 18, № 2.— P. 172–182. 11. Панкратова Н.Д. Математическое обеспечение задач технологического пред- видения применительно к отрасли промышленности // Системні дослідження та інформаційні технології. — 2003. —№ 1. — С. 26–33. 12. Pankratova N., Savastiyanov V. Foresight Process Based on Text Analytics // Inter- national Journal «Information Content and Processing». — 2014. — 1, № 1, ITHEA. — P. 54–65. 13. Панкратова Н.Д., Малафеева Л.Ю. Информационная модель знаний сценарного анализа // Проблемы управления и информатики. 2014. — № 1. — С. 119–128. 14. Робертс Ф.С. Дискретные математические модели с приложениями к социаль- ным, биологическим и экономическим задачам. — М.: Наука, 1986. 15. Касти Дж. Большие системы: связность, сложность и катастрофы. — М.: Мир, 1982. — 216 с. 16. Atkin R.H. Combinatorial Connectivies in Social Systems. An Application of Sim- plicial Complex Structures to the Study of Large Organisations, Interdisciplinary Systems Research. — 1997. Поступила 02.10.2014
id	journaliasakpiua-article-37416
institution	System research and information technologies
keywords_txt_mv	keywords
language	Russian
last_indexed	2025-07-17T10:18:24Z
publishDate	2014
publisher	The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute"
record_format	ojs
resource_txt_mv	journaliasakpiua/2c/c711372094715b1ba24e68492b46462c.pdf
spelling	journaliasakpiua-article-374162018-03-30T15:22:02Z The threats to metropolis safety, cognitive modeling Угрозы безопасности мегаполиса, когнитивное моделирование Загрози безпеці мегаполісу, когнітивне моделювання Avdeeva, Z. K. Gorelova, G. V. Kovryga, S. V. Pankratova, N. D. A set of results of cognitive modeling of public safety problems in metropolis are presented, related to the risk of drug use. In recent decades, the cognitive modeling has been widely used in various subject areas, but it has not been used to study the threats of drug use in cities and the associated risks of criminalization of society. This problem has been used as an example in order to test models and methods of cognitive modeling that were developed by the authors. Problems have been considered that were related to the cognitive maps development, verification, and further analysis by the proposed formal and informal methods. The analysis of cognitive maps consists of the analysis of the stability properties of the system to perturbations and its structural stability, the simplicial analysis of cognitive maps connectivity, the scenario analysis. The analysis revealed favorable and unfavorable scenarios for preventing the threats of drug use in the metropolis. Представлен ряд результатов когнитивного моделирования проблемы безопасности мегаполиса, связанной с рисками наркотизации общества. Когнитивное мо-делирование в практике последних десятилетий начало широко применяться в различных предметных областях, но для исследования угроз наркотизации мегаполисов и связанных с этим рисков криминализации общества не использовалось. На примере изучения этой проблемы были апробированы модели и методы когнитивного моделирования, разрабатываемые авторами. Рассмотрены вопросы, связанные с разработкой когнитивных карт, их верификацией и последующего их анализа предложенными формальными и неформальными методами. Анализ когни-тивных карт состоит из анализа свойств устойчивости системы к возмущениям и её структурной устойчивости, симплициального анализа связности когнитивных карт, сценарного анализа. Проведенный анализ позволил выявить благоприятные и не-благоприятные сценарии предотвращения угроз наркотизации в мегаполисе. Подано ряд результатів когнітивного моделювання проблеми безпеки мегаполісу, пов’язаної з ризиками наркотизації суспільства. Когнітивне моделю-вання у практиці останніх десятиліть набуло широкого застосування у різних пред-метних областях, але для дослідження загроз наркотизації мегаполісів та пов’язаних з цим ризиків криміналізації суспільства не використовувалося. На прикладі вив-чення цієї проблеми було апробовано моделі та методи когнітивного моделювання, які розробляють автори. Розглянуто питання, пов’язані з розробкою когнітивних карт, їх верифікацією та подальшого їх аналізу запропонованими формальними й неформальними методами. Аналіз когнітивних карт складається з аналізу власти-востей стійкості системи до збурень і її структурної стійкості, симпліціального аналізу зв’язності когнітивних карт, сценарного аналізу. Проведений аналіз дозво-лив виявити сприятливі й несприятливі сценарії запобігання загроз наркотизації в мегаполісі. The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" 2014-12-22 Article Article application/pdf https://journal.iasa.kpi.ua/article/view/37416 System research and information technologies; No. 4 (2014); 20-34 Системные исследования и информационные технологии; № 4 (2014); 20-34 Системні дослідження та інформаційні технології; № 4 (2014); 20-34 2308-8893 1681-6048 ru https://journal.iasa.kpi.ua/article/view/37416/33553 Copyright (c) 2021 System research and information technologies
spellingShingle	Avdeeva, Z. K. Gorelova, G. V. Kovryga, S. V. Pankratova, N. D. Загрози безпеці мегаполісу, когнітивне моделювання
title	Загрози безпеці мегаполісу, когнітивне моделювання
title_alt	The threats to metropolis safety, cognitive modeling Угрозы безопасности мегаполиса, когнитивное моделирование
title_full	Загрози безпеці мегаполісу, когнітивне моделювання
title_fullStr	Загрози безпеці мегаполісу, когнітивне моделювання
title_full_unstemmed	Загрози безпеці мегаполісу, когнітивне моделювання
title_short	Загрози безпеці мегаполісу, когнітивне моделювання
title_sort	загрози безпеці мегаполісу, когнітивне моделювання
url	https://journal.iasa.kpi.ua/article/view/37416
work_keys_str_mv	AT avdeevazk thethreatstometropolissafetycognitivemodeling AT gorelovagv thethreatstometropolissafetycognitivemodeling AT kovrygasv thethreatstometropolissafetycognitivemodeling AT pankratovand thethreatstometropolissafetycognitivemodeling AT avdeevazk ugrozybezopasnostimegapolisakognitivnoemodelirovanie AT gorelovagv ugrozybezopasnostimegapolisakognitivnoemodelirovanie AT kovrygasv ugrozybezopasnostimegapolisakognitivnoemodelirovanie AT pankratovand ugrozybezopasnostimegapolisakognitivnoemodelirovanie AT avdeevazk zagrozibezpecímegapolísukognítivnemodelûvannâ AT gorelovagv zagrozibezpecímegapolísukognítivnemodelûvannâ AT kovrygasv zagrozibezpecímegapolísukognítivnemodelûvannâ AT pankratovand zagrozibezpecímegapolísukognítivnemodelûvannâ AT avdeevazk threatstometropolissafetycognitivemodeling AT gorelovagv threatstometropolissafetycognitivemodeling AT kovrygasv threatstometropolissafetycognitivemodeling AT pankratovand threatstometropolissafetycognitivemodeling

Загрози безпеці мегаполісу, когнітивне моделювання

Institution

Ähnliche Einträge