CC BY
59
Технологии проактивного противодействия экстремизму
В.П.Свечкарев Южный федеральный университет, Ростов-на-Дону
Аннотация: Показана актуальность проведения мероприятий по нейтрализации проявлений экстремизма. Наиболее опасной является ситуация при которой наблюдается утрата внешней очевидности такого рода угроз, что не делает их менее опасными для региональной и национальной безопасности. В подобной ситуации методологически оправдана реализация проактивного (упреждающего) противодействия экстремизму. Это позволяет в долгосрочной перспективе снижать угрозы экстремизма, предотвращая формирование узлов напряженности и среды её поддержки и инициализации. Показаны перспективы развития и применимости технологии проактивного (упреждающего) противодействия экстремизму для использования непосредственно в практической деятельности органов региональной власти.
Ключевые слова: технологии, проактивное противодействие, управление, предупреждение, экстремизм, прогноз, моделирование.
Современный экстремизм, как приверженность к крайним взглядам и средствам, представляет собой угрозу в первую очередь для развивающихся государств, реформирующихся обществ. Именно в процессе реализации необходимых для государства и общества реформ экстремизм стремится к подмене позитивных социальных, экономических или технологических изменений деструктивной риторикой, правовым нигилизмом и прямой агрессией в социуме. В связи с этим, выработка эффективных мероприятий по нейтрализации наиболее опасных проявлений экстремизма является залогом успеха развития государства и общества.
Наиболее опасной является ситуация при которой наблюдается утрата внешней очевидности такого рода угроз, что не делает их менее опасными для региональной и национальной безопасности. При высоких уровнях нестабильности в регионе, возможность стремительного развития ситуации, в том числе, непредсказуемого, стихийного агрессивного массового поведения толпы, может быть вызвано актом информационной агрессии, например, дискредитацией институтов государственной власти или ростом антисоциальных проявлений и т.п. В подобной ситуации методологически
оправдано проведение предупреждающих мероприятий по противодействию экстремизму, позволяющих выявлять акты воздействий, возмущений и агрессий и в долгосрочной перспективе снижать уровни социально-политической напряженности, предотвращая формирование узлов напряженности и среды её поддержки и инициализации. Рассмотрим далее базовые определения и сущность предлагаемого метода.
Подобный вид управления под называнием «проактивное» получил широкое распространение в организационных и бизнес-системах [1]. В Великобритании с целью пресечения попытки распространения экстремистских идей принята программа «Предупреждение насильственного экстремизма», которая основана на принципе «четырех «П» -предупреждение, преследование, протекция и подготовка» [2]. В России в рамках Федерального закона «О противодействии экстремистской деятельности» также предусмотрены статьи (2-4), описывающие основные принципы, направления и организационные основы противодействия экстремистской деятельности (Федеральный закон от 25.07.2002 № 114-ФЗ (ред. от 29.04.2008) «О противодействии экстремистской деятельности»). Однако применимость принципов «предупреждение» и «противодействие» сдерживается рядом проблемных факторов. Так, уже роль и место предупреждения или проактивного противодействия среди иных средств борьбы с экстремизмом не имеет строгого определения. Затруднены выявление и оценка воздействий, возмущений и агрессий ввиду принципиальной проблемности получения достоверных данных. Далее, в условиях информационной агрессии состояние и динамика общественных отношений подвержены скрытым и ускоренным изменениям, фиксация (измерение) которых в темпе процессов технологически также затруднены. Наконец, отсутствуют общепринятые (общепризнанные) технологии формирования прогнозной оценки в данных условиях. Поэтому столь
актуальна для реализации проактивного (упреждающего) противодействия экстремизму проблема его методического и инструментального обеспечения.
Проблемы моделирования и прогнозирования социальных взаимодействий, в том числе экстремизма, в настоящее время привлекают внимание широкого круга специалистов из разных областей научного знания [3, 4]. Обнаружение на ранних стадиях потенциальных угроз экстремизма представляет одно из важных направлений научных исследований социально-политической напряженности, и одновременно используется для практической оптимизации основных сфер жизнедеятельности современного общества. В частности, в России в начале XXI века развернут ряд программ (федеральные, отраслевые и региональные программы/концепции развития; стандартизация и нормирование деятельности различных социальных структур; оценка эффективности осуществляемых финансовых вложений), опирающихся на различные прогнозные модели [5]. Однако анализ данных социально-политических программ и проектов нередко обнаруживает их недостаточную научно-методологическую обоснованность, в том числе в сфере анализа основных факторов и «узлов» концентрации социально-политической напряженности. В частности не удаётся преодолеть неопределенности и недостоверности данных о состоянии системы и внешних возмущениях, особенно, в условиях информационной агрессии, когда состояние и динамика общественных отношений подвержены скрытым и ускоренным изменениям. В таких условиях и формируемые прогнозы развития ситуации оказываются далекими от реальности, а предлагаемые решения не адекватными возникающим угрозам.
Изучение результатов, полученных в зарубежных исследовательских центрах, показывает, что исследования по моделированию и прогнозированию социально-политических процессов носят широкомасштабный характер и направлены в первую очередь на решение
различных геополитических задач, а также подготовки принятия глобальных политических стратегических и оперативных управленческих решений [6]. Зная и о результатах работ российских ученых в этом научном направлении, следует констатировать, что наши иностранные коллеги на сегодняшний день значительно продвинулись вперед, особенно в области создания программного обеспечения и уже предлагают частично продукты в открытом доступе [7, 8]. Фактически формируется новейшая технология анализа и прогноза процессов, реализуемая в рамках социальных взаимодействий (аналогичный зарубежный термин «в человеческом ландшафте») и позволяющая существенно расширить область реальных явлений, процессов, систем, поддающихся адекватному прогнозу. Одним из базовых элементов технологии является компьютерное моделирование, обеспечивающее «производство прогнозов». Совершенствование вычислительной и телекоммуникационной техники ведет к дальнейшему развитию методов имитационного моделирования, в том числе, многоагентного моделирования, без которых невозможно изучение социально-политических процессов и явлений [7-9].
В качестве концептуальных элементов, описывающих проактивное (упреждающее) противодействие экстремизму, рассмотрим
понятие проактивности и принципы упреждающего управления применительно к системам региональной и национальной безопасности. Понятие «проактивность», как уже указывалось выше, достаточно широко используется в различных предметных областях. Конкретный контекст использования допускает соответствующую интерпретацию термина. Наиболее известное по [10] определение для управления организационным поведением трактует проактивность, как предвидение событий, инициирование перемен, стремление «держать в своих руках» судьбу организации. Применительно к решаемой задаче будем
понимать проактивность, как предвидение реакций на события, вызывающие экстремистскую деятельность, и инициирование перемен, предотвращающих прогнозируемые реакции.
Формирование устойчивой социально-политической ситуации в регионе осуществляется путем поддержания динамически равновесного состояния. Реализуется это, прежде всего за счет подавления наблюдаемых отклонений, связанных с различными возмущениями (воздействиями), внешними по отношению процессу, т.е. не вызываемыми непосредственно проистечением или технологией реализацией социально-политического процесса. Несмотря на непрерывные воздействия, устойчивое равновесие социально-политической системы с помощью такого рода регуляторов удается сохранять. В системах управления данный принцип называют принципом отрицательной обратной связи или принципом управления по отклонению [11]. Однако следует заметить, что внешнее возмущение уже вызвало реакцию социально-политической системы, т.е. отклонение от устойчивого состояния. Для функционирования контура стабилизации системы (контура обратной связи) это отклонение должно быть достаточным для обнаружения системой управления, т.е. должно выявляться в процессе измерений. Уже само по себе допущение отклонений является зачастую нежелательным или недопустимым. Так пагубны при реализации такого метода управления ситуации воздействия серьезных потрясений, например, террористических атак или масштабных действий экстремистов, когда ситуация резко дестабилизируется и предотвращение возникновения негативных последствий уже не избежать. Аналогично воздействие ряда мелких, но быстро следующих друг за другом воздействий, например, экстремистских провокаций, которые выводят систему из равновесия, препятствуя ее устойчивому функционированию до тех пор, пока она вновь не достигнет равновесия. В такой ситуации нередко возникают разного рода
конфликты, влияющие на региональную и национальную безопасность. Но реагировать система будет только уже на негативные последствия, т.е. на результат реакции социально-политической системы на экстремистское воздействие.
Более эффективным и целесообразным в таком случае является принцип, называемый в теории управления принципом управления по возмущению, а в контексте данной работы - принципом проактивного (упреждающего) противодействия экстремизму. Главным достоинством управления по возмущению является то, что реакция на возмущающее воздействие может и должна быть устранена и тем предотвращено появление отклонения системы от устойчивого состояния. В большинстве случаев проблемы могут быть выявлены заблаговременно, что позволяет спланировать и осуществить мероприятия по их устранению. Именно, как предвидение реакций на события, вызываемые экстремистской деятельностью, и инициирование перемен, предотвращающих прогнозируемые реакции. Однако для формирования воздействий, предотвращающих прогнозируемые реакции, необходимо точное знание характеристик реакций социально-политической системы на возмущения, вызываемые экстремистской деятельностью. Такое точное знание предполагает и оценку текущего состояния системы, и оценку (прогноз) возмущения, и прогноз реакции системы на возмущение, и, наконец, сценарий противодействия возмущению. Основой формирования такого рода знаний являются прогнозные модели. В результате анализа на модели данных измерения текущего состояния социально-политического процесса представляется прогноз развития ситуации и сценарий противодействия внешнему возмущению [11].
Поэтому условием реализации проактивного (упреждающего) противодействия экстремизму является использование интеллектуальных
модельных методологий, обеспечивающих предсказание поведения контролируемой системы на основе анализа и моделирования развития ситуации с учетом исходных, накопленных и интерпретируемых данных об актах воздействий, возмущений и агрессий. Следует подчеркнуть достигаемую таким решением возможность перехода от принципа реакции на проявления экстремизма к проактивному противодействию, т.е. к предварению их проявления. Ключевая конкретная задача в рамках указанной проблемы заключается в создании интеллектуального прогнозного модуля, в данном случае, из методов и моделей прогнозной оценки реакции на акты воздействий, возмущений и агрессий.
Предметом исследования в данном случае являются сложные недостаточно четко формулируемые проблемы реализации проактивного (упреждающего) противодействия экстремизму, т.е. проблемы с высокой степенью неопределенности исходных, накопленных и интерпретируемых данных, множественностью и разнородностью трудно сопоставимых факторов, разномасштабностью и нелинейностью исследуемых процессов, неоднозначностью прогноза ситуации для принятия решения [4]. Проблемы с высокой степенью неопределенности исходных, накопленных и интерпретируемых данных неизменно встречаются при исследовании и моделировании социальных систем.
Область противодействия экстремизму в настоящее время привлекает внимание специалистов из разных областей социального и психологического знания. Обнаружение на ранних стадиях потенциальных угроз и рисков устойчивому социальному развитию отдельных регионов и территориальных (национальных) сообществ, предполагает широкое использование методов социальной диагностики, аналитического прогнозирования и математического моделирования «проблемных» сфер социальной жизнедеятельности. Как результат, социальная и психологическая
диагностика и социально-математическое моделирование в настоящее время представляют одно из важных направлений научных исследований социально-политической конфликтности, и одновременно используются для практической оптимизации основных сфер жизнедеятельности современного общества.
Предлагаемый подход направлен на реализацию принципа управления, называемого в контексте социально-политических процессов - принципом проактивного (упреждающего) противодействия экстремизму. Главным его достоинством является предвидение реакций на события, вызывающие экстремистскую деятельность, и инициирование перемен, предотвращающих прогнозируемые реакции. Основой такого рода предвидения являются прогнозные модели, осуществляющие оценку текущего состояния системы и оценку (прогноз) возмущения, формирующие прогноз реакции системы на возмущение и сценарий противодействия возмущению. В результате получаем технологию из методов и инструментария прогнозной оценки, которые и являются научным базисом проактивного (упреждающего) противодействия экстремизму.
Работа выполнена в рамках гранта госзадания Минобрнауки РФ №2014/174, код проекта 2119.
Литература
1. Шнайдер, Д.А., Казаринов, Л.С. Метод упреждающего управления сложными технологическими комплексами по критериям энергетической эффективности // Управление большими системами, 2011, Вып. 32. С.221-240.
2. Thomas, Paul. (2010). Failed and friendless: the UK's 'Preventing Violent Extremism'programme. The British Journal of Politics & International Rela-tions12, no. 3: pp. 442-458.
3. Розин, М.Д., Свечкарев, В.П. Проблемы системного моделирования сложных процессов социального взаимодействия // Инженерный вестник Дона, 2012, №2. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n2y2012/846
4. Свечкарев, В.П., Тарасенко, Л.В. Технологии моделирования социокультурных взаимодействий в полиэтнических регионах // Инженерный вестник Дона, 2014, №2. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n2y2014/2438
5. Черданцева, И.В., Барышева, Г.А. Сравнительный анализ прогнозных моделей регионального развития // Известия Томского политехнического университета, 2007. Т. 311. № 6, С.55-60
6. Helbing D. and Balietti S. (2010). From social data mining to forecasting socio-economic crisis. Visioneer white paper, URL: visioneer.ethz.ch, 67 p.
7. Epstein J.M. (2002). Modeling civil violence: An agent-based computational approach, Proceedings of the National Academy of Sciences, Vol. 99, Suppl. 3. URL: pnas.org/content/99/suppl.3/7243.short
8. Collier N, Howe T and North M.J. (2003). Onward and upward: The transition to Repast 2.0. In Proceedings of the first annual North American Association for Computational Social and Organizational Science conference. Edited by Carley K. Carnegie Mellon University, Pittsburgh. 346 p.
9. Lustick, I.S. (2002). PS-I: A user-friendly agent-based modeling platform for testing theories of political identity and political stability. Journal of Artificial Societies and Social Simulations, 5(3). Retrieved from: URL: jasss.soc.surrey.ac.uk/5/3/7.html
10. Newstrom, J. and Davis, K. (1989). Organizational behavior: readings and exercises. (8th ed.). New York: McGraw Hill. 587 p.
11. Свечкарев, В.П. Архитектура интегрированных систем управления высокотехнологичными производствами. Ростов н/Д: Изд-во ЮФУ, 2007. 240 с.
References
1. Shnajder, D.A., Kazarinov, L.S. Upravlenie bol'shimi sistemami, 2011, №. 32. pp.221-240.
2. Thomas, Paul. (2010). Failed and friendless: the UK's 'Preventing Violent Extremism'programme. The British Journal of Politics & International Rela-tions12, no. 3: pp. 442-458.
3. Rozin, M.D., Svechkarev, V.P. Inzenernyj vestnik Dona (Rus), 2012, №2. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n2y2012/846.
4. Svechkarev, V.P., Tarasenko, L.V. Inzenernyj vestnik Dona (Rus), 2014, №2. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n2y2014/2438
5. Cherdanceva, I.V., Barysheva, G.A. Izvestija Tomskogo politehnicheskogo universiteta, 2007. T. 311. № 6, pp.55-60.
6. Helbing D. and Balietti S. (2010). From social data mining to forecasting socio-economic crisis. Visioneer white paper, URL: visioneer.ethz.ch, 67 p.
7. Epstein J.M. (2002). Modeling civil violence: An agent-based computational approach, Proceedings of the National Academy of Sciences, Vol. 99, Suppl. 3. URL: pnas.org/content/99/suppl.3/7243.short
8. Collier N, Howe T and North M.J. (2003). Onward and upward: The transition to Repast 2.0. In Proceedings of the first annual North American Association for Computational Social and Organizational Science conference. Edited by Carley K. Carnegie Mellon University, Pittsburgh. 346 p.
9. Lustick, I.S. (2002). PS-I: A user-friendly agent-based modeling platform for testing theories of political identity and political stability. Journal of Artificial Societies and Social Simulations, 5(3) Retrieved from: URL: jasss.soc.surrey.ac.uk/5/3/7.html
10. Newstrom, J. and Davis, K. (1989). Organizational behavior: readings and exercises. (8th ed.). New York: McGraw Hill. 587 p.
11. Svechkarev, V.P. Arhitektura integrirovannyh sistem upravlenija vysoko-tehnologichnymi proizvodstvami [Architecture of integrated management systems in high-tech industries]. Rostov n/D: Izd-vo JuFU, 2007. 240 р.
