CC BY-NC-ND
107
Мастер-класс
Увидеть и осознать невидимое
Сканирование, сетевой и сценарный анализ1
Я. Нугрохо1, О. Саритас11
Усложнение социально-экономических и технологических систем и связанный с ним рост неопределенности требуют внедрения новых методов Форсайт-исследований, основанных на системном подходе. с этой точки зрения, большие перспективы имеет сетевой анализ, позволяющий выявить взаимосвязи между акторами, событиями и тенденциями в рамках исследуемого контекста. рассматриваются возможности его использования в качестве метода статистической обработки данных и инструмента повышения результативности Форсайт-процесса в целом.
1 Нугрохо Януар — научный сотрудник, Институт инновационных исследований, Университет Манчестера (Великобритания).
E-mail: [email protected]
п Саритас Озчан — научный сотрудник, Институт инновационных исследований, Университет Манчестера (Великобритания).
E-mail: [email protected]
1 При подготовке статьи использовались материалы, изложенные в предыдущей совместной работе авторов [Nugroho, Santas, 2009]. Авторы выражают благодарность участникам Международной конференции по ориентированному на будущее анализу технологий, любезно согласившимся принять участие в опросе «Big Picture Survey».
58 | Форсайт | т. 5. № 3 I 2011
Мастер-класс
Форсайт как инструмент формирования видения будущего, разработки политических мер и планов действий в процессе сетевого взаимодействия с вовлечением широкого круга заинтересованных сторон, в последние годы получил широкое распространение. Развитие технологических и организационных инноваций, экономики услуг, ускорение глобализации, изменение демографической структуры и культурных практик, обострение экологических проблем — эти и другие актуальные тенденции несут с собой широкий веер вызовов и возможностей.
С учетом усложнения глобальных процессов и необходимости адекватного реагирования на них практика Форсайта со временем эволюционировала, масштаб и фокус исследований расширялись, охватывая все больше взаимосвязанных и взаимозависимых систем. Отсюда следует, что Форсайт необходимо строить на идеях системного мышления [Saritas, 2006]. Подобный подход позволяет «понять» природу исследуемой системы, будь то социальная, технологическая, экономическая, экологическая, политическая или ценностная (Social, Technological, Economic, Environmental, Political and Value systems, STEEPV), а также разработать релевантные политические меры соответственно ее специфике.
Представляемая нами методологическая концепция — одна из попыток внедрить идеи системного подхода в Форсайт-процесс за счет комбинирования отдельных часто используемых методов Форсайта, а именно:
• сканирования горизонтов, используемого для выявления системных связей между различными трендами, факторами и субъектами;
• сетевого анализа, визуализирующего взаимодействие между ними и идентифицирующего признаки зарождения ожидаемых и непредсказуемых тенденций;
• метода эволюционных сценариев, описывающих сюжетные линии развития исследуемых тенденций.
Рассмотрим применение указанного подхода на примере интерпретации результатов обследования «Big Picture Survey», реализованного в 2008 г. На этапе сканирования проводился опрос, охвативший порядка 300 экспертов со всего мира; его результаты позволили выявить целый спектр трендов, драйверов перемен, «слабых сигналов», «диких карт/шоковых событий» и переломных моментов. Затем, в ходе сетевого анализа, при создании так называемых «социограмм» были идентифицированы системные связи между указанными явлениями [Nugroho, Saritas, 2009]. Социограммы помогают визуализировать структуры или комбинации взаимосвязей, кластеры, коллабoративные и диффузионные сети, продемонстрировать возникающие эффекты, которые невозможно отобразить каким-либо иным образом [Knox et al, 2006; Fuhse, 2009]. Наконец, на заключительном этапе были разработаны эволюционные сценарии, которые не просто описывают варианты возможного будущего, но и объясняют их причины и фиксируют развитие событий во времени, являясь, таким образом, системными нарративами.
Ниже мы представим суть системного Форсайта, составляющего основу представляемой методологической концепции, а также сетевого анализа как нового подхода к построению сценариев развития. Кроме этого продемонстрируем процесс преобразования информации о выявленных событиях (трендах, слабых сигналах и т. п.) в сценарии и на примере трендов попытаемся интерпретировать процесс их будущей эволюции.
Понятие системного Форсайта и сетевого анализа
Форсайт и необходимость системного мышления
Поскольку человеку свойственно размышлять о будущем, концепция Форсайта не нова [Loveridge, 2008]. Во все времена людям свойственно анализировать свои поступки и предугадывать их последствия. Тем не менее, перенос принципов индивидуального предвидения на уровень коллектива и многостороннего взаимодействия — явление сравнительно новое. В процессе его эволюции сложилась институциональная практика Форсайта, основанная на вовлечении широкого круга заинтересованных сторон и нацеленная на выработку совместными усилиями государства, бизнеса и других ключевых игроков политики, определяющей облик будущего мира. Как уже подчеркивалось, практика Форсайта развивается по мере изменения глобального контекста. Испытывая все большую обеспокоенность за свое будущее, разные страны в периоды глубоких трансформаций и неопределенностей пытаются предвидеть перспективы и тем или иным образом влиять на их формирование. В условиях усложняющихся проблем, которые невозможно разрешить с помощью проверенных и распространенных методов [Loveridge, 2008], практика Форсайта как никогда нуждается в «инъекции» новых идей.
Исходя из сложности систем STEEPV и характера происходящих перемен, любой новый метод Форсайта, нацеленный на изучение их структуры и тенденций, а также разработку адекватных механизмов вмешательства, должен быть «системным» [Saritas, 2006]. Первый и ключевой шаг — осознание пространственновременной структуры. С точки зрения целостного подхода любая система является частью системы более высокого уровня, составляющей ее контекст. В различных сферах деятельности, ограниченной методологическими рамками, вследствие неучета контекста на глобальном, национальном либо региональном уровне, ряд критических факторов остаются неосознанными. Доказано, что в рамках Форсайта нецелесообразно анализировать те или иные факторы в отрыве от исторических, организационных, экономических и социальных систем, в которых они зародились.
Содержание Форсайт-исследований определяется исходя из внешних условий, путем определения перспективных направлений действий, способных в будущем воплотиться в определенные социальные, экономические и экологические преимущества. Таким образом, Форсайт-процесс, основанный на системной
2011 | Т. 5. № 3 | ФОРСАЙТ | 59
Мастер-класс
методологии (systemic foresight methodology, SFM), исходит из характеристик своего контекста и содержания2. Взаимозависимости между контекстом, содержанием Форсайта и процессом его реализации проиллюстрированы на рис. 1.
Приведенная схема иллюстрирует два уровня контекста: внешний и внутренний. Первый охватывает социальные, технологические, экономические, экологические, политические и ценностные системы, которые в условиях реального мира существуют как взаимосвязанное и взаимозависимое целое. Эти системы определяют структуру и порядок проведения Форсайта и реализации предлагаемых политических мер. Второй включает политические, структурные и поведенческие аспекты в рамках тех организаций, где осуществляются подобные исследования, охватывая их организаторов, участников и аудиторию. Форсайт неразрывно связан с обоими уровнями, которые не только влияют на процессы сбора и генерации информации, но и находятся под их воздействием.
Итак, процесс Форсайта включает следующие этапы:
1) сбор информации (комплексное сканирование ситуации в целях понимания ее характера и определения сфер вмешательства, которые станут основой программы изменений);
2) создание образов (разработка сценариев, моделирующих альтернативные варианты будущего);
3) интеграция (анализ альтернатив будущего и определение стратегических ориентиров посредством их приоритезации);
4) интерпретация (построение на основе стратегических ориентиров долго-, средне- и краткосрочных стратегий);
5) реализация политики (проведение реформ, базирующихся на информационно обоснованных политических мерах и действиях).
Если рассматривать общество и окружающую среду как системы, то их элементы и акторы, объединенные
в сети, являются ядром Форсайт-процесса и его эффектов.
Сетевой анализ является эффективным инструментом, позволяющим одновременно проанализировать систему взаимоотношений и ее отдельные части, выявив при этом структурные особенности, которые в противном случае остались бы неучтенными [Scott, 2000; Wasserman et al., 1994; Wellman, 1988]. Это помогает эффективно проанализировать сложные, одновременно имеющие место ситуации.
Сетевой анализ
В последние годы сетевой анализ является объектом пристального интереса, главным образом потому, что позволяет выявить взаимосвязи, лежащие в основе различных социальных процессов [Carrington et al., 2005]. В сфере науки и технологий данный метод доказал свою полезность при изучении кластеров (см., например [Allen et al., 2007; Lee, Song, 2007]), коллаборативно-го партнерства [Levy, Muller, 2007; Roth et al., 2008; Tuire, Erno, 2001] и диффузионных сетей [Cowan, Jonard, 2001; Hussler, Ronde, 2007]. Его предметом являются социальные связи между определенными акторами и событиями, а ценность заключается в следующих особенностях [Knox et al., 2006; Scott, 2000; Wasserman, Faust, 1994]:
1) фокусируется не на характеристиках акторов, а на их взаимосвязях;
2) основываясь на «молекуляном», а не на «атомарном» мышлении, способствует осознанию взаимозависимостей;
3) акцентируется на структуре, а не на «продукте» системы;
4) идентифицирует эффекты, которые не могут быть обнаружены при использовании иного метода.
Сетевой анализ включает сбор данных, их статистическую обработку и визуализацию. В отличие от большинства традиционных дисциплин, фокусирующихся на унарных атрибутах (пол, возраст и т. п.), его предметом являются социальные связи, которые можно
рис. 1. Контекст, содержание и процесс реализации Форсайта
Источник: [Saritas, 2006].
2 Подробнее о теоретических и практических основах системного Форсайта см. [Saritas, 2006; Loveridge, 2008].
60 | ФОРСАЙТ | Т. 5. № 3 I 2011
Мастер-класс
рассматривать как бинарные характеристики. К ним относятся [Batagelj, Mrvar, 2003; Borgatti et al., 2002; Nooy et al., 2004; Scott, 2000; Wasserman, Faust, 1994]:
• родственные связи;
• социальные роли (коллегиальность, дружба);
• эмоциональные факторы (ассоциации, предпочтения, предметы неприязни);
• когнитивные факторы (знания, уподобление);
• действия (отправка электронных сообщений или личные встречи);
• потоки информации (объем данных, которыми обменялись стороны);
• дистанция (географическое расстояние, разделяющее субъектов);
• совместная «встречаемость» (принадлежность к одной и той же организации, отношение к определенным явлениям в одной и той же стране) и т. д.
Одна из ключевых задач сетевого анализа заключается в картировании отношений (связей) между индивидами или организациями [Wasserman, Faust, 1994]. Этот метод широко применяется при изучении многочисленных социальных аспектов, таких как вовлеченность, иерархия и стратификация, формирование групп [Scott, 2000]. Некоторые из концептов, которыми оперирует сетевой анализ, представлены в табл. 13.
Благодаря тому, что сетевой анализ позволяет оценить как всю систему отношений, так и ее отдельные части, «можно составить карты горизонтальных и вертикальных потоков информации, их источников и адресатов, а также зафиксировать структурные ограничения, влияющие на потоки ресурсов» [Wellman, 1988,
p. 26]. Указанное свойство сетевого анализа вызывает пристальный интерес исследователей, практикующих организационный или системный подход [Kilduff, Tsai, 2003], и является, на наш взгляд, весомым основанием для его встраивания в Форсайт.
Интегрирование сетевого анализа в Форсайт: возможности и приложения
Описанные выше характеристики сетевого анализа позволяют говорить о том, что теория сетей
Рис. 2. Карта сети (' "социограмма")
Акторы
* * * J-'и Ч-l
1 S ■Ц Узкая группа и ■. *
. * ( ,1 ! * ■Ь
1 1 Р 1 + L
-■ ■- Связи * r , •: ■ 1 ^ " Р “ 1 - * \ г *
% * -J ■/ *. - ■ * * * . ” „ _ V '
■. 1 г * !, ' ' Н- Ч Ч * 4 Посредник г 1
+ /
i " i * 1 . * ч _ _ ^ j Подгруппа j*
Источник: составлено авторами.
перекликается с теориями систем и сложности [Fuhse, 2009; Leydesdorff, 2007; Scott, 2000]. Следовательно, как и Форсайт, она представляет собой системный подход [Miles, 2002; Saritas, 2006]. Однако до настоящего времени было предпринято на удивление мало попыток скомбинировать оба инструмента.
Из краткого обзора литературы видно, что первое исследование, связывающее Форсайт и сетевой анализ, было осуществлено в конце 1980-х гг. с целью оценить результативность национальной программы Великобритании по информационным технологиям [Giusti, Georghiou, 1988]. Тогда для картирования структуры исследовательского сообщества был использован метод кономинации.
Позднее это начинание было продолжено в работе [Nedeva et al., 1996], авторы которой не ограничились анализом коммуникаций между учеными [Libbey, Zaltman, 1967], применив кономинацию с целью вовлечения экспертов в Форсайт-проекты. Было доказано, что сочетание сетевых методов и Форсайта позволяет выявить характер связей внутри научного сообщества. Подобный подход обеспечивает четкое понимание взаимозависимостей между факторами и дает возможность понять общие
табл. 1. Ключевые понятия сетевого анализа
Актор Социальная единица (индивид, организация или сообщество). Термин не всегда подразумевает наличие способности к активным действиям. На карте сети «актор» отображается как узловая точка или вершина
Связующий фактор в отношениях То, что связывает двух акторов
Подгруппа Любое подмножество акторов и связей между ними
Группа Совокупность определенного числа акторов, между которыми прослеживаются связи концептуального, теоретического или эмпирического характера. Идентифицируется как: • узкая группа, если участники напрямую связаны между собой; • социальный круг, в котором связи между участниками, имеющими общие характеристики или интересы, могут быть опосредованными
Посредник (связующее звено) Индивид, связывающий две узкие группы, которые в противном случае оказались бы разделенными, или являющийся «мостом» между одной группой, к которой он принадлежит, и другой, к которой он присоединился
Отношения Совокупность определенного рода связей между членами группы
Социальная сеть Включает в себя некоторое количество акторов, имеющих общие интересы
Карта сети («социограмма») см. рис. 2
Источник: [Wasserman, Faust, 1994, pp. 18-21; Scott, 2000, pp. 67-148].
Полный перечень концептов приведен в работе [Wasserman, Faust, 1994, pp. 18-21].
2011 | T. 5. № 3 | ФОРСАЙТ I 61
Мастер-класс
интересы различных экспертных групп [Nedeva et al.,
с. 167-168].
Помимо работы [Nedeva et al., 1996] нам не удалось найти иные публикации, в которых бы явно сочетались Форсайт и сетевой анализ.
Рассмотрим два возможных способа интегрирования сетевого анализа в Форсайт. Первый предполагает использование методов сетевого анализа при обработке исходной информации: экспертных оценок, статистики, ответов респондентов и др. Второй — придание «сетевой» перспективы всем стадиям процесса — постановке задач (scoping), вовлечению заинтересованных сторон (participation/recruitment), генерации новых знаний (generation), реализации программ (action) и оценке эффектов (evaluation) [Miles, 2002]. Возможности применения сетевого анализа на каждой из стадий Форсайта показаны в табл. 2.
Сформулировав концептуальные основы интеграции сетевого анализа в Форсайт, перейдем к рассмотрению возможностей ее реализации на практическом примере.
Применение сетевого анализа в Форсайте: опыт «Big Picture Survey»
Методология
Как уже отмечалось, обследование «Big Picture Survey» было организовано с целью выявления и обобщения экспертных мнений о критических факторах, трендах, драйверах перемен и переломных моментах, которые могут ожидаться в предстоящие 5-10 или 15-25 лет и стать предметом Форсайт-исследований [Saritas, Smith, 2008].
Процесс проходил в два этапа. Вначале о респондентах были собраны сведения демографического характера — опыт участия в Форсайте, страна постоянного проживания, организационная принадлежность (аффилиация). Затем участникам опроса предложили составить перечень ожидаемых событий, сгруппированных по пяти категориям: тренды, драйверы перемен, «дикие карты» (шоковые события), «слабые сигналы» и переломные моменты. Выбранные факторы оценивались с точки зрения масштаба влияния и переломного эффекта (высокий, средний, низкий), а также предполагаемого временного горизонта действия (2008-2015 гг.; 2016-2025 гг.; после 2025 г.).
В опросе приняли участие 293 специалиста, ответы которых позволили выделить 382 тренда, 225 драйверов перемен, 217 «диких карт» (шоковых событий), 171 «слабый сигнал» и 70 переломных моментов. Результаты были представлены в специальном докладе на Международной конференции по анализу технологий, ориентированному на будущее, проходившей в том же году в Севилье (Испания) [Saritas, Smith, 2008] и позднее детализированы в работе [Saritas, Smith, 2011].
Из пяти обозначенных категорий явлений в качестве примера мы подробно остановимся на трендах. Их анализ и картирование осуществлялись с использованием двух общедоступных и, вероятно, наиболее широко распространенных программных пакетов сетевого анализа — Pajek® [Batagelj, Mrvar, 2003; Nooy et al., 2004] и UCINET [Borgatti et al., 2002]. Для каждой выявленной сети были рассчитаны плотность связей, «ядерность» (k-core) и балльные оценки централизации (на основе алгоритма Фримена, применяемого в UCINET [Freeman, 1979]).
Результаты
В ходе обследования были выявлены 382 тренда, связанных с различными регионами (ЕС, Северная Америка, Азиатско-Тихоокеанский регион (АТР) и т. д.), типами организаций (аффилиации) (неправительственные организации, университеты и т. п.) и временными периодами (2008-2015 гг.; 2016-2025 гг.; после 2025 г.). Их классифицировали (при помощи перечня STEEPV) по 34 группам и при визуальном отображении сети обозначили как узловые точки. Чтобы определить наиболее значимые тренды для конкретного региона, типа организации или временного горизонта и структурные характеристики, были построены карты сетей. Рассмотрим механизм их построения на примере регионов. Узловые точки (группы трендов) привязаны к определенным регионам мира, с которыми ассоциировались выявленные тренды. Таким образом, формируется сеть II типа, отображающая связи тех или иных трендов (или их групп) с соответствующими регионами. Чтобы сгенерировать сеть трендов, сеть II типа трансформируется в сеть I типа c применением программы Pajek. Далее при помощи программ Pajek и UCINET вычисляются количественные показатели сети I типа. Аналогичные расчеты проводятся по аф-филиации и временным горизонтам.
табл. 2. Вклад сетевого анализа в совершенствование процедур Форсайта
стадия Форсайт-процесса Возможные сферы применения сетевого анализа
Постановка задач Очерчивание рамок исследования, определение наиболее критичных тем и их взаимосвязей
Вовлечение заинтересованных сторон Картирование ключевых акторов, их аффилиации, статуса в сети. Если данные собираются на протяжении определенного временного периода (панельные или лонгитюдные обследования), анализ сетевой динамики позволит зафиксировать изменения ролей акторов
Генерация новых знаний Определение структуры Форсайт-процесса, моделирование, анализ и выбор ключевых акторов (тем для исследования) в качестве информационной основы будущей программы реформ
Реализация программ Установление более эффективных коллаборативных партнерств и междисциплинарных взаимодействий4
Оценка эффектов Оценка результативности Форсайт-проекта, в частности взаимодействия между акторами
4 Методологический подход к идентификации перспективных коллаборативных сетей для реализации международных исследовательских программ описан в работе [Бруммер и др., 2011] — Прим. ред.
62 I ФОРСАЙТ | т. 5. № 3 I 2011
Мастер-класс
На рис. 3 отображены сетевые карты трендов с распределением по регионам, секторам аффилиа-ции и временным горизонтам. Первая строка демонстрирует «социограмму» трендов II типа (узловые точки желтого цвета) и связанных с ними регионов (узловые точки красного цвета). Карта сетей, генерируемая в результате системного сетевого анализа, является визуальной альтернативой статистическим таблицам частотности, содержащим удельные веса трендов. Она показывает связи между трендами и различными категориями, будь то регион, аффилиация или временной горизонт. В нижнем ряду таблицы представлены карты I типа, которые демонстрируют взаимосвязь трендов. Чем выше интенсивность связей между двумя трендами, тем темнее и шире связывающая их линия. Сети обозначены соответственно их типу: регион II типа, аффилиация II типа, временной горизонт II типа, регион I типа, аффилиация I типа, временной горизонт I типа.
Количественные оценки сетей отображают структурные характеристики трендов, применимые лишь к сетям I типа. Остановимся на некоторых из них. Во-первых, с точки зрения плотности (при одинаковом количестве узловых точек трендов N=27) сеть горизонт I типа выглядит наиболее уплотненной (d = 0.615), а сеть регион I типа — самой разреженной (d = 0.544). Кроме того, уровень взаимосвязей элементов внутри трех сетей примерно одинаков — из 27 наблюдаемых узловых точек в сетях регион и горизонт I типа напрямую связаны друг с другом 25, а в сети аффилиация I типа — 24. Другими словами, в каждой из трех рассматриваемых сетей присутствуют масштабные «узкие группы». Наконец, показатель централизации свидетельствует, что регион I типа — наименее кластеризованная в сравнении с другими сеть (значение 28.4%).
Приведем некоторые интерпретации, полученные при анализе результатов обследования. Сети трендов, сформированные по регионам мира, отражены в виде карты с высокой плотностью связей. Показатель ядерности сети указывает, что каждый тренд связан, по меньшей мере, с 25-ю другими из общего числа (т. е. ядерность равна 25). При более детальном рассмотрении видно, что сеть регион II типа иллюстрирует ключевую роль регионов ЕС-27, Северной Америки и АТР, находящихся под влиянием основной массы трендов, выделенных респондентами. Такие глобальные тренды, как вопросы экологии и устойчивого развития, распространение альтернативных источников энергии, рост конфликтов, развитие науки и инноваций, были названы большинством опрошенных. Вместе с тем, проблемы обеспечения равных возможностей, роста потребления, соблюдения конфиденциальности и безопасности оказались предметом озабоченности прежде всего представителей стран Запада. Критическим для ЕС, стран - кандидатов на вступление в ЕС и Северной Америки представляется фактор старения населения.
Карта регион I типа демонстрирует интенсивность связей между трендами. Среди наиболее тесных из них (отмечены более темными линиями) — взаимосвязь между ростом конфликтов, озабоченностью состоянием окружающей среды и ее жизнеспособностью и водным
кризисом. Это подтверждается ростом числа конфликтов, обусловленных состоянием окружающей среды, в частности, дефицитом водных ресурсов.
Социограмма аффилиации II типа свидетельствует о центральной роли государства, образовательного сектора и бизнеса в преодолении проблем, связанных с большинством обозначенных тенденций. Наряду с главными — озабоченностью состоянием окружающей среды и ее жизнеспособностью, поиском альтернативных источников энергии и развитием науки и инноваций, которые тесно взаимосвязаны (как показано на карте аффилиации I типа), — стоит отметить и менее влиятельные факторы. Часть последних представляет исключительную важность лишь для отдельных игроков: например, обеспечение конфиденциальности и безопасности относится к сфере ответственности государства. В свою очередь, неправительственные организации и бизнес высказывают обеспокоенность, прежде всего, ростом потребления.
Диаграмма временной горизонт II типа иллюстрирует эволюцию рассматриваемых трендов в кратко-, средне- и долгосрочной перспективе. Актуальными для следующих поколений останутся вопросы экологии и жизнеспособности окружающей среды и освоение альтернативных источников энергии (горизонт I типа). Заслуживают упоминания и другие «периферийные» факторы, которые проявятся в определенные временные периоды. Так, увеличение разрыва между богатыми и бедными странами будет продолжаться преимущественно в кратко- и среднесрочной перспективе. По-видимому, эксперты полагают, что после 2025 г. появится возможность достичь более сбалансированного глобального развития.
Следует отметить, что интерпретация результатов зависит от ракурса их изучения. В частности, при рассмотрении сквозь призму временного горизонта мы получаем кластерную сеть, где второстепенные факторы, такие как смена моделей пользования транспортом, рост потребления, обеспечение конфиденциальности и безопасности, проявляются наиболее отчетливо (что выражается в минимальном значении степени централизации — 20.9%). Подобная картина при использовании других «линз» была бы не видна. Аналогичным образом, интенсивность связей между усилением конфликтов и иными трендами можно наблюдать лишь через региональную призму.
Картирование сетей по временным горизонтам наиболее индикативно в плане выявления зарождающихся кластеров (признак наименее централизованной сети). Подобным образом анализ по регионам позволяет выявить более тонкие связи, составляющие структуру всей сети (такая сеть более инертна к переменам, что проявляется в наивысшем уровне централизации — 28.46%). Для конструирования более детальных сетевых карт регионов в качестве определяющей переменной выступает временной горизонт (рис. 4).
Приведенные сетевые карты демонстрируют динамику трендов по трем временным периодам в региональном разрезе, представляя их развитие в последующие 5, 10, 15 лет и далее. Сетевые диаграммы позволяют выделить три группы факторов: сохраняющие актуальность в последующие десятилетия; ранее
2011 | Т. 5. № 3 | ФОРСАЙТ | 63
Мастер-класс
рис. з. Сетевые карты трендов, выявленных в результате обследования "Big Picture Survey"
С
Регион II типа
3
Страны - кандидаты на вступление в ЕС
Страны, ассоциированные с | ЕСв 7-й Рамочной программе
^ Появление новых заболеваний . ■ и распространение пандемий
L _ _ ■ Старение населения __ _ Д т- Конвергенция технологий
/ *t I Л п Г"- -О 1 1 * гА _
f \ I1,, Рост мобильности и миграционных потоков _г " — р Глобализация
■ts/- " f 1' \ fl J. Л 'г
г л Проблемы экологии | ■ X • /} _
....... и устой„^.вого разв™ v ^ " J' '.-fi'-S-
-V т ^
Усиление конфликтов
Страны АТР " "" ^ _
Прочие
страны
'•yl. Т^и устойчивого_развития -у
/ « , р*"^®1 Использование -А-
Водный кризис V ^ J -_T --альтернативных — "■■=. -
■ г J источников энергии —у ^
^ _ .-.Изменение климата^^- 1 •'
__ J—■/ Развитие технологий миниатюрных1--^" j\-: "?/. - .т,
- — — _ Г ' / мобильных устройств ---■ г ■|~~ 7.™ с Г -- - ~"4
U# ■ --РС-27—I.'
Глобальный дефицит ^ сельскохозяйственных ресурсов
. Появление инновационных ' технологий в здравоохранении
Северная Америка ,
-*■ - ~~^С> Дефицит природных ресурсов
■-ik
Южная
Америка
Развитие науки и инноваций1 Ростпотре^ления., генно
_ У-ч'г ■
'• Изменение образа жизни .. ■"
?/f Vv
Изменение со ('экономически
/ --i
Увеличение разрыва .между богатыми и _ _ _
бедными странами Изменение социально—-'---- jj' _р 'экономических моделей
О Экономический и финансовый кризис
_____отребления генно-
модифицированных продуктов
Реконфигурация социальнополитических отношений
• Глобальный доступ к информации: этические вопросы
'ф Проблемы обеспечения
конфиденциальности и безопасности
°Смена моделей пользования транспортом О -
Гармонизация культурного многообразия
Рост потребления О Равенство возможностей
Аффилиация II типа~^)
I Студенты
• Проблемы обеспечения конфиденциальности и безопасности
■. Дефицит природных
■ Фресурсов ■ ^Конвергенция технологий
"■ Изменение климата 1 А. Изменение _ „
^ ттлутсисииск/тмата ^ > образа жизни О Появление инновационных технологий в здравоохранении
■ ° уу о ■ ■ .
О Проблемы экологии ^Появление новых заболеваний и распространение пандемий
О I' ''jirn устойчивого развития /
Изменение социально^^/ - а Развитие науки и инноваций
экономических моделей. у- г
От„ ■ ■ I
Исстпооч'^и1ковн|1нер!лииер1!ат!-в-ных. ТУ Равенство возможностей
°Старение -ч—p'J -- ~
населения " " ■Х^осУдарств^^_ _ Глобализация
Водный кризис .
_ “^Неправительственные
—— “ _ организации' '
Рост потребления
ОбРазовательныИ Рост потребления генно-«-птутгуг* _ - модифицированных продуктов
Экономический и финансовый кризис1
I.
_'РДизнес ^Прочие j
> f у организации сектор” -Г' -”
•авительственные г 'V низации’ ■»" А. . ‘
Развитие технологий? .|- -ъ л
■миниатюрных мобильных ^Ростмобильности и миграционных потоков
' Смена моделей пользования транспортом "О Увеличение разрыва между богатыми и бедными странами
устройств
в / ■■ "^Усиление фТ конфликтов
Реконфигурация социально-политических отношений
Глобальный дефицит сельскохозяйственных ресурсов
Гармонизация
культурного
многообразия
■^Глобальный доступ к информации: ^этические вопросы
Временной горизонт II типа
Водный кризис
Развитие технологий миниатюрных мобильных устройств _
Изменение образа жизни
Изменение социально-экономических моделей
л Экономический и финансовый кризис Изменение климат^^ _ Конвергенция технологий
Равенство возможностей
/ .
ж Появление новых заболеваний и распространение пандемий Развитие науки и инноваций
Глобальный доступ к информации: этические вопросы
После 2025 г.
'® Появление инновационн^1х технологий в здравоохранении
-2015 гг' ” Использование альтернативных
источников энергии
.--rii:jbiJ2016-2025 гг. А.
-•Га,
Jr Реконфигурация социально-политических отношений ■
s' S t f \ Чу V"-:
®Глобаль
— Гармонизация культурного многообразия
| Глобализация
«Глобальный дефицит сельскохозяйственных ресурсов Смена моделей пользования ... _ '^л
________\2_ .. J I ЧЧЛ1 Ч w Рогт Mi
^Рост потребления
^Ус
. ч\ w Рост мобильности и миграционных потоков
Пиление конфликтов
Рост потребления генно-модифицированных продуктов
Проблемы обеспечения конфиденциальности и безопасности
Ч ’
• Увеличе
Увеличение разрыва между богатыми и бедными странами
64 I ФОРСАЙТ | т. 5. № 3 I 2011
Мастер-класс
Продолжение рис. 3
Регион I типа
• Появление новых заболеваний и распространение пандемий
^Старение населения g* Усиление конфликтов
* Конвергенция технологий
''Ростмобильности миграционных потоков_ ф Глобализация
^Проблемы экологии и устойчивого раэпитид --- ^ ^ ■---■ ___ , Л Глобальный ДеФицит
— I. ; ----у -■ ■ ^ * к» • сельскохозяйственных ресурсов
_ ш Появление инновационных
Число узлов - 27 Плотность - 0.544 Ядерность - 25
Централизация сети - 28.46%
__ шг Развитие науки и инноваций
* Развитие технологий миниатюрных _ '
мобильных устройств " -
^Использование альтернативныхи^очников .энергии■ ■ ^
технологий в здравоохранении
Дефицит природных ресурсов
• Экономический и финансовый кризис * Рост потребления генно-модифицированных продуктов
Увеличение разрыва между богатыми и бедными странами
• Изменение социально-экономических моделей
• Глобальный доступ к информации: этические вопросы
Изменение образа жизни
* Реконфигурация социальнополитических отношений
| Проблемы обеспечения конфиденциальности и безопасности
Смена моделей
пользования
транспортом
• Гармонизация культурного многообразия
• Рост потребления 1 Равенство возможностей
Аффилиация I типа %
• Проблемы обеспечения конфиденциальности и безопасности
^Дефицит природных ресурсов
Появление инновационных технологий Ф в здравоохранении
?Изменение климат^^__Изменение образа жизни ф Конвергенция
^Проблемы экологии и устойчивого развития технологий
Число узлов - 27 Плотность - 0.578 Ядерность - 24 Централизация сети - 21.63%
"Изменение социально-экономических
у-Использование альтернативных источников энергии
. /Л I 9 % ™
Старение населения^
Рост потребления
\
* V
Водный кризис % !
ления ^
Развитие науки и инноваций
|/^'| * Появление новых заболеваний и распространение пандемий ' • Равенство возможностей
• Глобализация
• Рост потребления генно-модифицированных продуктов
• Смена моделей пользования транспортом •Увеличение разрыва между богатыми и бедными странами
. _ V'--.
Экономический и""финансовый кризис1* У ••ч.-'Ч г
___Д , ■? J Ч. :
Развитиетехнологий " " Рост мобильности и миграционных потоков
миниатюрных мобильных1- __ ’’■Ov!
•Усиление — —
устройств
конфликтов
* Реконфигурация социально-политических отношений
• Гармонизация культурного многообразия
Глобальный дефицит сельскохозяйственных ресурсов
• Глобальный доступ к информации: этические вопросы
Водный кризис"
Временной горизонт I типа
^ Изменение социально-экономических моделей
•. ф Экономический и финансовый кризис
Изменение климата
^Старение населения .
х'Проблемы экологии и устойчивого развития,
ЖТДефицит природных ресурсов"" «- ^
/у _ . .
Развитие технологий миниатюрных мобильных устройств
• Конвергенция технологий
• Равенство возможностей
Число узлов - 27 Плотность - 0.615 Ядерность - 25 Централизация сети - 20.90%
Появление новых заболеваний и распространение пандемий Развитие науки и инноваций * тобальный доступ к информации: этические вопросы * Появление инновационных технологий в здравоохранении
, v^'. A
^ г , . Т1Н|Ъ Использование альтернативных
•—■ ;? источников энергии
Л
Реконфигурация социально-политических отношений (
Гармонизация культурного многообразия • Глобализация
Рост мобильности и миграционных потоков
•Смена моделей пользования Глобальный дефицит сельскохозяйственных '
транспортом ресурсов
• Рост потребления Усиление конфликтов
® Рост потребления генно-модифицированных продуктов
•
Проблемы обеспечения * Увеличение разрыва между богатыми и бедными странами
конфиденциальности и безопасности
^Изменение образа жизни
2011 I т. 5. № 3 | ФОРСАЙТ | 65
Мастер-класс
рис. 4. Сетевые карты региональных трендов*
С 2008-2015 гг.
• К°нвергенция технологий • Изменение образа жизни ^ Равенство возможностей--------------
^Гармонизация "Культурного многообразия " ' - ^
Число узлов - 25 Плотность - 0.740 Ядерность - 16 Централизация сети -
Рост мобильности и миграционных потоков
§ ПроблемыГакологии Ц и устойчивого развития
Развитие технологий миниатюрных мобильных устройств
ir • 1 . ■ . ^Глобализация
- водный кризис /
- ' • Появление инновационных
/технологий в здравоохранении
/ * Изменение социально-экономических моделей^
I 9 дарение населения —■- _
' • Экономический , Усиление конфликтов
, и финансовый кризис Г уу- ш
\ ->т_ . • Реконфигурация социально-политических отношений
ч ^Проблемы обеспечения JT~ _
чч конфиденциальности и безопасности
■ч ч Развитие науки и инноваций- "
*Рост потребления генно-модифицированных продуктов • Использование альтернативных * Г!ео^хнызйй,етф^ци,ттх ресурсов
источников энергии
л Появление новых заболеваний
• Глобальный доступ к информации: 9 и распространение пандемий
этические вопросы
* • Дефицит природных ресурсов
» Увеличение разрыта между богатыми и бедными странами
Изменение климата
20.32%
С 2016-2025 гг.
• Экономический и финансовый кризис
~"-N • Появление новых заболеваний
и распространение пандемий
^Изменение климата
^Увеличение разрыгва между богатыми и бедными странами
Число узлов - 26 Плотность - 0.900 Ядерность - 22
Централизация сети - 22.12%
* Старение населения
• Проблемы обеспечения
конфиденциальности и безопасности
n Изменение образа жизни
% "" ■.
Развитие технологий миниатюрных Л ' '
мобильных устройств Т ■ \ \х/
Ш " ~ - — 1 I . -\'
Смена моделей , i" ' '
пользования транспортом
Использование альтернативных источников энергии
'Глобализация ______
Развитие науки и инноваций \
Проблемы экологии и устойчивого развития '
L” "j Y /' " ^Появление инновационных технологий в здравоохранении
• Конвергенция технологий Глобальный дефицит сельскохозяйственных ресурсов
• Изменение социально-экономических моделей
[я социальнополитических отношений
! Водный кризис г \ I л. -
I у у л Реконфигурация
( - 1 ^'•-политических о:
ие образа жизни \ Vv-^V %
'' УЧ\ \
,• \ /
* Рост/мобильности i} миграционных пот
1 Дефицит природных ресурсов
в Рост потребления генно-модифицированных продуктов
миграционных потоков -9 Глобальный доступ к информации: этические вопросы
Усиление конфликтов ^ - _ _* Р°ст‘ потребления
• Гармонизация культурного многообразия
С После 2025 г.
• Гармонизация культурного многообразия
Число узлов - 18 Плотность - 0.544 Ядерность - 14
Централизация сети - 23.95%
Развитие технологий миниатюрных • мобильных устройств
• Развитие науки и инноваций
Рост мобильности и миграционных потоков
• Водный кризис * Использование альтернативных источников энергии
Изменение климата
! Реконфигурация социально-1 политических отношений
Изменение социально-‘ экономических моделей
Проблемы экологии и устойчивого развития
^ Конвергенция технологий
* Усиление конфликтов
_ J_ ——-9 Старение населения
• Равенство возможностей
Ф Глобальный дефицит
сельскохозяйственных ресурсов
\ • Глобальны
этические ]
™ ТТпЖт/ГГГТ/ГТ ТТЛТ/ГПГ>ТТ11Х.ТЧ
Глобальный доступ к информации: этические вопросы
Дефицит природных ресурсов
Появление инновационных ___технологий" в здравоохранении
* Пунктиром отмечены центральные кластеры.
66 | ФОРСАЙТ | Т. 5. № 3 I 2011
Мастер-класс
упущенные из внимания; новые факторы, ожидаемые в будущем.
Уровень централизации (иллюстрируемый показателями плотности и ядерности соответствующей сети размера N) свидетельствует, что хотя все тренды тесно взаимосвязаны, с течением времени сети становятся все менее кластеризованными (рост показателя централизации с 20.32 до 23.95%). Другими словами, наблюдается постепенная конвергенция трендов. Сеть 2008-2015 гг. (централизация 20.32%) имеет ярко выраженный центральный кластер, включающий развитие технологий миниатюрных мобильных устройств, рост озабоченности проблемами экологии и устойчивого развития, а также многие другие взаимосвязанные тренды. В этом случае непросто разграничить центральные и периферийные вопросы. Сеть 2016-2025 гг. (централизация 22.12%) структурирована более отчетливо: экономический и финансовый кризис, появление новых заболеваний и широкое распространение пандемий, конфиденциальность и безопасность и гармонизация культурного многообразия легко отличимы от центральных трендов, влияние которых проявляется в пределах двух и более кластеров. В сети, описывающей ситуацию после 2025 г. (централизация 23.95%), периферийные тренды — гармонизация культурного многообразия, развитие миниатюрных мобильных технологий и рост мобильности и миграционных потоков — отделены от центрального кластера наиболее четко.
Используя метод Фримена [Freeman, 1979], выделим пять ведущих трендов для каждого рассматриваемого временного периода (табл. 3). Как видим, одним из ведущих трендов на всех временных отрезках остаются проблемы экологии и устойчивого развития. Помимо них в пятерку основных трендов входят развитие технологий миниатюрных мобильных устройств, развитие науки и инноваций, использование альтернативных источников энергии. В 2008-2015 гг. главным трендом признается развитие технологий миниатюрных мобильных устройств, тогда как после 2025 г. им, как ожидается, станут изменения климата. Приведенные ключевые тренды должны стать предметом особого внимания политиков.
Перейдем к более детальным комментариям.
• Рассматривая период 2008-2015 гг., можно заключить, что проблемы экологии и устойчивого развития являются предметом беспокойства для всех регионов. Тесная связь между меняющимися
социально-экономическими моделями и вопросами экологии показывает, что в условиях глобальных изменений климата необходимы перемены в поведенческих схемах, в том числе в производстве и потреблении. Это особенно актуально, учитывая текущий финансовый кризис.
• На временном отрезке 2016-2025 гг., респондентами всех регионов мира отмечаются взаимосвязи между проблемами экологии, использованием альтернативных источников энергии и ролью науки и инноваций в снижении экологической угрозы и обеспечении устойчивого развития. Наибольшее беспокойство вызывает старение населения, а финансовый кризис отходит на второй план.
• В более долгосрочной перспективе (после 2025 г.) изменения климата останутся серьезной проблемой для всех регионов. Особое внимание уделяется дефициту природных ресурсов, скорее всего потому, что нефтяные запасы близки к исчерпанию. Сетевые диаграммы указывают на отсутствие после 2025 г. упоминаний о финансовом кризисе, новых заболеваниях и пандемиях, а также глобализации. Последний вывод подтверждается результатами проекта TechCast: «Цивилизация... по-видимому переживет глобализацию» [Halal, 2008, p. 148].
Приведенные выше результаты демонстрируют один из возможных способов совместного применения методов Форсайта и сетевого анализа. Результаты проекта «Big Picture Survey» могут быть расширены путем построения и анализа сетевых диаграмм по другим переменным: драйверам, «слабым сигналам», «диким картам» (шоковым событиям) и переломным моментам.
Выводы
Подытожим приведенные выше рассуждения о вкладе сетевого анализа в развитие Форсайт-исследований. В качестве инструмента картирования сложных взаимосвязей между узлами, выявления зарождающихся и даже невидимых пока структур, на основе известного принципа «сильных или слабых связей» [Scott, 2000; Wasserman, Faust, 1994; Granovetter, 1973], сетевой анализ дает возможность взглянуть на данные, получаемые в ходе Форсайт-исследований, под совершенно новым углом.
Описанный выше кейс показывает механизм выявления сложных связей между трендами с помощью сетевого анализа. Включение сетевого анализа
табл. з. Показатели централизованности трендов
Рейтинг Пять ведущих трендов (централизованность)
2008-2015 2016-2025 После 2025
1 Развитие технологий миниатюрных мобильных устройств (402) Проблемы экологии и устойчивого развития (828) Изменения климата (187)
2 Проблемы экологии и устойчивого развития (398) Использование альтернативных источников энергии (797) Проблемы экологии и устойчивого развития (167)
3 Изменение социальноэкономических моделей (345) Развитие науки и инноваций (652) Дефицит природных ресурсов (150)
4 Усиление конфликтов (289) Рост мобильности и миграционных потоков (477) Старение населения (96)
5 Развитие науки и инноваций (286) Развитие миниатюрных мобильных технологий (471) Использование альтернативных источников энергии (85)
* Значения показателя рассчитаны по алгоритму Фримэна [Freeman, 1979].
2011 | Т. 5. № 3 | ФОРСАЙТ | 67
Мастер-класс
в Форсайт-процесс облегчит понимание комплексных данных и поможет построить модель, основанную на связях и взаимоотношениях. Зачастую проведение анализа робастности затрудняется сложностью отображения и кодификации данных Форсайта. Представляя данные в «сетевом» формате (визуализация сети, сетевая статистика или иная информация о сетях), сетевой анализ позволяет отразить структурные характеристики, которые в ином случае могли остаться незамеченными. Благодаря этим особенностям участники Форсайта получают информацию о зарождающихся или исчезающих связях, взаимоотношениях, группах либо кластерах, а также о статусе наблюдаемых явлений. Сетевые концепты и показатели могут существенно обогатить интерпретацию данных, что повысит качество информационного обеспечения и позволит разработать реалистичные сценарии.
Благодаря сетевому анализу, фокусирующемуся на отношениях между акторами, ключевыми факторами и трендами, Форсайт обогащается системным мышлением. Приведенные выше сетевые диаграммы позволяют сделать выводы в отношении каждого из пяти этапов форсайтной деятельности.
На этапе постановки задач с помощью сетевого анализа выбираются темы Форсайт-исследования. В нашем примере тренды рассматривались в нескольких разрезах: по регионам, организационной принадлежности (аффилиации) и временным горизонтам, демонстрируя тем самым, что масштаб и охват Форсайта может варьироваться, исходя из его задач и логических оснований. Ключевые вопросы в региональном, отраслевом или тематическом Форсайте чаще всего различаются, хотя в отдельных случаях присутствуют и совпадения. В различных регионах мира отдельные ключевые вопросы приобретают приоритетное значение, поскольку в то время как одни из них испытывают проблемы старения населения, другие — высокой рождаемости. Диаграммы демонстрируют, что некоторые ключевые факторы, например, проблемы экологии и устойчивого развития, останутся на повестке дня еще долгое время, тогда как другие — финансовый кризис и т. п. — с течением времени сместятся от центра к периферии или наоборот. Следовательно, охват тем Форсайт-исследований зависит от временного горизонта. Графики сетей также показывают, в чем отличие приоритетов государства от приоритетов представителей науки, образовательного сектора, бизнеса и неправительственных организаций: так, в сфере интересов неправительственных организаций находятся модели потребления; а государства — обеспечение населения услугами здравоохранения.
На этапе привлечения участников сетевой анализ может использоваться для картирования ключевых акторов, исходя из целей и задач Форсайт-проекта. Ответственность, связанная с адекватным реагированием на вызовы, обусловленные изменениями климата и развитием альтернативных источников энергии, как видно из сетевой диаграммы, лежит на государстве. Поэтому в Форсайт-исследование, посвященное решению этих проблем, крайне важно вовлечь правительственные круги. В результате более детального исследования можно увидеть, какие именно
68 | ФОРСАЙТ | Т. 5. № 3 I 2011
государственные ведомства должны быть представлены в подобном проекте. Для идентификации экспертов может служить метод кономинации. Далее, через региональную призму проявляются сферы, исследование которых требует партнерства на региональном или глобальном уровне. Проблемы экологии и устойчивого развития одинаково важны для всех, что показывает необходимость создания глобальной системы принятия решений в этой области. Вопросы конфиденциальности и безопасности, как упоминалось выше, волнуют в основном европейских и североамериканских респондентов, что указывает на целесообразность совместных действий этих двух регионов.
На этапе генерации новых знаний сетевой анализ помогает лучше понять ситуацию и предоставляет информацию для последующих действий, позволяя оценить взаимосвязь и взаимозависимость между системными элементами, что способствует выработке общего видения ситуации участниками Форсайта. Приведенные диаграммы, иллюстрирующие сложную взаимозависимость между ключевыми трендами, требуют учета других факторов, напрямую связанных с основным предметом Форсайт-исследования. Например, Форсайт, сфокусированный на проблемах экологии и устойчивого развития, должен принимать во внимание усиление региональных конфликтов, развитие науки и инноваций, а также смену социально-экономических моделей. Это позволит провести более комплексный анализ системы, и выработать согласованные решения.
На этапе реализации программ достижение необходимых эффектов предполагает распределение полномочий между акторами, и, в большинстве случаев, их сотрудничество. В связи с этим, сетевой анализ демонстрирует пути организации более эффективных партнерств и междисциплинарного взаимодействия. В первую очередь, это касается таких сфер, как дефицит воды, продовольствия и использование альтернативных источников энергии. Несмотря на то, что обеспечение конфиденциальности и безопасности рассматриваются как прерогатива государства (аффилиация II типа), которое и должно стать главным инициатором перемен, для их реализации потребуется участие и сотрудничество бизнеса и научных организаций.
На этапе оценки эффектов сетевой анализ помогает определить, в какой степени удалось решить поставленные задачи; какие из ключевых вопросов остались неохваченными либо рассматривались в отрыве от остальных факторов; был ли достигнут необходимый уровень коммуникации и взаимодействия. Соответствующие диаграммы также позволяют очертить аудиторию Форсайта и предложить стратегию распространения его результатов и продуктов. Например, Форсайт климатических изменений предназначен для государственных, научных и бизнес-кругов, неправительственных организаций, студентов и других заинтересованных сторон. Следует обеспечить адекватную информационную поддержку всех акторов и их участие в реализации политики.
Сетевой анализ сигнализирует и о меняющихся с течением времени точках зрения акторов и их ролях. Если рассматривать временную динамику выбранных нами трендов (см. рис. 4) не в региональном,
Мастер-класс
а секторальном разрезе, можно увидеть изменения в позиционировании или репозиционировании акторов. Подобный ракурс будет полезен при обновлении стратегий Форсайтной деятельности.
Список преимуществ можно продолжать, тем не менее, следует упомянуть и определенные методологические ограничения, связанные, прежде всего, с природой метода. Во-первых, по сравнению с классическим количественным анализом для получения содержательных результатов в сетевом анализе требуется собрать и обработать достаточно большой массив данных. Во-вторых, с его помощью невозможно разработать сложные сюжеты — для этого, как правило, используется причинно-следственный анализ. Поскольку сетевой анализ ограничивается выявлением структурных характеристик или связей, задача генерации подобных сюжетов и их
трансформации в реалистичные сценарии возлагается на Форсайт.
Мы представили способы, при помощи которых сетевой анализ может быть встроен в Форсайт, и предложили механизм подобной интеграции, который был апробирован при обработке результатов аналитического обследования «Big Picture Survey». Приведенный кейс показал возможности обогащения Форсайт-исследований сетевой призмой, позволяющей идентифицировать ключевые тренды будущего и отобразить их структурные связи. Применяя предложенную матрицу к другим данным и обстоятельствам, сетевой анализ придает Форсайт-проектам дополнительные преимущества и вносит вклад не только в усовершенствование инструментов обработки данных, но, что более важно, повышает результативность Форсайта на всех этапах. ЕЭ
Бруммер В., Лиесио Ю., Ниссинен Ю., Сало А. (2011) Идентификация потенциальных коллаборативных сетей в международных научных программах // Форсайт. Т. 5. № 1. С. 56-66.
Allen J., James A.D., Gamlen, P. (2007) Formal versus informal knowledge networks in R&D: A case study using social network analysis // R&D Management. Vol. 37. № 3. P. 179-196.
Batagelj V., Mrvar A. (2002) Pajek — Analysis and Visualization of Large Networks // Didimo W., Liotta G., Brandes U., Junger M., Battista G.D., Wood D.R., Eiglsperger M., Mutzel P., Pach J. and Kaufmann M. (eds.) Graph Drawing: 9th International Symposium, GD 2001 Vienna, Austria, September 23-26, 2001. Revised Papers. Berlin/Heidelberg: Springer. P. 115-143.
Batagelj V, Mrvar A. (2003) How to Analyze Large Networks with Pajek. Workshop at SUNBELT XXIII. Canchn, Mexico.
Borgatti S.P. (1994) How to explain hierarchical clustering // Connections. Vol. 17. № 2. P. 78-80.
Borgatti S.P., Everett M.G., Freeman, L.C. (2002) Ucinet VI for Windows: Software for Social Network Analysis. Analytic Technologies, Harvard.
Carrington P.J., Scott J., Wasserman S. (2005) Models and Methods in Social Network Analysis. Cambridge University Press.
Cowan R., Jonard N. (2001) The Workings of Scientific Communities. Research Memoranda 030. Maastricht: Maastricht Economic Research Institute on Innovation and Technology (MERIT).
Freeman L.C. (1979) Centrality in social networks I: Conceptual clarification // Social Networks. Vol. 1. P. 215-239.
Fuhse J.A. (2009) The Meaning Structure of Social Networks // Sociological Theory. Vol. 27. № 1. P. 51-73.
Giusti W.L., Georghiou L. (1988) The use of co-nomination analysis in real-time evaluation of an R&D programme // Scientometrics. Vol. 14.
№ 3-4. P. 265-281.
Granovetter M. (1973) The Strength of Weak Ties // The American Journal of Sociology. Vol. 78. № 6. P. 1360-1380.
Haines V.A. (1988) Social networks, structuration theory and the holism-individualism debate // Social Networks. Vol. 10. P. 157-182.
Halal W. (2008) Technology’s Promise: Expert Knowledge on the Transformation of Business and Society. New York: Pelgrave Macmillan.
Hussler C., Ronde P. (2007) The impact of cognitive communities on the diffusion of academic knowledge: Evidence from the networks of inventors of a French university // Research Policy. Vol. 36. P. 288-302.
Kilduff M., Tsai, W. (2003) Social networks and organizations. London/California/New Delhi/Singapore: Sage.
Knox H., Savage M., Harvey P. (2006) Social networks and the study of relations: Networks as method, metaphor and form // Economy and Society. Vol. 35. № 1. P. 113-140.
Lee Y.-G., Song Y.-I. (2007) Selecting the key research areas in nano-technology field using technology cluster analysis: A case study based on National R&D Programs in South Korea // Technovation. Vol. 27. P. 57-64.
Levy R., Muller P. (2007) Do academic laboratories correspond to scientific communities? Evidence from a large European university // International Journal on Technology and Globalisation. Vol. 3. № 1. P. 56-72.
Leydesdorff L. (2007) Scientific Communication and Cognitive Codification: Social Systems Theory and the Sociology of Scientific Knowledge // European Journal of Social Theory. Vol. 10. № 3. P. 375-388.
Libbey M., Zaltman G. (1967) The role and distribution of written informal communication. New York: American Institute of Physics.
Loveridge D. (2008) Foresight: The Art and Science of Anticipating the Future. Abingdon: Routledge.
Miles I. (2002) Appraisal of alternative methods and procedures for producing Regional Foresight. Paper prepared for the STRATA-ETAN High-level expert group “Mobilising the Potential Foresight Actors for and Enlarged EU”.
Nedeva M., Georghiou L., Loveridge D., Cameron H. (1996) The use of co-nomination to identify expert participants for Technology Foresight // R&D Management. Vol. 26. № 2. P. 155-168.
Nooy W.D., Mrvar A., Batagelj V. (2004) Exploratory Social Network Analysis with Pajek. New York: Cambridge University Press.
Nugroho Y., Saritas O. (2009) Incorporating network perspectives in foresight: A methodological proposal // Foresight. Vol. 11. № 6. P. 21-41.
Roth C., Obiedkov S., Kourie D. (2008) Towards Concise Representation for Taxonomies of Epistemic Communities // Yahia S.B., Napoli A., Nguifo E.M., Belohlavek R., Hamrouni T., Vychodil V., Kaiser T.B. (eds.) Concept Lattices and Their Applications. Berlin/Heidelberg: Springer. P. 240-255.
Saritas O. (2006) Systems Thinking for Foresight. PhD Thesis. Manchester: University of Manchester.
Saritas O., Smith J. (2008) Big Picture Foresight Survey Results and Implications. Paper presented at Future-oriented Technology Analysis (FTA) Conference 2008, Seville.
Saritas O., Smith J. (2011) The Big Picture — trends, drivers, wild cards and weak signals // Futures. Vol. 43. P. 292-312.
Scott J. (2000) Social Network Analysis: A Handbook (2nd ed.). London: Sage.
Tuire P., Erno L. (2001) Exploring invisible scientific communities: Studying networking relations within an educational research community.
A Finnish case // Higher Education. Vol. 42. P. 493-513.
Wasserman S., Faust K. (1994) Social Network Analysis: Methods and Applications. Cambridge: Cambridge University Press.
Wellman B. (1988) Structural analysis: From method and metaphor to theory and substance // Wellman B., Berkowitz S.D. (eds.) Social structures: A network approach. Cambridge: Cambridge University Press. P. 15-61.
2011 | T. 5. № 3 | ФОРСАЙТ I 69
