версия для печатиМягкие модели как форма математизации социологического знания
Лебедева И. П.
Доктор педагогических наук, профессор Пермского национального исследовательского университета kafmos2011@yandex.ru
Лебедева И. П. Мягкие модели как форма математизации социологического знания // Социологические исследования. 2015. № 1. С. 79-84
Рассматриваются перспективы математизации социологического знания на основе использования мягких моделей как приближенного описания класса жестких моделей. Они соотносятся с задачами эмпирической и теоретической социологии, определяющей разные уровни представления знания. Предлагается классификация мягких стохастических моделей, учитывающая степень эвристичности математического моделирования социальных систем. На основе комплексного исследования дан анализ взаимосвязей алкоголизма с различными характеристиками социальной адаптации. Структурирование мягких и жестких моделей позволяет обозначить механизмы движения от эмпирического к теоретическому знанию в процессе математического моделирования.
Арнольд В.И. “Жесткие” и “мягкие” математические модели. М.: МЦНМО, 2011.
Толстова Ю.Н., Воронина Н.Д. О необходимости расширения понятия социологического измерения // Социологические исследования. 2012. № 7. С. 67–77.
Толстова Ю.Н. Методология математического анализа данных // Социологические исследования. 1990. № 6. С. 77–87.
Татарова Г.Г. Методология анализа данных в социологии. М., 1998.
Kolesnikov A.K., Lebedeva I.P. Investigation of causality based on complex use of statistical methods (case study of social research) // Quality&Quantity. 2013. V. 47 (6). P. 3043–3050.