Исходя из этого, прогнозирование заключается не столько в предвидении событий как таковых, сколько в предвидении их свойств.
Подобное «предсказание по уподоблению» можно аналитически разложить на, как минимум, два ключевых этапа. Первый этап связан с исследованием всех известных событий интересующего нас вида в прошлом. Точнее, изучаются все события, свойства которых с некоторой точностью совпадают со свойствами тех, которые имели место в ближайшем прошлом. Например, перед нами стоит задача предсказать свойства политических событий на десятилетие вперед. Для этого надо найти в истории такое десятилетие, где свойства произошедших тогда политических событий с определенной погрешностью совпадают со свойствами случившихся в те десять лет, что предшествуют настоящему моменту. Если такое «базовое десятилетие» найдено, то допустима экстраполяция: по аналогии, свойства политических событий, имевших место в десятилетие, следующее за выбранным, могут служить основанием прогноза.
Такой этап – этап отбора – оказывается возможным постольку, поскольку социальная действительность относительно устойчива, и в ней не бывает абсолютно уникальных событий, которые нельзя было бы ни с чем сопоставить, вписать в серию других похожих событий. Это означает, что в рамках структур социальной действительности за исторически небольшой период времени воспроизводство событий, т.е. постоянство их существенных характеристик, превалирует над производством, т.е. над изменением данных характеристик. Именно то обстоятельство, что при всех вариациях различий тождество событий социальной действительности воспроизводится во времени, позволяет нам ориентироваться в ней и на протяжении всей своей жизни более или менее успешно действовать.
На втором этапе, который можно назвать собственно этапом экстраполяции, мы предсказываем свойства грядущих событий, перенося регулярности, найденные нами в прошлом, на будущие события.
Алгоритм есть конечный набор правил, определяющий последовательность действий, которая заведомо приводит к решению конкретного множества задач. Однако алгоритм предсказания по аналогии, наиболее распространенный в сегодняшнем экспертном сообществе, может давать сбои. Подобная ситуация имеет следующую фундаментальную причину: предполагается, что свойства социальных событий изменяются со временем, как периодическая функция времени. Иными словами, фактически утверждается, что события, имевшие место в прошлом, могут случиться и в будущем, так что различия между их свойствами будут носить лишь количественный характер. Таким образом, экстраполяция производит модель со слабо учтенной динамикой. Точнее, предполагается, что свойства социальных событий изменяются со временем, как периодическая функция от времени. Если же социальные структуры теряют свою устойчивость из-за внешнего влияния или внутренних флуктуаций, то свойства событий начинают слишком быстро меняться, порождая ранее не учитываемые последствия и результаты, а прогноз терпит крах.
Следует отметить, что подобная техника «экстраполяции по аналогии» имеет и обратные последствия: любые известные нам события представляются как находящиеся в ряду постоянного, стабильного социального воспроизводства. Предположение о стабильности и устойчивости будущего заставляет нас принять утверждение о наличии и у прошлого данных свойств как неких постоянных. Результатом подобной спекуляции оказываются столь же популярные, сколь и практически малозначимые споры о соотношении «революции» и «государственного переворота», или знаменитое изречение, что «политики прошлого всегда не правы», со всеми вытекающими из него сомнительными следствиями.
Однако наличие в обществе не только механизмов социального воспроизводства, но и социального производства позволяет нам усомниться в полноте и ценности подобных методик. Хаотическое состояние связано с непредсказуемостью. Стационарная, периодическая и квазипериодическая динамика событий социальной действительности в принципе предсказуема. Хаос же всегда есть следствие апериодического изменения свойств событий.
Таким образом, присущая современному анализу механика экстраполяции истории заведомо не в состоянии предсказать нечто качественно иное, нежели то, что уже случалось, нечто, выходящее за пределы вариаций некоторой фиксированной сущности, тогда как существенные свойства будущих событий могут не иметь аналогов в прошлом. В силу этого мы можем более или менее эффективно предсказывать лишь спады и кризисы, имеющие периодический характер.
Однако глобальный кризис, разразившийся в 2008 г., есть системный кризис, который нельзя описать, экстраполируя бывшие периодические кризисы. Именно в этом смысле нынешний кризис есть хаос, неупорядоченное и непредсказуемое становление, которое разворачивает и проявляет события, которые ранее существовали лишь в возможности.
Существующие методы анализа и прогноза не в состоянии предсказать нам фактические последствия мирового финансового кризиса. Нам представляется поток пессимистических суждений, сам по себе являющийся неотъемлемым компонентом кризиса, но не модели, рефлексирующие сегодняшнее состояние и создающие пространство для принятия практических решений. Подобные «прогнозы» так же насыщены метафорикой, как и стерильны в смысле своей эффективности и полезности.
Заключение
Тем не менее, мы в состоянии понять причины и направленность мирового финансового кризиса в сегодняшних условиях. Хаос, с которым мы сегодня столкнулись, противостоит центру современной социальной действительности – американскому капитализму – и в этом его глобальное значение. Именно понимание данного факта должно служить основой модификации существующих политических и экономических практик.
Список литературы
1.Бек У. Общество риска. На пути к другому модерну. М.: Прогресс-Традиция, 2007.
2.Гидденс Э. Судьба, риск и безопасность // THESIS. – 2008. – №5.
3.Луман Н. [Дифференциация. / пер. с нем. Б. Скуратова. – М.: Издательство «Логос», 2006.
4.Яницкий О.Н. Социология риска: ключевые идеи – Режим доступа: М., 2007.
5.Бадью А. Этика: Очерк о сознании Зла. – СПб, Machina, 2008.
6.Майнцер К. Сложность и самоорганизация // Вопросы философии, 2007. – №3.
7.Малинецкий Г.Г. Математические основы синергетики: Хаос, структуры, вычислительный эксперимент. М., 2007.
8.Николис Г. Пригожин И. Познание сложного: Введение. М., 2008.
9.Пригожин И. Философия нестабильности // Вопросы философии, 2007. – №6.