Поисковое социальное прогнозирование.
Поисковое социальное прогнозирование — это определение возможных состояний объектов исследования в будущем (перспективных проблем) на основе анализа тенденций его развития в прошлом и настоящем. Проблема (от греческого problema — задача) в широком смысле — сложный теоретический или практический вопрос, требующий изучения, разрешения; в науке -противоречивая ситуация, выступающая в виде противоположных позиций в объяснении каких-либо явлений, объектов, процессов и требующая адекватной теории для ее разрешения.
При поисковом социальном прогнозировании абстрагируются от планов, программ, проектов, решений, которые способны видоизменить существующие тенденции, вызвать самоосуществление или саморазрушение прогноза. В данном случае на определенной шкале (поле, спектре) возможностей происходит построение функций распределения вероятности: невероятно — менее вероятно — более вероятно — наиболее вероятно (при существующих тенденциях). В итоге выявляются и уточняются перспективные проблемы, подлежащие решению средствами управления, строится «дерево социальных проблем»- ценнейшая информация для лиц, принимающих решения целевого, программного, планового, проектного, текущего управленческого характера. В основе «дерева проблем» лежит ключевая проблема, за ней следуют субключевые, производные первого, второго и т.д. порядков.
Кроме этого, социальные проблемы подразделяются на проблемы и псевдопроблемч, самодовлеющие и приводящие, случайные и неслучайные, а также функциональные и предметные, материальные и духовные, институциональные и личностные, рациональные и нерациональные. По отношению к субъекту различаются личностные, групповые, классовые, национальные и другие общие социальные проблемы. По отношению к объекту можно различать социально-медицинские, социально-экономические, социально-психологические, социально-политические и тому подобные проблемы.
Разработка поискового прогноза открывается построением модели. Сначала, для лучшей ориентации исследователей, ведется прямая, или так называемая механическая экстраполяция данных исходной модели на время упреждения прогноза. Затем анализируются неблагоприятные факторы прогнозного фона и вычисляются соответствующие отклонения от линии механической экстраполяции до рубежей, за которыми простирается область заведомо нереального («нижняя экстрема»). Далее анализируются благоприятные факторы и то же самое проделывается с определением противоположных рубежей, за которыми также простирается область нереального, фантастического («верхняя экстрема»). Наконец, путем сравнительного анализа благоприятных и неблагоприятных факторов прогнозного фона определяется промежуточное, наиболее вероятное значение каждого показателя.
В результате создается система поисковых прогнозных показателей, характеризующая перспективы назревания определенной проблемной ситуации (при условии сохранения существующих тенденций развития исследуемого процесса, т.е. «невмешательства» в них со стороны сферы управления).