Введение

Концептуальная основа

В социологии социальная сложность – это концептуальная основа, используемая при анализе общества. В науках современные определения сложности встречаются в теории систем, где изучаемое явление имеет множество частей и множество возможных их комбинаций; при этом, что является сложным, а что простым, относительно и изменяется со временем. Современное употребление термина «сложность» относится к социологическим теориям общества как к сложной адаптивной системе, однако социальная сложность и ее эмерджентные свойства являются сквозными темами на протяжении исторического развития социальной философии и изучения социальных изменений. Ранние теоретики социологии, такие как Фердинанд Тённис, Эмиль Дюркгейм и Макс Вебер, Вильфредо Парето и Георг Зиммель, исследовали экспоненциальный рост и взаимосвязанность социальных взаимодействий и социальных обменов. Акцент на взаимосвязанности социальных отношений и возникновении новых свойств внутри общества проявляется в социальной теории, разрабатываемой в различных областях социологии. Социальная сложность служит основой для связи явлений, изучаемых в микросоциологии и макросоциологии, и таким образом предоставляет социологам интеллектуальный средний уровень для формулирования и разработки гипотез. В методологическом плане социальная сложность является теоретически нейтральной и включает в себя явления, изучаемые как в микросоциологии, так и в макросоциологии. К 1951 году Парсон развил теорию действия в формальную теорию систем в работе «Социальная система» (1951). В последующие десятилетия синергию между общим системным мышлением и развитием теорий социальных систем развивал Роберт К. Мертон в дискуссиях о теориях среднего уровня, социальной структуре и агентности. С конца 1970-х до начала 1990-х годов социологические исследования были посвящены свойствам систем, в которых сильная корреляция между подсистемами приводит к наблюдению автопоэтических, самоорганизующихся, динамических, турбулентных и хаотических процессов, возникающих из математической сложности, как, например, в работах Никласа Лумана. Одно из самых ранних применений термина «сложность» в социальных и поведенческих науках для обозначения конкретно сложной системы встречается в изучении современных организаций и управленческих исследований. Однако, особенно в управленческих исследованиях, этот термин часто используется в метафорическом, а не в качественном или количественном теоретическом смысле. В социальных науках началось внедрение тех же инструментов, которые обычно используются в науке о сложности. К 1998 году был создан международный электронный периодический журнал «Журнал искусственных обществ и социального моделирования». За последние несколько лет было опубликовано множество работ, представляющих обзоры теории сложности в области социологии. В рамках этих работ также устанавливаются связи с другими теоретическими традициями, включая конструктивистскую эпистемологию и философские позиции феноменологии, постмодернизма и критического реализма.

Методологии

В методологическом плане социальная сложность является теоретически нейтральной, то есть допускает как локальные, так и глобальные подходы к социологическим исследованиям, выбираемые исследователем в зависимости от уровня описания или объяснения, требуемого исследовательскими гипотезами. На самом локальном уровне анализа могут быть применимы этнографические наблюдения (участные или неучастные), контент-анализ и другие качественные методы исследования. В последнее время в социологии разрабатываются и используются высокоразвитые методы количественного исследования как на локальном, так и на глобальном уровнях анализа. К таким методам относятся (но не ограничиваются ими) диаграммы бифуркации, сетевой анализ, нелинейное моделирование и вычислительные модели, включая программирование клеточных автоматов, социокибернетику и другие методы социального моделирования.

Комплексный анализ социальных сетей

Анализ сложных социальных сетей используется для изучения динамики больших и сложных социальных сетей. Динамический сетевой анализ объединяет традиционный анализ социальных сетей, анализ связей и многоагентные системы в рамках сетевой науки и теории сетей. Благодаря использованию ключевых концепций и методов анализа социальных сетей, агентного моделирования, теоретической физики и современной математики (особенно теории графов и фрактальной геометрии), этот подход к исследованию позволил получить новые представления о динамике и структуре социальных систем. Новые вычислительные методы локального анализа социальных сетей развиваются на основе работ Дункана Уоттса, Альберта-Ласло Барабаши, Николаса А. Кристакиса, Кэтлин Карли и других исследователей. Новые методы глобального сетевого анализа формируются в работах Джона Урри и социологических исследованиях глобализации, связанных с трудами Мануэля Кастеллса и более поздними работами Иммануэля Валлерштейна. С конца 1990-х годов Валлерштейн все чаще обращается к теории сложности, в частности, к работам Ильи Пригожина. Динамический анализ социальных сетей опирается на различные методологические традиции, помимо системного мышления, включая теорию графов, традиционный анализ социальных сетей в социологии и математическую социологию. Он также связан с математическим хаосом и сложной динамикой благодаря работам Дункана Уоттса и Стивена Строгаца, а также с фрактальной геометрией через работы Альберта-Ласло Барабаши и его исследования масштабно-инвариантных сетей.

Вычислительная социология

В разработке вычислительной социологии участвуют такие ученые, как Найджел Гилберт, Клаус Г. Троицш, Джошуа М. Эпштейн и другие. Основными направлениями методов в этой области являются социальное моделирование и интеллектуальный анализ данных, оба из которых являются подразделами вычислительной социологии. Социальное моделирование использует компьютеры для создания искусственной лаборатории для изучения сложных социальных систем, а интеллектуальный анализ данных применяет методы машинного обучения для выявления нетривиальных закономерностей в больших, сложных, реальных базах данных. Развивающиеся методы соционики представляют собой вариант вычислительной социологии. Вычислительная социология испытывает влияние ряда микросоциологических направлений, а также макроуровневых традиций системной науки и системного мышления. Микроуровневое влияние символического интеракционизма, теории обмена и рационального выбора, наряду с микроуровневым фокусом вычислительных политологов, таких как Роберт Аксельрод, способствовали развитию подхода вычислительной социологии "снизу вверх", основанного на моделировании сложных систем с помощью агентов. Джошуа М. Эпштейн называет это генеративной наукой. Социокибернетика тесно связана с системным мышлением как внутри, так и за пределами социологии, особенно в области кибернетики второго порядка.

Области применения

В первом десятилетии XXI века разнообразие областей применения возросло по мере разработки более сложных методов. Теория социальной сложности применяется в исследованиях социального сотрудничества и общественных благ, альтруизма, образования, глобального гражданского общества, коллективных действий и социальных движений, социального неравенства, рынка труда и безработицы, анализа политики, систем здравоохранения, а также инноваций и социальных изменений – лишь некоторые примеры. Текущий международный научно-исследовательский проект Seshat: Global History Databank был специально разработан для анализа изменений в социальной сложности от неолитической революции до промышленной революции. Как теоретическая платформа среднего уровня, социальная сложность может применяться к любым исследованиям, в которых наблюдаются социальные взаимодействия или их результаты, особенно когда эти взаимодействия и результаты можно измерить и представить в виде непрерывных или дискретных данных. Распространенная критика, часто высказываемая в отношении полезности науки о сложности в социологии, заключается в сложности получения достаточных данных. Тем не менее, применение концепции социальной сложности и анализ этой сложности начались и продолжают оставаться активной областью исследований в социологии. От детских дружеских отношений и подростковой беременности до борьбы с терроризмом – теории социальной сложности применяются практически во всех областях социологических исследований. В области коммуникационных исследований и информатрики концепция самоорганизующихся систем появилась в середине 1990-х годов в исследованиях, связанных с научной коммуникацией. Саентометрия и библиометрия – это области исследований, в которых доступны дискретные данные, как и в ряде других областей исследований социальных коммуникаций, таких как социолингвистика.