Социосферные риски - Владимир Живетин

Основным элементом социальной среды являются люди. Это означает, что при исследовании таких систем необходимо исследовать социальное взаимодействие, когда создатели системы в основу теории и практики полагают желания и цели других людей. Таким образом, как утверждает Парсенс Толкотт, в основе теории социального действия лежит отношение между деятелями и элементами среды: социальной и природной. При этом личность и социальные системы (объекты) взаимосвязаны, взаимозависимы и дополняют друг друга. Последнее означает, что основными характеристиками социальной системы являются нормы и ценности, с помощью которых можно описывать поведение индивидов социальной системы, следовательно, и самой системы.

Семиотика посвящена проблеме информационного обеспечения в социальной сфере. Джон Локк, который в «Опыте о человеческом разумении», переосмысливая известное еще с античных времен деление наук на физику, этику и логику, выделил рядом с «физикой», как наукой о вещах самих по себе, и «практикой», трактуемой как наука о том, что человек должен делать для достижения какой-нибудь цели, еще и семиотику, как науку о способах, «которыми достигается и сообщается знание того и другого». Семиотика полагалась при этом лишь как иное название для логики, призванной «рассмотреть природу знаков, которыми ум пользуется для уразумения вещей или для передачи своего знания другим» [52, т.2, с. 200]. Связь семиотики с логикой сохраняют и более поздние семиологические проекты, такие как проект Ламберта (1764 г.), трактующий семиотику как «учение об обозначениях идей и вещей», исследование «Логики знаков» Гуссерля (1890 г.).

Ю.М. Лотман [53] ввел семиотические системы в рамках понятия «семиосферы». Лотмановское понятие семиосферы, примененное им ко всей сфере культуры, было сконструировано по аналогии с понятиями «биосфера» и «ноосфера» В.И. Вернадского. Если сопоставить по объему области, к которым относят каждое из этих понятий в его самом буквальном толковании, то окажется, что сфера «знаков», используемых в культуре, охватывает область более широкую, чем «сфера разума», чем «сфера живого», создающая природные условия для существования культуры [61]. Однако границы семиосферы как сферы знаковой связи и соответственно как предметной области семиотических исследований в рамках различных семиологических проектов окажутся различными. Они могут совпасть с границами ноосферы, понимаемой в таком же буквальном смысле, в тех же семиологических проектах, которые складывались на базе логики и видят в семиотике науку о средствах именно логического мышления, в рамках которого знаки выражают понятия. Точно так же предмет психологически ориентированных проектов мог бы быть соотнесен с границами «пневматосферы» (понятие, которое рассматривалось П. Флоренским). Продолжая этот же ряд, можно было бы говорить о совпадении семиосферы с социосферой в проекте у Соссюра [87], видевшего в ней «науку, изучающую жизнь знаков в рамках жизни общества».

Для нас, изучающих социосферный риск, важным моментом теории структурной лингвистики является радикальность соссюровской лингвистики, в которой формируется утверждение, согласно которому природа отношений между означающими (одно измерение в лингвистике) и означаемым (второе измерение) основывается на случайностях. При этом не существует необходимой естественной или какой-либо глубинной связи между лингвистическими формами и приписываемыми им значениями.

Но социосфера включает в себя связи социальных индивидов только друг с другом и обществом как целым. За ее пределы выходят их контакты с физическим миром, опосредованные техникой, – «техносфера» как сфера искусственно создаваемых человеком средств деятельности и способов их применения. Эта сфера искусственных посредников в субъектно-объектных связях вместе со знаками, которые также можно рассматривать как технические средства межсубъектной коммуникации, остается в пределах семиосферы культуры, поскольку технические орудия, форма, назначение которых определяются выработанными в культуре нормами, несут информацию о сложившихся в ней способах технической деятельности. Особую область техносферы образуют машины, способные перерабатывать информацию и осуществлять коммуникацию с человеком или друг с другом. Теоретическое обоснование принципиальной общности этих информационных процессов с процессами сигнальной связи в социальных и биологических системах дала кибернетика Н. Винера [13] (1948 г.), которую также можно рассматривать как своего рода семиологический проект, хотя она и не специализировалась на семиотических проблемах.

Задуманная как наука об «управлении и связи в животном и машине», винеровская кибернетика показала сходство технических информационных систем не только с социальными, но и с биологическими системами. Исследования разнообразных информационных процессов – от трансляции «сообщений» на генетическом уровне до коммуникации между животными – составляют предмет биосемиотики, которая вынесла границы семиосферы за пределы культуры в природу, распространив их до границ биосферы (Хофмеер, Себеок и др.).

Столь широко очерченная семиосфера, выходящая за рамки «проекта Соссюра», «проекта Лотмана» и «проекта Эко», оказывается совместимой лишь с семиологическими проектами Пирса и Морриса. Моррисовский проект семиотики как универсальный органон всех наук, естественных и гуманитарных, демонстрировал приложимость основных семиотических понятий к описанию равным образом человека и животного.

При этом (на макроуровне) предмет семиотики можно определить как науку о кодовых механизмах информационной связи. Эти кодовые механизмы различаются по своему уровню. Биофизическим информационным процессам как внутри, так и межорганизменным, доступен только сигнально-индексальный уровень кодирования и декодирования информации, знаковый же уровень связи, в том смысле этого понятия, в котором оно допускает применение без всякой натяжки, делается возможным только на уровне «антропосемиотики» – в рамках человеческой деятельности, где знаки, подобно техническим орудиям, оказываются искусственно вводимыми посредниками межсубъектной коммуникации.

1.2.3. О моделях социальных систем

Обратимся к истории создания моделей отдельных подсистем окружающего мира и возможности применять их для целей жизнедеятельности с позиции их достоверности. В чем состоят проблемы достоверности, как они решаются? Возможна ли истинная модель, прежде всего, социальных систем социосферы?

Д. Юм (1711–1776 гг.), рассматривая проблемы достоверности знаний, утверждал, что достоверное знание может быть только логическим. Наиболее емко по этому поводу сказал А. Эйнштейн [114]: «В нашем стремлении понять реальность мы подобны человеку, который хочет понять механизм закрытых часов. Он видит циферблат и движущиеся стрелки, даже слышит тиканье, но не имеет средств открыть их. Если он остроумен, он может нарисовать себе картину механизма, но он никогда не может быть вполне уверен в том, что его картина единственная, которая могла бы объяснить его наблюдения. Он никогда не будет в состоянии сравнивать свою картину с реальным механизмом, и он не может даже представить себе возможность и смысл такого сравнения».

Согласно сказанному выше, наука изучает явления, происходящие в окружающем мире, которые представляют собой процессы бытия, порожденные некоторой системой, включенной в общий комплекс систем мироздания. По известным состояниям процесса Z(t) в некоторые моменты времени мы хотим знать его предысторию и будущее. С этой целью нам нужна истинная модель Ми подсистемы, породившей процесс Z(t), т. е. нам нужна модель Ми(Z(t)). В приведенном примере мы знаем процесс Z(t) – перемещение стрелки, но как воспроизвести этот процесс, с помощью какого механизма – не знаем, т. е. не знаем модель Ми. Тогда наука поступает так: строит модель Мр (расчетную или оценочную Мо = Мр) таким образом, чтобы отличие истинного процесса Z(t) от реализованного Zр(t) на выходе модели Мр(Z(t)) было в каком-то смысле минимальным [32]. При этом сразу же предполагается: в силу отличия Ми от Мр процессы Zи(t) и Zр(t) отличаются, т. е. модель работает с погрешностью δ(t). В зависимости от способностей человека, создавшего модель Мр, погрешность δ(t) будет иметь различные значения. Итак, модель Мр зависит от человека Еч, создающего эту модель, от его возможностей, в том числе состояния или уровня научных знаний Дзн, накопленных человечеством в процессе информационного обмена между людьми, и других факторов. В результате имеем Zр = f(Мр, Ми, Еч, Дзн, δ).