В современном обществе динамика социальных процессов зачастую опережает управленческие возможности жесткой структуры государственного аппарата, которая перестает быть адекватной быстро изменяющейся социальной реальности. В качестве альтернативы жесткому реформированию или революционным трансформациям сложившейся системы предлагается концепция государственного управления, в основе которой заложена идея эффективного использования инновационного потенциала двух сопряженных систем – государства и общества.

Инноватика государственного управления требует рефлексивных подходов в управлении и понимания сложности социальных процессов. Мы говорим о необходимости разработки новых технологий управленческой рефлексии для эффективного управления сложной социальной реальностью. Эти технологии должны обеспечивать процесс динамического моделирования структуры и процесса государственного управления, включая диагностический мониторинг, дифференциальную диагностику, анализ рисков и моделирование инновационных изменений, а также технологии управления инновационными проектами.
Под инновационными социальными процессами подразумеваются трансформации в социальных структурах и процессах, приводящие к изменению способа функционирования социальной системы. При этом могут существенно меняться стратегические приоритеты, технология, культура, социальные институты.

Задача управления социальными инновациями может быть методологически рассмотрена не только в парадигме социологического бихевиоризма, как проблема управления новыми формами социального поведения, но скорее как задача управления когнитивными процессами социума, его смыслопорождающей деятельностью и рефлексией. Согласно нашему подходу мы отдаем приоритет социальным инновациям в отличие от традиционного экономико-технологического подхода и отмечаем рекурсивное взаимодействие социальных инновационных процессов и изменений в экономике. При этом экономические и научно-технические инновации, как показатели развития общества, обусловлены социальными изменениями и именно в контексте социальных изменений должны изучаться их эффекты.

Социальные инновационные процессы – это изменения, происходящие в сложных системах, которые могут быть вызваны как внешними источниками, так и своими внутренними механизмами развития. При этом, социальные системы являются системами с включенным субъектом-наблюдателем. В этой связи понятие сложности приобретает еще один контекст, связанный с парадоксом самоописания и самореферентностью социальной системы. Управление инновационным процессом предполагает активное участие субъекта изменений, выбор (решение), процедуры его закрепления. Однако сам выбор всегда представляется внутренней операцией системы и является, таким образом, контингентным (случайным), допускающим возможность иного выбора. Здесь мы наталкиваемся на парадокс, связанный с неспособностью системы описать саму себя полностью (парадокс самоописания). Осознание несовершенства мышления (незавершенности и непрерывности процесса социальной рефлексии) открывает пространство для нового интеллектуального поиска, а, следовательно, для инноваций. Контингентность (возможность иного) описания социальной системы – причина непрерывных изменений и новаций.

Новации – это события, которые открывают систему для новых смыслов, задают новый вектор развития, предъявляют образы будущего, заставляют провести переоценку прошлого опыта. Современное общество становится инновационным обществом и выходит на новый уровень рефлексии. Традиционно схема взаимодействия государства и общества представляется кибернетической моделью управления, в которой функцию управления выполняет государство, замыкая на себе управленческий контур обратной связи. Идея (теория) обратной связи , или круговой каузальности является центральной идеей кибернетики Н. Винера. Обратные связи могут обеспечивать как сохранение начальных параметров (отрицательная обратная связь) системы, так и вести к нарастанию внезапных отклонений от начального значения (положительная обратная связь). Однако именно акцент на гомеостаз во многом определил тип всех кибернетических моделей.

Развиваемая кибернетиками аналогия между живыми организмами и машинами привела к сопоставлению деятельности мозга с компьютером как самой сложной из всех машин. Мозг представлялся в виде вычислительного устройства, функции основных логических элементов которого выполняли нейроны. Компьютерная метафора деятельности мозга прочно вошла в науку середины XX в. На ней построена теория искусственного интеллекта, претендовавшая на создание робота, наделенного человеческими способностями мышления. Лишь сегодня во многом благодаря современным концепциям когнитивной науки, вышедшей из теории искусственного интеллекта, нейрофизиологии, психолингвистике была осознана очевидная несостоятельность этой аналогии.

В отличие от машин живые системы способны самоусложняться, порождать все более сложные режимы поведения, соотнося свое поведение с требованиями сохранения системной целостности и самоидентичности. В отличие от кибернетики Винера, существует также направление системных исследований, которое включает в круг рассмотрения самого наблюдателя, т.е. субъекта управления. Речь здесь идет о кибернетике 2-го порядка Х.Фон Фёрстера, а также теории рефлексии Лефевра. Это направление, может быть названо также кибернетикой самореферентных, или самонаблюдающих систем. В контексте проблемы управления сложностью социальных систем представляет интерес различение Х. фон Фёрстера двух типов кибернетических машин: «тривиальные» и «нетривиальные», которое Фёрстер проводит в ответ на негативную реакцию гуманистов по отношению к «машине» – основному объекту исследований кибернетиков. Тривиальная машина представляет собой устройство, которое с детерминистической стабильностью и точностью связывает определенные причины и следствия. Работа тривиальной машины описывается простой функцией y t =F(x t ) . Задавая х t , мы однозначно получаем у t (см. рис. 1).

Рис. 1. Тривиальная машина

Такой машиной относительно легко управлять, поскольку перебрав все х , можно однозначно определить F и у . На вход «черного ящика» подается некоторый сигнал, который преобразуется кибернетическим устройством в определенный выход. Внутри «черного ящика» действует некоторый преобразователь или оператор, превращающий входы в выходы по некоторым правилам. При этом само правило неизвестно для стороннего наблюдателя. То, что доступно для наблюдения – это лишь результат процесса преобразования, т.е. выход. Выход может быть проявлен, например, в измененном поведении наблюдаемой системы в ответ на стимул, подаваемый на вход. Представим теперь, что мы замкнем вход с выходом, тогда результат действия оператора «черного ящика» (выход) станет входом на следующей итерации (см. рис. 2).

Рис. 2. Замкнутый контур

Предоставим данную операционально замкнутую систему саму себе. В таком случае, при условии, что оператор не меняется в процессе работы «черного ящика», система должна выйти на стационарное состояние или свое собственное поведение. Для социальной системы (если представить общество как операционально-замкнутую и самореферентную систему) ее собственными значениями являются смыслы и ценности, определяющие поведение отдельных субъектов. Они же – параметры порядка социальной системы.

Однако основное отличие самоорганизующихся и развивающихся систем состоит в том, что они способы менять свою структуру и создавать новые неустойчивости. Менять способы своего функционирования и порождать новые внутренние операторы. В ходе операционально замкнутого процесса самопроизводства (автопоэзиса) когнитивных систем спонтанным образом может возникнуть переход на новый уровень сложности. Такой переход может быть связан, например, с формированием новых объединений – автопоэтических единств, и подчинением индивидуальных целей автономных систем новой организации. Х. фон Фёрстер выделяет в этой связи значительно более сложный класс машин – так называемые нетривиальные машины , принципиально отличающиеся от первого класса тем, что «операции этих машин зависят от соответствующих "внутренних состояний" машин, которые, в свою очередь, сами определяются предшествующими операциями» .

Нетривиальная машина сложнее. Она определяется сложной функцией, например, y t = F (x t , z t ), где z t = f (x t , y t-1 , z t-1 ). Предсказать поведение и управлять такой машиной практически невозможно. На одни и те же входы х система реагирует по-разному, необходимо перебрать огромное количество вариантов, чтобы узнать все возможные сочетания стимул — реакция. Система становится чувствительной к форме управленческого воздействия.

Стиль управления не только определяет достижимость цели, но и воздействует на саму управляемую систему, причем результат этого воздействия определяется самой системой. Осуществляя методологический перенос идей кибернетики второго порядка на социальные коммуникативные системы, порождающие собственные описания и конструирующие свою реальность, мы выходим на новый уровень понимания сложности социальных систем, проявляющей себя в их инновационном самообновлении и креативности. Операциональная замкнутость социальной системы говорит о том, что внешний импульс может только запустить процесс внутренних преобразований, тогда как конечный результат является следствием внутренних рекурсивных процессов системы и не предопределен однозначно.

Социальные инновационные процессы связаны с самой динамикой самоорганизующейся, операционально замкнутой системы, с непрерывностью ее автопоэзиса, поэтому задача управления инновациями может быть методологически рассмотрена как задача управления когнитивными процессами социума, его смыслопорождающей деятельностью и рефлексией. С точки зрения определения системы через различение внутренней и внешней среды можно различить инновации, вызванные внешними и внутренними источникам инновирования. Инновационные изменения могут также иметь как явный, так и латентный характер.

Объединяя эти типологии, мы получаем четыре вида социальных инноваций. Таким образом, социальные инновации могут быть как инициированы государством и целенаправленно внедряться в общество, так и быть внутренними спонтанными изменениями, возникающими в процессе социальной самоорганизации. На основе данной классификации получаем четыре сценария инновационного процесса.

Матрица инновационных процессов

Социальная система порождает свои описания и взаимодействует с ними как с независимыми оценками своих внутренних процессов. Процесс непрерывной рефлексии повышает адаптивные («интеллектуальные») свойства системы, делает ее более избирательной и гибкой к воздействиям внешней среды. Концепция динамического моделирования (В.Л. Романов) предполагает процесс рекуррентного взаимодействия модели и моделируемой реальности. Динамическое моделирование обеспечивает непрерывность коммуникации и, как следствие, управляемость системы. Управление – целенаправленная деятельность, корректирующая поведение управляемого объекта посредством системы обратных связей. Эффективность управления определяется качеством этих связей. Принятие управленческого решения основано на сопоставлении показателей состояния системы с моделью управления. Жесткая схема, не учитывающая изменение самой управляемой системы и неадекватность модели, становится тормозом развития.

Управление предполагает контроль за развитием и взвешенность решений. Инновационное управление - это самонастраивающаяся система, способная оценить и вовремя среагировать на сигналы внешней среды (см. рис. 3).

Рис. 3. Традиционная кибернетическая модель

Модель управления (как управленческий инструмент) сама способна оказывать сильное влияние на моделируемую систему. Если система государственного управления не успевает реагировать на изменения в обществе, то возникают такие трансформирующие процессы, как революции или реформы, являющиеся результатом накопившегося напряжения. Модель государственного управления должна иметь способность к самосовершенствованию. Для этого необходим цикл управленческой рефлексии второго порядка, корректирующий саму модель управления (см. рис. 4).

Рис. 4. Модель рефлексивного управления

Концепции динамического моделирования предполагает непрерывное моделирование основных элементов системы государственного управления и их взаимодействия. Для динамического моделирования структуры и процессов государственного управления, отвечающего требованиям инновационного общества, необходима непрерывная обратная связь, основанная на диагностическом мониторинге происходящих в обществе изменений, оценке рисков и моделировании самих инновационных процессов (см. рис. 5).

Рис. 5. Мониторинговая диагностика

Цикл управления социальными инновационными изменениями

1. Стимулирование креативности. На данном этапе основной задачей является создание условий для появления новых творческих идей по решению различных социальных задач. Индикаторами служит: наличие программ обмена, семинары, открытые лекции, обучение и т.п.
2. Оценка новаций. Любая новация может иметь как позитивные, так и негативные последствия для развития общества. На этапе возникновения новой идеи должна сработать система фильтров, отсеивающих новшества с возможными нежелательными последствиями и подхватывающих перспективные решения. На данном этапе происходит также оценка рисков социальных инноваций.
3. Распространение. Возможны различные механизмы и каналы распространения социальных новаций: целенаправленное внедрение, свободная диффузия, неосознанно копирование чужого опыта, обучение новым образцам поведения социальных субъектов. Изменения могут происходить с различной скоростью. Функция государственного управления на данном этапе заключается в мониторинге и контроле процесса распространения социальных новаций.
4. Анализ результатов . На данном этапе происходит оценка на соответствие последствий распространения нововведений ожидаемым результатам. Любая инновация не может быть полностью оценена с точки зрения всех возможных эффектов ее внедрения. В это связи всегда остается пространство для зоны риска. На этапе аудита и анализа происходит повторная оценка новая рефлексия результатов инновирования.
5. Фиксация. Полученные результаты и наработанный опыт должны быть закреплены в формальных структурах, нормах и регламентах. Процесс спонтанного инновационного развития вступает в стадию насыщения и относительной стабильности.

Направления анализа социально инновационного проекта

Рассматривая социальную инновацию – как социальное изобретение, направленное на решение сложных социальных проблем, мы предлагаем следующую структуру анализа социально инновационных проектов, инициированных государством.

1. Целевая группа. Определяется основная целевая группа – основные объекты и потребители социальных изменений.

2. Оценка выгод. Выявляются потребности, на удовлетворение которых направлена социальная инновация.

3. Оценка затрат/инвестиций в социальный проект. Исследуются ресурсы, необходимые для реализации инновационного проекта.

4. Способ продвижения. Определяются основные каналы распространения и диффузии социальных нововведений. Определяются методы распространения.

В данном подходе прослеживается аналогия с четырьмя «Р» маркетинга (Product/продукт, Place/место реализации, Price/цена, Promoution/способ продвижения) И это не случайно, поскольку, как и изменение потребительского поведения трансформации в способе жизнедеятельности могут быть обусловлены необходимостью удовлетворения определенных потребностей человека, причем как на сознательном, так и подсознательном уровне.

Построение шкалы инновационного развития

Для оценки инновационного развития социальной системы мы предлагаем следующую четырех факторную модель, графически представленную в виде диаграммы. Данная методика позволяет дать количественную оценку качественным феноменам. Каждый из параметров может быть оценен по разработанной нами шкале на основе системы наблюдаемых индикаторов (см. рис. 7).

Рис. 7. Пример шкалы оценки

Пример построения шкалы оценки

Анализ неопределенности

Новация – элемент, обладающий новизной и активно встраиваемый в существующую структуру социальной системы, при этом оказывающий воздействие на организацию как целое. Однако подлинно новое не поддается полному описанию с точки зрения устоявшихся схем и подходов, а, следовательно, несет в себе элемент непредсказуемости, т.к. не подпадает под существующие стандарты и критерии оценки. Новации раскрывают систему, внося в нее элементы непредсказуемости и случайности. Как мы говорили выше, процесс возникновения, а также распространения новаций и их институционализация может быть описан с точки зрения теории самоорганизации и представляет переход социальной системы в новое состояние и связан с уходом от равновесия благодаря действию положительных, т.е. усиливающих первоначальное возмущение обратных связей. Состояния, потенциально существующие за точкой неустойчивости, предопределяют будущее системы и создают при этом неопределенность, оставляя окончательный выбор за самой системой. Здесь возникает граница между управленческими возможностями внешнего субъекта и внутренними силами самоорганизации системы.

Инновации в системах с динамической сложностью непредсказуемы, т.к. причины и следствия связаны кольцевым способом и могут быть несопоставимы по свои эффектам. Социальные инновации во всем многообразии их эффектов могут быть как позитивными, так и негативными для развития общества. Основным критерием оценки социальной инновации является ее направленность на сохранение коммуникативной целостности социальной системы.

Для дифференциальной диагностики социальных новаций и задач государственного управления необходимо разработать критерии отбора, позволяющие оценить социальные нововведения с точки зрения основных приоритетов развития общества. Критерии отбора социальных инноваций:

Принципы моделирования социальных процессов

Особую роль в анализе сложной динамики социальных изменений играют нелинейные динамические модели. Одной из основных проблем в разработке управленческих решений на базе математических моделей является недостаточное владение управленцами (в частности, государственными служащими) математическим аппаратом и методами компьютерного моделирования, что затрудняет коммуникацию между управленцами и специалистами по математическому моделированию. В этой связи перспективным является использование сразу системы методов моделирования: когнитивного, иконологического и математического моделирования нелинейной динамики социальных процессов. Концепция построения иерархии упрощенных моделей (Г.Г. Малинецкий) позволяет на основе выделения основных факторов строить простейшие модели, отражающие ключевые закономерности изучаемых процессов. Модели нелинейной динамики в сочетании с когнитивными моделями и методами визуализации поведения сложных систем (иконологическое моделирование) дают возможность получить качественные оценки возможных решений и использовать их в практике управления.

Сложная нелинейная динамика социальных процессов не позволяет строить однозначных долгосрочных прогнозов в классическом понимании. Речь может идти скорее о возможных сценариях и тенденциях. Чрезвычайно важным этапом в подготовке управленческого решения и анализе текущей ситуации является проигрывание различных сценариев развития событий. При этом модель выполняет важную коммуникативную функцию, являясь универсальным языком описания социального процесса, обеспечивающим возможность конструктивного диалога экспертов.

Другое значение моделей нелинейной динамики заключается в наработке профессиональной интуиции специалиста, принимающего управленческое решение. Методы сценарного моделирования позволяют перевести неопределенность последствий инновационных процессов в риски. На наш взгляд, речь здесь идет о сложном сопряжении конструктивной и прогностической функций модели. Поскольку модель становится своеобразным параметром порядка для лица, принимающего решение и определяет его видение ситуации. Мы, как включенные наблюдатели социальной системы, не только прогнозируем возможный ход событий, но и актуализируем некоторые сценарии, запускаем самооправдывающиеся прогнозы и механизмы социальной рефлексии.