01.12.2016

Визуальная аналитика в системах поддержки стратегических и территориальных решений

Автор статьи: Райков Александр Николаевич, доктор технических наук, профессор, действительный государственный советник Российской Федерации 3 класса, Лауреат премии Правительства РФ в области науки и техники. Генеральный директор ООО «Агентство Новых Стратегий», ведущий научный сотрудник Института проблем управления РАН, профессор Московского технологического университета, эксперт РАН, РФФИ, РНФ и др.


Введение

Возможностями средств визуализации и их использования при анализе проблем и ситуаций, связанныхcпространственным расположением объектов, сейчас трудно удивить. Этот опыт накапливался долгое время. Так, еще в 1854 г. для иллюстрации взаимосвязи между географией случаев смерти от холеры и местоположением водяной колонки, которая, как подозревалось, являлась источником смертоносной бактерии в Лондоне в 1840 г., использовалась карта города викторианской эпохи [1].

Создание документов территориального планирования; компьютерная и когнитивная графика; визуализация результатов бизнес-аналитики (BI) и анализа Больших Данных; решение сложных математических задач; географические информационные системы (ГИС); 3D- (пространство), 4D- (время) и 5D- (деньги) моделирование; эмуляция многомерной графики; обычные и голографические презентации – вот отнюдь не полный список областей применения визуальной аналитики.

Визуальная аналитика, как утверждается во многих публикациях, активизирует подключение эмоционального и бессознательного у участников принятия индивидуальных и коллективных решений. На протяжении многих лет считалось, что визуализация лучше воздействует на правое (творческое) полушарие мозга в отличие от логики, которая лучше активизирует левое полушарие. Однако подозрения, что не только благодаря мозгу человек обладает способностями мышления и принятия решений, родились задолго до создания средств компьютеризации и искусственного интеллекта.

Вместе с тем можно заметить, что сформировавшаяся за многие годы традиционная парадигма визуальной аналитики носит все-таки преимущественно регистрационный, информационно-справочный, иллюстрационно-поддерживающий для принятия решений характер. Участники принятия решений обеспечиваются статичными или меняющимися во времени изображениями, картами, графиками и пр. При этом изображения представляют собой обычно результат отображения информации, хранящейся в базе данных, на пространство визуализации. То есть идет визуальное информирование, визуальный образ логично выводит картинку из имеющихся данных.

В то же время, как показала практика создания систем поддержки решений [4], от таких систем пользователь зачастую ждет оригинальных, нестандартных подсказок, а они лежат, скорее всего, за рамками исходных данных и создаваемых на их основе моделей и образов, поэтому встает вопрос о выходе за рамки традиционных приемов использования средств визуализации.


Географические информационные системы


Географические информационные системы – незаменимое средство для стратегического и территориального планирования, анализа окружающей среды, регламентации обслуживания объектов, управления в чрезвычайных ситуациях, обеспечения безопасности охраны зданий и сооружений, использования и оптимизации пространства жизнедеятельности в градостроительстве, управлении недвижимостью, виртуализации сетевого сотрудничества, улучшения туристической деятельности [2]. ГИС дает возможность увидеть, понять, найти, интерпретировать и наглядно показать нужную информацию множеством способов, позволяет выявить взаимосвязи, образы и тенденции в виде карт, отчетов и графиков. Переход к использованию информационных моделей зданий (BIM) совместно с ГИС помогает увидеть объемное изображение здания в целом, в контексте пространства города, региона.

Стоит заметить, что уже первая компьютеризация ГИС была связана с аналитикой. Это, скорее всего, произошло в 1960-е годы [3], когда была сделана попытка автоматизировать процесс ландшафтного планирования, включая разделение факторов на слои, включая гидрографию, растительность, почву и владения. До этого каждый слой наносился на отдельный лист кальки и затем физически совмещался наложением страниц для визуализации дизайна, принятия решений по градостроительству.

Развитие аналитических возможностей ГИС и средств визуализации в целом сейчас идет в различных направлениях. Так, для работы с геопространственными данными может использоваться подход неогеографии. Этот термин подразумевает отказ от привычного представления геопространственной информации, используемого в традиционных ГИС, и замену его новыми принципами:

- применение географических, а не картографических систем координат;

- стереоскопическое представление, имеющее явные преимущества при визуализации пространственных объектов и многомерных данных;

- применение растрового, а не векторного представления географической информации в качестве основного;

- использование открытых гипертекстовых форматов представления геоданных.

Сейчас ГИС обеспечивает бесшовное масштабирование при переходе от глобальных данных очень крупного масштаба до очень мелких местных видов. ГИС поддерживает топологически сложные модели данных, такие как геометрические инженерные сети и транспортные сети. Возможности традиционных ГИС позволяют анализировать:

- взаимосвязи между распределением мест под офисы и парковки;

- конфликты при эксплуатации и использовании объектов;

- картины распределения нарядов на работу и расположения активов;

- использование пространства, наличие свободного пространства в масштабе муниципального образования или региона;

- воздействие предлагаемых изменений использования объекта недвижимости на поддерживающую инфраструктуру коммунальных услуг;

- видимость «по линии взгляда» для специальных событий и др.

Как можно заметить, здесь имеет место логическая адекватность результатов визуализации формализованным исходным данным.


Решения лежат на периферии


Что нужно для решения стратегической социально-экономической проблемы? Казалось бы, это сделать не сложно: сначала надо провести ее стратегический анализ, а потом синтезировать решение. Методов для этого много, например, в работе [5] можно найти 50 методов стратегического мышления. При этом в порядке информирования можно показывать многомерные карты, пространственные изображения. Вместе с тем вопросы стратегирования возникают уже на первых шагах. Оказывается, как показывает теория и практика стратегического анализа проблем [4], может потребоваться расщепить проблему на очень большое количество частей, а затем представить результат этого расщепления, например, в матричном виде, где каждой части проблемы отведена отдельная ячейка.

По каждой части проводятся специальные, например, экспертные [6], оценочные или расчетные процедуры. Процесс анализа носит, как правило, творческий и дивергентный (расходящийся) характер. Синтез же решения должен носить сходящийся (конвергентный) характер, представляющий собой окончательное решение. Он осуществляется путем соответствующей сборки проанализированных частей в единое целое. Такой двухшаговый процесс проиллюстрирован на рисунке 1.


Рисунок 1. Анализ и синтез решения


При расщеплении проблемы и синтезе решения целесообразно использовать средства визуализации. Так, визуализация городского пространства помогает повысить качество жизни горожан за счет оптимизации распределения детских садов или магазинов и пр.

Однако, скажем, при таком подходе к использованию средств визуализации идея создания для северных районов страны «города под куполом», если она заранее не была заложена в исходные данных для визуализации, сама по себе в компьютере не созреет. Она может родиться только в голове осведомленного человека, который знает или, по крайней мере, чувствует, что он ищет. Либо эта идея лежит в каких-то других базах данных, до которых сам компьютер добраться «не додумается». Получается, что идея возникает скорее не благодаря, а вопреки визуализации, которая концентрирует внимание на чем-то одном. И современные средства анализа Больших Данных мало помогут, поскольку сравнительно низкие показатели точности или полноты поиска информации заставят человека исследовать чрезвычайно большой объем предоставленной ему информации, что может занять недопустимо большой объем времени.

Еще пример. По всей видимости синтез оптимального градостроительного плана под априори разработанную стратегию развития города, где преуспевает в своей деятельности научно-производственный комплекс, а на ремонт дорог и домов денег нет, визуализация вряд ли поможет. Здесь нужны нестандартные решения по управлению активами предприятий и инфраструктурой города, реализации оригинальной налоговой и инвестиционной политики, а это новые решения, которые совсем непросто ассоциировать с территориальным планом.

Денежный аспект можно представить на мониторе в виде справки или схемы бюджетирования, однако синтезировать нестандартную идею эффективного управления активами при том или ином сценарии территориального планирования с помощью пространственной визуализации на компьютере сейчас практически невозможно. То есть решение обычно лежит за рамками того пространства, которое представляется с помощью средств визуализации. При этом традиционный подход к поддержке принятия решений с помощью средств визуализации, с одной стороны, расширяет логику решений за счет активизации эмоциональных состояний сознания, а с другой, может ограничить пространство для синтеза нестандартной идеи, достижения группового инсайта [7], где активизирует сознание не столько визуальный образ, сколько трансцендентное состояние ума, коллективное сознание и бессознательное.


Решения носят трансцендентный характер


Вербальная и визуальная информация, служащая справочной информационной подложкой процесса принятия решений, может быть интерпретирована отдельными пространствами с заданными метриками (расстояния между объектами, длина пути, высота дома и пр.). Наличие такой информации является необходимым условием, но не достаточным.

Руководитель и его команда обычно оперируют наряду с цифрами также понятиями, для оценки и измерения которых далеко не всегда можно построить метрику. Этому феномену можно условно сопоставить некое неклассическое пространство. В этом условном пространстве спонтанно рождаются мысли, действуют эмоции, царит трансцендентное состояние ума. Любое вмешательство в процесс принятия решений, осуществление оценочных действий может привести к непредсказуемому изменению поведения команды. Например, может последовать категорический отказ от предложенного или навязанного решения, эмоциональный срыв, а может быть, наоборот, произойти подъем. Это пространство принципиально неформализуемо, поэтому математическая оптимизация в традиционном понимании здесь неприменима.

Вместе с тем помочь в этом случае может использование когнитивного моделирования и конвергентного управления [4]. Когнитивное моделирование позволяет представить любую проблему в виде совокупности понятий (факторов) и взаимовлияний между ними. В пространстве когнитивного моделирования могут решаться как прямые, так и обратные задачи. При этом обеспечивается устойчивая сходимость (конвергентность) процессов решений. С помощью когнитивного моделирования происходит творческий синтез и неформализованное формулирование решения.

Таким образом, можно выделить три различных пространства, которые участвуют в принятии решений (рис. 2):

- исходных данных в виде карты, текста и др.;

- когнитивного моделирования на основе понятий, метрик и др.;

- собственно «пространства сознания» команды.



Рисунок 2. Три пространства для принятия стратегического решения
(на примере Наукограда Фрязино)


«Пространство сознания» взято в кавычки, поскольку оно принципиально не интерпретируется какой-либо математической конструкцией. Это пространство пока не имеет и, скорее всего, не должно иметь адекватной репрезентации, поскольку оно трансцендентно, медитативно, бессознательно. Пространства когнитивного моделирования и многомерной визуализации при принятии решений могут быть наложены друг на друга [8].

Таким образом, необходимо констатировать принципиальную разнохарактерность пространств в рассмотренной триаде. При этом отсутствует возможность построения адекватных формализуемых морфизмов, которые позволяют установить строгую взаимосвязь между пространством коллективного сознания и двумя другими пространствами.

Выходом из создавшегося положения пока может быть использование подхода с решением обратных задач на когнитивных графах, когда на процесс моделирования непосредственно влияет лицо, принимающее решение (руководитель, команда), которое вносит в него качественную информацию. На практике это может выглядеть следующим образом.

Под имеющуюся проблему на фоне пространственного образа территории строится когнитивная модель [8]. На когнитивной модели решается прямая и обратная задача. В результате решения система может выдавать различные результаты решения по возможному управленческому воздействию на ситуацию, хотя и ведут они все к достижению одной и той же цели. Окончательное решение остается за человеком.


Поиск оригинального решения


Человек может принимать правильные, но беспричинные решения. Решение приходит как бы извне. Это можно назвать поддержкой из бессознательного, трансцедентального, медитативного пространства или даже из Вселенной, что можно проиллюстрировать рисунком 3. На этом рисунке отражено четыре слоя сознания: слова, мысли, чувства, трансцендентность (медитация).

На рисунке 3 верхний слой – это знаки, слова, схемы, графики, то есть все то, что формализуемо, обеспечивает коммуникацию и можно положить в компьютер. Второй слой – мысли. Их в компьютер уже не положишь, если только закодировать словами, но это уже не мысли. Записанная мысль – это уже первый слой. Третий слой – эмоции. Их тем более не положишь в компьютер, можно передать словами, но это уже не эмоции, а их словесная редукция.

Четвертый слой хорошо ассоциируется с Вселенной. Однако любые попытки описания трансцендентного феномена оказываются безуспешными. Его трудно понять, хотя можно прочувствовать, если иметь навык погружаться в медитацию. Трансендентное выходит за рамки парадигмы, что человек мыслит с помощью мозга, нейронных структур, образов и пр. Здесь больше подходит слабая аналогия с резонансной системой, которая откликается на состояние и имеет сцепленность (энтелгмент) со всем внешним окружением. Однако резонансная частота в этой системе нестандартная, это как бы одномоментная суперпозиция множества частот (терминология позаимствована из квантовой области знаний).

В контексте сделанной иллюстрации можно констатировать, что, скорее всего, визуальный образ в лучшем случае проникает до уровня мыслей и немного затрагивает уровень эмоций. Однако и слова, например, представленные в виде стихов, могут обладать таким же свойством, но до уровня трансцендентного визуальные образы и те же слова, скорее всего, не доходят. Они могут только служить «паролем», например, в виде сакральной мантры, для входа в этот уровень. Поэтому для учета четвертого уровня сознания в процессах принятия решений необходимы иные техники, математические и физические аналогии. Например, здесь могут помочь методы квантовой семантики. Однако эта тема выходит за рамки предмета настоящей статьи и достойна отдельного рассмотрения (см., например, [9]).


Стандартные приемы поиска оригинального


Вместе с тем на пути к получению оригинального решения, выходящего за рамки пространства исходных данных и моделирования, а также когнитивного, могут быть применены и стандартные приемы. Так, например, результат построения когнитивной модели на картографическом фоне может быть верифицирован, то есть проведена его оценка с применением методов анализа Больших Данных, поскольку в мировой паутине в каком-то месте (правда, это может быть представлено на незнакомом команде языке) может находиться нестандартная подсказка. Надо только до нее добраться. Это сделать не просто, поскольку, скорее всего, с помощью традиционной математической логики транзитивную цепочку связей к этой подсказке не построить. И здесь может помочь визуализация в сочетании с интерактивным человеческим вмешательством в процесс поиска.

Общая идея состоит в следующем. Сначала, что принципиально, командой строится когнитивная модель, отражающая решаемую проблему. Эта когнитивная модель рассматривается как гипотеза модельного представления проблемы. Затем проводится верификация (валидация, оценка) когнитивной модели на основе анализа Больших Данных. Этот анализ может быть использован для:

- оценки полноты множества факторов по проблеме;

- поиска и оценки новых, неочевидных, факторов;

- синтеза и адекватной визуализации факторов и взамосвязей;

- выявления лакун взаимосвязей между факторами;

- оценки характера (со знаком + или -) взаимовлияния факторов.

Исходными данными для анализа могут служить:

- тексты документов, статей, сообщений, книг;

- визуальные образы, карты, фотографии;

- результаты краудсорсинговых и экспертных процедур и пр.

По результатам верификации когнитивная модель уточняется, с ее помощью в установленном порядке [4,6,7] принимается решение.


Заключение


Таким образом, если учесть, что средства визуализации являются высокоэффективным инструментом в системах поддержки стратегических и территориальных решений, можно сделать следующие выводы относительно их текущего состояния и дальнейшего развития:

- в настоящее время эти средства носят преимущественно регистрационный, презентационный и информационно-справочный характер;

- с применением этих средств сейчас решаются в основном аналитические задачи, которые поддаются алгоритмизации и формализации;

- на принятие решений весомо влияют трансцендентальные факторы, которые средствами визуализации не охватываются;

- необходимо средства визуализации делать проактивными, использовать для верификации когнитивных моделей решаемых проблем;

- требуется обеспечение условий устойчивой сходимости процессов принятия решений с применением методов конвергентного управления, квантовой семантики и решения обратных задач на когнитивных моделях.


Литература

1. Johnson S. (2006). John Snow’s 1854 Broad Street Pump Outbreak Map. www.theghostmap.com (обращение 18.10.2016).

2. Географические информационные системы (ГИС) для административно-хозяйственного управления. IFMA Foundation. Houston, Texas, USA. 2010.

3. History of GIS Development. www.gisdevelopment.net/history/1960-1970.htm.

4. Райков А.Н. Конвергентное управление и поддержка решений. М.: Издательство ИКАР, 2009. – 245 c.

5. Микаэль Крогерус, Роман Чеппелер. Книга решений. 50 моделей стратегического мышления. Пер. с англ. – М.: ЗАО «Олимп-Бизнес», 2012. – 208 с.

6. Gubanov D., Korgin N., Novikov D., Raikov A. E-Expertise: Modern Collective Intelligence, Springer. Series:Studies in Computational Intelligence, Vol. 558, 2014, XVIII.

7. Raikov A. Convergent networked decision-making using group insights.Complex & Intelligent Systems. December 2015, Volume 1, Issue 1, pp 57-68.

8. Ермаков А.Н., Клименко А.С., Клименко С.В., Райков А.Н. Территориальное планирование на основе геокогнитивного моделирования // Информатизация и связь. № 3. 2013. № 5. – С. 21-24.

9. Raikov A.N. Holistic Discourse in the Network Cognitive Modeling // Journal of Mathematics and System Science. 3 (2013) 519-530.


Архив журнала "Управление развитием территории", № 3/2016