астіше вибирають співробітництво, незважаючи на всі фактори, які підштовхують їх до обману.
Третім прикладом математичних моделей, які дуже добре відомі, є модель Даунса. Модель дозволяє пояснити, чому кандидати на загальних виборах не займають співпадаючі позиції і чому кандидати часто змінюють свої ідеологічні позиції в проміжку між первинними і повторними виборами. Найпростіший варіант моделі Даунса являє собою колоколообразную криву, що проходить уздовж єдиною фіксованою ідеологічної осі.
Крім розглянутих моделей, до математичних моделей належать моделі очікуваної корисності. Вони ефективні при вирішенні питань, які заходи слід вжити (прескриптивний моделі), але передбачити дійсне поведінку людей (дескриптивні моделі) вони не можуть. До цих моделей близькі моделі оптимізації, які здебільшого були запозичені з економічної науки і інженерної справи. Ці моделі корисні для визначення оптимальної поведінки, наприклад коли в якості суперника виступає непередбачуване майбутнє, в ситуаціях конкуренції з малим числом учасників, а крім того в умовах конкуренції, коли обстановка визначається великим числом учасників (8). Математичний опис коливальних процесів викликає інтерес у зв'язку з вивченням мотивації, моделі формування громадської думки описують за допомогою кінетичних рівнянь. Статичні задачі як правило записуються у вигляді алгебраїчних виразів, динамічні - у вигляді диференціальних та конечноразностного рівнянь.
Багатомірність соціально-психологічних явищ може бути досить повно описана в даний час методами сучасного багатовимірного аналізу, що включає зокрема, методи багатовимірної статистики, кластерний аналіз та аналіз латентних структур, багатовимірне шкалювання та ін.
Комп'ютерні моделі походять програмуванні з використанням НЕ рівнянь, а алгоритмів (строго сформульованих послідовних інструкцій). Комп'ютерні моделі бувають особливо ефективні при вивченні ситуацій, пов'язаних із обробкою великої кількості інформації, наприклад, процесів навчання, нечислових процесів. Дуже часто застосовується така форма комп'ютерної моделі як експертна система. У ній використовується велика кількість установок типу «якщо ... то». Експертні системи проявили свої можливості в точному відтворенні вчинків людей в найрізноманітніших областях. Ще більш складними є динамічні комп'ютерні імітаційні моделі, які моделюють складні процеси за допомогою великих систем рівнянь, що не піддаються вирішенню алгебраїчними засобами. Об'єктами комп'ютерних імітаційних моделей можуть бути великі соціально-психологічні процеси (зміна настроїв мас, масове поведінка) і ці моделі все частіше використовуються для програвання сценаріїв типу «що буде, якщо ...».
Моделі нелінійних процесів.
Швидкий розвиток синергетики, теорії самоорганізації складних систем, було обумовлено пошуком моделей для опису нелінійних процесів. Синергетика має справу з відкритими нелінійними диссипативними системами, далекими від рівноваги. Практично всі об'єкти, з якими стикається соціальна психологія можна віднести до цього класу. Під відкритими системами розуміють такі, які можуть обмінюватися енергією, речовиною, інформацією з навколишнім середовищем. І окрема людина і соціальні групи відносяться до відкритих систем. Нелінійність систем припускає, що в реальних соціальних і соціально-психологічних системах наслідки являють собою результат впливу безлічі причин. Більше того, слідства надають зворотний вплив на породили їх причини. Під властивістю ДИСИПАТИВНИХ в широкому сенсі розуміється здатність досліджуваної системи «забувати» деталі зовнішніх впливів. Основна властивість таких систем - надзвичайна чутливість до всіляких впливів і в зв'язку з цим надзвичайна неравновесность. Неравновесность соціально-психологічних явищ проявляється в їх іррегулярні поведінці. Складні соціально-психологічні процеси нагадують нескінченний комп'ютер, в якому закладено нескінченне число комунікантів, це унеможливлює виділення «початкового сигналу» (керівництва) і визначення чіткого адресата.
Нерівноважний стан досліджуваних об'єктів ілюструють процеси спонтанної активності, активного характеру сприйняття, вибору мети індивідом або групою.
Системи, в яких відбувається самоорганізація, можуть бути складними і володіти величезним числом ступенів свободи, що може призвести до реалізації абсолютно випадкових послідовностей. Наявність різноманіття ступенів свободи породжує хаос, який в синергетики розглядається як причина розвитку структур, як сложноорганизованная послідовність. З плином часу в системі виділяється невелика кількість провідних ступенів свободи, до яких" підлаштовуються" інші. У процесі самоорганізації у цілого з'являються властивості, якими не володіє жодна з частин. Розвиток нелінійних систем необоротно і багатоваріантно. Еволюція такої систе...
