社会救助信息管理系统 系统科学与社会管理



     经过20世纪一百年的发展,科学技术取得了长足进步,人类对于自然和生命的奥秘有了丰富而深刻的认识。这些科学成就的取得在很大程度上有赖于还原论这一近代科学研究的基本方法。许多对世界产生重大影响的发现都源自于还原论。例如,对于物质结构和生命奥秘的认识就经历了这样一个典型的认知过程,从分子到原子再到更细微的基本粒子,从个体、组织器官、细胞到DNA。事实上,除了以上物理和生物所代表的自然科学领域外,还原论已经影响了并正在影响着许多领域的科学研究工作。

  随着科学技术的进步,还原论的局限性也逐渐凸现出来,人们越来越深切地意识到,对于系统基本结构单元的性质和规律的了解并不能让我们全面地理解系统的行为。例如,仅仅基于细胞的知识我们不可能理解组织器官的功能,生命整体本身并不只是生命物质的简单组合。进入21世纪以来,经济全球化、信息网络化,已经把世界紧密地连成一体,人类的经济繁荣和社会进步面临全新的挑战,人们已经逐步认识到,社会和自然都面临着同样的复杂性问题。加强系统科学和社会管理等学科的交叉融合,对于认识复杂系统的基本性质与规律、发展社会管理科学的基本理论、创新社会管理的机制方法,具有重要的理论意义和实践价值。

  社会管理的挑战与机遇

  地球系统已经成为自然与社会紧密结合的复杂适应性系统。自然系统不再像以往那样独立地、不受干扰地运行,社会已经成为全球系统的重要组成部分。如果我们想成功的实现社会和环境的可持续发展,必须建立一套能够涵盖全球社会和自然环境各个方面的有效信息采集网络,同时发展处理信息、生成模型并形成政策支持的理论与方法。具体到社会经济系统本身,全球化的浪潮使得不同文化和经济基础的国家和社会构成了一个有机整体,社会已经成为一个基于信息共享、联盟和价值共享的多层次、多网络动力学结构,社会治理面临的种种重大问题通常具有全局性和系统性,需要从系统的视角,综合包括社会管理、系统科学在内的多学科多方面社会力量开展集成性的研究。

  信息通讯技术和网络、计算机技术的发展,不仅对社会管理问题提出了挑战,而且为认识社会、建立社会管理的基础理论提供了基础。信息技术的发展使得我们的社会进入了大数据时代,咨询公司麦肯锡指出:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”事实上,“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业的存在已有时日,而今年来引起人们关注,恰恰是在社会科学和社会管理领域,信息技术的发展和大数据的出现,使得我们可以从各个层面考察人类行为,以空前的广度和深度加深我们对生活、组织和社会的理解,为社会管理从微观到宏观各个层面的定量化和科学化提供了基础。

  信息技术与大数据时代为我们提供了认识社会与经济的基础,但对社会经济发展演化规律的认识,必须通过技术手段,但仅仅通过技术手段是不够的。在社会、经济和技术发展的大背景下,我们面对的将是大规模、动态且相互耦合的系统。在现代生活的每一个层面,包括个体、组织、经济和政治等,我们所面临的系统和问题都更加错综复杂,系统科学与复杂性研究的方法必将在其中起主要作用。面对更加纷繁复杂的社会管理问题,我们必须提高社会管理的综合性与适应性。与已有的管理理念和方式相比,我们需要更加关注整个系统的组织,这就使得系统思维和复杂性的研究范式以及与之相关的计算与实验方法成为推动社会管理科学创新与发展的重要途径。复杂系统研究特别强调的是子系统与组织结构根据新的条件和任务所具有的功能适应性,这对于我们建立相应的管理范式与结构具有启发作用。例如,随着网络技术的发展,基于网络的资源利用和分配形成了用户的新的社会网络,他们以一种新的形式产生、共享、散布信息和其他资源,使人类行为与技术发展紧密地耦合在一起。理解、认识这些结构和现象,对于创新在新技术条件下的管理科学、社会学和经济学等十分重要。而实验与大规模计算机仿真模拟,则是我们认识和理解系统行为、性质与功能的重要手段。大规模计算机模拟将使我们更好地理解个体与群体行为,从而能够更好地应对可能发生的自然或社会的各种问题,为科学管理提供决策支持。

  社会管理中的系统科学

  系统的思想和方法是在人类千百年来的生产实践过程中逐步形成的,随着科学技术的不断发展,特别是进入21世纪以来,系统已经成为一个科学概念,而系统科学作为一门独立的学科已成为现代科学的重要组成部分。在国务院学位委员会最近制定的一级学科简介中,系统科学被描述为:“系统科学是研究系统的结构、演化和控制规律的科学,是一门新兴的综合性、交叉性学科。它以不同领域的复杂系统为研究对象,从系统和整体的角度,探讨复杂系统的性质和演化规律,目的是揭示各种系统的共性以及演化过程中所遵循的共同规律,发展优化和控制系统的方法,并进而为系统科学在科学技术、社会、经济、军事、生物等领域的应用提供理论依据。作为一个学科内涵正在不断丰富和发展的新兴学科,系统科学加深了人们对现实世界的认识。”

  按照钱学森院士对现代科学技术体系的划分,任何学科都可分成基础理论、技术基础和实际应用三个层次。对系统科学而言,基础理论层次的内容是系统学或称作系统理论,技术基础层次的内容包括运筹学等理论方法,实际应用层次则是各种各样的系统工程。建立系统学,是发展技术、开展实际应用的基础。而针对复杂系统涌现性的复杂性研究,是建立系统学并进而发展系统科学的技术基础和工程应用的重要途径。鉴于系统科学研究的内容、特点及目前发展的水平,又由于各种学科领域如物理、化学、生物、社会、经济和工程技术领域等的研究对象包括各种类型的复杂系统,所以系统科学的发展离不开对具体系统的探讨,并通过对具体系统的结构、功能及其演化性质的研究,寻求复杂系统的一般机理与演化规律。

  国际国内探索复杂性的研究路线基本上都是以首先解决具体系统中的科学问题为切入点的。2006年欧盟制定的复杂系统研究路线图,就是围绕着以下主题领域展开的。(1)自然系统中的涌现:集体行为和远离平衡态的涨落,包括复杂物质的自组织和时空动力学,多层次和多尺度系统的建模等。(2)理解生命,包括计算生物学和系统生物学、认识大脑,从分子、细胞、生理、生态等各个层次全面地理解生命的奥秘。(3)社会与环境系统,包括计算社会学及经济学,具体问题有理解个体认知和群体行为,基于网络重建的集体智力过程,经济与金融网络以及危机的产生与扩散,环境、生态与社会经济的耦合演化规律等。(4)网络与技术系统,特别是与信息技术与Internet发展相关联的科学问题,包括基于网络的信息挖掘与信息扩散,WWW网络与虚拟社会等。(5)人工复杂系统。模拟和仿真是研究复杂系统的重要工具,是分析、模拟和调节自然的、社会的复杂系统的途径,同时,也成为复杂性研究的重要对象。

  社会系统作为复杂适应性系统,与其他自然和社会领域中的复杂系统一样,具有很明显的层次性。魏礼群教授曾谈到:社会可以分为大社会、中社会和小社会几个层面。大社会包括自然和社会,中社会包括经济与社会两个方面,小社会包括中央讲的五位一体:经济建设、政治建设、社会建设、文化建设、生态文明建设等。研究从小社会开始,但研究需要大视野。魏礼群教授指出,社会管理中的问题比经济管理中的问题更复杂,社会管理中基础理论问题的研究是一个薄弱环节,在这方面需要加深探讨。另外,现在最大的变化是人类进入了信息时代和网络时代,在这个社会管理下,就提出了人类要有新理念、新思维、新方法,在信息化社会管理的基础理论上需要加强。

  信息网络技术大发展,极大地加深了人与人之间的关联,使得社会作为一个复杂适应性系统的特征日益突出。作为理解社会、创新社会管理科学基本理论的基础,在微观层面,我们首先应该认识人的行为特征以及人与人、人与社会在各个层面的关联对社会行为的影响。其次,作为社会管理的基本单元,社区或区域之中经济、政治、社会、文化生态文明的建设是社会管理科学研究的立足点和出发点。第三,从国家层面,从自然、社会与经济协同发展的层面的制度和机制建设,是社会管理研究的最终目标。要着眼于建立和完善相关制度机制,推进改革措施,注重加强制度建设。因为只有制度才具有根本性、长期性和稳定性。

  在许多领域和层次的社会管理科学问题研究中,人类的群体行为、特别是群体决策行为及其形成机制是一个非常好的切入点。人类决策是近几十年来行为科学、管理科学、经济学、认知与社会心理学等学科极为关注的重大科学问题,也是探讨社会管理科学理论的基础。而其中的群体决策行为,在网络和信息化飞速发展,社会、经济和生活越来越具有全局性和综合性的今天则显得尤其重要,许多问题都尚未得到深入的认识和理解。明确其中的科学问题,通过实验和计算模拟以及系统科学方法,深入研究群体决策行为,可以理解不同文化背景下团体成员互动模式和策略选择的形成机制,了解合作、信任等社会行为如何演化,认识和优化组织的运作模式和管理范式,确定公众行为决策的特征与产生机制,并为建立科学高效的社会管理机制和制度提供理论和技术上的支持。

  信息网络技术的飞速发展,为研究人类决策行为提供了新的手段和途径。首先,大数据时代可以让我们开展基于实际生活信息的行为挖掘。挖掘实际生活中的信息,并从中提炼和概括人类的群体行为成为我们建立社会管理科学理论的重要基础。收发电子邮件,拨打手机,使用交通卡乘坐公共汽车和地铁,利用信用卡购买物品,等等,所有这些都留下了我们的行为痕迹,成为我们个体或群体行为的细致刻画,提供人与人之间实时的交互结构与内容信息。许多与社会管理密切相关的问题都可以通过相关研究获得线索,例如,团队间的相互作用就可以通过E-mail通讯数据来考察,使我们可以研究以下问题:团队之间的通讯是如何演变的?演变模式与组织之间的亲密关系或个体和群体的行为有什么关联?什么样的相互作用模式可以使团队或个体更富有创造性?

  其次,基于网络和虚拟社会的群体行为实验。网络技术的发展为我们开展群体行为的实验研究提供了新的手段和途径。一方面,Web2.0与社会服务网络、虚拟的网络社会、各种各样的大规模群体游戏为我们了解个体间的相互作用、群体决策的形成提供了非常好的研究对象,我们可以从中探讨社团和领袖是如何形成的,群体交互对群体决策的影响等问题。例如,大规模多人在线角色扮演游戏(MMORPG:Massive Multi player Online Role Playing Games)大部分已经模糊了游戏和实际经济、社会系统之间的差别,虽然在微观上限定了角色和规则,但大量群体的作用及其在此基础上的行为可以在宏观上产生全新的结构和结果,追踪游戏演化的进程,可以加深我们对群体决策的实现、社会规范的形成的了解。另一方面,网络又为我们设计个体之间的相互作用结构、信息传播方式和进程提供了技术手段,使得我们可以有针对性地研究特定的结构和作用对个体决策和群体决策的影响。

  第三,大规模计算与仿真实验。社会系统涉及个体、群体、环境、经济、文化等多种因素,对它的深入认识不仅需要系统科学的科学方法,而且需要在此基础之上的计算与仿真技术手段。大规模计算与仿真试验,可以使我们从定性研究走向定量研究,综合各学科的知识,形成集成的、综合的、系统的认识,并使决策行为和社会管理科学的研究进入基于信息与计算机技术的实验室认识阶段。计算与模拟仿真试验,可以在各种系统层次上实现,利用数字化的模拟手段对群体决策的形成机制、系统的演化趋势进行动态模拟与仿真,进行情景分析与政策模拟,是解决综合性与复杂性社会管理问题的一个关键技术。

  

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