Оказывается, анализировать уже распавшийся брак существенно проще, чем действующий, но в любом случае анализ брака с помощью нейронных сетей позволяет выработать решения, его укрепляющие.
Фото: Алексей Романов, Коммерсантъ / купить фото
Фото: Алексей Романов, Коммерсантъ / купить фото
Искусственные нейронные сети
Социальные системы — это сверхсложные системы. Они включают разнообразные подсистемы и элементы, характеризуются большим количеством параметров. Их образование и развитие определяются взаимодействием различных внутренних и внешних факторов. Поэтому создание моделей социальных систем и прогнозирование их поведения всегда сложно.
Хорошим средством, а по мнению специалистов ЧГУ — единственным, являются методы интеллектуального анализа данных, в частности, искусственные нейронные сети (ИНС). Интеллектуальный анализ данных — это процесс обнаружения в данных ранее неизвестных закономерностей, необходимых для принятия решений в различных сферах человеческой деятельности. Искусственные нейронные сети — это главная технология искусственного интеллекта, позволяющая выявлять скрытые закономерности в данных, прогнозировать то, что вам нужно и вырабатывать решения, направленные на то, что вам нужно.
ИНС имеют преимущества по сравнению с классическими математическими методами моделирования и вычисления в двух случаях. Первый, когда задача не может быть формализована (представлена в аналитическом виде, то есть в виде формулы или хотя бы в виде дифференциального уравнения), так как содержит величины, которые непонятно как ввести в формулу или дифференциальное уравнение. И второй, когда задача может быть формализована, но не существует математического аппарата для ее решения.
ИНС — это вычислительные структуры, построенные по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей. Принципиальным отличием ИНС от обычных алгоритмических программ является то, что «работать» эта вычислительная структура может только после «обучения» на примерах. Примерно также обучаются дети.
Семья — пример сложной социальной системы, описываемой множеством переменных. В настоящее время не существуют совокупности количественных критериев определения перспектив будущего брака. Главная причина — сложность семейных отношений, в которых переплетаются психофизиологические, социальные и экономические факторы.
ИНС позволяют одновременно анализировать как количественные, так и качественные данные, получать многофакторные вычислительные модели. Именно поэтому ИНС позволяют создать модель, которая может определить условия образования долговременной («счастливой») семьи, диагностировать существующие семейные отношения, определились причины возникновения кризиса в браке и разработать пути решения проблемы.
Модели семейных отношений
Модели, которые создали специалисты ЧГУ, основаны на результатах глубинных анкет-интервью, сбор которых осуществляется с 2008 года на сайте. Анкеты-интервью содержат ответы на 50 вопросов по данным о семье в целом и отдельно о муже и жене. Эти данные отражают психологические, генетические, астрологические и некоторые другие факторы. За время с 2008 года собрана уникальная, постоянно пополняющаяся база данных «счастливых» (продолжающихся) и распавшихся семей. Такой базы данных, сравнимой по перечню вопросов и объему, в настоящее время нет ни в России, ни за рубежом.
Цель этих моделей — обобщение существующих именно сейчас закономерностей в семейных отношениях и создание возможности прогнозирования будущего для каждого человека, желающего создать семью или уже живущему в семье, выработка «управляющих» решений, способствующих укреплению брака, увеличению его продолжительности.
Как это работает
Рассмотрим сначала модель распавшихся браков. Ее создание проще, чем создание модели «счастливой» семьи потому, что при анализе уже распавшихся браков мы можем точно определить целевую функцию модели — продолжительность брака.
Сначала данные всех анкет-интервью, представляющие собой большую таблицу, очищались от «ошибок», «аномалий», дубликатов и противоречий, и формировались таблицы уже непосредственно для моделирования. Затем была выбрана соответствующая собранной базе данных структура ИНС и проведено ее обучение. Обучение заключалось в том, что различные наборы данных всех столбцов, кроме продолжительности брака (ПБ), подавались на входной слой ИНС (входные данные), а соответствующие значения ПБ устанавливались в выходном слое ИНС (выходные данные) и с помощью широко известного метода обучения ИНС — метода «обратного распространения ошибки» — создавалась вычислительная ИНС-модель, позволяющая прогнозировать ПБ. На рис. 1 представлена структура ИНС-модели (из нее виден перечень факторов, использованный при построении данной модели, целевая функция — продолжительность брака).
Рис. 1. Структура ИНС-модели. Слева — факторы, определяющие ПБ (в этой модели взяты только некоторые). Справа — то, что мы хотим определить — ПБ
Рис. 1. Структура ИНС-модели. Слева — факторы, определяющие ПБ (в этой модели взяты только некоторые). Справа — то, что мы хотим определить — ПБ
Полученная модель может использоваться для прогнозирования ПБ для различных комбинаций входных данных. Надо ввести данные обоих партнеров, и ИНС-модель выдаст прогноз продолжительности брака. Одновременно она выдает и графики зависимости ПБ от различных факторов).
Например, из таблицы (см. рис. 2) видно, что в случае одного ребенка в семье, ПБ — чуть больше двух лет. Из графика видно, чтобы брак был дольше, надо, чтобы в семье появился «согласованный» второй ребенок. Тогда ПБ станет равна примерно 15 лет, а третий увеличит ПБ до 23 лет.
Рис. 2. График зависимости ПБ от количества детей в семье. Над графиком — конкретные данные о супругах
Рис. 2. График зависимости ПБ от количества детей в семье. Над графиком — конкретные данные о супругах
В данных над графиком на рис. 3 — возраст жены, когда она вышла замуж,— 19 лет. Из графика видно, что, если бы она вышла замуж за того же мужчину не в 19 лет, а в 26, ПБ была бы больше 20 лет. Но поскольку она вышла замуж в 19 лет, прогнозируемая продолжительность брака — примерно 10,8 года. Что делать? Наверное, следовать графику рис. 2: надо, чтобы в семье появился «согласованный» второй ребенок.
Рис. 3. График зависимости ПБ от возраста жены (полных лет ей на момент заключения брака, когда она была невестой
Рис. 3. График зависимости ПБ от возраста жены (полных лет ей на момент заключения брака, когда она была невестой
На рис. 4 изображен график зависимости ПБ для данной пары от количества браков жены и мужа. Видно, что она сделала правильно, что вышла замуж за того, кто уже был женат. Если бы у него, как и у нее, брак был бы первым, то он бы распался уже через 14 лет (правый нижний край красной линии на рисунке — «первый для обоих»).
Рис.4. График зависимости ПБ для данной пары от номера брака жены и мужа
Рис.4. График зависимости ПБ для данной пары от номера брака жены и мужа
Представленные модели основаны на опыте распавшихся браков. Поэтому для любой пары они предскажут, что пара разведется. По опыту работы специалистов ЧГУ, если эти модели показывают, что ПБ больше 20 лет, брак будет «вечным». И в этом смысле ИНС способна помочь и при анализе «вечных» браков. Но в любом случае эту модель следует дополнить примерами «счастливых», продолжающих жить в браке семей.
Такие анкеты-интервью, в которых указывается продолжительность брака на момент заполнения анкеты-интервью и степень удовлетворенности браком тоже собираются в виде анкет в базу данных. Если объединить данные по распавшимся семьям с данными семей, продолжающих жить, можно будет создать модель с двумя целевыми функциями: продолжительность брака и степень удовлетворенности браком. Построение этой модели — задача ближайшего будущего. Еще одна задача будущего — это создание моделей, решающих не только прямую задачу,— определение ПБ как следствия многих факторов, но и обратную, например, модели, позволяющие при заданной ПБ (которую вы хотите?!) определить, сколько детей будет рождено в этом браке, будет ли муж «пить» и т. д.
Использование таких моделей
Анализ полученных результатов показывает, что ИНС при исследовании социальных явлений позволяют получать принципиально новые результаты при выявлении многофакторных зависимостей. Вычислительные модели семейных отношений могут быть представлены в двух видах: модели, предназначенные для специалистов в области ИНС и модели, предназначенные для пользователей (неспециалистов). Первые модели позволяют менять сценарии анализа данных и строить свои версии моделей на основе своих данных. Вторые модели позволяют получать прогноз на основе своих данных без изменения сценария анализа данных и модели. В последнем случае работа пользователя не требует никаких знаний, кроме знания основ работы на компьютере. Достаточно ввести свои данные о существующем или предполагаемом браке, и модель выдаст прогноз продолжительности брака. Подобрав значения факторов, обеспечивающие наибольшую продолжительность брака, можно определить, среди кого надо выбирать будущего супруга или что надо изменить в существующем уже браке (выработать управляющие воздействия). Конечно, результаты анализа надо рассматривать только как советы и при принятии окончательных решений надо использовать собственный опыт (свои, «естественные» нейронные сети, которые в голове (в «сердце»)).
Специалисты ЧГУ имеют уже готовые к использованию демонстрационные модели анализа и выдачи прогнозов и решений в области семейных отношений для различных случаев.
В целом результаты работы могут быть использованы при проведении НИР социологических институтов, проведении различных социологических опросов населения, они могут быть внедрены в работу социальных служб (например, для разработки мер оказания помощи молодым семьям, мер социальной защиты института семьи в целом) и других заинтересованных организаций (например, брачных агентств).
Результаты работы показывают также, что ИНС могут рассматриваться как перспективные методы при решении задач анализа и моделирования других социальных явлений, в частности при анализе таких проблем, как подбор персонала или прием абитуриентов в вуз. Интересным может быть внедрение средств ИНС в работу бизнес-структур.