ПРОГНОЗИРОВАНИЕ НА ЭВМ ПОВЕДЕНИЯ ЧЛЕНОВ КОЛЛЕКТИВА

Аннотация: На примере семьи представлен подход к прогнозированию на ЭВМ поведения членов коллектива. Устанавливаются личностные черты членов коллектива. В соответствии с личностными чертами можно сделать прогноз, какое поведение выберет человек в различных ситуациях, и в какой степени будет удовлетворен этим выбором другой член коллектива. Обсуждены преимущества и недостатки предложенного подхода, намечены пути его развития.
Выпуск: №1 / 2019 (январь-март)
УДК: 004.942
Автор(ы): Лопатин Павел Константинович
кандидат технических наук, доцент, кафедра информатики и вычислительной техники, Сибирский государственный университет науки и технологий имени М. Ф. Решетнева, г. Красноярск
Страна: Россия
Библиографическое описание статьи для цитирования: Лопатин П. К. Прогнозирование на ЭВМ поведения членов коллектива [Электронный ресурс] / П. К. Лопатин // Научное обозрение: электрон. журн. – 2019. – № 1. – 1 электрон. опт. диск (CD-ROM). – Систем. требования: Pentium III, процессор с тактовой частотой 800 МГц ; 128 Мб ; 10 Мб ; Windows XP/Vista/7/8/10 ; Acrobat 6 х.
image_pdfimage_print

 

 

Введение

В настоящее время компьютеры вторгаются во всевозможные области деятельности человека, становятся его помощниками в самых различных сферах. Представляется ценным и полезным разработать компьютерные технологии, которые бы с достаточной степенью точности прогнозировали поведение членов коллектива в той или иной ситуации, а также эмоциональные реакции одного члена коллектива на поведение другого. Благодаря таким технологиям, использующим способность компьютеров к «мысленному» перебору огромного числа вариантов, можно было бы подбирать варианты успешных браков, формировать состав научно-исследовательских и иных коллективов, предлагать оптимальную линию поведения.

 

Постановка задачи и обзор исследований по проблеме

Итак, требуется разработать технологию прогнозирования на ЭВМ поведения членов коллектива в ситуациях, типовых для сферы деятельности этого коллектива, а также эмоциональные реакции одного члена коллектива на поведение другого.

С появлением ЭВМ был разработан ряд компьютерных психодиагностических систем [1]. Так, например, пакет программ «Диагностика» [1, 2], позволяет автоматизировать процедуру сбора и обработки психодиагностической информации. С помощью этого пакета имеется возможность обследования с помощью опросников типа 16-ФЛО, СМИЛ, ПДО А. Е. Личко, Роттера, Т. Лири и др. Однако компьютеризированные психодиагностические методики, позволяя с той или иной степенью точности установить параметры, характеризующие личность, не предоставляют возможности моделировать взаимодействие «человек–человек».

Психологи уделяют внимание разработке вопроса о межличностных взаимоотношениях. Л. Н. Собчик приводит типологию индивидуально-личностных свойств [3]. Данную типологию предлагается использовать для диагностики межличностных отношений. Применение данного метода для компьютерного прогнозирования взаимодействия «человек–человек» вызывает трудности, связанные с тем, что не описано взаимодействие различных типов личности, в частности, эмоциональные реакции представителя одного типа на представителя другого. Другие исследователи [4] представляют формальную модель для определения уровня сплоченности коллектива, а также статуса членов коллектива в терминах «лидер», «индивидуалист», «изолят» и др. Модель может быть автоматизирована на ЭВМ. Однако этот проект направлен только на выяснение статуса члена в группе в вышеуказанных терминах и не предоставляет возможности моделирования взаимодействия членов коллектива в других аспектах.

За рубежом проводилось моделирование на ЭВМ взаимодействия индивидуумов, при этом делалась попытка наделить их внутренним миром, но в весьма узких пределах, а именно моделируется взаимодействие между собой индивидуумов внутри каждой из двух этических систем. Базовой аксиомой первой этической системы является «Компромисс добра и зла есть зло», второй – «Компромисс добра и зла есть добро». Модель показывает, что индивидуумы, живущие в первой этической системе, приходят к взаимным компромиссам, а индивидуумы, живущие во второй этической системе, приходят к конфронтации друг с другом. Автор полагал, что первая этическая система осуществлена в США и других развитых западных странах, а вторая модель – в СССР и других восточных странах [5]. Представляется, что внутренняя структура индивидуумов в данной модели слишком бедна, и потому модель весьма далека от адекватного воспроизведения реальностей жизни.

В рамках исследования межличностного взаимодействия описываются бихевиористская теория, теория обмена, теория интерпретации взаимодействия. В бихевиористской теории поведение индивида является реализацией, однозначной жесткой последовательности «стимул–реакция». В теории обмена другой индивид воспринимается «как поиск своей выгоды». В теории интерпретации взаимодействия один индивид, взаимодействуя с другим, интерпретирует символы и правила. При рассмотрении вышеназванных теорий не описаны свойства личностей, потому требуется дополнительная работа по адаптации данных положений для применения их в задаче моделирования на ЭВМ взаимодействия «человек–человек» [6]. Кроме того, здесь рассматривается модель межличностных взаимодействий в искусственной жизни, воплощенная в программу на ЭВМ [6]. В основу модели положены принципы коммуникаций между индивидами, описанные Э. Берном [7]. Индивиды представляются в виде агентов, которые могут находиться в одном из трех состояний – родитель, взрослый, ребенок. Действия агентов направлены на удовлетворение потребности в общении. Движение агентов может осуществляться по одному из двух типов: «случайное блуждание» и «тяга к испытывающему потребность в общении». Представляется, что при таких допущениях модель будет далеко не в полной мере описывать процессы взаимодействия «человек–человек».

Интерес представляют компьютерные модели гендерных отношений [6, 8]. Одна из них рассматривает такой аспект как влияние ресурсообеспеченности мужчин на поведение женщин и образование семьи. В модели применен мультиагентный подход. Описывается взаимодействие мужчин и женщин (агентов) в среде, характеризующейся распределением некоторого ресурса («запах денег»), который влияет на создание и существование семьи. В другой модели рассмотрен процесс адаптации семьи к ситуации сокращения денежных доходов. Модель показывает, что основным внутренним резервом для преодоления кризиса является смена ориентации женщины с семейной на профессиональную. Очевидно, что данные модели, при всей их ценности, рассматривают частный аспект семейной жизни и нуждаются в дальнейшем развитии.

Интересным является прогнозирование поведения людей, находящихся в толпе, и ищущих выход. Модель мира человека ограничена стремлением найти выход, отталкиваться от стен и препятствий и держать определенную дистанцию в отношении других людей [9].

А. В. Ганичев и А. В. Ганичева занимались прогнозированием совместимости индивидуумов в рабочем коллективе. Для этого используется такой частный аспект как частота предпочтения каждым работником собственным интересам и интересам каждого члена коллектива [10].

В рамках исследования производилось моделирование эмоциональных реакций людей, находящихся в коллективе, определены подходы к моделированию на ЭВМ взаимодействия «человек–человек» [11, 12].

 

Метод решения задачи исследования

Нами предложен подход к моделированию на ЭВМ взаимодействия «человек–человек», который назовем кибернетический [13]. Также предложена схема поэтапного моделирования взаимодействия.

В соответствии с этим подходом любая система имеет цель своего существования, деятельности и поведения. Целью функционирования человека, как и любого биологического организма, является поддержание его гомеостаза. Под гомеостазом понимается относительное динамическое постоянство состава и свойств внутренней среды и устойчивость основных физиологических функций организма [14, с. 277].

Поведение системы описывается в терминах состояния, их можно выражать словами или числами. На систему воздействуют управления, они ведут к изменению состояний и формированию у системы потребности достичь желаемых состояний, то есть цели. Цель – предпочтительные состояния, как свои собственные, так и состояния среды. В рамках задачи моделирования взаимодействия «человек–человек» к состояниям можно отнести характеристики человека, эмоции, модель мира, ресурсы, информированность о состоянии среды и т.д.

Схема моделирования на ЭВМ взаимодействия «человек–человек» [13] представляется следующей:

  1. среда, создавая некоторую ситуацию, совершает управление в отношении человека А;
  2. это управление изменяет те или иные состояния А, в частности, его эмоции, то есть управление влияет на гомеостаз А;
  3. А формулирует обновленную цель своего поведения, выражающуюся в желательных значениях состояний его собственных и/или среды;
  4. А вырабатывает управления для того, чтобы привести выбранные состояния к целевым значениям;
  5. реализуя управления, A изменяет среду и/или себя самого.

В настоящей статье рассмотрим коллектив, например, семью, состоящий из двух человек и будем использовать упрощенный вариант этой схемы, который представим так:

  1. Среда создает некоторую ситуацию для семьи.
  2. Зная характеристики i-го члена семьи (i=1,2), прогнозируем, какое поведение он выберет.
  3. Прогнозируем такую эмоциональную реакцию как степень удовлетворенности другого члена семьи выбором первого.

Пусть членов семьи зовут Катя (рис. 1) и Саша (рис. 2) (рисунки взяты из [15]).

Рассмотрим ряд ситуации, в которые попадает семья. В каждой из ситуаций каждый член семьи выбирает одно из трех поведений (исходов). Ситуации и исходы представлены в Таблице 1.

 

Таблица 1.

Список ситуаций, в которые попадает семья и возможные исходы для каждого члена семьи

Ситуация Исход А Исход Б Исход В
1 Предстоит поход в ночной клуб Пойдет с удовольствием Пойдет после колебаний Не пойдет
2 Надо разбираться со сложной документацией (счет от ЖЭКа) Обязательно доведет дело до конца Будет разбираться и бросать Бросит
3 Предстоит конфликтовать с ЖЭКом Решительно пойдет на конфликт Будет испытывать долгие колебания Не пойдет на конфликт

 

Имеется в виду, что в ситуации 2 поступил, например, неприемлемо большой счет от ЖЭКа и семье требуется выяснять, правильно ли выставлен счет. В ситуации 3 предполагается, что члены семьи обнаружат, что счет рассчитан неправильно, и требуется долгий конфликт с ЖЭКом с возможным судебным разбирательством. Считаем, что исход, который член семьи выбирает в каждой ситуации, зависит от психологических черт этого человека.

Отсюда видим, что нужно располагать методом выявления характеристик человека. Можно воспользоваться атласом личностных черт [16], а затем нужно каким-то образом установить, какие черты и в какой степени присутствуют в каждом члене семьи. Для этого, например, предлагается использовать опросник. В настоящей работе мы использовали список из 30 черт [15]. Такой список можно рассматривать как подмножество атласа личностных черт [16]. Обращение к работе Роберта Уайтсайда [15] обусловлено тем, что, во-первых, мы разделяем мнение этого автора о том, что внешность человека может указывать на его личностные черты, хотя и признаем, что далеко не на все и не всегда правильно, во-вторых, читателю данной статьи будет проще составить представление, черты какого индивидуума пытался определить автор и насколько правильно он это сделал. Главное – мы должны получить список черт человека, поведение которого мы будем прогнозировать.

Предположим, что мы, пользуясь одним из методов, установили значение каждой черты для Кати и Саши (см. Таблицу 2). Присутствие каждой черты обозначается числом из диапазона [1¸10], 1 означает – «выражена очень слабо», 10 — «выражена очень сильно».

 

Таблица 2.

Личностные черты и их присутствие в каждом члене семьи

Название черты Значения черт Кати Значения черт Саши
1 Методичность 7 3
2 Щедрость 5 5
3 Оптимизм 8 6
4 Импульсивность 7 3
5 Красноречие 1 1
6 Остроумие 1 5
7 Упрямство 10 3
8 Уверенность в себе 9 4
9 Консервативность 4 3
10 Физическая устойчивость 9 4
11 Жесткость 8 1
12 Физическая энергия 8 3
13 Авантюризм 3 3
14 Авторитарность 3 1
15 Жадность 3 2
16 Смена настроений 1 2
17 Меланхоличность 1 4
18 Приветливость 4 6
19 Эстетические наклонности 3 8
20 Чувство юмора 3 7
21 Внимание к мелочам 4 9
22 Толерантность 3 9
23 Эмоциональность 4 4
24 Критицизм 4 2
25 Аналитические способности 2 9
26 Серьезность 5 9
27 Озабоченность 3 4
28 Понятливость 3 10
29 Лидерство 8 7
30 Проницательность 3 8

 

Далее устанавливаем, какие черты могут повлиять на поведение человека в той или иной ситуации. Так, например, по нашему мнению, упрямство влияет на прогноз поведения человека в ситуациях 2 и 3, но не влияет на прогноз поведения в ситуации 1. Список черт, существенных для прогноза поведения членов семьи в каждой из ситуаций приведен в Таблицах 3–8 (для каждой из ситуаций составлен один и тот же список черт как для Кати, так и для Саши).

В Таблицах 3–8 также выполнен прогноз поведения члена семьи. Каждая таблица имеет следующие столбцы: 1. Наименование черты; 2. Численное значение этой черты в конкретном человеке (Кате или Саше) (из Таблицы 2); 3. Какое значение, по мнению эксперта, должна иметь черта, чтобы человек выбрал исход А; 4. Модуль разности между числами из столбцов 2 и 3; 5. Какое значение, по мнению эксперта, должна иметь черта, чтобы человек выбрал исход Б; 6. Модуль разности между числами из столбцов 2 и 5; 7. Какое значение, по мнению эксперта, должна иметь черта, чтобы человек выбрал исход В; 8. Модуль разности между числами из столбцов 2 и 7.

 

Таблица 3.

Прогноз поведения Кати в ситуации 1

ЧЕРТА Значение у Кати Нужно для А Разность Нужно для Б Разность Нужно для В Разность
1 2 3 4 5 6 7 8
Оптимизм 8 8 0 5 3 1 7
Уверенность в себе 9 9 0 5 4 1 8
Консервативность 4 2 2 5 1 9 5
Физическая энергия 8 9 1 5 3 2 6
Жадность 3 1 2 5 2 9 6
Смена настроений 1 2 1 5 4 9 8
Меланхоличность 1 1 0 5 4 9 8
Эстетические наклонности  

3

8 5 5 2 2 1
СУММА 11 23 49

 

Таблица 4.

Прогноз поведения Кати в ситуации 2

ЧЕРТА Значение у Кати Нужно для А Разность Нужно для Б Разность Нужно для В Разность
1 2 3 4 5 6 7 8
Методичность 7 9 2 5 2 1 6
Упрямство 10 10 0 5 5 1 9
Физическая устойчивость  

9

9 0 5 4 1 8
Смена настроений  

1

1 0 8 7 9 8
Меланхоличность 1 1 0 7 6 9 8
Внимание к мелочам  

4

9 5 5 1 5 1
Аналитические способности  

2

8 6 5 3 1 1
Серьезность 5 7 2 5 0 2 3
Понятливость 3 6 3 5 2 2 1
Проницательность  

3

8 5 5 2 2 1
СУММА 23 32 46

 

Таблица 5.

Прогноз поведения Кати в ситуации 3

ЧЕРТА Значение у Кати Нужно для А Разность Нужно для Б Разность Нужно для В Разность
1 2 3 4 5 6 7 8
Методичность 7 9 2 5 2 1 6
Упрямство 10 10 0 3 7 1 9
Уверенность в себе 9 8 1 3 6 1 8
Физическая устойчивость  

9

9 0 4 5 2 7
Жесткость 8 8 0 4 4 1 7
Физическая энергия 8 7 1 5 3 4 4
Жадность 3 9 6 5 2 2 1
Смена настроений 1 2 1 8 7 4 3
Меланхоличность 1 1 0 6 5 6 5
СУММА 11 41 50

 

Таблица 6.

Прогноз поведения Саши в ситуации 1

ЧЕРТА Значение у Саши Нужно для А Разность Нужно для Б Разность Нужно для В Разность
1 2 3 4 5 6 7 8
Оптимизм 6 8 2 5 1 1 5
Уверенность в себе 4 9 5 5 1 1 3
Консервативность 3 2 1 5 2 9 6
Физическая энергия 3 9 6 5 2 2 1
Жадность 2 1 1 5 3 9 7
Смена настроений 2 2 0 5 3 9 7
Меланхоличность 4 1 3 5 1 9 5
Эстетические наклонности  

8

8 0 5 3 2 6
СУММА 18 16 40

 

Таблица 7.

Прогноз поведения Саши в ситуации 2

ЧЕРТА Значение у Саши Нужно для А Разность Нужно для Б Разность Нужно для В Разность
1 2 3 4 5 6 7 8
Методичность 3 9 6 5 2 1 2
Упрямство 3 10 7 5 2 1 2
Физическая устойчивость  

4

9 5 5 1 1 3
Смена настроений 2 1 1 8 6 9 7
Меланхоличность 4 1 3 7 3 9 5
Внимание к мелочам 9 9 0 5 4 5 4
Аналитические способности  

9

8 1 5 4 1 8
Серьезность 9 7 2 5 4 2 7
Понятливость 10 6 4 8 2 2 8
Проницательность 8 8 0 5 3 2 6
СУММА 29 31 52

 

Таблица 8.

Прогноз поведения Саши в ситуации 3

ЧЕРТА Значение у Саши Нужно для А Разность Нужно для Б Разность Нужно для В Разность
1 2 3 4 5 6 7 8
Методичность 3 9 6 5 2 1 2
Упрямство 3 10 7 3 0 1 2
Уверенность в себе 4 8 4 3 1 1 3
Физическая устойчивость  

4

9 5 4 0 2 2
Жесткость 1 8 7 4 3 1 0
Физическая энергия 3 7 4 5 2 4 1
Жадность 2 9 7 5 3 2 0
Смена настроений 2 2 0 8 6 4 2
Меланхоличность 4 1 3 6 2 6 2
СУММА 43 19 14

 

Итак, в столбцах 3, 5, 7 присутствуют мнения (знания) некоего эксперта о том, какое значение должна иметь конкретная черта в человеке, чтобы он выбрал тот или иной исход в рассматриваемой ситуации. Например, эксперт считает, что для того, чтобы в ситуации 2 человек осуществил исход А («обязательно доведет дело до конца»), значение величины его упрямства должно быть равно 10 (должно присутствовать в очень сильной степени). Для того, чтобы спрогнозировать, какой исход выберет человек, мы сначала вычисляем в столбцах 4, 6, 8 модуль разности между значением каждой черты в человеке и тем значением, которое, как считает эксперт, должно присутствовать в человеке для того, чтобы он выбрал данный исход, то есть, если, например, эксперт считает, что для того, чтобы в ситуации 2 человек обязательно довел дело до конца, значение его упрямства должно быть 10, и установлено, что значение упрямства Кати равно 10, то модуль разности будет равен 0. После вычислений в строках числа в столбцах 4, 6, 8 суммируются. О том, какой исход выберет человек в рассматриваемой ситуации, свидетельствует наименьшая сумма из столбцов 4, 6, 8. Эта сумма будет говорить о наименьшей разнице между потребными значениями черт для выбора данного исхода и действительными значениями этих черт в конкретном человеке. Расчеты производились в табличном процессоре Excel.

Теперь прогнозируем степень удовлетворенности другого члена семьи выбором первого. Собственно, выбор какого-то исхода первым человеком создает некую ситуацию для второго, и в этой ситуации второй человек будет стремиться восстановить свой гомеостаз. В данной статье прогноз строим на основе принципа – чем меньше поведение, выбранное человеком А, ухудшает гомеостаз человека Б, тем больше выбор А нравится Б. Степень удовлетворенности характеризуем числами в диапазоне [-1¸1], где -1 характеризует максимальную неудовлетворенность, 0 – отсутствие как удовлетворенности, так и неудовлетворенности, 1 – максимальную удовлетворенность. Конкретные значения в Таблицах 9–11 назначены автором.

 

Таблица 9.

Прогнозирование удовлетворенности выбором супруга в ситуации 1

Исход, выбранный одним членом семьи Исход, выбранный другим членом семьи и его удовлетворенность выбором супруга
А В С
А 1 0 -1
В 0.5 0.7 0.2
С -1 -0.2 1

 

Таблица 10.

Прогнозирование удовлетворенности выбором супруга в ситуации 2

Исход, выбранный одним членом семьи Исход, выбранный другим членом семьи и его удовлетворенность выбором супруга
А В С
А 1 1 1
В 0.5 0.7 1
С -1 -1 0

 

Таблица 11.

Прогнозирование удовлетворенности выбором супруга в ситуации 3

Исход, выбранный одним членом семьи Исход, выбранный другим членом семьи и его удовлетворенность выбором супруга
А В С
А 1 1 1
В 0.5 0.7 1
С -1 -1 0

 

Разумеется, требуется дальнейшая работа по выработке эффективных методов прогнозирования и описания удовлетворенности.

Итак, наша программа выдала следующий прогноз:

  1. В ситуации 1 – «предстоит поход в ночной клуб» – Катя выберет исход А (пойдет с удовольствием), Саша – исход Б (пойдет после колебаний). Катя воспримет выбор Саши с отсутствием как удовлетворенности, так и неудовлетворенности. Саша воспримет выбор Кати с удовлетворенностью 0.5, то есть не принимающей максимального значения.
  2. В ситуации 2 – «предстоит разбираться со сложной документацией» – поведение как Кати, так и Саши будет иметь исход А (доведут дело до конца). Оба партнера, как прогнозирует программа, будут испытывать удовлетворенность.
  3. В ситуации 3 – «предстоит конфликтовать с ЖЭКом» – Катя выберет исход А (пойдет на конфликт), Саша – исход В (не пойдет на конфликт). Саша воспримет выбор Кати с максимальной удовлетворенностью, Катя Сашин выбор – с максимальной неудовлетворенностью (производить малоприятную работу — конфликтовать с ЖЭКом – придется ей одной).

 

Выводы

Дадим нашу собственную оценку преимуществам и недостаткам предложенного подхода. К сильным сторонам отнесем то, что он позволяет рассматривать произвольное число черт индивидуума и ситуаций, в которые он попадает. Требуется правильное наполнение списка черт и ситуаций, это зависит от квалификации эксперта. В качестве черт можно использовать самые разнообразные свойства человека – его мечты, предпочтения, настроения, методы решения проблем, опыт как свой, так и других людей, модель мира как своя, так и предполагаемая чужая. Подход позволяет разнообразить количество исходов поведения до числа, нужного эксперту. Разумеется, непросто составить не только исчерпывающий, но и устойчивый список черт, существенных для прогноза поведения в той или иной ситуации. Кроме того, какая-то черта, например, «озабоченность» в одном человеке может повлиять на выбор исхода, а в другом – нет. Но подход позволяет включать черту в Таблицах 3–8 для одного человека и не включать для другого. Информация о том, в какой мере присутствует та или иная черта в конкретном человеке и мнение эксперта, чему она должна быть равна, чтобы был выбран тот или иной исход, выражается пока что одним числом. В более совершенных версиях предлагаемой экспертной системы она могла бы выражаться диапазоном чисел или такими словами как «мало», «сильно», «значительно». Прогноз поведения вычисляется как модуль разности между значением черты в человеке и тем значением, которое, как считает эксперт, должно присутствовать в человеке для того, чтобы он выбрал данный исход. Конечно, каждая черта в каждом конкретном человеке индивидуальна и прогноз, определяемый по такой простой формуле, может оказаться неверным, но наш подход допускает использование и более сложных формул. Кроме того, простое суммирование разниц по всем чертам также может оказаться ненадежным методом прогноза – какая-то черта, например, та же «озабоченность» может перевесить все другие черты при принятии решения, например, в ситуации 1. Для преодоления этого недостатка требуется разрабатывать более эффективные способы прогноза поведения человека в той или иной ситуации и использовать эти способы в нашем подходе.

 

Заключение

Представлен подход к прогнозированию на ЭВМ поведения членов коллектива. В рамках этого подхода определяется список типовых ситуаций, в которые попадают члены коллектива, список личностных черт, влияющих на поведение человека в каждой ситуации, список исходов поведения в каждой ситуации того или иного человека в зависимости от его личностных черт. На основе личностных черт члена коллектива прогнозируется, какое поведение он выберет в каждой ситуации. Далее прогнозируется степень удовлетворенности одного члена коллектива поведением другого в каждой ситуации. Подход может быть реализован на ЭВМ с применением простых и доступных программных средств.

 

 

 Список использованных источников 

 

  1. Дюк В. А. Компьютерная психодиагностика. СПб. : Братство. 1994. 364 с.
  2. Компьютеризованная система для проведения научных исследований, психодиагностики и обучения / Е. Н. Соколов, И. А. Измайлов, А. Г. Шмелев, Г. Я. Лившиц, Н. Н. Третьяков // Психологический журнал. 1985. Т. 6, № 6. С. 142–147.
  3. Собчик Л. Н. Психология индивидуальности. Теория и практика психодиагностики. СПб. : Речь, 2003. 624 с.
  4. Диагностика социально-психологических характеристик малых групп с внешним статусом / С. А. Багрецов, В. М. Львов, В. В. Наумов, К. М. Оганян. СПб. : Лань ; Изд-во Санкт-Петербургского ун-та МВД России, 1999. 640 с.
  5. Lefebvre V. A. Algebra of conscience. Dordrecht : D. Reidel Publishing Company, 1982. 224 p.
  6. Социальные системы. Формализация и компьютерное моделирование / А. К. Гуц, В. В. Коробицын, А. А. Лаптев, Л. А. Паутова, Ю. В. Фролова. Омск : Омск. гос. ун-т, 2000. 160 с.
  7. Берн Э. Игры, в которые играют люди. Люди, которые играют в игры. М. : Э, 2018. 560 с.
  8. Фролова Ю. В., Коробицын В. В., Лаптев А. А. Компьютерная модель влияния ресурсообеспечения мужчин на поведение женщин // Математические структуры и моделирование. 2000. № 5. С 97–103.
  9. Розанова Л. В., Темерев А. Ю., Мякишева Е. В. Применение потенциала Леннарда–Джонса для представления социальных сил в модели Хелбинга для моделирования толп // Математические структуры и моделирование. 2014. № 4 (32). С. 134–145.
  10. Ганичева А. В., Ганичев А. В. Математическая модель взаимоотношений индивидуумов // Научное обозрение. Международный научно-практический журнал. 2018. № 3. URL: https://srjournal.ru/2018/id129/ (дата обращения: 10.03.2019).
  11. Лопатин П. К. Моделирование на ЭВМ некоторых эмоциональных реакций людей, находящихся в коллективе // Актуальные вопросы интегративной антропологии : сб. трудов республ. конф. (в 2-х т.). Т. 1 / Ред. В. Г. Николаев. Красноярск : Изд-во КрасГМА. 2001. С. 44–47.
  12. Лопатин П. К. Моделирование на ЭВМ эмоциональных реакций членов супружеской пары при получении материального вреда извне одним из ее членов // Молодежь Сибири – науке России : сб. материалов межрегион. науч.-практ. конф. / Сост. В. Ю. Пац, В. В. Сувейзда. Красноярск : СИБУП ; КРО НС «Интеграция», 2003. Ч. I. С. 382–383.
  13. Лопатин П. К. О подходе к моделированию на ЭВМ взаимодействия «человек–человек» // Достижения вузовской науки : сб. материалов XXVII Междунар. науч.-практ. конф. / Под общ. ред. С. С. Чернова. Новосибирск : Изд-во ЦРНС, 2017. С. 135–139.
  14. Новый энциклопедический словарь. М. : Большая Российская энциклопедия, РИПОЛ КЛАССИК, 2004. 1456 с.
  15. Уайтсайд Р. О чем говорят лица. СПб. : Питер Пресс, 1996. 160 с.
  16. Шмелев А. Г. Психодиагностика личностных черт. СПб. : Речь, 2002. 480 с.

 


 

Lopatin Pavel

PhD in Technical Sciences, Associate Professor, Department of informatics and computing techniques, Reshetnev Siberian State University of Science and Technology, Krasnoyarsk

 

COMPUTER FORECAST OF A GROUP MEMBERS’ BEHAVIOR

 

On the example of a family the approach to computer forecasting of member’s behavior in a collective is presented. Personal traits of the group members’ are defined. According to personality traits, it is possible to predict what behavior a person will choose in different situations, and to what extent another member of the team will be satisfied with this choice. The advantages and disadvantages of the proposed approach are discussed, the ways of its development are outlined.

 

Keywords: computer simulation of behavior, human being, interpersonal relations, behavior forecast.

 

© АНО СНОЛД «Партнёр», 2019

© Лопатин П. К., 2019

image_pdfimage_print