МАССОВОЙ КУЛЬТУРЫТЕОРИИ. Формирование и развитие массовой культуры в конце 19 — нач. 20 в. было, по сути, лишено теоретического осмысления. Интеллектуальные элиты в Европе и в США, да и в других странах мира ограничивались пренебрежительными ремарками (кино, напр., называлось «развлечением для илотов») и уничижительной критикой. Популярная беллетристика, ярмарочные представления, балаганы, увеселительные заведения, кинематограф триумфально шествовали по планете, но не считались достойным объектом для какого-либо исследования. Зарождение критической теории массовой культуры происходит в рамках социально-философских размышлений по общим проблемам социального развития, в частности обличения массового общества. Первопроходческой в этом отношении можно считать работу X. Ортеги-и-Гассета «Восстание масс» ( 1929), посвященную опасностям вторжения «толпы» в столь тонкие и

504

МАТЕМАТИЗАЦИЯ НАУЧНОГО ЗНАНИЯ чувствительные сферы, как культура и принятие политических решений. Элитарные установки автора обусловили однозначно негативную трактовку массовой культуры. Позднее это направление приобрело более отчетливо социологический характер и критика концентрировалась на выявлении тлетворного влияния «общества потребления» (и массовой культуры как его основного компонента) на духовную жизнь людей: на смену творческой индивидуальности якобы приходит «одномерный человек». В рамках Франкфуртской школы социальных исследований существовалодваразличныхподходаканализумассоюйкуль- туры. Первый, аналитический, был представлен В. Бенъями- ном («Произведение искусства в эпоху его технического воспроизведения», 1941). Рассматривая культурные последствия распространения технических искусств, допускающих тиражирование равноценных по художественному качеству и достоверности экземпляров, автор выявлял утерю «ауры» произведения искусства как уникального творения и связанные с этим фундаментальные изменения социального функционирования культуры. Собственно эстетические аспекты отчетливо обнаруживались в рамках второго — критического — подхода. В классической работе Т. Адорно и At. Хоркхаймера «Диалектика просвещения» (1948) главным объектом критики стала индустрия культуры, с которой авторы, бежавшие от фашизма в США, по сути впервые столкнулись на американском континенте. Господство массовой культуры, создающей стандартизированную продукцию на потребу рынку, с их точки зрения, приводит к тому, что современное общество утрачивает способность взращивать подлинную свободу и индивидуальность. Голливудские фильмы, радиопередачи, массовая журналистика и реклама привели к размыванию границ между «искусством» и «жизнью»; при этом существование «высокой» культуры не спасает положения, поскольку эти две половины — массовая и элитарная культуры — не складываются в единое целое. В марксистской традиции, в частности в работах советских философов, литературоведов и искусствоведов, преобладала критика «буржуазной массовой культуры» как формы манипуляции массовым сознанием {Кукаркин А. В. Буржуазная массовая культура. 1978). Очевидное несовпадение обличения массовой культуры с марксистско-ленинской ориентацией на «широкие народные массы» привело к искусственному разграничению массовой культуры (буржуазной) и культуры масс (социалистической). В ряде работ {Туровская М. Герои «безге- ройного времени». 1971; Ройное Б. Черный роман, рус. пер. 1975) проблематика массовой культуры рассматривалась более аналитически и дифференцировано, проводилась мысль о диффузии (В. Баскаков) элитарной и массовой культур. Внутренняя двойственность отличает и рассмотрение массовой культуры с точки зрения теорий массовой коммуникации (масс-медиа). С одной стороны, К. М. Энценсбергер и другие «левые» теоретики обличают грубость и непристойность ложного наслаждения популярной продукцией. С другой стороны, социологи и футурологи во главе с М. Маклюеном усматривают в средствах массовой коммуникации решающий механизм расширения человеческой чувственности и превращения Земного шара в «глобальную деревню». На этой основе в 1980—90-е гг. вырастает корпус теорий глобализации культуры, в частности последствий распространения американских образцов культуры «Макдональдса» и «кока-колы»повсемумиру.Оцениваетсяэтотпроцесспо-раз- ному: как безусловный прогресс (американскими исследователями и авторами, связанными с «коммуникативными автострадами» и индустрией культуры), как неизбежное зло или как «культурный империализм», требующий противодействия. Отсюда французская идея исключения культуры из сферы действия рыночных механизмов и свободной международной торговли {Матлар А., Делькур Кс, Матлар М. Международные рынки образов. 1993). Т. о., в теориях массовой культуры сосуществуют две тенденции; критическая и апологетическая. Согласно первой, массовая культура — сила разрушительная, угрожающая стабильности и возможностям развития человека и общества, согласно второй — необходимый компонент модернизации, культурная составляющая демократии, правового государства и рыночной экономики. К. Э. Разлогов

МАТЕМАТИЗАЦИЯ НАУЧНОГО ЗНАНИЯ- процесс применения понятий и методов математики в естественных, технических и социально-экономических науках для количественного анализа исследуемых ими явлений. Хотя математизация научного знания началась давно, но только в период современной научно-технической революции приобрела большой размах и значение. Наряду с традиционными областями применения математики, какими являются механика, астрономия, физика и химия, ее методы стали проникать в такие отрасли науки, которые раньше считались не поддающимися математизации ввиду их особой сложности (биология, экономика, социология, лингвистика и др.). Как и любая другая модель, математическая модель, во-первых, отображает некоторые существенные свойства и отношения оригинала, во-вторых, в точно определенном смысле замещает его и, в-третьих, дает новую информацию о нем. Однако в отличие от материальных моделей они являются разновидностями концептуальных моделей, которые отображают количественно-структурные отношения исследуемых процессов и являются оперативно-символическими по характеру применения. Часто такое моделирование характеризуют как искусство применения математики, причем перевод существенных факторов исследуемых явлений на язык математики считают самой трудной стадией моделирования. Поскольку во многих конкретных приложениях математики имеют дело с анализом величин и взаимосвязей между ними, то нередко математическую модель рассматривают как систему уравнений вместе с известными данными, необходимыми для ее решения (начальные условия, граничные условия, значения коэффициентов уравнения и т. п.). Однако для применения математики в новейших разделах естествознания, а также в социологии, психологии, лингвистике и т. д. приходится обращаться к неметрическим моделям, основанным не на измерении величин, а анализе абстрактных структур и категорий. Построение любой математической модели начинается с установления существенных для изучаемых явлений и процессов их качественных свойств и отношений, которые следует выделить от других несущественных факторов и моментов, затрудняющих исследование. Обычно эта стадия осуществляется в специальных науках. Дальнейший этап моделирования связан с формулированием найденных качественных зависимостей на точном языке математики, т. е. с «переводом» информации качественного характера на количестве нно-структурный язык. Для этих целей используют все теории и методы современной математики, но этот этап является едва ли не самой трудной частью математического исследования.

505

МАТЕМАТИЗАЦИЯ НАУЧНОГО ЗНАНИЯ Ведь для описания одних и тех же явлений могут быть построены самые разнообразные математические модели. Поэтому необходимо, чтобы модель не слишком упрощала изучаемые явления, но в то же время ее точность находилась в границах, определяемых условиями задачи. Характер математической модели, ее сложность и специфика определяются прежде всего природой тех реальных систем и процессов, которые она описывает. После того, как модель построена, ее исследуют на непротиворечивость, а главное — из нее выводят дедуктивные следствия, которые затем интерпретируют с помощью эмпирических данных. По расхождению или согласию следствий модели и результатов наблюдений и экспериментов делают заключение об адекватности модели реальности. Основные формы и методы математизации научного знания связаны с теми типами моделей, которые применяются в различных науках. Они весьма разнообразны и многочисленны, начиная от простого счета и измерения и кончая сложнейшими структурными методами и современным математическим экспериментом. Среди них следует выделить, во-первых, метрические или функциональные методы, опирающиеся на измерение величин исследуемых процессов и выявление функциональных связей между ними; во-вторых, структурные методы, ориентированные не столько на измерение величин, сколько на анализ и взаимоотношение элементов, компонентов и подмножеств различных систем и математических структур. Нередко трудно выразить эти отношения определенным числом, хотя возможно представить их с помощью сравнительных терминов «больше», «меньше» или «равно» и использовать для их анализа структуры порядка. Еще большее применение в последние годы приобрели алгебраические и топологические структуры, напр., понятие графа, часто используемое для анализа малых социальных групп, организации и планирования перевозок, транспортных потоков и т. п. Среди метрических средств математизации научного знания можно выделить детерминистические методы, основывающиеся на использовании функциональных моделей, начиная от классических дифференциального и интегрального исчислений и кончая функциональным анализом. Они получили наиболее широкое применение благодаря точности и достоверности получаемых из них результатов. Методы другого рода, называемые стохастическими, опираются на статистическую информацию о случайных массовых событиях и поэтому их предсказания имеют вероятностный характер. Долгое время именно последнее обстоятельство надолго задержало их использование в науке, но под воздействием запросов биологии, демографии, экономики и социологии вероятностно-статистические методы получили мощный стимул для развития и стали равноправными средствами математического исследования. Появление и непрерывное совершенствование быстродействующих вычислительных средств открыло невиданные раньше возможности для применения математических методов в науке и других сферах деятельности. Если раньше из-за отсутствия таких средств приходилось значительно упрощать математические модели и получать приближенные результаты, то с изобретением компьютеров такая необходимость во многом отпала. Уже первые компьютеры могли заменить труд нескольких тысяч профессиональных вычислителей и по мере увеличения их быстродействия во 2 и 3 поколениях получили широкое применение всюду, где требовалось выполнить большой объем различных расчетов (управление производством, расчет траекторий ракет и искусственных спутников Земли, проектирование атомных реакторов и т. п. ). Однако только с увеличением быстродействия и особенно «памяти» новых компьютеров они стали использоваться в научном исследовании, во-первых, для работы с ними пользователя в режиме диалога, во-вторых, для проведения математического, или вычислительного, эксперимента. Режим диалога дает возможность исследователю проверять гипотезы путем сопоставления их следствии с большим массивом эмпирических данных и соответственно корректировать их. Математический эксперимент является более мощным средством научного познания, ибо классические методы математизации научного знания опирались на сравнительно простые модели, которые можно было использовать только однократно, причем каждый раз осуществлять все операции заново. В отличие от этого при математическом экспериментировании программа вычислений и математическое обеспечение остаются неизменными, а экспериментирование совершается над математическими моделями путем изменения их параметров. После расчета различных вариантов модели их следствия сравниваются с данными эмпирических наблюдений и натурных экспериментов. Опираясь на эти результаты, можно выбрать наиболее оптимальную модель в качестве решения проблемы. Эффективность использования такого эксперимента зависит не столько от совершенства вычислительной техники, сколько от тщательного и глубокого исследования изучаемых процессов на качественном уровне. Сам такой эксперимент обычно предпринимается для решения крупных научно-технических и глобальных проблем (экологических, энергетических и др.). В некоторых процессах, изучение которых сопряжено с опасностью для жизни и здоровья людей, математический эксперимент остается единственным средством исследования (ядерная энергетика, термоядерный синтез, химические и другие вредные производства и т. д.). Другим важным направлением применения математических моделей, алгоритмов и современных компьютеров являются исследования по искусственному интеллекту, одна из основных целей которых заключается в эффективном поиске нестандартных приемов решения интеллектуальных задач. Иногда простейшие такие задачи решаются путем простого перебора возможных вариантов и выбора среди них наилучшего, но при большем числе вариантов с этим не может справиться даже мощный компьютер. Между тем человеческий мозг решает подобные задачи значительно быстрее и экономнее, по-видимому, заранее исключая неправдоподобные варианты. Главная идея компьютерного эвристического программирования заключается в ограничении перебора различных вариантов или комбинаций решений путем использования соответствующей дополнительной теоретической или эмпирической информации с тем, чтобы исключить заведомо неверные варианты. Возможности применения математических методов в любой конкретной науке зависят прежде всего от уровня ее теоретической зрелости. Это, конечно, не исключает их применения и на эмпирической стадии исследования. Однако эти методы являются достаточно элементарными (счет, измерения, сравнения и т. п.) и поэтому на теоретическом уровне требуется использовать более абстрактные математические модели и структуры. Современная научно-техническая революция значительно ускорила процесс математизации научного знания и вьщви-