География нефтеперерабатывающей промышленности мира (на начало 1996 г.) 9 страница

Каковы основные различия между двумя системами?

Географическое распространение научно-технического прогресса — теория диффузии нововведений

Современная научно-техническая революция во много раз по­высила значимость нововведений во всех видах деятельности и отраслях хозяйства. Место в системе международного разделения труда и уровень доходов непосредственно связаны с затратами на НИОКР — фундаментальную и прикладную науку, технологию, опыт­ные образцы. Скорейшая адаптация нововведений во многом опре­деляет и чисто коммерческий успех, и общее социально-экономи­ческое и культурное развитие стран и регионов. Все это придало теоретическому изучению географических закономерностей рас­пространения нововведений в любом виде деятельности большой смысл.

Эмпирический анализ процессов распространения различных яв­лений в пространстве показал, что они носят отчетливый характер диффузии. Это общенаучный термин, обозначающий процессы рас­пространения, рассеивания, растекания, перемешивания. Все они широко исследуются в естественных науках с помощью хорошо раз­витого математического аппарата. Однако для однозначной трак­товки термина необходимо его более строгое определение, включа­ющее типологию основных видов диффузии.

В географии понятие «диффузия» используется в двух различ­ных значениях. Диффузия расширения описывает процесс, в ходе которого некоторое явление (материального или информационного характера) распространяется от одного ареала (города, района, стра­ны) к другому. При этом данное явление сохраняется и в пределах первичного ареала, нередко становясь еще более ярко выраженным или многочисленным. Например, диффузия новых сортов культур­ных растений и т.п.

При диффузии перемещения изучаемое явление покидает свой первоначальный ареал и перемещается на новые территории. На­пример, переселение сельских жителей в города, ведущие в ряде развитых стран к обезлюдению деревень; ход ряда массовых эпиде­мических заболеваний.

В свою очередь, диффузия расширения имеет две основных раз­новидности — контагиозную и каскадную (иерархическую) диффу­зию. Первая из них определяется непосредственными контактами, наподобие тех, которые приводят к распространению инфекцион­ных заболеваний. Поэтому контагиозная диффузия нашла наиболее широкое применение в медицинской географии.

Каскадная диффузия связана с распространением явления через правильную последовательность соподчиненных градаций, т.е. в рам­ках иерархической системы. Этот процесс постоянно наблюдается при распространении новых потребительских товаров и мод по всей иерархии поселений — от мировых центров до глухих деревушек в развивающихся странах. Строго говоря, каскадная диффузия обыч­но описывает распространение строго «сверху—вниз», в то время как иерархическая может применяться для анализа процессов, зародившихся на разных уровнях иерархии, не обязательно самых высших.

Основы географической теории диффузии нововведений были за­ложены в труде шведского географа Т.Хагерстранда «Пространст­венная диффузия как процесс внедрения нововведений», впервые изданном в 1953 г. в старом университетском центре — Лунде на шведском языке. Основные работы Т.Хагерстранда получили широ­кое распространение в научном сообществе и дали толчок много­численным теоретическим и эмпирическим исследованиям в этой области.

Начав с конкретного изучения процессов диффузии на примере нововведений в сельском хозяйстве Швеции, Хагерстранд смог по­строить первую теоретическую модель диффузии с помощью имита­ционного подхода. Структура имитационной модели определяется рядом формализованных предположений и правил, описывающих исходную простую версию теоретической модели Хагерстранда.

Основные понятия операционной модели диффузии нововведе­ний — расстояние, поле, контакт, информация. Их сочетание приводит к ключевым понятиям контактного поля и среднего поля информации.

Поскольку любая диффузия связана с расстоянием, постольку необходим строгий подход к его измерению. В зависимости от ха­рактера изучаемой диффузии расстояние может измеряться в раз­ных метриках: обычной эвклидовой, когда расстояние берется в километрах по воздушной прямой или по дорожным трассам; услов­но-эвклидовой, когда вместо километров используются показатели транспортных издержек или затрат времени; радиально-кольцевой или прямоугольной (манхеттеновой), когда учитывается расстоя­ние по дорожной сети в городе соответствующей планировки; ран­говой, когда учитывается переход с одного уровня на другой, как это происходит в случае иерархической диффузии.

Введем предположение, что вероятность контакта между двумя любыми индивидуумами (группами людей, городами, районами) бу­дет ослабевать по мере увеличения расстояния между ними. Следо­вательно, вероятность получения информации обратно пропорцио­нальна расстоянию между источником (передатчиком) информации и ее получателем (адаптером).

Эта зависимость поддается математическому отображению. Так, анализ междугородних телефонных разговоров выявил экспоненци­альный характер подобной зависимости, т.е. по мере удаления на единицу расстояния число переговоров сокращалось вдвое. При кар­тографическом выражении этой зависимости мы получаем харак­терный рисунок, получивший название «контактного поля».

Это понятие можно использовать для анализа диффузии любого типа. Для этого в каскадной (иерархической) диффузии следует использовать соответствующие методы измерения расстояния меж­ду уровнями иерархии. Существенно, что в этом случае расстояния могут быть несимметричны: движение между двумя уровнями иерар­хии может требовать разных затрат.

Для введения представления о контактном поле в операциональ­ную модель прогноза процесса диффузии нововведений Хагерстранд использовал принцип вероятностей контакта для определения сред­него информационного поля, т.е. некоторой территории, в грани­цах которой могут осуществляться контакты между источниками нововведений и адаптерами.

0,0096	0,0140	0,0168	0,0140	0,0096
0,0140	0,0301	0,0547	0,0301	0,0140
0,0168	0,0547	0,4432	0,0547	0,0168
0,0140	0,0301	0,0547	0,0301	0,0140
0,0096	0,0140	0,0168	0,0140	0,0096

Рис. 17. Исходная сетка вероятностей контакта

Рис. 18. График вероятности контакта в зависимости от расстояния

Рис. 19. Среднее поле информации

На графике (рис. 18) показано в разрезе круговое поле, наложив которое на исходную квадратную сетку, состоящую из 25 ячеек, где в каждой указана вероятность контакта, можно получить суммарные показатели для ячеек среднего поля информации. Очевидно, что вероятность контакта (В) очень высока для центральных ячеек — свыше 40% (В = 0,4432). Для угловых ячеек, наиболее удаленных от центра, вероятность контакта меньше 1% (В = 0,0096).

Для определенных целей следует просуммировать вероятно­сти, приписанные ячейкам среднего поля информации (СПИ). Так, верхняя левая ячейка соответствует первым 96 цифрам в интервале 0—95. Следующая ячейка в верхнем ряду располага­ет более высокой вероятностью контакта (В = 0,0140) и соот­ветственно следующим 140 цифрам в интервале 96—235... Для последней ячейки получаем порядковые цифры в интервале 9903—9999, что дает для полного СПИ сумму в 10 000. Знание этих цифр необходимо для «управления» распространением ин­формации в предложенном простом случае распределения насе­ления в СПИ.

Структура имитационной модели Хагерстранда может быть вы­ражена 12-ю формальными правилами, что сближает ее с дедуктивными положениями предыдущих теоретических построений.

Правила простой имитационной модели диффузии ново­введений:

1. Вводится предположение, что процесс диффузии идет на од­нородной территории, которую можно разделить на правильную сеть ячеек так, чтобы в распределении населения на каждую ячейку приходился один человек.

2. Временные интервалы являются дискретными единицами рав­ной продолжительности, и каждый интервал называется генерацией; начало процесса диффузии относится к моменту времени t.

3. Ячейки, располагающие каким-либо сообщением, называются «очагами» или «передатчиками» и определяются («метятся») для времени t₀. Даже одна-единственная ячейка может послужить ис­точником нового сообщения; это определяет начальные условия воз­никновения процесса диффузии.

4. Очаговые ячейки передают информацию лишь один раз в те­чение каждого дискретного промежутка времени.

5. Передача осуществляется только путем контакта между дву­мя ячейками; ни один из видов массовой диффузии, связанной с массовыми средствами информации, не принимается во внимание.

6. Вероятность получения информации из очаговой ячейки зави­сит от расстояния между ней и ячейкой, получающей информацию.

7. О восприятии информации можно говорить после того, как хотя бы одно сообщение оказывается принятым; ячейка, получив­шая информацию из очаговых ячеек в интервале времени t_x, начиная с интервала t_x+1 сама становится передатчиком этой информации.

8. Сообщения, полученные ячейками, расположенными за пре­делами изучаемой территории, рассматриваются как потерянные и не влияющие на ситуацию.

9. Сообщения, полученные ячейками, которые уже восприняли данную информацию, рассматриваются как избыточные и не влия­ющие на ситуацию.

10. В каждый интервал времени среднее поле информации по очереди центрируется над каждой очаговой ячейкой.

11. Местоположение ячейки, к которой должна передаваться ин­формация от очаговой ячейки, определяется внутри СПИ как слу­чайное.

12. Диффузия может прекратиться на любой стадии; однако, когда все ячейки в границах изучаемой территории получили информа­цию, никаких изменений в ситуации произойти не может и процесс диффузии на этом завершается.

Ключ к использованию модели содержится в правилах 10 и 11. В каждый интервал времени СПИ помещается над каждой очаговой ячейкой так, что центральная ячейка решетки совмещается с ячей­кой-очагом. Затем берется любое случайное число из последова­тельности чисел от 0000 до 9999 и используется для нахождения адресата сообщения в соответствии с правилами 4—6. Случайные числа представляют собой набор чисел, выбранных абсолютно наугад. Их можно взять из публикаций таблиц случайных чисел или использовать программу для ЭВМ. Эта процедура отражена на рис. 20.

Рис. 20. Имитационное моделирование процесса диффузии. Начальные стадии модели иллюстрируются при помощи среднего поля ин­формации. Цифры относятся к вероятности контактов, определяемых с по­мощью выборки случайных чисел. При внутренних контактах, т.е. контактах с ячейкой, на которую центрировано СПИ, в эту ячейку добавляется кружок

 

Для первой генерации из таблицы случайных чисел взято число 0624; поэтому сообщение передается к ячейке, лежащей к севе­ро-востоку от исходного получателя информации, размещенного в очаговой ячейке. В целом рис. 20 показывает начальные ста­дии процесса диффузии. В каждой генерации СПИ по очереди центрируется над всеми очаговыми ячейками, располагающими информацией.

Поскольку в модели используется механизм случайной выборки, постольку при работе с ней мы получаем при каждом отдельном эксперименте иную картину географического размещения явления. Проведя на компьютере тысячи подобных экспериментов, мы обна­ружили бы, что их суммарный эффект соответствует распределе­нию вероятностей в первоначальном СПИ; следовательно, нам нуж­но вернуться к исходному распределению.

Модель Хагерстранда можно использовать при анализе не толь­ко простых процессов диффузии, исход которых заранее предска­зан, но и при более сложных случаях, когда конечный результат диффузии нам неизвестен. Кроме того, модель поддается усложне­нию и модификации, так как служит логической основой для более реалистичных объяснений процесса диффузии. Кратко остановимся на основных направлениях этой модификации: 1) отказ от однород­ной поверхности; 2) оценка восприимчивости к диффузии и кривая насыщения; 3) границы и препятствия на пути процесса диффузии.

При замене однородной равнины иерархией населенных пунктов значения вероятностей должны быть отнесены не к ячейкам решет­ки, а к связям между населенными пунктами.

Для учета неравномерности заселения территории можно не­сколько изменить правило 1 и допустить, что население распреде­лено нерегулярно и что в разных ячейках содержится неодинаковое количество людей. В этом случае вероятность контакта станет фун­кцией не только расстояния между очагами-ячейками и ячейками, куда поступает информация, но и числа людей в каждой ячейке. Простым умножением мы получим взвешенное произведение веро­ятности контакта вместо исходного, полученного для равномерного распределения 1 человек — 1 ячейка; в формализованном виде мы получим простую формулу:

,

где  — взвешенная вероятность контакта с i-ой ячейкой с учетом СПИ и населения;

 — исходная вероятность контакта с i-ой ячейкой на основе вычислений по 25-клеточному СПИ;

N_i — число в i-ой ячейке;

 — сумма всех значений C'N для 25 ячеек внутри СПИ, включая i-ую ячейку.

Уточненные значения вероятности С" необходимо пересчи­тывать каждый раз при передвижении сетки СПИ с тем, чтобы сделать поправку на пространственные различия в плотности населения.

Для учета различной степени восприимчивости населения к но­вовведениям следует внести изменение в правило 7. Постулат о восприятии информации в момент ее поступления слишком упро­щает реальный ход процесса диффузии. Эмпирические наблюдения показали, что в первом приближении можно разделить все населе­ние на небольшую группу «новаторов», сразу воспринимающих нов­шество, аналогичную группу «консерваторов», дольше всего упор­ствующих в его восприятии, и наибольшую промежуточную груп­пу, члены которой принимают новшество позже новаторов, но раньше консерваторов. Подобный симметричный ход процесса диффузии обычно описывается с помощью S-образной кривой, которая может быть аппроксимирована логистическим распределением, выражен­ным уравнением:

                                   

где Р — доля населения, воспринявшая новацию;

и — верхний предел доли лиц, воспринявших информацию;

t — время;

а — значение Р при t = 0;

b — константа, определяющая скорость возрастания Р с t;

е — основание натуральных логарифмов (2,718).

В графическом виде это уравнение отражено на рис. 21.

Например, при и = 90%, а = 5,0 и b = 1,0 доля лиц, восприняв­ших новшество, будет составлять 4% при t = 2; 28% при t = 4; 66% при t = 6; 85% при t = 8 и т.д. На рис. 21 ясно видно, что константа b оказывает решающее влияние на форму кривой. Малым значениям соответствуют сглаженные участки кривой (рис. 21, 1), а более высокие значения описывают ход диффузии, характеризую­щийся медленным развитием на начальной стадии, взрывным харак­тером в средний период и затуханием в конце (рис. 21, 2). В целом логистические кривые хорошо характеризуют и степень устойчивости к новшествам, и ход процесса диффузии, и время насыщения — затухание процесса.

Рис. 21. Восприятие нововведения во времени

Для учета граничных эффектов в процессе диффузии нововведе­ний следует модифицировать правило 9, согласно которому сооб­щения, распространившиеся за пределы изучаемой территории, счи­тались утраченными и не влияющими на ситуацию. Введение спе­циальной пограничной зоны, охватывающей половину ширины сетки СПИ, позволило процессу диффузии проходить через внешние оча­говые ячейки.

Более содержательной оказалась модификация Р.Юилла, который учел влияние на процессе диффузии четырех различных типов внутренних препятствий. Он использовал 540-клеточную матрицу и 9-ячеечную сетку СПИ, где выделены ячейки-барьеры (см. рис. 22, 1—4). В этой сетке четыре типа подобных ячеек располо­жены по степени ослабления барьерного (тормозного) эффекта:

I) сверхпоглощающий барьер не только поглощает сообщение, но и разрушает его источники;

II) поглощающий барьер абсорбирует сообщение, но не влияет на его источник;

III) отражающий барьер не воспринимает сообщение и позво­ляет передающей ячейке передать новое сообщение за тот же про­межуток времени (см. стрелки на рис. 21, 1);

IV) барьер направленного отражения также не поглощает сооб­щение, но изменяет его направление в сторону ячейки, ближайшей к источнику сообщения.

Рис. 22. 1—4. Препятствия и волны диффузии

Каждая ситуация для этих четырех типов барьеров анализи­ровалась по отдельности, а результаты наносились на график (рис. 21, 2). На рис. 21, 3—4 изображено прохождение линей­ной диффузии через отверстия разного типа.

Время, необходимое для восстановления первоначальной линей­ной формы волны, определяет скорость восстановления. В приве­денных типах препятствий линейный фронт волны диффузии вос­становился через 11 генераций для случая с прохождением через отверстие в препятствии и через 9 генераций для случая с обтека­нием препятствия. Скорость восстановления фронта волны непосредственно связана как с типом препятствия, так и с его длиной. Кривая, характеризующая ситуацию при барьере I типа (сверхпоглощающем), резко отличается от кривых для остальных трех типов препятствий.

С помощью барьеров различных типов, включая проницаемые препятствия, можно моделировать различные реальные условия диффузии нововведений, вводя в исходную модель каналы с низким сопротивлением для ускорения диффузии или высокоустойчивые буферные зоны, замедляющие диффузию. В реальных условиях ми­рового хозяйства и современной роли новшеств в производстве, организации, маркетинге роль диффузионных процессов и воспри­имчивость к нововведениям становится одним из важнейших пара­метров мирового развития.

Вопросы

1. Дайте качественное описание различных видов диффузии.

2. Каковы основные понятия исходной модели диффузии нововведений?

3. Каково операциональное значение концепции «среднего поля информа­ции» (СПИ)?

4. Какие правила исходной модели являются ключевыми для ее использо­вания?

5. Какие правила исходной модели можно видоизменить при модифика­ции модели?

6. Какое математическое выражение описывает процесс диффузии до ста­дии насыщения?

---

Дата добавления: 2018-04-04; просмотров: 249; Мы поможем в написании вашей работы!

Поделиться с друзьями:

---

---

Мы поможем в написании ваших работ!