Постановка проблемы. 
Типизация и идентификация респондентов в социологии по их астрономическим показателям на момент рождения

В последнее время [15] среди исследователей часто возникает вопрос, действительно ли существуют практически значимые зависимости между астрономическими признаками респондентов на момент рождения (астропризнаками) и обобщенными категориями, отражающими физический, психофизиологический и социальный статус личности, а также ключевые события жизни? Однако, как это часто бывает, положительный ответ на этот вопрос сам ставит больше вопросов, чем решает. И вот лишь некоторые из них:

• 1. Если эти зависимости существуют, то возможно ли их выявить и использовать для идентификации респондентов, а также для выработки рекомендаций по коррекции их целей, ценностей, мотиваций, а также семейного, социального и профессионального поведения?
• 2. Если подтвердятся те зависимости, которые уже известны астрологам, то возникает вопрос о том, откуда (из какого источника) они стали известны им еще в глубокой древности, когда не было мощных компьютеров и интеллектуальных систем?
• 3. Можно ли использовать модель, содержащую эти зависимости между астропризнаками и категориями для астрологических исследований или даже для развития астрологии?

В данной статье мы не ставим себе целью ответить на все эти вопросы и лишь надеемся приблизиться к ответу на первый из них путем применения интеллектуальных систем анализа. Отметим, что принципы построения и некоторые результаты применения интеллектуальных систем для решения подобных задач даны в работах [1−15].

Традиционные подходы к решению проблемы

Ответы на эти вопросы в наше время исследователи искали в основном путем применения математической статистики. При этом были получены неоднозначные результаты, на основе которых можно высказать гипотезу, что если подобные зависимости и существуют, то, скорее всего они очень слабы и являются достаточно выраженными лишь для очень ограниченного количества категорий личности (прежде всего спортсменов). Заметим, среди исследователей сложилось мнение, что решение этой проблемы может быть получено путем применения многопараметрической регрессии и интеллектуальных систем анализа [14, 15].

Ограничения традиционных подходов

Обычно статистические методы предъявляют к исследуемой выборке жесткие требования (например, необходимость полных повторностей), которые на практике очень сложно соблюсти для данных достаточно большой размерности. В ряде случаев, т. е. при решении ряда задач в различных предметных областях, это создает практически непреодолимые проблемы на пути применения этих методов или приводит к необходимости обработки лишь подматриц малых размерностей, для которых эти требования полностью выполняются (из исходных больших матриц). Поэтому является актуальной задача разработки других методов, предъявляющих менее жесткие требования, чем классическая статистика, к исходным данным, в частности к их объему, и в то же время позволяющих решать практически значимые задачи.

Однако, сама необходимость повторностей предъявляется к исходным данным далеко не во всех статистических методах, а только в таких параметрических методах, как индексный метод и факторный анализ, которыми чаще всего и пользуются в подобных случаях, при этом ограничения и требования этих методов к исходным данным автоматически (по умолчанию, не критически) распространяют на все методы вообще. Это очень сильное неоправданное и ни на чем не основанное обобщение, т.к. существуют и другие методы, к которым относится и АСК-анализ, в которых этого требования нет или оно не является столь жестким (т.е. оно конечно желательно, но вовсе не обязательно).

Кроме того, мы можем и не исследовать всю систему первичных возможных астропризнаков признаков, а брать для исследования лишь одну из подсистем, например исследовать только влияние одной из планет или только стихию, и т. п. В этом случае необходимый корректный с точки зрения наличия полных повторностей объем выборки существенно сокращается.

В АСК-анализе недостаточность статистики с точки зрения классических представлений не приводит вообще к невозможности получения осмысленного результата, а приводит лишь к возможному, но вовсе не обязательному, понижению его качества за счет невозможности в этом случае исключения артефактов и менее эффективному подавлению шумов в исходных данных, но сами зависимости и в этом случае все равно будут выявлены.

Таким образом, по нашему мнению, АСК-анализ [1−8] не является статистическим методом (мы считаем, что это метод искусственного интеллекта, основанный на теории информации) и по этой причине не должен сравниваться со статистическими методами и оцениваться как статический метод по критериям, принятым в этих случаях.

Авторы хотели бы отметить также следующее важное обстоятельство. Не смотря на то, что астропризнаки респондентов на момент рождения (связанные также с местом рождения) впервые стали использоваться в астрологии и поэтому традиционно ассоциируются именно с астрологией, но по своей сути они являются чисто астрономическими и сами по себе к астрологии, ее практике и теоретическим концепциям не имеют непосредственного отношения. Этим мы хотим сказать, что использование этих признаков в данном исследовании не является достаточным основанием отождествлять его с астрологическим исследованием или относить его к астрологии.

Таким образом, по нашему мнению, данное исследование не является исследованием в области астрологии, а представляет собой экспериментальную попытку применения технологий искусственного интеллекта для постановки и решения некоторых задач, которые ранее (до этого) решались лишь астрологическими методами. При этом все зависимости между астропризнаками и обобщенными категориями выявляются в АСК-анализе непосредственно на основе анализа эмпирических данных и при этом никак не используются какие-либо априорные астрологические теоретические положения.

Поэтому, с одной стороны, интересно конечно сравнить результаты данного исследования с астрологическими прогнозами для тех же респондентов, но, с другой стороны, данное исследование некорректно было бы оценивать с точки зрения астрологии, т. е. можно рассматривать как попытку независимой проверки некоторых положений самой астрологии методами искусственного интеллекта.

Авторская концепция решения проблемы

В данной статье для решения поставленных задач предлагается применить автоматизированный системно-когнитивный анализ (АСК-анализ) — новый непараметрический метод искусственного интеллекта, основанный не на статистике, а на системном обобщении теории информации, системном анализе и когнитивном моделировании [1−8, 12]. Этот метод позволяет выделять полезный сигнал о связи признаков с обобщенными категориями из шума путем обобщения (многоканальной типизации), осуществлять синтез информационным моделей больших размерностей, а также использовать их для решения задач идентификации (прогнозирования), поддержки принятия решений и просто исследования предметной области путем исследования ее модели.