|
|
Metody
Przyspieszające tempo zmian w biznesie, technologii i polityce oraz wzrastająca złożoność świata w którym żyjemy stawia przed nami coraz to nowe wyzwania. W jaki sposób możemy efektywnie radzić sobie ze złożonością i nieprzewidywalnością? Dyscypliny akademickie, takie jak ekonomia, ekologia, socjologia i politologia dostarczają użytecznych uproszczeń ale budowane na ich podstawie modele myślowe są często niespójne i niekompletne, rzadko biorąc pod uwagę zjawiska nieliniowe lub niejednorodną strukturę przestrzenną. W efekcie nie potrafimy w wiarygodny sposób przewidywać zachowania złożonych układów. Myślenie systemowe jest źródłem innowacyjnych metod do opisywania, komunikowania i sprawdzania naszego zrozumienia jak zachowanie systemu wynika z jego struktury. Modele komputerowe pozwalają nam badać dynamikę przyszłości i przeszłości, umożliwiając testowanie naszych założeń dotyczących oddziaływań pomiędzy częściami systemu. | | | | | | | Modelowanie koncepcyjne | Modelowanie koncepcyjne powstało w wyniku nieudanych prób zastosowania metod ilościowych do analizy tzw. "brudnych" problemów ("messy" problems), czyli takich, w których początkowo niemożliwe jest nawet określenie konkretnego celu, do którego się dąży. Aby uporać się z tymi problemami stworzono metodologie umożliwiające jakościową analizę złożonych systemów. Modelowanie koncepcyjne pomaga znaleźć wspólny język, który ułatwia komunikację wewnątrz zespołu pracującego nad danym problemem. Język ten tworzy płaszczyznę na której mogą się porozumiewać osoby z różnych branż, o różnym przygotowaniu, wykształceniu, poglądach i sposobie myślenia. Modele koncepcyjne mogą być tworzone w trakcie procesu zbierania wiedzy od ekspertów i mogą tworzyć swoistą mapę zagadnienia. Taka mapa może być następnie dowolnie modyfikowana i rozszerzana w wyniku pozyskiwania nowych informacji. | | | | Modelowanie komputerowe | Model komputerowy jest próbą odtworzenia realnego układu w programie komputerowym. Takie modele tworzy się po to, by lepiej zrozumieć zasadę działania danego ukladu, lub też aby nauczyć się funkcjonowania w jego ramach. Modele komputerowe znalazły zastosowanie w wielu dziedzinach nauki - od przyrodniczych po społeczne - a także w biznesie, administracji oraz w wojsku. Przykładami naukowego zastosowania modeli komputerowych mogą być programy symulujące reakcje chemiczne lub też zjawiska meteorologiczne. W biznesie bardziej wartościowe są modele procesów produkcyjnych bądź też symulatory przeznaczone do szkolenia w zarządzaniu. Wyróżnia się wiele typów modeli komputerowych m. in.: modele stochastyczne, modele dynamiki systemów (system dynamics), modele zdarzeń dyskretnych (discrete event) oraz modele agentowe (agent-based).
| | | | Symulacje i gry decyzyjne | Czy możliwe jest uczenie się poprzez doświadczenia, ale bez ponoszenia kosztów tychże doświadczeń? Szkolenie oparte o symulacje daje taką możliwość. Pozwala ono odtworzyć warunki występujące w rzeczywistości i postawić uczących się przed problemami, z którymi zetkną się w realnym świecie. Tego typu szkolenia są bardziej wydajne od tradycyjnych metod. Uczestnicy zapamiętują więcej informacji a ponadto wyrabiają sobie intuicje o tym jak podejmować decyzje. Sam proces nauczania jest także szybszy. Symulacje pozwalają na pełniejsze wykorzystanie Internetu w procesie szkolenia. Zamiast tylko rozsyłać tradycyjne materiały dydaktyczne po uczestnikach kursu daje się im możliwość wejścia w interakcję ze złożonym systemem, co wymaga od nich pełniejszego zaangażowania ale w zamian daje doświadczenie w rozwiązywaniu problemów, praktyczną wiedzę i umiejętności. więcej >> | | | | Badania społeczne | Podstawowym celem nauk społecznych jest dostarczenie dającej się zweryfikować wiedzy na temat życia społecznego. Wiedza ta powinna umożliwić nam wyjaśnianie i przewidywanie zjawisk empirycznych będących przedmiotem badań. Najbardziej "naturalną" techniką prowadzenia badań społecznych są terenowe badania jakościowe, czyli obserwacja zjawisk społecznych w miejscu i czasie ich rzeczywistego występowania. Natomiast jedną z najpopularniejszych metod stosowanych w naukach społecznych są badania sondażowe z użyciem standaryzowanych kwestionariuszy wywiadu. Często używaną techniką badawczą jest także eksperyment kontrolowany, który pozwala ustalić związki przyczynowe między badanymi zmiennymi. Istnieją również niereaktywne techniki badawcze, które nie wymagają wchodzenia w bezpośrednią relację z badanymi osobami. Należy do nich na przykład analiza istniejących danych statystycznych, a także analiza treści zarejestrowanych przekazów - reklam, artykułów prasowych, przemówień. więcej >>
| | | | Analiza przestrzenna (GIS) | Geographical Information System, na polski najczęściej tłumaczony jako SIP - System Informacji Przestrzennej, służy do gromadzenia, zarządzania i analizowania danych opisujących dany obszar odwzorowany w dowolnym układzie współrzędnych. GIS jest uniwersalnym narzędziem wspomagającym pracę naukowców i praktyków w wielu dziedzinach wiedzy i życia codziennego. Ekologia, botanika, epidemiologia, leśnictwo, kartografia, planowanie przestrzenne - to tylko niektóre z nich. Podstawową zaletą GIS jest możliwość łączenia i analizy wielu złożonych zestawów danych, pochodzących z różnych źródeł, w sposób który jest wygodny do interpretacji i szybki. Oprogramowanie GIS umożliwia również prezentację wyników analiz zgromadzonych danych w postaci map, wykresów oraz wizualizacji i animacji 2D i 3D. | | | | Analiza ekonomiczna | W przyszłych projektach planujemy również wykorzystanie analiz ekonomicznych. Analiza input-output jest narzędziem powszechnie stosowanym w ekonomii, a z naszego punktu widzenia jej najważniejszą cechą jest kompleksowe ujęcie wewnętrznego powiązania w gospodarce. Choć jej stosowanie ogranicza szereg założeń, do najważniejszych zalet tego narzędzia należą obiektywizm oraz relatywna prostota. Modele input-output przedstawiające gospodarkę można rozszerzać o badanie związków gospodarki i środowiska. Nas interesuje właśnie ten kontekst, a zwłaszcza możliwości wykorzystania analizy input-output jako rozszerzenia oceny cyklu życia produktu (LCA). Ta ostatnia tradycyjnie prowadzona jest w oparciu o badanie wpływu, jaki produkty wywierają na środowisko na poszczególnych etapach ich cykli życia (począwszy od wydobycia zasobów niezbędnych do ich wytworzenia, poprzez produkcję i użytkowanie, aż do ostatecznej utylizacji). Analiza input-output pozwala na uwzględnienie tych elementów, które w tradycyjnej LCA były pomijane w ramach jej upraszczania. |
|
|
|
|
|
|
Metody
