Классификация моделей и описание трендов в вопросах оценки каузальности связей в социально-экономических процессах - Дмитрий М. Назаров (БИЗНЕС-ИНФОРМАТИКА, 2020)
Научное исследование любого социально-экономического и управленческого процесса можно представить как цепочку размышлений о причинах и следствиях возникновения того или иного явления. При этом авторы могут пытаться не только ответить на вопрос «почему?», но и изучить и понять природу причинно-следственных связей, выяснить механизмы их возникновения, а также максимально точно и обоснованно получить ответ на поставленный вопрос. Каждый автор, используя накопленный опыт, предлагает как качественные, так и количественные методы, которые позволяют получить ту или иную оценку каузальности. Однако статей, посвященных комплексному обзору методов и технологий причинно-следственных связей в социально-экономических процессах, явно недостаточно. В данной статье обсуждаются три хорошо известных в социально-экономических науках концептуальных подхода к оценке каузальности: последовательность причин (successionist causation), конфигурация причин (configurational causation) и генерализация причин (generative causation). Автор дает собственную интерпретацию этих подходов, строит графические интерпретации, а также предлагает такие понятия как линейная последовательность факторов, каузальное поле и каузальное пространство факторов в социально-экономических процессах. В рамках этих подходов приводится классификация математических и инструментальных моделей оценок каузальности связей в социально-экономических процессах, а также формулируются тренды развития этих и новых моделей с учетом мирового перехода в цифровой формат. Все эти тренды основаны на применении цифровых технологий в разных форматах и содержат описания таких форматов. Статья содержит конкретные авторские примеры реализации моделей каузальности в научных исследованиях, связанных с экономикой и менеджментом.