1. Социально-правовое моделирование
1.1. Графическая модель — способ представления объекта в наглядной форме в виде рисунка, чертежа, графика или схемы.
1.2. Словесная модель — представляет словесное описание объекта, процесса или явления, выраженное средствами того или иного языка
1.3. Математическая модель — математическое описание физического объекта, явления или процесса, выражающее их внутренние законы динамики, взаимодействия и свойства.
1.4. Можно разделить на 4 этапа.
1.4.1. Первый этап — определение класса изучаемых объектов и законов, связывающих рассматриваемые объекты. Этот этап требует широкого знания фактов, относящихся к изучаемым явлениям, и глубокого проникновения в их взаимосвязи. Результатом этого этапа является построение модели.
1.4.2. Второй этап — это получение результатов с помощью модели для дальнейшего их сопоставления с результатами наблюдений изучаемых явлений.
1.4.3. Третий этап — это выяснение того, удовлетворяет ли принятая гипотетическая модель критерию практики, т.е. согласуются ли результаты наблюдений с теоретическими следствиями модели и с какой точностью. Применение критерия практики к оценке модели позволяет сделать вывод о правильности положений, лежащих в основе изучаемой модели. Этот метод является единственным методом изучения недоступных нам непосредственно явлений макро и микромира.
1.4.4. Четвертый этап заключается в последующем анализе модели в связи с накопленными данными об изучаемых явлениях и процессах и в усовершенствовании модели.
2. Метод алгоритмизации и программирования
2.1. Алгоритм — это определенная последовательность действий, выполнение которой приводит к достижению поставленной цели.
2.2. Существенные требования к алгоритмам.
2.2.1. Дискретность. Процесс решения задачи описывается некоторым набором действий. Выполнение того или иного действия представляет собой один шаг на пути от исходных данных к искомым результатам. Объектами действия на каждом шаге являются конечные величины.
2.2.2. Конечность. Во-первых, выполнение алгоритма должно завершаться получением искомого результата за конечное число шагов. Во-вторых, набор действий, из которых можно построить любой алгоритм, тоже конечен.
2.2.3. Определенность. Действия на каждом шаге алгоритма должны быть строго определены, т.е. описание того или иного этапа вычислений не может допускать произвольного толкования.
2.3. Каждому алгоритму ставится в соответствие множество величин, допустимых для него в качестве исходных данных. Точно так, выполнение алгоритма завершается получением результатов, относящихся к множеству допустимых для решаемой задачи выходных значений.
3. Синтаксический и семантический анализ
3.1. Синтаксический анализ устанавливает важнейшие параметры информационных потоков, включая необходимые количественные характеристики, для выбора комплекса технических и программных средств сбора, регистрации, передачи, обработки, накопления и хранения информации.
3.2. Семантический анализ позволяет изучить информацию с точки зрения смыслового содержания ее отдельных элементов, находить способы языкового соответствия (язык человека, язык ЭВМ) при однозначном распознавании вводимых в систему сообщений.
3.2.1. Семантический анализ призван проводить смысловой анализ информации на основе изучения значений единиц языка: выявление синонимов, омонимов, антонимов, многозначных слов, анализ изменения значений единиц языка при их различных сочетаниях.
4. Методы теории информации
4.1. Теорией информации, как уже отмечалось, называется наука, изучающая количественные закономерности, связанные с получением, передачей, обработкой и хранением информации.
4.2. Оценка количества информации основывается на законах теории вероятностей и определяется через вероятность событий. Сообщение имеет ценность только тогда, когда мы узнаем из него об исходе события, имеющего случайный характер, т.е. исход события заранее не известен. Чем больше интересующее нас событие имеет случайных исходов, тем ценнее сообщение о его результате, тем больше информации содержит данное сообщение. Очевидно, если бы состояние системы было известно заранее, не было бы смысла передавать сообщение. Поэтому в качестве объекта в теории информации рассматривается некоторая физическая система Х, которая случайным образом может оказаться в том или ином состоянии, т.е. система, которой заведомо присуща некоторая степень неопределенности. Очевидно, чем большая неопределенность присуща системе, тем ценнее полученные сведения.
4.2.1. Что значит «большая» или «меньшая» неопределенность?
4.2.1.1. Сравним две системы: игральную кость и монету. Неопределенность первой системы больше, так как больше состояний, в которых она может оказаться. Однако степень неопределенности определяется не только числом состояний системы. Устройство работает в 99% случаев и не работает в 1%. Имеет два состояния, как и монета, но вероятность состояния предсказать гораздо легче: с большой степенью уверенности мы можем сказать, что устройство работать будет. Таким образом, степень неопределенности физической системы определяется не только числом ее возможных состояний, но и вероятностями состояний.
4.2.1.2. В качестве меры априорной неопределенности системы в теории информации применяется специальная характеристика, называемая энтропией.
4.2.1.2.1. Энтропия обладает рядом свойств, оправдывающих ее выбор в качестве характеристики степени неопределенности.
5. Кибернетический метод
5.1. В этом механизме субъект воздействия (правотворческий орган) в соответствии со стоящими перед ним целями (урегулировать существующие общественные отношения), на основе всего массива нормативной правовой информации и постоянно получаемой из различных источников ненормативной информации о состоянии и поведении субъекта управления (юридическое или физическое лицо) воздействует на него (вырабатывает нормативно-правовое предписание).
5.1.1. Если в данном механизме остается только прямая информационная связь, то перед законотворческим органом стоит задача выбора некоторого правового воздействия без наличия у него необходимой информации, так как обратный поток информации о состоянии общественных отношений и реальном поведении субъектов управления не поступает. Отсутствует вторая половина контура регулирования, которая называется обратной информационной связью, и поэтому выработка адекватных регулирующих воздействий становится невозможной.
6. Метод формализации
6.1. Формализация — представление какой-либо содержательной области (рассуждений, доказательств, процедур классификации информации и т.п.) в виде формальной системы.
6.2. Формализация предполагает усиление роли формальной логики как основания правовой науки. Формализация используется при обработке правовой информации с помощью компьютерной техники.
7. Математические методы
7.1. Первое направление разрабатывалось еще в 1775 г. Пьером Симоном Лапласом, предложившим использовать методы теории вероятностей для оценки свидетельских показаний, для анализа выборов и решений собраний и для определения вероятностей ошибок в судебных приговорах. В настоящее время в рамках этого направления успешно применяются различные математические методы для решения следующих задач: количественное описание правовых явлений; обеспечение учета и отчетности в правовой деятельности путем численной обработки различных статистических показателей.
7.2. Второе направление основано на идее сведения рассуждений к вычислениям и имеет глубокие исторические корни, восходящие к Р. Декарту. Он подразумевал возможность создания искусственного языка науки, дал его развернутую характеристику и тех громадных выгод, которые связаны с применением последнего. Развитию идеи универсального языка науки большое внимание уделено в работах Г. Лейбница, который заложил фундамент математической логики. По Лейбницу, идеал общего метода, благодаря которому возможно будет систематизировать вечные истины, доказывать их, даже открывать новые, состоит в следующем:
7.2.1. 1) необходимо разложить все понятия на простейшие, подобно тому, как в математике составные числа разлагаются на произведение простых множителей. Число простейших понятий в таком языке не может быть велико; 2) обозначив каждое из понятий особым символом, мы получим «алфавит человеческой мысли»; 3) всевозможные комбинации простых понятий дадут нам совокупность сложных. И хотя число первых невелико, однако, как показывают формулы комбинаторики, число их комбинаций может быть почти неисчерпаемым; 4) необходимо ввести особые символы для основных соотношений между понятиями и установить правила употребления и комбинации этих символов.
7.2.1.1. Таким образом, предполагалось процесс мышления свести к особого рода механическим исчислениям, чем, по существу, и занимается современная символическая логика.
7.3. Математическая логика
7.3.1. Другой вид формализации правовых норм основан на использовании математической логики для моделирования логической структуры правовой нормы. Математическая логика — современный вид формальной логики, т.е. науки, изучающей умозаключения с точки зрения их формального строения. Под высказыванием принято понимать некоторое предположение, о котором имеет смысл говорить, что оно истинно или ложно. Над высказываниями определены следующие операции:
7.3.1.1. конъюнкция (логическое «и»); дизъюнкция (логическое «или»); отрицание (логическое «не»); импликация («если.., то…»).
7.4. По мнению О.А. Гаврилова, существует пять основных причин, по которым математика не может стать универсальным инструментом исследований в области права:
7.4.1. 1. С ростом сложности и целостности социально-правового объекта значительно уменьшается возможность его расчленения на формализуемые элементы. 2. Основные категории общественных наук — это сложные, многогранные и многоплановые понятия, связанные множеством неформализуемых связей, таких как базис, надстройка, производительные силы, производственные отношения, государство, право, экономика, политика, демократия. 3. Государство и право, как явления классового общества, представляют собой целостные социально-политические системы. Они характеризуются большим числом качественных признаков и связей, кото- рые не являются ни количественными, ни вероятностными, ни функциональными (в математическом смысле слова) и поэтому не поддаются математической формализации. 4. Проводя сравнительный анализ математических методов и традиционных средств юридической науки, нельзя не видеть их взаимодополняющей противоположности. 5. Отличительная особенность исследований, выполненных на базе традиционных качественных методов, — их всесторонность и многообразность, гибкость охвата явлений. Отличительная черта математических исследований — это их высокая точность. Применяя традиционные приемы юридической науки, исследователь-юрист получает выигрыш в полноте картины, но зато теряет все точности. И наоборот, применяя количественные методы исследования, он выигрывает в точности научного описания, зато теряет в его гибкости и всесторонности.