ANALÝZA BIOLOGICKÝCH A KLINICKÝCH DAT V MEZIOBOROVÉM POJETÍ

Transkript

1 ANALÝZA BIOLOGICKÝCH A KLINICKÝCH DAT V MEZIOBOROVÉM POJETÍ INVESTICE Institut DO biostatistiky ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ a analýz

2 5. LETNÍ ŠKOLA MATEMATICKÉ BIOLOGIE ANALÝZA BIOLOGICKÝCH A KLINICKÝCH DAT V MEZIOBOROVÉM POJETÍ 5. letní škola Matematické biologie je podporována projektem ESF č. CZ.1.07/2.2.00/ VÍCEOBOROVÁ INOVACE STUDIA MATEMATICKÉ BIOLOGIE INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ

3 5. LETNÍ ŠKOLA MATEMATICKÉ BIOLOGIE ANALÝZA BIOLOGICKÝCH A KLINICKÝCH DAT V MEZIOBOROVÉM POJETÍ Modelování soft (měkkých) systémů Jiří Hřebíčekek INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ

4 Základní systémová teorie Systém = složitý reálný nebo abstraktní objekt, vněmž rozlišujeme části, vztahy mezi nimi, vlastnosti. Vůči okolí vystupuje systém jako celek. Části systému jsou ve vzájemné interakci a interagují i se systémem jako celkem. Označujeme je jako prvky systému a vztahy mezi nimi nazýváme vazbami systému. Okolí systému = účelově definovaná množina prvků, které nejsou prvky daného systému, ale mají k němu významné vazby. Vstupy systému (vstupní prvek) = vazby, jejichž prostřednictvím působí okolí na systém Výstupy (výstupní prvek) = vazby, jejichž prostřednictvím se uskutečňuje působení systému na své okolí Hraniční prvky = prvky systému, které mají vazbu na okolí

5 Základní systémová teorie Reálné (přirozené) systémy = systémy definované na konkrétních reálných objektech. Je to odraz daného objektu, který si daný subjekt vytváří vprůběhu zkoumání tohoto objektu. Jde o účelově zjednodušený obraz daného objektu, který vyjadřuje hledisko, jež zaujímá daný subjekt. Na každém reálném objektu můžeme definovat nekonečně mnoho reálných systémů Vymezení reálného systému záleží na účelu Má význam především pro zkoumání hospodářských, sociálních a biologických objektů, které vznikly v procesu přirozeného vývoje

6 Statické a dynamické systémy Statické systémy Obecným statickým systémem je např. soustava m rovnic o n neznámých nebo prutová soustava jako zjednodušené znázornění kovového nosníku. Nejčastěji se takové systémy znázorňují jako orientovaný graf nebo pomocí matice struktury vazeb Dynamické systémy = obecné dynamické modely chování systémových jevů Dynamické systémy jsou z pohledu teorie systémů abstraktní matematické objekty, které užíváme pro studium dynamických vztahů

7 Rozdělení Dynamické systémy Deterministické (existuje pevně daná závislost mezi vstupy a výstupy) Stochastické (závislost mezi vstupy a výstupy je dána jen pravděpodobností) Nedeterminované (není daná jasná jednoznačná závislost mezi vstupy a výstupy nebo neznáme pravděpodobnosti) Adaptivní (používají se pro modelování procesů učení se ze zkušeností)

8 Model Metodologie systémového modelování se zabývá obecnými problémy modelování reálných systému pomocí obecných abstraktních modelů = Účelovézjednodušenézobrazenínějakého reálného nebo abstraktního objektu Může jím být abstraktní objekt (abstraktní model) i materiální objekt (materiální, schematický) model Systémové modelování je poznávací proces, ve kterém zobrazujeme vyšetřované vlastnosti předmětu modelování pomocí vhodně volených vlastností abstraktního systému modelu Mentální modely jsou individuální (podvědomé) produkty mysli (představy) Modely jsou vyjádřeny pomocí informace (text, formule, grafika, video)

9 Varieta systémů Vyjadřuje různorodost stavů a stanovuje počet vzájemně různých typů prvků množiny Varieta systémů představuje množinu možných, vzájemně různých stavů systému Varieta má úzkou souvislost s informací ta představuje poznání variety Stanovení variety je závisí na rozlišovací schopnosti pozorovatele. Omezování variety systému přispívá kuspořádaní systému a jestliže je prováděno účelně, je základem řízení

10 Varieta systémů Množina a její varieta: {A1, A2, B1, B3, C1, A3, D1, B2, C2 } počet prvků = 9, počet různých prvků = varieta = 4 (pokud ovšem budu rozlišovat mezi prvky stejného typu (A,B,C,D) pak je varieta opět devět) Varieta množiny není její vnitřní vlastností; má-li být varieta definována, musíme specifikovat pozorovatele i jeho rozlišovací schopnosti. (Ashby, 1956)

11 Podle variety rozlišujeme různé systémy Varieta systému Typ systému situace Zvládnutí (používané modely) Rovna jedné deterministi cký jistota exaktní:. matematika a formální logika Konečná a známá stochastick ý riziko stochastické (statistika) známá pravděpodobnost nejistota subjektivní pravděpodob. Konečná - neznámá Proměnlivá / nekonečná?????? (disipativní) neurčitost neurčitost Neurčitost, proměnlivost (samoorganizace) nepredikovatelné -heuristiky

12 Entropie systému = veličina, které z pravděpodobnostního hlediska postihuje míru neuspořádanosti systému nejvyšší entropie odpovídá takovému stavu systému, který je nejvíce pravděpodobný, zároveň ale nejméně uspořádaný tendence systémů knepravděpodobnějším (a nejméně uspořádaným) stavům zdokonalenou organizací je možno entropii snižovat a dosahovat tak stanovených cílů významnou úlohu v procesu snižování entropie má informace míra informace postihuje rozdíl entropie systému před a po přijetí zprávy úloha informace v řízení

13 Systém jako černá skříňka (black box) I input vstup SYSTÉM O output výstup Vhodný pro deterministické systémy vstup působí jedinou odezvu (chování) a určuje jednoznačně tak určuje výstup. (v případě stochastické determinace existuje více přesně daných výstupů).

14 Systémový přístup Systémový přístup při řešení ekologických a biologických problémů respektuje nejširší souvislosti mezi jevy v přírodě, a to se projevuje zcela novým, kvalitativním uvažováním a kvalitativní analýzou ekologického systému, kdy se soustřeďujeme i na oblasti zdánlivě s řešeným problémem nesouvisející: na souvislosti geografické, ekologické, krajinné, antropogenní, na tradice a zvyklosti. Systém, ve kterém se respektují tyto a podobné vlivy, se nazývá měkký systém.

15 Moderní systémové myšlení Zohledňuje zejména čtyři systémové vlastnosti: Holismus a emergenci, tedy poznání kvality, která je výsledkem interakce systémových komponent, Systémovou hierarchii, která považuje sledovaný systém jako součást systému vyššího a respektuje odpovídající důsledky, Působení zpětné vazby, která ústí do učení se systému (systems learning), ke zdokonolování jeho znalostí a organizace, Komunikaci jako sdílení informace, resp. sdílení významů v procesech přenosu a zpracování informace.

16 Vybrané principy systémového myšlení Přirozený systém + jeho model Weltanschauung MENTÁLNÍ MODEL systém = KONCEPT obecné znalosti, teorie Vlastní znalosti, hodnoty a praktické zkušenosti Skutečnost / konkrétní situace / REÁLNÝ SVĚT systém = OBJEKT Rámec pro interpretaci skutečnosti Empirické pozorování skutečnosti Záměr (cíl) a další aspekty individuální kompetence: jazykové schopnosti, sdílené hodnoty a postoje, kognitivní styl, způsob pozorování (a měření), vnímání kontextu a souvislostí REÁLNÉ MODELY: Dostupné, vytvářené explicitně vyjádřené a použité Metodologie, Nástroje, Postupy řešení, Stavební prvky a operativně používané tj. následně iniciují lidské činnosti, které Organizace systému charakterizuje konkrétní upořádání struktury systému z hlediska kvality atributů, funkcí, času a prostoru

17 Tvrdé vs. měkké systémy TVRDÉ SYSTÉMY Systém je pevně dán, je dobře ohraničen a lze jej ztotožnit s reálným objektem. Varieta systému je známá a relativně nízká. Chování systému má deterministický charakter nebo stochastický charakter se známými pravděpodobnostmi. Pokud nedochází k vnějšímu zásahu fungují nezávisle na lidském činiteli (přestože bývají výsledkem lidské činnosti). Dobře ohraničený systém má omezený počet významných vazeb do okolí (pokud je má vůbec) MĚKKÉ SYSTÉMY Systém není dost zřetelný, je nutné jej odlišovat od reálného objektu. Varieta systému není známá, nebo je velmi vysoká (prakticky nekonečná) Chování systému je složité, stochastický charakter nemá, neznámé pravděpodobnosti, často je chování neurčité a dokonce nelze předvídat Člověk je aktivním prvkem systému a ovlivňuje jej svou cílevědomou činností. Nezřetelný systém je ve značné interakci s okolím a je nutné respektovat řadu vnějších vazeb.

18 Tvrdé vs. měkké systémy TVRDÉ SYSTÉMY Cílově systému lze dobře formulovat a existuje kriteriální funkce (často bývá formulována jako vícekriteriální). Prvky, komponenty systému, je jich vazby a funkce jsou zřetelné a lze je dobře poznat i popsat. O systému existují objektivní údaje, které jsou většinou dobře měřitelné a mají kvantitativní charakter. Pro řešení problémů v systému lze použít exaktní, formalizované postupy Jedná se většinou o technické a neživé systémy, významnou roli hrají síla, energie a rovno váha. Se systémem lze experimentovat MĚKKÉ SYSTÉMY Cíle systému jsou složité, bývají obtížně definovatelné a mohou se pro jednotlivé prvky (lidi) lišit. Prvky, komponenty a vazby systému jsou nejasné a při dodržení stejného cíle mohou být různé. Mnoho údajů o systému je obtížně zjistitelných, a údaje mívají subjektivní povahu a kvalitativní charakter Pro řešení je třeba používat intuici, heuristiky a expertní metody a odhady. Obvykle jde o živé systémy se složitou organizací, kde je důležitá uspořádanost, entropie a informace. Na systému nelze experimentovat (ev. obtížně a pouze s částmi).

19 Tvrdé systémové metodologie Jsou založené na systémových vědních disciplínách, také známé jako "systémové inženýrství", pro řešení problémů reálného světa, ve kterých může být úkol nebo cíl, kterého chceme dosáhnout, brán jako daný. Systém je potom sestaven k dosažení stanoveného cíle. (P. Checkland)

20 Tvrdé systémové metodologie Postup řešení problému tak spočívá v těchto základních krocích : 1. Definice problému 2. Výběr cílů a úkolů 3. Systémová syntéza 4. Systémová analýza 5. Systémová volba 6. Systémový vývoj 7. Běžná konstrukce, tvorba

21 Metodologie měkkých systémů Tato metodologie je založena na tzv. metapřístupech systémové vědy a snaží se o dokonalé vystižení vlastností systému, někdy i na úkor formální elegance zobrazení. Metodicky je to přístup nehomogenní, obecně nepřenosný, nedovoluje exaktní zjištění, zda bylo dosaženo optimálního exaktního řešení, uživatel se musí ve většině případů spokojit s dosti dobrým řešením. Měkká metodologie je humanistická v tom smyslu, že zahrnuje vliv lidského činitele uvnitř i v okolí systému v nejširších aspektech psychických, sociálních, sociologických a politických.

22 Metodologie měkkých systémů V případě měkkých systémů se naopak hledají prostředky jak problém dokonale popsat a systém zobrazit, třeba i nematematickými prostředky a za vágních předpokladů. Skupiny takových metod a postupů se nazývají metametodologie. Prvním a nejdůležitějším úkolem metametodologie je popis postupu, který bychom mohli nazvat jako vytvoření metodologie metodologií. Od takového postupu se potom odvozují další metakonstrukce v systémové vědě jako jsou metametodologické dotazování, modelování, apod. Některé postupy metametodologie lze popsat matematicky, některé je nutno vyjádřit empiricky. Mezi empirické metody patří např. expertní analýza, vyjádření skutečnosti pomocí subjektivní pravděpodobnosti, použití fuzzy jazykových operátorů, simulace.

23 Jenkinsův akční výzkum 1. Akční výzkum podle Jenkinse obsahuje čtyři fáze: 1. identifikace 2. projekt 3. implementace 4. sledování provozu a případně nový projekt a nová implementace V každé fázi se respektují strategická pravidla: a) identifikace se provádí kombinací tvrdých i měkkých postupů, využívá se expertů, b) problém konfliktních situací se řeší metodami vah nebo jako vícekriteriální problém, c) problém se strukturuje, postupuje se v iteracích, d) konečný výstup se ověřuje v praxi pomocí experimentálního ověření, nebo pomocí expertů.

24 Jenkinsův akční výzkum Akční výzkum je typ aplikovaného výzkumu, který se odlišuje od ostatních obměn v bezprostřednosti zapojení výzkumného pracovníka do procesu jednání a úmyslů společenství a také jeho zapojení do procesu změny systému sama sebou.

25 Checklandova metodologie měkkých systémů Pro řešení měkkých systémů je podle Checklanda (1976) třeba nahradit interdisciplinární koncepci transdisciplinární koncepcí řešení problémů, která předpokládá překonání hranic i mezi značně vzdálenými vědními obory a sjednocení jejich poznatků. Checkland vycházel ve své metodologii z Jenkinsových zkušeností. Na rozdíl od Jenkinse předpokládá, že jeden a týž problém může být řešen a hodnocen z různých pohledů různě a při řešení je tedy třeba současně postupovat nejméně ve dvou úrovních. Tyto dvě úrovně jsou: vhodný model reality s aktivním zapojením a angažovaností řešitelů, expertů (tj. nemusí se jednat o formální matematický model), abstraktní model vyšší úrovně. Po obou úrovních se postupuje souběžně ve vzájemné interakci.

26 Checklandova metodologie měkkých systémů

27 Checklandova metodologie měkkých systémů Problémová situace, uvažovaný problém Vyjádření problémové situace Základní definice relevantního systému aktivit Činnosti vylepšující aktuální situaci Porovnání modelu a objektivní reality Pojmový (koncepční) model systému (holonu) v pojmech podle základní definice Změny: systémově vhodné, společensky přípustné objektivní realita systémové úvahy o realitě

28 Metodologie měkkých systémů (SSM) Postup je rozpracován do 7 fází : 1. Popis nestrukturované problémové situace 2. Strukturování a identifikace problému Cíl fáze 1 a 2: zjistit reprezentaci problému v neutrální podobě 3. Vymezení relevantních subsystémů vedoucích k řešení problému Cíl fáze 3: základní definice má odrážet aspekty CATWOE C (Customer): Kdo by mohl získávat z tohoto systému? A (Actor): Kdo by měl provádět příslušné činnosti? T (Transformation): Jaké vstupy jsou transformovány na jaké výstupy? W (Weltanschauung): Co činí tento systém pro společnost významným? O (Owner) Kdo by mohl zrušit, odstranit tento systém? E (Environmetal constrains): Co určuje v daném prostředí, že systém je takový jaký je?

29 Metodologie měkkých systémů (SSM) 4. Tvorba modelu formální systémové koncepty, ostatní systémové poznatky cíl fáze 4: tvůrčí příspěvek k řešení problému 5. Tvorba koncepce, konceptuálního modelu. Porovnání 4 a 2 6. Zjištění proveditelných změn 7. Sledování zpětné vazby a opravy řešení

30 Rich Picture - vyjádření problémové situace výstižné zobrazení problému neformální, individuální není to organigram, systémová mapa apod. obvykle grafické obrázky schéma jaké druhy zdrojů jsou používány v jednotlivých procesech jak se provádí plánování těchto procesů jaká je organizační struktura jaké je okolí a jaký je širší systém jak jsou procesy řízeny a sledovány (informační zpětná vazba)

31 Rich Picture - vyjádření problémové situace

32 Rich Picture - vyjádření problémové situace

33 Děkuji za pozornost Otázky?

34 Cíl a analýza v SSM výstupy vybírají z Situace z reálného světa, záležitost systémů týkajících se záměrné činnosti porovnání modelů s nastalou reálnou situací činnost nezbytná k vylepšení situace