WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

2011 г.

А.А. ДАВЫДОВ АРАБСКИЕ РЕВОЛЮЦИИ 2011: СИСТЕМНАЯ ДИАГНОСТИКА _ ДАВЫДОВ Андрей Александрович - доктор философских наук, главный научный сотрудник Института социологии РАН, Вице-президент Российского общества социологов.

_ Введение В 2010-2011 гг.. произошли революции и антиправительственные массовые выступления с требованием демократизации политического режима в арабских странах - Египте, Тунисе, Ливии, Йемене, Бахрейне, Алжире, Иордании, Марокко, Сирии и т.д., которые по классификации Democracy Index [1] относятся к группе стран с авторитарным политическим режимом. Данные социальные явления хорошо теоретически объясняются исходя из известных социологических и политологических теорий революции [2-5], демократизации [6-7] и общесистемных законов [8], действующих в социуме (множестве стран мира) следующим образом.

Революции в Арабских странах в

2011 г.

произошли потому, что авторитарный политический режим исчерпал свои возможности для развития данных стран и стал препятствием для дальнейшего развития. Или, если объяснение давать на уровне индивидов, исходя из теории революций П.Сорокина [4,с.323], то произошел массовый рост ущемления главных инстинктов (потребностей) людей и бессилие групп порядка уравновесить пропорционально усиленным торможением возросшее давление ущемленных инстинктов (потребностей).

Кроме того, если принять глобальную модель демократизации в социуме Дж.

Модельски [цит. по 9], согласно которой к 2200 г. 95% населения мира будет жить при демократическом политическом режиме, то процессы демократизации в Арабских странах в

2011 г.

являются закономерным и частным случаем данной глобальной тенденции демократизации в социуме. Тот факт, что революции начались в регионе Ближнего Востока, в котором уровень демократизации наименьший, по сравнению с другими регионами мира [1], также хорошо объясняется общесистемными законами [8] периферийного развития и ограничивающего фактора, согласно которому надежность системы определяется ее самым слабым элементом или подсистемой.

Однако, данные социальные явления на Ближнем Востоке привлекли внимание множества социологов, политологов, арабистов-историков, специалистов по международным отношениям и системному анализу, поскольку множество существующих социологических и политологических теорий революций и массовых политических движений [2-4], в частности, в отдельных арабских странах [10-11], индексов революционной ситуации в арабских странах [12], индексов политического риска стран мира [13], «хрупкости» государств [14], статистических и компьютационных моделей демократизации социума и стран мира [7], математических теорий революций [15], катастроф [цит. по 16], компьютационных моделей массовых протестов, мятежей, бунтов [17-19], глобальных суперкомпьютерных моделей кризисных ситуаций в мире, разработанных правительственными аналитическими Центрами США [20], не позволили точно спрогнозировать начало революций в данных арабских странах.

В этой связи был проведен ряд новых исследований, например, структурно демографический анализ революции в Египте [11], разработана системная модель революции в Египте [10] на основе системной динамики, где учитывалось использование новых информационных технологий (Интернет, Твиттер и т.д.) для массовой мобилизации протестующих. Полученные новые результаты позволяют утверждать, что Арабские революции в 2010-2011 гг. являются системным социальным явлением, поскольку обусловлены множеством взаимосвязанных глобальных, региональных и национальных факторов, объективных (социально демографических, экономических, политических, технологических, социокультурных и т.д.) и субъективных (уровень притязаний, реализация потребности в политической свободе, самореализации, неудовлетворенность авторитарным политическим режимом, готовность к массовым акциям протеста, делигитимизацией власти и т.д.) факторов, которые могут действовать нелинейно с помощью прямых и обратных связей, с порогами функционирования и другими свойствами системной динамики, образуя сложную, иерархически организованную, динамическую систему.

Анализируя зависимость между динамикой развития человека, измеренного с помощью Hybrid Human Development Index (HHDI), который включает в себя ожидаемую продолжительность жизни при рождении, грамотность, валовой охват населения образованием и ВВП на душу населения и, уровнем демократии, измеренного с помощью Democracy Index [1], в 129 странах мира за 2010 г. [9], автор обратил внимание, что значение R (1) является информативным для прогноза Арабских революций в

2011 г.

HHDI R, (1) DI где HHDI - Hybrid Human Development Index DI - Democracy Index, который был нормирован DIi / DImax, где DImax (максимально возможное значение Democracy Index). Нормировка использовалась для масштабирования и сопоставимости значений индексов, измеренных в разных масштабах чисел, чтобы 0 HHDI, DI 1.

Значение R (1) имеет ясный содержательный смысл, как различие между уровнем развития человека и уровнем демократии в стране мира. В этой связи отметим, что R (1) – это только один из множества показателей, которые могут характеризовать меру конфликта между управляющей подсистемой (авторитарная власть) и управляемой подсистемой (общество). Значение Rmax 4.332 наблюдалось для Саудовской Аравии в 2010 г., значение R 4. наблюдалось для Ливии, которая по значению R (1) занимала второе место среди 129 стран мира в 2010 г. Проведенный классический дискриминантный анализ из пакета SPSS для 129 стран мира за 2010 г. показал, что значение R (1) позволяет с вероятностью 81.8% правильно предсказывать массовые антиправительственные выступления с требованием демократизации политической подсистемы и революции в Арабских странах в

2011 г.

В этой связи автором была поставлена следующая исследовательская задача. Проведение системной диагностики значений R (1) для Арабских стран мира за 2010 г. Решение поставленной исследовательской задачи представляет научный интерес, поскольку прогнозирование революций – одна из открытых (нерешенных) фундаментальных проблем [21] социологии. Решение поставленной задачи важно для реализации подпрограммы Президиума РАН «Комплексный системный анализ и математическое моделирование мировой динамики», для проведения эффективной внешней политики Министерством иностранных дел Российской Федерации (МИД РФ) на Ближнем Востоке.

Данное исследование осуществлялось в рамках исследовательского проекта «Динамика развития человека», реализуемого автором в научно исследовательском комитете «Системная социология» Российского общества социологов (РОС) и в группе «Анализ социальных систем» в Институте социологии РАН.

Теория, методология и методика Решение поставленной исследовательской задачи осуществлялось в рамках системной социологии [22-23], которая базируется на общенаучном системном подходе и является разделом Systems Science (науки о системах). В исследовании использовалась естественнонаучная методологическая парадигма и одна из частных системных теорий системной социологии, а именно, модульная теория социума (МТС) [24-25], предназначенная для описания, объяснения, диагностики, моделирования и прогнозирования структурно-функциональных отношений в социальных системах. Напомним, что в МТС устанавливается соответствие между численными значениями пропорций и функцией, которую выполняет в социальной системе данная пропорция.

В исследовании использовался модульный анализ, основанный на МТС и реализованный в компьютерной экспертно-диагностической системе МАКС [25-27], предназначенной для модульного анализа, диагностики и моделирования строения и динамики социальных систем. Также использовались пакеты для фрактального анализа и вейвлет-анализа процессов.

Для анализа были использованы значения R (1) для Hybrid Human Development Index [28-29] и Democracy Index [1] для Арабских стран (см.

Приложение) по которым имелись данные в Базе данных ООН [28]. В соответствии с теоретико-методологическими и методическими требованиями модульного анализа [25-26], значения HHDI и DI для каждой страны мира представлялись как модуль, где одна часть – значение HHDI, а вторая часть - нормированное значение DI (1).

Полученные результаты Для проанализированных Арабских стран в 2010 г. значение HHDI 0. [29], значение DI 0.343 [1]. В соответствии с формулой (1), значение R 1.714.

Полученное значение R близко (относительная погрешность измерения составила 5.95%) к хорошо известной в науке и искусстве, так называемой золотой пропорции или золотому сечению, численное значений которой составляет 1.618. В модульной теории социума (МТС) [24-25] пропорции 1. соответствует режим развития новых системных свойств в системе, содержательно, для нашего случая, процессов демократизации, отражает системную целостность, благодаря которой возникают новые свойства, несводимые к свойствам частей системы. Это содержательно означает, что проанализированные Арабские страны образуют системную целостность в региональной социальной системе.

Для Арабских стран в 2010 г. приближенно соблюдалась известная общесистемная закономерность «ранг-размер» или степенной закон Ципфа [цит.

по 30]. На рис. 1 представлены упорядоченные по значению R (1) проанализированные Арабские страны.

Рис. Степенная зависимость "ранг-размер" Саудовская Аравия 4, Ливия y = 5,0125x-0, Объединенные R2 = 0, 3,5 Арабские Эмираты Катар Сирия Бахрейн 2, Тунис Алжир Кувейт Джибути 2 Морокко Египет Судан Оман Иордания 1, Мавритания Йемен 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 Порядковый номер Для каждой арабской страны МАКС вычислил множество значений коэффициентов и по данным значениям сравнил страны между собой. Поскольку МАКС анализировал в автоматическом режиме каждую арабскую страну мира и все арабские страны мира одновременно по более чем 30-ти статистическим, информационным и системным характеристикам, выдавая множество таблиц, графиков, текстов диагностики на русском языке, изложить которые, в силу ограниченного объема статьи, не представляется возможным, то в качестве иллюстрации проведенного анализа, в табл. 1 - 3 и на рис. 2 представлены только некоторые результаты по Ливии.

Значение R Таблица Анализ модуля "Ливия" Сравнение модуля с эталоном МАКС Части модуля Данные МАКС Различие Hybrid Human Development Index 0,81 0,77 5,60% Democracy Index 0,194 0,24 18,13% Сравнение модуля с эталонным распределением Части модуля Данные Распред. Различие Hybrid Human Development Index 0,81 0,79 2,75% Democracy Index 0,194 0,22 10,02% Сравнение эталона МАКС с эталонным распределением Части модуля МАКС Распред. Различие Hybrid Human Development Index 0,77 0,79 2,70% Democracy Index 0,24 0,22 9,90% Сравнение пропорций между частями модуля с эталоном МАКС Части модуля Данные Пропорция Различие Hybrid Human Development Index 0, Democracy Index 0,194 4,175 0,01% В среднем по модулю 0,5 4,175 0,01% Эталонная пропорция МАКС 3,237 28,98% Функция баланса сохранения и развития Соответствие закону Ауэрбаха 73,95% Таблица Значения коэффициентов для модуля "Ливия" Коэффициенты Коэффициент Данные МАКС Количество частей 2 Общее количество элементов 1,004 1, Средняя пропорция 4,175 3, Функция ФБСР ФБСР Ошибка 28,98% 0,00% Распределение Максвелла Максвелла Отличие от распределения 6,35% 2,98% Структурная сложность модуля 0,48 0, HHDI HHDI Мода Медиана HHDI HHDI Среднее 0,5 0, Дисперсия 0,19 0, Среднее квадратичное отклонение 0,44 0, Асимметрия 0,0 0, Эксцесс -2,75 -2, Средняя гармоническая 0,31 0, Средняя квадратическая 0,59 0, Средняя кубическая 0,65 0, Средняя геометрическая 0,4 0, Энтропия 0,71 0, Избыточность 0,29 0, Диагностика: ФУНКЦИЯ БАЛАНСА СОХРАНЕНИЯ И РАЗВИТИЯ (ФБСР).

Модуль выполняет в системе функцию баланса развития и сохранения (ФБСР).

Это точка смены функций модуля между сохранением и развитием.

Рис. Таблица Матрица коэффициентов идентичности модулей (фрагмент) Страны Ливия Саудовская Аравия 93,42% Объединенные Арабские Эмираты 81,65% Оман 77,93% Тунис 74,94% Катар 74,04% Сирия 69,88% Бахрейн 69,44% Египет 68,40% Кувейт 67,04% Иордания 66,36% Алжир 63,14% Джибути 56,20% Йемен 55,82% Морокко 54,77% Судан 54,09% Мавритания 45,92% Из табл. 3 следует, что по значению коэффициентов, представленных в табл.2, Ливия в 2010 г. была наиболее похожа на Саудовскую Аравию (мера сходства 93.42%) и напротив, была наименее похожа на Мавританию (мера сходства 45.92%).

В табл.4.1-4.5 представлены результаты структурно-функционального анализа для Арабских стран, проведенные МАКС.

Таблица 4. Функция динамического равновесия Страна Данные Различие Мавритания 5,65% Таблица 4. Функция развития новых свойств Страна Данные Различие Морокко 0,80% Йемен 2,78% Судан 3,21% Джибути 12,92% Таблица 4. Функция развития новых отношений Страна Данные Различие Египет 3,98% Бахрейн 6,48% Алжир 7,42% Кувейт 11,14% Сирия 14,04% Иордания 14,40% Катар 16,23% Тунис 16,86% Таблица 4. Функция баланса сохранения и развития Страна Данные Различие Объединенные Арабские Эмираты 0,09% Оман 14,77% 28,98% Ливия Таблица 4. Функция сохранения сложившихся отношений Страна Данные Различие Саудовская Аравия 13,33% Из табл. 4.1-4.5 следует, что для большинства проанализированных арабских стран значение R (1) соответствовало функции развития в системе, при этом, функция развития новых отношений (ФРНО) встречалась наиболее часто (47%). Содержательно это может означать следующее. В 2010 г. для большинства проанализированных арабских стран наблюдалось развитие новых отношений между развитием человека и авторитарным политическим режимом, поскольку авторитарный политический режим мог исчерпать свои возможности для развития данных стран и стал препятствием для дальнейшего развития человека.

Затем была проанализирована последовательность революций и массовых выступлений с требованием демократизации политической системы по арабским странам. Напомним, что сначала данные события произошли в Тунисе, затем в Алжире, далее в Ливии, Омане, Йемене, Саудовской Аравии, Египте, Сирии, Морокко, Бахрейне. Полученные результаты и автоматический прогноз МАКС представлены на рис. 3 и в табл. 5.1-5.3.

Рис. Динамический анализ модуля «Последовательность событий» Таблица 5. Функции частей модуля Части модуля Функция Пропорция Различие Hybrid Human Development Index ФДР 1,077 1,41% Democracy Index ФДР 1,085 2,17% Примечание: ФДР – функция динамического равновесия Таблица 5. Функции временных периодов Последовательность событий Функция Пропорция Различие Тунис ФРНО 2,613 16,86% Алжир ФРНО 2,07 7,42% Ливия ФБСР 4,175 28,98% Оман ФБСР 2,759 14,77% Йемен ФРНС 1,663 2,78% Саудовская Аравия ФССО 4,332 13,33% Египет ФРНО 2,147 3,98% Сирия ФРНО 2,55 14,04% Морокко ФРНС 1,631 0,80% Бахрейн ФРНО 2,381 6,48% прогноз ФРНО 2,407 7,65% Примечание: ФРНО – функция развития новых отношений, ФБСР – функция баланса сохранения и развития, ФРНС – функция развития новых свойств, ФССО – функция сохранения сложившихся отношений.

Таблица 5. Прогноз по частям модуля Части модуля Прогноз Вариация Сложность* Hybrid Human Development Index 0,804 17,65% 64, Democracy Index 0,334 23,27% 25, Средняя вариация 20,46% * Сложность вычисляется по данным без учета прогнозных значений Затем, был проведен фрактальный анализ по алгоритму Box Dimension с использованием метода вариации из пакета Fraclab [31] для последовательности значений R (1) для арабских стран, где произошли революции и массовые выступления с требованием демократизации политической системы. Полученные результаты представлены на рис.4.

Рис. Фрактальная размерность последовательности значений R Из рис.4 следует, что фрактальная размерность динамики последовательности значений R (1) для арабских стран, где произошли массовые антиправительственные выступления с требованием демократизации политического режима, равна D 1.985, где D - фрактальная размерность.

Поскольку значения R (1) для последовательности арабских стран, где произошли массовые антиправительственные выступления, могли быть с погрешностью измерения, то для уточнения был проведен вейвлет-анализ последовательности R из пакета MATLAB. С вейвлет-анализом динамики социальных систем можно ознакомиться в [32]. Использовался вейвлет Добеши с параметром порядка 4, на трех уровнях вейвлет-декомпозиции последовательности, с шумоподавлением по алгоритму Heuristic Sure c «не белым шумом». На рис.5 представлены полученные результаты.

Рис. Вейвлет-декомпозиция последовательности значений R (1) Примечание: красная линия – исходная последовательность значений R, желтая линия – очищенная от возможных «шумов» последовательность значений R, голубая линия – глубинный тренд, d1 d3 - колебания вокруг тренда.

Очищенная от возможных «шумов» (погрешностей измерения) последовательность значений R (1), представленная на рис. 5, согласуются с результатами, представленными в табл.5.1, что может свидетельствовать в пользу надежности полученных результатов.

Обсуждение полученных результатов В МТС [24-25] интервалу пропорций 1.237- 2.236 соответствует состояние Intermedity (промежуточности) [33], которое характеризуется следующими системными свойствами: высокая восприимчивость к внешним воздействиям;

существование квазипериодических колебаний, перемежающихся хаотическими всплесками, что наблюдалось в ходе проведенного вейвлет-анализа динамики переменных по Арабским странам (см. рис.5);

образование самоподобных структур (фракталов), в которых части подобны целому со средней фрактальной размерностью D = 1.6 (см. рис.4), доминирование гиперболических частотных распределений элементов, подчиняющихся закону Ципфа (см. рис.1);

наличие аномалий в скорости протекания различных процессов (см. рис.5);

все части связаны слабой связью;

макрохарактеристики системы слабо зависят от свойств элементов;

в системе существуют неоднородности, в частности "ядро" и "периферия" с разными системными свойствами строения и динамики, что например, наблюдалось для Саудовской Аравии (см. рис.4.5) и Мавритании (см.

рис.4.1), наличие состояния самоорганизованной критичности. Состояние самоорганизованной критичности проявляется в том, что малое событие в системе может вызвать цепную реакцию – принцип «домино», способную повлиять на все элементы системы. Данное состояние является результатом близкого взаимодействия большого количества слабосвязанных элементов в целостной системе, находящейся в зоне перехода между порядком и хаосом.

Последовательность наступления массовых антиправительственных выступлений в Арабских странах в 2010-2011 гг. - сначала Тунис, затем Алжир, Ливия и т.д., является иллюстрацией действия данного общесистемного принципа.

Полученные результаты свидетельствуют, что уже в 2010 г. Арабские страны, как системная целостность, находились в состоянии самоорганизованной критичности, которое описывается известными системными законами.

На основании полученных результатов можно выдвинуть гипотезу, согласно которой выявленные системные структурно-функциональные значения R (1) для проанализированных Арабских стран в 2010 г. (см. табл.4.1-4.5) могут являться критическими системными значениями, характерными для каждой арабской страны, при достижении и (или) превышении которых могли начаться революции и антиправительственные массовые выступления с требованием демократизации политического режима.

Выводы Уже в 2010 г. Арабские страны находились в системном состоянии Intermedity (промежуточности), в частности, в состоянии самоорганизованной критичности, которое описывается известными системными законами и обуславливает резкие изменения в динамике функционирования социальных систем и подсистем, в данном случае, авторитарной политической подсистемы Арабских стран, которые сопровождались революцией.

Полученные результаты позволяют выдвинуть гипотезу, согласно которой выявленные системные структурно-функциональные значения R (1) для проанализированных Арабских стран в 2010 г. могут являться критическими системными значениями, характерными для каждой арабской страны, при достижении и (или) превышении которых могли начаться революции и антиправительственные массовые выступления с требованием демократизации политического режима. Проверка выдвинутой гипотезы – перспективная научная задача для последующих исследований.

Благодарности Автор признателен А.Коротаеву - координатору подпрограммы Президиума РАН «Комплексный системный анализ и математическое моделирование мировой динамики» и другим участникам международного научно-исследовательского проекта «Клиодинамика» Л.Бородкину, Л.Гринину, А.Подлазову, Н.Розову, А.Романчуку, П.Турчину, А.Фомину, С.Цирелю и др., дискуссии с которыми о причинах Арабских революций 2011 г., способствовали написанию данной статьи.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 1. Democracy Index. (http://en.wikipedia.org/wiki/Democracy_Index) 2. Goldstone J. Revolutions: Theoretical, Comparative and Historical Studies.

Belmont, CA: Wadsworth Publishing, 2002.

3. Skocpol T. Social revolution in the modern world. N.Y.: Cambridge Univ. Press, 1994.

4. Сорокин П.А. Социология революции. М.: РОССПЭН, 2005.

5. Айзенштадт Ш. Конструктивные элементы великих революций: Культура, социальная структура, история и человеческая деятельность// THESIS:

Теория и история экономических и социальных институтов и систем. 1993, Т.

1, Вып. 2. С. 190-212.

6. Vanhanen T. Democratization: A Comparative Analysis of 170 Countries.

London.: Routledge, 2003.

7. Elkink J. An attitude diffusion model of the international clustering of political regimes. Department of Political Science Trinity College Dublin, 2009.

8. Давыдов А.А. Системный подход в социологии: законы социальных систем.

М.: Эдиториал УРСС, 2004.

9. Давыдов А.А. Динамика развития человека и демократия. Официальный сайт РОС, 2011. (http://www.ssa-rss.ru/index.php?page_id=22&id=53#13) 10. Wahba K. The Egyptian Revolution 2011: The Fall of the Virtual Wall - The Revolution Systems Thinking Archetype//29th International System Dynamics Conference, Washington, DC, USA, July 24-28, 2011.

(http://www.systemdynamics.org/conferences/current/prelimproceed.html) 11. Коротаев А.В., Зинькина Ю. В. Египетская революция 2011 г.: структурно демографический анализ//ПОЛИС, 2011, № 1.

(http://cliodynamics.ru/index.php?option=com_content&task=view&id=271&Itemi d=1) 12. Shoe-thrower’s index. Arab unrest: Build your own revolutionary index. The Economist. (http://www.economist.com/blogs/dailychart/2011/03/arab_unrest_0) 13. Country Risk Index.

(http://www.euromoney.com/Poll/10683/PollsAndAwards/Country-Risk.html) 14. State Fragility Index. (http://wdc.org.ua/en/node/39601) 15. Coleman J. Foundations of social theory. Cambridge: Harvard Univ. Press, 1990.

16. Плотинский Ю.М. Модели социальных процессов. М.: Логос, 2001.

17. Brichoux D., Johnson P. The Power of Commitment in Cooperative Social Action// Journal of Artificial Societies and Social Simulation, 2002, vol. 5, no. 3.

(http://jasss.soc.surrey.ac.uk/5/3/1.html) 18. Bennett D. Governments, Civilians and the Evolution of Insurgency: Modeling the Early Dynamics of Insurgencies//Journal of Artificial Societies and Social Simulation. 2008, vol. 11, no. 4. (http://jasss.soc.surrey.ac.uk/11/4/7.html) 19. Insurgency Dynamics Simulation Model AnyLogic.

(http://www.xjtek.com/anylogic/demo_models/45) 20. Shachtman N. Pentagon’s Prediction Software Didn’t Spot Egypt Unrest. Wired magazine, 2011. (http://www.wired.com/dangerroom/2011/02/pentagon-predict egypt-unrest/) 21. Штомпка П. Социология социальных изменений. М.: Аспект Пресс, 1996.

22. Давыдов А.А. Конкурентные преимущества системной социологии.

(Электронное издание) М.: ИС РАН, 2008.

(http://www.isras.ru/publ.html?id= http://www.ecsocman.edu.ru/db/msg/324618.html) 23. Давыдов А.А. Системная социология: введение в анализ динамики социума.

М.: ЛКИ, 2007.

24. Давыдов А.А. Модульный анализ и конструирование социума. М.: ИСАН, 1994.

25. Давыдов А.А., Чураков А.Н. Модульный анализ и моделирование социума.

М.: ИСАН, 2000.

26. Компьютерная экспертно-диагностическая система МАКС (версия 3.0).

Официальный сайт РОС, ИК «Системная социология». (http://www.ssa rss.ru/index.php?page_id=22&id=53#7) 27. Использование экспертно-диагностической системы МАКС.

(http://www.aha.ru/~crimexpt/WIN/maks.htm) 28. Human Development Index Trends. (http://hdr.undp.org/en/data/trends/ ) 29. Human Development Report 2010. The Real Wealth of Nations: Pathways to Human Development. UN, 2010. (http://hdr.undp.org/en/). Доклад о развитии человека 2010. Реальное богатство народов: пути к развитию человека. М.:

«Весь мир», 2010.

30. Давыдов А.А. Убывающие числовые последовательности в социологии:

факты, объяснения, прогнозы//Социолог. исслед. 2001, №7, С. 113-119.

(http://www.ecsocman.edu.ru/socis/msg/18681462.html) 31. FracLab. (http://fraclab.saclay.inria.fr/) 32. Давыдов А.А. Вейвлет-анализ социальных процессов//Социолог.исслед.

2003, №11, С. 97-103. (http://ecsocman.edu.ru/text/19081312/) 33. Davydov A. Intermedity - Basic State of Social Systems?//Systems Research, 1993, Vol. 10, P. 81-84.

ПРИЛОЖЕНИЕ. Проанализированные Арабские страны мира Алжир, Бахрейн, Джибути, Египет, Иордания, Йемен, Катар, Кувейт, Ливия, Мавритания, Морокко, Объединенные Арабские Эмираты, Оман, Саудовская Аравия, Сирия, Судан, Тунис.




© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.