Общие положения Раздела DATA GETTING.
- 27.09.20 г.
- 9772225665000    20030


Обозначаемые в Разделе исследования имеют целью развитие диалектического познания, а уже потом – решение ряда прикладных задач.
    Обозначаемые исследования служат основой и инструментом для решения главной задачи современной диалектики – изучение индивидуального духа, и это теперь становится возможным также и в связи с моделированием среды духа вообще, некоторой духовной среды, в которой существенную роль играют знания, в том числе в смысле труда Гегеля «Феноменология духа».
    Однако восприятие мира и практика неизбежны, ибо, как указал Гегель в своем грандиозном труде «Феноменология духа», ничего не познается, чего нет в опыте. Собственно, диалектику можно понимать как опыт, эффективный многотысячелетний опыт, однако в обозначаемых исследованиях в смысле практики пока речь пойдет только об одной сфере – об одной сфере мирового духа, об экономике. Она выбрана и по той причине, что является образом духа, подлежащим рассмотрению в рамках неодиалектического проекта «Феноменология духа – 2», да и требует осмысления как практика проекта «Капитал – 2», в свою очередь материалы которого стали основами для прикладного инструмента (новой информационной технологии, предназначаемой для использования в сфере экономики). Отдельным, обозначаемым особо направлением исследований будет информатика, IT-сфера. Но самым важным является развитие Системы диалектики (создаваемой нами после снятия Гегелем его Системы науки).

Основой обозначаемых исследований в части логики и алгоритмизации являются
– Гегелевский концепт логической идеи,
– наука логики, обозначенная в труде Гегеля «Наука логики» и развиваемая в рамках неодиалектического проекта «Наука логики – 2» (например, в алгоритмическом смысле актуальны рассмотренные Гегелем сочетания образующихся в ходе развития логической идеи (можно сказать – в мышлении) определений (в программировании – это переменные и данные) и форм их обработки (в программировании – это операции в программе и компьютерные команды)),
– диалектическая логическая система, обозначенная в философии Гегеля (ее не следует путать с обычно обсуждаемыми Энциклопедией философских наук, Системой науки и Системой философии Гегеля),
– осуществляемые в Современной диалектической философии пролонгация и дополнения диалектической логической системы, включая формирование неодиалектической системы логик,
– широкомасштабное применение суждений, так и не определенных в науках (см. «Рассудочного суждения в науках несостоятельность»), и диалектических инструментов и технологий познания, важнейшими из которых являются форма, единство и противоречие,
– использование не научных определений (по сути – мнений) и даже не определений бытия, а определений сущности,
– отказ от «законов» логики и от «законов» Энгельса (известных как «законы диалектики», см. НЕТ ЗАКОНОВ ДИАЛЕКТИКИ),
диалектическое программирование, которое последовательно выводится из материалов труда «Наука логики» и нашего развития этого труда (проект «Наука логики – 2»), а не формируется в общеизвестном смысле (исходя из различных возникающих задач и мнений специалистов – программистов и др.); в частности именно поэтому в диалектическом программировании не порождается противоречащих друг другу представлений, к тому же еще и отчужденных друг от друга, что часто имеет место в науках и обыкновенном программировании, не имеющих даже определений программы, суждений и данных.

Опорным положением исследований является понимание знаний согласно диалектике. В первом приближении их следует понимать согласно Платону, о чем уже был разговор на сайте. Иными словами, следует делать различия между а) научными знаниями, по сути, полностью субъективными, хотя  и основанными на объективных фактах, но факты – это не знания, и б) знаниями, или знаниями согласно диалектике, которые объективны.

Центральным положением исследований являются данные, определяемые в рамках авторского проекта «Наука логики – 2» исходя из позиций труда Гегеля «Наука логики» как являющиеся составляющими феноменов, в том числе описываемых и исследуемых вещей, объектов, в силу чего в диалектике теперь считаются морально устаревшими научные представления о данных,  и следовательно научные представления о типах данных, о программировании, об информатике, о математике...
    Для диалектики принципиально новым стало осмысление и определение данных как особой диалектической категории, понимаемой не как в науках, а в рамках неодиалектического проекта «Наука логики – 2» исходя из положений неодиалектического проекта «Феноменология духа – 2» в той самой «тонкой» части материалов труда Гегеля «Феноменология духа», которая относится к восприятию физического мира, сопряжена с ним, служит основой для мышления – для познания окружающего мира, исходя из опыта о нем, ибо, еще раз повторимся, как указал Гегель в своем грандиозном труде «Феноменология духа», ничего не познается, чего нет в опыте.
    Гегель не определил данные и даже, похоже, не думал о них, ибо познание в диалектике осуществляется в понятиях, и в тривиальных по сравнению с ними данных раньше не было никакой необходимости. А вот в Современной диалектической философии необходимым стало существенное развитие познания, повышение его интенсивности, в первую очередь за счет его алгоритмизации и соответственно применения компьютеров. И вот тут данные стали крайне необходимыми, поэтому и были обоснованы, выведены и исследованы.
    Иными словами, теперь подлежат строгому различию
 а) согласно наукам: понятия, определения, данные, информация и знания, понимаемые в основном субъективно и на основе мнений ученых, зачастую противоречащих друг другу (о кажимости по сути научных представлений и мнениях говорил еще Парменид),
 б) согласно диалектике: понятия, знания, определения и данные (в том числе формализованные данные; в качестве них в современной диалектике обычно рассматриваются компьютерные данные), понимаемые в основном объективно и с учетом суждений; информация понимается как получаемые/передаваемые или обрабатываемые данные.
    Суть сказанного в том, что от материалистичного представления об истинности ощущений, а то еще и об их якобы полноте и единственности, диалектика отказалась уже тысячи лет назад, еще до времен Парменида. Но вот их роли и возможности их представления в диалектике до настоящего времени не было уделено достаточного внимания. Именно акцентирование их в проекте «Феноменология духа – 2», изучение их, логические обоснование в проекте «Наука логики – 2» и исследование с точки зрения духа позволило определить данные и установить их роль в познании (напомним, что развитие диалектического познания является одной из главных задач современной диалектики). А специфика данных позволила говорить об их обработке формальными способами, например, методами математики, что открыло путь к их пониманию их трансформации (обработки) формальным и затем алгоритмическим образом, что стало одним из оснований понимания последовательной формальной алгоритмической обработки данных – программирования, т.е. программирование было в диалектике выведено из познания, а не создано как инструмент решения прикладных задач. На основе этого была создана неодиалектическая область познания – диалектическое программирование, в котором было дано соответствующее диалектическое определение программы...
    При этом для диалектики определение данных стало важным шагом в развитии диалектического познания, ряда диалектических наук и материалистичных наук, используемых в современной диалектике (например, математика). И теперь в диалектике считаются морально устаревшими научные представления о данных и следовательно научные представления о типах данных, о программировании, об информатике, о математике...

Началом и особенностью исследований обработки данных и создания соответствующей новой парадигмы стала методика исследований: идея применения технологии Data Mining (далее – Data Mining) к ней самой в частности и исследованию данных вообще (которое будет изложено далее в Разделе в достаточном объеме и без отягощения методологическими и коммерческими деталями), что
 а) дает качественно новые результаты, ранее даже не предполагавшиеся в отношении Data Mining и информатики и в определенной мере интересные современной диалектике,
 б) стало принципиально новым этапом в изучении Data Mining в частности и информатики в общем,
 в) создало основы для изучения данных в современной диалектике, в том числе с точки зрения рефлективных аспектов и понятия чистых данных, которые актуальны для диалектического познания, в частности для его алгоритмизации, и для развития ряда наук Современной диалектической философии, а также для ряда новых прикладных дисциплин и технологий.

Суть исследований как одного из неодиалектических развитий труда Гегеля «Феноменология духа»: нюансировка труда Гегеля «Феноменология духа» от чувственной достоверности до абсолютного знания (переход в рамках проекта «Феноменология духа – 2» от восприятия мира (событий, фактов) в духе к абсолютному знанию), о чем будет сказано в статьях Раздела, позволяет реализовать
    как исследования восприятия, получения, фиксации, изучения, формирования, порождения и оценки определений бытия и сущности, идей и знаний, а также их определенных форматов – в первую очередь данных (которые обычно понимаются через ощущения),
    так и познание духа в рамках Гегелевской науки о духе и познание в духе,
    т.е. осуществлять познание (процесс которого основан на логике и методах) в областях мирового духа и диалектического познания.
    Это в современной диалектике производится
– в областях мирового духа, в частности на основе Современной политической экономии, и поэтому имеется соответствующая предметная область исследований – экономика, о технологии в сфере которой и пойдет речь в Разделе,
– в сфере диалектического познания на основе диалектического программирования и диалектически понимаемой информатики.
     Исследования в частности позволяют осуществлять
 а) переосмысление математики – теперь уже  как науки оперирующей определениями качества (т. е. уже как науки, расширенной в современной диалектике через понятия качества и др.),
 б) переосмысление  информатики,
 в) создание когнитивной парадигмы, предназначенной для проведения исследований, оценок и осуществления учебной, познавательной и прикладной деятельности в конкретных областях – парадигмы Data Getting (далее – Data Getting), которая не является набором методов, применяемым самостоятельно и как ни попадя в любой области, как Data Mining,
 г) непосредственные исследования и оценки в сфере экономики, в области цифровых технологий как способа производства и в IT-сфере,
д) создание новых вычислительных инструментов и прикладных дисциплин и технологий, в том числе предметной диалектической технологии сбора, подготовки и обработки данных и обоснования решений в области экономики (Economy Data Getting),
 е) реализацию соответствующих стартапов.

Data Getting следует понимать
– как когнитивную парадигму, предназначенную для обоснования и создания основ проведения исследований, оценок и осуществления учебной, познавательной и прикладной деятельности в конкретных областях, т.е. как парадигму, развиваемую для применения в областях обработки данных в широком смысле, в том числе информатики и программирования,
– как парадигму создания альтернативных, синтетических и продвинутых данных и решений, в том числе в силу прерывания необходимости по Гегелю, не поддающихся вычислению на основе объективно-научных методов (в том числе оппонентами за счет применения тех же инструментов – как бы непредсказуемости для оппонентов результатов обработки данных и выбора решения).
    Иными словами Data Getting не является как технология Data Mining технологией выявления незамеченных данных и формирования решений, вычисляемых на основе собранных и обработанных данных, и тем более просто набором методов, применяемым самостоятельно и как ни попадя в любой области. Data Getting также не следует понимать и как модернизированную (исправленную, дополненную и развитую) технологию Data Mining. По сути, Data Getting противопоставляется Data Mining.

Следует отметить, что Data Getting основана на определениях бытия и сущности (согласно философиям Платона и Гегеля), которые не используются в науках, поэтому в Data Getting имеется гораздо больше возможностей и средств, чем в Data Mining и иных научно-объективных цифровых форматах обработки данных и информации.

Некоторые реализации Data Getting.
1. Information Technology Data Getting (DGIT). Эта технология разрабатывается преимущественно для использования для нужд современной диалектики, пока для исследований в части развития информатики.
2. Information Data Getting (DGInf). Эта технология также разрабатывается для использования для нужд современной диалектики, пока для обработки потоков внешних данных.
3. Political Economy Data Getting (DGPE). Эта технология разрабатывается преимущественно для использования для нужд современной диалектики, пока для исследования цифровой экономики как способа производства.
4. Economy Data Getting (DGEc) – технология, реализующая применение парадигмы Data Getting в экономической сфере:
– производство, транспорт, торговля,
– банковское дело,
– страхование, реклама, безопасность,
– организация и ведение бизнеса, дистанционная коммерция (не путать с электронной коммерцией), стратегическое планирование, оперативное и тактическое развитие, оптимизация управления и договорных компаний,
– структурирование организаций (фирм) и подразделений в целевые производственные комплексы,
– антикризисное управление, включая электронное осуществление экономико-финансовой деятельности и организацию работы в неординарных (критичных) условиях (например, на «удаленке», в период кризиса и т.д.),
– информационно-предметное обеспечение судебных (арбитражных) процессов,
– управление персоналом, работа с персоналом по оптимизации штата и его деятельности,
экономическая психология (прикладное использование одной из современных диалектических наук – одноименной науки).
    DGEc – это одна из новых экономических технологий; пока она применяется для исследования экономических и бизнес ситуаций различных масштабов, осуществления прогнозов и подготовки решений.
    DGEc является основой неоэкономической организации и оптимизации финансово-экономической деятельности в связи с представлениями Современной политической экономии о грядущих экономических реалиях.

Значение проведенных исследований для диалектики:
– введение понятия данных и чистых данных в диалектике,
– создание диалектической науки о знаниях, определениях, данных и фактах (кратко – наука о знаниях; фундаментальная диалектическая наука),
– развитие диалектической алгебры познания (см. «Алгебра познания»),
– создание науки о диалектических возможностях получения, обработки и использования данных (прикладная наука),
– развитие диалектической математики – математики как науки учитывающей положения качества (это прерогатива только современной диалектики, так как в материалистичных науках попросту нет требуемых понятий и инструментов),
– углубление исследований в области информатики и теории передачи данных,
– углубление исследований в области диалектического программирования,
– развитие изучения и формализации ряда положений философий Канта и Гегеля в сфере субъективного духа, например, продуктивной силы воображения и памяти, важных для алгоритмизации позиций субъективного духа, например интеллекта,
– углубление исследований в области (диалектического) кибер интеллекта,
– изучение возможностей для автоматизации интеллектуального диалектического познания – кибер познания,
– углубление исследований в ряде предметных областей, прежде всего, это – экономика и IT-технологии,
– создание Data Getting,
– формирование DGIT,
– формирование DGInf,
– формирование DGPE,
– формирование DGEc,
– формирование новой специальности (на базе специальности инженер-системотехник)  –  Data Strategist – специалист по стратегии обработки данных и принятия решений, или специалист в области Data Getting.

Однако еще раз подчеркнем, что главной целью современной диалектики в смысле знаний и познания было и остается развитие диалектического познания и Системы диалектики (реконструированной по материалам Гегелевской Системы науки, снятой великим философом), которая теперь, после определения данных, обрела новые инструменты а) пополнения, б) верификации эмпирических и научных фактов и в) развития вообще знаний.



Облачная зона для комментариев и добавлений – D005.
Облачная зона для дискуссионных тезисов – D006.
Облачная зона для проведения дискуссий – D007.