Было бы всё достаточно просто, если бы при системном анализе различных объектов, процессов, явлений, проблемных ситуаций сопоставлялись равноценные, равнокачественные факторы и тенденции, лежащие в одной плоскости, т. е. мнения с мнениями, концепции с концепциями, цифровые ряды в соответствующих единицах измерения. Однако, в реальности, это бывает крайне редко, поступающая аналитику информация разнокачественна, разрозненна, фрагментарна, очень часто противоречива. Профессиональное системное исследование проблем в какой-то степени вынуждено претендовать на роль переводчика, осуществлять попытки сопоставления разноплановых и, казалось бы, принципиально несопоставимых семантических полей (условно рациональное – иррациональное), например, «воздействие степени религиозности населения на эффективность народного хозяйства страны». Предлагаемый пример относится к такому методу аналитики, как корреляционный анализ. Для его решения нужно установить степень согласованности между двумя независимыми, самостоятельными процессами.
Процессами с однокачественными и одноуровневыми характеристиками занимаются разделы математики – интегральное и дифференциальное исчисления, а также тригонометрия, если процессы носят циклический характер. Системная аналитика должна заниматься оценкой взаимодействия и прогнозирования развития разнокачественных и многоуровневых, т. е. гиперкомплексных систем – объектов и процессов. Оценка воздействий и взаимодействий производится в относительных величинах, т. е. их физическая сущность при делении показателя на своё значение выбранного базового периода просто сокращается, остаётся за скобками (одно слагаемое полинома отвечает за тонны хлопка, другое за метры ткани, третье за курс валют и т. д.). Забавный пример: на столе лежат три предмета. Мы знаем, что один из них круглый, второй – деревянный, третий – синий. Вопрос для аналитика – составляют ли они систему, и как она себя может повести? А ведь в этой шутке есть доля истины.
Сложность современного системного исследования часто обусловлена многими причинами. Среди них отметим недостоверность или полное отсутствие первичных эмпирических данных, закрытие или сознательное искажение информации, а также отсутствие общепризнанных математических, статистических моделей и подходов (часто ещё специально тщательно скрываемых в «академических» исследованиях), расхождения в сущностных интересах (во взглядах) различных групп исследователей, школ, государственных и частных структур и институтов. Бывают и иные причины, например, доктринального характера, когда исследователю предлагают исследовать миф – насколько