Москва
ИНФРА-М
2013

СОЦИАЛЬНАЯ 
СОЦИАЛЬНАЯ 

ЭВОЛЮЦИЯ
ЭВОЛЮЦИЯ

ÌÎÍÎÃÐÀÔÈß
ÌÎÍÎÃÐÀÔÈß

À.Ã. ÃÀÍÆÀ
À.Ã. ÃÀÍÆÀ

УДК 316(075.4)
ББК 60.5
 
Г19

ISBN 978-5-16-006154-2

Ганжа А.Г.
Социальная эволюция: Монография. — М.: ИНФРА- М, 
2013. — 106 с. — (Научная мысль).

ISBN 978-5-16-006154-2

С экспоненциальным ростом информации «95% научной продукции 
повторяет то, что уже опубликовано». Автор предлагает методику отбора 
оригинальной (неповторяющейся) информации и построения с ее по-
мощью модели социальной эволюции по аналогии с эволюцией биологи-
ческой. Для специалистов по информатике, биологии, обществознанию, 
особенно для специалистов, не имеющих базового образования в обще-
ственных науках. Всем, интересующимся методологией научного иссле-
дования при изучении истории общества.

ББК 60.5

Г19

Рецензенты:

д-р ист. наук, проф., заведующий кафедрой отечественной истории 
древности и средневековья Брянского государственного университета 
Е.А. Шинаков;
канд. физ.-мат. наук, старший научный сотрудник Института проблем 
управления РАН В.И. Бодякин

© Ганжа А.Г., 2013

Светлой памяти моего отца
инженер-подполковника
Ганжи Григория Федоровича
посвящается

В в е д е н и е
ЧЕЛОВЕК В ОКЕАНЕ ИНФОРМАЦИИ

Глава 1. ПОИСКИ И ОБОСНОВАНИЕ МЕТОДИКИ 
ИССЛЕДОВАНИЯ

Информация и «информационный шум»

Когда-то в далеком прошлом были такие периоды, когда любой грамот-
ный человек, в принципе, мог прочитать практически все существующие 
«в мире» книги. С тех пор количество авторов и самых разнообразных книг 
постоянно увеличивалось.
К нашему времени с экспоненциальным ростом информации [1] («ин-
формационный взрыв») даже в инженерных науках, наиболее адаптирован-
ных к работе с информацией, «специалист, тратя на ее поиски до 50% сво-
его рабочего времени, не в состоянии ознакомиться более чем с 10–12% 
публикаций, вышедших за год во всем мире только по его узкой специали-
зации» [2, с. 36; 7, с. 240 ]. Отсюда понятно, что для других отраслей и, 
особенно, для междисциплинарных научных исследований эти цифры еще 
меньше.
Это вызвало ситуацию, когда, как отмечает ак. А.Д. Урсул, «95% научной 
продукции повторяет то, что уже опубликовано», … «в 90% заявок на изо-
бретение отсутствует новизна» [3, сс. 83–84]. Т. о. от избытка информации 
человек страдает не меньше, чем от ее недостатка: «возникает противоречие 
между существующими потоками и массивами хранящейся информации 
и ограниченными возможностями их восприятия и переработки каждым 
человеком» необходимой ему ее части. Выделить из этого «океана» инфор-
мации «море» оригинальных знаний (фактов, идей, концепций и т.д.) ста-
новится все трудней. В такой ситуации гораздо легче «сделать открытие 
заново» («открытие велосипедов»), чем найти «первоисточник». Значитель-
ная часть остального опубликованного и сказанного является, в лучшем 
случае, компиляцией чужих мыслей, а в худшем – массовым плагиатом. 
Поэтому одна и та же информация может кочевать из книги в книгу, из 
журнала в журнал, из газеты в газету, с одной теле- или радиопередачи на 
другую и т.д.
В какой-то мере эту проблему решала дифференциация наук, которая 
является закономерным следствием быстрого увеличения и усложнения 
знаний. Она неизбежно ведет к специализации и разделению научного 
труда по отраслям знаний, что, на первых порах, позволяет значительно 
сократить информационные повторы (отсечение знаний от информации), 
включая «открытия велосипедов» и плагиат. Это имеет такие позитивные 
стороны как возможность углубленного изучения явлений, повышение 
производительности труда ученых и пр.

Благодаря развитию науки накопилась масса знаний об окружающем 
нас мире, об обществе и человеке, о различных природных и социальных 
циклах. Современная наука позволила нам «заглядывать» на миллионы лет 
в прошлое, внутрь атома, на дно океанов, в недра Земли, в глубины кос-
моса и пр.
Однако, обратной стороной этих достижений явилось то, что каждая 
наука, научное направление, научная школа, а иногда даже и отдельный 
исследователь начинают говорить на своем особом языке, в значительной 
мере, используя свою терминологию, зачастую вкладывая свой особый 
смысл во многие общеизвестные понятия. Это, может быть, в какой-то 
мере, оправданно, пока обсуждение идет внутри коллектива специалистов. 
Но уже прибывающая в коллектив из учебных заведений молодежь в та-
ких условиях вынуждена «переучиваться», привыкать к двойственности 
понятий.
Другая проблема – в однозначности термина. В традиционных науках 
редко можно понять по-другому утвердившиеся термины (например, «те-
орема» в математике, «кислота» в химии, «вид» в биологии и т.д.) или что-
нибудь добавить в его понимание. В более же молодых науках, например, 
в гуманитарных, напротив – большая редкость такая однозначность.
Еще хуже этот процесс отражается на междисциплинарном уровне. Ведь 
одной из главных задач любой науки является создание продуктов, востре-
бованных в других областях знаний и практике. Для представления этих 
продуктов другим специалистам, для широкого обсуждения своих дости-
жений необходимо использовать общепонятный язык. Однако перевод 
языка специалистов на язык широкого общения – дело тонкое, деликатное. 
Нередко различное понимание одного и того же термина порождают со-
вершенно ненужные, «беспредметные» споры. Представители разных наук 
«говорят на разных языках». Отсюда, зачастую, – «потеря связи целого» 
в науке, сужение кругозора «специалистов» и пр.
С другой стороны, поиск любой нужной информации чрезвычайно за-
трудняется «из-за предпочтения классовых, элитарно-кастовых, групповых, 
национальных интересов общечеловеческим, гипертрофирования ведом-
ственных целей и нужд, проявления феномена секретности в условиях со-
существования конфронтирующих социальных систем, то есть имеющиеся 
экономические, политические и другие социальные барьеры не позволяют 
информации полностью реализовать свою интегрирующую роль, наруша-
ется целостность научных и социальных коммуникаций» [3, с. 83–84]. Все 
это зачастую способствует субъективности, тенденциозности в трактовках 
событий и явлений, подтасовкам фактов, манипулированию общественным 
мнением, дезинформации и другим негативным последствиям. На этой 
основе нередко выбираются сомнительные пути для решения тех или иных 
проблем. Общечеловеческие же интересы можно учесть только на базе ана-
лиза и логического обоснования максимально возможного количества ин-
формации, полученной из различных альтернативных источников, да и наи-
более важные «революционные» идеи и технические решения обычно 
возникают на стыках различных областей современного знания.
Таким образом, и верная информация, и многие ошибки, фальсифика-
ции, плагиат повторяются и множатся, а часть действительно оригинальных 

идей напротив – может быть пропущена человечеством и надолго (если не 
навсегда?) забыта (феномен «информационного тупика»).
Все это чрезвычайно сдерживает прогрессивное развитие общества.
Так, практически все наиболее острые проблемы современности сво-
дятся к проблемам оперативного отбора оригинальной (неповторяющейся) 
информации (знания) и такого ее структурирования, которое обеспечило бы 
наиболее быструю и эффективную работу на ее основе. Такие задачи может 
выполнить созданный на основе РУНЕТ Всеобщий междисциплинарный 
«Банк знаний» («интеллектуальный центр человечества» по В.И. Вернад -
скому [1]).
Но как отобрать из всего «океана информации» выше упоминаемые 
ак. А.Д. Урсулом 5% действительно оригинальных знаний? С помощью 
простого перебора это – неподъемная задача.

«Стволовая» структурамодель Банка знаний

Пока, к сожалению, Интернет – это величайшее достижение человече-
ского разума, сейчас, по большей части, используется как тот «микроскоп, 
которым забивают гвозди». Произошло это потому, что большинство проб-
лем «бумажной» информации были бездумно переброшены во «всемирную 
паутину» и успели ее основательно засорить. Однако здесь, среди гор ин-
формационного мусора и несистематизированной информации, уже суще-
ствуют отдельные высококачественные, но пока еще разнородные системы 
(концепции, теории, модели и т.д.). Для создания «Всеобщего банка зна-
ний», который позволил бы значительно повысить эффективность работы 
Интернета, эти системы, созданные в разных науках, нужно преобразовать 
в единую модель на основе некоторых общих универсальных закономер-
ностей, присущих всей материи («неживой», «живой» и социальной). В их 
основе, прежде всего, будут фиксироваться различные положения обще-
мировоззренческого характера.
Моделированием называется исследование объектов познания на их 
моделях, построенных для реально существующих объектов, процессов или 
явлений с целью получения объяснений этих явлений, а также для пред-
сказания явлений, интересующих исследователя. Познавательные возмож-
ности модели обусловливаются тем, что модель отображает (воспроизводит, 
имитирует) не все, а наиболее существенные черты объекта-оригинала. 
Модель позволяет имитировать описываемые ею процессы так, как они 
проходили бы в действительности. Такую модель можно «проиграть» во 
времени и, меняя некоторые ее параметры (аналог эксперимента), т.о. пред-
сказывать с достаточно высокой точностью возможные сценарии развития 
реального объекта. Моделирование используется в тех случаях, когда тра-
диционные исследования невозможны или затруднены (история прошлого, 
слишком много или, напротив, – мало информации об исследуемом объ-
екте и т.д.), опасны или слишком дороги. Эксперименты с моделями быс-
трей и дешевле производить на компьютере. Большое распространение 
в последнее время получило эволюционное моделирование, которое ис-
пользует главные положения теории биологической эволюции.

Рис. 1

В текстовом варианте ее можно изложить следующим образом:
Пока не будем удаляться в историю космоса. Автору это «не по зубам». 
Начнем с Земли.
В «неживой» природе задолго до возникновения жизни установилась 
сравнительно устойчивая система круговорота вещества и энергии с неко-
торыми периодами колебаний составляющих ее элементов (тектонические, 
климатические и пр. циклы различной длительности). Жизнь, как продукт 
эволюции «неживой» материи, развиваясь «внутри» уже существующих 
космических и земных циклов (например, связанные с прохождением Сол-
нца через соответствующие зоны Космоса во время его прохождения вокруг 
центра галактики), по мере освоения планеты, постепенно превратилась 
в силу, сопоставимую с другими силами глобального масштаба. Эта сила 
внесла в установившуюся систему «неживой» природы множество измене-
ний («возмущений»), нарушило ее равновесие. Однако, в процессе «при-
тирания» друг к другу этих двух систем, постепенно установилась новая, 
более сложная система – «неживой» и «живой» природой. Аналогичным 
же образом в эту новую систему позже внедряется человечество.
Эта модель может стать «стволовой» структурообразующей системы 
«банка знаний» («дерева идей») (высший уровень обобщения). Модели, 
представляющие системы более частного характера, логически «вытека-
ющие» из «стволовой», должны будут образовывать большие и малые «вет-
ви» «банка знаний», вплоть до любого фактического материала («ветви 
дерева идей») [1].
Представляемая здесь модель системно взаимосвязана со многими из-
вестными автору концепциями не только гуманитарных, но и естественных 
наук (биологии, геологии, географии, климатологии и др.).
Как и любую концепцию, данную модель можно изобразить в виде ри-
сунка «дерева суждений» с изображением на нем их причинно-следственных 
связей в виде больших и малых «ветвей». Но такое изображение было бы 

весьма сложно разместить внутри печатного листа. Поэтому некоторые 
главные из них автор представил (см. дальше) в виде своеобразных Опрос-
ников. Там он присваивает каждому отдельному суждению, которые со-
ставляют конкретную «ветвь», специальные шифры (нумерация), обозна-
чающие их связи друг с другом. Так, например, если исходное для «ветви» 
суждение обозначим шифром 1, то «вытекающие» из него суждения полу-
чат шифры 1.1, 1.2., 1.3. и т.д., «вытекающие» из них – 1.1.1., 1.1.2, 1.2.1, 
1.2.2., 1.2.3., 1.2.4. и пр., далее должны следовать 1.1.1.1., 1.2.1.1. и т.д. По-
лучается множество многозначных цифр, что весьма неудобно уже для 
Опросника. Чтобы избежать этих неудобств, автор присвоил суждениям, 
исходным для каждого нового абзаца, номер этого абзаца. Так, например, 
второй абзац начинается с 2, третий с 3 и т.д.
Такой подход соответствует тенденциям в современной науке, где, для 
разрешения крупных задач и глобальных проблем, выдвигаемых практиче-
скими потребностями, получает все большее распространение интеграция 
наук, благодаря чему, чаще всего на их «стыке», происходит взаимопроник-
новение самых различных направлений научного познания мира, взаимо-
действие разнообразных методов и идей. Такая интеграция наглядна, а по-
тому с большей убедительностью доказывает единство природы. Она по-
тому и возможна, что объективно существует такое единство.
Эта структура позволит значительно ограничить количество переборов 
дублирования информации и связать всю оригинальную информацию в еди-
ную систему, т.е. такую, которая позволит логически непротиворечиво 
объединять и объяснять все известные (а в будущем и неизвестные, если 
такие появятся) факты и идеи.

Умозрительные модели и обобщение эмпирических фактов

Какими же качествами должны обладать концептуальные модели, со-
ставляющие «стволовую» структуру «Банка знаний»? Существует два край-
них типа таких моделей понимания и объяснения окружающей действи-
тельности (остальные – есть некоторые промежуточные варианты).
1. Умозрительные модели. Обычно они опираются на весьма ограничен-
ное число особенно поразивших автора фактов, идей, умозаключений, 
смутных догадок, и т.д., на отдельные личные впечатления, вызванные, 
например, прочтением какой-то конкретной книги, высказыванием како-
го-то известного человека и т.д. Таких моделей можно построить бесконеч-
ное множество. Ведь история окружающего нас мира (космоса, планеты, 
биосферы, общества и пр.) изобилует самыми различными «аргументами», 
некоторая часть которых, на первый взгляд, действительно может «под-
твердить» любые из подобных «откровений». Только подобного рода «ар-
гументы» и подбираются для уже «готовой» «концепции», остальные – от-
вергаются, игнорируются или просто неизвестны их авторам. Главными 
ценностями такого подхода являются творчество, оригинальность, «красо-
та построения» и т.п. («Я так вижу!»). Поэтому наиболее широко этот спо-
соб познания действительности распространен в поэзии, литературе, пуб-
лицистике, изобразительном искусстве, религии, философии и т.д. В науке 
же такое «разнообразие» ведет к увеличению «информационного шума».

2. Научные модели, построенные на логическом обобщении эмпириче-
ских фактов, т.е. такие, у которых первоисточниками знаний, прежде все-
го, являются тщательно проверенные, достоверные факты. Последние на-
коплены соответствующими отраслями знаний за время их существования, 
благодаря деятельности множества поколений ученых. На основе обобще-
ний всех этих материалов и строились различные гипотезы, т.е., практиче-
ски это тоже первоначально – умозрительные модели. Последователи наи-
более удачных из них, т.е. тех, которые подтверждались действительностью, 
все более детализировали их, расширяли область их применения, уточняли 
в связи с выявлением новых фактов, соединяли вместе отдельные частные 
модели и т.д. Поэтому, чем дольше существует конкретная отрасль знаний, 
тем скрупулезнее осуществлялся, на каждом конкретном уровне обобщения, 
отбор идей, гипотез, иллюстрирующих их характерных фактов и аргументов, 
способов отбора информации и т.д., которые выкристаллизовывались в до-
статочно ограниченный относительно небольшой «исходный» их набор. 
Отсюда любые современные концепции, теории, учения и т.д., в сущности, 
представляют собой лишь более или менее убедительные из «вероятност-
ных» моделей, в основе которых лежат тем или иным способом связанные 
друг с другом одни и те же «сгустки» информации. Т.о. даже самые «ори-
гинальные» из таких моделей отличаются друг от друга всего лишь относи-
тельно небольшим набором новых фактов, выявлением новых связей меж-
ду ними и прочими «мелочами».
Если же появляются новые, неизвестные ранее эмпирические факты, 
имеющие отношение к данной отрасли, они также логически укладывают-
ся в рамки существующих концепций, теорий, учений и т.д. или, «в худшем 
случае», с накоплением большого числа таких фактов, предшествующие 
господствующие теории становятся «частными вариантами» новой. На ос-
нове именно таких моделей строятся научные знания.
Все это максимально ограничивает для специалистов количество воз-
можных умозрительных моделей в своих отраслях знаний. Главное досто-
инство таких эмпирических обобщений – системность: чем большее число 
эмпирических фактов и их интерпретаций логически (непротиворечиво) 
соединяли в себе и объяснялись такими конкретными моделями, тем по-
следние становились более убедительными, тем вероятнее (точнее) отра-
жают они истину. Чем более «системна» модель, тем лучше укладываются 
в нее и новые, ранее неизвестные факты. Все прочие модели безжалостно 
отбрасываются, как бы «красиво» они ни выглядели. Поэтому создать ка-
кую-либо «новую» теорию, полностью «отрицающую» старую, в традици-
онной науке, видимо, невозможно. К таким относятся, например, учение 
Ч. Дарвина и выросшая из нее Синтетическая теория эволюции, Периоди-
ческий закон Д.И. Менделеева, развитая советскими учеными система 
марксизма.

Правила построения исходной концептуальной модели 
для «банка знаний»

В работе [4, с. 144–169] выявлены многие наиболее убедительные для 
построения таких моделей правила. Привожу некоторые из них в своей 
интерпретации и с дополнениями:

1. Действительность в модели рассматривается как изменяющаяся во 
времени, закономерно развивающаяся (эволюционирующая) в конкретно-
исторических условиях и связях (включая взаимодействие с окружающей 
средой). Все изменения предметов, явлений и процессов рассматриваются 
в модели поэтапно, в идеале – начиная от их возникновения вплоть до 
прогнозных сценариев их будущего состояния. Обязательно предлагаются 
«механизмы изменения».
2. Модель должна быть системной. Для этого ее следует начинать с «ак-
сиомы», т.е ограниченного набора отправных, достаточно очевидных, ис-
ходных идеализаций (абстракций), принимающихся без доказательства 
в пределах данной концепции. Та же «аксиома» должна лежать и в основе 
доказательства всех остальных ее положений. Т.о. последние будут логи-
чески «вытекать» из указанного набора идеализаций или последовательно – 
друг из друга. Модель тем более будет отражать действительность, чем 
большее число предметов, явлений и процессов при наименьшем количе-
стве исходных абстракций она объединяет и объясняет.
3. При этом степень научной убедительности модели будет тем выше, 
чем большее число их и связанных с ними (своих и чужих) концепций, 
подходов, фактов, их оценок и т.д. она объясняет и связывает в логически 
непротиворечивой форме. «Такое связанное описание процессов развития 
резко упрощает саму технологию системного анализа всех биосферных про-
цессов и процессов взаимодействия природы и общества» [5, с. 36].
4. Интерпретируемость (толкование) фактов с помощью данной кон-
цептуальной модели предполагает возможность устанавливать связь между 
понятиями, используемыми в ней, и языком наблюдений, что, в свою оче-
редь, помогает ее проверке. Ведь фактически любая концепция – это ин-
терпретация фактов, более или менее верно отражающая истину. Непред-
взятый ученый должен кропотливо, как следователь, доказывать, что имен-
но так, а не иначе следует объяснять каждый конкретный факт.
5. В модели должны быть гармонично представлены как умозрительные 
схемы, так и эмпирические обобщения, ибо первые без вторых могут дать 
множество разных необоснованных «объяснений» одних и тех же фактов. 
Вторые же без первых не могут заполнить множества «прорех» в нашем 
знании (например, модели на основе единичных находок в палеонтологии, 
антропологии и т.д.).
6. Информативность, как возможность на ее основе получать новые 
знания о предметах, явлениях и процессах, известных и еще неизвестных 
или ранее незнакомых автору. Но выявить закономерности можно только 
систематизируя и сравнивая фактический материал. Каков же должен быть 
объем этого материала? Ч. Дарвина, например, коллеги-современники кри-
тиковали за то, что свое учение он построил на базе исследования весьма 
ограниченного количества видов животных и растений, тогда как уже в то 
время были известны их многие тысячи. Однако масса дополнительно при-
влекаемых с тех пор и до наших дней видов только подтверждали его теорию. 
Т.о. полнота его модели предполагает возможность описывать с ее помощью 
все ситуации и причинно-следственные связи в конкретной предметной 
области.
7. В состав аксиомы должны войти и основные термины, используемые 
в модели, вместе с их толкованиями (дефинициями). При этом, среди из-