«В.Е. Семенов АНАЛИЗ И ИНТЕРПРЕТАЦИЯ ДАННЫХ В СОЦИОЛОГИИ Учебное пособие Владимир 2009 УДК 316.1 ББК 60.504 С30 Рецензенты: Доктор педагогических наук, профессор, зав. кафедрой социально-гуманитарных дисциплин ...»

Научное объяснение ориентировано не на конкретного слушателя, а на объективные (внеличностные) стандарты логического вывода, объективные стандарты рациональности, признанные и «узаконенные» в данное время в науке. Соответственно, любой человек, принимающий эти стандарты, с необходимостью поймет подобное объяснение. Ибо цель научного объяснения – достичь истинного высказывания (разумеется, с точки зрения существующих в определенный исторический период критериев истинности).

Подобно тому, как в естественных науках объяснение должно соотноситься с интерсубъективными стандартами рациональности, так и в науках о культуре должны присутствовать аналогичные условия возможности понимания. К числу таких условий нужно причислить помещение изучаемой ситуации в исторический и социальный контексты, знание «ситуационного окружения» исследуемого действия, знакомство с неявными правилами и нормами, умение «читать» культурные коды и символы и т. д. Иначе говоря, необходимо постоянно решать своеобразную проблему «герменевтического круга», когда целое мы можем понять только через знание его частей, а части – исключительно через осмысление целого.

Рассмотреть даже самые значимые из интерпретативных моделей в рамках учебного пособия не представляется возможным. Поэтому наиболее оптимальным вариантом будет обращение не просто к интерпретативной, а парадигмально интерпретативной модели понимания и объяснения, т. е. такой, которая «задает» образец и основные стандарты для всего «семейства» исследовательских стратегий. Именно такой «моделью-прародительницей» является социологическая методология М. Вебера.

§ 2. Постановка проблемы понимания и объяснения Понимающая социология рассматривает индивида и его действие как базовую единицу анализа, как «атом». Актор представляет собою «последний предел» социального действия, единственного носителя осмысленного поведения. Такие общие понятия, как «государство», «религия», «феодализм» и им подобные, обозначают определенные категории совокупного человеческого взаимодействия. Поэтому задача социологии состоит в том, чтобы свести эти понятия к «осознанным» (целерациональным) действиям, или к действиям участвующих в них индивидов. Таким образом, предмет социологии есть социальное действие, неразрывно связанное с субъективно подразумеваемым смыслом.

Чем большее значение имеет социальная проблема, утверждает М. Вебер, тем менее она доступна однозначному решению на материале опытного знания, тем большую роль играют сугубо личные аксиомы веры и ценностных идей. Некоторые наивные ученые верят, что задача социологии состоит в разработке некоторого общего «принципа», на основании которого можно будет вывести однозначные нормы для решения конкретных социальных проблем. Другие полагают, что социальная наука должна создать некий «общий знаменатель» в виде «общезначимых последних идеалов» (нечто вроде «охватывающего закона» К. Гемпеля). Однако с научной объективностью все эти предложения ничего общего не имеют, ибо так называемая «средняя линия» ничем не лучше «крайностей».

Отправным пунктом в области социальных наук является действительная, т. е. индивидуальная, структура окружающей нас социокультурной жизни в ее универсальной, но не теряющей индивидуальности, связи. Нам необходимо понять окружающую нас действительную жизнь в ее своеобразии, а также причины того, что они исторически сложились именно так, а не иначе. В социальных науках исследуются духовные процессы, смысл которых нужно понять в сопереживании. Эта задача – совсем иная, нежели в естествознании. Знание законов причинной обусловленности – к чему стремятся естественные науки – не может быть в социологии целью, но только средством познания. – Ибо, во-первых, знание социальных законов не есть знание социальной действительности и, во-вторых, познание социальных процессов возможно только в том случае, если оно (познание) исходит из значения (ценности), которое для нас имеет действительная социальная жизнь.

Социальные факты (действия, идеи, верования, мнения, убеждения и т. д.), которые Э. Дюркгейм полагал предметом социологии, ни в каком смысле не могут рассматриваться как вещи, ибо вещами не являются. Именно такой «невещный» характер сущности социально-исторической жизни определяет в методологии М. Вебера специфику социологических исследовательских процедур. Законо сообразность социально-исторических процессов (если о ней вообще можно говорить) существенным образом отличается от законосообразности природных процессов. В природе действует принцип механической причинности, тогда как в обществе – принцип теле ологии (целеполагания). Такое положение складывается потому, что действия людей не могут быть поняты без учета их субъективно вкладываемого в действия смысла и целей.

Если в естественных науках важность и ценность законов прямо пропорциональны степени их общезначимости, то для познания социальных явлений в их конкретных условиях наиболее общие за коны, которые в наибольшей же степени лишены индивидуального содержания, обладают наименьшей ценностью. Исследователь в естественных науках, прежде всего, проявляет интерес к тем аспектам природных явлений, которые можно объяснить и сформулировать на языке абстрактных общих законов. Социальный ученый, напротив, заинтересован, главным образом, в экспликации индивидуальных специфических особенностей действующих индивидов. Это вовсе не означает, что социолог избегает формулировок некоторых общественных закономерностей или фиксации устойчивых, стандартизированных типов социального поведения и действия.

Знание общего (т. е. законов) никогда не бывает в социологии безотносительно ценным. Такое знание имеет оправдание, но только как промежуточная цель, как средство, поскольку законы не дают главного – понимания. В целом, в науках о культуре познание обще го никогда не бывает ценным как таковое. «Объективность» исследования социальных явлений не может, следовательно, заключаться в сведении эмпирических связей к общим законам. Поскольку возможность изучения социальной действительности зависит от той значимости, которую имеет реальность для нас, постольку и общественная жизнь в целом, и культура представляют собою тот самый фрагмент лишенной смысла мировой бесконечности, который (с нашей точки зрения) обладает смыслом и ценностью для нас.

Данное основоположение является основой интерсубъектив ности («одиноковопонимаемости»), т. е. позволяет разным людям примерно одинаково понимать окружающий мир. – Ибо, согласно М. Веберу, трансцендентальная предпосылка всех наук о культуре состоит вовсе не в том, что мы считаем определенную культуру ценной, а в том, что мы сами являемся людьми этой культуры, что мы обладаем способностью, свободой и волей, которые позволяют нам сознательно занять определенную позицию по отношению к социальному (и не только) миру и придать ему смысл. Каким бы этот смысл ни был, он станет основой наших отношений и суждений о различных социальных явлениях. Каким бы ни было содержание этих отношений, все рассматриваемые явления будут иметь для нас социологическую ценность (значение).

При этом само понятие «ценность» не нужно понимать как какое-то положительное социальное качество. Ценностью обладают все без исключения общественно значимые, важные процессы и явления. В этом смысле, по утверждению Вебера, проституция, как социальное явление, для социолога ничуть не менее ценна (важна), нежели религия или деньги.

Цель социологии – понимание социальных действий – может быть достигнута только в том случае, если мы предварительно уясним для себя важнейшие методологические вопросы: каковы логическая функция и структура понятий, которыми пользуется социальная наука? каково значение теории и образования теоретических понятий для познания социальной действительности? Отсутствие теоретической рефлексии в социологии (как, собственно, и в любой другой науке), неразработанность теоретического инструментария, которым социолог пользуется в своей практике, не позволит, в конце концов, систематически исследовать социальную реальность.

Таким образом, тематизация методов, теоретических моделей и понятий, применяемых при изучении социума, есть необходимая процедура для любого методологически грамотного социолога.

§ 3. Социальное действие и генетическая проблема Социология, по определению М. Вебера, есть наука, стремящаяся, истолковывая, понять социальное действие и тем самым каузально (причинно) объяснить его процесс и воздействие.

Социальным действием называется такое действие, которое обладает двумя обязательными, неотъемлемыми характеристиками:

во-первых, оно имеет субъективный смысл20 и, во-вторых, по предполагаемому действующим лицом (лицами) смыслом всегда соот носится с действиями других людей и ориентируется на них.

Вполне понятно, что в реальной жизни люди далеко не всегда ведут себя осмысленно, рационально. Порой человеческое поведение очень трудно объяснить с точки зрения рациональных мотивов.

Однако осмысленность и рациональность изучаемых социальных действий суть необходимые социологические допущения, идеали зации, теоретические предпосылки, которые делает исследователь.

В противном случае, без такого допущения, социальные действия вряд ли можно понять. Иначе говоря, исходную установку М. Вебера при изучении социальных действий можно выразить таким образом: человек сам знает, чего он хочет; и совершает именно то, что хочет. В действительности нередко все может происходить прямо противоположным образом: человек толком не знает, чего он хочет, а делает вообще не то, чего он толком-то и не знает.

Социальное действие является, таким образом, центральной, конститутивной проблемой социологии21. Для изучения социальных действий Вебер применяет специально созданный идеализированный объект – «идеальный тип».

Понятие «смысл» имеет два значения: а) смысл, действительно субъективно предполагаемый действующим лицом, т. е. смысл, который сам индивид вкладывает в свое действие; б) теоретически конструированный чистый смысл, субъективно предполагаемый гипотетическим действующим лицом (лицами) в данной ситуации; это, стало быть, смысл, который приписывается изучаемым акторам социологом-исследователем.

В своей «понимающей» социологии М. Вебер выделяет четыре типа социального действия: 1) целерациональное, 2) ценностно-рациональное, 3) аффективное, 4) традиционное, из которых два последних не в полной мере являются именно социальными, поскольку в них «ослаблена» какаято из двух обязательных характеристик.

Идеальный тип – это мысленная конструкция, образ. В реальной действительности он в своей понятийной чистоте не обнаруживается. Именно поэтому с точки зрения своего содержания данная конструкция носит характер утопии. – Ибо получен он путем мысленной идеализации («усиления»), абстрагирования определенных элементов действительности, важных, значимых для нашего исследования. Подчеркивая эту значимость для конкретного изучения, Вебер называет идеальный тип «интересом эпохи».

Отношение идеального типа к эмпирически данным фактам действительной жизни состоит в следующем. Возьмем, к примеру, идеальный тип «рынок». В тех случаях, когда абстрактно представленные в названной конструкции связи, то есть процессы, имеющие отношение к «рынку», в какой-то степени выявляются или предполагаются в действительности как значимые, мы можем, сопоставляя их с идеальным типом, показать и пояснить однородность, значимость и своеобразие этих связей. Иначе говоря, сравнивая эмпирические данные, полученные в ходе социологического исследования, с идеальным типом, мы, во-первых, отбираем те факты, которые имеют отношение к «рынку» (не имеющие отношения – отбрасываем), и, во-вторых, среди уже отобранных фактов, имеющих отношение к «рынку», выбираем важные, существенные и значимые (несущественные и случайные – отбрасываем).

В социологическом исследовании идеально-типическое поня тие («идеальный тип») есть средство для вынесения правильного суждения о каузальной взаимозависимости элементов эмпирической действительности. Однако при этом идеальный тип – не гипотеза; он лишь указывает, в каком направлении должно идти образование гипотез.

Нужно подчеркнуть, что идеальный тип не носит характер какого-либо долженствования или «образца». Речь идет о конструировании связей реальной действительности, которые представляются нашему воображению достаточно значимыми, мотивированными и, следовательно, необходимыми, «объективно возможными», а нашему познанию – адекватными. Идеальный тип есть попытка охватить социальные или исторические факты чистыми (в социологии) или ге нетическими (в истории) понятиями. Таковы понятия «капитализм», «рынок», «ремесло», «средневековое городское хозяйство», «экономический обмен», «церковь», «дух капитализма», «секта», «индивидуализм», «меркантилизм», «целерациональное социальное действие», «христианство», «протестантизм», «рациональность», «этика братской любви» и многие другие – все не перечислить.

Таким образом, идеальный тип – это социологическое понятие, которое призвано: 1) отсортировать (отобрать нужное, отбросить ненужное), 2) унифицировать, упорядочить (свести воедино, привести к общему «знаменателю»), 3) классифицировать, т. е. опреде лить значимость того эмпирического материала, который получен с помощью всевозможных способов и методов конкретного социологического исследования. Идеальный тип, стало быть, есть средс тво, а не цель познания. Его задача – не только конструировать (реконструировать) поведение людей, но, – главное, – понять его.

Возникает, однако, генетическая проблема: каково происхож дение идеального типа? Представляет ли он собою эмпирическое обобщение, или же идеальный тип есть априорная конструкция?

Первоначальный ответ М. Вебера: идеальный тип не извлекается из эмпирической реальности, а, значит, обладает априорным характером. Позже Вебер был вынужден разделить все идеальные типы (в зависимости от их происхождения) на две категории: 1) генетичес кий (исторический) идеальный тип: извлекается из эмпирической реальности с помощью обобщения (абстрагирования) и, следовательно, локализован в пространстве и времени (характерный пример: «средневековое городское хозяйство»: может быть использован при изучении только Средних веков (временная локализация) и только городского хозяйства (пространственная локализация));

2) чистый (социологический) идеальный тип: носит априорный характер и, следовательно, служит выражением связей, которые существуют без всякого пространственно-временного ограничения, т.

е. всегда («власть», «социальное расслоение», «господство», «религия», «социальное неравенство», «культура» и т. д.). «Чистые типы»

социологии указывают на такое теоретическое конструирование социального действия, как если бы оно протекало в идеальных (чистых) условиях. Как мы видим, генетический тип отличается от чистого также и по степени общности.

Выступая в социологии в качестве средства, идеальный тип является главным инструментом достижения цели познания, а именно – понимания социальных действий.

По утверждению М. Вебера, только человеческому поведению присущи (во всяком случае, полностью) такие связи и регулярность, которые могут быть поняты. Это обстоятельство, что социальные действия поддаются осмысленной интерпретации, содержит в себе главное и специфическое отличие наук о культуре (включая социологию) от наук о природе (естествознания). Принцип понимания оказывается тем критерием, с помощью которого отделяется сфера действительности и познания, релевантная для социолога, от той, которая не может быть предметом социологического исследования. – Ибо, по Веберу, поведение человека мы понимаем, а поведение, допустим, животной клетки – нет (т. е. мы его объясняем).

Наибольшей очевидностью отличается целерациональная интерпретация человеческого поведения. Это означает, что в наилучшей степени мы можем понять именно целерациональное социальное действие. Можно сказать даже так: идеалом для социологического понимания является целерациональное действие, в котором, по определению, совпадают субъективный смысл действия и само действие, произведенное в реальности.

Однако в отличие от Вильгельма Дильтея, Вебер не противопоставляет понимание (как метод наук о культуре) объяснению (методу наук о природе). Он убежден, что социология (см. выше дефиницию социологии) стремится понять социальное действие и тем самым каузально объяснить его. Метод понимания, таким образом, предшествует методу объяснения. Совместно оба метода образуют, говоря словами Вебера, «интерпретирующее постижение». – Понима ние во всех случаях есть интерпретирующее постижение: а) реально предполагаемого в отдельном случае смысла действия (например, при историческом анализе событий); б) предполагаемого смысла, взятого в среднем и приближенном значении (при социологическом рассмотрении массовых явлений, ибо здесь учитываются только усредненные показатели); в) смысла или смысловой связи в научно конструируемом чистом типе («идеальном типе») некоторого часто повторяющегося явления. Чистые типы показывают, каким было бы определенное социальное действие, если бы оно носило строго целерациональный характер, было бы свободно от заблуждений, аффектов, традиций, привычек и если бы оно ориентировалось на совершенно однозначную цель. Реальное поведение достаточно редко, и то только приближенно, соответствует конструкции идеального типа.

Иначе говоря, поведение в эмпирической действительности всегда в той или иной мере является «отклонением» от идеального типа.

Понимание, согласно Веберу, может быть двух типов, или, точнее, двух уровней.

1. Непосредственное понимание предполагаемого смысла социального действия.

Так, мы непосредственно понимаем, например, смысл арифметического правила 2·2 = 4, когда мы его слышим или читаем (т. е. мы понимаем, о чем идет речь). Это – рациональное непосредственное понимание мыслей.

Мы также непосредственно понимаем гневную вспышку, которая проявляется в выражении лица, междометиях, иррациональных жестах (т. е. мы понимаем, что это – именно гневная вспышка, а не бурная радость). Это – иррациональное непосредственное понима ние аффектов.

Мы способны непосредственно понимать действия дровосека, рубящего дерево, или поведение охотника, прицеливающегося в зверя (т. е. мы понимаем: дровосек рубит дерево, а не пашет, скажем, поле; охотник прицеливается, а не чистит ружье). Это – рацио нальное непосредственное понимание действий.

2. Объясняющее понимание мотивов поведения.

Мы мотивационно понимаем, какой смысл вкладывал человек, когда высказал или записал правило 2·2 = 4. Он производил коммерческую калькуляцию (демонстрировал технические расчеты и т. д.).

Это – понимание рациональной мотивации.

Мы можем мотивационно понять гнев, если знаем, что он вызван, допустим, жгучей ревностью, ущемленным тщеславием или покушением на честь. Понятые смысловые связи мы рассматриваем как объяснение фактического действия (гнева). Это – понимание ир рациональных мотивов (аффектов).

Мы также мотивационно понимаем действия того, кто рубит дрова (работает за плату для кого-то, готовит себе топливо на зиму, отдыхает от других дел (хобби)). Понятны и действия прицеливающегося охотника: охотится с целью продажи «трофея», добывает необходимое пропитание, опять же – увлечение и т. д. Это – понима ние рациональных мотивов действия.

Во всех этих случаях под мотивом поведения понимается определенное смысловое единство (или единство смысла действия), которое представляется достаточным в качестве причины изучаемого социального действия. Правильная каузальная интерпретация конкретного действия означает, что внешний ход событий адекватно понят из мотивов совершенных действий. При этом соотношение действий и его мотивов должно быть типическим (что означает в данном случае – правильным). Разумеется, нетипические социальные действия (каковых, на самом деле, немного) требуют особого изучения.

«Правильность» понимания и, соответственно, интерпретации может быть обеспечена опорой на ценности. Интерсубъективность понимания базируется на трансцендентальной предпосылке всех наук о культуре (см. § 2 данной главы). Во всех случаях «степень правильности» понимания повышает типичность действия, а значит – его проверяемость.

Всякая интерпретация стремится к очевидности. Очевидность понимания может быть по своему характеру: 1) рациональной (то есть логической или математической); 2) эмоциональной или худо жественно рецептивной (т. е. в качестве результата сопереживания и вчувствования (эмпатии). Рациональная очевидность присуща тому действию, которое может быть полностью доступно интеллек туальному пониманию в своих преднамеренных смысловых связях.

Посредством эмпатии очевидность понимания действия достигается в результате полного сопереживания того, что пережито субъектом в определенных эмоциональных связях. Наиболее рационально понятны, т. е. интеллектуально постигаемы, прежде всего, смысловые связи, выраженные в математических или логических положениях. Смысл аффектов мы можем понять либо «по аналогии» с собой, либо посредством эмпатии и затем рационально выявить их влияние на характер социальных действий индивида и применяемые им средства.

Тем не менее, сколь бы ясным по своему смыслу ни была интерпретация событий (действий), она тем самым еще не может претендовать на каузальную значимость и всегда остается требующей проверки наиболее вероятной гипотезой.

В методологии М. Вебера остается проблема, которую можно выразить таким вопросом: когда мы постигаем социальное действие, то, что именно при этом мы понимаем – смысл действия или же самого действующего? Ведь если социология стремится понять самого действующего индивида, то всякое действие выступает для нее как знак чего-то, в действительности совсем другого, т. е. того, о чем сам индивид или не догадывается, или если догадывается, то пытается скрыть. Эту проблему Вебер пытался разрешить тем, что выбрал в качестве идеала понимания целерациональное действие, в котором смысл действия и само действие (действующий индивид) совпадают. Таким образом, ситуация становится ясной: понять смысл действия – значит понять действующего индивида и наоборот. Безусловно, это – идеализированное социологическое пространство, а вовсе не реальное социальное. Однако ни одна наука не изучает полностью реальную действительность, но всегда – лишь идеализированную.

По утверждению Вебера, в современном обществе целерациональный тип поведения становится однозначно доминирующим.

Этот факт есть проявление всемирно-исторической победы фор мальной рациональности над материальной. Рационализация социального действия – это тенденция самого исторического процесса.

Таким образом, ход современной истории (по крайней мере, начиная с эпохи Нового времени) рассматривается М. Вебером как процесс прогрессирующей рационализации.

1. В чем заключается сущность интерпретативной («понимающей») парадигмы?

2. Продемонстрируйте различие между семантическим и научным типами объяснения.

3. В чем заключается специфический подход микросоциологии к изучению социальной действительности?

4. Каково различие в изучении действительности между науками о природе и науками о культуре?

5. Что такое интерсубъективность? Какова ее роль в науке? Каким образом М. Вебер обосновывает интерсубъективность?

6. Что такое ценность в социологии М. Вебера? Какова роль ценности в процессе познания социальной реальности?

7. В чем М. Вебер видит предмет социологии?

8. Какую фундаментальную предпосылку (допущение) принимает М. Вебер в процессе исследования социальных действий?

9. Что такое «идеальный тип»? Какова роль и механизм действия «идеального типа» в социальном познании?

10. Раскройте сущность и расскажите о различных видах «идеального типа».

11. Каково соотношение и субординация между пониманием и объяснением в социологии М. Вебера?

12. Расскажите о типологии понимания. Покажите на примерах различные типы понимания.

13. Что такое очевидность? Какие типы очевидности выделяет М. Вебер?

14. Какая методологическая проблема, касающаяся предмета понимания, возникает в социологии М. Вебера, и каким образом он пытается ее решить?

Раздел 2. ОСНОВНыЕ СОцИОЛОГИчЕСкИЕ ПРАктИкИ АНАЛИзА И ИНтЕРПРЕтАцИИ дАННых Глава. Социологичесое изереие § 1. Первичное измерение (квантификация) Измерение – это процедура поиска и использования таких фак тов, которые могли бы служить их количественной (числовой) характеристикой.

Все факты, которые используются в социологическом измерении, называют индикаторами. Выбор индикаторов зависит (предопределен) от интерпретации и операционализации основного понятия, которое в свою очередь является выражением основной проблемы социологического исследования.

Интерпретация основного понятия – процесс, в ходе которого социальная проблема (предмет исследования) должна быть выражена в теоретических понятиях, которые в полной мере и точно описывают («вбирают в себя») проблемную ситуацию. Интерпретация, следовательно, позволяет установить, по каким направлениям должен осуществляться сбор количественной информации.

Стало быть, интерпретация представляет собою процесс подведения социальной проблемы под релевантное ей понятие (такое понятие М. Вебер называл «идеальным типом»). Интерпретация основного понятия предполагает также вычленение из него понятий меньшей степени общности, т. е. его составляющих.

Операционализация основного понятия продолжает и детализирует интерпретацию. Операционализация есть процесс расчленения ранее выделенных составляющих основного понятия на их элементы, т. е. понятия еще меньшей степени общности. Получаемые при этом понятия являются эмпирическими, а не теоретическими:

они имеют непосредственное отношение к действительности, обозначают реальные вещи, отношения, ситуации и т. д., а значит, у них Поскольку данная тема рассматривается в курсе «Методология и методика социологического исследования», то эта глава преследует цель лишь напомнить основные понятия и процедуры, связанные с измерением.

есть конкретный референт (представитель) в социальной реальности, обозначением чего (кого) они как раз и служат. Именно такие «эмпирические понятия» и составляют категорию индикаторов.

Операционализация основного понятия показывает, о чём следует собирать информацию, а индикаторы помогают понять, как и в какой форме необходимо подойти к её сбору. В то же время индикаторы позволяют правильно сформулировать вопросы для, предположим, анкеты и других видов социологического инструментария, а также определить структуру ответов на них (т. е. правильно выбрать ранги).

Пример: Основное понятие исследования (изучаемая проблема):

«Социально-психологическое состояние трудового коллектива». Опера циональные понятия (составляющие основного понятия): 1) «Состояние трудовой дисциплины»; 2) «Бытовые условия»; 3) «Организация труда»;

4) «Общение работников в нерабочее время»; 5) «Удовлетворение трудом»

и т. д. Индикаторы (возьмем одно из операциональных понятий – «Состояние трудовой дисциплины»): а) «Выполнение норм выработки и плана в целом»; б) «Соблюдение правил внутреннего распорядка»; в) «Режим использования рабочего времени»; г) «Выполнение распоряжений руководства» и т. д. Все характеристики индикаторов (допустим, все ответы на вопрос (они являются рангами) «Выполняются ли распоряжения руководства?») составляют в целом шкалу измерения.

Качество отдельных индикаторов, а также их суммарных показателей (индексов) и шкал измерения определяется их надежнос тью и валидностью.

Надежность измерения связана с его устойчивостью, т. е. од нозначностью информации, которую мы извлекаем с помощью какой-либо социологической процедуры.

Валидность измерения характеризует соответствие измерения его цели. Эмпирический индикатор (ранг, шкала) валиден (т. е. обоснован, правилен) в той мере, в какой он действительно выражает значение той теоретической переменной, которую предполагалось измерить. Следовательно, валидность инструмента измерения состоит в однозначности и правильности получаемых результатов относительно измеряемого свойства объектов. Валидность, таким образом, определяет «чистоту» измерения операциональных и основного понятий.

Существуют различные уровни измерения:

1. Номинальные измерения – процессы отнесения объектов в классы с точки зрения их идентичности какому-либо свойству или признаку.

2. Порядковые измерения предполагают, что объекты можно упорядочить по степени выраженности у них свойства или признака (например, низкий, средний или высокий социальный статус).

3. Интервальные измерения применяются тогда, когда мы не просто способны определить количество интересующего нас свойства (признака), но и ввести единицу измерения.

Как было сказано выше, характеристики индикаторов (например, ответы на вопрос анкеты) составляют в совокупности шкалу измерения. Каждый вариант ответа представляет собою позицию шкалы измерения. Каждому уровню измерения соответствует тип шкалы измерения:

1. Номинальная шкала (шкала наименований, или назывная шкала) измеряет субъективные представления респондентов (мнения, установки, ценности, интересы и т. д.) или же признаки респон дентов (паспортичка в анкете: пол, профессия, семейное положение и т. д.). Номинальная шкала не содержит сравнения (рангов) в отличие от следующего типа.

2. Порядковая (ранговая) шкала (сравнительная): объекты в этой шкале выстроены по рангу (степени). Например, вопрос «Довольны ли вы своей работой?» содержит следующие ответы (ранги): «Полностью доволен»; «Скорее доволен»; «В равной степени доволен и недоволен»; «Скорее недоволен»; «Полностью недоволен».

3. Интервальная шкала выражает те значения признака, которые можно выразить числом: возраст, стаж работы, учёба и др. Интервальная шкала может быть с а) равными и б) неравными интервалами.

К используемым шкалам измерения применяются следующие основные требования:

1. Валидность – свойство шкалы измерять именно то качество или свойство, которое социолог намерен изучать.

2. Полнота – способность шкалы учитывать все значения индикатора (например, к вопросу «Из каких источников Вы узнаёте о начале учебного года в вашем вузе?» должны быть приложены в качестве возможных вариантов ответа все источники получения информации).

3. Чувствительность – способность шкалы выявлять отношение респондентов к изучаемому явлению с той или иной степенью дифференциации. Здесь, однако, необходимо придерживаться правила «золотой середины»: малое количество вариантов ответа (например, три) не позволяет определить степень дифференциации, а большое количество (например, двенадцать) не дает провести четкую границу (т. е. отличие) между соседними вариантами ответов. Чаще всего применяют пятипозиционную (реже – семипозиционную) шкалу. Например, актуальный для всех студентов вопрос «Удовлетворены ли Вы сданным экзаменом?» предполагает следующие стандартные варианты ответа: «Испытываю чувство глубокого удовлетворения»; «В целом удовлетворен»; «Не могу сказать определенно»; «В целом неудовлетворен»; «Испытываю отвращение к полученному результату». При этом срединное положение должен занимать нейтральный ответ. Стало быть, число содержательных позиций (ответов, или рангов) шкалы должно быть нечетным.

Квантификация сложных и далеко не однозначных социальных реалий накладывает немало ограничений на математические операции с их измерениями. Математика имеет дело с простыми однозначными абстракциями, в основе которых (чаще всего) суждение «есть – нет» (наличие – отсутствие). Социология должна учитывать и помнить, что именно скрывается за абстрактными величинами и символами, которыми мы оперируем.

Первое ограничение – соразмерность количественных показателей, фиксированных разными шкалами в рамках одного исследования.

Ошибка возникает, если социолог начинает статистически составлять данные, измеренные различными шкалами (например, «сильной» шкалой и «слабой», т. е. шкалой, допускающей широкий диапазон математических операций, и шкалой, которая не пригодна для этого).

Второе ограничение касается рядов распределения: необходимо внимательно изучать форму распределения с точки зрения его уклонения от нормального, симметричного ряда.

Третье ограничение накладывают такие социальные процессы и явления, измерение которых следует проводить шкалами открытого типа (допустим, измерение размера дохода, количества детей, субъективных оценок, показателей научной и творческой активности и т. п.).

Четвертое ограничение связано с особой природой социальных процессов, в которых статистические и детерминистские закономерности находятся в динамическом единстве.

Социальные процессы в определенном пространстве и в определенное время могут быть предсказуемы. Однако в неустойчивых (нестабильных) системах вполне вероятны самые неожиданные изменения.

Таким образом, количественный анализ имеет свои пределы, за которыми могут быть утрачены качество, глубина и полнота осмысления действительности.

Помимо указанных, существуют и другие, более сложные типы шкал, представляющие собой различные комбинации на основе указанных трех типов, а также шкалограммы23.

Кроме того, необходимо помнить, что названия шкал носят также и форматы ответов на закрытые и полузакрытые вопросы, а именно: оценочная шкала; контрольный список (меню); выбор между суждениями, выражающими установку или мнение; ранжирование. Все эти формы ответов также называются «шкалами», но они – не инструменты измерения и анализа данных, а способ фиксации ответа респондента.

Получение информации с помощью и на основе шкалирования уже представляет собою рудиментарную обработку (анализ) данных, ибо то, что не соответствует шкалам, не входит в поле нашего зрения. Однако полноценный (в строгом смысле слова) анализ данных начинается с процедуры, которая называется груп пировкой.

Подробнее см.: Ядов В.А. Стратегия социологического исследования. – М.: Омега-Л, 2007. – С. 113 – 168.

1. Расскажите об измерении (квантификации) эмпирических данных.

2. Что представляет собою основное понятие? Расскажите об интерпретации основного понятия.

3. В чем заключается сущность операционализации основного понятия?

4. Что собою представляют индикаторы и ранги?

5. Чем измеряется качество индикаторов, индексов и шкал измерения?

6. Какие существуют уровни измерения?

7. Расскажите о типах шкал измерения.

8. Какие требования предъявляются к шкалам?

9. Какие существуют ограничения для математических операций с их измерениями?

10. Что такое «формат ответа»?

Глава. Осове роцедр аализа да Группировка и классификация суть элементарные процедуры упорядочения данных, предваряющие анализ. С их помощью мы систематизируем, «уплотняем» и обобщаем эмпирические данные.

Группировка (простая группировка) – это классификация, или упорядочение данное по одному признаку; «зачисление» респондента в ту или иную группу в соответствии с одним выбранным признаком. Связывание фактов в группу осуществляется согласно с описательной гипотезой относительно ведущего признака группировки (или признака классификации).

Квантифицированные данные, или количественные показатели, группируются в ранжированные ряды по возрастанию (или убыванию) признака. Качественные, или атрибутивные, данные группируются по принципу построения неупорядоченных номинальных шкал.

Все операции последующего анализа эмпирических данных основываются на изучении сгруппированных данных.

Перекрестная (комбинационная) группировка – это связывание данных, предварительно упорядоченных по двум признакам (свойствам, показателям) с целью: а) обнаружить взаимозависимости, б) осуществить взаимоконтроль показателей (например, ответов на основной и контрольный вопросы), сформировать новый составной показатель (индекс) на основе совмещения двух свойств (состояний) объекта, а также определить направление влияния одного явления (свойства) на другое. Перекрестная группировка производится в таблицах.

Тип группировки данных тесным образом связан с типами ана лиза данных. Если целью исследования (или одного из его этапов) является описание одной характеристики выборки в определенный момент времени, то применяется одномерный анализ, представляющий собою описание распределения наблюдений («случаев») вдоль оси интересующего нас признака. Соответственно, при обобщении измерений одной переменной используется описательная (дескрип тивная) статистика. Таблицы такого анализа называются линей ными (чаще – просто «линейкой»), или одномерными распределени ями. При одномерном анализе достаточно простой группировки.

В том случае, если нам необходимо исследовать взаимоотношения двух и более переменных, то будут применяться разнообразные техники двумерного или многомерного анализа. Многомерный анализ позволяет одновременно исследовать взаимоотношения двух и более переменных, а также проверить гипотезы о причинных связях между ними. При этом типе анализа используется индуктивная статистика, или теория статистического вывода, основанная на вероятностном подходе к принятию решений. Здесь необходима пе рекрестная группировка, а таблица такого анализа называется пере крестной классификацией, или таблицей сопряженности. Подобная таблица содержит информацию о совместном распределении переменных. Таблица сопряженности называется также «кросста бом» («» – «крестообразная таблица»). После составления кросстаба следует процесс анализа таблицы («чтение таблицы»), в ходе которого выясняется наличие или отсутствие связи между переменными и ее параметрами.

Перекрестная (комбинационная) группировка, – в зависимости от решаемых задач, – может быть:

1) структурной (группировка по возрастным интервалам или, допустим, квалификационным разрядам; в этом случае классифицируют всех респондентов по какому-то свойственному всей совокупности объективному признаку);

2) типологической (другое название – эмпирическая типоло гизация24): выделение некоторого социального типа на основании субъективного признака, измеренного по «оценочной шкале»; например: «активный участник (чего-либо)» – «неактивный», «удовлетворен трудом» – «не удовлетворен» и т. п.);

3) аналитической (группировка, произведенная по двум и более признакам, взятым в их взаимосвязи).

В результате группировки единиц наблюдения по какому-либо признаку (признакам) образуется статистический ряд, который называется рядом распределения. Ряды распределений, отражающие результат группировки респондентов по качественным признакам, называются атрибутивными, а по количественным – вариа ционными.

Типологический анализ (теоретическая типологизация) будет подробнее рассмотрен в гл..

В соответствии с характером количественных признаков вариационные ряды делятся на непрерывные и дискретные (прерывные).

Непрерывные ряды, как правило, носят интервальный характер. В этих рядах интервалы могут иметь как установленные (фиксиро ванные), так и неустановленные границы.

Если данные сгруппированы, то мы сразу можем увидеть, какова абсолютная частота наблюдаемого признака в исследуемой совокупности, т. е. сколько раз встречается данный признак в выборке. Абсолютная частота выражается в абсолютных числах. От носительная частота чаще всего выражается в процентах и показывает долю значений признака в общем числе наблюдений.

§ 2. Статистические таблицы и графическая интерпретация эмпирических зависимостей Статистическая таблица не представляет собою отдельный вид математической операции. Таблицы служат для наглядного отображения рядов распределения, хотя с их помощью и производят анализ связи между признаками исследуемого объекта (объектов). То же самое можно сказать и обо всех видах графической интерпретации (графиках).

Структура таблицы имеет следующий вид.

Подлежащее таблицы – это объект (совокупность респондентов, признаков, характеристик), выраженный в цифрах.

Сказуемое – система цифровых показателей, которыми характеризуется объект (подлежащее).

Заголовки: а) общий заголовок – название таблицы; б) внут ренние заголовки обозначают содержание строк и столбцов. Кроме того, в таблице указывают место и время, к которым относятся сведения, а также единицы измерения (в процентах или абсолютных числах).

Таблицы можно разделить на два основных вида: перечневая, комбинационная.

Перечневая таблица – наиболее простая, составленная на основании ряда распределения по одному признаку (например, распределение респондентов по полу). Она представляет собою перечень (список) отдельных значений той или иной переменной.

Комбинационная таблица отображает ряды распределений по двум и более признакам (например, по полу, возрасту, образованию).

Грамотно составленная таблица позволяет не только наглядно представить данные, но и описать, проанализировать смысл и сущность изучаемого социального явления25.

Графическая интерпретация данных (графики) – наиболее наглядное изображение полученного распределения результатов исследования.

Круговая диаграмма (чаще всего изображается в виде нарезанного «пирога», но существуют и другие формы) показывает соотношение каких-либо величин (обычно – качественных).

Гистограмма (столбиковая диаграмма) – графическое отображение распределения, построенного чаще всего по интервальной шкале (т. е. по непрерывному ряду распределения). Каждый столбик соответствует интервалу значений переменной. Следовательно, если ряды неравномерные (например, интервалы, обозначающие количество лет), то ширина столбцов будет различная. Высота столбика отображает частоту (абсолютную или относительную) наблюдавшихся значений переменной.

Полигон распределения используется чаще всего для изображения дискретных (прерывных) рядов.

И гистограмма, и полигон строятся в прямоугольной оси координат, в которой на горизонтальной оси x указываются значения (ранг) переменной, а на вертикальной оси y отмечается общая численность или доля (в процентах) респондентов, обладающая тем или иным значением.

Существует также иные разновидности графиков (например, кумулята).

Более глубокое обобщение (по сравнению с таблицами и графиком) первичных эмпирических данных предполагает вычисление специальных статистических величин.

Требования к построению таблиц и графиков, а также техника конструирования и редактирования таблиц с помощью программы см.:

Анурин В.Ф. Анализ социологической информации. – Н. Новгород: НКИ, 1999; Добреньков В.И., Кравченко А.И. Методы социологического исследования. – М.: ИНФРА-М, 2008. – Гл. 5.

§ 3. Меры центральной тенденции. Дисперсия Средняя арифметическая (величина) есть интегральная, обобщенная величина, позволяющая сравнить между собою не только группы одного ряда распределения, но и сами ряды распределения в том случае, если они строятся по идентичным признакам.

Средняя арифметическая (по другому: среднее арифметичес кое (значение), или просто – среднее) относится к так называемым мерам центральной тенденции, которые указывают на расположение среднего, или типичного, значения признака, вокруг которого сгруппированы остальные наблюдения. Необходимо помнить, что меры центральной тенденции могут быть строго заданы лишь для одномерного распределения переменной-признака.

Общая формула для её вычисления: X = значения вариаций признака, i – число вариаций. Знак обозначает сумму.

Приведенная формула служит для вычисления простой средней арифметической, которая вычисляется в том случае, когда группировка осуществляется по признаку, не имеющему вариации и, следовательно, собственных числовых значений. Но это бывает довольно редко, так как большинство признаков являются количественными.

Гораздо чаще при анализе данных вычисляется взвешенная средняя арифметическая (табл. 1). При этом используется та же формула, что и при вычислении простой средней арифметической.

Возьмем, например, распределение респондентов по возрастным группам и вычислим среднее число лет респондентов (см. табл. 1).

Распределение респондентов по возрастным группам Возраст, xi, Абсолютное число Подставив значения из таблицы в формулу, мы получим среднее число лет для группы из 200 респондентов – 28,9 года.

Однако средняя арифметическая может иметь недостаток, а именно – скрывать за итоговым числом различную степень «разброса» значений признака. Тем самым качественное сравнение различных групп респондентов по необходимым характеристикам затрудняется или становится невозможным.

Например, проанализирована посещаемость четырех занятий в двух группах. В одной занимается 20, в другой – 30 человек. В течение четырех дней занятия посетили в первой группе (соответственно): 18, 20, 20, 18 человек; во второй – 15, 23, 10, 28. Средняя посещаемость в обеих группах будет составлять 19 человек. Но во второй группе показатель посещаемости подчинен воздействию каких-то специфических факторов, что совершенно не отображает средняя арифметическая.

Для того чтобы измерить степень равномерности или неравномерности распределения той или иной характеристики, используется формула вычисления степени разброса значений признака. Это вычисление называется дисперсией и обозначается как 2 (сигма квадN(xi – x) рат): 2 = числовое значение -позиции ( в нашем примере – количество посетивших занятие в один из дней), x – средняя арифметическая.

Дисперсия, в отличие от средней арифметической, т. е. меры центральной тенденции, относится к мерам изменчивости (разброса).

Значение дисперсии вычислять легче, если представить отдельные элементы и их расчеты в виде таблицы (табл. 2). Вернемся к примеру с посещаемостью занятий двумя группами.

Теперь вычисляем дисперсию, т. е. степень разброса значений признака:

Извлекаем корень и получаем среднее квадратическое откло нение: а) в первой группе = 1; б) во второй группе 7.

Большему значению дисперсии соответствует больший раз брос признака. Среднее квадратическое отклонение показывает, насколько в среднем значение признака отклоняется от своего среднего арифметического. В первой группе такое отклонение составляет 1 (один человек). Во второй – 7 (семь человек). Среднее квадратичное отклонение в нашем примере можно проиллюстрировать с помощью числовой оси:

Число 19 – средняя посещаемость во группе; – 4 и + 9 – крайние границы абсолютного отклонения от средней посещаемости.

Отклонение (абсолютное) составляет 13; в среднем (т. е. деленное на 2) – 6,5, что примерно соответствует среднему квадратическому отклонению (48,5 7).

Помимо среднего квадратического отклонения, существует среднее абсолютное (линейное) отклонение, т. е. показатель того, насколько отклоняется абсолютное значение признака (реальное число человек, в нашем примере) от признака арифметического.

В таблице это значение (x – x ).

Таким образом, для вычисления дисперсии и среднего квадратического отклонения необходимо пройти последовательно семь этапов:

1) вычислить среднюю арифметическую;

2) вычислить разность между средней арифметической и каждым из значений;

3) возвести в квадрат разности, вычисленные на этапе 2;

4) умножить квадраты разностей на частоты наблюдений каждого значений;

5) суммировать квадраты разностей, вычисленные на этапе 4;

6) разделить сумму квадратов (полученную на этапе 5) на ; это и будет дисперсия;

7) извлечь квадратный корень из числа, вычисленного на этапе 6;

так мы получим среднее квадратическое отклонение.

И дисперсия, и среднее абсолютное (линейное) отклонение, и среднее квадратическое отклонение – все они суть показатели колеблемос ти признака в некоторой изучаемой совокупности. Все эти показатели вариации применимы лишь к количественным признакам. Применение этих вычислений для номинальных и порядковых (ранговых) признаков не вполне корректно и требует тщательной предварительной интерпретации полученных результатов.

Знание дисперсии (допустим, в нашем примере) дает представление о рассеянии реально полученных эмпирических данных вокруг среднего значения. В зависимости от того, насколько велики (или малы) дисперсия и среднее квадратическое отклонение, мы можем судить, насколько различны (или идентичны) действия респондентов (или их мнения). При большем значении дисперсии расхождения в действиях или мнениях велики, при меньшем – незначительны.

Кроме средней арифметической существуют и другие меры центральной тенденции.

Мода (Mo) – такое значение в совокупности наблюдений, которое встречается чаще всего. Нужно учитывать, что в ряду распределения могут быть две и более моды (своего рода «пики» в совокупности числовых значений).

Медиана (Md) – значение, которое делит множество данных пополам. Следовательно, одна половина наблюдений по своим числовым значениям будет всегда меньше значения медиана, а вторая половина – больше. Таким образом, медиана – это пятидесятый процентиль распределения.

В статистике используются также другие (нецентральные) меры, называемые квантилями.

Квантили – меры (величины), разделяющие ряд распределения или на 100, или на 10, или на 4 равные части. К квантилям относятся следующие величины: процентиль – мера, делящая ряд распределения на 100 равных частей; квартиль делит совокупность на 4 равные части; де цильразбивает ряд на 10 равных частей.

§ 4. Основы статистических зависимостей Одна из важнейших задач анализа данных – проверка гипотез, в которых высказываются предположения о наличии связи между двумя или более переменными. На определенном этапе анализа необходимо заняться поиском таких связей. Помощь в этом окажут следующие вопросы, которые следует поставить перед собой:

1. Существует ли обозначенная (высказанная) в гипотезе связь между переменными?

2. Каково направление этой связи?

3. Насколько сильна эта связь?

4. Является ли связь статистически значимой?

5. Является ли связь каузальной?

Более глубокий вид статистического анализа, нежели представленный в предыдущих параграфах, – это изучение взаимосвязей и тенденций развития социального явления. Такое исследование осуществляется при помощи сравнения и сопоставления рядов распределения, построенных на основании группировок по различным признакам.

Анализ статистических зависимостей в рядах распределения содержит в себе, как минимум, два аспекта: а) изучение взаимозависимости нескольких величин, что является предметом исследования теории корреляции; б) рассмотрение зависимости одной (и более) величины от остальных, чем занимается теория регрессии.

Регрессионный анализ (в самом простейшем выражении) дает возможность исследовать зависимость одной переменной от другой. Предельно простым типом такой зависимости будет линейная зависимость явления X от причины Y (диагр. 1).

На диаграмме каждой точке соответствует политическая партия.

Два случая (точки обведены окружностями), как видно, составляют аномалию, однако остальные восемь демонстрируют явную тенденцию зависимости партийного бюджета от количества мест в парламенте. Пунктирная линия называется линией регрессии. В данном графике отображен «идеальный» случай линейной зависимости. Соответственно, уравнением регрессии Y от X будет зависимость: Yx = F(x). Уравнение регрессии описывает числовое соотношение между величинами, выраженное в виде тенденции к возрастанию (или убыванию) одной переменной величины при возрастании (убывании) другой.

Зависимость количества мест в парламенте В нашем «идеальном» примере практически все (за исключением лишь двух) наблюдения «укладываются» на линию регрессии. В этом случае регрессионный анализ позволяет точно предсказывать значения Y (мест в парламенте) от X (величины партийного бюджета).

Как правило, для осуществления регрессионного анализа используется компьютерная программа (например, ).

Осуществляя регрессионный анализ, следует помнить, во-первых, что наличие координации переменных, их согласованное изменение еще не доказывает наличия однозначной каузальной связи между ними. Необходима проверка причинной зависимости другими методами. Во-вторых, зависимость очень часто бывает темпорально ассиметричной: в один интервал времени Y может определить X, а другой – X станет предсказывающей переменной, а Y – зависимой.

Корреляционный анализ также исследует взаимосвязь признаков. Он используется при изучении различных характеристик статистической взаимосвязи, о чем будет сказано ниже.

На примере коэффициента ранговой корреляции Чарльза Спир мена рассмотрим действие корреляционного анализа. Коэффициент Спирмена показывает силу зависимости переменных26. Он удобен в качестве примера именно тем, что может быть рассчитан «вручную», без помощи и компьютера. В нашем случае коэффициент будет показывать, насколько одинаковыми или различными оказываются ответы на один и тот же вопрос со стороны двух сравниваемых между собой групп респондентов.

Формула коэффициента ранговой корреляции Спирмена имеет вид: = 1 – (вариантов ответа); d 2 – сумма квадратов разности рангов. Коэффициент изменяет свою величину от – 1 до + 1. Иначе говоря, если ответы респондентов анализируемых групп будут полностью совпадать, то коэффициент будет равен + 1. Он будет равен – 1, если ответы окажутся прямо противоположными. Если = 0, то корреляция отсутствует.

Рассмотрим процедуру расчета коэффициента Спирмена, для чего проранжируем по двум группам ответы на вопрос: «Из каких источников черпаете политическую информацию?». При этом максимальное количество респондентов, обращающихся к тому или иному источнику информации, обозначим числом 1 (т. е. источник занимает первое место по популярности); источник, набравший минимальное число голосов обозначим как 8, поскольку число позиций (рангов, или количество источников) равно: = 8. Результаты ранжирования отразим в табл. 3.

В соответствии с полученными значениями мы получаем (0,7) гораздо ближе к показателю +1, из чего мы заключаем: характер обращаемости к источникам политической информации в целом схож в обеих группах.

Кроме коэффициента Спирмена (, или r) существует коэффициент ранговой корреляции Кенделла ( и ), также используемый для измерения взаимозависимости между качественными признаВ приведенном выше графике регрессионного рассеяния сила зави симости (связи) отображается как степень приближения переменных к линии регрессии. Чем ближе переменные (точки) к пунктирной линии, тем связь сильнее, тем больше сила зависимости.

ками, значения которых могут быть проранжированы по степеням убывания или нарастания какого-либо качества у исследуемых социальных объектов.

по использованию ими источников информации информации группе, 1. Радиопередачи 2. Передачи 4. На занятиях в вузе 6. Общение с друзьями 7. Публичные лекции Коэффициент корреляции Пирсона rxy, или «коэффициент корреляции, равный произведению моментов», исследует величину ковариации значений двух переменных X и Y, характеризуя совместное изменение значений двух этих переменных. Более доступно и наглядно его можно определить как показатель того, насколько плотно «облако» точек на графике (см. диагр.) концентрируется около линии регрессии.

Существуют и другие коэффициенты: множественной регрессии ( или b), измерения взаимозависимости для номинального уровня (Ф), множественной корреляции (W), сопряженности (Р), измерения связи в таблице (, ), частной корреляции ( и т. д.

Разнообразие коэффициентов диктуется стремлением математически выразить разнообразие реальных социальных связей в обществе. Каждый корреляционный коэффициент приспособлен для измерения вполне определенного вида зависимости.

В настоящее время использование коэффициента и – в целом – статистический анализ данных в значительной степени облегчается компьютерными технологиями с использованием широко известных программ, ATLAS, SAS, grphcs s и т. д. Кроме статистических программ разработаны также многочисленные графические. Все они, вместе взятые, очень быстро совершенствуются и измеряются.

Если рассматривать анализ данных как наиболее полную, завершенную и последовательную совокупность действий, не принимая во внимание того, что анализ данных может быть сокращенным, то можно выделить следующие основные этапы.

1. Анализ данных начинается с описания всей совокупности данных в первоначальной, простейшей форме. Предваряется эта стадия контролем информации и выбраковкой непригодных данных: выявляются ошибки и пропуски, отсеиваются некомпетентные и недобросовестные респонденты, короче – производится «чистка массива». Далее производится собственно описание с использованием аппарата дескриптивной статистики. Изучаются простые распределения, выявляются аномалии, рассчитываются меры средней тенденции, вариации (разброс) распределения (дисперсия, среднее абсолютное и среднее квадратическое отклонения).

Все эти шаги необходимы для решения двух задач: а) общей оценки выборочной совокупности и отдельных подвыборок, с тем чтобы понять, каким образом особенности выборок будут сказываться на интерпретации того или иного вывода и обобщающих заключений; б) для того чтобы не утратить представления о более сложных зависимостях и комбинациях, с которыми придется иметь дело впоследствии.

2. На втором этапе следует «уплотнение» исходной информации, т. е. укрупнение шкал, эмпирическая типологизация, формирование признаков-индексов и т. д. Главная цель всех этих операций – сокращение числа признаков, необходимых для итогового анализа. Вместе с тем достигается первичное обобщение данных, нужное для более глубокого анализа. Здесь же начинается переход к анализу взаимосвязей, который полностью развернется на третьем этапе. Начинают использоваться так называемые «сильные» операции: типологический анализ, факторный анализ и т. п. Как следствие, формируются интерпретационные схемы, по сути – «каркасы» понимания эмпирического материала.

3. Данная стадия непосредственно вытекает из предыдущей.

Происходит углубление интерпретации и переход к объяснению фактов путем выявления прямых и косвенных детерминаций внутри массива. Здесь должны быть получены основные выводы, необходимые для подтверждения (опровержения) гипотезы, теоретического осмысления проблемы и выработке типологических рекомендаций.

Основная опасность здесь – подмена косвенных, опосредованных связей прямыми. Это, кстати, одна из самых распространенных ошибок при анализе данных.

4. На заключительном этапе аналитическое исследование непосредственно переходит в прогностическую и рекомендательную процедуру действий. Для этого полезно прибегнуть к проверке основных выводов исследования. Идеальным вариантом является повторное исследование. За его невозможностью, целесообразно использовать мысленный эксперимент, регрессионный и детерминационный анализы, экспертный опрос.

Необходимо постоянно помнить: в конечном счете, единственное, что обеспечивает теоретическую убедительность и практическую значимость исследования – это интерпретационная модель («модель объяснения»). В свою очередь, основы интерпретации заложены в социологическом мировоззрении исследователя, его жизненном и профессиональном опыте и, наконец, в исследовательской программе, гипотезах.

Построение интерпретационных моделей – сугубо творческая, неформализуемая и даже полностью нерационализируемая операция. Решающее значение здесь приобретают общемировоззренческий и общетеоретический кругозор, перспективность и широта мышления, профессиональные знания и опыт, интуиция, воображение, личностные качества и коммуникативный талант.

То, что было сказано о четырех этапах анализа данных, можно представить в виде компактной таблицы (табл. 4)27.

Последовательность стадий анализа данных Стадии данных Выявление аномалий, оши- Качественный анализ сгруппибок и пропусков в исходных рованных данных: использоданных, коррекция выборки, вание приемов описательной 1. выбраковка непригодного ма- (дескриптивной) статистики;

териала, описание простых расчеты средних тенденций, Уплотнение исходной инфор- Приемы укрупнения исходных мации и ее описание в заре- шкал, логические комбинации гистрированных показателях, частных признаков, построес тем чтобы избавиться от из- ние индексов, эмпирическая и лишней детализации, избежать теоретическая типологизация, ошибок последующего анализа факторный анализ вследствие «провалов» в исходных распределениях, повысить Выявление прямых и косвен- Построение двухмерных и мноных связей, интерпретация и гомерных таблиц; расчет коробъяснение основных зависи- реляций, регрессий, энтропии мостей и свойств изучаемых и ассоциации распределений;

явлений, проверка главных и использование корреляционвторостепенных гипотез. ных графов детерминационных Прогноз изучаемых процессов и Приемы мысленного и, если явленийнаосновеобъяснительных возможно, натурального экспегипотез риментирования, повторные и Ядов В.А. Стратегия социологического исследования. – М.: ОМЕГАЛ, 2007. – С. 343.

В процессе анализа данных необходимо строго придерживаться гипотез, сформулированных в программе, избегая при этом двух крайностей: во-первых, поспешных заключений относительно их подтверждения (если факты «укладываются» в гипотезу) и, во-вторых, соблазна увлечься самим процессом анализа, что случается довольно часто и уводит в сторону от целей исследования. Чем дальше мы углубляемся в анализ данных, тем большее значение приобретают объяснительные гипотезы, непосредственно связанные с программными задачами исследования.

Если гипотезы нестандартны и нетривиальны, особое внимание следует уделить заключениям, которые с ними не согласуются. В результате проверок и перепроверок вводятся ограничения и уточнения исходных гипотез, и обнаруживается либо справедливость выдвинутых предположений, либо опровержение.

Не следует смешивать уточнение и интерпретацию данных с их объяснением, ибо они суть различные по своей сущности этапы анализа. Объяснение является главной задачей анализа: оно позволяет установить причинные зависимости, истолковать найденные связи в понятиях более общих тенденций и закономерностей, дает основание для прогноза и, следовательно, для перехода к обоснованию практических решений изучаемых социальных проблем.

Всегда нужно помнить о взаимодополнительности качественных и количественных методов28. Количественный анализ в совокупности с качественной интерпретацией и пониманием массовой статистики всегда более ценен, нежели всесторонняя интерпретация одних лишь статистических данных. – Ибо без качественной интерпретации эти данные всегда будут оставаться непредставительными, т. е. нерепрезентативными. Применяя только качественный анализ, мы приобретаем определенное знание ограниченных фрагментов социальной реальности. – Используя только статистический анализ, мы выявляем факты и явления без их смысла и гарантии их типичности и распространенности в широком социальном пространстве.

Отсюда ясно, что мы должны комбинировать использование качественных и количественных стратегий. Только их совокупность позволит достичь конечных целей социологического исследования.

О качественных методах и качественном анализе данных речь пойдет в гл..

1. Какова процедура группировки данных? Что представляет собою перекрестная (комбинационная) группировка?

2. Что представляет собою двухмерный и многомерный анализы?

3. Назовите виды перекрестной (комбинационной) группировки.

4. Что такое ряд распределения? Какими бывают ряды?

5. Каковы структура и виды таблицы?

6. Расскажите о графической интерпретации данных.

7. Что представляют собою меры центральной тенденции? Дайте определение средней арифметической, назовите типы и напишите формулу.

8. Что такое дисперсия?

9. Расскажите о среднем квадратическом отклонении и абсолютном (линейном) отклонении.

10. Что такое мода, медиана, квантили?

11. В чем состоит сущность проверки гипотезы?

12. Дайте определение регрессивному и корреляционному видам анализа.

13. Расскажите о коэффициенте ранговой корреляции Ч. Спирмена. Какие еще существуют коэффициенты корреляции?

14. Назовите основные этапы анализа данных.

Прежде всего, необходимо начать с уточнения понятия «ме тод» в социологии. Можно выделить, как минимум, пять основных значений, приписываемых этому широкому понятию.

1. Методами называются стратегии и тактики исследования социальной реальности (качественный и количественный методы, биографический метод, историческое и этнографическое исследования, casestudy grounded hr моделирование социальных проstudy цессов и другие).

2. Способы (источники) получения информации: метод опроса, анкетирование, интервьюирование, наблюдение, метод фокусгрупп, анализ документов, эксперимент, action rsrch тестироваresearc, ние и т. д.

3. Техники, приемы сбора информации или методы измерения (метод семантического дифференциала, шкала Терстоуна, шкалограммный анализ Гуттмана и т. д.).

4. Методы математического анализа данных: корреляционный анализ, факторный анализ, латентно-структурный анализ, сравнительный (компаративистский) анализ.

5. Метод как язык анализа (типологический анализ, факторный, причинный, детерминационный, сравнительный)29.

Представим гипотетическую ситуацию. В ходе исследования нам необходимо применить математический метод (обозначенный в п. 4). Если говорить строго, то даже не метод, а целый класс методов. Существуют методы (классы) дескриптивной (описательной) статистики, методы анализа таблиц сопряженности (корреляционный анализ), методы дисперсионного, регрессионного, факторного, причинного, детерминационного анализа, методы многомерного шкалирования и многомерной классификации.

В рамках любой стратегии анализа данных основной проблемой для социолога является выбор метода поиска эмпирических законоТатарова Г.Г. Методология анализа данных в социологии. – М.: ИД «Стратегия», 1998. – С. 188.

мерностей, а также интерпретация этих закономерностей. Этот выбор зависит от основного языка анализа30, который применяет социолог.

От того, на каком языке анализа исследователь будет изучать фрагмент социальной реальности, зависит и то, какого рода эмпирический материал ему нужен, и то, какие приемы обработки информации (включая сюда и математический методы) он будет использовать для первичного анализа, понимая и объяснения того или иного феномена социальной реальности. Математические методы полностью определяются социологическим содержанием и принятыми теоретическими моделями объяснения. В последние, как составные части, входят логика и язык социологического исследования и анализа.

Следовательно, для выбора конкретных методов, инструментария в целом нам необходима теоретическая (конструированная) типологизация, которая представляет собою обобщение признаков социальных явлений на основе идеальной теоретической модели и по теоретически обоснованным критериям.

Иначе говоря, прежде чем мы начнем использовать инструменты и методы анализа, мы должны иметь предмет, по отношению к которому можно использовать эти методы и инструменты. Совокупность только что полученных и ни в малейшей мере не обработанных данных предметом не является. Предметом могут быть первоначально осмысленные данные. Это осмысление придает сначала эмпирическая31, а затем и теоретическая типологизация. Только после этих процедур появляется предмет для математического анализа.

Таким образом, метод как язык анализа детерминирует применение метода как процедуры математического анализа. Наиболее значимым, основополагающим и распространенным языком анализа является типологический.

Язык анализа – совокупность языковых конструктов (понятий, категорий, языковых конструкций), необходимых для планирования, проведения социологического исследования, а также для специфических процедур анализа полученных данных.

Напомню, что эмпирическая типологизация есть поиск устойчивых сочетаний (т. е. типов) свойств социальных объектов (явлений), рассматриваемых в соответствии с описательными гипотезами, как правило, в нескольких измерениях одновременно.

Типологический анализ (ТА) – методология (или метаметодика) анализа данных; совокупность методов изучения социального феномена, позволяющих выделить социально значимые, внутренне однородные, качественно отличные друг от друга группы эмпирических объектов («социальных типов»), которые характеризуются типообразующими признаками. Эти объекты интерпретируются как носители различных типов существования феномена. Таким образом, ТА применяется для поиска знания о реально существующих типах (формах, видах) изучаемого социального явления32.

ТА начинается с построения априорной типологии, т. е. с предварительного разбиения всей анализируемой совокупности объектов на однородные в определенном смысле группы. Иначе: исследователь располагает некоторыми априорными представлениями о типах.

Предположим, что мы исследуем для некоего господина Х электоральную ситуацию перед выборами и априорно предполагаем, что существуют такие субъекты РФ, в которых господин Х, в силу своих разнообразных свойств и возможностей, сможет победить. Значит, этот тип субъектов РФ может быть социально управляем и может положительно реагировать на те качества, которыми обладает господин Х. Другие субъекты РФ, следовательно, не входят в этот тип.

В данном случае цель нашего исследования – проверка априор ной типологии (гипотезы) о существовании таких типов субъектов федерации.

Однако может быть и другая ситуация, когда априорная типология не нужна. Тогда логика анализа будет выстроена по восходящей стратегии. Тогда, прежде всего, мы изучаем характер распределения нашего эмпирического индикатора по всей совокупности субъектов федерации. Для этого мы вычисляем размах, моду, медиану, среднюю взвешенную, дисперсию, квантили, среднеквадратическое отклонение и т. д. В результате выявляются различные типы (точнее – «кандидаты в типы») субъектов РФ.

Основоположником типологического метода можно считать Г. Зим меля, который в рамках социологии форм впервые начал изучать социаль ные типы.

Что же представляет собою язык типологического анализа?

Рассмотрим подробнее понятийное поле типологического метода.

Характерной особенностью понятийного поля типологического анализа является его ширина. Такая ситуация возникает потому, что само проблемное поле, на котором используется типологический метод, чрезвычайно масштабное. Социологов интересуют: социальные типы и типы социального (социальности); типы общественного сознания и типы поведения: типы как предикаты чего-либо (типы ценностных ориентаций, страхов, экспектаций, установок, предпочтений и т. д.) и типы кого-то (индивидов, социальных групп, малых групп, общностей, маргиналов и т. д.); типы обществ и типы как формы взаимосвязей. Короче говоря, не существует ни одного социологического исследования, в котором бы не использовались понятия «тип», «типологизация», «типический», «типология» и т. п. Типологизации подвергается буквально всё.

Основные понятия языка типологического анализа суть следующие33.

Социальный тип – группа людей, схожих в восприятии социальным окружением по каким-либо основаниям, т. е. типообразующему признаку (образу жизни, статусу, поведению, облику и т. д.).

Тип – вид, форма существования социальных феноменов и индивидов в науке или повседневной жизни людей. Этот термин имеет три условных значения: типовой, типологический, типический.

Типовой – распространенный, модальный, часто встречающийся.

Типологический – особенный, общий, объединяющий.

Типический – специфический, характерный, редко встречающийся.

Идеальный тип: 1) интеллектуальная конструкция (понятие), возникающая в результате теоретической типологизации; 2) мысленное представление или образ, не существующие в реальности.

Типизация – конструирование индивидами социальной реальности на основе спонтанной классификации всего окружающего.

Типологизация – процедура систематизации знания об изучаемых феноменах с целью введения (задания) типов или для поиска знаний о типах.

Приведенные ниже дефиниции взяты: Татарова Г.Г. Основы типологического анализа в социологических исследованиях. – М.: ИД «Высшее образование и Наука», 2007. – С. 216 – 217.

Типология – 1) совокупность типов, результат их конструирования; 2) способ конструирования типов.

Основание типологии – совокупность суждений о близости, похожести, схожести «случаев проявления» изучаемого социального явления, близости эмпирических объектов. Основание типологии формулируется по основной части типообразующих признаков, т. е.

признакам, которые являются непосредственными характеристиками предмета типологии.

Типологический синдром – эмпирическая закономерность, обнаруженная в структуре данных, основа для выдвижения гипотезы о существовании типов каких-либо социальных феноменов. Иначе типологический синдром называют «кандидатом в типы».

Типообразующий признак – характеристика, свойства социальных феноменов, на основе которых конструируются типы либо формируются гипотезы об их существовании.

Типы в целом могут быть двух основных разновидностей:

1) типы, известные в науке или повседневной жизни и сформировавшиеся целенаправленно (реже) либо стихийно (чаще); тогда поиск знания о них есть описание социального портрета типа, а задача эмпирической социологии состоит в проведении сравнительного анализа таких портретов; 2) типы, носящие латентный характер;

тогда поиск знания о них есть проверка гипотез о существовании этих типов.

В социологии тип (на это указывал еще М. Вебер) играет двоякую роль: а) является средством познания и одновременно б) целью познания.

1. Тип как средство (инструмент) познания, во-первых, сортирует, классифицирует первичный эмпирический материал, отбирая нужную (т. е. релевантную ему самому) информацию и отбрасывая ненужную.

Во-вторых, тип является основным инструментом социологического анализа, ибо он расчленяет (делит на разные типы меньшей степени общности) ту сферу социальной реальности, в которой «работает». Этой «сферой» могут быть индивиды (личности), социальные явления и процессы, социальные структуры и отношения, социальные действия и взаимодействия.

Социальный тип, в-третьих, представляет собою основу сравнительного анализа. Разнообразные классификации личности (в социологии, психологии и т. д.) основываются как раз на социальных типах как критериях разделения и вычленения типов личности.

В-четвертых, тип всегда является средством понимания и объ яснения предмета познания (причем не только в социологии и не только в социальных и гуманитарных науках), ибо является образ цовой моделью, через соотнесение с которой мы только и можем понять, а затем объяснить незнакомый эмпирический материал.

В-пятых, идеальный тип в познании выполняет функцию ти пообразующего признака, и, следовательно, находится в основании любой научной типологии.

2. Тип в качестве цели познания требуется, во-первых, в ходе проверки выдвинутых гипотез о существовании какого-либо типо логического синдрома. В этом случае образование типа может подтвердить либо опровергнуть гипотезы.

Во-вторых, в той ситуации, когда исследователь не имеет четко сформированных гипотез относительно эмпирического материала, он начинает поиск закономерностей, синдромов и тенденций, имея в виду конечную цель – формирование типа. При выявлении типа распознается структура социального сознания или поведения – короче, любых эмпирических данных.

В-третьих, обобщенный социальный тип может помочь описать и объяснить разрозненные, на первый взгляд, социальные типы меньшей степени общности, чем он сам. Такой обобщенный тип способен создать кластер, т. е. (в данном случае) соединение однородных типов в единую совокупность.

В-четвертых, тип является целью при выдвижении и разработке одного или нескольких типологических синдромов.

Если же говорить о процессе познания в целом, включая сюда и социологическое познание, то процесс типологизации и образования типов является одной из фундаментальных, главных задач любой науки, любого систематизированного знания.

§ 3. Основные этапы проведения типологического анализа Поскольку в социологии существует восходящая стратегия проведения исследования и анализа данных и нисходящая стра тегия, а также слабоструктурированные и жесткоструктуриро ванные данные, то изложение основных этапов ТА целесообразно производить для каждого типа стратегии и данных отдельно.

Итак, рассмотрим этапы анализа нисходящей стратегии для жесткоструктурированных данных. Следует сразу же заметить, это некоторые этапы, например, первый и второй, третий и четвертый, выполняются параллельно.

1. Обоснование цели ТА. Например: а) поиск типологических синдромов для формирования объяснительных гипотез существования типов изучаемого феномена; б) проверка гипотезы о существовании типов в заданном исследователем смысле; в) поиск типологических синдромов для объяснения социальных явлений.

2. Формирование представлений о типе как о типовом, или ти пологическом, или типическом.

3. Проведение априорной типологии эмпирических объектов на основе типообразующих признаков. Формулировка типообразующих признаков возможна только после выявления свойств и структуры эмпирических индикаторов, задействованных в типологическом анализе.

4. Определение предмета типологии, выделение (при необходимости) ядра предмета типологии. Например, если предметом будет социальная идентичность, то ядром – социальные роли индивида. Если же наш предмет – времяпровождение, то ядро – активное внерабочее время.

5. Формирование той группы типообразующих признаков, которые играют роль социальных факторов для объяснения существования искомых типов. Эта часть признаков может и отсутствовать, например, в ситуации поиска типологических синдромов.

6. Эмпирическая интерпретация (операционализация) типообразующих признаков, т. е. соотнесение их с совокупностью эмпирических индикаторов (вопросы анкеты, производные от вопросов показатели и т. д.).

7. Формирование классифицируемой совокупности объектов.

Если эмпирическими объектами (источниками информации) являются индивиды, то в качестве объектов классификации могут выступать, во-первых, семьи, рабочие коллективы, студенческие группы и другие общности. Во-вторых, ими могут быть объекты идентичности, ценности, экспектации, предпочтения, страхи, а так же тексты, истории жизни, статьи и т. д. Иначе говоря, объекты классификации суть единицы анализа во всех типах данных.

8. Введение в ТА одной из возможных дефиниций основания типологии.

9. Анализ свойств эмпирических индикаторов, на основе которых будут формироваться классификационные признаки34. Сюда относятся и такие общие свойства, как тип шкалы, несовпадение физического и фактического типов шкал, интерпретация нулевого значения эмпирического индикатора и т. п.

10. Анализ структуры взаимосвязи эмпирических индикаторов, в частности, с целью формирования классификационных признаков (например, учет разнотипности шкал, переход к меньшему числу показателей и т. д.).

11. Формирование классификационных признаков. В ряде случаев таковыми являются исходные эмпирические индикаторы.

12. Выбор логики проведения разбиения, т. е. выбор совокупности алгоритмов классификации и обозначение последовательности их применения. Эта операция определяется основанием типологии, а также тем, в каком из трех смыслов (типовом, типологическом, типическом) интересует исследователя тип.

13. Определение принципов и способов интерпретации клас сов. Цели интерпретации: а) проверка гипотезы, заложенной в основу априорной типологии; б) описание классов; в) выявление факторов, объясняющих существование этих классов.

Классификация: 1) процесс разбиения объектов на отдельные группы (классы); 2) результат такого разбиения; 3) систематизация знаний в любой отрасли науки. Эмпирическая типологизация и классификация зачастую попросту совпадают. Могут быть взаимозаменяемыми понятия «теоретическая типологизация» и «классификация», если теоретическая типологизация служит цели решения классификационной проблемы в науке, цели систематизации знания. Классификационные методы применяются для сжатия информации, либо в качестве инструмента типологического анализа с целью обнаружения типологических синдромов или проверки гипотезы о существовании типов.

14. Переход от классификации к типологизации. Формирование однотипных групп объектов на основе объединения классов либо их разъединения.

15. Корректировка при необходимости основных понятий типологического анализа и возврат к соответствующим этапам.

Данное описание этапов не отражает всего многообразия и специфики возникающих задач и характера решений, принимаемых исследователем на каждом из них. Все эти этапы требуют переосмысления и учета особенностей в процессе разработки инструментария конкретного социологического исследования.

Восходящая стратегия анализа данных используется при отсутствии априорных представлений о типах изучаемого феномена.

В этой ситуации понятийный аппарат ТА упрощается, но не перестает играть фундирующую роль.

Этапы ТА восходящей стратегии для слабоструктурирован ных данных выглядят следующим образом35.

1. Построение (проведение) априорной типологии. Поскольку посредством метода неоконченных предложений изучаются стереотипы, ценности, установки, образы, то типообразующими признаками, описывающими априорную типологию, будут служить любые характеристики индивидов, за исключением характеристик, вытекающих из «образа».

2. Выделение «элементарных обоснований», т. е. неделимых частей окончания предложения.

3. Формирование из «элементарных обоснований», «элемен тов» (т. е. факторных синдромов36 для описания образа), а из них – «категорий» (т. е. совокупности «элементов», несущих одинаковые факторные синдромы). «Категория» является своего рода класте В качестве примера ТА в рамках восходящей стратегии берется работа с текстовой информацией (т. е. слабоструктурированными данными), полученной посредством метода неоконченных предложений.

Факторный синдром – понятие факторного анализа, направленного на поиск социальных факторов, обусловливающих какое-либо социальное явление. Факторный синдром – это установленная взаимосвязь между явлением и его возможной причиной. Иначе говоря, синдром есть «кандидат в факторы»; предполагаемый, но не установленный с точностью, фактор.

ром. Тем самым строится «пирамида» обобщений. Этот этап повторяется множество раз с участием респондентов и экспертов, ибо он – своеобразный лингвистический анализ текстовых окончаний предложений. Иначе: выбор компонентов, характеризующих «ядро»

«образа».

4. Формирование классифицируемой совокупности объектов.

Этап аналогичен п. 7 для нисходящей стратегии.

5. Введение одновременно множества различных дефиниций понятия «основание типологии» с их последующим сравнением.

6. Введение характеристик структуры образа. Например, степень «размытости образа», «многообразия элементарных обоснований», иерархичность «элементов» и т. д. Речь идёт о логической формализации образа.

7. Формирование классификационных признаков (см. п. 10 для нисходящей стратегии).

8. Выбор алгоритма классификации.

9. Проведение классификации по различным основаниям.

10. Сравнение «ядер» «образа» и «периферии» (см. п. 4 для нисходящей стратегии).

11. Экспликация оснований (п. 3) и анализ возможностей введения единственного основания.

12. Возврат к этапу формирования совокупности структурных показателей «образа» (п. 3), ибо эта совокупность могла в ходе анализа претерпеть изменения.

Таким образом, типологический анализ одинаково применим в любой сфере или отрасли социологии. Он успешно «работает» как в количественной социологии, так и в качественной, ибо является одним из оснований научного познания в целом.

§ 4. Соотношение основных метаметодик В заключение изложения основных характеристик ТА необходимо коснуться проблемы взаимоотношений типологического анализа и других основных видов анализа – факторного37 и при чинного.

Дефиниция факторного анализа дана в предыдущем параграфе.

Причинный анализ – методологическая процедура анализа данных, предназначенная для поиска знаний о причинно-следственных отношениях между социальными феноменами. На эмпирическом уровне причинный анализ есть исследование структуры связей между признаками-причинами и признаками-следствиями.

Необходимо помнить, что и типологический, и факторный, и причинный виды анализа выступают:

1) как класс математических методов выделения взаимосвязанных групп эмпирических индикаторов и 2) как особого рода язык анализа социальных феноменов, обладающий собственным понятийным полем и специфической методикой исследования.

Все эти три вида являются метаметодиками анализа данных, иначе говоря – методологическими процедурами построения конкретной методики анализа данных в отдельно взятом случае, на основе специфической системы языковых конструктов. Все они могут использоваться в исследовании одновременно, однако один из них будет играть роль основной метаметодики, а два других – вспомога тельной.

У каждого вида анализа есть собственные синдромы, т. е. «кандидаты» в тип, фактор или причину, – гипотетические, предполагаемые, но ещё окончательно не установленные эмпирические зависимости, обнаруженные в структуре данных и являющиеся основой для формирования типов, факторов и причин.

В процессе использования ТА может возникнуть необходимость в поиске знаний о социальных факторах и причинно-следственных отношениях. В этом случае применяются факторный и причинный виды анализа с их языковыми конструктами и методиками. В то же время возможна ситуация, когда факторный или причинный анализ приходят к выводу о вероятном существовании типа в исследуемой ими области. Тогда на помощь приходит типологический анализ.

Стало быть, виды анализа пересекаются, используются одновременно в отдельно взятом социологическом исследовании. Вместе с тем, как было сказано, один из них играет роль основного языка анализа, а остальные – роль вспомогательных языков. Здесь использована аналогия с понятиями «основная гипотеза» и «вспомогательная гипотеза» исследования.

Все три метода являются исследовательскими стратегиями анализа данных. Их можно также интерпретировать как классы содержательных задач в социологии, решение которых проходит по одной и той же логической схеме (см. этапы ТА). Все они являются элементами логики анализа. Выбор социологом в процессе планирования исследования конкретной метаметодики дает возможность в дальнейшем правильно выбрать методы сбора и методы математического анализа эмпирических данных.

1. Назовите основные значения понятия «метод».

2. Дайте определение типологического анализа.

3. Что такое эмпирическая типологизация и чем она отличается от теоретической?

4. Что такое априорная типология?

5. Назовите основные понятия языка типологического анализа.

6. Назовите основные этапы ТА в нисходящей стратегии.

7. Каковы основные этапы ТА в восходящей стратегии?

8. Что такое классификация? Каково её соотношение с ТА?

9. Расскажите о соотношении трех основных метаметодик.

Глава. качесвей аализ да § 1. Стратегии качественных и количественных методов Качественные и количественные методы представляют собою двуединую социологическую методологию. Исследуя социальную реальность, квалититативная и квантитативная методологии составляют неразрывное единство, ибо обладают свойствами взаимо сочетаемости и взаимодополнительности.

Вместе с тем, обоим типам методологии присуща своя, ярко выраженная специфика. В самом общем виде можно отметить, что для познания «системных» проблем (то есть социальных институтов как систем) необходимо знание, основанное на количественных данных, на их объяснении и формулировке в виде категорий, абстракций. Однако для познания опыта социальной жизни, переживаний, чувств конкретных людей, их практик, необходимо знание, основанное преимущественно на понимании и интерпретации.

Макросоциология, родоначальником которой, по большому счету, нужно признать Э. Дюркгейма (а не О. Конта и Г. Спенсера), сформулировала свой собственный методологический подход к исследованию эмпирических явлений, структур и событий, в основе которого лежит принцип объяснения социальных фактов, существующих как бы независимо от конкретных индивидов. Используя («с умом») позитивистскую установку на превращение социологии в «точную науку» наподобие математики и естествознания, исследователи-макросоциологи вполне обоснованно обратились к математизированным приемам исследования.

Макросоциология (или «объективистская» социология) оперирует «жесткими» (математическими и максимально формализованными, структурированными) методами исследования, в результате чего получаемые эмпирические данные в рамках этого направления получили название «жесткоструктурированных» (синоним: количественные, числовые данные).

Микросоциология, у истоков которой находились М. Вебер и Г. Зиммель, обратилась к изучению индивидуальных и малогрупповых социальных действий, в основе которых лежит не объективированный, надиндивидуальный смысл крупного социального образования, а личностный, субъективный смысл и мотив, которые сам индивид вкладывает в свою деятельность. Соответственно, такое действие нельзя сразу же (изначально) объяснить на основе социальных фактов (то есть устойчивых и стандартизированных образов действия и социальных структур). Социальное действие нужно сначала понять, а именно – понять тот смысл и те мотивы, которыми индивид руководствовался, совершая что-либо. Короче говоря, нужно понять зависимый от индивидов смысл социального действия.

Микросоциология (или «субъективистская», или «понимающая», или гуманистическая социология) оперирует неструктуриро ванными или, по меньшей мере, слабоструктурированными методами исследования, в результате чего получаемые ею эмпирические данные получили название неструктурированных, или текстовых (текст при этом понимается предельно широко)38.

Другими словами, если макросоциология (количественная социология) направлена на изучение закономерностей социального взаимодействия между структурами, социальными институтами и организациями, а также индивидами, в эти структуры встроенными, то микросоциология (качественная социология) занимается субъективным содержательным аспектом реальной практики этих отношений.

Для познания проблем первого рода необходимо социальное знание, основанное на описании и объяснении обобщенных данных, представленных в метрической форме (цифры, числа, формулы, количественные соотношения и т. д.). Для познания проблем второго рода (то есть опыта, переживаний, чувств, намерений, мотивов и т. д.) необходимо знание, основанное на понимании и интерпрета ции характеристик, представленных текстуально или визуально.

Для целей выявления сущности и специфики обеих методологий можно применить метод поляризации, который не противопоставляет друг другу объекты, а четко очерчивает их исследовательские границы, стратегии исследования и возможности.

Именно в таком виде создавали качественную методологию эмпирического исследования её основатели – социологи Чикагской школы и их последователи.

1. Качественной социологии присущ естественный способ познания: неструктурированные методы сбора данных, естественный живой язык, визуальный контакт с респондентом и комплексный анализ ситуации повседневной жизни.

Количественная социология предполагает акцент на предварительных гипотезах, заранее разработанной схеме исследования и анализа данных, изучении определенных логических и математических переменных. Все это можно назвать «искусственным» подходом.

2. Гуманистические методы исследования носят по преимуществу частный характер, то есть рассматривают индивидуальное, специфическое, личностно присущее. Именно на этой базе происходит концептуализация данных и строятся обобщения вплоть до мини-теорий.