Раздел 2
Эмпирические методы исследования социальных систем
Проведение системного анализа различных явлений и процессов в социуме помимо
применения методов макросистемного анализа требует использования методов,
способных фиксировать интересующие нас показатели «снизу» - на эмпирическом
уровне, который отражает субъективные, оценочные (часто декларативные) суждения
и представления респондентов об исследуемом явлении. При этом с одной стороны
возникает необходимость использования определенных комплексных, обобщенных
показателей и методов многомерного анализа данных.
Математический аппарат этих методов на сегодняшний день находится на достаточно
высоком уровне. Состояние компьютерной техники и программного обеспечения
позволяет создавать различные агрегированные показатели и проверять их
валидность и надежность, а также использовать различные многомерные методы.
Однако проблема интерпретации результатов применения этих методов к данным,
полученным на основании эмпирических социологических исследований, является
очень значимой, поскольку на этом этапе очень высок субъективный фактор:
научная позиция исследователя и уровень его квалификации. Поэтому одной из
задач данного раздела будет обоснование возможной интерпретации результатов
многомерного шкалирования, при помощи которой можно сравнивать между собой
результаты исследований, проводимых различными учеными по схожим методикам.
Ниже мы приведем обоснование выбора именно этого метода. А также автором
разработаны индексы, позволяющие фиксировать уровень системной и социальной
интеграции.
С другой стороны возникает вопрос о том, какую дополнительную информацию об
исследуемых социальных объектах можно получать на основе одномерных
распределений. В данном разделе представлено развитие теории, позволяющей
проводить вторичный анализ одномерных распределений, на основании которого
можно определять состояние системы по основаниям целостности и
самодостаточности, а также направления кризисности. Вклад автора данного
исследования в указанном направлении состоит в уточнении смысла показателей,
используемых в представленной теории, выяснении их соотношений.
2.1. Использование многомерного шкалирования для исследования социальных
систем.
В социальных науках часто встречаются ситуации, когда у исследуемого объекта
существует либо некая многомерная характеристика, либо бывает затруднительно
или практически невозможно производить непосредственное измерение интересующих
исследователя характеристик исследуемых объектов. При этом, может существовать
возможность разложить характеристики (хотя бы частично) на другие – более
дробные и поддающиеся измерению (т.е. получить новые многомерные
характеристики). Как результат - данные, полученные в результате измерения,
представляют собой совокупности, не поддающиеся непосредственному «визуальному»
анализу. В этих случаях для интерпретации полученных данных можно использовать
методы многомерного анализа данных. Одним из таких методов является метод
многомерного шкалирования. В его основу положена идея о существовании
некоторого «пространства восприятия субъектов» [89, 210], адекватно
описывающего экспериментальную ситуацию.
Иначе говоря, применение метода основывается на предположении о возможности
развертывания изучаемых объектов в гипотетическом пространстве латентных
признаков, которое реально отображает реальную действительность. Несмотря на
то, что программа эмпирического исследования фиксирует основные задачи,
показатели и индикаторы, существуют нечеткие, возможно не полностью осознанные
представления респондентов. Они должны быть конкретизированы исследователем в
пространстве, построенном дополнительно на основании результатов опроса.
Построение такого пространства позволяет визуализировать расстояния между
объектами, выбранными для измерения в исследовании.
Универсальность моделей и методов многомерного шкалирования объясняется
возможностью использовать в качестве упорядочивающих самые различные отношения
между объектами (сходства, предпочтения, толерантности, эквивалентности и
т.д.). Кроме того, многие из этих отношений могут быть заданы в различных
шкалах [90; 174]. Именно в этом, с нашей точки зрения, заключается один из
аспектов эвристичности применения многомерного шкалирования по сравнению с
другими методами многомерного анализа данных.
2.1.1. Теоретическое обоснование метода многомерного шкалирования. Первые
теоретические разработки и алгоритмы многомерного шкалирования приводились в
работах М. Ричардсона и Л. Терстоуна в 20-30-е гг. ХХ века. Они были связаны с
исследованиями в области психологии [91]. Однако эти методы практически не
нашли применения в социологии в силу того, что для их использования нужны были
трудоемкие математические расчеты. Поэтому наиболее активно разработка теории и
алгоритмов многомерного шкалирования начала проводиться в 50-60-е гг. того же
столетия, когда появилась быстродействующая компьютерная техника. В этих
разработках участвовали представители как естественных, так и гуманитарных наук
[92]. В результате сформировались два основных направления. Первое –
метрическое многомерное шкалирование, которое развивалось в работах У.
Торгерсона [94] и применялось для изучения многомерных признаков, измеряемых
при помощи метрических шкал. Вторым направлением было неметрическое многомерное
шкалирование, при котором использовались данные, полученные в результате
измерения признаков при помощи порядковых шкал (или шкал рангов). Одним из
основателей этого направления является Р. Шепард [95; 96, 99]. Им
- Київ+380960830922