Батыгин "Лекции по методологии СИ"

Хотя каждый исследователь стремится к детализации картины мира, он вынужден работать в очень ограниченном пространстве. Спрашивается: каково пространство минимальной размерности? Если значения переменной сводятся к дихотомии, ее диапазон минимизируется. 'Да будут слова ваши 'да - да', 'нет - нет', а что сверх того, то от лукавого', - эта заповедь предписывает сводить переменную 'образование' к градациям, предположим, 'высшее - не высшее', 'национальность' к 'русский - не русский', 'пол' - к 'женщина - не женщина'. В конечном счете система координат приобретает вид бинарного пространства переменных - четырехклеточной матрицы.

Четырехклеточные матрицы - наименее точная и наиболее надежная форма представления данных. Существует обширный класс статистик, измеряющих интенсивность связи дихотомических переменных. Немаловажное преимущество дихотомий заключается также в том, что к ним сводятся все типы шкал, применяемых в социологии и психологии. Например, успешность карьеры можно измерить в шкале 'очень успешная - успешная / средняя / неуспешная / очень неуспешная'. Эта шкала относительно легко переводится в дихотомию 'успешная - неуспешная' путем сложения соседних градаций. Необходимость укрупнения возникает, как правило, в тех случаях, когда отдельные классы оказываются недостаточно наполненными. Сведение к дихотомиям решает проблему унификации измерений при использовании многомерных классификаций.

Пространство признаков, образующее для аналитика систему мировых координат, обладает различной размерностью. Мы можем ограничиться в своем взгляде на мир одной переменной, и тогда он превратится в одномерный, линейный мир. Например, в зондажах общественного мнения можно задать респонденту только один вопрос: за кого он собирается голосовать. Никакого иного измерения, кроме этой 'электоральной установки', не существует. В данном случае система мировых координат сводится к одной оси, имеющей два значения и более. Однако сбор социологической информации по одной переменной практикуется крайне редко. Исследователя интересуют и другие параметры, позволяющие дифференцировать объекты. Если нужны не просто сведения, а объяснения переменной, пространство признаков становится многомерным.

Предположим, мы намереваемся установить распределение единиц в двумерном пространстве признаков, где каждый признак имеет по три градации. Строится таблица 3x3, подлежащее которой составляет первая переменная, а сказуемое - вторая. Макет частотного распределения обязательно оснащается позициями 'Нет данных', даже если их наполнение предполагается незначительным.

Как только мы 'сформатировали' реальность в двумерной таблице, возникает вопрос: каковы основания судить о том, что первая переменная каким-либо образом связана со второй. Предположим, что первая переменная означает образование, а вторая-доход. Есть люди с высоким образованием и высоким доходом, но немало богатых людей и среди не окончивших среднюю школу. Если мы произведем 'обмер' одного-единственного человека и установим у него высокое образование и низкий доход, мы не сможем сказать ничего определенного о взаимосвязи признаков. В данном случае мы имеем дело с сингулярностью (singularis, лат. - отдельный, одиночный). Сингулярности молчат. Одно наблюдение - мало, два наблюдения - тоже мало, мало и трех. Статистический вывод начинает работать тогда, когда единиц исследования достаточно много. 'Достаточно много' означает, что при условии равновероятного попадания в каждую клетку пространства признаков наполнение каждой из них составит не менее семи единиц. Тогда единицы начнут образовывать конфигурации в нашем идеальном пространстве признаков и смогут сказать кое-что, к примеру, о взаимосвязи образования и дохода.

Мы можем поместить в фокус исследования только один объект - одно общество, одного человека, один регион и описать каждую из этих единиц с помощью тысяч переменных. Можно рассказать о всех мало-мальски значимых событиях в жизни человека, углубиться в его поступки и переживания, перебрать его родственников до седьмого колена и узнать о нем то, что он сам не знает. В общем мы напишем историю жизни, как это сделали У. Томас и Ф. Знанецкий в своем рассказе о судьбе польского крестьянина, попавшего вместе с тысячами других поляков в начале XX в. в Америку. Несмотря на многостраничные описания, остается неясным, что способствует, а что мешает адаптации иммигрантов в Америке и как влияет безотцовщина на преступные наклонности подростков. Сингулярности молчат, несмотря на свою видимую внушительность. Они молчат, даже если их много: один пример, другой, третий остаются отдельными примерами. Только организованные в пространстве признаков наблюдения перестают быть 'случаями' и начинают говорить. Они начинают говорить тогда, когда в результате их группировки и типологизации исследователь создает частотные распределения. Из малого количества наблюдений можно получить несоизмеримо больше информации, чем из огромного массива сведений, если эти наблюдения хорошо организованы. Более того, источником нового знания являются не данные, а их организация. Данные не даются, а берутся:

Здесь возникает эффект эпистемической инверсии - уже не единица исследования характеризуется определенным признаком, а сам признак характеризуется частотой - количеством единиц, которым присущ данный признак. Сотни и тысячи респондентов сообщают о себе самые различные сведения, и ни один из этих людей не интересует социолога. Немножко преувеличивая, можно сказать, что респондент - не человек, а источник нужных сведений. Социолога интересует, вопервых, сколько людей подпадает под значение переменной, т. е. наполнение класса, во-вторых, каково распределение частот по всему континууму переменной, в-третьих, как меняется распределение при введении в группировку второго, третьего и энного признаков, и, вчетвертых, имеется ли связь между признаками и насколько она меняется в различных контекстах.

Эпистемическая инверсия делает социологию менее эмпирической, чем это кажется на стадии анкетирования, где происходит нечто вроде общения исследователя с живым человеком. Действительно, вначале мы имеем дело с мужчиной, русским, окончившим среднюю школу, водителем автомашины, женатым, интересующимся театром, намеревающимся дать хорошее образование своим детям, симпатизирующим Либерально-демократической партии... и так далее по всем позициям вопросника. Если эмпирия - наблюдение, то, возвращаясь с поля, социолог вынужден с ней расстаться. Шофер уже исчез. Все, что он рассказал о себе, рассыпалось на отдельные переменные: пол, национальность, образование, отношение к театру... Сочетание переменных - реальность, но уже не эмпирическая, а вполне умозрительная: лишь умом можно видеть табличные и графические изображения установленных фактов. Вместо конкретных, живых людей перед социологом встает обрисованный А. Кетле образ 'среднего человека'. Этот 'средний человек' погашает все различия между людьми таким образом, что, предположим, обследование тысячи человек воспроизводит совокупный портрет одного.

Социолог хочет установить связь между численностью нации и типом правления, продолжительностью брака и интеллектом супругов, он всерьез думает над тем, счастливы ли богатые, когда люди более довольны жизнью, в период депрессии или экономического процветания, как зависит частота половых актов в неделю от социально-профессионального статуса, кто склонен завышать свои доходы при опросе...3десь нет конца. Но отдельная - 'эмпирическая' - единица исследования в корпусе научного знания присутствует, как сказал бы Гегель, в снятом виде, в своем отрицании.

Если иметь в виду только формальную структуру социологической теории, избавленную от содержательных концептуализации, можно сказать, что в ней нет ничего, кроме пространства переменных и единиц, размещаемых в пространстве в соответствии со значениями переменных. Модификации этой 'кристаллической решетки' теории определяются количеством переменных и количеством единиц исследования. Соответственно устанавливаются типы пространства переменных.

Тип 1. Много единиц - мало переменных. Крупномасштабные обследования, включающие десятки тысяч исследовательских единиц, требуют огромных затрат. В переписях населения и референдумах производится сплошной опрос, и учетчики посещают практически каждую семью. Несомненно, при таком охвате статистики стремятся получить как можно больше сведений. Программа первой и всеобщей переписи населения Российской империи в 1897 г. включала четырнадцать признаков: отношение к главе хозяйства и к главе своей семьи; возраст; пол; брачное состояние; сословие, состояние или звание; место рождения; место приписки; место постоянного жительства; отметка об отсутствии или временном проживании; вероисповедание; родной язык, грамотность и обучение; занятие, ремесло, промысел, должность или служба; кроме того, делалась отметка о физических недостатках. Примечательно, что в Российской империи вопросов о национальности не задавалось. Программа переписи населения СССР 1989 г. содержала 25 признаков, часть которых учитывалась выборочно. Вопросы сплошной переписи для характеристики населения были следующими: отношение к члену семьи, записанному первым (в предыдущей переписи 1979 г. этот вопрос формулировался как отношение к главе семьи); пол; причина и время отсутствия (для временно отсутствующих); место постоянного жительства и время отсутствия в нем (для временно проживающих); дата рождения; состояние в браке; национальность, для иностранцев - также гражданство; родной язык и другие языки народов СССР, которыми свободно владеет опрашиваемый; образование; окончил ли профессионально-техническое учебное заведение; для учащихся тип учебного заведения; источники средств существования. Вопросы сплошной переписи для характеристики жилищных условий: период постройки дома; кому принадлежит дом; число занимаемых жилых комнат; размер площади - общей и жилой. Вопросы выборочной переписи: место работы; занятие по этому месту работы; общественная группа; продолжительность непрерывного проживания в данном населенном пункте; для женщины - сколько детей родила, сколько из них живы. Переписи, как правило, проводятся раз в десять лет. Аналогичные переписям сплошные обследования и референдумы также содержат ограниченное число переменных. Выборочные обследования практически с той же точностью обеспечивают сбор данных по десяткам признаков.

Тип 2. Мало единиц - много переменных. Когда в фокусе внимания исследователя находится мало единиц, появляется возможность подробно изучить каждую из них. Чикагский социолог Клиффорд Шау на протяжении многих лет вникал в жизненные обстоятельства сначала малолетнего, а потом зрелого преступника 'Джека-роллера'. Количество вопросов, на которые пришлось ответить респонденту письменно и устно, - неисчислимо. Такого рода стратегии дают исключительно впечатляющие и убедительные результаты при условии хорошего литературного изложения. Однако не стоит забывать, что сингулярности молчат и не дают оснований распространить опыт Джека на судьбы других преступников и вполне нормальных людей. Подобная стратегия относится к 'качественной' и ориентирована на описание случая (case study)2.

И. Галтунг соединил качественный и количественный подходы, обследовав три деревни в Западной Сицилии, назвав их 'Коллина', 'Марина' и 'Монтанья', чтобы тем самым продемонстрировать если не типичный, то не единичный характер этих поселений. О каждой из деревень он получил исчерпывающую информацию, в том числе статистического плана, по следующим базовым переменным: культурный менталитет (следуя П. Сорокину, он установил 'чувственное' и 'идеационное' значение данного признака), физическая мобильность, в том числе социально-структурная, пространственная, временная, миграционная ('домоседы' и 'летуны'), 'аморальный фамилизм' ('нефамилисты', 'фамилисты'). Выборка составила 408 жителей в трех деревнях. Это были главы семей - capofamiglia. 'Такова особенность традиционных обществ, - отмечает И. Галтунг, - никого другого опрашивать нецелесообразно'3.

Исследование 'случая' часто смыкается с журнализмом в той степени, в какой последний помещает в фокус своего внимания социальные проблемы; такой подход полезен для предварительного

Соотношение переменных и единиц исследования

описания нового объекта, когда еще рано формулировать какие-либо гипотезы. Вполне возможна ситуация, когда осуществляется обследование одного или нескольких объектов в рамках хорошо разработанной теории и валидизированной системы переменных. В этом случае исследование называется монографическим. Его цель - не получение нового научного обобщения, а выставление диагноза обследуемому объекту. Например, изучение организационной структуры управления на конкретном предприятии предполагает, что аналитик владеет теорией управления и должен с точки зрения своих знаний и опыта оценить положение дел на объекте. Аналогичным образом врач обследует больного, владея теорией и методикой распознавания патологии. Если же он узнает нечто новое в процессе работы, его долг предписывает обратиться за консультацией к специалисту. Социолог тоже может узнать много нового для себя в процессе работы - в этом случае монографическое обследование потихоньку переходит в case study.

Тип 3 - промежуточный: достаточное количество единиц - достаточное количество переменных. В нормальном социологическом исследовании переменных должно быть столько, сколько по силам обработать персоналу лаборатории. Массив же должен быть достаточным для проверки гипотезы максимальной размерности. Обычно 3-5 тыс. респондентов с лихвой хватает для детального анализа распределений. Это, конечно, не означает, что обеспечивается высокая репрезентативность данных. Все типы признакового пространства можно свести в четырехклеточную матрицу (табл. 3.1). Нормальные социологические исследования (тип 3) занимают место где-то в 'центре' матрицы. Более или менее ощутимый перекос выводит проект из обычного режима и превращает его либо в перепись, либо в case study.

3. Качественные параметры измерения

Релевантность переменных и понятие квазипогрешности согласования. Надежность как вероятность отклонения эмпирического значения от истинного. Три техники косвенного оценивания надежности: тест-ретест, параллельные измерения, деление шкалы. Понятие правильности измерения как вероятность систематической инструментальной погрешности. Точность измерения и градуировка переменных. Устойчивость - воспроизводимость результатов при неоднократных замерах. Валидность. Предикативная валидность. 'Метод известной группы' и контроль валидности. Конструктная валидность - соотнесение измерений со структурой теории.

Переменные представляют собой различного вида 'линейки', которые 'прикладываются' к объектам. В этих линейках - различное число градаций, расстояния между градациями могут быть равными, неравными и вообще неизвестными. Кроме того, сами 'линейки' могут претерпевать изменения под влиянием внешних обстоятельств. Коротко говоря, средства измерения могут быть хорошими и плохими. Все это создает в совокупности проблему качества социологического инструментария. Инструмент должен отвечать требованиям релевантности, валидности, надежности, точности и устойчивости.