Інформаційні системи та технології обробки даних соціологічних досліджень

Формализованный анализ документов основан на стандартизации процедур поиска, определения в содержании документа единиц счета, которыми могут быть отдельные слова (термины, географические названия, имена политических деятелей и т.д.), суждения, выраженные и виде предложений, абзацев, фрагментов текстов и т.д., а также различные виды публикаций (по жанру, типу авторов, темам и т.п.). Единицы счета определяются в зависимости от целей социологического исследования.

При обработке и анализе  данных, полученных методом опроса, широко применяются методы ранжирования, шкалирования, корреляции и др. Так, ранжирование- это процедура установления относительной значимости (предпочтительности) исследуемых объектов на основе их упорядочивания. Ранг - это показатель, характеризующий порядковое место оцениваемого объекта в группе и других объектов, обладающих существенными для оценки свойствами. Для каждого объекта вычисляют сумму рангов, полученную от всех экспертов, затем упорядочивают эту сумму. Ранг 1 присваивают объекту, получившему наименьшую сумму, самый низкий ранг - объекту с наивысшей суммой. Ранжирование дополняется, как правило, другими методами экспертных оценок. Шкалирование и основные виды шкал были рассмотрены ранее в настоящей главе.

Завершается эмпирическое социологическое исследование формированием выводов, предложений и рекомендаций. Выводы, предложения и рекомендации должны носить конкретный, реалистический характер, иметь необходимые обоснования в материалах исследования, подтверждаться документальными и статистическими данными.

Полученные с ЭВМ  социоматрицы, а затем сведенные  в таблицы или отображенные при  помощи графиков и рисунков результаты социологического исследования являют собой числовые величины, пригодные для выводов о характере и признаках изучаемого явления. Однако без исследователя эти выводы не могут быть сделаны. Поэтому первое условие, позволяющее должным образом использовать социологические данные, - их всестороннее и правильное объяснение, именуемое социологами интерпретацией. Интерпретацию результатов исследования нельзя осуществить “умом” ЭВМ. Отсюда следуют важныеметодологические положения:

характер оценки и интерпретации социологических данных большей частью предопределен уже на стадии концептуального “оформления” исследования, то есть на этапе интерпретации и операционализации основных понятий, когда выяснились качественные характеристики изучаемого явления;

полнота “съема” той  информации, что содержат в себе таблицы и схемы, ее логическая обработка  и интерпретация всецело зависят  от глубины знания исследователем объекта  и предмета, с которыми он имеет  дело;

большое значение для  умелой интерпретации социологических данных имеет социальный опыт исследователя, его склонность к анализу и обобщению широкой, изначально весьма мозаичной эмпирической информации.

В конечном счете, это  и определяет глубину, социальную обоснованность тех выводов и рекомендаций, которым суждено быть использованными в повседневной социальной практике.

Дать единые правила  того, как интерпретировать тот или  иной результат социологического исследования, трудно. В каждом конкретном случае  интерпретация осуществляется усилиями коллектива людей, опытными социологами. Она связывается  с объективными и субъективными факторами, действующими в обследованной группе населения или регионе, опирается не только на итоги проведенного социологического исследования, но и на статистический материал, результаты других исследований. Одним словом, на все то, что позволяет проверять и уточнять правильность интерпретации полученных результатов, усиливать степень обоснованности сформулированных на их основе выводов.

Однако отсутствие возможности  дать единые правила истолкования данных исследований вовсе не означает, что в таком деле можно беспредельно фантазировать. Границы творческой фантазии здесь устанавливает требование общей логики интерпретации. Она состоит в превращении социологических данных в показатели. Эти показатели уже не просто какие-то числовые величины (процент, средняя арифметическая, дисперсия и т.д.), а социологические данные, получившие оценку путем их соотнесения с первоначальными замыслами исследователя (целью и задачами исследования), его знаниями, опытом. Всякий показатель есть, образно говоря, венец интерпретации и несет определенную смысловую нагрузку, указывает на направленность последующих выводов и рекомендаций.

Из сказанного следует  два принципиальных вывода.

Во-первых, сами по себе полученные данные показателями не являются, а представляют собой лишь обобщенные по заданным логическим и математическим правилам числовые величины, которым еще только предстоит приобрести определенное, то есть стать показателем (чего-то).

Во-вторых, каждая числовая величина может быть проинтерпретирована с различных точек зрения (в том числе, с позиций разных теоретических парадигм), а посему обладать свойством  многозначности. Например, данные, из которых видно, что 90% студентов регулярно посещают занятия, могут выступить в качестве показателя не только уровня посещаемости занятий, но и одновременно отношения студентов к ним, либо уровня организации занятий и т. д. Или, данные о том, что в выборах готовы участвовать 60% электората могут служить показателем политической активности либо пассивности масс, отношения (индифферентности) государства, к своим гражданским правам. Именно поэтому  исходная позиция исследователя строго предопределена задачами исследования.

Итак, социологические  данные превращаются в показатель только в том случае, если исследователь “вносит” в них содержательный смысл, то есть соотносит их с изучаемой проблемой, с наиболее важными сторонами объекта и предмета исследования. Отклонение от этих требований чревато ошибочными выводами, ибо ведет к конструированию показателя, не связанного с первоначальными замыслами исследователя либо неверно объясняющего  действительное значение полученных результатов.

В процессе логического  превращения усредненных числовых величин в показатели большое значение имеют ранее выдвинутые гипотезы. Именно на стадии интерпретации социологических данных сказывается вся важность и практическая значимость глубоко продуманных  гипотез. Характер проверки гипотез в прикладной социологии предопределен видом исследования. Например, в разведывательном исследовании гипотеза проверяется непосредственно(путем соотнесения предполагаемого утверждения с выявленной  в результате исследования числовой величиной). Так, истинность утверждения: “Большинство аудитории осталось удовлетворенной прослушанной лекцией” - считается доказанной однозначно, если в результате опроса положительную оценку лекции высказали более 50% опрошенных.

В свою очередь, процедура  проверки гипотез в описательном и аналитическом исследованиях  более сложная. В описательном исследовании она предполагает интерпретацию усредненных величин полученных на основе обобщения характеристик разнородного по составу объекта анализа. Такие величины носят довольно неопределенный характер. Последнее обстоятельство, как правило, затрудняет однозначную интерпретацию социологических данных, а, следовательно, и четкую формулировку выводов, доказывающих или опровергающих гипотезу.

Порой вокруг этих данных разгораются даже жаркие споры, ибо, по мнению одних, они носят позитивный характер, по мнению других - негативный, третьи же не улавливают в них ни того, ни другого. Такова уж одна из особенностей результатов социологического исследования - диапазон их интерпретации довольно широк. И надо обладать определенными знаниями, способностями (прежде всего развитым аналитическим мышлением, социологической культурой), чтобы уверенно ориентироваться в полученном эмпирическом материале, делать на его основе правильные выводы, связывая их с практическим значением текущих и перспективных задач.

Например, если мы получили результат, согласно которому 40% опрошенных активно участвуют в экологическом  движении, он не несет в себе одновременно информацию о том, кто эти люди, каковы их социально-демографические  и другие характеристики. Поэтому  усредненные величины - это лишь первая ступень на пути выделения однородных подгрупп в опрошенной совокупности.

Для того чтобы  результаты описательного исследования превратились в показатель, их также  надо оценивать. Эта процедура всегда выполняется в форме соотнесения социологических данных:

либо со знаниями и  установками исследователя;

либо между собой;

либо с некоторым  “родственным” внешним признаком. Рассмотрим три названных вида соотнесения (оценки) подробнее. В тех случаях, когда требуется превратить в показатель некоторую среднюю величину, а ее сравнение с другими величинами затруднено, единственный “эталон” оценки - позиция исследователя по поводу изучаемой проблемы.

Обратимся к примеру. Допустим, в результате проведенного социологического исследования было выявлено, что 60% опрошенных удовлетворены новой формой организации труда, введенной, скажем, три месяца назад в практику того или иного предприятия. Возникает вполне закономерный вопрос, как интерпретировать этот показатель. Либо так: “Число удовлетворенных за относительно короткий срок функционирования нововведения достигло уже 60%, что, несомненно, является важным показателем эффективности предпринятых усилий по его внедрению”. Либо так: “Данные исследования показывают, что, несмотря на затраченные усилия по внедрению новой формы организации труда, удовлетворенность ею выразили менее двух третей опрошенных, это свидетельствует о наличии каких-то просчетов в нововведении”.

Данный пример наглядно демонстрирует, что для однозначной  оценки усредненной числовой величины важную роль играет позиция исследователя, основанная на знании конкретной обстановки, которая вызвала к жизни проведение самого исследования.

Один из наиболее распространенных способов интерпретации данных в  описательном исследовании - сравнение рядов распределения по относительно однородным подгруппам, выделенным в обследованной совокупности. Оно может быть осуществлено двумя путями: внутренним и внешним соотнесением. Под внутренним соотнесением понимают сравнение между собой элементов числового ряда, а под внешним соотнесением - сравнение двух или нескольких рядов распределения, построенных по двум или более признакам, из которых один обязательно общий для соотносимых рядов (например, можно сравнить распределение разных электоральных групп - являющихся сторонниками какого-то политического движения и не являющихся его сторонниками - по одному и тому же признаку: готовности принять участие в выборах).

3.7.  Значение социологических исследований. Прогнозирование социальных процессов.

Прогнозирование в социологии - это способ научного предвидения с той или иной степенью вероятности итога, направленности, или характера протекания социальных процессов в течение некоторого промежутка времени. В прикладной социологии, учитывая возможности применяемых в ней формально-логических статистических методов, относительно эффективный (точный) прогноз возможен только на краткосрочную перспективу и то, при условии небольшой вариации характеристик исследуемого социального процесса.

Момент времени, на который в распоряжении социолога имеются исходные данные социальной статистики (результатов исследования), и до момента, к которому относится прогноз, называется периодом упреждения. Максимальная величина периода упреждения в прикладной социологии не превышает нескольких месяцев. Более длительный прогноз имеет более низкую достоверность из-за того, что социальные процессы в течение времени подвержены воздействию большого числа факторов.

Теоретически не исключается  возможность перспективного социологического прогноза на десятилетия и даже на столетия в опоре на категориальные модели. Однако подобные модели прогнозирования не всегда подчиняются законам формальной логики и поэтому не всегда вписываются в арсенал методического инструментария прикладной социологии.

Главная особенность прогнозирования - нацеленность на будущее и попытка преодолеть неопределенность, обусловленную отсутствием знаний о точном значении статистических параметров характеристик социальных процессов. В связи с тем, что речь идет об определении статистических величин, любой прогноз в прикладной социологии носит только вероятностный характер, то есть предсказание является достоверным с той или иной степенью вероятности. Отсюда следует, что для, любой обоснованной прогностической модели необходимы два критерия:

форма числовой оценки характеристик  социальных явлений;

степень погрешности  оценки, ее точность.

Форма оценки изменения  числовых параметров характеристик  социального явления на тот или  иной период упреждения зависит от вида шкалы измерения, на основе которой строится прогностическая модель.

На величину погрешности  прогноза влияет количество факторов, действующих (с той или иной степенью “интенсивности”) на вариацию характеристик  социального процесса в течение  периода упреждения.

Рассмотрим ряд требований к любой прогностической модели. Эти требования: обоснованность, полнота, валидность, точность и устойчивость.

Под обоснованностью прогностической модели понимается ее соответствие цели прогноза на весь период упреждения.

Полнота прогностической модели зависит от объема, достоверности и устойчивости исходной социальной статистики.

Валидность  прогностической модели - это ее способность учитывать изменение структурных элементов именно прогнозируемого явления. От валидности модели во многом зависит точность прогноза.

Точность прогностической  модели - это ее способность давать количественную оценку параметров изучаемого процесса на период упреждения, минимально отличающуюся от их фактического значения.