Г. Д. Ковалев (Санкт-Петербургская академия мвд россии) доктор социологических наук О. В попова (Санкт-Петербургский государственный университет) Артемов Г. П. А86 Политическая социология: Учебное пособие

Вид материала

Содержание

2.2. Методы сбора данных
Анализ документов
2.3. Методы анализа данных
Анализ статистических таблиц
Таблица 1 Взаимосвязь электоральных предпочтений и возраста респондентов
Корреляционный анализ

Подобный материал:

1 2 3 4 5 6 7 8 9 ... 18

Аналитический этап включает ввод, статистическую обработку закодированной информации, обобщение и интерпретацию полученных данных.

На основе анализа осуществляется интерпретация данных. На этом этапе мы должны перейти от количественного (статистического) анализа данных к качественному (содержательному), перевести язык цифр на обычный язык. В то же время мы должны осуществить процедуру, обратную операционализации: перейти с обыденного языка, с помощью которого мы трансформировали исходные понятия в переменные и собирали первичную информацию, на язык науки, с помощью которого мы концептуализировали изучаемое политическое явление в начале исследования. Суть интерпретации собранного и обработанного нами фактического материала заключается в истолковании смысла обнаруженных на уровне эмпирического анализа структур повседневной политической жизни людей.

В заключение данного параграфа следует отметить, что изложенная в нем технология социологического исследования в основном относится к так называемым «жестким» (количественным) методам сбора и анализа эмпирических данных. Технология применения «мягких» (качественных) методов описана в ряде учебных пособий [см., например: Белановский, 280—335; Социология. Основы общей теории, 415—423; Ядов (в сотрудничестве с В.В. Семеновой), 1998, 387—450]. В систематической форме эта технология изложена в учебном пособии [Семенова, 1998]. -—Принципиальное различие между технологиями количественного и качественного социологического исследования заключается в том, что количественное исследование основано на измерении параметров социального действия, а качественное — на понимании смысла этого действия. Поэтому в первом случае для получения результатов необходимо провести статистически значимое множество наблюдений за массовым сознанием и поведением людей, а во втором случае достаточно одного или нескольких наблюдений за сознанием и поведением небольшой группы людей или даже отдельного человека. Качественные методы: включенное наблюдение, анализ биографии, глубинное интервью, фокус-группа [Семенова, 102—114] позволяют социологу включиться в про-

[42]

цесс повседневной жизни изучаемых им людей и понять мотивацию их поведения ДЭта особенность качественных методов делает Ненужными те процедуры технологии социологического исследования, которые связаны с квантификацией и репрезентацией характеристик объекта исследования, а также со статистической обработкой его результатов.

В.В. Семенова выделяет следующие особенности технологии качественного исследования [Там же, 127]:

Гипотезы формулируются на заключительном этапе анализа данных, а не до начала сбора, как в количественном исследовании.
Инструментарий создается в ходе полевой, а не подготовительной части исследования.
Результаты исследования представлены в виде текстов (высказывания, фрагменты документов, транскрипты), а не цифр (статистические распределения, шкальные значения, коэффициенты).
Теоретические конструкции являются преимущественно индуктивными, а не каузальными.
Исследовательские процедуры индивидуальны и не стандартизированы.
Анализ данных имеет содержательный (выделение тем, обобщение идей), а не статистический характер (расчет распределения признаков, построение статистических таблиц, выявление зависимостей между признаками).

В качественных исследованиях не проводится репрезентация объекта. Выборка здесь строится на основе не отражения структуры обследуемой совокупности людей, а отбора типичных представителей изучаемых социальных категорий.* Поэтому качественное исследование воспроизводит не статистическую картину (структуру и результаты) изучаемого социального действия, а смысл, который вкладывают в него его участники.

В целом можно сказать, что основные этапы (подготовительный, полевой, аналитический) сохраняются в обоих типах исследования, однако их соотношение и роль отличаются. В качественном исследовании полевой этап приобретает центральное значение, поскольку во время сбора информации пересматриваются результаты предварительной концептуализации и операционализации изучаемого явления, а также начинается анализ этой информации. Социолог здесь совмещает функции полевика и аналитика. На подготовительном этапе качественного исследования также разрабатывается программа, в которой формулируются его цель, задачи, объект и предмет, обосновывается выборка и инструментарий: вопросы, на которые предстоит найти ответы в ходе индивидуального и

[43]

группового интервью, наблюдения или изучения документов [Семенова, 125-134, Дмитриева, 42-60].

На основе сказанного можно сделать вывод о том, что главное отличие качественных исследований от количественных заключается в менее «жесткой» регламентации всех процедур, а также в более активном использовании коммуникативных элементов самого социологического знания. Живое общение с людьми зачастую дает информацию, позволяющую объяснить парадоксальные результаты исследований, полученные на основе строгого соблюдения всех требований статистики. Например, в ходе опросов, проведенных в апреле — июне 1996 г. Центром эмпирических политических исследований философского факультета СПбГУ (ЦЭПИ СПбГУ), было установлено, что значительная часть избирателей Санкт-Петербурга, считающих политические взгляды Явлинского близкими своим собственным и доверяющих ему, намерена голосовать на президентских выборах не за него, а за Ельцина (что и произошло в первом туре голосования). Статистические методы не могли дать ответ на вопрос о том, почему в таком «яблочном» в то время городе, как Санкт-Петербург (на парламентских выборах 1995 г. списки «Яблока» получили наибольшее число голосов во всех избирательных округах), Явлинский не смог получить полную поддержку сторонников своей партии. Прояснить ситуацию помогло фокусированное интервью с одним из этих сторонников. Суть мотивации его поведения на выборах можно резюмировать формулой: «Я бы проголосовал за Явлинского, но боюсь Зюганова, и поэтому буду голосовать за Ельцина». Этот пример еще раз убеждает в необходимости комплексного использования количественных и качественных методов социологического исследования, о чем говорится в упомянутой выше статье Карла ван Метера (см. гл. 1).

2.2. Методы сбора данных

К наиболее распространенным в социологии методам сбора данных относятся наблюдение, опрос и анализ документов [Методы сбора информации..., 2, 153]. Под наблюдением понимают целенаправленную, непосредственную визуальную регистрацию социологом событий политической жизни: собраний, демонстраций, митингов, встреч, конфликтов, переговоров и др. Оно относится к так называемым неконтактным методам сбора первичных данных, поскольку не предполагает прямой или косвенный диалог социолога с представителями различных групп населения.

Наблюдение бывает включенным и невключенным, структурированным и неструктурированным, лабораторным и полевым. Для

[44]

фиксации результатов наблюдения обычно разрабатываются специальные карточки и бланки, в которые записываются основные характеристики изучаемого события, например место и время проведения собрания, число и качественный состав присутствующих (пол, возраст), перечень обсуждаемых вопросов, реакция присутствующих на выступления политиков, общая атмосфера и т.д. Все эти данные можно закодировать и обработать с помощью компьютера [Там же, 180—189]. Вместе с тем при включенном наблюдении (участие в работе партии, учреждения) можно обойтись без упомянутых форм и ограничиться ведением дневниковых записей. При косвенном наблюдении за массовыми акциями (например, по телевидению) достаточно делать видеозаписи. Первый вариант наблюдения можно отнести преимущественно к количественным (жестким), второй и третий — к преимущественно качественным (мягким) методам сбора данных.

Опрос является формой диалога, участниками которого выступают профессиональные социологи и представители различных социальных групп. Особенность опроса заключается в том, что он имеет вербальный (словесный) характер [Методы сбора информации..., 1, 46]. При опросе мы получаем от людей информацию только о тех явлениях политической жизни, которые отражаются их сознанием и могут быть выражены ими в словесной форме, причем на языке их повседневного общения. Этим обусловлено повышенное внимание социологов к формулировкам вопросов, используемых при анкетировании и интервьюировании [Петровская, 75—76]. Дж. Гэллап, наиболее авторитетный специалист в области проведения массовых опросов, сформулировал следующие эмпирические правила построения социологических вопросников: 1) вопросы должны быть краткими и касаться существа дела; 2) слова и предложения должны быть простыми по смыслу и общими для повседневного языка всех групп населения; 3) в вопросах не должно быть слов с сильной эмоциональной окраской; 4) вопросы должны включать все возможные альтернативы ответов [Социологические исследования. 1980. № 4. С. 163]. Опросы делятся на письменные (анкетирование) и устные (интервьюирование), массовые и экспертные, групповые и индивидуальные, стандартизованные и фокусированные [Там же, 125-222].

Основным инструментом этого метода является вопрос. По структуре вопросы делятся на открытые, закрытые и полузакрытые. В первом случае респондентам предоставляется возможность самостоятельно сформулировать ответы на вопросы, во втором — перечисляются все альтернативы ответов, в третьем — предусматриваются как альтернативы, так и самостоятельные ответы. По

[45]

роли в исследовании вопросы делятся на фильтрующие, общие, причинные, специфические и оценочные. Фильтрующие вопросы позволяют выяснять, насколько опрашиваемые осведомлены относительно обсуждаемой проблемы. Общие (открытые) вопросы помогают выявлять взгляды респондента на эту проблему. Причинные вопросы определяют факторы, обусловливающие эти взгляды. Специфические — устанавливают отношение респондента к отдельным аспектам проблемы. Оценочные — определяют интенсивность или устойчивость этого отношения [Петровская, 77—80].

Существуют также вопросы-ловушки, с помощью которых проверяется искренность ответов на основные вопросы. Опрос также имеет качественные и количественные варианты. Анкетный опрос можно назвать количественным методом, а фокусированное интервью — качественным. В первом случае информация фиксируется системой показателей и шкал, во втором — обычной диктофонной записью, которая в последующем расшифровывается и подвергается качественному анализу.

Специфическим методом сбора данных является фокус-группа (от англ. Госив — центр, средоточие). Его можно рассматривать как вариант группового интервью, сконцентрированного на определенной проблеме. Впервые этот метод были использован Р. Мертоном и П. Лазарсфельдом в 1941 г. для изучения эффективности радиопередач. Затем Р. Мертон применил его для изучения эффективности пропагандистских военных фильмов [Дмитриева, 11]. В настоящее время фокус-группы широко используются, в частности, при изучении эффективности политической рекламы, особенностей восприятия визуальной политической информации различными категориями населения и др. [Политический анализ, 46—65].

Фокус-группа является разновидностью качественных методов сбора данных. Она совмещает групповое интервью и групповую дискуссию. В начале, как правило, собравшимся демонстрируется «стимульный» материал (видео- и аудиозаписи, плакаты, фотографии, фильмы и т.д.), с помощью которого создается проблемная ситуация. Затем начинается обсуждение проблемы. Руководит процессом модератор (от лат. тос1ега1ог — тот, кто сдерживает). Эту роль может выполнять социолог высокой квалификации, овладевший искусством организации групповых дискуссий. Его задача заключается в том, чтобы стимулировать спор, свободное высказывание мнений и одновременно не давать слишком активным участникам дискуссии подавлять остальных (отсюда название должности самого ведущего).

Сценарий фокус-группы тщательно продумывается перед ее проведением, однако инструментарий самого группового интервью корректируется в процессе его осуществления. Весь ход дискуссии

[46]

записывается с помощью видео- и аудиотехники, для того чтобы в последующем подвергнуть качественному анализу не только суждения, но и интонации, мимику, жесты участников. С образцами программы, сценария, правилами отбора участников, методикой проведения и формой отчета по результатам проведения фокус-групп можно подробно познакомиться в книге [Дмитриева, 106-130].

Анализ документов бывает двух типов: традиционный и формализованный (контент-анализ). Традиционный анализ документов — это вид качественного анализа, включающий осмысление и понимание содержания документальных источников (летописей, свидетельств очевидцев исторических событий, фонограмм, кинолент, видеозаписей, решений и протоколов заседаний официальных органов, писем, дневников, биографий). Документы делятся на статистические, текстовые и иконографические, официальные и личные. Формализованный анализ документов (писем, стенограмм, газет, радио- и телепередач) основан на переводе качественных характеристик их содержания в количественные. В процессе контент-анализа выбираются смысловые единицы (фиксирующие фрагменты содержания документов) и единицы счета (фиксирующие регулярность появления смысловых единиц в документе). Смысловыми единицами могут быть имена, термины, суждения.

С помощью контент-анализа можно изучать, например, традиционные для той или иной страны каналы рекрутирования правящей элиты на основе обработки справочников вроде «Кто есть кто?». Смысловыми единицами в данном случае будут географические названия, профессии, должности. Единицей счета здесь может служить частота упоминания указанных смысловых единиц. Аналогичным образом можно выявить отношение газет к определенному кандидату в депутаты, частоту появления и объем позитивных или негативных материалов, посвященных ему. В отечественной социологии накоплен большой опыт использования контент-анализа при изучении средств массовой информации [см., например: Методы сбора информации, 2, 118—130].

2.3. Методы анализа данных

В процессе анализа данных осуществляются следующие операций: расчет одномерного распределения признаков, построение группировок признаков, выявление зависимостей между признаками. |При обработке данных прежде всего выявляют одномерные Распределения признаков (частоты появления различных значений

этих признаков в полученном массиве данных). Например, в ходе

[47]

одного из массовых опросов 1993 г. было установлено, что полностью доверяли правительству 5% респондентов, в основном доверяли 25%, не очень доверяли 36%, совсем не доверяли 25% (остальные затруднились ответить). На основе изучения этого распределения можно получить лишь предварительную информацию об отношении к правительству. Для всесторонней его оценки важно выяснить специфику распределения ответов на указанный вопрос у представителей различных социальных групп, включенных в выборку исследования: руководителей, специалистов, предпринимателей, военнослужащих, рабочих, учащихся, студентов, пенсионеров, безработных. Первым шагом на этом пути служит построение таблиц сопряженности (двумерных распределений) признаков. Анализ этих распределений обнаруживает, что руководители и служащие управленческого аппарата сильнее доверяют правительству, чем, например, рабочие, а среди последних преобладают люди, однозначно не доверяющие правительству. Это уже более точная характеристика отношения населения к правительству. На основе двумерных распределений признаков можно строить различные группировки опрошенных в соответствии с их социальными характеристиками (профессия, квалификация, доход, образование и пр.). В итоге получаются простые и комбинированные таблицы данных, а также графики, диаграммы, гистограммы и др.

Однако все эти процедуры на самом деле представляют собой лишь подготовку к настоящему анализу данных. Главное в этом анализе — выявление зависимостей между признаками. Основными методами изучения зависимостей являются анализ статистических таблиц, корреляционный, факторный, кластерный анализ и многомерное шкалирование.

Анализ статистических таблиц основан на оценке отсутствия/наличия взаимосвязи признаков по критерию хи-квадрат [Рабочая книга социолога, 194—195] и вычислении стандартизованных остатков (величин, которые указывают на степень отклонения наблюдаемых частот от ожидаемых) [ Сатаров Г.А. Структура политических диспозиций россиян // Российский монитор. Архив современной политики. Вып. 1. 1992. С. 145]. Вычисление критерия хи-квадрат и стандартизованных остатков осуществляется с помощью пакета 8Р88 (опции: 8т.ат.1г.1с8\сго881аЪ$). Показателем наличия взаимосвязи признаков служит значение критерия хи-квадрат, превышающее табличное [Рабочая книга социолога, 507; Мангейм и Рич, 519] для соответствующего числа степеней свободы — (значение выдается 8Р85 в результатах (оигрш.) вместе со значением хи-квадрат) и уровня значимости. Принимаются во внимание абсолютные значения остатков, превышающие 1,65. Это служит ин-

[48]

дикатором существования значимой статистической зависимости между изучаемыми признаками. Знак «плюс» в стандартизованных остатках свидетельствует о том, что реальное количество наблюдений больше ожидаемого, знак «минус» — о том, что оно меньше ожидаемого. Следует учитывать, что величина стандартизованных остатков указывает лишь на вероятность наличия линейной зависимости между изучаемыми переменными, но не на направление и интенсивность этой зависимости.

Рассмотрим особенности использования данной процедуры на примере анализа таблицы сопряженности альтернатив ответа на вопрос о возрасте респондентов и альтернатив ответа на вопрос о голосовании за избирательные объединения на парламентских выборах 19 декабря 1999 г. (табл. 1).

Таблица 1 Взаимосвязь электоральных предпочтений и возраста респондентов

Объединение	Величина	Возраст респондента			Всего
Объединение	Величина	18-34	35-44	45 и старше	Всего
«Единство»	Наблюдаемая частота	61	104	88	253
	Ожидаемая частота	56,0	100,4	96,6	253,0
	Стандартизованный остаток	+0,7	+0,4	-0,9
ОВР	Наблюдаемая частота	11	34	17	62
	Ожидаемая частота	13,7	24,6	23,7	62,0
	Стандартизованный остаток	-0,7	+1,9	-1,4
КПРФ	Наблюдаемая частота	6	38	90	134
	Ожидаемая частота	29,7	53,2	51,2	134,0
	Стандартизованный остаток	-4,3	-2,1	+5,4
СПС	Наблюдаемая частота	53	59	37	149
	Ожидаемая частота	33,0	59,1	56,9	149,0
	Стандартизованный остаток	+3,5	0,0	-2,6
«Яблоко»	Наблюдаемая частота	30	82	55	167
	Ожидаемая частота	37,0	66,3	63,8	167,0
	Стандартизованный остаток	-1,1	+1,9	-1,1

Источник: Опрос населения Санкт-Петербурга, проведенный ЦЭПИ СПбГУ в ноябре 2000 г. Таблица построена с помощью статистического пакета 8Р88.

[49]

Проверка взаимосвязи отобранных нами переменных по критерию хи-квадрат свидетельствует о ее наличии (наблюдаемое значение критерия хи-квадрат (116,158) выше табличного (45,315) для #=20 и уровня значимости 0,001). Анализ стандартизованных остатков дает более сложную картину. Так, у «Единства» во всех возрастных группах зафиксированы статистически незначимые величины стандартизованных остатков. На этой основе можно сделать вывод о том, что в данном исследовании связь между возрастом и голосованием за «Единство» не наблюдается. У КПРФ и СПС зафиксирована диаметрально противоположная картина: в группе от 18 до 34 лет стандартизованные остатки составляют: у КПРФ -4,3, а у СПС +3,5. В группе 45 и старше: +5,4 и -2,6 соответственно. Это означает, что в младшей возрастной группе намного меньше, чем в старшей, тех, кто голосовал за КПРФ, и намного больше тех, кто голосовал за СПС. Голосование за ОВР и «Яблоко» в младшей и старшей возрастных группах характеризуется практическим отсутствием статистически значимых различий. За эти партии в основном голосовали представители средней возрастной группы (величина остатков составляет в обоих случаях +1,9).

Результаты анализа статистических таблиц дают возможность сформулировать гипотезы относительно взаимосвязи признаков изучаемого явления, нуждающихся в дополнительной проверке с помощью статистических методов, о которых пойдет речь далее.

Корреляционный анализ основан на расчете отклонения значений изучаемого признака от линии регрессии (от лат. гееге88ю — возврат, в данном случае — возврат к средней) — условной линии, к которой эти значения тяготеют. Чем больше разброс значений, тем слабее связь двух интересующих нас признаков. Чем меньше разброс значений, тем сильнее связь (рис.1).

[50]

Корреляция (от лат. согге1атло — соотношение) — это статисти- I ческая взаимозависимость между признаками изучаемого явления. Корреляционный анализ представляет собой математическую процедуру, с помощью которой изучается эта взаимозависимость. Он заключается в вычислении коэффициентов корреляции — чисел, знак и величина которых характеризуют направление (прямая/обратная) и интенсивность/тесноту (строгая, сильная, умеренная, слабая, нулевая) взаимозависимости. Показателем интенсивности связи служит значение коэффициента. Считается, что если он равен 1, то взаимозависимость признаков является строгой (полной); если его значение находится в интервале от 1 до 0,8, то это свидетельствует о сильной их взаимозависимости; если в интервале от 0,7 до 0,3 — об умеренной (неярко выраженной) взаимозависимости, а если же оно лежит в интервале от 0,2 до 0,0, то мы имеем дело со слабой или нулевой взаимозависимостью [Кимбл, 174—178; Тюрин и Макаров, 289]. Есть мнение, что в социологических исследованиях значения коэффициентов корреляции выше 0,5 встречаются не очень часто, поэтому можно принимать во внимание те из них, которые равны или превышают 0,3 [Статистические методы анализа информации..., 97], т. е. характеризуют умеренную взаимосвязь признаков.

Следует отметить, что коэффициенты корреляции выражают не / причинную (обусловленность одного признака другим), а функцио-1 налъную (взаимная согласованность изменения признаков) зависимость между признаками [Рабочая книга социолога, 198]. Различают парную (между двумя признаками) и множественную (между несколькими признаками) корреляции.

Для изучения взаимосвязи признаков, измеренных с помощью различных типов шкал, используются разные коэффициенты корреляции. На порядковом уровне измерения признаков наиболее широко применяется коэффициент ранговой корреляции Спирме-на, на интервальном уровне обычно используется коэффициент корреляции Пирсона. Коэффициент Спирмена равен +1, когда два ряда проранжированы строго в одном порядке, -1, когда два ряда проранжированы в строго обратном порядке, и равен нулю при полном взаимном беспорядочном расположении рангов.

Коэффициент корреляции Пирсона равен +1 при строгой (полной) прямой взаимозависимости двух признаков (увеличение/уменьшение значений одного признака сопровождается увеличением/уменьшением значений второго признака). Он равен -1 при строгой (полной) обратной взаимозависимости (увеличение/уменьшение значений одного признака сопровождается умень-

[51]

шением/увеличением значений второго признака). Наконец, величина этого коэффициента равна нулю при отсутствии взаимозависимости признаков. Об интерпретации значений коэффициентов корреляции, отличных от 1 и 0, говорилось в начале этого параграфа.

В качестве примера корреляционного анализа можно привести статью А. Ослона и Е. Петренко «Факторы электорального поведения: от опросов к моделям» (Вопросы социологии. 1994. № 5. С. 7—9). Авторы провели анализ связей между голосованием определенных групп избирателей за разные партии и блоки на базе всероссийского опроса ФОМ (декабрь 1993 г.). В данной статье приводятся значения парных коэффициентов корреляции Пирсона для основных политических партий и блоков (табл. 2).

Таблица Таблица 2

Blog

Содержание