Три способа представления зависимостей между переменными

Как возможно доказательство в социологическом исследовании? Контингенция как объективная возможность связи? Генерализация научного вывода. Преимущества и ограничения нарратива как формы представления знания. Априорный и апостериорный входы в пространство переменных. Роль стандартных переменных в воспроизводстве научного знания. «Смутные образы» и инновации.

Связь между двумя переменными может быть интерпретирована в логических категориях, и тогда исследователь доказывает зависимость, не обращаясь к данным. Назовем такой тип связи инференциеи (inferre, лат — заключать, делать вывод). Инференция осуществима в том случае, если изменения в переменной А с логической необходимостью влекут изменения в переменной В. Такого рода выводы равнозначны аналитическим суждениям и представляют собой тавтологии. Так, вряд ли нужно обследовать множество прямоугольных треугольников, чтобы установить однозначную связь между суммой квадратов катетов и квадратом гипотенузы. Теорема Пифагора не нуждается в эмпирическом подтверждении. В социологии подобные логически необходимые — инференциальные — зависимости воспринимаются как трюизмы, например о зависимости коэффициента рождаемости от численности женщин в фертильном возрасте.

Более продуктивны статистически значимые связи, не поддающиеся однозначному объяснению. В данном случае связь между переменными имеет характер контингенции (contingere, лат. — касаться, иметь отношение). Контингенция основана на статистической взаимосвязи признаков, она требует интерпретации в концептуальных терминах и логического объяснения. Р. Мертон называет такого рода связи

эмпирическими генерализациями и отличает их от генерализаций теоретических. Первые не включены в структуру теории и представляют собой лишь материал для теоретического анализа. Теоретические генерализации, именуемые также законами, выводятся из исходных допущений и могут быть непосредственно не связаны с единичными наблюдениями. Например, эмпирические наблюдения показывают, что среди католиков число самоубийств ниже, чем среди протестантов. Эта эмпирическая генерализация получает теоретическое обоснование, если выводится из совокупности других постулатов социологической теории: 1) социальная связь обеспечивает психологическую поддержку членам группы, подверженным стрессам и ощущению беспокойства; 2) самоубийства являются функцией не нашедших выхода чувств беспокойства и стресса, испытываемых личностью; 3) у католиков социальные связи более тесные, чем у протестантов; 4) следовательно, предполагается более низкий уровень самоубийств среди католиков, чем среди протестантов¹.

Назвать подобного рода «цепочки» предположений логическим выводом неправомерно. В социологии чаще всего приходится заменять логическое доказательство нарративом (narratio, лат. — повествование) — рассказом о том, какова связь между переменными: производительными силами и производственными отношениями, мирской аскезой и рациональным предпринимательством, брахицефалией и психологией «одинокой толпы». Логические и статистические процедуры уступают здесь место историческим иллюстрациям, литературным аллегориям и описаниям «случаев из жизни». Доказательность заменяется риторической убедительностью.

Как конструируется пространство концептуальных переменных? Первый вход в него можно назвать априорным. Исследователь оперирует измерениями, которые уже приняты в научной литературе и получили теоретическое и процедурное обоснование. Короче говоря, они институционализированы в корпусе дисциплинарного знания: IQ — «уровень интеллектуальности», статус — место на социально-профессиональной лестнице, образование — нечто вроде количества лет, потраченных на учебу. Особенность такого «входа» в признаковое пространство состоит в том, что значения переменных задаются изнутри: континуумами измерений, т. е. школьными позициями. В социологических вопросниках такой путь обычно ведет к использованию «закрытых» переменных (их градации устанавливаются вне зависимости от «свободных» ответов респондента).

¹ Merton R. On theoretical sociology. New York: The Free Press, 1967. P. 150, 151.

Второй вход в пространство концептуальных переменных выглядит вполне апостериорным, хотя внутри него прячется априорная конструкция. В данном случае исследователь изобретает новую переменную и вводит ее в концептуальный аппарат науки. Поскольку готовыми измерительными процедурами он не располагает, континуумы выводятся из наблюдаемых событий. Априорная форма принимает здесь вид «смутного образа» (imagery), как назвал эту исходную концептуализацию П. Лазарсфельд. «Смутный образ» — это измерение, которое могло бы принять в себя наблюдаемый факт и упорядочить его в континууме возможных состояний — тогда факт превратится в значение переменной. А до этого он подлежит пристальному рассматриванию.

Предположим, мы наблюдаем за посетителями музея. Люди проходят по залу. Вероятно, все они интересуются живописью, но нам, наблюдателям, не дано знать подлинные мотивы их действий, и поэтому мы вынуждены догадываться о них. Мы замечаем, что некоторые из посетителей подолгу стоят перед полотнами, другие меньше смотрят на картины, чем друг на друга, а третьи неизвестно, что делают. В этом «смутном образе» поведения людей в музее сначала чуть заметно, а потом отчетливее проступают линии переменных. «Человек долго смотрит на знаменитую картину «Грачи прилетели»» — установлен факт, который может превратиться в значение переменной. Первый шаг сделан. А за ним следует второй шаг — создать континуум, т. е. организовать рядоположенные значения. Мы уже отвлеклись от почитателя А.К. Саврасова. Строится континуум, упорядочивающий возможные значения переменной в виде шкалы: «смотрит долго / смотрит недолго / совсем не смотрит на шедевр реалистической живописи». Исследователя могут интересовать вопросы: кто, на что смотрит, с какой целью, в чьем присутствии и т. п. Значения переменной вовсе не обязательно должны быть упорядочены по интенсивности. Если бы мы регистрировали национальность посетителей, азербайджанец стоял бы впереди русского только благодаря алфавиту. Но в данном случае получилась шкала интенсивности и мы должны выполнить третий шаг — подобрать по возможности точное наименование переменной. Осторожный исследователь предпочтет оперировать «временем, которое посетитель тратит на рассматривание картины А.К. Саврасова «Грачи прилетели» и, может быть, усложнит себе задачу, попытаясь хронометрировать поведение посетителя. Неосторожный исследователь сразу начнет мыслить категорией «интерес к живописи», не подозревая, что теряет какуюто «релевантность».

Мастерство методолога проявляется изначально в том, что он видит событие как точку на континууме переменной и пытается сформировать

«смутный образ», приобрести новый значимый критерий классификации единиц исследования — вдруг он окажется самым сильным при объяснении событий. Когда переменная построена, она включается в «мировое пространство» и начинает работать с большим или меньшим успехом.

Бинарное и экстенсивное пространства признаков. Дихотомия — стандартная форма представления данных. Частотные распределения. Эффект эпистемической инверсии. Число измерений и единиц в пространстве признаков. Тип 1 «Много единиц — мало переменных». Тип 2 «Мало единиц — много переменных». Монографические описания. Тип 3 «Достаточное количество единиц — достаточное количество переменных».

Концептуальные переменные образуют систему координат, в которой размещается реальность. Нет никаких сомнений, что «скоординированная» таким образом реальность является результатом абстрагирования и дистанцирования от «живой жизни». Она бедна и ущербна, но у нее есть одно исключительное преимущество, заключающееся как раз в силе абстракции: полученная в результате абстрагирования схема воссоздает идею объекта, очищенную от несущественного и случайного. Теорема о соотношении длины радиуса и длины окружности доказывается без обращения к наличествующим в опыте окружностям. Притяжение двух тел описывается формулой Ньютона—Кеплера вне зависимости от того, насколько привлекательна внешность данных тел. Демократический стиль лидерства в малой группе усиливает агрессивную реакцию членов группы на «чужого». Все это — схемы, образованные в пространстве концептуальных переменных.

Каждая переменная имеет определенные значения, которые в совокупности исчерпывают диапазон возможных изменений. Количество значений переменной практически бесконечно. Переменная «национальность» включает сколь угодно много позиций — национальностей, «возраст» может фиксироваться самыми маленькими интервалами, «удовлетворенность» при желании идентифицируется в терминах «очень удовлетворен», «не очень удовлетворен», «удовлетворен», «скорее удовлетворен, чем неудовлетворен»... Предположим, что, устанавливая значения переменных в системе «мировых координат», мы стремимся к расширению их диапазона, т. е. к увеличению

точности измерений. Такая стратегия приводит к экстенсивному пространству переменных, границы которого в принципе не определены.

Пространство признаков напоминает ящик, разделенный на множество ячеек. Каждая ячейка — класс, образованный пересечением значений переменных. Предположим, что V ₁— возраст, V₂ — уровень образования, а V_з— национальность. Тогда одна из ячеек нашего пространства-«ящика» будет отображать, к примеру, группу людей с высшим образованием, 30-летних, украинцев. Иные ячейки будут отличаться значениями переменных.

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

² Platt J. Cases... of cases of cases//What is a case: Exploring the foundations of social inquiry/ Ed. by Ch. Ragin, H. Becker. Cambridge: Cambridge University Press, 1992.

³ Galtung J. Member of two worlds: A development study of three villages in Western Cicily. New York: Columbia University Press, 1971. P. 70.

ЧТО И КАК ПИСАЛИ О МОДЕ В ЖУРНАЛАХ НАЧАЛА XX ВЕКА Первый номер журнала «Аполлон» за 1909 г. начинался, по сути, с программного заявления редакции журнала...

Что вызывает тренды на фондовых и товарных рынках Объяснение теории грузового поезда Первые 17 лет моих рыночных исследований сводились к попыткам вычислить, когда этот...

Система охраняемых территорий в США Изучение особо охраняемых природных территорий(ООПТ) США представляет особый интерес по многим причинам...

Что будет с Землей, если ось ее сместится на 6666 км? Что будет с Землей? - задался я вопросом...

Не нашли то, что искали? Воспользуйтесь поиском гугл на сайте: