Файл: Бодалев А. А. Столин В. В.docx

Рис. 34. Пространство первых двух варимакс-факгоров оценочной решетки испытуемого Т. Ломаная линия соединяет точки ретроспективного и прорспективного представлений о себе

Причины такого «общего чувства» становятся понятны из анализа той же ломаной линии. «Раньше» испытуемый приближался к «идеалу Я», а теперь «уходит от него».

Важно подчеркнуть, что мнение, будто решетки не дают новой информации по сравнению с той, которую можно почерпнуть из обычного разговора, - ошибочно. Получаемые структуры не всегда осознаются человеком (как, например, в описанном выше случае) и не всегда очевидны для него. Более того, даже простое заполнение решетки и изучение первичных оценок не позволяют увидеть многое, что становится ясным после построения многомерной модели системы конструктов и элементов.

В этом заключается второе важное отличие ТРР от самооценочных шкал и других стандартизированных психометрических инструментов. В ТРР реализован субъектный подход, при котором предполагается реконструкция системы смысловых параметров оценок данного конкретного человека, а не оценка его с позиций групповых шкал.

Ранговые и оценочные решетки предоставляют новые возможности для изучения восприятия и понимания людьми друг друга.

Обмен решетками. Допустим, нас интересует, насколько сходным и различным является восприятие двух людей (например, мужа и жены или двух друзей) в какой-либо сфере. Для проведения этой процедуры необходимо, чтобы элементы решетки были знакомы обоим испытуемым. Конструкты вызываются индивидуально, после чего:

1. 
   Испытуемый А заполняет свою решетку.
   
2. 
   Испытуемый Б заполняет свою решетку.
   
3. 
   Испытуемый Б заполняет решетку А.
   
4. 
   Испытуемый А заполняет решетку Б.
   
5. 
   Испытуемый Б заполняет решетку А так, как, епо его мнению, это сделал испытуемый А.
   
6. 
   Испытуемый А заполняет решетку Б так, как, по его мнению,
   

это сделал испытуемый Б.

Сравнение пп. 1 и 3, 2 и 4 позволяет оценить степень сходства, согласие в восприятиях и оценках. Сравнение пп. 1 и 5,2 и 6 позволяет оценить степень понимания испытуемыми друг друга.

Если в решетках используется одинаковый набор элементов, то обе решетки можно совместить в одной и процедура подсчета степени сходства конструктов одной решетки с конструктами другой значительно упрощается. В частности, этот прием удобно использовать, когда в качестве объектов шкалирования в решетке выступают члены какой-либо группы (например, группы тренинга). Каждый заполняет индивидуальную решетку, после чего степень сходства

---

восприятия членов группы попарно можно оценить, например, таким образом:

R_ij² 100

Kcx  NM

где R - коэффициент корреляции между конструктами испытуе-

мого А и испытуемого Б; N - количество конструктов испытуемого А.; М-количество конструктов испытуемого Б.

На основании подсчета всех парных коэффициентов сходства можно построить матрицу сходства членов группы и провести кластеранализ этой матрицы. Выделив группировки, можно, используя снова индивидуальные решетки, провести качественный анализ параметров, обусловливающих сходство и различие, что дает богатую информацию для понимания многих процессов, происходящих в группе. Результаты такой работы можно сделать объектом анализа в групповой дискуссии.

Когнитивная дифференцированностъ. Понятие когнитивной дифференцированности (КД) в применении к ТРР заменило понятие когнитивной сложности (Biery J., 1965). Когнитивная дифференцированность - это мера того, насколько сложным и многомерным является восприятие данным человеком данной области опыта. Последнее ограничение не случайно, поскольку человек может быть когнитивно дифференцированным в одной области и недифференцированным -в другой. Существующие на сегодняшний день меры КД, будучи использованы изолированно, не могут различать истинную КД от беспорядочности системы конструктов. Так, Д. Баннистер показал, что наиболее когнитивно дифференцированными (в смысле операциональных мер) являются больные шизофренией. Однако при условии отсутствия патологии мышления мера КД дает важную информацию об организации системы конструктов (Bannister D., 1963).

Оценить КД можно по степени «силы связей» между конструктами. Противоположный полюс КД -это монолитность системы конструктов («сцепленность» в единый большой кластер). Чем выше средняя величина связей между конструктами, тем менее когнитивно дифференцированным является человек.

Для простой оценки степени КД можно использовать меру «интенсивности связей», предложенную Д. Баннистером:

Kинт  (Rij² 100)г

де R_ij - коэффициент корреляции i-го конструкта j-м конструк-

том.

Для оценки КД можно использовать такой параметр, как вес первой главной компоненты (процент объясняемой дисперсии). Эти меры, по нашим данным, коррелируют между собой в пределах 0,70,9. Однако мера Баннистера является предпочтительной в тех случаях, когда мы сравниваем решетки с разным количеством конструктов, поскольку ее легко сделать относительной (поделив на число просуммированных коэффициентов корреляции).

---

КД коррелирует с точностью предсказания поведения других людей, с ассимилятивнрстью при восприятии других, с экстремальностью оценочных суждений (Adams-Webber J., 1979; Шмелев А. Г., 1982).

Для отличия истинной КД от беспорядочности конструирования Баннистером была предложена следующая процедура. Каждый испытуемый заполняет одну и ту же решетку дважды, с разницей в одну две недели.

Внутри каждой решетки подсчитывается матрица корреляций между конструктами, после чего коэффициенты ранжируются. Мерой воспроизводимости структуры связей между конструктами служит коэффициент ранговой корреляции между этими ранжировками в двух решетках. Им же показано, что здоровые испытуемые воспроизводят паттерн связей между конструктами даже на неповторяющихся наборах фотографий, тогда как больные шизофренией демонстрируют смену паттерна связей от серии к серии. Это позволяет отличить истинную КД от беспорядочности конструирования.

Интересный вариант ранговой решетки предложили советские исследователи (Соколова Е. Т., Федотова Е. О., 1982). В их решетке в качестве элементов используется проективный материал (схематические слабоструктурированные изображения человеческих лиц), что сделало процедуру более тонкой и более чувствительной и позволило измерять не только грубые нарушения системы конструктов (как это было у Д. Баннистера, который использовал хорошо структурированный материал - фотографии), но и динамику оценок и самооценок в норме и у больных неврозами.

Мера КД информативна при сравнении крайних по этому параметру групп (наиболее и наименее дифференцированных). Средние значения этой меры малоинформативны. Так, например, показано (Adams-Webber J., 1979), что в процессе профессионального обучения учителя становятся менее когнитивно дифференцированными, на что ряд исследователей шутливо заметили, что профессиональная информация в результате приводит к редукции КД.

Конечно, это неверно. В процессе обучения и освоения нового опыта КД вначале увеличивается, а затем уменьшается. Здесь включаются процессы интеграции. Нормальное развитие и состоит в том, что два процесса - прогрессивная дифференциация внутри гомогенных областей и прогрессивная интеграция (иерархизация, установление связей между подсистемами, укрупнение подсистем) - идут параллельно.

В качестве меры когнитивной интеграции (КИ) мы рассмотрим меру, предложенную в работе П. Нориса. В интересном сравнительном исследовании систем конструктов здоровых

---

испытуемых и больных неврозами было показано, что больные неврозами имеют два типа систем конструктов: монолитную (когда все конструкты сцеплены в один большой кластер) и фрагментарную (система состоит из множества мелких кластеров, никак не связанных друг с другом). У здоровых испытуемых система конструктов представляет собой несколько четких кластеров, связанных соединительными (артикулирующими) конструктами.

Процедура оценки степени артикулированности состоит в следующем. В матрице корреляций сводятся к нулю все коэффициенты, не достигающие значимого уровня (5 %). После этого с помощью компьютера выявляются корреляционные плеяды, такие, где все входящие конструкты связаны попарно значимой корреляцией. Эти конструкты (корреляционные плеяды) представляют первичные кластеры. Затем выявляются все конструкты, значимо связанные с конструктами первичных кластеров (ответвляющиеся конструкты). Затем выявляются конструкты, связанные с конструктами из нескольких первичных кластеров (артикулирующие). Остальные конструкты - изолированные. После этого строится графическое изображение (рис. 35).

Количественная мера артикулированное™ подсчитывается следующим способом. Возвращаются к «необнуленной» матрице корреляций. Все коэффициенты корреляций возводятся в квадрат и умножаются на 100. Затем рассчитываются следующие суммы.

1. 
   Сумма коэффициентов внутри первичного кластера (включая и связи с ответвляющимися конструктами). Общая сумма представляет количество дисперсии (ДК), приходящейся на связи внутри всех первичных кластеров.
   
2. 
   Сумма коэффициентов между всеми соединительными конструктами. Это дисперсия, приходящаяся на артикулирующие конструкты, -дисперсия интро-артикуляцион-ная (ДИА).
   

---

Рис. 35. Монолитная —(а), артикулированная - (б) и фрагментарная - (в) системы конструктов

3. Сумма коэффициентов всех артикулирующих конструктов со всеми остальными (исключая изолированные). Это экстра-артикуляционная дисперсия (ДЭА). Мерами артикулированности служат следующие два отношения: ДИА/ДК и ДЭА/ДК. Очевидно, что оба этих отношения будут максимальными при артикулированной системе и минимальными как при монолитной, так и при фрагментарной. У больных неврозами (обсессивный невроз) значимость различий этих мер от контрольной группы была высокой - для первого отношения различия значимы на уровне р < 0,001, а для второго отношения - на уровне р < 0,01.

Совмещение качественного и количественного анализов в ТРР открывает новые возможности для повышения информативности метода.

Иерархический анализ. При обсуждении результатов иерархического кластер-анализа мы ничего не могли сказать о степени значимости каждого конструкта для человека, поскольку иерархия дендрограммы - это просто способ представления сходства или иерархия похожестей конструктов. Процедуры, позволяющие выявлять значимость конструкта, называются импликативными (оценка того, насколько один конструкт обусловливает другой).

Импликативная решетка. Предложена Хинклом (Bannister D., Fransella F., 1977; Adams-Webber J., 1979). Вызванные на предыдущем этапе конструкты организуются в квадратную матрицу (без элементов). Испытуемому дается приблизительно такая инструкция: «Представьте себе, что Вы изменились по данному конструкту (перешли с одного полюса на другой). По каким еще из оставшихся качеств Вы при этом изменитесь тоже?». Инструкция может быть и отвлеченной.

Мы используем удобный способ заполнения импликативных матриц. Импликации каждого конструкта проставляются в матрице дважды: по строке (горизонтальной чертой) и по столбцу (вертикальной чертой). Матрица считывается по строкам. Горизонтальная черта означает, что конструкт-строка имплицирует конструкт-столбец; вертикальная черта означает, что конструкт-столбец имплицирует конструкт-строку; «крест» означает, что оба конструкта имплицируют друг друга.

Анализ импликативных матриц. Для каждого конструкта подсчитывается количество конструктов, которые он имплицирует, и количество конструктов, которые имплицируют данный конструкт. Конструкты, которые дают максимальное количество импликаций, а сами имплицируются немногими конструктами, - доминантные, суперординатные.

---