Файл: Ю. Н. Толстова измерение в социологии курс лекций.doc

1.4. Проблемы измерения, возникающие при выборе способа анализа данных

Измерение в социологии зачастую переплетается с проблемой выбора возможных способов анализа собранных с его помощью данных. Это очень важно. Ведь измерение в конце концов нужно не само по себе, а именно для последующего изучения его резуль­татов. И качество подходов к измерению должно оцениваться не в последнюю очередь с точки зрения возможности конструктив­ного определения того, что можно делать с этими результатами.

А вопросов здесь множество.

1) Выбор способа анализа данных зависит от характера ис­ходных шкал. Это обстоятельство на интуитивном уровне знако­мо каждому социологу. Каждый знает, что, скажем, среднее ариф­метическое можно использовать для интервальных шкал, но нельзя для порядковых и номинальных (об этом говорится во многих ориентированных на социолога работах). Но в действи­тельности ситуация не столь проста, как кажется. Поясним это на том же примере.

С одной стороны, со сказанным остается только согласиться, поскольку явно нелепо придавать смысл среднему арифметичес­кому значению, к примеру, чисел 3 и 4, из которых 3 означает код токаря, 4 — код пекаря. Но, с другой, рассмотрим другую ситуацию: пусть "О" означает мужчину, "1" — женщину, а соот­ветствующее среднее арифметическое для какой-то совокупнос­ти респондентов равно 0,4. Это вполне можно принять, если интерпретировать значение среднего не как то, что наиболее типичный представитель рассматриваемой совокупности на 40% является женщиной, а как оценку доли женщин в совокупности — их 40%. Конечно, то, что мы сказали, довольно очевидно. Но за этими простыми примерами скрывается проблема. Нужна теория, которая позволяла бы в любой ситуации определять, какой метод и в каком смысле пригоден для анализа конкретных данных. Эта теория будет рассмотрена нами в разделе 4.

Указанная проблема не встает для данных, полученных по шкалам низких типов, если мы будем использовать для их ана­лиза специально предназначенные для этого методы (таких ме­тодов известно довольно много; см., например, [Анализ нечис­ловой..., 1985; Интерпретация и анализ..., 1987]. Но здесь возни­кает вопрос другого рода. Далеко не для всех методов, отвечаю­щих естественной логике социолога, изучающего такие данные, разработаны соответствующие математико-статистические кон­цепции. Так, для них часто бывает совершенно неясно, каким образом переносить результаты с выборки на генеральную со­вокупность (о задачах математической статистики см. [Гласе, Стэн­ли, 1976; Статистические методы..., 1979]). Отметим, однако, что в соответствующем направлении ведется работа [Орлов, 1985].

2) Характер шкалы (интерпретация данных) зависит от вы­бора метода анализа результатов измерения. Этот аспект связи выглядит своеобразным, он редко затрагивается в литературе.

Рассматриваемое положение говорит о том, что наша трак­товка (интерпретация) данных обусловлена не только "доизме-рительными" шагами (способом их физического получения, предположениями о свойствах ЭС), но и, как ни странно, "пос-леизмерительными" представлениями о сути тех методов, кото­рые предположительно будут использоваться для анализа ре­зультатов измерения.

Выделим в этом аспекте две стороны.

а) Содержательная сторона. Имея в сознании определенную содержательную концепцию того явления, которое должно изучаться на основе анализа результатов измерения, социолог часто вкладывает в исходные данные смысл, определяемый этой концеп­цией и соответственно характером предполагаемых методов анализа.

В качестве примера можно упомянуть рассуждения из [Типо­логия и классификация..., 1982, гл. 7], где речь идет об осуществ­лении типологии времяпрепровождения на базе данных о бюд­жетах времени респондентов: определенный взгляд на искомые типы обусловливает необходимость считать, что фактически ис­пользуемый тип шкал отличается от типа, обусловленного фи­зическим способом получения исходных данных. Сходные воп­росы применительно к типологии респондентов по их ценнос­тным ориентациям рассматриваются в [Толстова, 1978а, б]). За­метим, что приведенные примеры являются также иллюстраци­ями к рассуждениям о признаках-приборах из п. 1.3.

Отметим работу [Котов, 1985], в которой, хотя и идет речь об измерении в биологии, но рассматриваются проблемы, весь­ма важные и для социолога, в частности, влияние выбора мет­рики того пространства, в котором исследователь осуществляет классификацию объектов, на интерпретацию данных.

Представляется, что частному случаю рассмотренного аспекта понятия ЭС отвечает понятие вспомогательной теории измере­ний Блейлока [Blalock, 1982; Девятко, 1991а], которое он ввел для учета в процессе измерения гипотез об изучаемых далее свя­зях. Примерно те же соображения высказываются Гуттманом в его президентском послании Психометрическому обществу [Guttman, 1971], где он говорит о том, что в рамках измерения необходима разработка специальных теоретических конструк­ций и что теория измерений в отличие от статистической тео­рии имеет дело не с выводами из выборки, а с конструктуирова-нием структурных гипотез. Но Гуттман, на наш взгляд, слишком узко понимает конструируемые гипотезы: как и Блейлок, он имеет в виду только структуру корреляций между переменными.

б) Формальная сторона. Некоторые методы анализа данных опираются на предположения, что эти данные удовлетворяют определенным условиям. Эти условия не всегда бывают безобид­ными. А опираются на них и многие широко используемые алго­ритмы анализа данных. Так, хорошо известный социологам спо­соб измерения связи между двумя номинальными переменными с помощью критерия "Хи-квадрат" предполагает, что за каждой из этих переменных "стоит" непрерывный континуум [Кендалл, Стьюарт, 1973] (о сути такого предположения см. п. 1.3, п. 2).
1.5. Нечисловые измерения в социологии

Изучая некоторые закономерности, социолог нередко при­писывает рассматриваемым объектам такие математические кон­структы, которые абсолютно не похожи ни на обычные числа, ни на те "суррогаты" чисел, которые отвечают шкалам низких типов. Например, при исследовании процессов, происходящих в малых группах, очень часто прибегают к помощи теории гра­фов [Паниотто, 1989; Белых, Беляев, 1966].

Другой пример. Нас интересует, как "в среднем" респонден­ты ранжируют политических лидеров А, Б, В, Г. Каждый рес­пондент предстает перед нами в виде ранжировки указанных лидеров — той, которую осуществляет он, которая отвечает его мнению. Другими словами, каждому респонденту приписывает­ся отвечающая ему ранжировка.

Используются в социологии и ЭС, задаваемые соотношени­ями (в том числе и отношениями в строгом смысле этого слова), хорошо моделирующимися с помощью средств формальной ло­гики. Примером может служить так называемая деонтическая ло­гика — один из разделов формальной логики, имеющий непос­редственное отношение к анализу взаимодействий между людь­ми. Как синонимы для обозначения того же раздела логики упот­ребляются выражения: логическая теория нормативного рассуж­дения, логика долженствования, логика норм [Ивин, 1973]. Мо­дальная логика используется в [Чумаков, 1980]. Имеются рабо­ты, в которых говорится о возможности использования в соци­ологии таких нечисловых методов, как теория категорий [Ти-шин, 1981], матричной алгебры [Аванесов, 1975]. Большое ко­личество нечисловых МС упоминается в [Тюрин и др., 1981]. Теория подобия используется в [Коронкевич, 1964]. Отметим своеобразный подход к осуществлению "размытого", нечеткого измерения, предложенный в [Шошин, 1977].

Можно ли назвать измерением приписывание изучаемым объектам нечисловых объектов описанного выше вида? Пред­ставляется, что ответ на этот вопрос должен быть положитель­ным. Нелогично было бы устанавливать "водораздел" между при­писыванием человеку, скажем, ранжировки или же "числа", полученного по номинальной шкале. Соответствующие ситуа­ции заключают в себе много общих проблем. И их решение дол­жно опираться на результаты осмысления того, что же такое измерение в социологии; какова его роль в отражении реально­сти; каков его гносеологический смысл; как определять, что мы можем делать с результатами измерения;
Примечание. Казалось бы, здесь вопрос ясен: моделируешь малую группу с помощью графа — используй теорию графов и т.д. Но что делать, ска­жем, с отображением респондентов в ранжировки, если соответствую­щей теории не существует? Еще один, очень актуальный для социологии пример — использование частично упорядоченных множеств. Для их изу­чения существует математический подход — теория решеток, структур [Биркгоф, 1952]. Она рассматривается и в рамках репрезентационной тео­рии измерений [Логвиненко, 1993]. Но...никто ею не пользуется. Пред­ставляется, что причина не только в том, что эту теорию плохо знают. Главное — отсутствие разработок в области содержательной интерпрета­ции элементов формализма.
как интерпретировать и результаты измерения, и результаты какого-то их анализа и т.д.

О необходимости "узаконения" нечисловых измерений шла речь в литературе (см., например, [Логика социологического..., 1985, с. 122-138; Хованов, 1982; Coombs, Dawes, Tversky, 1970; Krantz et al., 1971 — 1990]; в работе Кумбса и др. в качестве МС предлагаются, кроме прочих, определенного вида диаграммы и имитационные модели). Однако соответствующего обобщения понятия измерения, как нам представляется, пока не сделано. Продолжим обсуждение этого вопроса в главе 14.
1.6. Состояние общей теории социологического измерения
Мы не рассмотрели множество проблем, с которыми при­ходится сталкиваться социологу. Тем не менее уже то, что сказа­но выше, на наш взгляд, позволяет считать очевидным положи­тельный ответ на поставленный в начале настоящей главы воп­рос: проблемы измерения в социологии существуют и многие из них пока, к сожалению, далеки от решения.

Представляется очевидной необходимость создания теории, главными целями которой служат: 1) выработка принципов по­лучения шкальных значений, адекватно отражающих реальность в тех или иных конкретных, интересующих социолога ситуациях; 2) разработка аппарата, позволяющего четко определять принци­пы интерпретации шкальных значений; 3) выработка понятия до­пустимости (недопустимости) конкретных способов анализа та­ких значений.

Такой теории пока нет. Имеется довольно много результатов, в определенной мере лежащих в русле того, что можно было бы назвать теорией социологического измерения. Однако, по наше­му мнению, каждый из этих результатов, при всей своей важно­сти, затрагивает лишь какую-то одну сторону вопроса. И, к сожа­лению, разные направления изучения проблематики, связанной с измерением в социологии, развиваются независимо друг от друга. Конечно, мы можем ошибаться, но нам неизвестно, занимался ли кто-нибудь, скажем, анализом того, можно ли "увязать в один узел" критику традиционного анкетного опроса, осуществляемо­го этнометодологами, с идеями формальной репрезентационной теории измерений в смысле Стивенса [Стивене, I960]; идеи Ла-зарсфельда о сути показателя в социологии [Лазарсфельд, 1972] с соображениями Блейлока о "дополнительных" теориях измере­ний [Blalock, 1982]; предложенные Кумбсом модели восприятия респондентом оцениваемых им объектов [Coombs, 1964] с осу­ществленным Лютынским анализом вопроса анкеты как инстру­мента познания реальности социологом [Лютынский, 1990] и т.д. А без соответствующей "увязки", как нам представляется, нельзя говорить о создании теории социологического измерения.

Небольшой шаг в направлении создания такой теории может быть сделан, если с определенной точки зрения проанализиро­вать некоторые имеющиеся в литературе подходы к пониманию и осуществлению измерения в социологии с целью выявления общих, лежащих в их основе принципов. Именно это мы пыта­емся сделать ниже.

Глава 2. ИСТОРИЯ ВОПРОСА

(ЛОГИЧЕСКИЙ АСПЕКТ)
Наше видение связанных с измерением проблем (встающих практически перед каждым социологом) мы покажем через рас­смотрение того, как в науке исторически развивались идеи, от­носящиеся к социологическому измерению. Но при этом в соот­ветствующем процессе будем видеть не столько "историческое", сколько "логическое". Рассматривая определенные научные дос­тижения 20—30-х годов, мы будем вычленять в них то, что пред­ставляется нам главным, "протягивая" через них единую логи­ческую нить.

Конечно, подобный подход вносит определенный субъекти­визм в описание рассматриваемых научных достижений. Мы рис­куем приписать тому или иному автору соображения, которые он не использовал, вводя в научный обиход интересующие нас положения. Более того, мы будем пользоваться словосочетания­ми, заведомо являющимися анахронизмами: для описания дав­но предложенных теоретических конструктов будем употреб­лять термины, придуманные намного позже.

Мы сознательно идем на это, полагая, что все же не очень исказим достижения цитируемых авторов. Упомянутый же субъек­тивизм по существу будет означать то, что мы не столько опи­сываем процесс исторического развития интересующих нас по­нятий, сколько излагаем свое видение их. Именно это видение, определенный ракурс рассмотрения указанных положений по­зволит нам вычленить базис для построения теории социологи­ческого измерения. А именно описание такого базиса даст нам единую логическую основу для дальнейшего изложения.

2.1. Общее представление о "мягкой" и "жесткой" стратегиях получения исходных данных

Обратим внимание читателя на то, что приведенные в главе I примеры, подтверждающие существование проблемы измере­ния в социологии, касались в основном анкетных опросов. Это не случайно. Те многочисленные результаты, которые можно отнести к области социологического измерения, стали появляться именно как реакция на негативные моменты такого способа сбора данных. Соответствующие проблемы активно начали рассматри­ваться в науке примерно в 20-х годах века, когда начался "бум" анкетных опросов и, как следствие, стала развиваться серьезная научная рефлексия по поводу их роли в научных социологичес­ких построениях.

У анкетных способов получения эмпирической информации сразу появились принципиальные противники. Они полагали, что истинное мнение респондента может быть выявлено только с помощью неформализованных, не ограниченных анкетными вопросами, методов сбора данных. Противопоставление разных методов друг другу привело к рождению новых терминов. Одни методы стали называться "мягкими", качественными, гибкими ("воплощение" мягкости — свободное интервькт или метод фо­кус-группы), другие — "жесткими", количественными ("воп­лощение" — анкета с закрытыми вопросами) [Ядов, 1991 6j.

Нам такое разделение всех методов на две указанные группы представляется неудачным.

Во-первых, между "абсолютно" "мягким" и "абсолютно" "же­стким" подходами к получению информации от респондента существует множество промежуточных вариантов. Куда, напри­мер, следует отнести, известный метод измерения установки, связанный с именем Терстоуна: с одной стороны, он позволяет построить совершенно "жесткую" анкету, ответы на вопросы которой дадут нам возможность приписать каждому респонден­ту число, отражающее его установку; но, с другой, включает в себя массу неформализуемых, содержательных, "мягких" ша­гов, необходимых для построения упомянутой "жесткой" анке-" ты (глава 5). (Идея существования "континуума" методов, непре­рывно заполняющих промежуток от "абсолютно" "жестких" до "абсолютно" "мягких" подходов, выдвигается в [Веселкова, 1995]).

Во-вторых, нам представляется неудачной идея положить в основу какой бы то ни было классификации разных подходов к измерению степень формализации каждого их них. На наш взгляд, формализация — дело вторичное. И неформализованные подхо­ды нужны не ради удовлетворения какой-то "ненависти" к фор­мализму, а ради получения более адекватной, в большей степе­ни отвечающей реальным представлениям респондента, инфор­мации. Вполне можно представить себе ситуацию, когда "пло­хой" социолог с помощью совершенно неформализованных методов получает фикцию, а "хороший"'на основе полностью "жесткой" анкеты — весьма доброкачественную информацию. Поэтому ниже, говоря о "мягкости" метода измерения, мы бу­дем иметь в виду возможность с его помощью достаточно глубо­ко "проникнуть" в сознание респондента. Более мягким будем называть тот метод измерения, который в большей мере позво­ляет отразить мнение опрашиваемого. Другими словами, отож­дествим понятие "мягкости" метода сбора данных с понятием его адекватности сути решаемой задачи. Учитывая, что реализация современных методов измерения невозможна без использования математического аппарата, остановимся еще на одном моменте, связанном с трактовкой пары терминов "мягкий-жесткий".

Нам приходилось сталкиваться с такой ситуацией, когда со­циолог отождествляет понятие "жестких" методов с математи­ческими. Это представляется совершенно недопустимым. Конеч­но, любой математический метод по своей сути является в изве­стном смысле жестким. Но это не та "жесткость", которая нас интересует в связи с проблемой измерения.

С одной стороны, и при "мягком" подходе к опросу респон­дентов возможно использование математических схем [Tesch, 1990]. И мы этим ниже воспользуемся. А именно, покажем, что адекват­ная оценка мнения респондента может происходить путем ис­пользования выраженной на математическом языке модели про­цесса восприятия им объектов, предлагаемых ему для оценки.

С другой стороны, возможна и обратная ситуация, когда ма­тематические методы в социологии применяются на основе "мяг­кой" стратегии: предполагается изначальная неопределенность целевой установки, используются разные подходы, осуществ­ляется их сравнительный анализ, постоянное возвращение к пре­дыдущим этапам, изменяются условия реализации последних, формализм связывается с содержательными концепциями ис­следователя и т.д. Такое "смягчение" жестких математических алгоритмов достигается за счет реализации некоторых общих правил и методологических принципов использования матема­тики в социологии [Толстова, 1991]. Заметим, что наше понима­ние процесса анализа данных в определенном плане близко к трактовке этого понятия, предложенной Дж.Тьюки [Адлер, 1982].

В последние годы в литературе ведется довольно бурная дис­куссия о достоинствах и недостатках "мягких" и "жестких" под­ходов к измерению. При этом аргументы авторов соответствую­щих публикаций часто бывают направлены на обоснование того, что только один из них является "хорошим". Как известно, каж­дый хорош на своем месте. Обсуждение разных подходов к осу­ществлению социологического измерения, конечно, нужно, но не для доказательства того, что только один из них хорош, а для выявления возможностей каждого из них (для нас наиболее важно в этом отношении изучение возможностей адекватного отраже­ния того, что происходит в сознании респондента). В этом отно­шении мы полностью разделяем взгляды авторов статьи [Баты-гин, Девятко, 1994]. Итак, какие же "плюсы" и "минусы" зак­лючены в каждом из рассматриваемых подходов?
2.2. Кризис измерения, обусловленный столкновением двух стратегий
В основе широкого распространения анкетных опросов ле­жит желание: а) учесть мнение как можно более широкой сово­купности людей по возможно более обширному кругу вопро­сов; б) обеспечить построение репрезентативной выборки; в) иметь возможность применения известных статистических кри­териев надежности получаемых выводов (проверки сформули­рованных априори гипотез на репрезентативной выборке; ана­лиза возможности их обобщения на генеральную совокупность; оценки валидности результатов измерения и т.д.).

Казалось бы, выявленные достоинства анкетных методов были неоспоримыми (даже в работах, пропагандирующих "мягкую" стратегию исследования, нередко говорится, что гарантией на­учности получаемых результатов является формирование на ос­нове такой стратегии статистических гипотез и последующая их проверка на более обширных совокупностях респондентов "же­сткими" методами). Тем не менее серьезные исследователи всегда прекрасно понимали, насколько осторожными надо быть при интерпретации соответствующих результатов. В работе [Девятко, 1991 а] приводится интересная цитата из решения собрания на­учного общества экспериментальной психологии, которое ре­шительно выразило порицание практике сбора "мнимо науч­ных данных посредством опросников". Причины сомнений при­мерно те же, что были продемонстрированы нами в п. 1 (там мы по существу говорили о трудностях того измерения, которое осуществляется с помощью именно "жестких" методов, посколь­ку эти аспекты измерения являются наиболее актуальными для современной отечественной социологии).

С другой стороны, "мягкий" подход дает возможность полу­чить адекватную информацию, но по понятным причинам не позволяет говорить о статистической надежности выводов.

Отсутствие способов удовлетворения обоих требований сви­детельствовало о наличии определенного кризиса в теории со­циологического измерения. Однако этот кризис продолжался не­долго.
2.3. Пути выхода из кризиса

Естественным следствием действия указанных противоречи­вых тенденций явилось стремление разобраться с тем, что же, собственно, такое социологическое измерение, и разработать способы сбора социологических данных, позволяющие хотя бы в какой-то мере сочетать положительные стороны "мягкого" и "жесткого" подходов. И соответствующие предложения не заста­вили себя долго ждать. Было получено довольно много результа­тов, так или иначе касающихся проблемы социологического из­мерения, и, по большому счету, лежащих в русле преодоления описанного выше кризиса. С нашей точки зрения, в указанном потоке работ можно выделить следующие основные направле­ния: 1) разработку методов одномерного шкалирования; 2) изу­чение специфики социологических данных, выделение их ти­пов; 3) анализ понятия социологического измерения и рожде­ние на основе соответствующих размышлений теории измере­ний (формализованной); 4) развитие многомерного шкалиро­вания.

Соответствующие указанным направлениям результаты обычно упоминаются в литературе отдельно друг от друга. Нам же пред­ставляется, что решению многих вопросов, связанных с осмыс­лением понятия социологического измерения (и, конечно, с повышением практической эффективности внедрения соответ­ствующих теоретических разработок), может способствовать со­вместное рассмотрение этих результатов, проведение опреде­ленных параллелей между ними. Именно это мы и хотим осуще­ствить ниже, не затрагивая, правда, четвертого направления. Для этого нам потребуется несколько нетрадиционный взгляд на не­которые известные положения, выделение обычно не рассмат­риваемых сторон описанных в литературе подходов к измере­нию.


Глава 3. КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ

ПРЕДЛАГАЕМОЙ КОНЦЕПЦИИ

3.1. Интерпретация исходных данных — ключевой момент измерения

Можно сказать, что интерпретация данных — это наше виде­ние того, что за этими данными стоит, наше понимание смысла чисел (или каких-либо других математических конструктов), по­лученных в результате измерения [Интерпретация и анализ..., 1987, гл. I]. Именно в понятии интерпретации данных по суще­ству отражается "стыковка" эмпирического и теоретического (об этих категориях см., например, [Митин, Рябушкин, 1981: Швы-рев, 1978]). В это понятие каждый исследователь включает нечто свое, определяемое его априорным видением изучаемых объек­тов и явлений. Тем не менее существуют некоторые такие аспек­ты интерпретации, которые фигурируют практически в любом ис­следовании. О них мы и будем говорить ниже, считая очевидным то положение, что по существу речь пойдет о предполагаемых исследователем (модельных) свойствах ЭС.

1. 
   Отражение формальных отношений. Имеются в виду четко выделенные эмпирические отношения, которые мы считаем ото­бражающимися в математические при измерении, т.е. при ото­бражении ЭС в МС (примеры см. в табл. 1.1; в главах 10—14 будут рассмотрены и другие важные для социолога отношения).
   
2. 
   Неформализованные представления об ЭС. Далеко не все пред­ставления социолога об изучаемой ЭС можно формализовать (хотя бы путем представления ее в виде ЭСО). Ниже мы не раз коснем­ся не совсем формализуемых или совсем неформализуемых свойств социологических ЭС. Многие из этих свойств изучены, система­тизированы. Коротко их опишем.
   

а) Раскрытие упомянутых свойств привело к рождению ряда понятий, некоторые из которых мы должны здесь упомянуть, поскольку далее они для нас станут ключевыми.

Прежде всего рассмотрим модель восприятия. Это словосоче­тание, конечно, требует двух дополнений, отражающих, что именно воспринимается и кто воспринимает. В данной работе мы всегда будем подразумевать, что субъектами восприятия яв­ляются респонденты, а объектами — какие-то объекты реально­го мира, оценки которых респондентами интересуют социолога.

Каждый метод шкалирования опирается на свою модель вос­приятия. Ниже подробно будут проанализированы модели, от­вечающие рассматриваемым методам. Здесь же, забегая вперед, приведем лишь один пример.

Моделью восприятия, соответствующей ранжировке респон­дентом некоторых объектов, может служить следующее предпо­ложение.

Ранжируя объекты, респонденты руководствуются каким-то набором характеристик последних (одним и тем же для всех рес­пондентов), т.е. мыслят эти объекты в виде точек некоторого при­знакового пространства. У каждого респондента имеется некото­рое представление об "идеальном" объекте. И один объект кажет­ся ему лучше, чем другой, если первый — ближе к этому идеаль­ному объекту в рассматриваемом пространстве (см. пп. 9.3, 11.2).

Поскольку модели восприятия направлены на объяснение ре­ального поведения респондентов (чаще всего — их ответов на вопросы анкеты), для их обозначения будем употреблять также словосочетание "модели поведения".

Иногда примерно в том же смысле, что и "модель восприя­тия", употребляют термин модель порождения данных. Но, вооб­ще говоря, соответствующее понятие носит более широкий ха­рактер: каждая модель восприятия говорит о том, каким обра­зом данные порождены. Но процесс порождения данных может и не быть связан с моделью восприятия (хотя бы вследствие того, что данные могут исходить и не от респондента).

И модели восприятия, и модели порождения данных, ис­пользующиеся при социологическом измерении, зачастую опи­раются на определенные элементы формализма. Однако полнос­тью их формализовать и тем более выразить в виде системы эм­пирических отношений, как правило, не удается.

б) Ряд свойств ЭС, которые можно отнести к понятию ин-
терпретации данных, обусловлены предполагаемыми способа-
ми их анализа. Это было показано в п. 1.4.

в) Ряд неформализуемых моментов интерпретации данных
связан с определением типа используемых шкал. Имеется в виду
не то, что, скажем, в "числах", полученных по номинальной
шкале, мы "видим" лишь их сходство и различие, "не замечая"
того, что одни из них больше, другие меньше и т.д. Это — фор­мализуемый аспект интерпретации, рассмотренный в п.1). Ука­жем некоторые другие аспекты.

Во-первых, предположения, подобные заложенным в моде­лях восприятия и порождения данных, зачастую служат заменой тех эмпирических отношений, непосредственное отражение которых в процессе измерения приводит к интервальной шкале: опираясь на указанные предположения, удается показать интер-вальность получаемой шкалы. Эти предположения называются в [Клигер и др., 1978] дополнительными предположениями об изу­чаемой ЭС.

Во-вторых, в п. 1.3 мы уже говорили о том, что тип фактичес­ки использующихся шкал тесно связан с тем, показателем чего мы тот или иной признак считаем. Значит, анализ какого-либо рассматриваемого признака как признака-прибора тоже разум­но включить в процесс интерпретации исходных данных.

Подчеркнем, что, включая интерпретацию данных в измере­ние, мы действуем вразрез с общепринятыми представления­ми, сводящимися к утверждению: интерпретируется то, что по­лучено в результате измерения. Но наш подход представляется нам конструктивным. В социологии нельзя строить эффектив­ные алгоритмы измерения, не имея в голове плана, включающе­го в себя все те моменты, о которых говорилось выше, т.е. не определяя принципы интерпретации результатов измерения.
3.2. Измерение как моделирование реальности

Прежде всего отметим, что социолог, хочет он того или не хочет, постоянно пользуется моделями (подробнее вопрос о роли моделирования в социологических исследованиях мы рассмат­ривали в [Толстова, 1996 а]). И успешность исследования в нема­лой степени зависит от того, насколько он дает себе в этом отчет, в какой мере пытается сделать модели более адекватными. Это касается и процесса измерения.

Основной наш принцип — рассмотрение измерения как моде­лирования реальности, осуществляемого, как отмечалось в п. 1.1, в два этапа: сначала — в процессе построения ЭС (по существу все рассмотренные выше свойства ЭС относятся к области модельных представлений), затем — в процессе отображения ЭС в МС. Такой взгляд, по нашему мнению, позволяет выработать конструктив­ный подход для решения проблем, подобных описанным в главе 1.

Он же дает возможность того совмещения преимуществ мягкого и жесткого подхода к измерению, о котором шла речь в главе 2.

Будем считать, что окончательное измерение должно носить формализованный характер. Это нам обеспечит возможность оп­роса большого количества респондентов, организации предста­вительной выборки, проверки статистических гипотез и т.д.

Адекватности (или, как мы условились говорить, мягкости) способа измерения будем добиваться в первую очередь с помо­щью разработки и использования как можно более глубоко от­ражающей реальность модели восприятия. Такая модель призва­на служить основой всего процесса измерения, главным компо­нентом, обеспечивающим его корректность (мягкость).

При этом для повышения культуры измерения исследовате­лю полезно, на наш взгляд, не просто четко формулировать используемые социально-психологические предположения, но и максимально использовать при этом математический язык. Практика показывает, что это имеет принципиальное значение: именно математика дает возможность не только четко проана­лизировать суть используемых моделей, но и добиться их адек­ватности, наметить пути конструктивного построения искомых шкал. Ниже все это мы продемонстрируем на примерах рассмот­рения конкретных методов социологического измерения.

Таким образом, мы будем стремиться получить мягкий (адек­ватный) результат с помощью жестких методов опроса, опираясь при этом на математическое моделирование процессов, происхо­дящих в сознании изучаемых респондентов. Раскрытию этого по­ложения по существу будет посвящено все дальнейшее изложение.

В силу сказанного,в процессе измерения далеко не последнюю роль должны играть принципы использования математики в со­циологии. К краткому описанию некоторых из таких принци­пов мы и переходим.

3.3. Методологические аспекты использования математики в социологии

Отметим те основные методологические моменты, характе­ризующие процесс использования математического аппарата в социологических исследованиях, которые будут существенны­ми для нашего дальнейшего изложения.

1) Причины, приводящие к использованию математики.

Наше убеждение состоит в том, что стремление к четкой фор­мулировке того или иного положения практически всегда при­водит к возможности выражения его на математическом языке; если подходящего раздела в математике не существует, то рож­дается новая математическая ветвь (подчеркнем, что математика при этом отнюдь не обязательно является числовой; надеемся, что все изложенное в данной книге убедит читателя в том, что числовые модели отнюдь не всегда приемлемы для социолога).

Собственно, математика начинается там, где мы достаточно четко выделяем в реальности интересующие нас аспекты, абстра­гируясь от всего остального многоцветья изучаемого явления. Это было всегда. "Первый же человек, заметивший аналогию между семью рыбами и семью днями, осуществил значительный сдвиг в истории мышления. Он был первым, кто ввел понятие, относя­щееся к науке чистой математики" [Уайтхед, 1990, с. 76]. То же продолжается и сейчас. В нашем веке и социология не раз давала толчок развитию новых ветвей математики (см. п. 4 ниже).

2) Обеспечение адекватности формализма содержанию.

За каждым математическим методом стоит определенная мо­дель того явления, которое с помощью этого метода изучается (подобные модели используются в любом научном исследова­нии независимо от того, применяется ли при этом математичес­кий аппарат). Применяя метод, социолог четко должен пред­ставлять себе сущность, "содержательный" смысл этой модели, должен давать себе отчет в том, что именно в реальности он волей-неволей, уже в силу самого применения метода, считает истинным, от чего абстрагируется, какие ограничения на реаль­ность накладывает и т.д. Иначе метод перестает играть роль "ору­дия труда" исследователя. В результате — претензии социолога к математике и математикам. Претензии эти зачастую никак нельзя считать состоятельными. Образно говоря, мы в подобных случа­ях имеем дело с ситуациями, когда человек, желающий отрезать кусок хлеба, пользуется для этого бензопилой и жалуется по­том, что много крошек пропадает зря; или же, напротив, чело­век, желающий перепилить дерево, делает это столовым ножом и высказывает недовольство эффективностью своего труда.

3) Неоднозначность математических моделей.

Сложность социальных явлений приводит к тому, что удач­ная формализация любого фрагмента интересующей социолога реальности, как правило, не бывает однозначной. Практически для любого явления оказывается возможной разработка целого ряда моделей, каждая из которых является естественной, но от­ражает лишь какой-то один его аспект. Складывается своеобраз­ная ситуация объектов — если задачу в принципе оказывается возможным решить с помощью какого-либо формального (чаще всего математического) аппарата, то соответствующих решений, как правило, бывает несколько. И ни одно из них не может считаться "главным". Каждое отвечает определенному "срезу" реальности. Стремление изучить явление во всей его многоцвет-ности должно быть сопряжено с применением нескольких фор­мальных методов и сравнительным анализом соответствующих результатов.

С проблемой выбора метода постоянно имеет дело социолог, занимающийся анализом данных: только для расчета парных ко­эффициентов связи между признаками существует более сотни коэффициентов, количество алгоритмов классификации исчис­ляется многими сотнями и т.д.

То же имеет место при использовании формального аппарата в процессе измерения. Заметим, что некоторые авторы, занима­ющиеся изучением философских, гносеологических аспектов мо­делирования как способа познания, иногда прямо утверждают принципиальную невозможность описания сложного объекта в рамках одной модели [Уемов, 1971; Bliss, 1933].

4) " Взаимодействие" социологии и математики.

Анализ развития многих методов измерения показывает, что мы имеем дело с естественным логическим процессом "взаимо­действия" математики и той реальности, которая дает толчок "рождению" рассматриваемых математических положений. Можно привести целый ряд примеров того, как соответствующие "по­лусодержательные" идеи послужили отправной точкой для воз­никновения мощных ветвей прикладной статистики (метод пар­ных сравнений, латентно-структурный анализ, формализован­ная теория измерений, многомерное шкалирование; примером своеобразного нестатистического подхода к анализу социологи­ческих данных служит детерминационный анализ — обобщение аристотелевской силлогистики [Чесноков, 1985]). Эти ветви, развиваясь уже по своим собственным, "математическим", за­конам, наполнились массой теоретических положений, связь которых с породившей их реальностью перестала быть очевид­ной, прозрачной. Но ведь основа этих положений — в реальной жизни. Логика, по которой они были получены, общенаучная, и часто даже — "общечеловеческая". Стало быть, естественным является ожидание того, что этим абстрактным положениям тоже отвечает нечто в реальности. Нечто, которое упомянутый выше социолог-первопроходец не мог увидеть "невооруженным" (ма­тематикой) взглядом. Встает задача "опрокидывания" нашей математической постройки в живую социологическую материю. И это, на наш взгляд, актуальнейшая для социолога задача. Но решать ее трудно. Такое решение требует слияния математика и социолога в одном лице.

Эти методологические положения будут служить опорой даль­нейшего изложения. Мы будем стремиться по возможности обо­сновывать их, подкреплять иллюстрациями.