Девятко И. Методы социологического исследования. Логика социологического исследования методология и логика социологического исследования. Возможно ли объективное и научное социальное знание

• Название: Логика социологического исследования методология и логика социологического исследования. Возможно ли объективное и научное социальное знание
• Анкор: Девятко И. Методы социологического исследования.doc
• Дата: 20.03.2018
• Размер: 1.69 Mb.
• Имя файла: Девятко И. Методы социологического исследования.doc
• Тип: Документы; #16933
• Категория: Социология. Политология
• страница: 8 из 18

Выбор исследовательского плана

Даже в том случае, когда исследователь четко осознал, в чем заключаются со­держательные вопросы, на которые он хочет получить ответ в ходе выборочно­го обследования, ему не стоит торопиться составлять анкету и нанимать интер­вьюеров. Прежде ему нужно поразмыслить над тем, какого рода логику анали­за данных он собирается использовать, после того как эмпирические данные будут получены. Для того, чтобы сведения о людях, группах или сообществах (об их поведении, установках или других чертах) можно было рассматривать в качестве доказательства каких-то теоретических гипотез, следует сначала ре­шить, что именно можно считать доказательством в данном случае, по каким правилам будут строиться логические сопоставления и статистические выво­ды, иными словами, необходимо выбрать принципиальный исследовательс­кий план.

В главе 4 довольно подробно говорится о том, как различия в логике и целях анализа влияют на выбор плана эксперимента. В планировании выборочного опроса исследователи исходят приблизительно из тех же соображений: сравне­ние «случаев», подгрупп, сравнение типа «до—после». Здесь мы рассмотрим лишь самые общие типы исследовательских планов, используемых в выбороч­ных опросах (другие проблемы планирования детально анализируются в гла­ве 7, посвященной построению выборки).

Первый шаг в планировании опроса—это принятие решения о том, что счи­тать единицей анализа. В простейшем случае мы стремимся приписать каждо­му индивиду (респонденту) определенное значение по каждой переменной. Предположим, наша цель заключается в том, чтобы на основании опроса 2000 респондентов узнать, как распределены в генеральной совокупности «партийная принадлежность», «судимость» и некоторые другие переменные, а кроме того, мы собираемся проанализировать связь этих переменных с по­лом, возрастом и семейным статусом. Некоторые из переменных будут строго количественными, другие будут описываться как качественные признаки. В любом случае нам нужно будет охарактеризовать каждого респондента по каж­дой переменной. В результате мы сможем построить структурированную мат­рицу данных, подобную той, что изображена в табл. 5.1. В столбцах этой мат­рицы содержится вся информация о респондентах, которые здесь и являются единицами анализа (или «случаями»). Именно их свойства нам предстоит оце­нивать, сравнивать в поисках взаимосвязей и т. п.

Таблица 5.1 Пример матрицы данных типа «респонденты х переменные»
«Случай» Переменная	1-й респондент	2-й респондент		2000-й респондент
Пол	мужской	женский		мужской
Возраст	38 лет	23 года		62 года
Семейный статус	разведен	замужем		вдовец
Судимость	отсутствует	отсутствует		2 судимости
Партийная принадлежность	конституционный демократ	беспартийная		христианский социалист

Обычно единицами анализа, т. е. теми, кого исследуют, бывают именно люди. Однако единицами анализа могут быть и семьи, и организации, и регионы, и государства. Например, в матрице данных столбцы могли бы соответствовать городам, а строки—переменным типа «уровень пре­ступности», «население», «число безработных» и т. п. Некоторые из пе­ременных были бы получены путем агрегирования, «объединения», ин­дивидуальных данных (например, о наличии дополнительных источни­ков дохода), другие характеризовали бы город как целое (наличие аэропортов, доля прямых налоговых поступлений в бюджете). В любом случае исследователю нужно заранее представить себе, как будет выг­лядеть матрица данных и какие приемы анализа он собирается к ней применить.

Любое конкретное исследование может предполагать и использование различных единиц анализа, т. е. полученная в нем эмпирическая инфор­мация может характеризовать и отдельных индивидов, и семьи, и— в результате использования агрегированных показателей—регионы или государства. Важно лишь, чтобы все единицы анализа, которые вы на­мерены использовать, были определены заранее. В ином случае в мат­рице данных «единица анализах переменная» неизбежно возникнут про­пуски или дублирование одной и той же информации. Так как количе­ство матриц данных равно количеству предполагаемых единиц анализа

(хотя размерность их будет разной³), можно заранее создать соответствую­щее количество отдельных массивов данных (файлов), содержащих те данные, которые относятся к данной единице анализа. Скажем, сведения о возрасте по­падут в массив «респонденты», а сведения о составе семьи—в массив «семьи» (даже если последние и были получены в результате беседы с одним из членов семьи).

Описанная выше двумерная матрица данных типична для одномоментного, «сре-зового» исследования, характеризующего ситуацию в момент опроса. Целью такого исследования может быть, во-первых, описание распределения каких-то переменных в совокупности. Например, мы можем узнать, сколько человек со­бирается проголосовать за демократов при условии, что выборы будут проведе­ны тотчас же (типичный «гэллаповский» опрос). Во-вторых, мы можем попы­таться использовать «срезовые» данные для характеристики отдельных подвы-борок—например, «работающих пенсионеров», «высококвалифицированных рабочих в возрасте от 30 до 45 лет» и т. п. Далее, применяя различные методы статистического анализа, можно проверить какие-то гипотезы о взаимосвязи переменных (в данный момент времени). В последнем случае исследование становится объяснительным. Однако даже в чисто описательном исследовании мы столкнемся с необходимостью каких-то сравнений, делающих полученные нами оценки осмысленными. Если, например, мы узнаем, что 15% подростков читают медицинские журналы не реже 1 раза в месяц, то для того, чтобы по­нять много это или мало, нам нужно будет с чем-то сопоставить этот показа­тель. Скажем, мы можем сравнить подростков 1994 года с подростками 1954 года. (Конечно, нам предварительно придется найти данные соответствующего оп­роса 40-летней давности.)

Изменениям во времени подвержены не только отдельные показатели, но и вза­имоотношения между переменными. Так, глобальные социально-экономичес­кие изменения—экономический кризис, сдвиг в социально-классовой струк­туре—могут привести к тому, что высокая зависимость дохода от продолжи­тельности образования станет незначимой. Следовательно, изучение сложного причинного механизма воздействия образовательного уровня на доходы требу­ет какой-то серии разделенных во времени обследований, позволяющих про­следить динамику интересующего нас отношения под влиянием существенных внешних переменных.

Исследовательские планы, позволяющие анализировать данные во временной перспективе, называют лонгитюдными. Данные получают многократно, в раз­ные моменты времени, причем цели исследования могут быть сугубо дескрип­тивными (доля голосующих за коммунистов, распределение положительных и отрицательных установок по отношению к «мыльным операм») и объяснитель­ными.

Принято выделять основные виды лонгитюдных планов, каждый из которых имеет множество модификаций и «переходных» форм. Это трендовые, когорт-ные и панельные исследования.

Трендовые обследования ближе всего к уже описанным однократным, «срезо-вым», опросам. Некоторое авторы даже предлагают обозначать их просто как

³ Например, размерность матрицы «респонденты х переменные» может быть 2000 (рес­пондентов х 32 (переменных), а размерность матрицы «городах переменные»—6 (го­родов) х 4 (агрегированных показателей).

регулярные опросы, т. е. опросы, проводимые через более или менее равные промежутки времени⁴. В трендовом опросе одна и та же генеральная совокуп­ность изучается в разные моменты времени, причем каждый раз выборка стро­ится заново. Иными словами, анализируются последовательные выборки из одной и той же совокупности. Например, опрос Института Гэллапа, проводи­мый ежемесячно в ходе избирательной компании, является трендовым обсле­дованием, показывающим динамику установок населения по отношению к кан­дидатам или партиям. Строго говоря, если количество тех, кто собирается голо­совать за кандидата X, за месяц увеличилось на 16%, мы можем лишь зафиксировать изменение картины предпочтений избирателей, но не можем наверняка утверждать, что определенная группа избирателей изменила свои предпочтения, так как в двух последовательных опросах мы имеем дело с раз­ными респондентами. Преимуществом оперативных трендовых исследований является возможность «привязки» наблюдаемых изменений к текущим собы­тиям—политическим скандалам, решениям правительственных органов, из­менениям в финансово-экономической ситуации,— что облегчает их интерпре­тацию.

Однако, например, ежегодные исследования занятости и безработицы, прово­димые по этому плану, могут привести к трудноинтерпретируемым результа­там. Если в результате двух таких исследований окажется, что социально-де­мографические характеристики людей, получающих пособие, почти не изме­нились, будет большой неосторожностью утверждать, что существует какая-то «типичная» группа людей, постоянно живущая на средства налогоплательщи­ков. Вполне вероятно, что большинство респондентов, охваченных первым оп­росом, уже нашли работу.

В качестве особого исследовательского плана иногда рассматривают когорт-ные обследования. Основания для выделения этого плана несколько условны и связаны скорее с теоретической логикой интерпретации (а не сбора) данных. Если в трендовых исследованиях отбор каждый раз производится из общей со­вокупности—всех избирателей, всех семей и т. п.,—то, исследуя «когорты» (от лат. cohors (cohortis)—подразделение, видовая группа), мы каждый раз про­изводим отбор из одной специфической совокупности, стремясь проследить пе­ремены в ее поведении, установках и т. п. Пусть, например, мы изучали ценно­стные ориентации десятиклассников в 1985 году, а в 1995 году нам захотелось снова опросить бывших десятиклассников, так как мы предполагаем, что их ценностные ориентации изменились с переходом в иную стадию жизненного цикла (создание собственной семьи, формирование профессиональной иден­тичности и т. п.). В этом случае мы будем работать с новой выборкой из пре­жней специфической совокупности, сравнивая представителей одной и той же «когорты» с десятилетним интервалом, а не десятиклассников 1985 года с деся­тиклассниками 1995 года (в последнем случае можно было бы говорить о трен­довом исследовании десятиклассников).

Самым совершенным воплощением идеи введения временной перспективы в исследовательский план является панельное обследование. Если вернуться к нашей структурированной матрице данных (см. табл. 5.1), то можно сказать, что панель — это прибавление к двумерной матрице еще одного измерения, пре-

⁴ См.: Hakim С. Research Design: Strategies and Choices in the Design of Social Research. L.: Alien & Unwin, 1987. P. 76—77.

вращающего ее в пределе в некий «параллелепипед» данных. Панельные ис­следования позволяют не только зафиксировать какие-то социальные измене­ния в установках, поведении и т. п., но и выявить причины и последствия этих изменений на микроуровне, т. е. на уровне отдельных индивидов. Если трендо-вое исследование показывает, что десятая часть потребителей, предпочитав­ших отечественные макароны, «переметнулась» к поклонникам спагетти, мы не можем точно определить, кто из респондентов изменил свои предпочтения и, следовательно, каковы общие характеристики «перебежчиков». Таким обра­зом, мы лишены возможности проверить, какие объяснительные переменные позволяют предсказывать динамику предпочтений на микроуровне.



Панельное исследование—это многократное обследование одной и той же выборки из генеральной совокупности в разные моменты времени. Эту много­кратно используемую выборку и называют панелью. Исследовательский план, использующий панель респондентов,—весьма дорогостоящее предприятие, требующее к тому же очень тщательной проработки всех деталей до начала опроса. В трендовом и когортном исследовании данные нередко сравниваются с данными других опросов, проводившихся ранее иными исследовательскими группами. Этот путь проще и дешевле, однако сравнимость результатов обсле­дований, планировавшихся разными исследовательскими командами и — чаще всего—для разных целей, всегда проблематична. Возможность оценки «чисто­го эффекта» и величины наблюдаемых изменений—большое преимущество панельного плана. Однако эта возможность прямо зависит от величины уси­лий, предпринятых социологами для сохранения неизменности самой панели и инструментов сбора данных. Если, например, в первой волне панели (волной обычно называют один полный цикл опроса панели, один «замер») социолог позабыл включить в список для ранжирования тяжести преступлений квартир­ные кражи, то использование дополненного списка во второй и третьей волнах не поправит дела: сопоставимость полученных в панели ранжировок будет ни­чуть не выше, чем в случае обычных «срезовых» обследований, при более вы­соких затратах. Поэтому панельные исследования чаще всего используют как очень точное средство проверки конкретных гипотез в отчетливо очерченной предметной области. Выбор панельного плана в случае пилотажных или поис­ковых исследований совершенно неоправдан.

Панельные исследования незаменимы в проверке причинных гипотез, особен­но в тех случаях, когда отсутствует «естественный» критерий для разделения независимой и зависимой переменных во времени. Например, множество «сре-зовых» исследований может демонстрировать устойчивую высокую корреля­цию между систематическим потреблением алкоголя и проявлениями социаль­ной дезадаптации (развод, потеря статуса и т. п.), однако лишь длительное па­нельное исследование может дать необходимый материал для того, чтобы решить, ведет ли алкоголизм к дезадаптации либо, наоборот, является ее след­ствием. Панельные исследования незаменимы и для анализа более сложных причинных моделей с отсроченными эффектами (лагами), петлями «обратной связи» и т. п.

Основным преимуществом панельного плана с сугубо статистической точки зрения является возможность отделить реальные изменения показателей от разброса, связанного с ошибкой выборки.

В случае «непанельного» опроса (трендовый опрос, сравнение данных двух независимо проведенных «срезовых» опросов) какое-то различие между двумя последовательно опрошенными выборками, значимое на 5%-м уровне, скажем, различие между 49 и соответственно 54% предпочитающих «сильную руку» институтам представительной демократии с вероятностью, превосходящей 1:20, будет связано с выборочной ошибкой, а не с радикальными переменами в поли­тической атмосфере. Аналогичные данные панельного исследования позволя­ют говорить о наличии реальных изменений.

Однако не следует считать, что любое реальное изменение, фиксируемое в па­нельном опросе, также подлежит содержательной интерпретации с использо­ванием теоретически «привлекательных» переменных. Во-первых, наша па­нель —это всего лишь выборка среди других возможных выборок (других воз­можных панелей). Используя панельный план, мы уменьшаем влияние ошибки выборки на значимость различий между двумя волнами, но не исключаем ошиб­ку выборки полностью: результаты сравнений для второй (девятнадцатой, двад­цатой...) панели могли оказаться иными. Далее, фиксируемые изменения мо­гут быть связаны с низкой надежностью нашего измерительного инструмента, о чем мы еще будем говорить при обсуждении проблем измерения. Наконец, наша интерпретация результатов может оказаться необоснованной из-за изме­нений в самой панели. Полезно помнить, что панельное исследование по логике анализа результатов ближе всего стоит к простейшему экспериментальному плану типа «до—после». Малоприятным продолжением этого достоинства является подверженность панельного плана тем же угрозам систематического смещения (см. гл. 4). В частности, эффекты «созревания» участников панель­ного опроса были неоднократно продемонстрированы даже в таких нейтраль­ных сферах, как изучение семейного бюджета или чтение газет и журналов. После двух-трех волн члены панели достоверно чаще фиксируют свои ежед­невные расходы и начинают тратить на чтение газет на 10—15% больше време­ни. Перемены в политических установках и поведении обычно носят еще более драматический характер: политические симпатии смещаются к крайним полю­сам, доля активно участвующих в выборах возрастает. Основным механизмом, отвечающим за этот эффект, является стремление индивидуума к когнитивно­му балансу, к поддержанию высокой степени согласованности между собствен­ными высказываниями и действиями. Соответственно описываемый тип сме­щения резче выражен в панелях с маленькими интервалами между волнами. По

мере увеличения промежутков между последовательными опросами — по край­ней мере, до 1—2 лет—эффект «созревания» уменьшается, так как все сильнее становится влияние направленных в противоположную сторону эффектов «па­мяти» (вернее сказать, «забывания»): респонденты просто плохо помнят, что они говорили год или десять лет тому назад.

К сожалению, именно в тех случаях, когда панельный план социологического исследования более всего осуществим и его применение возможно и обосно­ванно—и с точки зрения логики анализа, и по реальным возможностям вне-академического финансирования,—тактика увеличения интервалов между цик­лами панели может оказаться неосуществимой. Пример тому—предвыборные опросы, где интервалы бывают равны 1—2 неделям и редко превышают 1—1,5 месяца.

Так, интерпретация классического «Народного выбора», проведенного П. Лазарсфельдом и его соавторами исследования президентских выбо­ров в США в 1940 году⁵, остается неоднозначной, хотя его основные ре­зультаты были много раз воспроизведены другими исследователями. Па­нель Лазарсфельда состояла из семи волн, разделенных месячным интер­валом. Столь сложный план требовался для того, чтобы проследить, как меняются предпочтения американского электората в ходе выборной кам­пании, и какие факторы влияют на изменение решений отдельных избира­телей. Самым поразительным результатом исследования оказалось то, что почти половина опрошенных ни разу не меняла свои политические пред­почтения на протяжении полугода. Вероятно, немалую роль в формирова­нии столь обширной группы «непоколебимых» сыграли описанные эф­фекты «созревания» в результате участия в панели.

Самый серьезный и распространенный тип смещения связан, однако, с другой постоянной проблемой всех панельных планов — проблемой «выбывания» из панели (или, что звучит несколько мрачно, со «смертностью», или «истощени­ем», панели). Истощение панели проявляется в увеличении неучастия и «не­ответов» респондентов от первой волны к последующим. Некоторые респон­денты оказываются недоступными для контактов: они меняют место житель­ства, болеют, умирают. Другие участники панели просто отказываются от следующего интервью. В результате и репрезентативность панели, и эффектив­ный объем параллелепипеда данных, т. е. реальная возможность сравнивать ответы одного респондента в разные моменты времени, резко снижаются от волны к волне (хотя расходы на поддержание панели продолжают расти). Осо­бенно неприятна ситуация, когда «вымирают» определенные социально-демог­рафические группы респондентов, что приводит к непоправимым системати­ческим смещениям. Эта ситуация возникает не так уж редко. Исследователи, работающие в коммерческих опросных фирмах, неоднократно замечали, что в рыночных исследованиях и исследованиях аудитории газет и журналов самой высокой «смертностью» отличаются молодые участники панели, особенно уча­щиеся-юноши в возрасте 18—25 лет. Иногда даже увеличение платы за участие в панельном опросе с каждой последующей волной не влияет на выбывание (это должно служить слабым утешением академическим исследователям, ли­шенным возможности платить респондентам).

⁵ См.: Lazersfeld P. F., Berelson В., Gaudet H. The People's Choice: How the Voter Makes Up His Mind in a Presidential Campaign. N. Y.: Columbia University Press, 1944.

В больших общенациональных панелях, приближающихся к «микро-перепи­сям», для борьбы с выбыванием иногда используют метод самовосстановле­ния, особенно в случаях, когда выборочной единицей является семья, домовла­дение, организация и т. п. Например, в проводимом с середины 1960-х гг. Ми­чиганским университетом исследовании бюджета американских семей (PSID) ежегодно опрашивается более 5000 семей. Каждый отделившийся член семьи (например, взрослый сын, решивший жить отдельно от родителей) остается в выборке в качестве новой единицы наблюдения, так что выборка остается реп­резентативной по типам семей, возрасту их членов и т. п. Выбывание из этой панели за первые десять лет составило 28% исходной выборки (кстати, это со­всем немного для панельного опроса), однако за счет самовозобновления, т. е. включения в выборку «отселившихся» членов семей, абсолютный размер пане­ли за это же время даже вырос с 5000 до 5860 семей⁶.

Очевидно, что панельные исследования—очень сложное, хотя и эффективное, средство проверки социологических гипотез. Вышеприведенные соображения вполне объясняют, почему панельный план используется реже других типов исследовательского плана. Панельный план практически доступен лишь для достаточно крупных исследовательских организаций и требует привлечения значительных материальных и финансовых ресурсов⁷, однако он абсолютно незаменим при исследовании социальных эффектов исторических изменений, сложных причинных моделей индивидуального выбора, процессов социализа­ции и т. п. Многие социологи полагают, что оптимальным решением является использование комбинированных исследовательских планов, сочетающих в себе некоторые черты «срезовых», трендовых и панельных опросов. Самый простой из таких планов—это ретроспективное панельное исследование, когда опрос проводится однократно, однако включает большое количество вопросов о про­шлом респондента. Например, в исследованиях профессиональной мобильнос­ти респондентов спрашивают о деталях их карьеры, периодах безработицы, причинах изменения места работы и т. п. Реконструированные таким образом «профессиональные биографии» анализируют так, как если бы они были полу­чены в лонгитюдном обследовании. Возникающие здесь проблемы связаны, в первую очередь, с субъективными погрешностями припоминания, с изменени­ем точки зрения на события прошлого, иногда—с намеренным искажением информации. Так, использование ретроспективного плана в изучении зависи­мости социально-экономического статуса от образования может вести к невер­ным выводам: доказано, что большинство людей имеет склонность задним чис­лом «завышать» свои успехи в обучении. Однако этот тип плана может оказать­ся достаточно эффективным, например при сравнительном изучении динамики занятости замужних и незамужних женщин. Основное достоинство ретроспек­тивного плана—радикальное решение проблемы выбывания.

Более сложные типы комбинированных планов используют в микро-перепи­сях, общенациональных обследованиях занятости и безработицы, преступнос­ти и т. п. Очень эффективны циклические планы с замещением, где в каждой последующей волне какая-то доля исходной выборки «отдыхает», будучи заме-

⁶ Hakim С. Ор. cit. P. 91—92.

⁷ Достаточно сказать, что проведение панели требует постоянного отслеживания адре­сов участников, поддержания контактов с ними. С этой целью используют и поздрави­тельные открытки, и рассылку отчетов, и даже местные собрания респондентов.

щенной новой эквивалентной подвыборкой. Скажем, если в ежегодном опросе треть панели каждый раз замещается, то каждая из исходных «третей» будет опрошена от одного до трех раз, прежде чем состав участников полностью об­новится. «Поперечный» и «продольный» анализ позволит и учесть эффекты участия (при сравнении результатов «кратковременных» и «длительных» рес­пондентов), и дать текущую картину распределения переменных по социальным группам, и зафиксировать резкие изменения. Иногда часть вопросов предъяв­ляется лишь сравнительно небольшой подвыборке, имеющей характеристики «фокусной» группы (например, только матерям-одиночкам, получающим со­циальные пособия), что позволяет проанализировать динамику поведения и мнений «труднодоступных» популяций. Нередко общую базу данных поддер­живает и анализирует одна исследовательская группа, а для анализа «перифе­рийных» тем и специфических подвыборок привлекаются эксперты из других институций. Объективная логика развития регулярных опросов, основанных на комбинированных исследовательских планах, явно ведет к созданию меж­дисциплинарных, многоцелевых проектов и баз данных, имеющих множество источников финансирования (таковы, например, некоторые общенациональные лонгитюдные исследования преступности, здоровья населения). Соответствен­но все выше ценятся услуги методологов, специализирующихся в планирова­нии исследований, стандартизации показателей, социологическом измерении.