Социология Дж. Машоунис. Оглавление Джон Масионис Социология 9е издание
 Скачать 11.25 Mb.
|
|
Глава 2. Социологическое исследование  в некоторых обществах «мужественность» и «женственность» понимаются совершенно иначе, чем в нашем. 5. Большинство людей вступают в брак по любви. Вряд ли какое-либо иное утверждение было бы для жителей США настолько же самоочевидным. Однако вызывает удивление, что во многих других обществах брак мало зависит от любви. Почему это так, объясняется в главе 17 («Семья»), Эти примеры подтверждают старую пословицу: «Беда не в том, чего мы не знаем; беда в том, что мы, как нам кажется, знаем». Все мы воспитаны в доверии к общепринятым истинам, находимся под шквалом советов, раздаваемых знатоками, и испытываем нажим со стороны окружающих нас людей, которые хотят, чтобы мы придерживались их взглядов. Как взрослые люди мы обязаны критически оценивать то, что видим, читаем и слышим. Именно это и помогает нам осуществить социология.Наука: основные элементы и ограничения В главе 1 мы рассказали, как первые социологи - в частности, Огюст Конт и Эмиль Дюркгейм — обратились к научным принципам для изучения общества, рассматривая его подобно тому, как естествоиспытатели исследуют материальный мир. Научный подход к познанию, именуемый позитивизмом, основан на постулате, что вне нас существует объективная реальность. Задача ученого — открыть эту реальность, собрав эмпирические данные — факты, которые мы в силах верифицировать нашими органами чувств. С этой главы начинается изложение основных элементов научной социологии. Затем мы обсудим некоторые ограничения, которые накладывает научная (или позитивистская) социология, и представим альтернативные подходы. Понятия, переменные и измерение Основополагающим элементом науки является понятие — мысленный конструкт, отображающий некую часть мира в неизбежно упрощенной форме. «Общество», как и его составные части — например, «семья» и «экономика», — это понятия. Социологи также пользуются такого рода конструктами, когда описывают индивидов, указывая, например, на «расу» или «социальный класс». Переменная представляет собой концепт, значение которого меняется от раза к разу. Например, в магазине переменная «цена» меняется в зависимости от товаров. Аналогичным образом мы пользуемся понятием «социальный класс» для идентификации принадлежности людей к высшему, среднему, рабочему или низшему слоям общества. Использование переменных зависит от измерения - процесса определения значения переменной в каждом конкретном случае. Некоторые переменные измерить легко — например, когда кассирша подсчитывает на выходе стоимость покупок. Однако значительно более сложное дело — измерение социологических пере- Вы можете посмотреть, как он одет, прислушаться к манере речи или обратить внимание на его домашний адрес. Или же, стараясь быть более точным, расспросите о доходах, роде деятельности и образовании. Поскольку почти любую переменную можно измерить не одним, а несколькими способами, социологам часто приходится решать, какие же факторы будут учитываться. Например, очень высокий уровень доходов может квалифицировать индивида как принадлежащего к «высшему классу». Но как быть, если доходы получены от продаж автомобилей, — занятия, которое большинство людей считают уделом «среднего класса»? Если у человека образование всего восемь классов, возможно ли отнести его к категории «низшего класса»? В подобном случае социологи разумно (но произвольно) объединяют перечисленные показатели — доходы, род занятий и образование, чтобы приписать индивида к социальному классу, как об этом рассказано в главах 10 («Социальная стратификация») и 11 («Социальные классы в США»), ПРАКТИЧЕСКАЯ СОЦИОЛОГИЯ Три удобных (и простых) статистических показателя Все мы пользуемся понятием «среднего», идет ли речь о средней стоимости галлона бензина или о средней стипендии первокурсников. Социологи тоже заинтересованы в средних величинах и, описывая типичное, пользуются тремя разными статистическими показателями. Допустим, что нам нужно описать заработную плату семи сотрудников факультета социологии из местного колледжа: $35тыс, $41 тыс., $35 тыс., $35 тыс., $43 тыс., $42 тыс., $78 295. Простейшим статистическим показателем является мода - значение, которое в серии цифр встречается чаще других. В нашем примере мода равняется $35 000, так как эта величина обнаруживается трижды, тогда как прочие - лишь однократно. Если бы все значения появлялись только по одному разу, то моды бы не было; если бы два значения появились трижды (или дважды), то было бы две моды. Несмотря на легкость определения, социологи редко используют данный показатель, так как это очень грубое измерение «среднего». Более употребимым статистическим показателем выступает среднеарифметическое для ряда цифр, которое вычисляется путем складывания всех значений и деления результата на их число. Сумма семи зарплат равняется $309 995; после деления на семь получается средняя цифра доходов, равная $44 285. Но обратите внимание на то, что среднее значение превышает цифру доходов шести социологов из семи. Так как среднеарифметическое повышается или понижается самой высокой или самой низкой величинами (в данном случае $78 295, суммой выплат одному социологу, который работает еще и деканом), ему присущ тот недостаток, что оно дает искаженную картину любого распределения, содержащего крайние величины. Медиана - это средний случай: величина, которая оказывается посередине ряда цифр, выстроенных от низших к высшим. В нашем случае медианный доход для семерых составляет $41 700, потому что у трех человек зарплаты выше, а у трех других - ниже этого уровня. (При четном числе величин медиана лежит посередине между двумя срединными значениями.) Поскольку крайние величины не влияют на медиану, она дает более правильную картину «средней» величины, чем среднеарифметическое. gO Часть 1, Основы социологии Глава 2. Социологическое исследование 51 При измерении переменных социологи сталкиваются еще с одной интересной проблемой: они должны работать с огромными массами людей. Как, например, вы опишете доходы миллионов семей США? Потоки цифр несут в себе мало смысла и ничего не говорят нам о людях в целом. Социологи потому и прибегают к статистическим показателям. Материал из раздела «Практическая социология» поясняет, как именно они это делают. Определение понятий. Измерение всегда в чем-то произвольно, так как значение любой переменной частично зависит от ее определения. Кроме того, сама попытка уточнить, каково значение в реальной жизни таких абстрактных понятий, как «любовь», «семья» или «интеллект», может привести к затяжным дебатам еще до того, как измерить их в качестве переменных. Поэтому хорошее исследование сопровождается операционализацией переменной, или доскональным уточнением предмета измерения, прежде чем приписать переменной то или иное значение. Скажем, перед тем, как измерить понятие социального класса, нам нужно точно решить, что именно мы хотим измерить (например, уровень доходов, продолжительность обучения в школе, престижность профессии). Иногда социологи измеряют несколько подобных аспектов; тогда они уточняют, каким же образом возможно объединить все переменные в один общий показатель. Знакомясь с результатами исследования, всегда обращайте внимание на способы операционализации каждой переменной учеными. То, как они определяют термины, очень сильно сказывается на результатах.  У молодежи, проживающей в густонаселенных городских кварталах, проблемы с полицией более вероятны, чем у молодых людей, которые живут в просторных пригородных районах. Означает ли это, что перенаселенность ведет к совершению правонарушений? Исследователям известно, что колебания в уровне перенаселенности и частоте арестов соотносимы, но они же продемонстрировали, что связь между ними является ложной: оба фактора порождаются благодаря Решая, каким образом операционализировать переменные, социологи могут учитывать мнение изучаемых людей. Например, исследователи в Бюро переписи (U. S. CensusBureau) определяли расовую и этническую принадлежность с 1977 г. следующими понятиями: белые, чернокожие, испаноязычные, азиаты и уроженцы островов Тихоокеанского региона, а также американские индейцы и коренные жители Аляски. Одна из проблем, связанных с этим списком, заключается, например, в том, что какой-либо человек может быть испаноязычным и чернокожим одновременно; выходцы из арабских стран могут не отождествлять себя ни с одной из перечисленных категорий. Не менее важно и то, что в США становится все больше людей, которые принадлежат сразу к нескольким расам (Cose, 1997; О'Наге, 1998). В итоге при проведении переписи в 2000 г. людям позволялось описывать свою расовую и этническую принадлежность, указывая не одну, а несколько категорий. Надежность и валидность. Измерение, чтобы оказаться реализованным, должно быть надежным и валидным. Надежностью называется постоянство при измерении. Иначе говоря, при повторном проведении процедура должна приносить тот же результат, что при первом. Но постоянство не является гарантией валидности, под которой понимается точность при измерении именно того, что предназначено быть измеренным. Другими словами, валидное измерение означает нечто большее, чем неизменное попадание в одну и ту же мишень, — это попадание в десятку. Провести валидное измерение труднее, чем это может показаться на первый взгляд. Допустим, вы намерены изучить степень религиозности людей. Разумной стратегией было бы спросить у респондентов, как часто они посещают службы. Но равнозначно ли посещение храмов религиозности? Вполне возможно, что религиозные люди ходят на службы чаще других, но бывает и так, что они участвуют в ритуалах по привычке или потому, что этого хочет от них кто-то другой. Более того: некоторые глубоко верующие индивиды сторонятся религиозных сообществ. Таким образом, даже когда измерение дает неизменные результаты (делая их надежными), оно все еще может упускать подлинную, намеченную мишень (и не быть валидным). Позднее, в главе 19 («Религия»), мы предлагаем при измерении религиозности учитывать не только посещение церкви, но и верования индивида, а также ту меру, в которой его жизнь пронизана религиозными убеждениями. В целом тщательное измерение совершенно необходимо для социологического исследования, но нередко становится настоящей проблемой. Связи между переменными. Когда измерения проведены, исследователи могут переходить к выполнению своей главной задачи — установлению связи между переменными. В идеале это выявление причины и следствия — отношения, в котором изменение одной переменной вызывает изменение другой. Причинно-следственные связи окружают нас повсеместно; их можно сравнить с подготовкой к экзамену, которая приводит к получению высокой оценки. Переменная, которая вызывает изменение (в данном случае учеба), — независимая переменная. Переменная, которая изменяется (в данном случае экзаменационная оценка), — зависимая переменная. Иными словами, значение одной зависит от значения другой. Почему так важно соотносить неременные как причину и следствие? Подобное соотношение Но то, что две переменные изменяются сообща, еще вовсе не свидетельствует о наличии между ними причинно-следственной связи. В США, например, количество заключаемых браков снижается до минимальной цифры в январе, — в том месяце, на который приходится наибольшая смертность среди населения. Из этого вряд ли следует, что люди умирают, потому что им не удается вступить в брак (или не женятся, потому что умирают). В действительности все зависит от плохой январской погоды на территории большей части страны (и, может быть, от послепраздничной хандры), - именно в этом причина и малого числа браков, и высокого числа смертей. Справедливо и обратное: в более теплые и солнечные летние месяцы отмечаются наивысшая частота браков и наименьшая смертность. Поэтому исследователи должны посмотреть вглубь, чтобы найти концы причин и следствий. Обратимся к другой ситуации. Социологи давно признали, что правонарушения в молодежной среде в большей мере характерны для тех, кто живет по соседству с множеством других людей. Допустим, мы операционализируем переменную «молодежная преступность» как количество арестов (если таковые были), когда индивид, не достигнувший 18 лет, задерживался полицией, а «перенаселенность» определим как количество квадратных метров жилой площади, приходящейся на одного человека. Мы обнаружим, что переменные связаны: уровни преступности высоки в густонаселенных районах. Но вправе ли мы заключить, что перенаселенность (в данном случае — независимая переменная) есть именно то, что приводит к преступности (зависимая переменная)? И вовсе не обязательно. Корреляция представляет собой совместное изменение двух (или нескольких) переменных. Мы знаем, что перенаселенность и преступность связаны тем, что они изменяются вместе, как это продемонстрировано на рис. 2.1, а. Эта связь может означать, что перенаселенность вызывает правонарушения, однако может значить и то, что здесь срабатывает некий третий фактор, вызывающий изменение обеих изучаемых переменных. Чтобы его выявить, подумайте, какие люди живут в перенаселенных домах: у них мало денег и нет выбора, это бедняки. К тому же имена их детей чаще, чем других, попадают в полицейские сводки. Следовательно, скученное проживание и молодежная преступность существуют вместе, поскольку и то, и другое вызывается, как показано на рис. 2.1, б, третьим фактором — бедностью. Кажущаяся связь между скученностью и преступностью «оправдывается» третьей переменной — низким уровнем доходов, — которая заставляет изменяться первые две. Итак, первоначальная связь оказывается ложной корреляцией, под которой понимается обманчивая, хотя и очевидная, связь между двумя (или несколькими) переменными, вызванная какой-то другой переменной. Разоблачение корреляции как ложной требует от нас работы детектива, которому помогает техника, называемая контролем. Под ним понимается сохранение постоянства всех переменных, кроме одной, позволяющее прояснить ее роль. В приведенном примере мы предполагаем, что уровень доходов может порождать ложную связь между скученностью проживания и преступностью. Для проверки проконтролируем до- ставляющими среду, где доходы одинаковы), и посмотрим, сохранится ли корреляция между перенаселенностью и преступностью. Если это произойдет, несмотря на контроль переменной (т. е. среди молодых людей, проживающих в условиях большей скученности, уровень преступности окажется выше, чем у тех, кто живет в других условиях, хотя уровень доходов двух групп одинаков), то у нас будет больше оснований считать, что перенаселенность действительно влечет за собой преступность. Но если связь исчезнет, стоит нам взять под контроль уровень доходов, как это показано на рис. 2.1, в, то это ложная корреляция. Исследование показывает, что в таком случае корреляция между скученностью проживания и преступностью почти полностью исчезает (Fischer, 1984). Итак, мы разобрались в связях между тремя переменными, что иллюстрирует рис. 2.1, г. Плотность заселения и уровень преступности образуют ложную корреляцию; данные показывают, что обе переменные возрастают и снижаются в зависимости от уровня доходов людей. Подведем итог: корреляция означает лишь то, что две переменные или большее их числоизменяются совместно. Причинно-следственные связи отмечаются, когда соблюдено несколько условий:
 Если две переменные изменяются совместно, то говорят об их корреляции. В данном примере плотность проживания и молодежная преступность растут и снижаются вместе.  Здесь мы учитываем влияние третьей переменной -уровня доходов. Если он низкий, то влечет за собой проживание в стесненных условиях и высокий уровень преступности одновременно. Другими словами, с падением уровня доходов возрастает как частота проживания в стесненных условиях, так и уровень преступности.  Если мы будем контролировать уровень доходов -т. е. изучать исключительно лиц с одинаковыми заработками, — то сохранится ли высокий уровень преступности среди тех, кто живет в стесненных условиях? Ответ отрицательный. Между этими переменными больше нет никакой корреляции.  Это открытие приводит нас к выводу, что уровень доходов становится причиной как проживания в стесненных условиях, так и уровня преступности. Таким образом, две исходные переменные (плотность заселения и уровень преступности) коррелируют, но ни одна из них не может быть причиной другой. Поэтому их корреляция является ложной. Рис. 2.1. Корреляция и причина: пример Это открытие приводит нас к выводу, что уровень доходов становится причиной как проживания в стесненных условиях, так и уровня преступности. Таким образом, две исходные переменные (плотность заселения и уровень преступности) коррелируют, но ни одна из них не может быть причиной Глава 2. Социологическое исследование Q5  64 Часть 1, Основы социологии3. Отсутствие данных в пользу третьей переменой, которая может вызывать между двумя первыми ложную корреляцию. Естествоиспытателям, как правило, легче установить причинно-следственные связи, чем социологам, так как в лабораторных условиях они могут контролировать многие переменные. Однако проведение исследования непосредственно в процессе выполнения работы или прямо на улицах еще труднее и социологам часто приходится довольствоваться демонстрацией одной лишь корреляции. Более того: поведение человека крайне сложно, в одном поступке заключены десятки каузальных переменных, а потому чрезвычайно трудно установить все причинно-следственные связи в каждой конкретной ситуации. ч ( Идеал объективности ■ Представим, что десять сотрудников журнала, выходящего в Форт-Ледердейлл, штат :' Флорида, составляют рассказ о лучших ресторанах этого города. За счет издательства они в течение недели разъезжают по городу и пируют. Потом собираются все вместе и сравнивают заметки. Как по-вашему, найдется ли какой-нибудь ресторан, которому будет отдано единодушное предпочтение? Такое маловероятно. С научной точки зрения каждый из десяти журналистов по-своему операцио-нализирует понятие «лучший ресторан». Для одного он может быть местом, где подают восхитительные стейки по приемлемой цене; для другого выбор зависит от меню, в котором значится питательная и здоровая пища; для третьего же все решает великолепное убранство зала и безупречное обслуживание. Как и многое в жизни, лучший ресторан — это дело вкуса. Личные ценности — нечто замечтальное, когда дело касается ресторана, но они затрудняют научное исследование?Запомните, что наука исходит из постулата об объективной реальности. Ученые должны изучать именно ее, никоим образом не сомневаясь в ее подлинности.(Поэтому и требуется, чтобы ученые стремились к объективности — состоянию личного нейтралитета при выполнении исследования. Объективность означает, что исследователи тщательно придерживаются научных процедур, не давая хода своим собственным установкам и убеждениям, чтобы результаты не были тенденциозными. Конечно, научная объективность является скорее идеалом, нежели обыденностью, ибо никто не может быть совершенно нейтральным по отношению к чему бы то ни было. Даже в предмете, выбранном для исследования, отражается тот или иной личный интерес изыскателя, что можно увидеть на примере рассмотрения вопроса о расовой принадлежности, которое предприняла Лу Бенджамин. Однако научный идеал состоит в том, чтобы сохранить в себе чувство профессиональной отстраненности вне зависимости от результата. Следуя этому идеалу, мы прилагаем все усилия к тому, чтобы выяснить, не искажается ли итог исследования сознательной или бессознательной тенденциозностью. В качестве дополнительной меры предосторожности многие исследователи информируют своих читателей о личных научных симпатиях, благодаря чему их выводы рассматриваются в надлежащем контексте. .— ™лйЛлш1Р пт ценностей. Влиятельный немецкий исследования в соответствии со своими личными убеждениями и интересами. Почему бы, в самом деле, одному не заняться проблемой голода в мире, другому — не изучить эффект расизма, а третьему — не исследовать жизнь детей в неполных семьях? Зная, что люди отбирают темы, которые являются важными для них в ценностном отношении, Вебер предостерегал исследователей от подобной манеры и призывал их к свободе от ценностей в своих изысканиях. Только беспристрастность (какую мы ожидаем от любого профессионала) позволяет исследователям изучать мир таким, каков он есть, нежели рассказывать, каким он, но их мнению, должен быть. Для Вебера эта отстраненность является важнейшим элементом науки, ставящим ее вне политики. Иными словами, политики привязаны к тем или иным конкретным результатам; ученые же стараются быть готовыми принять результаты своих изысканий, какими бы они ни оказались.. Аргумент Вебера по-прежнему считается авторитетным, хотя большинство социологов признает, что нам никогда не удастся быть свободными от собственных ценностей или даже осознать все наши проявления тенденциозности (Demerath, 1996). Кроме того, социологи не являются «среднестатистическими» людьми: большинство из них — люди с белым цветом кожи, имеющие высшее образование, чьи политические взгляды отличаются большим, чем у населения в целом, либерализмом (Wilson, 1979). Социологам следует помнить, что и на них самих влияет их собственное социальное положение. | Один из способов снизить масштаб искажений, обусловленных личными ценностями, — воспроизводимость {повторение исследования другими исследователями). Если ученые, которые решаются повторно провести исследование, используют те же самые процедуры и получают те же самые результаты, то можно удостовериться в правильности таковых. Вероятно, желание воспроизвести научное изысканиееще раз объясняет, почему поиск (англ. search), приобретает приставку re-, превращаясь в research— исследование (новый поиск). В любом случае не забывайте, что логика науки не гарантирует объективной, абсолютной истины. Предлагаемое наукой представляет собой самокорректирующийся подход к познанию, благодаря которому исследователи могут преодолеть собственную тенденциозность. Соответственно объективность и истина не в каком-то одном исследовании, — они в самом научном процессе. Некоторые ограничения научной социологии Наука — один из важных путей познания. Тем не менее применительно к социальной жизни у нее есть ряд значимых ограничений: 1. Поведение человека слишком сложно для социологов, чтобы те могли с точностью предсказать какие-то действия индивида. Астрономы потрясающе точно вычисляют движение небесных тел, но кометы и планеты не обладают мышлением. Люди же, напротив, наделены собственным рассудком, а потому не бывает, чтобы два разных человека одинаково реагировали на одно и то же событие. Социологам, следовательно, приходится довольствоваться демонстрацией того, что те или иные действия, как правило, свойственны категориям людей. Это не провал социологии. Здесь просто отражается  66 Часть 1, Основы социологии
Вторая система координат: интерпретативная социология Все социологи согласны с тем, что научное изучение социального поведения сопряжено с некоторыми реальными трудностями. Но некоторые ученые идут дальше, предполагая, что наука в том виде, в каком она позволяет изучить мир природы, упускает из виду важную составляющую социального мира — смысл. Человеческие существа не просто действуют; мы предаемся осмысленной деятельности. Макс Вебер, который первым обратился к этой структуре, утверждал, что правильным фокусом социологии становится в таком случае интерпретация, или постижение разного рода смыслов, которыми наполнена повседневная жизнь. Интерпретативная социология — изучение общества, сфокусированное на разнообразных смыслах, которые люди приписывают своему социальному миру. Интерпретативная социология отличается от научной, или позитивистской. Во-первых, вторая сфокусирована на действиях людей; первая же — на том смысле, который люди придают поведению. Во-вторых, если научная социология усматривает объективную реальность «вовне», то интерпретативная исходит из того, что люди сами конструируют реальность в течение своей жизни. В третьих, если научная социология склоняется в сторону количественных данных, т. е. числовых измерений социального поведения, то интерпретативная предпочитает качественные данные, т. е. восприятия исследователей, касающиеся того, как люди понимают окружающий мир. В итоге можно сказать, что научный подход хорошо приспособлен к исследованиям в условиях лаборатории, где сохраняется отстраненность ученых, проводящих тщательные измерения. Интерпретативный подход лучше соответствует исследованиям, осуществляемым вне стен лабораторий, когда исследователи обща- |