CC BY
9
Депривационные установки студенчества архитектурно-строительной
академии ДГТУ
1 2 И.Н. Мощенко , И.Ф. Бугаян
1 Южный федеральный университет, Ростов-на-Дону 2 Донской государственный технический университет, Ростов-на-Дону
Аннотация: Приводятся результаты пилотажного анкетирования, проведенного в конце 2016 г. Цель измерений - выявление депривационных установок студенчества как характерных показателей политической напряженности в молодежной среде. Когнитивная составляющая восприятия собственной относительной депривации определялась прямым опросом. По полученным данным построена функция распределения по респондентам. В целом по группе получен довольно низкий уровень декларируемой депривации. Подгруппа с низким, и средним уровнем составляет 92 %, и только 8% опрошенных отметили высокий уровень этого показателя.
Аффективный компонент относительной депривации определялся по технологии семантического дифференциала. С помощью раннее разработанной стохастической психосемантической феноменологической модели. Которая позволяет оценивать аффективные составляющие социальных установок по опросным данным. В модели связь уровня эмоционального восприятия с анкетными данными задавалась стохастическим интегро-дифференциальным уравнением. Оно решалось методом Монте-Карло на пакете многоагентного моделирования AnyLogic. В конечном итоге определялись статистические характеристики, такие как функция распределения по респондентам аффективного восприятия относительной депривации. В целом по группе аффективная составляющая выше, чем декларируемая когнитивная. Что говорит о необходимости проводить оценки депривации не только по когнитивному показателю, но и по аффективному. В частности, доля респондентов с высокой депривацией по этой оценке выше, чем полученная прямым опросом, и составляет 12%. Именно эта часть опрошенных является подгруппой риска возможности развития протестных настроений.
Ключевые слова: политическая напряженность, относительная депривация, когнитивная составляющая, прямой опрос, аффективный компонент, семантический дифференциал, стохастическая модель, типичный потенциал, метод Монте-Карло, функция распределения, группа риска.
Студенчество с одной стороны, является, пожалуй, наиболее социально активной частью населения. С другой стороны, оно характеризуется не устоявшейся жизненной позицией и подвержено наибольшему влиянию средств массовой информации, в первую очередь интернета. Все это говорит о том, что студенческая молодежь может служить очень хорошей индикаторной группой латентной политической
напряженности. Регулярные исследования политических настроений среди студентов способствуют получению своевременной информации об уровне такой напряженности и наличии или отсутствии протестной активности.
По этой причине нами с 2009 года проводится мониторинг восприятия политического порядка студентами Ростовского государственного строительного университета (в настоящий момент академия строительства и архитектуры Донского государственного строительного университета) [1-3]. В конце 2016 г. для этих целей выполнено экспериментальное исследование одних из самых характерных показателей политической напряженности -депривационных установок. При этом мы исходили из того, что восприятие политических порядков как в обществе в целом, так и в его отдельных группах определяется во многом уровнем относительной депривации [4-6].
Анкетирование носило пилотажный характер, было опрошено 50 студентов младших курсов (в основном возраста 17 - 18 лет). Методика измерений приведена в [7,8] и здесь подробно на ней останавливаться не будем. Приведем только некоторые моменты, существенные для понимания полученных результатов.
В соответствии с теорией аттитюдов любая социальная установка имеет три компонента. Когнитивный (что знаю?), аффективный (что чувствую?) и поведенческий (что делаю или буду делать?) [9]. Когнитивную составляющую индивидуумы осознают и ее обычно измеряют прямым опросом. В нашей анкете два вопроса были посвящены выявлению когнитивных компонент депривационных установок. Респондентов по 6-ти бальной шкале (от 0 до 5) просили оценить свои уровни экономического благосостояния и социальной защищенности. Полученные функции распределения этих параметров по респондентам показаны на Рис. 1 и 2. На горизонтальной оси приведены искомые уровни, на вертикальной - доля респондентов (в %), декларирующих такой уровень.
:
Рис. 1. - Диаграмма распределения респондентов по уровню экономического благосостояния. 0 - крайне низкое, 5 - очень высокое. Среднее значение 3.
Рис. 2. - Диаграмма распределения респондентов по уровню социальной защищенности. 0 - крайне низкая, 5 - очень высокая. Среднее значение 3,1.
Следует отметить, что исследуемая аудитория в целом декларирует высокий уровень социально-экономической защищенности. Как среднее по всей выборке, так и наиболее вероятное (соответствует максимуму функции распределения) значения экономической обеспеченности равны 3. При этом таким уровнем характеризуются 40% респондентов. Низкую экономическую обеспеченность показали чуть менее 1/3 опрошенных (28%), а сильно
1
высокую (с уровнем 4 и 5) примерно треть (32%). Для социальной защищенности эти параметры в основном немного выше. Среднее и наиболее вероятное значения 3,1 и 4 соответственно. Уровни 4 и 5 отметили 46% (против 32% для экономической обеспеченности) аудитории, хотя при этом доля респондентов с низкой обеспеченностью тоже немного возросла (от 28% до32%).
Наблюдаемая высокая оценка своих жизненных перспектив (функция распределения которой приведена на Рис. 3) в целом связана, скорее всего, именно с высоким значением социально-экономической обеспеченности.
Рис. 3. - Диаграмма распределения респондентов по уровню перспектив в целом. 0 - крайне низкие, 5 - очень высокие. Среднее значение 3,4. Здесь среднее по всей аудитории значение 3,4, а наиболее вероятное 4 (38% от всех респондентов). При этом низкий уровень (2 и ниже) указали 24%, а очень высокий (4 и 5) - больше половины опрашиваемы (54%). В целом по группе уровень отмеченных жизненных перспектив выше, как экономического благосостояния, так и социальной защищенности, что мы связываем с присущей молодости оптимизмом и верой в свои силы.
Все три вышеупомянутых параметра характеризуют когнитивную составляющую относительной депривации с различных сторон, и между
ними существует линейная парная корреляция средней величины. С коэффициентами по Пирсону 0,55 между парой уровень экономического благосостояния - перспективы в целом, между уровнем экономического благосостояния и уровнем экономической защищенности - 0,47 и, наконец, между уровнем экономической защищенности и перспективами в целом -0,43. Факторный анализ (классическим методом) показал, что эти показатели сводятся к одному фактору, описывающему 100% дисперсии первичных параметров. Названный нами индексом когнитивного восприятия социально-экономической обеспеченности. Посчитанная по первичным данным функция распределения для него приведена на Рис. 4. Здесь мы использовали нормировку от -1 (отсутствие всякой обеспеченности) до +1 (полная социальная защищенность и экономическое благосостояние). При этом отрицательные значения соответствуют интегральной обеспеченности
ниже середины, положительные - выше.
Рис. 4. - Диаграмма распределения респондентов по индексу когнитивного восприятия социально-экономической обеспеченности. -1 - крайне низкая, +1- очень высокая. Среднее значение 0,26. В соответствии с высоким значение показателей, входящих в этот индекс, он также довольно велик в целом по группе. К примеру, среднее по
всей исследуемой группе значение равно 0,26, а наиболее вероятное размазано от 0,3 до 0,5, при этом такими уровнями характеризуются 32% опрошенных. Судя по интегральному когнитивному показателю социально-экономической обеспеченности вся исследуемая совокупность студентов расслоена на четыре части. Подгруппа с очень высокой обеспеченностью (от 0,6 до 0,9) - 24%; подгруппа с высоким и средним благосостоянием (от 0,2 до 0,5), она наиболее многочисленна, 44%; подгруппа со средней обеспеченностью (от -0,2 до 0,1) - опять 24%, и, наконец, подгруппа с очень низким благосостояние (от -1 до -0,3), их немного, всего 8%.
По выявленному когнитивному индексу социально-экономической обеспеченности в линейном приближении был построен показатель когнитивной составляющей относительной депривации для исследуемой выборки студенчества. Он по знаку противоположен показателю обеспеченности, здесь мы применили общепринятую нормировку, от 0 (полная обеспеченность), до +1 (полная относительная депривация). Функция распределения по исследуемой выборке для этого показателя приведена на Рис. 5.
На этой диаграмме также отчетливо просматривается расслоение аудитории на те же подгруппы, что мы выделили ранее. Только теперь это совокупности с очень низкой (от 0 до 0,2) и просто низкой (0,25 - 0,4) депривацией, а также со средней (от 0,45 до 0,6) и высокой (0,65 - 1). В соответствии с депривационной теорией политической напряженности, последняя подгруппа и является группой риска, в которой возможно развитие протестных настроений. Как мы получили, она небольшая и не превышает 8% от всей исследуемой молодежи.
Однако эта оценка сделана только по когнитивной составляющей относительной депривации. Более адекватный результат дают исследование не только осознаваемого компонента, но и эмоционального.
1
Рис. 5. - Диаграмма распределения респондентов по показателю когнитивной составляющей относительной депривации. 0 - крайне низкая, +1- очень
высокая. Среднее значение 0,36.
Более того, с поведенческой частью депривационных установок (а значит и с латентной протестностью) более тесно связана именно аффективная составляющая [1,9]. Для любых социальных установок это компонент респонденты обычно не осознаю (это то, что они чувствуют эмоционально по отношению к объекту установки). И для измерений его используют проективные методики, чаще всего технологию семантического дифференциала [1, 9].
Ранее на базе этой технологии нами была разработана методика измерения аффективных составляющих различных социальных процессов, в частности уровня восприятия политических порядков [1-3,7]. В последствие она была применена и отработана для выявления эмоциональной составляющей депривационных установок студенчества [7]. В вышеупомянутой анкете наряду с когнитивной частью был блок семантического дифференциала. Респондентов просили охарактеризовать собственную социально-экономическую обеспеченность по 20 семантическим шкалам, образованных прилагательными антонимами [1,2].
Прилагательные носили эмоциональную направленность, и при такой процедуре происходит проекция эмоционального восприятия исследуемого объекта в абстрактное семантическое пространство. Это пространство носит чисто субъективный характер для каждого респондента. Для его индивидуальной калибровки респондентов просили оценить по тем же шкалам идеальные положительный и отрицательный конструкты. Абсолютно положительную социально-экономическую обеспеченность, полностью устраивающую респондента. И абсолютно отрицательную, ни по каким параметрам не удовлетворяющую опрашиваемого. Для интерпретации результатов измерений мы использовали теорию Кумбса порождения данных респондентами, называемую теорией идеальной точки [10,11]. Применяя ее к нашему случаю получим, что близость образа реального объекта к образу идеального положительного конструкта (все это в семантическом пространстве) характеризует положительность эмоционального восприятия объекта. А близость к отрицательному конструкту показывает степень отрицательности такого восприятия. В линейном приближении уровень аффективного восприятия равен полуразности относительных расстояний реального образа от идеальных конструктов.
Следует отметить, что уже Кумбс предполагал зависимость уровня восприятия от близости не обязательно линейную, а только монотонную [10,11]. На основе теории Кумбса впоследствии была развита методика обработки результатов, названные многомерной разверткой [12]. В ней степень нелинейности, которую необходимо учитывать, определяется на основе статистической обработки всей совокупности данных. К сожалению, для нашего случая такой подход нельзя использовать. Этот метод хорошо работает для сильно однородных (по респондентам) данных. Тогда статистику по времени для одного респондента можно заменять единовременной статистикой по ансамблю опрашиваемых (что, собственно
говоря, является одним из ключевых моментов многомерного развертывания). Наши же данные для исследуемой выборки респондентов по всем семантическим шкалам имеют большую дисперсию. Они практически размазаны от -3 до +3 (мы использовали семибальные шкалы). И вышеуказанная замена статистик не правомочна.
Вопрос об учете нелинейных слагаемых в зависимости уровня эмоционального восприятия объекта от соответствующих близостей в семантическом пространстве решался нами на основе концепции типичности. Для этого в нашей задаче мы перешли на индивидуальном уровне от детерминированного описания к стохастическому, вероятностному. На групповом уровне задача с самого начала носит статистический, вероятностный характер. По ответам респондентов мы определяли наиболее вероятные и средние значения, функции распределения и т. д., все это по ансамблю респондентов. При этом ответы каждого респондента и получаемые из них показатели подразумевались детерминированными величинами.
Однако при порождении ответа на респондента действует много случайных факторов, да и любое мнение индивида плюралистично. В теории измерений известно, что из-за этих факторов при многократном опросе ответы испытывают случайные колебания [11]. Другими словами в реальности каждый ответ респондента в анкете не детерминирован, а является конкретной реализацией стохастической случайной величины. Применительно к нашей задачи, случайными являются в семантическом пространстве точки образов, как реальных объектов, так и идеальных конструктов. А также относительные расстояния между ними, и зависящий от этих расстояний уровень эмоционального восприятия исследуемого объекта (в данном случае аффективный компонент социально-экономической обеспеченности). Исходя из этих представлений нами была разработана
стохастическая психосемантическая феноменологическая модель оценок аффективных составляющих социальных установок. В модели зависимость уровней аффективного восприятия от вышеуказанных относительных расстояний в семантическом пространстве задается стохастическим дифференциально-интегральным уравнением (для каждого респондента) [13]. Потенциал которого определялся нами на основе концепции типичности, используя результаты теории катастроф [14].
Полученные дифференциальные уравнения решались численно, методом Монте-Карло, на пакете многоагентного моделирования AnyLogic [13]. В конечном итоге определялись статистические характеристики аффективного восприятия собственной социально-экономической обеспеченности, такие как функция распределения по респондентам, приведенная на Рис. 6.
г
Рис. 6. - Диаграмма распределения респондентов по индексу аффективного восприятия социально-экономической обеспеченности. -1 - крайне низкая, +1- очень высокая. Среднее значение 0,09. В целом по группе аффективная составляющая восприятия обеспеченности ниже, чем декларируемая когнитивная. Среднее значение уменьшилось от 0,26 до 0,09; наиболее вероятное - упало от 0,4-0,5 до 0.
Подгруппа с очень высокой обеспеченностью (0,6 и выше) теперь всего 12% (против 24%), доля опрашиваемых с высоким и средним благосостоянием (от 0,2 до 0,5) также уменьшилась от 44% до 30%. Подгруппа со обеспеченностью (от -0,2 до 0,1) наоборот, увеличилась, от 24% до 46%, как и число респондентов с очень низким благосостояние (от -1 до -0,3) от 8% до 12%.
По полученным индивидуальным индексам аффективного восприятия собственной социально-экономической обеспеченности были построены показатели аффективной составляющей относительной депривации. Их функция распределения по респондентам приведена на Рис. 7.
□
.1 .2 .3 .4 .5 .3 .7 ,8 1.0
Рис. 7. - Диаграмма распределения респондентов по показателю аффективной составляющей относительной депривации. 0 - крайне низкая, +1- очень
высокая. Среднее значение 0,46.
Мы строили показатели относительной депривации в линейном приближении по интегральным индексам социально-экономической обеспеченности. Как когнитивную составляющую этих параметров, так и аффективную. И, естественно, между этими составляющими относительной депривации наблюдаются те же соотношения, что и вышеотмеченные между
компонентами интегрального индекса социально-экономической обеспеченности (с учетом противоположности терминов депривации и обеспеченности). В частности, подгруппа с очень высоким уровнем депривации по оценке аффективной составляющей 12%, что больше полученного прямым опросом. Таким образом, наши результаты показывают, что декларируемая респондентами оценка относительной депривации ниже реально испытываемой (измеренной проективными технологиями). При этом линейная корреляция между когнитивной и аффективной составляющими депривации практически отсутствует (коэффициент корреляции по Пирсону -0,14). Все это говорит о том, что при исследовании депривации нельзя ограничиваться прямым опросом, необходимо измерять аффективную составляющую. Это основной результат работы методологического плана. Практический результат - по оценке аффективного компонента выявлено, что группа с высоким уровнем относительной депривации составляет 12%. Именно она является подгруппой риска возможности развития протестных настроений.
Выполнено по гранту ЮФУ № ВИГр-07/2017-20
Литература
1. Мощенко И.Н. Психосемантическая феноменологическая модель групповой политической напряженности //Инженерный вестник Дона, 2010, №1 URL: ivdon.ru/magazine/archive/n1y2010.
2. Мощенко И.Н., Иванова М.И., Бугаян И.Ф. Типичные модели группового эмоционального восприятия политического порядка. Научное обозрение, 2013 г., №2. URL: sced.ru/ru/index.php?option=com_content&view=article&id=107% 3Aq&catid=21&Itemid=18.
3. Мощенко И.Н., Бугаян И.Ф. Субъективное восприятие политического порядка студентами РГСУ в 2014 - 2015 г.г. Инженерный вестник Дона», 2015, №4 ч.2. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n4p2y2015/3459.
4. Myers, David G. Social psychology. New York: McGraw-Hill, 2009. 768 p.
5. Dube L., Guimond S. Relative deprivation and social protest: The personal group issue. Relative deprivation and social comparison: The Ontario symposium. 1986. V. 4. Pp. 201-216.
6. Ожиганов Э.Н. Политическая напряженность: имитационное моделирование и раннее предупреждение // Аналитический вестник Совета Федерации ФС РФ. -2008. № 9 (354), С. 10 - 21.
7. Мощенко И.Н., Алботов А.М. Социально-экономические аспекты депривационных установок студенчества КЧР. Инженерный вестник Дона, 2015, №1 ч.2. URL: ivdon.ru/magazine/archive/n1p2y2015/2939.
8. Мощенко И.Н., Алботов А.М. Агентно-ориентированная модель конфликтогенности студенчества КЧР. Инженерный вестник Дона, 2015, №2 ч.2. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n2p2y2015/3177.
9. Белинская Е.П., Тихомандрицкая О.А. Социальная психология личности. М. Издательство «Аспект Пресс», 2001 г., 301 с.
10. Coombs, Clyde H. A theory of data. Oxford, England: Wiley. (1964). 585 p.
11. Толстова Ю.Н. Измерение в социологии: Курс лекций. М.: Инфра-М, 1998.- 224 с.
12. Толстова Ю.Н. Основы многомерного шкалирования: учебное пособие. М.: КДУ, 2006. 160 с.
13. Мощенко И.Н., Иванова М.И. Стохастическая интерпретация психосемантической феноменологической модели оценок социальных установок. Инженерный вестник Дона, 2015, №2. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n2y2015/2948.
;
14. Poston, T., & Stewart, I. Catastrophe theory and its applications. Courier Corporation. 2014. 472 p.
1. Moshchenko I.N. Inzenernyj vestnik Dona (Rus), 2010, №1 URL: ivdon.ru/magazine/ archive/n1y2010.
2. Moshchenko I.N., Ivanova M.I., Bugayan I.F. Nauchnoe obozrenie, 2013,
sced.ru/ru/index.php?option=com_content&view=article&id=107%3Aq&catid=21 &Itemid=18.
3. Moshchenko I.N., Bugayan I.F. Inzenernyj vestnik Dona (Rus), 2015, №4 p.2. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n4p2y2015/3459.
4. Myers, David G. Social psychology. New York: McGraw-Hill, 2009. 768 p.
5. Dube L., Guimond S. Relative deprivation and social protest: The personal group issue. Relative deprivation and social comparison: The Ontario symposium. 1986. V. 4. Pp. 201-216.
6. Ozhiganov Je.N. Analiticheskij vestnik Soveta Federacii FS RF. 2008. № 9 (354), рр. 10 - 21.
7. Mochtchenko I.N., Albotov A.M. Inzenernyj vestnik Dona (Rus), 2015, №1 p.2. URL: ivdon.ru/magazine/archive/n1p2y2015/2939.
8. Moshhenko I.N., Albotov A.M. Inzenernyj vestnik Dona (Rus), 2015, №2 p.2. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n2p2y2015/3177.
9. Belinskaya E.P., Tikhomandritskaya O.A. Sotsial'naya psikhologiya lichnosti [Social psychology of personality]. M. Izdatel'stvo «Aspekt Press», 2001
10. Coombs, Clyde H. A theory of data. Oxford, England: Wiley. (1964). 585 p.
References
№2.
URL:
g., 301 p.
11. Tolstova Ju.N. Izmerenie v sociologii: Kurs lekcij [Measurement in Sociology: lectures]. M.: Infra-M, 1998.224 р.
12. Tolstova Yu.N. Osnovy mnogomernogo shkalirovaniya: uchebnoe posobie [Foundations of multidimensional scaling: a tutorial]. M., KDU, 2006. 160 p.
13. Moshchenko I.N., Ivanova M.I. Inzenernyj vestnik Dona (Rus), 2015, №2. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n2y2015/2948.
14. Poston, T., & Stewart, I. Catastrophe theory and its applications. Courier Corporation. 2014. 472 p.
