CC BY
112
УДК 311 В. Л. Примаков
доктор социологических наук, профессор; профессор кафедры социологии Института международных отношений и социально-политических наук Московского государственного лингвистического университета; e-maiL: vprim2007@yandex.ru
МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВАНИЯ ИНТЕРПРЕТАЦИИ РЕЗУЛЬТАТОВ АНАЛИЗА ДАННЫХ ЭМПИРИЧЕСКОГО СОЦИОЛОГИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ
В статье анализируется сущность интерпретации результатов анализа данных эмпирического социологического исследования, использующего формализованные модели. Дается авторское научное определение данного процесса, выявлены его характерные особенности и содержательное наполнение. Подробно раскрываются методологические принципы осуществления интерпретационных процедур в социологическом исследовании.
Ключевые слова: интерпретация результатов анализа данных эмпирического социологического исследования; методологические принципы интерпретации результатов анализа.
V. L. Primakov
Doctor of socioLogicaL sciences, Professor of the department of Sociology of Institute for International Relations and Social and Political Sciences, MSLU; e-mail: vprim2007@yandex.ru
METHODOLOGICAL BASIS OF THE RESULTS OF DATA ANALYSIS INTERPRETATION OF EMPIRICAL SOCIOLOGICAL RESEARCH
The present articLe expLains the essence of the resuLts of data anaLysis interpretation of empirical sociological research which uses formalized models. The author represents the scientific definition, characteristics and content of given process. The article provides detailed methodological principles of implementation of interpretation procedures in socioLogicaL research.
Key words: data analysis interpretation of empirical sociological research; methodological principles of analytical result interpretation
Введение
Интерпретация результатов анализа данных социологического исследования, пожалуй, самый неформализованный, многоуровневый, неоднозначный и потому наиболее сложный процесс. Если к этому еще добавить сложность и неоднозначность понимания сущности
и содержания самого процесса интерпретации результатов анализа данных исследований, особенно при использовании математической формализации, ситуация становится еще более запутанной.
Более того, в серьезном дефиците научная и учебная литература по данной проблеме. Возьму на себя смелость утверждать, что в современной научной социологической литературе сегодня практически нет полноценных научных трудов, монографий, учебно-методических пособий и учебников, всесторонне раскрывающих методологию, теоретические основания и методические приемы осуществления социологической интерпретации результатов анализа эмпирических данных исследования. Тогда как потребность в этом, особенно у социологов-эмпириков, более чем обостренная. Поэтому для социологов, регулярно проводящих эмпирические социологические исследования, безусловную ценность представляют подобные работы, содержащие хотя бы отдельные главы, параграфы, отступления и рассуждения по проблемам интерпретации данных [Батыгин 1986; Интерпретация и анализ данных ... 1987; Математические методы анализа и интерпретация социологических данных 1989; Татарова 1999; Тезаурус социологии 2013; Толстова 1991; Ядов 2001].
Современные научные подходы к определению «интерпретация результатов анализа эмпирических данных»
Определенные научный вакуум порождает и существенное различие в понимании соответствующей процедуры (процедур), что обусловливает и многозначность в определении «интерпретация результатов анализа эмпирических данных». В содержании данного термина видят, например, предположительное объяснение данных, полученных в результате измерения и подлежащих анализу (т. е., видимо, до осуществления анализа), или процесс превращения данных в информацию, процесс придания им смысла, приписывание содержательного смысла полученным данным (т. е. по аналогии содержательной интерпретации), или совокупность предположений о характере данных, полученных в ходе их сбора (измерения), посредством которых проверяются гипотезы и пр.
Например, словарь-справочник по методологии и методике социологического исследования следующим образом определяет словосочетание «интерпретация данных»: «Интерпретация данных (при использовании математического формализма), формирование
априорной (т. е. строящейся до применения математического метода) формальной модели изучаемого явления, лежащей в основе применяемого метода» [Социология 1991, с. 106].
Другими словами, в данном контексте под интерпретацией данных понимается формирование некоторой исходной формальной математической модели изучаемого явления, т. е. системы связей и отношений эмпирических признаков, описывающих изучаемое явление или процесс. Такая конструкция создается до измерительных процедур, т. е. до сбора эмпирических данных и фиксации фактов, а также до использования того или иного математического метода анализа. С моей точки зрения, наиболее точным аналогом данного понятия выступает следующее - «исходная формализованная модель» изучаемого явления.
При этом авторы словаря-справочника выделяют другое, близкое по смыслу понятие - «интерпретация результатов применения математического метода», под которым понимают «процесс приписывания содержательного смысла полученным в результате применения математического метода формальным символам, выражениям, отношениям и т. д.» [там же, с. 107]. Аналогичные понятия выделяет и дает их определения «Социологическая энциклопедия» [Социологическая энциклопедия 2003, т. 2, с. 387]. Очевидно, что такой угол зрения на интерпретацию привносит некоторую путаницу в понимание рассматриваемого понятия, особенно неопытными исследователями.
Целый раздел анализу этой проблемы выделяет «Тезаурус социологии»: «Обобщение и интерпретация в социологии - это, во-первых, разъяснение смысла, значения данных, полученных в результате исследования социальных явлений и процессов... Во-вторых, логико-методологическая процедура придания смысла полученным данным, в ходе которого истолковываются не только измеряемые социальные факты, но и качественные характеристики изучаемой социальной реальности. В-третьих, понимание и истолкование возможных последствий социальных взаимодействий.» [Тезаурус социологии 2013, кн. 2, с. 266].
Такое достаточно широкое истолкование интерпретации данных позволило авторам статьи выделить два типа интерпретации - теоретическая и эмпирическая. Правда, чаще используются сочетания слов «теоретическая интерпретация» и «интерпретация эмпирических данных». Последняя, по мнению авторов, имеет «ориентацию на объяснение результатов исследования. Она состоит в необходимости
классификации эмпирических данных в статистические группировки и в такие визуальные показатели, как таблицы, графики, рисунки, диаграммы и т. д.» [Тезаурус социологии 2013, кн. 2, с. 267]. Подобная характеристика интерпретации данных порождает немало вопросов. Например, являются ли группировка, классификация интерпретационными процедурами, либо статистическими и логическими, или относятся ли графики и рисунки к интерпретации, либо к оформлению результатов анализа и интерпретации? Усложняет понимание вопроса следующее определение, использующееся в словаре: «Эмпирическая интерпретация - это метод демонстрации (показа) пути перехода от теоретических представлений о полученных данных к практике описания, объяснения, анализа и применения с помощью показателей и индикаторов» [там же, с. 268].
Окончательно заводит ситуацию в «тупик» следующий вывод: «Говоря об интерпретации, исследователь часто, не анализируя смысла полученных результатов, не имея точного представления о том, что же такое их интерпретация, по существу, накладывает на эти результаты свое собственное видение тех процессов, которые он намеревается изучать с помощью использованного математического метода. Полученные выводы служат выражением такого видения, а не итогом действительного математического анализа данных». И далее: «Нам представляется, что претензии, часто предъявляемые к математическим методам (например, утверждение, что с их помощью получаются лишь тривиальные результаты, известные исследователю до всякого применения математики), в значительной мере объясняются неумением интерпретировать результаты математического анализа социологических данных» [Интерпретация и анализ данных в социологических исследованиях 1987, с. 8-9].
Разбираясь в сути проблемы, есть смысл сначала ответить на вопрос - что интерпретируется? Казалось бы, ответ очевиден - социальные факты, фиксируемые и обобщаемые в ходе социологического исследования. Однако не все так очевидно и понятно. Начнем с того, что социальные факты рассматриваются как в онтологическом, так и гносеологическом плане. Об этом достаточно подробно писали классики отечественной социологии, например, В. А. Ядов. Он же достаточно основательно и структурировал их: «(а) совокупные, систематизированные характеристики массового поведения; (б) совокупные, систематизированные характеристики массового сознания; (в) совокупные,
обобщенные характеристики продуктов человеческой деятельности, материальной и духовной; (г) . отдельное событие, случай, состояние социального взаимодействия.» [Ядов 2001, с. 43-44]. Фиксируемые социальные факты имеют свое неформализованное, как и формализованное (как правило, числовое) выражение. Неформализованный факт может определенное число раз повторяться, числовые формализованные конструкции отражают математические и статистические связи и отношения. Все эти проявления еще не являются социальными показателями. Именно в процессе интерпретации они приобретают определенное смысловое содержание, становятся фактами научными и вводятся в социологическую теорию. Очевидно также, что, например, любая числовая величина может быть проинтерпретирована с различных точек зрения, исходя из той теоретической концепции (концепций), которая выбрана исследователем и реализована в авторской теоретической модели, ее познавательном формате (объект, предмет, цель, задачи, гипотезы). Поэтому правильнее было бы говорить, отвечая на поставленный вопрос, что интерпретируются не факты и не события. Непосредственным предметом интерпретации выступают некоторые формальные значения (величины): доли, баллы, числа, проценты, коэффициенты и пр., а также высказывания, выборы градаций шкал, которые мы и называем эмпирическими данными. (Хотя корректнее говорить о формализованных и неформализованных эмпирических данных, т. е. данных, полученных в опыте.) Только наполняясь определенным содержательным смыслом, они становятся показателями, обнаруживающими наличие / отсутствие, степень выраженности чего-либо в изучаемом объекте (социальной проблемы, состояния, тенденции и пр.).
Но при этом авторская теоретическая модель должна быть теоретически и эмпирически объяснена, проинтерпретирована, иначе она не может быть ни понята, ни изучена. То есть, представлена в некоторой конструкции (как правило, формальной), в которой различные факты действительности, описываемые научными понятиями (т. е. теоретически определенными), реализованы в системе связей и отношений. Причем, понятно, что такая конструкция будет лишь моделировать реальную действительность, связывая и структурируя наиболее существенные факты и отношения. Например, изучая политическую активность молодежи, исследователь конструирует теоретическую модель явления, выделяет наиболее существенные признаки,
характеризующие эту активность (допустим, участие в выборах, в митингах, в акциях, пикетах, онлайн-активность и пр.), описывает ее в операциональных понятиях, находит индикаторы, формулирует гипотезы и алгоритм их проверки. Далее эти индикаторы измеряются, фиксируются, обобщаются, группируются, формируя эмпирические данные для последующего анализа и интерпретации.
Обобщая сказанное, можно увидеть некий постоянный взаимный переход от теоретического конструирования к сбору, обобщению и анализу эмпирических социальных фактов и обратно к теории. Именно этот постоянный интерпретационный взаимопереход, часто плохо осмысливаемый молодыми исследователями, и позволил, собственно, говорить, с одной стороны, об интерпретации первичной теоретической модели, исходных (априорных) данных. С другой -об интерпретации результатов анализа эмпирических данных, или об интерпретации результатов применения математического метода (в формализованной математической конструкции). «Таким образом, процесс интерпретации в определенном смысле двойственен, результаты измерения вместе с теми соотношениями между ними, которые моделировались при измерении, отображаются в более сложную формальную систему (когда мы говорим о «не участвовавших» в процессе измерения, но предположительно выполняющихся для них соотношениях) и одновременно в определенные содержательные представления (когда мы говорим о том, чему в реальности этот более сложный формализм соответствует)» [Интерпретация и анализ данных ... 1987, с. 14]. Первый вид Ю. Н. Толстова называет «интерпретацией исходных данных», второй - «интерпретацией результатов применения математического метода, интерпретацией результатов анализа».
Чтобы завершить разговор об исходной интерпретации, еще раз процитируем Ю. Н. Толстову: «Использовавшуюся при измерении математическую систему в сочетании со всеми описанными ее свойствами будем называть интерпретацией исходных данных (выделено нами. - В. П.). Таким образом, интерпретация исходных данных - это используемая в процессе применения математического метода формализация фрагмента реальности, интересующего социолога» [там же, с. 13]. И сразу оговоримся, что предметом нашего рассмотрения является не она, хотя и она сама по себе весьма сложна, нетривиальна и очень важна для последующей интерпретации эмпирических данных.
Понимание интерпретации результатов анализа эмпирических данных, с нашей точки зрения, должно вестись в русле определения ее как приписывания некоторым конструкциям определенного содержательного смысла, значения, либо как совокупности значений (смыслов), придаваемых тем или иным способом элементам какой-либо естественнонаучной или абстрактно-дедуктивной теории. Такие конструкции в эмпирическом социологическом исследовании выступают в виде формальных выражений (числа, символы, цифровые данные, математические выражения связей и отношений, статистические показатели и пр.). Эти конструкции появляются после измерительных процедур, сбора первичной эмпирической информации, в ходе ее обобщения, переформирования и анализа в соответствии с заложенным алгоритмом обработки данных. Это как раз и дает основания называть такую процедуру «интерпретацией результатов применения математического метода», или «интерпретацией результатов анализа».
Сформулируем свое определение. Интерпретация результатов анализа эмпирических данных социологического исследования - процесс, совокупность процедур содержательного истолкования результатов анализа, описания и объяснения различных данных, полученных в ходе сбора эмпирической информации.
Очень близкое по смыслу определение дают авторы уже цитируемой классической работы, правда, применительно к исходным формализованным конструкциям: «Интерпретация результатов анализа - это некоторый процесс приписывания содержательного смысла полученным в результате применения метода формальным символам, выражением, отношениям и т. д.» [Интерпретация и анализ данных ... 1987, с. 16].
Еще один вопрос: когда подобная интерпретация осуществляется? Очевидно, что интерпретация результатов анализа осуществляется после сбора первичных эмпирических данных, их обобщения и анализа. Подобное объяснение, истолкование, как правило, организационно включено в третий этап эмпирического социологического исследования - этап обработки и анализа данных, в качестве одной из заключительных процедур. Согласитесь, что подобная процедура является не только одной из важных, но я бы сказал - ключевой, ибо даже проанализированные данные могут так и остаться невостребованными процентами, коэффициентами, индексами и т. п., пока не будут сформулированы, осмыслены, истолкованы и включены в научное социологическое знание содержательные выводы.
Методологические принципы осуществления интерпретационных процедур в социологическом исследовании
Поскольку формат данной статьи построен в проблемном ключе, сохраним его, сформулировав еще один методологический вопрос: как должна осуществляться интерпретация результатов анализа эмпирических данных? Отвечая не этот вопрос, отметим, что абстрактно велик соблазн попытаться разработать четкий формальный алгоритм (технологию) такой интерпретации. Однако, сталкиваясь с различными задачами, форматами данных, а также получаемыми в результате разных видов анализа показателями, данными, значениями и т. п., приходим к выводу, что такое практически невозможно. Однако возможен поиск некоторых системных методологических принципов осуществления интерпретации результатов анализа эмпирических данных социологического исследования.
Прежде всего (первый принцип), целесообразно сфокусировать внимание на такой важной и, в какой-то степени, тривиальной методологической установке, как четкая ориентация на цель, задачи, гипотезы исследования. Очевидно, что результаты интерпретации должны четко и однозначно отвечать на поставленные вопросы, задачи исследования, подтверждать либо опровергать выдвинутые гипотезы, что достигается далеко не всегда. И проблема здесь не только в недопонимании важности соблюдения этого принципа. Дело в том, что интерпретация результатов анализа, выбор интерпретационных схем, моделей - процесс творческий. Его, практически невозможно формализовать. Как замечал В. А. Ядов: «Построение интерпретационных моделей - сугубо творческая, неформализованная операция. Здесь лидируют знания, теоретическая подготовленность, практический опыт, лексика, интуиция, гражданская ответственность исследователя» [Ядов 2001, с. 384]. При этом, с одной стороны, любая интерпретация конкретна, предметна (непосредственно связана с предметным содержанием конкретной социальной ситуации), ситуативна, и, соответственно, уникальна и своеобразна. С другой - вариативна, многозначна в том смысле, что любое числовое значение, коэффициент, факт могут быть проинтерпретированы с различных точек зрения, характеризовать различные явления. Возможна ли формализация и алгоритмизация интерпретационных моделей в таких условиях? Ответ, как будто, однозначный.
Интерпретационные модели можно сгруппировать и схематизировать в абстрактно-содержательном плане, и шире - в методологическом. Так, в ряде работ [Ядов 2001; Толстова 1991], а также в одной из предыдущих моих статей речь велась о моделях анализа данных. Эти модели отражают обобщенную абстрактно-логическую цель и задачи анализа. Соответственно, и модели интерпретации результатов анализа должны быть, опять же в абстрактно-логическом содержании, непосредственно связаны с моделями анализа. Это необходимо и обязательно в интерпретационной деятельности.
Можно рассмотреть пять таких обобщенных интерпретационных схем:
- описательные (ориентированные на целевое описание состояния объекта, изучаемого явления или процесса, его наиболее полную обобщающую характеристику, оценку, типологизацию);
- аналитико-структурные (ориентированные на описание и разъяснение структуры явления или процесса, составляющих его компонентов);
- аналитико-объяснительные (ориентированные на выявление причин, условий, объяснение состояния социального объекта, составляющих его компонентов);
- прогнозно-аналитические (ориентированные на прогнозирование состояния социального объекта, составляющих его компонентов, выявление тенденций развития, последствий);
- проектно-технологические (ориентированные на разработку и проектирование наиболее эффективных путей и средства оптимального (нормативного, желаемого) развития социального объекта, составляющих его компонентов).
Очевидно, что такая четкая содержательная ориентация позволит выбрать наиболее эффективные интерпретационные процедуры, «включить» эмпирические данные в контекст описания и объяснения.
Второй принцип интерпретации результатов анализа данных связан с пониманием сущностного и содержательного различия теоретической интерпретации и интерпретации данных социологического исследования при согласованности их осуществления. Теоретическая интерпретация имеет целью выделить, истолковать основные и опорные понятия исследования, описывающие интересующий исследователя фрагмент социальной реальности, разъяснить их и с их помощью осуществить системный анализ объекта исследования,
описать концептуальную модель. Некоторые исследователи называют такую интерпретацию исходной теоретической.
Интерпретация данных социологического исследования осуществляется в тех же терминах и понятиях, в которых осуществлялась теоретическая интерпретация. Ибо содержание интерпретации данных социологического исследования во многом определяется той теоретико-методологической моделью, которая заложена в основание теоретической концепции автора. В данном контексте есть смысл вести речь не только о парадигмальной и теоретической ориентации исследователя, но и, главным образом, ее реализации в конкретной теоретической модели. Например, этноконфессиональная напряженность рассматривается как некоторая готовность к определенным действиям (бездействиям), либо как конфликтная поведенческая активность. В политической активности только проявляются политические настроения или активность - это и есть настроения.
«При интерпретации результатов применения математического метода в социальных науках, на наш взгляд, необходимо ее согласование с интерпретацией исходных данных» [Интерпретация и анализ . 1987, с. 16]. Этот принцип авторы пособия называли «принципом согласования интерпретаций». Причем, он должен активно использоваться как при теоретической интерпретации, так - и это особенно важно - на следующих этапах анализа и интерпретации данных социологического исследования.
И теоретическая концептуальная модель, и эмпирическая модель, и методика сбора данных, и модель анализа, а также интерпретация результатов анализа, должны быть связаны. Например, теоретико-методологические конструкции автора и выбранная (опросная) методика сбора данных реализуют каузальную зависимость трудовой мотивации от ряда социальных характеристик (допустим, возраста, материального положения семьи и др.). Опросными методиками выявлены субъективные оценки связи этих характеристик с трудовой мотивацией. Можно ли интерпретировать эти оценки как причины-факторы мотивации? Думаю, нет. Дело в том, что реальное влияние ряда социальных характеристик на мотивацию и субъективная оценка этого влияния респондентами могут существенно различаться.
Третий принцип связан с возможностью, а порою и необходимостью, при интерпретации результатов анализа дополнять получаемые (в результате применения метода) формализованные значения
создаваемыми аналитическими и интерпретационными форматами, способами формального представления и оценки этих значений. «Чтобы применение метода было эффективным, необходимо, чтобы содержательные соображения, не отразившиеся в интерпретации исходных данных, нашли выход при интерпретации результатов применения метода. В этом и состоит . - принцип дополнения формализма» [Интерпретация и анализ ... 1987, с. 20].
Например, если модель исходных данных и процесс измерения реализовывали целевую ориентацию исследователя на построение некоторого статистического индекса (например, простейшего, как разницы между процентным количеством «одобряющих» и «не одобряющих»), то интерпретация будет заключаться в содержательной оценке значения полученного индекса в соответствующей интервальной шкале, формальной модели оценки и констатации содержательного вывода о состоянии характера «одобрения / неодобрения» чего-либо в этой шкале. Эта шкала, как правило, появляется не в процессе теоретической интерпретации или построения эмпирической модели, и даже не при разработке алгоритма обработки данных. Конструирование шкалы индексной оценки осуществляется после расчета индекса, поиска необходимых мер центральной тенденции, вариации, получения континуума значений.
Или, например, дополняя данные корреляционного анализа, мы можем не только оценить величину и направленность каждой попарной или множественной связи, но, используя принцип дополнения формализма, выявить корреляционные «сгустки» (близкие по величине корреляции объекты) и интерпретировать их как группы (классы), схожие по ряду характеристик.
Четвертый принцип можно сформулировать как важность и необходимость «восходящей» интерпретации. Очень часто интерпретационная логика, особенно начинающего исследователя, при анализе формализованных данных, а тем более, неформализованных, подменяется, «идет» за логикой респондентов. Такие исследователи попросту обобщают (подсчитывают частоты), группируют и пересказывают субъективные реакции респондентов, забывая о задачах и гипотезах. Например, описывая образ «идеальной семьи», студенты зачастую пересказывают «желаемый образ семьи», реализуемый в вопросах (типа: «Как вы считаете, кто в семье должен быть главным?»), «эффективность» подменяют «результативностью» и т. п.
Необходимо качественно перейти от индикаторно-оценочной характеристики данных к описательно-объяснительному анализу содержания изучаемых явлений и процессов. Зачастую, получив только частотное распределение, начинающие исследователи не могут проникнуть (подняться) в содержание изучаемого объекта. Интерпретация начинается и упирается в схему: там-то процентов больше, а там -меньше; здесь показатель связи такой-то. А что из этого «вытекает» для интерпретационного вывода, понимания нет. Некоторые говорят о необходимости развития интуиции. Мы же говорим: вспомните свои задачи и гипотезы!
Ю. Н. Толстова, характеризуя необходимость восходящей логики интерпретации, вводит еще одно понятие - первичная интерпретация применения метода. «Назовем первичной интерпретацией результатов применения математического метода естественную, отвечающую методу интерпретацию идентифицированных в процессе применения метода параметров предполагаемой методом модели» [Интерпретация и анализ ... 1987, с. 16]. Например, в описательном статистическом анализе это интерпретация относительной величины конкретного значения признака (процентных распределений) в определенных содержательных выводах (констатация величины, модального значения и пр.), а также интервальное оценивание этих значений, осуществляемое в выборочном исследовании. В корреляционном анализе это интерпретация величины и направленности коэффициента корреляции, в регрессионном - интерпретация коэффициентов уравнения регрессии, критериальная оценка их статистической значимости и пр. В классификационном анализе - констатация попадания объектов в определенный класс и определение величины этого класса.
Продолжая эту логику, можно говорить и о вторичной интерпретации результатов применения математического метода, под которой есть смысл понимать истолкование полученных параметров первичной интерпретации в соответствии с формальной моделью заданных отношений между элементами измеряемой эмпирической системы, спроектированных в теоретической интерпретации исходных данных. Например, интерпретируя процентные распределения, мы не только констатируем их наличие, величину, но и величину различия как друг относительно друга (насколько и во сколько раз больше - меньше с учетом статистически значимого различия), так и относительно некоторой абстрактной величины (средней,
модального значения и пр.). То есть в интерпретации важны и необходимы дополнения интерпретационного формализма не только за счет очевидности интерпретации исходных данных, а с точки зрения анализа «содержательных последствий».
Пятый принцип можно было бы коротко назвать так - принцип интерпретационно-операционального единства. Смыл его заключается в необходимости учета свойств операциональной системы, отображенных в эмпирической модели и методике анализа при интерпретации данных. «А как же иначе?» - спросит вдумчивый читатель. Ведь коль скоро мы операционализировали тот или иной индикатор к шкале соответствующего типа, вида, формы, размерности, то интерпретировать полученные значения мы должны соответствующим образом, в содержании и размерности используемой шкалы. Действительно, не выглядит обоснованным интерпретационный вывод по поводу, например, средней частоты посещений кинотеатров в месяц (значение -3,2; шкала абсолютная, от 0 до 10), в следующей редакции - «респонденты не любят художественный отечественный кинематограф». Как минимум, потому, что измерительная шкала оценивала частоту посещений кинотеатров, а не любовь к отечественному кинематографу. Уже не говоря о причинах посещения / непосещения кинотеатров.
Рассматриваемый принцип акцентирует внимание исследователя на необходимости и важности учета особенностей восприятия, субъективных реакций, оценок респондентов, реализуемых в социологическом инструментарии. Приведем еще один пример, реализованный в учебном, разведывательном исследовании. Измерялась степень удовлетворенности условиями обучения в вузе по однотипной пятизвен-ной шкале на одной и той же совокупности респондентов. При этом изменен был лишь содержательный континуум значений. В первом варианте: от «максимально удовлетворен» до «максимально не удовлетворен». Во втором (в качестве контрольного): от «полностью удовлетворен» до «практически не удовлетворен». Результаты только по крайним позициям «максимально удовлетворен» - «полностью удовлетворен» дали различие почти в 10 %, а по вариантам «максимально не удовлетворен» - «практически не удовлетворен» - почти 25 %. Очевидно, что содержательная близость вариантов вовсе не дает основания интерпретировать их как равнозначные, а уж тем более идентичные.
Шестой принцип интерпретации результатов анализа данных акцентирует внимание на необходимости оценки статистической значимости результатов применения того или иного формализованного метода в выборочном исследовании. Понимаем, для знающих специалистов это звучит тривиально, но вынуждены напомнить, что практически любой формализованный показатель должен быть статистически оценен, т. е. должна быть определена и оценена доверительная вероятность и границы перенесения этого выборочного значения на истинное значение в генеральной совокупности. Или, другими словами, должны быть определены доверительные интервалы оценки интерпретируемых параметров. Конечно же, при определенном уровне значимости, задаваемой ошибкой выборки. Причем, это касается как обобщенных статистических показателей (средней, дисперсии), так и долей, различных коэффициентов и пр. Хочется подчеркнуть, что в интерпретационном выводе корректно указывать оценку статистической значимости полученного показателя. А вот эти процедуры проверки статистических гипотез начинающие исследователи, и не только, выполняют особенно неохотно, либо по причине слабого знания данного раздела математической статистики, либо недопонимания их важности при интерпретации данных анализа.
Седьмой принцип связан с обязательностью триангуляционных процедур повышения обоснованности интерпретации результатов анализа данных. Триангуляция (от лат. triangulum - треугольник) -метод определения положения геодезических пунктов построением на местности систем смежнорасположенных треугольников. В общественных науках триангуляция рассматривается как процесс измерения одного и того же показателя с помощью не менее чем трех методов с целью подтверждения каких-либо результатов, в данном контексте -выводов содержательной интерпретации результатов анализа эмпирических, математико-статистических данных.
Необходимость, как, собственно, и возможность подобных процедур, даже в условиях вариативности и многозначности интерпретации данных социологических исследований, как будто не вызывает сомнения у ученых, в том числе и у обществоведов. Однако конкретных приемов и способов предлагается мало. Более того, часто содержательные выводы не обосновываются триангуляционными методами подтверждения. Тогда как научная культура анализа и интерпретации этого настоятельно требует.
Заключение
Опираясь на анализ некоторых источников, можно предложить следующие процедуры триангуляции содержательных выводов интерпретации [Тезаурус социологии 2013, кн. 2, с. 308].
Во-первых, речь может идти о формулировании интерпретационных выводов на основе сравнительного анализа данных, полученных из разных источников. В рамках данной процедуры целесообразно привлекать к выводам, использовать результаты других исследований по анализируемой проблеме. Это дает возможность сопоставить данные, результаты, выводы и тем самым повысить обоснованность осуществляемой интерпретации. Так, например, разработав некоторую типологию, нелишним будет собрать и сопоставить информацию о типах, выведенных в других исследованиях. Собственно, даже сравнение статистических данных по одинаковым признакам будет не только нелишним, но и крайне полезным для интерпретации.
Во-вторых, интересным и полезным триангуляционным приемом становится известный в общественных, и не только, науках темпоральный анализ - сравнение и анализ данных, полученных в разное время с помощью одних и тех же, либо сходных измерительных и аналитических методов. Так, например, измерение удовлетворенности с определенным временным лагом позволяет не только сравнить и, возможно, подтвердить изучаемый уровень, но и проанализировать причины существенности различий в данных, если подобные были зафиксированы.
В-третьих, важной процедурой может выступать методическая триангуляция, предполагающая использование различных методов для оценки и анализа изучаемого явления. Это, прежде всего, относится к различному измерительному инструментарию, что дает возможность сопоставить данные и, соответственно, сделать обоснованные интерпретационные выводы.
Пожалуй, по уже используемой аналогии в качестве триангуляционных процедур можно использовать сравнение данных по различным социальным (возрастным, гендерным, территориальным и пр.) группам. И это, в-четвертых. Причем, такое сравнение может выступать как показателем схожести, так и различия в формулируемых выводах. Например, в ряде исследований некоторые показатели политической активности молодежи «убеждают» практически в полной
ее отсутствии по сравнению, например, с гражданами старших возрастных групп. Особенно, когда в качестве таких показателей рассматривается электоральная активность, членство в общественно-политических объединениях, партиях, участие в митингах и т. п. Однако не учитывается широкий пласт онлайн активности молодежи, особенно в социальных медиа и пр. Кстати, исследователь, видимо, должен был усомниться в корректности эмпирических данных, фиксирующих незначительное отличие офлайн политической активности граждан различных возрастных групп.
И, наконец, в-пятых. Думается, что наибольшим триангуляционным эффектом могут обладать данные мысленного и натурального экспериментирования, получаемые на основе повторных и сравнительных исследований. Кстати, огромными возможностями в этом обладают методики экспертного опроса и анализа.
В любом случае, обоснованность получаемых выводов, качество и глубина интерпретации данных социологического исследования определяются качеством и глубиной разработки программы социологического исследования - от анализа проблемной ситуации до описания алгоритма обработки данных.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Батыгин Г.С. Обоснование научного вывода в прикладной социологии. М. : Наука, 1986. 280 с.
Интерпретация и анализ данных в социологических исследованиях / отв.
ред. В. Г. Андреенков, Ю. Н. Толстова. М. : Наука, 1987. 255 с. Математические методы анализа и интерпретация социологических данных.
М. : Наука, 1989. 175 с. Социология: Словарь-справочник. Социологическое исследование: Методы,
методика, математика и статистика. М. : Наука, 1991. Т. 4. 375 с. Социология и математика: сб. избр. тр. Ю. Н. Толстовой. М. : Научный мир, 2003. 324 с.
Социологическая энциклопедия : в 2. т. / Нац. обществ.-науч. фонд ; [Науч.
ред. В. Н. Иванов (гл. ред.) и др.]. М. : Мысль, 2003. 863 с. Татарова Г.Г. Методология анализа данных в социологии: учебное пособие.
М. : NOTA BENE, 1999. 224 с. Тезаурус социологии : тематический словарь-справочник / под ред. Ж. Т. То-щенко. М. : ЮНИТИ-ДАНА, 2013. Кн. 2. Методология и методы социологических исследований. 415 с.
Толстова Ю.Н. Логика математического анализа социологических данных.
М. : Наука, 1991. 110 с. Ядов В.А. Стратегия социологического исследования. Описание, объяснение, понимание социальной реальности. М. : Добросвет, 2001. 596 с.
REFERENCES
Batygin G. S. Obosnovanie nauchnogo vyvoda v prikladnoj sociologii. M. : Nauka, 1986. 280 s.
Interpretacija i analiz dannyh v sociologicheskih issledovanijah / otv. red.
V. G.Andreenkov, Ju. N. Tolstova. M. : Nauka, 1987. 255 s. Matematicheskie metody analiza i interpretacija sociologicheskih dannyh. M. : Nauka, 1989. 175 s.
Sociologija: Slovar'-spravochnik. Sociologicheskoe issledovanie: Metody, metodika,
matematika i statistika. M. : Nauka, 1991. T. 4. 375 s. Sociologija: Slovar'-spravochnik. M. : Nauka, 1990, 386 s. Sociologija i matematika: sb. izbr. tr. Ju. N. Tolstovoj. M. : Nauchnyj mir, 2003. 324 s.
Sociologicheskaja jenciklopedija : v 2. t. / Nac. obshhestv.-nauch. fond ; [Nauch.
red. V. N. Ivanov (gl. red.) i dr.]. M. : Mysl', 2003. 863 s. Tatarova G. G. Metodologija analiza dannyh v sociologii: uchebnoe posobie. M. :
NOTA BENE, 1999. 224 s. Tezaurus sociologii : tematicheskij slovar'-spravochnik / pod red. Zh. T. Toshhenko. M. : JuNITI-DANA, 2013. Kn. 2. Metodologija i metody sociologicheskih issledovanij. 415 s.
Tolstova Ju. N. Logika matematicheskogo analiza sociologicheskih dannyh. M. : Nauka, 1991. 110 s.
Jadov V. A. Strategija sociologicheskogo issledovanij a. Opisanie, ob#jasnenie, ponimanie social'noj real'nosti. M. : Dobrosvet, 2001. 596 s.
