Научная статья на тему 'Новые направления использования сложных методов в анализе политических процессов'

Новые направления использования сложных методов в анализе политических процессов Текст научной статьи по специальности «СМИ (медиа) и массовые коммуникации»

CC BY
593
100
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
МЕТОДЫ ПОЛИТИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ / ИНДЕКСНЫЙ АНАЛИЗ / INDEX ANALYSIS / ПОЛИТИЧЕСКИЕ ИНДЕКСЫ / POLITICAL INDICES / МЕТОДЫ СЕТЕВОГО АНАЛИЗА / METHODS OF NETWORK ANALYSIS / ЛОГИКО-КОМБИНАТОРНЫЕ МЕТОДЫ / LOGICAL-COMBINATORIAL METHODS / "ЭЛЕКТОРАЛЬНАЯ КРИМИНАЛИСТИКА" / "ELECTORAL FORENSICS" / АНАЛИЗ ЛАТЕНТНОЙ СТРУКТУРЫ ОБЪЕКТОВ / ANALYSIS OF LATENT STRUCTURE OF OBJECTS / ПУТЕВОЙ АНАЛИЗ / PATH ANALYSIS / ДИСКРИМИНАНТНЫЙ АНАЛИЗ / DISCRIMINANT ANALYSIS / ФРАКТАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ / FRACTAL ANALYSIS / МЕТОДОЛОГИЯ АНАЛИЗА КАЧЕСТВЕННЫХ ДАННЫХ / THE METHODOLOGY OF QUALITATIVE DATA ANALYSIS / МЕТОДИЧЕСКАЯ ТРИАНГУЛЯЦИЯ / METHODOLOGICAL TRIANGULATION / METHODS OF POLITICAL STUDIES

Аннотация научной статьи по СМИ (медиа) и массовым коммуникациям, автор научной работы — Попова Ольга Валентиновна

Статья посвящена оценке использования сложных методов анализа в политологических исследованиях. Отмечается развитие в отечественной политологии индексного анализа, методов сетевого анализа, логико-комбинаторных методов, а также «электоральной криминалистики». В качестве перспективных методов анализа политических явлений и процессов называются: анализ латентной структуры объектов, путевой анализ, дискриминантный анализ, фрактальный анализ, методология анализа качественных данных. Отмечается тенденция использования методической триангуляции.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

New directions in the use of sophisticated techniques in the analysis of political processes

This paper is devoted to the use of sophisticated methods of analysis in political science. It is focused on the development of domestic political science index analysis, methods of network analysis, logical-combinatorial methods, «electoral forensics». As promising methods for the analysis of political phenomena there are called analysis of latent structure of objects, path analysis, discriminant analysis, fractal analysis, the methodology of qualitative data analysis.

Текст научной работы на тему «Новые направления использования сложных методов в анализе политических процессов»

КОНТЕКСТ: ЭМПИРИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ В ПОЛИТИЧЕСКОЙ НАУКЕ

О.В. ПОПОВА

НОВЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ СЛОЖНЫХ МЕТОДОВ В АНАЛИЗЕ ПОЛИТИЧЕСКИХ

ПРОЦЕССОВ

Введение

Предлагаемая вниманию научной общественности статья носит обзорный характер, но в известной степени она является и проблемной.

С одной стороны, дискуссия о состоянии политической науки в России, постоянно идущая среди отечественных ученых, с некоторыми материалами которой можно ознакомиться на сайте Российской ассоциации политической науки, свидетельствует о глубокой убежденности многих российских ученых в том, что эмпирические политологические исследования в нашей стране значительно продвинулись вперед по сравнению с теоретическими и методологическими. Но этот тезис отнюдь не означает того, что методы, используемые в эмпирических исследованиях, посвященных анализу актуальных политических процессов и институтов, являются новаторскими и соответствуют сегодняшнему состоянию мировой науки. Кроме того, автору этой статьи, активно занимающемуся эмпирическими и прикладными политическими исследованиями, многократно приходилось сталкиваться с крайне пренеб-

режительным отношением к этому уровню политической науки со стороны некоторых именитых коллег-теоретиков.

С другой стороны, не вполне понятно, что следует считать «новыми» направлениями. Насколько актуальна в целом такая постановка вопроса? Не продолжает ли эмпирическая политология традиционно двигаться по пути постепенного заимствования и приспособления к специфике своего предмета методов, уже успешно освоенных или осваиваемых в других общественных и гуманитарных науках? Ответить на эти вопросы не так легко в связи со следующими обстоятельствами.

Во-первых, в эмпирических исследованиях в общественных науках в целом сложилась практика очень медленного освоения методов, которые разрабатываются в области математики и статистики. Так, например, факторный, дискриминантный и кластерный виды анализа, которые активно развивались уже в середине XX в., на излете ушедшего столетия все еще интерпретировались в научной литературе по общественных наукам как новаторские.

Во-вторых, по тематике и содержанию учебников «Политический анализ и прогнозирование» [Ахременко, 2012; Боришпо-лец, 2010; Попова, 2011; Туронок, 2006] нельзя судить об уровне массового использования методов исследования российскими политологами. В реальных исследованиях в большинстве случаев используются только элементарные приемы группировки данных. Дискуссии с коллегами показывают, что для многих представителей общественных наук даже такие элементарные приемы, позволяющие обнаружить скрытые статистические закономерности, как анализ стандартизованных остатков в микроанализе комбинированных таблиц данных, представляются чем-то ненужным или избыточным.

В-третьих, даже у высококвалифицированных ученых срабатывают стереотипы активного освоения и концентрации на использовании одного-двух методов. Так, например, до сих пор некоторые ведущие российские политологи, имеющие высокие показатели индекса Хирша в РИНЦ, массу публикаций в англоязычных периодических научных изданиях и весьма неплохие показатели в зарубежных базах цитирования, не продвинулись в использовании математических методов дальше классического варианта линейного парного или множественного регрессионного

анализа, хотя он плотно вошел в арсенал общественных наук еще в середине XX в. В результате возникает парадоксальная ситуация методического агностицизма: то, что ученый-политолог не знает или не делает, как бы и не существует как средство анализа политических процессов вообще. Более того, подобный методический агностицизм подчас становится основанием пренебрежительного отношений к работе коллег, которые используют иные технологии политического анализа.

В-четвертых, в некоторых случаях материалы, преподносимые как нечто новаторское, на самом деле являются стандартными, хорошо отработанными процедурами. Например, некоторые принципы булевой алгебры применяются в сложных методах статистического анализа (кластерный анализ, многомерное шкалирование, факторный анализ и т.д.), когда исследователь вынужден использовать так называемые бинарные (дихотомические) шкалы, преобразуя наличную информацию, подчас не количественную, в биноминальную с кодировкой 1 (интересующее исследователя свойство) и 0 (другие данные).

В-пятых, в российской политической науке пока не сложилась устойчивая практика акцентирования внимания на разработке авторских методик эмпирических исследований и активной публикации материалов, посвященных обоснованию использования того или иного метода для решения аналитических задач. Акцент делается только на результат, но методологическое и методическое обоснование достоверности полученных данных чаще всего в научных публикациях если не отсутствует, то представлено в предельно лапидарном, сжатом виде. Исключения есть, но они крайне редки.

У российских социологов есть профильный журнал («Социология: методология, методы и математическое моделирование» («Социология: 4 М»), в котором с начала 1990-х годов пытаются решать актуальные методические задачи эмпирических исследований; у отечественных политологов ситуация несколько сложнее, поскольку отдельные публикации в научных журналах «Политическая наука», «Полис» и «Политическая экспертиза: ПОЛИТЭКС», а также издание с 2013 г. созданного при поддержке Центра перспективных методологий социально-гуманитарных исследований

ИНИОН РАН и Московского Роккановского центра ежегодника «МЕТОД» проблему принципиально пока не решают.

Было бы несправедливым утверждать, что ничего конструктивного для решения этих задач в российском политологическом научном сообществе не делается. Внимание аналитиков-политологов постепенно концентрируется на проблеме выбора эффективных методов анализа применительно к различным тематическим областям политологического знания. Достаточно упомянуть, что в 2014 г. теме сложных методов анализа был посвящен XV Всероссийский научный семинар с международным участием «Современная политическая реальность и государство: сложные методы исследований» (Анапа, октябрь 2014 г.), организованный Российской ассоциацией политической науки (РАПН) совместно с Кубанским государственным университетом. Кроме того, одна из наиболее плодотворно отработавших секций ежегодной Всероссийской конференции РАПН с международным участием «Российская политическая наука: истоки, традиции и перспективы» (Москва, ноябрь 2014 г.) была также посвящена комплексным видам анализа сложных политических процессов. Можно надеяться также, что одно из постоянных направлений конкурса (РФФИ) - использование естественно-научных методов исследований в гуманитарных науках - со временем поможет сдвинуть решение этой проблемы с «мертвой точки».

Актуальные методические направления исследований российских политологов

На наш взгляд, на сегодняшний день благодаря энтузиазму и усилиям ученых-политологов заслуживают особого внимания четыре группы методов исследования политических процессов.

Во-первых, следует отметить усилия отечественных исследователей в области индексного анализа. В последнее десятилетие российскими учеными проводится активная аналитическая работа по разработке индексного инструментария для оценки различных проектов органов государственной власти, в том числе акцентирующих внимание на качестве взаимодействия государственных

структур с институтами гражданского общества в нашей стране [Попова, 2013, с. 326-351].

В основе этих процедур лежит достаточно хорошо известный метод редукций понятий к индексам, включающий четыре этапа: 1) формирование первоначального образа явления; 2) спецификация измерений явления, представленного определенным (и) понятием (ями); 3) выбор индикаторов спецификации; 4) формирование из этих индикаторов индексов, соответствующих анализируемому явлению. Механизм создания индекса не сводится к процедуре операционализации, поскольку отношение между выбранными индикаторами и исследуемым явлением имеет вероятностный характер. При увеличении количества индикаторов повышается надежность измерения / оценки, что положительно сказывается на качестве индекса.

Среди индексных методик, разработанных отечественными исследователями и прошедших серьезную апробацию, следует назвать:

а) рейтинг прозрачности госзакупок, разработанный в 2006 г. сотрудниками Национальной ассоциации участников электронной торговли (НАУФОР) и Межрегионального общественного движения «Против коррупции» (рейтинг опирается на результаты периодического анкетирования представителей государственных федеральных, региональных и местных закупщиков, а также корпоративных закупщиков);

б) композитный индекс оценки обратной связи информационных ресурсов федеральных органов исполнительной власти (КИ_ОС) [Леонова, Якимец, 2008, с. 351-363];

в) рейтинг информационных ресурсов органов государственной власти (ИРСИ);

г) рейтинг демократичности выборов в регионах, разработанный экспертами Независимого института выборов;

д) ЯН-индекс Института системного анализа РАН для оценки и мониторинга публичной политики в регионах РФ1;

е) АЯ-рейтинг регионов по уровню продвижения механизмов межсекторного социального партнерства [Акрамовская, Якимец, 2007, с. 3-10];

1 В некоторых публикациях ЯН-индекс обозначается как Индекс оценки состояния публичной политики (ПП).

ж) индекс ПРИМ (Балезина, Якимец, 2010, с. 179-181) для оценки инновационного потенциала регионов РФ [Якимец, 2006, с. 138-146; Якимец, 2008, с. 107-121; Балезина, Якимец, 2010, с. 179-181].

Мы писали уже неоднократно о неоднозначности технологий создания и использования индексов в идеологических целях [Попова, 2006, с. 31-50; Попова, 2009, с. 271-291; Попова, 2012, с. 81-93]. Важнейшей задачей для ученых является создание инструментов, не чувствительных к чьей-либо политической воле. Безусловно, особый, позитивный вклад в это направление вносит В.Н. Якимец. Индексы, предложенные В.Н. Якимцом и его коллегами, позволяют проводить сравнение различных политических институтов и процессов, в том числе государственных программ и проектов.

Во-вторых, речь идет об использовании методов сетевого анализа. От первоначальных идей использования анализа сетей коммуникации для оценки характера социальных связей в обществе (Я. Морено) в 1950-х годах и активной разработки теории и методов анализа различного рода сетей в 1960-1980-х годах (Д. Ноук) современные ученые, занятые изучением политических проблем, продвинулись вперед значительно. В сетевом анализе на сегодняшний день применяются различные модели, которые опираются на представление сетей в виде графов. Помимо традиционного моделирования, основанного на теории графов и включающего оценку конфигурации сети, ее силы и частоты связей (плотности сети), а также решения задачи перколяции - моделирования информационных потоков в сетях, в настоящее время исследователи активно используют и другие модели: малых миров; кластерную модель; распределения степеней вершин; многоуровневого сетевого диадного анализа (the multilevel p2 model; разработана в 2004 г. и реализована в статистическом пакете StOCNET); экспоненциального моделирования случайных графов (ergm); стохастическую агент-ориентированную модель (agent-based modeling). Эти методы эффективно используются в изучении межэтнических, в том числе конфликтных взаимодействий, функционировании различных политических закрытых групп и т.д. [Duijn, Vermunt, 2006, p. 2-6; Baerveldt, Zijlstra, Wolf, Van Rossem, Duijn, 2007, p. 701-719; Vermeij, Duijn, Baerveldt, 2009, p. 230-239].

Кроме того, судя по публикациям 2013-2015 гг. в журнале «Political analysis», для зарубежных исследователей актуальна оценка политического содержания различных форм коммуникации в социальных сетях в Интернете (блогов, твитта, чатов, сетевых сообществ и т.д.) с помощью одной из моделей Байеса (Bayesian spatial following model), метода Монте-Карло, логистической регрессии для анализа динамики сетей (частный случай временной экспоненциальной модели случайного графа) [Barbera, 2015, p. 7691; Almquist, Butts, 2013, 430-448]. Пожалуй, наиболее активно в отечественной политической науке в последние годы осваивают методы сетевого анализа исследователи Санкт-Петербургского го -сударственного университета [Быков, 2013; Сморгунов, Шерстобитов, 2014].

В-третьих, при решении задач типологического анализа достаточно эффективными в настоящее время считаются логико-комбинаторные методы, которые самими разработчиками позиционируются как средства реализации причинного анализа: метод качественного сравнительного анализа (КСА, QCA, qualitative comparative analysis, предложен Ч. Рейджином во второй половине 1980-х годов) [Krogslund, Choi, Poertner, 2015, p. 21-41; Hug, 2013, p. 252-265] и ДСМ-метод (предложен отечественным исследователем В.К. Финном в начале 1980-х годов), которые изначально разрабатывались параллельно как несвязанные методы.

Однако современная исследовательская стратегия подчас опирается на совмещение этих методов с целью содержательного сравнения полученных результатов. Безусловными достоинствами этих методов являются возможность выделения при типологиза-ции пересекающихся групп, необязательность измерения или оценивания качеств анализируемых объектов с помощью абсолютной метрической или интервальной шкалы, формирование на основе исходных данных содержательных, концептуальных гипотез, возможность интерпретации анализируемых переменных как независимых или зависимых [Кученкова, Татарова, 2013, с. 10]. Основная задача обоих методов связана с поиском сочетания характеристик, которые можно определить как детерминанты существования какого-то социального или политического феномена. Обнаружение нескольких адекватных причинных объяснений позволяет гово-

рить о множественной конфигуративной причинности явления [Configurational comparative methods..., 2009].

Результаты одного из единичных на сегодняшний день отечественных политологических исследований на основе КСА приведены в статьях Д.К. Стукала и Т.Е. Хавенсон [Стукал, Хавенсон, 2012, с. 238-264], а также Л.В. Сморгунова [Сморгунов, 2011, с. 76-85]. Метод КСА реализуется в статистических пакетах tosmana и fsQCA и частично - STATA и R. Метод ДСМ назван в честь Дж.С. Милля и представляет собой так называемый метод автоматического порождения гипотез [ДСМ-метод..., 2009; Автоматическое порождение., 2009].

Наконец, в-четвертых, весьма перспективным направлением представляется использование математических методов для обнаружения так называемых нетипичных результатов голосования в электоральных исследованиях. Если в 1960-1990-х годах ученые нетипичное голосование объясняли чаще всего с помощью теорий голосования «по разорванному билету», «рационального избирателя» или теорий смещения голосования в «нетипичных» выборах, не ставя под сомнение результаты голосования как таковые, то на сегодняшний день политологи все чаще ставят вопрос о способах обнаружения ошибок подсчета или даже прямых фальсификаций на выборах. Не случайно в англоязычной научной литературе закрепился устойчивый термин «Electoral forensics» («электоральная криминалистика»). Название говорит само за себя. Вопрос о «несущественном» или «существенном» влиянии воли людей, участвующих в подсчете голосов, на результаты выборов, т.е. о степени воздействия на реальное волеизъявлением избирателей, что вообще-то является уголовно наказуемым деянием (это касается отнюдь не только стран, находящихся в транзите, но и государств со стабильной демократией), исследователей интересует прежде всего как методическая проблема.

Анализ достоверности результатов выборов возможен, по мнению некоторых специалистов, даже с помощью такого простого инструмента, как статистика хи-квадрат [Гусаров, Гухман, 2008, с. 105-118]. В целом можно выделить три основные группы методов фиксации ошибок подведения итогов голосования: а) обнаружение «выбросов» - нетипичного голосования (метод неявных контрольных сумм, метод сопоставления результатов голосования

в близлежащих избирательных комиссиях); б) приемы, основанные на теории чисел (закон Бенфорда по второй цифре, закон Бенфорда по последней цифре, метод Бербера - Сакко по двум последним цифрам); в) приемы, основанные на оценке линии регрессии (метод Собянина-Суховольского, метод Шпилькина, метод Климека) [Бу-зин, Любарев, 2008; Мебейн, Калинин, 2009, с. 57-70; Шпилькин,

2011, с. 2-4; Шпилькин 2011; Beber, Scacco, 2012, p. 211-234; Kobak, Shpilkin, Pshenichnikov, 2012; Myagkov, Ordeshook, Shakin, 2009].

Справедливости ради отметим, что ошибки подсчета могут рассматриваться и как техническая проблема подведения итогов голосования в случае использования технических средств. Классический пример - проблема подсчета голосов на президентских выборах в США в 2004 г Типичными же приемами фальсификации считаются завышенные результаты явки на выборы (эксперты утверждают, что в России отличие числа граждан, имеющих право участвовать в выборах, и количество лиц, внесенных в списки избирателей, составляет 2-5 млн), переброс голосов определенному кандидату или партии от следующего непосредственно за ним / ней претендента или пропорциональный «отъем» голосов от всех объектов выборов в пользу одного.

В настоящее время в России анализом этой проблемы занимается весьма узкий круг преимущественно молодых исследователей, но в целом отечественные авторы уже пользуются значительными результатами исследований в различных странах, позволяющих считать данное направление весьма перспективным даже в среднесрочной перспективе [Alvarez, Atkeson, Hall, 2013; Breunig, Goerres, 2011, p. 534-545; Carriquiry, 2011, p. 471-478; Deckert, Myagkov, Ordeshook, 2010; 2011, p. 245-268; Diekmann, Ben, 2010, p. 397-401; Election fraud..., 2008; Estok, Nevitte, Cowan, 2002; Fewster, 2009, p. 26-32; Implementing..., 2009; Statistical...,

2012, p. 16469-16473; Leemann, Bochsler, 2014, p. 33-47; Lehoucq, 2003, p. 233-256; Lukinova, Myagkov, Ordeshook, 2011, p. 603-621; Mebane, 2011, p. 269-272; Mebane, 2013; Mebane, 2010, p. 6-15; Mebane, 2013; Pericchi, Torres, 2011, p. 502-516; Shikano, Mack, 2011, p. 719-732; Torneo, Teehankee, Francis, 2013].

Векторы развития методов исследования политических процессов

Прогресс исследовательских техник последних десятилетий существенно повлиял на стратегию исследования политических процессов и качество результатов научных проектов. Помимо понимания сложности перехода от обоснованных статистически, подтвержденных эмпирических гипотез к уровню концептуализации, следствием применения сложных техник анализа стала также и возросшая потребность в ходе исследования обращаться многократно к теоретическому уровню знания о предмете исследования. И если в середине XX в. эмпирические модели строились на множестве индикаторов, но при этом за пределами описываемого случая чаще всего имели относительно невысокие объяснительные возможности, то в последние два-три десятилетия ставка делается на то, чтобы связать воедино эмпирический и теоретический кон -структы исследовательского проекта. Немалую пользу в решении этой задачи оказали модели, основанные на анализе латентной структуры объектов и поиске факторов, влияющих на изучаемые процессы.

Достаточно часто латентные измерения выполняют в проекте подчиненную роль, обеспечивая возможности выявления причинных отношений между анализируемыми явлениями или объекта изучения и окружающей среды. Обычно считается, что латентная переменная обеспечивает взаимосвязь между наблюдаемыми переменными. Она не имеет явно наблюдаемых значений [König, Marbach, Osnabrügge, 2013, p. 468-491; Oberski, 2014, p. 45-60].

Традиционно поиск латентной переменной опирается на исследование моделей классической теории тестов, многомерного шкалирования, факторного анализа (учитываются и одно-, и двух-, и многофакторные варианты; наиболее используемым остается метод главных компонент), IRT (Item Response theory) и латентно-структурного анализа. Эти модели последовательно разрабатывались с конца XIX в. до середины XX в., однако стали применяться массово учеными в эмпирическом анализе политических процессов только во второй половине прошедшего столетия.

Одним из адекватных инструментов решения аналитической задачи поиска латентной переменной может выступать более со-

временное моделирование на основе структурных уравнений (МСУ) с латентными переменными - путевой анализ (path analysis, причинный анализ), первоначально применявшийся в области эконометрии и постепенно начинающий использоваться в исследованиях политических процессов. В МСУ достаточно часто используется метод максимального правдоподобия (ММП) с полной информацией, но ситуации, когда исследователи вынуждены прибегать к алгоритмам оценки с использованием ограниченной информации, требуют от них обращения к «тестам спецификации, основанным на двухшаговом методе наименьших квадратов, для моделей структурных уравнений с латентными переменными, разработанных Болленом» (метод оценки 2 МНК) [Кирби, Боллен, 2012, с. 132]. Для оценки качества модели традиционно используется метод Монте-Карло. МСУ реализуется с помощью пакета LISREL (разработчики К. Йериског, Д. Сербом). Возможности использования имитационной модели содержатся в программном обеспечении EQS 5.0.

Определенный интерес представляет метод структурно-логической типизации, в основе которого лежит многоэтапная кластеризация и процедура выделения «ядер кластеров».

К сожалению, в российских научных публикациях до сих пор крайне редко встречается информация о дискриминантном анализе, который хорошо зарекомендовал себя в процедурах классификации, и возможностях его применения в политическом прогнозировании [Бессокирная, 2009, с. 25-35; Большов, 2009, с. 46-64].

Фрактальный анализ, который активно используется в области естественных наук, а также в экономике в теории управления и анализе финансовых рядов, крайне медленно входит в арсенал российских ученых. Этот вид анализа основан на принципе масштабной инвариантности - неизменности фактуры, свойств, конфигурации изучаемого объекта вне зависимости от степени «приближенности» ученого к нему. Речь идет о нескольких возможных моделях воспроизводства качеств объектов анализа: а) самоподобии, когда структура более высокого уровня строго фиксирует качества объекта более низкого уровня (так называемые регулярные фракталы; например, принцип организации отношений между ветвями власти на региональном и государственном уровнях); б) самоафинности - обобщении преобразований подобия, когда

объекты более высокого уровня сохраняют свойства исходных «кирпичиков» явлений, но с несколько измененными свойствами (например, формы проявления политического лоббизма на локальном и федеральном уровнях будут отличаться, хотя природа и сущность этого явления сохраняются). Ученые предупреждают об опасности излишне широкой трактовки «самоподобия» политических объектов разного уровня [Brown, Liebovitch, 2010; Aguilera, Morer, Barandiaran, Bedia, 2013, p. 395-402].

Одним из перспективных направлений считается использование этого вида анализа для оценки динамических рядов с целью поиска скрытых закономерностей формирования определенных циклов, например оценки вероятности роста протестной активности населения определенного региона или страны. Вторым наиболее перспективным вариантом исследований с помощью фрактального анализа является соотнесение характеристик политических процессов на различных уровнях проявления, например: государственные - региональные - локальные явления; массовые - групповые - индивидуальные явления. Более 10 лет существуют компьютерные программы для реализации фрактального анализа: FRACTAN и FRACLAB.

Отдельного упоминания заслуживает так называемая методология анализа качественных данных (АКД; в англоязычной научной литературе - Computer Assisted Qualitative Data Analysis (CAQDAS) или Qualitative Data Analysis (QDA) software) - совокупность статистических компьютерных программных пакетов, позволяющих анализировать нечисловую информацию (тексты, рисунки, фотографии, аудио-, видеозаписи и т.д.) на основе выделения значимых компонентов информации, ее кодирования и последующего структурирования. К АКД относятся такие компьютерные программы, как, например, «Ethnograph» (разработчик Дж. Зейдель) и MAXqda (разработчики А. и У Кукарц). Достаточно часто АКД связывают с grounded theory1, предполагающей процедуру последовательного кодирования информации (сначала «от-

1 В русскоязычных изданиях присутствуют следующие переводы понятия «grounded theory»: а) «обоснованная теория» (чаще всего используется именно это название); б) «выращенная теория»; в) «восхождение к теории»; г) «приземленная теория»; д) «укорененная теория».

крытого», а затем «осевого» («избирательного»), связанного с какой-то определенной категорией или термином), а также с методологией конструктивизма. Подробно с методами АКД можно познакомиться на сайте Online QDA (http://onlineqda.hud.ac.uk/methodologies. php). Автоматический анализ текстов осуществляется с помощью латентно-семантического анализа (LSA), вероятностного латентно-семантического анализа (pLSA) и латентного размещения Дирихле (LDA). Современные политологи предлагают различные типологии методов автоматизированного анализа текстов (Grimmer, Stewart, 2013, p. 267-297), а также ставят вопрос о поиске латентной переменной при изучении политических текстов [Lowe, Benoit, 2013, p. 298-313].

Отдельной частной, но методически важной проблемой в обработке неколичественных данных является надежность их кодировки, как вручную, так и с использованием автоматического компьютерного кодирования [DeBell, 2013, p. 393-406].

Считается весьма перспективной так называемая методическая триангуляция (термин, используемый обычно социологами) -применение одновременно нескольких методов к исходному объему данных для получения максимально достоверной и полной информации о скрытых закономерностях, связанных с состоянием объекта анализа. При изучении публикаций последних 3-4 лет в ведущем англоязычном журнале «Political analysis», посвященном методам политологических исследований, легко убедиться, что политологи идут этим же путем, используя, например, сравнение результатов исследования голосования, проведенного на основе метода множественной регрессии с последующей классификацией (мultilevel regression and poststratification, MRP) [Buttice, Highton, 2013, p. 449-467], или, например, сочетая метрическое многомерное шкалирование на основе байесовских методов и цепь Маркова с методом Монте-Карло (Markov chain Monte Carlo MCMC) [Bakker, Poole, 2013, p. 125-140].

Судя по всему, метод Монте-Карло оказывается востребованным в целом спектре политологических тем. Помимо электоральных исследований и сетевой политической коммуникации, он актуален для реконструкции политических диспозиций политиков на основе их текстов (речей, выступлений, заявлений и т.д.) [Elff, 2013, p. 217-232].

***

Ограниченность размеров статьи не позволяет остановиться на процедурных компонентах различных методов, о которых речь шла выше. Однако это и не являлось задачей данного текста. Мы ориентировались на необходимость систематизации информации, связанной с использованием различных сложных методов анализа в политологических исследованиях, с тем чтобы зафиксировать наиболее значимые результаты и тенденции. Надеемся, что эта задача успешно выполнена.

Список литературы

Автоматическое порождение гипотез в интеллектуальных системах / Под ред.

B.К. Финна. - М.: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2009. - 528 с.

Акрамовская А.Г., Якимец В.Н. АЯ-рейтинг регионов по уровню продвижения механизмов межсекторного социального партнерства // Сборник материалов международной научно-практической конференции «Социально-ориентированные стратегии экономического развития». - М.: ГУУ, 2007. - С. 3-10.

АхременкоА.С. Политический анализ и прогнозирование: Введение в количественные методы. - М.: Изд-во МГУ, 2012. - 472 с.

Балезина И.Л., Якимец В.Н. Индекс оценки инновационного потенциала региона // Вестник философии и социологии Курского госуниверситета. - 2010. - № 1. -

C. 179-181.

Балезина И.Л., Якимец В.Н. Оценка инновационного потенциала субъекта РФ на основе индекса ПРИМ: концепция, модель и результаты апробации // Политическая экспертиза: Политэкс. - 2011. - Т. 7. - № 3. - С. 5-22.

Бессокирная Г.П. Дискриминантный анализ для отбора информативных переменных // Социология: методология, методы, математические модели. - 2003. -№ 16. - С. 25-35.

Большов Е.С. Дискриминантный анализ в прогнозировании поведения неопределившихся избирателей // ^ци^тя: 4 М., 2009. - № 29. - С. 46-64.

Боришполец К.П. Методы политических исследований. - М.: Аспект пресс, 2010. -230 с.

Бузин А.Ю. Преступление без наказания. Административные технологии федеральных выборов 2007-2008 годов / Бузин А.Ю., Любарев А.Е. - М.: ЦПК «НИККОЛО М»; Центр «Панорама», 2008. - 284 с.

Быков И.А. Сетевая политическая коммуникация: теория, политика и методы исследования. СПб.: ФГБОУ ВПО «СПГУТД», 2013. - 200 с.

Гусаров А.А., Гухман В.Б. К оценке спорных результатов выборов с помощью статистического критерия согласия // Социология. - М., 2008. - № 26. - С. 105-118.

ДСМ-метод автоматического порождения гипотез: логические и эпистемологические основания / Под ред. О.М. Аншакова, Е.Ф. Фабрикантовой. - М.: Книжный дом «Либроком», 2009. - 432 с.

Кирби Дж.Б., Баплен К.А. Использование тестов с инструментальными переменными в оценивании качества спецификации модели для моделей структурных уравнений с латентными переменными // Социология. - М., 2012. - № 34. - С. 131-170.

Кученкова А.В., Татарава Г.Г. Стратегия применения логико-комбинаторных методов в процедурах типологического анализа // Социология. - М., 2013. - № 36. -С. 7-35.

Леонова М.В. Инструменты «электронного участия» в России: оценка и перспективы // Политическая экспертиза: Политэкс. 2010. - Т. 6. - № 3. - С. 232-239.

Леонова М.В., Якимец В.Н. Индекс оценки полноты и качества обратных связей информационных ресурсов государственной власти // Труды ИСА РАН. - 2008. -Т. 34. - С. 351-363.

Леонова М.В., Якимец В.Н. О развитости обратных связей на сайтах э-правительства: индекс оценки, пилотные измерения, критерий «дружелюбности», актуальность в условиях кризиса // Государственное управление в XXI в: традиции и инновации. - М.: Макс Пресс, 2009. - С. 548-556.

Мебейн У., Калинина К. Электоральные фальсификации в России: комплексная диагностика выборов 2003-2004, 2007-2008 гг. // Российское электоральное обозрение. - 2009. - № 2.- С. 57-70.

Оценка состояния и развития гражданского общества России: Проблемы, инструменты и региональная специфика. Труды Института системного анализа РАН. Т. 57 / Под ред. В.Н. Якимца. - М.: КРАСАКНД, - 2010. - 200 с.

Попова О.В. «Измерительный инструмент» в сравнительной политологии: к вопросу о нерешенных проблемах // Политическая экспертиза: Политэкс. - 2009. - Т. 5. - № 1. -С. 271-291.

Попова О.В. Политический анализ и прогнозирование: Учебник. - М.: Аспект-Пресс, 2011. - 464 с.

Попова О.В. Почему Россия - несвободная страна, или О том, как нас «посчитали?» // Политическая экспертиза: Политекс. - 2006. - Т. 2. - № 1. - С. 31-50.

Попова О.В. Рейтинги как элемент информационной политики в электоральном цикле // Политическая наука. - М., 2012. - № 1. - С. 81-93.

Сморгунов Л.В. Проблема методологического синтеза в современной сравнительной политологии // Вестник СПбГУ. Сер. 6. - СПб., 2011. - Вып. 1. - С. 76-85.

Сморгунов Л.В., Шерстобитов А.С. Политические сети: Теория и методы анализа: Учебник для студентов вузов. - М.: Аспект Пресс, 2014. - 320 с.

Стукал Д.К., Хавенсон Т.Е. Моделирование государственной состоятельности постсоциалистических стран // Политическая экспертиза: Политэкс. - 2012. - Т. 8. - № 1. -С. 238-264.

Туронок С.Г. Политический анализ. - М.: Дело, 2006. - 360 с.

Центр и регионы в системе государственного управления: состояние и тренды. Материалы научного семинара - М.: Научный эксперт, 2010. - Вып. 4 (34). -113 с.

Шпилькин С.А. Математика выборов - 2011 // Троицкий вариант. - 2011. - № 94. -С. 2-4.

Шпилькин С.А. Статистика исследовала выборы // Газета.ру. - 2011. - Режим доступа: http://www.gazeta.ru/science/2011/12/10_a_3922390.shtml (Дата посещения: 25.10.2014.)

Якимец В.Н. Индекс для оценки и мониторинга публичной политики // Публичное пространство, гражданское общество и власть: опыт взаимодействия. - М.: РАПН; РОССПЭН, 2008. - С. 107-121.

Якимец В.Н. Индекс для оценки и мониторинга публичной политики в регионах России // Труды ИСА РАН. - 2006. - Т. 25. - С. 139-147. - Режим доступа: http://www.isa.ru/proceedings/images/documents/2006-25/139-147.pdf (Дата посещения: 12.03.2015.)

Aguilera M., Morer I., Barandiaran X.E., Bedia M.G. Quantifying political self-organization in social media. Fractal patterns in the Spanish 15 M movement on Twitter // Advances in artificial life. ECAL. - 2013. - T. 12. - P. 395-402.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

AlmquistZ.W., Butts C.T. Dynamic network logistic regression: A logistic choice analysis of inter- and intra-group blog citation dynamics in the 2004 US presidential election // Political analysis. - 2013. - Vol. 21, N 4. - P. 430-448.

Alvarez R.M., Atkeson L.R., Hall Th. Evaluating elections: a handbook of methods and standards. - N.Y.: Cambridge univ. press, 2013. - 180 p.

Baerveldt C. Ethnic boundaries in high school students' networks in flanders and the Netherlands / Baerveldt C., Zijlstra B., Wolf de M., Van Rossem R., Duijn M.A.J., van // International sociology. - 2007. - Vol. 22. - P. 701-719.

Bakker R., Poole K.T. Bayesian metric multidimensional scaling // Political analysis. -2013. - Vol. 21, N 2. - P. 125-140.

Barbera P. Birds of the same feather tweet together: Bayesian ideal point estimation using Twitter data // Political analysis. - 2015. - Vol. 23, N 1. - P. 76-91.

BeberB., ScaccoA. What the numbers say: A digit-based test for election fraud // Political analysis. - 2012. - Vol. 20. - P. 211-234.

Breunig C., Goerres A. Searching for electoral irregularities in an established democracy: Applying Benford's law tests to Bundestag elections in unified Germany // Electoral studies. - 2011. - Vol. 30. - P. 534-545.

Brown C.T., Liebovitch L.S. Fractal analysis. Quantitative applications in the social sciences. - Los Angeles, CA: SAGE Publications, 2010. - Vol. 165. - 90 p.

Buttice M.K., Highton B. How does multilevel regression and poststratification perform with conventional national surveys? // Political analysis. - 2013. - Vol. 21, N 4. -P. 449-467.

Carriquiry A.L. Election forensics and the 2004 Venezuelan presidential recall. referendum as a case study // Statistical science. - 2011. - Vol. 26, N 4. - P. 471-478.

Deckert J., Myagkov P., Ordeshook P.C. The irrelevance of Benford's law for detecting fraud in elections /// Caltech. MITvoting technology project working paper. - 2010. -N 9. - Mode of access: http://vote.caltech.edu/content/irrelevance-benfords-law-detecting-fraud-elections (Дата посещения: 20.10.2014.)

Configurational comparative methods: Qualitative comparative analysis (QCA) and related techniques / Ed. B. Rihoux, Ch. Ragin. - London: SAGE Publications, 2009. -209 p.

DeBell M. Harder Than it looks: Coding political knowledge on the ANES // Political analysis. - 2013. - Vol. 21, N 3. - P. 393-406.

Deckert J. Benford's law and the detection of election fraud. / J. Deckert, M. Myagkov, P.C. Ordeshook // Political analysis. - 2011. - Vol. 19. - P. 245-268.

Diekmann A. Benford's law and fraud detection: facts and legends. / A. Diekmann, J. Ben // German economic review. - 2010. - № 11 (3). - P. 397-401.

Duijn M.A.J., Vermunt J.K. What is special about social network analysis? // Methodology. - 2006. - Vol. 2. - P. 2-6.

Election fraud: Detecting and deterring electoral manipulation / Ed. Alvarez, Michael R., Hall, Thad E., Hyde, Susan D. - Washington, DC: Brookings institut. press - 2008. -255 p.

ElffM. A Dynamic state-space model of coded political texts // Political analysis. - 2013. -Vol. 21, N 2. - P. 217-232.

Estok M., Nevitte N., Cowan G. The quick count and election observation / National democratic institute for international affairs. - Washington, DC, 2002. - 182 p.

Fewster R.M. A Simple explanation of Benford's law // The American statistician. - 2009. -February. - Vol. 63, N 1. - P. 26-32.

Grimmer J., Stewart B.M. Text as data: The promise and pitfalls of automatic content analysis methods for political texts // Political analysis. - 2013. - Vol. 21, N 2. -P. 267-297.

Implementing risk-limiting post-election audits in California / Hall J.L., Miratrix L.W., Stark P.B. et al. // 2009 Electronic voting technology. Workshop on Trustworthy Elections (EVT/WOTE '09). - Montreal, 2009. - 24 p.

Hug S. Qualitative comparative analysis: How inductive use and measurement error lead to problematic inference // Political analysis. - 2013. - Vol. 21, N 2. - P. 252-265.

Statistical detection of systematic election irregularities. / Klimek P., Yegorov Yu. et al. // PNAS. - 2012. - Vol. 109 (41). - P. 16469-16473.

KobakD., Shpilkin S., PshenichnikovM.S. Statistical anomalies in 2011-2012 Russian elections revealed by 2 D correlation analysis. - 2012. - Mode of access: http://arxiv.org/abs/1205.0741 (Дата посещения: 15.04.2013.)

Krogslund Ch., Choi D.D., Poertner M. Fuzzy sets on shaky ground: Parameter sensitivity and confirmation bias in fsQCA // Political analysis. - 2015. - Vol. 23, N 1. - P. 21-41.

König T., Marbach M., Osnabrügge M. Estimating party positions across countries and time - A dynamic latent variable model for manifesto data // Political analysis. - 2013. -Vol. 21, N 4. - P. 468-491.

Leemann L., Bochsler. D. A systematic approach to study electoral fraud // Electoral studies. - 2014. - Vol. 35. - P. 33-47.

Lehoucq F. Electoral fraud: Causes, types and consequences // Annual Review political sciences. - 2003. - Vol. 6. - P. 233-256.

Lowe W., Benoit K. Validating estimates of latent traits from textual data using human judgment as a benchmark // Political analysis. - 2013. - Vol. 21, N 3. - P. 298-313.

Lukinova E., MyagkovM., Ordeshook. P.C. Metastasised fraud in Russia's 2008 presidential election // Europe-Asia studies. - 2011. - Vol. 63, N 4. - P. 603-621.

Mebane W.R. Jr. Comment on «Benford's law and the detection of election fraud» // Political Analysis. - 2011. - Vol. 19. - P. 269-272.

Mebane W.R. Jr. Election forensics: The meanings of precinct vote counts' second digits. -2013. - Mode of access: https://pages.shanti.virginia.edu/PolMeth/files/2013/07/Mebane.pdf (Дата посещения: 21.10.2014.)

Mebane W.R., Jr. Fraud in the 2009 Presidential election in Iran? // Chance. - 2010. -Vol. 23, N 1. - P. 6-15.

Mebane W.R.Jr. Using vote counts' Digits to diagnose strategies and frauds: Russia // Prepared for presentation at the 2013 Annual meeting of the American political science association. - Chicago, IL. - 2013. - August 29 - September 1. - Mode of access: http://www.umich.edu/~wmebane/apsa13.pdf (Дата посещения: 20.12.2014.)

Oberski D.L. Evaluating Sensitivity of parameters of Interest to measurement invariance in latent variable models // Political analysis. - 2014. - Vol. 22, N 1. - P. 45-60.

Pericchi L., Torres D. Quick anomaly detection by the Newcomb-Benford Law, with applications to electoral processes data from the USA, Puerto Rico and Venezuela // Statistical science. - 2011. - Vol. 26, N 4. - P. 502-516.

Shikano S., Mack V. When does the second-digit Benford's law-test signal an election fraud? Facts or misleading test Results. // Jahrbucher f. Nationalokonomie u. Statistik (Lucius & Lucius, Stuttgart 2011). - 2011. - Bd. (Vol.) 231/5+6. - P. 719-732.

Torneo A., Teehankee J.C., Francis I. Towards a systematic analysis of automated election in the Philippines: A review of the 2010 and 2013 elections / A. Torneo, J.C. Teehankee, I. Francis // SPARK The key link to idea and action. - 2013. - Dec. - Vol. 6, N 4. -P. 143-165.

Vermeij L., Duijn M., Baerveldt C. Ethnic segregation in context: social discrimination among native Dutch Pupils and their ethnic minority classmates // Social networks. -2009. - Vol. 31. - P. 230-239.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.