CC BY
26А.А. Али-заде
СМЕШАННЫЕ МЕТОДЫ -МЕТОДОЛОГИЧЕСКОЕ ПРЕДЛОЖЕНИЕ ОБЩЕСТВЕННЫМ НАУКАМ
DOI: 10.31249/scis/2020.00.01
Аннотация. Статья посвящена вопросам методологии современных исследований в области гуманитарных и общественных наук. Рассматривается рост интереса исследовательского сообщества и методологов науки в области гуманитарных и общественных наук к использованию смешанных методов исследования -сочетания количественного и качественного анализа. Делается вывод, что современный интерес исследователей к использованию смешанных методов, возможно, свидетельствует о формировании в гуманитарных и общественных науках новой исследовательской парадигмы на базе разработки методологии смешанных методов как самостоятельной методологии.
Abstract. The article is devoted to the issues of modern research methodology in the humanities and social sciences. It examines the growing interest of the research community and methodologists of science in the field of humanities and social sciences in the use of mixed research methods - a combination of quantitative and qualitative analysis. It is concluded that the current interest of researchers in the use of mixed methods possibly indicates the formation in the humanities and social sciences of a new research paradigm based on the development of the methodology of mixed methods as an independent methodology.
Ключевые слова: гуманитарные и общественные науки; смешанные методы; количественный и качественный анализ; ме-
тодология; эмпирический и теоретический уровни познания; сочетание; интеграция; большие данные.
Keywords: humanities and social sciences; mixed methods; quantitative and qualitative analysis; methodology; empirical and theoretical levels of knowledge; combination; integration; big data.
С тех пор как в дисциплинарном отношении слабоструктурированное, в принципе единое философское знание утратило познавательную монополию в связи с рождением эмпирических наук - дисциплин, использующих вместо философского, чисто спекулятивного метода получения знания, научный метод, основанный на эмпирической проверке теоретических идей, не прекращаются дискуссии вокруг методологии общественных и гуманитарных наук (ОГН). Понятно, почему именно ОГН (а не естественные науки) упорно ставят проблему своего метода. В отличие от естественных наук, для ОГН характерен, в силу особенности самого предмета ОГН, явный разрыв между эмпирическим и теоретическим знанием - например, между эмпирической (количественной) и теоретической (качественной) социологией. В социологической науке количественные / экспериментальные данные служат основанием не для тестирования теоретических идей (теоретической социологии), а для вывода вероятностных, в лучшем случае среднесрочных тенденций. И это вероятностное знание остается в рамках эмпирической социологии, не перекидывая мостик к социологии теоретической.
Таким образом, проблема метода в ОГН (которой нет в естественных науках) - это проблема создания механизма взаимодействия (взаимовлияния) эмпирического и теоретического уровней познания. Ясно одно: проблема метода в ОГН не решается так, как ее пытались решить, приписывая ОГН особую (по сравнению с естественными науками) методологию - герменевтическую, или методологию понимания (оставляя для естественных наук методологию объяснения). Такой путь несостоятелен, поскольку предполагает существование двух типов научной рациональности - рациональности понимания и рациональности объяснения, в то время как научное мышление представляет неделимую сущность: научное мышление противостоит не самому себе (другой своей категории), а ненаучному, обыденному сознанию. Как показывает современная литература в области ОГН, исследователи ожидаемо отказались от методологии «умножения сущностей» и пытаются выстроить в этой области методологический механизм
(автоматически работающий в естественных науках) взаимодействия / взаимовлияния эмпирического и теоретического уровней познания. Такой механизм призван устранить или, по крайней мере, смягчить в науках о человеке и обществе разрыв между эмпирическими данными и теоретическими идеями, т.е. полноценно встроить эти науки в единое с естествознанием научное развитие, в единый научный метод.
Среди всего разнообразия предлагаемых и практикуемых сегодня в ОГН методологических новшеств, направленных на установление в исследовании человеческой / социальной реальности возможного для этой реальности единства эмпирического и теоретического уровней знания, особенно интересным и перспективным представляется обращение исследователей к методологии смешанных методов (МСМ). МСМ - это использование количественного и качественного методов исследования в том или ином их сочетании. Ключевое слово здесь - «сочетание», т.е. не одно или другое, а одно и другое. Почему МСМ весомее массы прочих методологических новшеств (недостатка в которых нет именно в связи с революционно преобразованной цифровыми технологиями коммуникации человеческой / социальной реальностью, в которой из социальных сетей на социологов обрушился вал больших данных)? На этот вопрос есть два ответа.
- МСМ представляет объединение количественного, или эмпирического, и качественного, иначе говоря, теоретического анализа - объединение, не составляющее никакой проблемы для естественных наук, но весьма проблемное для ОГН как области в принципе качественного / теоретического анализа, практически не поддающейся анализу количественному / эмпирическому;
- следовательно, сама МСМ побуждает исследователей в области ОГН не отказываться от количественного (эмпирического) анализа в пользу анализа качественного (теоретического), но искать их оптимальное сочетание, вводящее ОГН в единое с естественными науками пространство научности.
Иными словами, МСМ представляется методологией, которая позволяет решить проблему метода в ОГН на базовом уровне -устранения (или смягчения) разрыва между эмпирическим и теоретическим знанием, включения механизма эмпирической проверки теоретических идей. И в таком качестве МСМ вправе претендовать на роль методологической базы / методологического стержня системного использования всего разнообразия методологических новшеств, которые предлагаются в ОГН в условиях цифровых
технологий коммуникации. Поэтому неслучайно в современной методолого-научной литературе заметное место принадлежит разработке двух тем: 1) качественного исследования (области ОГН с проблемой единства эмпирического / количественного и теоретического / качественного анализа); 2) смешанных методов.
Ученый из США Дж. Максвелл (Maxwell) в своем методологическом обзоре исследований в области естественных и общественных наук обращает внимание на то обстоятельство, что все эти исследования явно содержат идею интеграции качественного и количественного подходов в научном познании и природы, и общества - идею того, что методологи науки называют «смешанными методами». Он показывает, что «систематическое интегрирование в научной практике (и естественных наук, и ОГН) качественного и количественного анализа происходило задолго до того, как оно получило обозначение в качестве специфического типа исследования, и даже до того, как определения "количественный" и "качественный" в отношении методов научного анализа вошли в словарь методологии науки» [7, с. 13]. Просто качественное описание в естествознании, указывает Дж. Максвелл, лишено одной ключевой особенности качественного описания в общественных науках - концентрации на смысле. В силу особенностей самой предметности естественных наук оно иное, чем качественное описание в общественных науках. В естественных науках «смысловая нагрузка» возникает позже, уже после проведения всех надлежащих качественных и количественных исследовательских процедур.
«Сочетание качественного и количественного подходов в общественных науках использовалось намного раньше, чем это признается, а некоторые исследователи говорят в этом отношении о всей истории общественных наук: например, социологические работы начала XX в. демонстрируют сознательное и систематическое использование сочетания качественных и количественных подходов и методов. Подобную глубину интеграции и сегодня не часто можно встретить. Эта интеграционная стратегия в методологии общественных наук продолжилась и во второй половине XX в. во влиятельных работах П. Блау (Blau), М. Дальтона (Dalton), Л. Фестингера (Festinger), С. Липсета (Lipset), С. Милграма (Milgram) и др.» [7, с. 15].
Дж. Максвелл приводит список таких - в принципе, «качественных» - областей науки, как антропология, этнография, археология, геология, лингвистика, которые уже давно используют
вместе с качественными количественные методы исследования. Особенно показателен пример лингвистики, именно вариативной социолингвистики (variationist sociolinguistics) - «науки, существенно развиваемой на основе количественного анализа (т.е. подобной естественной науке), но никогда реально не отрывавшейся от своих этнографических корней и своей концентрации на качественном анализе (т.е. представляющей нерасторжимое единство качественного и количественного анализа)» [7, с. 18].
Описание Дж. Максвеллом практики применения смешанных методов в естественных науках и ОГН позволяет ему сделать следующие выводы. Во-первых, мало оснований разделять науки на «качественные» (ОГН) и «количественные» (естественные науки): и те и другие используют стратегию смешанных методов, хотя и по-разному. Во-вторых, стратегия эта не есть какая-то особая методологическая парадигма, основанная на некой особой философии, но представляет вполне рутинную практику научного исследования, обязанную сочетать эмпирический и теоретический уровни познания. В-третьих, несмотря на систематическую и глубокую интеграцию качественных и количественных подходов и данных в научной практике, почти нет попыток построить типологии такой интеграции или даже осмыслить эту интеграцию как тип исследования. В-четвертых, большинство научных исследований демонстрирует работу исследователей по сбору и анализу и качественных и количественных данных, не разделяя оба рода данных на отдельные исследовательские «линии». В-пятых, заметная особенность интегрированных между собой качественного и количественного подходов - использование сочетания качественных и количественных данных в развитии исследовательских выводов. Наконец, важно идентифицировать фактическое использование интегрированных между собой качественного и количественного анализа, а не полагаться только на заявления самих исследователей или на готовые исследовательские результаты [7, с. 19-21].
Исследователи из Великобритании Н. Фокс (Fox) и П. Олдрэд (Alldred) утверждают, что использование в ОГН смешанных методов (СМ) не нуждается в обосновании, поскольку использование СМ - рутинная практика науки вообще, в том числе и ОГН. Но, полагают они, в отличие от естественных наук, где нет методологической проблемы СМ, в ОГН такая проблема существует -именно проблема внятной методологии применения СМ, проблема того, как оптимально использовать потенциал сцепления разных методов (количественного и качественного анализа), порождаю-
щего в производстве знания некие непредусмотренные эффекты. «Следует задаться не вопросом, что это за метод, а вопросом, на что он способен. При этом недостаточно прагматической констатации того, что метод "работает", требуется выяснить именно то, почему и как он работает в данном исследовательском контексте, какое специфическое знание он производит. Иными словами, нужно исследовать онтологию и эпистемологию метода через оценку его фактической работы на данный исследовательский проект» [3, с. 191]. То есть нужен, по их мнению, «прагматический подход к применению СМ, но основанный на определенной методологии. Искомой методологией видится методология "нового материализма" (new materialist approach), которая переводит внимание с человеческого познавательного интереса исследователя на весь спектр отношений внутри "организованного исследования", где действуют и человеческий (human) фактор, и фактор обезличенной (non-human) системы. Такого рода "материалистический" анализ будет оценивать исследовательские методы и приемы не с точки зрения их эпистемологических возможностей, но с позиции их фактической работы в ходе данного конкретного исследования. Благодаря пониманию того, на что реально способен в данном исследовательском контексте тестируемый методический инструментарий, возможно принятие решения о том, какие именно методы и как надо сочетать для выполнения исследовательских задач» [3, с. 192].
По мнению Н. Фокса и П. Олдрэда, идеология «нового материализма», сопровождающая применение смешанных методов, становится всё более популярной в ОГН, где складывается философия и онтология материализма скорее ситуационного, «событийного», чем сущностного, абсолютного. «Складывается философия и онтология именно материалистического монизма, переключающего исследовательское внимание с общетеоретических объяснений того, как ведут себя общества и культуры, на "события" -бесконечный каскад материальных взаимодействий природы и культуры, совместно творящих окружающую человека действительность и человеческую историю» [3, с. 193]. Применение этих онтологических рамок к исследовательскому процессу состоит «в рассмотрении исследования внутри сплетения сил, напряжений и столкновений между "человеческим" и "вещным" элементами, производящих множество взаимно противоречивых эффектов. Этот подход переносит исследовательское внимание на внутренние взаимодействия в материальных ансамблях людей, вещей,
идей, социальных форм - на рассмотрение самого исследования как ансамбля, "фабрики" множественных взаимных влияний: опросных листов, интервью-каталогов, компьютерных программ, теоретических рамок и гипотез, научной литературы и более ранних исследовательских достижений, данных, порождаемых всеми этими методами и техниками, и, разумеется, самих исследователей, а также контекстов (культурного, этического, издательского, читательского и др.) исследования-ансамбля. Исследовательский процесс должен рассматриваться так, как если бы он представлял ряды взаимосвязанных механизмов, работающих на решение задач сбора и анализа данных в свете установления взаимных влияний между исследователями, исследовательскими инструментами и исследуемыми событиями» [3, с. 194].
Какие методы формируют исследование-ансамбль? Это, по Н. Фоксу и П. Ордрэду, любые методы количественного и качественного анализа, применяемые в любых сочетаниях, как того требует данное конкретное исследование, лишь бы этот методический ансамбль решал исследовательские задачи. Такими методами могут быть: 1) популярный в этнографических исследованиях метод наблюдательного участия (participant observation);
2) используемый в исторических и социологических исследованиях метод документального анализа (documentary analysis);
3) принятый в социологических исследованиях метод моделирования исследуемой реальности в ее образцах-выборках (sampling), когда исследователь отбирает определенные элементы социальной реальности (респондентов, институты, происшествия) для работы с «репрезентативными выборками»; 4) количественный метод социологических замеров; 5) качественный метод глубокого интервью. Методы (4) и (5) Н. Фокс и П. Олдрэд характеризуют как «два формата социологического исследования, которые раскрывают органику взаимодействия процесса исследования и изучаемой реальности, взаимодействия и взаимовлияния различных механизмов, составляющих исследовательскую методологию и делающих исследование подлинным ансамблем, увязывающим в единое целое исследователей, инструменты исследования и исследуемую реальность. Используемые социологами исследовательские механизмы так или иначе выделяют или / и "собирают" влияния в ансамбле "исследование / исследуемая реальность", производя простоту там, где была сложность, определенность вместо неопределенности, единообразие вместо разнообразия» [3, с. 199].
Характеризуя в целом такую (с использованием смешанных методов на базе философии и онтологии «нового материализма») исследовательскую методологию, Н. Фокс и П. Олдрэд дают понять, что набор смешанных методов, свободно выбираемый исследователем по исследовательской ситуации, призван всякий раз «с чистого листа» полностью сосредоточиться на данном конкретном событии исследования, войти внутрь его структуры, по возможности не упуская ни один его структурный элемент, ни одно влияние внутри структуры. И «наиболее поразительный эффект такой методологии заключается не в том, что она предоставляет новую аргументацию в поддержку превосходства качественного, рефлексивного, партиципативного подходов, но в том, что она реабилитирует некоторые из подходов (например, методологию социологических обследований), которые отвергаются социологами как позитивистские и директивные. Единственное необходимое обоснование "собирания" методологией именно таких, а не других методов состоит в эффективности работы каждого из выбранных методов в данной исследовательской ситуации» [3, с. 201].
Исследователь из Испании З. Ковачич (Kovacic) изучает возможные эффекты от применения смешанных методов при подготовке политических решений, отмечая недостатки классического взаимодействия науки и политической практики. «Наука обеспечивает принятие решений в политике через использование только количественных данных, дающих иллюзию желанных определенности и точности в областях большой неопределенности, например в политике, где принимаются решения по чрезвычайно сложным и многомерным проблемам». Вообще «авторитет науки обязан именно ее "количественной" риторике, призванной в ОГН скорее для придания солидности исследованию, чем для реальной его пользы» [5, с. 1040]. Между тем, по З. Ковачичу, существуют эффективные пути работы в ОГН с количественными данными, в частности при взаимодействии науки и политики. Один из таких путей - широко практикуемая в исследованиях науки и технологии оценка состояний экосистемы (valuation of ecosystem services), в сущности представляющая оценку климатических изменений, которая призвана повлиять на государственную политику в отношении экологии. Это - ценностный, качественный подход к производству научных фактов и количественной информации о них. Этот подход приписывает науке этическое измерение, поскольку ценностное отношение к производству знания (рождающее феномен должного знания) прямо или косвенно связано с этикой: в цен-
ностной своей модели наука не просто производит «объективные истины», но включает по отношению к ним этическую рефлексию.
Другой путь научной поддержки политических решений с применением смешанных методов (качественного анализа количественных данных) З. Ковачич видит в использовании множественной социальной оценки (social multicriteria evaluation) (МСО) готовящихся решений. Путь МСО предусматривает многократное изучение ситуации, в ходе которого на основе многих критериев идентифицируются, оцениваются и классифицируются различные политические решения, оценка и классификация которых производится по степени их влиятельности и по тому, насколько они отвечают социальной справедливости. Методология МСО, оспаривающая привилегированную роль экспертов в производстве научного знания и приветствующая плюрализм критериев и разумных позиций и мнений, воплощает идею демократизации науки - социального контракта между наукой и обществом.
З. Ковачич указывает еще на один путь использования во взаимодействии науки и политики (и в целом в ОГН) сочетания количественных и качественных методов. Это - путь сочетания количественных и качественных оценок неопределенности, заложенной в научной информации, что применяется в разнообразных case studies, например в отношении неопределенности прогнозов климатических изменений. По этой методологии производятся экспертные характеристики количественных моделей, выявляющие разные измерения неопределенности этих моделей: техническую (связанную с точностью количественного моделирования); методологическую (связанную с достоверностью используемых моделей); эпистемологическую (связанную с границами дисциплинарного знания). Неопределенность измеряется скорее степенью, в какой экспертные характеристики расходятся, нежели самими фактическими характеристиками, что делает неопределенности явными. Такая методология противоречит идее о том, будто количественное выражение информации в принципе делает ее ясной и точной. Математическая точность бессмысленна, если высока неопределенность содержания, которое пытаются представить количественно. «При высокой неопределенности невозможно провести разграничение между тем, что поддается, и тем, что не поддается количественному моделированию, и тогда анализ обращается к качеству научной информации. Высокая неопределенность подрывает идею "наука сообщает истину", понятие науки уступает место более ситуативному понятию эксперт-
ных мнений, выявляющему границы экспертного знания, трансформирующему понятие научной истины в плюрализм истин или, скорее, в позиции знания, которыми обмениваются между собой эксперты» [5, c. 1049].
Следующий, по З. Ковачичу, путь использования смешанных методов в научном обеспечении политических решений -анализ качества разных «повествований» (quantitative story-telling) в отношении ситуации, по которой требуется принять политическое решение. Сбор «повествований» ведется с целью дать более богатую характеристику исследуемой реальности, чем это способна сделать «когнитивная гипотония» (hypocognition) - ограниченное, узкое понимание проблемы, отфильтрованное от возможных альтернатив. Это - методология, разрабатывающая понятие сложности как рассматривания исследуемого предмета с разных ракурсов. «Вместо использования количественных данных для определения, что должно быть сделано, такая методология работы с количественными данными ("повествованиями") (РКД) используется для определения, что не может быть сделано» [5, c. 1050]. Подобный «фальсификационизм» методологии РКД фокусируется на разграничении между сложностью и релятивизмом - на том, что плюрализм видения проблемы, именно как видения ее сложности, совсем не одно и то же, что релятивизм фейерабендовского принципа «всё проходит» (anything goes). Подход РКД оценивает последствия аналитического плюрализма для расширения или сужения пространства выбора в политике, обусловливает рефлексивность и повторяемость исследований взаимодействия науки и политики. Оценка первого такого взаимодействия влечет за собой продолжение исследовательского процесса, поскольку сама методология РКД обеспечивает оперативные инструменты рефлексивной оценки пользы науки для политики.
Наконец, согласно З. Ковачичу, есть и такая альтернатива работы с количественными данными, как эвристическое использование статистики (heuristic use of statistics) (ЭИС). Методология ЭИС, призванная гарантировать качество работы с количественной информацией, заботится о достоверности и годности математических и статистических моделей, высвечивая свойственную статистическому подходу неопределенность, обязанную вероятностным оценкам, случайным выборкам и т.п. Статистический подход таит в себе опасность неверного употребления своего инструментария вследствие того, что некоторые исследователи называют «когнитивной ленью» (cognitive ease): когда исследователю
трудно ответить на какой-либо вопрос, возникает желание подменить вопрос более легким, на который есть ответ. Например, задача статистического прогнозирования крайне «беспорядочных» ситуаций землетрясения или террористических атак, которые не следуют упорядоченному распределению во времени и пространстве, уподобляется задаче оценки рисков в казино, и для оценки рисков землетрясений развиваются математические модели, аналогичные тем, которые призваны оценивать риски игры в казино. Такие статистические модели ошибочно допускают, что вероятность данного события может быть известна. На этих допущениях выводится возможность оценки вероятности землетрясений или террористических атак, о которых между тем известна постфактум только их частотность, а на подобном основании (непредсказуемой частотности) они непредсказуемы. Методология ЭИС (подобно методологии РКД) оценивает качество количественной (статистической) информации, используемой для принятия политических решений, не превращая такую оценку в руководство для политики. «Суть рассмотренных путей использования смешанных методов в научном обеспечении политики заключается в том, что невозможно отделить количественный анализ от анализа качественного» [5, с. 1060].
Исследователь из Швейцарии М. Бергман (Bergman), изучая феномен современной глобальной миграции с ее быстрой динамикой, обязанной цифровым коммуникационным технологиям (породившим в том числе явление виртуальной миграции), убежден, что традиционные подходы к этому сложнейшему и многомерному феномену больше не работают. Подходить к миграционной проблеме начала XXI в., полагает он, следует с позиций смешанных исследовательских методов (СИМ). Благодаря своему сложному методическому составу эта методология обеспечивает разные «точки входа» в проблему через гибкое, не стесняющее исследовательскую инициативу применение качественного и количественного анализа. «СИМ - очень подходящая методология для исследования широкомасштабных социальных явлений, способная помочь в открытии новых путей производства знания через улучшение исследовательских инструментов и совершенствование самого исследовательского мышления» [1, с. 373].
Исследовательница из Австрии С. Фогль (Vogl) считает, что использование смешанных методов (СМ) - совместного количественного и качественного анализа - отвечает наиболее предпочтительной и даже императивной методологии ОГН в условиях
социально-сетевого производства социологических больших данных. Большие данные вынуждают в их обработке не к последовательному, а именно к интегративному применению СМ. В академической социологии процесс производства знания последовательно включал количественную стадию (эмпирических данных) и качественную стадию (интерпретации эмпирических данных). Эта последовательность обусловливалась ограниченностью эмпирических данных, задаваемой строгими рамками конкретного планомерного исследовательского проекта. Большие данные взорвали академические исследовательские рамки, вынудив исследователей работать с эмпирической информацией, которая не ими производится и которая требует не просто своего сбора, т.е. количественного к себе подхода, а установления своего единства, своей связности, т.е. подхода качественного. Иными словами, большие данные потребовали от исследователей интегрированного, нераздельного друг от друга использования количественного и качественного анализа. «Интеграция данных по методологии СМ включает не только анализ качественной и количественной составляющих, но и анализ их взаимодействия» [10, с. 2].
Согласно С. Фогль, классическая схема анализа данных по методологии СМ предусматривает четыре стратегии интеграции качественных и количественных данных. По стратегии 1 (трансформации данных) один тип данных трансформируется в другой тип для совместного анализа обоих типов: проводится количественное кодирование качественных данных, что открывает возможность их статистического анализа вместе с количественными данными, и, наоборот, для количественных данных ищут качественные образы, чтобы подвергнуть данные обоих типов качественному анализу. Стратегия 2 (развития типологии) предусматривает построение такой типологии данных, которая позволяла бы анализировать однородные данные внутри их подгрупп и разнородные - между их подгруппами. По этой стратегии разворачивается процесс повторяющегося анализа, когда происходит возврат от исследования одного типа данных к исследованию другого, уже изученного типа данных. В соответствии со стратегией 3 (анализа экстремальных случаев) исследование одного типа данных служит для идентификации экстремальных случаев, которые затем тестируются и переопределяются в отношении другого типа данных, так что рассматриваемая стратегия, подобно стратегии 2, также способна дать ход процессу повторного анализа данных. Наконец, стратегия 4 (консолидации данных) предусматривает единую ра-
боту с обоими (качественным и количественным) типами данных, что ведет к единым качественно-количественным переменным, которые представляют данные нового типа в сравнении и с количественными, и с качественными данными. Поэтому стратегия 4 в полной мере заслуживает определения инновационной стратегии. При этом наиболее усложненную интеграционную стратегию представляет консолидирующий анализ данных (data consolidation) -стратегию, которая именно создает новые, консолидированные, не делящиеся на качественные и количественные, данные, открывая путь дальнейшему анализу, исследующему уже эти новые (единые, качественно-количественные) данные. «Консолидирующая стратегия трансформирует исходный эмпирический материал, переводит его из состояния суммы качественных и количественных компонентов в состояние качественно-количественного их единства, обеспечивая тем самым инновационное развитие исследования» [10, c. 5].
В реальном исследовании по методологии СМ, пишет С. Фогль, невозможно разделить качественную, количественную и другие составляющие этой методологии. Все они работают вместе, не только обеспечивая более объемное понимание исследуемого предмета, но и создавая ситуацию, когда исследовательские результаты способны объяснять друг друга, т.е. возникает феномен связности качественных и количественных данных, феномен качественно-количественных данных и единого, качественно-количественного объяснения [10, c. 16].
В свою очередь, исследователи из Бельгии [8] особо выделяют такой формат применения смешанных методов, как case study, называя этот популярный формат изучением отдельного случая по методологии смешанных методов (ИОСМСМ). Очевидные исторические корни ИОСМСМ обнаруживаются, полагают они, в конце 1970-х - начале 1980-х годов в области психотерапии. «Если ранее этого периода эмпирические психотерапевтические исследования часто сосредоточивались исключительно либо на процессе (в качественных case studies), либо на результате (в количественном анализе "отдельных случаев"), то в указанный период исследователи стали применять качественный и количественный подходы в связке друг с другом, уже не отделяя процесс от результата в анализе сложных терапевтических ситуаций. Они руководствовались представлением о том, что качественное знание не может быть замещено знанием количественным, но, скорее, коли-
чественное знание выстраивается на фундаменте качественной информации как ее обоснование» [8, c. 3].
Применение смешанных методов в формате ИОСМСМ сопровождается растущим осознанием, что качественный анализ производит теоретическую основательность, но нуждается в количественном ее оформлении, а количественный анализ нуждается в анализе качественном как в своем теоретическом основании. Так что ИОСМСМ, собственно, и есть естественная методология интеграции количественных и качественных методов исследования. ИОСМСМ может быть предпочтительной методологией при создании редких или уникальных исследовательских обстоятельств или когда невозможна большая гомогенная выборка «случаев» из-за нетипичности каждого из них. Тогда и востребуется сосредоточенность ИОСМСМ на своеобразии и специфике исследуемых «случаев», а вопросы расширения / обобщения игнорируются. ИОСМСМ может также применяться для разработки новой теории, поскольку эта методология осуществляет отбор теоретических образцов, использует разные методы сбора данных, привлекает разных исследователей, проводит повторные case studies, применяя многообразные техники анализа данных, другими словами, пользуется широким исследовательским инструментарием, способным создавать исследованию теоретическое сопровождение. Наконец, ИОСМСМ - методология, способная верифицировать существующие теории и эмпирически тестировать соответствующие гипотезы и, значит, стимулировать теоретическое мышление, идентифицируя «черных лебедей» для гипотез сомнительной правдоподобности.
Отмечается такая важная особенность ИОСМСМ, как всё более популярное использование этой методологии в философской парадигме критицизма / изменчивости, когда проявляется исследовательский интерес к проблемам прав человека, социальной справедливости, угнетения и разного рода дискриминации. Исследователи, работающие в этой парадигме, обычно взаимодействуют с респондентами не как с «объектами» исследования, а как с соис-следователями, которые активно вовлечены в исследовательский процесс на всех его этапах - от эмпирического до теоретического и прикладного. Проблема «власти» - центральная в такой парадигме в плане не только формулирования исследовательских целей и задач, сбора, анализа и интерпретации данных, сообщения результатов целевой аудитории, но и взаимоотношений исследователей и исследуемых. Подход с подобных позиций имеет конкрет-
ные обязательства: (а) онтологические - признать, что существует множество социально сконструированных реальностей при ясном понимании того, что определяют эти реальности социальные, политические, культурные, экономические, этические, расовые, ген-дерные и возрастные оценки; (б) эпистемологические - осуществлять интерактивную связь между исследователем и исследуемыми и понимать, что знание исторически всегда рождается внутри определенного социально-культурного контекста; (в) аксиологические - следовать трем базовым принципам проведения исследования: уважения, благодеяния, справедливости; (г) методологические - придерживаться понимания, что исследовательские методы должны соответствовать сложности социально-культурного контекста, отягощенного отношениями власти, дискриминации, угнетения.
Считается, что ИОСМСМ производит три методологических вызова. Первый вызов связан с разработкой инструментария оценки качества и основательности ИОСМСМ. Для такой разработки в методологической литературе уже есть соответствующие предложения, которые и должны стать предметом методологических исследований, направленных на решение этой проблемы ИОСМСМ. Другой вызов связан с работой исследовательской команды, когда в организацию, проведение, обоснование и обнародование исследования по необходимости вовлечены разные люди - специалисты и неспециалисты: (а) методологи и исследователи - эксперты в отношении феномена интереса, призванные методологически включить этот человеческий феномен в ИОСМСМ; (б) методологи, специализирующиеся в области качественного анализа, как и методологи - специалисты в области case studies; (в) участники, которые могли бы быть полезными в исследовательской команде благодаря своему практическому знанию изучаемого в ИОСМСМ предмета - полезными, например, в постановке новых исследовательских проблем, выдвижении интересных гипотез и интерпретации исследовательских результатов. Очень важно, чтобы внутри людского коллектива установились отношения взаимного доверия, единых смыслов, общего языка как условий гашения конфликтов и напряжений, чтобы лидерство в группе воспринималось скорее как роль, нежели как индивидуальная характеристика. От качества сотрудничества в коллективе напрямую зависит качество решения им (коллективом) рабочих задач. Наконец, еще один методологический вызов в отношении ИОСМСМ состоит в проблеме применения единой (синтети-
ческой) методологии смешанных методов к множеству case studies, как и к единичным case studies. «Случаи» (cases) могут быть собраны в одном ИОСМСМ, и решение, какое их число включать в исследование, зависит от факторов, которые имеют разный вес в разных исследовательских областях и в отношении разных предметов исследования. Подобное синтетическое применение смешанных методов - задача использования в ИОСМСМ мета-аналитического инструментария, «взвешивающего» все факторы синтезируемых в ИОСМСМ case studies [8, c. 13-14].
Использование смешанных методов в исследовании социального / человеческого мира получило свой мощный импульс, когда этот мир, благодаря цифровым коммуникационным технологиям, вошел в парадигму глобального информационного общества. Именно изучение новой коммуникационной реальности - социальных сетей - востребовало МСМ как базовую методологию общественных и гуманитарных наук. Весь ход исследований социальных сетей наглядно демонстрирует взаимное переплетение количественных и качественных подходов / методов / данных [9]. Коммуникационная реальность глобального информационного общества побудила исследователей полагать тесную связь между количественным и качественным подходами - в спектре от частичного их слияния до полной интеграции, когда один и тот же источник данных производит и количественную, и качественную информацию. В исследовательском сообществе существует и более радикальная позиция, согласно которой количественно-качественная дихотомия произвольна, искусственна и неточна. Вместо понятия «смешанные методы», допускающего по своему смыслу отдельность каждого из них, предлагается говорить об их «сплаве», указывающем на более высокую степень их взаимопроникновения, когда смыслы и интерпретации вплетены в картину количественных результатов и инструменты индукции и дедукции уже не разграничивают соответственно количественный и качественный анализ. В любом случае исследователями признается, что нет четкого разграничения между количественным и качественным подходами - ни при сборе данных, ни при их анализе, ни на стадии интерпретации.
В научной литературе методология смешанных методов в целом описывается как «путаная» и «всё еще во многом экспериментальная», как «пространство ожидаемых инновационных предложений». И такое описание подкрепляется примерами использования МСМ в анализе социальных сетей, определяемом как
«презентация гибридных стратегий в виде свойственного всякому исследованию сочетания количественных и качественных его компонентов, производящего особый ряд данных, которые затем подвергаются новому раунду качественно-количественного исследования» [9, с. 2]. Исследования социальных сетей - пример демонстрации континуума слияния между количественным и качественным анализом, количественной и качественной интерпретациями. Социальные сети являются отличным предметом и для количественного, и для качественного анализа, поскольку они воплощают как структуру, так и содержание социальных отношений. Структуры и формы социальных отношений (то, что доступно количественному анализу) никогда не существуют независимо от содержания социальных процессов (того, что исследуется в качественном анализе). Поэтому изучение социальных сетей требует совместного применения количественного и качественного подходов. Вообще говоря, качество и количество - неразделимые атрибуты всякого явления, и в той или иной степени их слияние всегда происходит в любом исследовании. Чисто эмпирическое / случайное формирование социологической выборки не представляется самой приемлемой стратегией отбора респондентов для исследований в эмпирической социологии - отбора, часто предопределяемого теоретическими соображениями. Качественные и количественные данные превращаются друг в друга: смыслы ведут к числам и, наоборот, числа, когда подвергаются интерпретации, могут трансформироваться в смыслы. Переходом количественных данных в качественные и обратно отличается любой исследовательский процесс, представляющий спираль раундов исследовательских результатов и их подтверждения, пока в очередном раунде исследовательские результаты не совпадут с основательной в этой области теорией.
Социальные сети как предмет количественного анализа -это сетевая структура в целом: плотность распределения «населения» социальных сетей; связи между сетевыми участниками, идентификация видных сетевых участников (демонстрирующих наиболее интенсивную коммуникацию), взаимоотношения наиболее видных и остальных сетевых участников; кластеры и градация кластеров сетевых участников по основанию их (участников) социальных позиций. Понятно, что подобный количественный анализ социальных сетей недостаточен для раскрытия тонких механизмов формирования и функционирования этой беспрецедентной социальной коммуникации. Поэтому здесь необходимо
сочетание количественного и качественного исследований, проводимых не одно после другого, отдельно от другого, но именно в их единстве, одновременности. Это усиливает исследовательский эффект, поскольку количественный анализ поддерживает качественный. «Ход количественно-качественного анализа социальных сетей развивается через динамику взаимовлияния достигнутых уровней количественной и качественной информации - динамику перехода чисел в смыслы и смыслов в числа. Этот механизм трансформации количественных и качественных данных друг в друга представляет процесс формирования качественных профилей из количественных данных» [9, с. 7].
О том, что в последнее время исследователи явно выделяют МСМ среди методологического инструментария общественных и гуманитарных наук, свидетельствует примеривание к этой довольно старой и, казалось бы, вполне рядовой методологии понятия «парадигма». Сегодня в исследовательском сообществе в отношении МСМ обсуждаются две позиции: 1) МСМ - новая парадигма; 2) МСМ - сочетание разных парадигм [4]. То есть методологии смешанных методов приписывается значение исследовательской матрицы - главенствующей методологической рамки в социально-гуманитарных исследованиях, определяющей в общественных и гуманитарных науках «исследовательскую культуру» (если следовать поздней интерпретации предложенного Т. Куном понятия «парадигма»). Среди ученых-обществоведов есть и такая точка зрения, что МСМ - это методология, способная сочетать разные онтологические и эпистемологические позиции, и тогда смысл термина «парадигма» оказывается близким смыслу понятия «мировоззрение». В этом случае парадигма понимается уже не в терминах, разделяемых в данном исследовательском сообществе «образцов», но как философская картина мира, базирующаяся на онтологических, эпистемологических и методологических принципах. То, что МСМ может сочетать разные парадигмы, собственно и обязано пониманию парадигм как мировоззренческих рамок с их основополагающими онтологическими и эпистемологическими принципами. Поэтому сочетание парадигм означает сочетание разных онтологических и эпистемологических допущений.
Количественные методы исследования часто противопоставляются качественным методам со ссылкой на различие эпистемологических оснований применения тех и других исследовательских методов. Количественный анализ базируется на представлениях, обязывающих защищать дистанцию между исследователем и ис-
следуемым в интересах объективности. Напротив, в качественных исследованиях требование придерживаться такой дистанции сильно ослаблено. Исследователи должны быть достаточно близки к своему объекту, должны войти с ним в тесный контакт, чтобы достичь понимания его контекста. И сама объективность знания выстраивается из этой близости. Отсюда следует: при сочетании количественного и качественного подходов в исследование могут встраиваться разные онтологические и эпистемологические рамки, или, другими словами, МСМ допускает онтологический и эпистемологический плюрализм. «В любом случае, рассматривается ли МСМ как новая парадигма либо как сочетание парадигм, - обе позиции правомерны и определяют МСМ место базовой методологии в исследовании современной социальной / человеческой реальности» [4, с. 16].
Высказывается идея рассматривать МСМ не в свете понятия «исследовательская парадигма», а с позиции понятия «ментальная парадигма» - как сочетание количественных и качественных ментальных моделей, с которыми члены «количественного» и «качественного» сообществ подходят к исследованию. «Понятие "ментальная модель" разрабатывается в научной литературе в отношении МСМ с той его характеристикой, что в сочетании с понятием "исследовательская парадигма" оно способно придать последнему более прикладной, интуитивный, диалогический характер именно ментальной модели в качестве основополагающей исследовательской рамки в общественных науках. Ментальная модель -это ментальная картина мира исследователя, оценивающего этот мир, знающего, как оценивать и что считать знанием, наполняющего вместе с другими исследователями одно и то же изучаемое пространство разными ментальными моделями, с тем чтобы между познающими происходил обучающий их обмен идеями» [6, с. 3].
Потребность в использовании смешанных методов особенно велика в прикладных исследованиях областей, где, казалось бы, должен абсолютно доминировать количественный анализ. Например, исследования в сфере финансов как будто бы предполагают однозначный выбор количественного подхода, поскольку исследователь заходит в фискальную область, имеет дело непосредственно с числами (финансами). Между тем реальное финансовое поведение людей, компаний может весьма отличаться от поведенческих моделей, выстраиваемых «количественными» объяснениями. Поэтому, чтобы проникнуть в эту «первичную» реальность, недостаточно традиционного для финансовой сферы ко-
личественного подхода, необходим новый исследовательский инструментарий, каким является инструментарий МСМ.
Представление о том, как в анализе финансовой сферы могли бы использоваться смешанные методы, дает исследование, в котором систематизированы научные работы, выполненные с применением МСМ. Авторы этого исследования, изучив две большие группы специализированных научных журналов, посвященных (1) методологии смешанных методов и (2) исследованиям в финансовой сфере, выявили из всего журнального массива лишь две статьи, в которых сошлись методология смешанных методов и финансовое исследование. Затем по ключевым словам, характеризующим исследовательскую область сочетания методологии смешанных методов (МСМ) и сферы финансов, была сформирована соответствующая база данных, насчитывающая 41 статью, откуда авторы отобрали для своего анализа шесть статей с упором на финансовую область и восемь статей с упором на МСМ. В авторской выборке исследований 75% работ не имели четкого указания на основание применения смешанных методов, и невнимание к идентификации такого основания - явная методологическая брешь в исследованиях, проводимых в финансовой сфере [2].
В финансовой сфере традиционно применяется количественный, «бухгалтерский» подход. Для того чтобы использовать в этой сфере смешанные методы, исследователи должны подойти к ней по-новому - начать с того, чтобы допустить саму возможность применения к финансам не только количественного, но и качественного анализа и обсуждать основание такого применения. «Исследовательские задачи, поставленные по методологии смешанных методов, автоматически становятся задачами уже не только количественного, но и качественного анализа, т.е. задачами более широкого и глубокого спектра. Результаты такого исследования также будут включать и количественное и качественное измерения» [2, с. 6]. Например, в финансовой сфере построение исследования по МСМ при определении влияния настроения / позиции инвестора на ценовую динамику активов / акций вынудит получить информацию и о качественной независимой переменной (настроении / позиции инвестора), и о количественной зависимой переменной (ценовой динамике активов / акций). И тогда, при наличии двух фаз (качественной и количественной) анализа, открывается возможность исследовать связь между позицией инвестора (качественный уровень) и ценовой динамикой (количественный уровень). То есть применение смешанных методов обязывает
уже не к двустороннему (качественному и количественному: суммарному), а к трехстороннему (качественно-количественному: целостному) исследованию, где возникают переменные-посредники между качественными и количественными переменными.
Сочетание качественного и количественного подходов - это метод опосредования количественных и качественных переменных, придающий исследованию такие достоинства, как доверие к результатам, открытие новых путей работы с исследуемыми проблемами, введение синтетического теоретического основания. В принципе, использование сочетания разных методов (методологии опосредования) обеспечивает полноту и цельность / сочетаемость результатов. В научной литературе предлагаются разные модели оснований проведения исследований по методологии смешанных методов. В частности, указывается, что МСМ способствует: 1) повышению основательности исследования вследствие минимизации недостоверных результатов; 2) повышению методологической силы исследования, которую ослабляет применение методов по отдельности; 3) многомерному - с разных позиций -анализу; 4) взаимному усилению методов; 5) расширению в целом области исследования. Эти пять оснований могут быть дополнены и тем, что использование смешанных методов помогает получать неожиданные результаты, а также повышает теоретическую составляющую исследования, что усиливает возможности его генерализации и прогностические возможности.
В научной литературе уже существуют разработки методологии, которая, собственно, и получила определение «методологии опосредования, или множественной (сочетающей количественный и качественный методы) методологии» [2, с. 8]. По такой методологии внутри одного исследования осуществляется сбор данных разного типа, что и обусловливает достижение результатов высокого уровня согласованности и, значит, высокого уровня достоверности. Другими словами, МСМ - это методология, которая имеет в общественных науках огромные перспективы, позволяя соединить точность количественного анализа с теоретичностью качественного анализа. Причем соединить не механически, а через опосредование обоих подходов, через создание новой, «междисциплинарной» / количественно-качественной исследовательской среды. Разработка МСМ во всем богатстве, многомерности этой методологии может стать решением проблемы точности общественных наук и в таких сугубо «количественных» их областях, как сфера финансов, и в таких сугубо «качественных» (нагруженных психо-
логией) областях, как гуманитарная сфера. МСМ - это инструмент взаимного усиления качественного и количественного методов, работающий на получение обоснованных, достоверных исследовательских результатов. В такой методологии давно нуждаются общественные науки, и при современной тенденции к междисциплинарному и трансдисциплинарному научному развитию она никак не должна игнорироваться.
Современный интерес исследовательского сообщества и методологов науки в области ОГН к методологии смешанных методов совершенно не выглядит случайным, рядовым, как интерес к какому-то частному, еще одному исследовательскому инструменту, призванному расширить на очередную «единицу» имеющийся исследовательский арсенал. Вполне возможно, этот интерес свидетельствует о том, что разработка именно МСМ станет началом, базовым элементом формирования новой исследовательской парадигмы ОГН, способной наконец полноценно ввести ОГН в единое с естественными науками пространство научного метода, прямого взаимодействия эмпирического и теоретического уровней познания.
Список литературы
1. Bergman M. The century of migration and the contribution of mixed methods research // Journal of mixed methods research. - 2018. - Vol. 12, N 4. - P. 371-373. -DOI: 10.1177/1558689818801737.
2. Dewasiri N., Weerakoon K., Azeez A. Mixed methods in finance research: The rationale and research designs // International journal of qualitative methods. -2019. - Vol. 17. - P. 1-13. - DOI: 10.1177/1609406918801730.
3. Fox N., Alldred P. Mixed methods, materialism and micropolitics of the research-assemblage // International journal of social research methodology. - 2018. -Vol. 21, N 2. - P. 191-204. - DOI: 10.1080/13645579.2017.1350015.
4. Ghiara V. Disambiquating the role of paradigms in mixed methods research // Journal of mixed methods research. - 2019. - OnlineFirst. - P. 1-21. - DOI: 10.1177/1558689818819928.
5. Kovacic Z. Conceptualizing numbers at the science-policy interface // Science, technology & human values. - 2018. - Vol. 43, N 6. - P. 1039-1065. - DOI: 10.1177/0162243918770734.
6. Maxwell J. Distinguishing between quantitative and qualitative research: A response to Morgan // Journal of mixed methods research. - 2019. - Vol. 13, N 2. - P. 1-10. -DOI: 10.1177/1558689819828255.
7. Maxwell J. Expanding the history and range of mixed methods research // Journal of mixed methods research. - 2016. - Vol. 10, N 1. - P. 12-27. - DOI: 10.1177/ 1558689815571132.
8. Onghena P., Maes B., Yeyvaert M. Mixed methods single case research: State of the art and future directions // Journal of mixed methods research. - 2019. -Vol. 13, N 4. - P. 461-480. - DOI: 10.1177/1558689818789530.
9. Social network analysis: An example of fusion between quantitative and qualitative methods / Nooraie R., Sale J., Marin A., Ross L. // Journal of mixed methods research. - 2020. - Vol. 14, N 1. - P. 110-124. - DOI: 10.1177/1558689818804060.
10. Vogl S. Integrating and consolidating data in mixed methods data analysis: Examples from focus group data with children // Journal of mixed methods research. -2019. - Vol. 13, N 4. - P. 536-554. - DOI: 10.1177/1558689818796364.
