reforef.ru 1



серия «Высшее образование»

Ю.Н.Толстова


ИЗМЕРЕНИЕ В СОЦИОЛОГИИ

Курс лекций


Рекомендовано Министерством общего и профессионального образования Российской Федерации для использования в учебном процессе студентами высших учебных заведений, обучающимися по специальности "социология"





Москва 1998




УДК 303.2 ББК 60.5
? 52

ОГЛАВЛЕНИЕ


Учебная литература по гуманитарным и социальным дисципли­нам для высшей школы и средних специальных учебных заведений готовится и издается при содействии Института "Открытое общество" (Фонд Сороса) в рамках программы "Высшее образование".

Взгляды и подходы автора не обязательно совпадает с позицией программы. В особо спорных случаях альтернативная точка зрения от­ражается в предисловиях и послесловиях.

Редакционный совет: В.И. Бахмин, Я.М. Бергер, Е.Ю. Гениева, Г.Г. Дилигенский, В.Д. Шадриков.
Толстова Ю.Н. Измерение в социологии: Курс лекций. — М.: ИНФРА-М, 1998. - 224 с.
ISBN 5-86225-807-8

В книге с единой точки зрения рассматривается ряд известных подходов к пониманию и осуществлению измерения в эмпирической социологии. В рамках предлагаемой теоретической парадигмы объединяются весьма разно­родные результаты, начиная с популярных методов одномерного шкалиро­вания и кончая математическими теоремами репрезентационной теории измерения. Глубоко анализируются условия применимости различных спо­собов шкалирования, демонстрируется практическая значимость многих положений, обычно относимых к области сугубо академического интере­са.


Книга рассчитана на студентов и аспирантов-социологов, может быть полезной исследователям, желающим корректным образом осуществлять сбор и анализ социологических данных.


ISBN 5-86225-807-8 ББК 60.5
© Ю.Н.Толстова, 1998

Введение 7
Раздел 1. Общие принципы измерения в социологии 9
Глава 1. Проблемы измерения, возникающие

в эмпирических исследованиях 9

1.1. Предварительные определения 9

1.2 Установочные и оценочные шкалы 16

1.3. Формирование представлений о признаке

в социологии 19


  1. Проблемы измерения, возникающие при выборе способа анализа данных 22

  1. Нечисловые измерения в социологии 24

  2. Состояние общей теории

социологического измерения 26

Глава 2. История вопроса (логический аспект) 28

21. Общее представление о "мягкой" и "жесткой"

стратегиях получения исходных данных 28

22 Кризис измерения, обусловленный

столкновением двух стратегий 31

23. Пути выхода из кризиса 32
Глава 3. Краткое описание предлагаемой концепции 33

3.1. Интерпретация исходных данных —

ключевой момент измерения 33

3.2 Измерение как моделирование реальности 35

3.3. Методологические аспекты использования

математики в социологии 36
Раздел 2. Одномерное шкалирование 40
Глава 4. Основные цели одномерного шкалирования.

Принципы, заложенные в подходах Терстоуна 40

4.1. Цели одномерного шкалирования 40

4.2 Психофизическое измерение как предпосылка

одномерного социологического шкалирования 41

Глава 5. Метод Терстоуна измерения установки 44

5.1. Этапы построения шкалы 44

  1. Составление суждений 44


  2. Опрос экспертов 48

  3. Опрос респондентов и приписывание

им шкальных значений 53

5.2 Модельные представления 53

5.2. 1. Сочетание мягкой и жесткой стратегий 54

5.2.2. Распределения, отвечающие респондентам

и суждениям. Их соотношение 54

5.2.3. Свойства шкалы 60
Глава 6. Метод парных сравнений (ПС) 69

6.1. ПС как метод сбора данных 70

6.1.1. Содержание метода.

Свойства получаемых матриц 70

  1. Ограничения метода 72

  2. ПС как шкальный критерий 73

6.2 ПС как метод построения оценочной шкалы 76

  1. Модели Терстоуна 77

  2. BTL-модели парных сравнений 89


Глава 7. Тестовая традиция в социологии 92

7.1. К вопросу о "взаимоотношении"

социологии и психологии 92

7.2 Принципы факторного анализа (ФА) 92

  1. Содержание тестовой традиции 92

  2. Формальный аппарат ФА 96

  3. ФА и формирование теоретических понятий...97

  4. Проблемы использования ФА в социологии....99

7.3. Социологические индексы. Проблемы их построения 104

  1. Расчет индекса — способ измерения латентной переменной 104

  2. Индексы для номинальных данных ("логический квадрат") 105

  1. Проблемы построения индексов 107




  1. ФА как способ одномерного шкалирования 109

  2. Методы одномерного шкалирования,

лежащие в русле тестовой традиции 111

  1. Шкала Лайкерта 111

  2. Шкалограмма Гуттмана 116

7.6. Латентно-структурный анализ (ЛСА) Лазарсфельда... 123

  1. Простейший вариант ЛСА: вход и выход 123

  2. Модельные предположения ЛСА 127



Глава 8. Психосемантические методы в социологии 130

  1. Содержание методов 130

  2. Семантический дифференциал (СД) 132




  1. Постановка задачи Осгудом 132

  2. Техника СД 135

  3. Факторы восприятия, выделенные Осгудом... 137

  4. Практическое использование техники СД 140

Глава 9. Одномерное развертывание 147

9.1. Подход Кумбса 147

9.2 Основная цель метода 148

  1. Модель восприятия 150

  2. Техника одномерного развертывания 152

  3. Задачи, решаемые методом 157

  4. Методические выводы 158


Раздел 3. Основания типологий шкал, предложенных Кумбсом 162
Глава 10. Типология, основанная на степени упорядочения

объектов и расстояний между ними 163

  1. Отношение порядка и его искажение респондентом 163

  2. Основания типологии 164


Глава 11. Типология, основанная на процедурах опроса

и моделях восприятия 166

  1. Зависимость ответа респондента от процедуры опроса. Классификация процедур 166

  1. Модели восприятия 168


Раздел 4. Формализованная теория измерений 170
Глава 12. Роль формализма в развитии науки 170

12.1.Формализация как достижение науки 170

12.2. Недостатки формализации 172

Глава 13. Формализация понятия социологического измерения...Л 73

  1. Предыстория вопроса 173

  2. Предложенная Стивенсом парадигма измерения 175

  3. Развитие идей Стивенса 176

13.3.1.Допустимые преобразования шкалы 177

13.3.2.Шкала как гомоморфизм 179

13.3.3.Типология шкал по Стивенсу 180


13.3.4. Практическая возможность построения шкал....182

Глава 14. Репрезентационная теория измерений (РТИ)

с точки зрения потребностей социологии 185

14.1.Основные задачи, решаемые РТИ 185

14.2 Недостатки формализма РТИ и пути их преодоления.. 189 14.2.1.Эмпирические отношения, не подлежащие

моделированию с помощью чисел 190

14.2.2.Неформализуемые эмпирические системы 190

14.2.3.Широкое определение социологического

измерения 192
Заключение 196
Вопросы для самоконтроля 198
Литература 212

ВВЕДЕНИЕ

Вряд ли найдется сегодня человек, не знающий, какую роль в нашей жизни приобрели социологические опросы. Их результа­ты широко освещаются в печати, на них опирается рядовой чи­татель, формирующий свои симпатии или антипатии к какому-либо общественному деятелю или движению, на них ссылаются публицисты, призывающие читателей (слушателей, зрителей) поверить в обоснованность той или иной политической плат­формы. Немаловажную роль играют результаты анкетных опро­сов при формировании мнений российских законодателей. В сво­еобразном преклонении перед опросами общественность нашей страны не одинока. Напротив, мы в указанном отношении срав­нительно недавно вступили на тот путь, которым давно следуют другие.

Вряд ли новым можно считать и часто высказывающиеся не-без-основательные сомнения в том, что результатам анкетных опросов можно верить. О недостаточно высоком качестве про­водимых у нас социологических исследований пишут немало [Грушин, 1992; Овсянников, 1990; Ядов, 1991а]. Озабочены этой проблемой и на Западе [Бурдье, 1993].

Формируется мнение о социологии как о чем-то таком, что и наукой-то назвать нельзя. Справедливо ли это? Мы хотим кате­горически ответить — "нет". Но должны согласиться, что многие исследования действительно вряд ли могут быть отнесены к ка­тегории научных.


Конечно, понятие научности (качества) исследования явля-ется сложным, многогранным, включает множество аспектов, многие из которых требуют самостоятельного, научного же, изучения. Но, на наш взгляд, одной из основных причин низкого качества мно­гих проводимых в стране социологических исследований является совершенно недопустимое с точки зрения строгих критериев от­ношение некоторых авторов к получению и интерпретации исход­ной информации, т.е. к тому, что следует назвать измерением (под­черкнем, что здесь мы сознательно включаем в процесс измерения не только получение исходных данных, но и их интерпретацию, что будет подробно рассмотрено в этой работе).

В научной литературе проблеме 'измерения в социологии (и вообще в общественных науках) уделяется не слишком много внимания. А без этого вряд ли можно разобраться в том, что в полученных на основе множества разнородных сведений (ска­жем, фактов) выводах является "пеной" (к сожалению, легко образуемой и трудно уничтожаемой), а что действительно стоит доверия, может быть положено в основу наших представлений о социальной действительности.

Сложившемуся здесь положению есть две главные причины. Первая проста: это недостаток профессионализма. Вторая гораз­до глубже, она связана с общим состоянием теории социальных измерений (или измерений социальных объектов, что будет точнее). В этой книге мы преследуем двоякую цель: изложить овладевающему профессией социолога основы и приемы изме­рительных процедур в социологии, но вместе с тем приобщить его к современному состоянию теории предмета. Поэтому в каж­дом разделе рассматриваются и теоретико-методологические проблемы социологического измерения, и практические техни­ки соответствующих подходов. Немаловажный аспект — совме­щение формализма измерения с пониманием сложности соци­ального объекта, подлежащего "околичествованию". Здесь тре­буется и знание "жестких" наук, и воображение, без которого невозможна профессия социо-лога. Как это совместить? Прихо­дится постоянно задумываться и искать оптимальное решение. Именно эту дилемму мы стремились сделать явной, осознанной: она латентно присутствует в социальном измерении, осознаем мы ее или нет.


Работа написана на базе курса лекций, прочитанных автором на социологических факультетах Московского государственного университета им. М.В.Ломоносова и других вузов. Она рассчита­на на студентов и аспирантов-социологов. Понимание части со­держания книги предполагает наличие у читателя знания мето­дики проведения социологического исследования, элементов высшей математики, теории вероятностей и математической статистики в объеме программ, соответствующих обязательным курсам, читаемым студентам-социологам. Книга может быть по­лезна специалистам, работающим в области изучения обществен­ного мнения и маркетинга.


Раздел 1 ОБЩИЕ ПРИНЦИПЫ ИЗМЕРЕНИЯ В СОЦИОЛОГИИ

Глава 1. ПРОБЛЕМЫ ИЗМЕРЕНИЯ, ВОЗНИКАЮЩИЕ

В ЭМПИРИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ
Успешность решения проблемы измерения является одной из главных компонент, составляющих понятие качества социоло­гического исследования. Однако далеко не каждый социолог об этом задумывается. Более того, как показывает опыт, само выра­жение "проблемы измерения" часто вызывает недоумение: а су­ществуют ли такие проблемы? В чем, собственно, они состоят?

Поэтому начнем с простого: покажем, к каким недоразуме­ниям может привести отсутствие внимания к проблемам соци­ологического измерения. Но сделаем это в п. 1.2, а пока дадим некоторые предварительные определения, и прежде всего шкал и их типов, обозначив элементы тех представлений, которые станут главными в следующих разделах.

К определениям, связанным со шкалами, мы вернемся в раз­деле 4 и уточним их посредством введения формализма, приня­того в репрезентационной теории измерений. Мы не даем сразу соответствующих дефиниций, хотим, чтобы читатель вначале усвоил материал первых трех разделов. Тогда он поймет, что эти дефиниции естественны, что они органично "впитывают" в себя многое из того, что заложено в известных методах социологи­ческого шкалирования (о других причинах см. п. 13.3.3). Формули­ровки, приводимые в п. 1.1, тоже несут в себе оттенок формализма.

1.1. Предварительные определения

Мы предполагаем, что читатель имеет хотя бы самое повер­хностное представление об эмпирическом социологическом ис­следовании; знает, что такое анкета, из чего она обычно состо­ит; слышал об использовании в социологии шкал разных типов.

Все это раскрывается в курсе по методам социологического ис­следования (см., например, [Ядов, 1995]).

Назовем эмпирической системой (ЭС) интересующую иссле­дователя совокупность реальных (эмпирических) объектов с вы­деленными соотношениями между ними. Последние часто мож­но выразить в виде некоторых отношений между объектами (лю­бое отношение есть соотношение, но не наоборот), и тогда го­ворят об эмпирической системе с отношениями (ЭСО).

Пример ЭСО — совокупность сотрудников какого-то завода, рассматриваемых как "носителей" удовлетворенности своим тру­дом с заданным бинарным (т.е. определенным на парах объектов) отношением: "респондент А больше удовлетворен работой, чем респондент Б". Для одних пар это отношение может выполняться, для других нет. Но мы полагаем, что, каких бы респондентов мы ни взяли, разговор о выполнении этого отношения будет осмыслен­ным (ниже мы будем подробнее обсуждать вопрос о подобной осмысленности). Подчеркнем, что ЭС отражает представление ис­следователя об изучаемой реальности, процесс ее формирования по существу является моделированием (подробнее об этом пойдет речь ниже; см. также [Бородкин, Миркин, 1972; Клигер и др., 1978]). С учетом этого ЭС можно считать фрагментом реальности.

Назовем математической системой (МС) совокупность мате­матических объектов (чаще всего в качестве таковых выступают числа и тогда МС называется числовой) с выделенными соот­ношениями между ними. Когда последние задаются в виде неко­торых отношений между объектами, говорят о математической системе с отношениями или о числовой системе с отношениями (МСО и ЧСО). Примеры ЧСО приведены ниже.


Теперь о нашем ключевом понятии. Будем понимать под из­мерением (до введения строгих определений в главе 14) отобра­жение некоторой ЭС в МС.

Подчеркнем, что измерение — это всегда моделирование и осуществляется оно как бы в два этапа: сначала мы строим ЭС, затем математическую модель этой системы. Цель такого моделиро­вания — обеспечение возможности использования математики для решения социологических задач.

Шкалой мы будем называть правило, определяющее, каким образом в процессе измерения каждому изучаемому объекту ста­вится в соответствие некоторое число или другой математичес­кий конструкт. Каждый такой конструкт будем называть резуль­татом измерения объекта, или его шкальным значением. Иног­да, в соответствии с традицией, шкалой будем называть сово­купность шкальных значений объектов изучаемой ЭС. Процесс получения шкальных значений назовем шкалированием. Нередко понятие шкалы связывают только с использованием числовых МС.

Подчеркнем, что в соответствии с нашим пониманием изме­рения совокупность шкальных значений — это определенная модель реальности.

Общим местом стало рассмотрение в качестве основной спе­цифической черты социологического измерения активное ис­пользование номинальных, порядковых, интервальных шкал. На­помним их определения.

Предположим, что мы приписываем респонденту число как обозначение, код его профессии. Ясно, что, анализируя полу­ченные числа, мы можем судить лишь об их равенстве или нера­венстве: из того, что два респондента закодированы одним чис­лом, следует, что они имеют одинаковую профессию; разным числам отвечают разные профессии. Выражения типа 3 < 5 в таком случае становятся бессмысленными: они не отражают ни­чего реального. Это — номинальная шкала.

Ясно, что она отвечает отображению ЭСО с заданным отно­шением равенства в соответствующую ЧСО. Если же, например, каждому респонденту приписано число от 1 до 5 в соответствии с тем, как он ответил на вопрос типа: "Удовлетворены ли Вы своей работой?" (с вариантами ответов от "совершенно не удов­летворен" до "полностью удовлетворен", закодированными циф­рами от 1 до 5 соответственно), то мы, кроме равенства и нера­венства, можем судить также и о некотором порядке между по­лученными числами: если одному респонденту приписано число 3, а другому — 5, то считаем, что первый меньше удовлетворен работой, чем второй. Но соотношения типа 5 — 4 = 2—1 остаются бессмысленными с содержательной точки зрения. Это — порядко­вая шкала. ЭСО в данном случае содержит два отношения — ра­венства и порядка.


Совокупность эмпирических отношений, отражаемых с по­мощью интервальной шкалы, богаче, она дает возможность отра­зить еще и порядок расстояний между шкалируемыми объектами.

Предположим, например, что мы измерили отношение сту­дентов к учебе и в результате получили, что четырем респонден­там А, Б, В и /"оказались приписанными соответственно числа 1, 2, 3 и 8. Если мы знаем, что была использована порядковая шкала, то, интерпретируя результаты измерения, можно быть уверенными только в том, что респондент А хуже всех относится к учебе, респондент Б — получше и т.д. При использовании же интервальной шкалы мы можем получить дополнительную ин­формацию: различие по отношению к учебе между респонден­тами А и Б меньше, чем различие между респондентами В и Г. А такого рода сведения весьма полезны.

Итак, если мы получаем числа, для которых "физически" ос­мыслены равенства типа 5-4 = 2-1 или 8 - 3 > 3 - 2, то счи­таем, что они отвечают интервальной шкале. Эта шкала обычно считается "хорошей" в том смысле, что соответствующие шкаль­ные значения в достаточной мере похожи на обычные числа (вопрос о смысле "похожести" часто даже не ставится; одна из наших задач — уточнить его). По интервальным шкалам обычно считают полученными значения таких признаков, как возраст или зарплата. ЭСО в данном случае содержит отношения равенства и порядка как для объектов, так и для расстояний между объектами.

Интервальные шкалы часто называют шкалами высокого типа, количественными, числовыми. Номинальные же и порядковые шкалы — шкалами низкого типа, качественными, нечисловыми (мы негативно относимся к такому использованию терминов "качественный" и "количественный", что ниже попытаемся обо­сновать). Смысл таких определений очевиден: числа, получен­ные с помощью шкал высокого типа, больше похожи на те числа, которые знакомы каждому из нас со школьной скамьи.


Будем считать интуитивно ясным понятие признака (синони­мы: переменная, характеристика, параметр, величина; приме­ры: пол, возраст, удовлетворенность респондента работой) и его значения (синонимы: градация, категория, альтернатива; при­меры: мужчина, 25 лет, совершенно не удовлетворен работой).

Переменную, значения которой нельзя получить сразу, за­дав, скажем, определенный вопрос в анкете и получив соответ­ствующий ответ респондента, будем называть латентной (скры­той). В противоположном случае будем говорить о наблюдаемой переменной. Процесс получения значений наблюдаемой пере­менной называется прямым измерением (в работе [Клигер и др., 1978] оно называется измерением при сборе данных).

Латентные переменные измеряются косвенным путем, с по­мощью определенных преобразований некоторых наблюдаемых, поддающихся адекватной интерпретации данных. (Представле­ния о том, какой вид эти данные имеют и как они должны преобразовываться, должны опираться на определенные теоре­тические исследовательские концепции, априорные модельные представления социолога. Обсуждение этих представлений ста­нет ключевым моментом в дальнейшем изложении.)

Отметим, что только что введенное определение латентной переменной несколько расходится с тем, что под таковой часто понимают социологи. Мы имеем в виду ситуацию, когда латен­тной называют переменную, относительно которой заранее не­известно не только то, как ее измерить, но и то, что она из себя представляет: исследователь догадывается, что наблюдаемое по­ведение респондента (чаще всего — ответы на вопросы предло­женной ему анкеты) объясняется действием одной или несколь­ких скрытых переменных, но не может априори дать им назва­ние (подобная ситуация имеет место, например, при использо­вании факторного анализа; подробнее мы ее рассмотрим в главе 7). Приведенное же выше определение предполагает, что иссле­дователь вполне может заранее знать, какая латентная перемен­ная его интересует. Латентность же ее заключается в том, что ее измерение осуществляется не в процессе сбора данных, а в процессе анализа некой первичной информации. Другими словами, мы называем латентной переменную, значения которой получаются в результате так называемого производного измерения (в работе [Клигер и др., 1978] оно называется измерением при анализе данных). Корот­ко поясним, почему мы прибегли к такому определению.


С нашей точки зрения, в социологии между указанными дву­мя ситуациями нет непреодолимой пропасти. Для социолога любая переменная, находящаяся в результате производного измере­ния, всегда в той или иной мере является латентной: исследова­тель практически никогда не может быть уверен, что предполо­жение о самом существовании этой переменной адекватно мо­делирует ситуацию, что наблюдаемое поведение отражает имен­но то, что интересует исследователя, и т.д. И продвинутые спо­собы измерения всегда дают возможность пересмотра социоло­гом наименования переменной или вообще отказа от убежденно­сти в ее существовании.

Говоря о комплексе вопросов, связанных с измерением латент­ной переменной, будем использовать также терминологию, каса­ющуюся операционализации понятий. Представляется очевидным родство соответствующих проблем: латентная переменная часто отвечает трудно измеримому или смутно очерчиваемому заранее понятию, наблюдаемые признаки — результату его операциона­лизации.

Основой модельных представлений, заложенных в известных методах шкалирования, является сопоставление с каждой изме­ряемой переменной (в том числе латентной) некоторой протя­женности, психологического континуума — прямой линии (чис­ловой прямой, числовой оси), на которой мы размещаем те объекты, которым в результате измерения должны приписать числа (термин "континуум" означает непрерывность). Это предположе­ние является естественным, в его целесообразности не сомневает­ся ни один социолог, но в нем имеются свои "подводные камни".

Так, на практике исследователь иногда забывает о том, что, приписывая числа объектам, т.е. размещая их на указанной пря­мой, он, как правило, не определяет место размещения объекта однозначно, не "прибивает гвоздями" объект к оси. "Числа", используемые социологом, заданы не однозначно, а как бы "пла­вают" на оси. Например, как нетрудно проверить, для опреде­ленных выше типов шкал эквивалентными являются совокуп­ности шкальных значений, представленные в табл. 1.1.

Таблица 1.1. Свойства шкал рассматриваемых типов

Тип шкалы

Отношения, сохраняю- , щиеся при отображениилент! ЭСО в ЧСО

Пример эквива-1ых совокуп­ностей шкальных значений

Номинальная

а = b

1 2 3 4 5 10 31 2 5 118

Порядковая

а= b, а> b

1 2 3 4 5 10 31 44 100 118

Интервальная

а= b, а> b a-b= с - d а -b> с -d

1 2 3 4 5 10 31 52 73 94

Действительно, если нас интересуют только эмпирические отношения равенства — неравенства, скажем, если мы измеряем профессию, безразлично, какими цифрами зашифровать наши объекты: с точки зрения смысла решаемой задачи совершенно безразлично, припишем ли мы токарю — 1, пекарю — 2, лекарю — 3, либо же токарю — 10, пекарю — 31, а лекарю — 2. Требуется лишь, чтобы всем токарям было приписано одно и то же число, чтобы это число не совпадало с числом, приписанным пекарям, и т.д. А вот если мы ставим своей целью сохранить в числах некое эмпирическое отношение порядка, то тут уже набор чисел во второй строке не будет эквивалентен набору 1, 2, 3, 4, 5, по­скольку эти наборы отражают разный порядок. Если же мы учи­тываем порядок расположения по величине неких эмпиричес­ких интервалов между рассматриваемыми объектами, то набору 1, 2, 3, 4, 5 может быть эквивалентен только такой набор, в котором интервалы между последовательными числами равны. В подобных соображениях выражается нечисловая сущность на­ших шкальных значений. И это положение принципиально. Оно вытекает из сути той роли, которую играет число в социологии. На это обстоятельство мы будем обращать особое внимание. (Как мы увидим в разделе 14, подобные соображения лежат в основе репрезентационной теории измерений.)


Каждый социолог в наше время знает, что используемые им "числа", отвечающие, скажем, номинальной и порядковой шка­ле, на самом деле не являются обычными числами (хотя бы по­тому, что с ними нельзя обращаться как с таковыми), но нечис­ловой характер данных обычно не ассоциируется с неоднознач­ностью используемых шкальных значений, в то время как такая ассоциация представляется естественной.

Отметим, что хотя шкальные значения, полученные по интервальной шкале, в значительной мере можно считать похо­жими на обычные действительные числа с точки зрения воз­можностей дальнейшей работы с ними (к ним применимо зна­чительное количество традиционных числовых математических методов), все же и они не являются числами в привычном школь­ном смысле этого слова, поскольку они тоже определены не однозначно, а лишь с точностью до преобразований, сохраня­ющих структуру интервалов между исходными числами.

Перейдем к описанию тех неприятностей, к которым может привести некорректное использование некоторых традицион­ных способов шкалирования. По существу речь пойдет о приме­рах латентных переменных: мы покажем, что латентными в дей­ствительности являются многие признаки, фактически считаю­щиеся социологами наблюдаемыми.

1.2. Установочные и оценочные шкалы
Установочными называют шкалы, с помощью которых числа приписываются самим респондентам (а не оцениваемым ими объек­там). При использовании такой шкалы речь чаще всего идет об измерении установки последних. Правда, под установкой здесь может пониматься не совсем то, для обозначения чего используется этот термин в социальной психологии (здесь мы отвлекаемся от разных нюансов его понимания, отождествляя, .например, установку с аттитюдом и т.д.; об упомянутых нюансах см. [Андреева, 1994, с. 254; Дилигенский, 1996, с. 154]). Скажем, мы будем полагать, что по ус­тановочной шкале измеряется возраст респондента.

В социологии часто используются некорректные установоч­ные шкалы. Так, не всегда позволяют достичь порядкового уров­ня измерения традиционные шкалы-пятичленки типа описан­ной выше шкалы для измерения удовлетворенности работой: нетрудно понять, что соотношение вида 3 < 5 иногда не может интерпретироваться как соответствующее различие эмоцио­нального отношения к работе "стоящих" за числами респондентов. Причины подобных явлений могут быть разными — например, обусловленная национально-культурными особенностями респон­дентов разница их восприятия анкетных вопросов [Ермолаева, 1990].


Оценочными называют такие шкалы, итогом "действия" ко­торых является приписывание чисел не респондентам, а неко­торым объектам (суждениям, ценностям, проблемам и т.д.); при этом предполагается, что полученные числа отражают усреднен­ное мнение интересующей исследователя совокупности респон­дентов об этих объектах.

Многие традиционные способы получения оценочных шкал тоже не являются корректными. Так, при разных способах опро­са объекты, указываемые респондентами как самые значимые, могут быть различными. Приведем пример. Авторы статьи [Сого-монов, Толстых, 1989], пытаясь выявить, какие социально-эко­номические проблемы более всего волнуют респондентов, об­ратились к ним в анкете несколько раз, по-разному сформули­ровав соответствующий вопрос (просили отметить одну, самую острую проблему, несколько наиболее актуальных проблем и т.д.) и... получили противоречащие друг другу результаты.

Рассмотрим более подробно еще один очень популярный спо­соб построения оценочной шкалы. Предположим, что мы хотим получить рейтинги 4-х лиц, претендующих на то, чтобы быть избранными на какой-либо руководящий пост. Условно обо­значим претендентов буквами Ј, Ж, 3, Я. Анализируемый спо­соб опирается на результаты ранжировки респондентами рас­сматриваемых лиц. На примере покажем, каким образом в соот­ветствии с традицией каждому претенденту приписывается чис­ло, отражающее его рейтинг.

Пусть результаты ранжировки имеют вид, отраженный в табл. 1.2.

Таблица 1.2. Результаты ранжировки гипотетических претен­дентов на должность несколькими респондентами

№ респондента

Ранжируемые претенденты


?

Ж

со

Я

1

4

со

1

2

2

со

2

4

1

3

1

2

3

4

100

4

2

2

1

Мы видим, что претенденту ? наши респонденты приписывали ранги 4, 3, 1, 4. Искомая рейтинговая оценка VE этого претен­дента равна среднему арифметическому значению таких рангов:



Аналогично,



и т.д. ·

Мы утверждаем, что такой подход некорректен. Он может увести нас весьма далеко от реальности. Приведем пример.

Предположим, что респонденты какой-либо одной совокуп­ности думают совершенно одинаково и твердо уверены в одном: претендент ? не должен занять вакантную должность. Претен­денты же Ж, 3, Я, с точки зрения этих респондентов, примерно одинаково пригодны на должность, и наши респонденты с боль­шим трудом их ранжируют, скорее отдавая дань вежливости ис­следователю, чем в действительности отражая свои пристрастия.



Тогда на упомянутом выше гипотетическом психологическом континууме точки, отвечающие оцениваемым претендентам, зай­мут примерно следующее положение (рис. 1.1).


Предположим также, что респонденты какой-то другой со­вокупности, рассуждая одинаковым образом, уверены в том, что вакантный пост должен занять 3 и что остальные претенден­ты одинаково непригодны для занятия этой должности. Но и эти респонденты, хотя и с трудом, все же ранжируют всех претен­дентов (рис. 1.2).



Рис. 1.2. Расположение претендентов на числовом континуу­ме респондентами второй совокупности

Нетрудно проверить, что для респондентов первой совокуп­ности средние ранги претендентов Я и Ж будут равны соответ­ственно 2 и 3, а для респондентов второй совокупности — 3 и 2.

Предположим теперь, что мы должны дать ответ претенденту Ж на вопрос о том, среди какой из двух рассматриваемых сово­купностей респондентов он пользуется большей популярнос­тью. Наш ответ однозначен — среди второй (соответствующий рейтинг не только относительно выше, но и в абсолютном пла­не приличен: представители второй совокупности ставят этого претендента на второе место, представители первой — на третье). Ж организует встречу с респондентами рекомендованной сово­купности и вместо "любви" наталкивается на "гнилые помидоры".

В чем же наша ошибка? Нетрудно понять, что неоправданным было наше приписывание претендентам чисел. Мы как бы подме­няли истинное мнение респондента тем, о чем он не говорил, "додумывали" за него: респондент просто отмечал, что ставит 3 на первое место, Ж — на второе, Я — на третье, а мы полагали, что он приписывает 3 число I, Ж — число 2, а Я — число 3. Сделав это предположение, естественно, мы полагали, что с точки зрения этого респондента различие между Ж и 3 равно различию между Я и Ж (ведь 2 - I = 3 - 2). А это могло быть совсем не так.


1.3. Формирование представлений о признаке в социологии

Моделирование реальности в процессе измерения чаще всего начинается с перехода к "мышлению признаками" [Ноэль, 1993; Толстова, 1996а, 1997].

Включая в анкету вопрос, схожий, например, с упомянутым выше вопросом об удовлетворенности человека своим трудом, мы по сути дела и предполагаем существование того, что обыч­но называется признаком. Коротко остановимся на сути этого понятия. Прежде всего отметим, что понятие признака — это определенного рода модель реальности, отражающая наши (и "респондентовы") представления о ней. Мы сами формируем это понятие, искусственно вычленяя в живой жизни отдельные стороны изучаемых явлений, и должны делать это с величайшей осторожностью. На практике же, к сожалению, соответствую­щие аспекты процесса формирования анкеты (для нас анкета — важнейшая часть инструмента измерения) далеко не всегда про-думываются с достаточной тщательностью. А проблем здесь много.

1) Проблема существования признака. К понятию признака че­ловек приходит тогда, когда в разных объектах начинает выде­лять нечто общее, по-разному в них проявляющееся. Именно так, вероятно, в сознании людей сформировались представле­ния о многих конкретных признаках в процессе исторического развития человечества. Вряд ли, скажем, в нашем сознании ро­дился бы признак "длина предмета", если бы мы жили в мире "безразмерных" элементарных частиц. Переходя к более близ­кой для социолога ситуации, отметим, что тот же признак "удовлетворенность трудом", как показали некоторые исследо­вания, далеко не всегда можно считать "существующим" [Херц-берг, Майнер, 1990; Сознание и трудовая..., 1985].

Важный аспект, связанный с реальностью существования используемого в конкретном исследовании признака, касается специфики восприятия респондентами соответствующего воп­роса анкеты: один и тот же вопрос может разными людьми вос­приниматься столь по-разному, что понятие единого для всех признака станет бессмысленным.



2) Проблема непрерывности признака. Выше мы упомянули Значения практически любого признака из "паспортички"
что одной из основных составляющих наших модельных пред моЖно интерпретировать сходным образом — не в соответствии
ставлений служит предположение о существовании психологи с "физическим" способом измерения признака, а в соответ-
ческого континуума. Оно не столь "безобидно", как кажется не ствии с какими-то гипотезами исследователя, вкладывающего в
первый взгляд. Дело в том, что, делая это предположение, соци- п0Лучаемые числа свой собственный смысл. Будем называть та-
олог, как правило (даже не давая себе в этом отчета), далее по- кого р0да признаки признаками-приборами [Клигер и др., 1978].
лагает, что наряду с теми "числами", с которыми он имеет дело^ При определении характера шкалы для признаков-приборов
скажем, при опросе респондента, потенциально возможными иногда может помочь применение математических методов. Так,
для использования в качестве результатов измерения являются ив [Толстова, 1980] описывается, как с подобной целью может
другие точки числовой оси. Обычно это бывает связано с допу- быть использован регрессионный анализ.

щением того, что за данными, полученными по шкале низкого Рассматриваемая проблема связана с проблемой выбора ме­тила, "стоит" некоторая латентная числовая переменная, что тода анализа данных (этот выбор тоже базируется на априорных низкий тип шкал объясняется тем, что мы просто не можем или гипотезах исследователя о характере изучаемого явления и, в не умеем измерить ее "как следует". А правомочность такого пред-том числе, о том, как он отражается в результатах измерения), положения очень часто может быть весьма и весьма сомнитель- поэтому некоторые примеры интересующего нас характера бу-ной (в литературе существует точка зрения, в соответствии с дут приведены в п. 1.4.


которой подобные утверждения в принципе порочны, что в 4) Проблема размерности признака. Представим, что мы спра-
социологии только номинальное измерение отражает реальность, шиваем респондента, доволен ли он "перестройкой", и предла-
повышение же так называемого уровня измерения это нечто "от гаем традиционный веер ответов, указанный выше. Вполне ре-
лукавого" [Чесноков, 1982, 1986]). альными выглядят следующие рассуждения респондента. С одной
Обсуждать этот вопрос здесь не будем. Отметим только, что стороны, сняты идеологические ограничения, говорю и пишу,
случаи, когда предположение о существовании стоящего за на- что хочу. Это очень хорошо, я очень доволен перестройкой. Но,
шим номинальным признаком континуума выглядит вполне ра- с другой стороны, покупательная способность моей зарплаты
зумным, встречаются все же чаще, чем это иногда кажется соци- снизилась в несколько раз, я лишился возможности ездить в
ологам (пример ситуации, когда логично предположить, что другие города и приобретать любимые книги. Я совершенно не
латентный континуум "скрывается" за признаком "пол", при- доволен перестройкой.

веден в [Голофаст, 1981; Толстова, 1991]). Усреднение ответов респондента на вопрос об удовлетворен-

3) Проблема зависимости характера шкалы (точнее, исследо- ности указанными двумя сторонами перестройки вряд ли может
вательского понимания такого характера) от содержательных считаться корректным: нашему респонденту будет приписано
концепций социолога, его рефлексии по поводу свойств ис- среднее значение, говорящее о безразличии, в то время как "стра-
пользуемого инструмента измерения. схи кипят".

Тот тип шкал, который фактически используется, далеко не Выход — рассмотрение признака как некой многомерной ве-всегда совпадает с типом, отвечающим "физическому" способу личины, моделирование респондента как точки многомерного получения данных (определение фактически использующегося пространства. Отметим, однако, что в социологии, как прави-типа шкал и обоснование важности его изучения можно найти, ло, далеко не просто бывает ответить на вопрос о размерности например, в [Толстова, 1978а, б]). К примеру, он может зави- признака. Для получения такого ответа могут использоваться спе-сеть от цели исследования. Так, возраст вряд ли может рассмат- циальные методы, например многомерное шкалирование [Дэй-риваться как обычный количественный признак, если учесть, висон, 1988; Клигер и др., 1978, гл. 4; Интерпретация и ана-что соотношение 70 - 60 = 20 - 10 становится неверным, когда лиз...,1987, гл. 8; Торгерсон, 1972]. возраст интерпретируется как показатель социальной зрелости рес­пондента [Толстова, 1991].



1.4. Проблемы измерения, возникающие при выборе способа анализа данных

Измерение в социологии зачастую переплетается с проблемой выбора возможных способов анализа собранных с его помощью данных. Это очень важно. Ведь измерение в конце концов нужно не само по себе, а именно для последующего изучения его резуль­татов. И качество подходов к измерению должно оцениваться не в последнюю очередь с точки зрения возможности конструктив­ного определения того, что можно делать с этими результатами.

А вопросов здесь множество.

1) Выбор способа анализа данных зависит от характера ис­ходных шкал. Это обстоятельство на интуитивном уровне знако­мо каждому социологу. Каждый знает, что, скажем, среднее ариф­метическое можно использовать для интервальных шкал, но нельзя для порядковых и номинальных (об этом говорится во многих ориентированных на социолога работах). Но в действи­тельности ситуация не столь проста, как кажется. Поясним это на том же примере.

С одной стороны, со сказанным остается только согласиться, поскольку явно нелепо придавать смысл среднему арифметичес­кому значению, к примеру, чисел 3 и 4, из которых 3 означает код токаря, 4 — код пекаря. Но, с другой, рассмотрим другую ситуацию: пусть "О" означает мужчину, "1" — женщину, а соот­ветствующее среднее арифметическое для какой-то совокупнос­ти респондентов равно 0,4. Это вполне можно принять, если интерпретировать значение среднего не как то, что наиболее типичный представитель рассматриваемой совокупности на 40% является женщиной, а как оценку доли женщин в совокупности — их 40%. Конечно, то, что мы сказали, довольно очевидно. Но за этими простыми примерами скрывается проблема. Нужна теория, которая позволяла бы в любой ситуации определять, какой метод и в каком смысле пригоден для анализа конкретных данных. Эта теория будет рассмотрена нами в разделе 4.

Указанная проблема не встает для данных, полученных по шкалам низких типов, если мы будем использовать для их ана­лиза специально предназначенные для этого методы (таких ме­тодов известно довольно много; см., например, [Анализ нечис­ловой..., 1985; Интерпретация и анализ..., 1987]. Но здесь возни­кает вопрос другого рода. Далеко не для всех методов, отвечаю­щих естественной логике социолога, изучающего такие данные, разработаны соответствующие математико-статистические кон­цепции. Так, для них часто бывает совершенно неясно, каким образом переносить результаты с выборки на генеральную со­вокупность (о задачах математической статистики см. [Гласе, Стэн­ли, 1976; Статистические методы..., 1979]). Отметим, однако, что в соответствующем направлении ведется работа [Орлов, 1985].


2) Характер шкалы (интерпретация данных) зависит от вы­бора метода анализа результатов измерения. Этот аспект связи выглядит своеобразным, он редко затрагивается в литературе.

Рассматриваемое положение говорит о том, что наша трак­товка (интерпретация) данных обусловлена не только "доизме-рительными" шагами (способом их физического получения, предположениями о свойствах ЭС), но и, как ни странно, "пос-леизмерительными" представлениями о сути тех методов, кото­рые предположительно будут использоваться для анализа ре­зультатов измерения.

Выделим в этом аспекте две стороны.

а) Содержательная сторона. Имея в сознании определенную содержательную концепцию того явления, которое должно изучаться на основе анализа результатов измерения, социолог часто вкладывает в исходные данные смысл, определяемый этой концеп­цией и соответственно характером предполагаемых методов анализа.

В качестве примера можно упомянуть рассуждения из [Типо­логия и классификация..., 1982, гл. 7], где речь идет об осуществ­лении типологии времяпрепровождения на базе данных о бюд­жетах времени респондентов: определенный взгляд на искомые типы обусловливает необходимость считать, что фактически ис­пользуемый тип шкал отличается от типа, обусловленного фи­зическим способом получения исходных данных. Сходные воп­росы применительно к типологии респондентов по их ценнос­тным ориентациям рассматриваются в [Толстова, 1978а, б]). За­метим, что приведенные примеры являются также иллюстраци­ями к рассуждениям о признаках-приборах из п. 1.3.

Отметим работу [Котов, 1985], в которой, хотя и идет речь об измерении в биологии, но рассматриваются проблемы, весь­ма важные и для социолога, в частности, влияние выбора мет­рики того пространства, в котором исследователь осуществляет классификацию объектов, на интерпретацию данных.

Представляется, что частному случаю рассмотренного аспекта понятия ЭС отвечает понятие вспомогательной теории измере­ний Блейлока [Blalock, 1982; Девятко, 1991а], которое он ввел для учета в процессе измерения гипотез об изучаемых далее свя­зях. Примерно те же соображения высказываются Гуттманом в его президентском послании Психометрическому обществу [Guttman, 1971], где он говорит о том, что в рамках измерения необходима разработка специальных теоретических конструк­ций и что теория измерений в отличие от статистической тео­рии имеет дело не с выводами из выборки, а с конструктуирова-нием структурных гипотез. Но Гуттман, на наш взгляд, слишком узко понимает конструируемые гипотезы: как и Блейлок, он имеет в виду только структуру корреляций между переменными.


б) Формальная сторона. Некоторые методы анализа данных опираются на предположения, что эти данные удовлетворяют определенным условиям. Эти условия не всегда бывают безобид­ными. А опираются на них и многие широко используемые алго­ритмы анализа данных. Так, хорошо известный социологам спо­соб измерения связи между двумя номинальными переменными с помощью критерия "Хи-квадрат" предполагает, что за каждой из этих переменных "стоит" непрерывный континуум [Кендалл, Стьюарт, 1973] (о сути такого предположения см. п. 1.3, п. 2).
1.5. Нечисловые измерения в социологии

Изучая некоторые закономерности, социолог нередко при­писывает рассматриваемым объектам такие математические кон­структы, которые абсолютно не похожи ни на обычные числа, ни на те "суррогаты" чисел, которые отвечают шкалам низких типов. Например, при исследовании процессов, происходящих в малых группах, очень часто прибегают к помощи теории гра­фов [Паниотто, 1989; Белых, Беляев, 1966].

Другой пример. Нас интересует, как "в среднем" респонден­ты ранжируют политических лидеров А, Б, В, Г. Каждый рес­пондент предстает перед нами в виде ранжировки указанных лидеров — той, которую осуществляет он, которая отвечает его мнению. Другими словами, каждому респонденту приписывает­ся отвечающая ему ранжировка.

Используются в социологии и ЭС, задаваемые соотношени­ями (в том числе и отношениями в строгом смысле этого слова), хорошо моделирующимися с помощью средств формальной ло­гики. Примером может служить так называемая деонтическая ло­гика — один из разделов формальной логики, имеющий непос­редственное отношение к анализу взаимодействий между людь­ми. Как синонимы для обозначения того же раздела логики упот­ребляются выражения: логическая теория нормативного рассуж­дения, логика долженствования, логика норм [Ивин, 1973]. Мо­дальная логика используется в [Чумаков, 1980]. Имеются рабо­ты, в которых говорится о возможности использования в соци­ологии таких нечисловых методов, как теория категорий [Ти-шин, 1981], матричной алгебры [Аванесов, 1975]. Большое ко­личество нечисловых МС упоминается в [Тюрин и др., 1981]. Теория подобия используется в [Коронкевич, 1964]. Отметим своеобразный подход к осуществлению "размытого", нечеткого измерения, предложенный в [Шошин, 1977].


Можно ли назвать измерением приписывание изучаемым объектам нечисловых объектов описанного выше вида? Пред­ставляется, что ответ на этот вопрос должен быть положитель­ным. Нелогично было бы устанавливать "водораздел" между при­писыванием человеку, скажем, ранжировки или же "числа", полученного по номинальной шкале. Соответствующие ситуа­ции заключают в себе много общих проблем. И их решение дол­жно опираться на результаты осмысления того, что же такое измерение в социологии; какова его роль в отражении реально­сти; каков его гносеологический смысл; как определять, что мы можем делать с результатами измерения;
Примечание. Казалось бы, здесь вопрос ясен: моделируешь малую группу с помощью графа — используй теорию графов и т.д. Но что делать, ска­жем, с отображением респондентов в ранжировки, если соответствую­щей теории не существует? Еще один, очень актуальный для социологии пример — использование частично упорядоченных множеств. Для их изу­чения существует математический подход — теория решеток, структур [Биркгоф, 1952]. Она рассматривается и в рамках репрезентационной тео­рии измерений [Логвиненко, 1993]. Но...никто ею не пользуется. Пред­ставляется, что причина не только в том, что эту теорию плохо знают. Главное — отсутствие разработок в области содержательной интерпрета­ции элементов формализма.
как интерпретировать и результаты измерения, и результаты какого-то их анализа и т.д.

О необходимости "узаконения" нечисловых измерений шла речь в литературе (см., например, [Логика социологического..., 1985, с. 122-138; Хованов, 1982; Coombs, Dawes, Tversky, 1970; Krantz et al., 1971 — 1990]; в работе Кумбса и др. в качестве МС предлагаются, кроме прочих, определенного вида диаграммы и имитационные модели). Однако соответствующего обобщения понятия измерения, как нам представляется, пока не сделано. Продолжим обсуждение этого вопроса в главе 14.
1.6. Состояние общей теории социологического измерения

Мы не рассмотрели множество проблем, с которыми при­ходится сталкиваться социологу. Тем не менее уже то, что сказа­но выше, на наш взгляд, позволяет считать очевидным положи­тельный ответ на поставленный в начале настоящей главы воп­рос: проблемы измерения в социологии существуют и многие из них пока, к сожалению, далеки от решения.


Представляется очевидной необходимость создания теории, главными целями которой служат: 1) выработка принципов по­лучения шкальных значений, адекватно отражающих реальность в тех или иных конкретных, интересующих социолога ситуациях; 2) разработка аппарата, позволяющего четко определять принци­пы интерпретации шкальных значений; 3) выработка понятия до­пустимости (недопустимости) конкретных способов анализа та­ких значений.

Такой теории пока нет. Имеется довольно много результатов, в определенной мере лежащих в русле того, что можно было бы назвать теорией социологического измерения. Однако, по наше­му мнению, каждый из этих результатов, при всей своей важно­сти, затрагивает лишь какую-то одну сторону вопроса. И, к сожа­лению, разные направления изучения проблематики, связанной с измерением в социологии, развиваются независимо друг от друга. Конечно, мы можем ошибаться, но нам неизвестно, занимался ли кто-нибудь, скажем, анализом того, можно ли "увязать в один узел" критику традиционного анкетного опроса, осуществляемо­го этнометодологами, с идеями формальной репрезентационной теории измерений в смысле Стивенса [Стивене, I960]; идеи Ла-зарсфельда о сути показателя в социологии [Лазарсфельд, 1972] с соображениями Блейлока о "дополнительных" теориях измере­ний [Blalock, 1982]; предложенные Кумбсом модели восприятия респондентом оцениваемых им объектов [Coombs, 1964] с осу­ществленным Лютынским анализом вопроса анкеты как инстру­мента познания реальности социологом [Лютынский, 1990] и т.д. А без соответствующей "увязки", как нам представляется, нельзя говорить о создании теории социологического измерения.

Небольшой шаг в направлении создания такой теории может быть сделан, если с определенной точки зрения проанализиро­вать некоторые имеющиеся в литературе подходы к пониманию и осуществлению измерения в социологии с целью выявления общих, лежащих в их основе принципов. Именно это мы пыта­емся сделать ниже.

Глава 2. ИСТОРИЯ ВОПРОСА


(ЛОГИЧЕСКИЙ АСПЕКТ)
Наше видение связанных с измерением проблем (встающих практически перед каждым социологом) мы покажем через рас­смотрение того, как в науке исторически развивались идеи, от­носящиеся к социологическому измерению. Но при этом в соот­ветствующем процессе будем видеть не столько "историческое", сколько "логическое". Рассматривая определенные научные дос­тижения 20—30-х годов, мы будем вычленять в них то, что пред­ставляется нам главным, "протягивая" через них единую логи­ческую нить.

Конечно, подобный подход вносит определенный субъекти­визм в описание рассматриваемых научных достижений. Мы рис­куем приписать тому или иному автору соображения, которые он не использовал, вводя в научный обиход интересующие нас положения. Более того, мы будем пользоваться словосочетания­ми, заведомо являющимися анахронизмами: для описания дав­но предложенных теоретических конструктов будем употреб­лять термины, придуманные намного позже.

Мы сознательно идем на это, полагая, что все же не очень исказим достижения цитируемых авторов. Упомянутый же субъек­тивизм по существу будет означать то, что мы не столько опи­сываем процесс исторического развития интересующих нас по­нятий, сколько излагаем свое видение их. Именно это видение, определенный ракурс рассмотрения указанных положений по­зволит нам вычленить базис для построения теории социологи­ческого измерения. А именно описание такого базиса даст нам единую логическую основу для дальнейшего изложения.

2.1. Общее представление о "мягкой" и "жесткой" стратегиях получения исходных данных

Обратим внимание читателя на то, что приведенные в главе I примеры, подтверждающие существование проблемы измере­ния в социологии, касались в основном анкетных опросов. Это не случайно. Те многочисленные результаты, которые можно отнести к области социологического измерения, стали появляться именно как реакция на негативные моменты такого способа сбора данных. Соответствующие проблемы активно начали рассматри­ваться в науке примерно в 20-х годах века, когда начался "бум" анкетных опросов и, как следствие, стала развиваться серьезная научная рефлексия по поводу их роли в научных социологичес­ких построениях.


У анкетных способов получения эмпирической информации сразу появились принципиальные противники. Они полагали, что истинное мнение респондента может быть выявлено только с помощью неформализованных, не ограниченных анкетными вопросами, методов сбора данных. Противопоставление разных методов друг другу привело к рождению новых терминов. Одни методы стали называться "мягкими", качественными, гибкими ("воплощение" мягкости — свободное интервькт или метод фо­кус-группы), другие — "жесткими", количественными ("воп­лощение" — анкета с закрытыми вопросами) [Ядов, 1991 6j.

Нам такое разделение всех методов на две указанные группы представляется неудачным.

Во-первых, между "абсолютно" "мягким" и "абсолютно" "же­стким" подходами к получению информации от респондента существует множество промежуточных вариантов. Куда, напри­мер, следует отнести, известный метод измерения установки, связанный с именем Терстоуна: с одной стороны, он позволяет построить совершенно "жесткую" анкету, ответы на вопросы которой дадут нам возможность приписать каждому респонден­ту число, отражающее его установку; но, с другой, включает в себя массу неформализуемых, содержательных, "мягких" ша­гов, необходимых для построения упомянутой "жесткой" анке-" ты (глава 5). (Идея существования "континуума" методов, непре­рывно заполняющих промежуток от "абсолютно" "жестких" до "абсолютно" "мягких" подходов, выдвигается в [Веселкова, 1995]).

Во-вторых, нам представляется неудачной идея положить в основу какой бы то ни было классификации разных подходов к измерению степень формализации каждого их них. На наш взгляд, формализация — дело вторичное. И неформализованные подхо­ды нужны не ради удовлетворения какой-то "ненависти" к фор­мализму, а ради получения более адекватной, в большей степе­ни отвечающей реальным представлениям респондента, инфор­мации. Вполне можно представить себе ситуацию, когда "пло­хой" социолог с помощью совершенно неформализованных методов получает фикцию, а "хороший"'на основе полностью "жесткой" анкеты — весьма доброкачественную информацию. Поэтому ниже, говоря о "мягкости" метода измерения, мы бу­дем иметь в виду возможность с его помощью достаточно глубо­ко "проникнуть" в сознание респондента. Более мягким будем называть тот метод измерения, который в большей мере позво­ляет отразить мнение опрашиваемого. Другими словами, отож­дествим понятие "мягкости" метода сбора данных с понятием его адекватности сути решаемой задачи. Учитывая, что реализация современных методов измерения невозможна без использования математического аппарата, остановимся еще на одном моменте, связанном с трактовкой пары терминов "мягкий-жесткий".


Нам приходилось сталкиваться с такой ситуацией, когда со­циолог отождествляет понятие "жестких" методов с математи­ческими. Это представляется совершенно недопустимым. Конеч­но, любой математический метод по своей сути является в изве­стном смысле жестким. Но это не та "жесткость", которая нас интересует в связи с проблемой измерения.

С одной стороны, и при "мягком" подходе к опросу респон­дентов возможно использование математических схем [Tesch, 1990]. И мы этим ниже воспользуемся. А именно, покажем, что адекват­ная оценка мнения респондента может происходить путем ис­пользования выраженной на математическом языке модели про­цесса восприятия им объектов, предлагаемых ему для оценки.

С другой стороны, возможна и обратная ситуация, когда ма­тематические методы в социологии применяются на основе "мяг­кой" стратегии: предполагается изначальная неопределенность целевой установки, используются разные подходы, осуществ­ляется их сравнительный анализ, постоянное возвращение к пре­дыдущим этапам, изменяются условия реализации последних, формализм связывается с содержательными концепциями ис­следователя и т.д. Такое "смягчение" жестких математических алгоритмов достигается за счет реализации некоторых общих правил и методологических принципов использования матема­тики в социологии [Толстова, 1991]. Заметим, что наше понима­ние процесса анализа данных в определенном плане близко к трактовке этого понятия, предложенной Дж.Тьюки [Адлер, 1982].

В последние годы в литературе ведется довольно бурная дис­куссия о достоинствах и недостатках "мягких" и "жестких" под­ходов к измерению. При этом аргументы авторов соответствую­щих публикаций часто бывают направлены на обоснование того, что только один из них является "хорошим". Как известно, каж­дый хорош на своем месте. Обсуждение разных подходов к осу­ществлению социологического измерения, конечно, нужно, но не для доказательства того, что только один из них хорош, а для выявления возможностей каждого из них (для нас наиболее важно в этом отношении изучение возможностей адекватного отраже­ния того, что происходит в сознании респондента). В этом отно­шении мы полностью разделяем взгляды авторов статьи [Баты-гин, Девятко, 1994]. Итак, какие же "плюсы" и "минусы" зак­лючены в каждом из рассматриваемых подходов?

2.2. Кризис измерения, обусловленный столкновением двух стратегий
В основе широкого распространения анкетных опросов ле­жит желание: а) учесть мнение как можно более широкой сово­купности людей по возможно более обширному кругу вопро­сов; б) обеспечить построение репрезентативной выборки; в) иметь возможность применения известных статистических кри­териев надежности получаемых выводов (проверки сформули­рованных априори гипотез на репрезентативной выборке; ана­лиза возможности их обобщения на генеральную совокупность; оценки валидности результатов измерения и т.д.).

Казалось бы, выявленные достоинства анкетных методов были неоспоримыми (даже в работах, пропагандирующих "мягкую" стратегию исследования, нередко говорится, что гарантией на­учности получаемых результатов является формирование на ос­нове такой стратегии статистических гипотез и последующая их проверка на более обширных совокупностях респондентов "же­сткими" методами). Тем не менее серьезные исследователи всегда прекрасно понимали, насколько осторожными надо быть при интерпретации соответствующих результатов. В работе [Девятко, 1991 а] приводится интересная цитата из решения собрания на­учного общества экспериментальной психологии, которое ре­шительно выразило порицание практике сбора "мнимо науч­ных данных посредством опросников". Причины сомнений при­мерно те же, что были продемонстрированы нами в п. 1 (там мы по существу говорили о трудностях того измерения, которое осуществляется с помощью именно "жестких" методов, посколь­ку эти аспекты измерения являются наиболее актуальными для современной отечественной социологии).



С другой стороны, "мягкий" подход дает возможность полу­чить адекватную информацию, но по понятным причинам не позволяет говорить о статистической надежности выводов.

Отсутствие способов удовлетворения обоих требований сви­детельствовало о наличии определенного кризиса в теории со­циологического измерения. Однако этот кризис продолжался не­долго.

2.3. Пути выхода из кризиса

Естественным следствием действия указанных противоречи­вых тенденций явилось стремление разобраться с тем, что же, собственно, такое социологическое измерение, и разработать способы сбора социологических данных, позволяющие хотя бы в какой-то мере сочетать положительные стороны "мягкого" и "жесткого" подходов. И соответствующие предложения не заста­вили себя долго ждать. Было получено довольно много результа­тов, так или иначе касающихся проблемы социологического из­мерения, и, по большому счету, лежащих в русле преодоления описанного выше кризиса. С нашей точки зрения, в указанном потоке работ можно выделить следующие основные направле­ния: 1) разработку методов одномерного шкалирования; 2) изу­чение специфики социологических данных, выделение их ти­пов; 3) анализ понятия социологического измерения и рожде­ние на основе соответствующих размышлений теории измере­ний (формализованной); 4) развитие многомерного шкалиро­вания.

Соответствующие указанным направлениям результаты обычно упоминаются в литературе отдельно друг от друга. Нам же пред­ставляется, что решению многих вопросов, связанных с осмыс­лением понятия социологического измерения (и, конечно, с повышением практической эффективности внедрения соответ­ствующих теоретических разработок), может способствовать со­вместное рассмотрение этих результатов, проведение опреде­ленных параллелей между ними. Именно это мы и хотим осуще­ствить ниже, не затрагивая, правда, четвертого направления. Для этого нам потребуется несколько нетрадиционный взгляд на не­которые известные положения, выделение обычно не рассмат­риваемых сторон описанных в литературе подходов к измере­нию.


Глава 3. КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ

ПРЕДЛАГАЕМОЙ КОНЦЕПЦИИ

3.1. Интерпретация исходных данных — ключевой момент измерения

Можно сказать, что интерпретация данных — это наше виде­ние того, что за этими данными стоит, наше понимание смысла чисел (или каких-либо других математических конструктов), по­лученных в результате измерения [Интерпретация и анализ..., 1987, гл. I]. Именно в понятии интерпретации данных по суще­ству отражается "стыковка" эмпирического и теоретического (об этих категориях см., например, [Митин, Рябушкин, 1981: Швы-рев, 1978]). В это понятие каждый исследователь включает нечто свое, определяемое его априорным видением изучаемых объек­тов и явлений. Тем не менее существуют некоторые такие аспек­ты интерпретации, которые фигурируют практически в любом ис­следовании. О них мы и будем говорить ниже, считая очевидным то положение, что по существу речь пойдет о предполагаемых исследователем (модельных) свойствах ЭС.


  1. Отражение формальных отношений. Имеются в виду четко выделенные эмпирические отношения, которые мы считаем ото­бражающимися в математические при измерении, т.е. при ото­бражении ЭС в МС (примеры см. в табл. 1.1; в главах 10—14 будут рассмотрены и другие важные для социолога отношения).

  2. Неформализованные представления об ЭС. Далеко не все пред­ставления социолога об изучаемой ЭС можно формализовать (хотя бы путем представления ее в виде ЭСО). Ниже мы не раз коснем­ся не совсем формализуемых или совсем неформализуемых свойств социологических ЭС. Многие из этих свойств изучены, система­тизированы. Коротко их опишем.

а) Раскрытие упомянутых свойств привело к рождению ряда понятий, некоторые из которых мы должны здесь упомянуть, поскольку далее они для нас станут ключевыми.

Прежде всего рассмотрим модель восприятия. Это словосоче­тание, конечно, требует двух дополнений, отражающих, что именно воспринимается и кто воспринимает. В данной работе мы всегда будем подразумевать, что субъектами восприятия яв­ляются респонденты, а объектами — какие-то объекты реально­го мира, оценки которых респондентами интересуют социолога.

Каждый метод шкалирования опирается на свою модель вос­приятия. Ниже подробно будут проанализированы модели, от­вечающие рассматриваемым методам. Здесь же, забегая вперед, приведем лишь один пример.

Моделью восприятия, соответствующей ранжировке респон­дентом некоторых объектов, может служить следующее предпо­ложение.

Ранжируя объекты, респонденты руководствуются каким-то набором характеристик последних (одним и тем же для всех рес­пондентов), т.е. мыслят эти объекты в виде точек некоторого при­знакового пространства. У каждого респондента имеется некото­рое представление об "идеальном" объекте. И один объект кажет­ся ему лучше, чем другой, если первый — ближе к этому идеаль­ному объекту в рассматриваемом пространстве (см. пп. 9.3, 11.2).


Поскольку модели восприятия направлены на объяснение ре­ального поведения респондентов (чаще всего — их ответов на вопросы анкеты), для их обозначения будем употреблять также словосочетание "модели поведения".

Иногда примерно в том же смысле, что и "модель восприя­тия", употребляют термин модель порождения данных. Но, вооб­ще говоря, соответствующее понятие носит более широкий ха­рактер: каждая модель восприятия говорит о том, каким обра­зом данные порождены. Но процесс порождения данных может и не быть связан с моделью восприятия (хотя бы вследствие того, что данные могут исходить и не от респондента).

И модели восприятия, и модели порождения данных, ис­пользующиеся при социологическом измерении, зачастую опи­раются на определенные элементы формализма. Однако полнос­тью их формализовать и тем более выразить в виде системы эм­пирических отношений, как правило, не удается.

б) Ряд свойств ЭС, которые можно отнести к понятию ин-
терпретации данных, обусловлены предполагаемыми способа-
ми их анализа. Это было показано в п. 1.4.

в) Ряд неформализуемых моментов интерпретации данных
связан с определением типа используемых шкал. Имеется в виду
не то, что, скажем, в "числах", полученных по номинальной
шкале, мы "видим" лишь их сходство и различие, "не замечая"
того, что одни из них больше, другие меньше и т.д. Это — фор­мализуемый аспект интерпретации, рассмотренный в п.1). Ука­жем некоторые другие аспекты.

Во-первых, предположения, подобные заложенным в моде­лях восприятия и порождения данных, зачастую служат заменой тех эмпирических отношений, непосредственное отражение которых в процессе измерения приводит к интервальной шкале: опираясь на указанные предположения, удается показать интер-вальность получаемой шкалы. Эти предположения называются в [Клигер и др., 1978] дополнительными предположениями об изу­чаемой ЭС.

Во-вторых, в п. 1.3 мы уже говорили о том, что тип фактичес­ки использующихся шкал тесно связан с тем, показателем чего мы тот или иной признак считаем. Значит, анализ какого-либо рассматриваемого признака как признака-прибора тоже разум­но включить в процесс интерпретации исходных данных.


Подчеркнем, что, включая интерпретацию данных в измере­ние, мы действуем вразрез с общепринятыми представления­ми, сводящимися к утверждению: интерпретируется то, что по­лучено в результате измерения. Но наш подход представляется нам конструктивным. В социологии нельзя строить эффектив­ные алгоритмы измерения, не имея в голове плана, включающе­го в себя все те моменты, о которых говорилось выше, т.е. не определяя принципы интерпретации результатов измерения.
3.2. Измерение как моделирование реальности

Прежде всего отметим, что социолог, хочет он того или не хочет, постоянно пользуется моделями (подробнее вопрос о роли моделирования в социологических исследованиях мы рассмат­ривали в [Толстова, 1996 а]). И успешность исследования в нема­лой степени зависит от того, насколько он дает себе в этом отчет, в какой мере пытается сделать модели более адекватными. Это касается и процесса измерения.

Основной наш принцип — рассмотрение измерения как моде­лирования реальности, осуществляемого, как отмечалось в п. 1.1, в два этапа: сначала — в процессе построения ЭС (по существу все рассмотренные выше свойства ЭС относятся к области модельных представлений), затем — в процессе отображения ЭС в МС. Такой взгляд, по нашему мнению, позволяет выработать конструктив­ный подход для решения проблем, подобных описанным в главе 1.

Он же дает возможность того совмещения преимуществ мягкого и жесткого подхода к измерению, о котором шла речь в главе 2.

Будем считать, что окончательное измерение должно носить формализованный характер. Это нам обеспечит возможность оп­роса большого количества респондентов, организации предста­вительной выборки, проверки статистических гипотез и т.д.

Адекватности (или, как мы условились говорить, мягкости) способа измерения будем добиваться в первую очередь с помо­щью разработки и использования как можно более глубоко от­ражающей реальность модели восприятия. Такая модель призва­на служить основой всего процесса измерения, главным компо­нентом, обеспечивающим его корректность (мягкость).


При этом для повышения культуры измерения исследовате­лю полезно, на наш взгляд, не просто четко формулировать используемые социально-психологические предположения, но и максимально использовать при этом математический язык. Практика показывает, что это имеет принципиальное значение: именно математика дает возможность не только четко проана­лизировать суть используемых моделей, но и добиться их адек­ватности, наметить пути конструктивного построения искомых шкал. Ниже все это мы продемонстрируем на примерах рассмот­рения конкретных методов социологического измерения.

Таким образом, мы будем стремиться получить мягкий (адек­ватный) результат с помощью жестких методов опроса, опираясь при этом на математическое моделирование процессов, происхо­дящих в сознании изучаемых респондентов. Раскрытию этого по­ложения по существу будет посвящено все дальнейшее изложение.

В силу сказанного,в процессе измерения далеко не последнюю роль должны играть принципы использования математики в со­циологии. К краткому описанию некоторых из таких принци­пов мы и переходим.

3.3. Методологические аспекты использования математики в социологии

Отметим те основные методологические моменты, характе­ризующие процесс использования математического аппарата в социологических исследованиях, которые будут существенны­ми для нашего дальнейшего изложения.

1) Причины, приводящие к использованию математики.

Наше убеждение состоит в том, что стремление к четкой фор­мулировке того или иного положения практически всегда при­водит к возможности выражения его на математическом языке; если подходящего раздела в математике не существует, то рож­дается новая математическая ветвь (подчеркнем, что математика при этом отнюдь не обязательно является числовой; надеемся, что все изложенное в данной книге убедит читателя в том, что числовые модели отнюдь не всегда приемлемы для социолога).

Собственно, математика начинается там, где мы достаточно четко выделяем в реальности интересующие нас аспекты, абстра­гируясь от всего остального многоцветья изучаемого явления. Это было всегда. "Первый же человек, заметивший аналогию между семью рыбами и семью днями, осуществил значительный сдвиг в истории мышления. Он был первым, кто ввел понятие, относя­щееся к науке чистой математики" [Уайтхед, 1990, с. 76]. То же продолжается и сейчас. В нашем веке и социология не раз давала толчок развитию новых ветвей математики (см. п. 4 ниже).


2) Обеспечение адекватности формализма содержанию.

За каждым математическим методом стоит определенная мо­дель того явления, которое с помощью этого метода изучается (подобные модели используются в любом научном исследова­нии независимо от того, применяется ли при этом математичес­кий аппарат). Применяя метод, социолог четко должен пред­ставлять себе сущность, "содержательный" смысл этой модели, должен давать себе отчет в том, что именно в реальности он волей-неволей, уже в силу самого применения метода, считает истинным, от чего абстрагируется, какие ограничения на реаль­ность накладывает и т.д. Иначе метод перестает играть роль "ору­дия труда" исследователя. В результате — претензии социолога к математике и математикам. Претензии эти зачастую никак нельзя считать состоятельными. Образно говоря, мы в подобных случа­ях имеем дело с ситуациями, когда человек, желающий отрезать кусок хлеба, пользуется для этого бензопилой и жалуется по­том, что много крошек пропадает зря; или же, напротив, чело­век, желающий перепилить дерево, делает это столовым ножом и высказывает недовольство эффективностью своего труда.

3) Неоднозначность математических моделей.

Сложность социальных явлений приводит к тому, что удач­ная формализация любого фрагмента интересующей социолога реальности, как правило, не бывает однозначной. Практически для любого явления оказывается возможной разработка целого ряда моделей, каждая из которых является естественной, но от­ражает лишь какой-то один его аспект. Складывается своеобраз­ная ситуация объектов — если задачу в принципе оказывается возможным решить с помощью какого-либо формального (чаще всего математического) аппарата, то соответствующих решений, как правило, бывает несколько. И ни одно из них не может считаться "главным". Каждое отвечает определенному "срезу" реальности. Стремление изучить явление во всей его многоцвет-ности должно быть сопряжено с применением нескольких фор­мальных методов и сравнительным анализом соответствующих результатов.


С проблемой выбора метода постоянно имеет дело социолог, занимающийся анализом данных: только для расчета парных ко­эффициентов связи между признаками существует более сотни коэффициентов, количество алгоритмов классификации исчис­ляется многими сотнями и т.д.

То же имеет место при использовании формального аппарата в процессе измерения. Заметим, что некоторые авторы, занима­ющиеся изучением философских, гносеологических аспектов мо­делирования как способа познания, иногда прямо утверждают принципиальную невозможность описания сложного объекта в рамках одной модели [Уемов, 1971; Bliss, 1933].

4) " Взаимодействие" социологии и математики.

Анализ развития многих методов измерения показывает, что мы имеем дело с естественным логическим процессом "взаимо­действия" математики и той реальности, которая дает толчок "рождению" рассматриваемых математических положений. Можно привести целый ряд примеров того, как соответствующие "по­лусодержательные" идеи послужили отправной точкой для воз­никновения мощных ветвей прикладной статистики (метод пар­ных сравнений, латентно-структурный анализ, формализован­ная теория измерений, многомерное шкалирование; примером своеобразного нестатистического подхода к анализу социологи­ческих данных служит детерминационный анализ — обобщение аристотелевской силлогистики [Чесноков, 1985]). Эти ветви, развиваясь уже по своим собственным, "математическим", за­конам, наполнились массой теоретических положений, связь которых с породившей их реальностью перестала быть очевид­ной, прозрачной. Но ведь основа этих положений — в реальной жизни. Логика, по которой они были получены, общенаучная, и часто даже — "общечеловеческая". Стало быть, естественным является ожидание того, что этим абстрактным положениям тоже отвечает нечто в реальности. Нечто, которое упомянутый выше социолог-первопроходец не мог увидеть "невооруженным" (ма­тематикой) взглядом. Встает задача "опрокидывания" нашей математической постройки в живую социологическую материю. И это, на наш взгляд, актуальнейшая для социолога задача. Но решать ее трудно. Такое решение требует слияния математика и социолога в одном лице.

Эти методологические положения будут служить опорой даль­нейшего изложения. Мы будем стремиться по возможности обо­сновывать их, подкреплять иллюстрациями.