Примеры операционального определения

В книге X. Бернарда “Методы исследования в антропологии: количественный и качественный подходы” (1994) приведен пример операционального определения, взятый автором из собственной практики изучения карьерных ожиданий, связанных с получением образования, в племени чиканос:

“Идите в дом своих респондентов. Используя местный язык (может быть, это будет испанский или английский), расспрашивайте родителей о том, чтобы они хотели, что бы их дети, закончив среднюю школу, делали через 10 лет. Исследуйте каждый ответ как можно глубже и выясните, почему родители дают именно такой ответ. Особенно, если родители сообщают вам, что они думают о том, что их дети будут делать, или что они хотели бы, чтобы их дети делали. Если родители колеблются, говорите: “Предположим, что ничто не препятствовало бы вашему сыну [дочери], что у них всегда получалось задуманное, что бы вы хотели, чтобы они делали через 10 лет?”.

Запишите все, что родители говорят, и кодируйте ответы на следующем континууме значений: 1 = определенно выражают желание, чтобы их дети получили высокостатусную профессию; 2 = неопределенно выражают свое отношение к тому, чтобы их дети получили высокостатусную профессию; 3 = определенно выражают желание, чтобы их дети получили низко- или среднестатусную профессию.

Используйте Nakao's occupation scale, чтобы решить вопрос, какой является выбранная родителями для своих детей профессия: высоко-, средне- или низкостатусной. Удостоверьтесь, что зафиксированное вами мнение родителей раскрывает причины выбора данной профессии.

Обратите внимание на то, как повлияли этнографические данные на ваш способ операционализации понятий”[52].

В качестве операционального определения понятия “политическая установка” могут явиться указания на инструмент- вопрос интервьюера “Какая партия, по вашему мнению, выражает интересы народа?” Далее следуют сведения, что интервьюер выбирает одно или несколько наименований из предложенного ему набора карточек, что опрос проводится по месту жительства, что интервьюер – молодая женщина. Предполагается что при иных условиях распределение ответов заметно изменится[53].

Операциональное определение должно включать три обязательных момента:

• описание инструмента измерения (формулировка вопроса, шкала и др.);

• описание действий ученого по применению данного инструмента (инструкция);

• описание условий сбора данных или измерения (проводится ли опрос на улице, по месту жительства, время проведения и др.).

Первые два момента являются главными, третий —дополнительным, хотя и обязательным. Если операциональное определение понимается как серия инструкций, описывающих действий, которые должен осуществить исследователь для установления значения переменной[54], но не указан инструмент, то подобную расшифровку вряд ли можно считать полной.

Оба типа определения переменной — концептуальное и операциональное - тесно связаны друг с другом. Если для начальной стадии эмпирического исследования можно ограничиться концептуальным определением, например такого понятия, как “плотность проживания”, то на последующих стадиях может потребоваться операциональное его определение с указанием количества комнат или размера площади на одного человека. Таким образом, эмпирическое исследование (в части создания ТМП И) начинается с концептуальных определений, а завершается операциональными.

Понятие “конфликт”, как и понятия “культура”, не является переменной, ибо ему нельзя приписать множество значений, предварительно не переведя его в более конкретные понятия, которым уже можно приписать количественную меру. Скажем, тип конфликта, масштаб конфликта могут служить такими переменными. В связи с этим американский антрополог X. Бернард дает такое определение переменной: “это нечто, что имеет более чем одно значение, и значения могут выражаться словами или цифрами”. К примеру, возраст выражается цифрой, а религия — принадлежностью к конфессии: буддист, методист и т.д.[55]

Переменные различаются тем, что одни из них можно измерить единственным способом (набором единиц измерения), а у других обнаруживается несколько способов. Так, “удовлетворенность” при желании идентифицируется в терминах “очень удовлетворен”, “не очень удовлетворен”, “удовлетворен”, “скорее удовлетворен, чем неудовлетворен”. Успешность карьеры можно измерить в шкале “очень успешная — успешная (средняя) — неуспешная — очень неуспешная”. Говорят даже, что количество значений у многих переменных практически бесконечно[56]. Переменная “национальность” включает сколь угодно много позиций — национальностей (на нашей планете насчитывается от 3,5 до 5 тыс. национальностей), “возраст” может фиксироваться крупными (десятилетиями), средними (годами) и малыми (месяцами) интервалами. В результате методологи различают два типа переменных — одномерные переменные и многомерные (multidimensional).

Все переменные суть понятия, но одни измеряются легче, а другие труднее. Измеряя, мы чаще всего полагаемся на жизненный опыт и интуицию. Однако ученый не ограничивается ими и пускает в ход дополнительные инструменты — правильно построенные вопросы и измерительные шкалы. Например, склонность к миграции мы можем измерить по ответам на вопрос: “Как часто Вы думали о том, чтобы уехать с этого места?”. Другим источником данных служит наблюдение: верным признаком выступит наличие родственников, уже эмигрировавших из этой местности. Часто для измерения одной переменной ученым приходится использовать несколько методов.

Условно все переменные, используемые в социальных науках, можно подразделить на те, которые измеряются 1) легко, 2) трудно и 3) практически не измеряются. Первые называются просто переменными, которым легко подобрать свойственные им индикаторы, а тем — количественные величины. Вторые и третьи называют концептуальными переменными. Иногда их разводят и трудно измеримые называют концептуальными переменными, а неизмеримые — категориями. В арсенале современной социологии насчитывается, судя по “Sociological Abstracts”, около 3700 концептуальных переменных. Одной из трудноизмеримых переменных считается “социоэкономический статус” (socioeconomic status — SES). Величина дохода ничего не покажет, поскольку есть очень богатые люди с низким статусом (мафиози) и, наоборот, бедные с высоким (интеллигенты). И уровень образования не даст исчерпывающей картины, поскольку многие из крупных бизнесменов имеют низкое образование.

Способ измерения и их число по-разному влияют на судьбу переменных. В одном случае смена способа измерения никак не отражается на сущности переменной, а в другом она меняет ее природу. К примеру, расстояние можно измерять в километрах, сантиметрах, миллиметрах и т.д., от чего его пространственная сущность не страдает. ... Можно сказать о порядке рождения, возрасте, брачном статусе. А вот политическую власть, стресс или благосостояние можно измерять по-разному, и каждый раз мы получим разные явления. Благосостояние можно выразить размером зарплаты, доходом на душу населения (до или после вычетов - разные явления), ценными акциями, маркой машины, престижностью района проживания, количеством загранпоездок, должностью и т.д.[57]

Наука не просто переводит явления в слова, а слова — в переменные, но ищет связи между последними, чтобы лучше объяснить и предсказать реальные события. Простейший тип связи – соединение в одном пропозициональном суждении независимых и зависимых переменных. Методология действительно подразделяет переменные на два вида: независимые переменные — это те, на изменение которых никто и ничто другое не влияет; зависимые переменные—это те, на изменение которых влияют другие переменные. Так, принадлежность к социальному классу — независимая переменная, а доход — зависимая (действительно, величина дохода прямо зависит от того, к богатым или бедным вы относитесь). Возраст и пол — всегда только независимые переменные. Социальное, или классовое, происхождение играет роль независимой переменной, а склонность к преступной деятельности - зависимой: эмпирические исследования установили, что в низшем классе выше уровень преступности, нежели в среднем и высшем. Другой пример: бедные плохо питаются, имеют низкий уровень образования, слабую приобщенность к культуре. Первая переменная — независимая, две вторые – зависимые.

В строгом смысле социологическими переменными — независимыми и зависимыми — выступают только термины. Почему? Да потому, что понятия нам все равно приходится операционализировать до уровня терминов, приписывая по ходу дела им размерность (количественную меру) и тем самым придавая им статус переменной.

Однако вопрос о том, является ли данное выражение термином или понятием, решается непросто. Возьмем переменную “возраст”. Это понятие или термин? На первый взгляд, это термин, поскольку возраст имеет четкую шкалу измерения, или размерность: I) до года; 2) от года до 5 лет; 3) от 5 до 10 лет и т.д. Можно брать меньший интервал и соответственно задавать иную мерность. Однако возраст не сводится лишь к психофизическому состоянию организма. Сегодня говорят о социальном, психологическом и даже культурном возрасте. Можно услышать о ком-то, что по уровню интеллектуального развития этот 17-летний юноша находится на уровне 12-летнего подростка, а по накопленным социальным навыкам, умению отвечать за свои поступки и т.п. он стоит на уровне 10-летнего ребенка. В данном случае физический возраст не совпадает с психологическим и социальным. А есть еще юридический возраст. Правоведы выделяют три разных возраста — 14, 16 и 18 лет. С правовой точки зрения это разные юридические категории. В 18 лет индивид получает право голосовать, в 16 лет он получает паспорт, а с 14 лет его могут привлекать к уголовной ответственности.

Другой пример — “интенсивность (или частота) чтения”. Можно ли ее рассматривать в качестве переменной? Чтение — это процесс. Интенсивность — его количественная характеристика. Интенсивностью обладают многие процессы, в том числе процесс чтения. Само чтение не выражается в количественных характеристиках, а вот интенсивность чтения таким свойством обладает. Как только мы подвергли уточнению и конкретизации более общее понятие “чтение”, мы сразу вышли на его количественные характеристики, которые описываются через термин “интенсивность чтения”.

Таким образом, нисхождение от понятий к терминам представляет собой процесс, который, в зависимости от целей анализа, именуется (а) конкретизацией, (б) операционализацией, (в) нахождением количественной мерности. Только конкретизированное понятие можно измерять. Другой пример — образование. Его можно измерять? Для того чтобы обнаружить количественные характеристики понятия “образование”, мы должны его “сбросить” на уровень терминов. И тогда мы получим новое сингулярное теоретическое образование — “уровень образования”. Уровень образования измеряется не количеством или качеством дипломов, а числом лет обучения. Индивид может проучиться 4 года и получить начальное образование, а может проучиться 15 лет и гордиться своим высшим образованием. Число лет обучения – международная единица измерения уровня образования. Качество же дипломов в разных странах разное. Оно различно в городе и деревне. Значит, здесь нет мерности, так как нет стандарта, единообразия. Количество лет обучения — размерность переменной “образование”.

Допустим, что кто-то изучает английский, арабский и китайский языки. Но входит ли знание языка в понятие “образование”? Скорее всего, не входит, как не входят в понятие “образование” умственные способности, интеллект, объем памяти. Они входят в другое понятие, скажем, “способности индивида”. Под образованием социолог должен подразумевать процесс передачи знаний от старших к младшим, от учителя к ученику, получивший институциональное закрепление в соответствующем своде законов, место в общественном разделении труда, а значит, специфические статусы и роли (статусы учителя, ученика, министра образования, завуча, председателя родительского комитета, работника департамента образования и т.д.), которые скреплены между собой определенным набором норм и правил. Вот что такое образование для социолога. Конечно, для педагога или правоведа образование будет чем-то иным. Но в таком случае в социологическое понимание образования не должно входить то, что именно человек выбирает и какова степень сложности выбранного предмета — в данном случае английского, арабского и китайского языка. Не входит сюда и то, почему один человек овладел китайским, а другой нет. Эти проблемы охватываются, по всей видимости, другими терминами и понятиями.

В социологии наряду с переменными широко употребляются пропозиции — выводы, представляющие логически истинные дедукции[58]. В логике и методологии они называются пропозициональными функциями — выражениями с неопределенными терминами (переменными), которые могут получать то или иное конкретное значение и в этом случае становятся осмысленными (истинными или ложными) высказываниями. Пропозициональные функции и переменные — это язык эмпирического исследования.

Между переменными и пропозициями много общего. Переменные могут иметь множество значений как количественных, так и качественных. Иными словами, у них нет навсегда закрепленного за ними значения. Но и у пропозиций нет постоянных членов предложения-вывода. Благодаря своему непостоянству переменные и пропозиции становятся важным звеном построения языка измерения в социологии. Различия между ними заключаются в следующем. Во-первых, переменные — это те части или кирпичики, из которых строится пропозиция, во-вторых, если с переменных теоретическая модель начинается, то пропозициями ее построение заканчивается.

Пропозициональная функция может принимать самый разный вид: “S есть Р”, “Р(х) É К(х), “Р(х) É К(у)” и т.д. Например, утверждение “индивиды, имеющие более высокий уровень образования, в большей степени удовлетворены своим трудом” является пропозициональной функцией. Переменная — “индивиды с более высоким уровнем образования” — описывает огромное множество людей и никого конкретно. Под “индивидами” можно понимать любую социальную группу, а именно мужчин и женщин, стариков и молодых, водителей, поваров, менеджеров и т.д., а затем проверять на практике, в какой степени им соответствует свойство быть в большей степени удовлетворенным трудом. Возможно, что некоторым категориям людей оно вовсе не присуще. Предположим, под “индивидами” имелись в виду менеджеры, в итоге получаем следующее утверждение: менеджеры, имеющие более высокий уровень образования, в большей степени удовлетворены своим трудом. Эмпирические исследования, проведенные в разных странах, действительно подтверждают справедливость суждения.

Все переменные – вчерашние категории, понятия и термины — связаны между собой и только в таком виде способны образовать научную теорию. Характер связи передается термином “зависимость”. Это означает, что две или несколько переменных каким-то (а каким именно, предстоит узнать в исследовании) образом зависят друг от друга, например, уровень и масштабы воровства могут зависеть от классовой позиции таким образом: чем ниже класс, тем выше уровень воровства или наоборот (если учесть, что богатые воруют покрупному). Выражение “чем ниже, тем выше” как раз описывает характер зависимости, конкретные (вплоть до процентов и коэффициентов) параметры которой обнаруживаются только в эмпирическом исследовании.

При построении программы исследования социолог вначале устанавливает гипотетическую связь — с помощью теоретических рас-суждений и логики. Логико-теоретическая система взаимосвязи переменных, образующих теоретическую модель предмета исследования, хотя и принципиально важна, не имеет количественной меры. Чтобы выяснить степень взаимосвязи двух (или больше) переменных, скажем, невыплаты заработной платы и готовность к протестному поведению, надо провести эмпирическое исследование, опросить людей, собрать статистику, интерпретировать полученные данные. Таким образом, связь между переменными устанавливается дважды – вначале логически (теоретически), а позже эмпирически.

Как устанавливается логическая связь переменных? Двумя способами – при помощи теоретических гипотез и логического вывода. Обратимся к теоретическим гипотезам. Когда ученый строит программу своего исследования, он еще не знает, существует ли взаимосвязь между воровством и классовой позицией. Он может только предположить, что, к примеру, бедные воруют чаще. Он постулирует: между двумя переменными существует определенная связь, а какая именно, покажет само исследование. Гипотетическое постулирование связи переменных очень распространено там, где социолог сталкивается с неизвестным, т.е. новым знанием, еще неизученными проблемами.

Второй тип — логический вывод — возможен только там, где все давно известно и не требуется эмпирической проверки, т.е. самоочевидно. Теорема Пифагора не нуждается в эмпирическом подтверждении. В социологии не нуждается в эмпирическом доказательстве зависимость коэффициента рождаемости от численности женщин в фертильном возрасте. Она уже была доказана сотни и тысячи раз.

Связь между этими двумя переменными интерпретируется в логических категориях. Ее не надо переводить в термины гипотезы, поскольку о ней все давно известно. При разработке программы исследования такими зависимостями следует пользоваться как аксиомами, встраивать их в фундамент своего проекта, опираясь на который возводить уже новые этажи, прокладывая путь к неизвестному или малоизвестному. В итоге путь познания социолога выглядит как движение от известного к неизвестному, от давно доказанных аксиом и логических зависимостей к только еще обнаруживаемым связям между явлениями, которые пока фиксируются в форме теоретических догадок (гипотез).

Логический вывод гласит: изменения в переменной А с необходимостью влекут изменения в переменной В. Теоретико-гипотетический вывод таков: изменения в переменной А с вероятностью влекут изменения в переменной В. Иначе говоря, логический вывод можно назвать законом, а теоретико-гипотетический вывод, если он получил эмпирическое подтверждение — закономерностью. В принципе все закономерности “мечтают” со временем стать законами.

Теоретико-гипотетический вывод о связи двух переменных является, таким образом, вероятностным. Хотя такие связи не поддаются однозначному объяснению, они более продуктивны, чем связи на основе логического вывода[59]. В самом деле, кто возьмется с абсолютной достоверностью утверждать, что бедные воруют чаще богатых. Во-первых, смотря что и в каких размерах — одни присваивают в собственность государственные банки, а другие — пару списанных труб или болтов. Во-вторых, в разных регионах, а тем более в разных культурах и в разные эпохи бедные и богатые вели себя в отношении воровства по-разному. Стало быть, вывести четкую связь между воровством и классовым положением людей для всех времен и народов не удастся. В сфере социологии менеджмента американские социологи потратили 30 лет на изучение связи между удовлетворенностью трудом и производительностью труда. Провели тысячи эмпирических исследований, но установили твердо лишь один-единственный факт: определенной связи между двумя переменными не существует.

Пропозиции должны быть истинными, поскольку они являются логическими утверждениями о теоретической системе. Иными словами, их истинность продиктована природой самой теории, а не радикальностью. Когда ученый ставит вопрос о связи теории с реальностью, он превращает или переводит пропозициональные утверждения в гипотезы. А вот уже гипотезы требуют подтверждения эмпирией. Гипотезы — это предсказание того, что может быть истинным в реальном мире, если обработать соответствующим образом эмпирические данные.

Итак, переменная — это теоретическое понятие, одетое в эмпирические спецдоспехи, позволяющие ему измерять реальные явления. А пропозиция - это небольшое и хорошо организованное подразделение, в котором его члены, переменные, тесно скоординированы и взаимодействуют ради достижения общей цели — добыть надежные эмпирические данные и обогатить ими социологическую науку.

Довольно жесткую и логически отшлифованную систему абстрактных объектов, составляющих суть теории, связывает с хаотичным миром людей, спешащих на работу, беседующих на улице, голосующих на выборах, марширующих в колонах демонстрантов, иными словами, с реальностью, которую изучает социолог, множество специальных понятий и процедур, которые позволяют согласовать столь разные миры. Этот сложно организованный комплекс имеет специальное название —эмпирическая схема объекта исследования (ЭСОИ). “Респондент”, “выборочная совокупность”, “статистический вывод”, “первичные данные” и т.п., по существу являются элементами этой схемы.

Эмпирическую схему объекта исследования, как и многие другие приемы исследования, социология позаимствовала у естественных наук. В физике она выполняет незаменимую роль переводчиков теоретического знания в эмпирическое. Наблюдая след электрона в пузырьковой камере Вильсона, физик должен иметь не только хорошо разработанную теоретическую модель, позволяющую интерпретировать этот след как орбиту электрона, но также сложную эмпирическую схему, которая содержала бы инструкции для работы экспериментатора, условия наблюдения, описание инструментов, при помощи которых должен наблюдаться именно этот, а не другой объект, кроме того, множество правил соответствия, которые позволили бы однозначно идентифицировать данный след с орбитой электрона.

Эмпирическая схема призвана заменить реальных пенсионеров, домохозяек или безработных на некие идеализированные объекты, поддающиеся наблюдению, измерению и объяснению. Опрашиваемые люди превращаются в респондентов, которые попадают в выборочную совокупность благодаря специальным математическим процедурам. Им задают не любые, а специально разработанные социологом вопросы в определенной последовательности. Ответы респондентов группируются, усредняются и интерпретируются по определенным правилам. Голосующие на выборах превращаются в идеализированный “политический электорат”, который обладает узким набором свойств, интересных ученому: возраст, пол, статус. От конкретных людей, обладающих бесконечным многообразием черт, в результате остаются усредненные типажи с узким набором характеристик. Но именно они нужны и полезны для теоретического обобщения.

Реальные предметы, знания, вещи, люди в ЭСОИ замещаются эмпирическими референтами – реальными признаками, фиксирующими наличие или отсутствие изучаемого свойства у объекта и выступающими в виде значения переменной. Если человек с большой неохотой утром собирается на работу и клянет ее, то социолог фиксирует: подобное поведение или самочувствие есть эмпирический референт неудовлетворенности трудом. Социолога интересует не настроение перед работой, а отношение к ней (удовлетворенность/неудовлетворенность). Настроение выступает эмпирическим признаком (референтом) отношения. Эмпирическим оно называется не потому, что существует реально, т.е. эмпирически, а потому что именно такое поведение перед работой признано в эмпирической схеме объекта исследования верным признаком неудовлетворенности. Хотя ученый мог выбрать иной эмпирический признак, например совет своим близким и друзьям не устраиваться на данное предприятие. Во многих исследованиях именно это выступает эмпирическим признаком неудовлетворенности.

Что именно предпочесть, зависит от того, как устроена ЭСОИ, как проведено операциональное определение переменных, какой инструмент для наблюдения выбран, в каких условиях оно проходит. Если социолог посчитал (и теоретически грамотно обосновал свой выбор), что расспрашивать людей менее надежно, чем наблюдать их утренний уход на работу, то он построит эффективный инструмент наблюдения, а не станет пользоваться анкетой. Он выбрал конкретный инструмент, тщательно разработал его, указал, что и как будет наблюдать, какие поведенческие акты будет фиксировать в карточке наблюдения, как их интерпретировать, как записывать, в какое время и в какой последовательности и пр.

Все это – описание экспериментальной ситуации, разработка и описание инструмента исследования, операциональное определение переменных и указание эмпирических признаков (референтов), составление выборочной совокупности и многое другое – входит в содержание эмпирической схемы объекта исследования. Она представляет “стратигему” практических действий исследователя, алгоритм его операций и описание инструментов. Эмпирическая схема представляет собой модель реального взаимодействия, типичную схему практических преобразований совокупностей реальных объектов. Каждый элемент эмпирической схемы сопоставляется не с одним объектом, а с классом объектов. Это значит, что схема соответствует не отдельной конкретной ситуации, существующей в данной время и в данном месте, а типу таких ситуаций. К примеру, в физике эмпирическая схема опыта с проводом и магнитной стрелкой относится к любому эксперименту с любым током заданной силы в прямолинейном проводнике и с любой миниатюрной магнитной стрелкой. В социологии выборочная совокупность рассчитана не на конкретных К.П. Иванова, А.И. Селиверстова и других респондентов, а на типичных ивановых и селиверстовых, которые могут попасть или не попасть в данную выборку. Если социолог начнет отбирать в алфавитном списке своих респондентов не с этого номера, а со следующего, но применит ту же самую математическую процедуру, что и в первый раз, то в выборке окажутся совсем другие имена, но она по-прежнему будет точно отражать генеральную совокупность.

Когда социолог изучает систему управления на предприятии, ему необходимо выяснить схему распределения обязанностей и функций между руководителями и подчиненными, между различными подразделениями и цехами (основными и вспомогательными) и т.д. В ЭСОИ войдут штатное расписание, структура управления, структура должностей, функциональная схема взаимодействия бригад, их состав и структура, связи между бригадами и участками, схема взаимосвязи рабочих мест (зон) и система индивидуального разделения труда. Подобная информация берется из заводской документации. Прежде чем проводить какой бы то ни было социальный эксперимент (например, внедрение на предприятии гибкого рабочего графика или коллективных форм организации труда), социолог должен составить эмпирическую схему объекта исследования и отразить в ней типичные черты конкретной ситуации в форме графиков, схем, таблиц, протоколов наблюдения. Обычно штатное расписание и структура управления отражают типичную ситуацию, иначе говоря, они приложимы ко множеству однотипных предприятий. Специфическими они становятся позже, когда администрация вносит в них изменения и приспосабливает к конкретной обстановке.

В эмпирическом исследовании, охватывающем множество разнородных объектов в разных концах страны и выявляющем в них типичное, повторяющееся, закономерное, функцию эмпирической схемы выполняют: структура выборочной совокупности (распределение респондентов по возрасту, полу, национальности, профессиям или каким-либо иным признакам), основа выборки (список единиц отбора), объем выборки (количество единиц отбора), структура генеральной совокупности (например, структура обрабатывающей промышленности по типам, видам, отраслям, численности работающих, их профессионально-квалификационная структура и т.д.).

Эмпирическая схема объекта исследования нацелена на изучение реальных фактов. Факты – это события, которые можно непосредственно (эмпирически) наблюдать. Такие факты называют эмпирическими. Эмпирический факт в науке выражается единичным суждением о конкретном событии. Однако не все, что можно наблюдать, есть факт. Отдельные предметы или действия не есть факты. Машина, квартира, человек, посещение, встреча, поцелуй и т.п. сами по себе еще не факты. Факт имеет место только тогда, когда указаны конкретные объекты (или субъекты), конкретный способ их взимодействия (или взаимоотношения), конкретное место и конкретное время. Например: водитель Николаев Н.Н. в 9 часов утра проехал на красный свет перектресток улиц Малоярославская и Кировская в городе Нижние Углы. Если не указаны конкретные данные, то это не факт. Так, объявление “Семья военнослужащего снимет в центре Москвы двухкомнатную квартиру сроком на полгода”, несмотря на его кажущуюся конкретность, фактом не является. Но если мы слышим фразу: “Семенов С.С., выходя утром из своего дома (адрес указан) такого-то числа, обнаружил на своем подъезде объявление с приведенным выше содержанием”, то мы имеем дело с эмпирическим фактом.

Без фактов нет науки, ибо ученые наблюдают множество фактов, обнаруживают их повторяемость и выводят закономерности. Единичные факты ученых не интересуют, ведь их нельзя подвергнуть статистической обработке.

Кроме повторяемости факты должны обладать еще одним свойством – быть объективными. А для этого они должны быть конкретными и точными. Только такие факты можно проверить и перепроверить. Утверждение, что начальник станции Петров П.П., как правило, приходит на работу с опозданием, всего лишь субъективная оценка, которую нельзя проверить, но не факт. Другое дело, когда бесстрастный наблюдатель точно зафиксировал время, место, действие и лицо, совершившее его. Такого рода конкретные записи о единичном событии методологи, придерживающиеся позитивистской ориентации, называют протокольными предложениями. Суть их в точном протоколировании конкретного события. Если тот же наблюдатель в течение длительного времени, скажем, полугода, полугода, точно фиксирует время прихода Петрова П.П., а затем, обобщив наблюдения, делает вывод, что тот действительно опаздывает, то он в итоге выявляет эмпирическую тенденцию, касающуюся одного объекта. Если социологи с помощью наблюдения или опроса по репрезентативной выборке выяснили, что большинство (73%) начальников станций страны не опаздывают на работу, то они установили эмпирическую тенденцию, касающуюся определенной социальной группы. А если к тому же они, исходя из характера и содержания труда, статусных характеристик, должностной иерархии и др., теоретически объяснили, почему начальники станций не опаздывают на работу, то это означает, что они вывели определенную закономерность поведения типичных представителей данной социальной группы в типичных ситуациях. Социологию так и называют — наукой о социально типичных явлениях.

Принято считать, что социология — единственная наука, которая точно знает, что думает и чего хочет среднестатистический человек. Действительно, при помощи количественных распределений ответов на анкету социология выявляет среднетипичное мнение большой группы людей. Как наука она отражает объективную реальность своеобразным, только ей присущим способом. Социология имеет дело с поведением достаточно больших масс людей. Поэтому задача социолога — обнаружить индивидуальные различия людей, имеющие систематический характер, обобщить их в закономерности, освободившись от всего случайного, неглавного. Тем самым он описывает устойчивые свойства социального явления или процесса.

Результаты выборочного исследования подвергаются математической обработке, после чего они принимают форму числовых выражений, которые описывают один или несколько фактов. Их называют статистическими фактами. Статистические факты определяются как типические сводные числовые характеристики, полученные в ходе массового наблюдения (например, 78% россиян по уровню доходов в 1992 г. находились за чертой бедности). Статистические факты — это сырой, необработанный материал науки. Они не могут служить эмпирической основой социологии. Ее эмпирической базой выступают социальные факты.

Социальный факт — единичное общественно значимое событие или некоторая совокупность однородных событий, типичных для той или иной сферы общественной жизни или характерных для определенных социальных процессов[60].

Социальные факты становятся социологическим знанием благодаря их регистрации. Допустим, мы проанализировали доходы населения и установили, что доходы 78% населения ниже 2 тыс. руб. Мы только сравнили две цифры: 78% и 2 тыс. руб. По поводу определения величины прожиточного минимума существуют определенные нормативы, разработка которых опирается на те или иные социологические теории. Таким образом, социологическая теория нам подсказала, что 2 тыс. руб. — это прожиточный минимум, отделяющий бедных от нищих. Только теория, т.е. система научных понятий и проверенных утверждений, дает нам четкие критерии того, что считать прожиточным минимумом, бедностью и нищетой.

Как видим, статистический факт выявил некоторую тенденцию, но мы еще не знаем, о чем она говорит и является ли устойчивой, или закономерной. Знание о закономерном дает нам социальный факт, фиксирующий устойчивые тенденции.

Научным следует считать только такой эмпирический факт, который получил объяснение в рамках социологической теории.

Предметом социологического исследования, основанного на обобщении статистических фактов, выступает закономерность наступления какого-то события или явления либо их взаимосвязи. Слабым видом закономерности выступает тенденция, направление развития какого-либо явления или события, форма проявления закона. Закон – объективно существующая, повторяющаяся, существенная связь явлений, одна из ступеней познания человеком единства и связи, взаимозависимости и цельности мирового процесса.

Социологи провели исследование и установили, что на данном предприятии уровень удовлетворенности трудом составляет 60,5%. Это эмпирический факт, выраженный единичным суждением. Суждение такого рода – лишь начальная ступенька научного познания. В ходе дальнейшего исследования социологи установили причинно-следственные связи между уровнем удовлетворенности трудом и условиями труда. Такая зависимость между двумя переменными была обнаружена в 8 из 10 случаев. Два случая отклонения статистически незначимы.

Для того чтобы подтвердить предположение (гипотезу) о наличии повторяющейся устойчивой связи явлений, необходима серия наблюдений или массовых опросов.

Некоторые классы эмпирических явлений столь огромны, что социологу не хватит целой жизни для их изучения. В таких случаях применяется выборочное обследование, при котором опрашивают типичных представителей данного множества. Специальные математико-статистические процедуры помогут социологу отобрать именно типичных, а не исключительных представителей.

Собранные в процессе эмпирического исследования данные (ответы респондентов, оценки экспертов, результаты наблюдения и т.п.) можно определить как совокупность значений переменных, приписанных единицам исследования – объектам (людям, вещам, учреждениям).

Понятия “социологические данные” и “эмпирические данные” в учебниках и словарях, как правило, специально не определяются и обычно считаются синонимами. Эмпирические данные содержатся в заполненных анкетах, протоколах наблюдения, опросных листах, бланках интервью. В узком смысле слова получаемые социологом данные относятся только к регистрационным документам (анкетам, бланкам интервью, протоколам наблюдения и т.п.)[61]. В качестве данных выступают как обработанные, так и необработанные на компьютере результаты опроса. Обработкой социологической информации называют математико-статистическое преобразование данных, которое делает их компактными, пригодными для анализа и интерпретации. С социологическими данными можно производить следующие операции: 1) подготавливать их для обработки; шифровать, кодировать и т.д.; 2) обрабатывать (вручную или с помощью компьютера); табулировать, рассчитывать многомерные распределения признаков,

классифицировать и т.д.; 3) анализировать и 4) интерпретировать[62].

В широком смысле термин “данные” применим к результатам не только эмпирического, но и теоретического исследования. Различие между ними заключается в следующем. Социолог-эмпирик пользуется собственными данными, т.е. результатами проведенного лично им опроса или наблюдения. Социолог-теоретик употребляет чужие данные, т.е. результаты исследования, проведенного кем-то другим и опубликованного в печати. Собственные данные получили название первичных данных, чужие — вторичных данных. Как правило, те и другие представляют уже обработанные при помощи математики результаты исследования, поэтому выражение “первичные данные” в строгом смысле не употребляются по отношению к сырому материалу, например заполненным анкетам или бланкам наблюдения. Их следует еще подвергнуть обработке.

Данные, прошедшие математическую обработку и выраженные в форме таблиц с распределением ответов респондентов, называются первичными.

По отношению к данным можно ставить вопрос об их репрезентативности, о возможности распространить выводы, сделанные на основании анализа выборочной совокупности (объекта непосредственного анализа), на генеральную совокупность (объект в целом): к примеру, можно ли распространить выводы, сделанные на основании опроса москвичей, скажем, об их отношении к президенту, на жителей всей страны или жителей всех крупных городов.

“Приводным ремнем” эмпирического исследования выступают специальныематематические процедуры, в основе которых лежит теория вероятностей, определяющая технологию составления выборочной совокупности и электронной обработки данных. К ней тесно примыкает процедура эмпирического обобщения, называемая еще статистическим выводом. В его основе лежит индуктивное (от лат. inducere – наводить) умозаключение —логическое действие, в результате которого на основании знания об отдельных предметах делается общий вывод, содержащий общий вывод о всех предметах этого класса.

Статистический вывод — это индуктивное обобщение, построенное на основе математической обработки и обобщения некоторого множества единиц исследования. Скажем, вы опросили 1500 избирателей и выяснили, что более 60% пожилых людей (старше 60 лет) на последних выборах голосовали за коммунистов. В данном случае изучалась статистическая связь двух переменных: возраста и электорального поведения. В результате можно сделать вывод: чем старше возраст респондента, тем выше вероятность того, что он проголосует за коммунистов. И наоборот.

Статистический вывод — это количественный вывод, получаемый после обработки анкет и анализа первичных данных. В отличие от него два других, рассмотренных ранее типа вывода – логический и теоретико-гипотетический — являются качественными. Связь между ними следующая. При составлении программы исследования ученый теоретически постулирует (строит теоретическую гипотезу) возможность связи между двумя переменными — возрастом и электоральным поведением. Позже, когда он составил анкеты и провел исследование, при математической обработке данных строится статистический вывод. Это две стороны одной медали, первый служит пробным проектом, теоретическим макетом возможной связи двух переменных, а второй — его эмпирическим подтверждением.

Если на разных выборках и разными учеными обнаружена сходная зависимость, то можно говорить о появлении определенной тенденции. Но это еще не закономерность. Тенденция перерастает в закономерность, если получает должное теоретическое обоснования. Отсюда следует, что

Закономерность = Эмпирическая тенденция + Теоретическое обоснование.

Но закономерность еще не есть закон как следствие логического вывода. Законы, как мы знаем, сильнее, всеобщнее, если можно так выразиться, закономерностей. Для того чтобы закономерность переросла в закон, надо провести огромное множество исследований и доказать, что во всех странах и во все эпохи чем старше возраст, тем активнее люди голосуют за левых. Но в США и Западной Европе пожилые люди вовсе не симпатизируют коммунистам. Значит, открытая нами закономерность, во-первых, ограничена во времени и в пространстве, во-вторых, она никогда не станет всеобщим законом. К тому же и теоретически доказать жесткую связь между старшим возрастом и симпатиями к коммунистам невозможно. Стало быть, у нашей закономерности помимо всеобщности будет отсутствовать и другой признак — необходимость.

Статистический вывод невозможно получить, исследуя малые совокупности. Если в вашей анкете есть вопросы, к которым предусмотрено, скажем, по 5 – 7 закрытий, то, разделив 35 на 7, получим 5. А минимальным наполнением каждой ячейки должно быть 7. Он начинает работать тогда, когда единиц исследования достаточно много. “Достаточно много” означает, что при условии равновероятного попадания в каждую клетку пространства признаков наполнение каждой из них составит не менее семи единиц[63]. Одна статистическая ячейка – это один признак. Допустим, социолог спрашивает респондента о том, за какую партию он будет голосовать, и предлагает на выбор 7 российских партий. В этом списке одна партия — это один признак, или одна ячейка. Ее должны наполнить ответы не менее 7 респондентов. Конечно, чем их больше, тем меньше вероятность ошибочного вывода.

Особенность эмпирического исследования именно в этом виде вывода — в статистическом. Дело в том, что теоретическое исследование, не прибегающее к полевому наблюдению или массовому опросу, вполне может содержать и логический, и теоретико-гипотетический выводы. Очень многие исследования именно этим и ограничиваются. Так, провести эмпирическое исследование на тему “Влияние переходного периода в России на формирование социальной структуры”, прибегая к массовому опросу, вряд ли возможно. Здесь нужны комбинированные методы, и прежде всего вторичный анализ — обобщение нескольких десятков проведенных в разные годы исследований и крупномасштабный анализ статистики. Теоретико-гипотетические выводы в таком случае никак не подтвердятся проведенным вами массовым опросом и полученным только на его основе статистическим выводом.

Статистический вывод можно сделать только на основе анализа первичных данных и частотных распределений. “Социолога интересует, во-первых, сколько людей подпадает под значение переменной, т.е. наполнение класса, во-вторых, каково распределение частот по всему континууму переменной, в-третьих, как меняется распределение при введении в группировку второго, третьего и энного признаков и, в-четвертых, имеется ли связь между признаками и насколько она меняется в различных контекстах”[64].

Статистические связи выполняют такую же функцию цементирования эмпирических фактов, какую в теоретическом знании выполняла логика. Статистические закономерности, статистические правила - это логика эмпирического знания, механизм его построения.

Статистический вывод — область вероятностного знания.Вероятность — числовая характеристика степени возможности появления какого-либо случайного события при тех или иных определенных, могущих повторяться неограниченное число раз условиях. Она изучается в теории вероятностей — математической науке, которая по вероятностям одних случайных событий находит вероятности других случайных событий, связанных каким-либо образом с первыми.Математическая статистика — раздел математики о математических методах систематизации и использовании статистических данных, опираясь на теорию вероятностей, позволяет оценить, в частности, необходимый объем выборки для получения результатов требуемой точности при выборочном обследовании. Одна из основных задач теории вероятностей состоит в выяснении закономерностей, возникающих при взаимодействии большого числа случайных факторов.

Инструментом установления таких закономерностей выступает закон больших чисел, гласящий, что совокупное действие большого числа случайных факторов приводит, при некоторых весьма общих условиях, к результату, почти не зависящему от случая. Иными словами, совокупное действие большого числа случайных факторов (причин, условий) приводит к результату, почти не зависящему от случая. Закон служит инструментом выявления устойчивых свойств в социальных явлениях и процессах. Он применяется социологами во всех статистических расчетах, без него немыслима эмпирическая социология. Закон незаменим при анализе процентного распределения ответов респондентов (опрашиваемых). Если социолог осуществляет достаточно большое число наблюдений, т.е. опрашивает множество людей, и каждое наблюдение не зависит друг от друга или все они обусловлены какой-то общей причиной (иными словами, когда респонденты при заполнении анкеты не влияют друг на друга), то он выявляет устойчивые связи, массовый процесс. На законе больших чисел строится процедура выборочного обследования в социологии (его принцип: о многих судить на основании знания о немногих).

Когда мы находим количественную меру, то автоматически переходим в область вероятностных утверждений. Мы можем сказать, что с достоверностью, равной 60—70%, женщины склонны выбирать в качестве брачного партнера мужчину с высшим образованием. Здесь процентная доля, которая заменяет размытые формулировки типа “некоторые”, “большинство” или “часть”, показывает степень вероятности наступления данного события. Наука тоже может ошибаться в своих прогнозах. Человек непредсказуем в своих действиях, еще менее предсказуемы массы людей, которые, объединяясь, часто ведут себя не так, как повела бы сумма разрозненных индивидов.

Вся социология, если говорить о ее математическом аппарате, построена на вероятностях, описываемых в процентных распределениях. Мы говорим: 72% избирателей данного округа проголосуют за кандидата М. Это значит, что с вероятностью в 72% избиратели на предстоящих выборах отдадут предпочтение именно ему Добавим сюда ошибку выборки, скажем, в 5% и можем утверждать, что избиратели проголосуют за М с вероятностью 72±5%.

Степень вероятности свидетельствует, во-первых, об ограниченных возможностях самой науки, во-вторых, о непредсказуемости, вариативности или изменчивости поведения объекта исследования, в-третьих, о высокой культуре научного исследования, требующей осторожно судить о реальности.

Выборочное обследование - одна из разновидностей эмпирического исследования. Не стоит путать и сводить все многообразие эмпирических исследований исключительно к выборочным. Эмпирические исследования могут осуществляться в форме сплошных обследований, примером которых служат общенациональные переписи и референдумы.

Большинство социологических исследований имеет не сплошной, а выборочный характер: по строгим правилам отбирается определенное количество людей, отражающих социально-демографические признаки структур населения. Такое исследование именуется выборочным.

Выборочное обследование представляет собой способ систематического сбора данных о поведении и установках людей посредством опроса специально подобранной группы респондентов. Выборочное обследование — экономичный и надежный метод, хотя требует изощренной методики и техники.

Его основа — выборочная совокупность, которая является частью генеральной совокупности, отобранная с помощью социальных приемов для получении информации о всей совокупности в целом.

Генеральная совокупность — все возможные социальные объекты или та их часть, которую социолог намерен изучить. Генеральная совокупность — все, кого собирается изучить социолог, пользуясь уменьшенной копией (выборочной совокупностью); совокупность тех людей, кто обладает одним или несколькими свойствами, подлежащими изучению. Часто генеральная совокупность (ее еще называют популяцией) настолько крупная, что опрос каждого их представителя является чрезвычайно обременительным и дорогостоящим. Это те люди, на кого направлен теоретический интерес социолога (теоретический в том смысле, что узнать о каждом представителе генеральной совокупности ученый может только косвенно — на основе информации о выборочной совокупности).

Выборочная совокупность — уменьшенная модель генеральной совокупности; те, кому социолог раздает анкеты, кто называется респондентами, кто, наконец, представляет собой объект социологического исследования. Иначе говоря, это множество людей, которых социолог опрашивает.

Кого именно относить к генеральной совокупности, определяют цели исследования, а кого включать в выборочную совокупность, решают с помощью математических методов. Если социолог намеревается взглянуть на Афганскую войну глазами ее участников, в генеральную совокупность войдут все воины-афганцы, но опрашивать ему придется небольшую часть — выборочную совокупность. Выборка будет точно отражать генеральную совокупность, если все воины-афганцы, независимо от места их жительства, места работы, состояния здоровья и других обстоятельств, будут иметь равную вероятность попасть в выборочную совокупность. Чтобы отобрать для исследования часть объектов (единиц), социолог описывает объекты (единицы) исходной совокупности. Перечень описания единиц исходной совокупности, удовлетворяющий требованиям полноты, точности, адекватности и др., выступает в качестве основы выборки. После определения объема (числа единиц наблюдения) выборочной совокупности социолог должен выбрать способ или прием формирования выборки (вид, или тип выборки). Выборки делятся на три больших класса: а) сплошные (переписи, референдумы), б) случайные и в) неслучайные. Со сплошными более или менее все ясно, это даже и не выборки, поскольку опрашиваются все единицы из генеральной совокупности. Сложнее обстоит дело с двумя другими классами. Каждый из них подразделяется на несколько видов (типов). К случайным относят: 1) вероятностную; 2) систематическую; 3) районированную (стратифицированную); 4) гнездовую выборку. К неслучайным относят: 1) “стихийную”; 2) квотную; 3) метод “основного массива”[65].

Если генеральная совокупность имеет небольшой объем, единицы отбора удается пронумеровать, и каждая из них получает равную вероятность попасть в выборку, то применяется вероятностный тип выборки, основанный на использовании таблицы случайных чисел. Его упрощенным вариантом является систематический отбор. Если таблицы случайных чисел под рукой нет, можно воспользоваться алфавитным списком, например, персонала предприятия (картотека всегда есть в отделе кадров) или избирательного участка (при опросе по месту жительства). Процедура систематического отбора проста: количество единиц генеральной совокупности, предположим 2000 работников предприятия, делится на количество анкет, скажем 200, и определяется шаг выборки. Он предполагает, что, начиная с любого номера из списка, опрашивается каждый десятый (2000 : 200 = 10). В основу систематической выборки положены не вероятностные процедуры, а алфавитные списки, картотеки, схемы, которые обеспечивают равновероятное попадание в выборку всех единиц генеральной совокупности.

Если генеральная выборка велика, а такое в эмпирическом исследовании случается очень часто, то приходится разделять обследуемую совокупность на более или менее однородные части, а затем осуществлять отбор единиц внутри этих частей. Если деление происходит по стратам (социальным группам), то выборку именуют стратифицированной, если по экономико-географическим районам, то — районированной. К примеру, в обследованиях Центра “Социо-Экспресс” Института социологии РАН в основе построения выборки лежат десять экономико-географических зон, в каждой из которых выделяются крупные города (численностью свыше 500 тыс. населения), средние города (50—500 тыс.), малые города (до 50 тыс.) или поселки городского типа, а также сельские населенные пункты. В отобранных городах респондентов отбирают случайным методом. Репрезентативность контролируется по региональным пропорциям численности населения, пропорциям между городским и сельским населением, пропорциям между населением указанных типов населенных пунктов[66].

Стратифицированная случайная выборка основана на выборке по каждой страте отдельно. Например, известно, что больше всего бедных среди пожилых, безработных и монородительских семей. Исследуя проблемы бедности, можно с равным успехом выбрать в качестве объекта любую из трех страт. В отобранных районах или стратах выбор единиц обследования проводится по вероятностному методу. Достоинство стратифицированной случайной выборки состоит в том, что она повышает точность результатов и при этом экономит время, силы, деньги, позволяет сократить объем без ущерба для заданного уровня точности.

Гнездовая выборка — вид выборки, при котором отбираемые объекты представляют собой гнезда (кластеры) более мелких единиц. После отбора небольшого числа территориальных сегментов (населенных пунктов, районов, домов, подъездов) проводится выборочный или сплошной опрос проживающих в них людей. Гнездовой отбор обладает большими организационными возможностями: осуществить отбор и обследование нескольких компактных групп много проще, чем десятков или сотен отдельных единиц. Проблемы гнездовой выборки связаны с определением размера гнезда (числа единиц, образующих гнездо), количества гнезд, которые надо обследовать, с их размещением в генеральной совокупности.

Квотный отбор основан на целенаправленном формировании структуры выборочной совокупности. Квота — это некоторое количество лиц определенного возраста, пола, образования и профессии, которых опрашивает социолог. Удельный вес квоты в выборочной совокупности должен соответствовать ее удельному весу в генеральной совокупности. Обычно квотная выборка используется на последних ступенях отбора и завершает процесс районирования (стратифицирования) и применения вероятностных процедур. Социолог разыскивает респондента определенного пола, статуса и возраста в заданном районе и беседует с ним.

Стихийный отбор только внешне похож на вероятностный, случайный, поскольку социолог, приблизительно зная, кого ему надо опросить, идет на улицу или останавливается у станции метро, опрашивая всех, кого удастся, или тех, кто похож на представителей генеральной совокупности, например молодых людей в возрасте от 30 до 40 лет. Никаких математических процедур при составлении выборки здесь не применяется и соблюсти контроль за обеспечением репрезентативности невозможно. Чаще всего фиксируется мнение тех, кто имеет возможность и желание поговорить с интервьюером. Стихийный отбор может принимать иную форму, когда не социолог подходит к первому встречному на улице, а первый встречный звонит на телевидение, откликаясь на обращение принять участие в так называемом интерактивном опросе, ставшем особенно модным у нас в конце 90-х годов.