Структуре прикладных проектов

Информационные данные являются ключевым элементом реа­лизации прикладных проектов. Хотя критерии поиска и учета дан­ных тесно связаны с характером исследования, существует ряд стандартных условий для определения их качества. Данные долж­ны быть многообразны, содержательны и конкретны. Это означа­ет, что они не могут касаться только одного аспекта наблюдения, исключают не относящиеся к сути вопроса сведения и четко фик­сируют предметные характеристики. Немаловажную роль играет степень их актуальности и атрибутирования официальному источ­нику, а также то, вводятся эти данные в научный информацион­ный оборот впервые или они уже фигурировали в других проектах.

В контексте определения состава и типологии информацион­ных данных особую роль играют различия первичной и вторичной информации, которые предполагают разные способы получения данных. Так, данные, полученные в виде интервью, документаль­ных записей о событиях, контент-анализа прессы, относятся к категории первичных данных, которые собирает автор исследова­ния. Вторичные данные, как и вторичная информация, «извлека­ются» преимущественно из работ других авторов или опросов экс­пертов. Но часто автор исследования самостоятельно проводит об­работку первичных данных с тем, чтобы в дальнейшем оперировать обобщенными и упорядоченными характеристиками.

Первичные и вторичные данные, непосредственно собранные для целей конкретного проекта и отличающиеся высокой степе­нью предметности, — идеальное условие аналитической работы. Однако большая часть доступных политологам или специалистам-международникам сведений имеет лишь косвенное отношение к проводимому ими исследованию. В этой связи любые фактологи­ческие сведения при использовании в рамках прикладного проек­та нуждаются в дополнительной обработке. Такие сведения могут выступать в самой разнообразной форме, но обычно значительная их часть объединена в большие специальные группы, которые при­нято называть сводными данными. Существует несколько основных типов сводных данных с различной степенью валидности для ана­литических заключений: данные переписи; статистика; материалы тематических публикаций; событийная информация; экспертные оценки. Их группировка по уровню достоверности информации является условной, так же как и возможность отнесения результа­тов переписи к категории первичных данных. Речь идет скорее о статусе официальных и неофициальных материалов. Однако иссле­дователь всегда несет ответственность за качество информации, с которой он работает, и именно он делает выбор в пользу сводных данных из того или иного источника.

Аналитические возможности сводных данных могут увеличиться за счет сочетания, преобразования или стандартизации содержащихся в них сведений. Такая обработка является неизбежной при проведе­нии любых видов аналитических сравнений. Стандартизация обычно заключается в приведении единицы измерения к выражению типа: «такое-то количество единиц одной переменной в расчете на едини­цу какой-то другой переменной» (например, количество обращений жителей региона к органам административного управления в течение текущего года) или к форме процентного отношения к какой-то другой переменной (доля террористических атак в общем количе­стве боестолкновений на территории Ирака). Иногда стандартиза­ция сводных данных предполагает вычисление некоторого коэффи­циента, или уровня значимости, например уровня естественного прироста населения. Техническая сторона операций по преобразова­нию и стандартизации данных обычно связана с применением про­стейших арифметических расчетов и статистических процедур. Что касается действий по сочетанию разных типов данных, то здесь речь может идти уже об элементах прикладного моделирования. В любом случае работа со сводными данными предполагает высокую испол­нительскую дисциплину и творческое отношение к делу.

Вместе с тем не следует забывать, что поскольку основу про­цесса познания составляет общественная практика, источником информации, а следовательно, и подлежащих анализу данных, служат не только специальные исследовательские материалы, но и все виды активной деятельности людей в общественной сфере. Именно поэтому личные наблюдения или оценки, которыми рас­полагает исследователь, могут органично вписаться в информаци­онное обеспечение прикладного проекта. Формирование массива данных прикладного проекта с каждым годом требует выполнения все более сложных задач по отбору и переработке информации, которые можно решать лишь при одновременном использовании достижений информационных технологий и методик их примене­ния в конкретных предметных областях.