Как этап социологического исследования

Анализ и интерпретация собранной информации является одним из завершающих и самых важных[240] этапов социологического исследования, в ходе которого проверяются исходные гипотезы, выявляются новые проблемы, делаются соответствующие выводы и предложения. При этом описание преобразуется в понимание и объяснение социальной реальности.

Данные – структурированная информация, фиксированная в определенной форме, пригодной для соответствующей обработки, хранения и передачи. Различают первичные и вторичные данные. Первичные данные обычно получают в результате проведения качественных и количественных исследований. Эти данные отличаются тем, что собираются точно в соответствии с поставленной целью, и вероятность их недостоверности весьма невелика. Вторичные данные – это разнообразная информация, которая ранее была уже кем-то собрана, причем в целях, не обязательно соответствующих тем задачам, которые ставятся в исследованиях, направленных на сбор первичной информации. В ПР- и рекламной деятельности в качестве источников вторичных данных выступают: внутрифирменная информация, официальная государственная статистика, публикации в прессе, открытая отчетность коммерческих структур и т.д.

Анализ данных – это процесс обобщения исходной («сырой», неструктурированной) информации. Чтобы перейти к анализу, необходимо собранную в ходе полевого этапа первичную социологическую информацию соответствующим образом структурировать, т.е. сделать доступной для обозрения и непосредственного изучения. Это вытекает из следующего: сложность социальных объектов, общественного мнения в том числе, приводит к тому, что непосредственный (визуальный) анализ полученных (многообразных и разнородных) данных невозможен. Поэтому приходится прибегать к «сжатию» первичной информации, чтобы в итоге получить обозримую форму представления структуры исходных данных. Для подобного «свертывания» информации вполне подходят статистические и математические методы как методы обработки, сравнения, классификации, моделирования и оценки данных, полученных в ходе социологического исследования. Это могут быть, например, различные формы дискриптивной статистики (среднее, мода, медиана, дисперсия, энтропия), различные виды анализа зависимости между характеристиками (коэффициенты корреляции и сопряженности) или методы многомерного анализа. Для проведения анализа массива данных социологи активно применяют компьютерные программы математико-статистической обработки данных. Специализированные математические пакеты обладают большими возможностями обработки данных. Согласно официальным данным Международного статистического института, число статистических программных продуктов приближается к тысяче. Среди программных средств выделяются такие пакеты, как Statistica, SPSS и другие, которые имеют большой набор статистических функций (факторный анализ, регрессионный анализ, кластерный анализ, многомерный анализ и т.п.). Эти пакеты содержат средства для визуальной интерпретации полученных результатов (графики, диаграммы и т.д.). Большим спросом при обработке данных массовых опросов пользуется одна из старейших систем статистического анализа и управления данными – SPSS. Пакет SPSS построен как традиционная база данных: накопление массива информации, его формализация и представление результатов статистической обработки массива в виде отчета.

Характер отображения полученных в ходе социологического исследования данных предопределяется, в первую очередь, формой обобщения первичной информации. А этих форм существует множество, поэтому «понятие «анализ» на различных этапах социологического исследования трактуется по-разному. Если исходить из упрощенной схемы социологического исследования, опирающегося на эмпирические данные, то она состоит из трех уровней (это тот случай, когда имеет смысл горизонтальное и вертикальное строение понятийного аппарата): концептуальная схема исследования, включающая определение предмета, объекта, цели, задач, гипотез исследования, а также понятийный аппарат исследования (гипотезы могут и отсутствовать); методика сбора эмпирических данных, то есть эмпирическая интерпретация понятий и инструментарий исследования (в широком смысле включающий и методы измерения); методика обработки данных, то есть формы представления информации, методы первичного анализа данных, логика применения математических методов (в том числе разные виды кодирования текстовой информации, построение пирамиды обобщений)… на последнем из трех уровней анализ может интерпретироваться как статистическая обработка информации, применение какого-нибудь математического метода, вычисление некоторого логического индекса (обобщенного показателя, полученного на основе некоторых эмпирических индикаторов посредством использования логических операций), так называемое осевое кодирование транскриптов и т.д. На втором уровне речь идет об анализе познавательных возможностей вопросов анкеты или другого рода эмпирических индикаторов. Если же взять первый уровень, то под анализом могут пониматься различные логические схемы проверки гипотез исследования (если таковые в исследовании имеются), логика интерпретации эмпирических закономерностей, логика проведения таких видов анализа, как типологический, факторный, причинный».[241]

Обычно в силу того, что гипотезы подразделяются на описательные и объяснительные, выделяют два основных класса процедур анализа: дескриптивные процедуры (группировка, классификация, типологизация) и аналитические процедуры (установление причинно-следственных и функциональных связей).

Дескриптивные процедуры предназначены для описания полученных данных и сводятся, в основном, к оформлению и интерпретации одномерных и двумерных распределений респондентов по их ответам на вопросы анкеты. Аналитические процедуры направлены на объяснение полученных данных и сводятся, в основном, к выявлению связей между типами ответов на вопросы анкеты и установлению причинно-следственных и функциональных отношений (оценка характера, направленности и иных связей между типами ответов). Надо отметить, что при проведении опросов общественного мнения зачастую исследование завершается на первом уровне (первичный анализ: статистическая обработка данных), тогда как второй уровень (вторичный анализ: системный анализ проблемы) отдается в руки экспертов-специалистов.

Элементарный анализ

Характер анализа и представления социологических данных, в первую очередь, определяется формой обобщения полученной информации. Наиболее простыми формами обработки первичной социологической информации являются группировка и эмпирическая классификация (типологизация). Они представляют собой процедуры упорядочения данных, предваряющих их анализ.

Группировка позволяет зачислять респондента в определенную группу – в соответствии с выбранным признаком (признаками) группировки. Выделяют простую и перекрестную группировку.

Простая группировка – это упорядочение полученных данных по одному признаку. При этом исходная информация «уплотняется» (связывается) относительно ведущего признака группировки: по полу, возрасту, образованию, национальности и т.д. При этом количественные показатели ранжируются по возрастанию-убыванию признака, а качественные – по принципу построения неупорядоченных номинальных шкал.

Перекрестная группировка – это связывание данных, предварительно упорядоченных по двум признакам (показателям), с целью обнаружения взаимозависимости этих показателей или нахождения сложного показателя (индекса). Перекрестная группировка производится в виде таблицы, в которой указывается наименование таблицы (какие показатели сопрягаются между собой) и общая численность включенных в данную группировку объектов. Перекрестная группировка предназначена для выявления устойчивых связей между отдельными структурными элементами или свойствами изучаемого явления. Перекрестная группировка помогает выявить тенденции в развертывании социального явления, например, проследить динамику общественного мнения.

Эмпирическая типологизация – метод поиска устойчивых сочетаний свойств тех или иных социальных явлений, которые рассматриваются в нескольких измерениях одновременно. Согласно П. Лазарсфельду, эмпирическая типологизация выступает как «пространство свойств» (например, изображение социальной структуры общества в виде скопления или рассеяния признаков в трехмерном пространстве). Если встает задача проанализировать социальные объекты в многомерном пространстве, тогда применяют методы таксономии и кластерного анализа.

Теоретическая типологизация – метод обобщения признаков социальных явлений на основе идеальной теоретической модели в соответствии с обоснованными критериями. В отличие от эмпирической типологизации, где устойчивость свойств социального явления находится путем их многократного перебора, в теоретической типологизации критерии выделяемых свойств определяются с помощью логического анализа. «Метод теоретической типологизации ведет к объяснению, сформулированному в гипотезах, вытекающих из данной теории, тогда как эмпирическая типологизация допускает лишь описание полученных данных и их интерпретацию,[242] что позволяет сформулировать более общие гипотезы, продвигает исследование в сторону разработки теории. В первом случае «теория на входе», во втором – «теория на выходе» – как результат анализа эмпирических данных».[243] На этом этапе выделяются существенные признаки или один какой-либо признак (например, пол, возраст, образование), и респондент зачисляется в ту или иную группу в соответствии с выбранным признаком. Когда суммируются ответы респондентов с учетом, например, пола, то осуществляется простая группировка. Точно такую же работу можно проделать, взяв в качестве важнейшего признака уровень образования. Но в данном случае групп будет не две, а как минимум три или четыре. Выделенные группы можно легко сопоставить, сравнить, а следовательно, глубже и обстоятельнее проанализировать то или иное социальное явление, мотивы, интересы опрашиваемых.

Выбор признака группировки предопределяется задачами социологического исследования, а также его гипотезами. Ошибка в выборе признака группировки приводит к ошибкам при анализе характеристик групп. Используя один и тот же эмпирический материал, разные исследователи могут сделать диаметрально противоположные выводы.

Итак, социологическая информация может быть сгруппирована:

- по номинальному признаку (род занятий, национальность и т.д.);

- по признакам, соответствующим ранговым шкалам (например, по характеру труда: ручной труд, работа с механизмами, наладка станков, интеллектуальный труд);

- по количественному признаку (группы характеризуются числовым значением, они качественно сравнимы между собой, например, группировка по возрастным интервалам: 18-20 лет, 21-25 лет, 26-30 лет и т.д.).

Поиск по сайту: