Структурно-фазовый анализ мониторинга общественного мнения

 

В.П.Горяинов

 

Краткие сведения о структурно-фазовом анализе

 

Назначение

 

Структурно-фазовый анализ (СФА) предназначен для выявления социальных сдвигов и трансформаций, происходящих в общественном мнении, общественном сознании с помощью анализа корреляционных связей между исторически различными периодами (фазами) динамических рядов, характеризующих ответы респондентов на вопросы мониторинга общественного мнения. Возможности прогнозирования с помощью СФА в настоящее время проходят стадию верификации.

 

Предмет анализа

 

СФА выявляет структуру корреляционных связей между несколькими возможными ответами респондентов на один или несколько вопросов мониторинга на специально определяемых исторически однородных периодах времени, названных фазами. По  типам и характеристикам структуры корреляционных связей, выделенным на той или иной фазе, диагностируются глубинные социальные свойства этих фаз и проводится их сравнение.

 

Свойства метода

 

СФА обладает высокой статистической мощностью, то есть высокой чувствительностью, с его помощью можно выявлять социальные сдвиги и трансформации, которые слабо или вообще не выявляются известными методами анализа, такими как: определение соотношения частот ответов респондетов, модульный анализ.

 

Причины высокой чувствительности и точности метода

 

Высокая точность и чувствительность СФА основана на следующих положениях.

1.     При проведении СФА используется не весь процесс, который, как правило, включает в себя качественно разнородные части процесса, но выделяются однородные по своим характеристикам части процесса, которые мы условимся называть фазами, и этим самым уменьшаем вариабельность данных и повышаем точность измерения всех параметров фаз.

2.      Частота распределение в какой-то временной точке мониторинга, например, рейтинг доверия политическому лидеру в какой-то момент времени, как всякое точечное наблюдение, подвержен случайным флюктуациям и вызывает сомнение в ее точности.  Гораздо более достоверной предстает кривая,  полученная по нескольким точкам наблюдения. По мере увеличения числа точек наблюдения в каждой фазе увеличивается объем статистической совокупности, что приводит к увеличению точности измеряемого показателя.

3.      Когда мы имеем несколько динамических рядов, относящихся к разным выборочным совокупностям, и определяем корреляционные связи между ними,  то по знаку и значению этих корреляционных связей можно определить ясно и точно степень согласования или рассогласования между динамическими рядами и их статистическую не значимость, или же полное  отсутствие  связей в изучаемом процессе, что имеет важное значение для характеристики этого процесса.

4.       Совокупность коэффициентов корреляционных связей между несколькими динамическими рядами для каждой отдельной фазы образуют свой тип или паттерн, отличный от тех, который был получен на других фазах, что свидетельствует об их структурных различиях. Также возможно получение и сходных паттернов на отдельных фазах, что свидетельствует об их структурном сходстве. Сходство или различие структур корреляционных связей на отдельных фазах, которое может быть представлено на диаграммах, свидетельствует о глубинных содержательных сходствах и различиях между фазами. Однако сходство или различие неточно улавливается зрительным анализатором человека на диаграммах, что указывает на необходимость использования математических средств с целью определения того, насколько фазы похожи друг на друга (близки) или насколько они различаются (удалены). В качестве меры расстояния между структурами корреляционных связей на всех фазах используется квадрат расстояния Евклида – это сумма квадратов расстояний между всеми коэффициентами корреляции, подсчитанными для всех исследуемых фаз. Сходство и различие между фазами подсчитывается методом иерархического кластерного анализа и представляется в виде дендрограмм, что также повышает точность и надежность анализа.

5.   В качестве эталонов измерения и сопоставления в кластерном анализе используются сами паттерны корреляционных связей всех фаз. Этим самым структура или организованность каждой фазы анализируется в сравнении со всеми остальными фазами  процесса, а не с некими внешними эталонами или по чуждым критериям. Отсюда точность такого анализа, по нашему мнению, повышается благодаря непреднамеренному использованию принципа внутреннего заимствования, сформулированного В.А.Лефевром [1], который обязывает использовать критерии, эталоны или  образцы оценки организованности, взятые из самого изучаемого процесса или системы, а не из каких-то внешних абсолютных «мировых» стандартов организованности.

 

Задачи, решаемые с помощью СФА

 

СФА мониторинга разрабатывался в рамках развития методологии проведения вторичного анализа данных и их системного анализа. СФА осуществляются поэтапно с помощью решения следующих задач.

Построение с помощью идей системного подхода концептуальных представлений, имплицитно заложенных в каком-то вопросе или совокупности вопросов мониторинга общественного мнения и в ответах на эти вопросы. Эта задача обозначается нами как системная концептуализация данных в соответствии с познавательной или практической задачей исследователя.

Разделение исследуемых динамических рядов на наиболее однородные по своим свойствам части процесса, названные фазам с помощью использования известных в статистике методик выравнивания и аппроксимации динамических рядов.

Преодоление с помощью оригинального сочетания известных статистических методов корреляционного и кластерного анализа следующих ограниченных возможностей исследователя: непосредственно физиологически визуально определять состояние происходящего процесса, характеризуемого тремя и более динамическими рядами; определять сходство или различие, близость или удаленность между структурными свойствами фаз. Эта задача может быть обозначена как задача распознавания сходства и различий между паттернами корреляций на различных фазах процесса.

Повышение точности и удобства диагностики и интерпретации корреляционных связей между отдельными динамическими рядами на отдельных фазах процесса с помощью заранее подготовленных фреймовых  таблиц, в которых частично формализован процесс распознавания социологического содержания, заключенного в  корреляционных связях между динамическими рядами на отдельных фазах. Фреймовые таблицы значительно облегчают исследователю логический анализ корреляционных связей.

Определение системных показателей, характеризующих иерархичность, управляемость, неопределенность каждой фазы процесса с помощью параметрического и визуального анализа распределений частот коэффициентов корреляции между всеми динамическими рядами.

 

Место СФА среди других методов, сходство и отличие от других методов

 

 СФА близок по духу к модульному анализу А.А.Давыдова [2], [3]. В модульном анализе акцент ставиться на изучении пропорций в системе, тогда как в СФА -  корреляционных связей в системе. Эмпирическое сравнение показало, что СФА обладает высокой чувствительностью при анализе даже одного вопроса мониторинга, тогда как модульный анализ требует 20-50 и более вопросов для получения точного диагноза состояния системы. Применение модульного анализа и СФА к одним и тем же вопросам мониторинга показало более высокую чувствительность последнего.

СФА в некоторой мере противопоставлен идеи создания обобщающих индексов для получения представления об изменении одновременно нескольких социальных процессов, как это представлено в работе Ю.А Левады [4] . С нашей точки зрения, обобщающие или интегральные индексы в социологии, содержат внутри себя важные, часто противоречивые характеристики нескольких процессов, вызванных качественно разнородными группами респондентов. В индексах указанные противоречивые характеристики сглаживаются и не находят своего отражения. В обобщающих индексах слишком часто преувеличивается доля влияния наиболее значительных по численности групп общества и преуменьшается доля малых групп. Суммативность индексов маскирует важные процессы, происходящие в относительно малых по численности группах общества, но очень часто наиболее влиятельных или чувствительных, или активных, или наиболее ярко выражающих какие-то новые тенденции, или потенциально более организованных. Индексы чрезмерно гиперболизируют синхронно протекающие процессы в наиболее массовых , часто наиболее социально инертных группах общества. Как известно, в некоторых случаях численность группы играет важное характерологическое значение, а в некоторых случаях малочисленные, но более вариабельные группы по своей динамике имеют более важное характерологическое значение для выводов о социальных изменениях, сдвигах и трансформациях.

СФА также имеет некоторый обобщающий потенциал, когда посредством него анализируются и обобщаются данные за весь период мониторинга, однако наиболее ценным инструментом СФА является в том случае, когда с его помощью изучаются отдельные внутренне однородные по своим свойствам фазы всего процесса. Такие исторически однородные фазы, включающие несколько (надежнее, когда более четырех точек мониторинга) являются социологически более крупными и достоверными единицами исследования  в структурно-фазовом анализе, тогда как при создании обобщающих индексов единицами анализа являются отдельные  синхронные точки нескольких вопросов мониторинга.

 

Предположение о прогнозных возможностях СФА

 

1. По сходству циклов изменения паттернов корреляционных связей  мы считали возможным предсказывать состояние последующей фазы, относительно нескольких предыдущих фаз. Мы исходили из временной, предварительной  истинности  гипотезы о том, что структурные образы (паттерны) чередуются так, что за каждым близким по структуре образом должен следовать с наибольшей вероятностью тот образ, который следовал после прошлой, сходной с ней фазой. В таком  предсказании заложено то общее представление, что образы структур меняются волнообразно и порождают тем самым определенные закономерные последовательности в форме ритмов и циклов, то есть мы основываем наш прогноз на широко применяемой в различных науках волновой экстраполяции событий. Подчеркнем, что это положение находится пока в стадии проверки.

 2. С помощью проведения регрессионного анализа динамических рядов на отдельных фазах можно определять степень предсказуемости между ними, при попеременном использовании рядов в качестве зависимых и независимых переменных, и определяя их доверительные зоны и константы по значению их уровня статистической значимости. Этим самым выявляются строго математически различные по степени предсказуемости фазы. 

 

Краткое обобщенное описание СФА как процесса исследования

 

1-ый этап. Проведение первичного анализа данных методами статистического параметрического и графического анализа.

На входе имеем данные ответов респондентов на один или несколько вопросов мониторинга за длительный период времени, позволяющий судить о динамике какого-то процесса и его отдельных периодах.

В результате проведения статистического анализа получаем распределение частот ответов респондентов на каждый заданный вопрос мониторинга и основные параметры распределения: среднее значение, моду, медиану, среднее стандартное отклонение. Важно вычислить коэффициент вариации, который равен частному от деления среднего квадратичного отклонения на среднее значение, выраженному в процентах. Параметр является показателем чувствительности той или иной группы ответивших под влиянием всех возможных факторов за весь период монитормнга. По нему выделяются, наиболее чувствительно реагирующие группы, по которым в дальнейшем происходит разделение всего процесса мониторинга на исторически важные периоды мониторинга.

Строим графики изменения частот ответов респондентов на вопрос мониторинга с равномерной и логарифмической шкалой в программе Microsoft Excel . Графики с равномерной шкалой правильно показывают абсолютное приращение или уменьшение количества по-разному ответивших на вопрос мониторинга  групп населения, но искаженно представляют их динамику. Графики с логарифмической шкалой правильно показывают относительное увеличение или уменьшение количества по-разному адаптированных групп населения, то есть правильно представляют темпы их изменения. Как, возможно, не всем известно публикуемые во многих изданиях графики только лишь с равномерной шкалой дезориентируют получателей информации. Графики с логарифмической шкалой позволяют дополнительно сопоставить динамику разноразмерных показателей на одной координатной сетке, что очень важно для сопоставительного анализа. По этим двум типам графиков визуально предварительно определяем, существуют ли исторически разнородные периоды наблюдения во всем процессе мониторинга. Если оказывается, что такие периоды наблюдения существуют, тогда переходят к более точному определению их границ.

 

 

2-ой этап. Разделение всего процесса мониторинга на отдельные однородные фазы.

Графики динамических рядов ответов населения на определенные вопросы мониторинга удобно разделять на существенно разные по своим свойствам периоды также в программе Microsoft Excel.

В целях лучшего понимания разнокачественности входящих в весь процесс подпроцессов, нужно разделить весь процесс на однородные фазы, которые можно корректно сравнивать между собой. Такое разделение процесса на подпроцессы целесообразно осуществлять визуально и с помощью специальных методов, имеющихся в  программе Microsoft Excel для выравнивания рядов. С помощью различных методов  выделяют на всех графиках  экстремальные точки, которые делят временные ряды на фазы подъема и спада кривых.

В результате этого этапа получаем несколько фаз, которые служат единицами дальнейшего сопоставительного анализа.

 

3-ий этап. Расчет кросскорреляций между динамическими рядами на отдельных выделенных ранее фазах и их графическое представление.

Методом корреляционного анализа определяем коэффицинты корреляции между всеми динамическими рядами на каждой выделенной фазы мониторинга. Определяем по знаку и значению корреляции и уровню ее статистической значимости, какие ряды между собой согласуются, какие противостоят, а какие никак не связаны между собой, то есть получаем структуры корреляционных связей между ответами респондентов на поставленный в мониторинге вопрос для всех выделенных фаз. Представляем эти структуры корреляционных связей в графическом виде (наиболее удобно в виде столбчатых диаграмм).

В результате получаем последовательно развертывающие картины образов структур (паттерны) корреляционных связей для отдельных фаз, которые удобно анализировать визуально по степени их сходства или различия.

 

4-ый этап. Определение точного сходства и различий между паттернами корреляционных связей, полученными для каждой фазы процесса.

  Не смотря на значительные удобства и простоту визуального анализа сходства и различий между паттернами корреляционных связей на отдельных фазах, во многих случаях возникает необходимость установление более точного сходства или различий между ними с помощью аналитических методов.

В качестве более точной меры расстояния между структурами корреляционных связей на всех фазах используется квадрат расстояния Евклида – это сумма квадратов расстояний между паттернами коэффициентов корреляции, подсчитанными попарно для всех исследуемых фаз. Точное сходство и различие между фазами рекомендуется подсчитывать методом иерархического кластерного анализа и представлять в виде дендрограммы, или специальных таблиц  сходства или различия между структурными свойствами (паттернами) фаз всего процесса мониторинга.  Полученные дендрограммы и таблицы сходства или различия можно точнее интерпретировать, чем при визуальном анализе.

 

5-ый этап. Построение фреймовых схем интерпретации корреляционных связей.

Очень важно отметить, что корреляционные связи на отдельных фазах оказываются не сравнимы между собой, так как отсчитываются относительно фаз подъема или спада основного процесса. В целях проведения сравнительно анализа того, какие структурные сдвиги и трансформации происходят от этапа к этапу, необходимо разработать фреймовые схемы, с помощью которых можно определять, что же означает определенный знак корреляции на каждой фазе. Обычно приходится строить две фреймовые схемы: одна – для анализа фазы подъема, другая - для анализа фазы спада. Таким образом, корректная  интерпретация корреляционных связей  проводится не непосредственно, традиционно, а всегда посредством фреймовых схем и поэтому несколько непривычна  для читателей, но это обязательное условие необходимо принять и руководствоваться им в целях точной и правильной интерпретации знака и значения корреляционных связей между динамическими рядами ответов респондентов на вопрос мониторинга. С помощью фреймовых таблиц проводится содержательная интерпретация каждой фазы мониторинга.

6-ой этап. Параметрический анализ распределений корреляционных связей между динамическими рядами.

Когда коэффициентов корреляции более восьми, то допустимо строить распределения частот корреляционных связей для каждой фазы и  проводить вторичный параметрический анализ этих распределений. С помощью анализа вида распределений и их статистических параметров можно дополнительно выявлять некоторые важные системные характеристики (иерархичность, управляемость, неопределенность) каждой фазы.

 

 

Подробное описание СФА как совокупности методологических положений и методик исследования

 

Важно отметить, что данное выше краткое обобщенное описание задач и этапов СФА служит скорее для фиксации сути его процесса в целях лучшего его понимания читателями, но в целях конкретного практического его применения необходимо на его основе разрабатывать конкретные рабочие методики, некоторые из которых будут представлены в виде примеров с необходимыми методологическими положениями и методическими пояснениями.

При знакомстве с вопросами всех мониторингов общественного мнения можно заметить, что вопросы можно разделить на две большие группы:

на вопросы оценочные, в которых респондента напрямую просят оценить свое экономическое положение, настроение и прочее, или оценить социально значимые объекты , например, экономическое положение страны, работу правительства или государственных или политических деятелей;

на вопросы проблемные, к которым относятся общие, коренные социально-политические вопросы, или проблемы, или принципы устройства жизни общества, затрагивающие очень глубоко большинство людей. Пример проблемного вопроса из мониторинга ВЦИОМ [5]«Рыночные реформы сейчас нужно продолжать или их следует прекратить?» с возможными ответами «нужно продолжать», «следует прекратить», «затрудняюсь ответить». Проблемные вопросы, в сравнении с оценочными вопросами, характеризуются большим разнообразием их интерпретации, а также многовариантностью путей и способов их решения и повышенной неопределенностью в выборе наилучшего пути решения и, следовательно, разнообразием возможных ответов и даже с возможностью применения открытого вопроса. Проблемные вопросы тематически представляют собой вопросы, которые по значимости и масштабности можно выносить на референдум, ответы на них заключают в себе принятие решения респондентом, занимающим определенную позицию, определяющим  своим ответом направление решения этого вопроса, а подчас и его мировоззрение. Оценочные же вопросы допускают ограниченную интерпретацию[1].

Особенностью проблемных вопросов является возможность их подвергать  многовариантной интерпретации, вплоть до редукции истолкования проблемного вопроса к чисто оценочному. Такая интерпретация всегда проводится исследователем с помощью мысленного наложения некоторой принятой им концептуальной схемы на вопросы и ответы мониторинга, которое мы в дальнейшем будем называть концептуальным представлением вопросов и ответов на них или просто концептуализацией.

Как правило, исследователи, работающие в организациях, изучающих общественное мнение, представляют к публикации полученные ими конечные результаты, но теоретические представления, на основе которых построен вопрос, задаваемый респондентам, его понятийная структура, измеряемые им свойства сознания респондентов, часто оказываются не эксплицированными. Отсюда перед каждым исследователем возникает задача концептуализировать вопрос как бы заново и самому определить содержание и границы такой концептуализации, с целью понимания вопросов и ответов, задаваемых в мониторингах общественного мнения.

Итак, под концептуализацией, в данной работе,  понимается либо использование готовых первичных концептуальных представлений, изложенных автором вопросов и возможных ответов на них в каких-то публикациях, либо, когда исходных готовых концептуальных представлений не обнаруживается,  то проводится их реконструкция, либо проводится творческая разработка совершенно новых теоретических представлений, с помощью которых возможна новая интерпретация заданных респондентам вопросов и полученных от них ответов.

Другое важное требование при использовании СФА – обязательная экспликация собственных теоретических представлений автором вопросов или тем исследователем, который намерен их использовать для своего самостоятельного вторичного анализа. Это требование включается нами в понятие «концептуализация вопросов и ответов на них».

 

 

Как проводить первичную концептуализацию задаваемого респондентам вопроса и ответов на него

 

Когда исследователь только знакомится с линейными распределениями мониторинга, например,  ВЦИОМ или ФОМ, то он может при анализе данных занимать объективистскую, оценочную позицию и никак не интерпретировать имеющиеся данные, а только подсчитывать соотношения отвечающих по-разному групп населения и сравнивать их между собой. Такой первичный анализ данных не требует особых концептуальных интерпретаций, так как исследователь здесь полностью полагается на логику разработчика вопросов и подсказок ответов на них, которые социологи иногда называют закрытьями.  При проведении первичного анализа оценивают статистические параметры данных, выявляют их особенности или некоторые характеристики, то есть проводят принятые в статистике процедуры параметрического анализа данных. Первичный анализ данных может быть даже дополнен, по нашему мнению,  анализом  с помощью современных экспертно-диагностических программ.  Собственно же концептуальная часть первичного анализа сводится к обоснованию возможностей применения тех или иных математических операций оценивания, сравнения и выявления значимых отклонений.

 

Пример проведения первичного анализа

 

В данном примере первичному анализу динамики и интерпретации были подвергнуты ответы на  вопрос «Рыночные реформы сейчас нужно продолжать или их следует прекратить?» с возможными ответами «нужно продолжать», «следует прекратить», «затрудняюсь ответить». Этот вопрос,  сотрудники ВЦИОМ задавали респондентам каждые два месяца начиная с марта 1992 года и по настоящее время [5]. Из указанных данных были выбраны три ряда динамики ответов населения России на этот вопрос, начиная с апреля 1994 года и кончая сентябрем 2000 года (6 лет и 6 месяцев), включающий 41 момент наблюдения, что  достаточно для проведения корректного статистического анализа.

Таблицы, публикуемые в бюллетенях ВЦИОМ под рубрикой «Оценка курса на реформы» и частично представленные в данной работе  в виде графика (Рис. 1),  безусловно, являются важным результатом первичного анализа, по которому можно судить о динамике предпочтения респондентов к продолжению реформ или к их прекращению на отдельных временных отрезках жизни общества. Можно визуально заметить, что с апреля 1994 года (именно с этого момента мы начали наше исследование) по январь 1996 года проходило уменьшение  числа респондентов (в %), считающих, что реформы нужно продолжать, далее тенденция изменилась на противоположную и далее менялась так несколько раз. В те же периоды число респондентов (в %), считающих, что реформы следует прекратить  сначала немного увеличилось, а затем пошло на спад и далее снова на подъем и так далее. Заметно, что обе кривые в основном находятся в противофазе друг к другу. Однако число затруднившихся с ответом (их почти всегда было больше по количеству, чем ответивших строго определенным образом) мало изменилось за весь период.

Можно отметить (рис. 1), что амплитуды колебаний трех кривых весьма различны: наибольшие взлеты и спады (в %) у считающих, что реформы следует продолжить; умеренные, средние взлеты и спады (в % ) у считающих, что реформы следует прекратить; наименьшие  взлеты и спады (в % ) у затруднившихся с ответом. Важно отметить, что наибольшие амплитуды колебаний произошли в момент избирательной кампании в июле 1996 года, когда произошла мобилизации общественного сознания. На момент девальвации рубля в августе 1998 года, зафиксированный мониторингом в сентябрь того же года, видно,  что в этот момент произошел  пересмотр мнения о реформе у значительной  части респондентов.

В целом же, рассматривая весь период времени, следует заметить, что все три кривые мало варьируют, что свидетельствует о некоторой консервации мнений населения по отношению к реформам. Особенно это видно, если использовать для графика логарифмическую шкалу.[2] Из графика на рис. 2 видно, что темпов изменения мнения по этому вопросу нет, так что поневоле приходиться считать, что даже значительные политические и экономические события слабо отражаются в изменениях общественного сознания, что особых социальных «сдвигов» или «трансформаций» общественного сознания по виду этих кривых выявить не удается. Однако это неверно. Забегая вперед, отметим, что ниже будут представлены, как можно надеяться, новые более чувствительные  концептуальные и методические средства, которые позволили графически  представить и аналитически зафиксировать весьма значимые, но пока скрытые в этих кривых социальные  процессы и явления. Однако, продолжим далее по порядку.

Можно также проанализировать соотношение между долями респондентов, выступающих за продолжение реформ, их прекращение и не определившими свое отношение к реформам.  Так, используя полученные данные, можно строить формально различные индексы, которые могут быть полезными для численной обобщенной характеристики анализируемого периода в 6 лет и 6 месяцев следующим образом.

 “Индекс продолжения реформ”, то есть шанс (вероятность) продолжения реформ в каждый момент опроса общественного мнения путем деления доли выступающих за продолжение реформ на сумму респондентов, выступающих за прекращение реформ, и не определивших свое мнение.

“Индекс прекращения реформ”, то есть шанс (вероятность) прекращения реформ в каждый момент опроса общественного мнения путем деления доли выступающих за прекращение реформ на сумму респондентов, выступающих за продолжение реформ,  и не определившихся в своем мнении.

Например, средний индекс продолжения реформ, подсчитанный за последние шесть лет составил Р=0,43. Разве может быть высокий шанс у реформ, проводимых сверху, без учета интересов большинства? Средний индекс прекращения реформ Р=0,39. Разве не будет значительным сопротивление таким реформам?

“Индекс реформ”, вычисляемый путем деления доли респондентов, выступающих за продолжение реформ на долю респондентов, выступающих за прекращение реформ (Ир=1,13). Индекс показывает, что превосходство выступающих за продолжение реформ в среднем составляет всего лишь 13% за исследуемый период.

Все эти данные показывают, что вопрос, задаваемый респондентам, адекватен исследуемым реалиям. Как видим,  оценочное истолкование проблемного вопроса при первичном анализе данных может дать немало полезной информации. Можно и далее выявлять динамику роста или падения указанных индексов и некоторые количественные параметры этой динамики. Однако, если продолжать подобный количественный анализ проблемного вопроса, не ориентируясь на новые концептуальные построения, а только на логику количественной обработки и различные способы представления данных, то исследование с некоторого момента может утратить свою содержательность и практический смысл[3].

В дополнение к оценочному анализу может быть проведен анализ тех же временных рядов с помощью экспертно-диагностической системы МАКС-3 (авторы А.А.Давыдов, А.Н.Чураков)[3]. С помощью теоретических и программных средств МАКС-3 был поставлен следующий диагноз.

«Динамика модуля (три временных ряда) обладает умеренной изменчивостью относительно среднего по периоду. Модуль функционирует в режиме развития. Распределение элементов в модуле равновероятно. Это может быть обусловлено независимостью частей модуля». Все три части модуля (это три группы респондентов) выполняют «функцию динамического равновесия», то есть конкурируют между собой за право доминирования в модуле. Все периоды (моменты наблюдений) выполняют в основном одну функцию – «функцию развития новых элементов», однако, (важно отметить!) что последние моменты наблюдений за январь и май 2000 года выполняют «функцию развития новых свойств», что «отражает возникновение целостности, благодаря которой возникают новые свойства, несводимые к свойствам частей модуля».

Таким образом, диагностическая система МАКС-3 подтвердила вывод о некоторой консервативности динамических рядов, но и выявила некое развитие новых элементов в доминирующей части модуля (в группе затруднившихся ответить). Это значит, что группа затруднившихся ответить стала важной для развития модуля в каком-то смысле. Но самое главное в диагнозе было выявлено возникновение в отдельные моменты мониторинга «новых свойств, не сводимых к свойствам частей», то есть некоторого системного сдвига.

Проведенный первичный анализ и диагностическое исследование, по нашему мнению, очень интересны, в них содержится  новое знание о динамических рядах, указание на новые явления. Однако диагноз носит общий вид и поэтому нуждается в дальнейшем анализе всех этих моментов «развития новых элементов и возникновения новых свойств», то есть нуждается в детализации и конкретизации,  в содержательном социологическом анализе на ином уровне – на уровне вторичной концептуализации данных мониторинга.

 

Как проводить вторичную концептуализацию вопросов мониторинга и ответов на них

 

В задачу вторичной концептуализации вопросов и возможных ответов мониторинга входит построение с помощью идей системного подхода концептуальных представлений, имплицитно заложенных в каком-то вопросе или совокупности вопросов мониторинга общественного мнения и в ответах на эти вопросы. Эта задача обозначается нами как системная концептуализация вопросов и ответов на них в соответствии с познавательной или практической задачей исследователя[4].

Особенно подробная  концептуализация вопросов и ответов на них необходима, если видно, что социологическое исследование мониторинговых данных можно продолжить на иных теоретических основаниях и получить из них дополнительную информацию.

Возможны несколько видов концептуальных представлений по степени их близости-удаленности к позиции или концепции авторов вопросника. Возможно, просто следовать в буквальном смысле за авторами вопросника, за их представлениями, которые часто изложены в аналитических отчетах о результатах опросов общественного мнения. Возможно, также проводить дополнительную обработку полученных данных с целью получения каких-то новых показателей или индексов и формулирования каких-то новых представлений. Возможно, также эвристически эксплицировать из вопросов  и результатов опросов общественного мнения иные  концепции и иные интерпретации вопросов. На этом пути вполне допустимо очень далеко отступить от авторских представлений и получить совершенно новую информацию об общественных явлениях.

Важно подчеркнуть, что с точки зрения СФА, объективность исследований заключена не только в добросовестности и беспристрастности сбора информации, точности и надежности обработки данных и полученных количественных и качественных результатов, но также в экспликации для всеобщего сведения того, всегда субъективного и часто творческого способа  концептуализации вопросов, которого придерживался исследователь. Такая явная и полная экспликация субъективной части  исследования, как это ни звучит парадоксально, создает условия для проведения наиболее объективного исследования, так как в таком исследовании субъективная составляющая исследования эксплицируется и тем самым объективируется настолько, насколько это необходимо для корректного понимания научным сообществом.

Экспликация вопросов и ответов проводится с учетом того, что чаще всего в вопросах и ответах на них закладывается принцип антитезы или антагонизма или принцип биполярных шкал, то есть вопрос ставиться так, что на него можно получить два противоположных ответа (если с уточняющей градацией, тогда две-три пары и более противоположных ответов или градаций). Иногда добавляют один нейтральный, нулевой или промежуточный ответ (типа, «и то и другое в равной степени» или «в чем-то согласен и в чем-то не согласен») и обычно оставляются возможности для затруднивших ответить («затрудняюсь ответить») или (и) для отказывающихся отвечать на вопрос («отказ от ответа»). Например, вопрос «Рыночные реформы сейчас нужно продолжать или их следует прекратить?» с возможными тремя ответами «нужно продолжать», «следует прекратить», «затрудняюсь ответить» или  вопрос «Что бы вы могли сказать о своем настроении в последние дни?» с возможными пятью ответами «прекрасное настроение», «нормальное, ровное состояние», «испытываю напряжение, раздражение», «испытываю страх, тоску», «затрудняюсь ответить».

При этом условно принимается, что численность номинальных групп ответивших тем или иным образом в %  характеризует их силу, или интенсивность, или массовость, или массу, или вес (считаем допустимым далее использовать эти термины как синонимы) каких-то политических тенденций или положительных или отрицательных настроений в обществе в некоторые моменты времени.

Эти номинальные группы ответивших определенным образом рассматриваться как неустойчивые группы, которые находятся между собой в сложном отношении: они и противостоят друг другу, или конкурируют между собой и служат одновременно резервом друг для друга, как своеобразные  «размытые множества», «переливающиеся» во времени друг в друга.

Примеры концептуализации номинальных групп

Пример концептуального представления о группах общественных настроений, выявляемых в России.

Для вторичного анализа процесса общественных настроений были отобран следующий вопрос ВЦИОМ «Что бы вы могли сказать о своем настроении в последние дни?» с возможными пятью ответами «прекрасное настроение», «нормальное, ровное состояние», «испытываю напряжение, раздражение», «испытываю страх, тоску», «затрудняюсь ответить»[5].

В целях удобства описания структуры взаимосвязей между выявленными номинальными группами настроений, удобно обозначить их следующими ярлыками.

«Прекраснодушные» - это ответившие, что у них «прекрасное настроение»;

 «Спокойные» -, что у них «нормальное, ровное состояние»;

«Раздраженные» -, что они «испытывают напряжение, раздражение»;

  «Тоскующие» -, что они «испытывают страх, тоску»;

 «Скрытные» - это ответившие «затрудняюсь ответить». Такой  ярлык они получили за то, что в этой разнородной группе велика доля респондентов с негативным, явно «анти-прекрасным» настроением, о котором можно лишь догадываться (здесь могут быть представлены отклоняющиеся состояния, которые неприлично называть интерьеру например, возмущения, злобы, ненависти или презрения), но скрывших их за ответом «затрудняюсь ответить». В данном примере «нейтральный» ответ оказался ближе всего к крайне негативному настроению.

Условимся считать, что численность групп настроений в %  характеризует их силу, или интенсивность, или массовость, или массу, или вес (считаем допустимым использовать эти термины как синонимы) положительных или отрицательных настроений в обществе в некоторые моменты времени.

Систему настроений можно представить в виде условной топологической модели. с виде своеобразную структурно-уровневой системы из пяти элементов или уровней. Указанные группы  настроений по континууму положительности–отрицательности своего состояния могли бы быть расставлены по следующим местам. На первом месте – Прекраснодушные, на втором месте – Спокойные , на третьем месте – Раздраженные, на четвертом месте Тоскующие, а на пятом месте – Скрытные. Как понимает читатель, такой «парад настроений» искусственная конструкция, которая предваряет дальнейший анализ эмпирических данных, позволяющий определить, какое же место в реальной системе занимает каждая группа настроений по ее массовости, или интенсивности.

Так, согласно подсчетам структура мест в эмпирически полученной системе оказалась совершенно иная.  На первом месте по медиане массовости настроений оказались Раздраженные, на втором месте (с незначительным отрывом) – Спокойные, что указывает на поляризованность в иерархии настроений основной массы населения , на третьем месте - Тоскующие , на четвертом месте - Скрытные, а на пятом месте – Прекраснодушные. Все это в целом указывает на доминирование в системе модуса негативных настроений на протяжении всего мониторинга общественного настроения.

Из этого примера можно видеть, что в некотрых случаях концептуализация сводиться к присвоению новых, более удобных ярлыков для обозначения номинальных групп и уточнению ярлыка «затруднившихся ответить» или «отказавшихся отвечать», если таковые имеются.

Пример концептуальных представлений о  группах населения России по степени их адаптированности к рыночным условиям.

В нашей работе, представленной в этом же сборнике,  для вторичного анализа данных были отобраны следующие основные вопросы ВЦИОМ [5] .

1.      Как бы вы оценили в настоящее время материальное положение вашей семьи?   

2.      Как бы вы оценили экономическое положение в вашем городе (сельском районе)?

         3. Как бы Вы оценили экономическое положение России? (Варианты ответов ко всем перечисленным вопросам следующие: «очень хорошее», «хорошее»; «среднее»; «плохое»; «очень плохое»; «затрудняюсь ответить», такая единая порядковая шкала для всех вопросов очень удобна для вторичного анализа).

 В целях удобства описания взаимосвязей между группами населения, высказавшими различные оценки по указанным выше вопросам, мы их обозначили следующими ярлыками в зависимости от вариантов порядковой шкалы оценок и с учетом того, что более положительные оценки дает более адаптированное население рыночным условиям (конечно, лучше было бы это положение обосновать эмпирически), но можно удовлетвориться его логичностью. Тогда в соответствии с принятой шкалой оценок население России было поделено на следующие группы:

«наиболее адаптированные» - это оценившие материальное положение семьи или экономическое состояние своего региона, или страны в целом как «очень хорошее»;

«адаптированные» - это оценившие состояние тех же объектов как «хорошее»;

«средне адаптированные» - это оценившие состояние тех же объектов как «среднее»;

«неадаптированные» - это оценившие состояние тех же объектов как «плохое»;

«наиболее неадаптированные» - это оценившие состояние тех же объектов как «очень плохое»;

«затруднившиеся ответить» - это затруднившиеся оценить состояние тех же объектов.

Дальнейшая концептуализация проводилась нами с учетом того положения, что индивиды в процессе жизнедеятельности распознают характер экономической политики региона и страны по отношению к ним и в соответствии с этим меняют свои оценки экономического положения региона и страны. В результате значительно меняется характер экономической идентификации индивидов с экономической политикой региона или страны в целом во времени. Эти характерные измения, как показывает статистический анализ данных, наиболее точно определяются по структуре корреляционных связей между динамическими рядами по разному адаптированных к рыночным условиям номинальных групп населения России. Коэффициенты корреляции, наилучшим образом отображающие согласованность или рассогласованность оценок населением экономического положения семьи, региона и страны, условимся обозначать «коэффициентами экономической идентификации».  Условимся различать, в соответствии со знаком коэффициента корреляции, «положительный» и «отрицательный» коэффициент экономической идентификации. Условимся также обозначать экономическую идентификацию как «позитивную», если  россияне адаптированы на уровне семьи, региона и страны, и  как «негативную» экономическую идентификацию в случае, когда  россияне неадаптированы на уровне семьи, региона и страны. Следовательно, реально возможны такие несколько непривычно звучащие для слуха типы экономической идентификации, как то: «отрицательная экономическая идентификация» или «положительная негативная экономическая идентификация» и другие качественно различные типы  экономической идентификации, которые представлены и интерпретированы ниже в табл. 1.

                                                                                                             Табл. 1.

Схема теоретически возможных типов экономической идентификации               индивидов (семей) с регионом или страной.

 

		Адаптация семей к рыночным условиям
		Позитивная	Негативная
Корреляционная связь между материальным положением семей и экономическим положением региона или страны	Прямая (положительная)	1. Положительная экономическая идентификация семьи с регионом или страной	2. Положительная негативная экономическая идентификация семьи с регионом или страной
	Обратная (отрицательная)	3. Отрицательная экономическая идентификация семьи с регионом или страной	4. Отрицательная негативная экономическая идентификация семьи с регионом или страной
	Близкая к нулю (статистически незначимая)	5. Нулевая экономическая идентификация семьи с регионом или страной

 

Представим содержание, с помощью которого можно интерпретировать каждый тип экономической идентификации, выделенный двойной линией в табл. 1.

1-ый тип означает, что существует тенденция, при которой люди (семьи) адаптированные к рыночным условиям связывают свое позитивное положение с позитивным же экономическим положением, региона или страны, то есть идентифицируют себя с регионом или страной с положительной стороны.  

2-ой тип означает, что существует тенденция, при которой люди (семьи), неадаптированные к рыночным условиям связывают свое негативное положение с негативным экономическим положением, то есть идентифицируют себя с регионом или страной с негативной стороны. 

3-ый тип означает, что существует тенденция, при которой люди (семьи), адаптированные к рыночным условиям связывают свое позитивное положение с негативным  экономическим положением, региона или страны, то есть противопоставляют свое семейное благополучие экономическому неблагополучию региона или страны.  

4-ой тип означает, что существует тенденция, при которой люди (семьи), неадаптированные к рыночным условиям связывают свое негативное положение с очень хорошим экономическим положением региона или страны, то есть у них складывается негативное, возможно, протестное отношение к  региону или стране, которые экономически процветают, но от которых они не ощущают ни пользы, ни поддержки. 

5-ый тип указывает, по нашему мнению, на тенденцию распада системы отношений экономической взаимозависимости между семьями, с одной стороны, регионами и страной, с другой стороны. При продолжительном сохранении такого положения вполне можно  ожидать возникновения анархии или снижения управляемости,  отсутствия какой бы то ни было экономической заинтересованности и взаимопомощи между уровнями, общественного безразличия и спада деловой активности (более точная интерпретация остается пока под вопросом).

 

Выявление этих типов тенденций экономической идентификации на исторически различных периодах реформ, проводимых в стране, имело важное  характерологическое, диагностическое и, возможно, будет иметь прогностическое значение (см. подробнее нашу статью в этом сборнике).

 Как видим, в данном случае концептуализация представляет собой довольно развернутое обоснование вопросов и ответов и создание определенной концетуальной схемы анализа.

 

Пример концептуальных представлений о  группах населения России по-разному относящихся к проводимым рыночным  реформам.

В указанных выше двух примерах ярлыки номинальных групп могли присваиваться просто из содержательной логики ответов и создания новой концептуальной схемы, но иногда этого бывает явно недостаточно и требуется более точно идентифицировать свойства номинальных групп или обосновывать их переобозначение, как это было сделано нами ниже с вопросом ВЦИОМ «Рыночные реформы сейчас нужно продолжать или их следует прекратить?» с возможными тремя ответами «нужно продолжать», «следует прекратить», «затрудняюсь ответить» [5].

 Думается, что и читателям и нам трудно себе представить, что этот заданный респондентам вопрос  ограничен столь наивными представлениями о содержании вопроса, о респондентах, о социуме, как это было условно представлено нами выше с помощью оценочной, первичной концептуализации, что в этом вопросе не содержится более важная информация. Конечно же,  сам вопрос содержит в себе более глубокое и более разнообразное по смыслу содержание, как и  ответы на него и поэтому представляется возможным переосмыслить некоторые понятия задаваемого респондентам  вопроса следующим образом.

Вторичная концептуализации этого вопроса и ответов на него потребовала эвристического переосмысления посредством результатов эмпирического исследования, проведенного нами по данным 1994 года. На допустимость такой концептуализации вполне четко указывают: следующие результаты частного корреляционного анализа, которые зафиксировали наличие высокой отрицательной корреляции (от -0,81 до –0,88 при уровне значимости менее 0, 001) между динамическими рядами двух любых групп  без учета влияния какой-либо третьей, оставшейся группы, а также результаты модульного анализа, показавшего выше, что «распределение элементов  в модуле равновероятно. Это может быть обусловлено независимостью частей  модуля (трех групп респондентов)».

Понятие «рыночные реформы» в заданном вопросе означает не  абстрактное научное понятие, а вполне конкретные «Ельцинские, в совокупности Гайдаровские и Чубайсовские рыночные реформы» [5].  Указанные Ельцинские реформы были провальными во всех отношениях, кроме появления свободы слова, поездок за рубеж и создания многопартийности, и это то положительное, что невозможно отрицать даже при учете всех имеющихся издержек.[6] Важно учитывать общий постоянно действующий негативный фон или контекст этих рыночных реформ, который вызван системным кризисом в стране. Отсюда наша общая гипотеза этого исследования состоит в том, что в период Ельцинских рыночных реформ люди различались  по своим политическим предпочтениям в зависимости от решения этого главного вопроса (нужно продолжать рыночные реформы или их следует прекратить?) и вели между собой заочную борьбу с переменным успехом, надеждами и разочарованиями.

В данном исследовании должны быть уточнены такие понятия  вопроса как «реформы нужно продолжать» и «реформы следует прекратить». Рассмотрим несколько возможных вариантов определения этих понятий респондентами.

Политэкономический подход.

Рыночные реформы продолжить – это активно переходить от социалистического общества к капиталистическому, усилить частный сектор и ослабить государственный.

Рыночные реформы прекратить – это активно переходить от капиталистического общества к социалистическому, ослабить частный сектор и усилить государственный.

Аксиологический подход (рыночная реформа как ценность или, наоборот, антиценность)

Рыночная реформа как совокупность ценностей и интересов (политический плюрализм, свобода предпринимательства и неограниченного обогащения и потребления)

Рыночная реформа как совокупность антиценностей и ущемления социальных интересов (сомнительная свобода все продавать и продаваться,  неуправляемость, неограниченная эксплуатация, обнищание и расслоение населения)

Политический подход

Рыночную реформу продолжить – это победа либерализма, примат личности над государством, свободные люди сами организуют свою жизнь наилучшим образом

Рыночную реформу прекратить – это эта победа традиционализма, социального, общинного консерватизма и этатизма (примат общества в лице государства над  личностью, государственная власть организует жизнь людей наилучшим образом)

Житейский подход

Рыночную реформу продолжить – это значит улучшить свою жизнь, получить моральный и материальный выигрыш от реформы

Рыночную реформу прекратить – это значит прекратить ухудшение своей жизни, компенсировать моральный и материальный проигрыш от реформы

По нашему мнению, реализовать в одном исследовании одновременно все указанные подходы затруднительно. Представляется более экономичной для исследовательского мышления стратегия поиска такого подхода, который в наибольшей степени концентрирует все остальные.  Представляется, что в качестве такового может быть использован политический подход, который, в контексте данного исследования, будем считать наиболее концентрированным выражением всех остальных.

Этот подход может быть детализирован и уточнен с помощью следующих ниже концептуальных построений, полученных не умозрительно, а с помощью анализа эмпирических данных.

. В нашем исследовании, посвященном стратификации населения, с помощью анализа ценностных ориентаций, были вторично  использованы эмпирические данные полученные фондом «Общественное мнение». Методический замысел, разработанный И.М.Клямкиным [10], был очень оригинальным,  по нему ценности, на основании которых определялись политические ориентации населения,  были представлены респондентам  в виде трех групп ценностей: традиционных для России; советских и новых, западных ценностей. Конструктивный подход, указанного автора и его коллег, позволил  абстрагироваться  от текущих примитивных  клише, декларируемых СМИ, политическими партиями и их лидерами, и глубже и яснее понять изменения в ценностных ориентациях населения в тот период и распространить его на последующее время.

 В результате проведенного нами вторичного исследования[11] [12], использующего для существенно иного анализа и интерпретации данные, указанного выше исследования И.М.Клямкина,  была выявлена методом факторного анализа следующая четырехчленная стратификация населения России.

1.      Управляющие-рыночники-новаторы .

2.      Управляющие-государственники-консерваторы - эти две страты включали преимущественно управленцев, директоров предприятий, председателей колхозов и офицеров.

3. Рыночники-новаторы - эта страта была заполнена преимущественно предпринимателями, фермерами, безработными и студентами.

4.      Государственники-консерваторы - это страта была заполнена преимущественно пенсионерами, колхозниками, рабочими, бюджетниками.

Важно отметить, что данная стратификация указывала на поляризацию общества на две большие группы – рыночников-новаторов (либералов по иерархии ценностных ориентаций) и государственников-консерваторов (этатистов по иерархии ценностных ориентаций) - и, причем, каждая имела своих сторонников и организующую силу в группе руководителей.[7]

 Воспользовавшись разделением общества на либералов и этатистов как эвристически полезным различением, будем в дальнейшем полагать, что тех респондентов, которые выразили мнение «рыночные реформы нужно продолжать», будем обозначать как либералов.

Тех же респондентов, которые выразили мнение  «рыночные реформы следует прекратить», будем обозначать как этатистов.

Для либералов ценностью являются либеральные реформы, при которых, чем меньше государства, тем лучше; чем слабее государство, тем лучше; чем сильнее частный сектор и слабее государственный – тем лучше. Либерализм, в этих своих крайних проявлениях, чреват потерей управляемости, анархией и дезинтеграцией общества.

Для этатистов ценностью является сильное государство, оно является важным регулятором общественных отношений. Оно, при всех недостатках и даже опасностях, играет прогрессивную роль в развитии общества, его чрезмерно ослаблять не следует. Этатизм, в своих крайних проявлениях, чреват заорганизованностью общества и тоталитаризмом.

Увеличение массы этатистов в обществе приводит через избирательную систему к тенденциям  усиления государства, тогда как увеличение массы либералов приводит к ослаблению роли государства в жизни общества и преобладанию частного интереса над общественным. Большую группу населения, которая не определилась со своим мнением, будем в дальнейшем называть нейтралами.

Таким образом, вторичная концептуализация задаваемого респондентам вопроса должна включать построение нового научного представления о проблемном вопросе, сконструированного на основе некоторых самых общих теоретических обоснований или предположений,  определение нового смысла и иной конкретизации понятий в проблемном вопросе. В ходе вторичной концептуализации могут быть привлечены концептуальные средства из арсенала автора  или из научных публикаций других авторов.

После вторичной концептуализации часто бывает полезно провести новый параметрический анализ данных, как это представлено, например, ниже.

В табл. 2 представлены основные статистические параметры указанных трех групп.

                                                                                                                 Табл. 2.

Статистические параметры либаралов, этатистов и нейтралов.

Основные параметры распределений	Либералы (Реформы продолжить)	Этатисты (Реформы прекратить)	Нейтралы (Затруднившиеся ответить)
Кол. наблюдений за 6 лет и 6 месяцев
41	41	41
Среднее значение (в процентах ответивших)
31,0	27,4	41,6
Стандартная ошибка среднего значения (в %)
,6	,5	,4
Медиана (в %)
30,2	27,6	41,7
Мода (в %)
26,3	28,7	43,1
Стандартное отклонение
4,2	3,2	2,6
Коэф. асимметрии
,81	-,35	-,481
Коэф. эксцесса
,22	-,60	-,18
Размах варьирования (в %)
17,4	12,6	11,3
Мин. значение (в %)
25,2	20,9	34,7
Макс. значение (в %)
42,6	33,5	46,0

Из этой таблицы можно сделать следующие выводы.

Либералы – это самая мобильная группа, так как у нее стандартная ошибка среднего значения, стандартное отклонение от среднего и размах варьирования у них наибольший, коэффициент эксцесса у них положительный (что указывает на некоторую островершинность распределения и на наличие у него длинного хвоста, по сравнению с нормальным распределением), что указывает на большую сплоченность в определенные моменты времени и на большую разобщенность этой группы в другие моменты времени.

Этатисты – это средняя по мобильности группа, так как у нее среднее положение по указанным выше свойствам, коэффициент эксцесса у нее отрицательный (что указывает на туповершинность распределения и на наличие у него более короткого хвоста, по сравнению с нормальным распределением) – это указывает на большую сплоченность этой группы в целом.

Нейтралы – это наиболее инертная группа, если судить по тем же параметрам, коэффициент эксцесса у нее отрицательный (что указывает на туповершинность распределения и на наличие у него более короткого хвоста, по сравнению с нормальным распределением) – это указывает на тенденцию к сплочению этой группы в целом.

У всех групп наблюдается близость значений среднего значения, моды и медианы свидетельствует об их близости к нормальному распределению. Но важно отметить следующее различие, что коэффициент асимметрии у либералов положителен (у них перекос данных в сторону меньших значений), что  указывает на наличие в обществе значительного дестимулирующего управленческого влияния на либералов.  В сравнении с этим у этатистов и нейтралов асимметрия распределения отрицательна (у них перекос данных в сторону больших значений), что указывает на наличие в обществе довольно сильного стимулирующего управленческого влияния как в сторону этатизма, так и в сторону нейтральности. Таким образом, выявлено, что социальная практика в становящихся рыночных условиях за указанные в исследовании 6 лет и 6 месяцев дестимулировала развитие либерализма, стимулировала развитие этатизма и нейтральности. Возможно, это звучит парадоксально, но это факт.[8]

 Нейтральность допустимо в какой-то части квалифицировать, вслед за  Ю.А.Левадой, как растущее общественное безразличие [13]. Но в какой-то своей части нейтралы не такие уж нейтральные, как это было показано нами в работе [11], они склоняются в сторону либералов.

 

В чем заключается именно системная вторичная концептуализация вопросов мониторинга и ответов на них

 

Подлинно системная концептуализация трех групп респондентов, по нашему предположению, невозможна, а важные социальные явления оказываются упущенными, если, в частности,  не анализировать возможные теоретически и полученные эмпирически взаимосвязи между численностью номинальных  групп респондентов в их динамике на отдельных фазах процесса. Читатель понимает, что число номинальных групп, или элементов в системе должно соответствовать числу «закрытий» в вопросе, который задан респондентам. Что касается выбора корреляционного анализа для СФА, то здесь выбран наиболее простой метод, но в качестве метода вполне могут  быть использованы различные модели регрессионнного анализа с расчетом коэффициента детерминации и с проверкой адекватности принятой модели.

Особенностью СФА является то, что понятие структуры как типа связей в нем определяется эмпирически методом парного или частного  корреляционного анализа связей между динамическими рядами, как это было представлено выше в примере о концептуализации вопроса об экономической идентификации семьи с регионом и страной, где парные коэффициенты корреляции служат одновременно коэффициентами экономической идентификации семей с регионом и страной.

 Пример системной концептуализации  групп населения России по-разному относящихся к проводимым рыночным  реформам.

Как известно, главным или определяющим свойством любой системы является тип связей ее элементов, называемый Э.Г. Юдиным структурой системы [14] . Эту структуру необходимо зафиксировать теоретическими средствами и представить в таком виде, чтобы затем ее можно было выявить и измерить на эмпирическом материале. Этот процесс можно назвать конструированием системы-средства или концептуальной схемы, который ниже будет продемонстрирован на том же примере.

Предлагается постулировать следующую концептуальную схему взаимосвязи  и организации между следующими  элементами системы политических групп (СПГ): «либералы», «этатисты», «нейтралы».

 Теоретически правомерность такого рассмотрения можно пояснить тем, что нейтральные респонденты все-таки имеют несколько более положительную установку к рыночной реформе по сравнению с этатистами,  имеющими явно негативную, отрицательную установку к ней. Таким образом, что нейтральное отношение к рыночной реформе допустимо рассматривать как наличие слабого социально–благоприятного отношения к рыночной реформе, или социально-благоприятного фона.

Важно отметить такую особенность предлагаемой нами концептуализации, как ее плюрализм, в данном случае, что мы рассматриваем нейтральных респондентов не как «болото», которое следует отбросить из системы как безучастный элемент, а этатистов не как враждебные или агрессивные к рыночной реформе (леворадикальные) элементы системы, а как вполне равноценные элементы СПГ.

   К этому можно добавить следующие формальные соображения. Так, если либералов на числовой оси обозначить +1, этатистов -1, то нейтралы  занимают положение 0, который на числовой оси больше числа -1. Понятно, что содержательно “нейтральность позиции человека” понятие относительное и может иметь нюансы в сторону либералов или в этатистов. Ниже будет показано, что учет нюансов иногда практически важен и ими не стоит пренебрегать, особенно, на некоторых фазах реализации рыночных реформ.

С учетом высказанного выше, указанные группы  респондентов по степени своей поддержки–неподдержки   рыночной реформы могли бы быть расставлены по следующим местам. На первом месте – либералы, на втором (промежуточном) месте – нейтралы, на третьем месте – этатисты. Такую СПГ можно представить в виде условной топологической модели. Эта модель представляет собой своеобразную структурно-уровневую СПГ, тетраду, состоящую из четырех элементов «Рыночная реформа -сторонники-нейтралы-противники», или в принятой в статье терминологии «Рыночная реформа-либералы-нейтралы-этатисты» (элементы расположены по степени своей дистанцированности от реформ или уменьшения их поддержки).

Условимся принять, что число либералов в %  характеризует силу положительных установок  к рыночной реформе в СПГ. Под установками здесь и ниже понимается

рациональное и эмоционально-оценочное отношение респондентов к рыночной реформе.

Число нейтралов  в %  характеризует силу нейтрально-благоприятных  установок к рыночной реформе в СПГ.

Число этатистов  в % характеризует силу отрицательных установок к  рыночной реформе в СПГ.

 

Не смотря на теоретическую обоснованность проведенной концептуализации, иногда следует уточнять с помощью эмпирического анализа место тех или иных номинальных групп в системе и их статусные характеристики. Например подвергнуть проверки понятие  «нейтралы», его положение относительно рядом стоящих понятий, так как возможно рассматривать нейтралов по- разному, например: не как полностью индифферентных, безучастных респондентов,  которых из данных можно исключить, или как еще не определившийся, колеблющийся и неустойчивый резерв для двух остальных групп, или вполне возможно, что эта группа, склонна к некоему среднему пути, они полулибералы или полуэтатисты, , а, возможно, что эта группа в скрытом виде склоняется к той или иной из определившихся групп,  или склоняются к какому-то иному варианту ответа.

В целях проверки указанных гипотез проведем статистический анализ данных, на основании которого можно будет определить, к какой из двух оппозиционных групп склоняются нейтралы.

Поведенный корреляционный анализ трех рядов динамики, представленных на рис. 1 за весь период наблюдения, показал следующую зависимость (см. табл.3).

Чем больше либералов, тем меньше этатистов и меньше нейтралов и, наоборот, чем больше этатистов и больше нейтралов, тем меньше либералов. Из полученных данных следует вывод, что этатисты и нейтралы, с одной стороны, и  либералы, с другой стороны,  не только противостоят друг другу, но служат друг для друга неустойчивым резервом, то есть определенная часть их членов переходит из одной политической позиции  в другую в некоторые моменты времени. Это также означает, что между этими позициями происходит главное противостояние или, как показал выше диагноз модульного анализа, «конкуренция за право доминирования».

Дополнительно к этому можно отметить,  что этатисты и либералы в большей степени резерв друг для друга, чем нейтралы, что нейтралы более часто переходят в либералы и обратно, но очень редко (статистически незначимо) переходят в этатисты – это указывает на то, что нейтралы больше склонны к либерализму, или их в большей мере можно считать скрытыми либералами. На это указывает дополнительно то, что этатисты и нейтралы отрицательно коррелируют с либералами, тогда как этатисты и нейтралы статистически не связаны друг с другом, хотя по отдельности противостоят либералам.

 

 

 

Табл. 3.

Кросскорреляции между динамическими рядами либералов, этатистов и нейтралов (кол. наблюдений N=41)

 

		Элементы триады
		Либералы (Реформы продолжить)	Этатисты (Реформы прекратить)	Нейтралы (Затруднившиеся ответить)
Либералы
Коэф. корреляции по Пирсону	1,000	-,614	-,575
Уровень значимости	,	,000	,000
Этатисты
Коэф. корреляции по Пирсону	-,614	1,000	-,173
Уровень значимости	,000	,	,279
Нейтралы (Затруднившиеся  отв.)
Коэф. корреляции по Пирсону	-,575	-,173	1,000
Уровень значимости	,000	,279	,

 

Представленная выше концептуализация  и проведенный анализ корреляционных связей логически привели нас к выводу о возможности представления российского общества в виде структуры, показывающей определенное соотношение корреляционных связей между тремя указанными группами для всего периода мониторинга. Однако нельзя не заметить, что весь период мониторинга, как правило, включает в себя довольно разнородные периоды (как это видно из рис. 1 и 2), так что далее ставится задача определить, какие изменения в структуре коэффициентов корреляции происходили именно на отдельных периодах жизни общества и сравнить их между собой.

Точно такого же характера системную концептуализацию рекомендуется проводить всегда для любых вопросов сначала для всего периода мониторинга, а затем для отдельных наиболее однородных по своим характеристикам периодов мониторинга, разделяющих весь процесс на фазы.

 

Как проводить разделение исследуемых динамических рядов на наиболее однородные по своим свойствам части процесса, называемые фазами

 

Все системы живут во времени, но очень важно определить те отрезки времени, в которые та или иная структура систем проявляла бы свои свойства в наиболее сильно и однородно, чтобы их структуру можно было зафиксировать и проанализировать с наибольшей точностью.

Указанное разделение проводиться с помощью совокупности статистически надежных техник на основе использования известных в статистике методик выравнивания и аппроксимации динамических рядов, имеющихся в программе Microsoft Excel.

В качестве моментов смены фаз выделялись  «экстремальные точки» кривых, разделяющие фазы подъема или спада. Высшая точка подъема одновременно рассматривается условно и как первая точка спада, а низшая точка спада - как первая точка  подъема. С целью более точного выделения экстремальных точек, спадов и подъемов в спорных случаях (есть подъем или нет подъема?) потребовалось проводить статистическую процедуру выравнивания, или сглаживания рядов. При этом полезным оказался метод линейной фильтрации динамических рядов при пяти точках.

 

Пример разделения исследуемых динамических рядов на наиболее однородные по своим свойствам части процесса, называемые фазами, для  групп населения России по-разному относящихся к проводимым рыночным  реформам.

 

 В свете предложенной выше концептуализации, представленная на рис. 1 и 2 картина  переосмысливается по-новому: на данном рисунке можно видеть процесс противостояния либералов, этатистов и, в довольно пассивной форме, нейтралов по проблеме выбора политического пути страны к продолжению или прекращению реформ.

Возможно  разработать две типологии, с помощью которых по-разному отображаются этапы периодизации этого противостояния .

Типологии периодов противостояния либералов и этатистов

1-ая типология. В качестве оснований периодизации используются фазы подъема и спада кривых, разделяемые в «экстремальных точках» двух рядов (см. рис. 1). Здесь высшая точка подъема одновременно рассматривается и как первая точка спада, а низшая точка спада как первая точка  подъема. С целью более точного выделения спадов и подъемов в спорных случаях (есть подъем или нет подъема?) потребовалось проводить статистическую процедуру выравнивания рядов. Нами были выделены и  исследованы отдельно четыре фазы имеющихся данных (последние два момента наблюдения, где наметился спад либералов и подъем этатистов, были исключены из анализа). Эту типологию периодизации условимся называть фазовой.

 

Номер фазы	Характеристика фазы	Длительность фазы
Первая фаза	подъем этатистов	с апреля 1994 по январь 1996 года
Вторая фаза	подъем либералов	с января 1996 по март 1997 года
Третья фаза	подъем этатистов	с марта 1997 по июль 1999 года
Четвертая фаза	подъем либералов	с июля 1999 по май 2000 года

 

2-ая типология. В качестве оснований периодизации используются этапы доминирования либералов над этатистами или, наоборот,  этатистов над либералами, подразделяемые в моменты пресечения двух кривых, то есть временные  ряды подразделяются на «горы» («пики»)  и «долины» («ямы»), образующие выделяемые периоды. Эту типологию периодизации условимся называть этапной.

 

Номер этапа	Характеристика этапа	Длительность этапа
Первый этап	доминирование либералов	апрель - ноябрь 1994 года
Второй этап	доминирование этатистов	январь 1995 – май 1996 года
Третий этап	доминирование либералов	июль 1996 – июль 1998 года
Четвертый этап	доминирование этатистов	сентябрь 1998 – июль 1999 года
Пятый этап	доминирование либералов	сентябрь 1999 – сентябрь 2000 года

 

Обе типологии при анализе противостояния  либералов и этатистов имеют свой «особый предмет» (фазы спада и подъема/ этапы доминирования) и могут использоваться для решения определенных задач. Условимся, что при проведении СФА будет использоваться нами только фазовая периодизация, как имеющая большие возможности для применения корреляционного и регрессионного анализа. К сожалению, нам не известны математические методы, пригодные для анализа этапов доминирования, возможно таковые существуют и тогда с их помощью можно будет разработать новый вариант СФА. Вторая типология приведена нами в целях  лучшего понимания читателями возможностей разделения процессов на существенно важные подпроцессы и в целях избежать возможной их подмены, из-за чего могут возникнуть ошибки анализа.

 

Как определять сходство или различие, близость или удаленность между структурными свойствами фаз

 

Разработка СФА началась нами субъективно с таких частных задачи как преодоление математическими средствами психофизиологического ограничения человека определять состояние процесса, представленного на графике тремя и более динамическими рядами; определять структуру возможных связей между кривыми на отдельных фазах процесса или для всего процесса в целом и, наконец, определять точно сходство или различие, близость или удаленность между структурами связей на отдельных фазах.  Все эти три задачи удалось решить с помощью оригинального сочетания всем известных статистических методов корреляционного и кластерного анализа. Можно сказать, что все эти задачи были сведены к одной задаче - задаче распознавания образов, то есть определения сходства и различий между паттернами корреляционных связей на отдельных фазах процесса.

Сначала определяют по знаку и значению корреляции между всеми динамическими рядами, какие ряды между собой согласуются, какие противостоят, а какие никак не связаны между собой, то есть получаем структуры корреляционных связей между ответами респондентов на поставленный в мониторинге вопрос для всех выделенных фаз. Эти структуры представляют в графическом виде (наиболее удобно в виде столбчатых диаграмм).

В результате получаем последовательно развертывающие картины образов структур (паттерны) корреляционных связей для отдельных последовательно развертывающихся фаз, которые удобно предварительно визуально анализировать по степени их сходства или различия. Однако, не смотря на значительные удобства и простоту визуального анализа сходства и различий между паттернами корреляционных связей на отдельных фазах, во многих случаях возникает необходимость установление более точного сходства или различий между ними с помощью аналитических методов.

В качестве более точной меры расстояния между структурами корреляционных связей на всех фазах используется квадрат расстояния Евклида – это сумма квадратов расстояний между паттернами коэффициентов корреляции, подсчитанными попарно для всех исследуемых фаз. Точное сходство и различие между фазами рекомендуется подсчитывать методом иерархического кластерного анализа, имеющегося в статистическом пакете  SPSS и других, и представлять в виде дендрограммы, или специальных таблиц  сходства или различия между структурными свойствами (паттернами) фаз всего процесса мониторинга.  Полученные дендрограммы и таблицы сходства или различия позволяют точнее интерпретировать результаты СФА.

Пример анализа сходства и различия паттернов корреляционных связей между группами общественных настроений на четырех фазах, выявляемых в России.

Сначала были построены таблицы кросскорреляций  между группами настроений для всех  четырех фаз, далее эти таблицы были представлены наглядно в виде одной диаграммы (рис. 3), которая визуализирует паттерны корреляций между всеми группами настроений на четырех фазах реализации рыночных реформ. В какой-то степени можно определить непосредственно визуально степень сходства (или различий) между фазами. Так на этом рисунке хорошо заметно, что на каждой последующей фазе зафиксировано возникновение относительно нового паттерна корреляций между группами настроений, в сравнении с предшествующей фазой, то есть наличиствуют качественные сдвиги, которые выявлены благодаря использованному здесь СФА. Особенно это видно по тем корреляциям, которые становятся наибольшими на отдельных фазах. Однако визуальное декодирование близости или удаленности паттернов отдельных фаз по множественным параметрам на этой диаграмме проводить все-таки затруднительно, и в этом нам помог проведенный кластерный анализ структур корреляций на каждой фазе.

 

 

 

                  Дистанции кластеров, пересчитанные в числовой ряд от 0 до 25

                 0         5        10        15        20        25

            Num  +---------+---------+---------+---------+---------+

 

  2-ая фаза       òûòòòòòòòòòòòòòòòòòø

  4-ая фаза       ò÷                 ùòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòø

  1-ая фаза       òòòòòòòòòòòòòòòòòòò÷                             ó

  3-я  фаза       òòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòò÷

Рис. 4. Дендрограмма иерархического кластерного анализа паттернов корреляционных связей между пятью различными по настроению группами на четырех фазах проведения рыночных реформ в России.

 

На дендрограмме можно видеть, что 1-ая и 2-ая фазы отделены значительной дистанцией друг от друга. Так, первая фаза связана с падением положительных настроений и подъемом состояния страха, возможно, на эту фазу повлияли кровавые события октября 1993 года – расстрел Белого дома, спровоцированный указом президента Б.Ельцина, тогда как 2-ая фаза – это фаза небольшого подъема положительных и небольшого спада отрицательных настроений.  

Дендрограмма показывает, что структура корреляций на 3-ей фазе отделена от остальных фаз максимальной дистанцией, отсюда можно сделать вывод,  о важном структурном сдвиге общественных настроений на этой фазе, приходящейся на период с мая 1998 по июль 1999 года. Этот период роста отрицательных настроений, обусловленный «дефолтом» августа 1998 года.

Дендрограмма показывает, что структура корреляций на 4-ой фазе (фазе роста положительных настроений) сильно удалена от третьей фазы (фазе роста отрицательных настроений), но очень близка к  2-ой фазе (фазе подъема положительных настроений) , отсюда можно сделать вывод,  о важном структурном сдвиге общественных настроений на 4-ой фазе, приходящейся на период с июля 1999 по ноябрь 2001 года, в сравнении с 3-ей фазой. Однако важно отметить следующее. Несмотря на рост положительных настроений и спад отрицательных настроений и даже на превалирование положительных настроений над отрицательными на 4-ой фазе, структура ее настроений близка к 2-ой фазе, для которой характерен небольшой подъем положительных и спад отрицательных настроений (как известно, близкие по структуре системы близки и по своим свойствам).

Как известно, после 2-ой фазы – фазы подъема положительных настроений последовала 3-я фаза – фаза резкого роста отрицательных настроений. Если исходить из рабочей гипотезы о попеременном чередовании фаз настроений, то с наибольшей вероятностью можно прогнозировать, что следующая 5-ая фаза будет фазой подъема отрицательных настроений. Это предсказание в общем виде основано на том, что паттерны структур меняются волнообразно и порождают тем самым определенные закономерные последовательности, то есть указанное предсказание было основано на волновой экстраполяции событий. Разумеется, эти общие представления нельзя назвать сильными, но и отбрасывать их совсем не годиться. Данное предсказание являются «мягким» предупреждающим прогнозом о возможном повторении прошлого (после второй фазы последовала третья фаза, связанная с «дефолтом»), к которому может вернуться система настроений, если не принимать развивающих общество экономических и политических решений. Заметим, что на 4-ой фазе был именно небольшой подъем положительных настроений (см. рис. 5), на нем представлен график темпов изменений с логарифмической шкалой, который показывает действительные темпы роста процессов, а не иллюзорный, прогрессивно нарастающий рост, отмечаемый в ряде публикаций[9].

В работе были выявлены также и существенные социальные трансформации общественных настроений в российском обществе на 3-ей фазе, напрямую вызванной «дефолтом» в августе 1998 года, и по контрасту с ней на последующей, 4-ой  фазе, тесно связанной по времени со сменой президента России и возникновением новых ожиданий и надежд. Но шагая в будущее по 4-ой фазе, оказалось, что российское общество по структуре настроений вернулось в недалекое прошлое, ко 2-ой фазе настроений. Видимо, заложенная еще на 3-ей фазе экономическая основа улучшения настроений (девальвация рубля, оживление экономики и рост цен на нефть на мировом рынке) оказалась все-таки слабо поддержанной политическими и экономическими решениями властей на 4-ом этапе.

Другие, более подробно разобранные результаты кластерного анализа и его интерпретацию, свидетельствующие об эффективности применения указанного методического приема,  можно найти дополнительно в следующих наших работах  [15] [16][17][18] [19].

 

Как диагностировать и интерпретировать корреляционные связи между отдельными динамическими рядами на отдельных фазах процесса с помощью фреймовых  таблиц

 

Повышение удобства диагностики и интерпретации корреляционных связей между отдельными динамическими рядами на отдельных фазах процесса осуществляется с помощью заранее подготовленных фреймовых  таблиц, в которых частично формализован процесс распознавания социологического содержания, заключенного в  корреляционных связях между динамическими рядами на отдельных фазах. Фреймовые таблицы значительно облегчают работу исследователя. Фреймовые таблицы представляют собой заранее построенные содержательные выводы, которые может сделать исследователь на основании данных о коэффициентах корреляции между динамическими рядами, полученных в зависимости от того на какой фазе - спада или подъема значений базового динамического процесса - они получены.

В фреймовых таблицах приведены все формально возможные парные сочетания динамических рядов и корреляций между ними в абстрактной виде,  в виде таблицы из нескольких пунктов и проинтерпретированы социологически все возможные случаи корреляционных связей, то есть фреймовые таблицы нужны для декодирования  социологического содержания, показателем которого являются коэффициент корреляции между динамическими рядами на определенной фазе. При этом формально возможны одновременно несколько корреляционных связей между тремя и более динамическими рядами. Как нами было предварительно показано в работе [16] , их сумма в целом может служить важной фоновой характеристикой какой-то фазы процесса.

 

 Пример фреймовых таблиц, позволяющих декодировать содержание процесса по полученным коэффициентам корреляции между динамическими рядами  групп населения России, по-разному относящихся к проводимым рыночным  реформам.

Следует специально обратить внимание читателей на фреймовый характер, представленной ниже таблицы, что она может быть использована только в фазы подъема либералов.

 

Фреймовая таблица, используемая при определении характеристики социального фона рыночных реформ на фазе подъема либералов.

1.      Положительная корреляция либералов с этатистами  означает борьбу и противостояние между ними, так как чем сильнее позитивные установки и к рыночной реформе у либералов, тем и сильнее негативные установки - у этатистов, что создает социально-неблагоприятный  фон для рыночных реформ в СПГ.

2.      Отрицательная корреляция либералов с этатистами означает фактически подчинение[10]  либералами этатистов, так как чем сильнее позитивные установки к рыночной реформе у либералов, тем слабее негативные установки к рыночной реформе у этатистов, что создает социально-благоприятный  фон для рыночных реформ в СПГ.

3.      Положительная корреляция либералов с  нейтралами  означает борьбу и противостояние между ними, так как чем сильнее позитивные установки и к рыночной реформе у либералов, тем и сильнее нейтральные установки у нейтралов, что создает социально-благоприятный  фон для рыночных реформ в СПГ (чем больше либералов, тем больше нейтралов, тем меньше этатистов).

4.      Отрицательная корреляция либералов с нейтралами  означает фактически подчинение либералами нейтралов, так как чем сильнее позитивные установки к рыночной реформе у либералов, тем слабее негативные установки к рыночной реформе у нейтралов, что создает социально-благоприятный  фон для рыночных реформ в СПГ.

5.      Положительная корреляция этатистов с нейтралами  означает борьбу и противостояние между ними, так как чем слабее негативные установки к рыночной реформе у этатистов, тем и слабее нейтральные установки к реформам у нейтралов, что создает социально-благоприятный  фон для рыночных реформ в СПГ (чем меньше этатистов, тем меньше и нейтралов, тем больше  либералов).

6.      Отрицательная корреляция между этатистами и нейтралами означает фактически подчинение нейтралами этатистов, так как чем слабее негативные установки к рыночной реформе у этатистов, тем сильнее нейтральные установки к рыночной реформе у нейтралов, что создает социально-благоприятный  фон для рыночных реформ в СПГ.

 

Следует специально обратить внимание читателей на фреймовый характер также и ниже приведенной таблицы, что она может быть использована только в фазы подъема этатистов.

 

Фреймовая таблица, используемая при определении характеристики социального фона рыночных реформ на фазе подъема этатистов.

1. Положительная корреляция либералов с этатистами  означает борьбу и противостояние между ними, так как чем сильнее  негативные установки у этатистов к рыночной реформе, тем сильнее позитивные установки  к рыночной реформе у либералов, что создает социально-неблагоприятный  фон для рыночных реформ в СПГ.

2. Отрицательная корреляция либералов с этатистами означает фактически подчинение этатистами либералов, так как чем сильнее негативные установки к рыночной реформе у этатистов, тем слабее позитивные установки к рыночной реформе у либералов, что создает социально-неблагоприятный  фон для рыночных реформ в СПГ (так как этатисты подчиняют себе либералов).

3. Положительная корреляция либералов с  нейтралами  означает борьбу и противостояние между ними, так как чем слабее позитивные установки к рыночной реформе у либералов, тем и слабее нейтральные установки у нейтралов, что создает социально-неблагоприятный  фон для рыночных реформ в СПГ (чем меньше либералов, тем меньше нейтралов, тем больше этатистов).

4. Отрицательная корреляция либералов с нейтралами  означает фактически подчинение нейтралами либералов, так как чем слабее позитивные установки к рыночной реформе у либералов, тем сильнее нейтральные установки к рыночной реформе у нейтралов, что создает социально-благоприятный  фон для рыночных реформ в СПГ.

5. Положительная корреляция этатистов с нейтралами  означает борьбу и противостояние между ними, так как чем сильнее негативные установки к рыночной реформе у этатистов, тем и сильнее нейтральные установки к реформам у нейтралов, что создает социально-неблагоприятный  фон для рыночных реформ в СПГ (чем больше этатистов, тем больше и нейтралов, тем меньше  либералов).

6. Отрицательная корреляция между этатистами и нейтралами означает фактически подчинение этатистами нейтралов, так как чем сильнее негативные установки к рыночной реформе у этатистов, тем слабее нейтральные установки к рыночной реформе у нейтралов, что создает социально-неблагоприятный  фон для рыночных реформ в СПГ (чем больше этатистов, тем меньше нейтралов).

 

Выше были представлены две таблицы, удобные для содержательного распознавания  образа структуры корреляционных связей на каждой фазе и определения того, создавала ли система благоприятный или неблагоприятный социальный фон проведению рыночных реформ.

Какая новая информация может быть получена из этих схем? Если  либералы в на фазе подъема, это еще не значит, что складываются полностью благоприятные отношения для рыночных реформ. Аналогично этому, если этатисты на подъеме это еще не значит, что складываются полностью неблагоприятные отношения для рыночных реформ. Следует учитывать дополнительно тот социальный фон, который создают корреляционные связи между либералами, этатистами и нейтралами на  той иной фазе. Таким образом, предлагается оценивать состояние структуры корреляционных связей не по одному признаку (подъему численности той или иной номинальной группы во времени), а по некоему образу структуры системы, который показывает тип взаимосвязи между указанными группами, которым определяется состояние системы в целом на той или иной фазе ее изменения. В этом заключается специфика предлагаемого СФА.

 

Параметрический анализ распределений корреляционных связей между динамическими рядами

 

Выше нами предлагалась рассматривать сумму коэффициентов корреляции на каждой фазе в качестве показателя благоприятности или неблагоприятности социального фона для развития рыночных отношения. Ниже будет представлена дальнейшая разработка возможных показателей для анализа различий между фазами. Ниже будет показано, что образ, или паттерн частных корреляционных связей, полученных на каждой фазе,  можно анализировать также и традиционными статистическими средствами параметрического анализа в тех случаях, когда таких корреляционных связей более 8, как это было представлено в примере изучения социальных настроений.

Однако, вначале мы считаем необходимым оповестить читателей о способе получения частных корреляций, который был проверен на практике и который мы рекомендуем для использования. Это очень важно, так как нами было эмпирически установлено, что метод простых парных корреляций дает неверные результаты.

 

Способ определения частных корреляций на примере вопроса об общественных настроениях

 

Определение частных корреляций производится в два шага.

 1 шаг. Вначале определяются частные коэффициенты корреляционных связей для всей длины изучаемой совокупности рядов (всего процесса мониторинга) при контроле одной или двух переменных, которые по выбору исследователя содержательно наиболее четко противостоят по модусу настроений  вычисляемой паре переменных.

Когда среди переменных оказываются затруднившиеся ответить (у нас они названы скрытными), то при этом они не  учитываются, но тогда контролирующей переменной становится лишь одна, противостоящая другой по модусу  переменной.

В случае логических трудностей определения противостоящей переменной рекомендуем использовать в качестве контролируемой переменной одну наиболее чувствительную (вариабельную) группу, для данного исследования –  у нас это группа прекраснодушных. Практика показывает, что такое упрощение удобно и не приводит к значительным  расхождениям, по сравнению с другими способами определения контролируемой переменной.

2 шаг. После разделения всего динамического ряда на отдельные фазы проводится подсчет частых корреляций для каждой отдельной фазы, которые подсчитываются с учетом только одной контролирующей переменной, имеющей наибольшую корреляцию с любой из двух переменных, выбираемую по таблице частных корреляций, полученных на первом шаге за весь период наблюдений. Понятно, что именно таким образом определяемая переменная вносит наибольший вклад в искажение подсчитываемой частной корреляции и именно ее влияние таким способом исключается[11].

 

Пример параметрического анализа частных корреляционных связей между динамическими рядами групп общественных настроений.

 

Результаты параметрического анализа всех коэффициентов корреляции, полученных для четырех фаз мониторинга, представлены в табл. 4.

Табл. 4.

Результаты параметрического анализа  частных корреляций 4 фаз настроений.

 

Параметры распределений	1-ая фаза	2-ая фаза	3-я фаза	4-ая фаза
N пар
10	10	10	10
Среднее значение  корреляционных связей (информативно)
-,19	-,34	-,17	-,31
Медиана корреляционных связей (не  информативна)
-,16	-,33	-,18	-,20
Мода корреляционных связей (информативна только при визуальном анализе)
-,10	-,40	-,85;-30;,50	-,06;-,50
Среднеквадратическое отклонение    кор. связей (информативно)
,34	,26	,52	,31
Разброс, или дисперсия кор. связей (информативен)
,12	0,07	,27	,09
Асимметрия распределения частот корреляционных связей (информативна)
,19	-,43	,04	-1,04
Эксцесс распределения частот корреляционных связей (не информативен)
-,07	-,07	-1,29	,54
Сумма корреляционных связей(информативна)
-1,93	-3,36	-1,73	-3,11
Коэффициент вариации (информативен)
1,78	0.77	3,00	0,99

 

 

В таблице указана в скобках характеристика информативности того или иного показателя, определяемая по степени связи с представленной в табл. 5 общей характеристикой фаз.

 

Табл. 5.

 

Номер фазы	Характеристика фазы	Длительность фазы
Первая фаза	Подъем отрицательных настроений	март 1993 по март 1995 года
Вторая фаза	Спад отрицательных настроений	март 1995 по май 1998 года
Третья фаза	Подъем отрицательных настроений	май 1998 по июль 1999 года
Четвертая фаза	Спад отрицательных настроений	июль 1999 по ноябрь 2000 года

 

Теперь же представим отдельные новые вторичные параметры образов структур и опишем ту социальную реальность, которую они презентируют. Обратите внимание, чем больше среднее значение корреляций (с учетом знака), тем настроение общества негативнее и дезинтегративнее - это характерно для 1-ой и 3-ий фазы. И на этих   фазах много больших отрицательных связей, за счет них увеличивается среднее значение отрицательных корреляций настроений и, следовательно происходит дезинтеграция общества по негативным  настроениям. Чем меньше среднее значение корреляций (с учетом знака), тем настроение общества позитивнее, что характерно для 2-ой и 4-ой фаз. И на этих   фазах много положительных связей, за счет них увеличивается среднее значение корреляций настроений и, следовательно происходит интеграция общества по положительным настроениям.  Таким способом по среднему значению корреляций на той или иной фазе можно декодировать социологическое содержание фазы, если оно становится больше, значит настроение интегрирует общество, если оно становится меньше, тогда настроение дезинтегрирует общество. Точно также это можно сделать и по другим информативным параметрам, как в этом может убедиться сам читатель.

Ниже более подробно рассмотрим некоторые системные характеристики (иерархичность, управляемость, определенность), которые можно определить по виду распределения корреляционных связей на каждой из четырех фаз и их параметрам (см. рис. 6 - 9) .

 

Рис. 6.  Распределение корреляционных связей на 1-ой фазе, на которой произошел подъем отрицательных настроений.

 

На 1-ой фазе повысился (относительно других фаз) разброс корреляционных связей  до стандартного отклонения 0,34. Имеется один центр иерархии (мода –0,1)[12], то есть наблюдается ослабление иерархии (мода в слабой позиции), которая создает неуправляемость в структуре и повышает неопределенность в системе, отсюда становится понятной системная причина подъема отрицательных настроений в обществе на этой фазе.

 

 

 

Рис.7.  Распределение корреляционных связей на 2 -ой фазе, на которой произошел спад отрицательных настроений.

 

На 2-ой фазе понизился разброс корреляционных связей  до стандартного отклонения 0,26. Имеется один центр иерархии (мода –0,4), то есть наблюдается усиление иерархии, этим создается управляемость в структуре в направлении увеличения частоты отрицательных наибольших корреляционных связей, что приводит к повышению организованности и определенности. Отсюда становится понятной системная причина спада отрицательных настроений на этой фазе.

 

 

 

 

 

 

 

Рис. 8.  Распределение корреляционных связей на 3-ей фазе, на которой произошел подъем отрицательных настроений.

 

На 3-ей фазе значительно повысилась разнородность корреляционных связей, о чем свидетельствует наибольший размах данных от –0,9 до 0,5, а также увеличился разброс корреляционных связей  до стандартного отклонения 0,52. В распределении имеется несколько равных по частоте центров иерархии, то есть наблюдается отсутствие иерархии. Все указанные признаки свидетельствуют о создании хаотичности в структуре, неуправляемости в системе. Отсюда становится понятной системная причина подъема отрицательных настроений.

 

 

 

 

 

Рис. 9.  Распределение корреляционных связей на 4 -ой фазе, на которой произошел спад отрицательных настроений.

 

На 4-ой фазе понизился разброс корреляционных связей  до стандартного отклонения, равного 0,31, то есть однородность корреляционных связей  возросла. Имеется один главный центр иерархии (мода –0,1), хотя в слабой позиции, однако можно видеть на рис. 9 , что есть еще один центр иерархии с модой – 0,5, который противостоит этому слабому центру, то есть в целом наблюдается усиление иерархии, которая создает управляемость в структуре в направлении увеличения частоты отрицательных наибольших и наименьших корреляционных связей, что приводит к повышению организованности и определенности связей между группами настроений. Отсюда становится понятной системная причина спада отрицательных настроений на 4-ой фазе.

Итак, нами была продемонстрирована продуктивность параметрического вторичного анализа корреляционных связей , позволяющего выявлять нетривиальные системные  причины общественных настроений и исходя из них обосновывать введение нового системного содержания и новых показателей, фиксирующих различные состояния общества по степени его управляемости, организованности и определенности. Конечно, в дальнейшем желательно было бы проверить продуктивность этих показателей и самой логики их анализа на большем числе исследований.

 

Заключение

 

Нам представляется, что все то новое знание о сдвигах в паттернах коэффициентов корреляции на фазах, об их близости и различиях и об их отдельных показателях,  которые были выявлены выше вполне отчетливо, невозможно было выявить известными ранее методами анализа динамических рядов. Для этого потребовалось разработать новое сочетание некоторых широко известных и новых приемов анализа, составивших  в совокупности СФА. В данной статье, в которой обобщен цикл разнообразных исследований,  указанный анализ показал свою продуктивность на реальных данных и оказался мощным (в статистическом смысле слова),  то есть весьма чувствительным средством выявления скрытых связей между динамическими рядами на отдельных фазах. Предложенный анализ показал, что даже когда динамические ряды ответов на вопрос мониторинга фиксируются в целом визуально как довольно устойчивые или случайно и довольно однообразно флуктуирующие, то СФА корреляционных связей позволяет выявить существенные структурные изменения в них на отдельных периодах мониторинга.

Практика проведения всех указанных в приведенных примерах исследований показала, что анализ длинных временных рядов ограниченно продуктивен или полезен, так как включает в себя  очень разнородные по структуре и по ситуации периоды анализа. Гораздо корректнее анализировать и сравнивать между собой ситуационно или качественно однородные периоды динамических рядов, названные фазами. Сравнительный анализ изменения связей между динамическими рядами на отдельных фазах мониторинга позволил зафиксировать важные социальные трансформации в общественном сознании населения и сформулировать, как можно надеяться, нетривиальный  прогнозы.

Значит ли это, что теперь надо отказаться от привычных методов анализа длинных временных рядов, получаемых при проведении мониторингов общественного мнения? Ответ будет таким. Нет, не надо отказываться от известных оценочных и статистических методов, которые полезны на первых этапах исследования,  но они должны быть обязательно дополнены СФА временных рядов, с целью выявления в этих рядах скрытых социальных сдвигов и трансформаций, которые происходят в обществе. Более того, без применения предложенного СФА многие социальные сдвиги и трансформации оказались бы не замеченными, не выявленными и потому непознанными.

Как нам кажется, социологи были всегда интуитивно убеждены, что «сухие и молчаливые» громады цифр многолетних опросов общественного мнения, представленные в виде линейных распределений, представляют большую научную ценность, так как таят в себе много не выявленных знаний. По нашему мнению, СФА ясно подтвердил правоту этих убеждений и показал, что СФА является продуктивным средством выявления неявных знаний, полезных для диагностики общественных процессов и изменений в структуре общественного сознания и, что вполне возможно, для предупреждающего социального прогнозирования.  Надеемся, что СФА найдет широкое применение не только в социологии, но в истории, демографии, этнографии, психологии  и других науках, в которых используется метод мониторинга.

 

 Литература

 

1.      Лефевр  В.А. Конфликтующие структуры. М.: Советское радио, 1973.

2.      Давыдов А.А. Модульный анализ. М.:ИС РАН, 2000.

3.       Давыдов АА., Чураков А.Н. Модульный анализ и моделирование социума. М.:ИС РАН, 2000.

4.      Левада Ю. От мнений к пониманию. Социологические очерки 1993-2000. M.: Московская школа политических исследований, 2000.

5.      Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. 1994-2002, №6.

6.      Горяинов В.П. Опыт проведения вторичного исследования по классификации жизненных ценностей //Социология-4М, 1996

7.      Ершова О.В. Вторичный анализ в социологических исследованиях //.- Государственное регулирование экономики и социальные проблемы модернизации. Часть 2.Сборник трудов ИСА РАН. – М.:”УРСС”, 1997.

8.      Коржева Э.М. Некоторые методологические проблемы вторичного анализа социологических данных // Государственное регулирование экономики и социальные проблемы модернизации. Часть 2.Сборник трудов ИСА РАН. – М.:”УРСС”, 1997

9.      Коржева Э.М. Информатизация общества и новые типы социологических исследований // Российское общество: социологические перспективы. Сборник трудов ИСА РАН.-М.: Эдиториал УРСС, 2000.

10.   Клямкин И.М. Советское и западное: возможен ли синтез? – «Полис», 1994", № 4, 5.

11.  Горяинов В.П. Стратификация населения России по его отношению к жизненным ценностям в 1994 году.// Социально-экономические проблемы развития общества в переходный период. Сборник трудов ИСА РАН, выпуск 1, М., 1995.

12.   Горяинов В.П.  Дихотомическая стратификация населения России на основе отношения к жизненным ценностям // Ежегодник. Системные исследования. М., Наука, 1998.

13.   Ю.А.Левада Индикаторы и парадигмы культуры в общественном мнении // Экономические и социальные перемены: мониторинг общественного мнения. 1998, № 3, стр. 12.

14.  Юдин Э.Г. Системный подход и принцип деятельности М.: Наука, 1978.

15.  Горяинов В.П. Типология лидерских консолидаций в российском обществе // Социальные трансформации в российском обществе: процессы и субъекты. М.: Издательство «Эдиториал УРСС», 2002.

16.  Горяинов В.П. Политические колебания населения России между либерализмом и этатизмом  //  Социальные трансформации в российском обществе: процессы и субъекты. М.: Издательство «Эдиториал УРСС», 2002 .

17.  Горяинов В.П. Лидерские консолидации на подъеме либерализма или этатизма в России // Социальные трансформации в российском обществе: процессы и субъекты. М.: Издательство «Эдиториал УРСС», 2002 .

18.  Горяинов В.П. Проблемно-структурный метод анализа мониторинга // Социс, 2002, N4.

19.   Горяинов В.П. Структурно-фазовый анализ данных мониторинга // Социология: 4М, 2003, N16. С. 36-55.

20.   Урбах В.Ю. Биометрические методы. М.:Наука, 1964.