Мастерство методолога проявляется изначально в том, что он видит событие как точку на континууме переменной и пытается сформировать «смутный образ», приобрести новый значимый критерий классификации единиц исследования – вдруг он окажется самым сильным при объяснении событий. Когда переменная построена, она включается в «мировое пространство» и начинает работать с большим или меньшим успехом.
Концептуальные переменные образуют систему координат, в которой размещается реальность. Нет никаких сомнений, что «скоординированная» таким образом реальность является результатом абстрагирования и дистанцирования от «живой жизни». Она бедна и ущербна, но у нее есть одно исключительное преимущество, заключающееся как раз в силе абстракции: полученная в результате абстрагирования схема воссоздает идею объекта, очищенную от несущественного и случайного. Теорема о соотношении длины радиуса и длины окружности доказывается без обращения к наличествующим в опыте окружностям. Притяжение двух тел описывается формулой Ньютона—Кеплера вне зависимости от того, насколько привлекательна внешность данных тел. Демократический стиль лидерства в малой группе усиливает агрессивную реакцию членов группы на «чужого». Все это – схемы, образованные в пространстве концептуальных переменных.
Каждая переменная имеет определенные значения, которые в совокупности исчерпывают диапазон возможных изменений. Количество значений переменной практически бесконечно. Переменная «национальность» включает сколь угодно много позиций – национальностей, «возраст» может фиксироваться самыми маленькими интервалами, «удовлетворенность» при желании идентифицируется в терминах «очень удовлетворен», «не очень удовлетворен», «удовлетворен», «скорее удовлетворен, чем неудовлетворен»... Предположим, что, устанавливая значения переменных в системе «мировых координат», мы стремимся к расширению их диапазона, т.е. к увеличению точности измерений. Такая стратегия приводит к экстенсивному пространству переменных, границы которого в принципе не определены.
Пространство признаков напоминает ящик, разделенный на множество ячеек. Каждая ячейка – класс, образованный пересечением значений переменных.
Хотя каждый исследователь стремится к детализации картины мира, он вынужден работать в очень ограниченном пространстве. Спрашивается: каково пространство минимальной размерности? Если значения переменной сводятся к дихотомии, ее диапазон минимизируется. «Да будут слова ваши «да – да», «нет – нет», а что сверх того, то от лукавого», – эта заповедь предписывает сводить переменную «образование» к градациям, предположим, «высшее – не высшее», «национальность» к «русский – не русский», «пол» – к «женщина – не женщина». В конечном счете система координат приобретает вид бинарного пространства переменных – четырехклеточной матрицы.
Четырехклеточные матрицы – наименее точная и наиболее надежная форма представления данных. Существует обширный класс статистик, измеряющих интенсивность связи дихотомических переменных. Немаловажное преимущество дихотомий заключается также в том, что к ним сводятся все типы шкал, применяемых в социологии и психологии. Например, успешность карьеры можно измерить в шкале «очень успешная – успешная / средняя / неуспешная / очень неуспешная». Эта шкала относительно легко переводится в дихотомию «успешная – неуспешная» путем сложения соседних градаций. Необходимость укрупнения возникает, как правило, в тех случаях, когда отдельные классы оказываются недостаточно наполненными. Сведение к дихотомиям решает проблему унификации измерений при использовании многомерных классификаций.
Пространство признаков, образующее для аналитика систему мировых координат, обладает различной размерностью. Мы можем ограничиться в своем взгляде на мир одной переменной, и тогда он превратится в одномерный, линейный мир. Например, в зондажах общественного мнения можно задать респонденту только один вопрос: за кого он собирается голосовать. Никакого иного измерения, кроме этой «электоральной установки», не существует. В данном случае система мировых координат сводится к одной оси, имеющей два значения и более. Однако сбор социологической информации по одной переменной практикуется крайне редко. Исследователя интересуют и другие параметры, позволяющие дифференцировать объекты. Если нужны не просто сведения, а объяснения переменной, пространство признаков становится многомерным.
Как только мы «сформатировали» реальность в двумерной таблице, возникает вопрос: каковы основания судить о том, что первая переменная каким-либо образом связана со второй. Предположим, что первая переменная означает образование, а вторая—доход. Есть люди с высоким образованием и высоким доходом, но немало богатых людей и среди не окончивших среднюю школу. Если мы произведем «обмер» одного-единственного человека и установим у него высокое образование и низкий доход, мы не сможем сказать ничего определенного о взаимосвязи признаков. В данном случае мы имеем дело с сингулярностью (singularis, лат. – отдельный, одиночный). Сингулярности молчат. Одно наблюдение – мало, два наблюдения – тоже мало, мало и трех. Статистический вывод начинает работать тогда, когда единиц исследования достаточно много. «Достаточно много» означает, что при условии равновероятного попадания в каждую клетку пространства признаков наполнение каждой из них составит не менее семи единиц. Тогда единицы начнут образовывать конфигурации в нашем идеальном пространстве признаков и смогут сказать кое-что, к примеру, о взаимосвязи образования и дохода.
Здесь возникает эффект эпистемической инверсии – уже не единица исследования характеризуется определенным признаком, а сам признак характеризуется частотой – количеством единиц, которым присущ данный признак. Сотни и тысячи респондентов сообщают о себе самые различные сведения, и ни один из этих людей не интересует социолога. Социолога интересует, во-первых, сколько людей подпадает под значение переменной, т.е. наполнение класса, во-вторых, каково распределение частот по всему континууму переменной, в-третьих, как меняется распределение при введении в группировку второго, третьего и энного признаков, и, в-четвертых, имеется ли связь между признаками и насколько она меняется в различных контекстах.
Если иметь в виду только формальную структуру социологической теории, избавленную от содержательных концептуализаций, можно сказать, что в ней нет ничего, кроме пространства переменных и единиц, размещаемых в пространстве в соответствии со значениями переменных. Модификации этой «кристаллической решетки» теории определяются количеством переменных и количеством единиц исследования. Соответственно устанавливаются типы пространства переменных.
Тип 1. Много единиц – мало переменных. Крупномасштабные обследования, включающие десятки тысяч исследовательских единиц, требуют огромных затрат. В переписях населения и референдумах производится сплошной опрос, и учетчики посещают практически каждую семью. Несомненно, при таком охвате статистики стремятся получить как можно больше сведений.
Тип 2. Мало единиц – много переменных. Когда в фокусе внимания исследователя находится мало единиц, появляется возможность подробно изучить каждую из них. Подобная стратегия относится к «качественной» и ориентирована на описание случая (casestudy)[6].
Вполне возможна ситуация, когда осуществляется обследование одного или нескольких объектов в рамках хорошо разработанной теории и валидизированной системы переменных. В этом случае исследование называется монографическим. Его цель – не получение нового научного обобщения, а выставление диагноза обследуемому объекту.
Тип 3 – промежуточный: достаточное количество единиц – достаточное количество переменных. В нормальном социологическом исследовании переменных должно быть столько, сколько по силам обработать персоналу лаборатории. Массив же должен быть достаточным для проверки гипотезы максимальной размерности.
Переменные представляют собой различного вида «линейки», которые «прикладываются» к объектам. В этих линейках – различное число градаций, расстояния между градациями могут быть равными, неравными и вообще неизвестными. Кроме того, сами «линейки» могут претерпевать изменения под влиянием внешних обстоятельств. Коротко говоря, средства измерения могут быть хорошими и плохими. Все это создает в совокупности проблему качества социологического инструментария. Инструмент должен отвечать требованиям релевантности, валидности, надежности, точности и устойчивости.
Релевантность – это обоснование применимости измерителя к измеряемому признаку. Проблема релевантности связана с тем обстоятельством, что «наблюдаемая реальность», если таковая вообще существует, представляет или скрывает некую «подлинную» реальность, соответствующую своему понятию. Ошибки релевантности возникают до процедуры измерения, и, даже если инструмент обладает высокой степенью совершенства, он может быть нерелевантен для определенного признака.
Когда инструмент создан, возникает вопрос о возможном отклонении результата измерения от истинного значения. Надежность – это вероятность отклонения приписываемого объекту значения от истинной его характеристики. Надежность является интегральной характеристикой инструмента, включающей правильность, точность и устойчивость и валидность.