Количественное исследование предполагает сбор первичных сведений о значительном числе людей, которое затем получает числовое выражение. С помощью числового материала производится статистический анализ разрабатываемой модели, формируются специальные таблицы. На основе числовых закономерностей функционирования социальной реальности делаются попытки объяснения социальных процессов. Основные методы сбора информации: опрос, наблюдение, контент-анализ документов.
Качественный подход позволяет комбинировать интенсивную программу (небольшое количество единиц наблюдения и много сведений о каждой) с гибкой регистрацией данных, в то время как количественный – это экстенсивные исследования, в которых рассматривается много единиц наблюдения и небольшое количество переменных с их систематической регистрацией.
В количественном исследовании на вопросы: «Как долго Вы являетесь безработным?» или «Как часто Вам предлагали новое место работы?» мы получаем достаточно объективный ответ, фиксирующий количество (в единицах счета: много-мало). В качественном исследовании на вопрос: «Какое настроение Вы испытываете, оставшись без работы?» мы получаем номинальный ответ, обозначающий качество состояния, субъективную оценку индивида, выраженную в его собственных словах, исходя из его социального опыта (например, паника и безысходность, страх и отчаяние и т.д.).
Для количественных исследований существуют почти готовые технологии, описанные в методической литературе. Качественное исследование, как более гибкое, затрудняет разработку общих правил действия.
В исследовательской практике целесообразно сочетать качественные и количественные методы изучения социальных явлений и процессов.
Совершенствованию социальной политики, эффективной разработке новых форм и актуализированного содержания социальной работы может способствовать реализация таких социологических проектов: «Социальная защита семей безработных с несовершеннолетними детьми»; «Молодежь: социокультурные ориентации, проблемы занятости и безработицы, социальной защиты и адаптации»; «Дети улицы: образование и социальная адаптация безнадзорных детей»; «Женщины Беларуси: проблемы адаптации и социальной защиты в новых социально-экономических условиях»; «Структура социальной поддержки пожилых людей»; «Социально-экономическое положение бездомных и проблемы их социальной реабилитации»; «Социальная адаптация мигрантов в новом социуме»; «Адаптация населения к социальным изменениям в сельской местности» и др.
Термин «прогнозирование» в социальной работе понимается в традиционном смысле: формулирование вероятностного суждения о состоянии какого-либо явления или процесса в будущем на основе специального научного исследования их истории и современного уровня развития. В зависимости от конкретных целей и наличной информации могут применяться как интуитивные, так и формализованные методы прогнозирования.
Интуитивное прогнозирование применяется в том случае, когда объект прогнозирования либо слишком прост, либо настолько сложен, что учесть все взаимосвязи не представляется возможным. Основным подходом при интуитивном прогнозировании является опрос экспертов. Это направление представлено рядом методов индивидуальных и коллективных экспертных оценок, из которых самыми распространенными являются методы интервью, аналитических экспертных оценок, историко-логического анализа, «дерево целей», «мозговая атака», дельфийская техника, синектика, морфологически-сценарный метод. Методы экспертных оценок незаменимы в качественном анализе объекта прогноза, при выдвижении гипотез и вероятных образов будущего, установлении целей и задач развития, при прогнозировании долгосрочных перспектив и начинающихся, неустоявшихся процессов. Однако следует учитывать и их недостатки: сложность формализации при обработке данных, трудности подбора экспертов, возможные ошибки в субъективных оценках перспектив и тенденций специалистами-экспертами.
С точки зрения объективности отражения действительности предпочтительнее формализованные методы прогнозирования, которые основаны на определении аналитических, формальных зависимостей между параметрами объекта. Это экстраполяция и математическое моделирование в различных своих проявлениях.
Экстраполяция построена на условном продолжении в будущее тенденций, закономерности которых в прошлом и настоящем выявлены и чаще всего выражены в виде уравнения изменений. Среди методов экстраполяции в практике социальной работы наибольшее распространение получили простая экстраполяция, экстраполяция временных рядов по огибающим кривым, регрессионный и корреляционный анализ, метод наименьших квадратов. В частности, обобщенный метод наименьших квадратов Гольдбергера позволяет сформировать прогноз состояния бюджетов семей, разделенных по группам и составам. Через переменную X выражается объем распределяемого дохода, а через Y – величина потребительских расходов. По результатам такого прогноза можно судить о необходимости адресной помощи тем или иным семьям. Экстраполяционная техника обладает целым рядом преимуществ: требует несложного инструментария для обработки данных; служит одновременно и методом прогнозирования, и способом сбора исходной информации об объекте прогноза; незаменима при прогнозировании ресурсов, выявлении ресурсных и иных ограничений. Вместе с тем, не следует забывать, что экстраполяция отражает только линейно-односторонние связи; прогнозируются только стабилизировавшиеся и продолжающиеся во времени и пространстве процессы и соответствующие им тенденции; она не всегда подходит для долгосрочного прогнозирования.
В настоящее время более широкое распространение приобретают математические методы моделирования социальных явлений. Они позволяют учитывать непрерывное и скачкообразное развитие объекта прогноза, давать функциональную, точечную и стохастическую, интервальную оценку разной степени причинной обусловленности переменных объектов прогноза; применимы при прогнозировании как устоявшихся, так и начинающихся процессов. Применение математических методов и компьютерной техники для моделирования предоставляет новые возможности для анализа, прогнозирования и управления социальными явлениями. В методологическом плане наиболее востребованным является трендовое моделирование, позволяющее по имеющейся информации прошлого периода сформировать адекватное (и, возможно, не единственное) уравнение описания динамики объекта. Оно применяется при прогнозировании важнейших показателей социально-экономического развития регионов и создании плановых разработок государственного уровня. Это подтверждается в рекомендациях «Типовых методических положениях по подготовке долгосрочных, среднесрочных и краткосрочных прогнозов социально-экономического развития областей и г. Минска». В наше время широкого распространения компьютерных технологий беспроблемное овладение этим методом возможно благодаря использованию табличного процессора MSExcel.
Аналитические разработки в социальных исследованиях все теснее переплетаются с прогностическими. В аналитической работе по прогнозированию и созданию различных проектов применяются также хорошо известные общенаучные методы – аналогии, индукции, дедукции, анализа и синтеза и т.д. Они построены на логических способах доказательств и опровержений и не являются специфическими для социального прогнозирования.
Особенностью прогнозирования в сфере социальной работы является широкое использования в качестве исходной информации данных по прошлой и текущей демографической ситуации. При этом широко используются следующие показатели: половая и возрастная структуры; доля городского и сельского населения; социальный, семейный и профессиональный составы населения; образовательная и отраслевая структуры; распределение населения по источникам средств существования; состояние трудовых ресурсов и др. Необходимо также располагать информацией об уровне и качестве жизни населения, которая должна быть представлена в прогнозных разработках следующими показателями: продолжительность жизни населения; рождаемость; смертность; уровень занятости; уровень достижения рационального потребительского бюджета; денежные доходы населения; объем розничного товарооборота; объем платных услуг; прожиточный минимум; среднемесячная зарплата; индекс потребительских цен и др.
Нормативные прогнозы разрабатываются на основе нормативной базы, состоящей из плановых технико-экономических и социально-экономических нормативов – расчетных величин чего-то необходимого сообразно установленной норме (понимаемой в данном случае как единица отсчета для сравнений или для достижения желательного по заранее заданным критериям состояния). Здесь наблюдается идея более сложная, чем при разработке поискового прогноза: не просто экстраполяция в будущее известных тенденций, но и оптимизация – выбор наилучшего из возможных – значения этих данных по критериям, заранее заданным средствами целеполагания. В методологическом отношении важную роль в нормативном прогнозировании играет оптимизационное моделирование, включенное в состав многих компьютерных программных продуктов. В качестве заданного критерия могут выступать и некоторые плановые показатели. При проведении прогнозирования важно определить требования к результатам, чтобы их можно было использовать в практической работе с целью принятия решения по видоизменению ситуации.
Однако надо иметь в виду, что в человеческом обществе далеко не все можно просчитать и выразить в цифрах. Например, когда речь идет о социальной защите лиц, пострадавших в результате экологических бедствий, должны учитываться как медико-биологические, так и правовые параметры. Довольно сложно прогнозировать результаты социально-психологической реабилитации. В некоторых случаях следует использовать данные из естественнонаучной сферы, связанные со спецификой действия долгоживущих радионуклидов. То есть в деле прогнозирования социальной защиты населения требуется соблюдение и проведение целого комплекса мер из разных областей знаний и жизнедеятельности людей, что находит свое выражение в различных планах, программах и проектах.