Массовые опросы в социологии (стр. 5 из 11)

На второй стадии мы осуществляем и обосновываем свой выбор трактовки понятия. Обоснование необходимо и в том случае, если мы решили использовать общепринятое определение, и тогда, когда нами предложено нечто абсолютно новое. Позднее, в ходе анализа данных, наша теоретическая модель скорее всего будет уточняться, но и в сборе, и в анализе данных мы будем руководствоваться принятым рабочим определением. Так, если мы решим, что социологический смысл понятия «профессия» заключается в способе регуляции рыночных условий в пользу определенной группы, ограничивающей и контролирующей доступ новых членов в свои ряды, мы скорее всего сосредоточим свое внимание на таких аспектах профессионализма, как автономия, контроль над процессом определения «внештатных» ситуаций и приписыванием ответственности, обучение новичков и управление «публичным» образом профессиональной группы. При этом мы, возможно, не уделим того же внимания таким аспектам профессионализма, как отношения с потребителями товаров или услуг, контроль над определенными ресурсами и т. п.

Большинство полученных нами определений будут многомерными, т.е. они будут включать в себя более одного аспекта или измерения. Поэтому на третьей стадии следует отчетливо очертить существующие аспекты понятия и, возможно, выбрать те из них, с которыми мы собираемся работать. Во-первых, выделение отдельных измерений в многомерном теоретическом понятии необходимо для того, чтобы найти соответствующие индикаторы для каждого из измерений. Во-вторых, в социологии мы часто используем категориальные переменные, состоящие из множества взаимосвязанных признаков, т. е. двух, трех или более качественных категорий. Примерами здесь могут служить пол, профессия, семейный статус, религиозная конфессия и т. д. Нередко признаки, составляющие категориальную переменную, могут быть упорядочены по какой-то ординальной шкале. Скажем, социальный статус может быть низким, средним или высоким. Анализ размерности теоретического понятия, представляемого с помощью такой категориальной переменной, позволяет выявить различия между упорядочениями категорий по разным измерениям. Упорядочение религиозных конфессий по престижности будет отличаться от их упорядочения по степени религиозного фундаментализма. Сделав явным это различие между смысловыми измерениями теоретического понятия, мы обезопасим себя от ошибочных выводов о характере взаимосвязей данной переменной с другими, т. е. от ошибок на стадии анализа данных.

Прояснив теоретические понятия, используемые в нашем исследовании, мы переходим к следующей важной задаче — поиску конкретных индикаторов для этих понятий. Нередко эту стадию работы называют стадией операционализации понятий (о том, почему это обозначение является не вполне точным, будет сказано чуть ниже). Если, скажем, в исследовании профессиональной мобильности ученых мы используем понятие «престижность университета», нам необходимо решить, в чем, собственно, выражается престижность: в высоком проходном балле на вступительных экзаменах, в количестве ежегодно проводимых международных конференций, в среднем индексе цитирования для профессоров и преподавателей? Возможно, полезной для определения престижности будет экспертная процедура — например, престижность американских университетов определяется в ходе регулярных опросов ведущих специалистов в разных областях знания. Под операционализацией, таким образом, понимают процесс связывания теоретического понятия с эмпирическими наблюдениями, где последние выступают индикаторами, показателями каких-то свойств, относящихся к данному понятию. Предполагается, что, скажем, результаты оценивания респондентами престижности университетов показывают высокий или низкий престиж данного рода заведений приблизительно так же, как показания стрелки манометра показывают давление. Однако аналогия здесь весьма условна. Измерение в социологии обычно носит непрямой характер: отдельный индикатор может отражать влияние более чем одной переменной, а каждая переменная может иметь множество индикаторов, т. е. операциональные определения теоретических понятий в социологии отличаются от таковых, скажем, в физике.

Многие эмпирические индикаторы могут рассматриваться как взаимозаменяемые. Идея взаимозаменяемости индикаторов была впервые проанализирована П. Ф. Лазарсфельдом. Так как измерение носит непрямой характер, ни один из существующих индикаторов не будет совершенным или безупречным. Хотя в определенной исследовательской ситуации можно указать причины, по которым один индикатор лучше другого, в сущности они взаимозаменяемы. «Истинное значение» переменной — это какая-то функция значений показателя и ошибки измерения. Поэтому измерение значения переменной и проверка гипотез о связях между индикаторами требуют использования множества показателей. На практике социологи чаще всего используют несколько индикаторов для каждой существенной теоретической переменной, объединяя их на стадии анализа в некоторый суммарный показатель (индекс), или строя шкалу. То, как соотносятся индикаторы и теоретическая переменная, описывается с помощью модели измерения. В простейшем случае, когда все индикаторы (обозначаемые прописными латинскими буквами — Х₁, Х₂, X₃, Х₄) являются следствиями, результатами действия латентной, т. е. не наблюдаемой непосредственно переменной X, модель измерения будет выглядеть, как на рис. 2.

Обозначения a, b, с, d относятся к коэффициентам, показывающим влияние латентной переменной на конкретный индикатор (они, как мы увидим позднее, выражают надежность этого индикатора), а е. (т. е. е₁, е₂, е₃ . и т. д.) — это ошибка измерения i-гo индикатора.

А bcd

е₂

е₃

е₄

Рис. 2. Модель измерения латентной переменной с четырьмя индикаторами

Для ошибок в этой модели предполагается, что они не скоррелированы друг с другом (cov (e_ie_j) = 0) и с истинным значением X, а их средняя равна 0. В модели, представленной на рис. 3, все индикаторы — это так называемые эффект-индикаторы, все они находятся под влиянием X, и сила связей a, b, с, d соответствует «силе» этого влияния.

Модели измерения с латентной переменной и эффект-индикаторами очень популярны в социальных науках. Причина этой популярности в нашей склонности объяснять явные поступки людей, в частности, ответы на вопросы анкеты или выполнение тестовых заданий, неким внутренним свойством, качеством, навыком или предрасположенностью. Латентная переменная может быть, например, интеллектом, измеряемым с помощью индикаторов-тестов. Другой пример: мы можем полагать, что участие в выборах и ежедневное чтение политических новостей в газете — это индикаторы латентной «политической активности» или «вовлеченности в политику».

Однако использование эффект-индикаторов — это не единственная возможность. Например, мы можем использовать такие индикаторы, как потеря работы, развод, болезнь для измерения латентной переменной «жизненный стресс». В этом случае мине предполагаем, что латентная переменная является причиной своих индикаторов, скорее травмирующие жизненные события могут быть причиной стресса. Если мы имеем дело с какой-то из распространенных моделей социально-экономического статуса, в ней тоже будут присутствовать не эффект-индикаторы, а причинные (или формативные) индикаторы, т. е. индикаторы, значения которых детерминируют, определяют значение латентной переменной. На рис. 3 изображена элементарная модель латентной переменной с причинными индикаторами (Y_l— Y₄ — это индикаторы, Y— латентная переменная).

Если Y — это социально-экономический статус (СЭС), то Y_l— Y₄ могут представлять собой доход, образование, престиж профессии данного человека и «качество» его жилья (стоимость, престижность района и т.п.).