Методы анализа данных

Сбор и анализ данных – это своеобразный диалог межд у миром людей, институтов, процессов и исследователями. Предпосылками выбора того или иного метода анализа являются характер самих данных, тот теоретический подход, в рамках которого работает исследователь при их сборе («статистический» или «гуманитарный»).

В несколько упрощенной форме эти два подхода можно представить следующим образом.

Статистический подход.

В рамках этого подхода исследователь исходит из посылки, что массовые явления имеют статистический характер, т.е. если изучить достаточно большое количество проявлений изучаемого социального явления, то само явление будет познано. Индивид в этом случае выступает как представитель некоторой общности, носитель информации о социальном феномене. Индивиды взаимозаменяемы, и их индивидуальные особенности как таковые не представляют особого интереса.

Здесь необходимо провести разделениемежду первичными и вторичными данными. К данным первичного типа относят те, что были получены непосредственно самими исследователем, тогда как вторичные данные являются результатом обработки данных исследований, сделанных в прошлом. Самым важным аргументом против использования вторичных данных является то, что они ограничивают свободу и возможности ученого, поскольку они были получены для целей другого исследования. Действительно, для исследователя, работающего с вторичными данными очень трудно выйти за рамки той системы, которая была сконструирована до него, и для которой эти данные были собраны и обработаны. Однако иногдавторичные данные имеют значительные преимущества перед первичными: доступность и низкую цену. В ряде случаев у исследователя не может быть иной альтернативы, кроме как использоватьименно вторичные данные. Например, мы не можем разработать вопросник по отношению к Карибскому кризису и отправиться с ним в 1962 г., непосредственно наблюдать за коллизией Пражской весны 1968 г., зафиксировать живую реакцию современников этих событий. Однакомы можем проанализировать данные прошлых лет. В этих случаях основным источником получения вторичных данных для нас будут отчёты органов государственной статистики, результаты проводившихся опросов общественного мнения, например, данные службы Гэллапа в США, Евробарометра в Европе, ВЦИОМ в России и т.д. Источником такой информации могут выступать даже публикации в газетах.

Решив, какого типа данные – первичные или вторичные будут использованы в исследовании, и, собрав эти данные, учёный может перейти непосредственно к процессу анализа. Анализируя полученные данные, исследователь пытается ответить на вопросы «Что это такое?», «Почему это происходит?», «Как много этого?» и т.д. Для получения ответов на эти и другие вопросы необходимо построить некую модель, в которой будут отображены взаимоотношения и взаимосвязи между изучаемыми явлениями, процессами и объектами. Рассмотрим далее, какие именно модели могут быть построены для исследования политических процессов.

Одномерная модель. Это самая простая модель с одной переменной. Целью ее построения является получение ответа на относительно простые вопросы «Сколько?» и «Что это?». Например, сколько избирателей проголосовало за данную партию? Что представляет собой электорат определенного кандидата? Ответы на эти вопросы дают одномерное распределение значений признака. Для изучения такой переменной, как электоральный выбор, достаточно подсчитать количество проголосовавших за ту или иную партию или кандидата и представить эти значения в виде процентного распределения. Это же относиться и к переменным, измеренным по номинальным шкалам («К какой религии Вы себя относите?», «Укажите свою профессию» и т.д.). Обычно, если мы измеряем переменную по количественной или интервальной шкале, знания одномерного распределения значений признака бывает недостаточно, тем более, что возможностей анализа для таких переменных несравненно больше, чем для номинальных. Исследователя интересуютнекоторые меры, которые на языке математической статистики называются мерами центральных тенденций. К ним относятся среднее или типичное значение признака, а также меры разброса значений признака вокруг их средней величины. Например, анализ дохода может включать расчет среднего дохода и процентного значения людей, имеющих доход выше и ниже средней величины.

Бинарная модель. Суть данной модели заключается в предположении, что две переменные А и В связаны между собой. Таким образом, можно построить несколько моделей: А является причиной В, В является причиной А, А и В взаимовлияют друг на друга, А и В находятся под влиянием третьей переменной. Во всех этих случаях используются следующие методы анализа: таблица взаимной сопряженности признаков, корреляционный анализ.

Таблица взаимной сопряженности признаков строится для изучения взаимосвязей между переменными.

Таблица. Электораты избирательных объединений по итогам выборов в Думу в 1999 г (%)[23]

Возраст, лет	КПРФ	«Медведь»	ОВР	СПС	ЛДПР	«Яблоко»
18-35	11,9	36,0	24,7	62,2	51,0	24,0
36-50	25,7	33,0	30,7	35,4	28,0	39,0
Старше 50	62,4	31,0	44,6	24,4	21,0	37,0
Всего %	100,0	100,0	100,0	100,0	100,0	100,0

Данная таблица, например,устанавливает связь между возрастом и голосованием за партии на выборах в Государственную Думу в 1999 г. Таблица построена таким образом, чтобы можно было проследить разницу в возрастной структуре электората различных партий.

На первый взгляд, очевидна следующая тенденция: молодые избиратели чаще, чем представители других возрастных групп, голосуют за партии демократической направленности, а пожилые – за партии левого толка.Однако подобный выводне может служитьпрямым статистическим подтверждением выдвигаемых исследователем гипотез. Эти прикидки «на глазок» в лучшем случае грубы. В более сложных ситуациях такой анализ часто ненадежен. Установить степень соответствия гипотезы с данными помогает такой статистический метод как корреляционный анализ, направленный на измерение и изучение взаимосвязей между двумя переменными.

Методы корреляционного анализа позволяют дать ответ на весьма важные вопросы, возникающие при изучении взаимосвязей между переменными. Например, влияют ли и, если влияют, то до какой степени, изменения значений одной переменной (независимой переменной) на изменения значений другой (зависимой переменной)? Какова форма и направленность выявленной связи? Является ли выявленная связь характеристикой всей совокупности, а не только выборки?

В результате можно построить несколько объяснительных схем.

1. Например, при анализевзаимосвязи между возрастом и выбором партии, разумно предположить, что возраст может влиять на выбор партии, тогда как выбор партии не может повлиять на возраст. Фиксируемая в этой модели связь называется односторонней.

Возраст Партия

2. Две переменные (выбор газеты и партийные предпочтения) могут находиться в отношениях взаимовлияния друг на друга. Пример так называемой «петли причинности», которая относится к довольно трудному случаю анализа. Такая связь в статистике называется симметричной.

Партийные предпочтения Выбор газеты

Исследователь не может достоверно установить, повлиял ли выбор газеты на формирование партийных предпочтений или уже устоявшиеся партийные предпочтения заставили людей выбрать определенные газеты.

3. Возможен и такой случай, когда две переменные находятся под влиянием третьей, неизвестной переменой. Однако эта связь уже выходит за рамки бинарного анализа и становится предметом множественного анализа.

Множественный анализ. При включении в систему трех и более переменных величин исследователь может обогатитьанализ построением таких моделей как регрессионная, интерактивная, путевая и многофакторная.

Базовое положение регрессионной модели состоит в том, что две или более переменные, называемые «независимыми», оказывают совокупное влияние на «зависимую» переменную. Более того, регрессионная модель позволяет отделить влияние каждой независимой переменной друг от друга и определить силу этого влияния. Допустим, мы хотим узнать, какие переменные влияют на выбор партии. Для этого необходимо построить модель, включающую ряд независимых переменных. Например, на выбор партии могут влиять принадлежность к социальной группе и религия.

Социальная группа Выбор партии Религия

Таким образом, при построении данной модели можно оперировать следующим регрессионным уравнением:

Выбор партии = Социальная группа + Религия.

Однако показатели «социальная группа» и «религия» могут находиться под влиянием другой переменной, например, возраста. Тогда исследователю необходимо обратиться к процедуре контролирования или интерактивной модели, в которую включается целая цепочка взаимодействий: возраст взаимодействует с принадлежностью к социальной группе и религии в их влиянии на выбор партии. В 60-х гг. Батлер и Стокс, например, показали, что в младших возрастных когортах принадлежность к социальной группе оказывается более значимым, чем в других возрастных категориях, а религия - в старших.

Класс Возраст Выбор партии Религия

Данные такого рода могут быть проанализированы благодаря добавлению к стандартной регрессионной модели процедуры контролирования.

Регрессионная модель может быть полезна для поверки различных исследовательских гипотез, но на практике и она зачастую не отражает всю сложность объективного мира, всю цепочку причин и взаимосвязей. В этом случае используют модели путевого анализа, или пат-анализа, который выстраивает цепочку прямых и непрямых воздействий одной переменной на другую. Рассмотрим в качестве примерапсихологическую идентификацию с партией и одобрение ее политики. Очевидно, что одобрение политики партии повышает общую партийную идентификацию, но вполне возможен и обратный случай. У большинства людей (здесь имеется в виду ситуация, характерная для развитых либеральных демократий) приверженность к партии формируетсязадолго до того, как они поймут и осознают ее политическую платформу. Таким образом, наблюдается некий поток противоположных взаимодействий, направление которых бывает трудно определить. Тем не менее, это можно сделать с помощью путевого анализа, эмпирическим путем выстраивающим цепочку причинности.

Еще один метод, применяемый в рамках множественного анализа – это многофакторный анализ. Суть многофакторного анализа состоит в ответе на вопрос, не находится ли система переменных, связанных между собой, в зависимости от двух (или более двух) базовых скрытых факторов. Следовательно, целью многофакторного анализа является обнаружение скрытых факторов. Традиционно в политических исследованиях выделяется несколько скрытых факторов, или как их еще называют, расколов, лежащих в основе многих явлений и процессов, например, раскол на «левых» и «правых» по отношению к политическим установкам, а также противоречия, структурирующиеся по осям «жесткий-мягкий» и «либеральный-авторитарный».

Применяя многофакторный анализ, можно построить следующую модель:

«Левый-правый» «Жесткий-мягкий»

Установка на социальную защиту Установка на перераспределение дохода Установка на национализацию/приватизацию Установка на безопасность Установка на преступление и наказание Установка на иностранцев

Построенная модель выделяет только два фактора и соответственно две группы переменных, испытывающих на себе их прямое воздействие. В реальной ситуации, конечно, возможно существование большего числа значимых факторов. Включение или исключение переменных из подгрупп необходимо производить исходя из так называемого веса фактора, т.е. его влияния на определенную группу переменных.

Анализ временных рядов. Многие социальные и политические процессы и события случаются не единожды, а повторяются. Протекание многих политических процессов может быть растянуто на годы, десятилетия и даже столетия. Исследования, изучающие такие процессы и события, называют трендовыми, или панельными. Основным методом в этом случае выступает анализ временных рядов. Временные ряды – это комплекс наблюдений, в которых одна и та же переменная измеряется повторно через определенные интервалы. В политических исследованиях анализ временных рядов чаще всего применяется для прогнозирования поддержки партий (особенно правительственных). При этом исследователи исходят из комбинации различных факторов, например, экономических условий (безработица, инфляция, уровень жизни и т.п.) и кризисных событий (вооруженные конфликты, забастовки, правительственные и парламентские кризисы и др.).

Модель, соответствующая целям анализа временных рядов, выглядит следующим образом:

Событие во времени T1 Партийная поддержка во времени T1 Событие во времени T2 Партийная поддержка во времени T2

Основной метод, применяемый при анализе временных рядов – это построение регрессионного уравнения, где в качестве независимых переменных выступают показатели, измеренные на разных временных этапах.

Все описанные выше методы и варианты анализа, относящиеся к так называемой статистической парадигме, получили широкое распространение в исследованиях политических процессов благодаря двум большим достижениям, которые внесли революционные изменения в исследования политических процессов. Первое относится к проведению выборочных исследований для предсказания результатов выборов в США. Начиная с 1824 г. и до 1936 г., исследования проводились в русле определённой традиции, когда в опросах участвовало достаточно большое число респондентов. Дж. Гэллап нарушил эту традицию. Итогом стало во-первых, слом монополииправительства на количественную информацию и, во-вторых, резкое снижение затрат при сборе исходных политических данных. Отныне статистика перестала быть «официальной». Второе достижение относится к 50-ым годам, когда стало возможным использование компьютерных технологий для статистического анализа данных.

Эти изменения коснулись, в первую очередь, исследований, связанных с изучением поведения, установок и мнений граждан. В результате произошедших перемен произошло значительное расширение объекта и предмета политических исследований. Если раньше ученые изучали в основном политические институты и высшую политическую элиту с помощью относительно примитивных количественных методов, то теперь, благодаря использованию новых технологий сбора и анализа данных, политическая наука обогатилась исследованиями массового политического поведении граждан и элиты среднего уровня[24].

Гуманитарный подход.

Сторонники этого подхода считают, что с помощью жестко формализованных методов анализа нельзя заглянуть в глубину явлений и процессов. Индивид неповторим. Он - не проявление явления, а само явление. Политические акторы рассматриваются как сознательные существа, формирующие политический мир так же, как и он формирует их. Поэтому наиболее адекватными для изучения политических процессов являются так называемые качественные методы, используя которые исследователь ищет ответы на вопросы «Что это? Зачем это? Откуда это? Каковы причины этого?»

Выделение статистического и гуманитарного подходов основано на существовании в научном мире двух точек зрения относительно изучения реальности – позитивизма и релятивизма. Использование количественных методов базируется на позитивистских традициях. Эти традиции предполагают изучение политических процессов на основе эмпирических наблюдений и проверяемой теории. Именно поэтому позитивисты уделяют столь значительное внимание операционализации теоретических концептов, т.е. переводу теоретических понятий в наблюдаемые и измеряемые индикаторы.

Критики позитивизма доказывают, что внешней реальности не существует. Есть только социально конструируемая реальность, в которой сознательные индивиды сами интерпретируют свое поведение и поведение других, наделяют свои действия субъективными смыслами. В этом процессе люди не являются пассивными элементами, а выступают как активные действующие лица в оценке смысла своих и чужих действий. Они формируют мир так же, как и он формирует их. Это означает, что объяснение мира в целом и политических процессов, в частности, должно исходить из описания и понимания людей как сознательных и социальных акторов. Их мотивации, опыт и субъективные интерпретации - важные составляющие компоненты причинной цепочки событий. Задачи подобного анализа решаются при помощи качественных методов.

Качественные методы – это общее название широкого спектра техник сбора и анализа информации, таких как, включенное наблюдение (открытое и скрытое), интенсивное интервьюирование (глубинные индивидуальное и групповые интервью) и т.д.

Качественные методы играют большую, хотя и не всегда признаваемую роль в исследовании политических процессов. Эти методы применимы в тех случаях, когда целью исследования является изучение субъективного опыта людей и тех смыслов, которые они вкладывают в свои действия. Интенсивное интервьюирование, например, позволяет людям свободно выражать свое мнение на том языке, на котором они привыкли ежедневно общаться, предлагать собственные интерпретации событий. Свободное протекание общения позволяет понять логику аргументов и ту цепочку ассоциаций, которые привели участников к определенному типу поведения. Объяснение событий включает понимание и интерпретацию, а не описание общих законов массового поведения. Наконец, качественные методы привлекают определенное внимание к контекстуальным аспектам событий, помещая установки и поведение респондентов в контекст их индивидуальной биографии и более широкого социального окружения. Таким образом, качественные методы привлекают внимание к смыслам, процессу и контексту протекания событий.

Традиционно качественные методы применяются при изучении процесса вовлечения в политику, способов формирования элит, иерархической структуры, властных отношений, смыслов и сюжета политического процесса. Интенсивные интервью, например, проводились с активистами групп давления, для изучения политических сообществ (Грант и Марш, Миллс, Смит). Внутренняя политика партий также изучалась с помощью интервьюирования партийных функционерови членов представительных органов власти (Сэйд, Уайтли). Качественные методы находят довольно широкое применение при изучении политики муниципальных органов власти в Британии(Деарлов, Гифорд, Лоундес и Стокер) и США (Джонс и Батчелор, Стоун). В меньшей степени качественные методы используются в исследованиях, касающихся центрального правительства, причиной чему, скорее всего, является большая закрытость «высокой» политики.

Сферой, в которой качественные методы практически отсутствуют, является область электоральных исследований. Здесь основным методом получения информации являются национальные выборочные опросы, дополняемые в последнее время панельными опросами, проводимыми после выборов. Однако и в эту сферу стали проникать качественные методы, использование которых подкрепляется тем аргументом, что электоральные исследования, проводимые на основе использования количественных методов, не обогащают наши знания пониманием мотивов и факторов политического поведения.

Статистический и гуманитарный подходы частопротивопоставляют друг другу. Приверженцы качественных методов критикуют сторонников статистического подхода, выдвигая целый набор замечаний, претензий и даже обвинений. Исследователям, которые отдают предпочтение количественным методам, ставится в вину то, что они уделяют слишком большое внимание статистическим процедурам. При этом, якобы, остается в стороне понимание сущности изучаемых явлений и процессов, причинной цепочки событий.

Утверждается также, что сторонники количественных методов неверно представляют предмет своего исследования. Элементарная ошибка в конструировании выборки может повлечь за собой ошибки сбора и искажения выводов. Например, исследователи общественного мнения в России зачастую обращаются только к европейским русским. Правительственная, или так называемая официальная статистика, на которую опираются исследователи, может искажать реальную ситуацию. Респонденты могут говорить неправду, чтобы скрыть свое смущение, не высказывать социально неодобряемоемнение или суждение.

Сторонников количественных методов упрекают также в слишком узкой сфокусированности на предмете исследования, сравнивают эти методы ярким фонарём, который тёмной ночью высвечивает лишь незначительную часть действительности. Этот аргумент иллюстрируется, в частности,вопросниками с фиксированным веером возможных ответов, которые могут, по мнению критиков, существенно ограничить респондентов в праве высказать собственное мнение. Следовательно, при «жестких», формализованных опросах нельзя проникнуть в тонкую материю мотивов и смыслов поведения и действий опрашиваемых.

В свою очередь и качественные методы подвергаются критике, разумеется, со стороны приверженцев количественных методов. За исходные и истинные утверждения предлагается принять следующее. Количественные методыявляются репрезентативными и верифицируемыми. Статистический анализ превращает исследовательские выводы в нечто, не подвергающееся сомнению. Результаты, полученные по итогам одного исследования, могут распространяться на большие совокупности явлений с большой долей определенности. И, наконец, количественные исследования дают «твердые» научные доказательства. В то же время считается, что качественные методы обладают серьезными недостатками, среди которых отмечаются следующие. Во-первых, нерепрезентативность выборки, сформированной для исследования. Во-вторых,возможность искажения мнения опрашиваемого из-за тесного контакта с ним интервьюера. В третьих, сложность анализа и интерпретации полученной информации, вытекающая из субъективного характера самих данных. В четвертых, невозможность создания на базе собранных данных обобщающей теории. Соответственно, качественные исследования являются нетипичными. Выводы, полученные при их использовании считаются частичными и подкрепленными лишь впечатлениями. В целом работы этого направлении нельзя относить к строго научным.

В этом споре не может быть победителя. Следует признать, что и качественные и количественные методы имеют свои ограничения. Поэтому самый важный вывод, вытекающий из рассмотрения двух концепций, заключается в том, что выбор подходов или баланс их сочетания должен обуславливаться целями исследованиями, исследовательскими задачами, исследовательской ситуацией. Это означает, что необходимо иметь в виду следующее. Так как статистический и гуманитарный подходы предполагают использование различных методов сбора и интерпретации информации, то применять их надо к различным типам исходных данных, а корректный конечный результат можно получить только при корректной постановке задачи.

Монополией на истину не обладают ни сторонники количественных методов, ни их оппоненты из лагеря приверженцев гуманитарных подходов. Грубейшей ошибкой будет возведение в абсолют любого подхода, претендующего на универсальность. Мир слишком сложен и многомерен, чтобы его можно было познать, пользуясь только одним, пусть даже очень тонким и совершенным инструментом, и мастерство исследователя состоит в овладении и в умении творчески применять весь инструментарий, наработанный научным сообществом.

[1] Питерс Б.Г. Политические институты: вчера и сегодня// Политическая наука: новые направления. Под ред. Гудина Р., Клингемана Х.-Д. М., 1999. С. 219.

[2] В российской политической науке отсутствуют термины, адекватно передающие смысл словосочетания public administration. Чаще всего его переводят как государственное и муниципальное управление. Принимая во внимание имеющиеся терминологические затруднения, мы сочли необходимым использовать в тексте пособия английское словосочетание.

[3] Rhoder R.A.W. The Institutional Approach // Theory and Methods in Political Science. Ed. by Marsh D., Stoker G. Houndmills et al., 1997. P. 50.

[4] Питерс Б.Г. Политические институты: вчера и сегодня// Политическая наука: новые направления. Под ред. Гудина Р., Клингемана Х.-Д. М., 1999. С. 220.

[5] Истон Д. Политическая наука в Соединенных Штатах: прошлое и настоящее.// Современная сравнительная политология. Хрестоматия. Под ред. Голосова Г.В., Галкиной Л.А. М., 1997.С.13-14.

[6] Напомним, что основными принципами «классического» позитивизма, сложившегося в противовес «спекулятивному» теориетизированию, были отказ от умозрительных рассуждений об обществе, создание «позитивной» социальной теории, которая должна была стать такой же доказательной и общезначимой, как и естественно-научные теории. Основными методами исследования признавались метод наблюдения, сравнительный и исторический методы, а также количественные методы. Для «классического» позитивизма был характерен органицим, что выражалось, в частности в постулировании наличия неизменных законов функционирования и развития общества, которые рассматривались как часть или продолжение природных законов. В целом представители позитивизма являлись сторонниками «классического типа научности», выступая за строгие исследователськие методы и принципиальную возможность и необходимость объективности научного познания.

[7] Истон Д. Политическая наука в Соединенных Штатах: прошлое и настоящее.// Современная сравнительная политология. Хрестоматия. Под ред. Голосова Г.В., Галкиной Л.А. М., 1997.С.14.

[8] Фактически бихевиоралисты выступали строгими приверженцами так называемого «классического» типа научности.

[9] Истон Д. Политическая наука в Соединенных Штатах… С. 15

[10] Riker W. The Ferment of the 1950s and the development of Rational Choice Theory// Contempopary Empirical Political Theory. Ed. by Manroe K.R. Berkeley et al., 1997. P. 194.

[11] Easton D. The Future of the Postbehavioral Phase// Contempopary Empirical Political Theory. Ed. by Manroe K.R. Berkeley et al., 1997. P. 15.

[12] Downs A. An Economic Theory of Democracy. New York, 1957. P. 28.

[13] О теории игр на русском языке см. подробнее следующие учебные пособия: Голосов Г.В. Сравнительная политология. Новосибирск, 1995. Гл.1; Технология политической власти: Зарубежный опыт. Киев, 1994. Гл.8 (2).

[14] Easton D. The Future of the Postbehavioral Phase in Political Science// Contemporary Empirical Political Theory. Ed. by Monroe K.R. Berkley et al., 1997.

[15] К. фон Бойме Политическая теория: эмпирическая политическая теория. // Политическая наука: новые направления. Под ред. Гудина Р., Клингемана Х.-Д. М., 1999. С.502.

[16] Van Dijk T. Ideology: A Multidisciplinary Approach. London: Sage, 1998. P. 20.

[17] Дука А.В. Политический дискурс оппозиции в современной России//Журнал социологии и социальной антропологии. 1998. Т. 1. № 1.

[18] Этот процесс описывается в работе Дж.Пококка - J. Poccoc. Virtue and History. Essays on Political Thought and History, Chiefly in the Eighteen Century. Cambridge et al., 1985.

[19] Easton D. The Future of the Postbehavioral Phase in Political Science// Contemporary Empirical Political Theory. Ed. by Monroe K.R. Berkley et al., 1997. P.35.

[20] У некоторых авторов дискурс понимается буквально, как речь, рассуждение, текст. М.Фуко в своей работе «Археология знаний» вводит понятия «дискурсивных практики», «дискурсивных формаций». Эти конструкты сложны для перевода и становятся понятными только в контексте всего творчества философа.

[21] Мангейм Дж.Б., Рич Р.К. Политология. Методы исследования. М., 1997.

[22] Влияние региональных СМИ на политическое сознание избирателей (Краткая справка по результатам исследования). – Исследовательская группа «Циркон», Автономная некоммерческая организация «Интерньюс», 15.02.2000. - Рукопись

[23] Выборы-99: послесловие // Поле мнений. Дайджест результатов исследований. Фонд «Общественное мнение». Вып. 1. C. 28-32

[24] Miller W.L. Quantitative Methods // Theory and Methods in Political Science. Ed. by Marsh В., Stoker G. N.Y., 1995.