Реферат на тему:
“Форми співробітництва соціологів і математиків
у процесі обробки соціологічної роботи”
Однією з актуальних проблем розвитку сучасного соціогуманітарного
знання є міждисциплінарний синтез, причому не тільки в рамках власне
соціогуманітарного наукового блоку, але і синтез з негуманітарними
областями знання.
У соціологічних дослідженнях широко використовуються математичні
методи аналізу даних, тому взаємодія соціології і математики,
зокрема, розширення використання методів математичного моделювання в
соціології є одним з магістральних напрямків розвитку
соціально-гуманітарних досліджень.
Будь-який аналіз даних, отриманих у ході соціологічного опитування,
припускає їх наступну обробку і систематизацію з використанням
статистичних методів математики і комп’ютерні технології. Тут особливо
важливо зупинитися на методологічних основах і принципах аналізу даних –
це необхідно для забезпечення ефективності використання математичного
апарата при рішенні такого роду задач.
Cукупність принципів, що відбивають співвідношення математичного
формалізму і модельованого з його допомогою фрагмента реальності, і що
дозволяють використовувати математичний апарат як засіб пізнання
соціальних явищ. Варто відрізняти математичні підходи від методики
застосування математичних методів опису послідовності кроків, здійснення
яких і складає суть застосування методу. Наприклад, під методикою
застосування критерію хі-квадрат для оцінки зв’язку між ознаками
розуміється послідовність дій, спрямованих на розрахунок цього критерію,
визначення табличного значення, порівняння вибіркового значення критерію
з табличним значенням і т.д. Методологія ж використання ж того ж
критерію це сукупність тверджень про тім, у яких задачах і в якому
змісті цей критерій можна використовувати як показник зв’язку, як він
співвідноситься з цікавлячими дослідника причинно-наслідковими
відносинами, яким образом ці відносини можна вивчати більш глибоко
шляхом використання розглянутого критерію в сполученні з іншими
способами виміру зв’язку.
Вироблення і дотримання обговорюваних принципів спрямовані на рішення
головної задачі забезпечення адекватності формалізму суті розв’язуваної
соціологічної проблеми.
При використанні будь-якого методу необхідно виділяти ті болючі точки,
вибір того чи іншого елемента формалізму повинний визначатися
теоретичними концепціями соціолога. Такі точки повинні виділятися окремо
для кожного методу (групи родинних методів) і для кожної соціологічної
задачі (групи однотипних задач). Але існують і загальні принципи,
властиві будь-яким методам і задачам. Одним з основних принципів є
вимога йти не від методу, а від задачі. Дослідник повинний не
застосовувати факторний аналіз, не використовувати методи класифікації,
а вирішувати змістовні задачі, що коштують перед ним: вивчати структуру
причинно-наслідкових відносин, будувати типологію і т.д. Загальними є
принципи Інтерпретації результатів застосування математичного методу,
багато принципів Виміру в соціології й Аналізу даних.
Насамперед, потрібно вибрати яке-небудь визначене поняття аналізу даних,
тому що в науковій літературі є кілька різних трактувань цього терміну
[2,4]. Щоб узагальнити і розширити це поняття, у даній статті позначимо
його як комплекс дій, вироблених дослідником у процесі вивчення
статистичних даних з метою одержання представлення про характер
описуваних явищ.
Здійснюючи перехід від емпіричних даних до математичної моделі системи
об’єктів, потрібно чітко представляти склад емпіричної системи (її
“життєвість”) і характер модельованих відносин між її елементами. Інакше
можуть виникати помилки і погрішності, не видимі для математика
формаліста, але істотні для соціолога-практика, що розуміє суть і
важливість досліджуваного явища.
Для конкретного застосування якого-небудь математичного методу
потрібна визначена однорідність розглянутої безлічі об’єктів.
Виділяють два етапи в забезпеченні однорідності: на першому етапі
потрібно створити таку ситуацію, щоб всі елементи досліджуваної безлічі
мали цікавлячими дослідника властивостями, для усіх їх був адекватний
той самий інструмент виміру і була можлива однакова інтерпретація
результатів виміру.
На другому етапі побудови однорідної сукупності необхідно забезпечити
існування закономірності для розглянутої безлічі об’єктів, що підлягає
вивченню за допомогою конкретного математичного методу . Зрозуміло,
спосіб реалізації цього етапу зв’язаний зі специфікою методу і значною
мірою залежить від апріорних розумінь дослідника про тім, для яких саме
підгруп об’єктів його використання виправдане.
У соціологічних задачах існують два типи неоднорідності: екзогенний
(виникаючий за рахунок ознак, що не беруть участь у формуванні моделі
явища) і ендогенний ( що виходить при впливі ознак, задіяних у
використовуваній моделі). Для деяких методів розроблені підходи до
уловлювання неоднорідності – у регресійному аналізі у відповідних
випадках у модель включають неаддитивні члени (добутку розглянутих
перемінних).
Особливе значення має використання в процесі рішення задач у соціології
, що містять звичайно якісні перемінні, різних методів пошуку
визначальних сполучень значень заданих ознак детермінують “поведінку”
об’єктів так, що впливають на параметри розподілу деяких ознак-функцій.
Таких методів відомо досить багато, причому значну їхню частину
розробляли ще радянські вчені [5,6]. Часто виникає потреба в
комплексному використанні різних методів при обробці соціологічних
даних, іноді їх застосовують послідовно, іноді – паралельно.
Це порозумівається тим, що на якому-небудь визначеному етапі рішення
потрібно різними способами перевірити те саме – приміром, порівняти
результати, отримані різними методами , позбутися від однобічного
погляду на яку-небудь проблему, використовувати переваги одного методу
для нейтралізації незручностей іншого і навпаки.
Існує також проблема інтерпретації даних – від того, як бачить і
аналізує дослідник ті явища, що вивчає, залежить адекватність
одержуваних їм результатів, а математична модель об’єкта повинна бути
сконструйована гранично об’єктивно і незалежно від власних переконань
конкретного вченого.
Багато дослідників [2,6] у першу чергу займаються питанням визначення
основних принципів інтерпретації даних, щоб уникнути в процесі аналізу
моделі помилок, що випливають з неадекватного розуміння результатів. Тут
одну з головних ролей грає математичний формалізм.
Коли дослідник переводить змістовний зміст задачі на формальну мову
математики, йому необхідно пам’ятати, що прийдеться робити зворотний
переклад – інтерпретацію отриманих математичних результатів, щоб
зробити правильні, знову ж змістовні висновки, що не суперечать
здоровому глузду і конкретним цілям дослідження.
Вкажемо основну особливість, що виділяє математичне моделювання в
соціології в самостійний напрямок. Вона — у яскраво вираженій потребі
попереднього етапу розробки апріорної моделі досліджуваного соціального
явища. Зрозуміло, цей етап, інакше називаний етапом розробки
концептуальної моделі, необхідний при моделюванні також і в технічних,
технологічних, економічних дослідженнях. Однак саме в соціології, де
вихідна інформація — суб’єктивні судження респондентів по ряду питань
анкети, поставлених дослідником у досить твердій формі вибору однієї з
декількох альтернатив відповіді, виникають проблеми застосовності
математичних методів, адекватних поставленої мети і, тим самим,
апріорної моделі досліджуваного соціального явища. При цьому істотно те,
що роль соціолога при формуванні такої апріорної моделі є визначальної,
головної в порівнянні з роллю математика. Успіх застосування тих чи
інших математичних процедур багато в чому залежить від того, наскільки
глибоко соціолог проникнув у суть методів аналізу даних, і навпаки,
наскільки математик зрозумів суть соціологічної постановки питання,
перейнявся сутністю досліджуваного соціального явища.
Очевидно, найбільш продуктивний підхід, при якому соціолог повинний
володіти визначеною математичною культурою, що дозволяє йому самостійно
вирішувати частину проблеми математичного моделювання, що зв’язана з
вибором деякого фрагмента соціальної реальності і побудовою за допомогою
виміру його математичної моделі (те, що в соціальних науках називається
шкалуванням). Саме тут не можна в принципі обмежитися чисто математичним
підходом. Інша справа, коли на наступних етапах необхідно вивчити цю
модель традиційними для математики способами, застосувати той чи інший
алгоритм аналізу даних. Тоді очолює роль математика як фахівця в
«тонких» питаннях дотримання передумов обраного методу аналізу, що
глибоко розуміє особливості математичної інтерпретації отриманих
результатів. Але при переході до найбільш важливої — соціологічної
інтерпретації результатів математичного моделювання, на перший план
знову виступає роль соціолога, «обтяженого» розумінням статистичної
природи математичних висновків.
Другою важливою обставиною, що спонукує говорити про математичне
моделювання як самостійному напрямку, є проблема «некоректності»
використання для цієї мети методів, умови застосовності яких або не
перевіряються, або навіть свідомо не виконуються. Необхідність прибігати
до такого роду некоректностям порозумівається насамперед тим, що
специфіка соціологічних даних ще не знайшла свого відображення у
відповідних математичних системах, що адекватно відбивають цікавлячі
соціолога сторони соціальної реальності. Наслідком є необхідність
перевірки адекватності отриманої моделі, що є самостійною і дуже
складною задачею.
Можна вказати наступні цілі застосування математичних методів у
соціології, важливі для становлення майбутніх фахівців-соціологів.
По-перше, застосування методів математичного моделювання спонукує
студента чітко сформулювати свої представлення про досліджуваний об’єкт.
Помітимо, що складність соціальних явищ, неоднозначність відповідної
конкретизації (формалізації) приводить до необхідності комплексного
використання декількох методів з наступним порівнянням і інтерпретацією
їхніх результатів. Ця комплексність, ускладнюючи аналіз, дозволяє
збагатити представлення про реальний процес, явище. Так, при змістовній
типології соціальних об’єктів, виконуваної методами багатомірної
класифікації (різноманітними методами, в основному кластерного аналізу),
зовсім необхідно ретельно аналізувати апріорні представлення про шукані
типи, що дозволяє правильно вибрати міру близькості між класифікованими
об’єктами, метод формування кластерів і т.д.
По-друге, використання математичних методів дозволяє виділити і чітко
обмежитися тільки однієї з граней досліджуваного явища. Таке обмеження
обумовлене формальною сутністю математичного методу дослідження,
абстрагуванням від різноманіття властивостей досліджуваного об’єкта.
Навмисне обмеження кола розглянутих питань не дає піти убік від
прийнятого соціологом розуміння досліджуваного явища.
По-третє, за допомогою моделювання можна «добувати знання з даних»,
одержувати нові знання. Це — не тільки ціль, але і нова парадигма
народженої в останні десятиліття науки «аналіз даних». За допомогою
математики, насамперед багатомірних статистичних методів, можна одержати
змістовні висновки, аж ніяк не лежачі на поверхні. Математика надає
соціологу можливість користатися широким колом методів, тими
інтелектуальними досягненнями, що отримані при вивченні аналогічних
математичних систем в інших галузях знань (за умови адекватності
відповідної моделі).
Нарешті (і це дуже важливо саме в конкретних дослідженнях, що
відносяться до області емпіричної соціології), з’являється можливість
багатофакторного підходу до обробки великих масивів соціологічної
інформації, що забезпечується шляхом використання ЕОМ і відповідних
процедур програм статистичного аналізу багатомірних даних. Математичні
методи, реалізовані в програмах для ЕОМ, при цьому умові можуть стати не
тільки інструментом для здійснення тих чи інших складних і трудомістких
розрахунків, але і знаряддям праці соціолога.
Використовуючи математику, дослідник найчастіше застосують способи, що
лише частково підходять для рішення цікавлячої його задачі, і для того,
щоб їхнє застосування було ефективним, потрібно, щоб змістовні
розуміння, не відбиті формально, знайшли вихід при інтерпретації.
Література
Соціальна інформатика: підстави, методи, перспективи / Отв. ред.
Н.И.Лапін. М.: Едиториал УРСС, 2003.
Інтерпретація й аналіз даних у соціологічних дослідженнях. М.: Наука,
1987.
Рад Б.Я., Яковлев С.А. Моделювання систем. М.: Висш. шк., 1998.
Толстова Ю.Н. Шкалирование при зборі й аналізі соціологічних даних. М.:
Наука, 1978.
Часників С.В. Детерминационний аналіз соціально-економічних даних. М.:
Наука, 1982.
Нашли опечатку? Выделите и нажмите CTRL+Enter
