Самый увлекательный этап исследования. Здесь проверяются выдвинутые гипотезы, выявляются новые проблемы, а иногда ждет и разочарование.
Для начала группировка и классификация - элементарные процедуры упорядочения собранной информации.
Простая группировка - это классификация или упорядочение данных по одному признаку. Так, в зависимости от гипотез можно сгруппировать выборочную совокупность по возрасту, полу, роду занятий, образованию или по высказанному суждению. Число членов выделенной группы называют долей или относительной частотой. Здесь сразу можно применить такие статистические приемы обработки информации, как вычисление медианы, среднеарифметических показателей, исчисление частот по процентам.
Перекрестная группировка - это связывание данных, предварительно упорядоченных по двум признакам в таблицах. Например, возраст мужа и возраст жены в семейных парах или отношение к проводимым в стране экономическим реформам в зависимости от возраста, материального положения. Основная задача перекрестной группировки - поиск устойчивых связей изучаемых объектов, например, типичных соотношений возраста семейных пар. Выясняется, что мужья в большинстве случаев старше своих жен. Но в новых городах Севера, где довольно специфичен демографический состав населения, достаточно много семейных пар, где жена старше своего мужа.
Такая группировка в некоторых случаях уже является достаточной для основательного отчета по результатам исследования.
Далее возможны эмпирическая типологизация, поиск устойчивых сочетаний свойств социальных объектов не по одному или двум, а в нескольких измерениях одновременно. К примеру, в семейных парах возраст супругов анализируется в зависимости от национальности, места жительства, характера труда и т. п. Задачи многомерной эмпирической типологизации решают с помощью математических процедур распознавания образов - таксономии. В эмпирическом материале для таксономического анализа выделяются группы - таксоны, например, по семейному положению, и затем анализируется их миграционное поведение, по характеру миг рационных потоков в зависимости от численности поселенческих образований (крупных, средних и малых городов, сел).
Как правило, социологи используют стандартные компьютерные программы обработки социологической информации, пригодные для выдачи простых распределений, процентов, отклонений, ранговых и парных коэффициентов корреляции, энтропии, регрессионных показателей, различного рода индексов и т. п.
В зависимости от программных целей исследования анализ полученных данных может быть более или менее глубоким и основательным. В зависимости от целей исследования можно остановиться на определенном этапе анализа информации.
Вопрос №6
Дать единые правила того, как интерпретировать тот или иной результат социологического исследования, трудно. В каждом конкретном случае интерпретация осуществляется усилиями коллектива людей, опытными социологами. Она связывается с объективными и субъективными факторами, действующими в обследованной группе населения или регионе, опирается не только на итоги проведенного социологического исследования, но и на статистический материал, результаты других исследований. Одним словом, на все то, что позволяет проверять и уточнять правильность интерпретации полученных результатов, усиливать степень обоснованности сформулированных на их основе выводов.
Однако отсутствие возможности дать единые правила истолкования данных исследований вовсе не означает, что в таком деле можно беспредельно фантазировать. Границы творческой фантазии здесь устанавливает требование общей логики интерпретации. Она состоит в превращении социологических данных в показатели. Эти показатели уже не просто какие-то числовые величины (процент, средняя арифметическая, дисперсия и т.д.), а социологические данные, получившие оценку путем их соотнесения с первоначальными замыслами исследователя (целью и задачами исследования), его знаниями, опытом. Всякий показатель есть, образно говоря, венец интерпретации и несет определенную смысловую нагрузку, указывает на направленность последующих выводов и рекомендаций.
Из сказанного следует два вывода.
Во-первых, сами по себе полученные данные показателями не являются, а представляют собой лишь обобщенные по заданным логическим и математическим правилам числовые величины, которым еще только предстоит приобрести определенное, то есть стать показателем (чего-то).
Во-вторых, каждая числовая величина может быть проинтерпретирована с различных точек зрения (в том числе, с позиций разных теоретических парадигм), а посему обладать свойством многозначности. Например, данные, из которых видно, что 90% студентов регулярно посещают занятия, могут выступить в качестве показателя не только уровня посещаемости занятий, но и одновременно отношения студентов к ним, либо уровня организации занятий и т. д. Или, данные о том, что в выборах готовы участвовать 60% электората могут служить показателем политической активности либо пассивности масс, отношения (индифферентности) государства, к своим гражданским правам. Именно поэтому исходная позиция исследователя строго предопределена задачами исследования.
Итак, социологические данные превращаются в показатель только в том случае, если исследователь “вносит” в них содержательный смысл, то есть соотносит их с изучаемой проблемой, с наиболее важными сторонами объекта и предмета исследования. Отклонение от этих требований чревато ошибочными выводами, ибо ведет к конструированию показателя, не связанного с первоначальными замыслами исследователя либо неверно объясняющего действительное значение полученных результатов.
В процессе логического превращения усредненных числовых величин в показатели большое значение имеют ранее выдвинутые гипотезы. Именно на стадии интерпретации социологических данных сказывается вся важность и практическая значимость глубоко продуманных гипотез. Характер проверки гипотез в прикладной социологии предопределен видом исследования. Например, в разведывательном исследовании гипотеза проверяется непосредственно(путем соотнесения предполагаемого утверждения с выявленной в результате исследования числовой величиной). Так, истинность утверждения: “Большинство аудитории осталось удовлетворенной прослушанной лекцией” - считается доказанной однозначно, если в результате опроса положительную оценку лекции высказали более 50% опрошенных.
В свою очередь, процедура проверки гипотез в описательном и аналитическом исследованиях более сложная. В описательном исследовании она предполагает интерпретацию усредненных величин полученных на основе обобщения характеристик разнородного по составу объекта анализа. Такие величины носят довольно неопределенный характер. Последнее обстоятельство, как правило, затрудняет однозначную интерпретацию социологических данных, а, следовательно, и четкую формулировку выводов, доказывающих или опровергающих гипотезу.
Порой вокруг этих данных разгораются даже жаркие споры, ибо, по мнению одних, они носят позитивный характер, по мнению других - негативный, третьи же не улавливают в них ни того, ни другого. Такова уж одна из особенностей результатов социологического исследования - диапазон их интерпретации довольно широк. И надо обладать определенными знаниями, способностями (прежде всего развитым аналитическим мышлением, социологической культурой), чтобы уверенно ориентироваться в полученном эмпирическом материале, делать на его основе правильные выводы, связывая их с практическим значением текущих и перспективных задач.
Например, если мы получили результат, согласно которому 40% опрошенных активно участвуют в экологическом движении, он не несет в себе одновременно информацию о том, кто эти люди, каковы их социально-демографические и другие характеристики. Поэтому усредненные величины - это лишь первая ступень на пути выделения однородных подгрупп в опрошенной совокупности.
Для того чтобы результаты описательного исследования превратились в показатель, их также надо оценивать. Эта процедура всегда выполняется в форме соотнесения социологических данных:
ü либо со знаниями и установками исследователя;
ü либо между собой;
либо с некоторым “родственным” внешним признаком. Рассмотрим три названных вида соотнесения (оценки) подробнее. В тех случаях, когда требуется превратить в показатель некоторую среднюю величину, а ее сравнение с другими величинами затруднено, единственный “эталон” оценки - позиция исследователя по поводу изучаемой проблемы.
Обратимся к примеру. Допустим, в результате проведенного социологического исследования было выявлено, что 60% опрошенных удовлетворены новой формой организации труда, введенной, скажем, три месяца назад в практику того или иного предприятия. Возникает вполне закономерный вопрос, как интерпретировать этот показатель. Либо так: “Число удовлетворенных за относительно короткий срок функционирования нововведения достигло уже 60%, что, несомненно, является важным показателем эффективности предпринятых усилий по его внедрению”. Либо так: “Данные исследования показывают, что, несмотря на затраченные усилия по внедрению новой формы организации труда, удовлетворенность ею выразили менее двух третей опрошенных, это свидетельствует о наличии каких-то просчетов в нововведении”.
Данный пример наглядно демонстрирует, что для однозначной оценки усредненной числовой величины важную роль играет позиция исследователя, основанная на знании конкретной обстановки, которая вызвала к жизни проведение самого исследования.
Один из наиболее распространенных способов интерпретации данных в описательном исследовании - сравнение рядов распределения по относительно однородным подгруппам, выделенным в обследованной совокупности. Оно может быть осуществлено двумя путями: внутренним и внешним соотнесением. Под внутренним соотнесением понимают сравнение между собой элементов числового ряда, а под внешним соотнесением - сравнение двух или нескольких рядов распределения, построенных по двум или более признакам, из которых один обязательно общий для соотносимых рядов (например, можно сравнить распределение разных электоральных групп - являющихся сторонниками какого-то политического движения и не являющихся его сторонниками - по одному и тому же признаку: готовности принять участие в выборах).