Логико-комбинаторные методы анализа социологических данных: эвристический потенциал и методическая специфика тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 22.00.01, кандидат наук Кученкова, Анна Владимировна

• Кученкова, Анна Владимировна
• кандидат наук
• 2012

Оглавление диссертации кандидат наук Кученкова, Анна Владимировна

Оглавление

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. ЛОГИКО-КОМБИНАТОРЫЕ МЕТОДЫ В МНОГОМЕРНОМ АНАЛИЗЕ СОЦИОЛОГИЧЕСКИХ ДАННЫХ

1.1. Основания сравнения методов многомерного анализа жестко формализованных данных

1.2. Виды логико-комбинаторных методов

1.3. Логико-комбинаторные методы как средства многомерного анализа данных

Выводы по Главе 1

ГЛАВА 2. ЭВРИСТИЧЕСКИЙ ПОТЕНЦИАЛ ЛОГИКО-КОМБИНАТОРНЫХ МЕТОДОВ (на примере решения двух классов задач)

2.1. Особенности использования логико-комбинаторных методов в типологическом анализе (на примере сравнения стран по уровню одобрения населением протестного поведения)

2.1.1. Постановка исследовательской задачи. Логика анализа данных

2.1.2. Последовательное использование логико-комбинаторных методов для выявления типологических синдромов

2.1.3. Классификация стран по всей совокупности типообразующих признаков

2.2. Измерение непротиворечивости, гомогенности, близости групповых предпочтений с помощью ДСМ-метода

2.2.1. Концептуальная схема исследования. Специфика инструментария

2.2.2. Case: сравнительный анализ политических ориентаций групп студентов, принадлежащих к электоратам разных партий

Выводы по Главе 2

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

БИБЛИОГРАФИЯ

ПРИЛОЖЕНИЯ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Логико-комбинаторные методы анализа социологических данных: эвристический потенциал и методическая специфика»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования. В области анализа социологических данных широко используются различные классы математических методов. Арсенал инструментальных средств обработки информации постоянно расширяется, пополняясь новыми подходами, позволяющими решать содержательные задачи, возникающие в самых разнообразных областях эмпирической социологии. Многообразие методов анализа данных, с одной стороны, предоставляет исследователю богатый выбор и открывает широкие возможности. С другой стороны, порождает своего рода «методологическую травму» - «растерянность исследователей перед обилием социологических теорий, методологий, методов в процессе принятия решений о выборе средств познавательной деятельности»1. В этой связи возникает потребность и в систематизации методического знания, и в осмыслении возможностей и ограничений тех классов математических методов, которые являются для социологического анализа относительно новыми.

К одному из таких классов относятся так называемые логико-комбинаторные методы, основанные на использовании средств математической логики и предназначенные для анализа взаимосвязи признаков на «локальном уровне». Базовыми методами этого класса являются: 1) метод СКА («сравнительный качественный анализ», qualitative comparative analysis, QCA)2; 2) ДСМ-метод (названный в честь Джона

1 Татарова Г. Г. Методологическая травма социолога. К вопросу интеграции знания // Социологические исследования. 2006. № 9, С. 3.

Впервые метод представлен в работе: Ragin С. С. The comparative method: Moving beyond Qualitative and Quantitative Strategies. Berkeley, Los Angeles and London: University of California Press. 1987; Одна из последних монографий: Ragin С.С. Configurational Comparative Methods: Qualitative Comparative Analysis (QCA) and Related Techniques. Sage. 2008.

Стюарта Миля, ХБЫ-теЛос!) 3. Оба эти метода разрабатываются с 1980-х годов. Первый из них был предложен Ч. Рейджином, второй - отечественным исследователем В.К. Финном.

Актуальность изучения эвристического потенциала и особенностей применения логико-комбинаторных методов обусловлена несколькими причинами: отсутствием достаточно конструктивных описаний технологии применения этих методов, несмотря на существование немалого числа научных публикаций, в которых делается упор на подробное описание математических алгоритмов и не отражаются этапы построения концептуальных схем анализа, технологии его проведения; каждый из этих методов обладает различными познавательными возможностями и ограничениями, ориентирован на решение вполне определённых содержательных задач. В основе каждого метода лежит теоретическая модель представления данных, особые модельные ограничения, которые должны выполняться на данных. Соответственно возникают задачи изучения адекватности методов в различных исследовательских ситуациях. Кроме того, возникают проблемы совместного использования этих методов с целью достаточно полного извлечения эмпирических закономерностей в рамках решения одной и той же задачи. Рассматриваемые методы развивались независимо друг от друга, что требует не только выявления преимуществ и ограничений каждого из них, но и изучения возможностей их последовательного применения. Логико-комбинаторные методы реализуют достаточно новый для социологии подход к анализу данных. Вследствие этого, необходимо соотнесение и сопоставление их с другими математическими методами и обозначение классов задач, для решения которых они являются эффективным способом анализа данных.

Автоматическое порождение гипотез в интеллектуальных системах. М.: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2009; ДСМ-метод автоматического порождение гипотез: логические и эпистемпологические основания. М.: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2009.

Степень научной разработанности проблемы. Логико-комбинаторные методы неразрывно связаны с методологией и методами анализа данных в социологии. В этой связи диссертационное исследование опирается на работы по методологии социологического исследования, в которых в той или иной степени затрагивалась проблематика анализа данных (Г.С. Батыгин, И.Ф. Девятко, Г.Г. Татарова, Ю.Н. Толстова, В.А. Ядов и др.)4; по методам многомерного анализа, разработка и применение которых имеет длительную традицию, как в России, так и за рубежом (М.Дж. Кендалл,

A. Стьюарт, Дж.-О. Ким, Ч.У. Мьюллер, У.Р. Клекка, М.С. Олдендерфер, Р.К. Блэшфилд, Г. Крамер, Д. Хейс, С.Д. Хайтун и др.)5; по методическим проблемам анализа социологических данных, в частности, на работы отечественных исследователей (Э.П. Андреев, Г.В. Осипов, В.Г. Андреенков, Ю.Н. Толстова, К.Д. Аргунова, Г.Г. Татарова, И.И. Елисеева,

B.О. Рукавишников, Ф.М. Бородкин, Ю.Н. Гаврилец, П.С. Ростовцев, И.Б. Мучник, Б.Г. Миркин, В.А. Малахов, М.С. Косолапов и др.)6; по логико-

4 Батыгин Г.С. Обоснование научного вывода в прикладной социологии. М.: Наука. 1986; Девятко И.Ф. Модели объяснение и логика социологического исследования. М.: Ин-т социологического образования Российского центра гуманитарного образования, 1996; Татарова Г.Г. Методология анализа данных в социологии (введение). M.: NOTA BENE, 1999; Толстова Ю.Н. Анализ социологических данных: методология, дескриптивная статистика, изучение связей между номинальными признаками. Москва: Научный мир. 2000; Ядов В.А. Стратегия социологического исследования: описание, объяснение, понимание социальной реальности. М.: «Омега-Jl». 2007.

5 Кендалл М.Дж., Стъюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды. М.: Наука, 1976; Факторный, дискриминантный и кластерный анализ: пер.с англ. / Дж.-О. Ким, Ч.У. Мьюллер, У.Р. Клекка и др. М.: Финансы и статистика, 1989; Крамер Г. Математические методы статистики. М.: Мир, 1975; Хейс Д. Причинный анализ в статистических исследованиях М.: «Финансы и статистика», 1981; Хайтун С.Д. Количественный анализ социальных явлений: Проблемы и перспективы. М.: КомКнига, 2010.

6 Андреев Э.П., Осипов Г.В. Методы измерения в социологии. М.: Наука, 1977; Интерпретация и анализ данных в социологических исследованиях / Отв. ред. В.Г. Андреенков, Ю.Н. Толстова. М.: Наука, 1987; Математические методы анализа и интерпретации социологических данных / В.Г. Андреенков, К.Д. Аргунова, В.И. Паниотто и др. М.: Наука, 1989; Елисеева И.И., Рукавишников В.О. Логика прикладного статистического анализа. М.: Финансы и статистика, 1982; Толстова Ю.Н. Логика математического анализа социологических данных. М.: Наука, 1991; Математические методы в социологическом исследовании / Отв. ред. Рябушкин Т.В. М.: Наука, 1981;

5

комбинаторным методам, которые начали разрабатываться в конце 1970-х -начале 1980-х гг.

За рубежом начало исследованиям по применению средств и языка математической логики в социологических и политических исследованиях положили работы американского социолога Ч. Рейджина. Он изучал возможности использования булевой алгебры для формализации сравнительного анализа небольшого количества объектов. Первая публикация, описывающая метод «сравнительного качественного анализа» (СКА), вышла в 1987 г.7 Позже в двух монографиях Ч. Рейджин предложил модификацию метода, а также сопоставил его со статистическим подходом к анализу социологических данных8.

Особенности метода СКА и результаты его применения на практике активно обсуждались в научной периодике. По данным Б. Риу9, в 2003 г. насчитывалось уже около 230 публикаций, посвященных «сравнительному качественному анализу». Сфера применения этого метода оказалась достаточно широкой: он использовался для изучения стилей административного управления в городах, анализа динамики убийств, проявлений рабочего сопротивления, причин, приводящим к злоупотреблениям наркотиками и алкоголем и прочего10. Со временем

Типология и классификация в социологических исследованиях / АН СССР, Ин-т социологических исследований. М.: Наука, 1982; Количественные методы в социологии / Редкол.: В.Н.Шубкин (сост.), А.Г.Аганбегян, Р.В.Рывкинаи др. М.: Наука, 1966.

7 Rag in С. С. The comparative method: Moving beyond Qualitative and Quantitative Strategies. Berkeley, Los Angeles and London: University of California Press, 1987.

8 Ragin С. C. Configurational Comparative Methods: Qualitative Comparative Analysis (QCA) and Related Techniques. Sage. 2008; Griffin L., Ragin C.C. Some Observations on Formal Methods of Qualitative Analysis // Sociological Methods & Research. 1994. №23 (1). P. 4-22.

9 Rihoux B. Bridging gap between the qualitative and quantitative worlds? A retrospective and prospective view on qualitative comparative analysis. // Field methods. 2003. №15. P. 351-365.

10 Greckhamer Т., Misangyi V.F., Elms H., Lacey R. Using qualitative comparative analysis in strategic management research: an examination of combinations of industry, corporate and business-unit effects // Organizational research methods. 2008. №11. P. 695-726; Kilburn H.W. Explaining U.S. Urban regimes: a qualitative comparative analysis // Urban affairs review. 2004. №39. P. 633-651; Regoeczi W.C., Miethe T.D. Taking on the Unknown: A Qualitative Comparative Analysis of Unknown Relationship Homicides // Homicide Studies. 2003. №7. P.

6

сложилась группа исследователей, которые занимаются разработкой, применением и продвижением СКА, изучением его методологических оснований и методических особенностей - Ч. Рейджин, Б. Риу, Ж. Де Мер, А. Берг-Шлоссер, JI. Кронквист, Дж. Квист, К. Шнайдер, Б. Вис и др.11

В отечественной научной литературе представлены переводы всего трёх статей Ч. Рейджина и его последователей12. Метод СКА кратко описан

13

Н.С. Розовым в качестве метода анализа данных в области исторической макросоциологии и упоминается в статьях A.B. Стрельниковой, П.В. Романова и Е.Р. Ярской-Смирновой14.

В России исследования, посвященные использованию логико-комбинаторных методов для анализа социологических данных, связаны в первую очередь с именем В.К. Финна. Предложенный им в конце 1970х -

211-234; Roscigno V.J., Hodson R. The Organizational and Social Foundations of Worker Resistance // American Sociological Review. 2004. №69. P. 14- 39; Valtonen K, Padmore J.C., Sogren M., Rock L. Lived Experiences of Vulnerability in the Childhood of Persons Recovering from Substance Abuse // Journal of Social Work. 2009. №9. P. 39- 60.

11 Rihoux B. Bridging gap between the qualitative and quantitative worlds? A retrospective and prospective view on qualitative comparative analysis. // Field methods. 2003. №15. P. 351-365; Schneider C.Q. The consolidation of democracy. Comparing Europe and Latin America. Routledge. 2008; Vis B. Politics of risk-taking. Welfare State Reform in Advanced Democracies. Amsterdam University Press. 2010; Schneider C.Q., Grofman B. An Introduction to Crisp Set QCA, with a Comparison to Binary Logistic Regression // Political Research Quarterly. 2009. № 62. P. 662-684; De Meur G., Berg-Schlosser D. Comparing Political Systems: Establishing Similarities and Dissimilarities // European Journal of Political Research. 1994. №26(2). P. 193219.

12

Рейджин Ч. Новые ориентиры // Сравнительная социология: избранные переводы. М.: Academia, 1995. С. 91-98; Рейджин Ч., Берг-Шлоссер Д., Де Мер Ж. Политическая методология: качественные методы // Политическая наука: новые направления / Под ред. Р.Гудина, Х.-Д. Клингеманна. М.: Вече, 1999. С.729-748; Квист Дж. Социальные реформы в скандинавских странах в 1990-е годы: использование теории нечеткого набора для оценки соответствия идеальным типам // SPERO: Социальная политика: экспертиза, решения, оценки. 2003. №1. С. 41-67.

13 Розов Н.С. Логические средства анализа причинных связей. Методы Бэкона-Милля в приложении к теоретической истории //Историческая макросоциология: методология и методы. Новосибирск: Новосибирский государственный университет, 2009. С. 185-229.

14 Стрельникова А. В. Сравнительное исследование как новое направление в социологической методологии (обзор сентябрьского номера журнала «International sociology») // Вестник РГГУ. 2007. №2-3. С. 322-328; Романов П.В., Ярская-Смирнова Е.Р. Методология исследования и критического анализа в сфере социальной политики и социальной работы // Социология: методология, методы, математическое моделирование. 2005. №2. С. 51-76.

начале 1980-х гг. ДСМ-метод15 продолжает разрабатываться и применяться под его руководством научно-исследовательским коллективом ВИНИТИ РАН в различных областях науки, включая и социологию. Результаты многолетних исследований по разработке и применению ДСМ-метода представлены в коллективных монографиях16.

Первая версия интеллектуальной системы типа ДСМ для анализа

1 7

именно социологических данных была разработана М.А. Михеенковой , а ее программная реализация осуществлена С.С. Московским. Этой

проблематикой занимались Ж.И. Бурковская, С.М. Гусакова, Д.В. Панкратов,

18

Т.В. Феофантова . Использование ДСМ-метода в социологических исследованиях представлено в статьях E.H. Даниловой, С.Г. Климовой, A.A. Земскова19.

Другие методы поиска взаимодействий, установления закономерностей в виде комбинаций значений переменных (признаков) - алгоритмы деревьев решений, детерминационный анализ (основанный на анализе условных

15 Финн В.К О машинно-ориентированной формализации правдоподобных рассуждений в стиле Ф. Бэкона-Д.С. Милля // Семиотика и информатика. 1983. № 20. С. 35-101.

16 Автоматическое порождение гипотез в интеллектуальных системах / Сост. Е.С. Панкратова, В.К. Финн; Под общ.ред. В.К.Финна. М.: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2009; ДСМ-метод автоматического порождения гипотез: логические и эпистемлогические основания / Сост. О.М. Аншаков, Е.Ф. Фбрикантова; Под общ.ред. О.М. Аншакова. М.: Книжный Дом «ЛИБРОКОМ», 2009.

17

Михеенкова М.А. Развитие ДСМ-метода автоматического порождения гипотез для его применения при анализе социологических данных типа «субъект=поведение»: автореф.

дис. канд.техн.наук. М., 1998.

18

Бурковская Ж. К, Михеенкова М.А., Финн В.К О логических принципах анализа электорального поведения // Научно-техническая информация. Сер. 2. Информационные процессы и системы. 2004. №8. С.18 - 22; Панкратов Д.В. Логические и программные средства качественного анализа социологических данных, автореф. дис канд.техн.наук. М., 2001; Гусакова С.М., Михеенкова М.А., Финн В.К. О логических средствах автоматизированного анализа мнений // Научно-техническая информация. Серия 2. 2001. №5. С. 5-25; Михеенкова М.А., Феонфантова Т.Л. Обучающая ДСМ-система для анализа социологических данных // Вестник РГГУ. 2009. №10. С. 152-169.

19Данилова E.H., Михеенкова М.А., Климова С.Г. Возможности применения логико-комбинаторных методов для анализа социальной информации // Социология: методология, методы, математические модели. 1999. №11. С. 142-160; Земское A.A. Некоторые возможности использования ДСМ-метода автоматического порождения гипотез для анализа социологических данных //Российская социология завтрашнего дня: сборник студенческих работ, ГУ-ВШЭ. М.: ТЕИС. 2006. С. 284- 309.

распределений), предложенный C.B. Чесноковым20, разработки Н.Г. Загоруйко и Г.С. Лбова21 - не могут быть отнесены к классу логико-комбинаторных методов, поскольку используют лишь незначительные элементы математической логики.

Несмотря на наличие ряда монографий, сборников, статей, посвященных двум основным видам логико-комбинаторных методов, недостаточно освещенными остаются вопросы, связанные с их эвристическим потенциалом, местом в ряду других средств анализа данных, с методическими особенностями применения. Работы зарубежных авторов остаются неизвестными широкому кругу российских исследователей, а труды отечественных специалистов освещают в большей степени теоретические основания логико-комбинаторных методов, нежели технологии применения.

Не изученной остается проблематика совместного использования логико-комбинаторных методов в рамках решения одной и той же задачи, не проводились исследования с последовательным или параллельным применением логико-комбинаторных методов на практике, хотя с теоретической точки зрения М.А. Михеенковой проведен сравнительный анализ рассматриваемых нами методов22.

Объектом диссертационного исследования являются логико-комбинаторные методы как особый класс математических методов многомерного анализа социологических данных.

20

Чесноков С. В. Детерминационный анализ социально-экономических данных. М.: УРСС,

1982.

21

Загоруйко Н.Г. Прикладные методы анализа данных и знаний. 1999; Лбов Г.С. Методы обработки разнотипных экспериментальных данных / Академия наук СССР, Сибирское

отделение, Ин-т математики. Новосибирск: Наука. 1981.

22

Михеенкова М.А. О формализованных эвристиках качественного анализа социологических данных // Вестник РГГУ. 2010. №12. С. 193-214.

Предметом диссертационного исследования выступают познавательные возможности логико-комбинаторных методов и методические особенности их применения.

Цель исследования заключается в разработке технологии использования логико-комбинаторных методов (включая и их последовательное применение) на примере решения двух классов содержательных задач: сравнительного анализа стран по совокупности типообразующих признаков; измерения гомогенности, непротиворечивости и близости групповых предпочтений.

Для достижения этой цели предполагалось решение следующих исследовательских задач:

1. Предложить основания для сравнения математических методов многомерного анализа жестко формализованных социологических данных.

2. Обосновать необходимость выделения логико-комбинаторных методов в особый класс математических методов на основе сопоставления их с широко распространенными средствами многомерного анализа.

3. Проанализировать методические особенности базовых логико-комбинаторных методов.

4. Разработать модель изучения отношения к протестному поведению в разных странах, опираясь на вторичную концептуализацию данных, полученных в рамках «Международной программы социальных исследований - 2006».

5. Определить преимущества и недостатки логико-комбинаторного подхода для типологического анализа стран (базовым типообразующий признак - одобрение / неодобрение населением протестного поведения).

6. Проанализировать познавательные возможности ДСМ-метода для измерения гомогенности, непротиворечивости и близости установок респондентов (на примере анализа политических предпочтений студентов, принадлежащих к электоратам разных партий).

Теоретико-методологическая основа исследования.

Для обоснования логико-комбинаторных методов как особого класса методов автор опирается на основные положения в области методологии и методов многомерного анализа социологических данных. Для выявления теоретико-методологических предпосылок их применимости и разработки технологии их использования - на упоминавшиеся выше труды авторов, предложивших СКА и ДСМ-метод: Ч. Рейджина, Д. Берг-Шлоссера,

B.К. Финна, М.А. Михеенковой и др.

Для постановки задачи сравнительного анализа стран и ее решения использовались языковая и логическая структуры типологического анализа как метаметодики, предложенные Г.Г. Татаровой23. Концептуализация исходных данных Международного проекта социальных исследований и работа с эмпирической базой проводились с учётом принципов вторичного анализа данных, опираясь на разработки B.C. Сычевой, В.П. Горяинова, A.B. Стрельниковой24.

Эмпирическая база диссертационного исследования. 1. Данные исследования «Роль Правительства в государстве», проведенного в 2006 г. в рамках Международной программы социальных

25

исследований . Опрос проводился в 32 странах: Австралия, Венгрия, Венесуэла, Германия, Дания, Доминиканская Республика, Израиль, Ирландия, Испания, Канада, Латвия, Нидерланды, Новая Зеландия, Норвегия, Польша, Португалия, Россия, Словения, США, Тайвань, Уругвай,

23 Татарова Г.Г. Основы типологического анализа в социологических исследованиях. М.: Издательский Дом «Высшее образование и наука», 2007.

24Сычева B.C. Метод вторичного анализа//Социологические исследования. 1995. № 11.

C. 46-59; Гориянов В.П. Опыт проведения вторичного исследования по классификации жизненных ценностей // Социология: методология, методы, математические модели. 1997. №9. С. 125-145; Стрельникова A.B. Исследовательские архивы: расширение возможностей для вторичного анализа // Социологические исследования, 2005. №1. С.126-131.

25

International Social Survey Programme 2006: Role of Government. ZA4700. Data file Vers. 1.0.0 // GESIS Data Archive. [Electronic resource]. Germany, Cologne, cop. 2008. Mode acess: http://zacat.gesis.org/webview/index.jsp?object=http://zacat.gesis.org/obj/fStudy/ZA4700

Финляндия, Филиппины, Франция, Хорватия, Чехия, Чили, Швейцария, Швеция, Южная Африка, Южная Корея, Япония. Использовался жёстко формализованный унифицированный для всех стран вопросник. Выборка многоуровневая, стратифицированная, формировалась в каждой страны по существующим статистическим показателям. Общий объём выборочной совокупности составил 48 641 чел. В опросе принимали участие респонденты в возрасте от 18 лет и старше, за исключением нескольких стран: Финляндия (от 16 лет), Южная Африка (от 16 лет), Швеция (от 17 лет), Япония (от 16 лет), Россия (от 16 лет).

Первичные (полевые) данные подвергались вторичному анализу и в процессе вторичной концептуализация они были преобразованы посредством вычисления различных индексов - производных показателей, отражающих мнение населения разных стран, т.е. был осуществлен переход с уровня индивидуальных измерений к групповым.

2. Данные, полученные в исследовании «Электоральные предпочтения студентов РГГУ». Первый этап: рук. Р.И. Анисимов, анкетный опрос студентов 4-5 курсов, ноябрь 2003 г., число участников опроса - 272 респондента. Второй этап: рук. A.B. Стрельникова, анкетный опрос студентов 4-5 курсов, ноябрь 2007 г., число участников опроса - 267 респондентов. Выборочная совокупность формировалась на основе двух признаков: курс (4 и 5), факультет. Автор принимал непосредственное участие на втором этапе исследования в процессе сбора и анализа данных.

Научная новизна исследования заключается в следующем:

- в качестве средства систематизации знаний о математических методах многомерного анализа в социологии предложен ряд оснований для их сравнения (возможность получения статистических оценок, требуемый уровень измерения переменных, форма представления данных «на входе», структура результата «на выходе» и др.);

- опираясь на выделенные основания для сравнения математических средств многомерного анализа, определено место логико-комбинаторных методов в их структуре;

- предложена и апробирована методика вторичной концептуализации данных «Международного проекта социальных исследований» для сравнительного анализа стран по одобрению населением протестного поведения. В частности, осуществлен переход от индивидуального к групповому уровню измерения на основе введения интегральных показателей;

- определены преимущества и ограничения использования логико-комбинаторных методов для типологического анализа стран (по одобрению / неодобрению населением протестного поведения, по особенностям политической культуры, и т.д.);

- выявлены возможности использования методики измерения с помощью ДСМ-метода непротиворечивости, гомогенности и близости установок респондентов (на примере анализа политических предпочтений студентов, принадлежащих к электоратам разных партий).

Теоретическая и практическая значимость работы. Результаты диссертационного исследования могут быть использованы:

- в теоретико-методологических исследованиях - для сопоставления новых методов анализа данных с другими алгоритмами поиска закономерностей; совместного использования различных методов;

- в эмпирических исследованиях - для применения логико-комбинаторных методов в различных областях, для разработки концептуальной модели исследования; для анализа «малых» и «средних» выборок;

в преподавании дисциплин «методология и методика социологического исследования», «анализ данных в социологии».

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационного исследования отражены в 13 публикациях автора общим объемом 5,08 п.л. Они были представлены на 10 научных конференциях: X конференция Европейской социологической ассоциации (Женева, 2011), Весенняя методологическая конференция Американской социологической ассоциации (Тилбург, 2011), V научно-практическая конференция памяти А.О. Крыштановского «Социологические методы в современной исследовательской практике» (Москва, НИУ ВШЭ, 2011), «Гуманитарные чтения» (Москва, РГГУ, 2010), «Наша социология: исследовательские практики и перспективы» (Москва, РГГУ, 2011, 2010, 2009, 2008), Международный молодежный научный форум «Ломоносов» (Москва, МГУ, 2011, 2010).

Структура диссертационного исследования. Работа состоит из введения, двух глав, заключения, списка использованной литературы и приложений.

ГЛАВА 1.

ЛОГИКО-КОМБИНАТОРЫЕ МЕТОДЫ В МНОГОМЕРНОМ АНАЛИЗЕ СОЦИОЛОГИЧЕСКИХ ДАННЫХ

Для анализа социологических данных используется широкий круг методов многомерного анализа, каждый из которых обладает определенными возможностями и ограничениями. В Главе 1 мы, прежде всего, рассмотрим возможные для сравнения методов основания. Попытаемся обосновать, что одни из этих оснований как средства обобщения и систематизации знаний о методах достаточно целесообразны, а другие не позволяют их различить и классифицировать.

Рассмотренные нами основания позволят, с одной стороны, обозначить место логико-комбинаторных методов среди других подходов к анализу жестко формализованных данных. С другой стороны, сопоставить их с более узкой группой методов, предназначенных для решения той же задачи, что и логико-комбинаторные методы, а именно, для анализа взаимосвязи между переменными на «локальном» уровне.

В Главе 1 выделяются два метода являющиеся базовыми в классе логико-комбинаторных методов: «сравнительный качественный анализ» (СКА) Ч. Рейджина и ДСМ-метод В.К. Финна. Поскольку они являются достаточно новыми для социологии, рассматриваются их теоретико-методологические предпосылки и специфика выявления эмпирических закономерностей, содержащихся в данных.

1.1. Основания сравнения методов многомерного анализа жестко

формализованных данных

При проведении социологического исследования эмпирические данные

могут быть получены из различных источников: государственная статистика,

результаты массовых опросов, интервью, наблюдений. Каждый из

15

источников подразумевает определённый формат фиксации и существования данных. В зависимости от способа получения эмпирические данные могут быть представлены в виде совокупности чисел, характеризующих изучаемые объекты, множества определённых отношений между ними, результатов попарных сравнений респондентами каких-либо объектов, совокупности определённых высказываний, текстов документов, зафиксированных результатов наблюдений за невербальным поведением26. Это одна из немногих возможных классификаций.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Кученкова, Анна Владимировна, 2012 год

БИБЛИОГРАФИЯ

1. Автоматическое порождение гипотез в интеллектуальных системах / сост. Е.С. Панкратова, В.К. Финн; под общ. ред. В.К.Финна. - М.: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2009. - 528 с.

2. Адорно Т. Исследование авторитарной личности / под общ. ред.

B.П. Култыгина. - М.: Серебряные нити, 2001. - 416 с.

3. Айвазян С. А. Анализ многомерный статистический // Энциклопедический социологический словарь / РАН Ин-т социально-политических исследований; под общ. ред. Г.В. Осипова. - М.: ИСПИ РАН, 1995. - С. 32-33.

4. Алмонд Г., Верба С. Гражданская культура. Подход к изучению политической культуры // Полития. - 2010. - №2. - С.122 - 144.

5. Андреев Э.П., Осипов Г.В. Методы измерения в социологии. -М.: Наука, 1977. - 120 с.

6. Батыгин Г.С. Обоснование научного вывода в прикладной социологии. - М.: Наука. 1986. - 270 с.

7. Бурдье П. Общественное мнение не существует // Социология политики. - M.: Socio-Logos, 1993. - С. 159-179.

8. Бурковская Ж.И., Михеенкова М.А., Финн В.К. О логических принципах анализа электорального поведения // Научно-техническая информация. Сер. 2. Информационные процессы и системы. - 2004. - №8. -

C.18 - 22.

9. Вебер М. Избранное: Протестантская этика и дух капитализма. -М.: РОССПЭН, 2006. - 656 с.

10. Головаха Е.И., Панина Н.В. Потенциал протеста украинского общества // Социологические исследования. - 1999. - №10. - С. 31-40.

11. Гусакова С.М., Михеенкова М.А., Финн В.К. О логических средствах автоматизированного анализа мнений // Научно-техническая

информация. Сер. 2. Информационные процессы и системы. - 2001. - №5. -С. 5-25.

12. Давыдов A.A. Социология как метапарадигмальная наука // Социологические исследования. - 1992. - №9. - С. 85 - 87.

13. Давыдов Ю.Н. М. Вебер и проблема интерпретации рациональности // Вопросы социологии. - Выпуск 6. - 1996. - С. 71-77.

14. Данилова E.H., Михеенкова М.А., Климова С.Г. Возможности применения логико-комбинаторных методов для анализа социальной информации // Социология: методология, методы, математические модели. -1999.-№11.-С. 142-160.

15. Девятко И.Ф. Модели объяснения и логика социологического исследования. - М.: ИСО РЦГО - TEMPUS/TACIS, 1996. - 174 с.

16. ДСМ-метод автоматического порождения гипотез: логические и эпистемлогические основания / сост. О.М. Аншаков, Е.Ф. Фбрикантова; под общ.ред. О.М. Аншакова. - М.: Книжный Дом «ЛИБРОКОМ», 2009. - 432 с.

17. Елисеева И.И., Рукавишников В.О. Логика прикладного статистического анализа. - М.: Финансы и статистика, 1982. - 192 с.

18. Загоруйко Н.Г. Прикладные методы анализа данных и знаний. -Новосибирск: Ин-т математики, 1999. - 266 с.

19. Земсков A.A. Некоторые возможности использования ДСМ-метода автоматического порождения гипотез для анализа социологических данных // Российская социология завтрашнего дня: сборник студенческих работ, ГУ-ВШЭ. - М.: ТЕИС. 2006. - С. 284- 309.

20. Зенгер С. Дж.Ст.Милль, его жизнь и произведения. - М.: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2009. - 234 с.

21. Зубарева Е.Ю. Правомерное поведение: подходы к определению дефиниции, социальная значимость и типология // Сибирский юридический вестник. - 2005. - №1. - С. 18-20.

22. Инглхарт Р. Модернизация, культурные изменения и демократическая последовательность человеческого развития / пер. с англ. М. Коробочкин. - М.: Фонд «Либеральная миссия», 2011. - 462 с.

23. Инглхарт Р. Постмодерн: меняющиеся ценности и изменяющиеся общества // Полис. - 1997. - № 4. - С. 6-23.

24. Интерпретация и анализ данных в социологических исследованиях / АН СССР, Ин-т социол. исследований; отв.ред.: В.Г. Андреенков, Ю.Н. Толстова. - М.: Наука, 1987. - 256 с.

25. Кальченко А.Г. О некоторых подходах к анализу электорального поведения: проблема рационализации выбора // Вызовы современности и философия: Материалы «Круглого стола», посвященного Дню философии ЮНЕСКО. Кыргызско-Российский Славянский университет / под общ. ред. И.И. Ивановой. - Бишкек, 2004. - С. 244-252.

26. Каныгин Г.В. Данные в социологическом исследовании // Социологический журнал. - 2004. - № 3-4. - С. 27-46.

27. Карпенко О.М., Ламанов И,А. Сравнительный анализ программных документов политических партий России. - М.: СГУ, 2008. -569 с.

28. Квист Дж. Социальные реформы в скандинавских странах в 1990-е годы: использование теории нечеткого набора для оценки соответствия идеальным типам // SPERO: Социальная политика: экспертиза, решения, оценки. - 2003. - №1. - С. 41-67.

29. Кендалл М.Дж., Стьюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды. - М.: Наука, 1976. - 375 с.

30. Клигер С.А., Косолапов М.С., Толстова Ю.Н. Шкалирование при сборе и анализа социологической информации. - М.: Наука, 1978. - 122 с.

31. Климова С.Г., Михеенкова М.А., Панкратов Д.В. ДСМ-метод как метод выявления детерминант социального поведения // Научно-техническая информация. Серия 2: Информационные процессы и системы. - 1999. - № 12. -С. 3-14.

32. Клюшкина О.Б. Построение теории на основе качественных данных // Социологические исследования. - 2000. - №10. - С. 92-101.

33. Количественные методы в социологии / АН СССР, Ин-т философии ; АН СССР, Ин-т философии; редкол.: В.Н.Шубкин (сост.), А.Г.Аганбегян, Р.В.Рывкина и др. - М.: Наука, 1966. - 354 с.

34. Коллинз Р. Социология: наука или антинаука? [Электронный ресурс]. Collins R/ Sociology: prescience or antiscience? // American Sociological Review. - 1989. - Vol. 54. - P. 124-139. - Режим доступа: http://abuss .narod.ru/Biblio/collins 1 .htm

35. Коробов В.Б. Сравнительный анализ методов определения весовых коэффициентов «влияющих факторов» // Социология: методология, методы, математическое моделирование. - 2005. - №5. - С. 54-72.

36. Косолапов М.С. Классификация методов пространственного представления структуры исходных данных // Социологические исследования. - 1976. - №2. - С. 98-109.

37. Крамер Г. Математические методы статистики / пер. с англ. - М.: Мир, 1975. - 648 с.

38. Крамер Д. Математическая обработка данных в социальных науках. Современные методы / пер.с англ. И.В. Тимофеева, Я.И. Киселевой; науч.ред. О.В. Митина. - М.: Академия, 2007. - 288 с.

39. Крыштановский А.О. Анализ социологических данных с помощью пакета SPSS - M.: ГУ ВШЭ, 2006. - 281 с.

40. Кученкова A.B. Методика анализа рациональности электоральных предпочтений с помощью ДСМ-метода // Вестник РГГУ. -2011.-№3. С. 256-271.

41. Лапкин В.В. Опыт количественного описания трансформаций электорального пространства России в электоральном цикле 1999-2000 гг. // Вестник МГУ. Серия 12. Политические науки. - 2000. - №6. - С. 51-67.

42. Лбов Г.С. Методы обработки разнотипных экспериментальных данных / Академия наук СССР, Сибирское отделение, Ин-т математики. -Новосибирск: Наука, 1981. - 160 с.

43. Левада Ю. Парадоксы и смыслы «рейтингов». Попытка понимания // Вестник общественного мнения. - 2005. - №4 (78). - С. 8-18.

44. Математические методы анализа и интерпретации социологических данных / В.Г. Андреенков, К.Д. Аргунова, В.И. Паниотто и др. - М.: Наука, 1989. - 173 с.

45. Математические методы в социологическом исследовании / отв. ред. Рябушкин Т.В. - М.: Наука, 1981. - 335 е.;

46. Милль Дж.Ст. Система логики силлогической и индуктивной: Изложение принципов доказательства в связи с методами научного исследования. Пер. с англ. / предисл. и прил. В.К. Финна; изд. 5-е, испр. и доп. - М.: ЛЕНАНД, 2011. - 832 с.

47. Михеенкова М.А. О формализованных эвристиках качественного анализа социологических данных // Вестник РГГУ. - 2010. - №12. - С. 193214.

48. Михеенкова М.А. О логических средствах интеллектуального анализа социологических данных // Искусственный интеллект и принятие решений. - 2010. - №1. - С. 20-32.

49. Михеенкова М.А. Развитие ДСМ-метода автоматического порождения гипотез для его применения при анализе социологических данных типа «субъект=поведение»: автореф.дис. канд.техн.наук. - М.: [б.и.], 1998. - 28 с.

50. Михеенкова М.А., Феонфантова Т.Л. Обучающая ДСМ-система для анализа социологических данных // Вестник РГГУ. - 2009. - №10. -С. 152-169.

51. Михеенкова М.А., Финн В.К. О логических средствах концептуализации анализа мнений // Научно-техническая информация. Сер. 2. Информационные процессы и системы. - 2002. - №6. - С.4-22.

52. Назаров М.М. Политический протест: опыт эмпирического анализа // Социологические исследования. - 1995. - №1. - С. 47-59.

53. Олейник А.Н. Триангуляция в контент-анализе. Вопросы методологи и эмпирическая проверка // Социологические исследования. -2009. - №2. - С. 65-79.

54. Островский A.M. О компьютерных технологиях поиска эмпирических закономерностей // Социология: методология, методы, математическое моделирование. - 2008. - №27. - С. 140 - 157.

55. Панкратов Д.В. Логические и программные средства качественного анализа социологических данных: автореф. дис. канд. техн. наук. - М., [б.н.], 2001, - 27 с.

56. Резник А. Динамика факторов протестных практик населения Украины // Социология: теория, методы, маркетинг. - 2009. - № 3. - С. 100125.

57. Рейджин Ч. Новые ориентиры // Сравнительная социология: избранные переводы. - М.: Academia, 1995. - С. 91-98.

58. Рейджин Ч., Берг-Шлоссер Д., Де Мер Ж. Политическая методология: качественные методы // Политическая наука: новые направления / под ред. Р.Гудина, Х.-Д. Клингеманна. - М.: Вече, 1999. -С.729-748.

59. Розов Н.С. Логические средства анализа причинных связей. Методы Бэкона-Милля в приложении к теоретической истории // Историческая макросоциология: методология и методы. - Новосибирск: Новосибирский государственный университет, 2009. - С. 185-229.

60. Романов П.В., Ярская-Смирнова Е.Р. Методология исследования и критического анализа в сфере социальной политики и социальной работы // Социология: методология, методы, математическое моделирование. - 2005. -№2. - С. 51-76.

61. Россия в Европе: по материалам международного проекта «Европейское социальное исследование» / под общ.ред. A.B. Андреенковой и Л.А. Беляевой. - ML: Academia. - 2009. - 384 с.

62. Рузавин Г.И. Абдукция и методология научного поиска // Эпистемология и философия науки. - 2005. - Т. VI. - № 4. - С. 18 - 38.

63. Рукавишников В.О. Межличностное доверие: измерение и межстрановые сравнения // Социологические исследования. - 2008. - № 2. -С. 17-26.

64. Рукавишников В.О., Халман Л., Эстер П. Политические культуры и социальные изменения. Международные сравнения. - М.: «СОВПАДЕНИЕ», 1998. - 368 с.

65. Саймон Г.А. Рациональность как процесс и продукт мышления // Thesis - 1993. - вып. 3. - С. 16-38.

66. Смелзер Н. О компаративном анализе, междисциплинарности и интернационализации в социологии // Социологические исследования. -2011.-№4. С. 3-12.

67. Смирнов М. Теория политической культуры: характеристики и применимость в российских условиях // Власть. - 2011. - №1. - С. 77 -80.

68. Социальное меню в программах партий. Обзор Вячеслава Глазычева: сборник. - М.: Издательство «Европа», 2005. - 184 с.

69. Сравнительная социология. Избранные переводы. - М.: Academia, 1995. - 208 с.

70. Стрельникова A.B. Вторичные данные как информационный ресурс: специфика и порядок работы // Вестник РГГУ. - 2010. - №3. -С. 30-43.

71. Стрельникова A.B. Сравнительное исследование как новое направление в социологической методологии (обзор сентябрьского номера журнала «International sociology») // Вестник РГГУ. - 2007. - №2-3. - С. 322328.

72. ТатароваГ.Г., Бессокирная Г.П. Типологический анализ рабочих по их отношению к труду // Социология: методология, методы, математические модели. 2010. №31. С. 64-91

73. Татарова Г.Г. Методологическая травма социолога. К вопросу интеграции знания // Социологические исследования. - 2006. - № 9. - С. 3 -21.

74. Татарова Г.Г. Методология анализа данных в социологии (введение). - M.:NOTA BENE, 1999. - 224 с.

75. Татарова Г.Г. Основы типологического анализа в социологических исследованиях. - М.: Высшее образование и наука, 2007. -236 с.

76. Татарова Г.Г. От постулатов эмпирической социологии к методологии анализа данных // Социология: методология, методы, математическое моделирование. - 1999. - №11. - С. 51-71.

77. Типология и классификация в социологических исследованиях / АН СССР, Ин-т социологических исследований. - М.: Наука, 1982. - 295 с.

78. Толстова Ю.Н. Математико-статистические модели в социологии. - М.: ГУ ВШЭ, 2008. - 243 с.

79. Толстова Ю.Н. Анализ социологических данных: методология, дескриптивная статистика, изучение связей между номинальными признаками. - М.: Научный мир. - 2000. - 352 с.

80. Толстова Ю.Н. Измерение в социологии. - М.: Инфра-М, 1998. -

224 с.

81. Толстова Ю.Н. Логика математического анализа социологических данных / отв. ред. Г.С. Батыгин. - М.: Наука, 1991. - 112с.

82. Толстова Ю.Н. Математическая логика, теория измерений и социологическое «мышление признаками» // Социология: методология, методы, математическое моделирование. - 1998. - №10. - С. 122-141.

83. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ: пер.с англ. / Дж.-О. Ким, Ч.У. Мьюллер, У.Р. Клекка и др.; под ред. И.С. Енюкова. - М.: Финансы и статистика, 1989. - 215 с.

84. Финн В.К. Интеллектуальные системы и общество: сборник статей. - М.: РГГУ, 2000. - 309 с.

85. Финн В.К. О машинно-ориентированной формализации правдоподобных рассуждений в стиле Ф. Бэкона-Д.С. Милля // Семиотика и информатика. - 1983. - № 20. - С. 35-101.

86. Финн В.К. Об интеллектуальных системах типа ДСМ для наук о жизни и социальном поведении // Научно-техническая информация. Сер. 2. Информационные процессы и системы. - 2002. - №6.- С. 1-4.

87. Фромм Э. Иметь или быть? Ради любви к жизни. - М.: Айрис-пресс, 2004. - С. 151-152.

88. Хайтун С.Д. Количественный анализ социальных явлений: Проблемы и перспективы / отв.ред. Г.М. Идлис. - М.: КомКнига, 2010. -280 с.

89. Хейс Д. Причинный анализ в статистических исследованиях / пер.с англ. Ю.Н. Гаврильца, JI.M. Кутикова, М.А. Родионова. - М.: Финансы и статистика, 1981. - 254 с.

90. Цаллер Дж. Происхождение и природа общественного мнения. -М.: Институт Фонда «Общественное мнение», 2004. - 559 с.

91. Черныш М.Ф. Опыт применения кластерного анализа // Социология: методология, методы, математические модели. - 2000. - №12. -С. 129-141.

92. Чесноков C.B. Детерминационный анализ социально-экономических данных. - М.: УРСС, 1982. - 168 с.

93. Эволюционная эпистемология и логика социальных наук: Карл Поппер и его критики. - М.: Эдиториал УРСС, 2000. - 464 с.

94. Ядов В.А. Стратегия социологического исследования: описание, объяснение, понимание социальной реальности. - М.: «Омега-JI», 2007. -567 с.

95. De Meur G., Berg-Schlosser D. Comparing Political Systems: Establishing Similarities and Dissimilarities // European Journal of Political Research. - 1994. - №26(2). - P. 193-219.

96. Greckhamer Т., Misangyi V.F., Elms H., Lacey R. Using qualitative comparative analysis in strategic management research: an examination of combinations of industry, corporate and business-unit effects // Organizational research methods. - 2008. - №11. - P. 695-726;

97. Griffin L., Ragin C.C. Some Observations on Formal Methods of Qualitative Analysis // Sociological Methods & Research. - 1994. - №23 (1). -P. 4-22.

98. Kilburn H.W. Explaining U.S. Urban regimes: a qualitative comparative analysis // Urban affairs review. - 2004. - №39. - P. 633-651.

99. Ragin C.C. Configurational Comparative Methods: Qualitative Comparative Analysis (QCA) and Related Techniques. - Sage, 2008. - 240 p.

100. Ragin C.C. The comparative method: Moving beyond Qualitative and Quantitative Strategies. - Berkeley, Los Angeles and London: University of California Press, 1987. - 185p.

101. Regoeczi W.C., Miethe T.D. Taking on the Unknown: A Qualitative Comparative Analysis of Unknown Relationship Homicides // Homicide Studies. -2003. - №7. - P. 211-234.

102. Rihoux B. Bridging gap between the qualitative and quantitative worlds? A retrospective and prospective view on qualitative comparative analysis. // Field methods. - 2003. - №15. - P. 351-365.

103. Roscigno V.J., Hodson R. The Organizational and Social Foundations of Worker Resistance // American Sociological Review. - 2004. - №69. - P. 14- 39.

104. Schneider C.Q. The consolidation of democracy. Comparing Europe and Latin America. - Routledge, 2008. - 208 p.

105. Schneider C.Q., Grofman В. An Introduction to Crisp Set QCA, with a Comparison to Binary Logistic Regression // Political Research Quarterly. -2009. - № 62. - P. 662-684.

106. Vaisey S. QCA 3.0: The "Ragin Revolution" Continues // Contemporary Sociology: A Journal of Reviews. - 2009. - №38. - P. 308-310

107. Valtonen K., Padmore J.C., Sogren M., Rock L. Lived Experiences of Vulnerability in the Childhood of Persons Recovering from Substance Abuse // Journal of Social Work. - 2009. - №9. - P. 39- 60.

108. Vis B. Politics of risk-taking. Welfare State Reform in Advanced Democracies. - Amsterdam University Press, 2010. - 248 p.

Интернет-ресурсы

1. International Social Survey Programme 2006: Role of Government. ZA4700. Data file Vers. 1.0.0 // GESIS Data Archive. [Electronic resource]. -Germany, Cologne, cop. 2008. - Mode acess: http://zacat.gesis.org/webview/index.jsp?object=http://zacat.gesis.org/obj/fStudy/Z

A4700

2. Comparative methods for the Advancement of Systematic cross-case analysis and Small-n-Studies [Electronic resource]. - Belgium, cop. 2012. - Mode acess: http://www.compasss.org/pages/welcome.html

3. NationMaster: data source for comparison of nations [Electronic resource]. -cop.2012 - Mode acess: http://www.nationmaster.com/graph/peo_urb_pop-people-urban-population

4. Fund for peace [Electronic resource]. - Washington, D.C., cop.2012. - Mode acess: http://www.fundforpeace.org/global/

5. Human development reports [Electronic resource]. - New York, cop.2012. -Mode acess: http://hdr.undp.org/en/

6. The Heritage Foundation. Index of Economic Freedom [Electronic resource]. - cop.2012. - Mode acess: http://www.heritage.org/index/

7. The Economist Intelligence Unit Limited [Electronic resource]. - cop.2012. - Mode acess: http://www.eiu.com/Default.aspx

8. The happy planet index 2.0 [Electronic resource]. - cop.2009. - Mode acess: http://www.happyplanetindex.org/

9. Milken Institute [Electronic resource]. - cop.2012. - Mode acess: http://www.milkeninstitute.org/jobsforamerica/

lO.Internet world stats [Electronic resource]. - cop.2012. - Mode acess: http://www.internetworldstats.com/stats.htm

11.Vision of humanity [Electronic resource]. - cop.2012. - Mode acess: http://www.visionofhumanity.org/

12.The economist [Electronic resource]. - cop.2012. - Mode acess: http://www.economist.com/