Как возможно доказательство в социологическом исследовании? Контингенция как объективная возможность связи? Генерализация научного вывода. Преимущества и ограничения нарратива как формы представления знания. Априорный и апостериорный входы в пространство переменных. Роль стандартных переменных в воспроизводстве научного знания. “Смутные образы” и инновации.

Связь между двумя переменными может быть интерпретирована в логических категориях, и тогда исследователь доказывает зависимость, не обращаясь к данным. Назовем такой тип связи инференциеи (inferre, лат — заключать, делать вывод). Инференция осуществима в том случае, если изменения в переменной А с логической необходимостью влекут изменения в переменной В. Такого рода выводы равнозначны аналитическим суждениям и представляют собой тавтологии. Так, вряд ли нужно обследовать множество прямоугольных треугольников, чтобы установить однозначную связь между суммой квадратов катетов и квадратом гипотенузы. Теорема Пифагора не нуждается в эмпирическом подтверждении. В социологии подобные логически необходимые — инференциальные — зависимости воспринимаются как трюизмы, например о зависимости коэффициента рождаемости от численности женщин в фертильном возрасте.

Более продуктивны статистически значимые связи, не поддающиеся однозначному объяснению. В данном случае связь между переменными имеет характер контингенции (contingere, лат. — касаться, иметь отношение). Контингенция основана на статистической взаимосвязи признаков, она требует интерпретации в концептуальных терминах и логического объяснения. Р. Мертон называет такого рода связи эмпирическими генерализациями и отличает их от генерализаций теоретических. Первые не включены в структуру теории и представляют собой лишь материал для теоретического анализа. Теоретические генерализации, именуемые также законами, выводятся из исходных допущений и могут быть непосредственно не связаны с единичными наблюдениями. Например, эмпирические наблюдения показывают, что среди католиков число самоубийств ниже, чем среди протестантов. Эта эмпирическая генерализация получает теоретическое обоснование, если выводится из совокупности других постулатов социологической теории: 1) социальная связь обеспечивает психологическую поддержку членам группы, подверженным стрессам и ощущению беспокойства; 2) самоубийства являются функцией не нашедших выхода чувств беспокойства и стресса, испытываемых личностью; 3) у католиков социальные связи более тесные, чем у протестантов; 4) следовательно, предполагается более низкий уровень самоубийств среди католиков, чем среди протестантов.

Назвать подобного рода “цепочки” предположений логическим выводом неправомерно. В социологии чаще всего приходится заменять логическое доказательство нарративом (narratio, лат. — повествование) — рассказом о том, какова связь между переменными: производительными силами и производственными отношениями, мирской аскезой и рациональным предпринимательством, брахицефалией и психологией “одинокой толпы”. Логические и статистические процедуры уступают здесь место историческим иллюстрациям, литературным аллегориям и описаниям “случаев из жизни”. Доказательность заменяется риторической убедительностью.

Как конструируется пространство концептуальных переменных? Первый вход в него можно назвать априорным. Исследователь оперирует измерениями, которые уже приняты в научной литературе и получили теоретическое и процедурное обоснование. Короче говоря, они институционализированы в корпусе дисциплинарного знания: IQ — “уровень интеллектуальности”, статус — место на социально-профессиональной лестнице, образование — нечто вроде количества лет, потраченных на учебу. Особенность такого “входа” в признаковое пространство состоит в том, что значения переменных задаются изнутри: континуумами измерений, т. е. школьными позициями. В социологических вопросниках такой путь обычно ведет к использованию “закрытых” переменных (их градации устанавливаются вне зависимости от “свободных” ответов респондента).

Второй вход в пространство концептуальных переменных выглядит вполне апостериорным, хотя внутри него прячется априорная конструкция. В данном случае исследователь изобретает новую переменную и вводит ее в концептуальный аппарат науки. Поскольку готовыми измерительными процедурами он не располагает, континуумы выводятся из наблюдаемых событий. Априорная форма принимает здесь вид “смутного образа” (imagery), как назвал эту исходную концептуализацию П. Лазарсфельд. “Смутный образ” — это измерение, которое могло бы принять в себя наблюдаемый факт и упорядочить его в континууме возможных состояний — тогда факт превратится в значение переменной. А до этого он подлежит пристальному рассматриванию.

Предположим, мы наблюдаем за посетителями музея. Люди проходят по залу. Вероятно, все они интересуются живописью, но нам, наблюдателям, не дано знать подлинные мотивы их действий, и поэтому мы вынуждены догадываться о них. Мы замечаем, что некоторые из посетителей подолгу стоят перед полотнами, другие меньше смотрят на картины, чем друг на друга, а третьи неизвестно, что делают. В этом “смутном образе” поведения людей в музее сначала чуть заметно, а потом отчетливее проступают линии переменных. “Человек долго смотрит на знаменитую картину “Грачи прилетели”” — установлен факт, который может превратиться в значение переменной. Первый шаг сделан. А за ним следует второй шаг — создать континуум, т. е. организовать рядоположенные значения. Мы уже отвлеклись от почитателя А.К. Саврасова. Строится континуум, упорядочивающий возможные значения переменной в виде шкалы: “смотрит долго / смотрит недолго / совсем не смотрит на шедевр реалистической живописи”. Исследователя могут интересовать вопросы: кто, на что смотрит, с какой целью, в чьем присутствии и т. п. Значения переменной вовсе не обязательно должны быть упорядочены по интенсивности. Если бы мы регистрировали национальность посетителей, азербайджанец стоял бы впереди русского только благодаря алфавиту. Но в данном случае получилась шкала интенсивности и мы должны выполнить третий шаг — подобрать по возможности точное наименование переменной. Осторожный исследователь предпочтет оперировать “временем, которое посетитель тратит на рассматривание картины А.К. Саврасова “Грачи прилетели” и, может быть, усложнит себе задачу, попытаясь хронометрировать поведение посетителя. Неосторожный исследователь сразу начнет мыслить категорией “интерес к живописи”, не подозревая, что теряет какуюто “релевантность”.

Мастерство методолога проявляется изначально в том, что он видит событие как точку на континууме переменной и пытается сформировать смутный образ”, приобрести новый значимый критерий классификации единиц исследования — вдруг он окажется самым сильным при объяснении событий. Когда переменная построена, она включается в “мировое пространство” и начинает работать с большим или меньшим успехом.

Бинарное и экстенсивное пространства признаков. Дихотомия — стандартная форма представления данных. Частотные распределения. Эффект эпистемической инверсии. Число измерений и единиц в пространстве признаков. Тип 1 “Много единиц — мало переменных”. Тип 2 “Мало единиц — много переменных”. Монографические описания. Тип 3 “Достаточное количество единиц — достаточное количество переменных”.

Концептуальные переменные образуют систему координат, в которой размещается реальность. Нет никаких сомнений, что “скоординированная” таким образом реальность является результатом абстрагирования и дистанцирования от “живой жизни”. Она бедна и ущербна, но у нее есть одно исключительное преимущество, заключающееся как раз в силе абстракции: полученная в результате абстрагирования схема воссоздает идею объекта, очищенную от несущественного и случайного. Теорема о соотношении длины радиуса и длины окружности доказывается без обращения к наличествующим в опыте окружностям. Притяжение двух тел описывается формулой Ньютона—Кеплера вне зависимости от того, насколько привлекательна внешность данных тел. Демократический стиль лидерства в малой группе усиливает агрессивную реакцию членов группы на “чужого”. Все это — схемы, образованные в пространстве концептуальных переменных.

Каждая переменная имеет определенные значения, которые в совокупности исчерпывают диапазон возможных изменений. Количество значений переменной практически бесконечно. Переменная “национальность” включает сколь угодно много позиций — национальностей, “возраст” может фиксироваться самыми маленькими интервалами, “удовлетворенность” при желании идентифицируется в терминах “очень удовлетворен”, “не очень удовлетворен”, “удовлетворен”, “скорее удовлетворен, чем неудовлетворен”... Предположим, что, устанавливая значения переменных в системе “мировых координат”, мы стремимся к расширению их диапазона, т. е. к увеличению точности измерений. Такая стратегия приводит к экстенсивному пространству переменных, границы которого в принципе не определены.

Пространство признаков напоминает ящик, разделенный на множество ячеек. Каждая ячейка — класс, образованный пересечением значений переменных. Предположим, что V₁ — возраст, V₂ — уровень образования, а V_з — национальность. Тогда одна из ячеек нашего пространства-“ящика” будет отображать, к примеру, группу людей с высшим образованием, 30-летних, украинцев. Иные ячейки будут отличаться значениями переменных.

Хотя каждый исследователь стремится к детализации картины мира, он вынужден работать в очень ограниченном пространстве. Спрашивается: каково пространство минимальной размерности? Если значения переменной сводятся к дихотомии, ее диапазон минимизируется. “Да будут слова ваши “да — да”, “нет — нет”, а что сверх того, то от лукавого”, — эта заповедь предписывает сводить переменную “образование” к градациям, предположим, “высшее — не высшее”, “национальность” к “русский — не русский”, “пол” — к “женщина — не женщина”. В конечном счете система координат приобретает вид бинарного пространства переменных — четырехклеточной матрицы.

Четырехклеточные матрицы — наименее точная и наиболее надежная форма представления данных. Существует обширный класс статистик, измеряющих интенсивность связи дихотомических переменных. Немаловажное преимущество дихотомий заключается также в том, что к ним сводятся все типы шкал, применяемых в социологии и психологии. Например, успешность карьеры можно измерить в шкале “очень успешная — успешная / средняя / неуспешная / очень неуспешная”. Эта шкала относительно легко переводится в дихотомию “успешная — неуспешная” путем сложения соседних градаций. Необходимость укрупнения возникает, как правило, в тех случаях, когда отдельные классы оказываются недостаточно наполненными. Сведение к дихотомиям решает проблему унификации измерений при использовании многомерных классификаций.

Пространство признаков, образующее для аналитика систему мировых координат, обладает различной размерностью. Мы можем ограничиться в своем взгляде на мир одной переменной, и тогда он превратится в одномерный, линейный мир. Например, в зондажах общественного мнения можно задать респонденту только один вопрос: за кого он собирается голосовать. Никакого иного измерения, кроме этой “электоральной установки”, не существует. В данном случае система мировых координат сводится к одной оси, имеющей два значения и более. Однако сбор социологической информации по одной переменной практикуется крайне редко. Исследователя интересуют и другие параметры, позволяющие дифференцировать объекты. Если нужны не просто сведения, а объяснения переменной, пространство признаков становится многомерным.

Предположим, мы намереваемся установить распределение единиц в двумерном пространстве признаков, где каждый признак имеет по три градации. Строится таблица 3x3, подлежащее которой составляет первая переменная, а сказуемое — вторая. Макет частотного распределения обязательно оснащается позициями “Нет данных”, даже если их наполнение предполагается незначительным.

Как только мы “сформатировали” реальность в двумерной таблице, возникает вопрос: каковы основания судить о том, что первая переменная каким-либо образом связана со второй. Предположим, что первая переменная означает образование, а вторая—доход. Есть люди с высоким образованием и высоким доходом, но немало богатых людей и среди не окончивших среднюю школу. Если мы произведем “обмер” одного-единственного человека и установим у него высокое образование и низкий доход, мы не сможем сказать ничего определенного о взаимосвязи признаков. В данном случае мы имеем дело с сингулярностью (singularis, лат. — отдельный, одиночный). Сингулярности молчат. Одно наблюдение — мало, два наблюдения — тоже мало, мало и трех. Статистический вывод начинает работать тогда, когда единиц исследования достаточно много. “Достаточно много” означает, что при условии равновероятного попадания в каждую клетку пространства признаков наполнение каждой из них составит не менее семи единиц. Тогда единицы начнут образовывать конфигурации в нашем идеальном пространстве признаков и смогут сказать кое-что, к примеру, о взаимосвязи образования и дохода.

Мы можем поместить в фокус исследования только один объект — одно общество, одного человека, один регион и описать каждую из этих единиц с помощью тысяч переменных. Можно рассказать о всех мало-мальски значимых событиях в жизни человека, углубиться в его поступки и переживания, перебрать его родственников до седьмого колена и узнать о нем то, что он сам не знает. В общем мы напишем историю жизни, как это сделали У. Томас и Ф. Знанецкий в своем рассказе о судьбе польского крестьянина, попавшего вместе с тысячами других поляков в начале XX в. в Америку. Несмотря на многостраничные описания, остается неясным, что способствует, а что мешает адаптации иммигрантов в Америке и как влияет безотцовщина на преступные наклонности подростков. Сингулярности молчат, несмотря на свою видимую внушительность. Они молчат, даже если их много: один пример, другой, третий остаются отдельными примерами. Только организованные в пространстве признаков наблюдения перестают быть “случаями” и начинают говорить. Они начинают говорить тогда, когда в результате их группировки и типологизации исследователь создает частотные распределения. Из малого количества наблюдений можно получить несоизмеримо больше информации, чем из огромного массива сведений, если эти наблюдения хорошо организованы. Более того, источником нового знания являются не данные, а их организация. Данные не даются, а берутся:

Здесь возникает эффект эпистемической инверсии — уже не единица исследования характеризуется определенным признаком, а сам признак характеризуется частотой — количеством единиц, которым присущ данный признак. Сотни и тысячи респондентов сообщают о себе самые различные сведения, и ни один из этих людей не интересует социолога. Немножко преувеличивая, можно сказать, что респондент — не человек, а источник нужных сведений. Социолога интересует, вопервых, сколько людей подпадает под значение переменной, т. е. наполнение класса, во-вторых, каково распределение частот по всему континууму переменной, в-третьих, как меняется распределение при введении в группировку второго, третьего и энного признаков, и, вчетвертых, имеется ли связь между признаками и насколько она меняется в различных контекстах.

Эпистемическая инверсия делает социологию менее эмпирической, чем это кажется на стадии анкетирования, где происходит нечто вроде общения исследователя с живым человеком. Действительно, вначале мы имеем дело с мужчиной, русским, окончившим среднюю школу, водителем автомашины, женатым, интересующимся театром, намеревающимся дать хорошее образование своим детям, симпатизирующим Либерально-демократической партии... и так далее по всем позициям вопросника. Если эмпирия — наблюдение, то, возвращаясь с поля, социолог вынужден с ней расстаться. Шофер уже исчез. Все, что он рассказал о себе, рассыпалось на отдельные переменные: пол, национальность, образование, отношение к театру... Сочетание переменных — реальность, но уже не эмпирическая, а вполне умозрительная: лишь умом можно видеть табличные и графические изображения установленных фактов. Вместо конкретных, живых людей перед социологом встает обрисованный А. Кетле образ “среднего человека”. Этот “средний человек” погашает все различия между людьми таким образом, что, предположим, обследование тысячи человек воспроизводит совокупный портрет одного.

Социолог хочет установить связь между численностью нации и типом правления, продолжительностью брака и интеллектом супругов, он всерьез думает над тем, счастливы ли богатые, когда люди более довольны жизнью, в период депрессии или экономического процветания, как зависит частота половых актов в неделю от социально-профессионального статуса, кто склонен завышать свои доходы при опросе...3десь нет конца. Но отдельная — “эмпирическая” — единица исследования в корпусе научного знания присутствует, как сказал бы Гегель, в снятом виде, в своем отрицании.

Если иметь в виду только формальную структуру социологической теории, избавленную от содержательных концептуализации, можно сказать, что в ней нет ничего, кроме пространства переменных и единиц, размещаемых в пространстве в соответствии со значениями переменных. Модификации этой “кристаллической решетки” теории определяются количеством переменных и количеством единиц исследования. Соответственно устанавливаются типы пространства переменных.

Тип 1. Много единиц — мало переменных. Крупномасштабные обследования, включающие десятки тысяч исследовательских единиц, требуют огромных затрат. В переписях населения и референдумах производится сплошной опрос, и учетчики посещают практически каждую семью. Несомненно, при таком охвате статистики стремятся получить как можно больше сведений. Программа первой и всеобщей переписи населения Российской империи в 1897 г. включала четырнадцать признаков: отношение к главе хозяйства и к главе своей семьи; возраст; пол; брачное состояние; сословие, состояние или звание; место рождения; место приписки; место постоянного жительства; отметка об отсутствии или временном проживании; вероисповедание; родной язык, грамотность и обучение; занятие, ремесло, промысел, должность или служба; кроме того, делалась отметка о физических недостатках. Примечательно, что в Российской империи вопросов о национальности не задавалось. Программа переписи населения СССР 1989 г. содержала 25 признаков, часть которых учитывалась выборочно. Вопросы сплошной переписи для характеристики населения были следующими: отношение к члену семьи, записанному первым (в предыдущей переписи 1979 г. этот вопрос формулировался как отношение к главе семьи); пол; причина и время отсутствия (для временно отсутствующих); место постоянного жительства и время отсутствия в нем (для временно проживающих); дата рождения; состояние в браке; национальность, для иностранцев — также гражданство; родной язык и другие языки народов СССР, которыми свободно владеет опрашиваемый; образование; окончил ли профессионально-техническое учебное заведение; для учащихся тип учебного заведения; источники средств существования. Вопросы сплошной переписи для характеристики жилищных условий: период постройки дома; кому принадлежит дом; число занимаемых жилых комнат; размер площади — общей и жилой. Вопросы выборочной переписи: место работы; занятие по этому месту работы; общественная группа; продолжительность непрерывного проживания в данном населенном пункте; для женщины — сколько детей родила, сколько из них живы. Переписи, как правило, проводятся раз в десять лет. Аналогичные переписям сплошные обследования и референдумы также содержат ограниченное число переменных. Выборочные обследования практически с той же точностью обеспечивают сбор данных по десяткам признаков.

Тип 2. Мало единиц — много переменных. Когда в фокусе внимания исследователя находится мало единиц, появляется возможность подробно изучить каждую из них. Чикагский социолог Клиффорд Шау на протяжении многих лет вникал в жизненные обстоятельства сначала малолетнего, а потом зрелого преступника “Джека-роллера”. Количество вопросов, на которые пришлось ответить респонденту письменно и устно, — неисчислимо. Такого рода стратегии дают исключительно впечатляющие и убедительные результаты при условии хорошего литературного изложения. Однако не стоит забывать, что сингулярности молчат и не дают оснований распространить опыт Джека на судьбы других преступников и вполне нормальных людей. Подобная стратегия относится к “качественной” и ориентирована на описание случая (case study).

И. Галтунг соединил качественный и количественный подходы, обследовав три деревни в Западной Сицилии, назвав их “Коллина”, “Марина” и “Монтанья”, чтобы тем самым продемонстрировать если не типичный, то не единичный характер этих поселений. О каждой из деревень он получил исчерпывающую информацию, в том числе статистического плана, по следующим базовым переменным: культурный менталитет (следуя П. Сорокину, он установил “чувственное” и “идеационное” значение данного признака), физическая мобильность, в том числе социально-структурная, пространственная, временная, миграционная (“домоседы” и “летуны”), “аморальный фамилизм” (“нефамилисты”, “фамилисты”). Выборка составила 408 жителей в трех деревнях. Это были главы семей — capofamiglia. “Такова особенность традиционных обществ, — отмечает И. Галтунг, — никого другого опрашивать нецелесообразно”.

Исследование “случая” часто смыкается с журнализмом в той степени, в какой последний помещает в фокус своего внимания социальные проблемы; такой подход полезен для предварительного

Таблица 3.1. Соотношение переменных и единиц исследования

описания нового объекта, когда еще рано формулировать какие-либо гипотезы. Вполне возможна ситуация, когда осуществляется обследование одного или нескольких объектов в рамках хорошо разработанной теории и валидизированной системы переменных. В этом случае исследование называется монографическим. Его цель — не получение нового научного обобщения, а выставление диагноза обследуемому объекту. Например, изучение организационной структуры управления на конкретном предприятии предполагает, что аналитик владеет теорией управления и должен с точки зрения своих знаний и опыта оценить положение дел на объекте. Аналогичным образом врач обследует больного, владея теорией и методикой распознавания патологии. Если же он узнает нечто новое в процессе работы, его долг предписывает обратиться за консультацией к специалисту. Социолог тоже может узнать много нового для себя в процессе работы — в этом случае монографическое обследование потихоньку переходит в case study.

Тип 3 — промежуточный: достаточное количество единиц — достаточное количество переменных. В нормальном социологическом исследовании переменных должно быть столько, сколько по силам обработать персоналу лаборатории. Массив же должен быть достаточным для проверки гипотезы максимальной размерности. Обычно 3—5 тыс. респондентов с лихвой хватает для детального анализа распределений. Это, конечно, не означает, что обеспечивается высокая репрезентативность данных.

Все типы признакового пространства можно свести в четырехклеточную матрицу (табл. 3.1). Нормальные социологические исследования (тип 3) занимают место где-то в “центре” матрицы. Более или менее ощутимый перекос выводит проект из обычного режима и превращает его либо в перепись, либо в case study.

Переменные представляют собой различного вида “линейки”, которые “прикладываются” к объектам. В этих линейках — различное число градаций, расстояния между градациями могут быть равными, неравными и вообще неизвестными. Кроме того, сами “линейки” могут претерпевать изменения под влиянием внешних обстоятельств. Коротко говоря, средства измерения могут быть хорошими и плохими. Все это создает в совокупности проблему качества социологического инструментария. Инструмент должен отвечать требованиям релевантности, валидности, надежности, точности и устойчивости.

Релевантность — это обоснование применимости измерителя к измеряемому признаку. Проблема релевантности связана с тем обстоятельством, что “наблюдаемая реальность”, если таковая вообще существует, представляет или скрывает некую “подлинную” реальность, соответствующую своему понятию. Ошибки релевантности возникают до процедуры измерения, и, даже если инструмент обладает высокой степенью совершенства, он может быть нерелевантен для определенного признака. Иногда ошибки релевантности называют ошибками обоснованности (В.А. Ядов), или квазипогрешностями согласования (Б.З. Докторов). “Измерительная процедура приводит к истинному определению величины, если она правильна, точна и построена на определению величины, если она правильна, точна и построена на основе модели, адекватно отражающей феномен, — пишет Б.З. Докторов. — Только правильность и точность не гарантируют истинности. Точная и правильная в указанном смысле стрельба на практике может оказаться лишь отличной стрельбой по неверно найденной мишени”. Например, продолжительность просмотра телепередач можно фиксировать со слов респондента, однако в данном случае измеритель может содержать значительную ошибку релевантности. Более релевантны в данном случае небольшие технические устройства, вмонтированные в телеприемники и регистрирующие время их работы на различных каналах. Такой метод используется, в частности, Институтом демоскопии в Алленсбахе (Германия).

Когда инструмент создан, возникает вопрос о возможном отклонении результата измерения от истинного значения. Надежность — это вероятность отклонения приписываемого объекту значения от истинной его характеристики. Надежность является интегральной характеристикой инструмента, включающей правильность, точность и устойчивость и валидность.

Как оценивается уровень надежности? Ведь вариация истинных и ошибочных замеров на самом деле неизвестна. Для решения этой задачи используются три техники косвенного оценивания: “тестретест”, параллельные измерения и деление шкалы.

“Тест-ретест” показывает вероятность возникновения различных результатов при двух замерах одного и того же объекта одинаковым инструментом, но не дает никаких сведений об источнике ошибки. В частности, при повторном интервьюировании очень велика вероятность влияния первого замера на второй и последующие. Нормы морали предписывают держать свое слово, и те, у кого семь пятниц на неделе, не одобряются. Поэтому респондент склонен давать сходный ответ, если он запомнил его при первом опросе. В итоге оценка надежности инструмента будет явно завышена. На самом деле социологические признаки (особенно мнения и оценки) меняются. Если изменения будут зафиксированы, “тест-ретест” в данном случае покажет заниженную надежность.

Параллельные измерения избавлены от погрешностей, присущих “тест-ретесту”. Измерительный инструмент применяется в двух формах одновременно. Например, для измерения установки можно использовать два разных тест-вопросника. Если полученные два ряда коррелируют, инструмент принимается. В данном случае остается неясным, какая форма основная, а какая параллельная. Выбор обычно осуществляется на основе произвольных критериев. Кроме того, разработка параллельных инструментов — дело довольно трудоемкое и, как правило, не оправдывает себя.

Деление шкалы заключается в интерпретации двух частей континуума и более как отдельных шкал. Предположим, измерительным инструментом является совокупность вопросов. Она делится на две группы, например, на вопросы с четной и нечетной нумерацией. По каждой группе подсчитываются средние значения переменной. Затем вычисляется коэффициент корреляции — мера надежности шкалы.

Отклонение результата измерения от истинного значения признака может быть обусловлено систематической ошибкой. В данном случае речь идет о правильности. Инструмент создает систематическую ошибку, например, в тех случаях, когда шкалы несбалансированы, респонденты неверно понимают вопросы, сказывается влияние интервьюера и т. п. Смещения шкалы, как правило, возникают при ранжировании объектов по списку. Позиции, стоящие в начале списка, обычно отмечаются чаще, чем последние. Такой инструмент является неправильным. Правильным будет предъявлять респондентам карточки с наименованием объектов оценивания, не забывая их перемешивать.

Точность измерения — это количество градаций переменной, которое может быть изменено в зависимости от задач исследования. Возраст принято исчислять годами, но для младших дошкольников разница в несколько месяцев не менее важна, чем разница в несколько лет для взрослых. Расстояние от дома до работы может быть подсчитано с точностью до ста метров, однако такая точность вряд ли понадобится. Чем больше градаций, тем более точные данные получает исследователь. При этом вероятность отклонения результатов от истинных значений признака возрастает — надежность снижается. Если укрупнить шкалу, надежность, конечно, повысится. Например, разделив возрастную шкалу на три класса—до 30 лет, 31 —60, старше 60 лет — мы будем ожидать отклонений лишь в пограничных зонах: 29 лет — 31 г., 59 лет — 61 г. Зато в один интервал попадут восемнадцатилетние и двадцатидевятилетние, которые значительно отличаются по возрасту.

Количество делений шкалы — результат разумного компромисса между стремлением к точности и требованиями надежности. Более точный инструмент, как правило, больше подвержен всякого рода неприятностям. Но надежность грубого инструмента не компенсирует грубости результатов. Как правило, при многократном повторении замеров и при отсутствии систематической ошибки их средняя приближается к истинному значению признака.

Устойчивость — это воспроизводимость результатов при многократных замерах. Дело в том, что меняться может не только характеристика объекта, но и сам измерительный инструмент. Он может быть точным и правильным, но неустойчивым. В отличие от правильности устойчивость нарушается по причине случайных ошибок. Устойчивость обратно пропорциональна точности. Чем чувствительнее инструмент, тем больше вариация получаемых данных. В технике устойчивость измерительного прибора в большинстве случаев можно уверенно контролировать. В социологии же, особенно при измерении установок, вторичный замер соотносится уже не со “старым” признаком, а с тем, к которому уже было применено воздействие инструмента. Возникает ситуация, аналогичная смещению замера при использовании техники “тест-ретест”. Г. И. Саганенко, детально изучавшая устойчивость измерения, называет такую ошибку “эффектом первого замера”.

Валидность инструмента связана с отношением между измерительным инструментом и результатами измерения. Предполагается, что если инструмент валидный, то существуют определенные эмпирические отношения между результатами его применения и другими свойствами или переменными. Эти отношения лежат в основе предикативной валидности — корреляции между результатами измерения и внешними критериями. Например, можно валидизировать тест интеллектуального развития студентов с помощью системы баллов за решение задач, а затем измерить корреляцию этого признака и оценками студентов за год. Такого рода корреляции часто интерпретируются как мера валидности. Надо только быть уверенным, что измерение валидно и релевантно по отношению к концепту. Но если так, то возникает вопрос: зачем нужно использовать тестовые баллы и тому подобные сомнительные операции, когда есть надежный объективный критерий? Иногда объективные замеры получить трудно, а иногда им должны предшествовать предварительные пробы. Например, экзамены — своеобразный тест — нужно выдержать до того, как выпускник университета получит возможность продемонстрировать свою профессиональную подготовку на деле.

Наиболее распространенный критерий валидности связан с методом “известной группы”. Предположим, надо оценить валидность тествопросника для измерения политического консерватизма. В качестве внешнего критерия можно избрать социально-экономический статус. Мотивы такого выбора обусловлены теоретическим выводом, что консервативные установки более представлены в среднем классе, чем в среди бедных.

Если же обнаружится, что в среднем и низшем классах примерно одинаковое количество консервативно настроенных, предикативная валидность инструмента становится сомнительной. Высокая корреляция между социально-экономическим статусом и консервативной установкой, измеренной определенным образом, не валидизирует инструмент, а только не отвергает его. Это связано с тем, что независимый критерий может не иметь никакого отношения к консерватизму.

Конструктная валидность связывает измерительный инструмент со структурой теории. Она основывается на следующем рассуждении. Во-первых, предполагается, что инструмент измеряет определенное свойство; во-вторых, это предположение интерпретируется в терминах теории; в-третьих, устанавливается круг свойств, связанных или не связанных с инструментом; в-четвертых, предполагаемые отношения подтверждаются либо не подтверждаются эмпирическими данными, Если предсказание подтверждается, то инструмент считается валидным. В случае неподтверждения допустимы три версии: 1) инструмент не измеряет предполагаемое свойство; 2) ошибочна теоретическая модель, лежащая в основе предсказания; 3) неверно измерены критерии проверки предсказания.

В 1960 г. Милтон Рокич предложил шкалу, измеряющую уровень догматизма. Этот инструмент представляет собой систему суждений, соотносящихся с “закрытостью” мышления безотносительно к содержанию какой-либо идеологии. Рокич полагал, что идеологические ориентации связаны с личностными характеристиками, стилями мышления и поведения. В частности, он использовал метод “известной группы”, предложив профессорам и преподавателям назвать своих знакомых, которые, по их мнению, обладают “открытым” либо “закрытым” мышлением. Изучая религиозные группы, Рокич установил, что студенты-католики более догматичны, чем протестанты. Аналогичная зависимость наблюдалась между догматизмом и коммунистическими убеждениями. Либералы же, как ни странно, оказались менее догматичными. Возможная критика шкалы Рокича связана с сомнением в ее релевантности: скорее всего, мышление общительных, коммуникабельных людей считается “открытым”, а общительных, коммуникабельных людей считается “открытым”, а сдержанных и молчаливых — “закрытым”, но эти характеристики вряд ли соответствуют идеологическим ориентациям.

Понятие шкалирования. Основные ошибки при построении шкал. Типы шкал. Шкала наименований. Требования к построению шкал. Упорядоченная шкала: ранги и баллы. Интервальная шкала и шкала отношений. Метрические или абсолютные шкалы. Вербальная, графическая и числовая интерпретации шкал.

Измерение — отображение эмпирической системы в числовую систему, сохраняющую порядок отношений между объектами. Классическая концепция измерения различает два способа приписывания объектам значений переменных. Первый способ называется оцениванием. Отображение свойства объекта на шкалу осуществляется здесь в условных единицах. Например, можно с той или иной степенью точности определить место человека на шкале “консерватизма”. Никакой единицы консерватизма в распоряжении исследователя не имеется, градации могут меняться произвольно.

Собственно измерение требует определения единицы — эталона шкалы. В этом случае измерению поддаются лишь пространственные и временные признаки, а также численность — аддитивные величины. Однако в социальных и поведенческих науках получил признание более широкий взгляд на измерение как на приписывание объектам значений в соответствии с заданной системой отношений на различных уровнях.

Переменная — не то же самое, что реальные признак или свойство. Это своего рода линейка — совокупность норм и операций, которые необходимы и достаточны для квалификации события, свойства, отношения, словом, всего того, что принято понимать под фактами. Для линейки не очень важно, нанесены ли ее деления на деревянную, пластмассовую либо металлическую пластинку. Гораздо важнее градуировка шкалы, а также умение пользователя правильно производить замеры. Аналогичным образом обстоит дело и при измерении поведения, только “линейка” в данном случае имеет вид вопросника (или бланка наблюдения), а “прикладывание” их к объекту есть не что иное, как операциональное определение.

Как измерительный инструмент переменная конструируется исследователем путем установления континуума значений (градаций). Minimum minimorum континуума, как мы уже знаем, — дихотомия: “да” и “нет”, плюс и минус, утверждение и отрицание. Фактически же мы почти всегда имеем дело с трихотомиями, поскольку в составе любой переменной положена градация “нет ответа” (или “нет данных”).

Таким образом, переменная содержит три компонента: 1) некоторую не всегда отчетливо сформулированную концепцию измеряемого признака, например, “электоральные предпочтения”, “стабильность семьи”, “образование” и т. п.; 2) шкалу — совокупность значений, задающих критерии классификации объектов; 3) операциональное определение — совокупность инструкций, регламентирующих процесс идентификации объекта по установленной шкале значений.

Элементарный уровень измерения — номинальный. Этому уровню соответствует шкала наименований, которая состоит из значений признаков, не упорядоченных по степени возрастания или убывания. Типичные примеры шкалы наименований: национальность, профессия, политические убеждения. Значения шкалы наименований конструируются в соответствии с логическими правилами классификации. Первое из них — правило непротиворечия. Оно гласит: “Объект может быть отнесен к одному и только одному классу, предусмотренному значением переменной”. Иными словами, исследователь обязан называть вещи своими именами и избегать диалектики, при которой объект одновременно оказывается и тем, и другим. Сделать это не так легко, как кажется, — назвать вещь своим именем. Реакционеры иногда кажутся либералами, глупые — умными, женщины — мужчинами. Но даже в самых затруднительных ситуациях аналитик обязан дать однозначную квалификацию объекту. Здесь многое позволено. Единственное, что запрещено, — это квалифицировать объект как белый и черный одновременно.

Следствием данного правила является стопроцентная сумма частот всех градаций переменной. Если сумма частот превышает стопроцентную отметку, значит, по крайней мере некоторые единицы попали одновременно в два класса и посчитаны неоднократно. Так бывает, когда в вопроснике задают шкалу-ассорти, где можно выбрать и то, и другое, и третье. Например, спрашивается: “Что вы больше всего любите?” с вариантами ответов: мацу, шашлык, либерально-демократические свободы... Здесь можно предпочесть все подсказки вопросника, и стопроцентной суммы не получится, если хотя бы один из респондентов попал в классы любящих одновременно мацу и либерально-демократические свободы. Причина искажения в том, что приведенные позиции не составляют переменную, напротив, каждая из них — являет собой “обрезанную” версию переменной. Полноценная версия предполагает ответы “Да”, “Нет” и “Не могу сказать”.

Правильно построенная переменная представляет собой одномерный континуум. В отличие от многосоставных измерений он не требует агрегации. Отсюда второе правило — правило единого основания классификации. Нельзя разделять людей на умных и рыжих, потому что и рыжие иногда оказываются умными. Нельзя смешивать две разные переменные в одном вопросе. Нельзя не учитывать и изменение смысла переменной при ее перемещении в иной контекст. Например, вопрос об отношении к интеллигентам, заданный в Москве и Чикаго, окажется двумя разными вопросами, потому что в русской традиции принято приписывать интеллигенту роль носителя нравственного начала, тогда как житель Чикаго не сразу догадается, кто имеется в виду под “интеллигентом”.

Третье правило — правило полноты. В изучаемой совокупности не должно быть ни одного объекта, не поддающегося идентификации по заданным значениям. Иными словами, объект должен быть распределен на континууме переменной и получить полагающееся ему место в одном из классов. Если же этого не происходит, процесс измерения “зависает” — линейку приложить просто не к чему и не к кому. Заметим, что позиция “Нет данных” решает проблему полноты, когда шкала не охватывает весь диапазон значений. Например, отказ респондента сообщить свой возраст не означает, что шкала возраста не имеет отношения к данному объекту. Примеры шкал, которые не имеют отношения к объекту, иначе говоря, не релевантны ему, многочисленны. Социологи часто пытаются осуществить замеры мнений, установок, других личностных характеристик, предполагая, что изучаемое свойство имеется у всех. Например, вопрос: “Как вы относитесь к Бурбулису?”, задававшийся некоторыми центрами изучения общественного мнения в 1992 г., основывался на убеждении, что свойство “Отношение к Бурбулису” имеется у всех, кто попал в выборку. Исключалась сама возможность того, что у человека нет ни положительного, ни отрицательного отношения к Бурбулису. Позиция “Не могу сказать”, казалось бы, включает в себя такого рода респондентов, однако сюда попадают не только не имеющие мнения, но и не имеющие самого признака.

В социологических измерениях нередко возникает разновидность искусственно созданных эмерджентных переменных — переменных, порожденных самой процедурой. Люди, не имевшие до момента интервьюирования никакого отношения к изучаемому признаку, конструируют это отношение в процессе межличностной коммуникации с интервьюером, отвечая “положительно”, “отрицательно” или чаще всего “нейтрально”. Причины эмерджентных переменных связаны больше всего с влиянием интервьюера.

Таблица 3.2. Мнения о том: кто из работников имеет наибольший шанс на продвижение, %

Из таблицы видно, что “подсказка” существенно увеличивает количество считающих, что хорошие специалисты имеют наиболее благоприятные шансы на продвижение по службе, и почти настолько же снижает количество указавших на угодливость. Если предположить, что открытые вопросы дают большую возможность для выражения самостоятельного мнения, подсказка приводит к артефакту: 62% выбрали соответствующую версию ответа, а не выразили свое мнение.

Проектируя переменные, социолог стремится обеспечить их соответствие фактическому поведению объекта. В то же время он обязан организовать их в логическом отношении, пренебрегая тем обстоятельством, что “жизнь” часто бывает нелогичной и многозначной. Здесь намечается дилемма: либо описывать жизнь во всей противоречивости, либо конструировать схемы. В первом случае социологу лучше избрать для себя карьеру писателя, во втором случае необходимо постараться, чтобы логическая схема соответствовала действительности.

Требования взаимооднозначного соответствия и единого основания содержат в себе определенное насилие над “человеческой” реальностью. В жизни “да” часто переходит в “нет”, “демократы” называют себя коммунистами, а плюс оказывается минусом. Лучше всего работать с номиналиями, которые, как предполагается, в наибольшей степени соответствуют языку социального взаимодействия и поведения. Номинальные измерения в социологических и социально-экономических исследованиях расцениваются как фундаментальные для понимания самой природы социальной реальности. С.В. Чесноков основывает такой вывод на предположении, что номинальные переменные являются конечным итогом процедур эмпирической верификации теоретических понятий всегда, когда объектом исследований в той или иной мере являются люди, их сознание и поведение. “Это обусловлено тем, — пишет С.В. Чесноков, — что и социолог-исследователь, и люди, выразившие добрую волю контактировать с социологом в роли респондентов, выражают свои реакции, формируют и описывают социальное в образах и понятиях, знаками которых являются слова, а не числа”. Отсюда следует предположение об ограниченных возможностях числового анализа данных. Гуманитарным измерением С.В. Чесноков называет любое именование, а детерминационным анализом — установление следования “если а, то b”, где а и b — имена.

Вне сомнения номинальные переменные, фиксирующие конкретные значения, лежат в фундаменте социологического словаря. Однако эта их особенность коренится не столько в “живом языке” социального общения, сколько в эквивалентности значений переменных протокольным фактофиксирующим высказываниям. Такого рода номинальные “протоколы” вне зависимости от их содержания лежат в фундаменте любых научных описаний. Собственно шкалы (континуумы) представляют собой способы организации номинальных значений в идеализированных метриках, но в любом случае должно соблюдаться требование взаимооднозначного соответствия единицы и значения переменной.

Требования, предъявляемые к номинальным измерениям (идентификациям), должны выполняться и для шкал более высокого уровня: упорядоченных, интервальных и метрических.

Упорядоченная шкала отличается от номинальной тем, что ее градации располагаются в определенном порядке относительно возрастания либо убывания интенсивности свойства.

К классу упорядоченных относятся оценочные шкалы, установки и предпочтения. В социологии используются два вида упорядоченных шкал: ранги (рейтинги) и баллы. Ранги устанавливаются путем приписывания объекту места таким образом, что количество мест в точности равно количеству объектов. Например, можно распределить студентов по уровню подготовки и приписать каждому его место, начиная от первого и кончая последним. Иначе говоря, мы ранжируем их, зная, что вне зависимости от уровня знаний в группе должны быть первые и последние. Аналогичную систему производственного стимулирования, основанную на идее поощрения первых за счет последних, применил в 1960-е гг. В.М. Якушев, экспериментируя в одном из конструкторских бюро, — эксперимент получил известность под названием “Пульсар”. Поскольку в любом случае кто-то окажется последним, группа ставится в условия конкуренции и борьбы за выживание.

Рейтинг как тип социального оценивания является нормой определенного типа культуры, основанной на приоритете индивидуального интереса перед интересами коллективными. Жизненный и профессиональный успех осмысливается здесь как победа над другими. В такого рода игре считается глупым и даже аморальным дать товарищу по классу списать контрольную работу — ведь это означает уступить ему в соревновании. В конечном счете загнанных лошадей пристреливают, не так ли? Все это происходит не только в учебе, но и в бизнесе, семье, общении, религии. Теория рационального выбора основана как раз на идее оптимизации индивидуального поведения при ограниченных ресурсах.

Балльные шкалы оперируют не местами, а школьными значениями. Эти значения не зависят друг от друга. В некотором смысле балльная шкала имеет эгалитарное происхождение. Все студенты, включая первого и последнего, могут получить тройки и быть счастливы в соответствии с теорией относительной депривации. Однако надежность такого рода шкал очень сомнительна, особенно в случаях, когда для означивания меток используются цифры. Расстояние от 4 до 5 — не то же самое, что расстояние от 2 до 3. У каждого преподавателя есть собственные предпочтения относительно участка континуума, на котором он распределяет студентов. Один ставит 2 и 3, другой 4 и 5. Как сравнивать их? Больших затруднений здесь не возникает, поскольку индивидуальные значения можно нормировать относительно среднего балла либо стандартного отклонения баллов у каждого преподавателя.

Упорядоченные шкалы оценивания предполагают логическое балансирование позиций относительно нейтрального центра. Это требование отражает более общее правило построения шкал: каждая категория шкалы должна характеризоваться равной вероятностью “попадания” объекта при условии случайного распределения. Иными словами, количество градаций справа от центра должно быть равно количеству градаций слева, Часто в качестве “центра” шкалы используется значение “Не могу сказать”. Так создается очевидная двусмысленность в интерпретации данных. “Не могу сказать” означает, что респондент не может выбрать ни одну из предложенных позиций; но если “Не могу сказать” стоит в центре сбалансированной шкалы, имеется в виду “Затрудняюсь предпочесть что-либо”.

Когда значения упорядоченной шкалы оценивания не имеют четко определенных границ, шкала превращается в полуупорядоченную. Фактически в социологических и психологических исследованиях чаще всего используются полуупорядоченные шкалы.

Интервальные шкалы основаны на процедурах, обеспечивающих равные или примерно равные расстояния между градациями переменной. В данном случае сравниваются не значения переменных, а расстояния между значениями. Иными словами, любые два измерения данной эмпирической системы, осуществленные по шкале интервалов, переводятся друг в друга с помощью линейной функции.

Если по номинальной шкале последовательность объектов устанавливается без особых затруднений, интервальная шкала предполагает решение проблемы сравнения расстояний между объектами. Это свойство линейных преобразований, характерное для интервальных шкал, демонстрируется числовым примером: 5 — 2 / 2 — 1 = 24 — 15 / 15 — 12 = 3. Отношение разностей между шкальными значениями является в данном случае постоянным”. Если один из объектов интервальной шкалы отображается в ноль, можно говорить о шкале отношений — частном случае интервальной шкалы. В данном случае фиксируется начало отсчета. [ Клигер С.А., Косолапое М.С., Толстова Ю.Н. Шкалирование при сборе и анализе социологической информации, М,: Наука, 1977. С. 20.]

Построить интервальную шкалу можно с помощью парных сравнений либо используя, как это делал Л. Терстоун, судейские процедуры. Сначала создается массив релевантных суждений, описывающих измеряемый признак, например отношение, установку либо оценку. Затем экспертам предлагается расположить суждения по категориям от наибольшей интенсивности признака до наименьшей. Предполагается, что распределение судейских оценок вокруг шкальных значений подчинено нормальному закону. Отбираются те суждения, которые получил и согласованные оценки судей. Таков метод построения “интервалов, кажущихся равными”. Наиболее известные методы построения шкал интервалов разработаны Л. Терстоуном, Р. Ликертом, Л. Гуттманом. Однако в современной социологии они используются редко.

Метрические, или абсолютные, шкалы соответствуют всем требованиям, предъявляемым к шкалам более низких классов, они имеют не только нулевую метку отсчета, но и единицу измерения времени, расстояния либо численности единиц. Здесь допустимы все преобразования с числами.

Приписывание значений объектам осуществляется в трех формах: вербальной, графической и числовой. Вербальная интерпретация переменных наиболее распространена в массовых опросах. В качестве элементов шкалы здесь выступают суждения, свидетельствующие о мнениях, ценностях, состояниях. Насколько адекватно это свидетельство — особая проблема. Ясно одно: сами суждения не более чем свидетельство о реальности, которая стоит за ними. Поэтому вербальная интерпретация шкалы выполняет в языке повседневности роль своеобразного зонда. Ее принципиальное отличие от обыденной речи заключается в четкой концептуальной структуре, адаптированной к многообразным речевым ситуациям и контекстам. Даже открытый вопрос, казалось бы, максимально ориентированный на лексику респондента, работает только при условии однозначного концептуального кодирования.

Вербально интерпретированные позиции шкалы воспринимаются достаточно отчетливо, если их немного. Но уже при выборе из пяти градаций начинаются затруднения. Например, категории “доволен” и “скорее доволен, чем недоволен” различаются со значительной степенью условности. В семипунктовой шкале возможности вербальной интерпретации оказываются исчерпанными. Здесь предпочтительнее графическое оформление шкалы, создающее возможность стандартного прочтения. Графическая интерпретация шкалы применяется в так называемых кросс-культурных исследованиях, где лексика инструмента требует перевода на язык респондента. Предполагается, что визуализация переменной в рисунке создает универсальный “паттерн” шкалы. Аналогичным образом используются жесты в межнациональном общении. Один из примеров инструмента, выполненного в графическом ключе, — картинки теста тематической апперцепции. Часто шкалы изображаются в виде линеек и пиктограмм. Хэрви Кэнтрил разработал “лестницу счастья”: на рисунке лестницы респондент должен отмечать свое нынешнее положение относительно наилучшего (верх лестницы) и наихудшего (низ лестницы) стечения обстоятельств, а затем указывать направление своего предполагаемого движения по “лестнице счастья”. В одной из ранних версий шкалы установки Л. Терстоуном предлагался одиннадцатипунктовый континуум, выполненный в виде термометра.

Числовая интерпретация иногда ошибочно отождествляется с вербальной. Использование цифр в качестве имен числительных не означает введения метрики. Например, в целях кодирования мужчин можно обозначить цифрой 1, а женщин — цифрой 2. В данном случае применены метки, но не числа. Числа предполагают осуществление операций аддитивности, арифметических действий. Круг числовых шкал ограничен интервальным и метрическим уровнями измерения, где установлены единицы интенсивности свойства.

“Человеческие измерения” в социологии и измерения общностей. Идентификация групп. Надындивидуальная реальность. Институции как стандартные образцы социального взаимодействия. Отличие общностей от институций. Особенности институциональных единиц. Текст как единица исследования. Идентификация текстовых единиц в контент-анализе. Предметно-вещная среда. Идентификация событий.

Обычно объектами социологического исследования являются люди. Социологию отождествляют с массовыми опросами именно потому, что в подавляющем большинстве случаев речь идет о мнениях, установках, оценках и других личностных характеристиках. Словарь социологического исследования в значительной мере состоит из “человеческих измерений”. Однако социальная реальность не ограничивается людьми.

В своем оригинальном замысле социология — это наука об общностях или ассоциациях, которые не сводятся к сумме составляющих их индивидов. Группы могут быть большими или малыми, но им всегда присуща определенная целостность, превосходящая рамки арифметической совокупности. Общностям (группам) присущи, например, такие характеристики, как сплоченность, численность, плотность расселения, “возраст”. Особый класс групповых признаков образуют личностные свойства, превращенные в свойства идеальнотипического плана. Когда речь идет об экспансивности одних народов и невозмутимости других, предполагается, что данные свойства присущи именно народу и во вторую очередь — его отдельным представителям.

Если выделение людей в качестве единиц исследования не представляет особых трудностей, — основным элементом личностной идентификации является тело, то группы требуют определенного конструирования и единицы не всегда кажутся естественными. “Тело” группы можно распознать на некотором расстоянии, но чаще всего для этого требуются концептуальные средства. Толпа на площади подлежит пространственной идентификации. Производственный коллектив как группа идентифицируется институционально — в качестве средства опознания в данном случае выступает “место работы”. Значительный класс групп составляют целевые группы — их системообразующий признак заключается в какой-либо целенаправленной совместной деятельности. Такова, например, футбольная команда. Люди разных возрастов и характеров, мужчины и женщины разных национальностей и убеждений попадают в социальную группу высококвалифицированных рабочих, причем многие из них имеют мало общего и по характеру труда, и по доходам, и по отношению к средствам производства. Шофер и парикмахер, пилот авиалайнера и ресторанный швейцар оказываются принадлежащими к одной группе. Хотя социологи стремятся разрабатывать групповые классификации максимально близко к естественным типам, единицами исследования вполне могут стать группы, выделенные по произвольным критериям. Теоретический и квазитеоретический дискурсы получают здесь практически неограниченную власть над действительностью.

Особый тип единиц социологического исследования составляют институции. Социальные институты не совпадают с группами, хотя являют собой стандартизированные образцы взаимодействия. Например, некоторые учреждения мы называем высшими учебными заведениями, не отождествляя их ни со студентами, ни с профессорско-преподавательским составом, ни даже с ректоратом. Университет находится в некотором месте и, как правило, занимает большое здание. Но здание может сохраниться, а университет исчезнуть. Чаще исчезают университеты, а здания сохраняются.

Флойд Оллпорт начинает свою книгу по институциональному поведению рассказом из университетской жизни. После трудных дебатов ректорат принял решение, смысл которого был не вполне понятен присутствовавшему здесь новичку.

— Вероятно, это решение соответствует интересам студентов, — спросил он ректора.

— Что вы, молодой человек, это решение вряд ли пойдет на пользу студентам; оно нужно институции в целом.

— Я понимаю, вы провели решение в интересах профессорскопреподавательского состава...

— Профессора будут очень недовольны этим решением, но они поймут, что интересы институции выше, чем их групповые интересы.

— Я догадываюсь, господин ректор, что все это нужно президенту...

— Молодой человек, — ответил мэтр, — я еще раз повторяю вам, что я имею в виду институцию, институцию! Наше решение нужно только институции, и никто более в нем не заинтересован.

Что же такое институция? Это особая социальная реальность, отделенная от своих носителей и имеющая собственные свойства. Ф. Оллпорт называет институцией концептуальное поле, в котором люди ориентированы таким образом, как будто бы оно является реальностью. “Во всех кризисных ситуациях, — заключает свою мысль Оллпорт, — люди обращались к институциям как главной надежде на спасение”.

Государства, учебные заведения, производственные организации, партии, органы управления — все они обладают характеристиками, не сводимыми ни к элементарным, ни к групповым параметрам. Город мы называем монопромышленным, исходя из собственных характеристик производственной структуры данного института. Регион — административная институция — формируется посредством установления границ, и его признаки достаточно обособлены от признаков общности — населения региона. Страна — геополитическое образование — является институцией, если имеет соответствующую международным стандартам форму государственного устройства. В противном случае государства нет, а есть население, племя, орда. Такие характеристики политического режима, как форма правления (монархия, тирания, республика), относятся исключительно к институции, а не к обществу, хотя и оказывают на него сильное влияние.

Часто отличие групповых признаков от институциональных неочевидно. Например, семья как группа лиц, объединенных родством или свойством и ведущих общее хозяйство, отличается от семьи как институционального образования. Как правило, в развитых цивилизованных странах в качестве средства институционализации выступают нормы права; в архаичных же обществах институционализация поддерживается обычаем и ритуалом.

Выбор институциональных единиц составляет достаточно сложную проблему при проектировании социологического и социальноэкономического исследования. В 1970-е гг. Т.И. Заславская и ее коллеги решали задачу типологизации социально-территориальной структуры аграрного сектора СССР. Было необходимо обосновать вертикальные уровни этой структуры, определить элементы каждого уровня и изучить горизонтальные и вертикальные связи между элементами. Республики, края и области значительно отличались по характеру социально-экономического развития и не могли рассматриваться как единицы анализа. В качестве объектов типологизации трудно было рассматривать и сельские районы, поскольку многие из них включали качественно разнородные территории. Наиболее однородными были поселения. Однако использование их в качестве единиц оказалось непредставительным для анализа социальноэкономической инфраструктуры села. Поэтому было решено пойти на паллиатив и остановить выбор на единицах областного уровня. В результате многомерной типологизации сельские территории страны были разделены на 12 классов, из которых четыре идентифицированы в качестве неаграрных, а восемь как принадлежащие аграрному сектору. Выделенные типы регионов описывались, в частности, такими переменными, как “доля населения старшего возраста”, “половая структура старшего населения”, “уровень рождаемости”, “доля детей и подростков”, “доля молодого населения”, “образование”, “половая структура молодого населения”, “сальдо миграции” и “занятость населения”. Указанные переменные относятся к единице, сконструированной как “тип региона”.

Другой пример социологического исследования институций — социокультурная типологизация стран Европы (в том числе России) по осям “открытость переменам / сопротивление переменам” и “коллективизм / индивидуализм”. Страны Европы размещены в двумерном пространстве признаков, которое получено с помощью факторного анализа тридцати социокультурных индексов (рис. 3,1).

Рис. 3.1. Распределение некоторых стран Европы по двум социокультурным переменным

Здесь не возникает никаких трудностей с идентификацией государств, поскольку они существуют в качестве официально признанных субъектов международного сообщества. Иное дело — распространение признаков индивидуально-личностного характера на страны мира. В данном случае институциональная единица служит в качестве обозначения крупной региональной группы — населения страны. Бывает, что институции наделяются антропоморфными чертами, например, похожи на дядю Сэма или Джона Буля. Здесь мы вступаем в область аллегорий.

Следующая единица социологического анализа — тексты. Речь идет не только о письменной и устной речи, но и о символах невербальной коммуникации — языке тела, символах власти, престижа и богатства. Выделение текстовых единиц определяется целью исследования, и какие-либо “естественные образования” встречаются здесь крайне редко. Сам текст конструируется как самодостаточное смысловое единство.

Г.А. Ивахненко изучала цитатную речь в социологических публикациях. Поскольку цитатная речь не всегда оформляется кавычками и сопровождается библиографической ссылкой, а вместо прямого цитирования применяются аранжировка и вольное переложение источника, в качестве единицы исследования был определен “интекст” — текст в тексте. Более 20 тыс. интекстов характеризовались такими параметрами, как аксиологическая модальность, тематика цитаты, архаичность / современность, “внутреннее” и “внешнее” цитирование и другими (всего 49 переменных).

С анализом текстов (контент-анализом) связано обширное направление социологических исследований. В качестве единиц могут быть выбраны детские сказки, песни, газетные заголовки, рекламные сюжеты, письма на телевидение, плакаты, отдельные слова — все, что принято называть символами культуры. В.А. Гайдис, С.С. Рапопорт и Д.П. Турейките изучали содержание брачных объявлений в вильнюсском журнале “Шейма”. В частности, устанавливался список личностных признаков, по которым автор объявления собирался найти себе партнера и связать с ним судьбу. При этом реально воспринимаемый текст брачного объявления был целостнее, шире, чем опубликованные в журнале несколько строк, а структура такого “полного” текста включала в себя различные признаки. Например, на спрос брачных объявлений женщин влияли следующие характеристики (ранжированы по мере падения спроса): род занятий (“Я”) — медицинский работник; возраст (“Он”) — может быть старше на 10 лет и выше; семейное положение (“Я”) — не была замужем; стиль письма — мелодраматический; возраст (“Я”) — 21 — 30 лет; местожительство — Вильнюс, Каунас; цвет волос (“Я”) — указан; наличие квартиры (“Я”) — квартира есть; семейное положение (“Я”) — не указано (начиная с данной позиции спрос начинает приобретать минусовые значения); черты характера (“Он”) — интеллигентный; наличие детей (“Я”) — один ребенок; возраст (“Я”) — 40 — 50 лет; рост (“Я”) — высокая; возраст (“Он”) — такой же возраст; рост (“Он”) — высокий; наличие детей (“Я”) — двое детей. Аналогичные характеристики устанавливались по мужским брачным объявлениям.

Классический образец изучения текстовых единиц — “семантический дифференциал” — тест, разработанный Ч. Осгудом и его коллегами для измерения коннотативных связей между понятиями, фигурирующими в массовой информации. По семипунктовым шкалам, образованным на “осях” активности, силы и оценки, Осгуд измерял ассоциативные связи между понятиями-образами “диктатуры”, “Сталина”, “Трумэна”, “революции” и другими, получая в итоге расстояния между ними в семантическом пространстве.

Бывает, единицами исследования становятся вещи — окружающая человека предметная среда. Типичный пример сбора данных о вещах — включенные в программу переписи населения 1989 г. характеристики жилищных условий. Казалось бы, вещи не имеют прямого отношения к социальной проблематике. Однако они могут сказать больше, чем сами респонденты. Например, А Л. Овсянников (1984) изучал типологические характеристики благосостояния, в частности стоимость домашнего имущества. Он обнаружил, что в семьях служащих, занятых в отраслях торговли, бытового обслуживания и органов управления, для которых характерны исполнительский труд, а также сравнительно невысокая зарплата и уровень доходов в целом, тем не менее, имеется значительное по стоимости имущество — в два раза выше среднего. Стоимость имущества — несомненно, характеристика вещей — является в то же время признаком благосостояния семей.

Особый тип социологических единиц — события. Если не считать монографических исследований, анализ ситуационных единиц в социологии встречается достаточно редко. Трудность состоит в идентификации такого рода единиц — определении их пространственных и временных рамок.

Если социологу приходится иметь дело с локализованным эпизодом, дело значительно упрощается. Летом 1993 г. Ф.Н. Ильясов и О.А. Плотникова провели небольшое обследование нищих в Московском метрополитене. Помимо самих нищих и тех, кто подает, они  выделили в качестве единицы саму ситуацию подаяния, которая описывалась несколькими признаками: частота подаяния (как установлено, она мало зависит от интенсивности пассажиропотока); “кумулятивный эффект” (нищий, сидящий в переходе метро через несколько десятков метров после первого, получает примерно такое же по величине и частоте подаяние), а также “драматургия” (типичные образы-роли нищих).

В 1927 г. чикагский историк Лайфорд Эдварде исследовал социальные революции. Общее количество рассмотренных им эпизодовединиц было небольшим (буржуазные революции в Англии и во Франции, революция 1917 года в России), однако впервые само событие революции было проблематизировано: Эдварде интерпретировал революцию как постепенный процесс разрушения институциональной организации общества. “Насильственные действия называют революцией потому, что консерваторы не хотят признать тот факт, что революция уже произошла”, — замечает Эдварде. Какие же признаки наиболее существенны для революционных событий в истории? Первый симптом приближающейся революции — нарастающее стремление к путешествиям; второй симптом — рост аморализма и отклоняющегося поведения; третий симптом — настроения разочарования, сочетающиеся с “эффектом раппорта” — спонтанным взаимным реагированием членов сообщества; четвертый симптом — рост благосостояния и культуры низших классов, а также их влияния в обществе. В отличие от общепринятого мнения Эдварде считал, что революциям предшествует не обнищание народа, а, наоборот, улучшение ситуации после длительной депрессии. В числе признаков революционного процесса он указывал также на “трансфер лояльности интеллектуалов”, либерализацию режима, возникновение экономической инициативы и социальную мифологию. Хотя эти переменные и не определяются Эдвардсом как “измерители”, они релевантны для всего класса исторических эпизодов, именуемых революциями.

В современной социологии получил распространение “девелопменталистский” методологический подход, при котором внимание исследователя сосредоточивается не на структурных образованиях, а на процессах изменений и протекания событий. Предлагается изучать события, а не вещи, процессы, а не состояния. Событие становится фундаментальной единицей социологического исследования. Трудность состоит в том, что событие как единица социологического исследования так же, как и структурные единицы, требует логической идентификации. Только в этом случае возможен и анализ изменений.

Уровни системных описаний: индивидуальное, реляционное, интегративное. Типология переменных: абсолютные, относительные, сравнительные, контекстуальные; аналитические, структурные, глобальные. Взаимосвязь системных описаний.

Единица исследования — будь это человек, группа, институция, текст, вещь или событие — представляет собой часть системного универсума и сама в свою очередь состоит из множества элементов. Аналогичным образом русская матрешка находится внутри некоторого количества других матрешек и сама содержит матрешки меньшей величины. Проблема заключается в том, что надындивидуальные образования — группы, регионы, учреждения — обладают некоторыми характеристиками, не выводимыми из индивидуальных признаков. Эта проблема активно обсуждается в теоретической социологии начиная с XIX в. Э. Дюркгейм понимал под социальными фактами надындивидуальные, коллективные феномены. Утилитаристы трактовали общество как сумму индивидуальных интересов, а М. Вебер рассматривал социологию как науку о смыслах, которые вкладываются совместно действующими субъектами в их поведение. Т. Парсонс предложил синтез “номиналистического” и “реалистического” направлений, а в современной социологии идет полемика о том, возникает ли структура общества из индивидуальных действий, либо, наоборот, действия индивидов детерминированы надындивидуальными структурами.

Не вдаваясь в вопрос о возникновении курицы и яйца, можно указать три уровня системных описаний социологического объекта: элементы, отношения между элементами и целостные системные образования.

Первый уровень — индивиды, составляющие арифметическую совокупность. В большинстве случаев социологу приходится иметь дело с отдельными людьми, странами, институциями, текстами, событиями. Несмотря на то, что люди, страны, институции, тексты и события являют собой сложные системы, единицы исследования выступают в качестве самодостаточных объектов, обладающих собственными параметрами.

Второй уровень — отношения между элементами совокупности. Реляционные описания относятся не к индивидуальным элементам, а к отношениям между ними. Если речь идет, например, о групповой динамике, отношения описываются в терминах сплоченности / конфликтности. Если в качестве единицы выступает населенный пункт, расстояние между населенными пунктами — характеристика отношения.

Реляционные переменные могут быть производными от индивидуальных характеристик. Например, степень ковариации признаков — показатель отношения между ними. Этот показатель имеет надындивидуальный характер, хотя и выводится из индивидуальных параметров.

Третий уровень — целостные интегративные качества системного образования, не выводимые из индивидуальных признаков. Здесь совокупность предстает как неделимая (атомарная) самодостаточная единица. В наибольшей степени интегративными свойствами обладают социальные институции, но и группам присущи надындивидуальные описания.

Как соотносятся индивидуальные, реляционные и интегративные описания? Впервые эта проблема была проанализирована П. Лазарсфельдом, П. Кендалл и Г. Менцелем при осуществлении проекта “Американский солдат” (руководитель С. Стауффер). В частности, было установлено, что индивидуальное поведение военнослужащих более адекватно описывается не “личными” характеристиками, а групповыми и институциональными контекстами, в том числе родами войск, типами соединений и частей, где проходит службу американский солдат. Параметры личностной идентификации военнослужащего были соотнесены с параметрами групповых и институциональных структур. При этом исследователям удалось показать относительную несущественность прямой идентификации с тотальными символами военной организации как целого и государства (именно такая идентификация лежит в основе обычных приемов пропаганды). Более существенными оказались параметры, описывающие позицию личности в неформальной воинской группе на уровне подразделения, где особое значение имеет боевое товарищество. Отсюда следует вывод, что передача и исполнение приказов по формальным каналам власти могут быть эффективными лишь при условии, что они будут соответствовать нормам, сложившимся в неформальных воинских группах.

Посредством самореференции устанавливаются абсолютные переменные. Иными словами, для описания единицы исследования в данном случае не требуется никаких сведений о других единицах либо совокупности в целом. Если речь идет о людях, “абсолютность” их личных характеристик (социально-демографических признаков, установок, мнений и т. п.) заключается исключительно в том, что они процедурно не выводятся из каких-либо иных признаков. Например, возраст “единицы” фиксируется путем непосредственного замера данного признака. Что касается происхождения абсолютных переменных, то очевидно: ни возраст, ни пол, ни профессия, ни ценностные ориентации не могут существовать вне социетального и группового контекстов. Абсолютные переменные формально описывают отдельно взятую единицу совокупности ее же атрибутивными признаками.

Относительные переменные формируются как описания отношений между двумя элементами совокупности: членов студенческой группы, населенных пунктов, государств и т. п. Еще раз следует заметить, что в качестве объекта описания выступают не элементы, а отношения между ними.

Сравнительные переменные устанавливаются для каждой отдельной единицы посредством сравнения значения, которое она занимает на некотором континууме, со значениями других единиц или группы в целом. Отличие сравнительных переменных от относительных в том, что в первом случае в качестве объекта описания выступает единица, а во втором — отношение. Типичный пример сравнительных переменных — рейтинг. Место, занимаемое политическим лидером в ряду других похожих на него лидеров, не имеет смысла вне содержания и величины ряда. Аналогичный пример — успеваемость студента. Ее можно замерить с помощью обычной для России системы оценок — в данном случае мы применили абсолютную переменную. Если придется определять первых и последних, возникнет сравнительная версия. Еще более сильный вариант — парные сравнения, где каждый сравнивается с каждым и подсчитывается “выигрыш”.

Короче говоря, определяя первых и последних, неплохо знать, что с чем сравнивается. Рассказывают, что, когда Цезарь перевалил через Альпы и проезжал мимо бедного городка с крайне немногочисленным варварским населением, его приятели спросили со смехом: “Неужели и здесь есть соревнование из-за должностей, споры о первенстве, раздоры среди знати?”. “Что касается меня, — ответил Цезарь с полной серьезностью, — то я предпочел бы быть первым здесь, чем вторым в Риме”.

Относительные и сравнительные переменные аналогичны интеракции в духе Дж. Мида: переменная смотрится, как в зеркало, в другую переменную и осознает свое системное происхождение.

Контекстуальные переменные приписывают индивиду характеристику группы. Собственно говоря, сама принадлежность индивида к данной группе устанавливается путем такого формального приписывания. Если в случае абсолютных переменных мы можем более или менее уверенно утверждать, что индивид имеет пол, возраст, ценностные ориентации и т. п., в данном случае кажется, будто институт или группа имеют индивида. К контекстуальным переменным относятся такие признаки-именования, как “быть жителем крупного / среднего / малого города”, “быть членом конфликтной / сплоченной группы”, “быть сотрудником Академии наук”.

Особенность контекстуальных переменных заключается в том, что посредством их приписывания осуществляется своеобразный перенос институционально-групповых признаков на индивидуальный уровень. С. Новак придерживается точки зрения, что контекстуальная переменная ничего не говорите социальных качествах самого индивида и свидетельствует только о его принадлежности к группе, обладающей известными качествами. Особенно это выражается в ситуациях, когда состав группы дифференцирован. Например, описание “Ян Ковальский живет в районе, где 90% жителей составляют католики” распространяет признак района на Яна Ковальского, который, входя в 90-процентное большинство либо в 10-процентное меньшинство, вносит свой — незначительный — вклад в групповую характеристику. “С того момента, как мы приписали Яну Ковальскому контекстуальную характеристику принадлежности к группе, подавляющее большинство которой — католики, его собственное отношение к религии потеряло для нас интерес, — пишет С. Новак. — Верующие и неверующие в этой группе обладают одной и той же контекстуальной характеристикой — все они члены группы, преобладающее большинство которой — верующие”.

Действительно, если отвлечься от содержания контекстуальной переменной, ее приписывание индивиду не предполагает никакой иной идентификации, кроме самого приписывания. Основания такой идентификации обнаруживаются в установлении влияния социальной подсистемы (в рассмотренном примере — католического района) на поведение личности. Часто ссылаются на классическое исследование Эмилем Дюркгеймом влияния различных социокультурных контекстов на уровень самоубийств. Он установил, в частности, что среди состоящих в браке уровень самоубийств снижается. При этом молодые люди, состоящие в браке, более склонны к самоубийству, чем молодые и неженатые: Семьи с детьми менее располагают к самоубийству, чем семьи, где детей нет. Дюркгейм искал интерпретацию связи переменных в концепции “солидарности” семейной жизни. С другой стороны, любые социальные идентификации могут рассматриваться как контекстуальные. Здесь социологу нередко приходится иметь дело с призрачными характеристиками, связанными с “приписываниями” фикций. К такого рода контекстуальным фикциям относится, например, ученое звание члена академии хиромантии. Более корректно внести в решение этой проблемы содержательные основания и понимать под контекстуальными переменными лишь те, которые приписывают индивиду “реальные” групповые и институциональные признаки. Вызывают сомнение и пограничные ситуации. Социальный статус — вне сомнения — интернализованная контекстуальная характеристика; возраст — абсолютная переменная, связанная с ролевыми идентификациями; установка также определяется в контексте группового взаимодействия.

Описание единиц представляет собой массив данных — сырой материал, требующий организации и анализа. Далее необходим переход к переменным группового уровня, описывающим совокупности и институты: аналитическим, структурным и глобальным. Возможности построения переменных индивидуального и группового уровней показаны на рис. 3.2.

Рис. 3.2. Типология переменных индивидуального и группового уровней

Аналитические переменные формируются только на основе абсолютных переменных. Структурные переменные могут быть построены путем агрегации абсолютных, относительных и сравнительных. Глобальные переменные не требуют привлечения сведений индивидуального уровня. В свою очередь из переменных индивидуального уровня сравнительные переменные создаются на основе аналитических, а контекстуальные выводятся из аналитических, структурных и глобальных.

Первый тип групповых переменных — аналитические переменные. Как правило, они основаны на расчете мер центральной тенденции — средних величин. Известно, что процедура исчисления средних величин содержательно корректна при одномодальном распределении частот. В противном случае групповая переменная окажется фиктивной, как, например, средний размер обуви. Нередко аналитическая переменная утрачивает “индивидуальный” смысл и действует исключительно на групповом уровне. Например, среднее число детей в семье 1,5 не означает, что в некоторых семьях имеется полтора ребенка. Здесь аналитические переменные обособляются от исходных индивидуальных данных и перемещаются в область “объективных возможностей”. Цель аналитических процедур (С. Новак имеет основания называть их агрегационными) заключается в том, чтобы установить, насколько распространено то или иное значение переменной в совокупности.

Структурные переменные аналогичны относительным и сравнительным. Они характеризуют отношения между двумя группами и более. Дециальный коэффициент, представляющий собой отношение среднего дохода 10% наиболее богатых людей к среднему доходу 10% наиболее бедных — пример структурной переменной. Дециальный коэффициент описывает не богатых и не бедных, а общество, в котором существует дифференциация доходов. В сравнительных исследованиях структурные переменные являются основными. Они применяются во всех случаях, когда делаются сопоставления между подгруппами массива.

Структурную переменную можно построить на базе индивидуальных данных двумя способами. Во-первых, они могут быть получены путем агрегации относительных и сравнительных характеристик индивидуального уровня, во-вторых, рассчитываются посредством сравнения уже сгруппированных аналитических признаков.

Глобальные переменные отражают целостные свойства совокупностей, не выводимые из индивидуальных характеристик. Когда мы утверждаем, что некое общество является демократическим, мы оперируем глобальным именованием. Типичный пример глобального описания в военной социологии — почетное наименование “гвардейская”, приписанное соединению. Возможности эмпирической идентификации глобальных признаков остаются не вполне ясными. Дж. Коулмен полагает, что они наблюдаются преимущественно в “импрессионистической” манере. “Наблюдение группы как целого, — пишет Коулмен, — дает нечто такое, что обычно отсутствует при наблюдениях дискретных индивидов... Хотя эти (глобальные. — Г.Б.) наблюдения часто являются несистематическими и импрессионистическими, они позволяют проникнуть во всеобъемлющие аспекты групповых процессов”. Действительно, многие признаки, требующие вывода и аналитического обоснования, устанавливаются в социологии в “импрессионистической” манере. Здесь возникает эффект, в чем-то близкий бэконовским “идолам” театра, площади и словесных ухищрений. Избавиться от этого эффекта невозможно, не избавившись от социологии, но можно заблаговременно распознать его и отличить имена от реальности.

Вопросы

1. Как соотносятся инференция, контингенция и нарратив?
2. Почему единичные наблюдения не могут служить основанием для научного вывода?
3. Какова роль “образов” в формировании пространства переменных?
4. Чем определяется соотношение единиц и переменных в проекте социологического исследования?
5. Чем отличается релевантность от надежности?
6. Почему точность и надежность измерений находятся в обратно пропорциональной зависимости?
7. Какие социологические признаки самые устойчивые?
8. Чем отличается конструктная валидность от эмпирической?
9. Почему в социологических исследованиях наиболее часто используется шкала наименований?
10. Чем различаются балльная и ранговая шкалы?
11. Какие процедуры используются для построения шкалы отношений?
12. Какие социологические переменные используются ' для описания общностей?
13. Чем отличаются социальные общности от институций?
14. Как идентифицируются текстовые единицы в социологическом исследовании?
15. Каковы методические особенности исследования событий? Как идентифицируются события?
16. Как соотносятся индивидуальное, реляционное и интегративное описания?
17. Чем отличаются абсолютные переменные от контекстуальных?

ЛИТЕРАТУРА

1. Аванесов B.C. Тесты в социологическим исследовании. М.: Наука, 1982.
2. Батыгин Г. С. Обоснование научного вывода в прикладной социологии. М.: Наука, 1986.
3. Бутенко И.А. Анкетный опрос как общение социолога с респондентами. М.: Высшая школа, 1989.
4. Докторов Б.З. О надежности измерения в социологическом исследовании. Л.: Наука, 1979.
5. Клигер С.А., Косолапов М.С., Толстова Ю.Н. Шкалирование при сборе и анализе социологической информации. М.: Наука, 1977.
6. Методы сбора информации в социологических исследованиях. Кн. 1,2/ Отв. ред. В.Г. Андреенков, О.М. Маслова. М.: Наука, 1990.
7. Паниотто В.И. Качество социологической информации. Киев.: Наукова думка, 1986.
8. Процесс социального исследования / Пер. с нем. А.Г. Шестакова, И.Н. Маросанова; Общ. ред. и послесл. Ю.С. Волкова. М.: Прогресс, 1975.
9. Пэнто Р., Гравитц М. Методы социальных наук/ Под ред. и со вступ. стат. В.А. Туманова и В.П. Казимирчука; Пер. с фр. С.В. Боботова и Ю.А. Глазова. М.: Прогресс, 1972.
10. Рукавишников В. О., Паниотто В.П., Чурилов Н.Н. Опросы населения. М.: Финансы и статистика, 1984.
11. Саганенко Г.И. Социологическая информация: статистическая оценка надежности исходных данных социологического исследования. Л.: Наука, 1979.