close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

?

Ахременко А.С. - Политический анализ и прогнозирование - 2006

код для вставкиСкачать
А.С. Ахременко
ПОЛИТИЧЕСКИЙ
АНАЛИЗ
и прогнозирование
Учебное
пособие
Рекомендовано УМО по классическому
университетскому образованию
в качестве учебного пособия
для студентов высших учебных заведений,
обучающихся по направлению подготовки
ВПО 030200 - «Политология»
Москва
ГАРДАРИКИ
2006
УДК [316.74:32](075.8)
ББК60.561.3я71-1
ВВЕДЕНИЕ
А 95
Р е ц е н з е н т ы:
доктор философских наук, профессор Т. А. Алексеева;
доктор политических наук, профессор И. А. Василенко
А 95
Ахременко, А. С.
Политический анализ и прогнозирование : учеб. пособие /
А. С. Ахременко. — М.: Гардарики, 2006. — 333 с.
ISBN 5-8297-0292-4 (в пер.)
Агентство C I P РГБ
Учебное пособие подготовлено в соответствии с государственным стандар­
том высшего профессионального образования. В нем рассматриваются кон­
цептуальные и методологические проблемы политического анализа и прогно­
зирования, множество конкретных аналитических и прогнозных техник
с учетом их прикладного использования. Издание ориентировано на студен­
тов, обучающихся по специальности «Политология». Многие его материалы
представляют интерес также для получающих профессиональную подготовку
по специальностям «Международные отношения», «Связи с общественнос­
тью», «Социология».
УДК [316.74:32](075.8)
ББК 60.561.3я73-1
ISBN
5-8297-0292-4
©
«Гардарики», 2006
©
А.С. А х р е м е н к о , 2006
Политический анализ и прогнозирование как научная д и с ц и п л и н а в
России пока что делает только первые шаги: это касается и сферы пре­
подавания, и сферы теоретических и прикладных разработок. Далек от
окончательного ф о р м и р о в а н и я единый подход к определению модели
специалиста по политическому анализу, в чрезвычайно широком диа­
пазоне колеблются оценки предметного поля этой д и с ц и п л и н ы .
П о з и ц и ю автора данного учебного пособия, если опустить некото­
рые н ю а н с ы , м о ж н о определить в нескольких тезисах:
• Политический анализ и прогнозирование является научной дис­
циплиной. Такие свойства научного знания, как обоснованность, спо­
собность быть подтвержденным или опровергнутым, устремленность к
п о н и м а н и ю и объяснению, одинаково присущи и теоретическому, и
прикладному направлениям политического анализа и прогнозирова­
ния. Ответу на вопрос «Каким образом?» должен предшествовать ответ
на вопрос «Почему?». Это принципиально отличает политического ана­
литика от политического технолога: последний может действовать, опи­
раясь на типовые стратегии поведения в типовых ситуациях и не слиш­
ком задумываться над вопросом «Почему?».
• Политический анализ и прогнозирование — многоуровневая дис­
ц и п л и н а , о р и е н т и р о в а н н а я на решение как познавательных, так и
практических задач. Ее уровни тесно связаны между собой прежде
всего общностью методологических подходов и методического инст­
рументария. Наука и практика в политическом анализе и прогнозиро­
вании имеют множество точек в з а и м о п р о н и к н о в е н и я и соразвития.
• И теория, и практика политического анализа и прогнозирования
имеют опору в виде эмпирически наблюдаемых фактов, процессов дейст­
вительности. Любая теория, любая практическая рекомендация тес­
тируются не просто на логическую непротиворечивость, но на соот-
6
Введение
ветствие реалиям политических процессов (в частности, с о в е р ш е н н о
недостаточным аргументом является ссылка на сложившееся, пусть и
авторитетное, м н е н и е ) . Любое знание л и б о вытекает из фактов, л и б о
проверяется и м и «на прочность». В этом п р и н ц и п и а л ь н о е отличие
специалиста по политическому анализу и прогнозированию от поли­
тического ф и л о с о ф а или публициста.
ГЛАВА 1
Политический анализ и прогнозирование:
предметное поле
Таким образом, предметное поле политического анализа, совокуп­
ность п р и м е н я е м ы х исследовательских техник остаются очень об­
ш и р н ы м и . Политическая реальность, отличаясь чрезвычайно высо­
кой сложностью, испытывает воздействие со стороны всех других
сфер общественной ж и з н и и, в свою очередь, оказывает на них влия­
ние. Отсюда богатый арсенал парадигм, методов и к онк р е тных техник
анализа и прогнозирования развития политических процессов.
Собственно говоря, «набор рабочих инструментов» политического
аналитика — от аналитических стратегий парадигмального уровня до
приемов обработки данных — является в данной книге приоритет­
ным. Такие рабочие инструменты окажутся полезными при р е ш е н и и
задач как познавательных, так и практических.
Разумеется, автор не ставил перед собой цели описать все подходы
и методы, используемые для анализа и прогнозирования политичес­
ких процессов и ситуаций. Первой его задачей было показать много­
цветную палитру возможностей — разнообразие подходов и методов,
п р и м е н я е м ы х в рамках д а н н о й научной д и с ц и п л и н ы . П о л и т и ч е с к и й
анализ и прогнозирование может работать в рамках к а к дедуктивной,
так и индуктивной логики; способен обрабатывать как количествен­
ную, так и качественную и н ф о р м а ц и ю ; использует такие п р и н ц и п и ­
ально разные методы, как искусственные н е й р о н н ы е сети и креатив­
ные экспертные о ц е н к и .
Второй задачей (по порядку, но не по значимости) было научить
основам практической работы если не со всеми, то с боль ш и нс твом
изложенных методов, а также продемонстрировать возможности их
п р и м е н е н и я в прикладном и теоретическом анализе п о л и т и к и . По­
этому в учебном пособии практически каждое положение иллюстри­
руется к о н к р е т н ы м и примерами.
Наконец, третьей задачей автора было внушить читателям понима­
ние политического анализа и прогнозирования как особого стиля науч­
ного мышления. Наверное, это самая главная задача, хотя в книге ей не
посвящено отдельных глав или параграфов. Автор надеется, что такое
понимание придет к читателю по изучении всего представленного
здесь материала.
П о л и т и ч е с к и й а н а л и з и п р о г н о з и р о в а н и е как научная д и с ц и п л и н а
н а ч и н а е т и н т е н с и в н о развиваться после Второй м и р о в о й в о й н ы .
П е р и о д самого бурного ее роста приходится п р и м е р н о на 1960-е —
1970-е гг. и определяется т р е м я ключевыми ф а к т о р а м и .
П е р в ы й ф а к т о р — становление мировой политической сис­
темы как системы б и п о л я р н о г о противостояния двух политических
лагерей, возглавляемых Советским Союзом и С о е д и н е н н ы м и Штата­
ми Америки. Одним из в а ж н е й ш и х процессов, затронувших все сфе­
ры о б щ е с т в е н н о й ж и з н и , стала при этом гонка вооружений — соревно­
вание двух сверхдержав за стратегическое военное превосходство.
П р о ц е с с гонки вооружений требовал не просто колоссальных затрат
ресурсов, но и ясного п о н и м а н и я того, куда и каким образом эти ре­
сурсы следует направлять, что, в свою очередь, требовало максималь­
но т о ч н о й о ц е н к и текущей политической ситуации на мировой арене
и п о н и м а н и я возможных перспектив ее развития. В числе первых
крупных заказчиков и потребителей разработок по политическому
анализу и п р о г н о з и р о в а н и ю были структуры, связанные с о б о р о н о й и
в о е н н о - п р о м ы ш л е н н ы м к о м п л е к с о м (в частности, Пентагон).
М о ж н о ожидать следующего возражения: крупные политические
альянсы складывались и р а н ь ш е , и всегда они стремились опередить
политических о п п о н е н т о в с т очки зрения военной м о щ и . Почему же
резкий взлет интереса к созданию научно обоснованных разработок в
области политического анализа происходит и м е н н о в это время?
Здесь следует назвать в т о р о й ф а к т о р , тесно с в я з а н н ы й с первым
и з а к л ю ч а ю щ и й с я в изменении качества вооружений. В конце Второй
мировой войны появляется невиданное по своей разрушительной си­
ле оружие массового п о р а ж е н и я — ядерное. В условиях глобального
п р о т и в о с т о я н и я сверхдержав его п р и м е н е н и е грозило не просто боль-
8
Глава 1. Политический анализ и прогнозирование: предметное поле
ш и м и или м е н ь ш и м и потерями сторон, но тотальным уничтожением
одного из противников, а то и обоих вместе с остальной частью чело­
вечества. Таким образом, специфическое сочетание факторов воен­
но-технического развития с факторами устройства мировой полити­
ческой системы обусловило высочайший уровень планки требований,
предъявляемых к политическому анализу и прогнозированию. По­
следствия политических ошибок, возникающих из-за недостатка на­
дежности и качества в аналитическом обеспечении п р и н я т и я реше­
н и й , стали в п р я м о м смысле слова витальными.
Т р е т и й ф а к т о р носит сугубо технический характер и связан с
п о я в л е н и е м и развитием электронной вычислительной техники. Она
открыла перед исследователями целый спектр п р и н ц и п и а л ь н о новых
возможностей в сфере использования статистических и математичес­
ких методов, новых подходов к обработке и н ф о р м а ц и и . К примеру,
чрезвычайно активно применяемые в современном политическом
анализе статистические методы, использующие сравнительно про­
стой математический аппарат, требуют огромного массива вычисле­
н и й . С этой задачей даже первые, маломощные ЭВМ справлялись
значительно лучше, чем самый одаренный математик. П о я в л е н и е же
соответствующих компьютерных программ сделало статистический
инструментарий доступным для широкого круга политологов, не об­
ладающих фундаментальной математической подготовкой.
Далее, с учетом рассмотренных трех основных факторов генезиса
политического анализа и прогнозирования в качестве научной дисцип­
л и н ы , разделим основное ее понятие — «политический анализ и про­
гнозирование» — на две составные части: «политический анализ» и
«политическое прогнозирование», а затем определим их соотношение.
В современном языке термин «анализ» (от греч. analysis — расщеп­
ление, разложение на составляющие) понимается в ш и р о к о м смысле
как рассмотрение, разбор чего-либо; в более узком — как метод науч­
ного исследования, состоящий в расчленении целого на составные эле­
менты, определении состава и свойств объекта изучения. П о н я т и ю
«анализ» нередко противопоставляется понятие «синтез» (от греч. syn­
thesis — соединение, сочетание) — исследование какого-либо явления
в единстве и взаимосвязи его частей. Синтез представляет собой обоб­
щение, сведение в единое целое данных, добытых анализом, поэтому
анализ и синтез — неразрывные, д о п о л н я ю щ и е друг друга составляю­
щие научного исследования. В дальнейшем политический
ана­
лиз мы будем понимать как аналитико-синтетическую процедуру, соче­
тающую расчленение исследуемого объекта на составные части и
соединение этих частей на новом познавательном уровне.
1.1. От проблемы к з н а н и ю : теоретический и прикладной уровни.
9
Оценив процедуру анализа с несколько иной точки зрения, устано­
вим, что она прежде всего представляет собой определенный набор
способов и методов преобразования информации. На «выходе» этого
преобразования всегда появляется некое новое знание. Отправной точ­
кой, «толчком» для осуществления процедуры анализа можно считать
определенную проблему — нечто, требующее р е ш е н и я , некое проти­
воречие, которое следует преодолеть. Характер проблемы всегда явля­
ется главным фактором, определяющим получаемое знание.
Таким образом, в наиболее общем виде анализ — это преобразова­
ние и н ф о р м а ц и и с целью получения нового з н а н и я , направленного
на р е ш е н и е определенной проблемы. Однако мы рассматриваем не
просто абстрактный «анализ», но анализ политический, и м е ю щ и й де­
ло с процессами распределения и использования власти. И в этой свя­
зи з а к о н о м е р н о возникают четыре вопроса:
• Какие проблемы решает политический анализ?
• Какое новое знание он продуцирует?
• В чем с п е ц и ф и к а и н ф о р м а ц и и , которая конвертируется в новое
знание?
• Каковы
информации?
особенности
самого
процесса
преобразования
1.1. От проблемы к знанию: теоретический и прикладной уровни
политического анализа
Можно выделить три основных класса проблем, имеющих отношение
к политическому анализу. П е р в ы й из них — п о з н а в а т е л ь н ы е
п р о б л е м ы , образуемые несоответствием между достигнутым уров­
нем з н а н и я о политических явлениях, их связи с я в л е н и я м и неполи­
тическими и требуемым уровнем з н а н и я . Их решение предполагает
уменьшение неопределенности относительно связей между полити­
ческими я в л е н и я м и и процессами. Формулируя познавательную про­
блему, мы задаемся следующими вопросами: какие факторы влияют
на протекание данного процесса и существует ли связь между данны­
ми я в л е н и я м и , каков ее характер?
Преобразуя в ходе политического анализа и н ф о р м а ц и ю в соответ­
ствии с д а н н ы м классом проблем, мы получаем в результате знание
теоретическое, которое отличается:
•качеством генерализации ( о б о б щ е н и я ) , способностью распро­
страняться на широкую совокупность явлений. Конечной целью при
этом является формулирование теории — системного знания о зако-
10
Глава 1. Политический анализ и прогнозирование: предметное поле
номерностях, действующих в о п р е д е л е н н о й области реальности.
В политической науке теоретическое знание объясняет не отдельные
политические я в л е н и я , а классы политических я в л е н и й и процессов.
К о н к р е т н а я политическая ситуация или процесс интересны не сами
по себе, а к а к носители некой общей закономерности;
•долгосрочной актуальностью сформулированных выводов и за­
кономерностей. Объектом теоретического исследования выступают
политические процессы, не л и м и т и р о в а н н ы е (точнее, ограниченно
л и м и т и р о в а н н ы е ) с точки зрения временных характеристик;
• ориентацией на интересы общества в целом, которое выступает
(пусть косвенно) «заказчиком», «клиентом» политического аналити­
ка, продуцирующего теоретическое знание;
• сравнительно н и з к и м уровнем активности, преобразовательного
потенциала, особенно на коротких временных интервалах. Теорети­
ческое з н а н и е не рассчитано на непосредственное п р и м е н е н и е в кон­
кретной политике, достижение ощутимого политического эффекта в
б л и ж а й ш е й перспективе.
Уровень политического анализа, продуцирующий з н а н и е такого
характера, мы будем называть теоретическим уровнем.
Второй класс образуют к о н к р е т н ы е п р о б л е м ы п о л и т и ­
ч е с к и х а к т о р о в — значимых субъектов (участников) политиче­
ского процесса. В качестве таковых могут выступать политические
лидеры, партии, органы государственной власти, лоббистские груп­
п ы , задействованные в политике ф и н а н с о в о - п р о м ы ш л е н н ы е компа­
н и и и т.д. Здесь необходимо выяснить, например, оптимальное рас­
п р е д е л е н и е п о л н о м о ч и й и ресурсов между у р о в н я м и в л а с т н о й
вертикали: федеральным, региональным и м у н и ц и п а л ь н ы м ; характер
действий, способных усилить роль института политических партий в
политической системе общества; политические приоритеты, основ­
н ы е в д а н н о й ситуации для данного актора.
Третий класс составляют п р о б л е м ы о б щ е с т в е н н о й ж и з н и, напрямую не затрагивающие властные о т н о ш е н и я , но требующие
для своего р е ш е н и я политических методов. К таковым относится, на­
пример, проблема выработки э ф ф е к т и в н о й государственной полити­
ки в определенной сфере: образовательной, торговой, банковской, в
области здравоохранения, охраны прав собственности и т.д.
Преобразование информации для решения второго и третьего класса
проблем формирует особый тип знания — прикладное. Если теоретичес­
кое знание отвечает на вопросы о долгосрочных и общих закономернос­
тях, то прикладное — о способах поведения в сложившихся конкретных
условиях. Главный вопрос прикладного исследования: «Что делать?» Оно
1.1. От проблемы к з н а н и ю : теоретический и прикладной уровни.
11
ориентировано на принятие тех или иных политических решений, на
снижение неопределенности для политических акторов. При этом до­
стигнутое знание не обязательно должно носить рекомендательный ха­
рактер типа «следует совершить действия 1, 2, 3...». Обозначение альтер­
натив поведения актора с учетом их последствий — это уже прикладное
знание, полезное для лица, принимающего решение. Оно может быть
сформулировано, например, таким образом: «В рамках данной ситуации
существуют три стратегии поведения, каждая из которых несет в себе
следующие риски и ориентирована на следующие выигрыши...» В лю­
бом случае конкретная форма прикладного знания будет обусловлена
потребностями, интересами, особенностями восприятия того политиче­
ского актора, чья проблема решается аналитиком.
Прикладное знание характеризуется:
• утилитарностью, полезностью для р е ш е н и я конкретной пробле­
мы конкретного политического актора. В отличие от теоретического
з н а н и я , ориентированного на долгосрочный общественный интерес,
прикладное нацелено на удовлетворение потребностей определенно­
го клиента, заказчика (хотя в качестве такого заказчика могут высту­
пать отдельные государства и даже надгосударственные образования).
Политический анализ, продуцирующий такое з н а н и е , нередко назы­
вают к л и е н т - о р и е н т и р о в а н н ы м ;
• краткосрочной (в той или иной мере) актуальностью полученного
знания. Объектом прикладного политического анализа являются про­
блемы и ситуации, четко локализованные в пространстве и времени. Со­
ответственно, прикладное знание в гораздо меньшей степени обладает
свойством генерализации по сравнению со знанием теоретическим.
Прикладное знание — это знание о данной политической ситуации, дан­
ном объекте, явлении, а не о классе ситуаций, объектов или явлений;
•высоким преобразовательным потенциалом, активностью. При­
кладное з н а н и е имеет целью непосредственное влияние на текущие
политические процессы, их к о р р е к ц и ю в соответствии с интересами
клиента. Отсюда тесная связь прикладного политического анализа с
политическим менеджментом — наукой об управлении политически­
1
ми процессами .
Проблема существования двух уровней политического анализа —
теоретического и прикладного — довольно четко выявляется при пере­
воде термина «политический анализ» с английского языка на русский.
В английском языке существуют по крайней мере два понятия, отража' Э т о дает повод н е к о т о р ы м а в т о р а м считать п о л и т и ч е с к и й а н а л и з политико-уп­
р а в л е н ч е с к о й д и с ц и п л и н о й , п р и у м е н ь ш а я его р о л ь в с о з д а н и и теорий (см., н а п р и м е р :
Туронок, С. Г. П о л и т и ч е с к и й а н а л и з : курс л е к ц и й . М, 2005).
12
Глава 1. Политический анализ и прогнозирование: предметное поле
ющие различные интерпретации политического анализа: «political
analysis* и «роliсу analysis*. Слово «politics» означает собственно поли­
тическую сферу, совокупность отношений между индивидами и груп­
пами по поводу распределения власти в обществе. Слово «роliсу» озна­
чает п о л и т и ч е с к и й курс, сознательно выработанную стратегию,
направленную на решение определенной проблемы с использованием
властных ресурсов. Нередко встречается также термин «public policy» со
значением сферы политического управления, подконтрольной обще­
ственности. Соответственно, выделяются термины «political analysis»
(анализ политической сферы как таковой) и «policy analysis*, или «ръшlic policy analysis* (анализ политического действия, определенного по­
литического курса). Первый в большей мере отражает теоретический
уровень политического анализа, второй — прикладной уровень.
П р и всей значительности различий между прикладным и теорети­
ческим уровнями политического анализа различия эти нельзя возво­
дить в абсолют. Между н и м и нет к а м е н н о й стены, два уровня полити­
ческого анализа имеют много общего, дополняют друг друга. Так, в
р е ш е н и и прикладной задачи часто бывает необходимо опереться на
теоретические наработки, о б ъ я с н я ю щ и е изучаемый класс явлений.
Предположим, целью прикладного исследования является выработка
р е к о м е н д а ц и й по п о в ы ш е н и ю уровня поддержки избирателями на
предстоящих выборах депутатов Государственной думы политической
партии N, принадлежащей к правому флангу политического спектра.
Необходимым теоретическим подспорьем в решении д а н н о й пробле­
мы будет совокупность з н а н и й о закономерностях в л и я н и я различ­
ных факторов на уровень электоральной поддержки правых партий в
России. Н а п р и м е р , знание известного факта, что поддержка правых у
нас более высока в городах по сравнению с сельской местностью, ока­
жется н е с о м н е н н о полезным при формулировании рекомендаций. От
глубины теоретических з н а н и й зависит выбор э ф ф е к т и в н о й приклад­
н о й модели р е ш е н и я проблемы. Другое дело, что оно не может быть
обеспечено только за счет привлечения совокупности теоретических
з н а н и й . Необходимо вовлечь в анализ и факторы, изучаемые на тео­
ретическом уровне и обладающие долгосрочным влиянием, и факто­
ры краткосрочного плана, определяющие с п е ц и ф и к у к о н к р е т н о й
предвыборной ситуации — от расстановки политических сил до даты
выборов. В свою очередь, частное з н а н и е , получаемое в рамках при­
кладных политических исследований, нередко оказывается п о л е з н ы м
для формулирования общих, долгосрочных закономерностей. Хотя
о п я т ь же набор результатов отдельных прикладных исследований не­
достаточен для создания теории. Необходимо использование с п е ц и -
1.2. Методологический уровень политического анализа
13
альных процедур, позволяющих удостовериться в действительной
общности частных прикладных з н а н и й .
И теоретический, и п р и к л а д н о й уровень политического анализа
связаны с преобразованием политической реальности. П р и этом при­
кладной, как уже отмечалось, имеет дело с более б л и з к и м и временны­
ми горизонтами, его преобразовательный потенциал может быть реа­
л и з о в а н в к р а т к о с р о ч н о й п е р с п е к т и в е . О д н а к о и теоретический
уровень анализа отнюдь не представляет собой «башню из слоновой
кости»: в к о н е ч н о м счете вся политическая аналитика и прогностика
ориентирована на создание активного з н а н и я .
Фундаментальной характеристикой политического анализа как
научной д и с ц и п л и н ы является стремление к п о н и м а н и ю и объясне­
нию политической реальности. Теоретический и прикладной уровни
различаются глубиной, степенью о б о б щ е н и я , масштабом, актуально­
стью объяснительных моделей. Но в л ю б о м случае решение даже са­
мой «приземленно-практической», самой к о н к р е т н о й проблемы по­
литического
анализа
невозможно
без
понимания
логики
происходящих процессов, ф а к т о р о в , влияющих на их развитие.
Теоретический и прикладной уровни анализа имеют много общего
и в плане критериев научности получаемого з н а н и я , и в плане мето­
дологии и методик преобразования и н ф о р м а ц и и , и в плане общности
и н ф о р м а ц и о н н о г о массива на «входе» анализа. Чтобы говорить об
этом более предметно, рассмотрим еще один уровень политического
анализа — методологический.
1.2. Методологический уровень политического анализа
Мы говорили о трех классах проблем, с которыми имеет дело полити­
ческий анализ: познавательные проблемы, конкретные проблемы по­
литических акторов, проблемы общественной ж и з н и , требующие для
своего р е ш е н и я политических методов.
Однако есть и четвертый класс проблем, относящийся не к внешней
для политического анализа среде, а к самому процессу преобразования
информации в новое знание. К а к и е научные методы оптимальны для
достижения поставленных целей? К а к убедиться, что используемые ме­
тоды э ф ф е к т и в н ы для решения и м е н н о тех задач, которые ставит перед
собой исследователь? Какие операции по преобразованию информа­
ции следует осуществить, чтобы процедура анализа была оптимальной
с точки зрения затрат ресурсов и получаемых результатов? Как отли­
чить и н ф о р м а ц и ю , действительно нужную для исследования, от «ин-
14
Глава 1. Политический анализ и прогнозирование: предметное поле
формационного шума»? Как получить обоснованные выводы и что яв­
ляется критерием их обоснованности? Какая исследовательская стра­
тегия будет оптимальной для решения проблемы данного типа? Отве­
чая на эти вопросы, мы получаем знание, которое будем называть
методологическим, равно как и соответствующий уровень анализа.
Методология — это система принципов научного исследования, со­
вокупность исследовательских процедур по сбору, первичной обработке
1
и анализу информации . Методологический уровень политического ана­
лиза «отвечает» за то, чтобы совокупность операций по преобразованию
информации в теоретическое и прикладное знание о политике осуще­
ствлялась правильным образом. Это означает, во-первых, соответствие
общенаучным принципам конструирования нового знания. Важнейшее
место среди них занимают принципы логической и эмпирической обос­
нованности, проверяемости на истинность/ложность, эксплицитности
(т.е. все правила получения нового знания должны быть сформулирова­
ны ясно и четко). И прикладной, и теоретический политический анализ
являются научными методами познания: здесь ничто не принимается на
веру без соответствующих доказательств, обоснований, контрольных
процедур. Во-вторых, правильное преобразование исходной информа­
ции в новое знание должно учитывать специфику предметной области
политического анализа — политической сферы жизни общества.
Методологическое о с н а щ е н и е современного политического ана­
лиза включает:
•общие п р и н ц и п ы ф о р м и р о в а н и я исследовательской стратегии,
правила определения проблемы, объекта и предмета, постановки це­
лей и задач исследования, операционализации п о н я т и й и выдвиже­
н и я гипотез. Д а н н ы е п о з и ц и и фиксируются на п р о г р а м м н о м уровне
любого политико-аналитического исследования;
• совокупность методов сбора и н ф о р м а ц и и , ее тестирования в со­
ответствии с определенными к р и т е р и я м и ;
•количественные (формализованные) и качественные (содержа­
тельные) методы анализа данных;
• аналитические стратегии, формируемые различными парадигма­
тическими подходами к п о н и м а н и ю политики и политической науки.
Отличительной чертой политического анализа, самым непосредст­
венным образом влияющей на его методологическую и методическую
базу, является необходимость работать с разноплановой, разнокачест­
венной информацией. Политическая система, которую классик совре1
С м . : Ядов, В. А. С о ц и о л о г и ч е с к о е исследование: методология, п р о г р а м м а , мето­
д ы . С а м а р а , 1995. С. 31.
1.2. Методологический уровень политического анализа
15
менной политологии Д. Истон определил как «совокупность взаимодей­
ствий по властному распределению ценностей для общества», относится
к системам высшего порядка. Ее поведение определяется взаимодейстиием множества переменных и факторов, обладающим сложной струк­
турой как внутренних связей между ее элементами, так и внешних связей
системы и среды. Статус политики как универсальной регулирующей деительности обусловливает тесное взаимодействие и взаимопроникнове­
ние политической системы общества и его экономической, социальной,
культурной систем, которые, в свою очередь, являются сложными систе­
мами высшего порядка. На «входе» политического анализа образуются
огромные массивы данных, касающихся самых разных сфер жизни об­
щества: это и социально-экономическая статистика, и данные опросов
общественного мнения, и материалы политико-психологических иссле­
дований, и тексты С М И , и многое другое. Адекватная работа с этими
данными требует привлечения как конкретных аналитических техник,
так и общих теоретико-методологических подходов из самых разных областей знания. В результате важной отличительной чертой политического анализа следует считать, используя терминологию АА. Дегтярева, «гетерогенность его концептуально-методической базы». К этому можно
добавить также методическую и информационную гетерогенность базы
политического анализа. Политический анализ, по мнению Дегтярева,
довольно «космополитичен» в отношении концептуальных подходов и
принципов, поскольку заимствует их из самых разных социальных, гуманитарных и даже естественных наук. Во многом это связано с самим объекгом исследования, который необходимо препарировать сразу в нескольких предметных плоскостях. Например, чтобы проанализировать
нею совокупность последствий для российской политики американской
поенной кампании в Ираке (2003), нужно привлечь концептуальные зна­
ния из теории международных отношений, международной экономики,
1
поенной науки, социологии, истории, психологии, статистики и т.д.
Следует отметить, что обилие разноплановой информации актуально и для теоретического, и для прикладного политического анализа. Сегодня мы все живем в информационно-избыточном мире, но политичеI кий аналитик ощущает эту избыточность, как, наверное, никто другой.
Одна из важнейших функций политического анализа — редукция, «сжатие» информационных массивов до разумного, поддающегося реальному осмыслению объема. Эта ф у н к ц и я реализуется как посредством
мыслительного приема абстрагирования (от лат. abstractio — мысленС м . : Дегтярев, А. А. П о л и т и ч е с к и й а н а л и з к а к п р и к л а д н а я д и с ц и п л и н а : предмет­
ное ноле и н а п р а в л е н и е р а з р а б о т к и // П о л и с . 2004. № 1.
1.3. Политический анализ и парадигмы политической науки
Глава 1. Политический анализ и прогнозирование: предметное поле
16
ное отвлечение от тех или иных сторон, свойств и связей объекта с це­
лью выделения существенных и закономерных признаков), так и с по­
мощью специальных количественных техник. В современной науке тех­
ники сжатия данных получили общее название Data Mining (в перев. с
англ. буквально — «раскопка данных», поиск практически полезных и
нетривиальных сведений в большом объеме сырой информации).
Совокупность методов обработки и анализа и н ф о р м а ц и и можно
разбить на следующие основные группы:
1. Методы,
применяемые
и
в
гуманитарных,
и
в
естественных
на­
уках. Это прежде всего статистические методы анализа данных — кор­
р е л я ц и о н н ы й , регрессионный, ф а к т о р н ы й , д и с к р и м и н а н т н ы й , клас­
тер-анализ, а также математическое моделирование.
2. Методы,
применяемые
исключительно
в
гуманитарных
науках,
прежде всего в социологии, психологии и лингвистике. В основном
это методы анализа текстов (традиционный анализ документов, кон­
тент-анализ и др.), однако сегодня в политическом анализе ш и р о к о
используются также методы маркетинга, конкретной э к о н о м и к и (на­
пример, ситуационный и SWOT-анализ).
3. Методы
тельно
в
анализа
рамках
данных,
политической
разработанные
науки
и
(например,
используемые
исключи­
ивент-анализ,
или
анализ политических событий).
Развитие методического арсенала политического анализа идет
в двух направлениях: адаптация методов других д и с ц и п л и н примени­
тельно к проблемному полю политической науки и практики и разра­
ботка собственных специфических методов анализа данных.
Названные выше методы применяются как на теоретическом, так
и на прикладном уровне политического анализа. Например, с помо­
щью кластер-анализа (статистического метода многомерной класси­
ф и к а ц и и , позволяющего объединять в группы сходства объекты, об­
ладающие множеством характеристик) м о ж н о решать как сугубо
прикладную задачу определения группы территорий, где данная пар­
тия способна показать наиболее высокий результат, так и вполне тео­
ретическую задачу типологизации регионов России с точки зрения
общности электоральной культуры.
Однако есть еще одна, специфическая именно для прикладного ана­
лиза методологическая составляющая, пересекающаяся с подходами
теории управления. Поскольку прикладной анализ политики нацелен
на формулирование знания, ориентированного на принятие определен­
ных решений и осуществление определенных действий, зачастую требу­
ется — кроме получения адекватного знания о некоторой политической
ситуации — адаптировать, приспособить это знание к процессу приня-
17
тия и реализации политических решений. Так, полученное в ходе анали­
за знание представляется в форме альтернатив политического действия,
которые могут быть протестированы на соответствие определенному
критерию (правилу выбора) с помощью созданной аналитиком модели
данной ситуации. Такая адаптация осуществляется с помощью специ­
альных методов, пограничных для политического анализа и теории
управления. К ним относятся SWOT-анализ, методика «стоимость —
эффективность» и др. Здесь мы коснемся методов такого типа л и ш ь
1
вкратце, так как по ним существует отдельная литература .
Подводя некоторые итоги, можно утверждать, что методологический
уровень политического анализа обеспечивает исследовательским инст­
рументарием и теоретический, и прикладной уровень. Он не просто дает
возможность получать обоснованное теоретическое или прикладное зна­
ние, но и формирует единое пространство коммуникации «прикладни­
ков» и «теоретиков», вырабатывает общий язык, позволяющий полити­
ческим аналитикам обогащать с в о и з н а н и я и представления о
политической реальности. В конечном счете конструируется единое про­
странство понимания политической реальности. Именно методология и
методики политического анализа будут в центре нашего внимания.
Графически соотношение трех уровней политического анализа
м о ж н о представить следующим образом:
1.3. Политический анализ и парадигмы политической науки
В предыдущем параграфе среди основных компонентов методологи­
ческого о с н а щ е н и я современного политического анализа мы называ­
ли аналитические стратегии, формируемые различными парадигма­
т и ч е с к и м и подходами к п о н и м а н и ю п о л и т и к и и политической науки.
Остановимся на этом подробнее.
' Из работ отечественных авторов следует назвать прежде всего книгу А.А. Дегтяре­
ва « П р и н я т и е п о л и т и ч е с к и х р е ш е н и й » ( М . , 2004), а также в ы ш е н а з в а н н ы й курс л е к ц и й
по п о л и т и ч е с к о м у анализу С.Г. Туронка.
2 - 3863
18
Глава 1. Политический анализ и прогнозирование: предметное поле
Современные политологические парадигмы характеризуются не
просто различным пониманием связи между явлениями, но принципи­
альными подходами к формированию научного знания, магистральны­
ми путями построения здания политической науки. Это положение
можно наглядно проиллюстрировать сравнением двух ведущих пара­
дигм современной западной политологии — теории рационального вы­
1
бора и бихевиоризма (постбихевиоризма) .
Т е о р и я р а ц и о н а л ь н о г о в ы б о р а (или, как е е иначе на­
зывают, п о з и т и в н а я п о л и т и ч е с к а я теория) стремится выстроить
здание политической науки на основе совокупности простых аксио­
матических утверждений, которые затем развиваются в теоремы, эво­
л ю ц и о н и р у ю щ и е , в свою очередь, в сложные теоретические конст­
рукции. Даже на уровне понятий просматривается явная аналогия с
математикой: действительно, теория рационального выбора исполь­
зует присущий математике дедуктивный подход к ф о р м и р о в а н и ю тео­
р и и . Схематично дедуктивный подход м о ж н о изобразить следующим
образом:
К а к видно из приведенной схемы, отправным пунктом является
теория. На основе определенных теоретических положений дедуктив­
н ы м путем формируются предположения относительно ф а к т о в реаль­
ной действительности, которые затем сопоставляются с этими факта­
ми. В случае соответствия предположений фактам теория получает
дополнительное подтверждение. В случае несоответствия теория в ее
н ы н е ш н е м виде отвергается, ее место занимает другая, скорректиро­
в а н н а я в соответствии с фактами.
В п о з и т и в н о й политической теории ключевым к о н ц е п т о м «аксио­
матического» уровня является утверждение о рациональности индиви­
да. Содержание понятия «рациональность» требует некоторых пояснеТретьей ведущей п а р а д и г м о й является н е о и н с т и т у ц и о н а л и з м .
1.3. Политический анализ и парадигмы политической науки
19
ний. Считается, что индивид выбирает из нескольких альтернатив по­
ведение в соответствии со своими предпочтениями. Другими словами,
индивид способен установить некоторое соотношение между альтер­
нативами с точки зрения своих предпочтений, ранжировать их. Так,
если А имеет три альтернативы — х, у, z, — он может соотнести их меж­
ду собой: предпочесть альтернативу х альтернативе у (символически
хР^у), а альтернативу^ — альтернативе z (yP^z), и на этой основе при­
нимать р е ш е н и я . Также возможна ситуация, когда альтернативы яв­
ляются р а в н о з н а ч н ы м и для индивида: в этом случае говорят, что он
индифферентен в о т н о ш е н и и этих альтернатив (например, в отноше­
х
нии альтернатив у и z (у1д1) - В качестве аксиомы принимается ут­
верждение, что при рациональном принятии решений индивид стре­
мится к м а к с и м и з а ц и и своей выгоды, т.е. в ситуации хР^у и yP^z
выбором А станет альтернатива х.
Чтобы решение, принятое индивидом в соответствии со своими
предпочтениями, считалось рациональным, необходимо соблюдение
двух дополнительных условий. Первое условие — сопоставимости, или
полноты, — гласит, что для любой пары альтернатив должно быть воз­
можно установление отношения предпочтения или индифферентности.
В соответствии со вторым условием — транзитивности — отношения
предпочтения являются транзитивными в случае, если мы, например,
знаем, что А предпочитает альтернативу х альтернативе у (хР лу), а альтер­
нативу у — альтернативе z iyP^z), и можем однозначно заключить, что х
для А предпочтительнее, чем z (xP^z)- То же самое для отношения индиф­
ферентности: если х!$ и yl^z, то всегда xl^zСодержательно теория рационального выбора концентрируется на
проблемах т р а н с ф о р м а ц и и совокупности индивидуальных выборов в
коллективный выбор. С т о р о н н и к а м этого подхода удалось убедитель­
но доказать, что коллективный выбор отнюдь не сводится к простой
сумме индивидуальных выборов: он определяется с п е ц и ф и ч е с к и м и
законами и подвержен в л и я н и ю специфических факторов.
Одним из наиболее ярких примеров трудностей, возникающих при
агрегировании индивидуальных предпочтений в единый групповой
выбор, является открытый около двухсот лет назад парадокс «циклич­
ного голосования» (парадокс Кондорсе). Было установлено, что при
принятии р е ш е н и я большинством голосов и при наличии более двух
альтернатив существует вероятность в о з н и к н о в е н и я ситуации, когда
1
В о с в е щ е н и и проблем теории р а ц и о н а л ь н о г о выбора автор использует подходы од­
ного из наиболее п о п у л я р н ы х в С Ш А учебных пособий профессоров Гарвардского уни­
верситета: Sheplse, К. A., Bonchek, M.S. Analyzing Politics. N.Y., 1997.
2-
20
Глава 1. Политический анализ и прогнозирование: предметное поле
1.3. П о л и т и ч е с к и й анализ и парадигмы политической науки
решение не может быть принято в п р и н ц и п е . Так, есть группа из трех
индивидов А, В и С и три кандидата N, М, О. Предпочтения индиви­
дов (по нисходящей) относительно кандидатов будут следующие:
А
В
с
N
О
м
М
N
О
О
M
N
Голосование по системе большинства будет представлять собой
п о п а р н о е рассмотрение альтернатив всеми участниками. Н е с л о ж н о
убедиться, что такая процедура в д а н н о й ситуации п р и н ц и п и а л ь н о
1
не с п о с о б н а в ы я в и т ь победителя: N победит M , О победит N, М победит О. Таким образом, голосование приобретает ц и к л и ч е с к и й характер.
Однако представим, что меняется сам способ п р и н я т и я р е ш е н и я :
сначала на голосование выносится одна пара альтернатив, а затем по­
бедитель в этой паре соревнуется с оставшейся третьей альтернати­
вой. Несложные логические умозаключения быстро приведут нас к
выводу, что всегда победителем окажется третья альтернатива, а обе
а л ь т е р н а т и в ы п е р в о г о г о л о с о в а н и я проиграют. С о о т в е т с т в е н н о ,
п р и н ц и п и а л ь н о е значение имеет вопрос о том, кто из троих участни­
ков группы будет формировать повестку голосования. Так, А выберет
п о р я д о к «О против М, победитель против N», поскольку N — лучший
кандидат для А — в этом случае однозначно выиграет.
Это построение на самом деле является пусть простейшей, но все
же работающей моделью влияния институционального фактора (как
проводится процедура голосования) на политическое поведение. Тео­
рия рационального выбора располагает на сегодняшний день множе­
ством куда более сложных моделей, с помощью которых м о ж н о ана­
лизировать и предсказывать сложные политические процессы.
М н о г и е из этих моделей изначально разрабатываются в рамках эко­
н о м и ч е с к о й науки, а затем адаптируются применительно к политиче­
с к и м реалиям. О с н о в н ы м методом конструирования теории является
математическое моделирование.
' Я с н о , что А выберет N, так к а к это его наиболее предпочтительная альтернатива.
В соответствии с той же л о г и к о й С выберет М. Р е ш а ю щ и м с т а н о в и т с я голос В, д л я ко­
т о р о г о N п р е д п о ч т и т е л ь н е е М.
21
Бихевиористский
п о д х о д предполагает п р и н ц и п и а л ь н о
иную логику построения научного з н а н и я , диктуемую индуктивным
подходом. Вместо того чтобы строить теорию на основе простейших
аксиоматических (следовательно, непроверяемых) утверждений, бихе­
виоризм кладет в фундамент научного знания обобщения эмпиричес­
ких фактов. Схематично индуктивную логику можно представить сле­
дующим образом:
Итак, ключевой процедурой в ф о р м и р о в а н и и теоретического зна­
н и я является генерализация — обобщение отдельных наблюдений.
Важнейшим способом осуществления генерализации в этих условиях
становится статистика — совокупность методов количественного
о п и с а н и я и о б о б щ е н и я данных. Своеобразный «лозунг» бихевиориз­
ма — «что не измерено, то не понято». Н и к а к и е априорные, аксиома­
тические, непроверяемые д о п у щ е н и я о политической действительно­
сти не позволительны. Еще одно отличие бихевиористской теории от
парадигмы рационального выбора состоит в том, что ее «базовой еди­
ницей анализа» является не р а ц и о н а л ь н ы й индивид, а скорее социаль­
ная
группа.
Вернемся к уже затронутой выше проблеме влияния институтов на
политическое поведение, но теперь рассмотрим ее сквозь призму би­
хевиористского подхода. В индуктивной логике исследования прежде
всего определим совокупность эмпирических данных, имеющих отно­
шение к н а ш е й проблеме. Н а п р и м е р , это будут данные о результатах
выборов в ряде стран с различными избирательными системами (пра­
вилами определения победителя или победителей голосования). Далее
станем искать систематически наблюдаемые различия в результатах
выборов, проходивших в разных институциональных средах. Когда та­
ковые различия обнаружатся, мы должны будем четко соотнести осо­
бенности распределения голосов и тип избирательной системы, т.е.
обнаружить статистическую связь между этими двумя переменными,
которая и ляжет в основу создаваемой теории.
В краткой форме основные различия между теорией рационального
выбора и бихевиористской парадигмой представлены в следующей таб­
лице:
22
Глава 1. Политический анализ и прогнозирование: предметное поле
Теория рационального
выбора
Логика построения знания Дедуктивная
Априорные предпосылки
Единица анализа
Основной метод
Цель
Бихевиоризм
Индуктивная
Рациональность
-
Индивид
Группа
Математическое моделиро­
Статистическое обобщение
вание
Создание индуктивной
Создание дедуктивной
науки на базе обобщения ко­
науки на базе совокупности
личественных характеристик
простых аксиом
политического поведения
Как видим, различия теории рационального выбора и бихевиориз­
ма не просто существенны — о н и фундаментальны. Как же в этой си­
туации действовать политическому аналитику? Идти путем приложе­
н и я д е д у к т и в н ы х моделей к изучаемому объекту п о л и т и ч е с к о й
реальности или начинать со скрупулезного изучения фактических
данных, чтобы затем обобщить их? Ответ заключается в том, что оба
пути возможны. Каждый из них — своего рода аналитическая страте­
1
гия , э ф ф е к т и в н о с т ь которой будет определяться конкретной ситуа­
цией, с п е ц и ф и к о й теоретической или прикладной проблемы. Более
того, э ф ф е к т и в н ы м в ряде случаев может оказаться сочетание различ­
ных подходов, при том что ни одно исследование не является в чис­
том виде индуктивным или дедуктивным.
Парадигмальный уровень политической науки на с е г о д н я ш н и й
день весьма разнообразен, насыщен различными к о н ц е п ц и я м и . Толь­
ко в сфере международных о т н о ш е н и й можно выделить по м е н ь ш е й
мере четыре направления: неолиберализм, неореализм, конструкти­
визм и постмодернизм. В нашем учебном пособии мы не располагаем
возможностью охарактеризовать множество политологических пара­
дигм содержательно, тем более что в отечественной образовательной
традиции это прерогатива д и с ц и п л и н ы «Теория политики». О д н а к о
специалист по политическому анализу всегда должен помнить, что в
его р а с п о р я ж е н и и имеется богатый арсенал аналитических стратегий,
которые могут быть использованы для р е ш е н и я как теоретических,
так и прикладных задач.
' В современной западной литературе наиболее полно освещает проблему выбора
аналитической стратегии на парадигмальном уровне следующая работа: Hay, С. Politi­
cal Analysis. A Critical Introduction. Palgrave, 2004.
1.4. Политический анализ и политическое прогнозирование
23
1.4. Политический анализ и политическое прогнозирование
Под
прогнозом
в науке понимается вероятностное,
научно обосно­
ванное суждение о будущем. И м е н н о вероятностный характер прогно­
за и его научная обоснованность отличает д а н н ы й вид з н а н и я от дру­
гих форм предвидения. Последнее включает в себя любые способы
получения и н ф о р м а ц и и о будущем, в том числе, например, астроло­
гический.
Прогнозирование развивается сегодня в рамках как отдельных
сфер (прогнозирование погоды в метеорологии, д и н а м и к и валютных
курсов в э к о н о м и к е и т.д.), так и междисциплинарного направления.
Второй вектор развития связан со значительной методологической и
методической общностью подходов к разработке прогнозов в разных
отраслях научного з н а н и я . В то же время прогнозирование в каждой
отдельной области обладает существенной с п е ц и ф и к о й , определяе­
мой особенностями объекта п р о г н о з и р о в а н и я . В политической науке
о с н о в н ы м и объектами п р о г н о з и р о в а н и я являются политическая сис­
тема и политический процесс, а также их отдельные компоненты и
субъекты. Соответственно, политический
прогноз
— это веро­
ятностное,
научно обоснованное суждение о возможных состояниях по­
литических систем, процессов и субъектов в будущем, о тенденциях их
развития. Здесь мы отвечаем на вопрос: каким образом будет разви­
ваться изучаемое политическое я в л е н и е , процесс в течение опреде­
ленного периода времени начиная с настоящего момента? В прогнос­
1
тике такой период называется периодом упреждения прогноза .
Однако это не единственно возможная цель политического про­
гнозирования. В общественных науках субъект познания может вы­
полнять активную, преобразовательную ф у н к ц и ю , влияя на изучае­
мые процессы. Еще один вопрос, на который способно дать ответ
политическое прогнозирование, заключается в том, как достичь опре­
деленного положения вещей, желательного для заданного политичес­
кого субъекта? Такой вид прогнозирования будет называться норма­
тивным, поскольку предполагает постановку определенной цели —
некоего идеального образа конечного результата. Впрочем, возможен
путь и «от противного», когда формируется образ наиболее неблаго­
приятной для субъекта политики ситуации с целью обеспечить его го­
товность к действию в ситуации максимальных рисков. Так или иначе,
нормативный
прогноз
будет
определяться
как
вероятностное,
О терминологическом аппарате прогнозирования см.: Рабочая книга по прогно­
зированию. М , 1982.
24
Глава 1. Политический анализ и прогнозирование: предметное поле
научно обоснованное суждение о возможных путях и сроках достижения
заданного состояния политических систем,
процессов,
субъектов.
Если исследователь не определяет какое-то желаемое будущее со­
стояние, а рассматривает альтернативы развития объекта прогнозиро­
вания, исходя л и ш ь из действующих факторов и тенденций, не оце­
н и в а я их с т о ч к и з р е н и я б л а г о п р и я т н о с т и (желательности) для
некоторого субъекта политики, — такое прогнозирование будет назы­
ваться поисковым. Итак, политический прогноз — это вероятностное,
научно обоснованное суждение:
•о возможных состояниях политических систем, процессов и
субъектов в будущем, о тенденциях их развития (поисковый прогноз);
• о возможных путях и сроках достижения заданного состояния
политических систем, процессов, субъектов (нормативный прогноз).
Графически различие между н о р м а т и в н ы м и п о и с к о в ы м прогно­
зированием отображено на схеме:
Следует обратить внимание, что в обоих случаях из настоящего в бу­
дущее ведет не одна стрелка, а н е к и й «сноп траекторий». В поисковом
прогнозировании траектории расходятся, ведут к существенно разным
состояниям возможного будущего, тогда как в нормативном — сходят­
ся в одной целевой точке. Однако в любом случае речь идет о несколь­
ких возможных путях, альтернативах развития объекта прогнозирова­
н и я . Это очень важное свойство политической прогностики.
Взаимодействия по распределению и использованию власти носят
чрезвычайно с л о ж н ы й характер. На них влияет множество факторов и
субъектов, причем отнюдь не только собственно политического рода:
в ы ш е мы уже отмечали влияние на политику э к о н о м и ч е с к о й , соци­
альной, культурной систем ж и з н и общества. Не следует забывать и о
том, что политический процесс творится человеческой деятельностью
и «человеческое измерение», несмотря на всю трудность его концеп­
туализации и операционализации, не может быть исключено из рас­
смотрения исследователем политики. Политическая деятельность ин­
дивидуальна, т.е. субъектна и субъективна, и нередко не может быть
исчерпывающе объяснена рациональными причинами. Особую роль в
1.4. Политический анализ и политическое прогнозирование
25
политическом процессе играет психологический фактор: сам по себе
феномен власти и властных отношений содержит в качестве сущностной составляющей межличностное взаимодействие.
Из всего вышесказанного для политического прогнозирования
важнейшим является следующее: ни одна будущая стадия политического процесса — наступление тех или иных событий, ситуаций — не
может быть предсказана с вероятностью, равной единице. Всегда
имеется спектр альтернативных будущих состояний политического
объекта, которые могут быть актуализированы с определенной степенью вероятности. И м е н н о установление такого «веера» основных альтернатив и факторов, в л и я ю щ и х на вероятность их осуществления,
составляет в самом общем виде задачу политической прогностики. Ее
целью отнюдь не является точное предсказание наступления конкретных событий; более того, сама по себе постановка такого рода утопической цели свидетельствует о н е п о н и м а н и и аналитиком фундаментальных характеристик политической реальности. Фактически спектр
основных ф у н к ц и й политического прогнозирования можно представить следующим образом:
Нормативное прогнозирование
Поисковое прогнозирование
Показать наиболее предпочтительные
Показать альтернативы политического
развития, которые могут быть реализова­ (или, наоборот, неблагоприятные) для за­
данного субъекта политики альтернативы
ны с той или иной вероятностью
развития
Выявить факторы, тенденции, возмож­
ные действия субъектов, влияющие на ре­
ализацию определенной альтернативы
развития
Выявить факторы, тенденции, субъектов,
на которые заданный субъект политики
может оказывать влияние с целью реали­
зации наиболее благоприятных альтерна­
тив (или избежать наименее благоприят­
ных исходов)
Еще одна важная особенность политического (и социального в це­
лом) прогнозирования связана с так называемыми парадоксами само­
осуществления и самоопровержения^. В политике сам факт создания
прогноза может стать новым фактором в процессе, который данный
прогноз рассматривает, и в этом кардинальное отличие социально-по­
литического прогноза от естественно-научного. Значительная часть
политических прогнозов является «активными», т.е. способными воз­
действовать на поведение системы, в отличие от «пассивных» прогно1
С м . : Мартына, Дж.
Т е х н о л о г и ч е с к о е п р о г н о з и р о в а н и е . М, 1977; Яковлев,
И. Г.
И н ф о р м а ц и о н н о - а н а л и т и ч е с к и е т е х н о л о г и и и п о л и т и ч е с к о е консультирование / По­
л и т и ч е с к и е и с с л е д о в а н и я . 1998. № 3.
26
Глава 1. Политический анализ и прогнозирование: предметное поле
1
зов, не обладающих такой способностью . Если, например, централь­
н ы й орган исполнительной власти государства официально обнародует
прогноз, согласно которому политическая и экономическая ситуация в
стране будет непрерывно и радикально ухудшаться, такой прогноз фак­
тически, независимо от объективных показателей и тенденций, «обре­
чен» на то, чтобы быть реализованным. Паника в политических и дело­
вых кругах, которая станет несомненной реакцией на такого рода
заявление официальных л и ц , приведет в действие механизмы парадок­
са самоосуществления. В то же время предупреждение о возможных в
будущем негативных последствиях того или иного политического про­
цесса способно вызвать к жизни парадокс самоопровержения. Это
может случиться, если, реагируя на прогноз, лица, принимающие ре­
шения, осуществят максимальную мобилизацию ресурсов для предот­
вращения предсказанных отрицательных последствий.
Таким образом, в прогнозно-политических исследованиях должны
учитываться возможные эффекты обратной связи между продуцируе­
мыми прогнозами и поведением объекта прогнозирования. В норма­
тивном прогнозировании дополнительно необходимо обращать вни­
мание на возможности использования таких эффектов для достижения
определенных политических целей, т.е. политический прогноз может
не только обслуживать процесс принятия решений, но и непосредст­
венно выступать как фактор управления политическими процессами.
Например, не случайно Национальный разведывательный совет
(National Intelligence Council) — организация при Центральном разведы­
вательном управлении С Ш А — периодически публикует долгосрочные
2
сценарные прогнозы развития политической ситуации в мире . Причем
изначально эти данные являются секретными, на создание прогнозов
тратятся многие миллионы долларов. Зачем в таком случае делать их до­
стоянием гласности? Ответ легко найти в содержании самих прогнозов:
все без исключения сценарии будущего развития мировой системы до
2025 г. предполагают сохранение лидирующей позиции С Ш А в политике
и экономике. Таким образом, прогноз выполняет не только познаватель­
ную функцию — получение информации о возможных альтернативах
развития, — но и управленческую — проектирование желаемого будуще­
го и внедрение этого проекта в массовое сознание и сознание элит.
Отдельная тема, которую необходимо затронуть, — отношение меж­
ду
политическим
анализом
и
политическим
прогнозированием.
Данный
' С м . : Вишнев, С. М. О с н о в ы к о м п л е к с н о г о п р о г н о з и р о в а н и я . М., 1977. С. 37.
С с о д е р ж а н и е м и м е т о д и к о й составления таких п р о г н о з о в м о ж н о о з н а к о м и т ь с я
на сайте Н Р С www.cia.gov/nic.
1.4. Политический анализ и политическое прогнозирование
27
вопрос находится в центре оживленных научных споров, причем неко­
торые точки зрения являются полярными. Так, часть исследователей
считают, что политическое прогнозирование — совершенно самостоя­
тельная с точки зрения предмета, задач и функций область политичес­
кой науки. Согласно противоположному мнению, оно не обладает са­
мостоятельным методологическим статусом, является л и ш ь этапом
или ф у н к ц и е й политического анализа. Такой взгляд особенно распро­
странен среди авторов, склонных считать политический анализ сугубо
прикладной дисциплиной. Например, К.В. Симонов в учебном посо­
бии «Политический анализ» пишет: «Политический анализ, на наш
взгляд, включает в себя три основополагающих компонента: анализ
сложившейся политической ситуации, прогноз относительно ее разви­
1
тия и принятие компетентных политических решений» .
Право на существование точки з р е н и я о «методологической неса­
мостоятельности» политического п р о г н о з и р о в а н и я связано с тем,
что м н о г и е методы политического анализа действительно могут про­
дуцировать з н а н и е прогнозного характера. Большинство статистиче­
ских методов способно не только устанавливать связь между двумя
п е р е м е н н ы м и , но и предсказывать значение одной п е р е м е н н о й на
о с н о в а н и и з н а ч е н и й других п е р е м е н н ы х . Даже качественные (осно­
ванные на р а з м ы ш л е н и и , а не на подсчете) методы анализа — такие,
н а п р и м е р , к а к с и т у а ц и о н н ы й а н а л и з , — содержат не только пред­
ставление о текущей политической ситуации, но и — в и м п л и ц и т н о м
(скрытом) виде — суждения о ее д а л ь н е й ш е м развитии. Квалифици­
р о в а н н ы й политический а н а л и т и к , рассматривая уже обозначивши­
еся т а к т и к и действий политических акторов, неизбежно будет зада­
ваться в о п р о с о м о возможности п р о е ц и р о в а н и я подобных л и н и й
поведения в будущее.
В то же время существует ряд исследовательских методов, специ­
фических и м е н н о для прогностики. К таковым, например, относится
метод составления политических сценариев, который мы еще будем
рассматривать подробно. Более того, в политическом прогнозирова­
н и и есть целые методологические подходы, концентрирующие вни­
мание на таких п р и н ц и п и а л ь н ы х вопросах, как «открытость» (не­
п р е д о п р е д е л е н н о с т ь ) будущего, характер его альтернативности,
с о о т н о ш е н и е предсказания, п л а н и р о в а н и я и проектирования в поли­
тической ж и з н и общества. Уместно говорить о существовании особой
философии политического прогнозирования. Даже в тех случаях, когда
для р е ш е н и я задач прогнозирования используются стандартные ме-
2
1
Симонов, К. В. П о л и т и ч е с к и й а н а л и з . М., 2002. С. 15.
Контрольные вопросы и задания
28
29
Глава 1. Политический анализ и прогнозирование: предметное поле
тоды политического анализа, используются они, как правило, опре­
деленным, адаптированным для целей прогнозирования образом.
Политическое прогнозирование решает наиболее сложные задачи,
что обусловлено очень высоким уровнем неопределенности, возника­
ющей в условиях взаимодействия множества факторов, действий мно­
жества политических субъектов, преследующих конфликтующие цели
(которые, в свою очередь, часто бывают скрытыми). Такой уровень
сложности решаемых проблем нередко требует разработки комплекс­
ных прогнозных систем, объединяющих в единое целое отдельные,
сравнительно простые методы анализа и прогноза. Соответственно,
построение политических прогнозов требует специального методологи­
ческого дизайна, отвечающего объекту и задачам конкретного исследо­
вания. Метафорически это можно представить следующим образом:
чтобы построить прогностический «мост» из настоящего в будущее, в
качестве строительного материала хороши методики политического
анализа, но при этом архитектурное, дизайнерское решение по скреп­
л е н и ю , сцеплению отдельных элементов в целостную конструкцию
будет подчинено задачам именно прогнозного характера.
При постройке такого «моста» необходимо использовать не только
методы политического анализа, но и накопленные теоретические зна­
н и я о связях между я в л е н и я м и политической жизни. Прогнозируя, к
примеру, вероятность военного переворота в какой-нибудь стране
«третьего мира», мы неизбежно примем во внимание имеющееся зна­
ние о факторах, в целом влияющих на дестабилизацию политической
ситуации в д а н н о м классе государств. И н ы м и словами, мы станем ру­
ководствоваться результатами теоретических политико-аналитичес­
ких исследований по д а н н о й проблеме.
В то же время конечные цели прогностического исследования но­
сят, как правило, прикладной характер. Это относится не только к
нормативному прогнозированию, по определению ориентированно­
му на того или иного политического актора и его интересы, но и — в
значительной мере — к прогнозированию поисковому. Исследование
альтернатив будущего развития политических событий практически
всегда ориентировано или на то, чтобы повлиять на это развитие, или
на то, чтобы подготовиться к благоприятным / неблагоприятным ис­
ходам, если возможности влияния ограничены. Сложно представить
себе прогнозное исследование, выполняемое из чисто научного, ака­
демического интереса.
Что касается п о н и м а н и я политического п р о г н о з и р о в а н и я к а к
«этапа» политического анализа, то созданию политического прогноза
предшествует анализ исходной ситуации, сложившейся накануне;
прогноз невозможен без тщательного рассмотрения существующих
тенденций, факторов, расстановки политических сил. Однако верно и
то, что разработка прогноза способна скорректировать, уточнить, а
иногда и п р и н ц и п и а л ь н о изменить взгляд аналитика на характерис­
тики исходной ситуации. Реальный процесс прогнозно-аналитичес­
кого исследования итеративен, он предполагает возвращение к уже
пройденным этапам на новом уровне з н а н и я . Неправильно представ­
лять себе его к а к жесткую последовательность дискретных этапов или
стадий: 1 — анализ ситуации; 2 — прогноз развития ситуации. Кор­
ректнее следующая схема: 1 — анализ ситуации; 2 — прогноз развития
ситуации; 3 — уточнение анализа ситуации на основании сделанных
прогнозов; 4 — уточнение прогнозов на основании углубленного ана­
лиза ситуации. Таким образом, политический анализ и политическое
прогнозирование взаимно д о п о л н я ю т друг друга в решении задачи
снижения неопределенности, причем анализ способен выполнять
часть прогностических ф у н к ц и й , а прогноз — часть аналитических.
Итак, являются ли анализ и прогнозирование частями единого
целого или же это самостоятельные направления в политической на­
уке? И первое, и второе (но скорее первое, чем второе). У политиче­
ского анализа и п р о г н о з и р о в а н и я не просто много общего: полити­
ческое п р о г н о з и р о в а н и е м о ж н о рассматривать к а к интегральную
деятельность, синтезирующую все три уровня политического анали­
за: теоретический, прикладной и методологический; оно решает при­
кладные проблемы, активно используя методологию политического
анализа и его теоретические результаты. Любое добросовестное про­
гнозное исследование, н а ц е л е н н о е в качестве объекта на сложную
систему, будет иметь и теоретико-методологический, и теоретикоприкладной аспект. В то же время политическое прогнозирование
располагает с о б с т в е н н ы м и , о т л и ч н ы м и от аналитических, методоло­
гиями и методиками.
Контрольные вопросы и задания
1. Назовите четыре класса проблем, р е ш а е м ы х методами политического
анализа. К а к о в ы о с н о в н ы е р а з л и ч и я между н и м и ?
2. Охарактеризуйте различие между теоретическим и прикладным уровня­
ми политического анализа.
3. Раскройте с о д е р ж а н и е а н г л и й с к и х т е р м и н о в «political analysis* и «ройсу
analysis*.
4. К а к и е о с о б е н н о с т и п о л и т и ч е с к о й с ф е р ы ж и з н и общества влияют на
методологию политического анализа и п р о г н о з и р о в а н и я ?
30
Глава 1. Политический анализ и прогнозирование: предметное поле
5. Охарактеризуйте принципиальные аналитические стратегии на приме­
ре использования парадигм рационального выбора и бихевиоризма.
6. Охарактеризуйте понятия «политический анализ» и «политическое про­
гнозирование». К а к в науке определяется их соотношение?
7. Что такое «нормативное прогнозирование» и «поисковое прогнозирова­
ние»? Какой из указанных типов прогнозирования максимально ориентиро­
ван на решение прикладных проблем?
ГЛАВА 2
Подготовка к политическому анализу
Литература
Ахременко, А. С.
Политическое прогнозирование: сценарный метод. М.,
2004.
Дегтярев, А. А. Политический анализ как прикладная дисциплина: предметное
поле и направление разработки // Полис. 2004. № 1.
Симонов, К. В. Политический анализ. М., 2002.
Туронок, С. Г. Политический анализ : курс лекций. М., 2005.
Hay, С. Political Analysis. A Critical Introduction. Palgrave, 2002.
Hogwood, В., Gunn, L. Policy Analysis for the Real World. Oxford, 1984.
Quade, E. Analysis for Public Decisions. Elsevier, 1976.
Sheplse, K.A., Bonchek, M. S. Analyzing Politics. N.Y., 1997.
2.1. Понятие программы исследования
Работа политического аналитика и прогнозиста требует весьма тща­
тельной и основательной подготовки. Такая подготовка осуществля­
ется в соответствии с определенной научной процедурой — разработ­
кой программы и рабочего плана исследования. П о л о ж е н и я программы
исследования отвечают на три основных вопроса:
•Что подлежит изучению? ( К а к а я проблема находится в центре
в н и м а н и я исследователя?)
• Чего следует добиваться? ( К а к и е цели преследовать, каковы ос­
новные и промежуточные ожидаемые результаты?)
• К а к достичь поставленных целей? (Какова стратегия исследова­
н и я , через призму какой теории мы ее рассматриваем, к а к и м и мето­
дами воспользоваться и в к а к о й последовательности, к а к и м и источ­
н и к а м и и н ф о р м а ц и и оперировать?)
Таким образом, программа исследования представляет собой кон­
цептуальную (теоретико-методологическую) и методическую основу
всей дальнейшей работы, от продуманности программы напрямую за­
висит успех исследования.
Рабочий план и с с л е д о в а н и я отвечает на в о п р о с : к а к и м кон­
кретно образом реализовать программу исследования в рамках
и м е ю щ и х с я у и с с л е д о в а т е л я в о з м о ж н о с т е й ? Р а б о ч и й п л а н соот­
носит поставленные цели и задачи исследования с имеющимися
временными, ф и н а н с о в ы м и , кадровыми и и н ы м и ресурсами,
оформляет последовательность операций в четкий план-график
работы. Если п р о г р а м м а я в л я е т с я м е т о д о л о г и ч е с к о й и методиче­
ской о с н о в о й и с с л е д о в а н и я , то р а б о ч и й п л а н — ее о р г а н и з а ц и о н ­
ная о с н о в а .
32
Глава 2. Подготовка к политическому анализу
Программа исследования в соответствии со своими ф у н к ц и я м и
включает два основных раздела: методологический и методический
(процедурный). О с н о в н ы м и положениями методологической части яв­
ляются:
• формулировка проблемы, объекта и предмета исследования;
• постановка цели и задач исследования;
• определение парадигмального подхода и выбор теории;
• операционализация понятий и конструирование переменных;
• формулирование гипотез исследования.
Методическая часть включает:
• определение методов сбора данных и характеристик информаци­
онного обеспечения;
• определение методов анализа данных и последовательности их
применения.
Указанные п о з и ц и и можно рассматривать также как этапы состав­
л е н и я программы исследования, но с определенной оговоркой. На
практике процесс ф о р м и р о в а н и я программы итеративен, как и поли­
т и ч е с к и й анализ в целом; он не движется л и н е й н о , предполагая воз­
вращение к ранее п р о й д е н н ы м этапам. Так, определение концепту­
ального подхода к проблеме может повлечь корректировку цели
исследования, формулирование гипотез — уточнение операционализации п о н я т и й и т.д. Некоторые этапы работы, например определение
парадигмы и теории, конструирование переменных и формулирова­
ние гипотез, в реальности идут почти параллельно.
2.2. Проблема, предмет и цель исследования
Отправной точкой любого исследования является некоторая проблема.
В самом общем виде п р о б л е м а исследования — это несоответст­
вие, противоречие между желаемым и действительным. Проблема в
теоретических исследованиях имеет доминирующую гносеологичес­
кую (познавательную) составляющую: это несоответствие между до­
стигнутым и требуемым уровнем знания о политических процессах и
явлениях, закономерностях их ф у н к ц и о н и р о в а н и я и связях между
н и м и . П р и н ц и п и а л ь н о е значение имеет разграничение того, что мы
уже знаем и можем объяснить, и того, что мы еще не знаем и объяс­
нить не можем. Осмысливая теоретическую проблему, мы рассужда­
ем, к примеру, следующим образом: «В соответствии со сложившими­
ся т е о р е т и ч е с к и м и п р е д с т а в л е н и я м и д а н н а я с о ц и а л ь н а я группа
д о л ж н а под влиянием факторов Аи Б придерживаться определенной
2.2. Проблема, предмет и цель исследования
33
модели политического поведения. Однако в реальности мы наблюда­
ем, что часть этой группы ведет себя иным образом, нежели мы ожи­
дали. Следовательно, должен действовать неизвестный нам фактор С,
влияющий на поведение д а н н о й части группы. Каков этот фактор?
И почему он избирательно действует только на часть д а н н о й группы?»
Задавать «правильные» вопросы — чрезвычайно полезный способ
осмысления проблемы как теоретического, так и прикладного иссле­
дования. В прикладном исследовании проблема — это всегда чья-то
проблема: конкретного клиента, политического института или госу­
дарства в целом. Прикладное исследование в конечном счете всегда
ориентировано на п о и с к р е ш е н и я проблемы — устранение конкрет­
ного противоречия в политической действительности. И вопросы, ко­
торые исследователь задает себе при осмыслении прикладной про­
блемы, отличаются от вопросов теоретического исследования.
«Теоретические» вопросы
«Прикладные» вопросы
Какие факторы обусловливают уровень
протестных настроений в обществе?
На какие факторы и каким образом следу­
ет воздействовать, чтобы снизить уровень
протестных настроений в обществе?
Какая связь существует между конкрет­ Какую политическую программу следует
ными условиями жизни людей и их элек­ предложить, чтобы данная группа в дан­
торальными предпочтениями?
ных конкретных условиях проголосовала
за определенную политическую партию?
Что является мерой эффективности пред­ Как повысить эффективность работы дан­
ставительных институтов власти?
ного представительного института власти?
Процесс осмысления и формулировки проблемы неотделим от оп­
ределения объекта и предмета исследования: проблема становится
подлежащей р е ш е н и ю только в том случае, когда она распознана в ка­
ком-то определенном политическом я в л е н и и или процессе. О б ъ е к т исследования — это то, на что направлен процесс п о з н а н и я .
В таком качестве могут выступать политические институты, социаль­
ные группы, политические элиты и т.д. Под п р е д м е т о м исследо­
вания п о н и м а ю т с я те п р и з н а к и и свойства объекта, в которых иссле­
дователь заинтересован в наибольшей степени, которые он изучает
непосредственно.
Например, в определенном регионе России наблюдается система­
тическое и существенное расхождение между данными предвыборных
опросов общественного м н е н и я и итогами голосований, хотя в других
регионах тот же опросный инструментарий приносит удовлетворитель­
ные результаты. Д а н н ы й феномен мы не в состоянии объяснить, исхо­
дя из имеющихся знаний. Это проблема исследования. Объектом изу3 - 3863
34
Глава 2. Подготовка к политическому анализу
чения станут избиратели данного региона — лица в возрасте от 18 лет,
проживающие (и прописанные) в регионе и не ограниченные в избира­
тельных правах. Предметом изучения станут факторы, влияющие на
формирование электорального выбора региональными избирателями.
Из о п р е д е л е н и я проблемы, объекта и предмета исследования
должны логически вытекать его цель и задачи. Ц е л ь — это планиру­
емый, ожидаемый результат, на достижение которого направлена по­
знавательная деятельность в рамках предпринимаемого исследова­
н и я . В случае теоретического исследования ф о р м у л и р о в к а цели
содержит тот уровень знаний, ту степень преодоления неопределен­
ности, которой необходимо достичь по итогам работы. В случае при­
кладного исследования целью является определение путей р е ш е н и я
конкретной политической проблемы.
З а д а ч и — это те промежуточные результаты исследовательской
работы, которые необходимо получить для достижения общей цели
исследования. О н и всегда более конкретны по сравнению с целью и
п о д ч и н е н ы ей. В сложных, комплексных исследовательских проектах
цель и задачи образуют многоуровневую иерархическую конструкцию. П р и множественности задач могут потребоваться специальные
методы упорядочения о т н о ш е н и й между ними, в том числе ф о р м а л и зованные. В частности, в п л а н и р о в а н и и существует специальная методика построения «дерева целей», позволяющая описать совокупность отдельных задач и уровней задач на я з ы к е м а т е м а т и к и и
ф о р м а л ь н о й логики.
В большинстве случаев столь сложные подходы не требуются, тем
более что к р а й н е трудно (и. к а к правило, не нужно) на программном
этапе формулировать абсолютно все задачи исследования. Важно
очень четко определить цель как «стратегическую магистраль» иссле­
довательского процесса и основные задачи, указывающие главные
направления работы. Сделать это зачастую м о ж н о л и ш ь после того,
как выбран теоретический угол зрения на поставленную проблему
(выше уже обращалось в н и м а н и е на итеративность процедуры пост­
р о е н и я исследовательской программы).
Проблема в ы б о р а к о н ц е п т у а л ь н о й п а р а д и г м ы и с следования п р и н ц и п и а л ь н о важна прежде всего для теоретических
исследований. Мы уже говорили о большом разнообразии научных
установок, через призму которых можно смотреть на мир п о л и т и к и .
Ч и с л о п о т е н ц и а л ь н о возможных способов объяснить тот или и н о й
политический ф е н о м е н очень велико, причем многие из них опира­
ются на собственный набор источников и н ф о р м а ц и и и методов ана­
лиза данных. Однако в силу ограниченности ресурсов и особенностей
2.2. Проблема, предмет и цель исследования
35
человеческого м ы ш л е н и я исследователь не может объять необъятное,
рассматривать проблему о д н о в р е м е н н о под множеством углов зрения. Поэтому выбор теории — важный и необходимый шаг, сильно
продвигающий нас вперед в поиске ответов на вопросы «Что анализировать?» и «Как анализировать?».
Нередко проблема парадигмального выбора актуальна даже для
д о с т и ж е н и я с р а в н и т е л ь н о л о к а л ь н ы х исследовательских целей.
Предположим, целью исследования является определение факторов,
обусловливающих с п е ц и ф и к у электорального поведения населения
региона N (разумеется, в реальном исследовании цель будет сформу­
лирована более конкретно). Перечень факторов, которые в п р и н ц и п е
способны повлиять на голосование избирателей, весьма разнообра­
зен. Выбор же факторов (группы факторов), на которые будет обра­
щено в н и м а н и е исследователя, во многом зависит от выбора соответ­
ствующей теории.
Н а п р и м е р , можно встать на п о з и ц и и социологического подхода к
интерпретации электорального поведения. Д а н н а я теория рассматри­
вает р е ш е н и е индивида о голосовании за ту или иную политическую
силу как следствие его принадлежности к более ш и р о к о й социальной
группе. Такие группы могут выделяться по совершенно разным крите­
риям: национальность, религиозная и конфессиональная принадлеж­
ность, возраст, доход (выше или н и ж е определенного уровня), прожи­
вание на определенной территории и т.д. Однако во всех случаях в
центре в н и м а н и я социологического подхода оказываются групповые
политические ценности и особенности поведения, которые интерпо­
лируются на входящих в группу индивидов. В целом социологический
подход лежит в русле бихевиористской парадигмы политической на­
уки. Соответственно, одна задача исследования будет заключаться в
поиске свойств и п р и з н а к о в , с п е ц и ф и ц и р у ю щ и х избирателей регио­
на N к а к группу или совокупность групп. В частности, можно проана­
лизировать н а ц и о н а л ь н ы й и возрастной состав избирателей региона,
соотношение проживающих в городской и сельской местности и т.д.
Другой задачей будет обнаружить и охарактеризовать связи между
групповой с п е ц и ф и к о й и результатами голосования. В информаци­
о н н о м плане придется опираться на статистические данные как наи­
более точно отражающие свойства групп в целом.
П р е д п о ч т е н и е в качестве о п о р н о й теории рационального выбора
п р е д о п р е д е л и т с о в е р ш е н н о и н у ю исследовательскую стратегию.
Б а з о в ы м и п р е д п о с ы л к а м и д а н н о й т е о р и и п р и м е н и т е л ь н о к электо­
ральному п о в е д е н и ю будут: и н д и в и д у а л ь н ы й характер выбора, ра­
ц и о н а л ь н о с т ь выбора п р и о с н о в н о м критерии м а к с и м и з а ц и и выиг-
Глава 2. Подготовка к политическому анализу
36
р ы ш а и м и н и м и з а ц и и издержек. Так, избиратель, с к о р е е всего, не
станет голосовать за действующего губернатора или р е г и о н а л ь н у ю
«партию власти» в случае, если его надежды на улучшение социаль­
ного и материального п о л о ж е н и я не оправдались. Здесь фокус ис­
следовательского в н и м а н и я будет сосредоточен на п о и с к е связей
между и з м е н е н и я м и в уровне ж и з н и граждан, д и н а м и к е социаль­
н о й ситуации и голосованием за ту или иную п а р т и ю и л и кандида­
та. В качестве о с н о в н о й и н ф о р м а ц и о н н о й базы будут использовать­
ся д а н н ы е о п р о с о в с п р и в л е ч е н и е м с о ц и а л ь н о - э к о н о м и ч е с к о й
статистики.
Теория социальных сетей рассматривает электоральный процесс че­
рез призму устойчивых связей между акторами социальной системы.
Суть этой теории состоит в том, что все социальные действия, вклю­
чая и электоральное поведение, д о л ж н ы объясняться на основе соци­
альных д и с п о з и ц и й акторов, а не только их индивидуальных мотивов
(как в теории рационального выбора). Элементом социальных диспо­
з и ц и й — взаимоотношений — являются ожидания по поводу поведе­
н и я других. Таким образом, социальные сети порождают наборы нор­
мативных, символических и культурных стандартов, определяющих
индивидуальное поведение. Ч е м «гуще» социальная сеть, тем более
политически однородны принадлежащие к ней индивиды. И наобо­
рот, разреженные сети (признаком которых служит то, что друзья од­
ного человека, к а к правило, не знают друг друга) более разнородны в
1
с о ц и а л ь н о м и политическом отношениях . Руководствуясь этими по­
л о ж е н и я м и , можно попытаться объяснить с п е ц и ф и к у голосования в
регионе, исходя из структуры его социальных сетей, особое в н и м а н и е
при этом уделив поиску «узлов» к о м м у н и к а ц и и , например крупных
градообразующих предприятий.
Взгляд на проблему с п о з и ц и й институционального подхода озна­
чал бы выдвижение на первый план с п е ц и ф и к и региональной изби­
рательной системы, анализ ее в л и я н и я на электоральное поведение.
Использование
партийно-идентификационного подхода повлекло бы
за собой приоритетное в н и м а н и е к проблемам с о ц и а л и з а ц и и граж­
дан, усвоению и м и принятых в семье политических ц е н н о с т е й . Опо­
ра на п о л о ж е н и я теории диффузии инноваций привела бы к разделе­
н и ю т и п о в электорального поведения на «инновационные» и
«периферийные»; одной из задач исследования стал бы анализ гео­
г р а ф и и и н н о в а ц и й в регионе и т.д. и т.п. Приведенных п р и м е р о в до1
С м . : Голосов, Г. В., Шевченко, Ю.Д. Ф а к т о р ы успеха в о д н о м а н д а т н ы х о к р у г а х / /
П е р в ы й электоральный цикл в России. М., 1996. С. 135.
2.3. И з м е р е н и е в политическом анализе
37
статочно для п о н и м а н и я того, как велика роль выбора теории не
только «в принципе», но для р е ш е н и я вполне к о н к р е т н ы х исследова­
тельских задач.
Как было отмечено выше, вопрос о выборе теории наиболее актуа­
лен для теоретического политического анализа. Это не означает, что в
прикладном политическом анализе проблема не существует вовсе.
Так, прикладные исследования зачастую оперируют понятиями, кон­
кретный смысл которых может быть раскрыт и переведен в практиче­
скую плоскость, если руководствоваться определенным теоретичес­
ким подходом. Более предметно мы остановимся на д а н н о й теме в
параграфе 2.4, посвященном операционализации понятий. Однако
прежде необходимо обратиться к проблеме измерения, являющейся
одной из важнейших в политическом анализе вообще и в разработке
его программной части в частности.
2.3. Измерение в политическом анализе
Измерение представляет собой процедуру присвоения объекту значе­
н и я , отображающего выраженность в нем определенного признака
или свойства. Соответственно, чтобы произвести процедуру измере­
н и я , необходимо:
1. Определить измеряемый п р и з н а к , или переменную. Перемен­
ная — это то, что меняется, варьируется, принимает разные значения.
Несмотря на некоторую тривиальность данного определения, оно
четко фиксирует главную, сущностную особенность переменной. Так,
переменная «пол» может п р и н и м а т ь всего два значения: «мужской» и
«женский», в то время как п е р е м е н н а я «доля избирателей, проголосо­
вавших за К П Р Ф » , варьируется в ш и р о к о м диапазоне от 0 до 100%.
В обеих ситуациях мы имеем вариацию значений в рамках определен­
ного диапазона.
2. Установить совокупность объектов, которые будут получать то
или иное значение в рамках определенной переменной. В терминах
измерения такие объекты будут именоваться случаями. В качестве слу­
чаев могут выступать люди, территории, политические партии, изби­
рательные к а м п а н и и и многое другое.
В процессе и з м е р е н и я случаи приобретают значения в рамках дан­
ной переменной (или переменные приобретают значения для опреде­
ленных случаев, что также корректно). В таблице ниже переменная
«возраст» приобретает значение «25 лет» в случае «Иванов», случай
«Сидоров» получает значение «мужской» по переменной «пол». Пере-
38
Глава 2. Подготовка к политическому анализу
1
менные (variables ), случаи (cases) и значения (values) являются основ­
ными составляющими и образуют данные для эмпирического анализа.
Случаи
Переменные
Пол
Возраст
Членство в политической партии
Иванов
Мужской
25
Нет
Петрова
Женский
40
«Единая Россия»
Сидоров
Мужской
65
КПРФ
Значения
2.3. Измерение в политическом анализе
39
Объяснение свойства интервальных измерений ч и с л е н н о выра­
жать различия между объектами заложено в их названии: измерение
осуществляется с помощью некоего неизменного интервала, который
выступает эталоном меры. Такими эталонами являются, н а п р и м е р ,
градус, метр, килограмм, минута, процент или рубль. На интерваль­
ном уровне измерения осуществимы все операции с натуральными
числами. Это имеет большое практическое значение, так как позволя­
ет п р и м е н я т ь к интервальным п е р е м е н н ы м статистические методы
любой сложности.
П о р я д к о в ы е и з м е р е н и я позволяют ранжировать объекты
с точки зрения выраженности у них свойства, измеряемого перемен­
ной, т.е. оценить, «больше» или «меньше» измеряемого свойства содер­
Различные измерения дают разную по степени полноты и точности информацию об объектах. Эта степень зависит от двух факторов:
жится в данном объекте по сравнению с другими объектами. При этом
1) от подхода исследователя, который в ряде случаев сам определяет
порядковое измерение, в отличие от интервального, не позволяет оце­
« п о р о г точности», необходимый ему в измерении переменных; 2) от
нить, «насколько больше» или «насколько меньше» выражен признак.
самих переменных, которые различаются тем, насколько «хорошо»
Построение порядковой ш к а л ы м о ж н о проиллюстрировать на
они могут быть измерены. Н а п р и м е р , переменная «возраст» может
примере п е р е м е н н о й «политическое участие гражданина» с использо­
быть измерена с высокой с т е п е н ь ю т о ч н о с т и — в годах (или даже ме­
ванием измерения, позволяющего ранжировать граждан по классам,
сяцах, днях, часах) с момента рождения человека, однако в реальном
р а з л и ч а ю щ и м с я количеством д а н н о г о свойства, а и м е н н о :
исследовании столь точное измерение может быть просто не нужно.
1) отсутствие политического участия;
В исследованиях политического поведения иногда бывает достаточно
2) эпизодическое или регулярное участие в выборах в качестве из­
всего трех значений переменной: а) молодежь (18—35 лет); б) средний
бирателя;
возраст (36—55 лет); в) старший возраст (более 55 лет). В большинст­
3) регулярное участие в выборах, членство в политической партии;
ве случаев и м е н н о особенности переменных диктуют исследователю
4) регулярное участие в различных политических кампаниях, ак­
уровень полноты, на котором они могут быть измерены.
циях и т.д.;
Выделяется три основных уровня измерения переменных: номи­
5) участие в выборах в качестве кандидата;
нальный, порядковый и интервальный.
6) повседневное участие в п р и н я т и и политических решений.
Наиболее полную и н ф о р м а ц и ю дают и н т е р в а л ь н ы е и з м е ­
В приведенном перечне интенсивность политического участия
р е н и я . О н и позволяют ч и с л е н н о выражать и сравнивать различия
возрастает от первого класса к шестому. М о ж н о утверждать, что в
между объектами и з м е р е н и я . Если температура воздуха в комнате
классе 2 (участие в выборах в качестве избирателя) призна к «полити­
вчера составляла 25°, а сегодня — 23°, то сегодня она на 2° ниже. Ес­
ческое участие» выражен больше, чем в классе 1 (отсутствие участия),
ли политическая партия N получает на выборах 1000 голосов, а пар­
но м е н ь ш е , чем в классе 5 (участие в выборах в качестве кандидата).
тия М — 200, то поддержка избирателями партии N была в 5 раз выше
Относя изучаемых нами граждан к определенным классам политиче­
по с р а в н е н и ю с партией М. Если на предпоследних выборах я в к а из­
ского участия, мы тем самым ранжируем их по данному признаку. Ес­
бирателей увеличилась с 50% до 55%, а на последних — с 5 5 % до 65%,
ли гражданин Петров отнесен к классу 3, то он в большей мере участ­
то рост я в к и на последних выборах оказался в два раза выше, чем на предпоследних.
вует в политике, чем гражданин И в а н о в , отнесенный к классу 1. В то
же время мы не можем сказать, н а с к о л ь к о активнее Петров участвует
в политике по сра внению с И в а н о в ы м , так как не располагаем фикси­
' Мы будем иногда прибегать к т е р м и н о л о г и ч е с к и м соответствиям между русскими
р о в а н н ы м интервалом, «эталоном меры» политического участия.
И а н г л и й с к и м и п о н я т и я м и . Это обусловлено тем, что многие к о м п ь ю т е р н ы е програм­
Это налагает соответствующие ограничения на математические
мы а н а л и з а д а н н ы х на с е г о д н я ш н и й д е н ь в ы п о л н е н ы в рамках а н г л о я з ы ч н о г о интер­
ф е й с а и не переведены на русский я з ы к .
операции со значениями порядковых переменных. Например, бес-
40
Глава 2. Подготовка к политическому анализу
смысленно вычислять разность 3 и 1, чтобы получить количественную
меру различий политического участия Иванова и Петрова, — нумера­
ция классов условна и отражает л и ш ь отношения порядка (больше или
меньше). В п р и н ц и п е , мы можем присвоить полученным классам по­
литического участия произвольные значения, л и ш ь бы о н и отражали
отношения возрастания и убывания, например: 2, 13, 16, 78, 56, 100.
Порядковые переменные имеют широкое распространение в по­
литических и вообще в социальных исследованиях. Н а п р и м е р , такие
распространенные характеристики, как социальный статус или уро­
вень образования, измеряются по порядковой шкале. П о р я д к о в ы м и
по своей природе являются такие переменные, как «политическая
влиятельность», «политическая активность», «интерес к политике»,
«удовлетворенность политикой правительства» и т.д.
Порядковые переменные особенно удобны в тех случаях, когда лю­
ди сами фиксируют свое положение на шкале (как при проведении оп­
росов). Например, отношение к той или иной политической партии
удобно измерять с помощью следующих классов: «полностью поддер­
живаю», «поддерживаю в целом», «отношусь нейтрально», «отношусь
в целом отрицательно», «отношусь крайне отрицательно».
Н а к о н е ц , наименее полную и н ф о р м а ц и ю дают н о м и н а л ь н ы е
и з м е р е н и я (шкала наименований). Они представляют собой разби­
ение исследуемой совокупности объектов на несколько непересекаю­
щихся классов. Эти классы являются содержательно различными, и мы
не располагаем возможностью их количественно упорядочить. Номи­
нальные переменные отражают сугубо качественные признаки, такие,
как «политическая ориентация», «членство в партии» или «тип полити­
ческого режима». На этом уровне исчезает не только чувствительность
измерения к количественным различиям между объектами, но и спо­
собность ранжировать их с точки зрения выраженности определенного
свойства. Так, признак «членство в партии» не обладает интенсивнос­
тью; нельзя быть членом партии в большей или меньшей степени.
Соответственно, числовые значения на н о м и н а л ь н о м уровне не
отражают каких-либо свойств объектов, а служат своего рода «ярлы­
ками», «опознавательными кодами» классов (как номера картотечных
я щ и к о в в библиотеке) и используются исключительно для удобства
работы с д а н н ы м и . Н а п р и м е р , в простейшем варианте и з м е р е н и я но­
м и н а л ь н о й п е р е м е н н о й «политическая ориентация» может быть ис­
пользовано три класса:
1) левые;
2) центристы;
3) правые.
2.4. Операционализация понятий
41
Присвоение классам числовых з н а ч е н и й здесь является достаточ­
но произвольным: с таким же успехом класс «правых» мог получить
код 1, «левых» — 2, «центристов» — 3 (равно как и 10, 20, 100). В лю­
бом случае сложение одного гражданина левой политической ориен­
тации с одним центристом не даст нам одного правого. Единственное
строгое правило нумерации классов — запрет на присвоение разным
классам одного и того же числового кода: иначе нельзя будет разли­
чить две содержательно разные категории.
Для н о м и н а л ь н ы х и порядковых переменных с небольшим коли­
чеством категорий существует общее название: категориальные, или
неметрические. Соответственно, интервальные и порядковые пере­
менные с большим числом категорий называют метрическими.
По п о н я т н ы м п р и ч и н а м на разных уровнях измерения исследова­
тель располагает с о в е р ш е н н о р а з н ы м по богатству вычислительным
арсеналом. На интервальном уровне мы обладает возможностью про­
изводить любые вычисления и оперировать статистическими метода­
ми самой в ы с о к о й сложности. На н о м и н а л ь н о м уровне спектр воз­
можных о п е р а ц и й с числами будет крайне узким. Более подробно мы
поговорим об этом в гл. 4.
2.4. Операционализация понятий
Операционализация переменных и гипотез представляет собой одну
из наиболее важных процедур подготовки к политическому анализу —
как теоретическому, так и прикладному. От того, каким образом пере­
менные анализа будут приведены к операциональному виду, зависит
дальнейший выбор методов исследования, формат информационного
обеспечения, в конечном счете — характер получаемых результатов.
Операционализация (от лат. operatio — действие) в широком смыс­
ле представляет собой процесс приведения понятий к такому виду, ко­
торый позволит работать с н и м и на практическом уровне, оперировать
ими при р е ш е н и и конкретных аналитических и прогнозных задач, ве­
рифицировать или фальсифицировать гипотезы исследования. В бо­
лее узком смысле о п е р а ц и о н а л и з а ц и я — это приведение понятия к из­
меряемому виду, превращение его в переменную.
В некоторых простых случаях о п е р а ц и о н а л и з а ц и я осуществляется
посредством всего одного логического действия. Так, понятие «элек­
торальная поддержка партии» на э м п и р и ч е с к о м уровне соответствует
переменной «число (или доля) голосов, отданных за данную полити­
ческую партию» на определенных выборах.
42
Глава 2. Подготовка к политическому анализу
Однако многие п о н я т и я , используемые в политическом анализе,
требуют с л о ж н о й , многоступенчатой процедуры операционализации.
Это связано с тем, что о н и :
• сформулированы в с л и ш к о м расплывчатой форме, их содержа­
ние неконкретно, допускает несколько толкований;
• являются слишком абстрактными, эмпирически ненаблюдаемыми
и, соответственно, не поддающимися непосредственному измерению.
Возьмем т е р м и н «политическая стабильность», активно употребля­
емый и в академической политологии, и в комментариях средств мас­
совой и н ф о р м а ц и и . Представим себе, что целью анализа является со­
поставление уровня политической стабильности в нескольких
регионах России для консультирования инвесторов по вопросам разме­
щения их капиталов (это будет сравнительное прикладное исследова­
ние). Сформулировав таким образом цель исследования, мы сразу
сталкиваемся с обеими обозначенными выше проблемами.
Во-первых, понятие «политическая стабильность» является неодно­
значным по своему содержанию. В политической науке существует це­
лый ряд п р и н ц и п и а л ь н о разных подходов к его интерпретации. Часть
из них связывает политическую стабильность с процессами, происхо­
д я щ и м и в социальной сфере, например с уровнем социальной диффе­
ренциации или глубиной разрыва между ожиданиями и реальным бла­
госостоянием населения. Другие подходы помещают в фокус внимания
эффективность работы политической системы по преобразованию тре­
бований и поддержки общества в политические решения и действия.
Третьи, делают акцент на протестном политическом поведении, силе и
активности системной (действующей в рамках правового поля) и не­
системной (действующей вне его) оппозиции. Четвертые отталкивают­
ся от степени легитимности правящего режима и т.д. Поэтому на пер­
вом этапе операционализации понятия «политическая стабильность»
исследователю необходимо определиться с собственным осмыслением
его содержания с учетом конкретной цели исследования. Д а н н ы й этап
будет называться теоретической операционализацией; в качестве резуль­
тата теоретической операционализации мы должны получить четкую и
ясную д е ф и н и ц и ю рассматриваемого понятия.
Во-вторых, п о н я т и е «политическая стабильность» является эмпи­
рически ненаблюдаемым. Его невозможно измерить непосредствен­
н о , как, например, атмосферное давление по показаниям ртутного
столба или время по часовой стрелке. Не существует готового обще­
п р и з н а н н о г о эталона измерения стабильности. Практически это оз­
начает, что необходимо найти эмпирически регистрируемые призна­
ки (индикаторы, показатели), которые были бы связаны с исходной
2.4. Операционализация понятий
43
переменной и служили средством ее измерения. Д а н н а я процедура
получила н а и м е н о в а н и е эмпирической операционализации, а эмпири­
чески наблюдаемые признаки, отражающие основное понятие, назы­
ваются операциональными определениями. Не решив задачу эмпиричес­
кой операционализации, мы окажемся не в состоянии сравнивать
регионы по уровню стабильности и, соответственно, не достигнем це­
ли исследования.
Э м п и р и ч е с к а я о п е р а ц и о н а л и з а ц и я непосредственно связана с
теоретической: выбор эмпирически наблюдаемых признаков будет
обусловлен д е ф и н и ц и е й политической стабильности, которая была
сконструирована исследователем на теоретическом уровне.
Предположим, что в рамках теоретической операционализации
мы сочли о с н о в н ы м признаком политической стабильности н и з к и й
1
уровень протестной политической активности населения . С а м о по
себе понятие «уровень протестной активности» еще не является эм­
пирически операциональным, о н о не поддается прямому измерению.
В то же время о н о существенно конкретизирует наше п о н и м а н и е тер­
мина «политическая стабильность», значительно сужает область по­
иска его операциональных определений. Это как раз тот самый слу­
чай выбора концепции, который раньше мы рассматривали на примере
теоретического исследования.
Затем мы еще более конкретизируем понятие «протестная полити­
ческая активность населения» через основные системные формы этой
активности: 1) массовые акции протеста; 2) протестное электоральное
2
поведение (голосование) . Под массовыми акциями протеста будут по­
ниматься организованные и стихийные митинги, демонстрации, пике­
ты, участники которых выражают негативное отношение к деятельнос­
ти властей; под протестным голосованием — электоральная поддержка
избирателями региона тех партий и кандидатов, которые находятся в
оппозиции к действующей власти, а также голосование против всех. На
этом этапе мы перешли от абстрактных понятий к конкретным призна­
кам. Следующий шаг — конструирование эмпирически наблюдаемых
признаков, уже являющихся переменными. К ним относятся:
• частота протестных акций. Необходимо ответить на вопрос,
сколько а к ц и й протеста имело место в регионе за определенный пе­
риод времени (например, за последний год или пять лет);
' В р е а л ь н о м исследовании выделения т о л ь к о одного признака было бы, разумеет­
ся, н е д о с т а т о ч н о .
2
Вопрос о в к л ю ч е н и и в анализ н е с и с т е м н ы х ф о р м политического протеста — тер­
р о р и с т и ч е с к и х актов, вооруженного с о п р о т и в л е н и я властям и т.д. — решается в зави­
симости от их актуальности для к о н к р е т н ы х р е г и о н о в .
Глава 2. Подготовка к политическому анализу
•массовость акций протеста. Мы измеряем количество людей,
п р и н я в ш и х участие в таких акциях;
• электоральная поддержка кандидатов, находящихся в оппозиции к
власти, на последних выборах главы региона. Определяется суммар­
ное число голосов, отданных за кандидатов о п п о з и ц и и (их перечень
составляется конкретно для каждого региона);
2.4. О п е р а ц и о н а л и з а ц и я понятий
45
дей, участвовавших в акциях протеста, а их долю в общем населении
(точнее, взрослом населении) региона.
В итоге мы сконструировали многоступенчатую систему опера­
ционализации п о н я т и я «политическая стабильность», отображенную
на схеме ниже.
• число голосов, отданных против всех кандидатов на последних вы­
борах губернатора;
'электоральная поддержка оппозиционных партий на последних
выборах депутатов регионального законодательного собрания;
• число голосов, отданных против всех кандидатов на последних вы­
борах депутатов регионального законодательного собрания.
П р и в е д е н н ы й выше перечень, хоть он и неполон, отвечает основ­
ному критерию о п е р а ц и о н а л и з а ц и и — приводит понятие к измеряе­
мому, э м п и р и ч е с к и регистрируемому виду. Для каждой переменной
мы имеем определенную единицу измерения и можем получить кон­
кретные значения для каждого случая, в нашем примере — для каждо­
го региона. Эти значения мы получим из определенного набора ис­
т о ч н и к о в и н ф о р м а ц и и : электоральной статистики, материалов С М И ,
документов Министерства внутренних дел.
Однако работа по о п е р а ц и о н а л и з а ц и и п о н я т и я «политическая ста­
бильность» еще не завершена. Мы уже можем получить к о н к р е т н ы е
значения эмпирических п р и з н а к о в для отдельных регионов, но пока
не в состоянии сравнивать эти з н а ч е н и я между собой. Д л я того чтобы
иметь возможность сравнивать показатели, необходимо привести их к
единому виду, другими словами — стандартизировать.
Н а п р и м е р , мы знаем, что на выборах депутатов Государственной
думы 2003 г. в К р а с н о я р с к о м крае против всех партийных списков
проголосовало 69,4 тыс. избирателей, а в Москве — 260 тыс. Сравни­
вать эти ц и ф р ы между собой некорректно по той простой причине,
что эти два региона радикально различаются по общему числу изби­
рателей: в Москве их было зарегистрировано более 7 млн, а в Красно­
я р с к о м крае — 2,2 млн. Был также различен уровень их электоральной
активности (явки): в Москве участие в выборах п р и н я л о 57,7% изби­
рателей, в К р а с н о я р с к о м крае — л и ш ь 45%. Поэтому корректно срав­
нивать не абсолютное число голосов, отданных против всех партий­
ных с п и с к о в , а доли голосов от числа избирателей, п р и н я в ш и х
участие в выборах. В результате стандартизации получаем 7 , 1 % голо­
сов против всех для Красноярского края и 6,4% голосов для М о с к в ы :
достаточно близкие показатели при незначительном преимуществе
сибирского региона. Точно так же мы будем сравнивать не число л ю -
В процессе перехода от абстрактных понятий к конкретным пере­
менным неизбежно возникает вопрос, насколько корректно такой пе­
реход был осуществлен. Действительно ли выделенные переменные
отражают и м е н н о уровень п о л и т и ч е с к о й стабильности, а не что-то
другое? Свойство измерять и м е н н о то, что следует измерить, называ­
ют валидностью (от англ. valid — о б о с н о в а н н ы й , правильный). Валид­
ное измерение предполагает, что вариация значений переменной от­
ражает реальные и з м е н е н и я изучаемого признака, будучи при этом
м и н и м а л ь н о чувствительной к и з м е н е н и я м других признаков.
Х о р о ш и й п р и м е р невалидного и з м е р е н и я приводят Дж. Мангейм
и Р. Рич в своей хрестоматийной работе «Политология: методы иссле­
дования»:
Возможно, нам понадобится измерить, в какой степени граждане раз­
ных государств согласны с политикой своих правительств. Мы решаем ис­
пользовать в качестве показателя согласия или несогласия ответы на ряд
специально подготовленных вопросов. Мы считаем, что единственным
источником различий в ответах на вопросы являются различия мнений.
Однако минутное размышление наводит на мысль о другом возможном
источнике вариаций. Если среди исследуемых нами государств есть госу­
дарства с авторитарным правительством, прибегающим к услугам секрет­
ной полиции для подавления инакомыслия и рассматривающим любую
46
критику своей политики как акт государственной измены, граждане этих
государств, вполне возможно, побоятся высказывать в интервью несогла­
сие со своим правительством. В этом случае оценки, полученные для на­
шего измерения, могут по крайней мере в той же степени определяться от­
ношением правительства данного государства к несогласным, в какой —
1
мнением интервьюируемых .
ременная) с переменной «доля голосов, отданных за о п п о з и ц и о н н ы е
партии на выборах законодательного собрания» (В — тестируемая пе­
ременная). Ожидаемая связь является п р я м о й , так как большие зна­
чения обеих переменных свидетельствуют о нестабильности, малые —
о стабильности. Рассмотрим два блока данных:
Пример 1
Существует несколько способов тестирования измерений на валидность, или валидизации. Наиболее простые из них — очевидная и
прогностическая валидизация. П р и очевидной валидизации валидность
и з м е р е н и я не требует специальных доказательств, как в н а ш е м при­
мере с операционализацией п о н я т и я «электоральная поддержка пар­
тии» посредством переменной «число (или доля) голосов, отданных за
данную политическую партию». Прогностическая валидизация ис­
пользуется в том случае, если измерения способны предсказывать
будущие события. Н а п р и м е р , м о ж н о сравнить результаты предвыбор­
ного опроса общественного м н е н и я с результатами, реально получен­
н ы м и кандидатами по итогам голосования. Близость результатов бу­
дет являться показателем валидности измерений, осуществляемых в
д а н н о м случае с п о м о щ ь ю анкетных вопросов.
Однако при операционализации сложных понятий, как та же «по­
литическая стабильность», очевидная и прогностическая валидиза­
ция редко может быть использована. Требуется более т о н к а я процеду­
ра, а и м е н н о конструктная валидизация. Д а н н ы й метод предполагает
конструирование системы о ж и д а н и й относительно связей: а) различ­
ных и з м е р е н и й одного и того же п о н я т и я (внутренняя конструктная
валидизация); б) данного п о н я т и я с другим понятием ( в н е ш н я я кон­
структная валидизация).
Внутренняя валидизация и з м е р е н и й политической стабильности
будет включать, во-первых, п о и с к других переменных, валидных по
о т н о ш е н и ю к данному понятию. Н а п р и м е р , одной из таких перемен­
ных станет «частота смены (в год) руководителей высшего ранга в ре­
гиональных структурах власти», так называемый уровень «кадровой
чехарды». О политической нестабильности будут свидетельствовать
большие з н а ч е н и я переменной. Во-вторых, мы будем формулировать
н а ш и о ж и д а н и я относительно связи этой переменной с теми пере­
м е н н ы м и , которые тестируем на валидность. К примеру, мы ожидаем
п р я м о й связи между переменной «частота смены руководителей выс­
шего ранга в региональных структурах власти» (А — контрольная пеМангейм, Дж.,
Рич,
Р.
Политология:
методы и с с л е д о в а н и я . М., 1997. С. 100.
47
2.4. О п е р а ц и о н а л и з а ц и я понятий
Глава 2. Подготовка к политическому анализу
А
В
Пример 2
А
В
20%
Регион а
20
45%
Регион а
20
Регион b
2
5%
Регион b
2
70%
Регион с
10
20%
Регион с
10
45%
Регион d
35
70%
Регион d
35
5%
В первом блоке наблюдается я в н о е сходство вариаций тестируемой
и контрольной переменных. С н и ж е н и е значений переменной А соот­
ветствует с н и ж е н и ю значений переменной В, увеличение значений
переменной А — увеличению значений переменной В. Таким образом,
наблюдается прямая связь между п е р е м е н н ы м и А и В. Это полностью
соответствует н а ш и м теоретическим ожиданиям и служит аргументом
в пользу валидности измерения политической стабильности посредст­
вом индикатора «электоральная поддержка оппозиции». Более обсто­
ятельно понятие «связь переменных» мы рассмотрим в гл. 4.
Во втором блоке наблюдается обратная связь между переменными
(рост значений одной п е р е м е н н о й сопровождается уменьшением зна­
чений другой, и наоборот), что полностью противоречит н а ш и м ожи­
д а н и я м . Это повод серьезно задуматься о валидности измерения.
Приведенные п р и м е р ы содержат небольшое число случаев и со­
знательно сделаны максимально наглядными. На большом массиве
данных измерение связи между п е р е м е н н ы м и будет осуществляться
статистическими методами, в частности к о р р е л я ц и о н н ы м анализом.
При в н е ш н е й конструктной валидизации мы будем искать другое
понятие, с которым понятие «политическая стабильность» теоретиче­
ски связано. Н а п р и м е р , при н и з к о м уровне политической стабильно­
сти мы можем ожидать н и з к о г о уровня активности иностранных ин­
весторов, которые о с о б е н н о тщательно взвешивают политические
риски своих проектов. Связь между п о н я т и я м и является прямой.
Далее необходимо установить валидную о п е р а ц и о н а л ь н у ю пере­
менную для п о н я т и я «уровень а к т и в н о с т и и н о с т р а н н ы х инвесторов»
(уверенность в валидности здесь о ч е н ь важна, так как не имеет
смысла тестировать одно с о м н и т е л ь н о е измерение с п о м о щ ь ю дру­
гого с о м н и т е л ь н о г о и з м е р е н и я ) . Таковым может являться отноше-
48
ние объема и н о с т р а н н ы х и н в е с т и ц и й к валовому региональному
продукту или доля и н о с т р а н н ы х и н в е с т и ц и й в общем объеме инвес­
т и ц и й в э к о н о м и к у региона. Очень важно здесь отметить некоррект­
ность с р а в н е н и я объемов и н о с т р а н н ы х и н в е с т и ц и й в абсолютных
цифрах. Региональные э к о н о м и к и очень сильно различаются по
своему потенциалу, и в одном регионе 1 млн долл. и н о с т р а н н ы х ин­
в е с т и ц и й может быть очень в ы с о к и м показателем, а в другом — ни­
ч т о ж н о малым.
На следующем этапе мы устанавливаем ожидаемую связь между
о п е р а ц и о н а л ь н ы м и п е р е м е н н ы м и на основании связи между поняти­
я м и . В качестве операциональных переменных мы имеем долю голо­
сов, отданных за о п п о з и ц и о н н ы е партии на выборах законодательно­
го собрания (В — тестируемая переменная), и долю иностранных
и н в е с т и ц и й в общем объеме инвестиций в э к о н о м и к у региона (С —
контрольная переменная). Рассуждаем следующим образом: «Высо­
кие з н а ч е н и я переменной В свидетельствуют о низком уровне поли­
тической стабильности. Высокие значения переменной С свидетель­
ствуют о в ы с о к о м уровне а к т и в н о с т и и н о с т р а н н ы х и н в е с т о р о в .
Высокий уровень стабильности соответствует высокому уровню ак­
тивности. Следовательно, мы ожидаем обратную связь между пере­
м е н н ы м и В и С, хотя связь между п о н я т и я м и является прямой». Со­
ответствующие н а ш и м ожиданиям д а н н ы е приведены ниже.
Пример 1
С
В
Регион а
5%
45%
Регион b
40%
5%
Регион с
15%
20%
Регион d
0%
70%
Обоснованность выводов конструктной валидизации напрямую
зависит от числа используемых контрольных переменных. Чем их
больше, тем выше наша уверенность в валидности измерения. П р и
этом следует иметь в виду, что не существует стопроцентно валидных
и з м е р е н и й . По природе своей операциональные определения никог­
да не раскрывают всего содержания научных понятий, а только л и ш ь
некоторую его часть.
Множественность операциональных определений порождает еще
одну проблему, связанную с необходимостью объединить значения
отдельных п р и з н а к о в в о б щ и й показатель политической стабильнос­
ти. Такой показатель будет называться индексом. До сих пор в процес­
се о п е р а ц и о н а л и з а ц и и мы двигались от общего абстрактного п о н я т и я
49
2.4. О п е р а ц и о н а л и з а ц и я понятий
Глава 2. Подготовка к политическому.анализу
к конкретным э м п и р и ч е с к и м п р и з н а к а м . Чтобы построить индекс
политической стабильности, придется пройти к а к бы о б р а т н ы й
путь — от отдельных з н а ч е н и й к общему п о н я т и ю , и на этом пути
предстоит определиться по целому ряду вопросов.
В частности, необходимо уточнить структуру индекса. В нашем
случае он будет состоять из двух частных индексов (подиндексов):
«протестного голосования» и «акций протеста». Далее надо решить,
с п о м о щ ь ю каких вычислительных процедур будет рассчитываться
значение каждого из подиндексов. Подиндекс а к ц и й протеста логич­
но вычислить путем с у м м и р о в а н и я участников всех прошедших ак­
ций, а затем найти долю общего числа протестующих в населении ре­
гиона. Н а п р и м е р , с о с т о я л о с ь с е м ь а к ц и й протеста, в к о т о р ы х
приняло участие 3 , 5 , 8 , 2 , 1 0 , 3 , 4 тыс. человек. Суммарное число про­
тестующих составляет 35 тыс. П р и населении региона 1 млн человек
доля участвующих в акциях протеста составит 3,5%.
Подиндекс протестного голосования можно рассчитать через оп­
ределение объема суммарных протестных электоратов для каждого
вида выборов, а затем вычисление усредненного объема протестного
электората.
Выборы губернатора (1-й тур)
Выборы депутатов
законодательного собрания
Голосование за оппозиционера А — 23%
За оппозиционную партию N — 30%
За оппозиционера 5 — 1 5 %
За оппозиционную партию М — 16%
За оппозиционера С — 10%
За оппозиционную партию А — 11%
Против всех — 7%
Против всех — 9%
Сумма — 55%
Сумма — 66%
-
Средний объем протестного электората составит соответственно
(66 + 55) : 2 = 60,5%.
Далее необходимо определить алгоритм ф о р м и р о в а н и я итогового
индекса политической стабильности, и это совсем не простая задача.
Очевидно, что диапазон в а р и а ц и и подиндекса акций протеста (веро­
ятно, в пределах 10%) будет о ч е н ь существенно отличаться от диапа­
зона вариации подиндекса протестного голосования (примерно от 10
до 80%). Поэтому механическое сложение или подсчет средней ниче­
го не дадут.
Одно из практических р е ш е н и й проблемы заключается в переко­
дировке данных в формат е д и н о о б р а з н о й порядковой шкалы. Это мо­
жет быть сделано, например, следующим образом:
4 - 3863
50
Глава 2. Подготовка к политическому анализу
Шкальная
оценка
1
2.5. Выдвижение и проверка гипотез
Диапазон значений
Класс шкалы
Акции протеста
Протестное голосование
до 1%
до 10%
Очень низкий уровень
2
Низкий уровень
1-3%
11-25%
3
Средний уровень
3-5%
26-40%
4
Высокий уровень
5
Очень высокий уровень
5-7%
41-60%
выше 7%
выше 60%
Теперь уже можно осмысленно рассчитывать значение индекса как
средней или суммы двух подиндексов. Однако прежде необходимо оп­
ределиться еще по одному вопросу: будет ли «вклад» каждого из по­
диндексов в общий индекс равным или различным? Например, если
мы рассматриваем массовые а к ц и и протеста в качестве более сильно­
го индикатора политической стабильности, то придется присвоить
данному подиндексу больший вес по сравнению с подиндексом проте­
стного голосования. Для этого потребуется специальная процедура
взвешивания, представляющая собой умножение значения подиндекса
на специальный коэффициент. Например, если мы считаем подин­
декс протестных акций в два раза более значимым по сравнению с
подиндексом протестного голосования, то присваиваем первому вес 1,
а второму — вес 0,5 (или 2 и 1 соответственно). В этом случае при зна­
чении подиндекса акций протеста 4 (высокий уровень) и значении по­
диндекса протестного голосования 3 (средний уровень) индекс ста­
бильности составит 4 х 1 + 3 х 0,5 = 5,5.
2.5. Выдвижение и проверка гипотез
В
широком
переменными,
смысле
гипотеза
отражающими
—
свойства
это утверждение о
изучаемого
объекта.
связях между
В
большин­
стве случаев (но не всегда) речь идет о влиянии одной или нескольких
независимых переменных на зависимую переменную. Независимая
переменная является объясняющей по о т н о ш е н и ю к з а в и с и м о й (объ­
я с н я е м о й ) переменной. В политическом анализе, к а к и в обществен­
ных науках в целом, независимая переменная и даже целый комплекс
независимых переменных объясняют л и ш ь определенную долю вари­
а ц и и зависимой переменной. Соответственно, гипотезы являются ут­
верждениями о неких закономерностях или тенденциях, а не об абсо­
лютных законах. Так, гипотеза о прямой связи между п е р е м е н н ы м и
«принадлежность к сельскому населению» (независимая) и «голосо-
51
вание за п а р т и и с к о н с е р в а т и в н о й идеологией» ( з а в и с и м а я ) не
утверждает, что каждый сельский житель будет голосовать за консер­
вативные партии. В гипотезе содержится утверждение, что принад­
лежность к сельскому населению увеличивает вероятность такого
электорального поведения. Определив характеристики связи между
переменными, мы сможем предсказывать — опять же, с определен­
ной вероятностью — значения з а в и с и м о й переменной по значениям
независимой.
Формулировка гипотезы в научных исследованиях должна отве­
чать ряду требований. Прежде всего гипотеза должна быть проверяе­
мой. Другими словами, должны существовать я с н ы е критерии о ц е н к и
истинности или ложности научной гипотезы, а также практически ре­
ализуемый способ протестировать гипотезу на соответствие этим кри­
териям.
Проверяемая гипотеза должна быть сформулирована в терминах,
которые могут быть о п е р а ц и о н а л и з и р о в а н ы на э м п и р и ч е с к о м уров­
не. Это касается и самих переменных, и связей между переменными.
Так, утверждение «демократический политический режим лучше, чем
авторитарный» не является научной гипотезой, так как относится к
ценностным суждениям. П о н я т и е «лучше» не может иметь признан­
ного операционального определения на э м п и р и ч е с к о м уровне.
Не является также научной гипотезой утверждение «фактор урба­
низации сильно влияет на электоральное поведение». Д а н н а я форму­
лировка чрезмерно абстрактна: что такое «фактор урбанизации»? ка­
кие с о с т о я н и я имеет этот фактор? о каких видах электорального
поведения идет речь — о голосовании за определенную партию (ка­
кую?) или «против всех», об участии в выборах? каким образом опре­
деленные состояния «фактора урбанизации» связаны с определенны­
ми ф о р м а м и электорального поведения? каков критерий о ц е н к и
«силы» этой связи?
Однако если в примере со с р а в н е н и е м политических режимов мы
п р и н ц и п и а л ь н о не можем сконструировать научную гипотезу, так
как ц е н н о с т н ы е п о н я т и я н е о п е р а ц и о н а л ь н ы по определению, то в
другом примере имеется в о з м о ж н о с т ь сформулировать утверждение
в научно п р и е м л е м о й ф о р м е . Д л я этого его необходимо конкретизи­
ровать, ответив на п о с т а в л е н н ы е в о п р о с ы . Так, фактор урбанизации
может быть представлен к а к н е з а в и с и м а я переменная «принадлеж­
ность к городскому или сельскому населению» (номинальная пере­
менная) и л и «доля городского/сельского населения в регионе» (ин­
тервальная п е р е м е н н а я ) . П о н я т и е «электоральное поведение» мы
можем к о н к р е т и з и р о в а т ь через п о н я т и е «поддержка либеральных
52
Глава 2. Подготовка к политическому анализу
политических партий», которое, в свою очередь, получает эмпири­
ческое о п е р а ц и о н а л ь н о е определение как «суммарный процент го­
лосов, отданных на парламентских выборах 2003 г. за партии и объе­
динения " Я б л о к о " , С П С , " С Л О Н " , "Автомобилисты России",
Российскую конституционно-демократическую партию». Гипотеза
будет иметь следующий вид:
«Рост доли городского населения по регионам РФ (независимая
переменная) ведет к росту суммарной доли голосов, отданных за спи­
ски партий " Я б л о к о " , С П С , " С Л О Н " , АР и Р К Д П (зависимая пере­
м е н н а я ) . Связь считается сильной в том случае, если независимая пе­
ременная объясняет более 50% вариации зависимой».
Гипотезы д о л ж н ы представлять собой обоснованные утверждения.
Это означает, что о н и :
• либо логически вытекают из какой-то доказавшей свою состоя­
тельность теории. В этом случае гипотеза будет сформулирована де­
дуктивным способом;
• л и б о о б о б щ а ю т совокупность е д и н и ч н ы х н а б л ю д е н и й . Напри­
мер, мы в и д и м , что высокие показатели поддержки партии А со­
провождаются в ы с о к и м и показателями поддержки партии С в не­
с к о л ь к и х субъектах Р о с с и й с к о й Ф е д е р а ц и и . М ы ф о р м у л и р у е м
п р е д п о л о ж е н и е о н а л и ч и и п р я м о й связи между п е р е м е н н ы м и «под­
д е р ж к а А» и «поддержка С» для Р о с с и и в целом (это п р и м е р гипоте­
зы, в к о т о р о й п е р е м е н н ы е не подразделяются на н е з а в и с и м ы е и за­
в и с и м ы е ) . Т а к а я г и п о т е з а будет с ф о р м у л и р о в а н а индуктивным
способом.
Очевидно в этой связи, что утверждение «граждане в ы ш е среднего
роста голосуют в основном за левые партии, а граждане ниже средне­
го роста — за правые» не является о б о с н о в а н н ы м , так к а к не вытека­
ет ни из одной известной теории и не базируется на репрезентативной
совокупности эмпирических наблюдений.
Гипотезы в научном исследовании должны обладать также свойст­
вом о б о б щ е н и я : объяснять некий класс я в л е н и й , а не отдельный фе­
н о м е н . В этом их отличие от частных утверждений, таких, к а к «нара­
щ и в а н и е страной А военной мощи приведет к росту н а п р я ж е н н о с т и в
ее в з а и м о о т н о ш е н и я х со страной В» или «высокая я в к а избирателей
на выборы 12 марта 20... г. увеличит вероятность победы кандидата
Иванова». В то же время частные утверждения о связях, зависимости,
структуре изучаемых объектов должны отвечать требованиям прове­
ряемости, о п е р а ц и о н а л и з а ц и и на эмпирическом уровне, конкретнос­
ти и обоснованности. В этом п р и н ц и п и а л ь н о е отличие политическо­
го анализа к а к научной д и с ц и п л и н ы от разного рода ненаучных
2.5. Выдвижение и проверка гипотез
53
спекуляций на политические темы. Например, в утверждении «нара­
щивание страной А военной м о щ и приведет к росту н а п р я ж е н н о с т и в
ее взаимоотношениях со страной В» мы имеем:
• независимую переменную «военная м о щ ь страны А», которая
может быть операционализирована через совокупность качественных
и количественных характеристик вооруженных сил (численность ар­
мии, соотношение современных и устаревших видов вооружений и
т.д.) или через объем ассигнований государственного бюджета на во­
е н н о - п р о м ы ш л е н н ы й комплекс;
• зависимую переменную «уровень н а п р я ж е н н о с т и в отношениях
стран Aw В». О п е р а ц и о н а л ь н ы м и индикаторами этой переменной мо­
гут стать, к примеру, объем внешнеторгового оборота между страна­
ми, степень позитивности (негативности) высказываний лидеров го­
сударств друг о друге, степень солидарности п о з и ц и й при п р и н я т и и
коллективных решений в рамках О О Н и других международных орга­
н и з а ц и й и т.д.;
• прямую связь между двумя п е р е м е н н ы м и . Рост значений пере­
м е н н о й «военная м о щ ь А» ведет к росту значений переменной «уро­
вень напряженности в о т н о ш е н и я х А и В».
Еще одно общенаучное требование к гипотезам состоит в том, что
они не д о л ж н ы противоречить точно установленным фактам и дока­
з а н н ы м теориям. Однако применительно к гипотезам в политической
науке это требование не является жестким. Как было сказано выше,
независимые переменные в политологических гипотезах объясняют
л и ш ь некоторую долю вариации зависимой переменной, о н и не могут
объяснить все факты. Также в политической науке не существует уни­
версальных теорий, истинность которых была бы неопровержимо до­
казана ( н а п р и м е р , совокупность п р и н ц и п о в классической механики
в физике).
Как правило, в политических исследованиях формулируется не од­
на гипотеза, а несколько. Важно, чтобы все выдвинутые гипотезы
представляли собой единую систему, направленную на достижение
цели исследования. Отдельные же гипотезы должны соответствовать
частным задачам исследования. Так, гипотезы могут находиться в оп­
р е д е л е н н о м иерархическом с о о т н о ш е н и и . Выделяются гипотезыоснования ( о с н о в н ы е гипотезы)
и гипотезы-следствия (выводные
гипотезы), логически вытекающие из основных. При этом непосред­
ственной э м п и р и ч е с к о й проверке поддаются и м е н н о гипотезы - след­
ствия, на о с н о в а н и и истинности которых мы судим об истинности
гипотезы-основания. В уже приводившемся примере с действием
фактора урбанизации о с н о в н о й гипотезой является следующее ут-
54
Глава 2. Подготовка к политическому анализу
верждение: «Принадлежность избирателей к городскому населению
способствует голосованию за либеральные партии». Из этой гипотезы
вытекают несколько гипотез-следствий:
• «Рост доли городского населения по регионам РФ ведет к росту
суммарной доли голосов, отданных за списки партий " Я б л о к о " , С П С ,
" С Л О Н " , АР и Р К Д П на выборах депутатов Государственной думы
2003 г.;
• «Рост доли городского населения по регионам РФ ведет к росту
суммарной доли голосов, отданных за списки партий С П С , " Я б л о к о "
и К Д Р на выборах депутатов Государственной думы 1999 г.»;
• «Рост доли городского населения по регионам РФ ведет к росту
суммарной доли голосов, отданных за списки партий " Я б л о к о " и
С П С на выборах депутатов региональных законодательных собраний,
состоявшихся в 2004 - 2006 гг.»;
• «Рост доли городского населения по регионам РФ ведет к росту
суммарной доли голосов, отданных за кандидатов, баллотирующихся
в законодательное собрание от партий " Я б л о к о " и С П С или при их
поддержке»;
• «Доля респондентов, указавших свою принадлежность к городско­
му населению и положительно ответивших на вопрос о голосовании за
С П С или " Я б л о к о " , будет больше доли респондентов, указавших свою
принадлежность к сельскому населению и положительно ответивших на
вопрос о голосовании за С П С или "Яблоко"».
Если первые четыре гипотезы предполагают тестирование на истин­
ность путем анализа электоральной и демографической статистики, то
последняя верифицируется с помощью анализа данных опросов обще­
ственного мнения.
Рекомендуется выдвигать как можно большее число гипотез-след­
ствий. Чем больше гипотез-следствий получат эмпирическое под­
тверждение, тем выше будет степень уверенности относительно ис­
т и н н о с т и гипотезы-основания.
Контрольные вопросы и задания
1. Что такое программа политико-аналитического исследования? Ответы
на какие ключевые вопросы она должна содержать?
2. Что такое рабочий план исследования? Какую ф у н к ц и ю он выполняет?
3. Определите понятия «переменная», «случай», «значение».
4. Охарактеризуйте основные уровни измерения: н о м и н а л ь н ы й , порядко­
вый, интервальный.
5. Дайте определение понятию «операционализация». Чем теоретическая
Литература
55
операционализация отличается от эмпирической? Приведите пример эмпи­
рической операционализации понятия.
6. Что такое гипотеза, какую роль она играет в исследовании? Каким тре­
бованиям должна соответствовать научная гипотеза?
Литература
Мангейм, Дж., Рич, Р. Политология : методы исследования. М., 1997.
Рабочая книга социолога. М., 2003.
Туронок, С. Г. Политический анализ : курс лекций. М., 2005.
Ядов, В. А. Социологическое исследование: методология, программа, ме­
тоды. Самара, 1995.
3.1. Критерии ф о р м и р о в а н и я и н ф о р м а ц и о н н о г о обеспечения
ГЛАВА 3
Информационное обеспечение политического
анализа и прогнозирования
57
Далее, н е о б х о д и м о о ц е н и т ь
уровень
субъективнос­
т и / о б ъ е к т и в н о с т и той или и н о й и н ф о р м а ц и и . В политических
исследованиях чрезвычайно важно я с н о разграничивать ф а к т ы и ин­
терпретации, происходящие события и о т н о ш е н и я к н и м . Даже ис­
кренне настроенный на объективное восприятие наблюдатель смот­
рит на происходящее в политической жизни через призму своего
мировоззрения, ценностных установок.
К а к и в случае с надежностью, различные и с т о ч н и к и и н ф о р м а ц и и
могут обладать различной заведомой субъективностью. Так, сообще­
ние и н ф о р м а ц и о н н о г о агентства будет по определению содержать
меньше интерпретационных н а с л о е н и й , нежели статья политическо­
го публициста в массовом печатном издании.
3.1. Критерии формирования информационного обеспечения
Определяясь с и н ф о р м а ц и о н н ы м обеспечением, специалист по поли­
тическому анализу и прогнозированию должен руководствоваться це­
л ы м рядом критериев, или правил ориентации в информационном мас­
сиве. Часть этих критериев будет определяться целями и задачами
каждого конкретного исследования, однако другую часть составят
критерии, о б щ и е для любой аналитической работы.
П р е ж д е всего и н ф о р м а ц и я д о л ж н а обладать о п р е д е л е н н ы м
у р о в н е м н а д е ж н о с т и , достаточным для ф о р м и р о в а н и я обос­
н о в а н н ы х выводов и заключений. В политическом анализе надеж­
ность исходных данных далеко не всегда очевидна. В традиционных
к л а с с и ф и к а ц и я х выделяются две степени надежности и н ф о р м а ц и и :
абсолютно достоверная и вероятностно достоверная. Н е к о т о р ы е ис­
т о ч н и к и и н ф о р м а ц и и обладают заведомой надежностью, н а п р и м е р
о п у б л и к о в а н н ы й на о ф и ц и а л ь н о м сайте Президента РФ текст его
указа или выступления. Однако в большинстве случаев политическая
и н ф о р м а ц и я обладает вероятностной надежностью. Одним из прак­
тических способов увеличения вероятностной надежности информа­
ц и и является р а с ш и р е н и е числа источников, подтверждающих досто­
верность сведений, содержащихся в том или и н о м с о о б щ е н и и .
В ряде случаев — и это с п е ц и ф и к а политических исследований —а н а л и т и к может располагать абсолютно недостоверной (ложной) ин­
ф о р м а ц и е й , которая может оказаться полезной в процессе формиро­
вания выводов и заключений. Если мы знаем, что утверждение поли­
т и к а А о п о л и т и к е В я в л я е т с я л о ж н ы м , мы м о ж е м сделать
содержательные выводы о политической тактике А по о т н о ш е н и ю к
В, характере их о т н о ш е н и й и т.д.
Следующая п о з и ц и я , которая подлежит оценке, — п о л н о т а
и н ф о р м а ц и и . С этой точки з р е н и я и н ф о р м а ц и я бывает частичной
и комплексной. Последняя дает всесторонние сведения об объекте изу­
чения; первая на практике может использоваться только в совокупно­
сти с другой и н ф о р м а ц и е й . П р и этом следует четко понимать, что
получение абсолютно полной и н ф о р м а ц и и о любом объекте исследо­
вания не только невозможно, но и не нужно. В каждом случае анали­
тик должен определить ту степень полноты и н ф о р м а ц и и , которая бу­
дет д о с т а т о ч н о й для ф о р м и р о в а н и я о б о с н о в а н н ы х выводов в
соответствии с целью и задачами исследования.
Названные выше критерии — надежность, объективность и полно­
та — вытекают из самой природы обоснованного научного знания и
п р и м е н и м ы ко всей совокупности исследований. Однако существует
целый ряд вопросов прагматичного характера, ответы на которые так­
же д о л ж н ы быть даны в процессе разработки и н ф о р м а ц и о н н о г о обес­
печения. Эти ответы будут диктоваться не только стремлением к науч­
ной добросовестности, но и объективной ограниченностью ресурсов в
любом теоретическом или прикладном политическом анализе.
Необходимо оценить у р о в е н ь д о с т у п н о с т и той или иной
и н ф о р м а ц и и . В одних случаях доступ к полезным для исследователя
сведениям может быть ограничен определенным кругом л и ц (напри­
мер, сведения могут находиться под грифом «секретно» или «для слу­
жебного пользования»). В других случаях и н ф о р м а ц и я может быть
п р и н ц и п и а л ь н о доступна, но ее получение будет связано с неоправ­
д а н н о большой затратой ресурсов. И н ф о р м а ц и я может быть недо­
ступна и в том временном режиме, который оптимален для исследо­
вателя (слабая оперативная доступность).
П р и н ц и п и а л ь н о в а ж н ы м зачастую о к а з ы в а е т с я выбор между
п е р в и ч н о й и п е р е р а б о т а н н о й (производной, вторичной)
58
Глава 3. Информационное обеспечение политического анализа и прогнозирования
и н ф о р м а ц и е й . П е р в и ч н а я и н ф о р м а ц и я представляет собой совокуп­
ность полученных непосредственно из источника несистематизиро­
ванных данных. Так, при анализе м н е н и й представителей российской
прессы о взаимоотношениях России и Украины первичной информа­
цией будут все материалы прессы (статьи, репортажи, комментарии,
передачи и т.д.) за определенный период времени, и м е ю щ и е отноше­
ние к данному вопросу. Это будет максимально полная, но чрезвычай­
но громоздкая по объему и н ф о р м а ц и я , содержащая много л и ш н е г о и
ненужного. Простая обработка такого массива может заключаться
в его реферировании — вычленении только тех фрагментов, которые
непосредственно относятся к предмету изучения; удалении повторов;
группировке высказываний по некоторому содержательному призна­
ку. Н а к о н е ц , аналитик может остановиться на выборе источника, со­
держащего обобщения первичного и н ф о р м а ц и о н н о г о массива: в таком
качестве могут выступать подготовленные другими исследователями
аналитические материалы, обзоры д а н н о й темы, результаты количе­
ственного анализа прессы и т.д. В этом случае произойдет не только
физическое с о к р а щ е н и е массива, подлежащего анализу, но и появит­
ся возможность использовать уже сформулированные выводы. В то
же время существенно сократится полнота и н ф о р м а ц и и , снизится ее
надежность и объективность: авторы обобщенных материалов могли
руководствоваться определенным политическим заказом или их под­
ход к проблеме п р и н ц и п и а л ь н о отличается от того, которого придер­
живается исследователь.
3.1. Критерии ф о р м и р о в а н и я и н ф о р м а ц и о н н о г о обеспечения
59
при оценке ш а н с о в действующего депутата на переизбрание про­
ф и л ь н ы м и будут д а н н ы е об уровне его поддержки населением, ины­
ми словами — его текущий рейтинг. В той же ситуации ф о н о в о й ин­
ф о р м а ц и е й будут д а н н ы е о с о ц и а л ь н о - э к о н о м и ч е с к о м п о л о ж е н и и
той территории, от которой депутат избран. В первом случае про­
ф и л ь н ы й характер и н ф о р м а ц и и определяется тем, что и м е н н о изби­
ратели непосредственно решают судьбу мандата в процессе голосова­
н и я , и уровень их поддержки действующего депутата н а п р я м у ю
связан с о ц е н к о й его шансов на переизбрание. Во втором случае ин­
ф о р м а ц и я является ф о н о в о й , так к а к с о ц и а л ь н о - э к о н о м и ч е с к а я си­
туация хотя и влияет на поддержку действующего депутата как пред­
ставителя власти, но это влияние существенно слабее. Если бы речь
шла, н а п р и м е р , о выборах представителя исполнительной власти,
с о ц и а л ь н о - э к о н о м и ч е с к и е д а н н ы е и м е л и бы шансы стать профиль­
н ы м и : исполнительная власть гораздо больше влияет на состояние
хозяйственного комплекса, следовательно в большей степени ответ­
ственна за это с о с т о я н и е . М о ж н о сказать, перефразируя сформулиро­
ванное выше правило, что анализ профильных данных осуществляется
скорее на основе первичной информации, анализ фоновых — производной.
В нашем примере есть п р я м о й резон включить в программу исследо­
вания измерение рейтинга депутата непосредственно, т.е. путем мас­
сового опроса избирателей. В то же время едва ли стоит осуществлять
углубленный а н а л и з с о ц и а л ь н о - э к о н о м и ч е с к о й ситуации на «сыром»
массиве данных — здесь м о ж н о воспользоваться производными дан­
ными (не забывая при этом об о ц е н к е их надежности).
В целом рекомендуется как м о ж н о больше обращаться к первич­
н о й и н ф о р м а ц и и , так как в этом случае риск оказаться заложником
чужих о ш и б о к или преднамеренных искажений будет м и н и м а л е н .
В то же время характер политических проблем столь сложен, а объем
и разнообразие требуемой и н ф о р м а ц и и столь велики, что строить
анализ целиком на первичных данных зачастую не представляется
в о з м о ж н ы м . Поэтому общее правило можно сформулировать следую­
щ и м образом: чем ближе проблема к смысловому ядру исследования, чем
плотнее она входит в его предметное поле, тем больше потребность в
обращении к первичным данным. Если проблема в той или иной степе­
ни п е р и ф е р и й н а по о т н о ш е н и ю к предмету исследования, допустимо
использование вторичной и н ф о р м а ц и и .
Еще один вопрос, в о з н и к а ю щ и й при работе с большими информа­
ц и о н н ы м и массивами, — это вопрос о проведении сплошного или
выборочного исследования. Сплошное исследование — это исследова­
ние генеральной совокупности наблюдений, или всех элементов объ­
екта исследования. Если объектом являются студенты МГУ (а пред­
метом — их п о л и т и ч е с к и е п р е д п о ч т е н и я ) , то п р и с п л о ш н о м
исследовании мы д о л ж н ы подвергнуть изучению политические пред­
почтения каждого студента МГУ. Если мы изучаем высказывания
представителей отечественной прессы о российско-украинских отно­
шениях за 2005 г., то при с п л о ш н о м исследовании все такие высказы­
вания д о л ж н ы быть п р о а н а л и з и р о в а н ы .
Здесь возникает практически значимая проблема отделения п р о ­
ф и л ь н о й — непосредственно относящейся к предмету исследова­
н и я — и н ф о р м а ц и и от и н ф о р м а ц и и ф о н о в о й — с в я з а н н о й с пред­
метом исследования, но не напрямую. Это в полной мере относится
как к теоретическим, так и к прикладным исследованиям. Например,
Выборочное исследование предполагает отбор и изучение не всех
объектов генеральной совокупности, а их части, но таким образом,
чтобы выводы, сделанные относительно этой части, могли быть рас­
пространены на всю генеральную совокупность. Свойство выбороч­
ной совокупности (выборки) отражать п р и з н а к и генеральной сово-
60
Глава 3. И н ф о р м а ц и о н н о е обеспечение политического анализа и прогнозирования
купности, важные с точки зрения целей и задач исследования, назы­
ваются репрезентативностью.
При проведении выборочного исследо­
вания будут опрашиваться не все студенты МГУ, а только меньшая их
часть, но эта часть должна быть репрезентативна по о т н о ш е н и ю к ге­
неральной совокупности. О п р и н ц и п а х и приемах ф о р м и р о в а н и я вы­
61
3.2. И с т о ч н и к и и н ф о р м а ц и и и методы сбора данных
• владеющие и н ф о р м а ц и е й люди, сведения от которых м о ж н о по­
лучить путем опроса. Метод опроса включает в себя достаточно боль­
ш о й набор различных техник;
• н е п о с р е д с т в е н н о е в о с п р и я т и е исследователем
политических событий, или наблюдение.
происходящих
борочной совокупности мы поговорим отдельно.
Следует еще определиться с такой характеристикой и н ф о р м а ц и и ,
как е е о б н о в л я е м о с т ь . П о этому критерию выделяется постоян­
ная и переменная (обновляемая) и н ф о р м а ц и я . Постоянная информа­
Документальные ИСТОЧНИКИ информации
Документальные источники и н ф о р м а ц и и чрезвычайно разнообразны
ция собирается однократно и затем остается в целом н е и з м е н н о й на
по целому ряду позиций. Политический документ — это и отчет о стати­
протяжении всего исследования; обновляемая информация пополняет­
стике работы с законопроектами на официальном интернет-сайте Госу­
ся и изменяется с определенной периодичностью. Так, п р и изучении
дарственной думы, и хранящиеся в архиве письма В.И. Ленина, и аудио­
персонального состава и политической активности членов Совета
кассета с репортажем о политическом митинге на Красной площади.
Ф е д е р а ц и и в качестве п о с т о я н н о й и н ф о р м а ц и и мы будем распола­
гать, н а п р и м е р , б и о г р а ф и я м и , сенаторов, в качестве обновляемой —
сведениями об их публичных выступлениях,
визитах в р е г и о н ы ,
Документы различаются формой представления информации.
На­
пример, выступление президента страны может быть представлено
аудиовизуально (видеозапись), аудиально (звукозапись), иметь вид
текстовой записи. Для одной и той же ф о р м ы представления инфор­
встречах с населением, представителями элиты и т.д.
П р и выборе и с т о ч н и к о в о б н о в л я е м о й и н ф о р м а ц и и з н а ч е н и е
мации возможны разные виды ее кодировки. Так, видео- и звукозапись
к а к о й времен­
может быть осуществлена аналоговым или ц и ф р о в ы м способом. Раз­
ной зазор разделяет ф а к т осуществления того или и н о г о политичес­
н ы м ф о р м а м представления и н ф о р м а ц и и и разным видам кодировки
кого с о б ы т и я и о т р а ж е н и е этого ф а к т а в и н ф о р м а ц и о н н о м источни­
соответствуют свои носители информации: в нашем примере аналого­
имеет степень оперативности обновления данных, т.е.
ке.
Особенно важна оперативность обновления
информации в
вая видеозапись будет храниться на видеокассете (обычно формата
фиксация
VHS или Betacam), цифровая — на электронном носителе (жесткий
и з м е н е н и й о п р е д е л е н н о й ситуации или каких-то ее отдельных пара­
д и с к компьютера, C D - или DVD-диск, флеш-карта и т.д.). Эти, каза­
метров.
лось бы, «технические подробности» могут иметь очень существенное
мониторинговых
исследованиях,
целью
которых
является
Н а к о н е ц , нельзя забывать и о такой важной, хотя исключительно
п р а к т и ч е с к о й , характеристике и н ф о р м а ц и о н н о г о и с т о ч н и к а , как
удобство и скорость его обработки.
значение при п р и н я т и и аналитиком р е ш е н и й об и н ф о р м а ц и о н н о м
обеспечении своей работы.
В огромном массиве документальной и н ф о р м а ц и и выделяется не­
сколько ее видов, наиболее а к т и в н о используемых в качестве источ­
н и к о в и н ф о р м а ц и о н н о г о обеспечения политического анализа:
3.2. Источники информации и методы сбора данных
П р и всем многообразии политической и н ф о р м а ц и и число принци­
пиальных способов (или базовых источников) ее получения невели­
ко. По большому счету существует всего три базовых и с т о ч н и к а ин­
формации:
• материальные носители и н ф о р м а ц и и , специально созданные для
ее х р а н е н и я и передачи, которые в науке называются документами.
Это наиболее важный для политических исследований корпус источ­
н и к о в и самый разнообразный. Выработан целый ряд специальных
методов работы с документами (о них речь ниже);
• материалы средств массовой и н ф о р м а ц и и ;
• статистические д а н н ы е ;
• нормативно-правовые акты;
• политико-идеологические документы;
• а г и т а ц и о н н о - п р о п а г а н д и с т с к и е материалы.
К основным с р е д с т в а м
массовой
информации
отно­
сятся телевидение, радио, пресса, и н ф о р м а ц и о н н ы е агентства. Ино­
гда к этой группе относят и Интернет, но более корректно говорить об
этой глобальной сети как особой, уникальной системе хранения и пе­
редачи и н ф о р м а ц и и , по ряду характеристик радикально отличающей­
ся от т р а д и ц и о н н ы х С М И .
62
Глава 3. Информационное обеспечение политического анализа и прогнозирования
3.2. Источники и н ф о р м а ц и и и методы сбора данных
63
Специфика С М И с позиций информационного обеспечения поли­
тического анализа заложена уже в названии этого источника данных:
С М И по определению рассчитаны на массовую аудиторию. Разумеется,
масштаб этой «массовости» может колебаться от нескольких тысяч или
даже сотен подписчиков одного журнала до многих миллионов зрителей
общенациональных и международных телеканалов. Однако в любом
случае ориентация на широкую аудиторию предопределяет возмож­
ность политического влияния. Информация в политике сама по себе яв­
ляется мощным ресурсом, а способность транслировать ее в массы це­
нится вдвойне. С М И не только и не столько информируют свои
аудитории о происходящих событиях, сколько формируют определен­
ный угол зрения на эти события, задают вектор их восприятия. Это про­
исходит и в том случае, когда руководство С М И не ангажировано ка­
кой-то определенной политической силой и далеко от стремления грубо
навязать ту или иную точку зрения общественности. Однако даже про­
стой выбор из очень большого числа ежедневно происходящих событий
тех немногочисленных «информационных поводов», которые попадают
в «повестку дня» и становятся фактом массового сознания, уже являет­
ся актом формирования определенной «картины мира».
и н ф о р м а ц и о н н ы е потребности последнего существенно отличаются
от потребностей политического аналитика. Причем в большинстве
случаев чем шире аудитория С М И , тем менее полную и н ф о р м а ц и ю
можно с его помощью получить. Так, самое массовое С М И — телеви­
дение — отдает информации о политической жизни очень незначи­
тельную часть эфирного времени. За исключением наиболее значимых
поводов политической повестки дня, события освещаются обычно
очень кратко, так как детальные о п и с а н и я просто не интересны массо­
вой аудитории. Несколько лучше (конечно, с точки зрения информа­
ционных потребностей политического анализа) ситуация обстоит на
радио, где аудитория меньше по объему. Радиоканалы, специализирую­
щиеся на общественной и политической проблематике, дают разверну­
тый комментарий нескольких экспертов по какой-то конкретной по­
литической проблеме. Еще более подробную и н ф о р м а ц и ю можно
получить на страницах газеты и тем более общественно-политического
журнала, которые не ограничены жесточайшими рамками эфирного
времени. П р и этом аудитория общественно-политических печатных
изданий в п р и н ц и п е не сопоставима по своему объему с аудиторий те­
левидения и даже радио.
П р и этом и аудитория различных С М И определенным образом
влияет на характер освещения и м и событий. Каждое С М И и тем бо­
лее каждая телевизионная программа или газетная колонка в той или
и н о й степени «привязаны» к своей аудитории, к ее о ж и д а н и я м (или к
своему п о н и м а н и ю этих ожиданий), что также является фактором по­
дачи и н ф о р м а ц и и в определенном свете. Характерна сама метафора
«освещение событий», ведь свет не идет отовсюду, он падает под оп­
ределенным углом, и если есть свет, обязательно есть и тень. В этой
связи нужна известная осторожность при работе со С М И как источ­
н и к о м и н ф о р м а ц и и для политического анализа. Прежде всего это ка­
сается уровня субъективности и н ф о р м а ц и и : о с н о в н ы м продуктом
С М И являются не факты, а их интерпретации. Определенное исклю­
чение составляют и н ф о р м а ц и о н н ы е агентства, такие, как Рейтер,
Ф р а н с Пресс, Р И А «Новости» и др. Однако это с о в е р ш е н н о особый
род и н ф о р м а ц и о н н ы х источников: основной аудиторией информ­
агентств является не столько общественность, сколько сами С М И , и
их «массовость» м о ж н о поставить под сомнение.
Уровень достоверности политической и н ф о р м а ц и и в С М И сложно
оценить однозначно. С одной стороны, прямое искажение фактов в
прессе практически неизбежно ведет к судебному преследованию: по
роду своей деятельности политики отличаются от звезд шоу-бизнеса
несколько более внимательным отношением к своей репутации, здесь
не действует п р и н ц и п «известность л ю б о й ценой». С другой стороны,
в прессе (особенно, к сожалению, в отечественной) ш и р о к о распро­
странена практика «политического заказа». К проблеме оценки досто­
верности документальных источников в целом мы еще вернемся.
Нередко возникает проблема полноты и н ф о р м а ц и и . Л ю б ы м С М И
движет желание быть интересным своей аудитории (хоть и очень раз­
ной) — в этом залог его в ы ж и в а н и я и успеха. В результате в э ф и р или
на страницу газеты попадает л и ш ь то, что, по м н е н и ю представителей
С М И , интересно массовому потребителю и н ф о р м а ц и и . Разумеется,
И н ф о р м а ц и я С М И отличается достаточно высокой оперативнос­
тью, хотя по этому показателю среди С М И есть свои лидеры и аутсайде­
ры. К первым принадлежат прежде всего информационные агентства:
максимально быстрая доставка сообщений о событиях — это почти в
прямом смысле слова их хлеб. И н ф о р м а ц и о н н ы е агентства — единст­
венные С М И , способные обеспечивать непрерывный поток данных по
политической тематике. Оперативны также телевидение и радио, осо­
бенно в формате «прямых включений с места событий». В числе «отста­
ющих» — печатные С М И , оперативность которых ограничена перио­
дичностью их выхода в свет и особенностями технологического цикла.
Даже специальный выпуск ежедневной газеты необходимо сверстать,
отпечатать и доставить на точки распространения, что неизбежно влечет
за собой существенное (по меркам С М И ) запоздание информации.
64
Глава 3. И н ф о р м а ц и о н н о е обеспечение политического анализа и прогнозирования
Б е с с п о р н ы м достоинством всех средств массовой и н ф о р м а ц и и яв­
ляется их высокая доступность. Д а н н ы й вид источников доступен,
что называется, по определению. Единственным ограничением мо­
жет служить высокая стоимость, однако это относится л и ш ь к незна­
чительной категории узкоспециализированных изданий (например,
подписка на некоторые журналы по проблематике нефтегазового
комплекса может составлять несколько тысяч рублей в месяц).
С т е п е н ь технического удобства обработки и н ф о р м а ц и и С М И
очень сильно варьируется, причем не только в зависимости от типа
С М И . В настоящее время исследователь может получать материалы
прессы в нескольких разных форматах. Так, газету м о ж н о прочитать
не только в ее «первозданном» — бумажном — виде, очень неудобном
для последующей обработки. М о ж н о назвать по крайней мере три до­
полнительных ее варианта.
Прежде всего это интернет-версия газеты, которой располагают в
настоящее время не только большинство федеральных, но и многие
региональные издания. Как правило, интернет-версия общественнополитических изданий содержит все или большинство материалов —
в том числе графических, сопровождающих статьи (фотографии, ка­
рикатуры и т.д.), — доступных в бумажной версии. Работая с интер­
нет-версией, м о ж н о понять, какие материалы редакция считает глав­
н ы м и в д а н н о м номере (их заголовки выносятся на первую полосу).
Все это будет представлено в электронном виде, тем более что обыч­
н ы й для таких случаев формат html легко «усваивается» распростра­
н е н н ы м и текстовыми редакторами, т а к и м и , как MS Word.
В то же время интернет-версии печатных изданий могут быть рас­
считаны на несколько иную аудиторию по сравнению с читателями
печатной версии. В н е ш н и й вид газеты неизбежно изменится хотя бы
по той простой причине, что традиционная для печатных газет полоса
(А2 или A3) физически не поместится на экране монитора. И н ы м и
словами, по сравнению с печатным изданием мы будем иметь опреде­
ленную потерю и н ф о р м а ц и и в обмен на преимущество в техническом
удобстве. Можем ли мы пренебречь этой потерей? — ответ на этот во­
прос целиком зависит от целей исследования. Если нас интересуют из­
л о ж е н н ы е в газете факты и суждения по определенной проблеме, не
касающейся собственно данного издания, то можем. Если же для нас
важны, к примеру, особенности восприятия политической позиции
данного издания его читателями — ответ будет отрицательным.
Другая возможная форма газеты — ее электронная копия, получен­
ная с п о м о щ ь ю процедуры с к а н и р о в а н и я . Фактически это «цифровая
фотография» газетных полос; обычно для ее чтения используется про-
3.2. И с т о ч н и к и и н ф о р м а ц и и и методы сбора данных
65
грамма Acrobat Reader (формат pdf). Потери и н ф о р м а ц и и здесь прак­
тически нет, однако могут возникнуть сугубо технические трудности.
Так, файлы в формате pdf достаточно велики по объему, их труднее ре­
дактировать, особенно при низком разрешении сканирования.
Н а к о н е ц , м о ж н о получить чисто текстовую электронную версию
газеты (обычно формат txt). Д а н н ы й формат наиболее удобен с техни­
ческой точки з р е н и я : он может передаваться по электронным каналам
связи в больших объемах, редактируется практически во всех про­
граммах, легок в отношении поиска отдельных слов и словосочетаний
в крупном массиве данных и т.д. И м е н н о в таком формате материалы
прессы хранятся в большинстве специализированных баз д а н н ы х по
С М И . Однако в нем полностью теряется визуальное восприятие газе­
ты: ее структура (как материалы расположены на полосах), все графи­
ческие объекты, ш р и ф т заголовков и т.д. Соответственно, потеря
и н ф о р м а ц и и по сравнению с печатной версией будет очень значи­
тельной.
Дилемма «техническое удобство и л и полнота и н ф о р м а ц и и » акту­
альна и при работе с другими С М И . Так, отказ от оригинальной —
звуковой — версии радиопрограммы в пользу ее текстовой стеногра­
фической записи ведет к потере невербальных характеристик речи
(интонаций, темпа), однако обеспечивает существенный выигрыш в
скорости обработки и н ф о р м а ц и и . Еще более сложная ситуация с те­
л е в и з и о н н ы м и программами, где «технически неудобное» для обра­
ботки изображение формирует львиную долю всей и н ф о р м а ц и и теле­
видения. С к а з а н н о е относится не только к С М И , но и к другим аудиои аудиовизуальным документам.
Отдельного внимания заслуживает такой глобальный источник ин­
формации, как сеть Интернет. Как было отмечено выше, это особая
коммуникативная среда, обладающая рядом уникальных характеристик.
Во-первых, сеть Интернет является колоссальным и непрерывно
п о п о л н я е м ы м х р а н и л и щ е м д о к у м е н т а л ь н о й и н ф о р м а ц и и , своего
рода глобальной базой данных. В Интернете имеются официальные
сайты всех значимых политических партий и общественных органи­
з а ц и й , государственных и, в м е н ь ш е й с т е п е н и , м у н и ц и п а л ь н ы х
структур власти, многих н е ф о р м а л ь н ы х политических групп, в том
или и н о м виде там представлено большинство средств массовой ин­
ф о р м а ц и и . Все более активно развиваются специальные интернетС М И : н о в о с т н ы е ресурсы, существующие исключительно в Сети и
отличающиеся высокой оперативностью обновления и н ф о р м а ц и и .
В и н т е р н е т - С М И имеются б а н к и д а н н ы х статистической и норма­
тивной и н ф о р м а ц и и , большой объем вторичных данных. Вся эта ин5 - 3863
66
Глава 3. Информационное обеспечение политического анализа и прогнозирования
ф о р м а ц и я представлена в электронном виде, что обеспечивает про­
стоту ее получения и обработки.
Во-вторых, с п е ц и ф и к а сети Интернет состоит в активности потре­
бителя и н ф о р м а ц и и . В отличие от традиционных С М И , Интернет
предполагает не пассивное восприятие данных, а их получение по оп­
ределенному запросу. С одной стороны, это открывает огромные воз­
можности целевого поиска данных, с другой — предъявляет повышен­
ные требования к навыкам пользователя. Объемы содержащейся в
Интернете и н ф о р м а ц и и таковы, что могут «похоронить» под собой не­
опытного пользователя. Особенно это актуально для более насыщен­
ного, по сравнению с российским, западного сектора сети Интернет,
где даже на детально сформулированный запрос можно получить сот­
ни тысяч ссылок.
П р и этом рядовой пользователь Интернета может выступать не
только активным потребителем, но и продуцентом данных. В отличие
от и н ф о р м а ц и о н н о г о поля, формируемого т р а д и ц и о н н ы м и С М И ,
пространство Интернета значительно менее регламентировано. Что­
бы помещать сообщения, документы в глобальную и н ф о р м а ц и о н н у ю
среду, его отправитель не должен обладать соответствующими лицен­
з и я м и , необходимыми для телеканалов и печатных изданий. Более то­
го, выявление авторства того или иного документа подчас вызывает
серьезные затруднения. Поэтому и н ф о р м а ц и я , циркулирующая в Ин­
тернете, требует особо тщательной проверки на надежность.
Отдельной и очень важной составляющей информационного
обеспечения политического анализа являются с т а т и с т и ч е с к и е
д а н н ы е , которые, в отличие от индивидуальных показателей, ха­
рактеризуют определенные свойства групп людей, взятых в целом,
причем эти свойства не могут быть распространены на каждого члена
групп в отдельности. Так, если мы утверждаем, что на выборах депу­
татов Государственной думы 2003 г. избиратели Я м а л о - Н е н е ц к о г о ав­
т о н о м н о г о округа в среднем поддержали партию «Единая Россия» на
8% лучше, чем избиратели С м о л е н с к о й области, это н и к о и м образом
не означает, что каждый отдельный избиратель ЯНАО больше поддер­
живает «Единую Россию», чем избиратель С м о л е н щ и н ы .
К а к правило, группы людей, которым присваиваются статистиче­
ские характеристики, формируются по территориальному или соци­
ально-демографическому признаку. В первом случае речь идет о насе­
л е н и и города, района, области, страны, во втором — о возрастных,
тендерных, национальных и иных общностях.
О с н о в н ы м источником статистических данных являются специаль­
ные государственные структуры, например Центральная избиратель-
3.2. Источники информации и методы сбора данных
67
ная комиссия РФ или Федеральная служба государственной статисти­
ки, имеющие свои территориальные подразделения. В силу официаль­
ного происхождения большинства статистических данных они облада­
ют достаточно высокой надежностью. Впрочем, иногда статистические
показатели могут становиться инструментом политического влияния, и
тогда уровень доверия к ним снижается. Например, по м н е н и ю многих
экспертов, данные переписи населения 2002 г. в некоторых националь­
ных республиках были подвергнуты сознательному искажению. Речь
идет об абсолютной и относительной численности той или иной на­
циональности; в ряде регионов это имеет принципиальное значение с
точки зрения распределения власти между представителями различных
этносов. Обоснованные вопросы нередко вызывают и результаты голо­
сований, существуют даже специальные методики, позволяющие оце­
нить степень надежности электоральной статистики.
Важным плюсом статистической и н ф о р м а ц и и является то, что она
изначально дана в количественной ф о р м е . Соответственно, к ее дан­
ным может применяться весь арсенал статистических методов, позво­
ляющих не только представлять и н ф о р м а ц и ю в наглядном виде, но и
осуществлять п о и с к скрытых закономерностей, связей, зависимостей
между п р и з н а к а м и . При условии владения такими методами — обяза­
тельном для специалиста по политическому анализу — статистичес­
кие д а н н ы е представляются удобным для обработки информацион­
ным массивом.
Большинство статистических данных являются суммарными
п о к а з а т е л я м и . К примеру, у р о в е н ь п о д д е р ж к и о п р е д е л е н н о г о кан­
дидата в п р е з и д е н т ы на ф е д е р а л ь н ы х выборах рассчитывается пу­
тем с у м м и р о в а н и я всех голосов, п о д а н н ы х за этого кандидата. Со­
ответственно, с у м м а р н ы е с т а т и с т и ч е с к и е д а н н ы е обеспечивают
в о з м о ж н о с т ь п р о в е д е н и я с п л о ш н о г о и с с л е д о в а н и я без п о с т р о е н и я
в ы б о р о ч н о й с о в о к у п н о с т и , тем с а м ы м п о в ы ш а я о б о с н о в а н н о с т ь
итоговых результатов.
К плюсам статистической и н ф о р м а ц и и относится также ее достаточ­
но высокая доступность. Скажем, результаты выборов можно без труда
найти в и н ф о р м а ц и о н н о й системе Центризбиркома (www.cikrf.ru), ос­
новные показатели социально-экономической статистики доступны на
сайте Федеральной службы государственной статистики (www.gks.ru), а
также на официальных сайтах многих субъектов Федерации. Все это
публикуется и в печатном виде — в специальных статистических сбор­
никах. Определенные проблемы с доступностью информации могут
возникнуть тогда, когда речь идет о небольшой социальной или терри­
ториальной общности (например, о населении муниципального образо5*
68
Глава 3. И н ф о р м а ц и о н н о е обеспечение политического анализа и прогнозирования
вания). В таких случаях может возникнуть необходимость обратиться с
запросом в местные органы власти.
Однако статистические данные не отличаются оперативностью об­
новления. Это обусловлено самой их природой: потребность в измере­
нии неких общегрупповых показателей возникает на сравнительно
длинных временных дистанциях. Так, не имеет никакого смысла еже­
недельно фиксировать уровень безработицы в определенном регионе:
за неделю он просто не успеет принципиально измениться.
Среди всего массива статистических данных следует обратить внима­
ние на некоторые их разновидности, наиболее активно востребованные
в качестве информационной базы политического анализа. Прежде всего
это электоральная статистика — количественный учет избирательного
процесса, сводные данные о голосованиях избирателей за политические
партии (объединения) или отдельных кандидатов. Электоральная стати­
стика содержит также сведения об общем числе избирателей, их актив­
ности (явке на выборы), о числе голосов, поданных против всех канди­
датов (партий), если такая позиция имеется в бюллетене.
3.2. И с т о ч н и к и и н ф о р м а ц и и и методы сбора д а н н ы х
69
Среди собственно «политических» видов статистических данных
следует также выделить статистику, отражающую политическую ак­
тивность населения вне электорального процесса. Это могут быть дан­
ные об участии в митингах, демонстрациях, иной массовой политиче­
ской активности, членстве в политических партиях и т.д. Впрочем,
такого рода д а н н ы е гораздо менее доступны по сравнению со статис­
тикой электоральной.
Полезные для политического анализа данные содержат демографи­
ческая и социально-экономическая статистика. Эти данные важны для
того, чтобы понять, в какой среде протекают властные процессы, ка­
кие неполитические факторы влияют на политическое поведение масс
и элит. Н а п р и м е р , особенности институциональной организации вла­
сти в Дагестане, структуру политической элиты региона невозможно
понять, не зная численности титульных этносов этой республики.
•территориальному — д а н н ы е территориальных избирательных
к о м и с с и й о результатах голосования в муниципальных образованиях;
Высокую п р о т е с т у ю активность определенной социальной группы
можно объяснить, исходя из показателей социального самочувствия,
операциональными индикаторами которого выступают: отношение
средней заработной платы к прожиточному минимуму; уровень детской
смертности; уровень безработицы; доля населения, живущего за чертой
бедности; направление миграционных потоков (люди переезжают из
менее благополучных мест в более благополучные) и т.д. Полезным под­
спорьем в оценке уровня политической стабильности может стать стати­
стическая информация, характеризующая социальную дифференциа­
цию: разрыв между наиболее обеспеченными и наиболее бедными
слоями населения. Уровень поддержки политических партий в опреде­
ленном регионе можно объяснить, исходя из данных о возрастной струк­
туре населения или о соотношении проживающих в городах и сельской
местности. Эти и многие другие закономерности невозможно было бы
выявить и обосновать без использования статистических данных.
• местному — д а н н ы е участковых избирательных комиссий о ре­
зультатах голосования по отдельным избирательным участкам.
Н о р м а т и в н о - п р а в о в ы е а к т ы — особый вид нормативных,
т.е. устанавливающих некие нормы поведения, документов, которые:
Обновление электоральной статистики привязано к избиратель­
н ы м циклам. Так, д а н н ы е о выборах Президента РФ обновляются раз
в четыре года.
В дальнейшем мы будем неоднократно иллюстрировать примене­
ние различных методов исследования на примере анализа электораль­
ной статистики.
• п р и н и м а ю т с я к о м п е т е н т н ы м (уполномоченным на то) органом
государственной власти или и н о й организацией при обязательной
санкции государства. Нормативно-правовой акт всегда отражает во­
лю государства, это властный и о ф и ц и а л ь н ы й документ;
•занимают определенное место в иерархической системе права.
В частности, л ю б о й нормативно-правовой акт не должен входить в
противоречие с в ы ш е с т о я щ и м и нормативно-правовыми актами;
• характеризуются определенной процедурой вступления в силу
(официальное опубликование, определенный срок с момента приня­
тия и т.д.);
В зависимости от масштаба выборов электоральная статистика
анализируется по четырем уровням:
• общефедеральному — д а н н ы е Центральной избирательной ко­
миссии о результатах голосования в целом по стране (выборы прези­
дента Р Ф , депутатов Государственной думы, о б щ е н а ц и о н а л ь н ы е ре­
ферендумы);
• субъектов Федерации/окружному — д а н н ы е избирательных ко­
миссий субъектов Федерации и окружных избирательных к о м и с с и й о
результатах голосования в целом по региону/избирательному округу
1
по выборам депутатов Государственной думы ;
' В соответствии с и з м е н е н и я м и в избирательном законодательстве 2005 г., предус­
м а т р и в а ю щ и м и переход к п р о п о р ц и о н а л ь н о й системе к о м п л е к т о в а н и я Государствен­
н о й д у м ы , о к р у ж н о й уровень у п р а з д н я е т с я .
70
Глава 3. Информационное обеспечение политического анализа и прогнозирования
• всегда облекаются в специально предусмотренную документаль­
ную форму, имеют установленную структуру, определенные реквизи­
ты. Соответственно, всегда можно определить вид нормативно-пра­
вового акта ( н а п р и м е р , з а к о н или п о с т а н о в л е н и е ) , установить
властный институт, п р и н я в ш и й акт, должностное л и ц о , его подписав­
шее, дату п р и н я т и я , подписания и вступления в силу.
Важнейшим видом нормативно-правовых актов являются законы,
регулирующие наиболее значимые общественные о т н о ш е н и я . Они
п р и н и м а ю т с я в соответствии с четко определенной процедурой ком­
петентным органом. В России федеральные законы принимаются Го­
сударственной думой, проходят процедуру одобрения Советом Феде­
рации и Президентом Р Ф . Предусмотрено также принятие законов
посредством прямого волеизъявления граждан — на референдуме.
О с н о в н ы м и законами Российской Федерации является Конститу­
ция и ряд конституционных законов (о Правительстве, об изменении
конституционно-правового статуса субъекта РФ и др.). Эти докумен­
ты определяют правовую архитектуру политической системы, ключе­
вые характеристики ее институционального дизайна: статус, ф у н к ц и и
и п о л н о м о ч и я важнейших институтов государственной власти, фор­
мат их взаимодействия. Аналогичную ф у н к ц и ю в субъектах РФ вы­
п о л н я ю т уставы краев и областей, конституции республик.
Обычные з а к о н ы — это акты текущего законодательства, регла­
ментирующие различные стороны жизни общества. О н и также обла­
дают высшей юридической силой, но при этом сами д о л ж н ы соответ­
ствовать Конституции и конституционным з а к о н а м .
Прочие нормативно-правовые акты являются п о д з а к о н н ы м и ; о н и
обладают полнотой юридической силы, но не в той степени всеобщ­
ности и верховенства, как законы. Наиболее з н а ч и м ы е подзаконные
акты в нашей стране — это указы и распоряжения Президента Р Ф , по­
становления и р е ш е н и я Правительства.
С и с т е м а н о р м а т и в н о - п р а в о в ы х актов, с одной с т о р о н ы , фикси­
рует п р о и с х о д я щ и е в п о л и т и ч е с к о й сфере и з м е н е н и я , с другой — са­
ма стимулирует эти и з м е н е н и я в о п р е д е л е н н о м н а п р а в л е н и и . Нор­
м о т в о р ч е с т в о — м о щ н ы й р ы ч а г в о з д е й с т в и я на п о л и т и ч е с к и й
п р о ц е с с . К примеру, ряд п р и н ц и п и а л ь н ы х и з м е н е н и й , в н е с е н н ы х в
и з б ирательн о е законодательство с 2000 по 2005 г. ( н о в ы й з а к о н
«О политических партиях», п о п р а в к и в з а к о н «Об о с н о в н ы х гаран­
тиях избирательных прав граждан» и др.), с у щ е с т в е н н ы м образом
п о в л и я л на п о в ы ш е н и е роли партий в п о л и т и ч е с к о м , в частности
э л е к т о р а л ь н о м , процессе. И н с т и т у ц и о н а л ь н ы е п е р е м е н ы в регули­
р о в а н и и ф едеративны х о т н о ш е н и й ( и з м е н е н и е п р и н ц и п о в к о м -
3.2. И с т о ч н и к и и н ф о р м а ц и и и методы сбора данных
71
плектования Совета Ф е д е р а ц и и , п о я в л е н и е института п о л н о м о ч н ы х
представителей Президента в федеральных округах, и з м е н е н и е по­
рядка и з б р а н и я губернаторов и т.д.) самым р а д и к а л ь н ы м образом
п о в л и я л и на ф а к т и ч е с к о е распределение властных ресурсов между
федеральным и р е г и о н а л ь н ы м у р о в н я м и у п р а в л е н и я .
Влияние нормативно-правовых актов на политический процесс
находится в фокусе в н и м а н и я такой парадигмы политического анали­
за, как институциональный (неоинституциональный) подход. Бихе­
виоризм рассматривает этот вид документов под несколько и н ы м уг­
лом зрения: нормативно-правовой акт — это политическое решение,
появившееся в результате взаимодействия политических субъектов,
заинтересованных групп и т.д. Такой подход может быть достаточно
плодотворным. Огромный интерес для исследователя, интересующе­
гося л о б б и с т с к и м и процессами, д и н а м и к о й взаимодействия различ­
ных групп давления представляет бюджетный процесс — ежегодное
принятие федерального закона о государственном бюджете на следу­
ю щ и й год. Важным элементом и н ф о р м а ц и о н н о г о обеспечения в дан­
ном случае станет мониторинг т р а н с ф о р м а ц и и п о л о ж е н и й закона о
бюджете от чтения к чтению (всего их четыре, не считая так называе­
мого «нулевого чтения» — обсуждения законопроекта в парламент­
ских ф р а к ц и я х с участием представителей Правительства). В системе
и н ф о р м а ц и о н н о г о обеспечения политического анализа нормативноправовые акты могут выступать и как постоянная, и как переменная
и н ф о р м а ц и о н н а я компонента.
Н е с о м н е н н ы е достоинства нормативно-правовых актов — высо­
кая надежность (если нормативно-правовой акт уже опубликован и
вступил в силу, содержащаяся в нем и н ф о р м а ц и я обладает абсолют­
ной достоверностью) и доступность. Нормативно-правовые акты пуб­
ликуются в о ф и ц и а л ь н о й прессе, на интернет-сайтах органов госу­
дарственной власти и управления, хранятся в специальных базах
данных. Ф а к т о р о м , облегчающим п о и с к нужных исследователю нор­
мативно-правовых актов, является довольно высокая степень их сис­
тематизации.
Политико-идеологические
документы
формулиру­
ют социально значимые цели и приоритеты, стратегии их достижения;
постулируют фундаментальные политические ценности. Под «соци­
альной значимостью» понимается актуальность таких целей, ценнос­
тей и стратегий для всего общества или больших социальных групп.
К основным видам политико-идеологических документов относятся:
• программы политических партий, общественно-политических
объединений;
72
3.2. Источники и н ф о р м а ц и и и методы сбора данных
Глава 3. Информационное обеспечение политического анализа и прогнозирования
•декларации, хартии, меморандумы, принимаемые на государст­
венном уровне (например, Декларация независимости, Великая хар­
тия вольностей);
• программные выступления политических лидеров. Так, в России
одним из ключевых политико-идеологических текстов является еже­
годное послание Президента РФ Федеральному собранию.
Как правило, политико-идеологическую нагрузку несут норматив­
но-правовые акты высшего уровня правовой иерархии, прежде всего
конституции. Так, преамбула к действующей р о с с и й с к о й Конститу­
ц и и , п р и н я т о й на референдуме 1993 г., имеет отчетливо выраженное
идеологическое содержание:
М ы , многонациональный народ Российской Федерации,
соединенные общей судьбой на своей земле,
утверждая права и свободы человека, гражданский мир и согласие,
сохраняя исторически сложившееся государственное единство,
исходя из общепризнанных п р и н ц и п о в равноправия и самоопределе­
н и я народов,
чтя память предков, передавших нам любовь и уважение к Отечеству,
веру в добро и справедливость,
возрождая суверенную государственность России и утверждая незыб­
лемость ее демократической основы,
стремясь обеспечить благополучие и процветание России,
исходя из ответственности за свою Родину перед н ы н е ш н и м и будущи­
ми п о к о л е н и я м и ,
сознавая себя частью мирового сообщества,
принимаем К О Н С Т И Т У Ц И Ю Р О С С И Й С К О Й Ф Е Д Е Р А Ц И И .
Известно множество исторических примеров нормативных актов,
о д н о в р е м е н н о в ы п о л н я в ш и х политико-идеологическую ф у н к ц и ю .
В р о с с и й с к о й истории это, например, Соборное уложение 1649 г.,
Декрет о мире и Декрет о земле 1917 г.
Политико-идеологические документы являются хорошей основой
не только для традиционного, но и для политико-психологического
анализа. Так, анализ программных выступлений политических лиде­
ров позволяет реконструировать фундаментальные характеристики
их м и р о в о з з р е н и я , способ восприятия мира политического и т.д.
С точки зрения и н ф о р м а ц и о н н о г о обеспечения политического
анализа политико-идеологические документы обладают примерно те­
ми же свойствами, что и нормативно-правовые акты — прежде всего
надежностью и доступностью.
73
Агитационно-пропагандистские
м а т е р и а л ы (АПМ)
представляют собой документы, целью которых является формиро­
вание политических ценностей и установок и побуждение к опреде­
л е н н ы м п о л и т и ч е с к и м д е й с т в и я м . В какой-то мере их м о ж н о счи­
тать р а з н о в и д н о с т ь ю политико-идеологических документов. В то же
время а г и т а ц и о н н о - п р о п а г а н д и с т с к и е материалы обладают мень­
ш е й «всеобщностью», о р и е н т и р о в а н ы на более адресные аудитории.
Ц е н н о с т и и цели п о л и т и к о - и д е о л о г и ч е с к и х документов преломля­
ются в материалах а г и т а ц и о н н о й п р о д у к ц и и через призму более ло­
кальных задач, н а п р и м е р м о б и л и з а ц и и электората на предстоящих
выборах.
Кроме того, агитационно-пропагандистские материалы значи­
тельно более разнообразны по ф о р м е представления и н ф о р м а ц и и .
В силу своей базовой ф у н к ц и и — убеждать и побуждать — о н и ис­
пользуют практически все возможные каналы к о м м у н и к а ц и и . Агита­
ционно-пропагандистские документы — это листовки, плакаты, бук­
леты, рекламные щиты, аудио- и видеоролики, книги и ф и л ь м ы ,
сувениры с соответствующей с и м в о л и к о й .
Анализ агитационно-пропагандистских материалов может дать от­
веты на многие вопросы относительно продуцента А П М — партии,
кандидата, общественной организации, органа государственной влас­
ти, в частности об особенностях позиционирования политического
субъекта по отношению к оппонентам; специфике понимания им ожи­
даний населения; видении важнейших локальных или общих проблем;
представлении об оптимальной форме передачи информации.
А г и т а ц и о н н о - п р о п а г а н д и с т с к и е материалы, будучи доступными
документами, не обладают «заведомой» степенью надежности, как
н о р м а т и в н о - п р а в о в ы е акты и политико-идеологические документы.
Степень надежности А П М к а к и с т о ч н и к а и н ф о р м а ц и и для полити­
ческого анализа особенно понижается в ситуации избирательной
к а м п а н и и . Нередко избирательные штабы политических партий и
кандидатов идут на сознательную ф а л ь с и ф и к а ц и ю агитационных ма­
териалов своих о п п о н е н т о в , чтобы с н и з и т ь уровень их электораль­
н о й поддержки. От исследователя в таких ситуациях требуются осо­
бая аккуратность, использование специальных методов проверки
надежности источника. Об этом мы поговорим отдельно в гл. 5.
Опрос
Опрос является практически незаменимым методом в ситуациях, ког­
да в задачи исследования входит получение информации о мнениях
Глава 3. И н ф о р м а ц и о н н о е обеспечение политического анализа и прогнозирования
людей по определенным политическим вопросам, их отношении к тем
или и н ы м политическим акторам, решениям, проблемам.
Ключевым инструментом опроса является, разумеется, в о п р о с .
От того, насколько корректно сформулированы вопросы, насколько
о н и п о н я т н ы респонденту (опрашиваемому), в очень значительной
мере зависит успех исследования.
По форме вопросы разделяются на открытые, закрытые и полуза­
крытые. Открытый вопрос предполагает формулировку ответа самим
респондентом. Например, чтобы выяснить, за какую партию респон­
дент голосовал на последних парламентских выборах, мы просто спра­
шиваем его: «За какую партию вы голосовали на выборах депутатов Го­
сударственной думы в декабре 2003 года?» Закрытый вопрос содержит
полный перечень возможных вариантов ответа, респонденту остается
л и ш ь выбрать один из них. Например:
«Как часто вы участвовали в выборах за последние 5 лет?»
1. Всегда, практически всегда.
2. Редко.
3. Никогда.
4. Затрудняюсь ответить.
Важнейшее требование, предъявляемое к закрытому вопросу, со­
стоит в том, чтобы предлагаемый отвечающему перечень был исчер­
пывающим.
Полузакрытый вопрос также содержит варианты ответа, но при
этом оставляет респонденту возможность сформулировать ответ са­
мостоятельно, если ни один из предложенных вариантов не соответ­
ствует его п о з и ц и и . Например:
«За какую партию вы голосовали на выборах депутатов Государст­
в е н н о й думы в декабре 2003 года?»
Против всех
«Родина»
СПС
«Единая Россия»
ЛДПР
Иное
КПРФ
«Яблоко»
Затрудняюсь ответить
Такой вопрос не имеет смысла делать закрытым, поскольку в этих
выборах п р и н я л и участие 23 партии и перечень получился бы слиш­
ком д л и н н ы м и неудобным для восприятия. Поэтому в с п и с о к вари­
антов ответов внесены партии, набравшие наибольшее число голосов.
Пункт «Иное» добавлен для тех немногочисленных респондентов, ко­
торые голосовали за другие партии.
Вопросы также подразделяются в соответствии с ф у н к ц и е й , кото­
рую о н и в ы п о л н я ю т в процессе опроса. Содержательные вопросы не-
3.2. И с т о ч н и к и и н ф о р м а ц и и и методы сбора д а н н ы х
75
посредственно служат д о с т и ж е н и ю цели и р е ш е н и ю задач исследова­
н и я . Функциональные вопросы способствуют о п т и м и з а ц и и процедуры
исследования. Среди ф у н к ц и о н а л ь н ы х вопросов выделяются, в част­
ности, контрольные вопросы, тестирующие искренность, вниматель­
ность или (реже) компетентность респондента. В простейшем случае
контрольный вопрос представляет собой уже заданный содержатель­
ный вопрос в и н о й формулировке. Разные ответы на идентичные или
очень схожие по смыслу вопросы наводят на мысль о неискренности
или невнимательности респондента.
Другой вид ф у н к ц и о н а л ь н ы х вопросов — вопросы-фильтры. Они
позволяют выделить тех респондентов, которые непосредственно ин­
тересуют исследователя. Н а п р и м е р , если мы изучаем электорат пар­
тии «Яблоко», первым в о п р о с н и к е будет вопрос-фильтр: «Голосовали
ли вы за партию "Яблоко"?» П р и отрицательном ответе процедура оп­
роса прекращается. Бывают также ситуации, когда в рамках одного
опроса имеются разные наборы вопросов для разных групп респон­
дентов (например, отдельные блоки вопросов для л и ц старшего, сред­
него, младшего возраста). В д а н н о м случае вопрос о возрасте респон­
дента будет также выполнять ф у н к ц и ю вопроса-фильтра.
Кроме того, существуют адаптационные вопросы, в ы п о л н я ю щ и е
ф у н к ц и ю адаптации респондента к самому процессу опроса. О н и , как
правило, имеют содержательную нагрузку, но также служат вовлече­
н и ю отвечающего в беседу на интересующие исследователя темы. Со­
ответственно, адаптационные вопросы обычно предшествуют наибо­
лее существенным для исследования содержательным вопросам.
Отдельную группу составляют вопросы, относящиеся непосредст­
венно к л и ч н о с т н ы м и социальным характеристикам респондента. На
социологическом жаргоне совокупность таких вопросов получила на­
звание паспортички. К о с н о в н ы м пунктам паспортички в политичес­
ких исследованиях относятся:
1. Пол респондента.
2. Возраст респондента. Указывается л и б о число полных лет, либо
принадлежность к определенной возрастной группе (например, от 18
до 35, от 36 до 55, старше 55).
3. Уровень образования. К а к п р а в и л о , вопрос является закрытым и
содержит следующие варианты ответов: ниже среднего; среднее; сред­
нее специальное; незаконченное высшее; высшее; отказ от ответа.
4. Род занятий респондента. Получить и н ф о р м а ц и ю по данной по­
з и ц и и не так просто, как кажется на первый взгляд. Например, некор­
ректно задавать вопрос «Кто вы по профессии?», так как в данном
случае респондент, скорее" всего, назовет свою специальность по об-
76
Глава 3. Информационное обеспечение политического анализа и прогнозирования
разованию, которая может не совпадать с его сегодняшним родом за­
3.2. Источники информации и методы сбора данных
77
благосостояния. Так, домохозяйка или студент из обеспеченной се­
нятий. Один из подходов к р е ш е н и ю д а н н о й проблемы состоит в том,
мьи могут не иметь никакого самостоятельного дохода и при этом
чтобы задать три вопроса, первый из которых является фильтрующим:
жить вполне благополучно.
а) «Вы работаете в настоящее время?»
пондентом своего уровня благосостояния. Д л я этого можно использо­
С другой стороны, важно о ц е н и т ь субъективное восприятие рес­
вать два типа вопросов:
Работаю
>вопрос б
Не работаю
>вопрос в
а) открытый вопрос: «Какой доход на человека, с вашей точки зре­
н и я , должен быть в семье, чтобы его можно было назвать средним?»
Полученный ответ сравнивается с ответом на вопрос об объективном
уровне дохода, и таким образом выявляется оценка респондентом
б) «В к а к о й сфере вы работаете?»
своего материального п о л о ж е н и я ;
б) з а к р ы т ы й шкальный вопрос: «Выберите из предложенных фор­
Государственное и городское управ­
ление, юстиция
Транспорт и связь
Общественные организации
Армия, МВД, ФСБ
Промышленное производство
Финансы и страхование
Торговля, общественное питание
Строительство
Сфера услуг (тур., рекл., консулы.,
юрид.)
Сельское и лесное хозяйство
Образование и наука, включая НИИ
Средства массовой информации
Здравоохранение и спорт
Жилищно-коммунальное хозяйство
Культура и искусство
Другое
в) «В чем п р и ч и н а того, что вы не работаете?»
мулировок ту, которая наиболее точно характеризует ваше материаль­
ное положение». Варианты ответа могут быть такими:
• «У меня есть возможность удовлетворять практически все свои
материальные потребности»;
•«Материальных трудностей в о с н о в н о м не испытываю, хотя и
приходится экономить»;
• «Вынужден э к о н о м и т ь даже на самом необходимом»;
• «Живу фактически в бедности, нищете».
П р и в е д е н н ы е в ы ш е п у н к т ы с о с т а в л я ю т ядро п а с п о р т и ч к и оп­
росного политического
исследования.
О б щ и й к р и т е р и й отбора
п р и з н а к о в — их с п о с о б н о с т ь в л и я т ь на п о л и т и ч е с к о е с о з н а н и е и
п о в е д е н и е . П о э т о м у в опросах по п о л и т и ч е с к о й т е м а т и к е редко ин­
тересуются, н а п р и м е р , с е м е й н ы м п о л о ж е н и е м р е с п о н д е н т о в ; на се­
г о д н я ш н и й д е н ь э м п и р и ч е с к и е и с с л е д о в а н и я н е обнаружили влия­
Ищу работу
Занимаюсь домашним хозяйством
Не могу работать по состоянию
здоровья
Нахожусь в декретном отпуске
Учусь, не могу совмещать учебу
с работой
Нет желания работать
Нахожусь на пенсии по старости
Другое
н и я этого ф а к т о р а на п о л и т и ч е с к и е установки и д е й с т в и я . В то же
время к о н к р е т н ы й п е р е ч е н ь в о п р о с о в п а с п о р т и ч к и будет опреде­
ляться и н д и в и д у а л ь н о для каждого о п р о с а в з а в и с и м о с т и от его це­
ли и задач.
Л и ч н ы е д а н н ы е о респонденте играют существенную роль в анали­
зе результатов опроса, причем к а к в теоретических, так и в приклад­
ных проектах. Предположим, по итогам исследования мы в ы я с н и л и ,
5. Доход респондента. Здесь важно, с одной стороны, получить ин­
ф о р м а ц и ю об объективной составляющей измеряемого п р и з н а к а .
Корректно это сделать с п о м о щ ь ю открытого вопроса: «Каков был об­
щ и й доход живущих с вами членов семьи (включая вас) в п р о ш л о м
месяце в расчете на одного человека?» Несмотря на некоторую гро­
моздкость этой формулировки и необходимость производить опреде­
л е н н ы е в ы ч и с л е н и я , более простого способа, видимо, не существует.
Размер дохода респондента сам по себе ничего не скажет об уровне его
что текущий уровень электоральной поддержки (рейтинг) нашего
кандидата составляет 25%. Однако этой и н ф о р м а ц и и совершенно не­
достаточно для разработки о б о с н о в а н н о й стратегии избирательной
к а м п а н и и , ф о р м у л и р о в а н и я р е к о м е н д а ц и й по эффективному про­
д в и ж е н и ю кандидата. Мы не знаем, кто, собственно, эти люди? Как
с т о р о н н и к и кандидата распределяются по возрастным группам, тен­
дерному, образовательному, статусному признакам? Не имея такой
и н ф о р м а ц и и , мы не в с о с т о я н и и определить э ф ф е к т и в н ы е каналы
/8
Глава 3. И н ф о р м а ц и о н н о е обеспечение политического анализа и прогнозирования
к о м м у н и к а ц и и с этой аудиторией, социальные проблемы, в решении
которых она более всего заинтересована.
И н ы м и словами, требуется установить связь между отдельными
п е р е м е н н ы м и , характеризующими личность респондента и его поли­
тическое поведение. Например, мы можем установить, связана ли пе­
ременная «возраст респондента» с п е р е м е н н о й «поддержка кандида­
та». Одним из практических способов сделать это является анализ
таблиц сопряженности вроде следующей:
Половозрастные группы
Поддержка кандидата
В целом
муж.
муж.
муж.
жен.
жен.
жен.
18-34
35-54
от 55
18-34
35-54
от 55
А
50,0
45,3
45,2
52,4
46,8
61,1
45,6
В
14,5
5,3
9,8
33,7
1,9
3,8
31,8
С
7,2
2,8
7,1
2,0
6,7
12,6
7,6
1,0
0,6
1,0
D
1,9
4,7
1,8
4,8
Е
1,2
1,6
2,5
2,5
F
0,4
G
0,9
1,2
1,2
1,8
1,2
1,2
4,2
Против всех
2,6
2,8
3,4
2,0
3,5
Не участвовал
16,3
30.2
23,7
4,8
29,9
9,6
6,6
4,6
4,0
3,8
4,2
6,6
Затрудняюсь ответить
5,1
7,2
На о с н о в а н и и такой таблицы уже можно получить гораздо больше
и н ф о р м а ц и и . Н а п р и м е р , среди электората кандидата В я в н о домини­
руют представители старшего возраста; кандидат А пользуется наи­
большей поддержкой среди ж е н щ и н от 35 до 54 лет и т.д.
И с п о л ь з о в а н и е таблиц сопряженности не ограничивается соотне­
сением л и ч н ы х данных респондентов с их политическим поведением.
Часто бывает необходимо проанализировать сочетания разных при­
з н а к о в , отражающих политическое поведение. Н а п р и м е р , м о ж н о вы­
я с н и т ь , насколько активен электорат д а н н о г о кандидата, посмотрев
распределение поддержавших его респондентов по группам активно­
сти участия в выборах (ответ на вопрос: «Как часто вы участвовали в
выборах за последние 5 лет?»). Если в ы я с н и т с я , что электорат канди­
дата состоит в о с н о в н о м из пассивных избирателей, руководителям
его избирательной к а м п а н и и может быть рекомендована стратегия
общего п о в ы ш е н и я явки в день выборов.
Более подробно техника использования таблиц с о п р я ж е н н о с т и
будет рассмотрена в гл. 4.
3.2. Источники и н ф о р м а ц и и и методы сбора данных
79
Формирование выборочной совокупности
Выше мы уже говорили о различии между выборочным и с п л о ш н ы м
исследованием. Для метода опроса д а н н а я проблема чрезвычайно ак­
туальна. К а к правило, аналитика, работающего с политическими про­
блемами, интересует мнение не какого-то очень узкого круга л и ц , ко­
торый м о ж н о было бы охватить с п л о ш н ы м исследованием, а людей
как представителей широких социальных групп. Нередко требуется
выявить о т н о ш е н и е к определенным политическим проблемам в мас­
штабах региона или даже всей страны. По п о н я т н ы м п р и ч и н а м такое
исследование неизбежно будет в ы б о р о ч н ы м .
В ы б о р о ч н а я с о в о к у п н о с т ь ( в ы б о р к а ) — это часть ге­
неральной совокупности (всех изучаемых объектов), отражающая те
ее свойства, которые важны с точки зрения цели и задач исследова­
ния. Ф о р м и р у я выборочную с о в о к у п н о с т ь , мы д о л ж н ы быть увере­
н ы , что п о л у ч е н н о е з н а н и е о ее свойствах может быть к о р р е к т н о
э к с т р а п о л и р о в а н о на генеральную с о в о к у п н о с т ь , т.е. в ы б о р к а ре­
п р е з е н т а т и в н а по о т н о ш е н и ю к г е н е р а л ь н о й с о в о к у п н о с т и . Разуме­
ется, п о л н о й и д е н т и ч н о с т и в ы б о р о ч н о й и генеральной совокупно­
сти д о б и т ь с я н е в о з м о ж н о , если о н и с и л ь н о различаются по объему
(а так, к а к п р а в и л о , и бывает). Д л я каждой в ы б о р о ч н о й совокупно­
сти с п е ц и а л ь н ы м образом в ы ч и с л я е т с я ошибка, п о к а з ы в а ю щ а я
допустимое о т к л о н е н и е результатов, полученных при изучении вы­
б о р к и , от и с т и н н ы х з н а ч е н и й п р и з н а к а для генеральной совокуп­
н о с т и . К а к п р а в и л о , п о л и т и ч е с к и е исследования требуют повы­
шенной надежности выборки, при которой ошибка не должна
п р е в ы ш а т ь 3%.
Существует достаточно много способов ф о р м и р о в а н и я выбороч­
ной совокупности, они подробно изложены в учебниках по приклад­
1
ной социологии . Мы коснемся этой темы кратко, обозначив л и ш ь
п р и н ц и п и а л ь н ы е подходы к ф о р м и р о в а н и ю выборки. Конкретные
техники приводятся в иллюстративном режиме.
Так, существуют методы п о с т р о е н и я выборки, основанные на
п р и н ц и п е случайного отбора. П р и н ц и п случайности предполагает
обеспечение для всех элементов генеральной совокупности равных
шансов попасть в выборку. Этот п р и н ц и п реализован, например, в лототроне: каждый из шаров в крутящемся барабане имеет теоретичес­
ки равные ш а н с ы оказаться в руке у человека, который их оттуда до1 С м . , н а п р и м е р : Рабочая книга с о ц и о л о г а . М., 2003; Ядов, В. А. С о ц и о л о г и ч е с к о е
и с с л е д о в а н и е : методология, п р о г р а м м а , м е т о д ы . Самара, 1995.
3.2. И с т о ч н и к и и н ф о р м а ц и и и методы сбора данных
Глава 3. Информационное обеспечение политического анализа и прогнозирования
стает. Для этого все шары должны иметь одинаковые размер, вес, цвет
(либо человек должен достать их с завязанными глазами), температу­
ру, — а это уже техника реализации случайного п р и н ц и п а .
Примерами случайных методик, принятых в науке, являются ме­
тод пошаговой выборки и метод случайных чисел. Метод пошаговой
выборки предполагает следующие действия:
1) составление перечня всех элементов генеральной совокупнос­
ти ( н а п р и м е р , с п и с к а студентов ф и л о с о ф с к о г о факультета МГУ; тог­
да в совокупности будет о к о л о 1500 элементов). Каждый элемент ну­
меруется;
2) определение объема выборочной совокупности. Если нас удов­
летворяет 5%-ная о ш и б к а , мы можем остановиться на выборке из 300
студентов;
3) определение шага выборки, который является результатом деле­
ния объема генеральной совокупности на объем выборочной (в на­
шем случае 1500:300=5);
4) ф о р м и р о в а н и е из генеральной совокупности выборочной сово­
купности в соответствии с шагом выборки. Например, отбирается
каждый пятый студент из общего списка: 1-й, 6-й, 11-й и т.д.
При построении пошаговой выборки важно следить за тем, чтобы
шаг выборки не совпал с той или иной структурной закономерностью
генеральной совокупности. Например, если перечень элементов гене­
ральной совокупности составлен с учетом разбиения студентов на
группы, при этом в каждой группе по 5 человек и первым в списке груп­
пы идет ее староста, мы можем получить в выборочной совокупности
1
одних старост групп . Такая выборка с высокой вероятностью не будет
репрезентативной: старосты групп обычно старше по возрасту, соци­
ально активнее, обладают лучшей успеваемостью по сравнению с дру­
гими студентами, среди них больше л и ц мужского пола и т.д.
Метод случайных чисел также начинается с ф о р м и р о в а н и я перечня
элементов генеральной совокупности и определения объема выборки.
Однако отбор производится не пошаговым методом, а методом слу­
чайных чисел: с п о м о щ ь ю компьютера или специальных таблиц вы­
бирается определенное количество случайных чисел, равное объему
выборки, в интервале, заданном объемом генеральной совокупности.
В н а ш е м примере генерируется 300 случайных чисел в интервале от 1
до 1500.
1
Разумеется, для с т у д е н ч е с к и х групп, к а к п р а в и л о с у щ е с т в е н н о р а з л и ч а ю щ и х с я
по ч и с л е н н о с т и , это м а л о в е р о я т н о . О д н а к о в с о в о к у п н о с т я х , где п р и н я т о более стро­
гое г р уп п о во е д е л е н и е ( н а п р и м е р , в а р м е й с к и х п о д р а з д е л е н и я х ) , т а к а я о ш и б к а в п о л н е
возможна.
81
Еще одним вариантом р е а л и з а ц и и метода случайного отбора яв­
ляется гнездовая (серийная) выборка. Ее с п е ц и ф и к а состоит в т о м ,
что случайным образом отбираются не элементы генеральной сово­
купности, а группы э л е м е н т о в , из которых совокупность состоит.
Так, в нашем п р и м е р е будут отбираться не студенты, а студенческие
группы (соответственно, требуется с п и с о к групп, а не с п и с о к сту­
дентов). А уже внутри каждой из отобранных групп п р о и з в о д и т с я
с п л о ш н о е и с с л е д о в а н и е — о п р а ш и в а ю т с я все студенты, обучающи­
еся в д а н н ы х группах. С о б с т в е н н о , эти группы и получили н а з в а н и е
«гнезда».
Гнездовая выборка удобна для проведения исследования тех сово­
купностей, где существует четко наблюдаемая структура: в учебных
заведениях, в трудовых коллективах и т.д. По сравнению с простым
случайным методом ф о р м и р о в а н и е гнездовой выборки может суще­
ственно технически облегчить процесс исследования. Значительно
проще найти и опросить студентов шести групп, которые собираются
в определенном месте и в определенное время (студенческие груп­
пы — в соответствии с расписанием занятий), чем искать и опраши­
вать каждого из 300 студентов по отдельности.
Случайный метод (во всех технических воплощениях) имеет ряд
существенных о г р а н и ч е н и й . Во-первых, принцип случайности эф­
фективно работает тогда, когда совокупность относительно однород­
на с точки зрения тех свойств, которые важны для исследователя. Это
в значительной мере относится к студентам одного факультета, но ни­
как не к избирателям большого города или района или членам поли­
тической партии. Во-вторых, техническая реализация п р и н ц и п а слу­
чайности
предполагает н а л и ч и е
полного перечня э л е м е н т о в
генеральной совокупности или хотя бы списка компактных групп, на
которые эта совокупность разбита. Политические исследования, к а к
правило, имеют дело с очень б о л ь ш и м и совокупностями, явным об­
разом не структурированными по группам и не внесенными в единые
списки. К о н е ч н о , существуют с п и с к и всех избирателей России, но
как практически работать с м н о г о м и л л и о н н ы м перечнем, даже если
таковой удастся получить?
Поэтому случайный способ не стал основным в выборочных поли­
тических исследованиях, уступив пальму первенства квотной (стра­
тифицированной) выборке. В ее основе лежит принцип квотирования
выборочной совокупности по определенному набору признаков, зна­
чимых с точки з р е н и я цели исследования, в соответствии с распреде­
лением этих п р и з н а к о в в генеральной совокупности. В качестве кво­
тирующих выделяются те п р и з н а к и , которые являются наиболее
6 - 3863
Глава 3. И н ф о р м а ц и о н н о е обеспечение политического анализа и прогнозирования
3.2. И с т о ч н и к и и н ф о р м а ц и и и методы сбора данных
существенными с точки з р е н и я целей и задач исследования (влияют
83
Указанные в ы ш е квоты д о л ж н ы быть воспроизведены в выбороч­
ной совокупности. Так, если доля мужчин в возрасте от 18 до 24 лет
на политическое поведение).
Рассмотрим простой пример. Предположим, цель нашего исследо­
вания — выявить уровень поддержки действующего губернатора изби­
составляет 5% от общего числа совершеннолетних жителей города TV,
то и в выборке их доля должна составлять 5%.
рателями города N (генеральная совокупность). Мы ограничиваемся
При определении числа квотирующих признаков руководствуются
двумя квотирующими признаками — пол и возраст членов генераль­
с п е ц и ф и к о й исследования и п р и н ц и п о м разумной достаточности.
ной совокупности. Прежде всего выясняется распределение каждого
Нередко возникает искушение существенно увеличить число квоти­
из признаков в генеральной совокупности — это делается на основе
рующих п р и з н а к о в , чтобы добиться более полного соответствия вы­
борочной и генеральной совокупности. Однако следует помнить: чем
имеющихся статистических данных, например:
больше квотирующих п р и з н а к о в , тем сложнее технически будет про­
вести опрос. П р е д п о л о ж и м , что к половозрастному квотированию до­
Пол
43,4%
Мужчины
бавляется еще один п р и з н а к с тремя категориями: образование (не­
Женщины
56,6%
полное среднее, среднее, высшее). Несложно подсчитать, что общее
Вся совокупность
100,0%
число квот возрастет с 8 до 24: мужчины от 18 до 24 лет с н е п о л н ы м
средним образованием; мужчины от 18 до 24 лет со средним образова­
Возраст
18—24 года
11,7%
25—39 лет
26,4%
40—54 года
29,6%
Старше 55 лет
32,3%
Вся совокупность
100,0%
нием... и так далее по всем п о з и ц и я м . Работать с таким дробным кво­
тированием неудобно с технической точки зрения.
Если входящие в генеральную совокупность люди проживают на
большой территории, квотный п р и н ц и п формирования выборки до­
полняется п р и н ц и п о м многоступенчатого районированного отбора. На­
пример, при проведении общероссийского опроса на первом этапе
(ступени) производится отбор субъектов Федерации; на втором — горо­
Д л я удобства работы на о с н о в а н и и этих данных строятся единые
дов и районов в рамках выбранных субъектов Федерации; на третьем —
половозрастные квоты: для мужчин в возрасте от 18 до 24 лет, жен­
населенных пунктов и т.д. На каждой ступени отбора важно следить за
щ и н — от 18 до 24 лет, мужчин — от 29 до 39 лет и т.д. Всего получит­
тем, чтобы не произошло с м е щ е н и я выборки по какому-то важному
ся 8 половозрастных квот (произведение числа групп в каждом из кво­
признаку, например представленности городcкого/сельского населе­
тирующих п р и з н а к о в ) :
ния или национальных групп.
ВИДЫ опроса
Существует множество разновидностей опроса. По характеру взаимо­
действия исследователя и респондента выделяют интервью и анкети­
рование. Интервью предполагает п р я м о й контакт между задающим
вопросы (в этом случае он будет называться интервьюером) и респон­
дентом. Анкетирование предполагает к о м м у н и к а ц и ю между исследо­
вателем и респондентом при п о м о щ и материального посредника —
анкеты, представляющей собой структурированный по определенной
схеме перечень вопросов, з а ф и к с и р о в а н н ы й на бумажном или элек­
тронном носителе.
Говоря о достоинствах и недостатках анкетирования и интервью в
сравнительном ключе, следует отметить следующее. Анкетирование
6"
84
Глава 3. Информационное обеспечение политического анализа и прогнозирования
позволяет охватить большее число респондентов, чем интервью, за
один период времени. Н а п р и м е р , чтобы проинтервьюировать членов
студенческой группы из 20 студентов, одному интервьюеру потребует­
ся около 5 часов при условии, что каждое интервью длится 15 минут.
В этой же ситуации процесс анкетирования займет всего 15 минут, ес­
ли раздать анкеты всем студентам одновременно.
А н к е т ы , п р е д с т а в л я ю щ и е собой е д и н о о б р а з н ы е , четко структу­
р и р о в а н н ы е перечни в о п р о с о в , легче поддаются т е х н и ч е с к о й обра­
ботке. И н т е р в ь ю , о с о б е н н о п о с т р о е н н о е по с вободной схеме (когда
и н т е р в ь ю е р руководствуется л и ш ь о б щ и м с п и с к о м тем), требует
д о с т а т о ч н о трудоемкой и д л и т е л ь н о й по времени р а с ш и ф р о в к и от­
ветов.
В то же время интервью — более гибкий исследовательский инст­
румент, предполагающий возможность уточнять те или иные аспекты
в ответах респондента, глубже рассматривать отдельные темы. Лич­
н ы й к о н т а к т между и н т е р в ь ю е р о м и р е с п о н д е н т о м увеличивает
«включенность» последнего в процесс опроса, повышает уровень его
ответственности при формулировке ответов. Впрочем, л и ч н ы й кон­
такт может иметь и негативные последствия, н а п р и м е р когда интер­
вьюер вызывает личную а н т и п а т и ю у респондента.
Существует своего рода «гибрид» анкетирования и интервью, ког­
да л и ч н ы й контакт между респондентом и интервьюером есть, но их
беседа проходит по очень жестко заданной схеме. Формулировки и
п о р я д о к следования вопросов не подлежат изменению; ф у н к ц и и ин­
тервьюера ограничиваются ф и к с а ц и е й ответов респондента в соот­
ветствии с заранее разработанной и единообразной для всех интер­
вьюеров процедурой. Б л а н к интервью содержит коды ответов для
облегчения последующей обработки. Вопросы, содержащие развер­
нутые перечни вариантов ответа, выносятся на специальные карточ­
к и , которые интервьюер предъявляет для з а п о л н е н и я респонденту.
Такой вид опроса называется стандартизованным интервью в проти­
вовес свободному интервью. В последнем случае интервьюер ограни­
чен л и ш ь тематическим планом беседы и набором наиболее важных
вопросов, вместе получивших название «гайд» (от англ. guide — про­
водник), т.е. сценарий интервью.
Пример
1
тервью :
1
карточки,
используемой
в стандартизованном
ин-
Ф р а г м е н т о п р о с н о г о и н с т р у м е н т а р и я проекта «Будущее России: взгляд из центра
и р е г и о н о в ( п о л и т и ч е с к а я сфера)», осуществляемого отделением п о л и т о л о г и и фило­
с о ф с к о г о факультета МГУ и м . М.В. Л о м о н о с о в а п р и поддержке И Н О - Ц е н т р а .
3.2. Источники и н ф о р м а ц и и и методы сбора данных
85
Карточка №
Какие факторы, по вашему м н е н и ю , могут оказать наибольшее деста­
билизирующее воздействие на ситуацию в стране в близком и отдален­
ном будущем? (Отметьте не более трех факторов в каждом столбце.)
Факторы дестабилизации
2008 г.
2015-2020 гг.
Этнические к о н ф л и к т ы
Терроризм
Раскол во властной элите
Р е г и о н а л ь н ы й сепаратизм
Социальная д и ф ф е р е н ц и а ц и я
Р а д и к а л и з а ц и я молодежи
Негативное о т н о ш е н и е к с о ц и а л ь н ы м р е ф о р м а м
Падение м и р о в ы х цен на п р и р о д н ы е ресурсы
Действия в н е ш н и х для страны п о л и т и ч е с к и х сил
Другое
(Напишите)
Одной из разновидностей опроса являются мониторинговые (трендовые) опросы — серии опросов, проводящихся с определенной пери­
одичностью. Трендовые опросы нацелены на ф и к с а ц и ю изменений
во м н е н и и респондентов по о т н о ш е н и ю к одной и той же политичес­
кой проблеме или политическому актору. Наиболее распространен­
ный трендовый опрос — ежемесячное измерение рейтинга поддержки
ведущих п о л и т и к о в на протяжении года, оставшегося до президент­
ских выборов. Основной вопрос, п о в т о р я ю щ и й с я в каждом ежеме­
сячном опросе — «За кого вы бы проголосовали, если бы выборы пре­
зидента состоялись в следующее воскресенье?» — как правило, будет
иметь полузакрытую форму.
Результаты м о н и т о р и н г о в ы х о п р о с о в удобно представить в виде
графика. Так, к о л е б а н и я г и п о т е т и ч е с к о г о рейтинга п о л и т и к а N в
течение года могут быть о т о б р а ж е н ы следующим образом:
86
Глава 3. И н ф о р м а ц и о н н о е обеспечение политического анализа и прогнозирования
С п е ц и ф и ч е с к о й разновидностью трендового опроса являются
панельные опросы. О с н о в н о е отличие панельных опросов от обычных
трендовых с о с т о и т в том, что п а н е л ь н ы е исследования проводятся
по одной и т о й же в ы б о р о ч н о й совокупности. Речь идет не только о
с о х р а н е н и и единых п р и н ц и п о в отбора, что актуально для всех мо­
н и т о р и н г о в ы х о п р о с о в ; в п а н е л ь н о м исследовании о п р а ш и в а ю т с я
одни и те же л ю д и . Несмотря на ряд технических сложностей, свя­
з а н н ы х с п р о в е д е н и е м панельных опросов, они обладают одним
у н и к а л ь н ы м д о с т о и н с т в о м , а и м е н н о способностью з а ф и к с и р о в а т ь
не т о л ь к о т е н д е н ц и ю в и з м е н е н и и м н е н и й , но и п р и ч и н ы и мотивы
этого и з м е н е н и я .
В отечественной политической науке (в отличие от западной) па­
нельные исследования пока что распространены довольно слабо, хо­
тя это один из о с н о в н ы х рабочих инструментов, к примеру, россий­
ских с п е ц и а л и с т о в по маркетингу. Вероятно, и в п о л и т и ч е с к и х
исследованиях панельные опросы займут в ближайшем будущем до­
стойное место.
Несколько видов опроса выделяется по техническому способу свя­
зи между исследователем и респондентом. Так, достаточно широкое
распространение получили телефонные опросы, в частности, в силу их
меньшей стоимости по сравнению с очным интервью. В то же время
проведение телефонных опросов связано с рядом ограничений, осо­
бенно в России. Во-первых, в нашей стране уровень телефонизации
очень сильно колеблется по отдельным территориям. Достаточно вы­
сок он Москве и Санкт-Петербурге, ряде крупных городов. На осталь­
ной же территории, особенно в сельской местности, наличие телефо­
на в семье может отражать ее более высокий социальный статус или
уровень благосостояния. В этом случае проведение телефонного опро­
са приведет к существенному с м е щ е н и ю выборки, так как доля статус­
ных и обеспеченных граждан в ней будет выше по сравнению с гене­
ральной совокупностью. Во-вторых, использование т е л е ф о н н о й связи
рекомендуется при проведении экспресс-опросов, когда перечень зада­
ваемых вопросов незначителен.
С некоторой натяжкой к видам опроса можно отнести разнообраз­
ные голосования на интернет-сайтах. О г р а н и ч е н и я их репрезентатив­
ности очень велики и связаны с н и з к о й распространенностью Интер­
нета в России, возрастной и профессиональной с п е ц и ф и к о й его
аудитории в целом и аудитории отдельных сайтов в частности. Слабой
репрезентативностью обладают также опросы, проводящиеся во время
телевизионных передач (когда зрителям предлагается определить свое
о т н о ш е н и е к проблеме, позвонив по одному из указанных номеров).
3.2. Источники и н ф о р м а ц и и и методы сбора данных
87
Несмотря на значительную распространенность телевидения, каждая
телепрограмма имеет собственную специфическую аудиторию. Кро­
ме того, от респондента в д а н н о м случае требуется сделать некое уси­
лие — набрать номер телефона. Соответственно, выборка будет сме­
щена в сторону п о в ы ш е н н о й представленности социально активных
граждан.
Опросы бывают индивидуальными и групповыми. В последнем слу­
чае опрос представляет собой беседу нескольких респондентов, про­
текающую в русле заданной темы и направляемой ведущим, который
называется обычно модератором или медиатором. Наиболее распро­
страненный вид группового опроса — фокус-группа; в силу ш и р о к о й
распространенности фокус-групп в политических исследованиях ме­
тодика их проведения будет рассмотрена отдельно.
Групповые опросы нельзя путать с массовыми о п р о с а м и . Массо­
вый опрос — это совокупность большого числа индивидуальных оп­
росов. Предметом исследований, реализуемых с п о м о щ ь ю массово­
г о о п р о с а , я в л я е т с я м н е н и е б о л ь ш о й с о ц и а л ь н о й группы и л и
с о в о к у п н о с т и социальных групп по той или и н о й п о л и т и ч е с к о й
проблеме. Объектом таких и с с л е д о в а н и й может быть, н а п р и м е р , мо­
лодежь крупных городов, л и ц а с доходом ниже прожиточного мини­
мума, н а с е л е н и е региона или с т р а н ы в целом. Массовые опросы все­
гда п р о в о д я т с я в ы б о р о ч н ы м методом, причем объем выборки, как
п р а в и л о , составляет от одной до полутора тысяч респондентов. Ре­
п р е з е н т а т и в н о с т ь такой в ы б о р о ч н о й совокупности (а в массовых
опросах о ш и б к а выборки о б ы ч н о не п р е в ы ш а е т 2,5%) обеспечивает­
ся с о ч е т а н и е м квотного п р и н ц и п а и многоступенчатого райониро­
в а н н о г о отбора.
В ы с о к а я р е п р е з е н т а т и в н о с т ь м а с с о в ы х о п р о с о в п о з в о л я е т ко­
личественно оценивать характеристики общественного мнения,
п р и ч е м на и н т е р в а л ь н о м уровне и з м е р е н и я . По результатам массо­
вого о п р о с а мы можем не т о л ь к о с к а з а т ь , что, к примеру, отноше­
ние взрослого населения России к реформе системы образования
я в л я е т с я «скорее п о з и т и в н ы м » и л и «скорее н е г а т и в н ы м » ; мы мо­
жем с в ы с о к о й т о ч н о с т ь ю (до з н а ч е н и я о ш и б к и в ы б о р к и ) о ц е н и т ь ,
н а с к о л ь к о д о л я « о д н о з н а ч н о п о з и т и в н о » в о с п р и н и м а ю щ и х рефор­
му б о л ь ш е и л и м е н ь ш е доли о ц е н и в а ю щ и х ее « о д н о з н а ч н о нега­
т и в н о » , к а к о в п р о ц е н т не и м е ю щ и х о п р е д е л е н н о г о м н е н и я по дан­
ному в о п р о с у и т.д. В п р и в е д е н н о м в ы ш е п р и м е р е трендового
о п р о с а о б щ е с т в е н н о г о м н е н и я , ф и к с и р у ю щ е г о к о л е б а н и я рейтин­
га к а н д и д а т а в п р е з и д е н т ы , мы т а к ж е оперируем и н т е р в а л ь н ы м и
данными.
88
Глава 3. И н ф о р м а ц и о н н о е обеспечение политического анализа и прогнозирования
Отдельную разновидность опроса составляют экспертные опросы.
Экспертом является человек, владеющий и н ф о р м а ц и е й по интересу­
ющей исследователя проблеме. Основная с п е ц и ф и к а данного вида
исследований состоит в том, что при их проведении нас интересует не
столько субъективное мнение респондента как представителя некото­
рой ш и р о к о й социальной группы, сколько объективная его оценка
тех или иных процессов и явлений. И н ф о р м а ц и я , полученная от но­
сителя экспертного з н а н и я , является не только и н ф о р м а ц и е й о мне­
н и и (как в большинстве опросов), но и и н ф о р м а ц и е й об оцениваемом
экспертом объекте. Например, на о с н о в а н и и массового опроса жите­
лей сельских территорий Юга России по проблеме социально-эконо­
мических р е ф о р м правительства м о ж н о получить представление о
восприятии д а н н о й группой этих реформ — и не более того. На осно­
вании же опроса экспертов можно сделать выводы относительно
самого процесса социально-экономических реформ — при условии,
к о н е ч н о , что опрашиваемые эксперты обладают высокой компетент­
ностью в д а н н о м вопросе.
Э к с п е р т н ы й о п р о с является о д н и м из наиболее распространен­
ных методов политических и с с л е д о в а н и й , о с о б е н н о прикладных.
П р и п р о в е д е н и и э к с п е р т н ы х и с с л е д о в а н и й используются самые
р а з л и ч н ы е о п р о с н ы е техники: а н к е т и р о в а н и е и интервью (очное и
т е л е ф о н н о е ) , групповые дискуссии. Э к с п е р т н ы й опрос может быть
о д н о к р а т н ы м или носить т р е н д о в ы й характер. Наиболее распро­
с т р а н е н н ы й п р и м е р трендового э к с п е р т н о г о опроса — разнообраз­
н ы е р е й т и н г и влиятельности п о л и т и к о в , публикуемые в средствах
м а с с о в о й и н ф о р м а ц и и . Более п р е д м е т н о методики о р г а н и з а ц и и
э к с п е р т н о г о опроса будут р а с с м о т р е н ы отдельно.
Количественные и качественные опросные исследования
Особого в н и м а н и я заслуживает разделение опросных исследований
н а количественные и качественные. О к о л и ч е с т в е н н ы х и с ­
с л е д о в а н и я х , обеспечивающих точную числовую ф и к с а ц и ю ха­
рактеристик общественного м н е н и я (массовый опрос), уже говори­
л о с ь в ы ш е . О д н а к о б о л ь ш о й объем в ы б о р к и , о б е с п е ч и в а ю щ и й
точность измерений, накладывает естественные ограничения на ха­
рактер и н ф о р м а ц и и , получаемой в результате количественных иссле­
дований.
Первое ограничение связано с необходимостью в сжатые сроки
обработать и н ф о р м а ц и ю , полученную более чем от тысячи респон­
дентов, вследствие чего массовые опросы проводятся только методом
3.2. И с т о ч н и к и и н ф о р м а ц и и и методы сбора данных
89
стандартизованного интервью и а н к е т и р о в а н и я , техника свободного
интервью не применяется. В анкетах и опросных листах д о м и н и р у ю т
закрытые и полузакрытые вопросы. Общее число вопросов достаточ­
но жестко ограничено. Соответственно, ограничиваются полнота,
глубина получаемой и н ф о р м а ц и и по отдельным аспектам проблемы.
С помощью массового опроса м о ж н о с высокой точностью опреде­
лить, н а п р и м е р , долю избирателей, планирующих принять участие в
предстоящих выборах. Но при этом за скобками останутся, например,
такие вопросы: «Почему вы в настоящее время планируете (не плани­
руете) участвовать в голосовании?»; «Какие факторы повлияют на ва­
ше решение об участии (неучастии) в выборах непосредственно в день
голосования?»; «Какие действия власти или участвующих в избира­
тельной к а м п а н и и кандидатов могли бы изменить ваше решение?».
Подобные вопросы крайне сложно сформулировать в закрытом или
полузакрытом виде; если это все же удастся сделать, формулировки
вопросов будут громоздки и займут много места в опросном листе или
анкете; скорее всего, их будет неудобно обрабатывать. Поэтому в
большинстве случаев такие вопросы в количественных исследовани­
ях просто не задаются.
Еще одно обстоятельство, ограничивающее полноту и н ф о р м а ц и и
по отдельным аспектам проблемы в количественных опросах, — вы­
сокая стоимость таких исследований. Массовый опрос, предполагаю­
щ и й получение и н ф о р м а ц и и от большого числа респондентов, «раз­
бросанных» п о б о л ь ш о й т е р р и т о р и и , является о д н и м и з самых
затратных по ресурсам видов сбора данных. Поэтому у исследователя
возникает желание получить в рамках одного опроса и н ф о р м а ц и ю по
максимально большему кругу проблем. Например, при диагностике
ситуации в избирательном округе перед началом электоральной кам­
п а н и и н е о б х о д и м о о п р е д е л и т ь с я п о целому ряду т е м а т и ч е с к и х
блоков. Нужно сформировать представление о проблемах жителей
округа, поскольку на этом материале будет строиться программа кан­
дидата. Важно оценить текущий уровень узнаваемости и поддержки
кандидата и его о п п о н е н т о в , в ы я с н и т ь , поддержка каких политичес­
ких сил будет способствовать росту рейтинга кандидата; каков про­
гнозируемый уровень явки избирателей на выборы; какие каналы
к о м м у н и к а ц и и с электоратом наиболее э ф ф е к т и в н ы для данного кан­
дидата; к а к и е политико-идеологические установки в наибольшей сте­
пени поддерживаются и з б и р а т е л я м и и т.д. Н а к о н е ц , целый ряд
вопросов будет неизбежно п о с в я щ е н характеристикам самого рес­
пондента — и все это в условиях жестких ограничений по количеству
вопросов. Поэтому приходится идти по пути сокращения числа во-
90
Глава 3. И н ф о р м а ц и о н н о е обеспечение политического анализа и прогнозирования
3.2. И с т о ч н и к и и н ф о р м а ц и и и методы сбора данных
9!
просов, р а с к р ы в а ю щ и х отдельные смысловые блоки, в пользу увели­
чения числа этих смысловых блоков. Соответственно, уменьшается
глубина п о н и м а н и я исследователем отдельных аспектов каждой из
рассматриваемых проблем.
вание э ф ф е к т и в н о с т и а г и т а ц и о н н о - п р о п а г а н д и с т с к и х материалов
Кроме того, далеко не все данные можно и нужно получать в коли­
чественной ф о р м е . Например, один из самых э ф ф е к т и в н ы х методов
оценки имиджа политического деятеля — проведение психологичес­
ких тестов, результаты которых можно интерпретировать только на
качественном уровне.
тервью.
Подготовка к проведению фокус-группы включает в себя, кроме
общих программных к о м п о н е н т о в , с п е ц и ф и ч е с к и е составляющие.
Во-первых, это подготовка гайда (сценария) фокус-группы, опре­
деляющего о с н о в н ы е тематические блоки беседы с респондентами и
их последовательность в соответствии с задачами исследования, а
также наиболее важных вопросов в рамках каждого смыслового бло­
ка. Заранее готовится так называемый стимульный материал, реак­
цию группы на который нужно будет выявить. Содержание стимульн о г о материала зависит от цели и с с л е д о в а н и я . Это могут быть
ф о т о г р а ф и и , биографии, агитационные материалы политических ли­
деров, видеоролики, призывающие голосовать за ту или иную поли­
тическую партию, и т.д.
Во-вторых, это определение состава респондентов, участвующих в
фокус-группе. Важной особенностью метода является ограничение по
числу участников — в фокус-группе участвует от семи до двенадцати
респондентов. В соответствии с з а к о н а м и социальной психологии
увеличение количества респондентов приведет к расколу малой груп­
пы на н е с к о л ь к о подгрупп, что снизит э ф ф е к т и в н о с т ь обсуждения.
Столь небольшой объем выборки неизбежно обострит проблему ре­
презентативности исследования. В фокус-групповом методе задача
п о в ы ш е н и я репрезентативности решается за счет использования се­
рийного подхода: в рамках одного исследования проводится не одна, а
несколько фокус-групп (в некоторых случаях до двадцати; число фо­
кус-групп в серии ограничено т о л ь к о ресурсами исследования и
п р и н ц и п о м разумной достаточности).
Н е с м о т р я на малое число у ч а с т н и к о в фокус-групп, их состав оп­
р е д е л я е т с я , исходя из научных п р и н ц и п о в ф о р м и р о в а н и я выбороч­
н о й с о в о к у п н о с т и . Здесь существует два о с н о в н ы х подхода. П е р в ы й
з а к л ю ч а е т с я в и с п о л ь з о в а н и и к в о т н о г о метода, второй — в т о м ,
чтобы задействовать в каждой из фокус-групп представителей раз­
ных с о ц и а л ь н ы х групп, при этом с е р и я фокус-групп в целом долж­
на охватывать все с о ц и а л ь н ы е г р у п п ы , я в л я ю щ и е с я объектом ис­
следования.
П р е д п о л о ж и м , для изучения в о с п р и я т и я кандидата в депутаты
городского совета и з б и р а т е л я м и д а н н о г о округа (района города) за­
п л а н и р о в а н а серия из семи фокус-групп. В соответствии с первым
К о м п е н с и р о в а т ь д е ф и ц и т полноты и глубины и н ф о р м а ц и и , неиз­
бежный при количественных исследованиях, призваны к а ч е с т ­
в е н н ы е и с с л е д о в а н и я . Качественные о п р о с н ы е исследова­
н и я к о н ц е н т р и р у ю т в н и м а н и е на глубоком изучении отдельных
случаев, ф о р м и р о в а н и и всестороннего, к о м п л е к с н о г о п о н и м а н и я
с р а в н и т е л ь н о н е б о л ь ш о г о числа проблем. Не случайно качествен­
ные и с с л е д о в а н и я называют также г л у б и н н ы м и и фокусированны­
ми. П р и м е н е н и е качественных методов опроса предполагает
н е б о л ь ш о й объем в ы б о р к и — соответственно, о н и менее репрезен­
т а т и в н ы по о т н о ш е н и ю к большим генеральным с о в о к у п н о с т я м
(данная п р о б л е м а не является к р и т и ч е с к о й , так к а к качественные
методы не претендуют на точное и з м е р е н и е ) . Д о м и н и р у ю щ е й тех­
н и к о й о п р о с а я в л я е т с я здесь очное свободное интервью, к а к инди­
видуальное, т а к и групповое, в о п р о с ы формулируются в о с н о в н о м в
открытой ф о р м е .
В теоретических и прикладных политических проектах качествен­
н ы е исследования п р и м е н я ю т с я главным образом в целях:
• в ы я в л е н и я с п е ц и ф и к и восприятия политических субъектов и
объектов: лидеров, политических партий, институтов, государства и
власти в целом. В прикладных исследованиях одной из наиболее рас­
п р о с т р а н е н н ы х задач является диагностика имиджа (сознательно
формируемого образа) политического деятеля;
• получения и н ф о р м а ц и и об особенностях политической культуры
определенных групп населения и элиты;
• ф о р м и р о в а н и я представления об особенностях социального са­
мочувствия групп населения и характера его в л и я н и я на политичес­
кое поведение;
• выявления особенностей отношения населения к социальным
проблемам;
• выявления с п е ц и ф и к и восприятия различными группами населе­
н и я политической и н ф о р м а ц и и и каналов ее распространения. В при­
кладных исследованиях распространенной задачей является тестиро-
(листовок, плакатов, аудио- и видеороликов и т.д.).
Наиболее р а с п р о с т р а н е н н ы м методом качественных о п р о с н ы х
и с с л е д о в а н и й являются фокус-группы — групповые глубинные ин­
92
3.2. И с т о ч н и к и и н ф о р м а ц и и и методы сбора данных
Глава 3. Информационное обеспечение политического анализа и прогнозирования
подходом мы определяем квотирующие п р и з н а к и — скажем, пол и
возраст — и формируем состав участников каждой группы в пример­
ном соответствии с распределением этих п р и з н а к о в в генеральной
с о в о к у п н о с т и . Н а п р и м е р , участниками каждой группы станут две
д е в у ш к и и один молодой человек, два мужчины и две ж е н щ и н ы
в возрасте от 35 до 55 лет, два мужчины и три ж е н щ и н ы старше
55 лет. Могут быть введены и д о п о л н и т е л ь н ы е квотирующие при­
з н а к и : н а п р и м е р , среди трех представителей молодого п о к о л е н и я
двое будут из студенческой молодежи, один — из рабочей; среди л и ц
старшего возраста будут работающие и н е р а б о т а ю щ и е п е н с и о н е р ы и
т.д. Эти квоты будут сохраняться для каждой из шести групп в серии,
хотя к о н к р е т н ы й состав участников будет, разумеется, меняться
п о л н о с т ь ю . В соответствии со вторым подходом мы проводим две
фокус-группы среди представителей молодежи, две — среди пред­
ставителей среднего и три — среди представителей старшего возрас­
та. В л ю б о м случае участники фокус-группы не д о л ж н ы быть знако­
мы друг с другом.
Далее определяется способ рекрутинга участников фокус-груп­
п ы . В отличие от массового опроса, участие в фокус-группе требует
с у щ е с т в е н н о больше времени. К р о м е того, если в массовом опросе
интервьюер сам приходит к респонденту, то в случае с фокус-груп­
п а м и п о с л е д н и й д о л ж е н сам добираться до места п р о в е д е н и я ис­
с л е д о в а н и я . Соответственно, рекрутинг р е с п о н д е н т о в оказывается
отнюдь не простой задачей. В некоторых случаях используются ор­
г а н и з а ц и о н н ы е ресурсы п о л и т и ч е с к и х п а р т и й или властных струк­
тур, п р и ч е м крайне важно следить з а т е м , чтобы п о л и т и ч е с к и е инте­
ресы этих о р г а н и з а ц и й н е о к а з а л и и с к а ж а ю щ е г о в л и я н и я н а подбор
р е с п о н д е н т о в . В л ю б о м случае при п р о в е д е н и и фокус-групп предус­
матривается д е н е ж н о е или и н о е материальное вознаграждение уча­
стников.
Подготовка к проведению фокус-группы включает в себя также
определение медиатора (модератора, ведущего), от опыта и квалифи­
к а ц и и которого во многом зависит успех исследования. Ф у н к ц и я ме­
диатора — не только задавать вопросы, как о б ы ч н ы й интервьюер; ме­
диатор как бы дирижирует всем процессом дискуссии, стимулирует
свободное высказывание мнений участниками группы и в то же вре­
мя не дает им отклониться от темы обсуждения, обеспечивает плав­
ность перехода от одного смыслового блока к другому.
Важным к о м п о н е н т о м подготовки к проведению фокус-групп яв­
ляется материально-техническое обеспечение. Фокус-группы рекомен­
дуется проводить в п о м е щ е н и и , специально оборудованном средства-
93
ми ф и к с а ц и и аудио- и в и д е о и н ф о р м а ц и и . Важность видеозаписи на
фокус-группах обусловлена потребностью ф и к с и р о в а т ь не только
вербальные (словесные) реакции участников группы, но и их мимику
и жестикуляцию. Весьма желательно обеспечить возможность группе
исследователей незаметно для респондентов наблюдать за ходом фо­
кус-группы, не вмешиваясь (так называемое невключенное скрытое
наблюдение технически обеспечивается односторонним зеркалом).
Впрочем, эти требования не всегда в ы п о л н и м ы в п р и н ц и п е , особен­
но если фокус-группа проводится в сельской местности. Жестко обя­
зательной, независимо от условий проведения фокус-группы, являет­
с я л и ш ь д и к т о ф о н н а я запись.
Проведение фокус-группы занимает в среднем от полутора до двух
часов. П р и меньших затратах времени сложно получить комплексную
и н ф о р м а ц и ю о восприятии респондентами разных аспектов несколь­
ких различных проблем; существенное превышение двухчасового ин­
тервала не будет э ф ф е к т и в н ы м из-за усталости участников.
Первый смысловой блок должен выполнять ф у н к ц и ю адаптации
участников группы к процессу опроса, «втягивать» их в рассматрива­
емую тематику. Например, в предвыборных исследованиях адаптаци­
онную ф у н к ц и ю выполняет беседа о проблемах, «болевых точках» той
территории, где проживают участники. С одной стороны, это форми­
рует заинтересованное о т н о ш е н и е респондентов к беседе; с другой —
«проблемная» и н ф о р м а ц и я практически важна организаторам изби­
рательной к а м п а н и и .
Д л я р е ш е н и я целого ряда задач, связанных с анализом бессозна­
тельных, слабо вербализуемых к о м п о н е н т о в восприятия политичес­
ких объектов и процессов, используется психологическое тестирова­
ние. Этот метод позволяет, с о д н о й стороны, углубить и дополнить
о ц е н к и , сформулированные респондентом вербально, с другой — ди­
агностировать скрытые, не осознаваемые респондентом ценности,
мотивы, установки. В реальности политическое поведение базируется
на системе ценностей, не всегда совпадающей с социально одобряе­
мой. Ответы респондентов об их предпочтениях не могут работать как
надежный инструмент исследования. Их необходимо дополнить ис­
следованием бессознательных установок, в которых заложена система
ценностей респондентов, — о н и могут ощущаться ими как «непра­
1
вильные» с т о ч к и зрения п р и н я т ы х норм .
1
П о д р о б н е е с м . : Шестопал, Е. Б. В о с п р и я т и е о б р а з о в власти: п о л и т и к о - п с и х о ­
л о г и ч е с к и й а н а л и з // П о л и с . 1995. № 4;
1988.
Шестопал.
Е. Б. Л и ч н о с т ь и п о л и т и к а . М.,
Глава 3. Информационное обеспечение политического анализа и прогнозирования
О с н о в н ы м методом в ы я в л е н и я скрытых пластов восприятия явля­
95
3.2. И с т о ч н и к и и н ф о р м а ц и и и методы сбора данных
2. А с с о ц и а ц и и с з а п а х а м и :
полити­
П о л и т и к о в N и М ч а щ е с р а в н и в а ю т с запахами п и щ и : N — с запахом
ческим лидерам и даже к о л л е к т и в н ы м политическим субъектам (пар­
хлеба ( п о н ч и к о в , батона), борща, ч е с н о к а , лука; М — с запахом жарено­
ется
ассоциативное
тестирование.
Респондент
приписывает
т и я м , органам власти) определенные а с с о ц и а ц и и , з н а ч е н и я которых
го мяса, п ш е н и ц ы , водки. Это свидетельствует об их д о с т у п н о с т и и теп­
затем «расшифровываются» специалистом по политической психоло­
лоте. И того и другого с р а в н и в а ю т с запахами р е з к и м и (мужским рабо­
гии. Обычно используются а с с о ц и а ц и и с ж и в о т н ы м и , запахами, цве­
чим запахом пота). Н а п р о т и в , K с р а в н и в а ю т с чем-то трудноуловимым и
том, а также р и с у н о ч н ы е тесты.
и з ы с к а н н ы м , т.е. на уровне запаха он в о с п р и н и м а е т с я холодным и отст­
Н и ж е приводится несколько фрагментов отчета о реальном фокус-
раненным.
групповом исследовании, где использовались техники психологичес­
Привлекает в н и м а н и е и наличие среди а с с о ц и а ц и й с п о л и т и к о м
кого тестирования. П о д л и н н ы е и м е н а п о л и т и к о в по п о н я т н ы м сооб­
С большого числа запахов, и м е ю щ и х с о ц и а л ь н ы й смысл, — «дорогой пар-
р а ж е н и я м не приводятся.
фюм», «французские духи», «что-то дорогое», «статусный запах» и т.д. Это
означает, что С в о с п р и н и м а е т с я к а к часть элиты, как человек, обладаю­
1. А с с о ц и а ц и и с ж и в о т н ы м и :
Ж и в о т н о е , с к о т о р ы м сравнивают политика N, о б ы ч н о неагрессивное,
щ и й б о л ь ш и м и ф и н а н с о в ы м и ресурсами, богатый. Это может вызвать
хорошо з а щ и щ е н н о е (мохнатое), н а п р и м е р сенбернар, медведь. Живот­
ожидания граждан относительно его дальнейших действий — либо как бо­
ное л и б о д о м а ш н е е , к а к кот (7 у п о м и н а н и й ) , либо нехищное, как барсук,
гатого человека, которому нет дела до жителей округа, либо как мецената,
крот, бобер (7 у п о м и н а н и й ) . Последние могут быть о п и с а н ы еще и к а к
который заботится о своих избирателях «как родной отец».
«накопители»,
«создатели
припасов»,
«сообразительные»,
«строители».
Лев, слон упоминаются к а к символы царственной мудрости. Таким обра­
зом, ж и в о т н о е неопасное, умное, человеку дружественное.
П о л и т и к а М чаще сравнивают с ж и в о т н ы м и , с и м в о л и з и р у ю щ и м и ум и
3. А с с о ц и а ц и и с ц в е т о м :
Среди цветов, а с с о ц и а ц и и с к о т о р ы м и вызывает у респондентов поли­
т и к С, преобладают т е м н ы е , д о п о л н и т е л ь н ы е , холодные и тусклые. Пре­
хитрость (лиса, обезьяна), и с ж и в о т н ы м и — символами силы (не х и щ н о й ,
обладание т е м н ы х цветов над светлыми и холодных над т е п л ы м и свиде­
но д и к о й ) и напора (кабан, бык, лось). Если это собака, то злой, агрессив­
тельствует
ный доберман-пинчер.
серьезный, о б л а д а ю щ и й о п р е д е л е н н ы м статусом и з н а ч и м ы й . С другой
о
том,
что
этот
политик
воспринимается
как
человек
Участники обсуждения д о с т а т о ч н о е д и н о д у ш н о с р а в н и в а л и полити­
стороны, в его образе нет легкости, он не вызывает теплых э м о ц и й , он
ка К с ж и в о т н ы м и х и т р ы м и , о с т о р о ж н ы м и (лиса — 6 у п о м и н а н и й ,
способен решать п р о б л е м ы , но не внушает любви. 78% ассоциаций — это
р ы с ь ) , н е о п а с н ы м и (взлохмаченная дворняга, опоссум). Его с р а в н и в а л и
а с с о ц и а ц и и с тусклыми цветами и только 22% — с я р к и м и . Это говорит о
также с п т и ц а м и — показатель в о с п р и н и м а е м о г о масштаба, веса фигу­
н и з к о м интересе к этому политику, отсутствии в нем ярких и привлека­
р ы , к тому же п т и ц ы — существа вроде бы и умные (птица-говорун, по­
тельных черт. В с о з н а н и и граждан он мало чем отличается от остальных,
пугай).
нет четкого п о з и ц и о н и р о в а н и я .
Среди а с с о ц и а ц и й с п о л и т и к о м С п р е о б л а д а ю т ж и в о т н ы е с р е д н е г о
Цветовые а с с о ц и а ц и и в о т н о ш е н и и политика T состоят в о с н о в н о м из
и к р у п н о г о р а з м е р а , что м о ж н о и н т е р п р е т и р о в а т ь в о с п р и я т и е его к а к
светлых, д о п о л н и т е л ь н ы х , холодных и тусклых цветов; у политика R — из
з н а ч и т е л ь н о г о п о л и т и к а , о б л а д а ю щ е г о д о в о л ь н о в ы с о к и м статусом.
светлых, о с н о в н ы х , холодных и тусклых. Это свидетельствует о том, что
Э т о подтверждает и н а л и ч и е д о в о л ь н о з н а ч и т е л ь н о г о ч и с л а (27,5%)
образы д а н н ы х п о л и т и к о в выглядят более л е г к и м и , не с в я з а н н ы м и с вла­
с р е д и а с с о ц и а ц и й с н и м ж и в о т н ы х , в ы п о л н я ю щ и х роль х о з я е в леса и
стью и государством, о т с т р а н е н н ы м и , не слишком з н а ч и м ы м и , не при­
повелителей. Положительным моментом является также относительно
влекающими внимания.
н е б о л ь ш о е к о л и ч е с т в о а с с о ц и а ц и й с ж и в о т н ы м и не из н а ш е г о леса
( о к о л о 10%). Это свидетельствует о т о м , что по ш к а л е «свой — чужой»
П о о к о н ч а н и и ф о к у с - г р у п п ы а н а л и з и р у ю т с я : а ) с т е н о г р а м м а (ви­
С в о с п р и н и м а е т с я к а к «свой» п о л и т и к . О ч е н ь м н о г о а с с о ц и а ц и й со
деозапись) беседы; б) карточки н а б л ю д е н и й ассистентов модератора,
слоном — большим, сильным, умным, немного неуклюжим и добрым
о с у щ е с т в л я в ш и х н е в к л ю ч е н н о е с к р ы т о е н а б л ю д е н и е (если таковое
животным.
велось); в) результаты психологического тестирования. Полученные
д а н н ы е с р а в н и в а ю т с я с результатами анализа других фокус-групп в
96
Глава 3. Информационное обеспечение политического анализа и прогнозирования
серии, на основе чего формулируются общие выводы проведенного
исследования.
Как правило, фокус-группы используют в сочетании с массовым
опросом. В целом комплексное использование количественных и ка­
чественных методов — залог точности и полноты получаемой иссле­
дователем и н ф о р м а ц и и .
В таблице приведены ключевые различия количественных и каче­
ственных о про сн ы х исследований:
Количественный опрос
Качественный опрос
Основной результат иссле­
дований
Знание о количественных
Знание о качественных ха­
характеристиках распреде­
рактеристиках восприятия
ления признаков
Объем выборки
Большой (1 — 1,5 тыс.)
Небольшой (до 100)
Анкетирование или стан­
дартизованное интервью
Свободное интервью и
психологическое тестиро­
вание
Способ коммуникации ис­
следователя и респондента
Уровень репрезентативно­
Высокий
сти данных
Степень полноты информа­
ции по отдельным аспектам Сравнительно небольшая
проблемы
Число смысловых блоков в
Значительное
рамках одного исследования
Сравнительно невысокий
Большая
Сравнительно небольшое
Наблюдение
Наблюдение
— это способ получения информации, предполагающий
непосредственную регистрацию наблюдателем происходящих событий.
Бесспорное достоинство наблюдения — прямое восприятие событий,
отсутствие «посредников» между исследователем и реальной действи­
тельностью. Для политической науки это имеет особое значение, по­
скольку, как неоднократно отмечалось выше, политическая реальность в
наибольшей мере подвержена сознательным и неосознанным интерпре­
тационным искажениям.
В то же время наблюдатель сам является человеком из плоти и кро­
ви, с собственным политическим мировоззрением, предпочтениями,
ценностными ориентациями. По природе своей наблюдение неизбежно
избирательно, и даже самый беспристрастный наблюдатель фиксирует
реальность под определенным углом зрения, зависящим от особеннос­
тей его личности. Поэтому наблюдение можно в целом охарактеризо­
вать как достаточно субъективный метод, хотя и существуют специаль-
3.2. Источники и н ф о р м а ц и и и методы сбора данных
97
ные методики, нацеленные на смягчение действия субъективного фак­
тора (о них ниже).
Другое важное достоинство наблюдения — глубина и насыщен­
ность собираемой и н ф о р м а ц и и . В ходе наблюдения исследователь
получает не только сухой фактический материал, но «живой» образ
ситуации, он способен различить оттенки, полутона происходящего,
не фиксируемые более объективными и строгими методиками. Ко­
нечно, это свойство наблюдения имеет и свою отрицательную сторо­
ну: все та же субъективность получаемых данных.
Надо отметить, что возможности использования наблюдения при
сборе и н ф о р м а ц и и для политического анализа существенно ограни­
чены. Наблюдать можно только четко локализованное политическое
событие, например заседание Государственной думы, съезд политиче­
с к о й партии, митинг или демонстрацию. Кроме того, наблюдение
многих политических событий затруднено в силу их закрытого харак­
тера. К примеру, наблюдать неформальную встречу политического
лидера с представителями его ближайшего окружения практически
невозможно, не будучи частью этого окружения. Поэтому результаты
наблюдения в большинстве случаев используются как дополнитель­
ная, а не о с н о в н а я составляющая и н ф о р м а ц и о н н о г о обеспечения.
Так, п р и изучении определенной политической партии наблюдение
ее съезда или к о н ф е р е н ц и и может оказаться чрезвычайно полезным,
но л и ш ь в сочетании с анализом ее программных документов, резуль­
татов участия в избирательных кампаниях, изучением п о с в я щ е н н ы х
партии материалов С М И , м н е н и й экспертов, данных опросов обще­
ственного м н е н и я и т.д.
Существует несколько о с н о в а н и й к л а с с и ф и к а ц и и наблюдения.
С точки зрения участия наблюдателя в процессе, который является
объектом наблюдения, выделяют включенное и невключенное наблюде­
ние. В первом случае исследователь непосредственно участвует в
процессе, за которым наблюдает. Так, если объектом наблюдения яв­
ляется политический митинг, исследователь находится в толпе ми­
тингующих, вместе с которыми скандирует лозунги, выражает свое
одобрение или неодобрение выступающим и т.д. Используя включен­
ный метод, наблюдатель получает и н ф о р м а ц и ю о небольшом фраг­
менте реальности, которая непосредственно его окружает, но эта ин­
ф о р м а ц и я будет п о л н о й , глубокой, э м о ц и о н а л ь н о н а с ы щ е н н о й .
Включенное наблюдение дает наиболее интересные, но при этом и
наиболее субъективные данные: невозможно участвовать в какой-то
деятельности, сохраняя по о т н о ш е н и ю к ней полную эмоциональную
д и с т а н ц и ю . О с о б е н н о это касается массовых мероприятий, в ходе ко7 - 3863
98
Глава 3. И н ф о р м а ц и о н н о е обеспечение политического анализа и прогнозирования
торых нередко проявляется ф е н о м е н «передачи настроения»: наблю­
датель н е о с о з н а н н о становится эмоционально сопричастным окру­
ж а ю щ и м людям, испытывает те же ощущения, что и они (эмоцио­
нальный подъем, агрессию и т.д.).
Основание другой классификации — знание/незнание людей, ко­
торые являются объектом наблюдения, о том, что за н и м и наблюдают.
По этому основанию выделяют открытое (наблюдаемые осведомлены
о процессе наблюдения) и скрытое (наблюдаемые не осведомлены)
наблюдение. Например, большинство заседаний Государственной ду­
мы проходит в ситуации открытого наблюдения: за работой палаты
следит большое число представителей прессы, о чем сами депутаты
прекрасно осведомлены.
Открытое наблюдение, как правило, гораздо легче организовать с
технической точки зрения. В то же время о н о несет в себе определен­
н ы й риск получения неадекватных результатов: знание наблюдаемых
о процессе наблюдения за их поведением может стать фактором, вли­
я ю щ и м на это поведение. Классический тому пример, п р и в о д и м ы й
во многих работах по социологии, связан с изучением производитель­
ности труда на ткацких предприятиях. Группа социологов (преимуще­
с т в е н н о мужчин) вела о т к р ы т о е наблюдение за работой ткачих
(исключительно ж е н щ и н ) с целью выявить факторы, в л и я ю щ и е на
производительность их труда. Результат оказался неутешительным:
о с н о в н ы м таким фактором стало присутствие на предприятии группы
наблюдающих за ткачихами социологов. В политике хорошо известен
«эффект камеры»: многие политические лидеры в присутствии жур­
налистов демонстрируют совершенно иное поведение, нежели в не­
публичных ситуациях.
К о м б и н и р о в а н н а я к л а с с и ф и к а ц и я на основе двух приведенных
выше оснований дает четыре вида наблюдений:
Включенное
Невключенное
Открытое
Включенное открытое
Невключенное открытое
Скрытое
Включенное скрытое
Невключенное скрытое
Еще одна к л а с с и ф и к а ц и я касается степени стандартизации проце­
дуры наблюдения. Выделяют стандартизованное (структурированное,
контролируемое) и нестандартизованное (свободное, неконтролируе­
мое) наблюдение. В первом случае исследователь фиксирует наблю­
даемый процесс в соответствии с заранее разработанной строгой про­
цедурой. К л ю ч е в о й м о м е н т подготовки к с т а н д а р т и з о в а н н о м у
3.2. И с т о ч н и к и и н ф о р м а ц и и и методы сбора данных
99
наблюдению — о п е р а ц и о н а л и з а ц и я изучаемых признаков до уровня
аудиовизуально наблюдаемых индикаторов.
Скажем, одной из задач прикладного исследования является опре­
деление степени авторитетности нескольких лидеров к о н к р е т н о й
партии в среде п а р т и й н о й элиты (руководства). Методом измерения
данного признака выбирается, н а п р и м е р , невключенное открытое
наблюдение. Наблюдаемым событием будет ежегодная партийная
конференция, на которой будут выступать все интересующие иссле­
дователя п а р т и й н ы е лидеры.
Примем в качестве исходной п о с ы л к и , что авторитетность партий­
ного лидера будет проявляться, в частности, во в н и м а н и и и поддерж­
ке аудиторией его выступления. Далее необходимо привести неопера­
циональные п о н я т и я «внимание» и «поддержка» к э м п и р и ч е с к и
наблюдаемому виду, причем наблюдаемому аудиовизуально. Так, при­
знак «внимание» может быть о п е р а ц и о н а л и з и р о в а н через:
• уровень шума в зале в процессе выступления оратора;
• число выходящих из зала во время выступления;
• число людей, разговаривающих друг с другом;
•число людей, з а н и м а ю щ и х с я п о с т о р о н н и м и делами (читающих
газету, разговаривающих по мобильному телефону и т.д.).
Чем м е н ь ш е значение каждого из операциональных признаков,
тем выше уровень в н и м а н и я к оратору.
П р и з н а к «поддержка» может быть операционализирован через:
• продолжительность аплодисментов по завершении выступления
оратора;
• громкость аплодисментов по з а в е р ш е н и и выступления оратора;
• количество раз, когда выступление оратора прерывалось апло­
дисментами;
• количество одобрительных возгласов из зала;
• количество неодобрительных возгласов из зала и т.д.
Д л я каждого и з о п е р а ц и о н а л ь н ы х и н д и к а т о р о в определяется
единица счета. Н а п р и м е р , п р о д о л ж и т е л ь н о с т ь аплодисментов мо­
жет и з м е р я т ь с я в секундах ( и н т е р в а л ь н а я ш к а л а ) , уровень шума в за­
ле — на п о р я д к о в о м уровне (отсутствует, слабый, у м е р е н н ы й , гром­
кий, о в а ц и я ) .
Все о п е р а ц и о н а л ь н ы е п р и з н а к и и соответствующие им единицы
счета заносятся в специальную карточку наблюдателя, которая запол­
няется в процессе наблюдения. По итогам наблюдения мы сможем
количественно о ц е н и т ь значения п р и з н а к о в «внимание аудитории» и
«поддержка аудитории» п р и м е н и т е л ь н о к каждому из выступающих.
При этом необходимо будет сделать поправку на время выступления
100
Глава 3. Информационное обеспечение политического анализа и прогнозирования
оратора, п о м н я , что первый выступающий имеет дело со свежей ауди­
торией, последний — с уставшей.
Основное достоинство стандартизованного наблюдения заключа­
ется в том, что оно существенно снижает субъективность данной про­
цедуры. В то же время значительно уменьшаются глубина и насыщен­
ность получаемой и н ф о р м а ц и и — она в какой-то мере обедняется.
Возникает р и с к упустить существенные особенности поведения на­
блюдаемых, не учтенные исследователем при разработке программы
наблюдения. Это компенсируется наличием в карточках графы «Зара­
нее не формализуемые пометки», но л и ш ь частично: наблюдатель не­
избежно будет концентрироваться на параметрах, обозначенных в
карточке.
Свободное наблюдение не предполагает столь жестко структури­
рованной процедуры ф и к с а ц и и данных, исследователь руководству­
ется л и ш ь о б щ и м планом. При этом свободное наблюдение остается
научным методом сбора и н ф о р м а ц и и , поскольку:
• оно п о д ч и н е н о четко сформулированным целям и задачам ис­
следования;
• наблюдатель понимает, какие конкретно характеристики поведе­
ния ему интересны;
• результаты наблюдения в том или ином виде фиксируются;
• и н ф о р м а ц и я , полученная посредством наблюдения, поддается
проверке на надежность.
Подход «Пойду посмотрю, что там происходит» п р и н ц и п и а л ь н о
не приемлем ни при каком научном наблюдении.
Н а к о н е ц , различают индивидуальное и групповое наблюдение. В
последнем случае наблюдение осуществляется несколькими людьми.
П р и групповом наблюдении важно учесть два момента. Во-первых,
необходимо четко определить пространственные п о з и ц и и каждого
из наблюдателей, чтобы все вместе о н и охватывали объект наблюде­
н и я ц е л и к о м , а их индивидуальные сектора не пересекались. Во-вто­
рых, до начала процедуры наблюдения следует определить правила и
п р и н ц и п ы , в соответствии с к о т о р ы м и отдельные наблюдения будут
складываться в единую картину происходящего. Э ф ф е к т и в н о е реше­
ние этой задачи возможно за счет использования стандартизованно­
го н а б л ю д е н и я ; использование иных методик с высокой вероятнос­
тью приведет к тому, что собрать отдельные фрагменты в единое
целое будет попросту невозможно.
Литература
101
Контрольные вопросы и задания
1. Назовите основные критерии ф о р м и р о в а н и я и н ф о р м а ц и о н н о г о обес­
печения в политических исследованиях.
2. На какие три основные группы подразделяется совокупность источни­
ков и н ф о р м а ц и и о политических явлениях и процессах?
3. В чем с п е ц и ф и к а документальных источников информации? Какие ос­
новные виды документов используются в политическом анализе и прогнози­
ровании? Охарактеризуйте особенности каждого из них.
4. Дайте сравнительную характеристику контент-анализа и традиционно­
го метода анализа документов.
5. Назовите основные виды опроса.
6. Охарактеризуйте понятия «генеральная совокупность», «выборочная
совокупность», «репрезентативность». Каковы основные методики построе­
ния выборочной совокупности?
7. Что такое фокус-группа? К а к и м образом в рамках фокус-групповых ис­
следований решается проблема репрезентативности?
8. Объясните суть использования психологических тестов в рамках фокусгрупп.
9. Дайте сравнительную характеристику качественных и количественных
методов опроса.
10. В чем заключается специфика наблюдения как метода сбора данных
для политического анализа? Назовите основные виды наблюдения.
11. О п и ш и т е процедуру стандартизованного наблюдения.
Литература
Боришполец, К. П. Методы политических исследований : учеб. пособие.
М , 2005.
Мангейм, Дж., Рич, Р. П о л и т о л о г и я : методы исследования. М., 1997.
Рабочая книга социолога. М., 2003.
Ядов, В. А. Социологическое исследование: методология, программа, ме­
тоды. Самара, 1995.
Глава 4. Статистические методы в политическом анализе
ГЛАВА 4
Статистические методы в политическом анализе
Статистические методы давно и прочно заняли одну из центральных
п о з и ц и й в методическом арсенале политического анализа. Как будет
показано, статистика позволяет решать множество разнообразных за­
дач, обеспечивая исследователя т о ч н ы м и количественными характе­
р и с т и к а м и различных свойств совокупностей объектов. Причем мно­
гие из этих к о л и ч е с т в е н н ы х х а р а к т е р и с т и к о т р а ж а ю т с к р ы т ы е ,
н е я в н ы е свойства и связи, которые невозможно обнаружить «нево­
оруженным глазом».
Статистические методы помогают обрабатывать очень большие
массивы данных. В современном мире, п е р е н а с ы щ е н н о м информа­
ц и е й , это чрезвычайно полезное свойство. И м е н н о статистические
подходы лежат в основе большинства методов Data Mining (англ.) —
«раскопки данных», поиска практически полезных и нетривиальных
сведений в большом объеме сырой и н ф о р м а ц и и .
Н и ж е приводятся перечень и краткая характеристика «типовых за­
дач», которые способна решать статистика в политическом анализе и
прогнозировании.
1. Получение усредненных данных. К а к правило, в процессе исследо­
в а н и я бывает важно не только получить характеристики отдельных
объектов, но взглянуть на их совокупность в целом через призму ка­
кого-то конкретного свойства. Вместо большого числа отдельных по­
казателей нам требуется одно значение, которое было бы т и п и ч н ы м
для всей совокупности объектов. К а к о в о отношение «среднего» рос­
с и я н и н а к перспективам вступления России в ВТО? Принадлежность
к к а к о й социальной или возрастной группе наиболее т и п и ч н а для
членов определенной партии? Сколько раз в среднем в месяц студен­
ты смотрят общественно-политические телепрограммы? Ответы на
эти вопросы дает анализ одномерных распределений, в частности
103
подсчет средних величин для разных уровней и з м е р е н и я . Анализ од­
номерных распределений позволяет заодно установить, насколько ти­
пичное значение в действительности т и п и ч н о , репрезентативно по
отношению к совокупности данных.
2. Оценка связей между переменными. Утверждение о наличии стати­
стической связи между п е р е м е н н ы м и правомочно в том случае, если
изменение значений одной переменной приводит к изменению рас­
1
пределения другой . Для порядковых и интервальных переменных по­
нятие связи более определенно: связанные переменные обладают
общностью вариаций. Возрастание значений одной переменной будет
соответствовать возрастанию (и тогда связь будет положительной, или
прямой) или уменьшению (связь будет отрицательной, или обратной)
значений другой переменной. Наличие связи позволяет делать пред­
положения относительно зависимой переменной на основании ин­
формации о независимой.
В статистическом анализе такие предсказания никогда не будут
стопроцентно точными, случаи однозначного соответствия значений
переменных практически не встречаются. Речь идет скорее об увели­
чении шансов получить правильный ответ относительно значений
зависимой переменной на о с н о в а н и и значений независимой перемен­
ной. Например, мы можем объяснить определенную часть всех случа­
ев (долю вариации) голосования за либеральные политические партии
с п о м о щ ь ю независимой п е р е м е н н о й «принадлежность к городскому
населению».
Статистические методы позволяют ответить на вопрос об интен­
сивности (плотности, тесноте) связи между п е р е м е н н ы м и . Числен­
ная о ц е н к а и н т е н с и в н о с т и будет называться коэффициентом связи;
для разного типа п е р е м е н н ы х вычисляются разные к о э ф ф и ц и е н т ы ,
их общее количество в статистике достаточно велико.
3. Классификация. Ряд с т а т и с т и ч е с к и х т е х н и к дает в о з м о ж н о с т ь
соотнести исследуемые о б ъ е к т ы с н е с к о л ь к и м и заранее определен­
н ы м и к л а с с а м и . Н а п р и м е р , м о ж н о выделить класс граждан, участ­
вующих в выборах, и класс не участвующих в них (абсентеистов).
Далее, о п и р а я с ь на ряд х а р а к т е р и с т и к (возраст, уровень образова­
н и я , п р о ж и в а н и е в городе/на селе и т.д.), исследователь может
предсказать с о п р е д е л е н н о й д о л е й вероятности п р и н а д л е ж н о с т ь ре­
с п о н д е н т о в к одному и л и другому классу. В п р и н ц и п е , задачу клас­
с и ф и к а ц и и м о ж н о считать ч а с т н ы м случаем задачи обнаружения
с в я з и : в н а ш е м п р и м е р е мы устанавливаем связь п е р е м е н н ы х «возСм.: С т а т и с т и к а : у ч е б н и к / П о д ред. И.И. Елисеевой. М., 2006. С. 77.
104
Глава 4. Статистические методы в политическом анализе
раст» ( и н т е р в а л ь н а я ) , «уровень образования» ( п о р я д к о в а я ) , «про­
ж и в а н и е в городе и л и на селе» ( н о м и н а л ь н а я ) с н о м и н а л ь н о й пере­
м е н н о й «участие в выборах».
4. Кластеризация. П о д кластеризацией п о н и м а е т с я р а з б и е н и е
объектов на группы по критерию их близости в о п р е д е л е н н о м про­
странстве п р и з н а к о в . Н а п р и м е р , нас интересуют три п р и з н а к а , ха­
р а к т е р и з у ю щ и е идеологию политических партий: степень поддерж­
ки действующего политического руководства страны, видение
с о ц и а л ь н о й р о л и государства, восприятие западных д е м о к р а т и й в
качестве о п т и м а л ь н о й модели политического устройства России.
С п о м о щ ь ю определенных статистических процедур мы можем вы­
я с н и т ь , к а к и е п а р т и и будут б л и з к и друг к другу в пространстве всех
этих п р и з н а к о в о д н о в р е м е н н о . Кластеризация отличается от клас­
с и ф и к а ц и и тем, что в первом случае заранее о п р е д е л е н н ы е классы
отсутствуют.
5. Редукция данных. Слово «редукция» означает с о к р а щ е н и е , сжа­
тие. Р е ш е н и е этой задачи важно в ситуации, когда объекты измерены
большим числом переменных и исследователь ищет способ сгруппи­
ровать их по какому-то смысловому признаку. К примеру, при изуче­
н и и образов политических лидеров используется большое число при­
знаков о п и с а н и я (так называемых дескрипторов): интеллектуальные
качества, энергичность, опыт, волевые качества, честность, личное
обаяние и т.д. Чтобы сделать описание более к о м п а к т н ы м , мы можем
объединить отдельные п р и з н а к и в группы, основываясь на выявле­
н и и скрытых связей между н и м и . Способность статистических тех­
н и к решать задачи редукции д а н н ы х обусловливает их высокую по­
лезность в качестве методов Data Mining.
Существуют статистические методы, которые п р и с п о с о б л е н ы к
р е ш е н и ю к а к о й - т о о д н о й из у к а з а н н ы х задач, а также многофунк­
ц и о н а л ь н ы е , «многозадачные» т е х н и к и . Н и ж е мы р а с с м о т р и м при­
м е р ы тех и других. Следует оговориться, что н а ш е и з л о ж е н и е стати­
с т и ч е с к и х методов не преследует цель з а м е н и т ь о т д е л ь н ы й курс
с т а т и с т и к и ( к о т о р ы й с о в е р ш е н н о необходим для с о в р е м е н н о г о по­
л и т о л о г а ) . Н а ш е й задачей будет, во-первых, п р о д е м о н с т р и р о в а т ь
палитру тех в о з м о ж н о с т е й , к о т о р ы е открывает перед п о л и т и ч е с к и м
а н а л и т и к о м статистика; во-вторых, дать я с н о е п р е д с т а в л е н и е о
п р а к т и ч е с к о м и с п о л ь з о в а н и и ряда наиболее п о л е з н ы х и распро­
с т р а н е н н ы х техник.
4.1. Анализ одномерных распределений
105
4.1. Анализ одномерных распределений
Когда мы г о в о р и м об анализе о д н о м е р н ы х р а с п р е д е л е н и й , то име­
ем в виду а н а л и з свойств р а с п р е д е л е н и я з н а ч е н и й одной перемен­
ной. В о п р о с ы , ответы на к о т о р ы е мы находим в п р о ц е с с е одномер­
ного а н а л и з а , могут звучать п р и м е р н о т а к и м о б р а з о м : к а к о в а
поддержка н а с е л е н и е м действующего президента в ц е л о м по стра­
не? н а с к о л ь к о т и п и ч н а эта у с р е д н е н н а я поддержка, н а с к о л ь к о она
отражает п о к а з а т е л и поддержки в р а з л и ч н ы х регионах и л и среди
различных с о ц и а л ь н ы х групп? к а к о в о б щ и й размах к о л е б а н и й этой
поддержки, в к а к и х пределах о н а варьируется? не отражает ли фор­
ма р а с п р е д е л е н и я п о д д е р ж к и по с о ц и а л ь н ы м группам н а л и ч и я по­
л и т и ч е с к о г о р а с к о л а в обществе? Во всех случаях мы и м е е м дело с
одной п е р е м е н н о й — «поддержка действующего президента населе­
нием», — со з н а ч е н и я м и , которая д а н н а я п е р е м е н н а я п р и н и м а е т в
отдельных случаях.
Наиболее в а ж н ы м и о п е р а ц и я м и в рамках одномерного анализа яв­
ляются, во-первых, вычисление средней с определением степени
разброса д а н н ы х вокруг нее, во-вторых — определение ф о р м ы рас­
пределения з н а ч е н и й переменной.
Средние величины и меры разброса
С р е д н я я в е л и ч и н а я в л я е т с я в б о л ь ш и н с т в е случаев весьма инфор­
м а т и в н о й м е р о й «центрального п о л о ж е н и я » наблюдаемой перемен­
ной. О н а п о з в о л я е т о ц е н и в а т ь и с р а в н и в а т ь свойства не отдельных
объектов, но групп объектов в целом. Н а п р и м е р , мы п р о в о д и м о п р о с
среди студентов о д н о й учебной группы с целью в ы я в и т ь их полити­
ческую с а м о и д е н т и ф и к а ц и ю в качестве «левых», «либералов», «на­
ц и о н а л - п а т р и о т о в » и «центристов». Всего о п р а ш и в а е т с я 15 чело­
век, к а ж д ы й р е с п о н д е н т о т н о с и т с е б я к той или и н о й категории
п о л и т и ч е с к и х взглядов. С о о т в е т с т в е н н о , по итогам и с с л е д о в а н и я у
нас будет я с н о е представление о п о л и т и ч е с к о й самоидентифика­
ц и и каждого из студентов курса, т.е. о том, какие з н а ч е н и я прини­
мает п е р е м е н н а я «политическая с а м о и д е н т и ф и к а ц и я » в каждом из
15 и з у ч е н н ы х случаев.
Но почти н а в е р н я к а мы захотим получить и н ф о р м а ц и ю не только
о взглядах каждого отдельного студента, но и о том: 1) как распреде­
лены студенты по категориям политических убеждений в группе в це­
лом; 2) какова «средняя» политическая самоидентификация группы в
целом. И здесь мы вступаем на путь статистических расчетов.
106
Глава 4. Статистические методы в политическом анализе
П е р е м е н н а я «политическая самоидентификация» является номи­
нальной: мы попросту распределяем совокупность изучаемых объек­
тов (15 респондентов) по четырем категориям, каждой из которых
произвольно присваивается числовой код. Например: 1 — «левые»,
2 — «либералы», 3 — «национал-патриоты», 4 — «центристы». Пред­
положим, по итогам опроса мы получаем следующий ряд значений:
( 2 , 3 , 4 , 4, 1, 1, 1,4, 4 , 2 , 2 , 3 , 3 , 4 , 2).
Д л я п р е в р а щ е н и я этих д а н н ы х в осмысленную статистическую
картину необходимо прежде всего рассчитать частотное распределе­
ние — показатель того, сколько раз встречается каждое из значений
п е р е м е н н о й . В нашем случае частота з н а ч е н и я 1 («левые») составит 3,
з н а ч е н и я 2 («либералы») — 4, з н а ч е н и я 3 («национал-патриоты») —
3, з н а ч е н и я 4 («центристы») — 5. На о с н о в а н и и частотного распре­
д е л е н и я л е г к о в ы ч и с л и т ь процентное соотношение р е с п о н д е н т о в ,
п р и н а д л е ж а щ и х к четырем к а т е г о р и я м п о л и т и ч е с к о й самоиденти­
фикации.
Таблица частот для нашего примера будет иметь следующий вид:
Категория
Частота
% от всех случаев
1 («левые»)
3
20%
2 («либералы»)
4
26,7%
3 («национал-патриоты»)
3
20%
4 («центристы»)
5
33,3%
Подобного рода д а н н ы е удобно визуализировать, сделать нагляд­
н ы м и п р и п о м о щ и построения круговой диаграммы или столбчатой
гистограммы. Следует подчеркнуть, что визуализация д а н н ы х в ста­
тистике сама по себе является а н а л и т и ч е с к о й процедурой. Сделав
д а н н ы е н а г л я д н ы м и , мы сможем обнаружить скрытые в них законо­
мерности.
Д л я н а ш е г о примера:
Круговая диаграмма
Столбчатая гистограмма
4.1. Анализ одномерных распределений
107
Мы выяснили характер распределения студентов по категориям по­
литических предпочтений в группе, теперь следует определиться со
средней величиной. На номинальном уровне измерения средняя вели­
чина определяется на основе частотного распределения. Это попросту
наиболее часто встречающееся значение, именуемое модой (модальным
значением). В нашем случае модой является 4; иными словами, в груп­
пе наиболее распространены центристские убеждения. Имеющееся
распределение будет называться унимодальным, так как значение моды
всего одно. В ситуации, когда модальных значений несколько, распре­
деление является мультимодалъным.
Наконец, необходимо выяснить, насколько средняя в действитель­
ности отражает характер распределения, т.е. насколько центристские
политические взгляды на самом деле типичны для группы в целом. По­
казателем типичности средней для числового ряда в статистике являет­
ся коэффициент вариации. Он показывает, насколько существен раз­
брос значений вокруг средней.
К а к и средние величины, меры вариации различаются на разных
уровнях измерения. На н о м и н ал ьн о м у р о в н е и з м е р е н и я
м о ж н о использовать л и ш ь один простой показатель — отношение об­
щего числа немодальных (т.е. не соответствующих моде) значений к
общему числу значений. В нашем случае все респонденты немодаль­
ных категорий («левые» + «либералы» + «национал-патриоты») со­
ставляют 10; всего же о п р о ш е н о 15 респондентов. Соответственно,
о т н о ш е н и е (10:15) составит п р и м е р н о 0,6. Чем ближе значение коэф­
ф и ц и е н т а к 0, тем лучше мода описывает реальное распределение;
чем ближе к 1 — тем менее она репрезентативна.
По существу, о п е р а ц и я м и по расчету частотного р а с п р е д е л е н и я ,
п р о ц е н т н о г о с о о т н о ш е н и я , моды и к о э ф ф и ц и е н т а в а р и а ц и и исчер­
п ы в а ю т с я все в о з м о ж н ы е в ы ч и с л е н и я на н о м и н а л ь н о м уровне.
Столь н е б о л ь ш о е число о п ц и й обусловлено тем, что числа на этом
уровне и з м е р е н и я служат не более чем «ярлыками», «опознаватель­
н ы м и з н а к а м и » категорий п р и з н а к а , не отражая его к а к и е - л и б о со­
д е р ж а т е л ь н ы е свойства.
На п о р я д к о в о м
уровне
и з м е р е н и я , где присутствует
упорядочивание категорий с точки зрения возрастания/убывания ин­
т е н с и в н о с т и признака, открываются новые статистические возмож­
ности.
О с н о в н о й средней величиной для порядковых переменных явля­
ется медиана (М). Медиана представляет собой середину ранжирован­
ного числового ряда: выше и ниже медианы должно быть равное чис­
ло элементов. Так, для ряда (1, 1, 2, 4, 4, 6, 7, 8, 9) медианой будет 4.
[OS
Глава 4. Статистические методы в политическом анализе
В случае, когда число элементов является четным ( 1 , 1, 2, 4, 4, 6, 7, 8,
9, 9) и возникают к а к бы две середины числового ряда (4 и 6), медиа­
н о й станет их среднее арифметическое — 5.
Распространенным способом измерить разброс значений вокруг
средней на порядковом уровне является вычисление квартилей — чет­
вертей ранжированного ряда. Значение нижнего (первого, Qj) квар­
тиля показывает середину части числового ряда от его начала до ме­
д и а н ы , верхнего (третьего, Qj)— середину части от медианы до конца
ряда. Второй квартиль совпадает с медианой. Чем больше интервал
между н и ж н и м и верхним квартилем, тем больше разброс значений
вокруг средней и тем в меньшей степени средняя является репрезен­
тативной для числового ряда. Разность между верхним и н и ж н и м
квартилем называется квартильным рангом и служит мерой вариации
для порядковых переменных.
Проиллюстрируем о д н о м е р н ы й анализ порядковых переменных
следующим примером. Предположим, имеется две группы по 11 рес­
пондентов в каждой, которые д о л ж н ы дать оценку политической вли­
ятельности лидера А по шкале от 0 до 10, где 0 — отсутствие влиятель­
ности, 10 — максимальная влиятельность. Получены также о ц е н к и :
Группа
Оценки
1
1, 1,2, 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8 , 9 , 10
2
3,3,4, 4,5, 5,5,5,6, 6,7
В обеих группах медианы получились одинаковые — 5. Другими
словами, политическая влиятельность лидера Л оценена респондента­
ми обеих групп на о д и н а к о в о м среднем уровне. Но насколько эта
усредненная о ц е н к а отражает реальное распределение м н е н и й в каж­
д о й из групп, насколько едино мнение респондентов в каждой из
групп относительно д а н н о й о ц е н к и ?
Чтобы выяснить это, рассчитаем квартальные ранги для каждого
случая. В первой группе н и ж н и й квартиль равен 2, верхний — 8, квар­
тальный ранг равен 6 (6 = 8—2). Во второй группе н и ж н и й квартиль
составляет 4, верхний — 6, квартальный ранг равен 2 ( 2 = 6—4).
М
Qi
Q3
(3-ранг
1
5
2
8
6
2
5
4
6
2
Группа
Глядя на эту статистику, м о ж н о утверждать, что в первой группе
средняя 5 является скорее случайным значением, не репрезентатив-
4.1. Анализ одномерных распределений
109
н ы м по о т н о ш е н и ю к общей совокупности м н е н и й : разброс вокруг
средней очень велик. Напротив, во второй группе наблюдается в до­
статочной мере к о н с о л и д и р о в а н н о е м н е н и е , и оценку влиятельности
политика А «на среднем уровне» м о ж н о считать действительной оцен­
кой группы в целом.
На и н т е р в а л ь н о м
уровне
и з м е р е н и я , предполагаю­
щем не только упорядочение категорий по признаку «больше—мень­
ше», но и установление ф и к с и р о в а н н о г о интервала измерения, мы
способны осуществлять все операции с натуральными числами. На­
иболее р а с п р о с т р а н е н н о й средней величиной для интервальных вы­
числений является хорошо знакомое еще со ш к о л ь н о й скамьи среднее
арифметическое. Среднее арифметическое представляет собой ре­
зультат деления суммы всех элементов совокупности на общее их чис­
ло. Так, для числового ряда ( 1 , 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9) среднее арифмети­
ческое составит 5 (5 = ( 1 + 2 + 3 + 4+ 5 + 6 + 7 + 8 + 9 ) :9).
Характерной особенностью среднего арифметического является
высокая чувствительность к кренам в распределении, связанным с
наличием в совокупности одного и л и нескольких предельных значе­
ний. Н а п р и м е р , если за партию Хв четырех районах из пяти проголо­
совало по 2% избирателей, а в одном — 90%, среднее арифметическое
составит 19,6% — с о в е р ш е н н о не и н ф о р м а т и в н о е с точки зрения ре­
альной к а р т и н ы распределения число.
Кстати, к т а к и м п р е д е л ь н ы м з н а ч е н и я м с о в е р ш е н н о не чувстви­
тельна м е д и а н а , что обусловлено с п е ц и ф и к о й п о р я д к о в о г о у р о в н я .
Н а п р и м е р , в ряду ( 1 , 2, 3, 4, 5) число 3 является и медианой (боль­
ше и м е н ь ш е его по два з н а ч е н и я ) , и с р е д н и м а р и ф м е т и ч е с к и м .
О д н а к о если мы н а х о д и м с я на п о р я д к о в о м уровне и з м е р е н и я , то
имеем право, к примеру, з а м е н и т ь число 5 на число 100. Такая воз­
м о ж н о с т ь обусловлена тем, что 100 п о - п р е ж н е м у больше е д и н и ц ы ,
д в о й к и , т р о й к и и четверки, т.е. п о р я д о к чисел с точки з р е н и я отно­
ш е н и я «больше — меньше» не и з м е н и л с я . В числовом ряду ( 1 , 2, 3,
4, 100) м е д и а н о й остается 3, тогда к а к среднее а р и ф м е т и ч е с к о е ме­
няется р а д и к а л ь н о — 22. С р е д н е е а р и ф м е т и ч е с к о е чувствительно к
а б с о л ю т н ы м з н а ч е н и я м чисел, а м е д и а н а — нет. Соответственно,
находясь на п о р я д к о в о м уровне и з м е р е н и я , мы не можем коррект­
н ы м образом рассчитать среднее а р и ф м е т и ч е с к о е , в то же время
расчет м е д и а н ы д л я и н т е р в а л ь н ы х п е р е м е н н ы х может оказаться
весьма у м е с т н ы м .
Здесь следует подчеркнуть о д н о правило, связанное с использова­
нием вычислительных процедур на разных уровнях измерения. В бо­
лее сложных измерениях могут использоваться все вычисления, при-
1ш
Глава 4. Статистические методы в политическом анализе
менимые на более простых уровнях, но не наоборот. Так, на интер­
вальном уровне м о ж н о рассчитывать и среднее арифметическое, и
моду, и медиану; на порядковом — моду и медиану; на номиналь­
ном — только моду.
Т р а д и ц и о н н о й мерой разброса значений вокруг средней на интер­
вальном уровне выступает стандартное отклонение.
Вычисление
стандартного отклонения — несколько более и з о щ р е н н а я процедура
по с р а в н е н и ю с подсчетом медианы и моды. Она включает следующие
стадии:
• подсчет разностей между средним значением и всеми имеющи­
мися з н а ч е н и я м и , как бы определение расстояния (отклонения) от
каждой точки числового ряда до его середины. В нашем примере с
экстремальным показателем поддержки партии в одном из пяти рай­
о н о в мы получим четыре одинаковые разности: - 1 7 , 6 (2—19,6) и одно
значение 70,4 (90—19,6);
• возведение в квадрат каждого из полученных о т к л о н е н и й . Полу­
2
2
чаем четыре значения 309,62 (—17,б ) и одно значение 4956,16 (70,4 );
• суммирование всех квадратов отклонений. В нашем случае полу­
чится 6195,2 (309,62 + 309,62 + 309,62 + 309,62 + 4956,16);
• деление суммы квадратов о т к л о н е н и й на общее число элементов
с о в о к у п н о с т и м и н у с 1 (N— 1). В н а ш е м случае п о л у ч и м 1548,8
(6195,2: (5-1));
4.1. Анализ одномерных распределений
111
за могут быть поставлены под сомнение. Во-вторых, ф о р м а распреде­
л е н и я переменной для политического аналитика может представлять
интерес сама по себе, независимо от использования того или иного
статистического инструментария. Ф о р м а распределения значений пе­
ременной может отражать содержательные характеристики изучаемо­
го явления.
Большинство статистических методов, работающих с интерваль­
н ы м и д а н н ы м и (а это основная часть вообще всех статистических ме­
тодов), исходит из предположения о нормальном распределении значе­
ний переменной, т.е. большая часть значений группируется около
некоторого среднего значения, по обе стороны от которого частота
наблюдений равномерно снижается. В более точном смысле основное
свойство нормального распределения характеризуется тем, что 6 8 %
всех наблюдаемых з н а ч е н и й переменной лежит в диапазоне ±1 —
стандартное отклонение от среднего, а диапазон ±2 стандартного от­
к л о н е н и я содержит 9 5 % значений. Если же говорить совсем просто,
суть «нормальности» распределения состоит в том, что средние и
близкие к средним з н а ч е н и я встречаются чаще, чем крайние (экстре­
мально большие и экстремально малые).
Почему и м е н н о такое распределение называется «нормальным»?
Потому что о н о т и п и ч н о для окружающего мира, действительности в
целом. К примеру, если мы случайно отберем достаточно большое
• извлечение из полученного частного квадратного к о р н я : 39,35
(Vl548,8). Это очень большое значение стандартного о т к л о н е н и я . Ес­
ли бы «аномальный» район отдал партии не 90%, а 10% голосов, зна­
чение стандартного отклонения сократилось бы до 3,57.
количество людей и измерим их рост, логично предположить, что
Таким образом, стандартное отклонение представляет собой сумму
квадратов отклонений всех измеренных значений от их среднеарифме­
тического значения, деленную на количество элементов совокупности,
минус 1.
ации смотрелась бы толпа, состоящая в о с н о в н о м из «великанов» и
При о д н о м е р н о м анализе распределений интервальных перемен­
ных используют и такие показатели, как минимум ( н а и м е н ь ш е е зна­
чение), максимум (наибольшее значение), размах (разница между ми­
н и м у м о м и максимумом).
Форма распределения значений переменной
О ц е н к а ф о р м ы распределения переменной важна с двух точек з р е н и я .
Во-первых, многие статистические методы предъявляют особые тре­
бования к ф о р м е распределения; если реальное распределение значе­
н и й п е р е м е н н о й не отвечает д а н н ы м требованиям, результаты анали-
б о л ь ш и н с т в о из них окажутся среднего или близкого к среднему ро­
ста, а ч и с л о о ч е н ь высоких и людей очень маленького роста будет
сравнительно н е б о л ь ш и м . Согласитесь, весьма странно в такой ситу­
«карликов».
Нормальное распределение описывается колоколообразной кривой
(колокол Гаусса). В действительности нормальное распределение «в
чистом виде» — т.е. полностью соответствующее кривой Гаусса —
можно наблюдать довольно редко. Для большинства статистических
методов важно, чтобы распределение в целом соответствовало нор­
мальному. Наиболее р а с п р о с т р а н е н н ы й (хотя и не единственный)
способ т е с т и р о в а н и я распределения на нормальность — визуальный
анализ диаграммы распределения. Наиболее удобная ее форма — уже
у п о м и н а в ш а я с я нами столбчатая гистограмма.
На рисунке н и ж е приведена столбчатая гистограмма, показываю­
щая распределение голосов, поданных за одну из политических пар­
тий по р е г и о н а м России на федеральных парламентских выборах
2003 г. К р и в а я показывает идеальное нормальное распределение для
112
Глава 4. Статистические методы в политическом анализе
4.2. Анализ связей между неметрическими переменными
113
д а н н о й п е р е м е н н о й . Н е с м о т р я на отсутствие полного соответствия
очевидна близость распределения переменной к нормальному.
Такого рода гистограмма строится на основе таблиц распределения
частот встречающихся значений переменной в определенных интер­
валах. Число интервалов в современных статистических программах
может быть задано пользователем. Таблица частот в д а н н о м случае бу­
дет иметь вид:
Интервал
0 - 2 %
голосов
Частота
% от всех случаев
3
3,4%
2-4%
8
8,9%
4-6%
14
15,7%.
6-8%
23
25,8%
8-10%
26
29,3%
10-12%
8
8,9%
12-14%
3
3,4%
2,3%
14-16%
2
16-18%
1
1,1%
18-20%
1
1,1%
В то же время ненормальность распределения сама по себе может
представлять интерес для исследователя. К примеру, мы имеем следу­
ющее распределение электоральной поддержки некоторой политиче­
ской партии по регионам страны:
К а к видно из гистограммы, мы имеем распределение, по сути, об­
ратное нормальному: преобладают регионы с очень высокой или, на­
против, очень н и з к о й поддержкой д а н н о й партии, тогда как средние
значения я в н о «провисают». Содержательно такую картину мы мо­
жем интерпретировать как электоральный раскол между регионами
страны по критерию поддержки д а н н о й партии. Подобную картину
можно было наблюдать, например, при голосовании за партию Х С С в
Германии.
4.2. Анализ связей между неметрическими переменными
Прежде всего необходимо напомнить, что неметрическими (категори­
альными) переменными называют переменные, измеряемые на номи­
нальном уровне. Номинальные переменные — пол, принадлежность к
той или иной политической партии, предпочтение определенного кан­
дидата — соотносят изучаемые объекты с определенным набором непе­
ресекающихся классов (мужской/женский; член К П Р Ф / член Л Д П Р /
член «Единой России» и т.д.; поддерживает кандидата А / кандидата В /
кандидата Q. К неметрическим относятся также порядковые перемен­
ные с небольшим числом категорий. Порядковые переменные ранжи­
руют объекты по интенсивности определенного признака (например,
интенсивность интереса к политике: н и з к а я / средняя / высокая).
Анализ связей между п е р е м е н н ы м и предполагает получение отве­
та на три о с н о в н ы х вопроса:
• Существует ли связь между п е р е м е н н ы м и ?
• Какова интенсивность (плотность) связи между переменными,
если она существует?
• Какова направленность (характер) этой связи?
8 - 3863
114
Таблица ожидаемых частот для нашего примера выглядит следую­
Таблицы сопряженности
щим образом:
Наиболее простым и распространенным способом выявления связи
между категориальными п е р е м е н н ы м и является построение таблиц
сопряженности, которые показывают, сколько случаев относится од­
н о в р е м е н н о и к определенной категории переменной А, и к опреде­
л е н н о й категории переменной В.
П р е д п о л о ж и м , имеется две н о м и н а л ь н ы е п е р е м е н н ы е : 1) пол ре­
с п о н д е н т а с категориями «мужской» и «женский»; 2) политические
п р е д п о ч т е н и я респондента с категориями «поддержка кандидата в
п р е з и д е н т ы А» и «поддержка кандидата в президенты В» («выбор
кандидата»). Всего о п р о ш е н о 54 респондента, мужчин и ж е н щ и н
среди них поровну (по 27). К а н д и д а т у р отдали предпочтение 24 ре­
спондента, кандидату В — 30. Возникает вопрос: существует ли связь
между половой принадлежностью р е с п о н д е н т о в и их выбором меж­
ду кандидатом А и кандидатом В? Чтобы ответить на него, построим
матрицу с о п р я ж е н н о с т и п е р е м е н н ы х «пол» и «выбор кандидата»
(этот прием называется кросстабуляцией). В ней будет четыре кате­
гории частот:
Пол мужской
Пол женский
Всего
Кандидат А
12
12
24
Кандидат В
15
15
30
27
27
54
Всего
Как видим, среди поддерживающих кандидата А частота значений
«мужской пол»
выше о ж и д а е м о й , а частота з н а ч е н и й
«женский
пол» — ниже. Д л я кандидата В ситуация обратная. Полезно вычис­
лить точные отклонения между наблюдаемыми и ожидаемыми часто­
тами, вычтя вторые из первых. Полученные разности будут называть­
ся остатками. Таблица остатков в н а ш е м примере будет иметь вид:
Пол мужской
Пол ж е н с к и й
Кандидат А
7
-7
Кандидат В
-1
7
Еще один способ сделать наше п о н и м а н и е связи между перемен­
ными более глубоким — д о п о л н и т ь абсолютные частоты процентны­
1) мужчины, поддерживающие кандидата А;
2) мужчины, поддерживающие кандидата В;
3) ж е н щ и н ы , поддерживающие кандидата А;
4) ж е н щ и н ы , поддерживающие кандидата В.
ми о т н о ш е н и я м и :
Пол мужской
Пол женский
Всего
19
5
24
Кандидат В
8
22
30
27
27
54
Даже беглого взгляда на матрицу сопряженности достаточно, что­
бы убедиться в наличии связи. Так, среди поддерживающих кандида­
та А я в н о д о м и н и р у ю т мужчины (18 мужчин из 23 случаев), электорат
же кандидата В представлен в о с н о в н о м ж е н щ и н а м и (21 ж е н щ и н а из
29 случаев).
В рамках анализа таблиц сопряженности мы располагаем рядом
способов сделать п о н и м а н и е связи более глубоким. Первый из них
позволяет вычислить о т н о ш е н и я между (1) реально наблюдаемыми
частотами и (2) частотами, которые мы ожидали бы увидеть в том слу­
чае, если бы связи не существовало. П р и отсутствии связи между пе­
р е м е н н ы м и «пол» и «выбор кандидата» логично ожидать равного вы­
бора кандидата А и кандидата В для каждого пола.
Кандидат А
Пол женский
19
5
24
% от «кандидат»
79,2%
20,8%
100%
% от «пол»
70,4%
18,5%
44,4%
% от «всего»
35,2%
9,3%
44,4%
8
22
30
Частота
Кандидат В
% от «кандидат»
26,7%
73,3%
100%
% от «пол»
29,6%
81,5%
55,6%
% от «всего»
14,8%
40,7%
55,6%
27
27
54
% от «кандидат»
50%
50%
100%
% от «пол»
100%
100%
100%
% от «всего»
50%
50%
100%
Частота
Всего
Всего
Пол мужской
Частота
Кандидат А
Всего
1 15
4.2. Анализ связей между неметрическими п е р е м е н н ы м и
Глава 4. Статистические методы в политическом анализе
Из п р и в е д е н н о й таблицы следует, в частности, что кандидата А
поддерживают 19 из 27, или 70%, о п р о ш е н н ы х мужчин. Этого же кан­
дидата поддерживает 5 из 27, или 18%, опрошенных ж е н щ и н . Доля
мужчин в совокупном электорате кандидата А составляет 79%, доля
ж е н щ и н — 2 1 % . Среди всех о п р о ш е н н ы х доля мужчин, поддержива8'
116
Глава 4. Статистические методы в политическом анализе
ющих кандидата А, составляет 35%, ж е н щ и н — 9%. Аналогичным об­
разом оценивается и распределение мужской и ж е н с к о й поддержки
для кандидата В.
Наиболее показательными с точки з р е н и я оценки связи между пе­
р е м е н н ы м и являются доли мужчин и ж е н щ и н среди поддерживаю­
щих кандидата А и В соответственно (в таблице эти з н а ч е н и я выделе­
ны ж и р н ы м шрифтом). По этим значениям можно построить
наглядную столбчатую гистограмму:
Полученные результаты позволяют сделать вывод не только о на­
л и ч и и связи, но и о ее характере: мужчины склонны в большей степе­
н и , чем ж е н щ и н ы , поддерживать кандидата А; ж е н щ и н ы , напротив,
в своем большинстве отдают предпочтение кандидату В.
Меры связи категориальных переменных
С п о м о щ ь ю таблиц сопряженности мы получили наглядное представ­
ление о сочетаниях категорий переменных и сделали обоснованное
предположение о наличии и характере связи между н и м и . Однако
нельзя ли дополнительно получить некую единую числовую «меру
уверенности» в том, что связь действительно существует и является
значимой? Кроме того, нет ли возможности выявить числовую меру
и н т е н с и в н о с т и (плотности) этой связи? Во многих случаях — особен­
но если требуется сопоставить связи между различными переменны­
ми — единый числовой к о э ф ф и ц и е н т удобнее, нежели о б ш и р н а я ста­
тистика таблиц сопряженности.
Действительно, статистические инструменты позволяют получить
ответы на оба вопроса. Существует несколько к о э ф ф и ц и е н т о в связи
между категориальными п е р е м е н н ы м и .
Идея, лежащая в основе вычисления к о э ф ф и ц и е н т а х и 2
к в а д р а т ( х ) , уже была нами затронута при рассмотрении матриц
4.2. Анализ связей между неметрическими переменными
117
сопряженности. Хи-квадрат оценивает значимость различий между
ожидаемыми и наблюдаемыми частотами. Если наблюдаемые значе­
н и я совпадают с ожидаемыми, п е р е м е н н ы е считаются в з а и м н о неза­
в и с и м ы м и . Оценивая степень взаимной независимости переменных,
хи-квадрат косвенно устанавливает их зависимость.
Хи-квадрат можно рассчитывать разными путями: чаще всего ис­
пользуются формула Пирсона и метод максимального правдоподобия.
Формула П и р с о н а имеет следующий вид:
где Уд — наблюдаемое з н а ч е н и е , ^ — ожидаемое значение.
В нашем случае хи-квадрат по формуле Пирсона равен 14,7. Мно­
го это или мало? Чтобы разобраться в этом, следует сначала познако­
миться с двумя важными статистическими понятиями: степень свобо­
ды и уровень статистической значимости.
Степень свободы (обозначается df— от англ. degrees of freedom) —
это количество ячеек таблицы, которые могут быть заполнены числа­
ми, прежде чем содержание всех остальных ячеек станет постоян­
1
ным . Степень свободы вычисляется по формуле:
где г — количество категорий п е р е м е н н о й в строке, с — количество
категорий переменной в столбце.
Д л я н а ш е г о п р и м е р а с п е р е м е н н ы м и «пол» и «выбор к а н д и д а та» df= (2 — 1) (2 - 1) = 1 х 1 = 1. Д р у г и м и с л о в а м и , в ы я с н и в , что
ч и с л о м у ж ч и н , п о д д е р ж а в ш и х к а н д и д а т а А, составляет 19, мы тем
с а м ы м п р е д о п р е д е л я е м з н а ч е н и я во всех остальных я ч е й к а х таб­
лицы.
Статистическая значимость результата (/^-уровень) представляет
собой меру уверенности в том, что результат не является случайным,
т.е. результат репрезентативен для более широкой выборки. Три ос­
новных з н а ч е н и я р-уровня, используемых в статистике, — 0,05, 0,01 и
0,001. Если выявленная статистическая связь надежна на уровне 0,05
(5%), имеется не более чем 5%-ная вероятность того, что найденная
связь носит случайный характер и не проявится в генеральной сово­
купности. На /7-уровне 0,01 вероятность случайности результата сни­
жается до 1 % и т.д.
1
См.: Мангейм, Дж.,
Рич,
Р.
Политология :
методы исследования. С. 422.
118
Глава 4. Статистические методы в политическом анализе
И н т е р п р е т а ц и я к о э ф ф и ц и е н т а хи-квадрат производится на
р а з л и ч н ы х / ь у р о в н я х с учетом с т е п е н и с в о б о д ы . И м е е т с я специ­
альная т а б л и ц а р а с п р е д е л е н и я у } , ф р а г м е н т к о т о р о й п р и в о д и т с я
1
ниже .
4.2. Анализ связей между неметрическими п е р е м е н н ы м и
Схематично для нашего примера это выглядит так:
Пол мужской
Кандидат А
Кандидат В
df
0,05
0,01
1
3,841
6,635
10,827
2
5,991
9,210
13,815
16,266
Пол женский
1 9 ( а ) ~ ^ _ ^ ^ 5 ( 6 )
~ - * - 2 2 (d)
0,001
3
7,815
11,345
4
9,488
13,277
18,467
5
11,070
15,086
20,515
Н а п о м н и м , что д л я случая с п е р е м е н н ы м и «пол» и «выбор кан­
дидата» н а м и был получен к о э ф ф и ц и е н т 14,7. С т е п е н ь свободы со­
ставляет 1. Ч т о б ы быть статистически з н а ч и м ы м на о п р е д е л е н н о м
/ ь у р о в н е , хи-квадрат д о л ж е н п р е в ы ш а т ь з н а ч е н и е , у к а з а н н о е в
таблице для д а н н о г о />-уровня п р и соответствующей с т е п е н и сво­
боды. В н а ш е м п р и м е р е п о л у ч е н н ы й результат з н а ч и м и на уровне
0,05 (14,7>3,841), и на уровне 0,01 (14,7>6,635), и на уровне 0,001
(14,7>10,827). Т а к и м о б р а з о м , мы м о ж е м быть уверены относи­
тельно с т а т и с т и ч е с к о й н а д е ж н о с т и п о л у ч е н н о г о результата. Суще­
ствует не более о д н о г о ш а н с а из т ы с я ч и , что с в я з ь между п о л о м ре­
спондентов
и
поддержкой
одного
из
кандидатов явится
о с о б е н н о с т ь ю и с к л ю ч и т е л ь н о о д н о й и з у ч е н н о й в ы б о р к и и не
будет ф и к с и р о в а т ь с я вне ее.
Однако мы еще не получили прямого ответа на вопрос о степени
интенсивности связи между переменными. Это м о ж н о сделать, рас­
считав н е с к о л ь к о с п е ц и а л ь н ы х к о э ф ф и ц и е н т о в п л о т н о с т и связи
между категориальными переменными, наиболее простым из кото­
рых является к о э ф ф и ц и е н т а с с о ц и а ц и и . О н определяет от­
н о ш е н и е разности произведений диагональных ячеек матрицы со­
пряженности к их сумме:
1
119
Ц е л и к о м эта т а б л и ц а п р и в о д и т с я во многих математических и статистических
с п р а в о ч н и к а х . С м . т а к ж е : Мангейм, Дж., Рич, Р. П о л и т о л о г и я : методы и с с л е д о в а н и я
С. 519.
К о э ф ф и ц и е н т а с с о ц и а ц и и в н а ш е м случае равен 0,79. Для боль­
шинства статистических к о э ф ф и ц и е н т о в , отражающих плотность
связи, близость к единице (иногда к ± 1 ) отражает высокую степень
связи переменных, близость к 0 — слабую связь или ее отсутствие. Для
к о э ф ф и ц и е н т а а с с о ц и а ц и и статистически показательным является
значение, п р е в ы ш а ю щ е е 0,5.
Чтобы лучше п о н я т ь логику этих вычислений, рассмотрим расчет
к о э ф ф и ц и е н т а а с с о ц и а ц и и для ожидаемых значений, при которых
связь отсутствует. Вернемся к таблице сопряженности, где указаны
ожидаемые з н а ч е н и я сопряженности переменных «пол» и «выбор
кандидата»:
Несложные в ы ч и с л е н и я покажут, что отношение разности произ­
ведений диагональных ячеек и их суммы составит 0/360 = 0.
Существенное ограничение использования к о э ф ф и ц и е н т а ассо­
ц и а ц и и состоит в том, что обе изучаемые переменные должны быть
н о м и н а л ь н ы м и и дихотомическими (альтернативными), т.е. изме­
ряться всего двумя в з а и м о и с к л ю ч а ю щ и м и категориями, охватываю­
щ и м и все пространство универсума. Типичной номинальной дихото­
мической п е р е м е н н о й является «пол»: две категории «мужской» и
«женский» охватывают все возможные состояния признака.
Несколько и н о й подход к расчету связи неметрических перемен­
ных используется п р и вычислении к о э ф ф и ц и е н т а л я м б д а .
Прежде всего п о с м о т р и м на изучаемые п е р е м е н н ы е «пол» и «вы­
бор кандидата» через призму о т н о ш е н и й в л и я н и я . З а в и с и м о й пере­
м е н н о й будет «выбор кандидата», н е з а в и с и м о й — «пол респонден­
та». Л я м б д а п о з в о л и т п о н я т ь , н а с к о л ь к о хорошо мы с п о с о б н ы
предсказать з н а ч е н и я з а в и с и м о й п е р е м е н н о й , используя з н а ч е н и я
н е з а в и с и м о й . Д л я этого сначала следует рассмотреть н а ш и ш а н с ы
предсказать з н а ч е н и е з а в и с и м о й п е р е м е н н о й без о б р а щ е н и я к неза­
висимой.
120
4.2. Анализ связей между неметрическими п е р е м е н н ы м и
Глава 4. Статистические методы в политическом анализе
В нашем примере кандидата А поддерживают 24 человека, или
44,4% всех респондентов, без различения пола. Кандидата В поддер­
живают 30 человек, или 55,6% респондентов. Если нам придется уга­
дывать выбор кандидата в каждом отдельном случае, логично называть
более часто встречающееся значение, т.е. «кандидат В». В результате
мы окажемся правы в 55,6% случаях и не правы в 44,4%.
Следующий вопрос состоит в том, сможем ли мы повысить вероят­
ность правильного определения выбора респондентов, если будем
учитывать их половую принадлежность. Обратимся еще раз к таблице
с о п р я ж е н н о с т и , которую построили ранее:
121
в соответствии со степенью выраженности признака (больше — мень­
ш е ) , и это дает новые возможности для оценки связи.
О с н о в н ы м и мерами связи неметрических порядковых перемен­
ных являются гамма (у), d Сомера и Тау-б (Ть Кендалла). Вычисление
каждого из этих критериев основано на одном общем п р и н ц и п е : под­
счете количества «инверсий», или «нарушений порядка». Так, отно­
ш е н и е инверсии возникает в том случае, когда переменные ранжиру­
ются в п р о т и в о п о л о ж н о м порядке: возрастанию з н а ч е н и й одной
переменной соответствует уменьшение значений другой. Напротив,
соответствием считается однонаправленная вариация переменных:
увеличение з н а ч е н и й одной переменной сопровождается увеличени­
ем значений другой.
Пол мужской
Пол ж е н с к и й
Всего
Кандидат А
19
5
24
Наиболее простым к о э ф ф и ц и е н т о м связи порядковых перемен­
Кандидат В
8
22
30
ных является гамма, представляющая собой отношение разности со­
27
27
54
ответствий и инверсий к их сумме:
Всего
Д л я респондентов-мужчин логично сделать предположение о под­
держке кандидата А: в этом случае мы угадаем верное значение 19 раз и
не угадаем 8 раз. Относительно ж е н щ и н будет уместна гипотеза о выбо­
ре кандидата В — она подтвердится в 22 случаях и не подтвердится в 5
случаях. В общей сложности мы будем правы 41 раз (41 = 19 + 22; 75,9%
от всех случаев) и не правы 13 раз (13 = 8 + 5; 24,1% от всех случаев).
Теперь сопоставим точность наших прогнозов без учета независи­
м о й п е р е м е н н о й и с учетом таковой:
Верно
Ошибка
Б е з учета пола
30 (55,6%)
24 (44,4%)
С учетом пола
41 (75,9%)
13(24,1%)
Н е в о о р у ж е н н ы м глазом видно, что н а ш и предсказания во втором
случае стали существенно точнее: доля о ш и б к и с н и з и л а с ь с 44,4% до
24,1%. Собственно говоря, к о э ф ф и ц и е н т лямбда как раз и дает нам
точную меру с о к р а щ е н и я о ш и б о к (улучшения качества прогноза) при
и с п о л ь з о в а н и и независимой переменной.
Д л я вычисления меры связи категориальных переменных исполь­
зуются также коэффициент контингенции, коэффициенты взаимной со­
пряженности Пирсона и Чупрова. Способы их расчета м о ж н о найти в
большинстве учебников по статистике.
Д л я переменных, измеренных на порядковом уровне, м о ж н о ис­
пользовать как охарактеризованные выше техники (таблицы сопря­
ж е н н о с т и , хи-квадрат, лямбду), так и совершенно и н ы е . Н а п о м н и м ,
что з н а ч е н и я переменных порядкового уровня выстраивают объекты
где
р— частота соответствий вариации двух переменных, /— частота
инверсий.
К о э ф ф и ц и е н т может принимать значение от 1 до - 1 . Модульное
значение к о э ф ф и ц и е н т а показывает интенсивность связи: чем ближе
оно к 1, тем связь плотнее. При у = 0 связь отсутствует. Знак «—» или
«+» (последний не записывается) указывает на направление связи. От­
рицательные значения у свидетельствуют об обратной (отрицательной)
связи, положительные — о прямой. В таблице ниже приведены приме­
ры вариации порядковых переменных, когда: (а) у = 1 и (б) у = - 1 .
(б) У = - 1
(а)у= 1
А
1
1
1
2
2
2
3
3
3
4
4
4
В
3
А
1
D
8
3
4
4
5
5
6
6
7
7
8
8
1
1
8
7
7
6
6
5
5
4
4
3
3
2
2
2
3
3
3
4
4
4
122
Из таблицы хорошо видно, что гамма (как и другие меры связи по­
рядковых переменных) фиксирует соответствия и инверсии именно
рангов переменных, а не их значений. Так, в левом столбце при у = 1
абсолютные з н а ч е н и я переменных не совпадают ни разу.
4.3. Корреляционный анализ
К о р р е л я ц и о н н ы й анализ является одним из наиболее ш и р о к о ис­
пользуемых статистических методов, в частности и в рамках полити­
ческой науки. П р и своей относительной простоте он может быть весь­
ма п олезен к а к д л я т е с т и р о в а н и я и м е ю щ и х с я гипотез, так и в
поисковом исследовании, когда предположения о связях и взаимоза­
висимостях только формируются. Умение работать с д а н н о й статис­
тической техникой важно и в силу того, что она используется как со­
ставная часть более сложных, комплексных методов, в том числе
фа кт о рно г о анализа, некоторых версий кластер-анализа и др.
Целью корреляционного
анализа
является измерение стати­
стической взаимозависимости между двумя или более переменными. В слу­
чае, если исследуется связь двух переменных, корреляционный анализ
будет парным; если число переменных более двух — множественным.
Следует подчеркнуть, что переменные в корреляционном анализе как
бы «равноправны» — они не делятся на зависимые и независимые (объ­
ясняемые и объясняющие). Мы рассматриваем именно взаимозависи­
мость (взаимосвязь) переменных, а не влияние одной из них на другую.
Понятие «корреляционный анализ» фактически объединяет несколь­
ко методов анализа статистической связи. В фокусе нашего внимания
будет находиться наиболее распространенный из них — метод Пирсона
1
(Pearson) . Его применение ограничено следующими условиями:
•переменные должны быть измерены, к а к м и н и м у м , на интер­
вальном уровне;
• связь между переменными должна носить л и н е й н ы й характер,
т.е. фиксироваться прямой л и н и е й . При наличии н е л и н е й н о й связи
к о р р е л я ц и о н н ы й анализ Пирсона, скорее всего, не даст ее адекватно­
го отображения;
1
К о э ф ф и ц и е н т Пирсона вычисляется по следующей формуле:
где Xj и у/ — значения двух переменных, х и у — их средние значения, sx и sy — их стан­
дартные отклонения; п — количество пар значений.
123
4.3. Корреляционный анализ
Глава 4. Статистические методы в политическом анализе
•анализируемые переменные д о л ж н ы быть распределены нор­
мально (или, во всяком случае, приближаться к нормальному распре­
делению).
К о р р е л я ц и о н н ы й анализ фиксирует две характеристики статисти­
ческой взаимосвязи между п е р е м е н н ы м и :
• направленность связи. Как уже говорилось, по направленности
связь бывает прямая (положительная) и обратная (отрицательная);
• интенсивность (плотность, теснота) связи. Эта характеристика
определяет н а ш и возможности по предсказанию значений одной пе­
ременной на о с н о в а н и и значений другой.
Чтобы более наглядно представить себе особенности корреляцион­
ного анализа, обратимся к примеру из сферы исследования электо­
ральных процессов. Предположим, мы проводим сравнительный ана­
лиз электората двух политических партий либеральной ориентации —
Союза правых сил и «Яблока». Н а ш а задача — понять, существует ли
общность электората С П С и «Яблока» в территориальном разрезе и
насколько она значима. Д л я этого мы можем, например, взять данные
электоральной статистики, характеризующие уровень поддержки этих
партий, в разрезе данных избирательных комиссий субъектов Федера­
ции. Проще говоря, мы смотрим на проценты, полученные С П С и
«Яблоком» по регионам России. Н и ж е приводятся данные по выборам
депутатов Государственной думы 1999 г. (количество регионов 88, по­
1
скольку выборы в Чеченской Республике не проводились) .
Случай
Республика Адыгея
Республика Алтай
Республика Башкортостан
Республика Бурятия
Республика Дагестан
Республика Ингушетия
Кабардино-Балкарская Республика
Республика К а л м ы к и я
Карачаево-Черкесская Республика
Республика Карелия
Республика К о м и
Республика М а р и й Эл
И т.д. (всего 88 случаев)
1
Переменные (%)
СПС
3,92
5,40
3,38
«Яблоко»
4,63
3,95
3,14
6,04
0,39
2,89
1,38
3,07
1,22
0,38
4,17
9,66
8,91
4,68
8,36
1,30
3,80
2,94
10,25
9,95
7.24
Здесь и далее результаты выборов взяты из (или рассчитаны на основе) официаль­
ных данных Ц И К РФ или ее территориальных подразделений.
(24
Глава 4. Статистические методы в политическом анализе
Таким о б р а з о м , у н а с есть две п е р е м е н н ы е — «поддержка С П С в
1999 г.» и «поддержка " Я б л о к а " в 1999 г.», п р о с т е й ш и м образом
о п е р а ц и о н а л и з и р о в а н н ы е через п р о ц е н т голосов, п о д а н н ы х за эти
п а р т и и , от числа и з б и р а т е л е й , п р и н я в ш и х участие в г о л о с о в а н и и
на ф е д е р а л ь н ы х п а р л а м е н т с к и х выборах 1999 г. В качестве случаев
выступают с о о т в е т с т в у ю щ и е д а н н ы е , о б о б щ е н н ы е на уровне реги­
онов РФ.
Далее, в н а ш е м р а с п о р я ж е н и и есть методический п р и е м , кото­
р ы й является о д н и м из о с н о в н ы х в статистике, — геометрическое
представление. Геометрическим представлением н а з ы в а ю т представ­
л е н и е случая как т о ч к и в условном пространстве, ф о р м и р у е м о м
«осями» — п е р е м е н н ы м и . В н а ш е м примере мы м о ж е м представить
каждый регион к а к точку в двухмерном пространстве г о л о с о в а н и й за
правые п а р т и и . Ось X формирует п р и з н а к «поддержка С П С » , ось
Y— «поддержка " Я б л о к а " » (или наоборот; для к о р р е л я ц и о н н о г о
анализа это н е в а ж н о в силу н е р а з л и ч е н и я зависимых и н е з а в и с и м ы х
п е р е м е н н ы х ) . «Координатами» региона будут: по оси X — з н а ч е н и е
п е р е м е н н о й «поддержка С П С » (процент, н а б р а н н ы й в регионе дан­
н о й п а р т и е й ) ; по оси Y— значение п е р е м е н н о й «поддержка "Ябло­
к а " » . Так, Республика Адыгея будет иметь координаты (3,92; 4,63),
Р е с п у б л и к а Алтай — (3,38; 5,4) и т.д. Осуществив геометрическое
представление всех случаев, мы получаем диаграмму рассеяния, или
корреляционное
поле.
Д а ж е сугубо в и з у а л ь н ы й а н а л и з д и а г р а м м ы р а с с е я н и я н а в о д и т
н а м ы с л ь , что с о в о к у п н о с т ь т о ч е к м о ж н о р а с п о л о ж и т ь вдоль неко­
т о р о й у с л о в н о й п р я м о й , н а з ы в а е м о й линией регрессии. М а т е м а т и -
4.3. К о р р е л я ц и о н н ы й анализ
125
ч е с к и л и н и я р е г р е с с и и с т р о и т с я методом н а и м е н ь ш и х квадратов
( в ы с ч и т ы в а е т с я такое п о л о ж е н и е л и н и и , при к о т о р о м сумма квад­
ратов р а с с т о я н и й от н а б л ю д а е м ы х т о ч е к до п р я м о й я в л я е т с я мини­
мальной).
И н т е н с и в н о с т ь связи будет зависеть от того, н а с к о л ь к о т е с н о
точки (случаи) р а с п о л о ж е н ы вдоль л и н и и регрессии. В коэффициен­
те корреляции (обозначается г), к о т о р ы й и является ч и с л о в ы м ре­
зультатом к о р р е л я ц и о н н о г о анализа, плотность колеблется от 0 до 1.
П р и этом чем ближе з н а ч е н и е к о э ф ф и ц и е н т а к 1, тем п л о т н е е
с в я з ь ; чем б л и ж е з н а ч е н и е к 0, тем с в я з ь слабее. Так, п р и г = 1 с в я з ь
п р и о б р е т а е т характер ф у н к ц и о н а л ь н о й — все т очки «ложатся» на
одну п р я м у ю . П р и г = 0, ф и к с и р у ю щ е м п о л н о е отсутствие с в я з и ,
п о с т р о е н и е л и н и и регрессии с т а н о в и т с я н е в о з м о ж н ы м . В н а ш е м
п р и м е р е г = 0,62, что свидетельствует о н а л и ч и и з н а ч и м о й статис­
т и ч е с к о й с в я з и ( п о д р о б н е е об и н т е р п р е т а ц и и к о э ф ф и ц и е н т а кор­
реляции см. ниже).
Тип связи определяется н а к л о н о м л и н и и регрессии. В коэффици­
енте к о р р е л я ц и и существует всего два значения типа связи: обратная
(знак «-») и п р я м а я (отсутствие знака, так как знак «+» традиционно
не записывается). В нашем примере связь прямая. Соответственно,
итоговый результат анализа 0,62.
Сегодня к о э ф ф и ц и е н т корреляции Пирсона можно легко подсчи­
тать с п о м о щ ь ю всех компьютерных пакетов программ статистическо­
го анализа (SPSS, Statistica, N C S S и др.) и даже в ш и р о к о распростра­
н е н н о й программе Excel (надстройка «анализ данных»). Настоятельно
рекомендуем пользоваться профессиональными пакетами, так как они
позволяют визуально оценить корреляционное поле.
Почему важна визуальная о ц е н к а геометрического представления
данных? Во-первых, мы д о л ж н ы убедиться, что связь л и н е й н а по
форме, а здесь самый простой и э ф ф е к т и в н ы й метод — и м е н н о зри­
тельная о ц е н к а . Н а п о м н и м , что в случае я р к о выраженной нелиней­
ности связи вычисление к о э ф ф и ц и е н т а корреляции окажется беспо­
л е з н ы м . Во-вторых, визуальная о ц е н к а позволяет найти в данных
выбросы, т.е. н е т и п и ч н ы е , резко выделяющиеся случаи.
Вернемся к н а ш е м у п р и м е р у с двумя п а р т и я м и . Внимательно
глядя на д и а г р а м м у р а с с е я н и я , мы замечаем по м е н ь ш е й мере один
н е т и п и ч н ы й случай, л е ж а щ и й я в н о в стороне от «общей магистра­
ли», т е н д е н ц и и связи п е р е м е н н ы х . Это точка, представляющая дан­
ные по С а м а р с к о й области. Хотя и в меньшей с т е п е н и , но тоже
н е т и п и ч н о п о л о ж е н и е Т о м с к о й , Н и ж е г о р о д с к о й областей и СанктПетербурга.
126
М о ж н о скорректировать данные анализа, удалив с и л ь н о отклоня­
ющиеся наблюдения, т.е. произведя «чистку выбросов». В силу специ­
ф и к и вычисления л и н и и регрессии, связанной с подсчетом суммы
квадратов расстояний, даже е д и н и ч н ы й выброс может существенно
исказить общую картину.
127
4.3. К о р р е л я ц и о н н ы й анализ
Глава 4. Статистические методы в политическом анализе
на массиве данных, взятых в территориальном разрезе. Логично пред­
положить, что в основе этой связи лежит н е к и й фактор или комплекс
факторов, который мы пока непосредственно не учитывали. Исследуя
данные электоральной статистики разного уровня, нетрудно заме­
тить, что обе партии демонстрируют лучшие результаты в городах и
худшие — в сельских районах. Мы можем выдвинуть гипотезу, что од­
ним из факторов, опосредующих связь между переменными, является
уровень урбанизации территорий. Этот п р и з н а к проще всего операционализировать через переменную «доля сельского населения» или
1
«доля городского населения» . Такая статистика существует по каждо­
му субъекту Федерации.
Теперь в наших исходных данных появляется третья переменная —
2
пусть это будет «доля сельского населения» .
П е р е м е н н ы е (%)
Случай
«Яблоко»
СПС
Сел. нас.
Республика Адыгея
4,63
3,92
46
Р е с п у б л и к а Алтай
3,38
5,40
76
Республика Б а ш к о р т о с т а н
3,95
6,04
36
И т.д. (всего 88 случаев)
Удалив только один из 88 случаев — Самарскую область, — мы по­
лучим значение к о э ф ф и ц и е н т а корреляции, отличное от полученно­
го ранее: 0,73 по сравнению с 0,62. Плотность связи усилилась более
чем на 0,1 — это весьма и весьма существенно. И з б а в и в ш и с ь о т т о ч е к ,
соответствующих Санкт-Петербургу, Томской и Нижегородской об­
ластям, получим еще более высокую плотность: 0,77.
Впрочем, чисткой выбросов не следует увлекаться: с о к р а щ а я ко­
личество случаев, мы понижаем общий уровень статистического до­
верия к полученным результатам. К сожалению, о б щ е п р и н я т ы х кри­
териев определения выбросов не существует, и здесь многое зависит
от добросовестности исследователя. Лучший способ — содержательно
понять, с чем связано наличие «выброса». Так, в н а ш е м примере не­
т и п и ч н о е положение Самарской области в п р и з н а к о в о м простран­
стве связано с тем, что в 1999 г. одним из активных лидеров правых
был глава региона К. Титов. Соответственно, в ы с о к и й результат С П С
в регионе был обусловлен не только поддержкой партии как таковой,
но и поддержкой губернатора.
Возвратимся к нашему исследованию. Мы в ы я с н и л и , что голосо­
вание за С П С и «Яблоко» довольно плотно коррелирует между собой
Чисто технически мы можем вычислять каждый парный коэффици­
ент корреляции отдельно, но удобнее сразу получить матрицу интер­
корреляций (матрицу парных корреляций).
Матрица обладает диаго­
нальной симметрией. В нашем случае она будет выглядеть следующим
образом:
СПС
СПС
1
«Яблоко»
Сел. нас.
0,62
-0,61
«Яблоко»
0,62
1
-0,55
Гор. н а с .
-0,61
-0,55
1
Мы получили статистически з н а ч и м ы е к о э ф ф и ц и е н т ы корреля­
ц и и , подтверждающие выдвинутую нами гипотезу. Так, доля город1
О б ъ е к т и в н о гораздо точнее будут результаты, полученные с п о м о щ ь ю более ди­
в е р с и ф и ц и р о в а н н ы х статистических д а н н ы х . Так, п о л е з н о выделить в отдельную груп­
пу п о с е л к и г о р о д с к о г о т и п а , жители которых ф о р м а л ь н о п р и н а д л е ж а т к городскому на­
с е л е н и ю , а на деле зачастую д е м о н с т р и р у ю т э л е к т о р а л ь н о е поведение, свойственное
ж и т е л я м сельских т е р р и т о р и й .
2
П о д а н н ы м В с е р о с с и й с к о й п е р е п и с и н а с е л е н и я 1989 г.
128
Глава 4. Статистические методы в политическом анализе
ского населения оказалась отрицательно связанной к а к с поддерж­
!
кой С П С (г= - 0 , 6 1 ) , так и с поддержкой «Яблока» (г= - 0 , 5 5 ) . Мож­
но заметить, что переменная «поддержка С П С » более чувствительна
к фактору урбанизации по срав не ни ю с переменной «поддержка
"Яблока"».
4.3. К о р р е л я ц и о н н ы й анализ
129
избирателей к городскому или сельскому населению влияет на их
электоральный выбор, а н и к а к не наоборот.
Интерпретация интенсивности связи
Мы подошли к проблеме интерпретации интенсивности связи на ос­
нове значения к о э ф ф и ц и е н т а корреляции Пирсона. Определенного
жесткого правила здесь не существует; скорее речь идет о совокупном
опыте, н а к о п л е н н о м в процессе статистических исследований. Тра­
д и ц и о н н о й можно считать следующую схему интерпретации данного
коэффициента:
Значение
«Яблоко»
В этом примере мы уже начинаем мыслить в категориях в л и я н и я
одной п е р е м е н н о й на другую. Строго говоря, и это отмечено выше,
к о р р е л я ц и о н н ы й анализ не различает зависимых и независимых пе­
ременных, фиксируя л и ш ь их взаимную статистическую связь. В то
же время содержательно мы п о н и м а е м , что и м е н н о принадлежность
Следует отметить, что после чистки выбросов (см. диаграммы рассеяния) связь бы­
ла бы еще плотнее. Так, после удаления двух выбросов (Самарская область и Усть-Ордын­
с к и й Бурятский АО) плотность к о э ф ф и ц и е н т а для С П С увеличивается до - 0 , 6 5 .
Интерпретация
Д о 0,2
О ч е н ь слабая к о р р е л я ц и я
Д о 0,5
Слабая корреляция
Д о 0,7
Средняя корреляция
Д о 0,9
Высокая корреляция
С в ы ш е 0,9
Очень высокая корреляция
Необходимо отметить, что п о д о б н ы й вариант и н т е р п р е т а ц и и
п л о т н о с т и к о э ф ф и ц и е н т а к о р р е л я ц и и п р и м е н и м в науках, в гораз­
до б о л ь ш е й с т е п е н и о п и р а ю щ и х с я на к о л и ч е с т в е н н ы е д а н н ы е , не­
ж е л и наука п о л и т и ч е с к а я ( н а п р и м е р , в э к о н о м и к е ) . В эмпиричес­
ких и с с л е д о в а н и я х п о л и т и к и д о в о л ь н о редко м о ж н о обнаружить г >
0,7; к о э ф ф и ц и е н т же со з н а ч е н и е м 0,9 — случай просто уникаль­
н ы й . Это с в я з а н о прежде всего с о с о б е н н о с т я м и м о т и в а ц и и поли­
тического п о в е д е н и я — с л о ж н о й , м н о г о ф а к т о р н о й , нередко ирра­
ц и о н а л ь н о й . Я с н о , что такое с л о ж н о е я в л е н и е , к а к голосование за
о п р е д е л е н н у ю п о л и т и ч е с к у ю п а р т и ю , не может ц е л и к о м подчи­
няться одному или даже двум ф а к т о р а м . Поэтому п р и м е н и т е л ь н о к
п о л и т и ч е с к и м и с с л е д о в а н и я м предлагаем н е с к о л ь к о смягченную
схему и н т е р п р е т а ц и и :
• 0,4 > г > 0,3 — слабая к о р р е л я ц и я ;
• 0,6 > г > 0,4 — средняя к о р р е л я ц и я ;
• г > 0,7 — сильная корреляция.
Существует еще одна п о л е з н а я процедура, п о з в о л я ю щ а я оце­
нить з н а ч и м о с т ь к о э ф ф и ц и е н т а к о р р е л я ц и и в процессе вычисле­
н и я коэффициента детерминации, к о т о р ы й представляет собой г,
2
в о з в е д е н н ы й в квадрат (г ). С м ы с л процедуры состоит в том, что
при в о з в е д е н и и в квадрат н и з к и е к о э ф ф и ц и е н т ы потеряют «в весе»
9 - 3863
130
Глава 4. Статистические методы в политическом анализе
4.3. К о р р е л я ц и о н н ы й анализ
2
гораздо с и л ь н е е , чем высокие. Так, 0,9 = 0,81 (значение снижается
2
всего на 0,09); 0,5 = 0,25 (здесь мы теряем уже п о л о в и н у з н а ч е н и я ) ;
2
0,3 = 0,09 (более чем трехкратная «потеря веса»). Когда речь идет о
переменных, к о т о р ы е мы можем содержательно и н т е р п р е т и р о в а т ь
к а к «определяющие» и «определяемые», значение г 2 будет показы­
вать долю случаев, которые объясняет определяющая п е р е м е н н а я .
В н а ш е м п р и м е р е к о э ф ф и ц и е н т к о р р е л я ц и и между п е р е м е н н ы м и
«поддержка С П С » и «доля сельского населения» после ч и с т к и вы­
бросов составил —0,65. К о э ф ф и ц и е н т д е т е р м и н а ц и и составляет со­
2
ответственно - 0 , 6 5 = 0,42. Н е с к о л ь к о упрощая реальное положе­
ние дел, мы м о ж е м утверждать, что ф а к т о р у р б а н и з а ц и и о б ъ я с н я е т
п р и м е р н о 40% в а р и а ц и и п е р е м е н н о й «голосование за С П С » по ре­
гионам Р о с с и и в 1999 г.
Использование корреляционного анализа для выявления динамики связи
переменных во времени
К о р р е л я ц и о н н ы й а н а л и з м о ж н о использовать не т о л ь к о для обна­
ружения с в я з и между п е р е м е н н ы м и , но и для о ц е н к и и з м е н е н и я
этой связи во в р е м е н и . Так, п р и изучении проблемы э л е к т о р а л ь н о й
а к т и в н о с т и в регионах Р о с с и и необходимо было убедиться в том,
что уровень а к т и в н о с т и избирателей является н е к о й с т а б и л ь н о й ха­
р а к т е р и с т и к о й э л е к т о р а л ь н о й культуры р о с с и й с к и х т е р р и т о р и й .
И м е ю т с я в виду, разумеется, не абсолютные п о к а з а т е л и , которые
с у щ е с т в е н н о колеблются от выборов к выборам. Речь идет об устой­
чивости р а з л и ч и й в уровне а к т и в н о с т и избирателей р а з л и ч н ы х ре­
гионов России.
Устойчивость п р о п о р ц и о н а л ь н о г о распределения я в к и по субъ­
ектам Ф е д е р а ц и и достаточно просто проверяется методом корреля­
ц и о н н о г о анализа. П р и в о д и м а я ниже матрица парных к о р р е л я ц и й
э л е к т о р а л ь н о й а к т и в н о с т и на федеральных выборах 1991—2004 гг.
д о в о л ь н о четко демонстрирует существующую т е н д е н ц и ю . Статис­
т и ч е с к а я связь наиболее сильна внутри одного электорального цик­
ла ( 1 9 9 1 - 1 9 9 3 ; 1 9 9 5 - 1 9 9 6 ; 1 9 9 9 - 2 0 0 0 ; 2 0 0 3 - 2 0 0 4 ) , между двумя
б л и з к и м и по времени ц и к л а м и она несколько слабеет, а по мере уда­
1
л е н и я электоральных циклов стремится к затуханию .
С м . : Ахременко, А. С. Э л е к т о р а л ь н о е участие и а б с е н т е и з м в р о с с и й с к и х реги­
о н а х : з а к о н о м е р н о с т и и т е н д е н ц и и // Вестник МГУ. Сер. 12. П о л и т и ч е с к и е науки.
2005. № 3.
1991
1993
1995
19961
1991
1
1993
0,83
1
1995
0,52
0,66
1
1996
0,43
0,47
0,76
1
1999
131
2000
2003
1999
0,14
0,26
0,61
0,56
1
2000
0,13
0,15
0,34
0,47
0,74
1
2003
0,04
0,13
0,36
0,38
0,81
0,75
1
0,66
0,73
2004
0,04
0,10
0,11
0,21
0,55
2004
1
Отметим, что внутри каждого электорального цикла плотность
корреляции превышает 0,7 ( 1 9 9 1 - 1 9 9 3 : г= 0,83; 1995-1996: г = 0,76;
1999—2000: г = 0,74; 2003—2004: г= 0,73). На максимальной времен­
ной дистанции — между президентскими и парламентскими выбора­
ми 1991 — 1993 и 2003—2004 гг. — связи нет н и к а к о й , к о э ф ф и ц и е н т ы
не превышают 0,1. В то же время затухание связи во времени проис­
ходит медленно. Так, обращает на себя внимание наличие связи, хоть
и неплотной, между уровнем электоральной активности на парла­
ментских выборах 1995 и 2003 гг. (г= 0,36). Тот факт, что определен­
ная преемственность обнаруживается на протяжении восьми лет, в те­
чение которых происходит с е р ь е з н е й ш е е «переформатирование»
политического режима и системы федеративных отношений, свиде­
тельствует о в ы с о к о й устойчивости распределения уровня явки по
российским регионам. Таким образом, мы имеем основания считать
уровень активности/абсентеизма одной из составляющих электораль­
ной культуры территорий.
Другие коэффициенты корреляции
К а к было о т м е ч е н о , к о э ф ф и ц и е н т к о р р е л я ц и и П и р с о н а является
наиболее распространенным критерием связи интервальных и
н о р м а л ь н о р а с п р е д е л е н н ы х п е р е м е н н ы х . Но что делать, если мы
имеем п е р е м е н н ы е , с у щ е с т в е н н о о т к л о н я ю щ и е с я о т н о р м а л ь н о г о
р а с п р е д е л е н и я ? И л и п е р е м е н н ы е не и н т е р в а л ь н ы е , но при этом
я в л я ю т с я м е т р и ч е с к и м и ( п о р я д к о в ы е п е р е м е н н ы е с б о л ь ш и м чис­
лом к а т е г о р и й ) ?
1
Здесь р а с с м а т р и в а е т с я з н а ч е н и е я в к и для первого тура президентских выборов
1996 г. П р о б л е м а к о л е б а н и й я в к и от первого ко второму туру анализируется отдельно.
9'
130
Глава 4. Статистические методы в политическом анализе
2
гораздо с и л ь н е е , чем в ы с о к и е . Так, 0,9 = 0,81 ( з н а ч е н и е снижается
2
всего на 0,09); 0,5 = 0,25 (здесь мы теряем уже п о л о в и н у з н а ч е н и я ) ;
2
0,3 = 0,09 (более чем трехкратная «потеря веса»). Когда речь идет о
п е р е м е н н ы х , к о т о р ы е мы м о ж е м содержательно интерпретировать
как «определяющие» и «определяемые», значение г 2 будет показы­
вать долю случаев, которые объясняет определяющая п е р е м е н н а я .
В н а ш е м п р и м е р е к о э ф ф и ц и е н т к о р р е л я ц и и между п е р е м е н н ы м и
«поддержка С П С » и «доля сельского населения» после ч и с т к и вы­
бросов составил - 0 , 6 5 . К о э ф ф и ц и е н т д е т е р м и н а ц и и составляет со­
2
ответственно - 0 , 6 5 = 0,42. Н е с к о л ь к о упрощая реальное положе­
ние дел, мы м о ж е м утверждать, что фактор у р б а н и з а ц и и объясняет
п р и м е р н о 40% в а р и а ц и и п е р е м е н н о й «голосование за С П С » по ре­
г и о н а м Р о с с и и в 1999 г.
Использование корреляционного анализа для выявления динамики связи
переменных во времени
К о р р е л я ц и о н н ы й а н а л и з м о ж н о использовать не т о л ь к о для обна­
ружения связи между п е р е м е н н ы м и , но и для о ц е н к и и з м е н е н и я
этой связи во в р е м е н и . Так, п р и изучении проблемы э л е к т о р а л ь н о й
а к т и в н о с т и в регионах Р о с с и и необходимо было убедиться в том,
что уровень а к т и в н о с т и избирателей является н е к о й с т а б и л ь н о й ха­
р а к т е р и с т и к о й э л е к т о р а л ь н о й культуры р о с с и й с к и х т е р р и т о р и й .
И м е ю т с я в виду, разумеется, не абсолютные п о к а з а т е л и , которые
с у щ е с т в е н н о к о л е б л ю т с я от выборов к выборам. Речь идет об устой­
чивости р а з л и ч и й в уровне а к т и в н о с т и избирателей р а з л и ч н ы х ре­
гионов России.
Устойчивость п р о п о р ц и о н а л ь н о г о распределения я в к и по субъ­
ектам Ф е д е р а ц и и достаточно просто проверяется методом корреля­
ц и о н н о г о анализа. П р и в о д и м а я ниже матрица парных к о р р е л я ц и й
э л е к т о р а л ь н о й а к т и в н о с т и на федеральных выборах 1991—2004 гг.
д о в о л ь н о четко демонстрирует существующую т е н д е н ц и ю . Статис­
т и ч е с к а я с в я з ь наиболее сильна внутри одного электорального цик­
ла ( 1 9 9 1 - 1 9 9 3 ; 1 9 9 5 - 1 9 9 6 ; 1 9 9 9 - 2 0 0 0 ; 2 0 0 3 - 2 0 0 4 ) , между двумя
б л и з к и м и по времени ц и к л а м и она несколько слабеет, а по мере уда­
1
л е н и я электоральных ц и к л о в стремится к затуханию .
С м . : Ахременко, А. С. Э л е к т о р а л ь н о е участие и а б с е н т е и з м в р о с с и й с к и х реги­
о н а х : з а к о н о м е р н о с т и и т е н д е н ц и и // В е с т н и к МГУ. Сер. 12 П о л и т и ч е с к и е науки
2005. № 3.
131
4.3. К о р р е л я ц и о н н ы й анализ
1991
1993
1995
1996'
1999
2000
2003
1991
1
1993
0,83
1
1995
0,52
0,66
1
1996
0,43
0,47
0,76
1
1999
0,14
0,26
0,61
0,56
1
0,47
0,74
1
0,38
0,81
0,75
1
0,21
0,55
0,66
0,73
2000
0,13
0,15
0,34
2003
0,04
0,13
0,36
2004
0,04
0,10
0,11
"2004
1
Отметим, что внутри каждого электорального цикла плотность
корреляции превышает 0,7 ( 1 9 9 1 - 1 9 9 3 : /-= 0,83; 1995-1996: г= 0,76;
1999—2000: г= 0,74; 2003—2004: г= 0,73). На максимальной времен­
ной дистанции — между президентскими и парламентскими выбора­
ми 1991 — 1993 и 2003—2004 гг. — связи нет н и к а к о й , к о э ф ф и ц и е н т ы
не превышают 0,1. В то же время затухание связи во времени проис­
ходит медленно. Так, обращает на себя внимание наличие связи, хоть
и неплотной, между уровнем электоральной активности на парла­
ментских выборах 1995 и 2003 гг. (г= 0,36). Тот факт, что определен­
ная преемственность обнаруживается на протяжении восьми лет, в те­
чение которых происходит с е р ь е з н е й ш е е «переформатирование»
политического режима и системы федеративных о т н о ш е н и й , свиде­
тельствует о высокой устойчивости распределения уровня явки по
российским регионам. Таким образом, мы имеем основания считать
уровень активности/абсентеизма одной из составляющих электораль­
ной культуры территорий.
Другие коэффициенты корреляции
Как было о т м е ч е н о , к о э ф ф и ц и е н т к о р р е л я ц и и П и р с о н а является
наиболее р а с п р о с т р а н е н н ы м критерием связи интервальных и
н о р м а л ь н о р а с п р е д е л е н н ы х п е р е м е н н ы х . Но что делать, если мы
имеем п е р е м е н н ы е , с у щ е с т в е н н о о т к л о н я ю щ и е с я от н о р м а л ь н о г о
р а с п р е д е л е н и я ? И л и п е р е м е н н ы е не и н т е р в а л ь н ы е , но при этом
являются м е т р и ч е с к и м и ( п о р я д к о в ы е п е р е м е н н ы е с б о л ь ш и м чис­
лом к а т е г о р и й ) ?
1
Здесь р а с с м а т р и в а е т с я з н а ч е н и е я в к и д л я первого тура президентских выборов
1996 г. П р о б л е м а к о л е б а н и й я в к и от первого ко второму туру анализируется отдельно.
9-
132
Глава 4. Статистические методы в политическом анализе
В этих ситуациях рекомендуется вычислять коэффициенты корре­
ляции рангов, наиболее известным из которых является коэффициент
Спирмана. Ранговая к о р р е л я ц и я оперирует л о г и к о й порядкового
уровня: п р и н и м а ю т с я во внимание не абсолютные значения, а отно­
ш е н и я порядка (возрастания и убывания). В какой-то мере ранговую
к о р р е л я ц и ю м о ж н о считать усложненной версией расчета показателя
гамма (у), который мы рассматривали в качестве стандартной меры
связи порядковых переменных.
К о э ф ф и ц и е н т корреляции С п и р м а н а колеблется в том же интер­
вале, что и к о э ф ф и ц и е н т Пирсона — от 0 до ± 1. П р и н ц и п ы интерпре­
тации значений к о э ф ф и ц и е н т а также идентичны. Дополнительно
стоит отметить, что ранговая корреляция не чувствительна к выбро­
сам, так к а к не чувствительна к абсолютным значениям вообще.
4.4. Дисперсионный анализ
Д и с п е р с и о н н ы й анализ (англ. ANalysis Of VAriance, ANOVA) является
одним из основополагающих статистических методов. Важность уме­
н и я работать с его алгоритмами определяется не только теми возмож­
ностями, которые он предоставляет исследователю для самостоятель­
ного анализа данных. Как и в случае с к о р р е л я ц и о н н ы м анализом,
изучение д и с п е р с и й переменных входит во многие более сложные
статистические методы.
Дисперсионный
анализ
служит
для
проверки
гипотезы
о
статистической значимости различий между средними величинами в
нескольких группах наблюдений. Н а п р и м е р , по результатам социологи­
ческого исследования мы выявили две группы респондентов: при­
н я в ш и х участие в последних федеральных выборах (группа 1) и про­
и г н о р и р о в а в ш и х голосование (группа 2). Проведя о п и с а т е л ь н ы й
статистический анализ обеих групп, мы обнаружили, что они суще­
ственно различаются по средним з н а ч е н и я м п е р е м е н н о й «возраст».
Группа «активных избирателей» в среднем значительно старше, чем
группа «абсентеистов». Ниже в таблице представлены исходные дан­
ные (разумеется, в реальном исследовании объемы выборок д о л ж н ы
1
быть существенно больше ). Переменная «возраст» является интер­
вальной. П е р е м е н н а я «участие в выборах» относится к н о м и н а л ь н ы м
д и х о т о м и ч е с к и м п е р е м е н н ы м и п р и н и м а е т всего два з н а ч е н и я : «при1
В д и с п е р с и о н н о м анализе в ы б о р к и д о л ж н ы извлекаться случайно из генеральных
н о р м а л ь н о р а с п р е д е л е н н ы х совокупностей.
133
4.4. Д и с п е р с и о н н ы й анализ
н я л участие» («активные избиратели», код 1) или «не п р и н я л учас­
тия» («пассивные избиратели», код 2).
Возраст
А к т и в н ы е избиратели
(код 1)
Возраст
П а с с и в н ы е избиратели
(код 2)
38
1
23
2
76
1
50
2
41
1
19
2
57
1
34
2
82
1
45
2
63
1
22
2
47
1
33
2
58
1
18
2
64
1
22
2
71
1
45
2
49
1
27
2
43
1
37
2
С р е д н е е в группе I: 57,42
Среднее в группе 2: 31,25
Теперь п о п ы т а е м с я ответить на вопрос: не является ли различие
между с р е д н и м и в двух группах случайным? Н а с к о л ь к о вероятно,
что а к т и в н ы е избиратели в среднем старше, чем п а с с и в н ы е , и в ге­
н е р а л ь н о й совокупности? Вопрос отнюдь не п р а з д н ы й . Убедившись
в существовании з н а ч и м ы х различий между с р е д н и м и , мы сможем
оперировать п е р е м е н н ы м и «возраст» и «участие в выборах» в терми­
нах з а в и с и м о с т и . З н а я же з н а ч е н и я н е з а в и с и м о й п е р е м е н н о й («воз­
раст») — с о п р е д е л е н н о й долей статистической вероятности пред­
сказывать значение
группирующей
п е р е м е н н о й «участие
в
выборах». И н ы м и словами, «возраст» может играть роль переменнойпредиктора (предсказывающего фактора) п р и о т н е с е н и и объекта к
одному из классов группирующей п е р е м е н н о й .
Сформулируем две гипотезы — нулевую и альтернативную. В соот­
ветствии с нулевой гипотезой различия средней являются случайны­
ми, зависимость между переменной «возраст» и переменной «участие
в выборах» отсутствует. Альтернативная гипотеза основана на проти­
воположном утверждении.
Вычислительная логика д и с п е р с и о н н о г о анализа базируется на
разбиении общей дисперсии (вариации) переменной на две компо­
ненты, одна из которых обусловлена случайностью, а другая связана с
134
4.4. Дисперсионный анализ
Глава 4. Статистические методы в политическом анализе
различием средних значений. В качестве меры «случайной ошибки»
выступает сумма д и с п е р с и й переменной внутри каждой группы, ко­
торая затем сравнивается с общей дисперсией (дисперсией перемен­
ной без учета з н а ч е н и й группирующей переменной). Проиллюстри­
1
руем эту логику на н а ш е м примере .
1. Вычисляем отклонения от средней для группы активных изби­
рателей (из средней вычитаем значения переменной).
2. Возводим все полученные значения в квадрат.
3. Суммируем все квадраты отклонений.
4. Повторяем те же операции для группы 2.
Активные избиратели
2
Пассивные избиратели
Сумма
Сумма
Значение
Квадра­
Значение
Квадра­
квадра­
квадра­
перемен­ Откло­ ты от­
перемен­ Откло­ ты от­
тов от­
тов от­
н о й «воз­ н е н и я
клоне­
ной «воз­ нения
клоне­
клоне­
клоне­
раст»
ний
раст»
ний
н и й (SS)
н и й (SS)
2242,917
38
19,42
377,01
76
-18,58
41
16,42
57
0,42
0,17
34
-2,75
7,56
82
-24,58
604,34
45
-13,75
189,06
63
-5,58
31,17
22
9,25
85,56
47
10,42
108,51
33
-1,75
3,06
58
-0,58
0,34
18
13,25
175,56
64
-6,58
43,34
22
9,25
85,56
71
-13,58
184,51
45
-13,75
189,06
49
8,42
70,84
27
4,25
18,06
14,42
207,84
37
-5,75
33,06
43
23
8,25
68,06
345,34
50
-18,75
351,56
269,51
19
12,25
150,06
1356,25
Теперь м о ж н о рассчитать один из элементов итоговой дисперси­
о н н о й статистики — сумму квадратов о ш и б к и (дисперсию о ш и б к и
или остаточный к о м п о н е н т ) , которая в статистических программах,
' Разумеется, в реальных исследованиях все вычисления будет выполнять компью­
тер: модули дисперсионного анализа присутствуют во всех статистических программах.
Особенно полезно будет пройти вычислительный алгоритм дисперсионного анализа,
используя программу MS Excel, где для всех указанных действий имеются соответству­
ющие ф у н к ц и и .
2
Здесь и далее числа округлены до второго знака после запятой.
135
как правило, обозначается SS-еттот (sum of squares error). Складываем
сумму квадратов отклонений для группы 1 и группы 2 и получаем
3599,17.
Далее необходимо вычислить общую вариацию переменной отно­
сительно единой средней (в н а ш е м случае — 44,3). Действуем таким
же образом, как ранее, — вычисляем сумму квадратов отклонений,
однако теперь уже без учета разделения наблюдений на две группы.
Общая сумма квадратов отклонений составит в нашем случае 7707,33.
Вычитаем сумму квадратов о т к л о н е н и й о ш и б к и из общей суммы
квадратов о т к л о н е н и й и получаем второй элемент итоговой статис­
тики д и с п е р с и о н н о г о анализа — т а к называемую «сумму квадратов
эффекта» (обозначается ^ - e f f e c t , в нашем случае — 4108,16). Это
межгрупповая д и с п е р с и я — вариация зависимой п е р е м е н н о й , «очи­
щенная» от случайного к о м п о н е н т а , связанного с внутригрупповой
изменчивостью.
И м е н н о о т н о ш е н и е межгрупповой дисперсии к дисперсии ошиб­
ки (внутригрупповой дисперсии) покажет статистическую значи­
мость средней, точнее — значимость различия между средними значе­
н и я м и в двух группах. Чем б о л ь ш е о т н о ш е н и е м е ж г р у п п о в о й
дисперсии к внутригрупповой, тем большей значимостью обладает
различие средних. Другими словами, чем меньше доля случайных
ошибок, тем выше статистическая значимость.
В д и с п е р с и о н н о м анализе о т н о ш е н и е дисперсий показывает кри­
терий Фишера, или F-критерий (/^-отношение). Он проверяет, дей­
ствительно ли о т н о ш е н и е д и с п е р с и й значимо больше 1. Для вычисле­
н и я F-статистики используются показатели Л/5-error и MS'-effect —
средние квадраты э ф ф е к т а и о ш и б к и (Mean Square). Это те же SSerror и ^ - e f f e c t , но преобразованные с поправкой на объем совокуп­
ности (число з н а ч е н и й , п р и н и м а е м ы х переменной). В нашем приме­
ре MS-effect = SS-effect = 4108,16; MS-tnox = 163,59 (значение
55-error — 3599,17, разделенное на число случаев в выборке — 22); F=
25,1, т.е. существенно выше е д и н и ц ы .
Полезным показателем в ^-статистике является также показательр,
отражающий значимость f - к р и т е р и я . Это вероятность того, что при
д а н н о м з н а ч е н и и /^-критерия верна нулевая гипотеза. В обычном слу­
чае нулевая гипотеза отвергается п р и /?<0,05. В нашем случае р =
0,00005, и мы можем с уверенностью отвергнуть нулевую гипотезу и
принять альтернативную.
Итоговая статистика для выбранного нами примера выглядит сле­
дующим образом:
136
Показатель
4.4. Д и с п е р с и о н н ы й анализ
Глава 4. Статистические методы в политическом анализе
Интерпретация
137
Значение
SS-effect
Межгрупповая дисперсия
4108,16
55-error
Дисперсия ошибки
3599,16
MS-effect
Межгрупповая дисперсия, скорректированная на
объем выборки (в нашем случае без коррекции)
4108,16
MS-error
Дисперсия ошибки, скорректированная на объем
выборки
163,59
F
Отношение межгрупповой дисперсии (MS-effecl) и
дисперсии ошибки (MS-error)
25,11
P
Вероятность принятия нулевой гипотезы при дан­
ном значении F
0,000051
К а к и в случае с к о р р е л я ц и о н н ы м а н а л и з о м , и н т е р п р е т а ц и ю
и т о г о в о й с т а т и с т и к и п о л е з н о предварить (или д о п о л н и т ь ) визуаль­
н ы м а н а л и з о м в а р и а ц и и п е р е м е н н о й . К р о м е гистограмм нормаль­
н о г о р а с п р е д е л е н и я , п о л е з н о будет о з н а к о м и т ь с я с диаграммой раз­
маха (или коробчатой диаграммой). Д л я взятого н а м и п р и м е р а она
такова:
С п о м о щ ь ю дисперсионного анализа можно также изучать влия­
ние двух независимых переменных на зависимую, и в этом случае ис­
пользуется двухфакторный метод. « П р и н ц и п и а л ь н а я схема» двухфакторного д и с п е р с и о н н о г о анализа в целом не очень отличается от
однофакторного. В то же время ряд существенных его особенностей
следует отметить. Во-первых, двухфакторный д и с п е р с и о н н ы й анализ
оперирует только номинальными и порядковыми переменными. Вовторых, он принимает в расчет возможное взаимодействие независи­
мых переменных в их влиянии на зависимую. В силу этого формулиру­
ется три нулевые гипотезы: 1) первый фактор не влияет на зависимую
переменную; 2) второй фактор не влияет на зависимую переменную;
3) взаимодействие факторов 1 и 2 в их совместном влиянии на зависи­
мую переменную равно 0.
В п р и м е р е для о д н о ф а к т о р н о г о д и с п е р с и о н н о г о анализа мы
изучали связь между независимой переменной «возраст» и зависимой
переменной «участие в выборах». Добавим еще одну независимую пе­
ременную — «пол». Это номинальная дихотомическая переменная,
п р и н и м а ю щ а я два значения: «мужской» (1) и «женский» (2). Пере­
менную «возраст» необходимо преобразовать из интервальной шкалы
в порядковую. С этой целью выделим возрастные группы: от 18 до 35
лет (1), от 35 до 50 лет (2), старше 50 (3). Итак, мы получили две фак­
торные и одну зависимую переменную:
На диаграмме видно, что вариации переменной в двух группах чет­
ко «разведены» в пространстве и «следуют» за средними. Уже на осно­
в а н и и визуального ее анализа м о ж н о предположить, что нулевая ги­
потеза будет отвергнута. А вот т и п и ч н ы й случай, когда отвержение
нулевой гипотезы вызывает большие с о м н е н и я :
1. Возраст, значения 1 (младший), 2 (средний), 3 (старший).
2. Пол, з н а ч е н и я 1 (мужской), 2 (женский).
3. Участие в выборах, значения 1 (участие), 2 (неучастие).
П р е д п о л о ж и м , мы имеем следующие исходные данные (пример
учебный):
138
Глава 4. Статистические методы в политическом анализе
Возраст
Участие
Пол
Возраст
Участие
Пол
1
1
1
2
2
1
1
1
2
2
2
1
1
1
2
2
2
1
1
1
2
2
2
1
1
1
2
2
2
1
2
1
3
1
1
1
2
1
3
1
1
1
-
1
2
1
3
1
1
2
2
3
1
1
2
2
3
1
1
2
1
1
3
2
1
2
1
2
3
2
1
2
1
2
2
2
1
2
1
2
3
2
1
2
1
2
3
2
1
Полезно представить исходные д а н н ы е через к о м б и н а ц и и сочета­
н и й значений независимых переменных. Это удобно делать в форме
таблицы, где в ячейках будут отображены соответствующие частоты
зависимой переменной для с о с т о я н и й независимых переменных.
Участие 1
Участие 2
Возраст 1. Пол 1
1
4
Возраст 1. Пол 2
3
2
Возраст 2. Пол 1
1
4
Возраст 2. Пол 2
4
1
Возраст 3. Пол 1
4
1
Возраст 3. Пол 2
5
0
139
4.5. Регрессионный анализ
Глядя на таблицу, можно сформулировать некоторые предположе­
н и я (альтернативные гипотезы):
• возраст влияет на участие в выборах (чем старше избиратель, тем
о н активнее);
• пол влияет на участие в выборах ( ж е н щ и н ы ходят на выборы ак­
тивнее мужчин);
• сочетание пола и возраста влияет на участие в выборах. Актив­
ность мужчин с возрастом растет более интенсивно, чем активность
женщин.
Проверяем н а ш и нулевые и альтернативные гипотезы с помощью
дисперсионного анализа.
Возраст
^/-effect
MS-effect
2
0,636893
df-егтот MS-егтот
F
Рзначение
24
0,184722
3,44784
0,048279
Пол
1
1,250228
24
0,184722
6,768153
0,015649
Возраст—пол
2
0,116215
24
0,184722
0,629132
0,541618
/^значение для переменной «возраст» равно 0,04, для переменной
«пол» — 0,01. В обоих случаях мы вправе отвергнуть нулевую гипоте­
зу и признать наличие в л и я н и я , так как /КО,05. А вот в третьем случае,
где речь идет о взаимодействии факторных переменных, наше пред­
положение не набрало достаточного статистического веса: при р =
0,54 нулевая гипотеза остается в силе.
4.5. Регрессионный анализ
Целью регрессионного
анализа
является измерение связи меж­
ду зависимой переменной и одной (парный регрессионный анализ) или не­
сколькими (множественный) независимыми переменными. Независимые
переменные называют также ф а к т о р н ы м и , о б ъ я с н я ю щ и м и , опреде­
л я ю щ и м и , регрессорами и предикторами. Зависимую переменную
иногда называют определяемой, объясняемой, «откликом». Чрезвы­
чайно широкое распространение регрессионного анализа в эмпири­
ческих исследованиях связано не только с тем, что это удобный ин­
струмент тестирования гипотез. Регрессия, особенно множественная,
является э ф ф е к т и в н ы м методом моделирования и прогнозирования.
О б ъ я с н е н и е п р и н ц и п о в работы с р е г р е с с и о н н ы м
начнем с более простого — парного метода.
анализом
Парный регрессионный анализ
Первые действия при использовании регрессионного анализа будут
практически идентичны предпринятым нами в рамках вычисления
к о э ф ф и ц и е н т а корреляции. Три основных условия эффективности
корреляционного анализа по методу Пирсона — нормальное распре­
деление переменных, интервальное измерение переменных, линейная
связь между переменными — актуальны и для множественной регрес­
сии. Соответственно, на первом этапе строятся диаграммы рассеяния,
проводится статистически-описательный анализ переменных и вы-
4.5. Регрессионный анализ
Глава 4. Статистические методы в политическом анализе
140
числяется л и н и я регрессии. Как и в рамках корреляционного анализа,
л и н и и регрессии строятся методом наименьших квадратов.
Чтобы более наглядно проиллюстрировать различия между двумя
методами анализа д а н н ы х , обратимся к уже рассмотренному приме­
ру с п е р е м е н н ы м и «поддержка С П С » и «доля сельского населения».
Исходные д а н н ы е и д е н т и ч н ы . Отличие в диаграммах р а с с е я н и я бу­
дет заключаться в том, что в регрессионном анализе корректно от­
кладывать зависимую переменную — в нашем случае «поддержка
С П С » по оси Y, тогда как в к о р р е л я ц и о н н о м анализе это не имеет
з н а ч е н и я . После чистки выбросов диаграмма р а с с е я н и я имеет вид:
141
ее округленное значение составит 10,55. Угловой к о э ф ф и ц и е н т b бу­
дет равен п р и м е р н о - 0 , 1 (как и в к о р р е л я ц и о н н о м анализе, знак по­
казывает тип связи — прямая или обратная). Таким образом, получен­
ная модель будет иметь вид С П С = —0,1 х Сел. нас. + 10,55.
Имея регрессионную формулу, можно рассчитать предсказанные
значения переменной «поддержка С П С » и сопоставить их с исходны­
ми з н а ч е н и я м и . Так, для случая «Республика Адыгея» с долей сель­
ского населения 47% предсказанное значение составит 5,63:
С П С = - 0 , 1 0 х 47 + 10,55 = 5,63.
Разность между исходным и предсказанным значениями называет­
ся остатком (с этим термином — принц ипиа льным для статистики —
мы уже сталкивались при анализе таблиц сопряженности). Так, для
случая «Республика Адыгея» остаток будет равен 3,92 - 5,63 = —1,71.
Чем больше модульное значение остатка, тем менее удачно предсказа­
но значение.
Рассчитываем предсказанные значения и остатки для всех случаев:
Случай
О
20
40
60
до
100
Сел. нас.
П р и н ц и п и а л ь н а я идея регрессионного анализа состоит в том, что,
и м е я общую т е н д е н ц и ю для переменных — в виде л и н и и регрессии, —
м о ж н о предсказать значение зависимой переменной, и м е я з н а ч е н и я
независимой.
Представим обычную математическую л и н е й н у ю ф у н к ц и ю . Лю­
бую прямую в евклидовом пространстве можно описать формулой:
у — Ьх + а,
где а — константа, задающая смещение по оси ординат; b — коэффи­
циент, о п р е д е л я ю щ и й угол наклона л и н и и .
З н а я угловой к о э ф ф и ц и е н т и константу, можно рассчитать (пред­
сказать) значение у для любого х.
Эта простейшая функция и легла в основу модели регрессионного
анализа с той оговоркой, что значение у мы предскажем не точно, а в
рамках определенного доверительного интервала, т.е. приблизительно.
Константой является точка пересечения л и н и и регрессии и оси
ординат (F-пересечение, в статистических пакетах, как правило,
обозначаемое «interceptor»). В нашем примере с голосованием за С П С
Сел. нас.
СПС
СПС
(исходное) (предсказанное)
Остатки
-1,71 ~
3,92
5,63
76
5,4
2,59
2,81
36
6,04
6,78
-0,74
Республика Бурятия
41
8,36
6,25
2,11
Республика Дагестан
59
1,22
4,37
-3,15
Республика И н г у ш е т и я
59
0,38
4,37
3,99
Республика Адыгея
47
Республика Алтай
Республика Б а ш к о р т о с т а н
И т.д.
Анализ с о о т н о ш е н и я исходных и предсказанных значений служит
для о ц е н к и качества полученной модели, ее прогностической спо­
собности. О д н и м из главных показателей регрессионной статистики
является множественный коэффициент корреляции R — к о э ф ф и ц и е н т
корреляции между исходными и п р е д с к а з а н н ы м и з н а ч е н и я м и зави­
симой п е р е м е н н о й . В п а р н о м регрессионном анализе он равен обыч­
ному к о э ф ф и ц и е н т у к о р р е л я ц и и П и р с о н а между зависимой и неза­
висимой п е р е м е н н о й , в нашем случае — 0,63. Чтобы содержательно
интерпретировать м н о ж е с т в е н н ы й R, его необходимо преобразовать
в коэффициент детерминации. Это делается так же, как и в корреля­
ц и о н н о м анализе — возведением в квадрат. К о э ф ф и ц и е н т детерми­
2
нации Я-квадрат (R ) показывает долю вариации зависимой пере­
м е н н о й , о б ъ я с н я е м у ю н е з а в и с и м о й (независимыми) переменными.
142
Глава 4. Статистические методы в политическом анализе
2
2
В н а ш е м случае R = 0,39 (0,63 ); это означает, что переменная «доля
сельского населения» объясняет п р и м е р н о 40% в а р и а ц и и перемен­
н о й «поддержка С П С » . Чем больше величина к о э ф ф и ц и е н т а детер­
м и н а ц и и , тем в ы ш е качество модели.
Другим показателем качества модели является стандартная ошиб­
ка оценки (standard error of estimate). Это показатель того, насколько
сильно точки «разбросаны» вокруг л и н и и регрессии. Мерой разброса
для интервальных переменных является стандартное отклонение. Со­
ответственно, стандартная ошибка о ц е н к и — это стандартное откло­
нение распределения остатков. Чем выше ее значение, тем сильнее
разброс и тем хуже модель. В нашем случае стандартная о ш и б к а со­
ставляет 2,18. И м е н н о на эту величину наша модель будет «ошибать­
ся в среднем» при прогнозировании значения переменной «поддерж­
ка С П С » .
Регрессионная статистика включает в себя также дисперсионный
анализ. С его п о м о щ ь ю мы в ы я с н я е м : 1) какая доля в а р и а ц и и (дис­
персии) з а в и с и м о й переменной объясняется н е з а в и с и м о й перемен­
н о й ; 2) какая доля дисперсии з а в и с и м о й п е р е м е н н о й приходится на
остатки ( н е о б ъ я с н е н н а я часть); 3) каково о т н о ш е н и е этих двух вели­
ч и н (/^-отношение). Д и с п е р с и о н н а я статистика о с о б е н н о важна для
выборочных исследований — она показывает, н а с к о л ь к о вероятно
наличие с вязи между независимой и зависимой п е р е м е н н ы м и в гене­
ральной совокупности. Однако и для с п л о ш н ы х исследований (как в
н а ш е м примере) изучение результатов д и с п е р с и о н н о г о анализа не­
бесполезно. В этом случае проверяют, не вызвана ли в ы я в л е н н а я ста­
тистическая закономерность стечением случайных обстоятельств,
н а с к о л ь к о она характерна для того к о м п л е к с а условий, в которых на­
ходится обследуемая совокупность, т.е. устанавливается не истин­
ность полученного результата для какой-то более о б ш и р н о й гене­
ральной совокупности, а степень его з а к о н о м е р н о с т и , свободы от
случайных воздействий.
В н а ш е м случае статистика дисперсионного анализа такова:
SS
df
MS
Регрес.
258,77
1,00
258,77
Остат.
395,59
83,00
4,77
Всего
654,36
F
54,29
/>-значение
o.oooboooooT
/•"-отношение 54,29 значимо на уровне 0,0000000001. Соответ­
ственно, мы можем с уверенностью отвергнуть нулевую гипотезу (что
обнаруженная н а м и связь носит случайный характер).
143
4.5. Регрессионный анализ
Аналогичную функцию выполняет критерий t, но уже в отношении
регрессионных к о э ф ф и ц и е н т о в (углового и F-пересечения). С помо­
щью критерия t проверяем гипотезу о том, что в генеральной совокуп­
ности регрессионные к о э ф ф и ц и е н т ы равны нулю. В нашем случае мы
вновь можем уверенно отбросить нулевую гипотезу.
t
р-значение
Intercpt
19,42
0,0000000000
Сел. нас.
-7,37
0,0000000001
Множественный регрессионный анализ
Модель множественной регрессии практически идентична модели
парной регрессии; разница л и ш ь в том, что в линейную ф у н к ц и ю по­
следовательно включаются несколько независимых переменных:
Если независимых переменных больше двух, мы не имеем возмож­
ности получить визуальное представление об их связи, в этом плане
множественная регрессия менее «наглядна», нежели парная. П р и на­
л и ч и и двух независимых переменных данные бывает полезно отобра­
зить на трехмерной диаграмме рассеяния. В профессиональных ста­
т и с т и ч е с к и х пакетах п р о г р а м м ( н а п р и м е р , Statistica) существует
о п ц и я в р а щ е н и я трехмерной диаграммы, позволяющая хорошо визу­
ально представить структуру данных.
При работе с множественной регрессией, в отличие от парной, не­
обходимо о п р е д е л я т ь алгоритм анализа.
Стандартный алгоритм
включает в итоговую регрессионную модель все имеющиеся предик­
торы. Пошаговый алгоритм предполагает последовательное включе­
ние (исключение) независимых переменных, исходя из их объясни­
тельного «веса». П о ш а г о в ы й метод хорош, когда имеется много
независимых переменных; он «очищает» модель от откровенно сла­
бых предикторов, делая ее более к о м п а к т н о й и л а к о н и ч н о й .
Д о п о л н и т е л ь н ы м условием корректности множественной регрес­
сии (наряду с интервальностью, нормальностью и линейностью) яв­
ляется отсутствие мультиколлинеарности — наличия сильных корре­
л я ц и о н н ы х связей между н е з а в и с и м ы м и переменными.
И н т е р п р е т а ц и я статистики множественной регрессии включает в
себя все элементы, рассмотренные н а м и для случая парной регрессии.
Кроме того, в статистике множественного регрессионного анализа
есть и другие важные составляющие.
Глава 4. Статистические методы в политическом анализе
144
Работу с множественной регрессией мы проиллюстрируем на при­
мере тестирования гипотез, объясняющих различия в уровне электо­
ральной активности по регионам России. В ходе конкретных эмпири­
ческих и с с л е д о в а н и й б ы л и в ы с к а з а н ы п р е д п о л о ж е н и я , что на
уровень я в к и избирателей влияют:
• национальный фактор (переменная «русское население»; операционализирована как доля русского населения в субъектах Р Ф ) .
Предполагается, что увеличение доли русского населения ведет к сни­
жению активности избирателей;
• фактор урбанизации (переменная «городское население»; операционализирована как доля городского населения в субъектах Р Ф , с
этим фактором мы уже работали в рамках корреляционного анализа).
Предполагается, что увеличение доли городского населения также ве­
дет к с н и ж е н и ю активности избирателей.
Зависимая переменная — «интенсивность избирательной активно­
сти» («актив.») операционализирована через усредненные данные яв­
ки по регионам на федеральных выборах с 1995 по 2003 г. Исходная
таблица данных для двух независимых и одной зависимой перемен­
ной будет иметь следующий вид:
Случай
Республика Адыгея
Переменные
145
4.5. Регрессионный анализ
1
Актив.
Гор. нас.
Рус. нас.
64,92
53
68
Республика Алтай
68,60
24
60
Республика Бурятия
60,75
59
70
Республика Дагестан
79,92
41
9
Республика Ингушетия
75,05
41
23
Республика К а л м ы к и я
68,52
39
37
Карачаево-Черкесская Республика
66,68
44
42
Статистика, о п и с ы в а ю щ а я качество модели:
1. Множественный R = 0,62; Л-квадрат = 0,38. Следовательно, на­
циональный фактор и фактор урбанизации вместе объясняют около
38% вариации переменной «электоральная активность».
2. Средняя о ш и б к а составляет 3,38. И м е н н о настолько «в среднем
ошибается» построенная модель при прогнозировании уровня я в к и .
3. /^-отношение о б ъ я с н е н н о й и необъясненной вариации состав­
ляет 25,2 на /ьуровне 0,000000003. Нулевая гипотеза о случайности
выявленных связей отвергается.
4. Критерий / для константы и регрессионных к о э ф ф и ц и е н т о в пе­
ременных «городское население» и «русское население» значим на
уровне 0,0000001; 0,00005 и 0,007 соответственно. Нулевая гипотеза о
случайности к о э ф ф и ц и е н т о в отвергается.
Дополнительная полезная статистика в анализе соотношения ис­
ходных и предсказанных значений зависимой переменной — расстоя­
ние Махаланобиса и расстояние Кука. Первое — мера уникальности слу­
чая (показывает, насколько сочетание значений всех независимых
переменных для данного случая отклоняется от среднего значения по
всем независимым переменным одновременно). Второе — мера влия­
тельности случая. Разные наблюдения по-разному влияют на наклон
линии регрессии, и с помощью расстояния Кука можно сопоставлять
их по этому показателю. Это бывает полезно при чистке выбросов (вы­
брос можно представить как чрезмерно влиятельный случай).
В нашем примере к уникальным и влиятельным случаям, в частно­
сти, относится Дагестан.
Исходные
значения
Предска­
занные
значения
Остатки
Адыгея
64,92
66,33
-1,40
0,69
0,00
Республика Алтай
68,60
69.91
-1,31
6,80
0,01
65,56
-4,81
0,23
0,01
Случай
Расстояние Расстояние
Махаланобиса
Кука
Республика Карелия
61,70
73
73
Республика Бурятия
60,75
Республика Коми
59,60
74
57
Республика Дагестан
79,92
71,01
8,91
10,57
0,44
Республика Ингушетия
75,05
70,21
4,84
6,73
0,08
Республика Калмыкия
68,52
69,59
-1,07
4,20
0,00
Республика Марий Эл
65,19
62
47
И т.д. (после чистки выбросов остается 83 случая из 88)
Собственно регрессионная модель обладает следующими парамет­
рами: У-пересечение (константа) = 75,99; Ь (Гор. нас.) = - 0 , 1 ; b (Рус.
нас.) = - 0 , 0 6 . Итоговая формула:
' Д а н н ы е по удельному весу городского и русского н а с е л е н и я п р и в о д я т с я по офи­
Актив. = - 0 , 1 х Гор. нас.„ + - 0 , 0 6 х Рус. нас. я + 75,99.
ц и а л ь н ы м результатам В с е р о с с и й с к о й п е р е п и с и н а с е л е н и я 1989 г.
10-3863
146
Глава 4. Статистические методы в политическом анализе
147
4.6. Кластер-анализ
Можем ли мы сравнивать «объяснительную силу» предикторов,
исходя из значения к о э ф ф и ц и е н т а 61 В данном случае — да, так как
обе независимые переменные имеют одинаковый п р о ц е н т н ы й фор­
мат. Однако чаще всего множественная регрессия имеет дело с пере­
м е н н ы м и , и з м е р е н н ы м и в разных шкалах (к примеру, уровень дохода
в рублях и возраст в годах). Поэтому в общем случае сравнивать пред­
сказательные возможности переменных по регрессионному коэффи­
циенту некорректно. В статистике множественной регрессии для этой
цели существует специальный бета-коэффициент (В), вычисляемый
отдельно для каждой независимой переменной. Он представляет со­
бой частный (вычисленный после учета влияния всех других предик­
торов) к о э ф ф и ц и е н т корреляции фактора и отклика и показывает не­
зависимый вклад фактора в предсказание значений отклика. В парном
регрессионном анализе бета-коэффициент по понятным причинам
равен к о э ф ф и ц и е н т у парной корреляции между зависимой и незави­
симой переменной.
блоки в несколько идеологически близких групп, — все равно решить
В нашем примере бета (Гор. нас.) = -0,43, бета (Рус. нас.) = -0,28. Та­
к и м образом, оба фактора отрицательно влияют на уровень электо­
ральной активности, при этом значимость фактора урбанизации су­
щественно в ы ш е значимости национального фактора. Совокупное
в л и я н и е обоих факторов определяет около 38% вариации п е р е м е н н о й
«электоральная активность» (см. значение Л-квадрат).
голосований в 16 районах Северо-Восточного АО г. М о с к в ы на парла­
поставленную задачу будет крайне проблематично. Если, конечно, не
применять кластер-анализ, который как раз и предназначен для ре­
ш е н и я подобного рода проблем.
Среди различных алгоритмов классификации, объединяемых клас­
тер-анализом, наиболее распространены три — иерархический кластеранализ (tree clustering), метод К-средних (K-means) и двухходовое объеди­
нение (two-way joining). Мы рассмотрим первые два алгоритма как более
активно используемые в анализе политической информации.
Иерархический кластер-анализ
Иерархический кластер-анализ организует д а н н ы е в наглядные «дре­
вовидные»
структуры,
или
П р и м е р такой структуры
дендрограммы.
приводится ниже; в качестве объектов выступают политические пар­
тии и блоки, упорядоченные с т очки зрения близости в пространстве
ментских выборах 1999 г.
4.6. Кластер-анализ
К л ас тер - анализ представляет собой группу алгоритмов много­
мерной классификации объектов, под которой понимается упорядочение
в наглядные структуры или группы сходства/различия объектов, облада­
ющих множеством характеристик. В качестве объектов могут высту­
пать не только наблюдения (респонденты, политические п а р т и и
и т.д.), но и переменные.
Н а п р и м е р , в парламентских выборах 17 декабря 1995 г. п р и н я л и
участие 43 избирательных объединения, выборы проводились во всех
89 регионах России. Наша задача — разбить субъекты Федерации на
несколько групп по признаку близости политических предпочтений
избирателей, выявленных в ходе голосования за избирательные объ­
е д и н е н и я и блоки. Н а ш и исходные д а н н ы е в этом случае составят таб­
лицу с 89 столбцами и 43 строками, всего 3287 (43 х 89) числовых дан­
ных. Даже если мы проведем предварительное «сжатие» д а н н ы х с
п о м о щ ь ю группировки или т и п о л о г и з а ц и и , н а п р и м е р о б ъ е д и н и м
«Яблоко»
—Г~
спс
КПРФ
_|
1
«Единство»
,
i
j
;
1,0
1,5
j
1!
«Блок Жиринов-
р
ского» (БЖ)
«Отечество — вся
:
Россия» ( О В Р )
|
0
0,5
2,0
Ось р а с с т о я н и я
Это горизонтальная дендрограмма. На ней расстояния между объ­
ектами и группами объектов (кластерами) различаются по горизон­
1
тальной оси . Так, н а и м е н ь ш е е расстояние з а ф и к с и р о в а н о между
10'
объектами п а р т и й «Яблоко» и С П С — о н и соединены самой корот­
к о й ветвью. Вторые по близости — К П Р Ф и кластер « " Я б л о к о " —
С П С » . Третьи по близости объекты — «Единство» и «Блок Жиринов­
148
Глава 4. Статистические методы в политическом анализе
В древовидной к л а с с и ф и к а ц и и нет четкого правила определения,
какие объекты входят в один кластер, а какие нет. Все зависит от ис­
следовательского критерия уникальности объектов. Если критерий
уникальности «слабый», т.е. вы хотите получить минимальное число
кластеров, м о ж н о считать таковыми « " Я б л о к о " — С П С — К П Р Ф » (1)
и « " Е д и н с т в о " — БЖ — ОВР» (2). Эти два кластера, между прочим,
будут сильно различаться по плотности: расстояния в первом класте­
ре значительно меньше, чем во втором.
При более «сильном» критерии уникальности можно рассматри­
вать О В Р к а к изолированный объект, не входящий ни в один кластер.
П р и максимально сильном критерии уникальности можно говорить о
кластере « " Я б л о к о " — С П С » и четырех изолированных объектах.
Создание дендрограммы: вычислительный аспект
Д л я указанного примера мы имеем исходные данные в виде процен­
тов голосов, набранных 6 ведущими партиями и избирательными
об ъед и н ениями в 16 районах Северо-Восточного АО г. Москвы на вы­
борах депутатов Госдумы 1999 г. О н и представлены в таблице.
Район
«Яблоко» «Единство»
БЖ
ОВР
КПРФ
СПС
Алексеевский
10,72
5,91
1,94
39,83
12,68
14,91
Алтуфьевский
8,13
7,39
3,73
43,57
10,42
9,70
Бабушкинский
8,95
6,68
3,04
42,03
12,44
10,75
Бибирево
9,29
9,58
3,21
40,25
11,04
11,09
Бутырский
10,04
6,84
2,82
40,51
12,18
12,13
Лианозово
8,49
6,73
3,16
45,20
11,46
9,17
Лосиноостровский
9,14
6,51
2,41
43,64
12,80
10,60
9,42
6,55
2,84
44,25
11,51
10,60
Марьина Роща
10,00
6,83
2,51
41,07
12,26
12,04
Останкинский
10,61
5,78
1,92
39,97
12,31
14,64
10,93
11,07
Марфино
149
4.6. Кластер-анализ
В кластер-анализе используется п р и н ц и п геометрического представ­
ления, о котором уже говорилось ранее. Мы представляем объекты как
точки в л-мерной системе координат. В нашем случае каждая партия бу­
дет иметь определенную позицию в 16-мерном (по числу районов) при­
знаковом пространстве. Естественно, если число измерений превышает
три, мы не можем получить визуальное геометрическое представление.
Впрочем, это никоим образом не мешает нашему исследованию.
Создание дендрограммы происходит в два этапа:
1) построение матрицы расстояний (измерение расстояния между
всеми парами имеющихся объектов);
2) построение дендрограммы на основе полученной матрицы рассто­
яний.
Уже н а стадии п о с т р о е н и я м а т р и ц ы р а с с т о я н и й воз­
никает возможность выбирать из нескольких вариантов: что именно
считать расстоянием, какую метрику использовать? В стандартных
компьютерных программах кластер-анализа мы имеем семь-восемь
различных мер близости (или мер расстояния — англ. distance measure).
Среди них: евклидово расстояние, взвешенное евклидово расстояние,
манхэттенское расстояние, расстояние Чебышева, степенное расстоя­
ние, процент несогласия, к о э ф ф и ц и е н т Пирсона. Более подробно ос­
тановимся на евклидовом расстоянии (eucledian distance) и расстоянии,
основанном на к о э ф ф и ц и е н т е корреляции Пирсона (1 — г).
Евклидово расстояние — это кратчайшее расстояние (dist) между
двумя точками х и у в л-мерном евклидовом пространстве. Оно вы­
числяется по простой формуле:
Так, если мы имеем х с координатами (1;—1) и у (2; 0), то расстоя­
ние между н и м и составит:
2
dist = V ( 1 - 2 ) + ( - 1 - 0 )
для наших исходных данных и получить матрицу расстояний:
9,71
6,74
3,38
42,42
Ростокино
8,98
6,97
2,23
41,66
11,88
12,49
«Яблоко»
Свиблово
9,00
6,38
2,71
43,16
11,17
11,29
«Единство»
8,83
6,67
3,21
45,27
10,70
9,95
Южное Медведково
9,03
6,55
2,89
44,52
11,43
10,11
Ярославский
8,54
6,68
2,88
44,25
11,50
10,88
= 2.
Используя эту формулу, м о ж н о подсчитать все парные расстояния
Отрадное
Северное Медведково
2
«Яблоко»
БЖ
ОВР
КПРФ
СПС
11,17
26,37
133,53
9,8
9,08
«Единство»
БЖ
16,21
143,45
159,31
20,14
19,8
35,74
35,03
ОВР
КПРФ
124,05
125,71
5,28
СПС
150
Глава 4. Статистические методы в политическом анализе
Вариацией евклидова расстояния является взвешенное евклидово
расстояние. Эта мера близости отличается тем, что отсутствует опера­
ция извлечения квадратного к о р н я :
Таким образом, происходит «растягивание» д и с т а н ц и й : большие
расстояния становятся многократно больше, незначительные же уве­
личиваются не столь существенно. Большим расстояниям придается
больший вес, отсюда и название меры близости. Д л я н а ш и х данных
матрица расстояний во взвешенной евклидовой метрике имела бы
следующий вид:
«Яблоко»
«Единство»
БЖ
ОВР
КПРФ
СПС
«Яблоко»
«Единство»
124,81
БЖ
695,33
262,87
ОВР
17830,31
20576,99
25378,81
КПРФ
96,14
405,48
1277,05
15388,04
СПС
82,49
392,12
1227,05
15803,83
27,87
Так, расстояние « " Я б л о к о " — С П С » увеличилось с 9 до 82, тогда
как расстояние « Б Ж — ОВР» — со 159 до 25 378. Такой прием может
понадобиться тогда, когда различия расстояний между объектами не­
значительны и структура объектов ненаглядна. В нашем же случае го­
раздо удобнее использовать обычное евклидово расстояние.
П р и н ц и п и а л ь н о ино й метод вычисления матрицы р а с с т о я н и й ос­
нован на парном корреляционном анализе Пирсона, о котором подробно
говорилось выше. Сначала вычисляется матрица парных к о р р е л я ц и й ,
которая для наших данных будет иметь вид:
«Яблоко»
«Единство»
БЖ
ОВР
КПРФ
СПС
«Яблоко»
«Единство»
-0,31
БЖ
-0,68
0,51
ОВР
-0,76
-0,14
0,51
КПРФ
0,58
-0,43
-0,79
-0,48
СПС
0,86
-0,33
-0,82
-0,82
151
4.6. Кластер-анализ
0,59
Затем к о э ф ф и ц и е н т ы корреляции преобразуются в р а с с т о я н и я с
п о м о щ ь ю простейшей формулы: dist= 1 - г.
«Яблоко»
«Единство»
БЖ
ОВР
КПРФ
СПС
«Яблоко»
«Единство»
1,31
БЖ
1,68
0,49
ОВР
1,76
1,14
0,49
КПРФ
0,42
1,43
1,79
1,48
СПС
0,14
1,33
1,82
1,82
0,41
Плотная положительная корреляция « С П С — " Я б л о к о " » ( г = 0,86)
стала н а и м е н ь ш и м расстоянием — 0,14. Плотная отрицательная кор­
реляция «БЖ — С П С » (г= -0,82) стала наибольшим расстоянием —
1,82. Следует оговориться, что мера расстояния 1 - г не используется;
если кластеризация случаев осуществляется на основании всего двух
переменных, она будет давать только значения -1 или + 1.
После вычисления матрицы парных расстояний можно присту­
пать к ф о р м и р о в а н и ю д е н д р о г р а м м ы . Однако и н а этой
стадии мы имеем достаточно ш и р о к и й набор о п ц и й . Основной во­
прос состоит в том, каким образом связывать вместе несколько объ­
ектов, как следует определить расстояния между кластерами, т.е. не­
обходимо выбрать правило объединения (или правило связи). Как и в
случае с мерой близости, в статистических программах имеется около
семи вариантов выбора правила объединения. Основные из них: оди­
ночная связь (метод ближайшего соседа), полная связь (метод даль­
них соседей), невзвешенное и взвешенное попарное среднее, невзвеш е н н ы й и в з в е ш е н н ы й центроидный метод, метод Варда.
Например, в случае использования метода ближайшего соседа (near­
est neighbour, single linkage) расстояние между двумя кластерами опре­
деляется расстоянием между двумя наиболее близкими объектами в
различных кластерах. Построение дендрограммы начинается с нахож­
дения наименьшего значения среди всех парных расстояний. В методе
дальних соседей (complete linkage), напротив, расстояния между класте­
рами определяются наибольшим расстоянием между любыми двумя
объектами в различных кластерах. Соответственно, формирование
дендрограммы начинается с поиска самой удаленной пары объектов.
Как выбирать меры близости и правило объединения? В некото­
рых случаях существуют четкие критерии. Так, процент несогласия
к а к мера р а с с т о я н и я «работает» только на категориальных данных.
Однако чаще простых и ясных критериев не существует. Чтобы с ходу
«попасть в яблочко», требуются серьезная статистическая подготовка
и глубокое п о н и м а н и е с п е ц и ф и к и изучаемых объектов. Практичес­
кие же советы таковы:
152
Глава 4. Статистические методы в политическом анализе
1. Следует, не ограничиваясь одной мерой близости и одним пра­
вилом объединения, пробовать различные к о м б и н а ц и и (конечно, в
разумных пределах). Особого в н и м а н и я заслуживает общее в кластер­
н о й структуре объектов, обнаруживаемое в разных сочетаниях.
2. Необходимо проводить содержательную интерпретацию получа­
емых результатов, ни в коем случае не ограничиваясь «механическим
перебором».
В продолжение рассмотрения нашего примера с электоральной
статистикой построим четыре дендрограммы, используя к о м б и н а ц и и
мер расстояния (евклидово и 1 - г) и правил связи (полная и одиноч­
ная связь).
4.6. Кластер-анализ
!53
блока. При этом парламентские выборы в декабре 1999 г. проходили
одновременно с выборами столичного главы. Н е с о м н е н н о , все это
способствовало более четкому п о з и ц и о н и р о в а н и ю ОВР в глазах сто­
личных избирателей.
На всех дендрограммах фиксируется близость «Яблока» и С П С ,
причем в двух случаях (3,4) это наименьшее расстояние между объек­
тами. Здесь «московская специфика», скорее всего, ни при чем — бли­
зость электората С П С и «Яблока» в территориальном разрезе являлась
на тот момент общероссийской тенденцией (мы уже рассматривали
этот вопрос в параграфе, посвященном корреляционному анализу).
Общероссийской закономерностью на парламентских выборах 1999 г.
являлась также близость в территориальном разрезе электоратов
«Единства» и «Блока Жириновского» (все дендрограммы).
Больше вопросов вызывает близость, с одной стороны, С П С и
«Яблока», с другой — К П Р Ф . Казалось бы, эти партии в значительной
мере п о л я р н ы по своим идеологическим установкам. Ключ к ответу
содержится, вероятно, в дендрограммах 3 и 4, демонстрирующих кар­
тину двух противостоящих кластеров: «"Единство" — БЖ — ОВР» и
« С П С — " Я б л о к о " — К П Р Ф » . Содержательное различие между двумя
кластерами м о ж н о представить к а к п р и з н а к отсутствия/наличия вы­
раженной политической идеологии. «Правые» С П С и «Яблоко» и «ле­
вая» К П Р Ф были четко п о з и ц и о н и р о в а н ы в политико-идеологичес­
ком спектре, в отличие от «партий власти» ОВР и «Единства» (и в
меньшей степени «Блока Жириновского»). Таким образом, можно
предполагать наличие «раскола» (электорального размежевания) в
Москве по л и н и и «идейные» — «властные» партии.
К проблеме интерпретации структур электорального выбора мы
вернемся, когда будем рассматривать ф а к т о р н ы й анализ.
Метод К-средних
Сопоставляя полученные результаты, попробуем н а й т и общие мо­
менты и дать им содержательное объяснение.
Так, на трех дендрограммах (1,2,4) четко видно изолированное по­
л о ж е н и е блока «Отечество — вся Россия» (ОВР). Н а п о м н и м , что кла­
стер-анализ осуществлялся на данных избирательных к о м и с с и й рай­
онов М о с к в ы , мэр которой Ю.М. Лужков являлся одним из лидеров
П р и всех сильных сторонах иерархического кластер-анализа он обла­
дает одним существенным недостатком. С н и м трудно работать при
наличии большого числа объектов, так к а к дендрограммы становятся
перегруженными и теряют наглядность. В таких случаях используют
другой метод кластеризации — метод К-средних. Впрочем, этот метод
весьма э ф ф е к т и в е н и при незначительном количестве объектов: его
можно и нужно сочетать с древовидной классификацией для получе­
ния более надежных результатов.
П р и н ц и п и а л ь н о е отличие метода К-средних от иерархического кла­
стер-анализа заключается в том, что исследователю необходимо изна-
154
4.6. Кластер-анализ
Глава 4. Статистические методы в политическом анализе
чально определить число кластеров, на которое требуется разбить
изучаемую совокупность. Соответственно, желательно еще до начала
анализа иметь гипотезу о структуре исследуемой совокупности. В ином
случае рекомендуется «разведочный» алгоритм: сначала совокупность
делится на два кластера, затем на три и так до тех пор, пока не будет
найдено оптимальное число кластеров.
Вычислительный алгоритм кластеризации в методе К-средних
м о ж н о проиллюстрировать простейшим примером. Предположим,
мы имеем пять объектов — а, Ь, с, d, е, — для каждого из которых за­
даны координаты:
а
Ъ
с
d
е
X
1
3
2
10
9
У
1
2
0
11
12
Затем производится с м е щ е н и е центров кластеров т а к и м образом,
чтобы минимизировать расстояние между объектами внутри класте­
ров и максимизировать расстояние между кластерами.
4. Вычисляются средние з н а ч е н и я переменных для объектов каж­
дого кластера:
Средние — кластер 2
Средние — кластер 1
X
2
9,5
У
1
11,5
5. Вычисленные средние становятся координатами нового центра
Уже на диаграмме рассеяния мы видим, что объекты д о л ж н ы быть
сгруппированы в два четких кластера. Однако к этому еще необходи­
мо п р и й т и математическим путем.
1. Центры кластеров (их число определено исследователем, в на­
шем случае их два) задаются случайным образом. Предположим, слу­
чайные координаты центра первого кластера (3;3), второго — (8;8).
2. Рассчитываются расстояния от центров кластеров до всех объек­
тов (используется евклидово расстояние). В н а ш е м случае матрица ев­
клидовых расстояний будет такой:
а
b
с
d
е
Центр 1
2,83
1
3,16
10,63
10,82
Центр 2
9,89
7,81
10
3,60
4,13
3. Объекты «приписываются» к тем кластерным центрам, к кото­
р ы м о н и ближе находятся. Так, объекты a, b и с п р и п и с ы в а ю т с я к пер­
вому кластеру, объекты d и е — ко второму.
каждого кластера.
6. Повторяются шаги 2—5 до момента, когда кластерные центры
перестанут «мигрировать» и займут устойчивое положение.
В н а ш е м простейшем случае это происходит уже на первой итера­
ц и и . Координаты центра первого кластера — (2;1), второго — (9,5;
11,5). Расстояния от центров кластеров до всех объектов:
а
b
с
d
е
Центр 1
1
1,4
1
13
12,9
Центр 2
13,5
11,5
13,7
0,7
0,7
156
157
4.6. Кластер-анализ
Глава 4. Статистические методы в политическом анализе
Одна из проблем метода К-средних состоит в том, что результат
к л а с с и ф и к а ц и и может оказаться зависимым от начальных п о з и ц и й
кластерных центров, которые выбираются случайно. Если существует
несколько устойчивых п о л о ж е н и й центров кластеров, анализ остано­
вится только на одном из них, не обязательно оптимально отражаю­
щем структуру изучаемой совокупности. Один из таких примеров
приводится на рисунке ниже.
О
©
О
О
о
•
Вернемся к нашему примеру с голосованием за политические пар­
тии и попробуем поработать с этими д а н н ы м и с помощью метода Ксредних.
Сначала разобьем объекты на два кластера. Мы уже имеем пред­
ставление о структуре совокупности благодаря ранее проведенному
иерархическому анализу, поэтому можем сформулировать предполо­
ж е н и е о том, к а к произойдет разбиение. Скорее всего, о н о будет соот­
ветствовать дендрограммам 1 и 2, поскольку метод К-средних исполь­
зует евклидову метрику, т.е. мы получим к л а с с и ф и к а ц и ю «ОВР — все
остальные».
Так и происходит (числа указывают расстояние каждого объекта до
кластерного центра):
Кластер 1
«Яблоко»
«Единство»
БЖ
КПРФ
СПС
Расстояние
1,003274
1,826990
5,639210
3,332240
3,184501
Кластер 2
Расстояние
ОВР
0
При разбиении совокупности объектов на три кластера картина
получается также вполне ожидаемая — в полном соответствии с на­
шей содержательной интерпретацией дендрограмм.
Сравнивая внутрикластерные расстояния, можно заметить, что клас­
тер «"Единство" — БЖ» является менее плотным (однородным), нежели
кластер «"Яблоко" — С П С — К П Р Ф » . Это также вполне согласуется с
результатами иерархического кластер-анализа. Кроме того, с помощью
данных о расстоянии объекта до центра кластера можно определить, на­
сколько «типичным» является д а н н ы й объект для кластера. Иными сло­
вами, находится ли он на периферии (и, следовательно, вполне может
быть «притянут» другим кластером) или непосредственно возле центра
кластера (т.е. является типичным представителем кластера).
Кроме принадлежности объектов к кластерам и размера расстоя­
н и й до кластерных центров метод К-средних может дать нам и другую
полезную и н ф о р м а ц и ю , в частности позволит узнать координаты
каждого кластерного центра. В н а ш е м случае их будет 16 (по числу
районов).
Район
Номер кластера
2
3
3,93
1
39,83
Алтуфьевский
5,56
43,57
Бабушкинский
4,86
42,03
9,42
10,71
Бибирево
6,40
40,25
10,47
Бутырский
4,83
40,51
Лианозово
Лосиноостровский
4,94
45,20
11,45
9,71
4,46
43,64
Марфино
Марьина Роща
4,69
4,67
44,25
Останкинский
Отрадное
3,85
5,06
39,97
42,42
12,52
Ростокино
4,60
4,55
4,94
41,66
43,16
45,27
11,11
10,49
9,83
4,72
4,78
44,52
44,25
10,31
Алексеевский
Свиблово
Северное Медведково
Южное Медведково
Ярославский
41,07
12,77
10,85
10,51
11,43
10,57
10.19
158
159
4.6. Кластер-анализ
Глава 4. Статистические методы в политическом анализе
М о ж н о классифицировать любой объект, не участвовавший в ана­
лизе, зная его значения по п е р е м е н н ы м и координаты центров (в на­
шем случае — еще одна партия с результатами голосования по райо­
нам). Для этого надо вычислить расстояния (в евклидовой метрике)
до центра первого, второго и третьего кластеров и отнести объект к
ближайшему из них.
К а к видим, вклад переменных в формирование кластеров очень
неравномерен. Кластерообразующими являются прежде всего пере­
ме нные С П С и ОВР.
Мы также имеем данные расстояний между кластерными центра­
ми. В н а ш е м случае наиболее удаленным от всех других является кла­
стер с единственным объектом — О В Р (№ 1).
Одна из сфер применения кластер-анализа, наряду с исследованиями
электорального поведения, — изучение образов политиков, формиру­
ющихся в с о з н а н и и населения.
№1
№2
№3
№1
№2
31,9
№3
37,8
6,1
П р о ф е с с и о н а л ь н ы е статистические программы позволяют про­
сматривать результаты дисперсионного анализа переменных, по ко­
торым проходит к л а с с и ф и к а ц и я объектов методом К-средних. Так,
м о ж н о о ц е н и т ь вклад каждой п е р е м е н н о й в разбиение совокупности
на кластеры. Об этом свидетельствуют следующие показатели:
• н а с к о л ь к о кластеры различаются между собой по этой перемен­
ной (межгрупповая дисперсия);
• вариативность объектов внутри кластера по д а н н о й переменной
(внутригрупповая дисперсия);
• о т н о ш е н и е межгрупповой и внутригрупповой д и с п е р с и й (^-от­
н о ш е н и е ) . Ч е м сильнее различия между кластерами и чем выше одно­
родность объектов внутри кластеров, тем больше /"-отношение.
Рассмотрим некую «инверсию» нашего примера с голосованием за
партии в М о с к в е : в качестве объектов к л а с с и ф и к а ц и и возьмем райо­
ны Северо-Восточного АО, а в качестве переменных — политические
партии. Разбив совокупность из 16 районов на 4 кластера, посмотрим
на статистику д и с п е р с и о н н о г о анализа:
г
Межгрупповая
дисперсия
3 v vl
Внутригрупповая
дисперсия
F-отношение
«Яблоко»
5,96
2,23
10,67
«Единство»
4,31
6,07
2,84
БЖ
2,20
1,63
5,40
ОВР
48,59
4,83
40,22
3,09
4,72
2,61
3,30
42,95
КПРФ
СПС
35,41
Кластер-анализ в исследовании образов политических лидеров
П о д о б н ы е исследования прежде всего требуют особым способом
представленной исходной и н ф о р м а ц и и . Сам по себе образ политика
как субъективное отражение его личности — сложная, синкретичная
совокупность представлений, о щ у щ е н и й , оценок, ассоциаций. Непо­
средственный анализ образа статистическими методами невозможен.
Поэтому в политической психологии и социологии существует прием
«разложения» целостного образа на совокупность признаков, кото­
рые выступают его дескрипторами. Наиболее часто в качестве дес­
крипторов берутся качества, которые респондент приписывает (или
не приписывает) данному политику.
Н и ж е приводятся данные социологического опроса, проведенного
Всероссийским центром изучения общественного м н е н и я ( В Ц И О М )
в марте—апреле 2000 г. Исследование было посвящено представле­
н и я м о л и ч н ы х качествах р о с с и й с к и х п о л и т и к о в (В.В. П у т и н ,
Е.М. П р и м а к о в , Г.А. Зюганов, Г.А. Я в л и н с к и й , В.В. Ж и р и н о в с к и й ,
Б.Н. Ельцин) в глазах населения. Основным вопросом анкеты был:
«Какие из перечисленных качеств российских политиков в наиболь­
шей степени свойственны ... ?» Н и ж е в таблице приводятся результа­
ты исследования (данные стандартизированы — переведены из чис­
лового в п р о ц е н т н ы й формат).
Путин Примаков Зюганов Явлинский
Жири­
Ельцин
новский
Опыт политической дея­
тельности
5,8
25,0
22,1
16,8
10,1
20,2
Активность, энергич­
ность
32,5
3,8
9,6
11,5
37,6
5,1
Профессиональные, ин­
теллектуальные качества
17,5
31,5
16,1
22,4
4,9
7,7
Умение связно излагать
свои мысли
23,2
14,8
15,5
26,1
16,9
3,5
!6С
Глава 4. Статистические методы в политическом анализе
4.6. Кластер-анализ
Продолжение
Путин Примаков Зюганов Явлинский
Жири­
Ельцин
новский
Сдержанность, рассуди­
тельность
22,2
27,8
20,6
17,5
0,8
11,1
Волевые качества, муже­
ственность
35,9
7,8
12,5
7,8
18,0
18,0
Культура, образован­
ность
18,0
26,1
10,8
37,8
2,7
4,5
Государственный подход
к решению проблем
23,5
27,5
19,6
12,7
5,9
10,8
Четкая, последователь­
ная политическая линия
19,4
16,5
31,1
16,5
7,8
8,7
Стремление к порядку и
законности
31,5
14,6
20,2
12,4
14,6
6,7
Независимость
11,9
10,9
9,9
18,8
29,7
18,8
Честность, порядочность
20,2
33,3
22,6
14,3
2,4
7,1
Личное обаяние
32,9
16,5
6,3
20,3
12,7
11,4
Опыт хозяйственной
деятельности
6,0
28,6
20,2
10,7
3,6
31,0
Уважительное отноше­
ние к простым людям
19,6
14,3
41,1
12,5
3,6
8,9
Готовность защищать ин­
тересы простых людей
19,3
12,3
38,6
10,5
12,3
7,0
Используя
иерархический
161
кластер-анализ,
получим дендро-
грамму:
0,4
0,6
0,8
1,0
1,2
1,4
1,6
1,8
Отдельный кластер образуют образы Путина и Ж и р и н о в с к о г о ,
причем этот кластер наиболее удален от всех остальных объектов.
Также отдельный кластер формируют образы П р и м а к о в а и Явлинско­
го. Образы Зюганова и Ельцина м о ж н о рассматривать и как кластер,
и к а к два изолированных объекта — «расстояние» между ними доста­
точно велико.
Н а п е р в ы й взгляд, п о л у ч е н н ы е результаты в ы з ы в а ю т удивление
( о с о б е н н о б л и з о с т ь Ж и р и н о в с к о г о и П у т и н а ) . П р о в е р и м их с по­
м о щ ь ю метода К - с р е д н и х . П р и р а з б и е н и и на два кластера полу­
чим:
Кластер
Расстояние
Путин
2
6,9
1
6,2
Гибкость, способность
к компромиссам
19,3
21,1
8,8
21,1
10,5
19,3
Примаков
Зюганов
1
8,9
Открытость, доступность
18,2
9,1
20,5
11,4
27,3
13,6
Явлинский
1
6,8
Бескорыстность
18,2
18,2
13,6
22,7
18,2
Жириновский
2
6,9
Ельцин
1
8,1
1
9,1
Используя эти данные, мы можем оценить сходство/различия обра­
зов политиков в многомерном пространстве дескрипторов, эти образы
фиксирующих. В результате образы политиков становятся объектами
(наблюдениями) многомерной классификации, а дескрипторы — клас­
с и ф и ц и р у ю щ и м и переменными.
2,0
Эти д а н н ы е в целом соответствуют результатам, полученным с по­
м о щ ь ю древовидной кластеризации. Так, совершенно четко выделен
кластер, в к л ю ч а ю щ и й образы Путина и Ж и р и н о в с к о г о . Образы Яв­
линского и П р и м а к о в а значительно ближе к центру второго кластера
(6,8 и 6,2), чем образы Ельцина (8,1) и Зюганова ( 8 , 9 ) . П р и ч и н ы появ­
л е н и я и м е н н о такой картины сходства образов вытекают из результа­
тов д и с п е р с и о н н о г о анализа, представленных в таблице:
11 - 3863
162
Глава 4. Статистические методы в политическом анализе
Межгрупповая Внутригрупповая
дисперсия
дисперсия
4.7. Д и с к р и м и н а н т н ы й анализ
/•-отноше­
ние
Опыт политической деятельности
228,85
44,67
20,49
Ахтивность, энергичность
1011,84
52,23
77,49
90,02
381,80
0,94
Профессиональные, интеллектуаль­
ные качества
Умение связно излагать свои мысли
34,76
274,38
0,51
Сдержанность, рассудительность
79,84
373,68
0,85
Волевые качества, мужественность
317,43
231,48
5,49
Культура, образованность
119,31
797,42
0,60
Государственный подход к решению
проблем
11,53
326,80
0,14
Четкая, последовательная политичес­
кая линия
28,36
328,73
0,35
Стремление к порядку и законности
121,62
235,45
2,07
Независимость
51,06
230,12
0,89
Честность, порядочность
86,10
540,32
0,64
Личное обаяние
112,30
315,25
1,42
Опыт хозяйственной деятельности
425,17
255,10
6,67
Уважительное отношение к простым
людям
76,80
782,05
0,39
Готовность защищать интересы про­
стых людей
2,31
654,82
0,01
Гибкость, способность к компромис­
сам
9,23
143,12
0,26
Открытость, доступность
110,19
113,64
3,88
Бескорыстность
27,55
82,64
1,33
В этом примере, как и в предыдущем, переменные очень неравно­
мерно распределены по «вкладу» в ф о р м и р о в а н и е кластеров. Так, аб­
солютным «лидером» является дескриптор, связанный с активностью
и энергичностью (/-отношение равно 77,5). Если мы посмотрим на
исходные д а н н ы е , то увидим: и м е н н о эти качества в наибольшей сте­
п е н и выражены, по м н е н и ю респондентов, у Путина и Жириновско­
го. К р о м е того, их образы объединяет высокая о ц е н к а волевых ка­
честв, а это также «весомый» дескриптор (/"-отношение равно 5,5). По
двум другим «сильным» дескрипторам — политическому (20,5) и хо­
зяйственному (6,7) опыту — образы Ж и р и н о в с к о г о и Путина сущест­
венно уступают образам других п о л и т и к о в (не будем забывать, что оп-
163
рос проводился в начале 2000 г., совпавшем с началом первого прези­
дентского срока Путина).
Разумеется, полученные результаты позволяют сделать еще целый
ряд выводов. Кроме того, на материале исследования качеств полити­
ческих лидеров можно составить представление о структуре самих
дескрипторов: какие группы сходства о н и образуют. К этой теме мы
еще вернемся в рамках изучения факторного анализа.
4.7. Дискриминантный анализ
Д и с к р и м и н а н т н ы й анализ, наряду с алгоритмами кластер-анализа,
относится к методам многомерной к л а с с и ф и к а ц и и . Однако если кла­
стер-анализ устанавливает близость/удаленность объектов в много­
мерном признаковом пространстве, то дискриминантный
ана­
лиз определяет принадлежность объекта к одной из нескольких (как
правило, двух) заданных заранее групп. М н о г о м е р н ы й характер метода
объясняется тем, что решение о принадлежности объекта к группе оп­
ределяется на основе анализа его з н а ч е н и й по нескольким независи­
мым переменным. Иначе говоря, д и с к р и м и н а н т н ы й анализ устанав­
ливает, какие переменные лучше всего различают (дискриминируют)
две или более группы. Группирующая переменная имеет порядковое
или номинальное измерение, как в уже изученном нами примере с ак­
тивными и п а с с и в н ы м и избирателями.
В такой формулировке цель д и с к р и м и н а н т н о г о анализа похожа на
цель д и с п е р с и о н н о г о анализа, но д и с к р и м и н а н т н ы й анализ является
гораздо более м о щ н ы м статистическим инструментом. Во-первых, в
данном методе корректно использовать независимые переменные,
измеренные и на порядковом, и на н о м и н а л ь н о м уровнях, и — что
особенно важно — на интервальном уровне. Так, в дисперсионном
анализе переменную «возраст» мы были вынуждены приводить к по­
рядковому виду (младший — с р е д н и й — старший), что имело след­
ствием потерю и н ф о р м а ц и и и ухудшение качества классификации.
Очевидно, что интервальная п е р е м е н н а я «возраст» является лучшим
предиктором участия в выборах, чем вероятность «человек старшего
возраста скорее пойдет на выборы, чем человек младшего возраста».
Во-вторых, д и с к р и м и н а н т н ы й а н а л и з использует несколько незави­
симых переменных, выстраивает целостную модель классификации
объектов.
Модель дискриминантного анализа очень напоминает модель мно­
жественной регрессии (в целом д и с к р и м и н а н т н ы й анализ как бы
и*
164
Глава 4. Статистические методы в политическом анализе
«вбирает в себя», синтезирует черты нескольких более простых мето­
дов, изученных н а м и ранее). В центре д и с к р и м и н а н т н о г о анализа —
вычисление так называемой дискриминантной функции. По аналогии с
регрессией она рассчитывается как сумма «вклада» факторных пере­
менных в и з м е н е н и е зависимой переменной:
где d — значение д и с к р и м и н а н т н о й ф у н к ц и и , по которому судят о
принадлежности объекта к тому или иному классу; Xj — x n — значения
переменных, соответствующих рассматриваемым случаям; bj — Ь п —
к о э ф ф и ц и е н т ы , определяющие вклад каждой независимой перемен­
ной в итоговый результат; а — константа.
И м е н н о к о э ф ф и ц и е н т ы вклада и константу рассчитывает дискрим и н а н т н ы й анализ, причем таким образом, чтобы значение ф у н к ц и и
(d) с м а к с и м а л ь н о возможной точностью показывало принадлеж­
ность объекта к классу.
Расчет д и с к р и м и н а н т н о й ф у н к ц и и может осуществляться тремя
о с н о в н ы м и способами:
• стандартным, предполагающим включение в анализ всех неза­
висимых переменных одновременно;
• пошаговым с включением, предполагающим включение в модель
на первом шаге переменной, которая лучше всего дискриминирует за­
висимую переменную, на втором — вторую по «вкладу» независимую
переменную и т.д.;
• пошаговым с исключением, когда все п е р е м е н н ы е будут сначала
включены в модель, а затем на каждом шаге будут удаляться вносящие
малый вклад в предсказания. Этот метод оптимален, когда исследова­
тель желает оставить в модели только те факторы, которые являются
с и л ь н ы м и предикторами зависимой переменной.
Стандартный метод, как правило, используется в том случае, если
число независимых переменных относительно невелико и каждая из
них обладает предсказательной силой по отношению к зависимой пе­
ременной. В ситуации поискового исследования (когда в анализ вклю­
чается большое число переменных, причем в отношении «предсказа­
тельной силы» многих из них сформулированы л и ш ь самые общие
предположения) рекомендуется пошаговый метод с исключением. Он
позволит «очистить» модель от явно слабых предикторов. К тому же
всегда полезно сопоставление результатов, полученных разными мето­
дами.
Рассмотрим пример. Пусть зависимой (группирующей) перемен­
н о й , как и ранее, будет участие/неучастие в выборах. Это н о м и н а л ь -
165
4.7. Д и с к р и м и н а н т н ы й анализ
ная дихотомическая переменная с двумя з н а ч е н и я м и : 0 (неучастие);
1 (участие). В качестве независимых переменных возьмем:
• Возраст — интервальная переменная, годы;
• Пол — номинальная переменная (1 — мужской, 2 — ж е н с к и й ) ;
• Доход — интервальная переменная, тыс. руб.
Имеем следующие исходные д а н н ы е (пример учебный):
№
з
г *
Возраст
Пол
87
1
Участие
№
Возраст
Пол
Доход
10
1
16
77
2
4
1
0
17
35
2
6
1
Доход
Участие
19
1
I
35
1
2
0
18
51
2
0,9
1
42
1
0,6
0
19
40
2
12
1
0
20
33
2
2
5
6
19
38
1
2
3
5
1
21
21
1
8
1
7
54
2
8
1
22
84
1
2
1
8
76
2
3
1
23
67
4
1
9
10
22
34
2
2
2
24
24
2,5
0
0
1
1
25
43
1
60
0
0
39
45
54
2
3
0,7
26
27
13
1
1
1
1
2
1,5
11
12
28
55
2
2
9
6
7
1
1
1
14
48
1
29
30
2
2,2
1
35
0
0
70
15
0,5
0,9
46
2
3
1
20
1
1
1
Вычислительный алгоритм д и с к р и м и н а н т н о г о анализа относи­
тельно сложен, и мы не будем здесь рассматривать его подробно. Ска­
жем л и ш ь , что в нем используются элементы дисперсионного анали­
за, а ключевые вычислительные процедуры базируются на алгоритмах
канонического анализа. Этот метод, к а к и изученный нами метод Пир­
сона, выявляет к о р р е л я ц и и , но не между двумя переменными, а меж­
ду двумя множествами переменных.
Остановимся на интерпретации ключевых позиций весьма обшир­
ной итоговой статистики д и с к р и м и н а н т н о г о анализа.
В первую очередь (как и в регрессионном анализе) рассматривает­
ся статистика, свидетельствующая о качестве полученной модели.
Сначала анализируется д и с п е р с и о н н а я статистика для изучаемых пе­
ременных, которая включает:
• таблицу средних значений каждой переменной для: (а) группы
«неучаствующих» (участие = 0), (б) группы «участвующих» (участие = 1)
и (в) обеих групп вместе;
166
4.7. Дискриминантный анализ
Глава 4. Статистические методы в политическом анализе
•значения теста на значимость различий средних переменных в
группах «участвующих» и «неучаствующих». В качестве тестовой вели­
чины в дискриминантном анализе обычно служит лямбда (X) Уилка
(Wilk's Lambda), иногда используется и простой дисперсионный анализ.
Средние значения переменных
Группа
Возраст
Пол
Участие = 0
54,89
1,67
5,2
Участие = 1
32,08
1,25
9,73
Обе группы
45,77
1,5
7,01
Доход
Значимость различий средних значений
Лямбда Уилка
/)-значение
Возраст
0,619915
0,000305
Пол
0,408189
0,123504
Доход
0,538459
0,002121
d = 0,05 х Возраст,, + 0,81 х П о л „ + 0,29 х Доход,- - 4,69.
Нестандартизированные коэффициенты нельзя сравнивать непо­
средственно. Фактически это прямой аналог коэффициента b в множе­
ственном регрессионном анализе. Стандартизированные же коэффици­
енты отражают «вклад» каждой независимой переменной в изменение
зависимой и в этом отношении являются прямыми аналогами бета-ко­
эффициентов множественной регрессии. Наши предположения, осно­
ванные на анализе дисперсионной статистики, подтвердились: самым
весомым фактором оказался возраст (стандартизированный коэффици­
ент 0,85), несколько слабее фактор уровня доходов (0,74), существенно
слабее — фактор половой принадлежности (0,38).
Используя н е с т а н д а р т и з и р о в а н н ы е к о э ф ф и ц и е н т ы , мы можем
вычислить все значения д и с к р и м и н а н т н о й ф у н к ц и и для наших слу­
чаев. К примеру, значение d для случая 1 составит:
d= 3,54 = 0,05 х 87 + 0,81 х 1 + 0,29 х 10 - 4,69.
Гипотеза о различии средних полностью подтвердилась для пере­
менных «возраст» и «доход». П е р е м е н н а я «пол» не проходит тест на
уровне /КО,05, однако пока что (в учебных целях) оставим ее в модели.
Теперь можно сделать предположение об «удельном весе» каждой пе­
ременной в конечной дискриминантной функции, исходя из /ьзначения
лямбды Уилка. Так, наибольший вклад в дискриминацию внесет пере­
менная «возраст», для которой р-значение самое низкое — 0,000305. На
втором месте «доход», на третьем — с большим отставанием — «пол».
Рассчитанные к о э ф ф и ц и е н т ы самой д и с к р и м и н а н т н о й ф у н к ц и и
представлены в стандартизированном и нестандартизированном виде
(округлены до второго знака после запятой); в статистических про­
граммах о н и о б о з н а ч а ю т с я к а к Standardized ( U n s t a n d a r d i z e d )
Canonical Discriminant Function Coefficients.
Стандартизированные коэффициенты
167
Нестандартизированные коэффициенты
Возраст
0,85
Возраст
0,05
Пол
0,38
Пол
0,81
Доход
0,74
Доход
0,29
Константа
-4,69
Нестандартизированные к о э ф ф и ц и е н т ы — это те, по которым,
собственно, и рассчитываются з н а ч е н и я д и с к р и м и н а н т н о й ф у н к ц и и
(множители заданных значений п е р е м е н н о й ) . В нашем случае:
Д л я случая 2d= - 2 , 6 = 0,05 х 19 + 0,81 х 1 + 0,29 х 1 - 4,69 и т.д.
№ Возраст Пол Доход Участие
1
87
2
19
3
d
№ Возраст Пол Доход Участие
d
1
3,54
16
77
2
4
1
2,11
0
-2,60
17
35
2
6
1
0,49
2
0
-1,47
18
51
2
0,9
1
-0,14
1
0,6
0
-1,51
19
40
2
12
1
19
1
3
0
-2,02
20
33
2
2
6
38
2
5
1
0,36
21
21
1
8
1
7
54
2
8
1
2,05
22
84
1
2
1
1,09
8
76
1
1,77
23
67
1
4
1
0,77
9
22
0
-1,34
24
24
1
1
10
34
2
2,5
0
-0,57
25
43
1
1,5
1
-1,20
11
60
1
2
1
-0,17
26
39
2
9
1
1,55
12
20
1
3
0
-1,97
27
45
2
6
1
1,01
13
54
1
0,7
0
-0,85
28
55
2
7
1
1,82
14
48
1
0,5
0
-1,22
29
70
2
2,2
1
1,23
15
35
1
0,9
0
-1,79
30
46
2
3
1
0,20
1
10
1
1
~35~~
1
4
42
5
2
3
_____ _____
2,47
-0,76
-0,49
-2,34
Но каким образом по з н а ч е н и ю ф у н к ц и и определить, к какой
группе принадлежит объект? Для этого рассчитываются так называе-
168
мые групповые центроиды дискриминантной функции. Делается это
очень просто: рассчитываются средние значения д и с к р и м и н а н т н о й
функции для группы «участвующих» (участие = 1) и для группы
«неучаствующих» (участие = 0). В нашем случае:
Групповые центроиды
Участие = 0
-1,54
Участие = 1
1,03
И м е н н о групповые центроиды являются «критериями» для отне­
сения объекта к той или иной группе. Вычисляется расстояние между
значением д и с к р и м и н а н т н о й ф у н к ц и и в конкретном случае и обоими
центроидами. Если значение ближе к центроиду группы «участие =
0», объект классифицируется как принадлежащий к группе «неучаст­
вующих», и наоборот.
Наличие подсчитанных значений д и с к р и м и н а н т н о й ф у н к ц и и по­
зволяет дополнительно оценить качество модели. Так, мерами удачности д и с к р и м и н а н т н о й ф у н к ц и и служат:
169
4.8. Ф а к т о р н ы й анализ
Глава 4. Статистические методы в политическом анализе
Исходные
%
Всего
Результаты классификации
Всего
Предсказания
Участие = 1
Участие = 0
12
0
12
18
16
2
100
0
100
100
88,89
11,11
93,3% случаев классифицированы корректно
К а к видно из итоговой таблицы, два «активных» избирателя были
ошибочно к л а с с и ф и ц и р о в а н ы как «пассивные» (в нашем примере это
случаи 21 и 25). Постарайтесь самостоятельно определить, почему
и м е н н о эти случаи оказались «ошибочными».
Если бы мы использовали для тех же самых данных пошаговый
анализ с исключением, то переменных в модели оказалось бы всего
две: «возраст» и «доход». При этом ее качество снизилось бы очень не­
существенно. Это означает, что о б ы ч н о интервальные переменные
являются куда лучшими предикторами, чем номинальные.
Стандартный метод
(три переменные в модели)
Пошаговый метод
с исключением
(две переменные в модели)
• канонический корреляционный коэффициент между ее з н а ч е н и я м и
и показателем принадлежности к группе. В нашем примере он равен
0,793, что свидетельствует о достаточно высоком качестве модели;
р-значение лямбды Уилка
0,0000009
0,000006
•лямбда Уилка, показывающая, значимо ли в обеих группах (учас­
твующих и неучаствующих) различие в средних значениях дискрими­
н а н т н о й ф у н к ц и и . В нашем случае р = 0,0000009, что свидетельствует
об очень высокой значимости;
Канонический коэффици­
ент корреляции
0,793
0,769
Собственное значение
1,69
1,45
Процент корректно клас­
сифицированных случаев
93,3
93,3
• собственное значение (eigenvalue), соответствующее отношению сум­
мы квадратов между группами к сумме квадратов внутри групп. Это зна­
чение можно получить, проведя дисперсионный анализ значений дис­
к р и м и н а н т н о й ф у н к ц и и по переменной «участие». Чем больше
собственное значение (относительно 1), тем лучше подобрана функция.
В нашем случае eigenvalue = 1,69, что также можно считать хорошим по­
казателем.
Однако наиболее комплексным показателем качества модели явля­
ется сопоставление результатов классификации, произведенной с помо­
щью дискриминантной функции по значениям независимых перемен­
ных, и исходных значений зависимой переменной. Проще говоря, нас
интересует процент соответствия предсказаний модели и истинных зна­
чений. В нашем случае модель неверно классифицировала два случая из
30, что составляет 6,6%. Правильно классифицированных случаев — 28,
или 93,3%:
4.8. Факторный анализ
Ф а к т о р н ы й анализ является одним из наиболее мощных статистиче­
ских средств анализа данных. В его основе лежит процедура объеди­
нения групп коррелирующих друг с другом переменных («корреляци­
онных плеяд» или «корреляционных узлов») в несколько факторов.
Иными
словами,
цель факторного
анализа
—
сконцентриро­
вать исходную информацию, выражая большое число рассматриваемых
признаков через меньшее число более емких внутренних характеристик,
которые, однако, не поддаются непосредственному измерению (и в этом
смысле я в л я ю т с я латентными).
Для п р и м е р а гипотетически представим себе законодательный ор­
ган регионального уровня, состоящий из 100 депутатов. В числе раз-
170
Глава 4. Статистические методы в политическом анализе
171
4.8. Ф а к т о р н ы й анализ
ных вопросов повестки д н я на голосование выносятся: а) законопро­
в действительности ф а к т о р н ы й анализ э ф ф е к т и в н о обрабатывает ин­
ект, предлагающий восстановить памятник В.И. Ленину на централь­
тервальные д а н н ы е .
н о й площади города — административного центра региона; б) обра­
щ е н и е к Президенту РФ с требованием вернуть в государственную
собственность все стратегические производства. Матрица сопряжен­
ности показывает следующее распределение голосов депутатов:
Обращение к Президенту (за)
Обращение к Президенту (против)
Памятник Ленину (против)
49
4
выделяя узлы взаимосвязанных признаков и сводя их к неким обоб­
6
41
щ е н н ы м факторам, уменьшает исходный базис признаков о п и с а н и я .
мятника Ленину, поддерживают и возвращение в государственную соб­
ственность стратегических предприятий. Аналогичным образом боль­
шинство противников восстановления памятника являются в то же
время и противниками возврата предприятий в госсобственность. При
этом тематически голосования между собой совершенно не связаны.
что в ы я в л е н н а я статистическая связь
обусловлена существованием некоторого скрытого (латентного) фак­
тора. Законодатели, формулируя свою точку зрения по самым разно­
образным вопросам, руководствуются ограниченным, н е б о л ь ш и м на­
бором политических п о з и ц и й . В д а н н о м случае м о ж н о предположить
наличие скрытого раскола депутатского корпуса по критерию под­
консервативно-социалистических ценностей.
Выделяется группа «консерваторов» (согласно н а ш е й таблице сопря­
ж е н н о с т и — 49 депутатов) и их оппонентов (41 депутат). Выявив такие
расколы, мы сможем описать большое число отдельных голосований
через небольшое число факторов, которые являются л а т е н т н ы м и в
том смысле, что мы не можем их обнаружить непосредственно: в на­
шем гипотетическом парламенте ни разу не проводилось голосова­
н и е , в ходе которого депутатам предлагалось бы определить свое от­
ношение
к
по крайней мере три «типовые» цели факторного анализа:
Памятник Ленину (за)
большинство депутатов, поддерживающих идею восстановления па­
держки/отвержения
причин большой востребованности данного метода состоит в разнооб­
разии задач, которые можно решать с его п о м о щ ь ю . Так, выделяются
Очевидно, что голосования статистически связаны: подавляющее
Л о г и ч н о предположить,
Факторный анализ очень активно используется как в политической
науке, так и в «соседних» социологии и психологии. Одна из важных
консервативно-социалистическим
ценностям.
Мы
обнаруживаем наличие данного фактора, исходя из содержательного
1
анализа количественных связей между переменными . П р и ч е м , если
в н а ш е м примере сознательно взяты номинальные п е р е м е н н ы е —
поддержка законопроекта с категориями «за» (1) и «против» (0), — то
'уменьшение размерности
(редукция)
данных.
Факторный
анализ,
Решение этой задачи важно в ситуации, когда объекты измерены боль­
ш и м числом переменных и исследователь ищет способ сгруппировать
их по смысловому признаку. Переход от множества переменных к не­
скольким факторам позволяет сделать описание более компактным,
избавиться от малоинформативных и дублирующих переменных;
•выявление
структуры
объектов
или
признаков
(классификация).
Эта задача близка к той, которая решается методом кластер-анализа.
Но если кластер-анализ принимает за «координаты» объектов их зна­
чения по н е с к о л ь к и м п е р е м е н н ы м , то ф а к т о р н ы й анализ определяет
положение объекта относительно факторов (связанных групп пере­
менных). И н ы м и словами, с п о м о щ ь ю факторного анализа можно
оценить сходство и различие объектов в пространстве их корреляци­
онных связей, или в факторном пространстве. Координатными осями
факторного пространства выступают полученные латентные пере­
менные, на эти оси проецируются рассматриваемые объекты, что по­
зволяет создать наглядное геометрическое представление изучаемых
данных, удобное для содержательной интерпретации;
• косвенное измерение. Ф а к т о р ы , являясь латентными (эмпиричес­
ки не наблюдаемыми), не поддаются непосредственному измерению.
Однако ф а к т о р н ы й анализ позволяет не только выявить латентные
п е р е м е н н ы е , но и оценить количественно их значение для каждого
объекта.
Рассмотрим алгоритм и интерпретацию статистики факторного
анализа на примере д а н н ы х о результатах парламентских выборов в
Рязанской области 1999 г. (общефедеральный округ). Для упрощения
примера возьмем электоральную статистику только по тем партиям,
которые преодолели 5%-ный барьер. Д а н н ы е взяты в разрезе террито­
риальных избирательных к о м и с с и й (по городам и районам области).
Более п о д р о б н о об и с п о л ь з о в а н и и ф а к т о р н о г о анализа в и с с л е д о в а н и и парламент­
ских г о л о с о в а н и й см.: Сатаров, Г. А, Р о с с и й с к и е съезды // Р о с с и й с к и й м о н и т о р
1992-1993. № 1-3.
Первым шагом будет стандартизация данных путем перевода их в
стандартные баллы (так называемые ^-баллы, рассчитываемые с по­
м о щ ь ю ф у н к ц и и нормального распределения).
172
ТИК
«Ябло­ «Единст­
(территориальная
ко»
во»
избирательная комиссия)
Блок
Жириновского
(БЖ)
ОВР
КПРФ СПС
Ермишинская
1,49
35,19
6,12
5,35
31,41
2,80
Захаровская
2,74
18,33
7,41
11,41
31,59
^бз"
Кадомская
1,09
29,61
8,36
5,53
35,87
1,94
Касимовская
1,30
39,56
5,92
5,28
29,96
2,37
Касимовская городская
3,28
39,41
5,65
6,14
24,66
4,61
-0,91
-0,17
-0,74
0,43
То же в стандартизированных баллах (г-баллах)
Ермишинская
-0,83
1,58
-0,25
Захаровская
-0,22
-1,16
0,97
0,44
-0,14
Кадомская
-1,03
0,67
1,88
-0,87
0,59
-1,10
Касимовская
-0,93
2,29
-0,44
-0,92
-0,42
-0,92
Касимовская городская
0,04
2,26
-0,70
-0,73
-1,32
0,01
И т.д. (всего 32 случая)
-0,55
БЖ
-0,47
ОВР
КПРФ
СПС
Остановимся на интерпретации собственных значений, фактор­
ных значений и факторных нагрузок.
Собственные значения факторов для нашего случая таковы:
Собственное значение
% общей вариации
1
3,52
58,75
2
1,14
19,08
3
0,76
12,64
4
0,49
S.22
5
0,05
0.80
0,27
6
0,03
0,51
Всего
6
100%
«Единство»
БЖ
ОВР
КПРФ
«Яблоко»
«Единство»
Это две разные плеяды, а не одна, так как между «Единством» и
К П Р Ф связи нет (0,01). Относительно переменной БЖ предположе­
ние сделать сложнее, здесь к о р р е л я ц и о н н ы е связи менее выражены.
Чтобы проверить н а ш и предположения, необходимо вычислить
собственные значения факторов (eigenvalues), факторные значения
(factor scores) и факторные нагрузки (factor loadings) для каждой пере­
менной. Такие расчеты достаточно сложны, требуют серьезных навы­
ков работы с матрицами, поэтому здесь мы не станем рассматривать
вычислительный аспект. Скажем л и ш ь , что эти вычисления могут
осуществляться двумя путями: методом главных компонент (principal
components) и методом главных факторов (principal factors). Метод
главных компонент более распространен, статистические программы
используют его «по умолчанию».
Фактор
Далее на стандартизированных данных рассчитывается матрица
парных корреляций (интеркорреляций):
«Яблоко»
173
4.8. Ф а к т о р н ы й анализ
Глава 4. Статистические методы в политическом анализе
0,60
-0,72
-0,61
0,01
0,10
-0,48
0,94
-0,45
-0,39
0,52
СПС
-0,47
-0,67
Уже визуальный анализ матрицы парных корреляций позволяет
сделать предположения о составе и характере корреляционных плеяд.
К примеру, положительные корреляции обнаруживаются для «Союза
правых сил», «Яблока» и блока «Отечество — вся Россия» (пары «Яб­
локо» - ОВР, «Яблоко» - С П С и О В Р - С П С ) . Одновременно эти
три переменные отрицательно коррелируют с К П Р Ф (поддержка
К П Р Ф ) , в меньшей степени — с «Единством» (поддержка «Един­
ства») и в еще м е н ь ш е й — с переменной БЖ (поддержка «Блока Жи­
риновского»). Таким образом, предположительно мы имеем две выра­
ж е н н ы е к о р р е л я ц и о н н ы е плеяды:
• («Яблоко» + О В Р + С П С ) — К П Р Ф ;
• («Яблоко» + О В Р + С П С ) - «Единство».
Чем больше собственное значение фактора, тем больше его объяс­
нительная сила (максимальное значение равно количеству перемен­
ных, в нашем случае 6). Одним из ключевых элементов статистики
факторного анализа является показатель «% общей вариации» (% total
variance). Он показывает, какую долю вариации (изменчивости) пере­
менных объясняет извлеченный фактор. В нашем случае вес первого
фактора превосходит вес всех остальных факторов, вместе взятых: он
объясняет почти 59% общей вариации. Второй фактор объясняет 19%
вариации, третий — 12,6% и т.д. по убывающей.
Имея собственные значения факторов, мы можем приступить к
р е ш е н и ю задачи сокращения размерности данных. Редукция про­
изойдет за счет исключения из модели факторов, обладающих на­
именьшей объяснительной силой. И здесь ключевой вопрос состоит в
том, сколько факторов оставить в модели и какими критериями при
174
175
4.8. Факторный анализ
Глава 4. Статистические методы в политическом анализе
этом руководствоваться. Так, я в н о л и ш н и м и являются факторы 5 и 6,
в совокупности объясняющие чуть более 1% всей вариации. А вот
судьба факторов 3 и 4 уже не столь очевидна.
К а к правило, в модели остаются факторы, собственное значение
которых превышает единицу (критерий Кайзера). В нашем случае это
факторы 1 и 2. Однако полезно проверить корректность удаления че­
тырех факторов с помощью других критериев. Одним из наиболее
ш и р о к о используемых методов является анализ «графика осыпи»
(scree plot). Д л я нашего случая он имеет вид:
воспроизведенных корреляций содержит к о э ф ф и ц и е н т ы , которые
удалось восстановить по двум оставленным в модели факторам. Осо­
бое значение в ней имеет главная диагональ, на которой расположены
общности переменных (в таблице выделены курсивом), которые пока­
зывают, насколько точно модель воспроизводит корреляцию перемен­
ной с той же переменной, которая должна составлять единицу.
Матрица остаточных к о э ф ф и ц и е н т о в содержит разность между
исходным и воспроизведенным к о э ф ф и ц и е н т а м и . Например, вос­
произведенная корреляция между п е р е м е н н ы м и С П С и «Яблоко» со­
ставляет 0,88, исходная - 0,94. Остаток = 0,94 - 0,88 = 0,06. Чем ни­
же значения остатков, тем выше качество модели.
Воспроизведенные корреляции
«Яблоко»
«Яблоко»
«Единство»
БЖ
ОВР
-0,53
0,80
БЖ
-0,47
0,59
0,73
-0,72
-0,56
0,76
-0,70
0,01
0,12
-0,34
-0,40
0,66
КПРФ
СПС
СПС
0,89
«Единство»
ОВР
КПРФ
0,88
-0,43
0,44
0,89
-0,77
0,88
КПРФ
СПС
Остаточные коэффициенты
1
2
3
4
5
6
7
График получил свое название из-за сходства со склоном горы.
«Осыпь» — геологический термин, обозначающий обломки горных
пород, скапливающиеся в н и ж н е й части скалистого склона. «Ска­
ла» — это по-настоящему влиятельные факторы, «осыпь» — статисти­
ческий шум. Образно говоря, нужно найти место на графике, где кон­
чается «скала» и начинается «осыпь» (где убывание собственных
значений слева направо сильно замедляется). В нашем случае выбор
нужно сделать из первого и второго перегибов, соответствующих двум
и четырем факторам. Оставив четыре фактора, мы получим очень вы­
сокую точность модели (более 98% общей вариации), но сделаем ее до­
статочно сложной. Оставив два фактора, мы будем иметь значитель­
ную необъясненную часть вариации (около 22%), но модель станет
л а к о н и ч н о й и удобной в анализе (в частности, визуальном). Таким об­
разом, в д а н н о м случае лучше пожертвовать некоторой долей точнос­
ти в пользу компактности, оставив первый и второй факторы.
Проверить адекватность полученной модели можно с помощью
специальных матриц воспроизведенных корреляций (reproduced corre­
lations) и остаточных к о э ф ф и ц и е н т о в (residual correlations). Матрица
«Яблоко»
«Яблоко»
«Единство»
БЖ
ОВР
0,11
-0,02
0,20
0,00
-0,31
-0,13
-0,01
0,09
0,24
КПРФ
0,09
0,00
-0,02
-0,14
0,11
СПС
0,06
-0,03
0,01
-0,14
0,10
«Единство»
БЖ
ОВР
0,56
0,12
Как видно из матриц, двухфакторная модель, будучи в целом адек­
ватной, плохо объясняет отдельные связи. Так, очень низкой является
общность переменной БЖ (всего 0,56), слишком велико значение ос­
таточного к о э ф ф и ц и е н т а связи БЖ и «Единства» (-0,31).
Теперь необходимо решить, насколько важным для данного кон­
кретного исследования является адекватное представление перемен­
ной Б Ж . Если важность высока (к примеру, если исследование посвя­
щено анализу электората и м е н н о этой партии), корректно вернуться
к четырехфакторной модели. Если нет, м о ж н о оставить два фактора.
176
Глава 4. Статистические методы в политическом анализе
4.8. Факторный анализ
П р и н и м а я во в н и м а н и е учебный характер наших задач, оставим более
простую модель.
К
РНЫе
Н<
^л л°
177
отложим нагрузки переменных на фактор 1, по оси Y— нагрузки пе­
ременных на фактор 2 и получим двухмерное факторное пространство.
Че ия
1 1 "
значения факторной переменной
для каждого случая (наблюдения). В нашем примере факторов два со­
ответственно и факторных з н а ч е н и й для каждого случая два'
«Единство»
БЖ
1
СПС
О
о
',
-0,83
1,58
Захаровская
-0,22
-1,16
-1,03
0,67
Касимовская городская
-0,25
I
Фактор 2
Фактор 1
-0,91
-0,17
-0,74
0,85
0,79
0,97
0,44
-0,14
0,43
-0,24
-0,25
1,88
-0,87
0,59
-1,10
1,29
0,40
-0,92
-0,93
2,29
-0,44
-0,92
-0,42
0,04
2,26
-0,70
-0,73
-1,32
ОдТГ
0,98
1,21
0,23
1.96
Факторные
нагрузки
можно представить как коэффициен­
ты корреляции каждой переменной с каждым из выявленных факторов
1ак, корреляция между з н а ч е н и я м и первой факторной переменной и
з н а ч е н и я м и переменной «Яблоко» составляет - 0 , 9 3 Все ф а к т о р н ы е
нагрузки приводятся в матрице факторного отображения-
«Яблоко»
о г
.-
„„„,
1
i
.
КПРФ
И т.д. (всего 32 случая), все данные в г-баллах
Переменные
("1С •р..
-1,2
Ермишинская
j Кадомская
I/~~
(Касимовская
О
СПС
1
КПРФ
Он
*
«Единство»
ТИК (территориальная
избирательная комис­
сия)
«Яблоко»
«Яблоке
-0,8
-0,4
-0,0
0,4
0.8
Фактор 1
Перед тем к а к приступить к содержательному анализу полученных
результатов, осуществим еще одну операцию — вращение (rotation).
Важность этой о п е р а ц и и продиктована тем, что существует не один, а
множество вариантов матрицы ф а к т о р н ы х нагрузок, в равной степе­
ни объясняющих связи переменных (матрицу интеркорреляций). Не­
обходимо выбрать такое р е ш е н и е , которое проще интерпретировать
содержательно. Таковым считается матрица нагрузок, в которой зна­
чения каждой переменной по каждому фактору максимизированы
или м и н и м и з и р о в а н ы ( п р и б л и ж е н ы к единице или к нулю).
Рассмотрим схематичный пример. Имеется четыре объекта, рас­
положенных в факторном пространстве следующим образом:
Нагрузки на фактор 1 Нагрузки на фактор 2
-0,93
0,14
«Единство»
0,66
БЖ
0,56
0,35
ОВР
-0,82
-0,28
КПРФ
0,64
-0,6
СПС
-0,89
0,27
0,6
Ч е м теснее связь переменной с рассматриваемым фактором, тем
выше значение факторной нагрузки. Положительный з н а к фактор­
ной нагрузки указывает на прямую, а отрицательный з н а к — на обрат­
ную связь переменной с фактором.
Нагрузки на оба фактора для всех объектов существенно отличны
от нуля, и мы вынуждены привлекать оба фактора для интерпретации
п о л о ж е н и я объектов. Но если «повернуть» всю конструкцию по часо­
вой стрелке вокруг пересечения осей координат, получим следующую
картинку:
И м е я значения факторных нагрузок, мы можем построить геомет­
рическое представление результатов факторного анализа. По оси X
12-3863
178
Глава 4. Статистические методы в политическом анализе
В д а н н о м случае нагрузки на фактор 1 будут близки к нулю, а на­
грузки на фактор 2 — к единице (принцип простой структуры). Соот­
ветственно, для содержательной интерпретации п олож е ни я объектов
мы будем привлекать только один фактор — фактор 2.
Существует довольно большое количество методов вращения фак­
торов. Так, группа методов ортогонального вращения всегда сохраняет
прямой угол между координатными осями. К таковым относятся variтах (минимизирует количество переменных с высокой ф а к т о р н о й
нагрузкой), quartimax (минимизирует количество факторов, необхо­
димых для о б ъ я с н е н и я переменной), equamax (сочетание двух преды­
дущих методов). Методы косоугольного вращения не обязательно со­
храняют п р я м о й угол между осями (например, direct oblimin). Метод
promax представляет собой сочетание ортогонального и косоугольно­
го методов в р а щ е н и я . В большинстве случаев используется метод varimax, который дает хорошие результаты применительно и к большин­
ству задач политических исследований. Кроме того, как и в процессе
п р и м е н е н и я многих других методов, рекомендуется поэксперименти­
ровать с р а з л и ч н ы м и техниками вращения.
В нашем примере после вращения методом varimax получаем сле­
дующую матрицу ф а к т о р н ы х нагрузок:
Переменные
Нагрузки на фактор 1
«Яблоко»
0,77
0,55
«Единство»
-0,05
БЖ
-0,89
-0,15
-0,65
Нагрузки на фактор 2
ОВР
0,39
0,78
КПРФ
-0,94
0,04
СПС
0,84
0,43
Соответственно, геометрическое представление ф ак тор ного про­
странства будет иметь вид:
4.8. Ф а к т о р н ы й а н а л и з
179
Теперь м о ж н о приступить к содержательной интерпретации полу­
ченных результатов. Ключевую о п п о з и ц и ю — электоральный раскол —
по первому фактору формируют К П Р Ф с одной стороны и «Яблоко»
и С П С (в меньшей степени ОВР) — с другой. Содержательно — исхо­
дя из с п е ц и ф и к и идеологических установок названных субъектов из­
бирательного процесса — мы можем интерпретировать данное разме­
жевание как «лево-правый» раскол, я в л я ю щ и й с я «классическим» для
политической науки.
Оппозицию по фактору 2 формируют ОВР и «Единство». К послед­
нему примыкает «Блок Жириновского», но достоверно судить о его по­
ложении в факторном пространстве мы не можем в силу особенностей
модели, которая плохо объясняет связи именно этой переменной. Что­
бы объяснить такую конфигурацию, необходимо вспомнить политиче­
ские реалии избирательной кампании 1999 г. Тогда борьба внутри поли­
тической элиты привела к формированию двух эшелонов «партии
власти» — блоков «Единство» и «Отечество — вся Россия». Различие
между ними не носило идеологического характера: фактически населе­
нию предложили выбирать не из двух идейных платформ, а из двух
элитных групп, каждая из которых располагала существенными власт­
ными ресурсами и региональной поддержкой. Таким образом, этот рас­
кол можно интерпретировать как «властно-элитный» (или, несколько
упрощая, «власть — оппозиция»).
В целом мы получаем геометрическое представление некоего элек­
торального пространства Рязанской области для данных выборов, ес­
ли п о н и м а т ь электоральное пространство как пространство электо­
рального выбора, структуру ключевых политических альтернатив
(«расколов»). К о м б и н а ц и я и м е н н о этих двух расколов была очень ти­
1
пична для парламентских выборов 1999 г.
Сопоставляя результаты факторного анализа для одного и того же
региона на разных выборах, мы можем судить о наличии преемственно­
сти в конфигурации пространства электорального выбора территории.
К примеру, факторный анализ федеральных парламентских выборов
(1995, 1999 и 2003 гг.), проходивших в Татарстане, показал устойчивую
конфигурацию электорального пространства. Для выборов 1999 г. в мо­
дели оставлен всего один фактор с объяснительной силой 83% вариа­
ции, что сделало невозможным построение двухмерной диаграммы.
В соответствующем столбце приведены факторные нагрузки.
1
Более п о д р о б н о об этом см.: Ахременко, А. С. Структурирование электорапьного
пространства
в р о с с и й с к и х регионах: ф а к т о р н ы й а н а л и з п а р л а м е н т с к и х выборов
1 9 9 5 - 2 0 0 3 гг. // П о л и с . 2005. № 2.
12-
180
Глава 4. Статистические методы в политическом анализе
Контрольные вопросы и задания
18!
Контрольные вопросы и задания
1. К а к и м уровням измерения соответствуют средние в е л и ч и н ы — мода,
медиана, среднее арифметическое? К а к и е меры вариации характерны для
каждой из них?
2. В силу каких причин необходимо учитывать форму распределения пере­
менных?
3. Что означает утверждение: «Между двумя п е р е м е н н ы м и имеется стати­
стическая связь»?
4. Какую полезную и н ф о р м а ц и ю о связях между п е р е м е н н ы м и можно по­
лучить на основе анализа таблиц с о п р я ж е н н о с т и ?
5. Что м о ж н о узнать о связи между п е р е м е н н ы м и , исходя из з н а ч е н и й ста­
тистических критериев хи-квадрат и лямбда?
Если внимательно присмотреться к этим результатам, можно заме­
6. Дайте определение п о н я т и ю «ошибка» в статистических исследованиях.
тить, что в республике от выборов к выборам воспроизводится один и тот
К а к и м образом по д а н н о м у показателю м о ж н о судить о качестве п о с т р о е н н о й
же основной раскол: «"партия власти" — все остальные». «Партией влас­
статистической модели?
ти» в 1995 г. выступал блок «Наш дом — Россия» ( Н Д Р ) , в 1999 г. — ОВР,
в 2003 г. — «Единая Россия». С течением времени меняются л и ш ь «дета­
ли» — название «партии власти». Новый политический «лейбл» оченьлегко ложится в статичную матрицу одномерного политического выбора.
7. Какова о с н о в н а я цель к о р р е л я ц и о н н о г о анализа? К а к и е характеристи­
ки статистической связи выявляет д а н н ы й метод?
8. Как интерпретировать значение к о э ф ф и ц и е н т а корреляции Пирсона?
9. Охарактеризуйте метод дисперсионного анализа. В каких других статис­
тических методах используется статистика дисперсионного анализа и для чего?
10. О б ъ я с н и т е значение понятия «нулевая гипотеза».
В заключение главы дадим один практический совет. Успешность
о с в о е н и я статистических методов по большому счету возможна только
п р и и н т е н с и в н о й практической работе со специальными программами
(уже неоднократно упомянутые SPSS, Statistica или хотя бы Microsoft
Excel). Не случайно изложение статистических техник ведется нами в
режиме алгоритмов работы:
это позволяет студенту самостоятельно
пройти все стадии анализа, сидя за компьютером. Без п о п ы т о к практи­
ческого анализа реальных данных представление о возможностях ста­
тистических методов в политическом анализе неизбежно останется об­
щим
и а б с т р а к т н ы м . А на с е г о д н я ш н и й д е н ь у м е н и е
применять
статистику для решения и теоретических, и прикладных задач — прин­
ц и п и а л ь н о важная составляющая модели специалиста-политолога.
11. Что такое л и н и я регрессии, к а к и м методом она строится?
2
12. Что п о к а з ы в а е т к о э ф ф и ц и е н т R в итоговой статистике регрессионно­
го анализа?
13. П о я с н и т е т е р м и н «метод м н о г о м е р н о й классификации».
14. О б ъ я с н и т е о с н о в н ы е р а з л и ч и я
между кластеризацией посредством
иерархического кластер-анализа и методом К-средних.
15. К а к и м образом кластер-анализ может использоваться при изучении
имиджа п о л и т и ч е с к и х лидеров?
16. К а к о в а о с н о в н а я задача, р е ш а е м а я посредством д и с к р и м и н а н т н о г о
анализа? Д а й т е определение д и с к р и м и н а н т н о й ф у н к ц и и .
17. Назовите три класса задач, р е ш а е м ы х с п о м о щ ь ю факторного анализа.
К о н к р е т и з и р у й т е п о н я т и е «фактор».
18. Дайте характеристику трем о с н о в н ы м методам проверки качества мо­
дели в ф а к т о р н о м анализе (критерий Кайзера, критерий «осыпи», матрица
воспроизведенных корреляций).
19. Раскройте п о н я т и я «факторная нагрузка», «собственное значение фак­
тора», «факторное значение».
Б л о к «Демократический выбор Р о с с и и - о б ъ е д и н е н н ы е д е м о к р а т ы »
20. В чем суть процедуры в р а щ е н и я ф а к т о р н ы х переменных с точки зрения
содержательной интерпретации итоговой статистики факторного анализа?
—
Глава 4. Статистические методы в политическом анализе
Литература
Ахременко, А. С. Структурирование электорального пространства в рос­
сийских регионах: факторный анализ парламентских выборов 1995-2003 гг //
11
Полис. 2005. № 2.
ГЛАВА 5
Методы анализа документов
Бююль, А., Цефель, П. SPSS: искусство обработки информации С П б 2002
Дубров, A.M., Мхитарян, B.C., Трошин, Л. И. Многомерные статистиче­
ские методы : учебник. М., 1998.
Мангейм, Дж., Рич, Р. Политология: методы исследования М 1997
Петренко, В.Ф., Митина, О.В. Психосемантический анализ д и н а м и к и
общественного сознания. М., 1997.
Статистика : учебник / Под ред. И . И . Елисеевой. М., 2006.
Под документом
в научных исследованиях понимается материаль­
ный носитель информации, специально созданный для ее хранения и пере­
дачи. Документальная и н ф о р м а ц и я может содержаться в печатном и
рукописном тексте, на фото-, видео-, к и н о п л е н к е , на электронных
носителях данных. Объективно говоря, понятие «документ» обладает
большим объемом по с р а в н е н и ю с понятием «текст», так как доку­
менты могут содержать и невербальную и н ф о р м а ц и ю . К докумен­
тальным и с т о ч н и к а м относятся, например, видеоряд т е л е в и з и о н н о й
передачи, ф о т о г р а ф и я в газете, предвыборный плакат. В то же время
преобладающая часть и н ф о р м а ц и и , обрабатываемой методами поли­
тического анализа, существует и м е н н о в текстовой ф о р м е . Поэтому в
д а л ь н е й ш е м и з л о ж е н и и мы нередко будем употреблять п о н я т и я
«текст» и «документ» как с и н о н и м ы .
Документы — в а ж н е й ш и й корпус источников для политических
исследований. Соответственно, владение методиками анализа доку­
ментов, умение выбрать метод, адекватный поставленным исследова­
тельским задачам, — значимые составляющие модели специалиста по
политическому анализу и прогнозированию.
К о м п л е к с методов анализа документов достаточно о б ш и р е н . Од­
нако к л ю ч е в ы м и (базовыми) подходами являются традиционный, ос­
н о в а н н ы й на интерпретации смысла изучаемого источника, и коли­
чественный, о с н о в а н н ы й на систематической числовой обработке
ф о р м ы и содержания источника (контент-анализ).
5.1. Традиционный метод анализа документов
Традиционный анализ документа концентрируется на смысловой интер­
претации источника — выявлении его логики, сути, идей, смысловых ак-
184
Глава 5. Методы анализа документов
центов и т.д. При этом традиционный анализ как научный метод отнюдь
не сводится просто к «вдумчивому чтению» текста или «вдумчивому про­
смотру» телевизионной передачи. Исследователь ставит и решает гораз­
до более широкий круг вопросов, чем обычный читатель или зритель.
К важным проблемам, особенно актуальным для документальных
источников политического характера, относятся проблема подлинности
документа и проблема надежности информации, в нем содержащейся.
При этом данные проблемы следует очень четко различать: в подлин­
ном документе могут содержаться недостоверные сведения, а созна­
тельная подделка может нести в себе правдивую и н ф о р м а ц и ю . В то же
время присутствие в документе явных искажений фактов должно поро­
дить сомнения в его подлинности, равно как установление фальсифи­
цированности документа влечет за собой постановку вопроса о правди­
вости его содержания.
Особая значимость оценки подлинности и надежности документаль­
ных источников в политическом анализе обусловлена тем, что полити­
ческие документы во многих случаях не просто содержат, передают ту
или иную информацию, но являются инструментом формирования оп­
ределенной позиции по тому или иному вопросу. Более того, в ситуаци­
ях жестких конфликтов интересов (например, во время избирательных
кампаний), к сожалению, нередки случаи сознательных фальсифика­
ций политических документов, направленных на дискредитацию оппо­
нентов в глазах населения или элитных групп. Один из распространен­
ных приемов «грязных» политических технологий — создание «клонов»
федеральных печатных изданий. Например, на губернаторских выборах
в одном из российских регионов распространялся поддельный тираж
газеты «Советская Россия», содержащий резкую критику действующего
губернатора от имени руководства К П Р Ф . В реальности эта партия от
начала до конца избирательной кампании поддерживала именно дейст­
вующего губернатора.
Другой в а ж н е й ш и й момент, характеризующий научную работу с
документами в рамках традиционного анализа, — четкое различение
фактов, изложенных в документе, и интерпретаций этих фактов. Осо­
б е н н о д а н н а я проблема касается материалов, изложенных в средствах
массовой и н ф о р м а ц и и , насыщенных разнообразными «интерпрета­
ц и о н н ы м и наслоениями». Так, с о в е р ш е н н о противоположные в сво­
ей о ц е н о ч н о й составляющей заголовки «Империя зла переходит в на­
ступление: карательная операция красных в Афганистане» и «На
службе мира и стабильности: новая миротворческая миссия Совет­
ской Армии» корреспондируют с одним и тем же событием: вводом
советских войск в Афганистан.
5.1. Традиционный метод анализа документов
185
П р и этом далеко не всегда ставится задача «очистить факты от ин­
терпретаций». В зависимости от общей к о н ц е п ц и и исследования нас
может интересовать отношение продуцентов документа к тому и л и
иному событию в большей степени, чем само событие.
Важное значение имеет такая составляющая традиционного ана­
лиза, как анализ контекста документа. Используя научный подход,
исследователь не ограничивается анализом непосредственного содер­
ж а н и я документа, он ставит вопрос об условиях и причинах появле­
н и я данного документа. В рамках какой политической ситуации воз­
н и к документ? На какую аудиторию он рассчитан? Какие цели ставил
перед собой автор (продуцент) документа? Как отражаются на содер­
ж а н и и документа взгляды, о ц е н к и , политические предпочтения авто­
ра, его статус и п о з и ц и я ?
Собственно интерпретация смысла документа — внутренний ана­
лиз — является с л о ж н ы м творческим процессом, ход которого в очень
существенной мере зависит не только от поставленных целей и задач,
но и от личности исследователя, его к в а л и ф и к а ц и и , богатства опыта
и интуиции, научных и даже личных политических установок и пред­
почтений. Т р а д и ц и о н н ы й анализ может привести к очень глубоким
выводам и о б о б щ е н и я м , но при этом несет в себе риски субъективной
о ц е н к и и интерпретации.
Как творческий процесс, з а в и с я щ и й от большого набора факто­
ров, т р а д и ц и о н н ы й анализ документов не слишком хорошо поддает­
ся алгоритмизации. Тем не менее выделим важнейшие структурные
блоки, так и л и иначе присущие данному методу.
• Внешний анализ документа, н а ц е л е н н ы й прежде всего на оценку
его п о д л и н н о с т и . Следует ответить на вопрос, содержит ли документ
все необходимые атрибуты, присущие оригиналу. Если речь идет о га­
зете, такими атрибутами станут формат газетной полосы (А2, A3), ко­
личество полос, логотип издания, качество полиграфии, оформление
выходных д а н н ы х и др. Если речь идет об официальном документе
(например, президентском указе), следует обращать внимание на на­
личие о ф и ц и а л ь н о г о бланка, соответствующего по форме оригиналу,
исходящего номера, подписи и т.д.
При о ц е н к е подлинности документа возникает вопрос о доверии к
источнику, из которого этот документ поступил. Существуют источни­
ки с высоким или абсолютным уровнем «заведомой надежности». Так,
если э к з е м п л я р газеты мы получаем в редакции данного издания, или
в Российской государственной библиотеке (куда стекаются ориги­
нальные версии всей печатной продукции), или на официальном сай­
те издания, — мы можем быть уверены в подлинности текста. Так же,
186
Глава 5. Методы анализа документов
5.2. Контент-анализ
187
как мы можем быть уверены в подлинности официального материала,
если он опубликован в официальном сборнике нормативно-правовых
актов, в уполномоченном на то издании (например, в «Российской га­
зете»), на сайте определенного органа государственной власти.
Следует обращать внимание и на соответствие стилистики и струк­
туры документа п р и н я т ы м стандартам. Так, федеральные законы и за­
конопроекты написаны строгим стилем, делятся на части, главы, ста­
тьи и параграфы.
тент-анализ — это систематическая числовая обработка, о ц е н к а и ин­
1
терпретация ф о р м ы и содержания и н ф о р м а ц и о н н о г о источника» .
Отечественный социолог В.А. Ядов определяет метод к а к «перевод в
количественные показатели массовой текстовой (или з а п и с а н н о й на
пленку) и н ф о р м а ц и и с последующей статистической ее обработ­
2
кой» . Перечень д е ф и н и ц и й м о ж н о было бы продолжить, но набор
неких основополагающих черт контент-анализа и так уже вполне
просматривается.
•Анализ контекста документа. Здесь оцениваются особенности
политической ситуации, я в л я ю щ е й с я «средой» в о з н и к н о в е н и я доку­
мента, интересы, цели, взгляды продуцентов документа. Важно учесть
формального и фактического адресата документа, которые могут не
совпадать. Н а п р и м е р , в лоббистских кампаниях статья, опубликован­
ная в С М И и формально рассчитанная на самую широкую аудито­
рию, на деле может предназначаться узкому кругу л и ц во властных
структурах, п р и н и м а ю щ и х решение по конкретному прагматическо­
му вопросу.
В основе идеи контент-анализа лежит ясное п о н и м а н и е того про­
стого факта, что в потоке текстовой и н ф о р м а ц и и различные ее эле­
менты представлены в неодинаковой степени. Скажем, в определен­
н ы й момент времени главной темой и н ф о р м а ц и о н н о й повестки,
формируемой федеральными С М И , становится борьба с террориз­
мом. Она оттесняет на второй план такие проблемы, как, например,
ход экономических реформ или и з м е н е н и я в предвыборном законо­
дательстве. Сопоставляя послания Президента РФ Федеральному со­
бранию в разные годы, можно отметить наличие одной группы про­
блем, которым уделяется значительное внимание в каждом послании,
и еще ряда проблем, которые акцентируются л и ш ь в определенные
периоды. Слушая выступления российских лидеров, легко обнару­
жить, что «архитектурные» метафоры (например, «построение верти­
кали власти») появляются в политическом дискурсе в период с 2000
по 2005 г. гораздо чаще, нежели в предыдущий период.
• Внутренний содержательный анализ документа, предполагающий
интерпретацию его смысла, логико-семантический анализ, анализ
структуры, к о м п о з и ц и и , явно выраженных или скрытых акцентов.
Также следует обращать внимание на те политические фигуры или ор­
ганизации, у п о м и н а н и е которых в тексте выполняет определенную
ф у н к ц и ю (например, ссылка на м н е н и е председателя правительства в
качестве аргумента, подтверждающего п о з и ц и ю автора). Таким обра­
зом выявляется и круг референтных для автора политических субъек­
тов, что позволяет более глубоко п о н я т ь его политическую позицию.
5.2. Контент-анализ
Основные методологические предпосылки контент-анализа
В научной литературе существует множество различных определений
контент-анализа. Так, один из о с н о в о п о л о ж н и к о в метода, американ­
ский ученый Б. Берельсон определял его как «исследовательскую тех­
нику объективного, систематического и количественного о п и с а н и я
1
очевидного содержания коммуникаций» . Д е ф и н и ц и я других амери­
канских исследователей — Дж. М а н г е й м а и Р. Рича гласит: «...кон-
Следующая важнейшая особенность контент-анализа состоит в
том, что степень, в которой проявляются различные компоненты тек­
стовой и н ф о р м а ц и и , поддается измерению. Сконструировав опреде­
л е н н ы й инструментарий — «измерительный прибор», соответствую­
щ и й задачам нашего исследования, — мы сможем понять, насколько
больше в н и м а н и я в С М И уделяется теме борьбы с терроризмом по
сравнению с темой и з м е н е н и й в предвыборном законодательстве.
И л и насколько более а к ц е н т и р о в а н н о звучит тема борьбы с беднос­
тью в д а н н о м послании президента по сравнению с посланием преды­
дущего года. Или какие политические лидеры наиболее часто упо­
требляют
«архитектурные
метафоры»
в своих
выступлениях.
Контент-анализ — это прежде всего количественный метод (хотя и со
значительной качественной составляющей), ключевой методической
проблемой которого является к о р р е к т н ы й перевод качественной тек1
' Berelson,
L., 1959.
В.
Content-Analysis // H a n d b o o k of Social Psychology / Ed. by G. Lindrey.
2
Мангейм, Дж.,
Ядов,
В. А.
Рич,
Р.
П о л и т о л о г и я : методы и с с л е д о в а н и я . С. 270.
С о ц и о л о г и ч е с к о е и с с л е д о в а н и е : методология, программа, методы.
С а м а р а , 1995. С. 135.
188
стовой и н ф о р м а ц и и в количественные показатели. Получив таковые,
мы имеем возможность п р и м е н я т ь для углубления результатов анали­
за о б ш и р н ы й арсенал статистических методик, рассмотренных нами
ранее.
Н а к о н е ц , еще одна ключевая идея контент-анализа заключается в
том, что выявленные количественные характеристики изучаемого
массива документов отражают существенные особенности изучаемых
политических я в л е н и й и процессов. Контент-анализ приносит полез­
ные результаты тогда, когда исследователю удается уловить связь тек­
ста с нетекстовой реальностью. П р и этом существует три основные
модели установления такой связи, хотя во всех случаях стартовой точ­
кой является документ (текстовое сообщение):
• «От текста к продуценту сообщения (коммуникатору)». Напри­
мер, увеличение частоты употребления понятия «построение вертика­
ли власти» представителями высшего политического руководства
страны может свидетельствовать о ф о р м и р о в а н и и объективного поли­
тического курса на централизацию властных ресурсов и полномочий.
• «От текста к адресату сообщения (реципиенту)». Повышение вни­
мания С М И к теме борьбы с терроризмом, измеренное нами количест­
венно, можно интерпретировать как реакцию прессы на п о в ы ш е н и е
обеспокоенности общества (адресата сообщений по теме) проблемой
терроризма. В то же время здесь применима и первая модель (от текста
к продуценту). М о ж н о считать, что представители С М И и цитируемые
ими руководители государства считают важным донести до общества
именно данную проблему, чтобы подготовить общественное м н е н и е к
определенным ограничениям, например гражданских свобод.
• «От текста к ситуации в целом». Эта модель в определенной сте­
п е н и является интегральной по о т н о ш е н и ю к двум первым: «от текс­
та к продуценту» и «от текста к адресату». Здесь мы можем ставить та­
кие ш и р о к и е вопросы, как общий формат к о м м у н и к а ц и и общества и
государства, роль в этом процессе средств массовой и н ф о р м а ц и и , ти­
п и ч н ы е ожидания продуцента с о о б щ е н и я по о т н о ш е н и ю к р е а к ц и и
адресата и т.д.
Связь текста с нетекстовой реальностью может быть подчас глубо­
кой и скрытой. Обобщенные количественные характеристики боль­
ших текстовых массивов способны продуцировать з н а н и я о тенденци­
ях и закономерностях, которые невозможно проследить на материале
отдельных текстов. Так, во время Второй мировой войны имел место
самый знаменитый эпизод в истории контент-анализа — предсказание
британскими аналитиками времени начала использования Германией
ракет «Фау-1» и «Фау-2» против Великобритании, сделанное на о с н о -
189
5.2. Контент-анализ
Глава 5. Методы анализа документов
ве анализа немецких пропагандистских кампаний. Этот эпизод иллю­
стрирует прогностический потенциал контент-анализа.
В приведенном выше описании методологии контент-анализа не
случайно фигурирует термин «текстовой массив». Как правило, объек­
том контент-анализа является не отдельный текст, а достаточно боль­
шая совокупность текстов. Это обусловлено, во-первых, статистической
природой выводов и закономерностей, которые формулируются по ито­
гам контент-аналитического исследования. Чем больший массив ин­
формации вовлечен в анализ, чем больше объем выборки, тем более на­
дежными и обоснованными будут полученные результаты.
Во-вторых, современные методы контент-анализа в основном ком­
пьютеризованы; в сочетании с большими массивами текстовой ин­
ф о р м а ц и и , доступными в настоящее время в электронном виде, это
обеспечивает техническую возможность обработки значительных тек­
стовых потоков в сравнительно небольшой промежуток времени. Се­
годня контент-анализ — один из наиболее эффективных методов Data
Mining, ориентации в и н ф о р м а ц и о н н о избыточном мире.
Наконец, в-третьих, расширение вовлекаемого в контент-анализ
информационного массива позволяет эффект ивно решать компара­
тивные задачи: сопоставлять закономерности поведения разных групп
субъектов коммуникации в одном временном промежутке или времен­
ную динамику изменений одной группы субъектов коммуникации.
Становление метода и расширение сферы его применения
Зарождение контент-анализа в 1930-х гг. связано с именем известного
американского социолога и политолога Г. Лассуэлла. Следует отме­
тить, что изначально одной из приоритетных сфер применения мето­
да был политический анализ. Так, исследования Лассуэлла посвяще­
ны
проблеме
пропаганды
в
американских
средствах
массовой
информации.
Ш и р о к о е п р и з н а н и е контент-анализ получает несколько позже —
в 1950-х гг. М о щ н ы м толчком к развитию метода стал выход в свет ра­
боты американского ученого Б. Берельсона «Контент-анализ в ком­
м у н и к а ц и о н н ы х исследованиях». Эта книга считается одним из наи­
более фундаментальных трудов по контент-анализу и в настоящее
время. Метод быстро завоевывает п о з и ц и и во всех гуманитарных и
даже в некоторых естественных науках, н а п р и м е р в психиатрии.
Новый качественный скачок в развитии метода и расширении
сфер его п р и м е н е н и я связан с компьютеризацией контент-анализа в
1970-х гг. Совершенствование компьютерных программ контент-ана-
190
Глава 5. Методы анализа документов
литической обработки данных продолжается по сей день. Современ­
ные автоматизированные системы контент-анализа (такие, как Text
Data Mining или Fluent) позволяют осуществлять поиск нужной ин­
ф о р м а ц и и в практически неограниченных массивах данных, облада­
ют способностью распознавать речь, переводить тексты с многих язы­
ков мира и т.д.
Многообразие возможных задач, которые способен решать кон­
тент-анализ, было осознано еще на раннем этапе развития метода.
Так, уже в работе Берельсона сформулировано 17 целей контент-ана­
лиза, среди которых:
• о п и с а н и е тенденций в изменении содержания коммуникативных
процессов;
• описание различий в содержании коммуникативных процессов в
различных странах;
•сравнение различных С М И ;
• выявление используемых пропагандистских приемов;
• определение намерений и иных характеристик участников ком­
муникации;
• о п р е д е л е н и е п с и х о л о г и ч е с к о г о с о с т о я н и я и н д и в и д о в и/или
групп;
• выявление установок, интересов и ценностей различных групп
населения и общественных институтов;
• выявление фокусов в н и м а н и я индивидов, групп и социальных
институтов и т.д.
На базе контент-анализа создан целый конгломерат аналитических
методик, имеющих самостоятельное значение для политологии и других
наук. В частности, в сфере анализа международных отношений в 1960-х
гг. начинает активно развиваться ивент-анализ (анализ сообщений о со­
бытиях), в политической психологии отечественными учеными разра­
ботан интент-анализ как средство изучения политического дискурса и
т.д. Некоторые из этих методов будут рассмотрены нами отдельно.
Методика и техника контент-анализа
Подготовка к контент-анализу строится в соответствии с общими
п р и н ц и п а м и составления программы научно-исследовательской рабо­
ты: постановка проблемы, формулирование целей и задач, определение
и н ф о р м а ц и о н н о г о обеспечения и т.д. Некоторые стадии подготови­
тельного процесса заслуживают особого внимания.
В частности, важное значение применительно к контент-анализу
имеет идентификация корпуса источников — совокупности документов,
5.2. Контент-анализ
191
которые станут подвергаться количественной обработке. Когда цель
исследования является достаточно узкой и конкретной, возможно
сплошное исследование (например, если мы хотим выяснить, каким
проблемам было уделено наибольшее внимание в посланиях Прези­
дента РФ Федеральному собранию). Однако в большинстве случаев
текстовой массив потенциально столь велик, что требует проведения
выборочного исследования. Предположим, целью исследования явля­
ется отношение различных российских С М И к проблеме политическо­
го экстремизма. При формировании выборки документов мы должны
будем ответить на целый комплекс весьма непростых вопросов. Како­
вы должны быть временные рамки исследования? Ограничимся ли мы
только федеральными С М И или будем вовлекать в анализ региональ­
ную и местную прессу? В последнем случае — каково должно быть со­
отношение в нашей выборочной совокупности источников федераль­
ного, регионального и местного уровня? Каково будет соотношение
печатных С М И , телевидения и радио? Какие конкретно печатные из­
дания, теле- и радиопередачи мы будем рассматривать? В рамках отоб­
ранных наименований, например изданий прессы, будет ли произво­
диться сплошное исследование или сформирована случайная выборка
(например, 120 номеров ежедневной газеты из 1200)? При решении
этих вопросов исследователь будет исходить не только из представле­
ний о наиболее качественном и добросовестном решении задачи иссле­
дования, но и из неизбежных ограничений в людских, временных, ин­
формационных и других ресурсах.
Поскольку методически контент-анализ ориентирован на извле­
чение из всего многообразия и н ф о р м а ц и и в текстовом массиве спе­
ц и а л ь н о и н т е р е с у ю щ и х исследователя к о м п о н е н т о в ф о р м ы и л и
содержания, которые затем подсчитываются и подвергаются статис­
тической обработке, ключевым вопросом, возникающим в процессе
составления программы контент-аналитического исследования, яв­
ляется определение единиц анализа (или смысловых единиц). Другими
словами, необходимо понять, ка кие к о н к р е т н о элементы текста будут
подсчитываться.
Определение е д и н и ц анализа зависит от целого ряда факторов,
среди которых важнейшее значение имеют, естественно, цель и зада­
чи исследования. Кроме того, существенную роль играет характер ин­
ф о р м а ц и о н н о г о массива, который является объектом изучения. Учет
с п е ц и ф и к и массива важен потому, что единицы анализа должны
сравнительно легко (в идеале — автоматически, что принципиально
для различных компьютерных программ контент-анализа) извлекать­
ся из д а н н о й совокупности документов.
Глава 5. Методы анализа документов
192
В соответствии с наиболее распространенным подходом выделя­
ются следующие т и п и ч н ы е единицы анализа:
• понятия, выраженные в словах и сочетаниях слов. Применитель­
но к проблеме политического экстремизма единицами анализа могут
выступать такие п о н я т и я , как «радикальный», «экстремистский»,
«внесистемная оппозиция» и т.д. Отдельной, нередко трудоемкой
практической задачей является составление полного словаря поня­
тий, выражающих единицу анализа. Например, В.В. Ж и р и н о в с к и й
может фигурировать в различных сообщениях как «Владимир Воль­
фович», «сын юриста», «лидер Л Д П Р » , «главный либеральный демо­
крат», «либералиссимус» и т.п.;
• темы, выраженные в предложениях, фрагментах текста (напри­
мер, абзацах) или даже целостных текстах. Так, в интервью министра
э к о н о м и ч е с к о г о развития п о л и т и ч е с к и й экстремизм может быть
вскользь упомянут как возможный фактор дестабилизации экономи­
ческой ситуации (тема, выраженная в предложении). В статье, посвя­
щ е н н о й проблемам политического развития России, тема политичес­
к о й р а д и к а л и з а ц и и может быть развита в н е с к о л ь к и х абзацах.
Н а к о н е ц , этой теме может быть целиком посвящен отдельный мате­
риал (статья, теле- или радиопередача);
• политическая ситуация или событие, рассматриваемые в целом.
Н а п р и м е р , нас может интересовать реакция отдельных С М И на экс­
тремистские действия членов Национал-большевистской партии.
Впрочем, среди методологов контент-анализа нет единства в
о т н о ш е н и и выделения основных типов единиц анализа. Существуют
значительно более сложные и д и ф ф е р е н ц и р о в а н н ы е схемы по срав­
1
н е н и ю с представленной выше .
Кроме е д и н и ц анализа — извлекаемых из текста элементов — важ­
н ы м п о н я т и е м для контент-анализа является единица счета. Вопрос
об определении единицы счета — это вопрос о том, как конкретно
подсчитать (измерить) представленность единиц анализа в тексте.
Единицы счета могут совпадать с единицами анализа, а могут не
совпадать. Предположим, проводится сравнительный анализ степени
внимания, уделяемого двумя федеральными изданиями (к примеру,
«Комсомольской правдой» и «Московским комсомольцем») проблеме
политического экстремизма за последний год. В качестве единицы ана­
лиза избрана тема политического экстремизма. В одном случае мы мо1
См.: Баранов, А. Н. Введение в прикладную лингвистику. М., 2000; Дука, А. В. По­
л и т и ч е с к и й дискурс о п п о з и ц и и в современной России // Журнал с о ц и о л о г и и и социаль­
ной антропологии. 1998. № 1.
5.2. Контент-анализ
193
жем подсчитать, сколько раз в течение последнего года данная тема
(выраженная в предложении, абзаце или статье) появлялась на страни­
цах этих газет. И н ы м и словами, определяются частоты упоминания
единицы анализа в одном и другом издании, и при таком подходе еди­
ница анализа совпадает с единицей счета. В другом случае мы измеря­
ем объем (протяженность или площадь) текста, заполненный единица­
ми анализа. При таком подходе мы подсчитываем число строк, абзацев,
печатных знаков, долей полосы или квадратных сантиметров площади
текста, в котором говорится о политическом экстремизме. Единицей
анализа остается тема экстремизма, а единицей счета будет строка, аб­
зац, печатный знак, доля полосы или квадратный сантиметр.
Следует отметить, что в последнем случае возникает необходи­
мость стандартизации вычислений. Корректно сравнивать не абсолют­
н ы й объем текста, посвященного теме экстремизма в «МК» и «КП», а
долю темы экстремизма от общего объема текста каждого издания.
Проблема выбора единицы счета возникает и в ситуации контентанализа видеоматериалов. Предположим, мы сравниваем степень
в н и м а н и я , уделяемого лидеру Л Д П Р Ж и р и н о в с к о м у в информацион­
ных программах Первого канала и канала «Россия». При одном под­
ходе подсчитывается число появлений Ж и р и н о в с к о г о на экране, при
другом — количество э ф и р н о г о времени (например, в минутах), когда
Ж и р и н о в с к и й находился на экране.
Однако в арсенале контент-анализа имеется и существенно и н о й
способ р е ш е н и я той же самой задачи. П о н я т и е «внимание, уделяемое
теме в С М И » может быть операционализировано не только через
встречаемость (упоминаемость) д а н н о й темы в тексте, будь то частота
у п о м и н а н и й или объем («физическая протяженность») у п о м и н а н и й .
В качестве «меры внимания» могут быть избраны определенные
структурные признаки, связанные с положением сообщений по теме
относительно других сообщений, ф о р м о й представления сообщений
и т.д. Так, анализируя внимание С М И к Жириновскому, корректно
поставить следующие вопросы:
• На какой полосе расположено сообщение о Ж и р и н о в с к о м ? Раз­
мещение материала на первых двух полосах будет свидетельствовать о
большем в н и м а н и и , на последних — о меньшем.
• Присутствует ли а к ц е н т и р о в а н н ы й анонс материала о Жиринов­
ском (например, позиционируются ли он в качестве «темы номера»)?
• Сопровождается ли текстовой материал о лидере Л Д П Р фотогра­
фией?
• Каков размер заголовка материала? Насколько он бросается в
глаза?
13-3863
194
Глава 5. Методы анализа документов
При анализе телевизионных передач уместно выяснить, какой по
счету сюжет от начала передачи был посвящен Жириновскому? Был
ли сделан а н о н с данного материала в начале передачи или во время
предыдущего ее выпуска? Ограничились ли авторы программы уст­
ным сообщением о деятельности Ж и р и н о в с к о г о или присутствовал
соответствующий видеосюжет?
Отдельной методической проблемой в контент-анализе является
оценка отношения продуцента с о о б щ е н и я к тому или иному политиче­
скому субъекту, событию или проблеме. Измерение о т н о ш е н и я пред­
полагает:
• конструирование системы категорий (классов). В простейшем
случае шкала может включать всего три класса: позитивное отноше­
ние, негативное и нейтральное. Часто шкала бывает более дифферен­
ц и р о в а н н о й : на порядковом уровне (включать большее число клас­
сов, отражающих степень позитивности/негативности восприятия)
или на н о м и н а л ь н о м уровне (классы будут отражать качественно раз­
ные т и п ы о т н о ш е н и я ) ;
•формирование системы кодировки, позволяющей однозначно
отнести текстовую характеристику к тому или иному классу. Напри­
мер, классу «позитивное о т н о ш е н и е к политику» будут соответство­
вать такие характеристики, к а к «выдающийся деятель», «бесспорный
авторитет», «заслуженно одержал победу», «с удовольствием передаем
слово» и т.д.
П р и ф о р м и р о в а н и и кодировочных систем нередко прибегают к
специальным методикам, п о з в о л я ю щ и м снизить элемент произволь­
ности п р и отнесении суждений к определенному классу. В частности,
используется метод парного сравнения. Группе респондентов (которые
в д а н н о м случае называются арбитрами) предлагается набор характе­
ристик. Арбитры попарно сравнивают все предложенные им характе­
р и с т и к и , в каждом случае решая, к а к а я характеристика из пары более
позитивна (или негативна) по о т н о ш е н и ю к политику. Оказавшаяся
более «сильной» в парном с р а в н е н и и характеристика получает плюс
один балл (если всего характеристик 10, максимально в о з м о ж н о е чис­
ло баллов — 9). Итоговый ранг характеристики вычисляется очень
просто: складываются баллы, поставленные каждым из арбитров, по­
лученная сумма делится на количество арбитров.
О кодировочных системах мы более подробно поговорим в связи с
рассмотрением ивент-анализа, который можно охарактеризовать как
метод «дочерний» по о т н о ш е н и ю к контент-анализу.
5.2. Контент-анализ
195
Традиционный анализ документов и контент-анализ: плюсы и минусы
Одним из основных преимуществ традиционного анализа документов
по сравнению с ф о р м а л и з о в а н н о й методикой контент-анализа явля­
ется сплошной охват текстового материала. Традиционный анализ в
значительно меньшей степени избирателен, нежели контент-анализ.
Конечно, анализируя определенный текст в русле традиционного ме­
тода, можно упустить отдельные важные составляющие текста, но в
ситуации с контент-анализом этот риск гораздо выше. Количествен­
ный метод изначально строится на извлечении из текстового массива
тех элементов, которые, по м н е н и ю исследователя, важны для реше­
ния поставленных задач. Всего массива исследователь не видит, и лю­
бые неточности с подбором е д и н и ц анализа чреваты серьезным иска­
жением итоговой картины.
Полнота и глубина и н ф о р м а ц и и , получаемой при изучении от­
дельных текстов т р а д и ц и о н н ы м методом, всегда будет больше, неже­
ли при п р и м е н е н и и даже самых сложных методик контент-анализа.
П р и м е н е н и е контент-анализа предполагает отказ от многих деталей:
оттенков смысла с о о б щ е н и й , их э м о ц и о н а л ь н о й окрашенности. В то
же время контент-анализ позволяет выявить общие характеристики
большого массива текста, которые могут быть далеко не очевидными
при изучении отдельных его фрагментов. Количественная форма, в
которой контент-анализ представляет качественное содержание текс­
тов, позволяет э ф ф е к т и в н о п р и м е н я т ь сложные статистические мето­
д и к и обработки данных, которые способны делать я в н ы м и латентные
процессы и з а к о н о м е р н о с т и , представлять большие массивы данных
в наглядном, удобном виде.
В целом контент-аналитические методики лидируют с точки зре­
ния возможной ш и р о т ы э м п и р и ч е с к о й базы. Современные компью­
терные программы позволяют работать с почти неограниченным на­
бором источников, представленных в электронной форме. В нашем
и н ф о р м а ц и о н н о п е р е н а с ы щ е н н о м мире это преимущество нельзя не­
дооценивать.
Традиционный анализ характеризуется значительно большей до­
лей субъективизма при интерпретации содержания документальных
источников. Его творческая, л и ч н о с т н а я составляющая, являясь за­
логом его глубины, в то же время снижает обоснованность выводов,
их доступность другим исследователям.
Однако не стоит с л и ш к о м жестко противопоставлять эти две раз­
ные школы в анализе текстов. Нельзя забывать о том, что в любом
контент-аналитическом исследовании есть элементы традиционного
13*
196
Глава 5. Методы анализа документов
анализа. Так, при разработке единиц анализа кодировочных систем
пилотные исследования всегда проводятся традиционным методом.
Очень полезным бывает сочетание использования контент-анализа
для обработки больших массивов и традиционного анализа для обра­
ботки отдельных текстовых составляющих этих массивов. Тем самым
обеспечивается большая надежность сделанных выводов, становится
более глубоким их п о н и м а н и е .
ГЛАВА 6
Экспертные методы в политическом анализе
и прогнозировании
Контрольные вопросы и задания
1. В чем с п е ц и ф и к а документальных источников и н ф о р м а ц и и в полити­
ческих исследованиях?
2. Дайте характеристику традиционного анализа документов. В чем отличие
традиционного анализа документов как научного метода от простого чтения?
3. Изложите основные методологические предпосылки контент-анализа.
4. Раскройте понятия «единица анализа» и «единица счета».
5. Опишите основные составляющие методики проведения контент-анализа.
6. Дайте сравнительную характеристику контент-анализа и традиционно­
го анализа документов с точки зрения особенностей работы с политической
информацией.
Литература
Алексеев, А. Н. Контент-анализ: техника или методология? // Методологические и методические проблемы контент-анализа. М.; Л., 1973. Вып. 1.
Боришполец, К. П. Методы политических исследований : учеб. пособие.
М., 2005.
Мангейм, Дж., Рич, Р. Политология: методы исследования. М., 1997.
Рабочая книга социолога. М., 2003.
Ядов, В. А. Социологическое исследование: методология, программа, мето­
ды. Самара, 1995.
Рассматривая методы экспертных о ц е н о к , мы вновь касаемся про­
блемы измерения. Ранее мы обсуждали с п о с о б ы непосредственного
и з м е р е н и я переменных, осуществляемого с п о м о щ ь ю подбора эмпи­
рически наблюдаемых индикаторов для отображения неоперацио­
нальных п о н я т и й (как в примере с политической стабильностью,
когда показателями ее уровня выступали а к ц и и протеста и протестное голосование). Однако существует альтернативный способ изме­
р е н и я , когда в качестве «измерительного прибора» выступает оценка
эксперта или группы экспертов.
Экспертом
является человек,
владеющий информацией и навыками анализа в рамках определенной
проблемной области. Собственно и з м е р е н и е представляет собой про­
цедуру п р и с в о е н и я н е к о т о р о й экспертной оценки в ы р а ж е н н о с т и
п р и з н а к а в к о н к р е т н о м случае. Н а п р и м е р , мы можем получить от
эксперта или э к с п е р т н о й группы о ц е н к и стабильности ситуации
( п р и з н а к а ) в н е с к о л ь к и х р о с с и й с к и х регионах (случаях). Методом
получения о ц е н о к является опрос, п р о в о д и м ы й по определенным
правилам.
Д о с т о и н с т в о экспертных о ц е н о к по с р а в н е н и ю с непосредствен­
н ы м и з м е р е н и е м состоит в том, что э к с п е р т может учесть множест­
во н ю а н с о в ситуации, которые н е л ь з я отразить в виде э м п и р и ч е с к и
наблюдаемых и н д и к а т о р о в даже в с а м о м тщательно разработанном
инструменте п р я м о г о и з м е р е н и я . Учитывая чрезвычайную слож­
ность п о л и т и ч е с к и х процессов, п р и с у щ и й человеческому мышле­
н и ю ц е л о с т н ы й охват какого-то ф р а г м е н т а действительности в соче­
т а н и и с и с п о л ь з о в а н и е м и н т у и ц и и может дать весьма серьезные
результаты.
Ключевой проблемой экспертных методов является отсутствие яс­
ного критерия о ц е н к и адекватности результатов экспертизы реальной
19S
Глава 6. Экспертные методы в политическом анализе и прогнозировании
действительности. Сам процесс формулирования оценки, который в
методах прямого и з м е р е н и я э к с п л и ц и р о в а н , «прозрачен», в эксперт­
ных методах от нас полностью или частично скрыт. Фактически един­
ственным залогом валидности результата является наша вера в компе­
тентность эксперта. И в этой ситуации, по существу, единственным
способом повысить уверенность в адекватности оценок становится
увеличение числа опрашиваемых экспертов. Поэтому в практике по­
литического анализа используются, как правило, групповые эксперт­
ные оценки.
Однако использование коллективного оценивания не решает всей
п р о б л е м ы . Н е р е д к о э к с п е р т н ы е сообщества представляют собой
плотные социальные сети, ф о р м и р у ю щ и е общие стандарты, подходы
и, соответственно, общие стереотипы. Существует риск, что группо­
вая о ц е н к а окажется не более чем отражением сложившегося «шабло­
на» восприятия.
В целом м о ж н о отталкиваться от следующего правила: рекоменду­
ется использовать сочетание прямого измерения и экспертных оце­
нок. В ситуации жесткого выбора между этими методами следует
(в большинстве случаев) предпочесть прямое измерение как более
э к с п л и ц и р о в а н н у ю , контролируемую и обоснованную процедуру.
Подробно мы разберем два групповых метода экспертных оценок,
позволяющих нескольким экспертам вырабатывать единую согласо­
ванную оценку, формировать коллективные идеи, предложения. Это
метод Дельфи, представляющий собой процедуру экспертного изме­
рения, к мозговой штурм, в ы п о л н я ю щ и й креативные (творческие) за­
дачи. П р и всех различиях их объединяет внимание к психологической
составляющей во взаимодействии группы людей, стремление мини­
мизировать негативные моменты межличностного о б щ е н и я и усилить
позитивные. Оба метода отличает достаточно строгая процедура, на­
личие обязательных к в ы п о л н е н и ю правил.
6.1. Метод Дельфи
Метод, получивший название древнегреческого города, прославивше­
гося своими предсказателями будущего, разработан в начале 1950-х гг.
в известном «мозговом центре» С Ш А — корпорации «Рэнд». Авторами
его являются американские ученые О. Хелмер и Т. Гордон. Как и мно­
гие разработки в области политического анализа и прогнозирования,
применение метода Дельфи изначально было ограничено проблемати­
кой военно-промышленного и военно-дипломатического характера.
6.1. Метод Дельфи
199
Возникновение Д е л ь ф и связано с объективно назревшей потреб­
ностью усовершенствовать методики группового п р и н я т и я р е ш е н и й .
До появления Дельфи наиболее р а с п р о с т р а н е н н ы м способом согла­
сования различных п о з и ц и й и выработки общего м н е н и я было тради­
ционное совещание (очная дискуссия). Однако такой метод обладает
рядом очень серьезных недостатков, большинство из которых связано
с негативными психологическими э ф ф е к т а м и межличностного обще­
н и я , к которым м о ж н о отнести:
• групповое давление. Этот ф е н о м е н изучен в социальной психоло­
гии (конкретнее, психологии малых групп) и заключается в том, что
большинство в группе стремится навязать свою позицию меньшинст­
ву. М е н ь ш и н с т в о же, к а к правило, с к л о н н о проявлять к о н ф о р м и з м —
принимать групповое м н е н и е , а не отстаивать свою точку зрения (да­
же если у представителей меньшинства сохраняется субъективная
уверенность в ее правильности). Таким образом, результатом дискус­
сии может стать победа м н е н и я большинства только потому, что это
мнение большинства;
•личностные различия членов группы, определяющие способность
активно отстаивать свою точку зрения и навязывать ее другим. В оч­
н о й дискуссии «конкурентное преимущество», как правило, нахо­
дится на стороне более активных, напористых, лучше владеющих
словом и даром убеждения у ч а с т н и к о в . П р и этом совсем не обяза­
тельно наличие у человека этих качеств свидетельствует о его более
глубоком п о н и м а н и и обсуждаемой проблемы. Таким образом, мо­
жет возобладать м н е н и е не самых компетентных, а самых «убеди­
тельных» э к с п е р т о в ;
•различный формальный
или
неформальный статус участников
обсуждения. П р а к т и ч е с к и в л ю б о й группе м о ж н о выделить более ав­
торитетных и «заслуженных» э к с п е р т о в , к чьему м н е н и ю будут при­
слушиваться в б о л ь ш е й степени. Так, м н е н и е академика будет «ве­
сить» больше, чем м н е н и е а с п и р а н т а , п р и этом аспирант может
углубленно изучать и м е н н о п о с т а в л е н н у ю проблему, а а к а д е м и к —
иметь л и ш ь п о в е р х н о с т н о е представление о ней. В группах, где име­
ется о п р е д е л е н н а я иерархия ( н а п р и м е р , на совещаниях в военных
ведомствах, структурах государственной службы и т.д.), весомость
точки з р е н и я н а ч а л ь н и к о в будет в ы ш е , чем т очки зрения подчинен­
ных (которые к тому же вряд ли будут свои точки зрения активно от­
стаивать);
• психологическую сложность для многих участников экспертизы из­
менить уже высказанную точку зрения, даже если они осознали ее недо­
статки. Для многих людей, о с о б е н н о «заслуженных» и «авторитет-
200
Глава 6. Экспертные методы в политическом анализе и прогнозировании
6.1. Метод Дельфи
201
ных», бывает трудно взять свои слова обратно, признать ошибку, осо­
бенно если п р и з н а н и е о ш и б к и «работает» на укрепление п о з и ц и и ,
например, давнего оппонента. Поэтому высоки риски того, что экс­
перт будет отстаивать свою точку зрения, даже убедившись в ее несо­
стоятельности;
честве ответа на каждый из которых можно было бы получить число­
вую оценку. К примеру, экспертов некорректно спросить: «Состоится
ли отставка правительства до истечения конституционного срока его
полномочий?» Правильно сформулировать вопрос м о ж н о двумя спо­
собами:
• неконкретность, расплывчатость итоговых оценок, выводов и за­
ключений, присущая многим традиционным совещаниям.
• Когда состоится отставка правительства? ( К р а й н и й срок — дата
следующих президентских выборов.)
И м е н н о эти проблемы способна устранить процедура, используе­
мая в методе Д е л ь ф и . Она базируется на следующих основных прин­
ципах:
• Какова вероятность досрочной отставки правительства? (При
этом четко указывается, какой временной период понимается под до­
срочной отставкой.)
• заочный характер взаимодействия экспертов. С п е ц и ф и к а Дельфи
состоит в том, что каждый эксперт работает индивидуально, однако
общая оценка является коллективной (групповой). Д а н н ы й п р и н ц и п
направлен на устранение феномена группового давления и э ф ф е к т о в
разницы в «публичной активности» и напористости экспертов;
Все вопросы д о л ж н ы быть сформулированы таким образом, чтобы
ответы на них м о ж н о было дать в рамках порядковой или интерваль­
ной шкалы. Исключение составляет л и ш ь иногда применяемый «бес­
структурный этап», о котором мы поговорим отдельно.
• анонимность мнений экспертов.
Каждому участнику экспертизы
предоставляется полная свобода донести свою п о з и ц и ю и аргумента­
цию до всей группы, однако никто не будет знать, чья и м е н н о это по­
з и ц и я . Д а н н ы й п р и н ц и п направлен на ликвидацию «эффекта автори­
тетного мнения»;
• итеративность (повторяемость) экспертизы. Процедура форми­
рования групповой экспертной о ц е н к и в методе Д е л ь ф и проходит в
несколько этапов, причем каждый из экспертов на каждом этапе мо­
жет скорректировать собственную предыдущую оценку. В Д е л ь ф и это
делается психологически безболезненно, учитывая з а о ч н ы й и ано­
н и м н ы й характер процедуры;
•управляемая обратная связь. Эксперты могут обмениваться оцен­
ками и аргументацией, но делают это не напрямую, а через организа­
торов э к с п е р т и з ы , которые осуществляют обратную связь между экс­
пертами, систематизируют оценки и аргументы;
• количественное оценивание и статистическая обработка эксперт­
ных оценок. Эксперты ограничены в формулировании о ц е н о к их чис­
л о в ы м форматом. Это требуется для того, чтобы сделать результаты
экспертизы м а к с и м а л ь н о к о н к р е т н ы м и .
Рассмотрим, каким образом названные выше п р и н ц и п ы находят
свое выражение в процедуре метода Дельфи.
Н а э т а п е п о д г о т о в к и экспертизы определяется состав е е
организаторов, которые на предварительной стадии д о л ж н ы сформу­
лировать изучаемую проблему таким образом, чтобы с ней м о ж н о было
работать в рамках Дельфи. Другими словами, проблема должна быть
представлена в виде набора конкретных вопросов к экспертам, в ка-
Разумеется, такое ограничение несколько сужает возможности
п р и м е н е н и я Д е л ь ф и . Тем не менее остается очень ш и р о к и й спектр
п р и з н а к о в , которые можно измерять с его помощью. Например, для
политической партии это:
• уровень поддержки на выборах (в процентах или голосах — ин­
тервальный уровень);
• в л и я т е л ь н о с т ь ( п о р я д к о в ы й уровень);
• сроки вхождения в альянс с другой политической партией (вре­
мя — интервальный уровень);
• уровень поддержки со стороны тех или иных политических групп
(порядковый уровень);
• уровень лояльности действующему главе государства (порядко­
вый уровень);
• уровень выраженности в идеологии определенных п о з и ц и й (ска­
жем, насколько партия привержена либеральным ценностям — по­
рядковый уровень);
• стоимость реализации партией той или иной агитационной кам­
пании (интервальный уровень) и т.д.
Метод Д е л ь ф и бывает очень полезен и для достижения сугубо ис­
следовательских целей, н а п р и м е р при конструировании сложного
инструмента и з м е р е н и я определенного признака. К примеру, конст­
руируя и н д е к с политической влиятельности губернатора, мы введем в
него подиндексы «поддержка главы государства», «поддержка со сто­
роны н а с е л е н и я региона», «лоббистские возможности» и ряд других.
Каждый из этих подиндексов поддается прямому измерению. Но как
понять, какой из них имеет больший вес при расчете итогового ин­
декса влиятельности? Непосредственному измерению вес каждой из
202
Глава 6. Экспертные методы в политическом анализе и прогнозировании
составляющих индекса, как правило, поддаваться не будет. И здесь
нам на п о м о щ ь приходят экспертные о ц е н к и , в первую очередь метод
Д е л ь ф и . «Взвешивание» к о м п о н е н т о в индекса — одна из задач, кото­
рые оптимально решать и м е н н о с п о м о щ ь ю Дельфи.
Итак, проблема должна быть сформулирована как перечень во­
просов, предполагающих ответ в виде о ц е н к и по порядковой или ин­
тервальной шкале. Следующая важная задача организаторов экспер­
тизы на подготовительном этапе — сформировать состав экспертной
группы, т.е. определить ее численность и персональный состав.
С п е ц и ф и к а метода Дельфи, связанная со статистической обработ­
кой о ц е н о к и заочным характером взаимодействия экспертов, имеет
прямое влияние на комплектование экспертной группы с точки зрения
ее численности. Прежде всего, количество оценок (а значит, и количе­
ство экспертов) должно быть статистически значимым. Мы не можем
привлечь к процедуре Дельфи только трех экспертов, так как не смо­
жем обработать их оценки. Соответственно, н и ж н я я граница числен­
ности экспертной группы — 7—9 человек. В то же время у нас не зада­
на верхняя граница, так как нет необходимости собирать экспертов в
одном месте. В реальной практике использования Дельфи есть приме­
ры, когда в экспертизе участвовало несколько сотен специалистов.
Конкретное их число будет определяться с п е ц и ф и к о й рассматривае­
мой проблемы, общим числом компетентных экспертов, их техничес­
кой доступностью и согласием на участие в экспертизе.
6.1. Метод Д е л ь ф и
203
В методе Д е л ь ф и основу статистической обработки оценок состав­
ляет вычисление средней и вариации на порядковом уровне измере­
н и я , т.е. речь идет о вычислении медианы — середины ранжирован­
ного числового ряда — и квартилей — четвертей ранжированного
числового ряда. Р а н ж и р о в а н н ы й по возрастанию ряд в нашем случае
будет иметь вид: (0,1; 0,1; 0,2; 0,3; 0,5; 0,6; 0,8; 0,8; 1).
Медиана равна 0,5, значение нижнего квартиля составляет 0,2;
верхнего - 0,8 (М= Q2 = 0,5; Q1 = 0,2; Q3 = 0,8).
П р и м е н и т е л ь н о к методу Д е л ь ф и медиана показывает общее груп­
повое мнение, а интервал между верхним и нижним квартилями (или
квартальный ранг) — разброс м н е н и й экспертов, или степень консолидированности общег
оценка группы составляет 0,5 (равновероятно), интервал между верх­
ним и н и ж н и м квартилями равен 0,8 — 0,2 = 0,6, т.е. является очень
большим. Исходя из такого значения квартильного ранга, можно кон­
статировать, что мнение группы фактически не сформировалось,
оценки очень сильно разбросаны.
Для вероятностных оценок есть дополнительный инструмент ин­
терпретации общего группового м н е н и я , выраженного в значении
медианы. В теории вероятностей существует понятие неопределенно­
сти, причем уровень неопределенности связан с уровнем вероятности
следующим п р и н ц и п и а л ь н ы м образом:
Также на подготовительном этапе определяется технический канал
коммуникации с экспертами. На заре развития метода это была обыч­
ная почта, в настоящее время — в о с н о в н о м электронная почта и фак­
симильная связь.
Подготовив анкету и определив состав экспертов, м о ж н о присту­
пать к проведению п е р в о г о т у р а экспертизы. Возьмем задачу
прогнозного типа. Предположим, нас интересует вероятность реали­
зации определенного политического события, и единственным во­
просом в анкете будет: «Оцените вероятность наступления события TV
в период М, используя оценки в интервале от 0 до 1, где 0 — полная
уверенность в т о м , что событие не произойдет, 1 — полная уверен­
ность в том, что событие произойдет». Разумеется, в реальном иссле­
д о в а н и и вопросов и п о я с н е н и й к ним было бы больше, однако в учеб­
ных целях ограничимся самым простым видом анкеты.
Скажем, в о п р о с е принимают участие девять экспертов. Соответст­
венно, по итогам первого тура мы получим девять о ц е н о к вероятности
реализации события N. Таким образом, мы имеем неупорядоченный
числовой ряд из девяти элементов: (1; 0,2; 0,1; 0,1; 0,6; 0,8; 0,3; 0,5; 0,8).
Уровень неопределенности равен нулю в двух случаях: если веро­
ятность события равна 0 и 1. И н ы м и словами, неопределенность от­
сутствует, когда мы полностью уверены л и б о в том, что событие реа­
лизуется, л и б о в том, что о н о не реализуется. Соответственно,
максимального уровня неопределенность достигает в ситуации рав­
новероятности — 0,5. По мере удаления от крайних значений (0 и 1) и
п р и бли ж е ния к значению 0,5 неопределенность возрастает.
204
Глава 6. Экспертные методы в политическом анализе и прогнозировании
Таким образом, по итогам первого тура экспертизы мы имеем не
только большой разброс о ц е н о к , но и ситуацию м а к с и м а л ь н о й
неопределенности относительно наступления данного события в
указанные с р о к и . Р е ш е н и е , которое принимается руководителями
э к с п е р т и з ы , в д а н н о м случае о д н о з н а ч н о : экспертиза д о л ж н а быть
продолжена.
В о в т о р о м т у р е экспертов з н а к о м я т с о б о б щ е н н ы м и результа­
тами первого тура (разброс оценок, иногда средняя) и просят ответить
на тот же самый вопрос о вероятности наступления события. Однако
здесь возникает существенное д о п о л н е н и е : оценка должна быть до­
полнена определенным набором аргументов. Технически здесь имеет­
ся два варианта:
1. Аргументировать выставленную оценку просят всех экспертов.
2. Аргументацию просят только у тех экспертов, чьи о ц е н к и выхо­
дят за интервал между квартилями, т.е. являются к р а й н и м и . В нашем
случае это два эксперта, поставившие о ц е н к и 0 и 1, и один эксперт,
поставивший оценку 1.
Второй вариант оптимален в случае, если к экспертизе привлекается
сравнительно большое число экспертов и оценки существенной их час­
ти оказываются вне интервала между квартилями. Тогда мы получим
полноценный набор аргументов, с одной стороны, в пользу высокой, с
другой — в пользу низкой вероятности реализации события. Получать
аргументы тех экспертов, чьи оценки оказались внутри интервала, в та­
кой ситуации большого смысла нет: их аргументация, скорее всего, будет
комбинацией аргументов «крайних» экспертов.
О д н а к о в нашем случае, когда число привлеченных экспертов не­
велико и о ц е н к и всего трех из них находятся за пределами кварталь­
ного ранга, целесообразно собрать аргументы всех экспертов. Аргу­
менты формулируются экспертами в том же режиме, что и весь
процесс экспертизы: заочно, а н о н и м н о и индивидуально. Собирает,
обобщает и систематизирует аргументы группа организаторов проце­
дуры Д е л ь ф и . Основное содержание этой работы: объединение сход­
ных аргументов, удаление повторяющихся, разбиение всех аргумен­
тов на две группы: в пользу п о в ы ш е н и я или понижения вероятности
наступления события N.
В результате второго тура имеем:
• новые о ц е н к и экспертов. Они могут совпадать с о ц е н к а м и пер­
вого тура, а могут и не совпадать. Как правило, от первого тура ко вто­
рому о ц е н к и меняются незначительно, поскольку эксперты еще не
успели ознакомиться с аргументацией своих коллег. Пусть в н а ш е м
случае получились следующие о ц е н к и : (0,1; 0,2; 0,2; 0,3; 0,6; 0,7; 0,8;
6.1. Метод Дельфи
205
0,8; 0,9). Тогда статистика второго тура: М = 0,6; Q1 = 0,2; Q3 = 0,8;
квартальный ранг = 0,6;
• два систематизированных перечня аргументов: в пользу повыше­
ния и п о н и ж е н и я о ц е н к и вероятности наступления события. Автор­
ство аргументов не указывается.
Все полученные результаты доводятся до участников экспертизы
(характерное проявление управляемой обратной связи), и начинается
т р е т и й т у р Д е л ь ф и . В третьем туре, как и во втором, от экспертов
требуется вновь о ц е н и т ь вероятность события и дать перечень аргу­
ментов. В п о я с н и т е л ь н о й записке к анкете, как правило, указывает­
ся, что от экспертов ждут л и б о новых аргументов, л и б о усиления, до­
п о л н е н и я или к о н к р е т и з а ц и и а р г у м е н т о в , и с п о л ь з о в а н н ы х в о
втором туре.
Обычно и м е н н о третий тур экспертизы по методу Дельфи являет­
ся переломным: получив значительный объем и н ф о р м а ц и и от своих
коллег по итогам второго тура, эксперты имеют больше оснований
скорректировать собственные о ц е н к и . О б щ и й «сдвиг» в результатах
экспертизы должен быть значительно более существенным по сравне­
н и ю со вторым туром.
Предположим, о ц е н к и третьего тура таковы: (0,1; 0,3; 0,5; 0,5; 0,7;
0,7; 0,8; 0,9; 0,9).
Статистика третьего тура соответственно: М = 0,7; Q1 = 0,5; Q3 = 0,8;
квартальный ранг = 0,3.
Анализируя эту статистику, мы видим две принципиальные тен­
денции:
•общее м н е н и е группы сдвигается от равновероятной оценке в
сторону п о в ы ш е н и я вероятности реализации события (0,7).
При
этом в о ц е н к е р е а л и з а ц и и с о б ы т и я сокращается уровень неопреде­
ленности;
• мнение группы становится более консолидированным. Интервал
между квартилями по с р а в н е н и ю со вторым туром существенно со­
кращается (0,6 и 0,3).
И т е р а ц и и (новые туры) проводятся в Дельфи по тому же прин­
ципу, что второй и первый тур. Решение об окончании экспертизы
принимается тогда, когда с м е щ е н и я в оценках перестают быть сущест­
венными. Так, если в четвертом туре мы имеем оценки: (0,1; 0,5; 0,6;
0,6; 0,7; 0,7; 0,8; 0,8; 0,8) и статистику: М = 0,7; Q1 = 0,6; Q2 = 0,8; квар­
тальный ранг = 0,2, — можно констатировать, что групповое мнение
сформировалось. С м е щ е н и е о ц е н о к по сравнению с третьим туром
незначительно, общее групповое мнение не изменилось, интервал
между квартилями незначителен. Таким образом, эксперты в целом
206
Глава 6. Экспертные методы в политическом анализе и прогнозировании
согласились, что вероятность наступления события N в указанные
с р о к и с о с т а в л я е т 0,7; е г о р е а л и з а ц и я « с к о р е е в е р о я т н а » .
На рисунке ниже хорошо видны
неопределенности. Оценки экспертов четко консолидированы на
п о л ю с а х о ч е н ь в ы с о к о й и о ч е н ь н и з к о й в е р о я т н о с т и р е а л и з а ц и и со­
Д и н а м и к у р а з в и т и я э к с п е р т и з ы в м е т о д е Д е л ь ф и п о л е з н о пред­
ставить визуально.
207
6.1. Метод Д е л ь ф и
«траектории»
б ы т и я . П о л у ч е н н а я и т о г о в а я с т а т и с т и к а д л я н а с п р а к т и ч е с к и бес­
п о л е з н а , о д н а к о н е л ь з я с к а з а т ь , что п р о д е л а н н а я р а б о т а б ы л а пол­
о ц е н о к э к с п е р т о в , ф о р м и р о в а н и е б о л е е к о н с о л и д и р о в а н н о г о мне­
ностью
н и я и о б щ и й с д в и г в с т о р о н у м е д и а н ы 0,7. Х о р о ш о в и д н а т а к ж е «изо­
к р а й н е й мере четко определить п о л я р н ы е п о з и ц и и и сопутствую­
напрасной.
В
ходе
процедуры
Дельфи
мы
сумели
по
л и р о в а н н а я п о з и ц и я » : о д и н из э к с п е р т о в ни разу не и з м е н и л свою
щие им аргументы, что понадобится в процессе дальнейшего анали­
о ц е н к у (0,1), н е с м о т р я на ее с и л ь н о е р а с х о ж д е н и е с о б щ е г р у п п о в ы м
за ситуации.
мнением.
Среди м о д и ф и к а ц и й Дельфи по сравнению с описанной выше
т р а д и ц и о н н о й п р о ц е д у р о й следует о т м е т и т ь введение в э к с п е р т и з у
Экс­
T y p l Тур 2 Т у р З Тур 4
перты
1
0,1
2
0,1
0,2
3
ОД
0,2
0,1
0,1
0,3
0,5
0,2
0,5
0,6
бесструктурного этапа. Э т а т е х н и к а п р и м е н я е т с я в т о м с л у ч а е , к о г д а
исследование носит поисковый характер, инициаторы экспертизы не
в п о л н е готовы с ходу о п е р а ц и о н а л и з и р о в а т ь проблему до уровня кон­
кретных вопросов, предполагающих ответ в количественной ф о р м е .
Тогда к п р о ц е д у р е ф о р м у л и р о в к и п р о б л е м ы и п о д г о т о в к и и н с т р у м е н ­
4
0,3
0,3
0,5
0,6
5
0,5
0,6
0,7
0,7
6
0,6
0,7
0,7
0,7
Н а п р и м е р , м ы х о т и м п о л у ч и т ь п р о г н о з н ы й п е р е ч е н ь п а р т и й , ко­
тария привлекаются эксперты.
7
0,8
0,8
0,8
0,8
т о р ы е с м о г у т п р о й т и в Г о с у д а р с т в е н н у ю думу, п р е о д о л е в з а г р а д и ­
8
0,8
0,8
0,9
0,8
тельный барьер. Но исследование проводится до начала официаль­
9
1
0,9
0,9
0,8
ного
старта
избирательной
кампании,
и
мы
не
уверены,
что
с о с т а в л е н н ы й н а м и с п и с о к п а р т и й — п р е т е н д е н т о в на м е с т а в пар­
Возможны ситуации, когда сближение оценок л и б о не происходит,
л а м е н т е я в л я е т с я п о л н ы м , т а к к а к д а л е к о н е все з а я в и л и о намере­
л и б о происходит на крайних полюсах. Такой случай м о ж н о увидеть в
н и и участвовать в выборах. В этой ситуации м о ж н о воспользовать­
таблице и на р и с у н к е н и ж е .
ся бесструктурным этапом:
в п е р в о м туре предложить э к с п е р т а м
( к а ж д о м у и н д и в и д у а л ь н о ) с о с т а в и т ь с п и с о к всех п а р т и й , к о т о р ы е
Тур 1
Тур 2
Тур З
Тур 4
0,1
0,2
0,1
0,1
0,1
0,1
0,1
0,1
0,3
0,3
0,2
0,4
0,3
0,2
0,1
0,2
0,5
0,5
0,5
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
0,7
0,8
0,8
0,8
0,8
0,9
0,9
1
1
1
1
1
Q1
M
Q3
Typ l
0,3
Тур 2
Тур З
Тур 4
0,3
0,2
к а к и х к о л и ч е с т в е н н ы х о ц е н о к д л я б е с с т р у к т у р н о г о э т а п а н е пред­
лучив
0,5
0,5
0,5
0,1
0,5
0,7
0,8
0,8
0,9
могут п р е т е н д о в а т ь на п р о х о ж д е н и е заградительного барьера.
Ни­
полагается — и м е н н о поэтому он называется бесструктурным. По­
перечни
партий
от
каждого
из
экспертов,
организаторы
э к с п е р т и з ы с в о д я т их в е д и н ы й с п и с о к и далее п е р е х о д я т к стан­
дартной процедуре: просят дать экспертную оценку прогнозируе­
м о г о результата к а ж д о й и з п а р т и й н а п р е д с т о я щ и х в ы б о р а х ( в дан­
н о м случае в п р о ц е н т а х голосов).
Еще одна модификация Дельфи ориентирована на сокращение
времени, затрачиваемого на экспертизу.
И з и з л о ж е н н о г о следует,
что м е т о д Д е л ь ф и п р и всех его д о с т о и н с т в а х д о с т а т о ч н о г р о м о з д о к
и требует з н а ч и т е л ь н ы х в р е м е н н ы х ресурсов.
М е т о д и к а экспресс-
Дельфи с о х р а н я е т в с е б а з о в ы е п р и н ц и п ы к л а с с и ч е с к о г о п о д х о д а ,
но предполагает выполнение всей процедуры за несколько часов,
В д а н н о м с л у ч а е р е з у л ь т а т э к с п е р т и з ы — м е д и а н а ч е т в е р т о г о ту­
р а 0,5 — е с л и ч т о - т о и о т р а ж а е т , т о т о л ь к о м а к с и м а л ь н ы й у р о в е н ь
что требует соответствующего технического обеспечения.
Каждый
эксперт в т е ч е н и е отведенного на экспертизу времени находится за
208
6.2. Метод мозгового штурма
Глава 6. Экспертные методы в политическом анализе и прогнозировании
и н д и в и д у а л ь н ы м к о м п ь ю т е р н ы м т е р м и н а л о м ; все т е р м и н а л ы объ­
е д и н е н ы в о б щ у ю сеть, з а м к н у т у ю на р у к о в о д и т е л я э к с п е р т и з ы . От
о р г а н и з а т о р о в э к с п е р т и з ы требуется о с о б а я о п е р а т и в н о с т ь в обра­
ботке о ц е н о к и с и с т е м а т и з а ц и и а р г у м е н т о в , т а к к а к все и т е р а ц и и
д о л ж н ы у л о ж и т ь с я в с р а в н и т е л ь н о о г р а н и ч е н н ы й п р о м е ж у т о к вре­
мени.
Недостаток экспресс-Дельфи по с р а в н е н и ю с т р а д и ц и о н н о й про­
цедурой очевиден. Эксперту не дается времени действительно глубо­
ко обдумать предложенную проблему, обстоятельно проанализиро­
вать п о з и ц и и и аргументы других ч л е н о в группы. К р о м е того,
методика с л о ж н а о р г а н и з а ц и о н н о и технически.
Поэтому в о б щ е м случае рекомендуется проведение э к с п е р т и з ы в
соответствии с т р а д и ц и о н н ы м подходом.
6.2. Метод мозгового штурма
П о н я т и е «мозговой штурм» имеет в с п е ц и а л ь н о й литературе ряд си­
н о н и м о в . Так, употребляются т е р м и н ы «метод коллективной генера­
ции идей», «мозговая атака», «брейнсторминг» (от англ. brainstorm —
мозговой штурм). Мозговой штурм, к а к и Д е л ь ф и , о т н о с и т с я к груп­
повым методам э к с п е р т и з ы . П р и всей р а з н и ц е в п р и н ц и п а х и техни­
ках о р г а н и з а ц и и взаимодействия экспертов их объединяет в н и м а н и е
к п с и х о л о г и ч е с к и м э ф ф е к т а м межличностного взаимодействия. И ес­
ли в рамках Д е л ь ф и был выбран путь заочной у п р авля е мой коммуни­
к а ц и и , то создатели мозгового штурма сделали ставку на достижение
м а к с и м а л ь н о г о психологического э ф ф е к т а от очного взаимодействия
группы э к с п е р т о в .
П р и м е н е н и е метода мозгового штурма выходит далеко за пределы
собственно о ц е н и в а н и я того или иного признака. Это в большей степе­
ни метод коллективного творчества, наиболее востребованный в ситуа­
ции д е ф и ц и т а свежих идей и р е ш е н и й . Брейнсторминг о с о б е н н о эф­
фективен тогда, когда существующие подходы не дают приемлемых
путей преодоления проблемной ситуации и требуются п р и н ц и п и а л ь н о
новые, нестандартные установки. Соответственно, в р е ш е н и и прогноз­
ных задач метод мозгового штурма наиболее э ф ф е к т и в е н при норма­
т и в н о м п р о г н о з и р о в а н и и , когда прорабатываются альтернативные це­
ли и альтернативные пути их достижения.
К л ю ч е в о й п р и н ц и п мозгового штурма о с н о в а н на т о м , что задача
г е н е р и р о в а н и я н о в ы х идей и задача их анализа и о ц е н к и решаются
раздельно, т.е.:
209
• ф у н к ц и я генерации и ф у н к ц и я анализа выполняются р а з н ы м и ,
причем не пересекающимися по персональному составу группами
людей. Выделяются «группа генераторов» и «группа аналитиков»;
• реализация обеих ф у н к ц и й разведена во времени: сеанс генера­
ции идей предшествует сеансу анализа. Таким образом, процедура
брейнсторминга четко структурируется в две ф а з ы : сеанс генерации,
осуществляемый соответствующей специальной группой, и аналити­
ческий этап, реализуемый другой специальной группой. Для каждой
из этих ф а з действует собственный комплекс правил.
Правила, регулирующие процедуру генерации идей, целиком ори­
ентированы на достижение психологической атмосферы, максималь­
но способствующей свободному высказыванию идей, которые любой
участник сеанса считает нужным высказать. Действует установка, со­
гласно которой среди большого числа идей с высокой вероятностью
найдется хотя бы одна полезная, поэтому с ходу не отвергается ни од­
но предложение. Ключевым правилом сеанса генерации, в значитель­
ной мере определяющим с п е ц и ф и к у метода в целом, является запрет
на любую критику.
На этапе п од г о т о в к и э к с п е р т и з ы формируется аналити­
ческая группа, в задачи которой входит: а) обеспечить содержатель­
ную и о р г а н и з а ц и о н н у ю подготовку сеанса генерации; б) проанали­
зировать его результаты и сформулировать итоговое заключение.
Прежде всего производится формулировка проблемы, которую бу­
дут решать у ч а с т н и к и сеанса г е н е р а ц и и . В б р е й н с т о р м и н г е она за­
вершается с о з д а н и е м двух т и п о в «конечного продукта»:
• проблемной записки — краткого текста, описывающего суть
проблемы. В ряде случаев (в зависимости от характера проблемы и за­
дач экспертизы) проблемная записка может содержать генезис про­
блемной ситуации, описание уже предпринимавшихся попыток ее
преодоления, оказавшихся н е э ф ф е к т и в н ы м и , и т.д.;
• одного конкретного, ключевого вопроса, выражающего квинтэс­
с е н ц и ю п р о б л е м ы ; этот вопрос станет непосредственным заданием
участникам сеанса генерации.
Такой подход предъявляет не только организующие, но и содержа­
тельные т р е б о в а н и я к формулировке проблемы аналитической груп­
пой. Если проблема носит к о м п о н е н т н ы й , сложносоставный харак­
т е р , ее следует р а з б и т ь на н е с к о л ь к о подпроблем (осуществить
д е к о м п о з и ц и ю проблемы), каждая из которых может стать предметом
отдельного мозгового штурма. На один сеанс генерации идей следует
выносить о т н о с и т е л ь н о простую проблему, «умещающуюся» в один
вопрос, чтобы э к с п е р т ы имели возможность полностью на ней с к о н 1 4 - 3863
210
Глава 6. Экспертные методы в политическом анализе и прогнозировании
6.2. Метод мозгового штурма
отделов, служб и основных специальностей. Каждый должен был выска­
зать любое предложение. Присутствующий с и н о п т и к высказал абсурд­
ную мысль: при торпедной атаке собрать всех на один борт и дуть на во­
ду. Образующееся при этом вихревое (турбулентное) движение воды
будет отгонять торпеду. Находящийся там же ф и з и к подхватил идею, ска­
зав, что создание такого д в и ж е н и я л о г и ч н о поручить м а ш и н е . Участник
совещания — электротехник предложил сконструировать электроаппа­
рат, создающий вихревое поле. Через несколько недель аппарат был
1
сконструирован .
центрироваться. В п р о т и в н о м случае велик риск, что сеанс генерации
к а к бы «разбежится по разным рельсам»: одна часть группы будет об­
суждать один аспект проблемы, другая — другой, и процедура будет
неэффективной.
Следующая важная задача группы аналитиков — определить со­
став группы генераторов. В методе мозгового штурма эта задача реша­
ется в соответствии с весьма с п е ц и ф и ч н ы м и правилами.
Во-первых, жесткие ограничения накладываются на численность
экспертов (генераторов). Оптимальным считается сеанс генерации, в
котором п р и н и м а ю т участие от пяти до двенадцати человек, но стро­
го не более пятнадцати. Д а н н о е правило сформулировано на основе
закономерностей, выявленных социальной психологией относитель­
но малых групп: если количество членов группы существенно превы­
шает двенадцать человек, она разбивается на несколько малых групп.
В ситуации совместной генерации идей дробление группы на части
будет препятствовать созданию кумулятивного эффекта коллектив­
ного творчества группы.
Во-вторых, в свойственном брейнстормингу подходе есть особое
п о н и м а н и е требований, которые предъявляются к участникам сеанса
генерации. Если в традиционных экспертных методах и в методе
Д е л ь ф и эксперт — это человек, владеющий и н ф о р м а ц и е й по д а н н о й
проблеме, то в мозговом штурме быть специалистом по рассматрива­
емому вопросу не только не обязательно, но и — во многих случаях —
даже нежелательно. Основная ф у н к ц и я эксперта в процессе генера­
ц и и идей — выдвижение новых подходов, нестандартных предложе­
н и й ; у специалиста же зачастую присутствуют своеобразная «профес­
сиональная зашоренность», элементы традиционности м ы ш л е н и я ,
соответствующие с л о ж и в ш и м с я в д а н н о й предметной области сте­
реотипам. Поэтому к участию в сеансе генерации часто привлекают
людей, представляющих смежные или даже п р и н ц и п и а л ь н о другие
п р о ф е с с и и и области з н а н и я . Такой подход обеспечивает не только
ослабление традиционности м ы ш л е н и я , но и возможность использо­
вать результаты, достигнутые в других сферах общественной ж и з н и .
Бывают случаи привлечения к сеансу генерации детей, чье м ы ш л е н и е
максимально свободно от стереотипов.
К в и н т э с с е н ц и ю подхода, который используется в методе мозгово­
го штурма, в какой-то мере отражает следующая история.
Во время Второй мировой войны английский флот нес б о л ь ш и е поте­
ри от немецких торпед. Научные институты не смогли предложить эф­
ф е к т и в н ы е средства защиты. Тогда в штабе собрали представителей всех
211
Другой классический пример связан с ф и з и к о й полупроводников:
существовала проблема п р и п а й к и золотых проволочек — очень тон­
ких и тут же сгоравших. Присутствовавший на мозговой атаке дантист
предложил метод вдавливания, п р и м е н я е м ы й в зубопротезном деле, и
проблема была решена.
Группа генераторов должна по в о з м о ж н о с т и состоять из людей,
з а н и м а ю щ и х п р и м е р н о одинаковое служебное и общественное поло­
ж е н и е . Весьма желательна также высокая коммуникабельность чле­
н о в группы. Эти предпочтения обусловлены задачей обеспечения
к о м ф о р т н о й психологической атмосферы сеанса генерации. Нако­
нец, члены группы не д о л ж н ы быть л и ч н о заинтересованы в опреде­
л е н н о м варианте р е ш е н и я проблемы — и уже тем более в отсутствии
ее р е ш е н и я .
На подготовительной стадии мозгового штурма осуществляется
материально-техническое обеспечение сеанса генерации идей. Эта рабо­
та во многом аналогична подготовке к проведению фокус-группы:
• необходимо отдельное п о м е щ е н и е , в котором участники генера­
ц и и чувствовали бы себя к о м ф о р т н о ;
• организация пространства этого п о м е щ е н и я должна способство­
вать созданию атмосферы психологической раскрепощенности, сво­
бодной к о м м у н и к а ц и и участников сеанса. В частности, как и при
проведении фокус-группы, стулья (кресла) расставляются кругом или
полукругом;
• обязательной является дословная ф и к с а ц и я всех высказываний.
Соответственно, необходимо иметь звукозаписывающую аппаратуру,
как правило д и к т о ф о н .
В отличие от фокус-групп, для п р о в е д е н и я сеанса генерации идей
не требуются о д н о с т о р о н н е е зеркало и видеокамера. В брейнстор1
Белявский, А. В., Лисичкин, В. А. Т а й н ы п р е д в и д е н и я : прогностика и будущее. М.,
1977. С. 7.
14'
212
Глава 6. Экспертные методы в политическом анализе и прогнозировании
минге не важны м и м и к а и п а н т о м и м и к а ; важно то, что говорится
экспертами.
Остановимся н а особенностях с е а н с а г е н е р а ц и и
идей.
Им руководит ведущий, н а з ы в а е м ы й также модератором или медиа­
тором, который является е д и н с т в е н н ы м представителем аналитичес­
к о й группы в рамках данного этапа работы. Модератор выполняет
следующие ф у н к ц и и :
•следит за соблюдением участниками сеанса основных правил,
ключевым из которых является запрет на критику высказываемых
суждений;
• устанавливает регламент и контролирует его исполнение. Несмо­
тря на то что процедура сеанса генерации должна быть минимально
«заорганизованной», регламент все же необходим. Прежде всего лими­
тирована должна быть продолжительность высказываний генераторов:
обычно не более минуты на одну реплику. Этого достаточно, так как
сеанс генерации не предполагает формулирования сколько-нибудь
развернутой аргументации высказываемых идей. Пространные вы­
ступления одного или нескольких участников с высокой вероятностью
приведут к тому, что другие генераторы утратят включенность в про­
цесс дискуссии;
• следит за тем, чтобы дискуссия развивалась в рамках проблемно­
го поля, заданного проблемной з а п и с к о й и ключевым вопросом сеан­
са (последний должен быть перед глазами участников; например, его
м о ж н о крупно написать на доске или на бумаге). Для вопросов, свя­
занных с п о л и т и к о й , риск отхода от проблемного поля особенно ве­
л и к . Нередко от решения к о н к р е т н о й проблемы группа переходит к
обсуждению общих политических вопросов. Кроме прочего, это чре­
вато в о з н и к н о в е н и е м к о н ф л и к т н ы х ситуаций, связанных с неизбеж­
но р а з л и ч н ы м и политическими о р и е н т а ц и я м и участников сеанса ге­
нерации;
• не допускает «зацикленности» группы на одной к о н к р е т н о й
идее. Важно количество и разнообразие высказанных м н е н и й ; долж­
но быть к а к м о ж н о больше идей, ибо, согласно главной методологи­
ческой предпосылке брейнсторминга, вероятность п о я в л е н и я дейст­
вительно ценной идеи прямо пропорциональна их общему числу;
•способствует созданию атмосферы свободного о б щ е н и я . Так,
модератор должен пытаться поддерживать и развивать любую выска­
занную идею независимо от того, насколько уместной и ц е н н о й она
представляется ему на д а н н ы й момент;
• принимает решение об о к о н ч а н и и сеанса генерации идей, кото­
рый не имеет фиксированной продолжительности. Сеанс заканчивает-
6.2. Метод мозгового штурма
213
ся тогда, когда его полезность очевидно исчерпана — этот момент и
должен почувствовать модератор. В среднем сеанс генерации длится
около 40 минут. Первые примерно 20 минут уходят на «разогрев», до­
стижение состояния включенности группы в решение предложенной
проблемы. В успешном сеансе генерации следующие 10 минут проис­
ходит так называемая «лавина идей», когда разнообразные предложе­
н и я «сплошным потоком» продуцируются членами группы. В этот мо­
мент сеанс генерации достигает своего пика: как правило, именно тогда
высказываются наиболее полезные идеи. Условием возникновения
«лавины идей» является эффективное коллективное взаимодействие:
мысли, идеи должны подхватываться, развиваться, комбинироваться;
генераторы идей должны как бы «раскачивать» друг друга. Собственно,
интегральная задача модератора как раз и заключается в том, чтобы
привести группу к состоянию «лавины идей».
Разумеется, модератор должен быть целиком беспристрастен, он
ни в коем случае не должен пытаться навязывать участникам группы
тот или и н о й взгляд на решаемую проблему.
Еще п р и м е р н о в течение 10 минут происходит спад «коллективно­
го творческого напряжения». Количество высказываемых предложе­
н и й сокращается, начинается повторение сказанного ранее, и моде­
ратор принимает р е ш е н и е о п р е к р а щ е н и и сеанса.
Результатом сеанса генерации является перечень предложений по
р е ш е н и ю поставленной проблемы, который формируется на основе
р а с ш и ф р о в к и д и к т о ф о н н о й записи сеанса. При расшифровке ни од­
на идея не исключается, даже если производящему расшифровку со­
труднику кажется, что то или иное высказанное предложение други­
ми с л о в а м и п о в т о р я е т с к а з а н н о е р а н е е . В целом в а ж н е й ш и м
правилом анализа в рамках метода мозгового штурма является береж­
ное о т н о ш е н и е к результатам творческой работы группы генераторов,
начиная с подготовки перечня предложенных идей и вплоть до фор­
мулирования итогового заключения.
Н а первом этапе а н а л и т и ч е с к о й р а б о т ы осуществляется
классификация всех высказанных идей. О н и группируются в соответст­
вии с н е к и м и содержательными п р и н ц и п а м и , которые в каждом кон­
кретном случае будут зависеть от с п е ц и ф и к и решаемой проблемы.
Этап к л а с с и ф и к а ц и и отнюдь не является сугубо формальным. За­
дача аналитика — в процессе группировки идей разглядеть некие об­
щие подходы, которые лежат за р а з н о о б р а з н ы м и формулировками.
Зачастую и м е н н о о б щ и е подходы, а не конкретные предложения ло­
жатся в основу разработки п р и н ц и п и а л ь н о нового видения путей ре­
шения проблемы.
214
Литература
Глава 6. Экспертные методы в политическом анализе и прогнозировании
Второй этап — собственно отбор наиболее полезных идей для по­
следующей углубленной разработки. На д а н н о м этапе в полной ме­
ре действует п р и н ц и п бережливости по о т н о ш е н и ю к в ы с к а з а н н ы м
п р е д л о ж е н и я м . Важная о с о б е н н о с т ь этой работы заключается в том,
что а н а л и т и к и не выбирают из п е р е ч н я самое ц е н н о е , а, наоборот,
п о с т е п е н н о отказываются от я в н о бесполезного. Так, сначала отвер­
гаются идеи, которые уже рассматривались и несостоятельность ко­
торых была д о к а з а н а ; затем — очевидно практически не реализуе­
мые и т.д. В каждом случае а н а л и т и к должен п о н и м а т ь , что решение
о «вычеркивании» той или и н о й идеи является ч р е з в ы ч а й н о ответст­
в е н н ы м и д о л ж н о п р и н и м а т ь с я как бы «неохотно». К а к и в случае с
к л а с с и ф и к а ц и е й идей, важно стремиться не столько п о н я т ь идею
буквально, с к о л ь к о увидеть н е к и й о б щ и й подход, к о т о р ы й кроется
за к о н к р е т н ы м (нередко к а ж у щ и м с я абсурдным) предложением.
Так, в я к о б ы абсурдном п р е д л о ж е н и и «дуть на воду, чтобы отогнать
торпеду» сумели разглядеть вполне р а ц и о н а л ь н ы й и практически
реализуемый п р и н ц и п создания вихревого поля.
Третий этап — ф о р м и р о в а н и е списка идей и подходов, признан­
ных ц е н н ы м и , и их синтез. К а к бы конкретно ни была поставлена
проблема, высказанные предложения могут отражать разные аспекты
ее решения. В некоторых случаях наибольший интерес может пред­
ставлять и м е н н о комплекс р е ш е н и й , действий или подходов, а не
каждый из них в отдельности.
Выделяются следующие м о д и ф и к а ц и и (разновидности) традици­
онного метода мозгового штурма:
• чередование пятиминутных мозговых штурмов с обдумыванием
его результатов;
• чередование кратких (по 5 - 1 0 минут) периодов генерирования
идей, дискуссии и группового принятия решений по частным аспектам
решаемой проблемы с общей длительностью до 2 часов;
• последовательные этапы выдвижения предложений и их обсуж­
дения (без резкой критики, но с оценками и д о п о л н е н и я м и ) и заклю­
чительный этап п р и н я т и я р е ш е н и я .
Кроме того, существует особая разновидность брейнсторминга,
именуемая деструктивным мозговым штурмом (иногда — критическим
разносом). Его задача и, соответственно, комплекс основных правил
по существу противоположны традиционному брейнстормингу. Объ­
ектом экспертизы является уже подготовленный документ, содержа­
щий тот или иной способ р е ш е н и я определенной проблемы. Проце­
дура генерации представляет собой выдвижение группой критических
суждений относительно содержания документа, причем «защищать»
215
его положения не разрешается. Иногда полезно применять деструк­
тивный брейнсторминг в сочетании с т р а д и ц и о н н ы м : критическому
штурму подвергается продукт аналитической группы, о с н о в а н н ы й на
классической генерации идей.
Интерес представляет и такая м о д и ф и к а ц и я метода мозгового
штурма, как операциональное творчество. Особенность этой методи­
ки состоит в том, что только группа а н а л и т и к о в и модератор сеанса
генерации з н а ю т и с т и н н ы й характер рассматриваемой п р о б л е м ы , а
группа генераторов обсуждает некую воображаемую ситуацию (на­
пример, из ж и з н и на другой планете), что является д о п о л н и т е л ь н о й
мерой о с л а б л е н и я т р а д и ц и о н н о с т и м ы ш л е н и я . Метод операцио­
нального творчества оказался особо востребованным в тех сферах,
где сильны о г р а н и ч е н и я , с в я з а н н ы е с секретностью разработок
( В П К , стратегическое военное п л а н и р о в а н и е , н а ц и о н а л ь н а я безо­
пасность и т.д.).
Контрольные вопросы и задания
1. С чем была связана необходимость разработки инновационных методов
экспертных о ц е н о к в послевоенный период? Каковы недостатки традицион­
ного совещания как метода формулирования коллективных решений?
2. Назовите о с н о в н ы е п р и н ц и п ы метода Дельфи. Каким образом его ис­
пользование позволяет преодолеть недостатки традиционного совещания?
3. Что такое «принцип управляемой обратной связи» и как он практичес­
ки реализуется в алгоритме Дельфи?
4. Дайте характеристику статистической обработки экспертных оценок в
методе Дельфи.
5. Назовите п р и н ц и п и а л ь н ы е особенности метода мозгового штурма. Для
решения каких задач он наиболее э ф ф е к т и в е н ?
6. Охарактеризуйте ф у н к ц и и модератора во время сеанса генерации идей.
7. В чем особенности аналитической обработки экспертных оценок в брейнсторминге?
Литература
Белявский, А. В., Лисичкин, В. А. Тайны предвидения: прогностика и бу­
дущее. М., 1977.
Бешелев, С. Д., Гурвич, Ф. Г. Э к с п е р т н ы е о ц е н к и . М., 2001.
Вероятностное прогнозирование в деятельности человека. М., 1977.
Доброе, Г. М., Ершов, Ю. В., Левин, Е. И., Смирнов, Л. П. Экспертные
оценки в научно-техническом прогнозировании. Киев, 1997.
216
Глава 6. Экспертные методы в политическом анализе и прогнозировании
Евланов, Л. Г., Кутузов, В. А. Экспертные оценки в управлении. М., 1978.
Кокошин, А. А. Прогнозирование и политика: методология, организация
и использование прогнозирования международных отношений во внешней
политике США. М., 1975.
Тихомиров, Ю.А. Управленческое решение. М., 1996.
Хелмер, О. Анализ будущего: метод Дельфи//Научно-техническое прогно­
зирование для промышленности и правительственных учреждений. М., 1972.
Янч, Э. Прогнозирование научно-технического прогресса. М, 1974.
ГЛАВА 7
Моделирование в политическом анализе
и прогнозировании
7.1. Понятие «модель»
В научной литературе существует множество определений п о н я т и я
«модель». В наиболее общем виде модель определяется как «отражение
действительности в виде совокупности определенных символов, зна­
1
ков, суждений» , «наглядный образ объекта, отражающий его черты и
характеристики», «теория, о п и с ы в а ю щ а я структуру и внутреннее вза­
2
имодействие в системе» . Н . Н . Моисеев определяет модель как носи­
тель з н а н и я , и н ф о р м а ц и и о моделируемом объекте: «Под моделью мы
будем понимать упрощенное, если угодно, упакованное знание, несу­
щее вполне определенную, ограниченную и н ф о р м а ц и ю о предмете
3
(явлении), отражающее те или и н ы е его отдельные свойства» .
Более детализированные о п р е д е л е н и я характеризуют модель как
«искусственный или естественный объект (представляющий собой
вещественный агрегат или знаковую систему), находящийся в неко­
тором объективном соответствии с исследуемым объектом, способ­
н ы й его замещать на определенных этапах п о з н а н и я , д а ю щ и й в про­
цессе и с с л е д о в а н и я некоторую д о п у с к а ю щ у ю опытную проверку
и н ф о р м а ц и ю , переводимую по установленным правилам в информа­
4
ц и ю о самом исследуемом объекте» ; упрощенную и м и т а ц и ю первич­
ной системы, «воспроизводящую л и ш ь самые необходимые элементы
1
Гаврилец,
Ю. Н., Левада,
Ю.А.,
Шубкин,
В. Н.
П р о б л е м ы и с п о л ь з о в а н и я коли­
ч е с т в е н н ы х методов в с о ц и о л о г и и // М о д е л и р о в а н и е с о ц и а л ь н ы х п р о ц е с с о в . М., 1970.
С. 23.
2
3
Форрестер, Дж.
Д и н а м и к а р а з в и т и я города. М., 1974.
Моисеев, Н. Н. М а т е м а т и к а в с о ц и а л ь н ы х науках // М а т е м а т и ч е с к и е методы в со­
ц и о л о г и ч е с к о м и с с л е д о в а н и и . М., 1981. С. 166.
4
М о д е л и р о в а н и е п р о ц е с с о в глобального р а з в и т и я . М., 1979. Вып. 8. С. 18.
218
Глава 7. Моделирование в политическом анализе и прогнозировании
и о т н о ш е н и я , от которых в первую очередь зависят ф о р м и р о в а н и е и
1
сохранение системного качества, достижение цели» .
Таким образом, модель — это самостоятельный объект, состоя­
щий из вещественных компонентов (материальная модель) или знаков
(идеальная модель).
О т н о ш е н и е модели к изучаемому объекту характеризуется:
• у п р о щ е н и е м , отказом от тех элементов, свойств, связей, которые
не являются в а ж н ы м и с точки зрения целей и задач исследования.
Так, строя модель электорального поведения определенной социаль­
ной группы, мы не будем учитывать те ее характеристики, которые не
влияют на результаты голосования. К примеру, нас не будет интересо­
вать д о м и н и р у ю щ и й цвет одежды или среднее артериальное давление
представителей д а н н о й группы;
• способностью имитировать, воспроизводить реальный объект с
точки зрения его свойств и о т н о ш е н и й , существенных для исследова­
н и я . Степень объективного соответствия модели оригиналу должна
поддаваться э м п и р и ч е с к о й проверке.
Вследствие сказанного выше модель обладает способностью заме­
щать реальный объект в процессе исследования. Построив модель и
убедившись в ее адекватности, мы сосредоточиваемся на исследовании
самой модели, перенося полученные результаты на исходный объект
(так называемый п р и н ц и п экстраполяции модельной и н ф о р м а ц и и ) .
Способность к з а м е щ е н и ю объекта исследования обеспечивает од­
но из ключевых познавательных достоинств моделей — возможность
постановки эксперимента. М е н я я определенные свойства или параме­
тры модели, мы можем оценить результат изменений, как если бы о н и
происходили в реальной действительности. Данное свойство приобре­
тает особое, исключительное значение в общественных науках, где по­
становка эксперимента весьма затруднена. В политической же науке,
которая имеет дело в основном с поведением больших групп людей,
экспериментирование на моделях является нередко вообще единст­
венно возможным способом постановки эксперимента.
С л о ж н ы е модели обладают свойством целостного представления
изучаемого объекта. Чтобы п о я с н и т ь это свойство, обратимся к ос­
новным п о л о ж е н и я м системного подхода — в а ж н е й ш и м в методоло­
гическом моделировании.
Л а к о н и ч н о е и в то же время емкое определение п о н я т и я «система»
было предложено австрийским ученым Л. фон Берталанфи, одним из
основателей системного подхода. Система определяется им как «со­
вокупность взаимосвязанных элементов». Система должна быть вы­
делена из окружающей среды, которая представляет собой совокуп­
ность естественных и искусственных систем, для которых д а н н а я
1
система не является ф у н к ц и о н а л ь н о й подсистемой . Естественно,
в н е ш н я я среда также оказывает в л и я н и е на ф у н к ц и о н и р о в а н и е сис­
темы, однако интенсивность учитываемых взаимодействий между си­
стемой и в н е ш н е й средой должна быть сравнительно небольшой по
2
сравнению с учетом внутренних взаимодействий системы .
Краеугольным к а м н е м с и с т е м н о г о подхода является п р и н ц и п
р а с с м о т р е н и я с о в о к у п н о с т и в з а и м о с в я з а н н ы х элементов как н е к о й
целостности, обладающей рядом свойств, невыводимых из свойств
с о с т а в л я ю щ и х ее э л е м е н т о в (так н а з ы в а е м о е «системное качест­
во»). С о о т в е т с т в е н н о , модель с и с т е м ы (а такая модель, в свою оче­
редь, будет с и с т е м о й , у п р о щ е н н о й по с р а в н е н и ю с о р и г и н а л о м )
также д о л ж н а о т р а ж а т ь э ф ф е к т ы к о м п л е к с н о г о в з а и м о д е й с т в и я е е
элементов.
П р о и л л ю с т р и р у е м э т о на п р и м е р е модели р е в о л ю ц и й в странах
3
«третьего м и р а » , п р е д л о ж е н н у ю Т. С к о к п о л . По м н е н и ю исследо­
вателя, в е р о я т н о с т ь р е в о л ю ц и и в этих государствах определяется
в з а и м о д е й с т в и е м трех ключевых ф а к т о р о в : степенью вовлеченнос­
ти в систему у п р а в л е н и я с о ц и а л ь н о м о б и л и з о в а н н ы х групп (С); сте­
п е н ь ю « п р о н и ц а е м о с т и » с т р а н ы ( н а л и ч и е м труднодоступных тер­
р и т о р и й , отсутствием р а з в и т о й т р а н с п о р т н о й сети) (Р); с т е п е н ь ю
б ю р о к р а т и з а ц и и государственной а д м и н и с т р а ц и и и а р м и и (В). Не­
с к о л ь к о у п р о щ а я модель, п р е д п о л о ж и м , что каждый ф а к т о р может
п р и н и м а т ь всего два з н а ч е н и я : « н и з к а я степень выраженности» и
«высокая с т е п е н ь в ы р а ж е н н о с т и » . Т а к и м образом, получим шесть
состояний факторов:
«Низкая степень
«Высокая с т е п е н ь
выраженности»
выраженности»
С (вовлеченность)
С1
C2
Р (проницаемость)
P1
Фактор
В (бюрократизация)
1
К о м п ь ю т е р н о е м о д е л и р о в а н и е с о ц и а л ь н о - п о л и т и ч е с к и х п р о ц е с с о в / П о д ред.
О. Ф. Ш а б р о в а . М, 1994. С. 12.
См.:
Горелова,
В. Л.,
P1
B2
B1
Мельникова,
Е. Н.
О с н о в ы п р о г н о з и р о в а н и я систем. М,
1986. С. 25.
2
3
1
219
7.1. П о н я т и е «модель»
См.:
Бешелев,
Skocpol,
тинский,
С. Д., Гурвич,
Ф. Г. Э к с п е р т н ы е о ц е н к и . М., 1973. С. 49.
Т. Social Revolution in the M o d e r n World. N.Y., 1994. ( П р и в о д и т с я п о : Пло-
Ю. M.
Модели социальных процессов :
заведений. М., 2001.)
учеб. пособие для высших учебных
220
Глава 7. Моделирование в политическом анализе и прогнозировании
Согласно результатам исследований Скокпол, п о в ы ш е н и е уровня
бюрократизации может вести к п р и н ц и п и а л ь н о разным последствиям
в зависимости от значений факторов проницаемости и вовлеченнос­
ти. Так, сильная бюрократизация (В2) в сочетании с н и з к и м и значе­
н и я м и п р о н и ц а е м о с т и (Р1) и вовлеченности (C 1 ) снижает вероятность
революции. О д н а к о та же сильная бюрократизация (В2) в сочетании с
в ы с о к и м и з н а ч е н и я м и факторов проницаемости (Р2) и вовлеченнос­
ти (С 2 ) приводит к обратному результату — вероятность революции
увеличивается. Это и есть проявление системного качества модели.
Рассматривая з н а ч е н и я факторов изолированно друг от друга, мы не
можем прогнозировать поведение системы. Такая возможность появ­
ляется л и ш ь п р и целостном, к о м п л е к с н о м рассмотрении всех факто­
ров в их взаимодействии.
Б о л ь ш и н с т в о моделей может быть представлено «кибернетичес­
ки» к а к процесс преобразования входных данных (сигналов) в выход­
ные д а н н ы е . Таким образом, мы имеем:
7.2. Содержательные и ф о р м а л и з о в а н н ы е модели
221
вербальное (словесное) или вербально-визуальное (словесно-графи­
ческое) описание объекта исследования, связей его элементов и т.д.
Теоретически о б о с н о в а н н ы е содержательные модели называются
концептуальными.
Ю.М. П л о т и н с к и й определяет концептуальную
модель как «содержательную модель, при формулировке которой ис­
пользуются теоретические концепты и конструкты д а н н о й предмет­
н о й области з н а н и я . В более ш и р о к о м смысле под концептуальной
моделью п о нима ю т содержательную модель, базирующуюся на опре­
1
деленной к о н ц е п ц и и или точке зрения» .
Одна из наиболее известных концептуальных моделей в политиче­
ской науке — модель политической системы американского ученого
Д. Истона. Суть ф у н к ц и о н и р о в а н и я политической системы, по Исто­
ну, состоит в преобразовании «требований» и «поддержки» населения
в «решения» и «действия» власти. Модель (в упрощенном виде) имеет
следующее вербально-визуальное представление:
• «вход» (ввод) модели. В уже знакомых нам терминах это аналог
независимых переменных или факторов;
• «выход» (вывод) модели — значения зависимой переменной (от­
клика);
• процесс преобразования «входов» в «выходы», н а з ы в а е м ы й кон­
версией.
В одних случаях исследователь концентрирует в н и м а н и е на про­
цессе преобразования входящих сигналов в исходящие, в других его
будет интересовать только влияние факторов на отклики, а не процесс
конверсии. В последнем модель относится к классу так называемых
моделей «черного ящика».
7.2. Содержательные и формализованные модели
Подходы к классификации моделей весьма разнообразны. Мы не будем
пытаться охватить их все и остановимся на наиболее существенных.
Выше уже была приведена самая простая к л а с с и ф и к а ц и я , основа­
н и е м которой является способ построения (форма) модели. Модели,
состоящие из вещественных к о м п о н е н т о в , являются материальными,
из з н а к о в (слов, математических и логических символов) — идеальны­
ми. По п о н я т н ы м причинам в политическом анализе используются
почти исключительно идеальные модели.
Идеальные модели подразделяются на содержательные и форма­
лизованные. С о д е р ж а т е л ь н а я
м о д е л ь представляет собой
Кстати сказать, это т и п и ч н ы й «черный ящик»: процесс конверсии
«входов» в «выходы» от нас скрыт.
Концептуальная модель может быть к о н е ч н ы м продуктом иссле­
д о в а н и я , а может быть промежуточным шагом на пути от предвари­
тельного о п и с а н и я объекта к его формализованной модели. Ф о р м а ­
л и з о в а н н а я м о д е л ь описывает объект, связи его к о м п о н е н т о в
на языке математики и формальной логики. Имея формализованную
модель, м о ж н о количественно о ц е н и т ь э ф ф е к т ы взаимодействия
факторов, структуру объекта и т.д.
В общем случае следует стремиться к построению формализован­
ных моделей, так как о н и значительно более информативны и прак­
тически полезны по сравнению с моделями содержательными. В то
же время многие объекты политического анализа крайне сложны, а их
к о м п о н е н т ы и связи плохо поддаются формализации. Поэтому неред' Плотинский, Ю. М.
Модели с о ц и а л ь н ы х п р о ц е с с о в . С. 90.
722
Глава 7. Моделирование в политическом анализе и прогнозировании
ко исследователи политических систем и процессов вынуждены оста­
новиться на стадии концептуального моделирования.
Процесс разработки концептуальной модели и ее последующую
ф о р м а л и з а ц и ю м о ж н о проиллюстрировать на примере «экологичес­
кого подхода» к анализу п о л и т и ч е с к и х р и с к о в , р а з р а б о т а н н о г о
1
Г. Кнудсеном . Под политическим р и с к о м в д а н н о м подходе понима­
ется р и с к э к с п р о п р и а ц и и предприятий, принадлежащих иностран­
ному капиталу, в результате р е в о л ю ц и о н н ы х и з м е н е н и й в политиче­
ской системе. В основе модели лежит теория социальных революций
Д. Д э в и с а и Т. Гурра, согласно которой высокая степень «националь­
ной фрустрации» будет существовать в обществе, где отмечается раз­
рыв между о ж и д а н и я м и людей и их благосостоянием. Когда страна
достигает в ы с ш е й степени н а ц и о н а л ь н о й фрустрации, она находится
на пороге социально-политического к р и з и с а (революции, переворо­
та и т.п.).
Таким образом, концептуальная модель Кнудсена может быть в
общем виде сформулирована в четырех тезисах:
• Риск э к с п р о п р и а ц и и п р е д п р и я т и й , п р и н а д л е ж а щ и х иностран­
ному бизнесу в стране N, обусловлен уровнем « н а ц и о н а л ь н о й фрус­
трации».
• Уровень н а ц и о н а л ь н о й фрустрации обусловлен о т н о ш е н и е м
между о ж и д а н и я м и и фактическим благосостоянием населения.
• Чем больше отношение (т.е. чем сильнее разрыв) между ожида­
н и я м и и благосостоянием населения, тем выше вероятность револю­
ции и, соответственно, — политический риск.
• Чем меньше отношение (слабее разрыв) между о ж и д а н и я м и и
благосостоянием населения, тем ниже вероятность революции и, со­
ответственно, — политический риск.
Построение формализованной модели начинается с эмпиричес­
кой операционализации двух ключевых переменных — «ожидания»
(А) и «благосостояние» (W). Уровень благосостояния операционализирован т р а д и ц и о н н ы м и с о ц и а л ь н о - э к о н о м и ч е с к и м и индикаторами,
такими, к а к показатели детской смертности, развитость водопровод­
ных сетей, ВВП на душу населения (процентная д и н а м и к а ) , о б щ и й
объем и н в е с т и ц и й в процентах от ВВП и др. Гораздо менее тривиаль­
ны о п е р а ц и о н а л ь н ы е определения для переменной «уровень ожида­
ний», использующие такие показатели, как уровень грамотности, ко­
личество выпускаемых газет на 1000 человек, распространенность
См.:
Knudsen,
Н.
Explaining the National Propensity to Expropriate: An Ecological
Approach // Journal of International Business Studies. Spring 1974. P. 53—55.
7.2. Содержательные и ф о р м а л и з о в а н н ы е модели
223
радио и ТВ на 1000 человек, относительный уровень урбанизации,
распространенность профсоюзов.
На следующем этапе необходимо определить процедуру измере­
н и я значений (индексов) переменных А и W. Это непростая задача,
так как переменные являются к о м п о н е н т н ы м и — их значения состав­
ляются из з н а ч е н и й переменных-индикаторов. Здесь нужна специ­
альная, хорошо продуманная методика: механическое сложение «во­
допроводов» и «врачей» я в н о ничего не даст.
Далее нужно определить формулу для вычисления о т н о ш е н и я (F)
между п е р е м е н н ы м и А и W. П р о с т е й ш и й вариант: F = A— W («ожида­
ния» минус «благосостояние»; величина будет почти всегда положи­
тельная, так как ожидания обычно превышают фактическое благосо­
стояние). В реальном исследовании метрика будет зависеть от того, на
каком уровне измерены переменные.
Следующей задачей будет определение «порогового» значения от­
н о ш е н и я между переменными «благосостояние» и «ожидания», т.е.
при каком з н а ч е н и и F уровень н а ц и о н а л ь н о й фрустрации достигает
кризисного (революционного) состояния. Это также сложная задача,
предполагающая анализ большого числа политических кризисов в
разных странах. В конечном счете мы получим функцию, отражаю­
щую связь между национальной фрустрацией и «разрывом» между
о ж и д а н и я м и и благосостоянием. Предположительно это будет логис­
тическая ф у н к ц и я вида у = х + ах (М - х), где х — отношение между
благосостоянием и ожиданиями, у — уровень национальной фрустра­
ц и и , а и М— константы.
П о с л е д н и й п р и м е р показателен еще с одной точки зрения. На гра­
ф и к е четко в и д н о , что связь между п е р е м е н н ы м и носит н е л и н е й н ы й
характер, к а к в очень многих моделях, конструируемых для нужд по­
литического анализа.
224
7.3. Л и н е й н ы е и н е л и н е й н ы е модели
Глава 7. Моделирование в политическом анализе и прогнозировании
7.3. Линейные и нелинейные модели
Линейной
формализованной
м о д е л ь ю будет являться
такая модель, где связи между ф а к т о р н ы м и («входными») и зависи­
мыми («выходными») п е р е м е н н ы м и может быть описана прямой ли­
нией.
В л и н е й н о м моделировании очень широкое распространение по­
лучил уже з н а к о м ы й нам статистический метод — множественный ре­
грессионный анализ. Это обусловлено тем, что формула множествен­
ной регрессии:
у = b1x1 + b1x2 + ...+bpxp+а
изначально содержит в себе ключевые модельные составляющие:
«входы» (значения независимых переменных) и «выход» (значение за­
висимой переменной). И м е я рассчитанные константы b, а и значения
входных переменных х, можно вычислить значения выходной пере­
м е н н о й у. Кроме того, статистика множественного регрессионного
анализа содержит в себе показатели, позволяющие о ц е н и т ь качество
модели, ее соответствие реальным д а н н ы м .
Особенно ш и р о к о е распространение регрессионное моделирова­
ние получило в электоральных исследованиях, прежде всего в С Ш А .
Концептуальной основой многих подобных исследований стала тео­
р и я р а ц и о н а л ь н о г о выбора. В соответствии с постулатами этой тео­
рии избиратель в процессе электорального участия стремится к мак­
с и м и з а ц и и л и ч н ы х (шире или уже понимаемых) выгод. К примеру,
если избиратель считает, что в период правления президента N благо­
состояние его самого, его семьи и л и более широкой социальной груп­
п ы , к которой он принадлежит, выросло, — он окажет поддержку дей­
ствующему президенту. Если же избиратель оценивает д и н а м и к у
своего благосостояния в этот период отрицательно, предпочтение бу­
дет отдано кандидату о п п о з и ц и и .
Таким образом, зависимой переменной («выходом» регрессион­
ной модели) становится процент голосов, который наберет инкумбент
(incumbent). В а м е р и к а н с к о й традиции инкумбентом называют л и ц о ,
уже находящееся у власти и стремящееся сохранить свои п о з и ц и и по
результатам выборов, например быть избранным на второй прези­
дентский срок. Одна или н е с к о л ь к о независимых переменных будут
отражать и з м е н е н и я в общественном благосостоянии в период прав­
ления инкумбента. Это может быть, например, и з м е н е н и е объема
расходов администрации на с о ц и а л ь н ы е нужды или и з м е н е н и е в доле
валового внутреннего продукта на душу населения. Другие независи-
225
мые переменные будут непосредственно связаны с избирательным
процессом, н а п р и м е р уровень рейтинга (электоральной поддержки)
инкумбента. Константа и регрессионные к о э ф ф и ц и е н т ы рассчитыва­
ются на э м п и р и ч е с к о м материале предшествующих к а м п а н и й .
В результате мы получаем модель, учитывающую совокупное вли­
я н и е нескольких факторов на зависимую переменную, и можем пред­
сказать — с определенной доли точности — уровень электоральной
поддержки, который будет оказан действующему президенту.
При всем удобстве работы с л и н е й н ы м и м о д е л я м и они д а л е к о не
всегда к о р р е к т н о о п и с ы в а ю т о т н о ш е н и я между п о л и т и ч е с к и м и яв­
л е н и я м и . Все б о л ь ш у ю роль в п о л и т и ч е с к о м анализе и прогнозиро­
вани и играют модели, ф и к с и р у ю щ и е н е л и н е й н ы е связи между пе­
р е м е н н ы м и . Один из характерных п р и м е р о в — исследование
1
известного п о л и т о л о г а С М . Л и п с е т а , п о с в я щ е н н о е в л и я н и ю бла­
г о с о с т о я н и я граждан на уровень д е м о к р а т и и в стране.
Изначально Л и п с е т исходил из предположения о наличии прямой
л и н е й н о й связи между благосостоянием (ВВП на душу населения в
долларах С Ш А ) и уровнем демократии. Однако результаты эмпириче­
ских исследований показали, что в реальности связь не является
л и н е й н о й . Так, при ВВП н а д у ш у населения от 1500 до 3500 долл. воз­
можны с н и ж е н и е уровня демократии и рост авторитарных тенден­
ц и й . При достижении рассматриваемым показателем планки 5000—
5500 долл., характерной для развитых стран, уровень демократии
стабилизируется (точка • на графике). Следует помнить, что с момен­
та разработки модели прошло значительное время, и сделать поправ­
ку на уровень и н ф л я ц и и .
'См.:
Липсет,
СМ.
С р а в н и т е л ь н ы й а н а л и з с о ц и а л ь н ы х условий, необходимых
для с т а н о в л е н и я д е м о к р а т и и // М е ж д у н а р о д н ы й журнал социальных наук. 1993. № 3.
С. 5 - 3 4 .
15-3863
226
Глава 7. Моделирование в политическом анализе и прогнозировании
Н е л и н е й н ы е м о д е л и практически н е з а м е н и м ы п р и анали­
зе политических п р о ц е с с о в , их развития во времени. Это с в я з а н о с
тем, что д и н а м и к а политического процесса почти всегда н е л и н е й н а .
Д е й с т в и т е л ь н о , с л о ж н о представить себе б е с к о н е ч н ы й рост кон­
ф р о н т а ц и и между двумя государствами: рано или п о з д н о к о н ф л и к т
получит в о е н н о е или м и р н о е разрешение либо н а п р я ж е н н о с т ь ста­
билизируется на к а к о м - т о уровне. Не менее с л о ж н о представить
б е с к о н е ч н о р а с т у щ и й или п а д а ю щ и й рейтинг п о п у л я р н о с т и поли­
тического лидера.
В д а н н о м к о н т е к с т е п о л е з н о будет о з н а к о м и т ь с я с еще о д н о й мо­
делью, д е м о н с т р и р у ю щ е й д и н а м и к у связи между п о л и т и ч е с к и м и
о р и е н т а ц и я м и граждан и э к о н о м и ч е с к о й ситуацией в стране. Этой
теме п о с в я щ е н о , в частности, исследование Р. С т и в е н с о н а , опубли­
1
к о в а н н о е в 2001 г. О с н о в н а я его гипотеза была с ф о р м у л и р о в а н а
следующим о б р а з о м : в странах развитой д е м о к р а т и и п р и росте эко­
н о м и к и «усредненные» политические п р е ф е р е н ц и и граждан (aggre­
gate policy preferences) сдвигаются влево, при э к о н о м и ч е с к о м спа­
де — вправо.
Необходимо п о я с н и т ь , что понимается под «левыми» и «правыми»
взглядами в с о в р е м е н н о й Северной Америке и Западной Европе. Ста­
т и с т и ч е с к и й а н а л и з результатов с о ц и о л о г и ч е с к и х и с с л е д о в а н и й
2
(в частности, исследования Дж. Стимсона ) показал, что в странах
стабильной демократии существуют четкие корреляции между оцен­
ками граждан таких п о з и ц и й , как:
•требуемый уровень государственных расходов на образование,
здравоохранение, охрану окружающей среды, оборону;
• значимость роли государства в защите прав человека;
• значимость р о л и государства в обеспечении э к о н о м и ч е с к о й бе­
зопасности.
Ф а к т о р н ы й анализ выявил для данных переменных латентный
ф а к т о р с объяснительной силой 7 1 % вариации. С т и м с о н назвал его
«политическим настроем» населения (policy mood). На одном полюсе
этого фактора — «левая» п о з и ц и я , предполагающая активное участие
государства в р е ш е н и и названных проблем, на другом — правая, кон­
сервативная п о з и ц и я , предполагающая ограничение государственно­
го участия.
1
См.:
Stevenson,
R. 72.
7.3. Л и н е й н ы е и н е л и н е й н ы е модели
Логика гипотезы лежит в русле уже обсуждавшейся нами теории
рационального выбора и базируется на аналогии с потребительским
выбором. Так, потребитель приобретает набор товаров, максимально
соответствующий его потребностям, — в рамках ограничений, свя­
занных с уровнем его дохода. П р и и з м е н е н и и доходов потребитель
может изменить набор приобретаемых товаров. Если предположить,
что гражданин рационально выбирает из политических альтернатив
(левая или правая государственная политика), он выберет ту, которая
соответствует бюджету, но уже не личному или семейному, а государ­
ственному. Левая политика «стоит» государственному бюджету значи­
тельно дороже, чем правая, так как предполагает активное финансо­
вое участие государства в р е ш е н и и ш и р о к о г о круга п р о б л е м .
Соответственно, «дорогая» левая политика будет чаще приветство­
ваться в те периоды, когда она государству «по средствам», т.е. в пери­
оды э к о н о м и ч е с к о г о роста. И наоборот, предпочтения будут чаще от­
даваться консервативному курсу в периоды спада.
Для получения более достоверных результатов были выбраны две
различные меры и д е н т и ф и к а ц и и граждан в «лево-правом контину­
уме». Одна мера базировалась на самооценках респондентов, которым
предлагалось самим определить свое «место» в 10-балльной шкале
«левые — правые» (такие опросы проводятся в странах Европейского
союза и С Ш А с 1970-х гг.).
Другая мера базировалась на соотнесении результатов голосова­
ний с п о з и ц и я м и политических партий. Ш к а л а строилась в три шага.
Сначала определялось «место» политических партий в лево-правом
континууме (шкала от 0 до 100) по результатам контент-анализа их
предвыборных материалов. Затем для каждой партии определялся
«свой» интервал ( н и ш а ) на этой же шкале, исходя из п о з и ц и й бли­
жайших п а р т и й - с о п е р н и к о в «слева» и «справа». Н а к о н е ц , осуществ­
лялось соотнесение доли избирателей, проголосовавших за политиче­
скую п а р т и ю , с ее н и ш е й в лево-правом пространстве.
Например, имеются три партии А, Б и В. Их позиции на 100-балльной
лево-правой шкале соответственно равны 40, 50 и 60. Партия А занимает
на этой шкале нишу от 35 до 45, Б — от 45 до 55, В — от 55 до 65. За пар­
тию А на выборах подано 20% голосов, следовательно, 20% избирателей
могут быть позиционированы на лево-правой шкале в интервале 35 — 45.
Та же схема рассуждений для других партий и их электората.
The E c o n o m y and Policy Mood: A F u n d a m e n t a l D y n a m i c of
D e m o c r a t i c Politics? // American Journal of Political Science. Vol. 45. № 3 (Jul. 2001).
2
С м . : Stimson,
J. A.
227
Public Opinion in America: Moods, Cycles and Swings. Boulder,
1998.
15-
228
Глава 7. Моделирование в политическом анализе и прогнозировании
Для оценки состояния экономики были использованы показатели
безработицы, инфляции, экономического роста. В соответствии с гипо­
тезой исследования предполагалось, что увеличение показателей безра­
ботицы и и н ф л я ц и и и уменьшение показателя экономического роста бу­
дут приводить к правому смещению позиционирования в лево-правом
пространстве. Напротив, уменьшение безработицы и инфляции в соче­
тании с увеличением экономического роста должно иметь следствием
смещение влево. Разумеется, все смещения должны наступать с некото­
рым временным запозданием, так как политические предпочтения насе­
ления в стабильных демократиях обладают существенной инерцией.
Ниже приводится графическое представление модели. Пунктиром
обозначена д и н а м и к а «политического настроя», измеренного социоло­
гическими опросами. Сплошная л и н и я обозначает прогноз модели, ос­
н о в а н н ы й на данных самооценки респондентов. Прерывистая л и н и я —
прогноз модели, основанный на электоральных предпочтениях. По оси
1
X отложено время, по оси Y— шкала «политического настроя» .
7.4. Структурное моделирование
229
В качестве примера структурного моделирования рассмотрим по­
строение модели «Партии в пространстве политических ориентации».
1
Методология создания такой модели разработана В.А. Леванским и
изложена в сборнике «Компьютерное моделирование социально-по­
литических процессов» под редакцией О.Ф. Шаброва (М., 1994).
Объектом моделирования является партийная система, ее элемен­
тами — политические партии. Структура элементов задается набором
политических ориентаций — дескрипторов, описывающих п о з и ц и ю
партии по тому или иному идеологически значимому вопросу. Каждый
дескриптор (ориентация) имеет вид N-балльной шкалы, каждая пар­
тия получает шкальную оценку по всем дескрипторам. С помощью ме­
тодов компьютерного анализа можно выявить структуру партий в мно­
гомерном пространстве политических ориентаций — дескрипторов.
Разберем этот алгоритм более подробно на конкретном примере.
На стадии построения содержательной модели имеются две клю­
чевые задачи:
1) отбор элементов модели (какие политические партии будут в нее
включены?);
2) отбор политических ориентаций — дескрипторов (какие при­
з н а к и в наилучшей степени характеризуют идеологические различия
между партиями?).
Первая задача может решаться сплошным или выборочным методом:
в модель могут быть включены все зарегистрированные политические
партии (в некоторых случаях и несистемные, «подпольные» политичес­
кие организации) либо мы выбираем только часть партий в соответствии
с определенным критерием, например по представленности партии в
парламенте (отбираются только парламентские партии) или результатам
последних парламентских выборов (например, будут отобраны партии,
получившие более 1% голосов избирателей).
К а к в и д н о , д и н а м и к а реального процесса и прогнозы модели в
значительной мере совпадают.
7.4. Структурное моделирование
В отдельную группу можно выделить модели, о п и с ы в а ю щ и е струк­
туру
— совокупность устойчивых связей между элементами некото­
рой системы.
Вторая задача сложнее. К дескрипторам предъявляются по меньшей
мере три требования. Во-первых, они должны быть идеологически зна­
чимыми. Так, отношение партии к проблеме государственного регулиро­
вания экономики является, безусловно, значимым с точки зрения ее об­
щей политической ориентации, а вот отношение к развитию
велосипедного спорта в конкретном регионе страны — вряд ли. Во-вто­
рых, дескрипторы должны обладать различающей способностью: оцен­
ки хотя бы части отобранных политических партий по шкале данного де­
скриптора должны существенно отличаться от оценок других партий.
1
С м . : Stevenson, R. Т. O p . cit. Р. 631.
См.:
М., 1986.
Леванский,
В. А.
Моделирование в социально-правовых исследованиях.
230
7.5. Когнитивное моделирование
Глава 7. Моделирование в политическом анализе и прогнозировании
К примеру, если мы включаем в модель только парламентские партии, то
дескриптор «стремление к насильственному изменению существующего
строя» не будет работать: парламентские партии системны и все как од­
на получат по этому дескриптору нулевые оценки. В-третьих, дескрип­
тор должен измеряться на интервальном или хотя бы порядковом уров­
не. Так, дескриптор «отношение к политике действующего президента»
некорректен, поскольку «отношение» является номинальным призна­
ком. Правильно сформулировать этот дескриптор можно как «степень
поддержки политики действующего президента». По 10-балльной шкале
0 будет означать крайнюю оппозиционность партии, 10 — безоговороч­
ную поддержку. Другой вариант — обозначить два четких идеологичес­
ких полюса. Так, взгляды партии на оптимальное государственное уст­
ройство можно оценить по шкале «крайний конфедерализм (0)
(10)
крайний унитаризм». Например, для современной партийной системы
России могут быть предложены такие дескрипторы, как «поддержка по­
литики государственного социального патернализма», «поддержка по­
литики приватизации государственного имущества», «поиск собствен­
ного исторического пути — ориентация на западные страны», «уровень
приоритетности прав личности и демократических свобод», «уровень го­
сударственного регулирования экономики» и т.д.
И м е я отобранные дескрипторы и элементы системы, можно пере­
ходить к формализации модели. Первым шагом в этом направлении бу­
дет насыщение содержательной модели конкретными числовыми дан­
н ы м и — оценками партий по каждому из выбранных дескрипторов.
Такую задачу можно решать с опорой на объективные данные (напри­
мер, результаты контент-анализа программ партий или выступлений их
лидеров) или экспертные оценки. В последнем случае полезным будет
метод Дельфи, с помощью которого можно не только оценить положе­
ние партий по каждому дескриптору, но и создать сам набор дескрип­
торов (бесструктурный этап экспертизы).
В результате получим матрицу с о ц е н к а м и партий по политичес­
к и м о р и е н т а ц и я м , например, такого вида:
23!
На следующем этапе выбираем математический метод, который
позволит объединить полученные д а н н ы е в целостную модель струк­
туры политических партий в многомерном пространстве дескрипто­
ров. В оригинальной методике Леванского используется специальный
алгоритм структурной т а к с о н о м и и , о с н о в а н н ы й на теории распозна­
вания образов. Однако п р и м е н е н и е данного алгоритма требует специ­
альной компьютерной программы, поэтому мы воспользуемся уже
изученным статистическим методом — ф а к т о р н ы м анализом, кото­
рый также позволяет оценить структуру объектов в многомерном про­
странстве. Допустимо и п р и м е н е н и е кластер-анализа.
В нашем учебном примере структура объектов в факторном про­
странстве будет следующей:
-1,2
-0,8
-0,4
0
0,4
0,8
1,2
Теперь мы сможем экспериментировать с моделью — создать «вир­
туальную» партию с определенными з н а ч е н и я м и по шкалам дескрип­
торов и посмотреть, к а к она будет «встраиваться» в уже существую­
щую структуру; и л и м е н я т ь о ц е н к и для п а р т и й в м о д е л и и
отслеживать и з м е н е н и е их п о л о ж е н и й в пространстве ориентаций.
7.5. Когнитивное моделирование
Партии
Дескрипторы
А
В
С
D
Е
1
8
2
3
6
4
2
9
1
6
5
6
3
3
9
8
6
6
4
3
9
8
6
2
3
9
5
3
9
9
5
6
3
3
3
4
К о г н и т и в н о е м о д е л и р о в а н и е (или моделирование с помо­
щью когнитивных карт) имеет особое значение для политического
анализа. О н о предназначено для моделирования сложных, слабост­
руктурированных объектов, к а к о в ы м и является большинство поли­
тических процессов и ситуаций.
В основе данного метода лежит к о г н и т и в н ы й подход, бурно разви­
вающийся с 1960-х гг. Сам т е р м и н появился несколько раньше — в
232
1948 г., после выхода в свет известной работы американского психоло­
га Э. Толмена «Когнитивные карты у крыс и человека». Рассматривая
поведение крысы в лабиринте, Толмен пришел к выводу, что с течени­
ем времени у нее формируется особая «когнитивная карта» лабирин­
та — структурированное представление об окружающей обстановке.
И м е н н о эта карта определяет реакции животного.
Ю.М. П л о т и н с к и й к о г н и т и в н ы м подходом называет «решение
традиционных для д а н н о й науки проблем методами, учитывающими
когнитивные аспекты, в которые включаются процессы в о с п р и я т и я ,
м ы ш л е н и я , п о з н а н и я , объяснения и п о н и м а н и я . К о г н и т и в н ы й под­
ход в любой предметной области акцентирует в н и м а н и е на "знани­
я х " , вернее, на процессах их представления, хранения, обработки, ин­
1
терпретации и производстве новых знаний» .
П р и всем м н о г о о б р а з и и к о г н и т и в и с т и к и существует два прин­
ц и п и а л ь н ы х д л я н а с акцента. Если нас интересует система з н а н и й и
п р е д с т а в л е н и й , «картина мира» о п р е д е л е н н о г о человека (или груп­
пы л ю д е й ) для получения и н ф о р м а ц и и об этом человеке и л и груп­
пе, то т а к о й к о г н и т и в н ы й а н а л и з будет субъектно-ориентированным. К примеру, а н а л и з с и с т е м ы представлений п о л и т и ч е с к о г о
лидера о р е а л ь н о с т и может быть ч р е з в ы ч а й н о полезен п р и прогно­
з и р о в а н и и его д е й с т в и й и р е ш е н и й в некоторой с и т у а ц и и , а постро­
е н и е к о г н и т и в н о й карты ш и р о к о й с о ц и а л ь н о й группы будет вос­
т р е б о в а н о для п р о г н о з а в о с п р и я т и я этой группой тех и л и и н ы х
действий властной элиты.
Если нас интересует не субъект когнитивного процесса, а его про­
дукт — ко г нитивная карта того или иного фрагмента политической
реальности (например, при составлении когнитивных карт экспертов
относительно факторов, влияющих на ситуацию в Б л и ж н е в о с т о ч н о м
регионе, нам важны не особенности восприятия экспертов, а сама си­
туация на Б л и ж н е м Востоке), то эксперт выступает не объектом ис­
следования, как в примере с политическими лидерами или социаль­
н ы м и группами, а «инструментом» построения адекватной модели
ситуации, и такой подход будет объектно-ориентированным.
Собственно когнитивная карта представляет собой так называе­
мый з н а к о в ы й о р и е н т и р о в а н н ы й граф, в котором:
• в е р ш и н ы соответствуют б а з и с н ы м факторам, в которых описы­
ваются процессы в ситуации;
•определяются непосредственные взаимосвязи между ф а к т о р а м и
путем анализа причинно-следственных цепочек, о п и с ы в а ю щ и х рас-
пространение в л и я н и й одного фактора на другие. Считается, что фак­
торы, входящие в посылку «если...» цепочки «если... то...», влияют на
факторы следствия «то...» этой цепочки. П р и ч е м это в л и я н и е может
быть либо усиливающим (положительным), либо т о р м о з я щ и м (отри­
цательным), л и б о переменного знака в зависимости от возможных
1
дополнительных условий . В более «мягком» варианте к о г н и т и в н о й
карты используется не жесткая и м п л и к а ц и я «если... то...», а вероятно­
стное влияние: реализация события А увеличивает (уменьшает) веро­
ятность реализации события Б. Связи визуализируются в виде л и н и й ,
называемых дугами, с соответствующим з н а к о м ;
•замкнутый о р и е н т и р о в а н н ы й путь, все вершины которого раз­
л и ч н ы , называется контуром (или контуром обратной связи). Контур,
усиливающий отклонение, является контуром положительной обрат­
ной связи, а контур, противодействующий отклонению, — контуром
отрицательной обратной связи.
Н а п р и м е р , мы с ч и т а е м , что и з о л я ц и о н и с т с к а я п о л и т и к а в от­
н о ш е н и и Р о с с и и с о с т о р о н ы С Ш А и НАТО будет с п о с о б с т в о в а т ь
росту п а т р и о т и ч е с к и х н а с т р о е н и й в с т р а н е . П о д д а в л е н и е м этих
н а с т р о е н и й р у к о в о д с т в о Р о с с и и будет в ы н у ж д е н о у в е л и ч и т ь рас­
ходы на а р м и ю и в о е н н о - п р о м ы ш л е н н ы й к о м п л е к с , что в с в о ю
очередь п о д т о л к н е т С Ш А к д а л ь н е й ш е й а к т и в и з а ц и и п о л и т и к и
и з о л я ц и и . Эту с о в о к у п н о с т ь п р е д с т а в л е н и й м ы м о ж е м визуализи­
ровать с п о м о щ ь ю п р о с т е й ш е й к о г н и т и в н о й карты с т р е м я верши­
н а м и и т р е м я д у г а м и . Три и м е ю щ и е с я в е р ш и н ы з а м к н у т ы в усили­
вающий контур.
Значительно более сложная когнитивная карта, приведенная ниже,
2
описывает систему факторов палестино-израильского конфликта (по­
пробуйте самостоятельно ее проанализировать, выделив контуры об­
ратной связи).
1
См.:
Максимов,
В. П.,
Корноушенко,
Е. К.
Аналитические о с н о в ы п р и м е н е н и я
к о г н и т и в н о г о подхода п р и р е ш е н и и с л а б о с т р у к т у р и р о в а н н ы х задач // Труды ИПУ.
1998. Вып. 2.
1
Плотинский,
Ю. М.
Модели с о ц и а л ь н ы х п р о ц е с с о в . С. 53.
233
7.5. К о г н и т и в н о е моделирование
Глава 7. Моделирование в политическом анализе и прогнозировании
2
См.:
http://www.ochoadeaspuru.com/fuzcogmap/middleeast.php.
234
Литература
• Моделирование в политическом анализе и прогнозировании
235
3. Назовите о с н о в н ы е особенности структурных моделей, а также спосо­
бы их построения.
4. Что такое когнитивная карта? Из каких элементов она состоит? В чем
различие между субъектно-ориентированным и объектно-ориентированным
подходами в к о г н и т и в н о м к а р т и р о в а н и и ?
5. Охарактеризуйте алгоритм построения модели «Партии в пространстве
политических ориентаций».
Литература
Горелова, В. Л., Мельникова, Е. Н. О с н о в ы п р о г н о з и р о в а н и я систем. М.,
1986.
Компьютерное моделирование социально-политических процессов / Под
ред. О. Ф. Шаброва. М., 1994.
Леванский, В. А. М о д е л и р о в а н и е в социально-правовых исследованиях.
М., 1986.
Плотинский,
Ю. М.
Модели социальных процессов :
учеб. пособие. М.,
2001.
Stevenson,
R. Т. T h e Economy and Policy Mood: A Fundamental Dynamic of
Democratic Politics? // American Journal of Political Science. Vol. 45. № 3 (Jul.
2001).
С а м а по себе к о г н и т и в н а я карта отражает л и ш ь систему ф а к т о р о в и
самое о б щ е е представление об их взаимосвязи. Она не ф и к с и р у е т ни
д е т а л ь н ы й характер в л и я н и я ф а к т о р о в друг на друга, ни д и н а м и к у из­
м е н е н и й этих в л и я н и й в з а в и с и м о с т и от ситуации. В этом плане ког­
н и т и в н а я карта представляет с о б о й содержательную модель исследуе­
мого объекта. В то же время, к а к и в о б щ е м случае с содержательными
м о д е л я м и , о н а может быть п р е о б р а з о в а н а в формальную модель — си­
стему у р а в н е н и й . Д л я этого, разумеется, требуется достичь определен­
ного у р о в н я структурирования ф а к т о р о в и их связей.
К м о д е л и р о в а н и ю с п о м о щ ь ю к о г н и т и в н ы х карт мы е щ е в е р н е м с я
в ходе и з у ч е н и я с ц е н а р н о г о метода.
Контрольные вопросы и задания
1. О п р е д е л и т е п о н я т и е «модель». К а к и е у н и к а л ь н ы е в о з м о ж н о с т и предо­
ставляет м о д е л и р о в а н и е в п о л и т и ч е с к и х исследованиях?
2. В чем о т л и ч и е л и н е й н ы х м о д е л е й от нелинейных? Обоснуйте значи­
мость н е л и н е й н о г о м о д е л и р о в а н и я п р и м е н и т е л ь н о к о с о б е н н о с т я м полити­
ческого п р о ц е с с а .
Stimson, J. A. Public Opinion in America: Moods, Cycles and Swings. Boulder,
1998.
8.1. Ивент-анализ
ГЛАВА 8
Политические события и ситуации как особые
объекты политического анализа
Мы рассмотрим три разных с точки зрения используемых подходов
метода — ивент-анализ, ситуационный анализ и SWOT-анализ. Пер­
вый представляет собой преимущественно количественную технику,
второй основан на качественной методологии, третий отличает выра­
ж е н н а я клиент-ориентированность. Однако все техники объединяет
чрезвычайно ш и р о к о е п р и м е н е н и е в современном политическом
анализе и прогнозировании. В какой-то мере их м о ж н о назвать «фир­
менными» методиками, характеризующими (хотя и с совершенно
разных сторон) отличительные особенности политического анализа
на с ов р емен но м этапе.
8.1. Ивент-анализ
Ивент-анализ: создание метода
Ивент-анализ (от англ. event — событие) как метод исследований по­
литической науки зародился в 1960-х гг. Первое системное изложение
его методологии и инструментария содержится в работах американ­
ского ученого Ч. Маклеланда, которого можно считать отцом-основа­
телем д а н н о г о исследовательского направления. На с е г о д н я ш н и й
день ивент-анализ остается одним из наиболее актуальных методов
э м п и р и ч е с к о й политологии, его инструментарий продолжает расши­
ряться и дополняться в XXI столетии.
Ивент-анализ сформировался целиком в рамках п о л и т и ч е с к о й на­
уки, точнее, в рамках ее направления, связанного с изучением между­
народных о т н о ш е н и й . Это само по себе примечательно, так как боль-
237
шинство методов, используемых в политическом анализе и прогнози­
ровании, являются м е ж д и с ц и п л и н а р н ы м и и были «адаптированы»
политологией к своим потребностям.
Ивент-анализ принадлежит к группе количественных методов изу­
чения политической реальности. Его суть состоит в систематическом
формализованном представлении интеракций между субъектами поли­
тики в рамках определенной шкалы (как правило, отражающей состо­
яния конфликтности/мирных процессов). И н ф о р м а ц и о н н о й базой его
являются сообщения С М И : преимущественно газет и информацион­
ных агентств. Ближайший «родственник» ивент-анализа — контентанализ: оба метода осуществляют количественный анализ текстов, хотя
и разными способами. В этом плане необходимо ясно понимать, что
объектом ивент-анализа являются не сами события, а сообщения о со­
бытиях.
Рождение ивент-анализа не случайно приходится на середину 1960-х гг.
К этому времени в западной (прежде всего американской) политичес­
кой науке уже прочно утвердилась бихевиористская парадигма: боль­
шинство исследований опирались на формализованный эмпирической
материал, активно использовалась статистика и т.д. В этом плане сфера
международных отношений находилась как бы в положении «отстаю­
щего», здесь до сих пор доминировали традиционные методы: истори­
ческий анализ, традиционный анализ текстов. Это связано с тем, что ос­
новные источники количественных данных политической науки —
результаты социологических опросов, электоральная и социально-эко­
номическая статистика — генерируются на внутригосударственном, а
не на межгосударственном уровне. Сложная внешнеполитическая ситу­
ация — «холодная война» и гонка вооружений, нестабильность в Ближ­
невосточном регионе и т.д. — требовала активного внедрения более со­
временных методов анализа и прогнозирования.
Таким образом, развитие ивент-анализа стало, с одной стороны, от­
ветом на объективные политические вызовы эпохи, с другой — находи­
лось целиком в русле тенденций развития эмпирической политологии
того времени.
Процесс создания «данных о событиях» (Event Data)
Процедуры ивент-анализа можно условно отнести к двум большим
фазам:
• ф о р м а л и з о в а н н о е представление сообщений о событиях в соот­
ветствии с определенной кодировочной схемой, или процесс созда­
н и я «данных о событиях» (Event Data);
238
• использование баз данных о событиях для получения содержа­
тельных гипотез и выводов относительно изучаемых политических
процессов, построение и тестирование моделей. На этой стадии в со­
временной политической науке используется очень ш и р о к и й набор
статистических техник и математических подходов: ф а к т о р н ы й , диск р и м и н а н т н ы й , кластер-анализ, метрика Левенштейна, не говоря уже
о к о р р е л я ц и о н н о м анализе и множественной регрессии. Н и ж е мы
рассмотрим многие из них на ко н кре тных примерах.
Нередко к собственно ивент-анализу относят только первую фазу,
однако это не вполне верно: создание событийных баз данных — не
более чем процесс структурирования и н ф о р м а ц и о н н о г о массива, ко­
торый сам по себе может обеспечить л и ш ь самые п р и м и т и в н ы е обоб­
щ е н и я . Аналитическая составляющая возникает при «стыковке» дан­
ных ивент-анализа с математико-статистическими подходами.
Процесс создания «данных о событиях» включает четыре основ­
ные составляющие, а именно:
• выбор и н ф о р м а ц и о н н о г о обеспечения;
• разработку системы кодирования (или адаптацию уже существу­
ющей системы);
• выбор способа кодирования: м а ш и н н ы й или ручной. В первом
случае необходима разработка и перевод на я з ы к программирования
специальных словарей, во втором — подготовка к оди р овщ и к ов. Сле­
дует отметить, что с 1990-х гг. м а ш и н н о е кодирование почти полно­
стью вытесняет ручное;
• ф о р м и р о в а н и е базы данных.
Графически процесс создания базы событийных д а н н ы х м о ж н о
1
представить следующим образом :
Не случайно между этапами (1) выбора источников и н ф о р м а ц и и и
(2) разработки кодировочной системы существует обратная связь
(двойная стрелка): они в значительной степени зависят друг от друга,
на чем мы еще остановимся.
1
8.1. Ивент-анализ
Глава 8. Политические события и ситуации как особые объекты.
С м . : Gerner,
D. J.,
Schrodl,
Ph. A. Analyzing International Event D a t a : A H a n d b o o k
of Computer-Based Techniques. Cambridge University Press, 2000. C h . I.
239
Процесс кодирования в самом общем виде представляет собой
перевод вербального с о о б щ е н и я о событии в ф о р м а л и з о в а н н ы й ряд
данных в соответствии с определенным форматом. «Базовым» для
ивент-анализа выступает формат, предложенный Маклеландом. В со­
ответствии с н и м любое политическое событие может быть представ­
л е н о через четыре составляющие:
• Время (time) наступления события — дата или более точное вре­
мя. Ответ на вопрос — когда?
• Субъект или и н и ц и а т о р политического действия (source). Ответ
на вопрос — кто?
• Объект (target) политического действия. Ответ на вопрос — ко­
му? (кого?)
• Собственно политическое действие (activity).
Ответ на вопрос —
что сделал?
Существуют и более сложные форматы представления событий (сооб­
щений о событиях). Еще один американский исследователь, также изве­
стный методолог ивент-анализа, Э. Азар вводит в эту схему пятую состав­
ляющую — предмет взаимодействия (issue; ответ на вопрос — по какому
1
поводу?) . Некоторые исследователи вводят составляющие, отражающие
контекст события. Мы же будем отталкиваться от формата Маклеланда
как наиболее простого и ясного с точки зрения учебных задач.
Формат кодирования событий в значительной мере определяет на­
бор источников информации. Так, в современном ивент-анализе наибо­
лее распространенной практикой является использование сообщений
мировых и, в меньшей степени, региональных и н ф о р м а ц и о н н ы х
агентств. Нетрудно заметить, что большинство заголовков новостных
лент информагентств изначально стоится в формате ивент-анализа (на­
пример, «Сегодня президент Буш объявил ультиматум Ираку»: дата —
субъект — действие — объект). Достоинством этого источника инфор­
мации является минимум интерпретационных наслоений по сравнению
с другими С М И . Кроме того, его данные изначально существуют в
электронном виде и доступны как в сети Интернет, так и по специаль­
ной электронной подписке. Поэтому к 1990-м гг. информационные
агентства как источник и н ф о р м а ц и и для ивент-анализа полностью вы­
теснили международно-ориентированные печатные С М И . В 1960—
1970-х гг. многие базы данных создавались на материалах газеты «NY Times» и «Times of Londo
1
См.:
Azar, Е. Е.
T h e C o d e b o o k of t h e Conflict a n d Peace Data Bank ( C O P D A B ) .
College Park, University of Maryland, 1982.
240
При конкретном выборе источников для ф о р м и р о в а н и я базы дан­
ных перед исследователем встает целый ряд вопросов: использовать ли
несколько источников и как согласовывать их и н ф о р м а ц и ю , если
между н и м и есть противоречия? использовать ли материалы только
мировых и н ф о р м а ц и о н н ы х агентств или также региональных? как
«стыковывать» их между собой? Универсальных рекомендаций здесь
нет: все зависит от целей исследования и конкретного формата коди­
ровочной системы.
241
8.1. Ивент-анализ
Глава 8. Политические события и ситуации как особые объекты.
(«Reject», №11 в WEIS) меньше уровень к о н ф л и к т н о с т и , чем в классе
«Угроза» («Threat», № 17 в WEIS).
То же правило порядкового измерения распространяется и на под­
классы. Так, уже названный класс «Угроза» в WEIS содержит четыре
подкласса:
171
172
173
174
Процесс кодирования данных
угроза, не предполагающая применения санкций;
угроза, предполагающая применение невоенных с а н к ц и й ;
угроза, предполагающая применение военных с а н к ц и й ;
ультиматум — угроза, предполагающая применение военных санк­
ций в ограниченное время.
Наиболее просто (по существу, автоматически) кодируется временная
составляющая события — дата. Если событие произошло 2 июля 2003 г.,
оно получит код 030702. Также весьма несложно кодируются объекты и
субъекты событий. В их качестве могут выступать государства, полити­
ческие партии, транснациональные компании, несистемные игроки
(например, партизанские движения) — вообще все явно идентифици­
руемые участники политического процесса. Большинство уже создан­
ных баз данных ориентировано на государства как центральных акторов
международного политического процесса, что вполне объяснимо. Госу­
дарствам присваиваются стандартные трехбуквенные аббревиатуры.
Так, Россия обозначается как RUS, Ирак — IRQ, Кувейт — K U W и т.д.
Наиболее «тонкая» часть кодирования событий — кодирование
действий, которое придает особую специфику ивент-анализу. Каждое
политическое действие входит в определенный класс (подкласс) дей­
ствий, каждый класс действий имеет свое ф и к с и р о в а н н о е место в не­
кой шкале, отражающей состояние о т н о ш е н и й между акторами. На­
иболее р а с п р о с т р а н е н н ы й п р и з н а к п о с т р о е н и я т а к о й ш к а л ы —
уровень к о н ф л и к т н о с т и (или, наоборот, «мирной» составляющей) в
том или и н о м действии или классе действий.
Нетрудно заметить, что уровень конфликтности поведения в клас­
се идет по возрастающей от подкласса к подклассу, что отражается в
возрастании цифрового кода. Это классическая порядковая шкала: из­
вестно, что в действии 173 («угроза, предполагающая применение во­
енных санкций») больше выражен признак «конфликтность», чем в
действии 171 («угроза, не предполагающая применения санкций»), и
меньше, чем в действии 174 («ультиматум») — 171 < 173 < 174. В то же
время неизвестно, насколько признак выражен больше, так как у нас
нет четкой единицы измерения признака «конфликтность». Соответ­
ственно, шкала не интервальная.
Ш и р о к о используются ш к а л ы , т р а н с ф о р м и р у ю щ и е з н а ч е н и я ко­
дов в интервальные величины. Н а п р и м е р , известная шкала Гольдш т е й н а позволяет работать с к о д и р о в к а м и WE1S на интервальном
1
уровне. Н е к о т о р ы е примеры приведены в таблице :
П о я с н и м все это на примере самой первой систематически разра­
ботанной Ч. Маклеландом кодировочной системы ивент-анализа —
WEIS (World Event Interaction Survey). WEIS относит всю совокуп­
ность действий к 63 подклассам, агрегируемым в 22 класса. Кодировочный номер класса соответствует уровню «конфликтного поведе­
ния», содержащегося в том или и н о м действии. Н а п р и м е р , классы с
наиболее в ы с о к и м числовым значением включают д е м о н с т р а ц и ю и
п р и м е н е н и е военной силы, с наиболее н и з к и м ч и с л о в ы м значени­
ем — заключение межгосударственных альянсов. Таким образом, ко­
дирование действий в ивент-анализе выводит на п о р я д к о в ы й уровень
и з м е р е н и я . Н а п р и м е р , известно, что в классе д е й с т в и й «Отказ»
Ультиматум
174
6,9
Военное вмешательство
223
10,0
Класс в WEIS
Код WEIS
Значение по шкале
Гольдштейна
«Похвала» (политическому курсу, лидеру и т.д.)
41
3,4
Обещание политической поддержки
51
4,5
Разумеется, шкала Гольдштейна небесспорна, как небесспорна бы­
ла бы любая другая шкала, — объективного интервала для признака
«конфликтность в международных отношениях», видимо, не сущест­
вует в п р и н ц и п е . Однако необходимость перевода кодов ивент-анали­
за в интервальные величины очевидна, так как именно это позволяет
использовать в работе с событийными данными сложные статистиче1
С м . : Gerner, D. J., Schrodt, Ph. A. O p . cit. C h . 3.
16-3863
242
Глава 8. Политические события и ситуации как особые объекты.
ские методы. К тому же данная шкала является хорошим инструментом
визуализации событийной информации. Н и ж е приводится график, от­
ражающий действия Ирака в отношении И р а н а с 1979 по 1997 г. (отри­
цательные величины характеризуют более высокий уровень конфликт­
ности). В частности, четко видны стадия ирано-иракской войны и
1
период иракского вторжения в Кувейт .
8.1. Ивент-анализ
243
Однако чисто визуальной в е р и ф и к а ц и и данных практически все­
гда бывает недостаточно. Любые С М И — в том числе информагентст­
ва — дают погрешность, связанную с той или и н о й политической ан­
гажированностью (если не прямое искажение фактов, то умолчание
одних событий и «выпячивание» других). Соответственно, необходи­
мо тестирование созданных баз данных с использованием независи­
мых (по возможности объективных и н е п р е м е н н о взятых из иных ис­
точников) индикаторов.
Базы данных ивент-анализа
Кроме «односторонней» картины действий одного актора в отно­
ш е н и и другого м о ж н о получить и визуальное представление о взаи­
модействии субъектов политики. Н и ж е приводится схема, демонст­
рирующая развитие палестино-израильского к о н ф л и к т а с 1982 по
2
1992 г. Опять же четко видны «провалы», связанные с и н т и ф а д о й .
К р о м е уже н а з в а н н о й с и с т е м ы W E I S , на с е г о д н я ш н и й день сущест­
вует ц е л ы й к о м п л е к с баз д а н н ы х и в е н т - а н а л и з а , к о т о р ы й непре­
рывно дополняется новыми исследовательскими разработками. По
м н е н и ю известного с о в р е м е н н о г о методолога ивент-анализа, про­
ф е с с о р а К а н з а с с к о г о университета Ф. Ш р о д т а , все базы д а н н ы х
1
м о ж н о подразделить на две б о л ь ш и е группы . Первую группу со­
ставляют базы
субъектно-ориентированные,
т.е.
ориентированные
на а к т о р о в международных п о л и т и ч е с к и х п р о ц е с с о в . О н и включа­
ют и н ф о р м а ц и ю о в з а и м о д е й с т в и и о п р е д е л е н н о г о набора акторов
на п р о т я ж е н и и о п р е д е л е н н о г о периода в р е м е н и ( н а п р и м е р , госу­
дарства, р а с п о л о ж е н н ы е и и м е ю щ и е интересы на Б л и ж н е м Востоке
с 1970 по 1990 г.). Вторая группа баз д а н н ы х — назовем ее проблем­
но-ориентированной — к о н ц е н т р и р у е т с я на событиях, вовлеченных
в к о н к р е т н ы й и с т о р и ч е с к и й инцидент. К а к п р а в и л о , это к р у п н ы й
к о н ф л и к т , н а п р и м е р в о й н а в П е р с и д с к о м заливе.
«Классическими» представителями первой группы — субъектноориентированных баз данных и систем кодирования — являются
W E I S , а также C O P D A B и C R E O N .
База данных W E I S была охарактеризована выше. Следует л и ш ь от­
метить, что она и в настоящее время используется достаточно актив­
но м н о г и м и исследователями.
1
См.:
Goldstein,
J. S.,
Pevehouse,
J. C,
Gerner;
D. J.,
Telhami,
S.
Reciprocity,
Triangularity, a n d C o o p e r a t i o n in the Middle East, 1979—97 // Journal of Conflict Resolution.
Система C O P D A B (расшифровывается как Conflict and Peace Data
2
Bank) связана с именем известного исследователя Э. Азара . Основ­
ные ее отличия от WE1S следующие:
• использование региональных источников за пределами Европы
и Северной Америки;
•использование 16-классовой системы кодирования, изначально
«привязанной» к интервальной шкале «конфликт—сотрудничество»;
Vol. 45. № 5 ( O c t o b e r 2001).
2
С м . : Schrodt,
Ph. A.
Event Data in Foreign Policy Analysis // Foreign Policy Analysis:
1
Continuity and C h a n g e in Its Second Generation. N.Y., 1994.
2
16*
Ibid.
С м . : Azflr, Е. Е. O p . cit.
244
Глава 8. Политические события и ситуации как особые объекты.
• к л а с с и ф и к а ц и я событий по 8 т и п а м , например: военные, дипло­
матические, символические, культурные и т.д.
Наиболее характерное отличие базы данных C R E O N (The Compa­
rative Research on the Events of Nations Data Set) состоит в том, что тра­
д и ц и о н н ы й формат кодирования дополняется обширным набором пе­
ременных, имеющих отношение к контексту события (в частности,
принимаются в расчет другие события, связанные с кодируемым). Та­
кой подход обусловлен тем, что C R E O N делает акцент на процедурах
принятия решений акторами на международной арене. В рамках этой
системы делается попытка проанализировать не только результаты по­
литических действий, выражающиеся в тех или иных событиях, но
собственно политический процесс.
Характерными представителями второй группы баз данных явля­
ются BCOW и C A S C O N .
Кодировочная система BCOW (The Behavioral Correlates of War
Data Set) разработана в 1987 г. Она включает кодированные данные по
45 крупным международным кризисам с 1816 г. Центральный вопрос,
который поставили разработчики этой базы данных, состоял в следу­
ющем: в силу каких п р и ч и н часть кризисов заканчивается развязыва­
н и е м в о й н ы , а часть — нет? Такая постановка вопроса хорошо харак­
теризует разницу между субъектно- и проблемно-ориентированными
базами данных ивент-анализа.
Собственно, кодировочная система BCOW основывается на схеме
WEIS, но при этом существенно увеличивает количество категорий
(до 100) и проводит более четкую грань между действиями экономи­
ческого, военного и вербального характера. К тому же BCOW — одна
из наиболее разнообразных баз д а н н ы х с точки зрения информацион­
ного обеспечения, что во многом обусловлено широтой хронологиче­
ского охвата событий. Кроме новостных источников используются
мемуары, х р о н и к и , архивные исторические документы.
Кодировочная система C A S C O N (The Computer-Aided System for
the Analysis of Local Conflicts) по своим базовым установкам напоми­
нает BCOW — она также нацелена на анализ к о н ф л и к т о в . Однако во
внимание здесь п р и н и м а ю т с я не только международные, но и внут­
ренние к о н ф л и к т ы в более узком хронологическом срезе: берется
только период после Второй мировой войны. CASCON отличает так­
же более системно-теоретический подход. Авторы проекта исходят из
насчитывающей 6 стадий схемы развития любого к о н ф л и к т а — от
и н и ц и и р о в а н и я к урегулированию, — которая влияет на характер ко­
дирования событий. Как и C R E O N , CASCON учитывает не только
собственно события, но и в н е ш н и е факторы, ок аз ываю щ и е на них
8.1. Ивент-анализ
245
влияние. В целом это достаточно м о щ н ы й аналитический инструмент
как для сопоставления уже п р о и з о ш е д ш и х к о н ф л и к т о в , так и для
сравнения текущих к о н ф л и к т о в с историческими их предшественни­
ками. Система полностью компьютеризирована.
Использование статистических и математических методов для анализа со­
бытийной информации
Математические и статистические подходы с целью получения более
глубоких и содержательных выводов на основе анализа информации о
событиях особенно широко сегодня используются в американской по­
литической науке. Проводимые в университетах С Ш А исследования
очень разнообразны по своей методологии. Мы кратко охарактеризуем
подходы, иллюстрирующие широту применения данных, собранных в
рамках ивент-анализа.
Наиболее простой и т р а д и ц и о н н о й методикой, применяемой для
изучения с о б ы т и й н о й и н ф о р м а ц и и , является корреляционный анализ.
Разумеется, для его использования необходимы данные, преобразо­
ванные до интервального уровня.
Используя корреляционный анализ, можно осуществлять поисковые
исследования и проверять гипотезы. Например, в одном из любопытных
1
исследований Ф. Шродта с помощью корреляционного анализа рассма­
тривается взаимосвязь между поставками оружия одного государства
другому и степенью влияния страны-поставщика на политический курс
страны-получателя. В качестве исходных данных берутся:
• объемы поставок оружия (в д е н е ж н о м выражении) со стороны
(1) С Ш А и (2) С С С Р нескольким странам Ближнего Востока;
•уровень конфликтности/сотрудничества во взаимоотношениях
(1) С Ш А и (2) С С С Р со странами Ближнего Востока (измерялся на
основе с о б ы т и й н о й и н ф о р м а ц и и , с о б р а н н о й в рамках базы данных
COPDAB).
Переменная «степень влияния» была операционализирована через
уровень к о р р е л я ц и о н н ы х связей между двумя указанными выше пе­
р е м е н н ы м и . Исследование проводилось в сравнительном ключе; од­
на из т и п и ч н ы х к а р т и н д и н а м и к и взаимосвязи переменных до и по­
сле факта поставки оружия (для С С С Р и С Ш А соответственно)
приводится ниже. По одной оси координатной сетки отложен уровень
взаимосвязи (значение к о э ф ф и ц и е н т а корреляции), по другой — вре1
Schrodt,
City, 1983.
Ph. A.
T h e Effects of Arms Transfers on Supplier-Recipient Behavior. Mexico
246
Глава 8. Политические события и ситуации как особые объекты.
мя (10 лет до и 10 лет после заключения сделки, 0 по оси X соответст­
1
вует моменту продажи вооружений) .
Некоторые выводы можно сделать на основе чисто визуального ана­
лиза приведенной схемы. Так, взаимозависимость политических курсов
страны-поставщика и страны-получателя имеет тенденцию к росту в
примерно трехлетний период до момента поставки оружия. Это связано
с интенсивным переговорным процессом, который всегда предшеству­
ет заключению крупных сделок подобного рода. Другой интересный
момент: уровень взаимосвязи политических курсов С С С Р и госу­
дарств — импортеров советского оружия выше по сравнению с амери­
канским случаем. Это, вероятно, определяется большим удельным ве­
сом политико-идеологических соображений в принятии решений о
поставке оружия в советском случае по сравнению с американским.
Одна из главных проблем, связанных с использованием корреля­
ц и о н н о г о анализа в исследованиях международных о т н о ш е н и й на ба­
зе с о б ы т и й н о й и н ф о р м а ц и и , — нелинейность большинства процес­
сов в международной политике. Д а н н а я проблема в п о л н о й мере
относится и к традиционному л и н е й н о м у методу п о и с к а зависимос­
тей — множественной регрессии. Поэтому по-настоящему эффектив­
но работающих моделей, созданных на базе регрессионного анализа
с о б ы т и й н о й и н ф о р м а ц и и , совсем немного.
Вернемся к одному из вопросов, типичных для проблемно-ориен­
тированных баз данных ивент-анализа: в силу каких п р и ч и н один
кризис ведет к войне, а другой разрешается м и р н ы м путем? Прежде
всего необходимо понять, м о ж н о ли четко разбить общую совокупSchrodt,
Ph. A.
T h e Effects of Arms Transfers on Supplier-Recipient Behavior.
8.1. Ивент-анализ
247
ность событийных последовательностей на два кластера: кластер по­
следовательностей, ведущих к войне, и кластер последовательностей,
ведущих к миру. Если найдем такие два кластера, то получим не толь­
ко к л а с с и ф и к а ц и о н н ы й , но и э ф ф е к т и в н ы й прогностический инст­
румент. Взяв некую новую последовательность событий, даже и неза­
в е р ш е н н у ю ( п р о и с х о д я щ у ю в н а с т о я щ е е в р е м я ) , мы могли бы
вычислить близость этой событийной цепи к математическому цент­
ру одного и другого кластера и определить тенденцию (мирную или
военную) развития процесса.
Однако другой возникающий здесь серьезный вопрос — каким об­
разом сравнивать близость (удаленность) событийных цепей? — имеет
большое значение с точки зрения такой крупной проблемы, как ис­
пользование формализованных методов в проведении аналогий между
несколькими удаленными в пространстве и/или времени последова­
тельностями событий. До недавнего времени корректность аналогий
была вопросом сугубо качественных исследований, однако появление
баз событийных данных позволяет поставить его уже в иной, количест­
венной плоскости: как количественно определить «расстояние» (в том
п о н и м а н и и этого термина, которое свойственно кластер-анализу) от
одной событийной цепи до другой? Один из подходов к его решению
заключается в использовании для этого метрики, разработанной рос­
сийским математиком В.И. Левенштейном. Метрика Левенштейна
позволяет сопоставлять последовательности данных применительно к
самым разным сферам — от задач филологии (буквенные и фонетичес­
кие последовательности) до компьютерного распознавания речи.
В несколько упрощенном виде эта техника состоит в следующем.
Расстояние Л е в е н ш т е й н а между двумя последовательностями являет­
ся суммой «весов» операций, необходимых для превращения одной
последовательности в другую. Такое превращение производится с по­
мощью трех т и п о в операций:
• вставка элемента в последовательность;
• удаление элемента последовательности;
•замена элемента одной последовательности элементом другой
последовательности.
Н а п р и м е р , чтобы превратить последовательность букв слова «мо­
локо» в последовательность букв слова «сметана», мы должны выпол­
нить следующие о п е р а ц и и :
• заменить м на с - с о л о к о;
• заменить о н а m - с м л о к о ;
• заменить л на е - с м е о к о ;
• заменить о н а т - с м е т к о ;
248
Глава 8. Политические события и ситуации как особые объекты.
• заменить к на а — с м е т а о;
• заменить о на н — с м е т а н ;
• вставить а — с м е т а н а .
В случае п р е в р а щ е н и я слова «сметана» в слово «молоко» вместо
последней о п е р а ц и и вставки у нас возникла бы операция удаления
(удалить а).
Ключевая задача состоит в том, чтобы определить «вес» каждой
операции. Очевидно, что операции, устраняющие более существен­
ные различия, должны иметь больший вес по сравнению с операция­
ми, у с т р а н я ю щ и м и менее существенные различия. Если продолжить
лингвистические аналогии, то увидим, что при заимствовании слов
одним я з ы к о м у другого гласные ф о н е м ы будут чаще меняться, чем
согласные (русское «донор» от латинского «donare»). При и з м е н е н и и
же согласных более вероятно и з м е н е н и е , к примеру, латинского с на
русское ц и л и к, но н и к а к не на м или н.
П р и м е н и т е л ь н о к ивент-анализу м о ж н о о б о с н о в а н н о предполо­
жить, что з а м е н а элемента последовательности действий, обозна­
ч е н н о й «ультиматум» (код WEIS 174), на элемент, о б о з н а ч е н н ы й
«обещание п о л и т и ч е с к о й поддержки» (51), отражает гораздо более
существенные различия по с р а в н е н и ю с заменой того же «ультима­
тума» на «военное вмешательство» (223). Соответственно, о п е р а ц и я
по замене э л е м е н т а в первом случае д о л ж н а весить гораздо больше,
чем во втором.
Несколько другая схема рассуждения применима к о п е р а ц и я м
вставки и удаления. Логично предположить, что вставка и удаление
ш и р о к о распространенных в международной практике действий (на­
п р и м е р , двусторонних консультаций по определенному вопросу)
д о л ж н ы обладать меньшим весом, чем вставка и удаление редких со­
бытий (объявления войны или заключения рамочного межгосударст­
венного договора о сотрудничестве).
Определение конкретной «стоимости» операций вставки и удале­
н и я — более простая задача по с р а в н е н и ю с определением весов для
операций з а м е н ы . Это связано с тем, что частота того или иного по­
литического действия может быть легко посчитана, если мы распола­
гаем б о л ь ш и м и массивами с о б ы т и й н о й и н ф о р м а ц и и за д л и т е л ь н ы й
период времени (а мы ими располагаем — в виде м н о г о ч и с л е н н ы х
имеющихся баз данных). Гораздо сложнее избежать умозрительности
в определении весов операций з а м е н ы . А ведь нужно не просто ска­
зать, что стоимость операции в одном случае больше, в другом мень­
ше (как в указанном выше простейшем примере), требуется указать
т о ч н ы й вес в интервальном выражении.
249
8.1. Ивент-анализ
Для решения этой проблемы применяются сложные техники, в ча­
стности метод нейронных сетей, который мы будем разбирать несколь­
ко позже. Так, в одном из исследований
1
в компьютер были введены
последовательности событийных кодов BCOW, разбитые на две кате­
гории: «военные кризисы» и «невоенные кризисы». Задачей обучения
сети стало нахождение весов, продуцирующих малые расстояния вну­
три одной категории и большие расстояния между последовательнос­
тями из разных категорий.
Одной из наиболее практически значимых задач, которые могут
быть решены с использованием с о б ы т и й н о й и н ф о р м а ц и и , является
задача предупреждения политических катаклизмов. В американской
политической науке Early Warning — «раннее предупреждение» —
фактически сформировалось как самостоятельное направление, тра­
д и ц и о н н о привлекающее в н и м а н и е специалистов и л и ц , принимаю­
щих решения.
Учитывая с п е ц и ф и к у с о б ы т и й н о й и н ф о р м а ц и и , наиболее логич­
н ы м методом д и а г н о с т и к и п р е д к р и з и с н о г о с о с т о я н и я , на первый
взгляд, является анализ временных рядов. В р е м е н н ы м и рядами назы­
вают д а н н ы е , представленные в виде последовательностей измере­
н и й , упорядоченных в неслучайные моменты времени. И н ы м и сло­
вами, для исследователя важно, что изменения значений
п е р е м е н н о й происходят в ф и к с и р о в а н н ы е промежутки времени. Та­
к о й подход вполне соответствует природе с о б ы т и й н о й и н ф о р м а ц и и
в политических исследованиях. О т о б р а ж е н н ы е выше (см. с. 242) на
схеме и з м е н е н и я к о н ф л и к т н о с т и в поведении Ирана по о т н о ш е н и ю
к Ираку с 1979 по 1997 г. — т и п и ч н ы й временной ряд данных.
В общем виде методы анализа временных рядов базируются на
ф о р м а л ь н о м о п и с а н и и ряда, т.е. подборе соответствующей математи­
ческой ф у н к ц и и . Двумя о с н о в н ы м и компонентами ряда являются се­
з о н н о с т ь и тренд. Тренд представляет собой общую систематическую
л и н е й н у ю или нелинейную компоненту, которая может изменяться
во времени. Сезонная составляющая — это периодически повторяю­
щ а я с я компонента. Ниже схематично показана сезонная д и н а м и к а с
восходящим трендом.
В э к о н о м и к е методы анализа временных рядов являются эффек­
т и в н ы м прогностическим инструментом. Ф о р м а л ь н о описав сезон­
ность и тренд, мы сможем экстраполировать динамику колебания
п р и з н а к а и предсказать будущие з н а ч е н и я временного ряда по насто­
я щ и м и прошлым значениям.
1
С м . : Gerner, D.J., Schrodi, Ph. A. O p . cit. Ch. 5.
250
Однако существует ряд причин, делающих весьма проблематич­
н ы м использование методов анализа временных рядов для предсказа­
н и я политических кризисов. К ним относятся прежде всего:
• отсутствие (или слабая распространенность) сезонности в процес­
сах перехода от стабильности к кризису (и в политических процессах в
целом). В экономике цикличность процессов широко распространена в
связи с вполне рационально объяснимой динамикой спроса — напри­
мер, в августе спрос на путевки в дома отдыха средней полосы России
будет выше, чем в ноябре. В политике проявления сезонности эпизо­
дичны: один из немногих примеров — колебания активности политиче­
ских партий в зависимости от близости даты выборов;
•слабая «плавность» перехода в политических процессах одного
состояния в другое, особенно это касается наступления состояний
кризиса. Как правило (и об этом свидетельствуют событийные дан­
ные ивент-анализа), политический к р и з и с представляет собой скач­
кообразное изменение, которому в математике в наибольшей мере со­
ответствует логистическая кривая типа:
251
8.1. Ивент-анализ
Глава 8. Политические события и ситуации как особые объекты.
Названные причины побуждают исследователей искать альтерна­
тивные методы прогнозирования политических кризисов. Одним из
таковых стал кластер-анализ, достаточно ш и р о к о используемый в
ивент-анализе.
Пример использования кластер-анализа — исследование д и н а м и к и
политического поведения государств-акторов в Ближневосточном ре­
1
гионе с 1979 по 1995 г. В качестве государств, имеющих политическое
присутствие в регионе, взяты Египет, Израиль, Палестина, Иордания,
Л и в а н , Сирия, С Ш А и С С С Р (Россия). Соответственно, эмпиричес­
кую базу составили данные об уровне конфликтности / сотрудничест­
ва в действиях каждого актора в о т н о ш е н и и каждого другого. Исклю­
чение составили действия С Ш А в о т н о ш е н и и С С С Р и действия С С С Р
в о т н о ш е н и и С Ш А , так как их интеракции были связаны со многими
и н ы м и факторами, кроме собственно ситуации в Ближневосточном
регионе. Изменения в уровне конфликтности фиксировались с месяч­
ным временным интервалом. Таким образом, исследование базирует­
ся на данных о поведении 54 пар государств за 192 месяца. Данные за­
ф и к с и р о в а н ы в таблице:
Июнь
1979
Июль
1979
Август
1979
Сентябрь
1979
И далее (всего
192 месяца)
ISR - PAL
PAL - ISR
ISR - JOR и далее
(всего 54 пары)
Коды WEIS, преобразованные в более современный формат
(так называемый KEDS)
Особый интерес представляет подход к кластеризации событий­
ной и н ф о р м а ц и и . В исследовании, нацеленном на поиск индикато­
ров политического кризиса, очевидное значение имеет временная со­
ставляющая, тогда к а к т р а д и ц и о н н ы е методы кластер-анализа ее не
учитывают. Выход был найден: кластеризация проводилась отдельно
по каждому из 4-месячных блоков данных, т.е. в качестве переменных
в компьютер вносились д а н н ы е по четырем последовательно идущим
месяцам (например, первый блок — с июня 1979 г. по сентябрь
1979 г.), всего 216 случаев для каждого блока (54x4).
Оригинальность гипотезы исследования состояла в том, что инди­
катором предкризисной фазы явилось резкое изменение плотности
кластера, которую в у п р о щ е н н о м виде м о ж н о представить как сумму
В то время к а к статистический инструментарий анализа времен­
ных рядов п р и в ы я в л е н и и тренда базируется на приведении о п и с а н и я
ряда к м о н о т о н н о й (устойчиво возрастающей или устойчиво убываю­
щей) линейной функции.
1
С м . : Gerner, D.J., Schrodl, Ph. A. Cluster-Based Early Warning Indicators for Political
Change in the C o n t e m p o r a r y Middle East. Discussion paper presented at the 1996 annual
meeting of the American Political Science Association, San Francisco.
252
8.2. Ситуационный анализ
Глава 8. Политические события и ситуации как особые объекты
253
1
всех внутрикластерных расстояний . Д л я того чтобы проверить эту
гипотезу, на подготовительной стадии исследования была также
сформулирована качественная (сделанная с помощью методов содер­
жательного анализа) периодизация развития ситуации в регионе, со­
держащая семь стадий:
Обозначение
Период
Число месяцев
Характеристика
Кэмп-Дэвид
(Camp David)
июнь 1979 май 1982
35
Период до израильского
вторжения в Ливан
в 1982 г.
Ливан (Lebanon)
июнь 1982 май 1985
36
Израильское вторжение
в Ливан
Таба (Taba)
июнь 1985 —
ноябрь 1987
30
С момента вывода изра­
ильских войск на юг до
начала интифады
декабрь 1987 —
июль 1990
32
Палестинская интифада
Кувейт (Kuwait)
август 1990 —
октябрь 1991
15
Иракское вторжение в
Кувейт до начала мад­
ридских переговоров
Мадрид (Madrid)
ноябрь 1991 —
август 1993
22
Мадридские мирные пе­
реговоры
22
Мирные переговоры в
Осло
Интифада (Intifada)
Осло (Oslo)
сентябрь 1993 —
июнь 1995
Вопрос заключался в том, существует ли «привязка» и з м е н е н и я
плотности кластера во времени к предложенной периодизации. Ниже
приводится схема, где сетка п е р и о д и з а ц и и наложена на г р а ф и к дина­
мики плотности.
Накануне перехода системы в следующую фазу виден резкий рост
плотности кластера, за которым следует резкий спад, с о в п а д а ю щ и й с
переходом. Единственная стадия из семи, где этот критерий не рабо­
тает, — кувейтская.
Естественно, изменение плотности кластера во времени не являет­
ся «абсолютным барометром». Так, существенный недостаток мето­
д и к и состоит в том, что невозможно предугадать характер приближа­
ющегося и з м е н е н и я . В то же время данное исследование является
примером интересного и весьма нетривиального метода работы с со­
бытийной информацией.
8.2. Ситуационный анализ
Ситуационный анализ, и л и анализ политических ситуаций, является
одним из наиболее востребованных, ш и р о к о применяемых методов
анализа в прикладных политологических исследованиях. В частности,
ситуационный анализ просто незаменим при разработке стратегий
политических акторов, создании прогнозов их поведения в конкрет­
ных политических условиях.
Методологической о с н о в о й ситуационного анализа является сис­
темный подход, о котором мы уже говорили в связи с моделировани­
ем. Политическая ситуация с п о з и ц и й системного подхода представ­
ляет собой «такое сочетание условий и обстоятельств политической
ж и з н и , которое... может быть выделено из политического процесса
1
как относительно з а в е р ш е н н ы й его фрагмент» . Как правило, такое
сочетание условий и обстоятельств формируется в связи с имевшим
место или н а м е ч а ю щ и м с я политическим событием или явлением (на­
пример, выборами, п р и н я т и е м значимого закона и т.д.). Политичес­
кая ситуация обладает внутренней структурой и связями, имеет свой­
ства системы и может быть выделена из политического процесса как
1
В данном исследовании мерой близости выступала метрика \ -Г.
Васильев, А. В. Моделирование политической ситуации как средство совершен­
ствования политического управления в регионе : дисс. на соискание ученой степени
кандидата политических наук. М., 1997. С. 14.
254
Глава 8. Политические события и ситуации как особые объекты
система из среды. Соответственно, политическая ситуация обладает
пространственными, временными и и н ф о р м а ц и о н н ы м и границами
(фреймами).
Не только в теории, но и в конкретном технологическом алгоритме
ситуационного анализа определение границ ситуации, выделение ее из об­
щего политического процесса является первой и очень важной стадией.
Например, содержанием нашего прикладного исследования является
анализ предвыборной ситуации в определенном субъекте Российской
Федерации. Тогда ключевым будущим событием, предопределяющим
уникальное сочетание политических условий и взаимодействие акторов
(организующим ситуацию в целом), будут предстоящие выборы в зако­
нодательный и представительный орган власти данного региона. Ситуа­
ция будет носить характер предвыборной, начиная с активизации ключе­
вых игроков (как правило, это происходит задолго до официального
старта избирательной кампании) и до момента проведения выборов —
это задает временные рамки ситуации. Пространственные рамки опреде­
лены спецификой изучаемого события и будут, как правило, совпадать с
географическими границами региона.
Второй важной стадией ситуационного анализа является выявление
наиболее активных и влиятельных политических субъектов (акторов), за­
действованных в рамках анализируемой ситуации. В терминах систем­
ного подхода производится «декомпозиция системы»: упрощение ее
путем расчленения на составные элементы. В качестве политических
акторов могут выступать отдельные политические лидеры, элитные
группы, политические партии, финансово-промышленные группы и
даже целые институты (например, Правительство, Конституционный
суд или Государственная дума). На практическом уровне задача опреде­
ления ключевых акторов далеко не проста, и сложнее всего определить
оптимальную «глубину» их выделения.
Так, в ситуации правительственного кризиса, связанного с угрозой
вынесения вотума недоверия действующему премьер-министру, можно
остановиться на самом «грубом» уровне субъектного разбиения ситуа­
ции, соответствующем имеющейся нормативной базе. Согласно Кон­
ституции Р Ф , основными акторами (субъектами принятия решений) в
данном случае выступают Государственная дума, Председатель Прави­
тельства и Президент. Однако в большинстве случаев такой сугубо ин­
ституциональный подход к выделению акторов будет недостаточным.
Наверняка н и ж н я я палата российского парламента внутренне неодно­
родна с точки зрения поддержки вынесения вотума недоверия, сущест­
вуют «опорные группы поддержки» действующего состава правительст­
ва и группы депутатов, выступающие за его смену. Такое
8.2. С и т у а ц и о н н ы й анализ
255
структурирование депутатского корпуса может совпадать с его фракци­
онным делением, а может не совпадать. Возможно существование осо­
бой позиции отдельных влиятельных депутатов и т.д. Все это мы долж­
ны учитывать при принятии решения о выделении основных акторов.
Естественно, очень многое будет зависеть от глубины понимания
аналитиком каждой конкретной ситуации, но есть и общее правило, ко­
торое можно назвать «правилом разумной достаточности»: перечень ак­
торов должен отражать основные группы интересов, вовлеченные в дан­
ную ситуацию, но при этом по численности не превышать того порога,
когда анализ становится чрезмерно громоздким. Так, теоретически мы
можем выделить в качестве акторов ситуации правительственного кри­
зиса всех 450 депутатов Государственной думы, поскольку формально
каждый из них является лицом, принимающим решение (голосующим)
по данному вопросу. Однако практически осуществить анализ взаимо­
действий такого числа акторов было бы чрезвычайно сложно. Поэтому
мы с высокой вероятностью прибегнем к группировке депутатов по
признаку поддержки действующего правительства (например: группа
твердых сторонников, группа непримиримых противников, группа ко­
леблющихся и т.д.). Ограничение по числу переменных, вовлекаемых в
анализ, характерно для качественных методов в целом.
За выделением перечня акторов ситуации следует их