Отметьте, пожалуйста, к какой подростковой группировке вы относитесь

1. 18 —20 лет,

2. 21 — 25 лет

9. 65—70 лет

Таким образом, можно сделать некоторые выводы из наших рассуждений. То измерение, о котором мы говорили, есть не что иное, как первый прием измерения, существующий в социологии. Он заключается в приписывании «цифири» (кодов, шифров, баллов, рангов, чисел) вариантам ответа на вопрос анкеты на основе моде­лирования отношений между эмпирическими объектами. Какие же отношения между эмпирическими объектами волнуют социолога в случае, когда задаются респонденту приведенные выше вопросы? Прежде всего это отношения «равенства — неравенства», чтобы срав­нивать респондентов по полу, по факультету. Тем самым в дальнейшем имеем возможность сравнения и различных групп респон­дентов по этим эмпирическим индикаторам. Затем исследователя интересует отношение «больше — меньше», так как это позволяет ему сравнивать респондентов, например, по удовлетворенности уче­бой, которая у одного будет выше, а у другого ниже. Тем самым он может в дальнейшем выделить для анализа группы респонден­тов с одинаковой степенью удовлетворенности, а также сравни­вать разные группы по степени удовлетворенности. О том, как решается последняя задача, будем говорить при рассмотрении ин­дексов в социологии. И наконец, социолога интересуют количе­ственные отношения: «на сколько больше/меньше» и «во сколько больше/меньше». Например, сравнить, насколько затраты времени на самостоятельную работу больше/меньше у отдельно взятых сту­дентов или в различных группах студентов.

Тем самым социолог сталкивается как минимум с тремя уров­нями измерения, с тремя основными типами шкал. На самом деле шкал много [17, с. 142—148, 23, 29, с. 81—121]. Между порядковой и метрической есть шкала отношений, шкала интервалов, шкала разностей. На интервальной шкале — нет точки отсчета, но можно сказать, что объекты измерения А и В ближе, чем В и С. На шкале отношений — есть единица измерения, и можно сказать, во сколько больше/меньше измеряемого свойства у объекта А по сравнению с объектом В.

Между номинальной и порядковой — частично упорядоченная шкала. Например, школьные оценки. Такого рода шкалы рассмат­ривать не будем по одной простой причине. Студенту, изучающему только «Введение в методологию...», нужно не столько знание о всех типах шкал, сколько первоначальные навыки пользоваться ими. А эти навыки принципиально отличаются только для рассмотрен­ных нами трех основных типов шкал. Разумеется, эта авторская позиция специалистами по проблемам измерения будет осуждать­ся. Никакого вреда не будет, если впоследствии вы придете к дру­гому выводу.

Перейдем к осмыслению тезиса, что в социологии метрические шкалы существуют только теоретически, а практически часто носят псевдометрический характер. Термином «метрическая шкала» мы в процессе изложения будем пользоваться в определенной мере ус­ловно. Так станем обозначать любую шкалу, уровень измерения которой выше порядкового, т. е. все шкалы, кроме номинальной и порядковой. Итак, почему в социологии наблюдается феномен псевдометричности и почему это так важно знать студенту?

Рассмотрим шкалу дохода. Априори (до получения эмпирической информации) мы исходим из того, что это метрическая шкала. По­скольку можем сравнивать доходы отдельных людей/семей и гово­рить, что у одного/у одной доход больше на столько-то или во сколько-то, а у другого/у другой меньше на столько-то или во столько-то. Доход выражается количественно — числом. В реальности, апос­териори (по эмпирическим данным), можем обнаружить нечто дру­гое. В самом деле, ведь «доход» сам по себе социолога не интересует. Социологу важно то, что «доход» является эмпирическим индика­тором благосостояния и служит для выделения отдельных групп населения по уровню благосостояния. С этой позиции разница в доходе, равная 500 деноминированным рублям имеет абсолютно разный содержательный смысл для богатых и бедных. Если богатые с такой разницей в доходе вообще не различаются, то для бедных такое различие очень существенно. Поэтому относительно, напри­мер, населения в целом шкала «доход» носит псевдометрический характер. Она только априори метрическая. При анализе эмпирии мы с ней не можем работать так, как с числами. Вместе с тем в рамках однородных по доходу групп — например, беднейших, бед­ных, богатых, богатейших — шкалой дохода можно пользоваться как метрической. Поэтому мы и говорим о псевдометрическом харак­тере метрической шкалы, по которой измеряется «доход».

Теперь рассмотрим шкалу для измерения возраста. Как отмеча­лось, эта шкала существует в двух формах. Если исследователь за­ранее задает возрастные группы и обращается к респонденту с воп­росом о его принадлежности к возрастной группе, тогда шкала «возраста» априори будет шкалой порядка. Если же вопрос прямой, то она метрическая. Мы имеем в виду как раз этот вариант шкалы возраста. Здесь такая же картина, какая была в случае дохода. Раз­ница в год между 30-летним и 31-летним мужчинами не такая же, как между 59-летним и 60-летним/мужчинами. Во втором случае она очень существенна, ибо 60-летний мужчина — это уже пенсио­нер. Разумеется, социологи это прекрасно понимают и учитывают. Но с точки зрения существования шкал это не всегда осознается. Более того, мы с вами рассматриваем яркие и очень понятные ситу­ации. В реальных же исследованиях анализ типа шкалы не всегда носит такой очевидный характер.

Из этих примеров делаем очень важный для целей анализа вы­вод о необходимости изучения однородности эмпирических дан­ных. Проблема «однородности» —важная проблема методологии ана­лиза. Она возникает в социологии в разных контекстах и в разных дефинициях. Мы столкнулись пока только с одним из таких кон­текстов. У вас может сложиться превратное представление о не­нужности анализа метричности, псевдометричности, т. е. в неваж­ности тезиса: Теоретически, физически, априори метрические шкалы существуют, а эмпирически, фактически, апостериори существуют только в рамках качественной однородности.

Тем не менее это очень важно. Если нет метричности, то с эмпирическими данными нельзя работать как с обыкновенными количествами, с числами. Третья глава книги и посвящена тому, как социолог работает с разными шкалами. Обратите внимание, здесь мы с вами сталкиваемся с существованием важного в методологии анализа положения — количественное различие имеет смысл только в рамках одного и того же качества (качественная однородность).

Рассмотрим еще один сюжет, возникающий при работе с эмпи­рической информацией, полученной по разным шкалам. Речь идет о несоответствии физического и фактического типа шкалы. Физи­ческий (априорный, теоретический) тип шкалы проистекает из того, что мы придумали в процессе подготовки инструментария исследо­вания в кабинете, на бумаге. В процессе сбора информации и после ее сбора мы можем обнаружить, что физический тип шкалы не совпадает с фактическим (апостериорным, эмпирическим). То, что мы задумали, не соответствует реальности. Например, очень часто в вопросниках встречается совокупность вопросов об удовлетво­ренности различными сторонами жизнедеятельности (работой, по­лученным образованием, семейной жизнью, замужеством/женить­бой, здоровьем и т. д.). Все эти «удовлетворенности» предполагается измерить по порядковым шкалам. Реально, в процессе исследова­ния вопрос «Насколько вы удовлетворены своим замужеством/же­нитьбой?» может быть обращен и к респонденту, который не заму­жем/не женат. Естественно, он этот вопрос пропускает, не дает ответа на него. Социолог сталкивается с ситуацией отсутствия ответа и обязан ее интерпретировать. Отсутствие ответа может быть и по другой причине, и это, соответственно, необходимо учесть в про­цессе анализа. Формально говоря, на шкале появляется еще одно шкальное значение, которое можно условно обозначить как «нуль» (рис. 2.1.4).

Рис. 2.1.4

И теперь мы не можем считать шкалу порядковой, она только частично упорядоченная. Для нее не годятся те операции, которые можно проводить с порядковой шкалой. Социологи всегда стре­мятся использовать порядковые шкалы и иногда работают с ними даже как с числами, т. е. проводят все арифметические операции. Интерпретируя шкальные значения как баллы, считаем какие-то общие баллы или средние баллы. А если шкала перестала быть по­рядковой, о каких же арифметических операциях может идти речь. Разумеется, это теоретически не обоснованные операции со шкалой.

Как вы знаете, проблему не ответивших социолог решает по­средством введения вопросов-фильтров или добавления в вопрос вариантов ответа «затрудняюсь ответить», «не знаю», «нет ответа». Тогда априори у нас частично упорядоченная шкала. Многие про­цедуры обработки предполагают различные способы работы с таки­ми шкалами без потери ценной информации об упорядоченности основных градаций шкалы.

Рассмотрим теперь случай, когда физический тип шкалы — мет­рический. Например, шкала продолжительности чтения газет. С чем мы сталкиваемся в исследованиях бюджета времени? К при­меру, с тем, что число респондентов, которые не читают, доста­точно велико. Опять социолог имеет ситуацию, когда на шкале появляется условно «нуль». Только в этом случае речь идет не об отсутствии ответа на вопрос, а о проблеме интерпретации «нуля». В нашем примере существуют две возможности такой интерпрета­ции. Первая из них — «нуль» случаен, респондент случайно не чи­тал газет в те дни, в которые фиксировался его бюджет времени. В самом деле, в исследованиях бюджета времени иногда наблюдает­ся, фиксируется по отдельно взятому респонденту только один день. Тогда отсутствие занятия мы не можем считать специфичным для его времяпрепровождения. «Нуль» интерпретируем как случайный. Тогда физический тип шкалы совпадает с фактичес­ким, т. е. шкала метрическая и с данными, полученными с ее по­мощью, мы работаем как с числами.

Возможна и другая интерпретация «нуля». Возьмем случай ис­следования бюджетов времени, когда для каждого респондента на­блюдается, фиксируется времяпрепровождение за неделю. Тогда отсутствие занятия имеем право интерпретировать как характер­ное, специфическое для его времяпрепровождения. Можно считать, что респондент вообще не читает газет. Что из этого следует, рас­смотрим на примере трех респондентов, обозначенных как А, В, С. Предположим, что респондент А читает в неделю 60 минут, респондент В читает 120 минут, а респондент С вообще не читает. Разница в чтении между респондентами А и В, а также между А и С одинаковая и составляет 60 минут. Как правило, социолога чтение газет интересует не само по себе, а как, например, эмпирический индикатор степени включенности в потребление средств массовой информации или степени политизированности. С этой точки зре­ния между первым (А) и вторым (В) респондентами наблюдается лишь количественное различие, а между первым (А) и третьем (С) — качественное различие. Другими словами, разница в 60 минут меж­ду А и С значительно больше, чем такая же — между А и В. Из этого следует, что для шкалы «продолжительность» физический тип шка­лы не совпадает с фактическим. Она перестает быть метрической, с данными полученными по ней, нельзя работать как числами.

Исследователи бюджетов времени прекрасно понимают эту спе­цифику. При этом они не используют терминологию, связанную с измерением, а поступают очень просто. На этапе анализа эмпирии они применяют специальные показатели, которые улавливают упо­мянутое нами качественное различие. Во-первых, средние затраты времени на занятие они рассчитывают одновременно как по всем респондентам, так и по актерам (респонденты, у которых наблюдается это занятие). Во-вторых, «средние» считают не для занятий, а для видов деятельности, т. е. проводится предварительно агрегиро­вание (объединение) занятий в группы.

Имеет смысл остановиться еще на одном сюжете, возникаю­щем при анализе эмпирии. Он связан с так называемой проблемой «социологического нуля». Столь необычное и неупотребляемое в литературе словосочетание, на мой взгляд, позволит зафиксировать в вашей памяти этот важный феномен. По сути, речь идет о подве­дении итогов, проистекающих из предыдущих сюжетов. Что же это за проблема? С, этой проблемой социолог сталкивается дважды: на этапе формирования инструментария сбора информации и на этапе работы с эмпирией. Обратите внимание на то, что для обозначения одного и того же мы намеренно употребляем разные термины. Напри­мер: обработка информации, работа с эмпирией, анализ данных. Это для того, чтобы вы их понимали, запоминали и вам легче было бы знакомиться с научной литературой, в которой используются разные термины для обозначения одного и того же.

На этапе формирования инструментария проблема «социологи­ческого нуля» знакома вам как проблема не ответивших. Как она решается, вы знаете из курса «Методы сбора...», и выше мы об этом также упомянули. На этапе анализа данных эта проблема возника­ет, во-первых, за счет несовпадения физического и фактического типов шкалы. В случае порядковых шкал это происходит как раз за счет не ответивших. Следует заметить, что социолог в ряде случаев намеренно не пользуется вариантами ответа «затрудняюсь ответить» и «не знаю», чтобы не потерять порядковую шкалу, ибо возмож­ность упорядочения очень ценная для социолога возможность.

Во-вторых, проблема «социологического нуля» включает в себя интерпретацию нулевого значения (как в случае продолжительнос­ти занятия). Мы с вами рассмотрели две возможные интерпрета­ции, в зависимости от которых меняется и техника анализа, а мо­жет быть, и стратегия анализа. Для социолога это стратегия, а для математика — техника.

Все обозначенные выше сюжеты о псевдометричности, о физи­ческом и фактическом типах шкал, о проблеме социологического нуля взаимосвязаны между собой и суть различные нюансы одного и того же положения методологии анализа социологической ин­формации. Понимание типа шкалы непосредственно влияет на вы­бор стратегии анализа, на выбор приемов, методов, способов «пе­реваривания» информации.

Таким образом, мы «работаем» только с тремя типами шкал: номинальная шкала, порядковая шкала, метрическая шкала. Какие же шкалы встречаются, с каким уровнем измерения сталкивается социолог при работе с различными типами эмпирических данных? Что касается типа 1, то здесь в основном метрический уровень изме­рения — количества, числа. В рамках типов 2, 3 — номинальный и порядковый. В 4-м типе встречаются все типы шкал. И наконец, в процессе работы с текстовой информацией (тип 5) социолог имеет дело в основном с номинальным уровнем измерения, хотя первые примеры контент -анализа связаны с обыкновенной школьной линейкой.