Операционализация: связь между теорией и наблюдением

В гл. 2 мы подчеркивали важность наличия теории для руководства наблюдением. В самых общих чертах процесс исследования описан как процесс сравнения реальных наблюдений с теоретическими представлениями, для того чтобы мы могли оценить, насколько можно доверять теориям как объяснениям политических явлений. Эти представления формулируются в виде гипотез, предсказывающих наличие взаимосвязей между переменными, которые Представляют понятия теории. Цель настоящей главы – описать план проведения наблюдений, которые позволят произвести такие сравнения. Проблема заключается [c.73] в том, каким образом количественно представить наши понятия, так чтобы иметь возможность точно сказать, подтверждаются или нет наблюдениями наши теоретические представления.

Возникающие при этом проблемы в области социальных наук, по существу, не отличаются от проблем в области естественных наук. Простой пример помогает дать кое-какие пояснения на этот счет. Допустим, мы хотим проверить гипотезу о том, что минеральное удобрение, внесенное на одном поле, в большей степени стимулирует рост, чем естественные питательные вещества, обнаруженные на другом поле. Рост – это абстрактное понятие. Мы не можем увидеть его непосредственно, необходимо перевести рост в эмпирически наблюдаемую переменную, так чтобы мы могли определить, когда одно растение характеризуется им в большей степени, чем другие.

Можно представить понятие росте с помощью переменной достигнутая высота, поскольку относительная высота эмпирически наблюдаема. Однако стебли кукурузы отметок высоты не имеют; мы должны установить их сами. Но как это сделать? Мы попытаемся оценить с помощью наблюдателя кукурузу на двух полях как высокую или низкую. Однако такая процедура позволяет осуществить лишь грубое сравнение растений; при этом возможны разного рода ошибки, поскольку люди могут оценить переменную высота по-разному. Если мы хотим делать осмысленные сравнения, необходим более точный и надежный способ определения высоты.

Переменную высоты следует представить в виде значений какого-либо измерительного прибора, который может быть использован для получения точных, стандартизированных сведений о степени проявления данной характеристики у отдельных растений. Можно допустить, чтобы высота была представлена показателем, таким, как длина в дюймах, и измерить растения с помощью мерной ленты. Тогда данные, считываемые с мерной ленты, становятся значениями, которые мы приписываем растениям по переменной высота; эти значения и есть то, что мы реально сравниваем, пытаясь определить правильность нашего предсказания относительно величины роста растения на одном поле по сравнению с другим. [c.74]

Итак, мы перешли от абстрактного понятия рост к переменной высота и далее к показателю длина в дюймах. Это преобразование и есть то, что называется операционализацией, поскольку мы свели абстрактное понятие к множеству значений, которые могут быть получены с помощью специальных операций. И наконец, мы производим сравнения, на основании которых сможем оценить правильность нашей гипотезы об относительном росте, воспользовавшись сравнением значений, полученных в результате процесса измерения (в нашем примере – показаний, считанных с мерной ленты). Когда мы говорим о наблюдении в исследовании, мы имеем в виду процесс использования измерительного инструмента в целях приписывания значений некоторой характеристики или свойcтва рассматриваемого явления тем объектам, которые подвергаются изучению. Иными словами, наблюдение означает использование инструмента для измерения свойства или поведения.

Это очень важный момент. Он поясняет роль операционализации и измерения в процессе исследования. Мы никогда не можем реально сравнивать понятия, хотя наши теории, а зачастую и проблемы, будут сформулированы в терминах понятий. Мы сравниваем показатели понявший. В приведенном выше примере мы не можем сравнивать рост растений на двух полях. Мы можем сравнивать лишь данные, считанные с мерной ленты измерения, полученные с помощью показателя, который, как мы решили, представляет наше понятие.

Это означает, что наши сравнения могут быть точны лишь в той степени, в которой выбранные показатели отражают понятие, для измерения которого они предназначены. Если мы неправильно операционализировали наши понятия, отношение между показателями может неверно отражать отношение между понятиями, которые они должны представлять. В результате любые выводы, которые мы получаем исходя из понятий или теории, частью которой эти понятия являются, оказываются ошибочными.

Рис. 3.1. Операционализация: отношения между понятием, переменной и измерением

Рис.3.1 иллюстрирует эту ситуацию. Теория устанавливает отношение между двумя абстрактными понятиями. Гипотеза предсказывает наличие отношения между двумя эмпирически наблюдаемыми переменными, которые мы сводим к измеряемым показателям, а наши наблюдения выявляют [c.75] отношение (или отсутствие отношения) между двумя множествами значений этих показателей. Совершенно ясно, что мы можем сделать некоторые выводы о действительности на основе теоретических отношений лишь в том случае, если переменные хорошо соответствуют понятиям и показатели хорошо соответствуют переменным. Операционализация почти неизбежно приводит к некоторому упрощению или частичной утрате смысла, поскольку показатели редко передают все, что мы вкладываем в понятие. И хотя нам почти всегда приходится мириться с частичной утратой смысла, необходимо проводить операционализацию так, чтобы минимизировать этот недостаток. Нужно подыскивать такие показатели, которые передают возможно большую часть содержания понятий или отдельные его аспекты настолько точно, насколько это возможно.

Из всего этого вытекает ряд следствий, которые можно проиллюстрировать в нашем примере из области сельского хозяйства. После того как исследование начато, мы можем осознать, что в понятие “рост” входит нечто большее, чем высота, и что показатель “длина в дюймах” не полностью отражает то, что мы хотим измерить. Например, может оказаться, что два поля существенно различаются с точки зрения роста растений, однако все различия касаются диаметра стебля, ширины листьев и веса початка, а высота растений на обоих полях может различаться не очень существенно. В этом случае если при оценке результатов применения удобрения мы будем учитывать только высоту, то допустим серьезную ошибку, так как связь между понятием (рост) и переменной, которая его представляет (высота), неполноценна. Взятая переменная не полностью операционализирует понятие, которое она [c.76] представляет. Она не улавливает все значение понятия, и ее использование дает неправильное представление о связи, существующей в реальном мире.

Это особенно часто встречающаяся ситуация в социологических науках, так как наиболее важные их понятия многомерны в том смысле, что они имеют более чем один аспект или компонент. Вводимые нами критерии этих понятий должны отражать их многомерность (т.е. многообразие, несходство), если мы хотим, чтобы они были использованы как индикаторы концепции. Например, если критерием понятия “демократия” мы изберем только проведение регулярных выборов, то существует вероятность того, что мы классифицируем как демократические диктаторские режимы, которые также проводят выборы, но только с одним кандидатом на пост и не допускают свободы выражения мнений. В таком случае диктатуру мы будем рассматривать как западноевропейскую демократию. Чтобы получить корректный критерий того, какую нацию считать демократической, мы, несомненно, нуждаемся в индикаторах, отражающих все разнообразие этого понятия.

Этот простой пример поясняет, почему операционализации принадлежит решающая роль в проверке теории и во всем процессе исследования. Гораздо труднее объяснить, как обеспечить должную операционализацию. Это происходит потому, что подбор переменных для передачи понятий и разработка показателей для переменных в значительной степени требуют приложения творческих способностей и не могут быть сведены к множеству стандартизованных действий, которые безошибочно позволят получить необходимые измерения. Единственное, что мы можем сделать, – это указать некоторые подводные камни в процессе операционализации, которых следует избегать, и описать способы оценки адекватности операционализации, которые уже сделаны. Об этом мы расскажем в разделах главы, посвященных измерению. [c.77]

ОПЕРАЦИОННЫЕ ОПРЕДЕЛЕНИЯ

Однако, прежде чем перейти к обсуждению проблемы измерения в социальной науке, необходимо рассмотреть, из чего состоит операционализация понятия. Это делается путем уточнения набора процедур, которым надо [c.77] следовать, или операций, которые надо выполнять для получения эмпирического показателя проявления понятия в каждом отдельном случае. Эти процедуры дают операционное определение понятия и соответствующей ему переменной. Процесс операционализации в существенной степени сводится к задаче выбора операционных определений для понятий.

Чтобы приносить пользу (т. е. давать валидные и надежные измерения понятий), операционные определения должны точно и эксплицитно сообщать, что следует делать для определения того, какое количественное значение должно быть приписано переменной в каждом отдельном случае. Операционные определения должны точно задавать все шаги, выполняемые в процессе измерения.

Мы хотим быть точными в этом вопросе по крайней мере по трем причинам. Во-первых, мы стремимся к тому, чтобы точно сообщить другим исследователям, что именно мы сделали для получения наших измерений, так чтобы они могли оценить нашу работуи, быть может, повторить наше исследование для проверки результатов в другой ситуации. Во-вторых, если у нас есть ассистенты, занимающиеся сбором информации, мы захотим сделать наши инструкции достаточно детальными и точными, чтобы все они осуществляли измерения в равных условиях. Если наши инструкции расплывчаты, наши ассистенты при осуществлении измерений будут предпринимать несколько отличные способы действий, их результаты окажутся несопоставимы и мы не сможем сделать на их основании валидные выводы. И наконец, точные и детальные утверждения о том, как операционализировать переменную, помогут нам в оценке полученных результатов и в устранении конкурирующих объяснений для результатов, полученных из-за дефектов процесса измерения. (Мы подробнее поговорим об этом в других разделах данной главы.)

Рассмотрение следующего гипотетического примера поможет вам понять, что требуется при построении операционного определения. Предположим, по заданию университета вы должны провести работу по оценке результатов воздействия сладких безалкогольных напитков на академическую успеваемость студентов. На основании этого исследования должно быть решено, оставлять ли в [c.78] университетском городке торговые автоматы. Эта задача в основном сводится к проверке следующей гипотезы: