 |
Методы политического анализа
|
|
|
|
| Структура и отличительные черты общих методов политического анализа |
Основания методологического разнообразия политического анализа во многом предопределены, с одной стороны, его особенностями как прикладной дисциплины; а с другой – спецификой политической проблематики как предмета анализа. Успешность применения тех или иных способов отображения ситуации в политическом анализе во многом зависит от их способности сохранять оперативность и инно-вационность; предлагать сравнительно простые действия, не требующие значительных временных, организационных и прочих затрат; быть достаточно гибкими, легко адаптируемыми к различным проблемным ситуациям; сочетать преимущества неформальной качественной аргументации с достоинствами формализованных количественных выкладок[113].
В целом можно выделить две группы методов политического анализа – общие и частные. Общие методы предопределяют направленность, ракурс и методологическое обеспечение всех этапов политического анализа. К ним можно отнести ивент-анализ (англ, event – событие), ситуационный анализ и некоторые другие.
К частным относятся стандартные методы, заимствованные из статистики, социологии, экономики и других дисциплин; их применение в различных комбинациях на отдельных стадиях (этапах) политического анализа определяется конкретной целесообразностью, например, характером проблемы, ракурсом исследования, доступностью данных, обеспеченностью организационными и иными ресурсами и др. К данной группе методов можно отнести выборочный метод, метод экспертной оценки, корреляционный и факторный анализ, контент-анализ, математическое моделирование, анализ выгод и издержек и др.
|
|
|
Среди общих методов, помогающих формированию наиболее важных оценок и способов интерпретации ситуации, важнейшее значение имеет ивент-анализ, в рамках которого политический процесс представляется как событийный ряд, представленный, например, в виде выступлений политических лидеров, массовых демонстраций, выборов, принятия нормативных актов, политических убийств и т.д., каждое из которых оказывает то или иное воздействие на ситуацию в целом и за каждым из которых стоят конкретные действующие лица со своими интересами, и т.д. Тем самым данный метод позволяет упорядочить поток политических событий (в противоположность наложению готовой концептуальной схемы на ситуацию, что часто приводит к неадекватным результатам), предлагая методологический инструментарий, помогающий структурировать их таким образом, чтобы сквозь череду явлений проявились объективные тенденции, скрытые порой от самих действующих лиц этого процесса. В результате появляется возможность выработать объективную оценку, сформулировать и обосновать прогноз развития событий.
Типовая схема этого метода анализа, в частности, предполагает:
Ø выявление участников политического процесса и неполитических субъектов, стоящих за каждым из участников или оказывающих влияние на процесс в целом;
Ø оценку уровней политического влияния и других ресурсов каждого из участников событий и поддерживающих его сил;
Ø установление стратегических целей и тактических задач участников политического процесса, оценку расстановки политических сил и конфигурации интересов;
Ø выяснение возможных стратегических союзов и тактических коалиций, формирование сценариев развития событий и оценку характера реакции участников и субъектов политического процесса на те или иные сценарии развития политической ситуации;
Ø формулирование альтернативных действий и оценку вероятности их успеха;
|
|
|
Ø формирование целостной стратегии на основе оптимальных вариантов действий с учетом прогноза развития политической ситуации, а также средств и ресурсов для их реализации[114].
Таким образом, метод ивент-анализа предполагает последовательное описание следующей схемы: политическая ситуация – события – среда – участники (их ресурсы, интересы, взаимосвязи) – ограничения деятельности – цели и задачи (критерии успеха/неуспеха) – альтернативные решения – сценарии и прогнозы – стратегия действий.
В качестве примера прикладного применения ивент-анализа можно упомянуть разработку, осуществленную Институтом анализа и управления конфликтами и стабильностью (ИАУКС) в рамках проекта «Система управления конфликтами и стабильностью» (САУКС-Рос-сия). Далее (в сокращенном и адаптированном виде) приведена базовая схема рубрикации для пособытийного ввода данных в систему.
Внесение в базу данных записей в соответствии с приведенной рубрикацией позволяет построить гибкую систему индексов, которые отражали бы динамику событий и позволяли сделать обоснованные заключения относительно обозначившихся тенденций, отражающих общее состояние политической стабильности в том или ином регионе, а также их пороговые значения.
Системы ситуационного анализа, подобные описанной, позволяют решать комплексные прикладные задачи, связанные с информационным обеспечением процесса принятия политических решений. Задача-минимум – это мониторинг политической ситуации, отслеживание изменений ключевых параметров ситуации. Задача более высокого уровня – осуществление прогноза ее развития, построение и апробирование сценариев. Наконец, задача-максимум – на основе мониторинга данных обеспечить автоматизированное генерирование комплексных стратегий управления политическим процессом как в его отдельных сегментах, так и в целом. И хотя сегодня удовлетворительных прикладных решений на уровне задачи-максимум еще не предложено, можно ожидать, что ускоряющийся с каждым днем прогресс в области компьютерных и нейронных технологий, искусственного интеллекта, математического моделирования и системного анализа позволит в обозримом будущем выйти на уровень решения и этих сложнейших задач.
|
|
|
Схема 1
Продолжение схемы 1
| Частные методы политического анализа |
Специфика частных методов политического анализа проявляется в их соответствии со структурой процесса политического анализа, в учете условий и ограничений их применения на важнейших этапах изучения ситуации, а также в аналитических и прикладных возможностях их применения.
Так, формулировка и концептуализация проблемы предполагают применение методов выборочного исследования, контент-анализа, интервьюирования, тестирования, экспериментальных методов, позволяющих расширить информационную базу политического анализа. При этом широко используются и описательные, качественные и иные методы – исторический, нормативный, структурно-функциональный, системный, институциональный и другие, позволяющие «встроить» представление о проблеме в широкий исторический контекст.
Существенное усложнение методов связано с процедурами опера-ционализации, за счет которых разнообразным переменным присваиваются определенные значения. Грамотно осуществленная операцио-нализация помогает повысить уровень измерения показателей, что позволяет в дальнейшем использовать математические методы высокого Уровня сложности[115].
|
Схема 2
Модели взаимосвязи зависимых и независимых переменных
| Схема 3 |
Так, корреляционный анализ, включающий методы линейной и множественной регрессии, позволяет измерять связь между зависимыми и независимыми переменными. Оставаясь стандартным и необходимым условием решения более сложных задач с применением методов более высокого порядка, регрессионный метод не позволяет, тем не менее, отобразить реальные причинно-следственные связи между переменными. Типичная модель взаимосвязей, полученная в результате стандартного регрессионного анализа, показана на схеме 2а.
В реальной ситуации, однако, независимые переменные (Х1, Х2) могут оказывать влияние друг на друга, а также на зависимую переменную (Х3), причем это влияние может быть как прямым, так и обратным 2b, с.
|
|
|
Примером многомерного статистического анализа, позволяющего оценить точность таких моделей путем эмпирической оценки прямых и непрямых воздействий одной переменной на другую, является пат-анализ. В нем различаются эндогенные (частично определенные внутренними переменными данной модели) и экзогенные (полностью обусловленные внешними по отношению к данной модели факторами) переменные. Здесь оперируют понятием рекурсивной модели, которая означает, что все взаимосвязи между переменными имеют однонаправленный характер (схема 2b), а также нерекурсивной модели, в которой существует обратная связь (схема 2с) между любыми переменными. За счет этого создаются возможности для применения различных методик расчета вариантов статистической взаимосвязи между переменными.
Важным преимуществом пат-анализа является то, что он позволяет судить не только о том, связаны ли переменные в нашей модели именно так, как мы предполагали, но и о том, каково относительное влияние каждой переменной на другие переменные в данной модели. Зная это, мы можем выработать рекомендации, помогающие направить практические усилия на изменение именно той переменной, которая имеет наибольшее влияние и тем самым обеспечивает наиболее эффективное и результативное применение наших усилий.
Важное место среди частных методов занимает и факторный анализ, или метод многомерной математической статистики, с помощью которого на основе измерения парных корреляций между признаками ситуации можно получить набор новых, укрупненных переменных, которые не могут быть измерены напрямую; эти укрупненные переменные и называют факторами (схема 3).
Схема 3
|
|
|
