Социальный эксперимент как метод проверки научной гипотезы

 

Социальный эксперимент выполняет две основные функции: достижение эффекта в практически-преобра­зовательной деятельности и проверка научной гипоте­зы. В последнем случае процедура экспериментирова­ния целиком сосредоточена на познавательном резуль­тате. Эксперимент выступает в качестве самого силь­ного способа проверки объяснительной гипотезы. В пер­вом же случае эксперимент нацелен на получение прак­тического эффекта управления некоторыми процессами. Познавательные результаты представляют здесь побоч­ный продукт управленческого эффекта.

Экспериментальный поиск эффективных приемов управления опасно смешивать с тем, что мы обычно на­зываем передовым опытом. Нововведения вообще не относятся к сфере научного экспериментирования, а к области практического применения нововведений. Здесь возникают многообразные социально-экономические, по­литические, социально-психологические, организаци­онно-хозяйственные проблемы, часто далекие от логики осуществления эксперимента с научно-познавательными целями.¹¹

¹¹ О проблемах социального эксперимента см. [66,132, 133,228]; логика и процедуры социального эксперимента описаны также в рабо­тах; [60, 134, 181]. Наиболее обстоятельно методология эксперимента в социологическом исследовании рассматривается в последней публи­кации Г. С. Батыгина [12. Гл.VI].

 

В дальнейшем мы будем иметь в виду только науч­но-познавательную сторону социального эксперимента как средства или метода проверки гипотез.

 

Логика экспериментального анализа была пред. ложена Дж. Стюартом Миллем еще в XIX в. По так называемому правилу согласия Милля устанавливают связь между двумя (или больше) рядами событий, кото­рые рассматриваются как гипотетические причины, и, с другой стороны, событием как возможным следствием причинных факторов.

Если в одном ряду фиксируются события А, В, С, D и как следствие — Р, а в другом ряду М, С, K_t L и как след­ствие — снова Р, то причиной события Р является, види­мо, С. Все остальные встречаются в одном ряду, но не встречаются в другом. Правило различия Милля ис­пользуется для проверки гипотезы в обратном порядке: "не-С" должно повлечь за собой событие "не-Р", что ло­гически очевидно. Рассмотрим это на примере.

Гипотеза "Сокращение числа кинопосещений на каждую 1000 жителей Петербурга за последние годы (Р)" может объясняться: A_t — распространением теле­видения (С_а); Л₂ — снижением художественных досто­инств фильмов (С₂); h_a — ростом запросов ки­нозрителей (С₈); А₄ — расширением строительства жи­лищ по периферии города, где недостаточно кинотеатров (NJ... Каковы операции по проверке гипотезы й_:?

(а) Возможно, что Р имеет место (число кинопосеще­ний падает), но С^ отсутствует (не растет число владель­цев телевизоров). Тогда по методу согласия Милля гипо­теза отвергается.

(б) C_t имеет место (растет число владельцев телеви­зоров), а Р иногда имеет место (в некоторые годы сокра­щается число кинопосещений), иногда не имеет (в дру­гие годы не уменьшается число кинопосещений). Тогда по методу различия следует, что С, не может быть при­чиной Р. Гипотеза отвергается.

(в) Р имеет разные вариации (растет или сокращает­ся число кинопосещений), но они не согласуются с вариациями С₁ (число владельцев телевизоров тоже колеб­лется, но не ассоциируется с колебаниями Р). Гипоте­за отвергается.

(г) Р имеет место, и С₁ имеет место (сокращается число кинопосещений, и растет число телевладель­цев). Гипотеза принимается, но возникают следующие сомнения: возможно, здесь — сопутствующие измене­ния, т. е. какая-то третья переменная ведет к росту численности телевладельцев и вместе с тем — к паде­нию числа кинопосещений. Например, расширение рынка видеоаппаратуры и видеофильмов для домаш­него просмотра (Л₅).

Таким образом, гипотеза Л₁ не является альтерна­тивой гипотезы А₄, так как последняя объясняет со­бытия более полно.

Проверяем гипотезу Л₄. Согласно ей, ожидаем, что процент владельцев телевизоров в новых районах го­рода выше, чем в центральных, и одновременно чис­ленность кинотеатров в новых районах в пропорции к числу жителей меньше, чем в центральных. Если по той же логике, что и в случае с гипотезой h_lf гипотеза А₄ подтверждается, остаются непроверенными другие объяснения, изложенные в гипотезах Л₂, А₃,.... Л₅.

Такова общая логика экспериментального анали­за. Она реализуется в натурном и мысленном экспе­риментах.

Натурный эксперимент предполагает, вмеша­тельство экспериментатора в естественный ход со­бытий. Мысленный эксперимент — это манипулиро­вание с информацией о реальных объектах без вме­шательства в действительный ход событий. При­мер мысленного экспериментирования как раз и был рассмотрен выше.

При одинаковой логике поиска причинно-след­ственных связей процедуры натурного и мысленного экспериментов различны.

Натурный эксперимент¹² может быть контролируе­мым и неконтролируемым.

¹² Cоциологи называют его также "полевым экспериментом"

 

Мы ожидаем, например, что изменение в системе оплаты труда (С) повысит его про­изводительность (Р). В натурном эксперименте вводит­ся новая система организации труда и оплаты, окажем, бригадный подряд (С) в двух бригадах. Во всех прочих отношениях бригады различаются (по составу рабочих, по характеру труда и т. п.). Если после введения новой системы организации и оплаты труда в обеих бригадах повышается производительность, мы относим это изме­нение за счет влияния общего для обеих бригад изучае­мого фактора (С), так как другие факторы не согласуют­ся с повышением производительности: в одной бригаде они имели место, в другой — нет (правило согласия).

Проверка такого заключения возможна на третьей (контрольной) бригаде. В ней новая система организации и оплаты не вводится. По правилу различия мы ожидаем, что производительность труда останется здесь на преж­нем уровне, т. е. не-С влечет как следствие не-Я.

В данном рассуждении мы пренебрегаем прочими условиями, которые различны для обеих бригад. Между тем они могут оказать существенное влияние на итог эксперимента. Например, в первой бригаде случился простой из-за неполадок в электроснабжении, но зато был опытный бригадир, прекрасно организующий рабо­ту в течение всего периода эксперимента. Во второй бригаде простоев не было, но бригадир — неопытный организатор. Здесь положительное влияние опытного бригадира в одном случае и отсутствие простоев во вто­ром уравновесились отрицательным влиянием простоя в первой бригаде и неопытности руководителя во вто­рой. Но могло оказаться и по-другому: в эксперимен­тальной бригаде прочие факторы мешали повышению производительности, а в контрольной — содействовали. Получается, что изменение системы организации труда и оплаты не дает эффекта. Однако мы не можем сде­лать такое заключение, так как в данном эксперименте было много неконтролируемых факторов.

В неконтролируемых экспериментах познаватель­ный результат достигается путем достаточно большого числа повторных опытов так, чтобы по теории вероятно­сти неконтролируемые факторы при взаимном наложе­нии погашались и не оказывали бы влияния на воздей­ствие экспериментального фактора. Число повторных попыток определяется статистически, например, при по­мощи критерия Стьюдента — %², который должен быть незначим, т. е. фиксирует близость взаимосвязей при­чинных факторов и следствий.

Более строгие данные могут быть получены в конт­ролируемом натурном эксперименте.

Контролируемый (валидный) эксперимент пред­ставляет попытку получить относительно чистый эф­фект воздействия экспериментальной переменной. С этой целью предпринимается тщательное выравнивание прочих условий, которые могут исказить результат вли­яния экспериментального фактора.

Выравнивание условий относится ко всем объектам, участвующим в опытах: экспериментальным и конт­рольным. Возможны (как мы далее увидим) экспери­менты без контрольного объекта, повторяющиеся не­сколько раз. Тогда выравниванию подлежат условия эк­спериментальных объектов в каждой серии опытов.

Прежде чем приступить к выравниванию условий, надо выделить характеристики, предположительно влия­ющие на ожидаемое следствие. Это требует тщательного предварительного анализа проблемы при разработке программы исследования. Если выявлено, что возможные "возмутители" чистого эффекта суть А, В, С, D, E, то все они потенциально представляют собой экс­периментальные переменные. Но в каждом отдельном опыте проверяется воздействие одного из выделенных факторов, и тогда все остальные подлежат выравниванию.

Именно так мы и действовали выше (табл. 11, 12) при мысленном экспериментировании с телезрителями. Чтобы проверить влияние интереса к передачам типа П на интерес к передачам типа Р, мы выравнивали груп­пы обследованных по уровню образования, выделяя в одну подвыборку лиц с высоким образованием (О⁺), а в другую — с низким (О~).

Точно так же поступают и в натурных контролируе­мых экспериментах. В первую очередь выравнивают (сопоставляют) основные параметры общей социаль­ной ситуации, такие, как тип поселения, область произ­водства, этническая и культурная среда, временной ин­тервал и другие характерные особенности, равноприло-жимые ко всем объектам изучаемого процесса. (Это особенно важно при организации широкомасштабных социальных экспериментов.)

Основные приемы выравнивания индивидуальных характеристик в случае, когда единицы наблюдения — индивиды, следующие.

(1) Точечное выравнивание применяют в опытах с малыми группами (например, рабочие бригады или школьные классы). Процедура сводится к подбору индивидов в подлежащих выравниванию группах по единым признакам, выделенным как существенные. В примере на испытание эффекта новой системы оплаты труда существенны (при условии одинаковос­ти общей экономической ситуации, формы собствен­ности и т. п.): (а) профессия рабочего, (б) квалифика­ция, (в) стаж работы по профессии, (г) возраст, (д) се­мейное положение, (е) пол... Тогда при выравнивании в основной и контрольной сериях каждому рабочему в первой серии должен быть найден аналог во вто­рой, третьей сериях и т. д. Иванову — токарю III раз­ряда, с трехлетним стажем, 28 лет, женатому и имеющему ребенка, должен соответствовать Петров — то­карь с аналогичными данными.

Очевидно, что такой прием очень сложен. Он ис­пользуется в лабораторном эксперименте и крайне ред­ко — в полевых исследованиях.¹³

¹³ Н. В. Ядов применил точечное выравнивание при сравнитель­ном изучении социальных установок полярников и специалистов ана­логичного профиля, работающих в обычных, а не экстремальных усло­виях. Из выборки в 1000 инженеров, обследованных но разным пока­зателям их установок и ориентации в работе инженера, было отобрано 40 человек, аналогичных выборке инженеров-полярников так, что каж­дому из выборки полярников отыскивался "аналог" по возрасту (соот­ветственно жизненному опыту), образованию в, конечно, полу (все муж­чины). Выводы из исследования свидетельствуют о влиянии группо­вой изоляции на отношение к типичным для работы инженера усло­виям труда и отношениям в коллективе [307].

 

(2) Частотное выравнивание предполагает сопос­тавление существенных признаков в пропорциях, сред­них величинах, суммарных индексах и т. п. на группу в целом. В нашем примере это выглядит так, как показа­но в табл. 15.

Таблица 15

Частотное выравнивание индивидуальных характерис­тик в контролируемом эксперименте (в %)

 

Характеристика, подлежащая выравниванию	Группа
	экспериментальная	контрольная
Профессия
Токарь
Слесарь
Наладчик автоматов
	Итого
Квалификация
II разряд
III разряд
IV разряд
	Итого

 

Существенный недостаток частотного выравнива­ния — опасность контрастных сочетаний выделенных в пропорциях характеристик, что может значительно ис­казить эффект выравнивания. Представим себе, что в первой группе токари имеют преимущественно IV раз­ряд, а слесари — II разряд, тогда как во второй, наоборот, токари II разряда, но слесари — IV. К тому же в одной группе большинство наладчиков — молодежь, а во вто­рой — рабочие среднего возраста, хотя пропорции моло­дых и старших рабочих в целом по каждой группе вы­держаны строго.

(3) Выравнивание по квоте, применимое и в больших выборках, помогает устранить недостатки предыдущего приема. В этом случае сопоставляют группы по пропор­циональному представительству признаков, взятых, одна­ко, в жестких сочетаниях (квота), как показано в табл. 16.

(4) Случайно-механическое выравнивание использу­ется при массовых экспериментах, на крупных объектах,

 

 

когда отбор индивидов производится по правилам слу­чайной бесповоротной выборки. Данный прием, однако, не годится для небольших групп.

Разновидности контролируемых натурных экс­периментов — рандомизация¹⁴.

¹⁴ Рандомизация (от англ, random — случайность) позволяет уст­ранить или минимизировать воздействие неконтролируемых "случай­ных" факторов. Д. Кэмпбелл [134. С. 307] выделяет 16 разновидностей социальных экспериментов, в основном рандомизированных, особенно останавливаясь на мысленных или квазиэкспериментальных процеду­рах. Мы используем здесь более простую схему классификации конт­ролируемых экспериментов, заимствованную из работы [377. С. 108— 122]. ¹⁴

 

Введем следующие условные обозначения основных параметров экспери­ментальной процедуры: х — экспериментальная пе­ременная (испытываемый фактор, который также обозначают как "независимую'* переменную); К -— не­контролируемые переменные (ии в одном экспери­менте не удается полностью контролировать все усло­вия» поэтому остается влияние неучтенных факторов); PJ — состояние объекта до введения эксперименталь­ной переменной, измеренное по какой-то процедуре; Р2 — состояние объекта в конце эксперимента, после введения переменной х, d — наблюдаемое в итоге экс­перимента изменение.

Рассмотрим простейший вариант эксперименти­рования с контрольным объектом.

(1) Эксперимент типа "до — после" с одним конт­рольным объектом — обычный вариант социального экспериментирования (схема 28).

d=(P_t— P₂)—(jP'₂— P\), и тогда изменение представ-ляет функцию экспериментального фактора плюс влия­ние неконтролируемых условий, т.е. d = f(x + К—К'). Бели же неконтролируемые условия в обеих группах выравнены (перестали быть неконтролируемыми),

т. е. К=К\, тогда d=f(x+K-K')=f(x) Практически ни в одной серии не удается цели­ком устранить воздействие К. Поэтому следует повто­рять экспериментирование до тех пор, пока не будет получен статистически устойчивый результат. Ины­ми словами, К к К' будут выравнены на основе зако­на больших чисел.

 

 

 

В примере с испытанием эффективности новой системы оплаты труда следует поступить так: (1) а опытной и контрольной бригадах выравнятъ общие и специфические характеристики, предусмотренные программой; (2) осуществить эксперимент (первая се­рия) и замерить итоги; (3) повторить опыт на двух других бригадах, выравненных по тем же процедурам, и сопоставить данные с итогами первой серии; (4) продолжать испытания на новых группах парных бригад до тех пор, пока не зафиксируем: (а) ус­тойчивое показание для (Р₂—P_t) и для (Р₂*—Р^), а также (б), несущественные отклонения в величинах итогового сравнения по каждой серии (d). Понятно, что чем больше будет осуществлено испытаний, тем надежнее результат эксперимента.

(2) Эксперимент типа "до—после" без конт­рольного объекта. В этом эксперименте логика ана­лиза упрощается следующим образом: d=P₂-P,, т. е. d=f(x+ К)

 

Повторные опыты покажут, насколько получен­ный результат устойчив.

Все другие варианты построения натурного соци­ального эксперимента связаны с попытками устра­нить возмущающее влияние "эффекта первого замера". Такой эффект имеет место в том случае, когда исполь­зуются опросные методы или наблюдение. Это способно вызвать реакцию людей, связанную с вмешательством исследователей в естественный ход событий.¹⁵

¹⁵ В классическом хоторнском эксперименте, проведенном Л. Мэйо, сам факт интереса исследователей к работницам экспериментального участка вызвал эффект повышения удовлетворенности работой.

В медицине подобный эффект именуют эффектом "плацебо". Контрольной группе испытуемых вместо лекарства предлагают нечто имитирующее его (например, обычные витамины). Эффект действия ле­карства определяется путем сравнения результатов "лечения" витами­ном и терапии подлинным лекарством, испытываемым по схеме ран­домизации групп пациентов.

Мне пришлось участвовать в таком эксперименте в качестве ис­следователя эффекта "внушающего" действия лекарств западных фирм в сравнении с отечественными. Пациенты контрольной группы чувствовали "облегчение" после приема витамина С, на этикетке кото­рого была наклейка сильного обезболивающего. Однако статистическая значимость различий лабораторных данных между эксперименталь­ной и контрольной (плацебо) группой была существенна, тогда как субъективно она оказалась на 25% меньше [369, С. 65—69].

 

Представим, что мы хотим изучить влияние новой системы подрядной организации труда не только на его производительность (объективные показатели), но и на состояние удовлетворенности работой или уяснить, как изменится структура мотивов трудовой деятельности. В таком случае надо воспользоваться опросным методом до и после введения новой системы организации.

В результате первого опроса по шкале удовлетворен­ности существующей системой организации труда у ра­бочих возникает психологическая установка, позитивная или негативная в отношении к последующему ходу со­бытий. Одни из желания "помочь" экспериментатору при повторном опросе—теперь уже об отношении к подрядной организации — покажут завышенные оценки удовлетворенности; другие из чувства противоречия мо­гут занизить их.

В таком случае при эксперименте "до — после" с контрольной группой (тип 1) итог опыта выглядит как функция первичных замеров неконтролируемых факто­ров и, наконец, собственно экспериментальной перемен­ной, т. е.

Способы минимизации влияния К мы уже знаем. Будем пытаться устранить возмущающее воздействие первых замеров (Р^ и Р\).

(3) Эксперимент типа "только после" с конт­рольным объектом (схема 28).

Очевидно, что, поскольку мы избежали первого заме­ра, реактивное воздействие, связанное с вмешательством экспериментатора (исследователя), упразднено. При этом, конечно, сохраняются все требования к выравни­ванию условий и к повторным сериям для получения устойчивого результата.

(4) Эксперимент типа "якобы до—после" с конт­рольной группой (схема 30).

В этом эксперименте, хотя первый замер на конт­рольной группе осуществлялся, он не влияет на резуль­тат, так как не было вторичного замера.

Разница между экспериментами типа (3) и (4) в том, что в последнем нам не потребуется искать объект (бригаду), на котором не вводится новая система орга­низации труда, так как в контрольной группе испытуе­мая переменная может быть или не быть — она не влияет на итог. Практически это важно, так как экспе­риментирование с людьми всегда имеет моральный ас­пект. Так, введение новых условий труда на всем пред­приятии, за исключением одного цеха, может быть вос­принято как дискриминация.

 

 

Далее возможны такие эксперименты с двумя и тре­мя контрольными группами, в одних из которых вводят­ся экспериментальные условия, в других — нет. Эти весьма сложные построения позволяют получить более чистый эффект, благодаря многократным контрольным операциям в каждой серии, и, следовательно, дают воз­можность сократить число самих серий.

Рандомизация с использованием значительного числа экспериментальных и контрольных объектов (групп, организаций) позволит "гасить" влияние неконтролируе­мых (фоновых) воздействий, если они не являются сис­тематическими. Тогда экспериментальный эффект оце­нивается обычным исчислением значимости различий средних по критериям состояния "до — после" на экспе­риментальных и контрольных объектах.

Трудности натурного эксперимента многообразны, и затрагивают они не только процедурные, но и мораль­ные аспекты. Правда, и первых проблем более чем дос­таточно для объяснения, почему натурное социальное экспериментирование именно в научных целях (не ради практического эффекта) предпринимается весьма редко.

Основное требование любого научного экспери­мента — устранение неконтролируемых факторов. Дж. Милль вовсе отрицал возможности научного экспери­ментирования в социальной сфере из-за трудностей вы­равнивания многочисленных переменных.

Своеобразным полигоном социальных эксперимен­тов стали малые группы. Но экспериментирование на таких объектах вряд ли можно назвать социологичес­ким в строгом смысле слова. Это психологические и со­циально-психологические эксперименты [52, 134]. Сравнительная легкость и доступность научного экспе­риментирования на микрообъектах породила в амери­канской эмпирической социологии тенденцию к необо­снованной экстраполяции полученных выводов на боль­шие социальные системы.

Более близко к социологическому эксперименту экономическое и управленческое экспериментирование. Это так называемые созидательные эксперименты [228. С. 46—48] или эксперименты оценки эффективно­сти нововведений [254]. В научном отношении такое экспериментирование может дать существенное прибав­ление знания. Однако здесь возникают моральные проблемы, ибо оправдан лишь опыт, который не повле­чет отрицательных последствий для людей. Но разве все эксперименты предполагают заведомо благоприят­ный исход?

Современная наука располагает достаточно больши­ми возможностями мысленного экспериментирования, которые следует широко использовать для научно-по­знавательных целей и на основе которых можно переходить к натуральным экспериментам без отягчающих социальных последствий.

Мысленный, или, квазиэксперимент. Логика анали­за здесь та же, что и в натурном. Своеобразие же в том, что вместо манипуляции с реальными объектами мы опе­рируем с информацией о совершившихся событиях.

Натурные эксперименты, о которых говорилось выше, относятся к классу проектирующих: исследова­тель проектирует предполагаемые следствия, вводит в игру их гипотетические причины. В мысленном же анализе возможен и обратный ход умозаключений: от наличных следствий к возможным причинам. Такой экспериментальный ход называют ретроспективным анализом или экспериментом "ex-post-facto". Очевидно, что этот способ в натурном эксперименте невозможен, коль скоро время необратимо.

Вместе с тем и проектирующий эксперимент не всегда возможен по реальным условиям, и тогда мы мысленно произведем анализ событий по логике такого эксперимента, непосредственно не вмешиваясь в течение жизни.

Например, нас интересует, насколько чтение газет и просмотр телепередач влияют на общую информирован­ность людей в отличие от пользования только газетами или только телевизором. В натурном эксперименте типа "до—после" с контрольной группой следует посту­пать так. Подобрав две группы и выравняв их по суще­ственным условиям, в экспериментальной группе обес­печим всех участников радио- и газетной информацией, замерим их информированность. В контрольной группе сделаем то же самое. Затем лишим эксперименталь­ную группу газет и через некоторое время замерим ее информированность. В контрольной группе условия со­хранились прежними. Если обнаружим различие в пользу большей осведомленности контрольной группы, заключаем: газеты суть важное дополнение к телеинформации. Если разницы не найдем, заключим, что газе­ты не добавляют существенного к информации, получае­мой по телевидению. После этого проведем экспери­мент на изъятие телевизоров и повторим опыт на дру­гих выравненных группах, пока не добьемся устойчиво­го результата. Очевидно, что такое экспериментирование в реальной практике предпринимать невозможно по нравственным и правовым соображениям (здесь будут нарушены права человека на доступ к источникам ин­формации и право собственности).

Поэтому из общей массы населения некоего города отберем лиц, выписывающих газеты и имеющих телеви­зор, а затем — аналогичную группу жителей, которые газет не выписывают. Выравняв группы (методом слу­чайно-механического отбора), станем обращаться с ними как с двумя реальными объектами и получим вывод по той же логике, что для эксперимента типа (1).

Мысленное экспериментирование есть в данном слу­чае не что иное, как анализ связей между многими пере­менными, рассмотренный в предыдущем параграфе.

Большой объем статистики — одно из непремен­ных требований мысленного экспериментирования. Так, В. Н. Шубкин и Д. Л. Константиновский, прогнозируя шансы молодежи на выбор профессии по интересам, пользовались данными массовых обследований за 7 лет (1963—1969 гг.). Способ прогноза — мысленное экспе­риментирование. Авторы как бы экстраполировали тенденцию ближайших трех лет на основе данных за несколько предшествующих. Однако в действительности они располагали не только сведениями о предшествую­щем, но также имели информацию о реальном распреде­лении статистики на период "прогнозируемых" трех лет. Остается проверить, насколько теоретический про­гноз совпал с реальной тенденцией, а затем вывести закономерность для действительного прогнозирования на "неизведанное" будущее [296, 125].

Этим примером проектирующего квазиэксперимен­та, каковой ничуть не уступает по своей научно-позна­вательной ценности реальному экспериментированию, мы хотели бы подчеркнуть и изящество, и гуманность мысленного экспериментального анализа.

Имеется множество технических средств, позволяю­щих осуществлять самые различные модели мысленного экспериментирования. Один из таких приемов — рег­рессионный анализ (в случае использования метриро-ванных данных). С его помощью устанавливают детер-минационные отношения, т. е. исчисляют, насколько из­менения одной (зависимой) переменной объясняются соответствующими изменениями других (независимых) переменных [199. С. 149—153]. Один из вариантов ква­зиэксперимента — исследование трендов, о чем — в сле­дующем разделе.

Также возможны приемы поиска каузальных свя­зей многопеременной плеяды с использованием регрес­сионного анализа и элементов теории графов. Эта тех­ника позволяет фиксировать тенденцию причинных за­висимостей среди множества включенных в процесс факторов.

В действительности исследователь выявляет пред­полагаемые причины, строит различные модели пос­ледовательности взаимосвязей многих переменных и находит такую структуру этих взаимосвязей, которая обнаруживает наибольшее суммарное влияние на ожидаемый эффект.¹⁶

С помощью этих приемов мы можем предлагать и объяснение, и интерпретацию, и уточнения причин­ных связей.

" Пример использования этого метода для прогнозирования пове­дения личности ом. 1236. С. 176—187], где подробно описываются логи­ка и правила процедуры "причинного" анализа или см. также "пути воздействий" на конечное состояние факторов, предполагаемых причин­ными (path analysis) [284, 285].

Натурный квазиэксперимент — особый случай. Здесь исследователь руководствуется логикой экспери­мента "до — после", но, во-первых, не жестко контролиру­ет фоновые воздействия и, во-вторых, создает эксперимен­тальную ситуацию своими действиями в качестве участ­ника "жизненной ситуации". Будучи исследователем, он вместе с тем выполняет функцию "экспериментальной переменной". Подобное экспериментирование имеет место в "провоцирующих" полевых исследованиях.

Рассмотрим пример. Петербургский социолог А. Н. Алек­сеев (в то время — ленинградец) предпринял провоцирующий эксперимент на заводе Полиграфмаш. Будучи научным сот­рудником, он поступил на завод слесарем-расточником, причем о его академическом статусе первоначально никто, кроме ру­ководства, осведомлен не был (позже он этого уже не скрывал). Исследователь имел цель изучить реальные нормы, регулирую­щие производственные отношения в рабочем коллективе. Бу­дучи рядовым рабочим, активно общаясь в этой среде, он столкнулся с непонятным фактом. Все нарушают хорошо из­вестные инструкции: и рабочие, и мастера, и инженеры, и ад­министраторы. Но мастер "накапливает" материал на рабочих, скажем, прогульщиков. И предъявляет этот материал лишь тогда, когда по каким-то, не обязательно деловым, соображени­ям хочет освободиться от нарушителя дисциплины, "разгиль­дяя" Петрова. Высказанные в официальной обстановке, эти аргументы не вызывают возражений. Мастер добивается увольнения.

Алексеев начинает искать теоретические объяснения это­го феномена в социопсихологических и социологических под­ходах. Он приходит к выводу, что следует различать "демонст­рируемые" социальные установки и ценности, официально поддерживаемые в данной системе отношений, а с другой сто­роны — ценности и установки, реально "управляющие" поведе­нием. Идя дальше, он ставит вопросы, выдвигает гипотезы, ко­торые проверяет наблюдением, в беседах и (это ключевой мо­мент) провоцирующими действиями. Вопрос, например, такой: насколько среди рабочих приняты ценности инициативы и добросовестности?

Алексеев проверяет научную гипотезу собственными "экс­периментальными поступками": новый расточный станок не работает, так как не соблюдены нормативы эксплуатации и приходится изобретать "рационализаторские приемы". Когда он обращался со своими рационализаторскими предложения­ми к руководству, то слышал ответ: "Тебе что, больше всех надо?" А если он маскировал свое предложение под вынуж­денное действие, оно принималось. Надо было сказать: "Если мы этого не сделаем, нам попадет". Таким путем Алексеев проверил гипотезу о регулятивных и демонстрируемых нор­мах производственных взаимоотношений.

В массовых обследованиях 70-х гг. инициативность и творчество часто лидировали в ряду ценностных ориентации, а в действительности, по наблюдениям Алексеева, они не выпол­няли регулирующую функцию.

Между прочим, его проверка статуса ценности "добросо­вестной работы" показала тогда, что эта ценность сохраняет положение "реально регулирующей поведение", но... при усло­вии достаточной свободы самоорганизации работника и спра­ведливости оплаты его труда.¹⁷

¹⁷ А. Алексеев избрал стратегию "провоцирующего" изучения со­циальной реальности, подвергая себя многообразным опасностям, вплоть до преследований со стороны советских властей и КГБ (см. его работу, названную "Драматическая социология" [3].

 

Натурный квазиэксперимент А. Н. Алексеева нельзя отнести к строгому контролируему эксперименту. Это де­монстрация экспериментальной логики социологическо­го анализа. Данные для изучения ситуации извлекают­ся не количественными (статистическими) процедурами, но путем использования качественных методов.

 

5. АНАЛИЗ ДАННЫХ ПОВТОРНЫХ И СРАВНИ­ТЕЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ

 

Различают несколько видов повторных и сравни­тельных эмпирических исследований [80, 252, 251].

(1) Международные и межрегиональные, цель кото­рых — выявление общего и специфического в изучае­мых социальных процессах и явлениях, где последнее обусловлено особенностями социально-экономической природы, культуры, истории отдельных стран или осо­бенностями условий и образа жизни населения раз­личных регионов одной страны.

(2) Панельные повторные исследования, проводи­мые по единой программе на той же самой выборке об­следуемых и с использованием единой методики и про-цедур анализа данных. Это наиболее формализованный вид сравнительных исследований с определенным вре­менным интервалом, их цель — анализ динамики, изме­нений в изучаемых аспектах.

(3) Повторные когортные исследования — особая разновидность панельных, отличающиеся тем, что выбо­рочный объект — возрастная группа, изучаемая на про­тяжении достаточно длительного времени. Термин "ко­горта" заимствован из демографии, им обозначают лю­дей одного поколения (и более строго — одного года рождения), прослеживают, как с течением времени ме­няются условия и образ жизни данной когорты, их ин­тересы и образ мыслей [36, 270].

(4) Повторные трендовые исследования, которые проводятся на аналогичных выборках или в рамках единой генеральной совокупности с интервалом во вре­мени и с соблюдением относительно единой системы процедур для того, чтобы установить тенденции (тренды) социальных изменений.

Общие правила, предъявляемые к сравнительному и повторному исследованию. Все разновидности повтор­ных и сравнительных исследований предполагают¹⁸:

¹⁸ Панельные и когортные исследования называют также генети­ческими, а трендовые — псевдопанельными. Все повторные исследова­ния могут быть отнесены к "диахрониим", в отличие от разовых — синхронных. В психологии и этнологии длительное изучение одной со­вокупности лиц называют "лонгитюдным" исследованием (от английс­кого "Longitude" — протяженный), а в педагогике — монографическим изучением (всесторонним описанием) одного объекта — коллектива, семьи, отдельных индивидов, например, личности учащегося.

 

во-первых, соблюдение требований сопоставимости двух и более разовых обследований, будь то сравнение данных по разным странам и регионам или выявление тенденций и сдвигов во времени при анализе одного или аналогичных социальных объектов;

во-вторых, обоснование существенности или несущественности различий по сравниваемым показа­телям в качественном и количественном аспектах.

С формальной точки зрения при сравнении эмпири­ческих данных должны соблюдаться следующие прави­ла, необходимые в логике экспериментального анализа:

(1) два состояния одного процесса сопоставимы, если они содержат хотя бы одно общее свойство или показатель;

(2) ни один фактор не может быть признан причи­ной сравниваемых явлений, если в одном случае при регистрации изучаемого явления он имеет место, а в другом — нет (правило согласия Милля);

(3) вместе с тем данный фактор не может быть при­чиной изучаемого явления, если в одном случае (иссле­довании) он имеет место, а само явление не фиксируется, хотя в другом случае (исследовании) дело обстоит так, что регистрируются и явления, и данный фактор (пра­вило различия);

(4) наконец, некий фактор (условие, обстоятель­ства...) не может достоверно считаться определяющим в отношении изучаемого процесса, если в другом случае (в другом исследовании) наряду с ним изучаемому про­цессу сопутствуют другие факторы [377. С. 267].

Эти логические правила, напоминающие нам о стро­гости экспериментального вывода, нельзя игнорировать. Но проблемы сравнительного анализа никоим образом не сводятся к формальным процедурам. Это прежде все­го — область содержательного,

⇐ Предыдущая28293031323334353637Следующая ⇒

Поделиться:

Воспользуйтесь поиском по сайту: