ISEPP-metodich_posobie

Пример 6

ЖЕСТКИЙ АНАЛИЗ ЭМПИРИЧЕСКИХ ДАННЫХ ПОЛУЧЕННЫХ МЕТОДОМ АНКЕТНОГО ОПРОСА

Опрос на тему: «Массовые беспорядки во Франции». (Опрос населения в 100 населенных пунктах 44 областей, краев и республик России. Интервью по месту жительства 12–13 ноября 2005 г., 1500 респондентов. Дополнительный опрос населения Москвы – 600 респондентов. Статистическая погрешность не превышает 3,6 %)/ Вопрос и таблица распределения ответов помещены на сайте ФОМ.// База данных ФОМ. Электронный адрес ресурса: http://bd.fom.ru/report/map/projects/dominant/dom0546/domt0546_1/d 05463.

Собственно анализ проделан автором пособия.

Вопрос: «Уже несколько недель Франция охвачена массовыми

беспорядками. Скажите, пожалуйста, Вы знаете, что-то слышали или впервые слышите об этом?»

1.Знаю.

2.Что-то слышал(-а).

3.Впервые слышу.

4.Затрудняюсь ответить.

Распределение ответов полученных на данный вопрос представлено в табл.9, приведенной ниже.

Одномерный анализ: Большинство российских граждан в той или иной мере осведомлены о беспорядках, происходивших во Франции в ноябре 2005 г.: 59% участников опроса заявили, что знают об этих событиях, четвертая часть – «что-то слышали» о них. Если сложить количество респондентов, выбравших эти варианты ответов, суммарный показатель составит 84%. Лишь 16% респондентов ответили, что впервые слышат об этом. Только 1% затруднился с ответом.

Двумерный анализ: Мужчины более уверены в своей осведомленности, чем женщины. Так, они чаще выбирали ответ «знаю» (63%), чем женщины (56%), разница составляет 7%, что превышает величину статистической погрешности. Вместе с

81

тем, если суммировать показатели по первому и второму вариантам ответов, то разница меньше величины статистической погрешности: 85% мужчин и 82% женщин знают или что-то слышали об этих событиях.

Среди возрастных групп наименее осведомленными оказались молодые люди в возрасте 18–35 лет, всего 54%, что на 5% ниже среднестатистического показателя. Напротив, наиболее осведомленными оказались респонденты, составляющие среднюю возрастную группу 36–54 года: 65% уверенно ответили, что знают об этом. Однако если сложить уверенные («знаю») и неуверенные («что-то слышал»), то разница в распределении ответов не столь велика – 3–4%, что находится в пределах статистической погрешности.

По признаку «образование» наименее информированными оказались респонденты с образованием ниже среднего (37% знают и 30% что-то слышали). Напротив, наиболее высок уровень информированности у респондентов с высшим образованием (76% знают и 15% что-то слышали).

При анализе ответов респондентов разных доходных групп наблюдается очевидная тенденция: чем выше уровень доходов, тем выше уровень информированности, и наоборот. Так, только 49% респондентов, чьи доходы на одного члена семьи не превышают 1500 руб., ответили, что знают об этих событиях, что на 10% ниже среднестатистического показателя. Напротив, 68% респондентов, чьи доходы на одного члена семьи составляют 3000 руб. и более, ответили, что знают об этих событиях, что на 9% выше среднестатистического показателя.

При анализе ответов респондентов по признаку места жительства (город, село и т.д.) наблюдается очевидная тенденция, что жители крупных городов наиболее информированы, 64% ответили, что знают об этом, и только 9% – впервые слышат.

Таким образом, можно нарисовать обобщенный портрет респондента, уверенно высказывающегося о своей информированности относительно событий ноября 2005 г. во Франции. Это муж-

чина среднего возраста с высшим образованием и высокими доходами, проживающий в крупном городе.

82

Табл.9 Распределение ответов на вопрос: «Уже несколько недель Франция охвачена массовыми беспо-

рядками. Скажите, пожалуйста, Вы знаете, что-то слышали или впервые слышите об этом?»

			Пол		Возраст			Образование				Доходы на од-			Тип населенного
												ного члена се-			пункта
												мьи
		Россия, все	Мужчины	Женщины	18–5 лет	36– 4 лет	55 лет и старше	Ниже среднего	Среднее общее	Среднее спец.	Высшее	До 1500 руб.	1501– 999 руб.	3000 и более	Мегаполисы	Большие города	Малые города	Села
	Доли
	групп	100	48	52	34	39	27	15	37	33	16	25	27	35	13	17	37	26
	(%)
	Знаю	59	63	56	54	65	58	37	56	65	76	49	54	68	56	64	58	54
	Что-
	то	25	22	26	28	21	25	30	28	23	15	28	29	20	25	26	25	25
	слы-
	шал
	Впер-
	вые	16	14	17	18	14	16	32	15	12	8	22	17	11	19	9	17	20
	слы-
	шу
	Затр.	1	1	1	1	0	1	1	1	0	0	1	0	1	0	1	0	1
	отв.

83

Пример 7

ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДИКИ ПРИКЛАДНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

Пример приводится по материалам статьи Е. Мезенцевой «Гендер в программах социально-экономического развития: анализ международного опыта»9.

Модели измерения гендерного неравенства

Существуют различные методики гендерного анализа соци- ально-экономической сферы: «Гарвардская аналитическая модель»; «Модель расширения властных возможностей для женщин»; «Анализ социальных отношений»; «Матрица гендерного анализа».

Перечисленные модели представляют собой методологические подходы к включению гендерного измерения в разработку и оценку мер социально-экономической политики. В то же время в перечисленных методиках содержится обоснование эмпирических индикаторов измерения гендерного неравенства. В нашем примере приведем описание одной из них.

Гарвардская аналитическая модель представляет собой одну из первых попыток разработать методологию анализа соци- ально-экономического развития с учетом гендерного фактора. Эта модель была предложена в 1985 г. аналитиками Гарвардского института международного развития в сотрудничестве с Агентством по международному развитию США. Эта модель включает в себя следующие базовые аналитические инструменты (матрицы):

(1) матрица участия мужчин и женщин в различных видах деятельности (все виды производственной и репродуктивной деятельности);

(2) матрица, характеризующая доступ мужчин и женщин к ресурсам и контроль над ними;

9 Мезенцева Е. Гендер в программах социально-экономического развития: анализ международного опыта / Е. Мезенцева // Гендер и экономика: мировой опыт и экспертиза российской практики. – М., 2002. – С. 48.

84

(3)матрица факторов влияния (социальные нормы; демографические характеристики; институциональные структуры; общие экономические характеристики, такие, как уровень бедности, уровень инфляции, распределение доходов, включенность в систему международной торговли, развитие производственной и социальной инфраструктуры и т.д.);

(4)вопросник для анализа гендерного измерения в процессе разработки и реализации проектов и программ социальноэкономического развития.

Достоинством данной методики является то, что она исходит из описания фактической ситуации и не предлагает каких-либо априорных критериев оценивания.

К недостаткам относится, в частности, то, что гарвардская модель не рассматривает вопрос о том, почему гендерные отношения складываются именно как отношения неравенства. Тем самым причины подчиненного положения женщин фактически остаются

втени. Однако аналитические инструменты модели могут быть использованы в качестве отправного пункта для исследования проблем власти, в частности, через анализ вопроса о доступе к ресурсам и контроле над ними.

Кроме того, гарвардская модель критикуется в силу того, что она разрабатывалась как гендерно-нейтральный инструмент, направленный на сбор и анализ информации. Именно этими обстоятельствами обусловлена излишняя формализация модели и отсутствие в ней «неудобных» для формализации социокультурных переменных. Поскольку все матрицы модели заполняются по бинарному принципу (т.е. в терминах «да» – «нет»), не улавливается реальная сложность и внутренняя взаимосвязь проблем, которые являются объектом анализа и программной проработки. В данной модели игнорируются все иные основания неравенства, кроме пола (этничность, класс и раса). Мужчины и женщины сравниваются как внутренне однородные группы.

85

Пример 8

ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДИКИ НАБЛЮДЕНИЯ

В качестве примера приводится публикация из аналитического еженедельника «Коммерсантъ-власть».

И В ОКНЕ НЕ ГОРИТ10

Российские чиновники славятся строгим подходом к своим обязанностям и либеральным отношением к рабочему графику. «Власть» установила наружное наблюдение за окнами госслужащих и выяснила, кто покидает свой кабинет раньше положенного времени.

Рабочий день большинства сотрудников российских министерств и ведомств обычно начинается в 9.00 и заканчивается в 18.00, один час выделен на обеденный перерыв. Определить, находятся ли чиновники на своих местах, можно двумя способами – звоня по телефону или наблюдая за окнами их кабинетов. Первый метод трудоемок и неэффективен, а последний работает лишь в темное время суток.

Мы решили воспользоваться тем, что Москва находится в Северном полушарии на 55-й широте и в декабре солнце в столице заходит около 16.00. На прошлой неделе фотокорреспонденты «Власти» расположились напротив зданий ключевых министерств и ведомств страны и ровно в 17.00 зафиксировали панораму фасадов. Результаты съемки перед вами.

Подсчитать темные окна нетрудно. Гораздо сложнее понять, что вынуждает чиновников выключать свет раньше времени. Не экономят же они, в конце концов, электричество, работая на благо государства в кромешной темноте.

Пытаясь выявить какую-либо закономерность, мы перебрали множество версий. Например, объяснить склонность чиновников к спешному покиданию кабинетов можно было бы так: чем ближе к центру они располагаются, тем раньше должны уходить с работы, чтобы избежать пробок на пути домой. Однако эта версия не вы-

10 Черников П. И. в окне не горит / П. Черников // Коммерсантъ-власть. – 2005. – 12 декабря.

86

держивает критики. Сотрудники ФСБ на Лубянке, например, трудятся старательнее, чем обитатели здания правительства, расположенного за пределами Садового кольца.

Несправедлива и обратная гипотеза: чем ближе к Кремлю, тем дольше госслужащие засиживаются на работе. Здание Минэкономразвития (83% горящих окон), например, расположено дальше от центра, чем здание Минобороны (45%).

Может, чиновники не спешат уходить с работы, опасаясь, что мимо них вечером проедет кортеж Владимира Путина? Президент из окна лимузина вполне мог бы обратить внимание на отсутствие света в окнах своих подчиненных. Не похоже. Во-первых, президент для этого сам должен уезжать с работы раньше времени, а вовторых, его маршрут при этом должен выглядеть весьма витиевато.

Следующее предположение: преданность работе зависит от возраста руководителя. Скажем, чем моложе начальник, тем строже он относится к опозданиям и ранним уходам. Ведь вряд ли ктото станет отрицать, что, например, в 33 года проще работать без отпуска и «за того парня», чем в 55. Однако и тут фиаско. Алексей Гордеев и Сергей Шойгу одного года рождения, однако в здании МЧС горят 88 % окон, а в здании Минсельхоза – всего 39%.

Одну за другой мы отмели и другие гипотезы: зависимость пунктуальности сотрудников от их общего числа в организации, от продолжительности работы начальника в должности и даже от количества букв в названии министерства.

Единственное правдоподобное объяснение: в конце года больше работает тот, кто еще не все намеченное на год доделал. Ведь надо же как-то подбивать отчетность. И правда, на верху рейтинга самых работящих организаций – Минздравсоцразвития, до конца не разобравшееся с отменой льгот, Минэкономразвития, которому никак не удается удвоить ВВП, и Минюст, озадаченный проблемой общественных организаций. Особняком держатся сотрудники МЧС и ФСБ – у них в любое время работа найдется. А вот представители МВД необходимое количество преступлений уже зарегистрировали, поэтому им можно уйти с работы пораньше. Чувством выполненного долга определенно переполнены и

87

другие представители хвоста рейтинга – Министерство сельского хозяйства, Правительство и Генпрокуратура: урожай с полей страны убран, основные вице-премьеры назначены, а виновные в самых громких уголовных делах справедливо наказаны.

Табл. 10

Рейтинг преданности делу министерств и ведомств

	Организация	Общее число	окон на фотографии	Число светлых окон	Число темных окон	%работающих
Место
1.	Министерство здравоохранения и
	социального развития		52	46	6	88,46
2.	Министерство по чрезвычайным
	ситуациям		77	68	9	88,31
3.	Министерство экономического
	развития и торговли		168	139	29	82,74
4.	Министерство юстиции		42	32	10	76,19
5.	Федеральная служба безопасности		115	85	30	73,91
6.	Министерство финансов		55	40	15	72,73
7.	Министерство иностранных дел		241	169	72	70,12
8.	Счетная палата		72	47	25	65,28
9.	Министерство обороны		136	61	75	44,85
10.	Министерство внутренних дел		234	104	130	44,44
11.	Министерство сельского хозяйства		195	77	118	39,49
12.	Правительство		374	141	233	37,70
13.	Генеральная прокуратура		196	66	130	33,67

88

8. ОРИЕНТИРОВОЧНЫЕ ВОПРОСЫ К ЭКЗАМЕНУ

1.Объект и предмет дисциплины «Исследование социальноэкономических и политических процессов». Понятие социальноэкономических и политических процессов.

2.Типы и виды социально-экономических и политических процессов.

3.Общенаучные и конкретно-предметные методы исследования социально-экономических и политических процессов.

4.Логика и методология научных исследований.

5.Особенность социального познания, влияние идеологических установок.

6.Междисциплинарные различия в исследовании социальных, экономических и политических процессов в рамках социологии, экономики и политологии.

7.Эволюционизм и циклические теории социальной динамики.

8.Системный анализ социально-экономических и политических процессов.

9.Виды социологических исследований.

10.Количественная и качественная стратегии в социологическом исследовании.

11.Программа и этапы социологического исследования.

12.Методика обоснования проблемы, целей и задач прикладного исследования.

13.Методика выдвижения гипотез прикладного исследования.

14.Эмпирическая интерпретация понятий.

15.Конструирование выборочной совокупности.

16.Опросные методы в социологии. Виды опроса.

17.Экспертный опрос, его виды.

18.Виды и типы анкетных вопросов.

19.Основные правила формулировки вопросов и качество анкеты.

20.Композиция анкеты.

21.Конструирование эталона измерения – шкалы. Общая характеристика и типология шкал.

22.Шкала Гуттмана.

23.Шкала Терстоуна.

89

24.Метод анализа документов в социологии, его виды.

25.Понятие «документ» и проблемы достоверности документальной информации в прикладном исследовании.

26.Методология и методика контент-анализа, его виды. 27.Ивент-анализ.

28.Когнитивное картирование.

29.Этнографический тип качественного социологического исследования.

30.Кейс-стади как тип качественного социологического исследования.

31.Обоснованная теория как тип качественного социологического исследования.

32.«Устная история» как тип качественного социологического исследования.

33.«История жизни» как тип качественного социологического исследования.

34.Метод интервью в социологическом исследовании, его типы: нарративное интервью; формализованное интервью; свободное интервью; телефонное интервью. Фокус-группа.

35.Метод наблюдения в социальных науках.

36.Научный эксперимент.

37.Последовательность действий при анализе эмпирических данных. Группировка, теоретическая и эмпирическая типологизация эмпирических данных.

38.Одномерный и двумерный анализ эмпирических данных.

40.Моделирование и системность.

39.Логико-интуитивное и формализованное моделирование.

41.Эмпирическое и нормативное моделирование.

42.Техника применения экспертных оценок в политических, социологических и экономических исследованиях. Метод Дельфи. 43.Метод структуризации проблемы. «Дерево целей». 44.Психологические тесты в прикладных исследованиях. Семантический дифференциал. Тест Куна-Маркпартленда. 45.Проективные техники. Неоконченные предложения.

46.Тесты на выявление личностных диспозиций.

47.Социометрия.

90