17. Классификация методов наблюдения в социологических исследованиях, их достоинства и недостатки.

Социологическое наблюдение - метод сбора первичной социологической информации. Социологическое наблюдение представляет собой целенаправленное и систематизированное восприятие какого-либо явления, черты, свойства и особенности которого фиксируются исследователем. Формы и приемы фиксации могут быть различными: бланк или дневник наблюдения, фото-, теле- или киноаппарат и другие технические средства. Особенность наблюдения как вида исследования и как метода сбора первичной информации - способность анализировать и воспроизводить жизненный процесс во всем его богатстве, поставлять разносторонние, порой весьма «обнаженные» впечатления об исследуемом объекте. Здесь могут фиксироваться характер поведения, жесты, мимика лица, выражение эмоций.

В социологии различают:

• формализованное (которому свойственны четко формализованные процедуры и инструменты, предполагает повышенную способность наблюдателя к сосредоточению внимания на частностях и самоконтролю, а также пунктуальности, исполнительности и педантизму.) и неформализованное наблюдения (когда заранее не определена большая часть элементов, подлежащих регистрации, требует во многом противоположного - солидной теоретической подготовки в области социологии, психологии, социальной психологии и конфликтологии, умения с одинаковым вниманием следить, как минимум, за 5-7 параметрами ситуации, способности быстро переключать внимание, не зацикливаясь лишь на каком-либо одном проявлении категории наблюдения.);

• включенные (при котором наблюдатель лично участвует в наблюдаемом процессе) и невключенные наблюдения (при котором исследователь получает информацию об изучаемой группе, не включаясь в ход событий и не становясь членом этой группы);

• полевые (тип наблюдения, осуществляемый в естественных условиях реальной жизни), лабораторные (при котором сбор информации проводится в искусственно созданных для изучаемой группы условиях, контролируемых исследователем) и лабораторно-полевые наблюдения;

• систематические (нацеленном на регулярную фиксацию (по строгому графику и в четко регламентированных методических документах) единиц наблюдения, определенных не самим наблюдателем, а научным руководителем исследования.), эпизодические (это фиксация изучаемых явлений и событий при отсутствии четкого регламента регистрации их в определенных временных интервалах или по различным этапам их протекания); случайные наблюдения (не предусмотренные исследовательской программой, наблюдения, при которых единицы наблюдения жестко не регламентированы, могут стать эвристически ценными лишь при условии развитости теоретического мышления, научного воображения и интуиции социолога).

Основные этапы научного наблюдения:

1) Выявление цели и задач наблюдения.

2) Выявление объекта и предмета наблюдения. В качестве объекта наблюдения могут выступать отдельные индивиды, их различные общности и группы, способы их деятельности.

3) Выбор способа наблюдения, как более эффективно обеспечивающего сбор необходимой информации - включенное, не включенное и иные виды наблюдения.

4) Определение способов регистрации наблюдаемого объекта, его действий и изменений. Регистрация результатов наблюдения может осуществляться в специально разработанных карточках и протоколах наблюдений, в блокнотах, в звуко- и видеозаписях, в кино- и фотодокументах.

5) Осуществление контроля наблюдения. Оно может быть реализовано путем обращения к документам, связанным с исследуемыми событиями и ситуациями, верификации (проверки) результатов собственных наблюдений с наблюдениями, выполненными другими квалифицированными наблюдателями и т.п.

6) Обработка и интерпретация полученной информации.

7) Составление отчета о результатах наблюдения и полученных выводах (окументацию об объекте, предмете, времени, месте и обстоятельствах произведенного наблюдения; информацию о способе наблюдения и роли наблюдателя; характеристику наблюдаемых индивидов, социальных групп, способов их общения и деятельности в определенных ситуациях; рекомендации по практической реализации социологической информации.)

19. Группировка и типологизация данных и поиск взаимосвязей между переменными величинами.

Анализ данных социологических исследований трудовой деятельности преследует цель проверить правильность исходных гипотез, обоснованных предположений, сформулированных в программе и возникших на следующих этапах исследования, получить ответы на вопросы, вытекающие из проблемы исследования, а также выявить новые проблемы.

Процедуры анализа данных делятся на два класса в зависимости от того, какого рода гипотезы лежали в основе исследования – описательные или объяснительные. Если основу исследования составили описательные гипотезы, то для анализа данных используются дескриптивные способы: группировка или классификация и типологизация. Анализ данных, собранных для подтверждения объяснительных гипотез, осуществляется с помощью аналитико-эк-спериментальных процедур, позволяющих установить связи и зависимости между переменными, посредством которых описывается исследуемый объект или процесс.

Первый предварительный шаг анализа – группировка или классификация. Эти процедуры позволяют упорядочить данные, делают их более обозримыми и “читаемыми”. Интересующие исследователя признаки-индикаторы объединяются в различимые по определенной логике группы и классы. Типологизация данных – это следующий, более высокий уровень обобщения, на котором осуществляется оперирование не сочетаниями признаков-индикаторов, а соотносимыми с ними понятиями.

Выделяют два типа группировки – простую и перекрестную.

Простая группировка – это упорядочивание данных по одинаковому признаку. В зависимости от гипотез можно сгруппировать данные по возрасту, полу, образованию, квалификации, стажу работы, причинам увольнения, суждениям по поводу чего-либо и т.д. Такая группировка производится путем деления всего диапазона изменений признака на определенные интервалы и подсчеты числа единиц анализа, попадающих в каждый интервал. Число интервалов зависит от предполагаемого характера связи между значениями исследуемого признака и независимой переменной. Каждый интервал должен соответствовать определенному качественному состоянию объекта. Слишком крупные интервалы ведут к потере важной информации, смешению в рамках одного интервала содержательно разных единиц анализа. Слишком мелкие интервалы дробят массив собранной информации на малочисленные и потому непредставительные группы. Исходя из этого, область изменения признака не разбивают более чем на 15-20 интервалов.

Задача определения числа интервалов решается как на стадии разработки метода сбора данных, так и на этапе анализа собранных данных. Результаты обработки позволяют выявить статистические характеристики совокупности единиц анализа во всем диапазоне количественного признака, определенные типы объектов, различающиеся по изученным зависимым показателям.

При группировке по качественным признакам должна быть предусмотрена возможность однозначного отнесения каждой из единиц анализа к одной из градаций так, чтобы их суммарное число, отнесенное ко всем градациям, было равно числу единиц изучаемой совокупности. Например, на вопрос анкеты: “Как Выдумаете, способствует ли ужесточение дисциплины повышению качества труда?” – следует наряду с ответами: 1) “Да, способствует”; 2) “Нет, не способствует” предусмотреть ответ: “Затрудняюсь ответить”, а также кодируется случай отсутствия ответа на данный вопрос.

Перекрестная группировка – группировка по двум и более признакам используется для выявления наличия взаимосвязи между признаками. Результаты перекрестной группировки оформляются в виде таблиц (матриц) сопряженности, в которых отражаются частоты совместного проявления значений двух признаков (Х и Y), измененных в данной совокупности единиц анализа. Строки таблиц сопряженности соответствуют значениям одного из признаков, столбцы – значениям другого. Частота, указанная на пересечении i-й строки и j-го столбца, представляет собой число респондентов, имеющих i-e значение по признаку X и j-e значение по признаку Y.

Например, нас интересует сопряженность двух признаков должностного статуса (рабочий, специалист) и удовлетворенности работой, которая имеет три значения: “удовлетворен”, “и да, и нет”, “не удовлетворен”. В этом случае вся совокупность респондентов будет состоять из шести групп, а каждая из частот таблицы сопряженности представлять численность одной из групп.

Наряду с абсолютными частотами в клетках таблицы сопряженности, как правило, показывают относительные частоты (в %), т.е. те доли, которые составляют числа единиц совокупности с данными значениями признака по отношению к общему числу единиц совокупности группы (справа от наклонной черты). Таблицы сопряженности позволяют представить исходные данные в компактной, удобной для обозрения форме.

Например, из табл. 16.1 можно видеть, что в трудовой общности строительной фирмы, по результатам анализа которой была построена таблица, среди рабочих и специалистов (т.е. подавляющего числа персонала) число удовлетворенных работой составляет лишь 50 % и весьма высока неудовлетворенность работой. При этом различия значений показателей неудовлетворенности рабочих и специалистов весьма незначительны. Это говорит о том, что причины неудовлетворенности работой для обеих категорий работников являются общими и не связаны с особенностями трудовой деятельности каждой категории.

Должностная категория	Степень удовлетворенности работой
	0	“Удовлетворен”	“И да, и нет”	"Не удовлетворен”	Всего
Рабочий	8/3	130/50	50/19	70/28	258/100
Специалист	2/2	50/49	20/19,6	30/29,4	102/100
Всего	10/2,8	180/50	70/19,4	100/27,8	360/100

Метод эмпирической типологизации позволяет находить устойчивые сочетания свойств социальных объектов или явлений, рассматриваемых в соответствии с описательными гипотезами в нескольких измерениях одновременно.

Основой такой типологизации служит понятие “пространство свойств”, которое в принципе может иметь любую мерность. Анализ степени скопления или рассеивания свойств в многомерном пространстве – достаточно сложная математическая задача, решаемая с помощью аппарата теории распознавания образов – таксономии и кластерного анализа. Данный метод в социологическом исследовании впервые был применен Т.И. Заславской и Р.В. Рыбкиной для изучения процессов трудовой мобильности (О принципах и основных элементах программирования исследования трудовой мобильности//Методологические проблемы социологического исследования мобильности трудовых ресурсов/Отв. ред. Т.И. Заславская, RB. Рывкина. Новосибирск, 1974.). Анализ позволил им выявить шесть различных групп (таксонов) мигрантов, существенно различающихся по характеру миграции: 1) семейные мужчины и женщины; 2) неженатые молодые мужчины; 3) молодые девушки и незамужние женщины; 4) престарелые женщины без мужей; 5) одинокие женщины среднего возраста без специальности; 6) одинокие женщины, имеющие специальность.

Кластерный анализ – эффективный инструмент эмпирической типологизации, опирающейся на выявление устойчивых сочетаний множества признаков, поэтому он используется для решения задач, связанных с изучением свойств массовых социальных процессов.

Теоретическая типологизация – это обобщение признаков социальных явлений посредством конструирования идеальной теоретической модели. Теоретическая модель соотносится не с эмпирическими материалами, а с существующей системой теоретических знаний. Она является результатом наблюдательности, логического анализа, научной эрудиции, широты взглядов, интуиции и воображения исследователя. Построение идеальной социальной модели происходит или чисто абстрактно – логическим путем на основе более общих теоретических предпосылок – социологических понятий или принципов, или путем конструирования понятий, исходя из наблюдения социальной реальности, т.е. на основе эмпирических данных.

Теоретическая типологизация не противостоит эмпирической. Обе они необходимы и дополняют друг друга в непрерывном процессе социологического исследования, понимаемого широко как постоянное углубление социального знания. Теоретическая типологизация стремится дать объяснение социальной реальности с помощью гипотез, построенных на основе теории. Эмпирическая типологизация описывает данные, полученные путем опыта, и интегрирует их. Это позволяет уточнить, дополнить, расширить, реализовать более общие гипотезы и таким образом способствует развитию теории.

Обоснованная логическими и эмпирическими подтверждениями теория служит средством объяснения социальных процессов и научного прогноза и, следовательно, базой для принятия адекватных решений в сфере социального управления.

Связь между теоретической гипотезой и практическими следствиями из нее видна из следующего примера. Одна из проблем социологии труда состоит в понимании взаимосвязи между трудовой и досуговой деятельностью людей. По этому поводу существует несколько гипотез: компенсаторная, инерционная, относительной независимости.

– Компенсаторная гипотеза: “Рабочие стремятся возместить в досуге то, что им недоступно в работе”. Следствие: “Содержание досуга работников, занятых малоквалифицированным и монотонным трудом, должно быть более разнообразным, чем работников, занятых сложным, разнообразным трудом”.

– Инерционная гипотеза: “Монотонная работа должна сопровождаться аналогичным (по своему содержанию) досугом, а творческая и разнообразная требует разнообразного досуга”. Следствие: “Содержание труда работников, занятых монотонным трудом, должно быть столь же однообразно, а занятых творческим трудом – отличаться разнообразием, частой сменой занятий”.

– Гипотеза относительной независимости: “Труд и досуг – это две относительно независимые сферы деятельности”. Следствие: “Содержание досуга работников практически не связано с их трудовой деятельностью”.

19. Экспериментирование и сравнительные исследования в социологии.

Социальный эксперимент. Среди методов социологических исследований проблем трудовой деятельности особое место занимает эксперимент. Это наиболее действенный способ проверки объяснительных гипотез, а также поиска средств эффективных управленческих воздействий, в частности, средств стимулирования трудовой активности.

Социальный эксперимент по сравнению с экспериментом в естественных науках имеет органическое применение, поскольку речь идет о людях. Тем не менее, при соблюдении известных правил его проведения, которые в целом сводятся к тому, чтобы в результате проведения эксперимента не был нанесен вред физическому и психическому здоровью и не причинен моральный и материальный ущерб, он может дать ценные результаты как в теоретическом, так и в практическом плане.

Метод эксперимента эффективен при решении задач и проведении исследований на микроуровне, поскольку здесь легче обеспечить контроль и постоянство условий эксперимента, что является необходимым требованием применения данного метода. Логика эксперимента основана на установлении причинных связей с помощью метода сходства, предложенного Дж.С. Миллем: “Если два или более случая подлежащего исследованию явления имеют общим лишь одно обстоятельство, то это обстоятельство, в котором только и согласуются все эти случаи, – есть причина (или следствие) данного явления”, Схематически данный метод выглядит следующим образом:

Случаи	Наблюдаемые обстоятельства	Действие, причина которого устанавливается
1	АГВ	а
2	АГД	а
3	АЕЖ	а

Вывод: причина явления “а” есть обстоятельство “А”.

Источник: Кондаков Н.И. Логический словарь-справочник. 2-е изд. М., 1975. С, 579.

Эксперимент может быть неконтролируемым и контролируемым. В случае неконтролируемого эксперимента надежность результатов обеспечивается путем проведения достаточно большого числа опытов, что согласно закону больших чисел гасит влияние неконтролируемых обстоятельств (факторов).Контролируемый эксперимент дает более строгие данные путем целенаправленного выравнивания условий, способных исказить результат влияния экспериментального фактора.

Поясним особенности проведения неконтролируемого и контролируемого экспериментов на примере типичной социально-экономической задачи, необходимость решения которой постоянно возникает перед социологами, психологами и экономистами, работающими над “вечной” проблемой повышения трудовой активности. Предположим, что на предприятии экономисты разработали новую систему оплаты труда программистов, объединенных в группы, ожидалось, что это приведет к росту производительности их труда. Перед внедрением новая система оплаты труда должна пройти проверку экспериментом.

В неконтролируемом эксперименте новая система оплаты труда вводится в двух различающихся по остальным параметрам группах. Если после этого производительность труда повышается в обеих группах, то мы вправе сделать вывод, что это явилось следствием действия общего фактора – новой системы оплаты труда.

В контролируемом эксперименте подбираются такие группы, являющиеся достаточно похожими по своим параметрам, которые (помимо фактора оплаты) влияют на отношение к труду (образование, возраст, семейное положение, квалификация). В одной из них – экспериментальной – вводится новая система оплаты труда (изменяется один из факторов отношения к труду), а в другой – контролируемой – все факторы, включая систему оплаты, остаются неизменными. Если в первой группе фиксируется рост производительности, а во второй – нет, то мы вправе сделать вывод, что новая система оплаты труда является фактором, способствующим повышению его производительности.

19. Последовательность процедур анализа данных, полученных различными методами.

С помощью обработки и систематизации полученных материалов наблюдений анализируются особенности и закономерности исследуемых социальных процессов, проверяется, насколько правильными были исходные предположения. На основе полученных результатов формулируется решение более частных задач, делаются выводы относительно общих задач дальнейших исследований. Основной инструмент анализа – сформулированные в программе гипотезы, а также предположения, которые возникают в ходе их проверки. Возможно и опровержение первоначальной гипотезы. Для проверки описательных гипотез используются процедуры группировки данных и их первичной классификации. Для подтверждения объяснительных гипотез необходимо использовать более сложные аналитические методы, позволяющие выяснить, например, связи между наркоманией школьников и уровнем доходов их родителей и т. д.

Социальные явления и процессы, которыми занимаются социологи, имеют массовый характер. Поэтому одним из главных инструментов социологического анализа является статистика – наука о том, как собирать, анализировать и интерпретировать данные о массовых явлениях и процессах. Традиционно выделяют две основные функции статистики – описательную и аналитическую (объясняющую).

Методы статистического описания направлены на получение количественных характеристик данных, полученных в конкретном исследовании. Цели статистического описания во многом совпадают с целями качественного анализа данных: стремление к сжатому и наглядному их представлению. Математический язык позволяет достигнуть этой цели. Методы статистического вывода позволяют корректно распространять результаты, полученные в конкретном исследовании, на всё явление как таковое, делать заключения общего характера. Эти методы являются мощным инструментом построения научной теории, с их помощью осуществляется переход от изучения локальных явлений к познанию универсальных закономерностей, а тем самым и к научному прогнозированию.

Провести полноценный анализ первичной социологической информации можно только после ее обработки, то есть после приведения в состояние, удобное для сравнений, обобщений, интерпретаций. Чтобы подготовить собранную информацию к анализу, необходимо пройти семь этапов, выполняемых в определенной последовательности:

Этап 1-й – проверка документов (бланки социологического инструментария) на точность, полноту и качество заполнения.

Говоря о точности заполнения, имеют в виду правильность (адекватность) ответов респондентов на вопросы. Например, если на вопрос анкеты «Были ли у Вас взыскания за последние 12 месяцев?» дан ответ «да», а на вопрос «Если «да», то какие?» – ответа не было, значит, ответ «да» в предыдущем вопросе следует исправить на вариант «затрудняюсь ответить».

Под полнотой заполнения понимают наличие ответов на все или большинство вопросов. Например, если нет ответов более чем на 20 % вопросов или отсутствуют ответы на вопросы «паспортички», то анкета бракуется.

Очень важно обращать внимание на качество заполнения. Если, например, ответы на открытые вопросы сделаны неразборчивым почерком, если контрольные вопросы противоречат основным, если из фильтрующих вопросов следует вывод о некомпетентности респондента – во всех этих случаях анкета исключается из обработки.

Этап 2-й – добор пропущенных данных, то есть проведение дополнительных опросов взамен забракованных.

При проверке анкеты или других форм социологического инструментария на точность, полноту и качество заполнения следует не упускать из виду вопрос о репрезентативности выборки. Например, после исключения некоторого количества анкет из обработки по причине их низкого качества необходимо провести дополнительные опросы, чтобы выборка оставалась в пределах расчетной.

Этап 3-й – уточнение программы обработки и анализа информации. Разработка первичных схем обработки и анализа информации проводится на начальном этапе исследования. Однако в процессе подготовки к анализу собранных данных необходима корректировка выбранных методов обработки, коэффициентов, показателей, программ для ЭВМ и т. д. Важно уточнить не только общие направления обработки, но и составить конкретные задания на выполнение этой работы.

Этап 4-й – кодирование (кодировка) количественных данных в соответствии с заранее разработанной программой (заданием, инструкцией).

Кодирование, то есть присвоение числового кода каждой единице информации, необходимо, в первую очередь, для компьютерной обработки данных. Однако и при ручной обработке информации применение кодов может значительно упростить выполняемые процедуры. Ручную обработку анкет легче проводить, используя специальные бланки обработки, где соответствующие строки и графы нумеруются кодом.

Способы кодирования вопросников могут быть различными:

а) сплошная нумерация – кодируется порядковым номером каждый вариант ответов, например:

1. Одобряете ли Вы деятельность органов социальной защиты городской администрации?

001. Безусловно, одобряю.

002. Скорее всего, одобряю.

003. Скорее не одобряю.

004. Категорически не одобряю.

2. С какими проблемами в деятельности городских органов социальной защиты Вам приходилось сталкиваться?

005. Неудобное размещение органов социальной защиты.

006. Неудобное время приема граждан.

007. Трудности с получением документов.

008. Недостаточная компетентность сотрудников.

009. Другие проблемы.

010. С проблемами не сталкивался.

3. Какие трудности испытывает Ваша семья?

011. Материальные.

012. Жилищные.

013. Отсутствие работы.

014. Плохое состояние здоровья.

015. Недоступность лекарств.

016. Недостаточное образование.

017. Другие.

б) позиционное кодирование – когда числовой код состоит из порядкового номера вопроса и номера варианта ответа, напримерсоединив номер вопроса «04» и вариант ответа «1», получим код «041»:

04. Какую социальную помощь получаете Вы или Ваша семья?

1. Государственное пособие (041)

2. Натуральную помощь (одежда, продукты и т. д.) (042)

3. Социальные услуги (043)

4. Другие виды помощи (044)

5. Помощь не получаю (045)

05. Какими социальными льготами Вы пользуетесь?

1. Бесплатный проезд на общественном транспорте (051)

2. Льготная оплата услуг ЖКХ (052)

3. Льготная оплата квартирного телефона (053)

4. Льготы по приобретению лекарств (054)

5. Другие льготы (055)

6. Не пользуюсь социальными льготами (056)

С особыми трудностями приходится сталкиваться при кодировании открытых вопросов анкеты. При выполнении такой работы необходимо  вначале обработать часть анкет, выявить повторяющиеся варианты, затем классифицировать их, наделяя числовыми кодами.

Следует отметить, что современные компьютеры позволяют значительно упростить процедуру кодирования и обработки социологических данных. Однако привлекать к такой работе группы математиков и операторов могут позволить себе только хорошо финансируемые социологические центры.

Этап 5-й – ввод первичной информации на машинные носители. Особое внимание здесь обращается на контроль за качеством ввода и исправления допущенных ошибок.

Этап 6-й – систематизация однородных величин, определение процентных значений, группировка, ранжирование данных по возрастанию или убыванию признака, вычисление средних арифметических, средних взвешенных и других значений, необходимых для «сжатия» информации, приведение ее в состояние, удобное для анализа.

Этап 7-й – оформление данных в виде аналитических таблиц, графиков, диаграмм с использованием различных способов, приемов, повышающих наглядность информации.

Деление процедур обработки информации на перечисленные выше этапы в определенной мере условно. Многие из видов работ могут выполняться в иной последовательности или параллельно друг другу.