Студопедия

КАТЕГОРИИ:


Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748)

Тема 22. Структура и объем прикладного проекта

22.1 Структуризация проекта.

22.2 Подготовка аналитических выводов и практических рекомендаций.

 

Успешное представление результатов прикладного исследования в значительной степени зависит от решения проблемы его структу­ризации. Структуризация и упорядоченность необходимы не только с точки зрения последовательности рассмотрения изучаемых вопро­сов, но и определения границ между аналитическими и информа­ционными разделами. В методическом плане эти границы важны для сопоставления исходной и заключительной информации, в рамках научного исследования. Являясь одним из видов такого исследова­ния, прикладной проект содержит два основных функциональных раздела: информационный и аналитический. В одном из них с извест­ной степенью лаконичности излагаются факты, на которых основа­ны выводы, а в другом отражается процесс осмысления этих фактов. Например, проведя контент-анализ важного политического текста и получив количественные показатели распределения его содержа­тельных элементов, мы увеличиваем потенциал информационного раздела проекта, а сформулировав на этой основе заключения о раз­витии ситуации, усиливаем его аналитический раздел. В зависимости от характера исследования информационный и аналитический разделы могут быть равнозначны, либо асиммет­ричны по объему, но ни один из них не должен составлять исклю­чительное содержание проекта. Даже документы, относящиеся к категории информационных справок, записок и т.д., построен­ные на максимально нейтральном представлении обобщенных све­дений (данных), включают элементы аналитики (что проявляет­ся, например, в отборе фиксируемых фактов).

Выводы и рекомендации, завершающие прикладное исследо­вание чрезвычайно важны. Они свидетельствуют о количестве и качестве проведенной научной работы и одновременно являются

основами для воздействия на реальную политическую ситуацию. В итоговых документах прикладных политических исследований вы­воды и рекомендации чаще всего тесно взаимосвязаны, и при их формулировании аналитики придерживаются предметной совмес­тимости обобщающих оценок и выдвигаемых с их учетом предло­жений. Кроме того, к их содержанию предъявляется целый ряд требований: актуальность, адекватность и доступность для пони­мания. В сущности, этим требованиям должны отвечать заключи­тельные разделы всех научных исследований, однако строгость их соблюдения в рамках прикладных разработок значительно выше.

Учитывая растущее число различных прикладных проектов по политической проблематике и большой общественный резонанс, который получают соответствующие публикации, следует обра­тить особое внимание на вопросы подготовки рекомендательной части итоговых документов. По своей сути, они являются заклю­чениями о путях адаптации конкретных акторов к существующим угрозам со стороны политической среды или о способах адаптации политической среды к интересам конкретного актора. Эти сужде­ния могут быть представлены как относительно изолированно, так и на фоне гипотетических сценариев развития ситуации, что по­зволяет предложить несколько возможных вариантов тактических шагов. Тем самым рекомендации, содержащиеся в итоговых доку­ментах прикладных проектов, побуждают акторов не столько к продолжению осмысления действительности, сколько к активным действиям. Поэтому ключевым вопросом, возникающим в этой связи, является вопрос о принципиальной выполнимости рекомен­даций.

Помимо этических ограничений, о которых упоминалось в на­чале учебника, условия выполнимости рекомендации определя­ются и другими моментами. Например, формулируя их содержа­ние, аналитик должен соотносить предлагаемые действия с вре­менными и материальными ресурсами потенциальных инициаторов внутриполитических или внешнеполитический акций. Бюджет, кадровое обеспечение, техническая оснащенность часто ускольза­ют из поля зрения исследователей, воспитанных в традициях ака­демической науки. Не всегда удается должным образом учитывать и «человеческое измерение» дистанции между идеально сплани­рованным решением и его административным воплощением.

 

Тема 23. Социологические методы анализа социально-экономических

и политических процессов

23.1 Методы сбора данных

23.2 Анкетные опросы.

23.3 Программы и организация исследований.

23.4 Методы анализа полученных данных

23.5 Применение математических средств в прикладном изучении политических отношений.

Социологические методы исследования политических процессов включают в себя методы сбора данных об этих процессах и методы анализа полученных данных.

Наиболее распространенные методы сбора данных о политических явлениях и процессах- анкетные опросы, интервью, контент-анализ.

Применяются групповые и индивидуальные анкетные опросы. При групповом опросе людей исследователь раздает анкеты опрашиваемым, в которых содержатся вопросы, касающиеся политических явлений и отношений к ним респондентов. При индивидуальном опросе исследователь либо присутствует при заполнении анкеты респондентом, либо отдает анкету респонденту, рассказав о правилах ее заполнения.

Ученые-политологи все чаще обращаются к междисциплинарному методическому инструментарию, что по­зволяет им расширить спектр традиционных аналитических под­ходов, ориентированных на изучение качественных характерис­тик различных явлений, и повысить точность прогнозных оценок. Количественные и некоторые другие методы из области естествен­нонаучных дисциплин давно взяты на вооружение специалиста­ми-гуманитариями, которые во многом опираются на опыт эмпирической социологии. Вместе с тем применение математичес­ких средств для прикладного изучения политических отношений является самостоятельной проблемой. Использование количествен­ных показателей и измерений в политических исследованиях не­изменно вызывает множество критических замечаний. Противни­ки использования математических средств считают, политическое поведение не может и не должно изучаться с тех же позиций и теми же способами, кото­рыми изучается природная среда. Несмотря на продолжающуюся дискуссию, пик которой пришелся на 70—80-е годы XX в., коли­чественный подход сохраняет популярность, а проблема исполь­зования математики в прикладном изучении политических ситуаций и процессов является одним из ключевых вопросов развития этой области.

Первые массированные попытки использования математики в прикладных политических исследованиях связаны со становлени­ем модернизма как направления научной мысли. Однако достиг­нутый к 60-м годам уровень применения математических средств явился итогом во многом искусственно форсированного процес­са, что привело к завышенным представлениям о возможностях количественных исследований. Необходимо, однако, подчеркнуть и другой аспект проблемы интеграции гуманитарного и точного знания в контексте изучения политики.

Математические средства, применяемые сегодня в политичес­ких исследованиях по страновой и международной проблематике, в подавляющем большинстве случаев были заимствованы из смежных социальных дисциплин, которые, в свою очередь, почерпнули их из естественных наук. Среди математические средств, применяемых се­годня в сфере изучения политики, принято выделять следующие типы: средства математической статистики, аппарат алгебраических и дифференциальных уравнений, средства «нефизического» проис­хождения — теория игр, моделирование на ЭВМ, информационно-логические системы, «неколичественные разделы» математики. Исследования на их основе получили серьезную разработку в трудах, прежде всего, американских ученых, а обращение к коли­чественным методам особенно широко апробировалось при ана­лизе предвыборной борьбы и конфликтной проблематики. Однако общее развитие количественных исследований сдерживается не­достаточным уровнем теоретических представлений в области по­литологии, т.е. сугубо гуманитарного знания о состоянии и функ­ционировании политической системы в рамках отдельного госу­дарства и системы международных отношений в целом. В то же время применение количественных методов оправдано, так как они, во-первых, позволяют вычленить ранее не очевидные взаимосвязи между субъектами внутриполитических и международных отношений, во-вторых, исключительно важны при определении скрытых ресурсов и возможностей взаимодействия акторов и, в-третьих, необходимы для уточнения альтернатив вероятных сце­нариев развития обстановки и способов действия.

Следует отметить, что применение количественных методов в исследовании политических процессов осложнено рядом обстоя­тельств. Большинство существующих политологических концепций и вытекающих из них способов анализа ситуации с трудом подда­ются формализации. Кроме того, в такой области знаний, как по­литология, часто приходится учитывать наличие достаточно боль­шого числа субъективных моментов, объектов, которые не подда­ются расчленению, большую степень неопределенности и высокий уровень динамизма. Необходимо также иметь в виду, что в ряде случаев труднопреодолимым препятствием для формулирования корректных выводов может стать недостаток информации.

Эффективность использования математики в политических исследованиях во многом определяется техникой формализации и квантификации содержательных моделей. В этой связи трансфор­мация вербальной формы информации в графическую и числовую предполагает не только логическую стройность исходных концеп­туальных построений, но и учет некоторых ограничений: концеп­туальные модели должны позволять формализовать имеющийся информационный массив до количественно измеряемых показа­телей; при построении прогнозов на основе использования фор­мализованных методик следует учитывать, что с их помощью можно просчитать лишь ограниченное количество вариантов в строго оп­ределенных сферах приложения. Основными компонентами формализации с целью последую­щего применения квантификации, как правило, являются следу­ющие: разработка гипотез и выработка системы категорий; выбор способов получения выводов и логика преобразований теорети­ческих знаний в практические следствия; выбор математического отображения, адекватно применяемой теории. Следует отметить, что, как правило, наиболее трудно разреши­мы проблемы, возникающие при построении системы гипотез и категорий. Гипотеза должна представлять собой такую теоретичес­кую конструкцию, которая, с одной стороны, адекватно отобража­ла бы качественные стороны объекта исследования, а с другой — предусматривала расчленение объекта на формализуемые и измеря­емые единицы либо вычленение системы индикаторов, адекватно отражающих состояние объекта и происходящие в нем изменения.

К категориям, применяемым в процессе формализации, так­же предъявляются особые требования. Они должны соответство­вать не только теоретическим подходам и системе гипотез, но и критериям математической четкости, т.е. быть операциональными. Оптимальным вариантом представляется построение категориаль­ного аппарата по принципу «пирамиды», чтобы содержание наи­более обобщенных категорий поступенчато раскрывалось катего­риями, охватывающими конкретные явления, и сводилось бы к категориям, выходящим на количественно измеряемые показатели.

Формализация политологических категорий и системы гипо­тез, построение на этой основе модели ситуации предполагают, что в рамках формального описания необходимо изложить воз­можно большее число представлений в возможно более емкой форме. На данной стадии важными моментами являются обобще­ния и упрощение международных процессов и явлений. Наиболь­шую трудность представляет собой перевод качественных катего­рий в количественную (измеряемую) форму, который, по суще­ству, сводится к оценке значимости каждой категории. Саму же качественную категорию обычно представляют в виде простран­ства логических возможностей (разведение крайних точек), что в некоторой степени позволяет преодолеть проблему дискретности измерений, и на базе сформированных переменных строят ту или иную конкретную модель ситуации.

Таким образом, итогом формализации выступает модель, оп­ределяемая парой множеств: множеством переменных-параметров и множеством отношений, связывающих значения этих перемен­ных. В этом качестве модель может служить базисом для решения обычных вычислительных задач. Построение формализованной модели предполагает продолжение исследования путем примене­ния квантифицированных методик, основанных на математичес­ких средствах обработки и анализа информации. К наиболее рас­пространенным математическим средствам, применяемым в сфе­ре прикладного анализа внутриполитических и международных отношений, относятся: анализ при помощи простых и сложных индикаторов, факторный анализа, анализ корреляций, регрессий, тенденций, спектральный анализ и экстраполяция.

Анализ при помощи простых и сложных индикаторов. Данный метод положен в основу создания большинства современных информационных банков, в которые постоянно вносятся сведения о событиях, происходящих в определенной стране, регионе или мире. Часто одному абстрактному понятию соответствует несколько индикаторов, в таком слу­чае на базе этих простых индикаторов формируется сложный индикатор или индекс.

Факторный анализ. Применяется в тех случаях, когда имеют­ся причины для ограничения количества индикаторов (переменных). Основная идея метода заключается в том, что индикаторы, тесно скоррелированные друг с другом, указывают на одну и ту же причину. Среди имеющихся индикаторов при помощи компьютера отыскиваются такие их группы, которые имеют высокий уровень (значение) корреляции, и на их базе создаются так называемые комплексные переменные, которые объединены единым коэффициентом корреляции. Для выполнения какой-либо разновидности факторного анализа необходима ЭВМ со специальной программой, способной на базе индикаторов сформировать факторы.

Анализ корреляций. В ряде случаев возникает необходимость доказать наличие или отсутствие зависимости между двумя переменными. При этом первоначальное значение будет иметь сам факт наличия отношений зависимости, а также ее степень. Если исследователь располагает достаточным объемом информации, то при помощи ЭВМ он в состоя­нии выяснить наличие корреляции и вычислить ее коэф­фициент, т.е. степень взаимодействия. На практике задача обычно бывает усложнена тем, что требуется выяснить от­ношения между тремя, четырьмя и более независимыми переменными либо определить влияние одной переменной или целой группы на другую группу переменных, что зна­чительно усложняет математические расчеты.

Анализ регрессий. Данный метод используется в тех случаях, когда необходимо не только выяснить наличие зависимос­ти, но и показать ее характер, т.е. выяснить, что является причиной (независимой переменной), а что — следствием (зависимой переменной). В таких случаях составляется урав­нение функциональной зависимости, где х зависим от у соответствующими коэффициентами регрессии. Регрессия может быть линейной (чем больше х, тем больше у; график выражен прямой, идущей вверх). Таким образом, например, рассчитывается уровень милитаризации — расходы на оборону являются функцией от валового национального про­дукта. В ряде случаев зависимость бывает непрямой, и тогда мы имеем дело с анализом нелинейных регрессий (т.е. фун­кцией, описывающей более сложные отношения зависимости, график имеет форму параболы).

Анализ тенденций используется в основном в прогностических целях для описания будущих отношений причины и следствия (взаимосвязи двух переменных, одна из которых является независимой). Поскольку количественные показа­тели отношений для характеристики будущего неизвестны, в уравнении регрессии, описывающем их отношения в настоящем, независимая переменная заменяется на время, числовые значения которого в будущем известны. Данный прием имеет свои недостатки, поскольку игнорируются будущие значения показателя причины т, возможность из­менения зависимости между переменными. Для анализа тенденции собирают возможно большее число данных с воз­можно малыми временными интервалами и вычисляют скорость эволюции системы, после чего строят график, на основе которого составляют уравнение регрессии и оцени­вают его параметры. Далее приступают непосредственно к прогнозу, т.е. вычисляют будущие значения показателя следствия с помощью уравнения регрессии, и продолжают гра­фик, после чего осуществляют интерпретацию результатов.

Спектральный анализ. Эта методика показывает фундаментальные колебания в сложных эволюционизирующих структурах, с ее помощью вычисляется частота и продолжительность фазы. Основой метода служит выделение структуры колебательно­го процесса (например, популярность правительства) и построение графика синусоидальных колебаний. Для этого собирают хронологические данные, вычисляют уравнение колебания и создают циклы, на базе которых строятся графики. Экстраполяция. Методика представляет собой экстраполяцию событий и явлений прошлого на будущий период, для чего осуществляется сбор данных в соответствии с избранными индикаторами по определенным временным промежуткам (неделям, месяцам и т.д.), после этого проводится подсчет
среднего значения индикатора, в соответствии с которым строится хронологический график. Как правило, экстраполяция делается только в отношении небольших временных про­межутков в будущем, поскольку при более длительном сроке существенно возрастает вероятность ошибки.

Математические подходы в анализе политических отношений используются двояко — для решения тактических (локальных) воп­росов и для анализа стратегических (глобальных) проблем. В этой связи математика часто выступает как незаменимый инструмент построения сложных прогностических моделей различного уровня. Эти модели разрабатываются как эмпирические и определяются парой неупорядоченных множеств — множеством переменных-па­раметров и множеством отношений, связывающих значения выб­ранных переменных. Математическая модель представляет собой формальный образ реального явления и при определенных усло­виях может заменять оригинал в компьютеризированном аналити­ческом исследовании его природы и поведения. Модель может слу­жить основой и для решения обычных вычислительных задач, ко­торые представляют значительный интерес с точки зрения разработки вероятностных сценариев развития политических си­туаций. Например: каким образом данный набор значений одних параметров влияет на значения других, какие значения парамет­ров возможны при данном наборе ограничений, какие сочетания значений параметров являются оптимальными для данного крите­рия при данном наборе ограничений и т.п. Если исследователь устоит перед соблазном включить в модель всю доступную ему эм­пирическую фактологию и проведет ее предварительную сорти­ровку на релевантную и нерелевантную, то полученные решения будут не только репрезентативны, но и адекватны.

Важным отличием математического способа обработки данных, применяемых в процессе прикладного политического моделиро­вания, является то, что результаты достигаются в ходе долгих фор­мальных вычислений.

 

 

<== предыдущая лекция | следующая лекция ==>
Тема 21. Логико-интуитивное и формализованное моделирование | Тема 24. Динамические модели как средство описания поведения политических систем и субъектов во времени
Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2014-01-04; Просмотров: 1068; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



studopedia.su - Студопедия (2013 - 2024) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление




Генерация страницы за: 0.029 сек.