Вопрос 95. Методология критических систем в. Улъриха

Методология Ульриха состоит из двух этапов. На первом этапе проектировщики заполняют анкету, состоящую из 12 вопросов. В ответах на вопросы должны быть отражены как позиции проектировщиков, так и взгляды представителей всех остальных заинтересованных сторон. Ответ на каждый вопрос является "граничным утверждением"- термин Ульриха, подчеркивающий, что внимание отвечающего концентрируется на определении границы системы и среды. Именно так, полагает Ульрих, лучше проявляется и наиболее рельефно подчеркивается несовпадение взглядов различных групп, вовлеченных в исследуемую проблему.

На втором этапе реализации данного подхода организуется обсуждение выдвинутых проектировщиками предложений. Созданные на первом этапе анкеты помогают организовать "компетентные коммуникации"- диалог между двумя типами мышления: экспертного, системного и практического, обыденного. Такого рода обсуждения должны обеспечить системную целостность проекта, всесторонность его рассмотрения и, главное, наличие необходимого уровня взаимопонимания заинтересованных сторон, без которого недостижимы практические цели реализации проекта.

В методологии Ульриха рассматриваются четыре типа участников: 1) заказчики, источники мотиваций и базовые ценности которых необходимо выявить; 2) лица, принимающие решения, для которых определяются распределение властных полномочий, средства контроля и источники информации; 3) собственно проектировщики; 4) "свидетели" - группы, заинтересованные в решении проблем и определяющие в конечном счете легитимность преобразований. Для каждого типа участников формулируются три вопроса.

Анкета должна заполняться в двух вариантах. В первом случае описывается, какой должна быть система с точки зрения большинства, а во втором - с точки зрения принуждаемых. Далее оба варианта сводятся в одну таблицу, где каждая ячейка относится к одному вопросу и содержит два варианта ответа на него, а также анализ взглядов участников дискуссий.

При проведении дискуссий Ульрих рекомендует: принимать во внимание точки зрения всех заинтересованных сторон; стремиться лечить не симптомы социальных недугов, а их причины; учитывать последствия изменений и возможные побочные эффекты; избавлять экспертов от излишнего догматизма, цинизма и предвзятости.

Вопрос 96. Понятие частотного распределения. Проблемы, встающие при его построении в социологии

Частотное распределение (ЧР) – это упорядоченный подсчёт количества признаков по каждому значению переменной. ЧР – это показатель того, сколько раз каждое значение переменной происходит в совокупности наблюдений. Таблица ЧР – один из самых простых способов представления социологических наблюдений. Она состоит, по крайней мере, из 2х столбцов: левый содержит значения, которые может принимать переменная, а правый – число раз, которое каждое значение происходит. Иногда включаются дополнительные столбцы, отражающие процентное распределение. Так поступают с дискретной вариантой. Графически отображена на левом рисунке.

Признак является переменной величиной для каждого элемента генеральной совокупности и называется вариантой.

Количественная варианта может быть прерывной (дискретной) и непрерывной. Если дана генеральная совокупность N лиц, которые изучаются, например, по своему доходу, то в этом случае варианта (доход) является непрерывной величиной, которая может в определенных пределах принимать любые значения. Если же эти N лиц изучаются по их семейному положению, например, какова величина семьи, в которой живет данный индивид, то в этом случае варианта является величиной прерывной, поскольку она может принимать только целочисленные значения 1, 2, 3... и т.д.

В том случае, если варианта – непрерывная величина, дело несколько усложняется: нельзя непосредственно сгруппировать элементы генеральной совокупности по значениям варианты, поскольку может оказаться, что каждый член имеет свое, отличное от других значение варианты. Тогда выделяют несколько интервалов, куда попадают наиболее близкие значения. Условно принимается, что члены генеральной совокупности, попавшие в данный класс-интервал, имеют одинаковую варианту, равную середине данного класс-интервала.

Частотное распределение в случае непрерывной варианты также может быть изображено графически (правый рисунок). Мы получаем гисторгамму (высота прямоугольников – частота встречаемости варианты), или полигон, если соединим середины верхних оснований прямоугольников гистограммы.

Чем мельче возьмём интервалы, т.е., чем больше маленьких интервалов будет, тем кривая будет плавне.

Проблемы в социологии

Для непрерывного распределения получить неломанную кривую можно только при исследовании всей генеральной совокупности. Но ведь чаще у нас есть выборка, а она конечна! Поэтому мы получим не «купол», а соединённые отрезки – полигон, - или гистограмму.

А большая дробность значений мешает восприятию информации: например, выяснение закономерностей относительно возраста респондентов – нам не важно знать значения всех возрастов, а только определённые возрастные интервалы. Итак, если мы хотим получить новое знание с помощью анализа сравнительно небольшого количества наблюденных значений рассматриваемого признака, мы должны “сжать” исходные данные путем разбиения диапазона изменения значений этого признака на интервалы. За счет потери одной информации, мы приобретаем другую. Здесь тоже хотелось бы сделать определенное обобщение – вычленение какой-либо закономерности из массива “сырых” данных всегда сопряжено с потерей информации. Теряем “сырую” информацию, приобретаем ту, которая содержится в найденной закономерности.

Выбор способа разбиения диапазона изменения признака на интервалы представляет собой проблему, далеко не всегда просто решающуюся. К какому интервалу относить объект, для которого значение рассматриваемого признака лежит на “стыке” двух интервалов? Как строить гистограмму с неравными интервалами?

Проблема пропущенных значений – если какой-то, вопрос в анкете не заполнен, не обязательно ее выбрасывать. Здесь есть другие методы – к примеру, заполнение пропуска средним значением рассматриваемого признака, или проанализировать распределение признака для тех респондентов, которые ответили на соответствующий вопрос, и заполнять пропуски таким образом, чтобы получающееся в результате распределение имело тот же характер.