Методы анализа информации

_____________________________________________________________________________

9. Подготовка данных к обработке

На практике для обработки и интерпретации данных обычно вы­деляют меньший объем времени, чем на создание инструментария или сбор информации. Но именно на этой стадии исследователи проверяют рабочие гипотезы, устанавливают существование связей детерминации и взаимодействия между социальными явлениями.

Последовательность действий ученых при обработке полученной информации любым из описанных в данном разделе методов в прин­ципе совпадает (чистка массива данных, собственно описание, сокра­щение числа признаков, необходимых для итогового анализа, анализ взаимосвязей существенных признаков, интерпретация данных и по­строение моделей, прогнозирование развития событий), хотя выбор стратегии обработки информации во многом зависит от типа эмпири­ческих данных. Различают несколько типов данных.

1. Данные типа «государственной статистики» получают из до­кументальных источников, описывающих социум (социальную груп­пу, политическое объединение, структуру власти, объективные соци­ально-демографические характеристики российской властвующей эли­ты, характер голосования в конкретном регионе и т. д.) в пространстве и времени. Подобная информация собирается регулярно с определен­ной периодичностью и фиксируется в архивных данных. На основании этих сведений можно конструировать индексы, позволяющие прово­дить компаративистские исследования.

Статистические показатели также позволяют выделить схожие, однотипные группы объектов. В этом случае прибегают к типологиче­скому анализу. К статистическим данным относятся и результаты пе­реписи населения («объективка»), которые используют для формиро­вания и контроля выборочной совокупности. Хотя последний раз все­общая перепись населения проводилась в 1989 г., и данные эти явно устарели (например, по.роду занятий, возрастному показателю), тем не менее периодические выборочные пятипроцентные переписи населе­ния отчасти восполняют пробелы в информации подобного рода.

2. Данные, полученные с помощью анкеты «простой» структуры. Полученная информация дает представление об общественном мнении с помощью простых, однозначно интерпретируемых вопросов (маркетинговые исследования для избирательных кампаний, мониторинга рейтинга политиков и властных структур). Основной задачей в подоб­ном случае будет описание состояния отдельных эмпирических индикаторов как по всей совокупности, так и по отдельным подгруппам. Аналитические задачи, связанные с выявлением глубинной мотивации поведения, особенностей политического сознания людей, их выбора в исследованиях такого типа не ставятся. Тем не менее арсенал статистических приемов обработки предельно широк: от первичной груп­пировки до многомерного анализа.

3. Информация, полученная в ходе опросов общественного мне­ния, включающих в себя наряду с анкетированием тестирование, не-стандартизированные интервью, наблюдение, эксперименты. Такая информация связана с исследованием политических установок, сте­реотипов. В этом случае наряду со статистическим методом много­мерного шкалирования используют качественные методы анализа.

4. Текстовые данные. Они появляются при использовании в ка­честве методов сбора информации нарративного интервью в биогра­фическом методе, игротехники, фокус-групп, контент-анализа, мето­дик неоконченных предложений и тестов по типу двадцати самоопре­делений («Я - это ...»). При работе с подобной информацией доста­точно часто используют трансакционный анализ.

Если в качестве исходных данных использованы результаты (от­четы) других проектов, то наиболее адекватным является вторичный анализ. Необходимым формальным требованием проведения вторич­ного сравнительного анализа в компаративных повторных или терри­ториальных исследованиях является наличие сходных показателей в программе исследования (а в идеале - полное тождество или сопоста­вимость всего инструментария, что на практике практически неосуще­ствимо). Допустимо использование обновленной методики, но при этом в повторном проекте материалы базового исследования распола­гаются в документах в начале, а все новинки (вопросы, тесты) в конце опросных листов- В случае обновления методик при повторных раз­работках прибегают к дополнительным проверкам выявленных зави­симостей с помощью мысленного эксперимента.

С какими бы сведениями ни работал ученый, логическая схема обработки данных примерно одинакова. Собранную информацию сис­тематизируют, вводят в компьютер для хранения и последующей об­работки, формирования производных от эмпирических показателей индикаторов, поиска латентных характеристик, анализа взаимосвязи феноменов политической жизни, структурирования социальной реальности, После формирования массива данных специалисты переходят к обработке и окончательному оформлению результатов в виде схем, графиков, статистических расчетов и составлению отчета.

В современной политической литературе найдется не менее де­сятка различных способов классификации видов анализа. Традицион­ным остается подход, выделяющий статистический анализ (примени­тельно к информации, полученной «жесткими» методами) и качест­венный анализ (применительно к данным, полученным с помощью «мягких» методик).

Различают два типа статистического анализа в зависимости от ти­па решаемых задач: дескриптивная статистика (описание признака в конкретной выборке) и индуктивная статистика (прогнозирование свойств всей генеральной совокупности на основании свойств выбо­рочной совокупности). Непосредственно стадии анализа предшеству­ет подготовка данных (выбраковка, кодирование, ввод данных в ком­пьютер) к обработке.

Проверка методического инструментария на точность, полно­ту, качество заполнения. Проверка на точность заполнения заключа­ется в проверке правильности ответов на каждый вопрос. Например, такую функцию выполняет проверка соответствия ответов на вопросы-фильтры и последующие вопросы.

Проверка анкет на полноту заполнения предполагает, что выбра­ковке подлежат документы, в которых пропущены ответы даже на один вопрос «паспортички» и на 10—15% содержательных вопросов.

Проверка на качество заполнения предполагает оценку ясности, четкости, понятности ответов и обводки кодов. Если в альтернативных закрытых вопросах респондент все же выделяет несколько вариантов ответов, то на практике обычно учитывают первый вариант. Все анке­ты, не соответствующие предъявленным требованиям, подлежат вы­браковке.

Оставшиеся после контроля документы нумеруются. Ремонт вы­борки может представлять одну из двух следующих процедур. Иссле­дователи сравнивают идеальную выборочную модель с реальной вы­боркой и проводят дополнительный опрос, ликвидируя перекосы в выборке. Если количество отбракованных анкет невелико, то для вос­становления необходимого объема и параметров выборки исследова­ния возможна повторная обработка незначительного количества анкет.

Кодирование ~ процесс присвоения количественных значений ин­формации. Кодируется не само содержание информации, а факт ее наличия или отсутствия. Закодированная в цифровой форме информация позволяет применять к ней математические методы обработки. При приписывании кодов (цифровых выражений операциональных ^; определений) важно помнить, что нужно сохранять непрерывность (ни один номер не должен быть «потерян») и порядок приписывания кодов градациям переменной, например, для порядковых шкал по степени возрастания или убывания признака. Исследователю следует помнить, что хотя внешне закодированная в цифры информация номинальных, порядковых и интервальных шкал выглядит абсолютно идентично, существуют жесткие правила их обработки.

Фактически кодировка ответов на закрытые и полузакрытые во­просы осуществляется до начала исследования. Кодировка ответов на открытые вопросы включает три этапа. Во-первых, выписываются все возможные варианты ответов на отдельный листок. Напротив каждого варианта проставляют число, указывающее частоту его повторения. Во-вторых, все выписанные варианты ответов классифицируются по степени смысловой близости друг к другу. Близкие по смыслу группы ответов объединяются. В результате получаем формализованный спи­сок ответов (кодификатор). В-третьих, все ответы кодируются при по­мощи составленного кодификатора. В итоге более тысячи вариантов ответов объединяются в 10 — 15 смысловых групп.

При кодировке необходимо выполнять следующие правила:

а) выделяемые группы ответов определяются целью исследования;

б) объединенные в группе ответы должны иметь общее логическое и смысловое основание; в) разные группы ответов должны принципи­ально различаться по смыслу, иначе при классификации возникнут ошибки. Поскольку эта работа требует высокой квалификации, жела­тельно, чтобы кодификацию открытых вопросов выполнял сам иссле­дователь.

В зависимости от статистического пакета ответы могут быть зако­дированы с помощью позиционной или порядковой систем, Порядко­вая система кодирования предполагает сплошную нумерацию всех позиций. Эта система кодирования использовалась, например, в стати­стическом пакете Cobra для ЭВМ в 1980-х годах. Она весьма неудобна, поскольку в ней осложнено кодирование ответов на полузакрытые и открытые вопросы (при составлении анкеты необходимо оставлять «пустые» дополнительные номера).

В позиционной системе кодирования ответы нумеруются в каж­дом вопросе автономно. Теперь эта система используется все чаще (например, в SPSS).

Затем осуществляется ввод данных в электронную таблицу соот­ветствующего статистического пакета, с помощью которого будет осуществляться обработка информации. Количество колонок в элек­тронной таблице соответствует количеству анализируемых перемен­ных, а число строк — количеству опрошенных респондентов.

Приемы статистики, используемые при обработке данных эмпи­рических исследований, должны соответствовать качеству исходной информации. Во-первых, уровень сложности анализа не должен пре­восходить уровень информативности данных. Во-вторых, следует со­блюдать принципы соответствия процедур типу шкал. В-третьих, ста­тистический анализ должен сопровождаться качественным анализом.