Тема 1. Методологические проблемы социального моделирования

Методологическая травма социолога

Татарова Г.Г. Методологическая травма социолога. К вопросу интеграции знания // Социологические исследования. 2006. № 9. С. 3-12.

Современное социологическое знание - явление сложное, трудноуловимое в своем единстве. Вместе с тем, в развитии любой системы знаний переплетены центробежные и центростремительные тенденции. Очевидно, что дифференциация социологического знания - универсальная тенденция и даже закономерность, а интеграционные процессы носят локальный и временный характер. На наш взгляд, в современных реалиях существует потребность в интеграции, предопределенная существованием феномена методологической травмы социолога.

Понятие методологической травмы мы используем для обозначения ситуации растерянности исследователей перед обилием социологических теорий, методологий, методов в процессе принятия решений о выборе средств познавательной деятельности. Это - понятие-тип, социологическая абстракция, оно лишено полноты содержания, но адекватно смыслу, что и является целью образования понятий.

В этом смысле методологическая травма - психологический феномен, связанный с пониженной смысловой чувствительностью (человек не успевает за человечеством, социолог не успевает за социологией).

Практическая целесообразность рефлексии о методологической травме в равной мере соотносится и с сохранением целостности социологического сообщества, и демаркацией знания в социологии, и с языком социологического исследования, и т.д.

Российские исследователи, проводящие эмпирические исследования, испытывают более глубокую, в сравнении с зарубежными коллегами, методологическую травму (по вполне понятным причинам). Этот феномен приходилось наблюдать в разных ситуациях.

Методологическая травма проявляется и в понятийном релятивизме, и в жонглировании понятиями, где иногда теряется смысл оппозиции "означающее - означаемое", и в методологическом "анархизме", и т.д.

Фактором - посредником методологической травмы, возможно, и базовым, является информационный взрыв. Выше было отмечено "отставание социолога от социологии". Объем методологического знания настолько велик, что его усвоение вызывает серьезные трудности . Трудности "объема" можно нивелировать соответствующей методической литературой, но книги учебного характера обычно не отражают новейших научных достижений, и к тому же в них по правилу жанра предлагается поверхностное описание методов.

Существующий объем средств познавательной деятельности освоить невозможно (даже в рамках только одного класса методов). Исследователь вынужден "уходить в локальность", что нередко приводит к описаниям (неважно, качественным или количественным), без глубоких обобщений, со ссылкой либо на "мир такой, каким мы его видим", либо на "мир такой, каким хочется его видеть". В первом случае это - диагностика без модели, во втором - на модели.

Исходя из приведенных выше рассуждений, мы предполагаем, что в развитии методологического знания должны наблюдаться, с разной периодичностью, два цикла.

Первый из них связан с расширением проблемного поля эмпирической социологии и тем самым с усилением феномена мозаичности знания за счет введения в арсенал средств социологического исследования новых подходов и методов. Что и наблюдается в современных реалиях. Однако это благо с течением времени грозит превратиться в свою противоположность, ибо порождает некоторую глухоту исследователей, работающих в различных методологических стратегиях, по отношению друг к другу. Тогда с необходимостью возникает второй цикл - систематизация накопленного знания, но на основах ранее не известных или известных, но не ставших достоянием практики проведения социологических исследований.

В социологических исследованиях используется широкий диапазон средств, включая методы общенаучного, междисциплинарного характера и собственно социологические. В роли методов исследования выступают и теоретические модели объяснения социальных феноменов, и инструментальные средства их изучения. Такие методы различаются в зависимости от уровня абстрактности, степени формализованности, роли и места в социологических исследованиях и т.д.

Источником отдельной подсистемы является вполне определенный класс методов. Ниже приводится такая классификация, где отнесение отдельного метода к определенному классу (источнику) в ряде случаев неоднозначно, некоторые классы пересекаются.

1. Общенаучные методы познания. К ним относятся метод гипотез, аксиоматический, сравнительно-исторический, идиографический, номотетический и т.д. Моделирование, анализ, синтез, аналогия, идеализация, индукция, дедукция, абдукция – также примеры общенаучных методов познания.

2. Теоретические построения парадигмального характера (методы Декарта, Бэкона, Дюркгейма, Вебера, Бурдье и т.д.). Уровень абстрактности методов данного класса ниже, чем первого. Употребление термина "метод" весьма условно и обозначает концепцию, методологию. В этот класс методов можно отнести и теоретические модели объяснения социальных феноменов в специальных (частных) социологических теориях.

Примером пересечения этих двух классов является метод идеальных типов Вебера.

Следующие три класса методов также имеют подобные пересечения.

3. Инструментальные подходы к изучению социальных феноменов (методы опроса, фокус-групп, биографический метод, анализ социальных систем, моделирование социальных процессов, анализ социальных сетей и т.д.).

4. Инструментальные подходы к процедуре сбора эмпирических данных (анкетирование, интервью, наблюдение, анализ документов, метод экспертных оценок и т.д.).

5. Отдельные техники сбора данных, включая приемы измерения (метод запечатанного буклета, проективные методы, метод парных сравнений, шкала суммарных оценок, шкала Терстоуна и т.д.). К этому классу условно можно отнести и методы проверки качества инструментария исследования (методы когнитивного анализа).

6. Методологические процедуры анализа данных, такие как типологический, причинный, факторный (факториальный) анализы.

7. Методы математической формализации, включая методы анализа данных (дескриптивная статистика, кластерный, дискриминантный, факторный, регрессионный анализы и т.д.), методы проверки статистических гипотез, методы математического моделирования. Математические методы формирования выборочной совокупности также входят в этот класс.

8. Методы анализа текстовой информации (дискурс-анализ, конверсационный анализ, контент-анализ качественный и количественный, трансакционный анализ и т.д.). Некоторые из этих классов имеют сложную структуру, ибо в них входят разноплановые методы. Соответственно, в таких классах могут быть выделены отдельные группы методов по вполне определенному основанию. Таких оснований может быть несколько.

Каждый тип социологического исследования детерминирует выбор совокупности методов. Например, в эмпирических исследованиях, опирающихся на массовый опрос, необходимы методы: когнитивного анализа вопросника, формирования выборочной совокупности, сбора эмпирических данных, измерения, дескриптивной статистики, проверки статистических гипотез, многомерного математического анализа.

Процедура выбора методов включает осмысление их адекватности и взаимообусловленности. Возможны параллельная и последовательная стратегии использования методов. Для получения обоснованных выводов применяется процедура методной триангуляции - использования нескольких методов для изучения одного и того же социального феномена.

Полнота предложенной классификации не столь важна для иллюстрации возможных и имеющих смысл взаимосвязей методов в рамках поставленных нами задач. Может показаться странным включение в этот перечень первых двух групп методов. Они в определенной степени являются инструментальными, ибо позволяют выстраивать когнитивную карту исследования, логическую схему анализа.

Понятия "анализ социологических данных" и "измерение в социологии" - базовые категории эмпирической социологии. Они в определенной степени взаимозаменяемы. Например, методы многомерного шкалирования, с одной стороны, трактуются как класс методов математического анализа, а с другой, как методы измерения. Коэффициенты корреляции, являясь инструментом анализа данных, трактуются как измерение связи между признаками. Метод семантического дифференциала Ч. Осгуда можно интерпретировать и как измерение (определение размерности пространства восприятия объектов), и как метод классификации объектов, и как некий подход к изучению образов, опирающийся на жесткую модель. Примеры можно продолжить. Но ясно одно, что на практике часты ситуации, когда выстраивается следующая логика:

"модель изучения..." = "модель измерения..." = "модель анализа...".

Проблематика, связанная с анализом социологических данных, уходит корнями в осмысление концепта "язык социологического исследования". Если рассматривать язык социологического исследования как систему, то ее подсистемы образуют языковые конструкты, непосредственно связанные с процедурами анализа данных. Речь идет о конструктах, имеющих внепредметный характер. Поскольку любую подсистему можно интерпретировать, в свою очередь, как систему, представляется методологически целесообразным введение понятия языка анализа данных.

Основные языковые конструкты являются инвариантами относительно всех классов исследовательских практик анализа социологических данных. Их смысл один и тот же во всех случаях. Под исследовательской практикой анализа данных мы понимаем логическую схему "работы" в исследовании с определенной частью эмпирического материала. Суть состоит в необходимости и возможности классификации исследовательских практик и поиск инвариантов (понятий, методов) относительно всех классов.

В одном и том же исследовании может возникнуть одновременно несколько таких практик. К одному и тому же классу мы относим практики с одинаковой степенью формализованности данных и с одинаковым характером априорных представлений о структуре эмпирического результата. Что касается степени формализованности, то мы выделяем неформализованные (тексты), слабоформализованные (тексты, специальным образом организованные) и жестко формализованные данные. По характеру априорных представлений различаем ситуации наличия гипотез (описательного либо объяснительного характера) и отсутствия таковые. Тем самым выделяется девять классов исследовательских практик анализа данных.

Классификация исследовательских практик анализа данных выступает как основа для изучения специфики "поведения" отдельных методов в различных ситуациях.

Таким образом, дискуссия о понятийном аппарате социологии конструктивна в русле проблематики интеграции методологического знания. В качестве одного из оснований интеграции целесообразна предложенная система, опирающаяся на поиск инвариант относительно исследовательских практик анализа данных и трансформации трактовки понятия "язык социологического исследования".

Проблемы методологии математического моделирования в социологии

В качестве такого инварианта, в контексте данной дисциплины, наибольший интерес представляет как основание интеграции методология математического моделирования.

Методология математического моделирования завоевала прочные позиции в технологической и естественно-научной сферах, ее прогресс существенно заметен также и в применениях к экономическим системам. Если же говорить о процессах с участием <человеческого фактора> (в первую очередь о социальных процессах), то успехи <третьего метода> познания, конструирования, проектирования в этой области гораздо скромнее. Существует немало глубоких и принципиально неустранимых причин такого <отставания>:

1) Отсутствие в социологии <фундаментальных> законов, т.е. связей между основными социальными переменными, допускающих точное количественное выражение. Впрочем, вспомним историю такого общеизвестного и не вызывающего ни у кого сомнения закона природы как закон сохранения энергии. Первый шаг в его официальном признании был сделан в конце 18-го века Французской Академией Наук, которая приняла свое знаменитое решение не рассматривать далее многочисленные проекты <вечных двигателей> ввиду их полной научной несостоятельности. Лишь столетие спустя этот закон обрел, наконец, строгую математическую формулировку. Может быть придет время, когда соответствующие учреждения не станут всерьез даже обсуждать социальные проекты, противоречащие (пока еще неизвестным) законам социологии;

2) Неустранимая неточность <измерений>. Даже в тех случаях, когда существует вполне удовлетворительная <шкала> для измерения (например, электоральных предпочтений) к результатам следует относиться с гораздо большей осторожностью, чем к результатам измерений в механике, астрономии, физике, химии. Социальные субъекты не слишком склонны к открытости, их мнения и поведение могут быстро изменяться, требуются немалые интеллектуальные ухищрения для приближения к истине с приемлемой точностью. Это удается далеко не всегда и не всюду;

3) Разномасштабность, разнородность и нелинейность изучаемых социологией явлений и процессов. Например, рассматриваемые социальные общности могут насчитывать от нескольких человек до нескольких сотен миллионов человек (разброс в восемь порядков!), а наличие нелинейных прямых и обратных связей - неотъемлемая характеристика любого социума;

4) Постоянное усложнение социальных объектов, их <рефлексивность>, означающая, в частности, что новые знания рано или поздно сами становятся частью объекта, изменяя его характеристики и свойства. Примером служит судьба многих социальных прогнозов и проектов - даже будучи обоснованными по всем существующим меркам, они, вплетаясь в социальную ткань, становясь социальной реальностью, никогда не осуществляется в той степени, которая отвечала бы стандартам точных наук. Отсюда - самореализующиеся и (гораздо чаще) саморазрушающиеся социальные прогнозы и, как одно из следствий - бесконечная <гонка> математической модели за изучаемым объектом.

Поэтому к математическому моделированию социальных процессов необходимо предъявлять дополнительные <повышенные> методологические требования. Их соблюдение позволит сузить простор для интуитивного умозрительного <моделирования>, расширить поле приложений рациональных методов. Моделирование присутствует почти во всех видах творческой активности людей различных <специальностей> - предпринимателей и военноначальников, политиков и управленцев и без привнесения в эти сферы точного знания невозможно рассчитывать на получение столь нужной нам высокотехнологичной конкурентоспособной и разнообразной <продукции>. К общепризнанным [1] профессиональным требованиям математического моделирования относятся, например:

Четкая формулировка основных понятий и предположений, апостериорный анализ адекватности используемых моделей, гарантированная точность вычислительных алгоритмов и компьютерных программ;

Аккуратное разграничивание математических и житейских терминов, звучащих одинаково, но, имеющих зачастую, разный смысл - <хаос>, <порядок>, <бифуркация> и т.д.. Показательна в этом отношении пара <хаос - порядок>. В синергетике <хаос> означает <полное равенство> всех элементов рассматриваемой системы, а <порядок> - их упорядоченное <неравенство>. В юриспруденции <равенство перед законом>, наоборот, отвечает порядку, а неравенство - правовому хаосу;

Осторожное применение уже готового (и <модного>) математического аппарата к изучению реальных объектов, следование пути <от объекта к модели>, но не наоборот. К примеру, нередки попытки чисто формальной трактовки ряда явлений с позиций широко известной теории <катастроф>, весьма повредившие <репутации> этого изящного и законченного раздела математики.

Эти и другие стандартные требования необходимо в случае анализа социальных процессов, дополнить, по меньшей мере, следующими:

Не покушаться на твердо установленные факты и закономерности, избегать соблазна научных <революций>, прикрытых математическим <флером>. По мнению некоторых математиков человечеству не следует особенно хлопотать в связи со скорым наступлением третьего тысячелетия - мы еще и первого не закончили (и в обсуждении этой темы участвуют немалые научные силы);

Не подменять собой <предметников> - социологов, философов, политологов (или, во всяком случае, ясно очерчивать границу между применяемой исследователем математической методологией и его собственными воззрениями на изучаемый предмет). Например, этнологи и социологи вряд ли признают существование такого понятия как <пассионарность> этноса (при всем уважении к автору этого термина) - его происхождение связывается с действием внеземных сил, однако математические модели эволюции <пассионарности> уже строятся и изучаются.

По возможности придерживаться здравого позитивизма, трезво оценивая, какие из социальных процессов можно моделировать с достаточной степенью достоверности, а для каких еще преждевременно говорить об исследовании с необходимой полнотой. Исследования в этой области можно условно подразделить на фундаментально- ориентированные (направленные на выяснение общих свойств объектов и, в то же время, связанные с крупной реальной проблемой) и конкретно-прикладные (опирающиеся на полученные ранее фундаментальные знания и дающие количественные характеристики).

Наконец, следует отметить и еще одну проблему.

Проблема «научности» метода социального моделирования

Уровень использования социально-математических методов и моделей еще очень далек от полного расцвета как по масштабам социальной сферы, так и по разнообразию этих методов, также и в связи с известными проблемами организационного плана.

Во-первых, до сих пор нет научной специальности по данному направлению. В экономических науках уже несколько десятилетий действовала специальность 08.00.13- "Математические методы и применение вычислительной техники в экономических исследованиях, планировании и управлении народным хозяйством и его отраслями". В социологических науках подобной специальности до сих пор нет. Поэтому у соискателей ученых степеней, работающих в данной области, встречаются серьезные трудности при привязке диссертационных работ по социально-математическим методам к номеру специальности.

Во-вторых, рассматриваемое научное направление полностью еще не оформилось в самостоятельное, как, например, экономико-математические методы, которые так назвал академик Немчинов В.С. в 60-х годах комплекс математических дисциплин, используемых в экономических исследованиях. На социологическом факультете МГУ и в МГТУ активно идут работы по созданию и оформлению в самостоятельное научное направление использования социально-математических методов в социологических исследованиях. Однако, эти работы не получили полного формального и документального завершения.

В-третьих, проблемы в области высшего образования. В перечне специальностей по социологии нет "социолога-математика", "социолога-кибернетика" или "социоматематика". Каждая из этих специальностей должна иметь свой учебный план. И тогда могут быть решены многие существующие и действительно трудно разрешимые в настоящее время проблемы: нехватки учебного времени при введении новых математических дисциплин в старые учебные планы, гуманитарный склад ума абитуриентов, поступающих на чисто гуманитарный факультет и т.д.