Общая логика интерпретации

Общая логика интерпретации состоит в превращении социологических данных в показатели. Показатели – не просто числовые величины (процент, среднее арифметическое, дисперсия и т.п.), а социологические данные, получившие оценку путем их соотнесения с первоначальными замыслами исследования (его целями и задачами).

Всякий показатель – итог интерпретации, который несет на себе определенную смысловую нагрузку, указывает на направленность последующих выводов и рекомендаций. Из этого следуют два принципиальных вывода:

1. сами по себе полученные данные показателями не являются, а представляют собой лишь обобщенные по заданным математическим правилам числовые величины. Этим величинам еще предстоит стать показателями (чего-то).

2. Каждая числовая величина может быть проинтерпретирована с разных точек зрения (в том числе с позиций разных теоретических подходов), поэтому она обладает свойством многозначности.

Например, по данным КСИ, 90 % студентов регулярно посещают занятия. Эти данные могут выступать показателем не только уровня посещаемости занятий, но и одновременно отношения студентов к ним, а также как показатель уровня организации занятий.

Или данные о том, что в выборах готовы участвовать 60 % электората, могут служить показателем политической активности – пассивности масс, отношения (индифферентности) к политике государства, к своим гражданским правам.

Именно поэтому исходная позиция исследователя строго предопределена задачами исследования.

Таким образом, социологические данные превращаются в показатель только в том случае, если исследователь «вносит» в них содержательный смысл, т.е. соотносит их с изучаемой проблемой, с наиболее важными сторонами объекта и предмета исследования.

Отклонения от высказанных требований чреваты ошибочными выводами: показатель может быть не связан с целями исследования, либо показатель неверно объясняет действительное значение полученных результатов.

Процедура интерпретации

В процессе логического превращения усредненных числовых величин в показатели большое значение имеют ранее выдвинутые гипотезы. Именно на этапе интерпретации сказывается важность и практическая значимость глубоко продуманных гипотез.

Зависимость характера проверки гипотез от вида исследо­вания

I. В разведывательном исследовании гипотеза проверяется непосредственно путем соотнесения предполагаемого утверждения с выявленной в результате исследования числовой величиной.

Так, истинность утверждения «Большинство клиентов социального центра остались удовлетворенными оказанными услугами» считается доказанной однозначно, если в результате опроса положительную оценку высказали более 50 % опрошенных.

В описательном и аналитическом исследовании проверка гипотез более сложная.

II. В описательном исследовании проверка предполагает интерпретацию усредненных величин, полученных на основе обобщения характеристик разнородного по составу объекта исследования. Такие величины носят довольно неопределенный характер. Это затрудняет интерпретацию данных и четкую формулировку выводов, доказывающих или опровергающих гипотезу. Порой вокруг таких данных разгораются споры: одни считают, что данные носят позитивный характер, другие – что негативный, а третьи не видят ни того, ни другого.

Следовательно, диапазон интерпретации данных довольно широк и зависит от знаний, способностей, опыта и квалификации ученых. Для правильных выводов надо развивать социологическую культуру, аналитическое мышление, связывать данные с практикой текущих и перспективных задач.

Например, мы узнали, что 40 % опрошенных активно участвует в экологическом движении. Эта информация не уточняет, кто эти люди и каковы их особенности. Поэтому эти данные – первая ступень на пути выделения однородных подгрупп в опрошенной совокупности.

Чтобы результаты описательного исследования превратились в показатель, их также надо оценить. Эта процедура оценки всегда выполняется в форме соотнесения социологических данных:

1. либо со знаниями и установками исследователя;

2. либо между собой или с внешним родственным признаком.

Рассмотрим названные виды соотнесения (оценки) подробнее.

1) В тех случаях, когда требуется превратить в показатель некоторую среднюю величину, а ее сравнение с другими величинами затруднено, единственный «эталон» оценки – позиция исследователя по поводу изучаемой проблемы.

Например, было выявлено, что 60 % респондентов удовлетворены новой формой организации труда, введенной 3 месяца назад в практику конкретного предприятия. Как интерпретировать этот показатель? Это много или за три прошедших месяца работы недостаточно?

Здесь важную роль играет позиция исследователя, основанная на знании конкретной обстановки, которая вызвала к жизни проведение самого исследования.

Вариант 1. Число удовлетворенных за относительно короткий срок функционирования нововведения достигло уже 60 %, что, несомненно, является важным показателем эффективности предпринятых усилий по его внедрению.

Вариант 2. Данные исследования показывают, что, несмотря на затраченные усилия по внедрению новой формы организации труда, удовлетворенность ею выразили менее двух третей опрошенных, что свидетельствует о наличии каких-то просчетов в нововведении.

2) Один из наиболее распространенных способов интерпретации данных в описательном исследовании – сравнение рядов распределения по относительно однородным подгруппам, выделенным в обследованной совокупности. Оно может быть осуществлено двумя путями: внутренним и внешним соотнесением.

Под внутренним соотнесением понимают сравнение между собой элементов числового ряда, а под внешним соотнесением – сравнение двух или нескольких рядов распределения, построенных по двум или более признакам, из которых один обязательно общий для соотносимых рядов.

Процедура внутреннего соотнесения дает возможность однозначно интерпретировать результаты группировки в тех случаях, когда в числовом ряде явно выделяется модальная (наибольшая) величина. Соотнесение элементов числового ряда в таких случаях заключается в их ранжировании.

Как Вы относитесь к своей работе?

– Стремлюсь отдать работе все свои знания и силы – 60 %

– В принципе выполняю все, что от меня требуется, но не более – 35 %

– В основном работаю без желания, по необходимости – 5 %.

3) Если числовые величины ряда распределены так, что их внутреннее сравнение затруднено, то следует прибегнуть к внешнему соотнесению числового ряда.

Например, в ходе исследования тематических интересов в Омском регионе был получен результат, согласно которому среднедневное время просмотра информационно-политических передач в начале 80-х гг. составляло 27 минут на каждого телезрителя.

Как интерпретировать эту величину? Отражает ли она некоторую устойчивую тенденцию и характерна для всех групп населения, вошедших в выборочную совокупность? Либо она изменяется под влиянием некоторого внешнего фактора, непосредственно связанного с изучаемым явлением? В качестве такого изменяющего свою величину внешнего фактора было выбрано общее время ежедневного вещания по трем каналам, доступным омичам (условно назовем каналы А, Б, В). Источником этой информации явились опубликованные в газетах еженедельные телепрограммы. Итоги анализа позволили сделать следующий вывод (см. таблицу 14).

Таблица 14

Среднее время просмотра передач на политическую тему в различные дни недели представителями разных профессиональных групп (в минутах)

Дни просмотра		Среднее время просмотра телеканалов
		Рабочие	ИТР	Работники с/х		Среднее время вещания по 3-м каналам
Понедельник	20		22	25	103
Вторник	24		26	21	165
Среда	22		25	24	150
Четверг	22		24	25	168
Пятница	20		21	21	183
Суббота	41		37	23	183
Воскресенье	39		43	41	171

Вывод: полученная средняя величина просмотра передач не меняется с изменением длительности ежедневного вещания, а является весьма устойчивой. Однако не для каждой эмпирической величины удается найти такой внешний показатель (время вещания). В таких случаях получение дополнительных показателей для сравнения необходимо предусмотреть на стадии разработки инструментария, включив в него либо контрольный вопрос, либо дополнительные варианты ответов на основной вопрос (вопросы).

Таким образом, в описательном исследовании при проверке гипотезы мы можем описать состояние и характер изменения изучаемого явления. Однако это никак не доказывает саму причину этого изменения. Задачи на поиск таких причин решаются лишь в аналитическом исследовании.

III. Логика доказательства гипотез в аналитическом исследовании преимущественно основана на поиске связи между характеристиками объекта, их взаимовлиянием, тенденциями и причинами изменения. Чаще всего она основана на методе сравнения числовых рядов распределения.

Рассмотрим пример. В КСИ была выдвинута гипотеза: «активность в учебном процессе выше среди тех студентов, у которых индивидуальный интерес совпадает с содержанием учебного курса».

Проверка гипотезы проводится путем соотнесения нескольких рядов распределения, построенных по двум признакам (уровень активности студентов и степень их интереса к содержанию курса). При этом могут возникнуть две ситуации, соответствующие подтверждению (табл. 15) или опровержению гипотезы (табл. 16).

Таблица 15

Интерес к содержанию курса	Активность студентов, %
	Низкая	Средняя	Высокая	Итого
Низкий	45	50	5	100
Средний	25	57	18	100
Высокий	10	60	30	100

Таблица 16

Интерес к содержанию курса	Активность студентов, %
	Низкая	Средняя	Высокая	Итого
Низкий	35	52	13	100
Средний	20	60	20	100
Высокий	31	50	19	100

Как следует из этих таблиц, основные числовые ряды, соотнесение которых поможет подтвердить или опровергнуть гипотезу, – данные, содержащиеся в первом и третьем столбцах. В таблице 15 наблюдается:

– рост числа студентов с высокой степенью активности (при движении от показателя низкого интереса к содержанию курса к высокому уровню интереса);

– уменьшение числа студентов с низкой степенью активности по мере увеличения интереса к содержанию учебного курса.

В таблице 16 такой закономерности не наблюдается.

Интерпретация результата соотнесения этих двух рядов распределения выражается в построении предположения о наличии взаимосвязи между признаками группировки. Иначе говоря, формулируется утверждение: наблюдение последовательного увеличения числовых значений ряда 1 (первый столбец табл. 15) при последовательном уменьшении числовых значений ряда 2 (третий столбец табл. 15) позволяет сделать вывод о наличии прямо пропорциональной связи между признаками группировки и наоборот. Вывод на основании данных таблицы 15 – гипотеза подтверждается: активность выше среди тех студентов, чьи интересы совпадают с содержанием учебного курса.