6. 5. Объяснение социологических данных

Полученные после проведения опросов социологические донные требуют интерпретации, т. е. объяснения. Дать единые правила такого объяснения нельзя, так как в каждом конкретном случае работает коллектив социологов, обладающих определенными знаниями и научным опытом, которые и позволяют достичь научного уровня интерпретации. Однако отсутствие правил интерпретации не означает произвольного хода мысли. Границами научного творчества является логика анализа эмпирического уровня познания. Она заключается в превращении социологической информации не просто в числовые показатели, а в выявленные в результате опроса конкретные характеристики объекта исследования.

Это положение позволяет сделать ряд принципиальных выводов: во-первых, полученная в результате обработки анкет цифровая эмпирическая информация не является показателем характеристик объекта исследования, а представляет собой обобщенные по заданным логическим и математическим правилам числовые величины, которым только предстоит обрести смысловое содержание; во-вторых, каждый эмпирический показатель может быть интерпретирован по-разному, в зависимости от избранной теории, этической позиции, и поэтому обладает многозначностью.

Представим себе, например, что более 30 % опрощенных осуждают политику нашего правительства. Эти данные можно интерпретировать как желание этой части населения России поменять существующее правительство, но, возможно, эти люди считают, что следует скорректировать проводимый курс реформ, а правительство должно продолжать работать. Оба положения требуют дополнительных аргументов. Именно поэтому исходная позиция исследователя должна строго детерминироваться задачами исследования, позволяющими затем аргументировать и конкретизировать полученные значения.

284

Эмпирические данные превращаются в показатель тогда, когда социолог вносит в них содержательный смысл, соотносит их с изучаемой проблемой. Как отмечает известный отечественный методист Ф. Шереги, отклонение от этого принципа чревато ошибочными выводами, ибо ведет к созданию показателя, не связанного с первоначальными замыслами исследователя либо неверно объясняющего значение полученных результатов.

При интерпретации полученных эмпирических данных большое значение имеют ранее выдвинутые гипотезы – предположения относительно причинно-следственных зависимостей. В прикладной социологии проверка выдвинутых гипотез определяется видом социологического исследования. Коли речь идет о пилотажном исследовании, то гипотеза проверяется соотношением гипотетического утверждения с полученной цифровой величиной. Например, если предполагалось, что значительная часть населения России удовлетворена проводимыми в стране реформами, то данная гипотеза будет считаться доказанной в случае, когда более 60 % опрошенных дадут на этот вопрос утвердительный ответ.

Если речь идет об описательных или аналитических исследованиях, то процедура проверки гипотез становится более сложной. Так как результатами описательных исследований являются средние значения, полученные на основе обобщения характеристик предмета исследования, такая информация носит весьма неопределенный характер. Поэтому однозначная интерпретация данной информации затруднена. Именно здесь чаще всего возникает различное толкование одних и тех же данных. В этом случае приходится полагаться на знания и научный опыт исследователей, их способность найти весомую аргументацию в подтверждение выдвинутых ими объяснений.

Для дополнительной аргументации тех или иных положений ученые могут использовать, во-первых, вторичную информацию, полученную другими исследователями, изучавшими данную проблему в другое время. Однако в этом случае лучше всего обратиться не только к эмпирическим данным коллег, но и к их программам социологического исследования, чтобы убедиться в возможностях такого сравнения по ряду методологических оснований. Во-вторых, можно использовать группы экспертов – специалистов в данной проблемной области: политологов, экономистов, юристов и т. д. (см. приложение). Один

285

из самых распространенных способов интерпретации социологических данных в описательных исследованиях – сравнение динамических рядов распределения по относительно однородным группировкам, выделенным в выборочной совокупности (например, поведение людей в той или иной ситуации в зависимости от уровня образования).

Интерпретация социологических данных в описательных исследованиях дает нам представление о состоянии данной системы и ее структурных элементов или характере изменения изучаемого явления (например, изменений в росте преступности, рождаемости, заключении или распаде браков). Однако данное исследование не показывает нам причины этих изменений. Это задача аналитических исследований. Доказательства гипотез в аналитическом исследовании основывается преимущественно на анализе взаимосвязей между характеристиками объекта исследования и причинами (количественными или качественными), которые стимулируют изменения его состояния. Примером может служить зависимость роста преступности от роста обнищания населения.

Данный логический анализ состоит из двух этапов. Первый основан на методе сравнения рядов распределения (отсюда следует, что описательное исследование как бы предшествует аналитическому). Второй (метод последовательного исключения) основан на поиске факторов, влияющих на изменение состояния объекта.

В результате анализа мы можем утверждать, что какие-то причины существенно влияют на состояние характеристик объекта исследования, какие-то – несущественно, а какие-то не влияют вовсе, хотя при разработке гипотез они рассматривались иначе. Примером может служить утверждение, что с ростом образованности населения будет снижаться уровень преступности.

Подготовка социологических отчетов завершает социологическое исследование. Итог анализа и объяснения данных принимает форму документа.