Методические выводы

Прежде всего отметим, что и процесс применения метода, и его результаты ярко демонстрируют сущность порядковой и интервальной шкалы.

Необходимость разговора на соответствующую тему обусловлена наличием у некоторых исследователей-социологов какой-то психологической «заслонки», которая мешает правильно воспринять сущность социологического измерения. И анализ некоторых аспектов метода одномерного развертывания, как нам кажется, позволяет эту «заслонку» ликвидировать. Поясним эго соображение.

Наш опыт говорит о том, что исследователи иногда не воспринимают полученное с помощью метода одномерного развертывания расположение объектов на оси как результат измерения. Исследователь недоумевает: как можно расценивать подобным образом ситуацию, когда мы абсолютно не знаем, в каком месте числовой оси каждый объект находится. Единственное, что нам известно, это то, что один объект левее, другой правее (насколько — не ясно!), третий — еще правее и т. д. И в то же время тот же самый исследователь вполне спокойно воспринимает сообщение о том, что, скажем, числа — отнеты респондентов на традиционный вопрос об удовлетворенности работой можно считать полученными по порядковой шкале. И даже согласится с тем, что эти числа определены с точностью до порядка их расположения. А ведь указанная неоднозначность того расположения объектов, которое мы получаем с помощью метода одномерного развертывания, — это то же самое, только представленное в наглядном, «быощем в глаза» виде.

Суть порядковых шкал заключается в том, что вместо набора чисел (1, 2, 3, 4, 5) могут фигурировать, скажем, числа (1, 43, 44, 100, 538). Однако констатация этого обычно вызывает возражение, поскольку в последней пятерке чисел различие между четвертым и пятым много больше различия между первым и вторым и т. д. Но это возражение несостоятельно. Оно означает принятие предположения об интерваль- нос.ти той шкалы, по которой получен набор (1,2,3,4,5), т. е. об осмысленности соотношений между интервалами, чего на самом деле нет.

То, что даже при порядковом уровне измерения в практических исследованиях фигурирует последний названный нами набор чисел (с равными интервалами!), как бы затеняет истинную сущность шкалы, состоящую в том, что полученные с ее помощью шкальные значения определены только с точностью до порядка! Кумбсовский же подход, напротив, эту сущность высвечивает.

Далее, с методической точки зрения, важно еще раз обратить внимание на то, что одномерное развертывание дает возможность измерять нетрадиционные отношения между объектами (частичное упорядочение расстояний между ними).

Социолог, как правило, не задумывается о том, что в тех случаях, когда приписать объектам числа по интервальной шкале не удается (напомним, что интервальность шкалы означает осмысленность структуры межобъектных расстояний), иногда все же бывает полезно получить хотя бы какие-нибудь соотношения для расстояний между объектами. Так, в дополнение к ранжировке телепередач неплохо было бы узнать, что, скажем, такие-то две передачи вызывают примерно одинаковый зрительский интерес, а вот две другие совершенно по- разному воспринимаются изучаемой аудиторией.

Вероятно, одной из основных причин отказа от постановки соответствующей задачи является сложность измерения соотношений между расстояниями. Мы зачастую априори полагаем, что если нам нужно оценить порядок между (а - Ь) и (с - d) (a, b,c,d — произвольные шкалируемые объекты), то сделать это можно только путем постановки перед респондентом «лобового» вопроса типа: «Что, с Вашей точки зрения, больше — разность (а - 6) или разность (с - d)?» А на этот вопрос иногда ответить бывает весьма затруднительно (однако при умелом проведении исследования соответствующие ответы бывает возможно получить [Дэйвисон, 1988]).

Заслуга Кумбса состоит не только в том, что он показал разумность постановки описанной задачи.

Еще один методический момент, который нам хотелось бы отметить, касается яркого показа того, что для социологии естественными являются шкалы, занимающие промежуточное положение между порядковыми и интервальными. Представляется очевидным, что такое положение действительно характерно для тех описанных выше оценочных шкал, которые дают возможность установить отношения частичного порядка для расстояний между объектами (вспомним, что пока мы отождествляли тип шкалы с теми эмпирическими отношениями, которые отображаются в числовые при измерении; несколько иначе мы подойдем к определению типа шкалы в следующем разделе).

Последний методический аспект состоит в демонстрации роли выбора исследователем модели восприятия. Мы уже неоднократно отмечали, что такая модель «стоит» за каждым методом измерения, и что социолог должен давать себе отчет в том, какова эта модель, если он хочет, чтобы осуществляемое им измерение действительно отражало какую бы то ни было реальность. Однако при рассмотрении других методов измерения мы с определенным трудом «вытаскивали» подобную модель на показ читателю. Здесь же она явно определяется. Четко вырисовывается ее роль в построении шкалы. И становится совершенно ясно, что при несогласии с этой моделью метод применять нельзя (точнее, не соглашаясь с моделью, нельзя соглашаться и с результатами измерения, осуществленного с помощью рассматриваемого подхода). Представляется, что такая наглядность должна заставить исследователя иначе, более серьезно взглянуть на роль подобных моделей и в других ситуациях.

Именно здесь представляется уместным коротко сказать о том, как метод одномерного развертывания задействован в реализации основной усматриваемой нами во всех рассматриваемых методах идеи: соединения «мягкого» и «жесткого», «качественного» и «количественного». Конечно, то, что мы «принудительно» заставляем респондента ранжировать объекты — «жесткий» подход (выше мы неоднократно говорили о том, что он может быть неадекватен реальности, но здесь считаем, что ранжировкам можно верить — это тоже часть модели, «стоящей» за нашим методом, модели восприятия). Но, анализируя их, мы действуем «мягко» — не считаем, какой объект больше всего респондентов поставили на такое-то место, не усредняем ранги, приписанные одному объекту (как мы уже гово- рили, эти приемы нередко уводят нас в сторону от реальных мнений людей).

Кумбсовский подход позволяет более тонко учитывать настрой отдельного человека, правда, здесь надо добавить: при построении усредненных (по всей совокупности респондентов) оценок рассматриваемых объектов. Вследствие этого здесь особую остроту приобретает еще одна проблема, упомянутая выше: проблема однородности той совокупности респондентов, мнение которых мы фактически агрегируем (напомним, что «мягким», адекватным должен быть не только способ опроса каждого индивида, но и способ усреднения мнении разных людей, и подход к определению множества тех респондентов, чьи мнения мы имеем право усреднять).

В заключение обсуждения методических аспектов метода одномерного развертывания заметим, что соответствующий подход, будучи обобщенным на многомерный случай, является основой одной из ветвей многомерного шкалирования — многомерного развертывания [Интерпретация и анализ..., 1987, гл. 8; Клигер и др., 1978, гл. 4; Толстова, 2006].