Социологические методы анализа политических процессов

При некоторых типах исследований ученые нуждаются в информации, полученной не от уникальных в своем роде респондентов, и не от респондентов, представляющих население в целом, а от типичных представителей какой-то достаточно узкой  группы. Это вызывает необходимость  провести специализированное интервью. Опрос детей, неграмотных взрослых, заключенных, бродяг из трущобных районов, душевнобольных, рабочих-иммигрантов и т.п. - все это примеры специализированных интервью. Такой опрос отличается от выборочного целом рядом черт. Во-первых, при специализированном опросе случается, что исследователь и респондент говорят на разных языках. Во-вторых, исследователь не вправе ожидать от респондента умения читать, рассуждать или следить за развитием чужой аргументации. В таких условиях общение может быть сильно затруднено, может снижаться и надежность ответов. Поэтому данный вид опроса предполагает предварительное постепенное налаживание контакта с респондентами.

Примером необходимости  налаживания подобного контакта может служить опрос школьников по проблемам политического развития страны. Здесь исследователь должен объяснить респондентам основные понятия  темы, и лишь затем приступать к  самому опросу. Кроме основных вопросов следует задать и контрольные  ответы с тем, чтобы удостовериться, что понимание достигнуто. Подобное интервью может быть очень богатым  источником информации для исследователя. Однако чтобы быть эффективным, оно  требует от исследователя почти  артистических навыков.

Метод контент-анализа ориентирован на проведение объективного, измеряемого и проверяемого исследования содержания политических сообщений. В рамках этого метода предполагается, что на основе знания о содержании сообщений исследователь может делать выводы о намерениях коммуникатора или возможных эффектах сообщения. Таким образом, предполагается, что смысл сообщения относительно просто может быть восстановлен из него самого. Основная посылка данного метода состоит в том, что количественные характеристики текста являются его важными параметрами, позволяющими делать те или иные выводы. Показательно, что в рамках контент-анализа не делается различий по степени значимости между исследуемыми единицами – в центре внимания лишь частота их появления.

В политике метод контент-анализа широко используется при исследовании электорального поведения организованных групп, например, политических партий. Источником получения информации могут быть как официальные документы (публикации, протоколы заседаний комитетов, собраний и т.д.), так и личные (дневники, письма). Кроме того, данный метод позволяет анализировать деятельность отдельного политика, например, изучая его публичные выступления.

Очень широко метод контент-анализа используется при исследовании материалов политической коммуникации. Этот метод позволяет определить степень соответствия сообщения намерениям коммуникатора и специфике канала, изучить связи между характеристиками сообщения и установками аудитории, а также ее реальным и коммуникативным поведением. Используя этот метод, можно ответить, например, на следующие вопросы. Какие качества кандидата наиболее часто упоминались в материалах, опубликованных в конкретном издании? Каким в передачах того или иного телеканала предстает совокупный образ сторон, вовлеченных в политический конфликт? В чем состоят отличия в освещении забастовочного движения в материалах центральных и региональных изданий и т.д.?

Лабораторные  эксперименты имеют ограниченное применение в социальных науках, где достаточно трудно строить экспериментальные модели путем отделения исследуемого процесса или явления от внешних воздействий. Ученые, изучающие политические процессы, обычно не имеют возможности проводить строгие научные эксперименты, и в большинстве своем вынуждены отказываться от применения данного метода. Однако в отдельных случаях возможно включение экспериментального элемента в исследовательский процесс с помощью следующих приемов:

• вариация самого вопросника;
• проигрывание различных сценариев развития события или процесса;
• проверка реакций на политическую пропаганду;
• манипулирование информацией путем увеличения ее доступности для небольших групп жителей.

Яркими примерами использования  данного метода при изучении политических процессов являются исследования воздействия  материалов средств массовой информации на аудиторию.

В отечественной практике первой экспериментальной проверкой  гипотезы о влиянии сообщений  СМИ на массовое политическое сознание и электоральное поведение россиян  стало исследование , осуществленное в ноябре-декабре 1999 г. исследовательской группой ЦИРКОН. В рамках данного проекта была проведена серия социально-психологических экспериментов в Томске, Воронеже и Салехарде. Ситуация информационного воздействия была смоделирована так, что в каждом городе были набраны по три специальные группы респондентов (по 25-27 человек). Участники первой группы приняли на себя обязательства в течение эксперимента ежедневно смотреть конкретную телепрограмму или читать указанную газету. Участники второй группы обязались отказаться от просмотра (или чтения) на все время проекта. Третья группа была контрольной: никаких обязательств на ее участников не налагалось. Таким образом, в рамках исследования была смоделирована ситуация максимально возможного и минимально возможного потребления информации, транслируемой конкретными СМИ. Чтобы выяснить, как изменяются политические предпочтения участников эксперимента, по ходу исследования проводились три контрольных опроса. Предпосылкой к проведению исследования явилось желание непосредственно проверить справедливость широко распространенного мнения о том, что СМИ «подталкивают» граждан к голосованию за определенных кандидатов. Мы не будем подробно останавливаться на описании полученных выводов. Отметим лишь, что результаты эксперимента подтвердили влияние материалов СМИ на предпочтения избирателей, а также способность СМИ побудить к голосованию за отдельных кандидатов. Вместе с тем эффект влияния на уровне более глубоких отношений и размышлений избирателя зафиксирован не был.

3. Методы анализа данных.

Сбор и анализ данных –  это своеобразный диалог между миром людей, институтов, процессов и исследователями. Предпосылками выбора того или иного метода анализа являются характером самих данных, тот теоретический подход, в рамках которого работает исследователь при их сборе («статистический» или «гуманитарный»).

В несколько упрощенной форме  эти два подхода можно представить  следующим образом.

Статистический  подход.

В рамках этого подхода  исследователь исходит из посылки, что массовые явления имеют статистический характер, т.е. если изучить достаточно большое количество проявлений изучаемого социального явления, то само явление  будет познано. Индивид в этом случае выступает как представитель  некоторой общности, носитель информации о социальном феномене. Индивиды взаимозаменяемы, и их индивидуальные особенности  как таковые не представляют особого  интереса.

Здесь необходимо провести разделение между первичными и вторичными данными. К данным первичного типа относят те, что были получены непосредственно самими исследователем, тогда как вторичные данные являются результатом обработки данных исследований, сделанных в прошлом. Самым важным аргументом против использования вторичных данных является то, что они ограничивают свободу и возможности ученого, поскольку они были получены для целей другого исследования. Действительно, для исследователя, работающего с вторичными данными очень трудно выйти за рамки той системы, которая была сконструирована до него, и для которой эти данные были собраны и обработаны. Однако иногда вторичные данные имеют значительные преимущества перед первичными: доступность и низкую цену. В ряде случаев у исследователя не может быть иной альтернативы, кроме как использовать именно вторичные данные. Например, мы не можем разработать вопросник по отношению к Карибскому кризису и отправиться с ним в 1962 г., непосредственно наблюдать за коллизией Пражской весны 1968 г., зафиксировать живую реакцию современников этих событий. Однако мы можем проанализировать данные прошлых лет. В этих случаях основным источником получения вторичных данных для нас будут отчёты органов государственной статистики, результаты проводившихся опросов общественного мнения, например, данные службы Гэллапа в США, Евробарометра в Европе, ВЦИОМ в России и т.д. Источником такой информации могут выступать даже публикации в газетах.

Решив, какого типа данные –  первичные или вторичные будут  использованы в исследовании, и, собрав эти данные, учёный может перейти  непосредственно к процессу анализа. Анализируя полученные данные, исследователь  пытается ответить на вопросы «Что это такое?», «Почему это происходит?», «Как много этого?» и т.д. Для  получения ответов на эти и  другие вопросы необходимо построить  некую модель, в которой будут  отображены взаимоотношения и взаимосвязи  между изучаемыми явлениями, процессами и объектами. Рассмотрим далее, какие  именно модели могут быть построены  для исследования политических процессов.

Одномерная модель. Это самая простая модель с одной переменной. Целью ее построения является получение ответа на относительно простые вопросы «Сколько?» и «Что это?». Например , сколько избирателей проголосовало за данную партию? Что представляет собой электорат определенного кандидата? Ответы на эти вопросы дают одномерное распределение значений признака. Для изучения такой переменной, как электоральный выбор, достаточно подсчитать количество проголосовавших за ту или иную партию или кандидата и представить эти значения в виде процентного распределения. Это же относиться и к переменным, измеренным по номинальным шкалам («К какой религии Вы себя относите?», «Укажите свою профессию» и т.д.). Обычно, если мы измеряем переменную по количественной или интервальной шкале, знания одномерного распределения значений признака бывает недостаточно, тем более, что возможностей анализа для таких переменных несравненно больше, чем для номинальных. Исследователя интересуют некоторые меры, которые на языке математической статистики называются мерами центральных тенденций . К ним относятся среднее или типичное значение признака, а также меры разброса значений признака вокруг их средней величины. Например, анализ дохода может включать расчет среднего дохода и процентного значения людей, имеющих доход выше и ниже средней величины.

Бинарная модель. Суть данной модели заключается в предположении, что две переменные А и В связаны между собой. Таким образом, можно построить несколько моделей: А является причиной В, В является причиной А, А и В взаимовлияют друг на друга, А и В находятся под влиянием третьей переменной. Во всех этих случаях используются следующие методы анализа: таблица взаимной сопряженности признаков, корреляционный анализ.

Таблица взаимной сопряженности признаков строится для изучения взаимосвязей между переменными.

Методы корреляционного  анализа позволяют дать ответ на весьма важные вопросы, возникающие при изучении взаимосвязей между переменными. Например, влияют ли и, если влияют, то до какой степени, изменения значений одной переменной (независимой переменной) на изменения значений другой (зависимой переменной)? Какова форма и направленность выявленной связи? Является ли выявленная связь характеристикой всей совокупности, а не только выборки?

В результате можно построить  несколько объяснительных схем.

• Например, при анализе взаимосвязи между возрастом и выбором партии, разумно предположить, что возраст может влиять на выбор партии, тогда как выбор партии не может повлиять на возраст. Фиксируемая в этой модели связь называется односторонней.

• Две переменные (выбор газеты и партийные предпочтения) могут находиться в отношениях взаимовлияния друг на друга . Пример так называемой «петли причинности», которая относится к довольно трудному случаю анализа. Такая связь в статистике называется симметричной.

Исследователь не может достоверно установить, повлиял ли выбор газеты на формирование партийных предпочтений или уже устоявшиеся партийные  предпочтения заставили людей выбрать  определенные газеты.

• Возможен и такой случай, когда две переменные находятся под влиянием третьей, неизвестной переменой. Однако эта связь уже выходит за рамки бинарного анализа и становится предметом множественного анализа.

Множественный анализ. При включении в систему трех и более переменных величин исследователь может обогатить анализ построением таких моделей как регрессионная, интерактивная, путевая и многофакторная.

Базовое положение регрессионной модели состоит в том, что две или более переменные, называемые «независимыми», оказывают совокупное влияние на «зависимую» переменную. Более того, регрессионная модель позволяет отделить влияние каждой независимой переменной друг от друга и определить силу этого влияния. Допустим , мы хотим узнать, какие переменные влияют на выбор партии. Для этого необходимо построить модель, включающую ряд независимых переменных. Например, на выбор партии могут влиять принадлежность к социальной группе и религия.

Таким образом, при построении данной модели можно оперировать  следующим регрессионным уравнением:

Выбор партии = Социальная группа + Религия.

Однако показатели «социальная  группа» и «религия» могут  находиться под влиянием другой переменной, например, возраста. Тогда исследователю  необходимо обратиться к процедуре  контролирования или интерактивной модели , в которую включается целая цепочка взаимодействий: возраст взаимодействует с принадлежностью к социальной группе и религии в их влиянии на выбор партии. В 60-х гг. Батлер и Стокс, например, показали, что в младших возрастных когортах принадлежность к социальной группе оказывается более значимым, чем в других возрастных категориях, а религия - в старших.

Данные такого рода могут  быть проанализированы благодаря добавлению к стандартной регрессионной  модели процедуры контролирования.

Регрессионная модель может  быть полезна для поверки различных  исследовательских гипотез, но на практике и она зачастую не отражает всю  сложность объективного мира, всю  цепочку причин и взаимосвязей. В  этом случае используют модели путевого анализа , или пат-анализа, который выстраивает цепочку прямых и непрямых воздействий одной переменной на другую. Рассмотрим в качестве примера психологическую идентификацию с партией и одобрение ее политики. Очевидно, что одобрение политики партии повышает общую партийную идентификацию, но вполне возможен и обратный случай. У большинства людей (здесь имеется в виду ситуация, характерная для развитых либеральных демократий) приверженность к партии формируется задолго до того, как они поймут и осознают ее политическую платформу. Таким образом, наблюдается некий поток противоположных взаимодействий, направление которых бывает трудно определить. Тем не менее, это можно сделать с помощью путевого анализа, эмпирическим путем выстраивающим цепочку причинности.