Заказ работы

Заказать
Каталог тем
Каталог бесплатных ресурсов

СИСТЕМНЫЙ ПОДХОД К АНАЛИЗУ ДАННЫХ МОНИТОРИНГА ОБЩЕСТВЕННОГО МНЕНИЯ

Анализ данных мониторинга общественного мнения, т.е. изменения с течением времени долей ответов респондентов по одной или нескольким градациям вопросов анкеты, наиболее часто изучают с помощью так называемого «глазомерного» метода, когда социолог рассматривает данные мониторинга и исходя из здравого смысла и знания изменений социально-экономической и политической ситуации в стране или регионе дает правдоподобное объяснение изменению долей ответов респондентов. Очевидно, что в этом случае истинность интерпретаций трудно проверить, а количество полезной информации, извлеченной из данных при помощи «глазомерного» метода, существенно ограничено.

Анализ данных мониторинга общественного мнения также традиционно осуществляют с помощью статистического подхода, в частности анализа временных рядов. При этом доли ответов (в процентах) респондентов по одной или нескольким градациям одного или различных вопросов анализируют с помощью коэффициентов автокорреляции и кросскорреляции, методов авторегрессии, скользящего среднего, спектрального анализа и некоторых других методов [1]. Напомним, что методы статистического анализа временных рядов направлены на выделение во временном ряде тренда (долговременной составляющей временного ряда), сезонной и циклической компонент, случайной составляющей и ряда других признаков, выявление связи и лагов (запаздываний) между временными рядами и т.д. При данном статистическом подходе истинность полученных результатов основывается на точности описания и предсказания и на возможности содержательно объяснить полученный результат, как правило, с точки зрения здравого смысла, поскольку статистический анализ временных рядов не основан на какой-либо социологической теории, а представляет собой раздел математической статистики, который безразличен к содержательной специфике временного ряда.

С проникновением в эмпирическую социологию компьютерных информационных технологий [2] для анализа динамики используют компьютерные системы извлечения знаний - «data mining», которые методом полного перебора возможных вариантов выявляют различные закономерности в имеющихся эмпирических данных и где истинность полученных результатов определяется только исходя из точности описания и прогноза. Среди систем «data mining» наибольшее распространение получили так называемые «нейронные» сети [3]. Напомним, что «нейронная сеть» состоит из элементов «нейронов», которые размещены по m слоям, обычно трем. Первый слой - входной, второй - скрытый, третий - выходной. «Нейроны» первого слоя получают входные сигналы, преобразуют их по различным правилам, например, с помощью булевой логики, нечеткой логики, весовых коэффициентов, различных формул и т.д. и передают сигнал на другой слой. В процессе обучения на контрольных примерах, «нейронной сети» подаются на вход объекты с заданными характеристиками, а на выходе задают принадлежность объекта к определенному классу или какому-либо количественному значению. «Нейронная сеть» изменяет количество «нейронов», их состояния, количество слоев, правила преобразования для каждого «нейрона» до тех пор, пока точность предсказания принадлежности объекта к заданному классу или какому-либо количественному значению не будет максимальной. При этом неизвестно, по какому правилу сеть точно предсказывает результаты, т.к. «нейронная» сеть - это множество взаимосвязанных различных правил и формул.

Поскольку анализ временных рядов и «нейронные» сети не основаны на какой-либо социологической теории, то при анализе данных мониторинга общественного мнения с их помощью трудно получить теоретически обоснованные выводы, выдвигать новые плодотворные содержательные гипотезы и ставить новые перспективные исследовательские задачи. В этой связи предлагается использовать системный подход к анализу данных мониторинга общественного мнения, поскольку «глазомерный» подход, статистический подход и «нейронные» сети проигрывают системному подходу в богатстве возможных теоретических идей и гипотез, количестве содержательных и полезных для социологической теории и практики характеристик динамики систем, широте методов анализа данных мониторинга общественного мнения. Поскольку многие социологи не знакомы с количественным системным подходом, кратко дадим несколько пояснений, необходимых для правильного понимания представленных в данной статье эмпирических результатов [см. также: 4].

Данный подход основан на принципе системности, согласно которому существует зависимость каждого элемента, части, свойства и отношения от его места и функций внутри системы; каждая ее часть является системой, а исследуемая система является частью более общей системы; поведение системы есть результат взаимодействия всех свойств, отношений, элементов и уровней системы, влияния других социальных систем и окружающей среды, а также прошлого состояния системы и ожидаемого будущего. Наряду с принципом системности в системном подходе используются и другие принципы, в частности, принцип соразмерности частей [5], согласно которому в системе существует устойчивое количественное соответствие между размерами частей, необходимое для существования и функционирования системы. Это соответствие может быть выражено в виде прямых пропорциональных закономерностей , где  - размеры частей,  - коэффициент пропорциональности, аддитивных закономерностей вида , где  - размеры частей системы, а также других классов закономерностей.

         Рассматриваемый подход базируется на принципе детерминизма, т.е. наличии в системе детерминистских законов и закономерностей, т.е. необходимых устойчивых связей между ее элементами и частями. Среди методов выявления закономерностей в системах часто используется метод полного перебора вариантов в уже собранных эмпирических данных. Этот метод обусловлен принципом целостности, согласно которому для успешного анализа и прогнозирования функционирования системы необходимо рассматривать всю систему как единое целое, при учете всех закономерностей, которые обуславливают ее строение и динамику. Кроме того, в силу значительной уникальности каждой системы трудно предварительно сказать, какие количественные закономерности могут наблюдаться в конкретной социальной системе в данный момент времени, а какие закономерности наблюдаться не должны. Истинность полученных результатов определяется здесь прежде всего исходя из соответствия полученных результатов известным системным принципам и общим законам, количественных критериев точности описания и прогнозирования, устойчивости закономерностей в рамках длительного периода. При этом также используется принцип ограниченности, согласно которому в силу принципиальной неполноты наших теоретических и эмпирических знаний о сложной развивающейся системе, ограниченности периода наблюдения и фрагментарности эмпирических данных, имеющихся погрешностях измерения, теоретических, психологических, культурных, этических и иных ограничениях исследователя, допускается отсутствие содержательных объяснений полученных результатов, а объяснения с точки зрения здравого смысла не считаются обоснованными.

Мы решили эмпирически проверить, являются ли данные мониторинга общественного мнения системой. В качестве ее частей рассматриваются доли ответов респондентов на все вопросы анкеты.  из системного принципа соразмерности частей вытекает, что в системе существуют устойчивые количественные отношения между размерами частей в системе, то их наличие в эмпирических данных будет эмпирическим свидетельством того факта, что данные мониторинга общественного мнения являются системой.



Размер файла: 148 Кбайт
Тип файла: doc (Mime Type: application/msword)
Заказ курсовой диплома или диссертации.

Горячая Линия


Вход для партнеров