CC BY
459
УДК 311
В. Л. Примаков
доктор социологических наук, профессор; профессор кафедры социологии ИМО и СПН МГЛУ; e-maiL: vprim2007@yandex.ru
МЕТОДОЛОГИЯ АНАЛИЗА И ИНТЕРПРЕТАЦИИ ЭМПИРИЧЕСКИХ ДАННЫХ СОЦИОЛОГИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ
В статье рассматривается проблема анализа и интерпретации данных социологических исследований, а также предлагается авторский методологический подход к ее решению. Формулируются и разъясняются методологические принципы анализа и интерпретации первичных и вторичных данных, получаемых в ходе эмпирических социологических исследований.
Ключевые слова: социологическое исследование; эмпирические данные социологического исследования; методология анализа и интерпретации данных; методологические принципы анализа данных социологического исследования.
V. L. Primakov
Doctor of sociological sciences, Professor of the department of Sociology of Institute for International Relations and Social and Political Sciences, MSLU; e-mail: vprim2007@yandex.ru
THE METHODOLOGY OF THE ANALYSIS AND INTERPRETATION OF EMPIRICAL SOCIOLOGICAL RESEARCH DATA
The probLem of the anaLysis and interpretation of socioLogicaL research data is analyzed in the article. Author's methodological approach to its decision is considered. The methodoLogicaL principLes of the anaLysis and interpretation of primary and secondary data obtained during the empirical sociological research are formulated and explained.
Key words: sociological research; empirical data of a sociological research; methodology of the analysis and interpretation of data; methodological principles of the analysis of sociological research data.
Научное социологическое исследование - один из основных способов получения достоверных и обоснованных знаний об обществе, различных сферах и сторонах жизни людей, феноменах общественной жизни. Такие исследования являются не только важнейшим элементом развития социологического знания, социологии как науки, но и общественно-научного прогресса в целом. Кроме того, социологическое исследование выступает сферой
профессиональной деятельности специалистов, причем, не только социологов. Сегодня многие научные исследования, диссертации, монографии, статьи, выпускные квалификационные работы из различных областей научного познания всё более опираются на данные и выводы как теоретических, так и, это особенно часто, эмпирических социологических исследований.
Понятно, что организация и проведение социологического исследования достаточно сложный научный процесс. Такое исследование вызвано научной потребностью в изучении сложных общественных и социальных (в самом широком смысле понимания) явлений и процессов в систематическом, обоснованном получении новых знаний об обществе, его элементах и структурах на основе научной методологии, методов, средств, алгоритмов, разрабатываемых и накапливаемых наукой. Социологические исследования проводятся профессионально подготовленными специалистами, обладающими соответствующими знаниями и компетенциями, на основе определенных этических и профессиональных норм. И это последнее умозаключение создает серьезное противоречие в отношении к социологическим исследованиям. С одной стороны, если социологическое исследование могут организовывать и проводить только (или главным образом) специалисты, то как можно, что называется, несоциологу, получить интересующую его информацию для нужд конкретной науки (исследования) на основе социологического исследования. Неужели только обратившись к социологу, заказав ему социологическое исследование по интересующей проблеме?
Полагаю, что выход из данной гносеологической проблемы не столь однозначен. Более того, если методологически корректно дифференцировать научные интересы любого исследователя на:
а) теоретические и практические выводы и умозаключения, сформулированные в ходе социологических исследований, осуществленных специалистами;
б) эмпирические данные, собираемые в ходе социологических исследований (также реализуемых специалистами) и используемые для последующего анализа и выводов, то познавательные возможности ученых, исследователей различных научных специализаций существенно расширяются. Основной познавательный вопрос переходит в плоскость формирования и грамотного
приложения методологии анализа и интерпретации искомых теоретических выводов и эмпирических данных социологических исследований.
Представляется, что предлагаемая в статье методологическая основа будет полезна не только несоциологам, но и прежде всего специалистам-социологам. Поскольку именно они, подготавливая и организуя социологическое исследование, разрабатывают и часто реализуют методологические алгоритмы анализа и интерпретации первичной и вторичной эмпирической информации. Более того, как показывает опыт исследований, именно социолог (подчеркну, подготовленный, грамотный и корректный) в состоянии методологически верно поставить статистикам, компьютерщикам, программистам, техническому и иному персоналу задачу на анализ данных, как и интерпретировать полученные результаты. Что, кстати, является исключительно важным и сложным в исследовательской работе.
Современный социолог сегодня - это, по сути, специалист мультинаучного профиля. Он должен обладать широкими теоретическими познаниями в области философии, экономики, политологии, права, психологии, общей социологии и специальных социологический теорий, профессиональных дисциплин, методики и техники социологических исследований и пр. Равно как ему необходимы формализованные знания и компетенции, особенно, из математики, теории вероятностей, статистики, программирования, цифрового анализа. И это не просто пожелание.
К сказанному есть смысл добавить тот факт, что разрабатываемый в рамках ФГОС 3++ профессиональный стандарт определяет основной вид профессиональной деятельности социолога следующим образом: «Организация и проведение социологических и маркетинговых исследований». Среди обобщенных трудовых функций: организация работы по сбору данных социологического и маркетингового исследования; его проектирование; анализ, интерпретация эмпирических данных; описание, объяснение, прогнозирование (курсив наш. - В. П.) социальных явлений и процессов на основе результатов социологических и маркетинговых исследований [Обсуждаем профстандарт].
Современный анализ эмпирических данных, особенно, если этот массив достаточно объемен (от десятков записей, респондентов
до терабайтов данных, так называемых big data), невозможно проанализировать без использования математико-статистических методов, методик. Именно они лежат в основе различных алгоритмов поиска, фиксации, хранения и анализа первичных и вторичных социологических данных. Поэтому и современная методология анализа и интерпретации данных социологических исследований должна строиться не только на понимании этих методов и алгоритмов, но и на формировании соответствующей математикой, статистической и цифровой исследовательской культуре.
В контексте формирования соответствующей культуры есть смысл отметить, что социологические исследования как технология и вид деятельности получили признание на рубеже XIX-XX вв. Само словосочетание историки науки обнаружили в работе известного социолога Э. Дюркгейма «Самоубийство» (1897), где один из подзаголовков имеет название «étude de sociologie» - «исследование по социологии». Очевидно, что идея была заимствована из других наук. Сам же термин «социологическое исследование» стал широко использоваться в науке лишь в 1920-х гг. И связывают его с расширением усилий Чикагской социологической школой социальных обследований. Первая американская библиография социальных обследований, составленная в 1930 г., включала 2 775 названий социальных обследований, имевших практически ориентированный характер и слабо связанных непосредственно с развитием социологического знания [Социологическая энциклопедия 2003].
Современное определение социологическому исследованию можно сделать следующее: «социологическое исследование можно определить как логически последовательные методологические, методические и организационно-технические процедуры, связанные между собой единой целью: получить достоверные данные об изучаемом явлении или процессе, о тенденциях и противоречиях их развития, о возможном использовании полученной информации для приращения научного знания и в практике управления общественной жизнью» [Тезаурус социологии 2013].
Социологическое исследование, как специфический способ познания социальной реальности, следует рассматривать с нескольких сторон. Во-первых, оно является одним из основных способов
развития социологического знания, добывая для его теоретического уровня новые научные факты, определяя конкретные проявления социологических законов в исследуемых областях, и в конечном итоге обеспечивает научную преемственность социологического познания. Во-вторых, социологического исследование обусловлено общественной потребностью в социальном знании, является составной частью научного и общественного процесса, напрямую зависит от уровня развития общества. В-третьих, социологическое исследование является видом профессиональной деятельности, требует специальной подготовки для его проведения, включающей овладение методами и правилами исследовательской работы, глубокое знание предмета. В-четвертых, социологическое исследование следует рассматривать не только как вид деятельности, но и как метод, позволяющий изучить окружающую социальную реальность своими, присущими только ему, специфическими приемами, как на уровне теоретического осмысления объекта и предмета исследования, так и на уровне процедуры измерения и анализа полученного результата.
В целом социологическое исследование принято считать разновидностью социальных исследований, изучающих на основе теории квантификации, вероятностных методов, сбора и анализа массовой информации социальные аспекты различных сторон жизни общества, социальные процессы и явления, проявляющиеся в деятельности, мотивах и отношениях людей и социальных групп. При этом социологическое исследование следует отличать от социальных обследований, направленных на сбор систематической социальной информации (различные опросы общественного мнения, статистические обследования и пр.). Подобные методы активно используются в других социальных и гуманитарных науках. Социологическое исследование направлено, главным образом, на приращение социологического знания, чем и определяются требования к постановке задач, формулировке гипотез, использования методик и пр.
В социологии существует достаточно разветвленная классификация видов социологических исследований. Не вдаваясь в подробное описание всех этих видов (основания подобной классификации и характеристика видов рассматриваются в соответствующем
курсе бакалавриата по специальности «Социология»), отмечу, что по характеру цели и исследовательским задачам в базовой классификации выделяют теоретические и эмпирические социологические исследования. Эти исследования фокусируют соответствующие уровни научного познания. При всей условности дифференциации и, соответственно, глубокой взаимосвязи этих уровней познания и видов, которая непосредственно реализуется в конкретном научном исследовательском проекте, в данной статье хотелось бы сохранить угол зрения, ориентированный, главным образом, на эмпирическое социологическое исследование, имеющее целью установление, обобщение и анализ социальных фактов. Ибо в эмпирическом исследовании предметом анализа выступают действия (и бездействия), поступки, характеристики поведения отдельных людей и социальных общностей, конкретные продукты человеческой деятельности (материальной и духовной), а также отражение социальной реальности в фактах общественного сознания (мнениях, установках, оценках, суждениях и пр.). Собственно, анализ именно этих социальных фактов и позволяет прийти к некоторым умозаключениям, выводам, что составляет базу теоретических обобщений.
С другой стороны, обоснованно подчеркнуть, что любое социологическое исследование, как правило, организационно-содержательно разделяется на определенные этапы его реализации. При некотором различии подходов, большинство исследователей выделяют три этапа.
1. Подготовительный этап. Главная задача подготовительного этапа - обеспечить всестороннюю теоретическую, методическую и процедурную основу исследования, определить научно обоснованную логику исследовательского поиска, заложить валидность и надежность его результатов.
2. Этап сбора данных (нередко его именуют полевым исследованием). Этот этап предназначен для организации и осуществления сбора первичной информации по разработанной методике и модели.
3. Заключительный этап, в ходе которого проводится обработка и анализ полученной первичной информации в соответствии с выдвинутыми гипотезами, целями и задачами исследования.
Этот результирующий этап включает в себя несколько подэтапов, основными из которых являются:
3.1. подготовка первичных данных к обработке и ввод данных;
3.2. обработка (как правило, статистическая) данных в соответствии с разработанным алгоритмом анализа;
3.3. анализ (как правило, математико-статистический, но не только, в целом логический, содержательный) полученной информации, проблемных ситуаций и фактов, доказательство или опровержение гипотез;
3.4. интерпретация результатов анализа, формулировка содержательных выводов и рекомендаций, подведение итогов, подготовка, составление итогового отчета и его представление.
Особенно необходимо подчеркнуть, что предмет статьи акцентирует внимание на задачах третьего этапа и связан с процедурами анализа и интерпретации эмпирических фактов и статистических данных. При этом хочу обратить внимание на том, что основное содержание учебных курсов для специалистов социологов, как и многочисленной учебно-методической литературы сосредоточено на методах, технологиях и процедурах первого и второго этапов, тогда как аналитические методология и процедуры «отодвинуты» в область профессиональной деятельности, главным образом, математиков, статистиков, программистов, технических специалистов. И методологический «разрыв» между социологами (понимая под ними не только специалистов, но и всех тех, кто занимается анализов и интерпретацией социальных фактов) и «технарями» сокращается крайне медленно. При этом и первые, и вторые прекрасно понимают взаимную необходимость друг в друге, правильнее сказать, в синтетических знаниях из обеих областей научной методологии анализа и интерпретации социальных фактов.
Под методологией анализа и интерпретации данных социологического исследования будем понимать систему исходных принципов осуществления конкретных процедур анализа и интерпретации, отражающих связь математического формализма и моделируемого с его помощью фрагмента социальной реальности и позволяющих использовать формализованный аппарат методов, приемов
и способов для изучения социальных феноменов. Памятуя, что методология проявляется на различных уровнях (общенаучном, общесоциологическом, конкретно-методическом), для краткости зафиксирую свои умозаключения выводами В. А. Ядова: «Всеобщая научная методология включает универсальные принципы развития научного знания (например, логического анализа, осуществления научного эксперимента...). Общесоциологическая методология, функцию которой выполняет социологическая теория, дает указания относительно принципиальных основ разработки частных социологических теорий в соотношении с их фактуальным базисом. Последние же, в свою очередь, содержат особые методологические функции, выступая в качестве прикладной логики исследования данной предметной области» [Ядов 2001]. Подчеркну еще раз, логика анализа и интерпретации данных социологического исследования формируется на основе осмысления и реализации важных исходных научных принципов, которые, собственно, и составляют содержание рассматриваемой методологии.
К таким основным принципам, носящим методологические функции, можно было бы отнести ряд научных установок.
Во-первых, необходимо напомнить важный методологический принцип, согласно которому методы анализа, особенно формализованные, не применяются, а используются для решения определенного круга задач, т. е. научная методология ориентирует идти не «от метода», а «от задачи». Именно поэтому для понимания сути содержания методик и алгоритмов анализа необходимо понять и четко определиться в содержании решаемых в рамках социологического исследования задач и выдвигаемых гипотез. Например, методологически неверно и бессмысленно использовать корреляционный метод для анализа причинно-следственных связей двух признаков. Он их не фиксирует, а только показывает наличие и величину совместной статистической взаимосвязи. Эту содержательную задачу в состоянии решить иной метод, например регрессионный анализ, и то при соблюдении определенных условий и требований к его осуществлению. (Что, впрочем, необходимо соблюдать при реализации любого метода анализа.)
Во-вторых, из предыдущего вытекает следующий принцип -валидности используемых методик анализа решаемым задачам.
Напомню, что выделяют различные стороны валидизации: внутреннюю и внешнюю, логическую и эмпирическую, теоретическую и критериальную. Применительно к методам анализа я бы сосредоточился на содержательной и формальной обоснованности, адекватности. Первая связывает в единую обоснованную систему следующие элементы: содержательную задачу - формат базы данных - формализованный алгоритм - способы интерпретации. Например, для построения, последующего анализа и интерпретации социологического индекса необходимо обоснованно связать:
а) содержательную задачу (выражу ее через вопросы: зачем нужен индекс? что с его помощью можно выяснить? какие переменные будут его составлять? в какой логической сопоставимости эти переменные связаны в итоговом индексе? почему каждая отдельная переменная не характеризует явление, процесс в целом, а только его сторону, часть? и пр.);
б) формат базы данных (на каком уровне и в какой шкале измерены переменные, составляющие индекс? сопоставимы ли форматы измерения переменных? если нет, то как их можно сопоставить в индексе? в какой структурной и весовой сопоставимости эти переменные находятся в строящемся индексе? каков континуум строящегося индекса? и пр.);
в) формализованный алгоритм построения индекса (какие значения переменных и как сопоставляются в формализованных операциях построения индекса? какова последовательность сопоставления переменных и их значений? какие значения индекса получаются при реализации формализованного алгоритма? каков алгоритм проверки статистической значимости строящего индекса? и пр.);
г) способы интерпретации (каковы способы интерпретации полученных значений индекса? каковы минимальные и максимальные значения получаемой индексной шкалы, размах вариации? какова содержательная направленность полученного индексного континуума? как этот континуум формально структурируется на уровни и содержательно характеризуется? каковы формализованные и содержательные границы этих уровней? как оценивается обоснованность использованного индексного метода? какие
способы триангуляции целесообразно использовать для повышения обоснованности интерпретации полученных данных? и пр.).
Формальная адекватность упреждает необходимость соблюдения ряда формальных условий для обоснованного использования того или иного метода анализа, иначе метод будет формально некорректным для решения конкретной задачи. Общеизвестно, например, что каждый математико-статистический метод предполагает выполнение элементами исходной математической модели ряда условий. Если та модель, которой пользуется социолог, этим условиям не удовлетворяет, применение метода становится формально некорректным. Так, например, основная предпосылка регрессионного анализа фиксирует, что результативный признак должен подчиняется закону нормального распределения, в то время как факторные признаки могут иметь произвольный закон распределения. Эти условия, как правило, бывает необходимо расценивать как выражение некоторых дополнительных предположений о виде изучаемой эмпирической системы.
Кроме того, для изучаемых реальных социальных объектов имеют смысл далеко не все операции, определенные для чисел (применяемых математических моделей). В силу неразработанности методов анализа, приспособленных именно для нужд социологии, исходная для применения математико-статистического метода модель структуры эмпирических данных обычно становится частью математической системы, содержащей большее количество отношений, функций и т. д., чем изучаемый фрагмент действительности. Так на практике в качестве элементов такой модели чаще всего выступают натуральные числа. Однако нередко при этом бывает совершенно ясно, что для изучаемых реальных объектов (рассматриваемых вместе с интересующими социолога отношениями между ними) имеют смысл далеко не все операции, определенные для чисел (применяемых математических моделей). В таких случаях возникает вопрос: какими известными из математики свойствами построенной математической модели структуры эмпирических данных мы можем пользоваться, не выходя при этом за рамки изучаемой реальности? Классический пример для понимания важности соблюдения этого методологического требования связан с анализом рангов, получаемых при порядковом
измерении качественных объектов. В ходе ранжирования каждому значению переменной приписывается ранг, как правило, число. Корректно ли анализировать и в дальнейшем интерпретировать данную последовательность как ряд натуральных чисел? В частности, действительно ли разница между соседними ранговыми значениями равна единице? Очевидно нет, коль скоро речь может идти, например, о разнице рангов в шкале престижности профессий или социальной дистанции. Поэтому следует отметить, что результаты ранжирования имеют условную числовую форму, они не обладают некоторыми фундаментальными свойствами натуральных чисел. Например, ранги лишь упорядочивают объекты, но не определяют величины различия. Вследствие чего операции над ними требуют обращения к специальным аналитическим и вычислительным методам. Например, для анализа связи между признаками, измеренными ранговыми шкалами, пользуются специальными коэффициентами (в частности, коэффициентами ранговой корреляции).
В-третьих, подбор и выбор методов анализа и интерпретации должен опираться на определенную модель изучаемого явления (теоретическую, методологическую, эмпирическую). Для ряда моделей использование, например, формализованного аппарата анализа является проблематичным. Так, например, до 80 % всех шкал в социологических инструментариях номинальные и порядковые. Моделей их формализованного анализа не так много. При этом модели анализа (конструирование индексов, анализ связи, регрессия, прогноз и пр.), построенные в основном на формализованных данных, включают не только однотипные признаки. Значит необходимо и содержательно, и формально органично разрабатывать модели анализа (и теоретические, и эмпирические) и интерпретации в их тесной увязке. Так, конструируя теоретическую концепцию изучаемого явления, процесса, осуществляя систематический анализ объекта исследования, социолог (исследователь) создает теоретическую модель этого объекта, выделяет предмет, ищет и описывает этот предмет в наборе эмпирических признаков проявления, шкал их измерения, методов сбора данных, фиксации значений признаков. И уже этим опосредованно формирует модель анализа и интерпретации полученных значений. Например, продолжая
логику использования рангов, можно констатировать, что уровень ранговой шкалы исключает возможность использования некоторых более глубоких по эвристическим возможностям методов математико-статистического анализа, в частности факторного. А значит и лишает возможности поиска латентных переменных-факторов, определяющих состояние изучаемого явления.
Отсюда вытекает следующий методологический принцип, и это, в-четвертых, - используемые методы анализа должны учитывать форматы социологических данных. По степени формализации выделяют: жестко формализованные данные (данные формализованных анкет, интервью, показатели статистики и пр.); слабо формализованные данные (данные, полученные с помощью открытых и полузакрытых вопросов, проективных вопросов, наблюдений, текстов и т. п. с различными форматами сопоставления этих данных); неформализованные данные (данные текстов, материалов глубинных интервью, невербальная информация, не имеющая какого-либо формата данных). Кроме того, различают офлайн (собранные в реальном общении и имеющие исследовательские маркеры) и онлайн данные (информация, собранная в опосредованном взаимодействии и не имеющая четких и достоверных территориальных, тематических, профессиональных, временных, социальных и иных маркеров). В свою очередь данные можно разделить на «обычные» (от несколько десятков и сот Мб до 1 гб,); «большие наборы данных» измеряются от 1 Гб до сотен Гб; «огромные наборы данных» - от 1 000 Гб до нескольких Тб. Кстати, для сравнения, обычный массив данных социологического опроса в SPSS, как правило, не более 20 Мб. Есть еще так называемые ExBD (Exstremely Big Data) - от 1 до 10 петабайт). Сегодня наибольший интерес представляют OBD (Onlain Big Data) - обобщенные количественные данные о цифровых следах, об интернет-поведении и социальных явлениях в виртуальной среде. Иногда выделяют «аналоговые» и цифровые» данные.
Очевидно, что формат баз данных существенным образом предопределяет, или точнее, взаимосвязан, с методологией их последующего анализа. Поскольку выбранная методология определенно задает формат баз данных. Напомню также, что формат задается исследователем, однако некоторые данных не могут быть
свободно формализованы, например качественные данные. Отмечу только, что формат в определяющей степени предопределен уровнем измерения социальных характеристик. А по сути, выбранной шкалой измерения.
И еще одно замечание, касающееся анализа «больших данных». «Цифровой анализ» сегодня становится не столько модным, сколько необходимым средством анализа оперативной, разнородной, постоянно пополняемой, объемной информации. Основой для такого анализа выступают специальные технические средства, программы, счетчики, анализаторы, языки программирования, реализуемые на основе интернет-платформ и выполняющие задачи извлечения, консервации или сохранения «цифровых следов» и их последующего анализа. Сегодня, например, компания «mail. ru» фиксирует (и анализирует) данные на 100 млн пользователей, имеющих почту; на 15,4 млн ежедневно заходящих на их поисковик; на 62 миллионную ежедневную аудиторию сети «ВКонтаке»; на 46,3 млн ежедневных посетителей сети «Одноклассники»; на 12,6 миллионную аудиторию «Мой мир» и т. д. Для анализа такого объема информации необходима иная, чем «аналоговая», «цифровая» методология анализа. Системной и целостной такой методологии, к сожалению и по разным причинам, пока нет. Отсюда вытекает важная методологическая задача: как организовать хранение и обработку информации с помощью специальных программ (и каких), как закодировать и систематизировать ее, какие модели анализа можно реализовать и др.
В-пятых, еще одним важным методологическим принципом выступает необходимость выбора такой модели анализа и интерпретации, которая реализовывала бы в себе обратный доказательный путь - от формализации к содержанию. По сути, этот путь и составляет основное содержание интерпретации социологической информации, которая при этом соединяла бы в себе логику формализованной интерпретации с логикой сущностной и содержательной характеристики, с природой изучаемого объекта, явления, процесса. Этот принцип находит свое выражение в сравнительно давно сформулированной фразе - «необходимо быть и социологом, и математиком в одном лице». Кстати, я бы добавил еще, программистом. Вот как его проинтерпретировала
Ю. Н. Толстова: «Настало время для превращения математического аппарата в эффективное средство решения стоящих перед социологом задач» [Социология и математика 2003]. Стоит только добавить, что произнесен этот призыв был в конце восьмидесятых годов прошлого столетия.
Проблема соединения теоретического социологического знания с формализованным математическим, статистическим, а теперь еще со знаниями программиста, не нова для социологов. Именно поэтому общепрофессиональные и профессиональные компетенции современных ФГОС включают и гуманитарный, социальный компонент учебных дисциплин, и математический, естественнонаучный цикл, и профессиональный. Возможно ли эти знания и компетенции соединить в одном специалисте? Не разворачивая в данной статье дискуссию по этому вопросу, сформулирую свое принципиальное мнение - крайне необходимо. Более того, добавив еще и компетенции «цифрового анализа».
Вот как сформулировал важность этих и других компетенций ректор НИУ ВШЭ Я. Кузьминов, рассуждая о навыках будущего на образовательном портале «Индикатор»: «На мой взгляд, компетенции будущего, которые сейчас видны, - это в первую очередь цифровая культура. Умение работать с большими данными, умение вести поиск, умение отбирать нужную информацию в потоке данных <.. .> Вторая компетенция, которую я выделил бы - это работа с большими данными. Это как раз задача для вузов, которую мы вводим сейчас на всех без исключения образовательных программах, включая филологов и философов <...> Третье направление - это коммуникации.» [Кузьминов 2017].
Наконец, в-шестых, есть особый смысл сформулировать и еще один принцип - комплексности использования методов анализа эмпирической информации в социологических исследованиях. Эта методологическая установка нашла отражение в тезисе И. Ф. Девятко о системном подходе использования различных видов и приемов анализа данных [Девятко 2006]. Г. Г. Татарова пошла дальше, сформулировав принцип непрерывности анализа данных: «отказ от той точки зрения, что любое исследование имеет начало и конец», «анализ данных - это способ существования данных» [Татарова 1999, с. 8-9].
Действительно, нельзя использовать какой-либо один, даже какие-то методы анализа данных. В таком случае утилитарная исследовательская задача не только «выхватывается» из общего контекста анализа, но попросту не соединена ни с целью, ни с задачами и гипотезами исследования, не учитывает форматы и содержание этих данных, и, как следствие, невалидна и некорректна по исполнению. Затруднительно искать обоснованные выводы в рамках интерпретации результатов такого анализа.
В заключение хочется отметить, что только в системном понимании и приложении рассмотренные принципы представляют собой методологическую основу анализа данных в социологических исследованиях. К тому же рассмотренные принципы не исчерпывают всю методологию социологического анализа эмпирических данных. Можно согласиться с ними или нет, либо дополнить иными умозаключениями. Важно отметить, что они существенно определяют аналитические и интерпретационные модели, рассмотрение которых может стать предметом последующей научной рефлексии.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Девятко И. Ф. Методы социологического исследования. 4-е изд. М. : Университет, 2006. 296 с. Кузьминов Я. Фактически мы выпускаем социальных дебилов: ректор ВШЭ о навыках будущего. Какие навыки пригодятся людям будущего через 10 лет, 2017. URL: indicator.ru/article/2017/10/09/kuzminov-rektor-vshe-o-kompetenciyah-budushego/ Обсуждаем профстандарт URL: wciom.ru/nauka_i_obrazovanie/
professionalnyi_standart_sociologa/ Социология и математика: сб. избр. Тр. Ю. Н. Толстовой. М. : Научный
мир, 2003. 323 с. Социологическая энциклопедия. Т. 1. М. : Мысль, 2003. 694 с. Татарова Г. Г. Методология анализа данных в социологии: учеб. пособие. М. : NOTA BENE, 1999. 224 с. Тезаурус социологии. Кн.2. Методология и методы социологических исследований: тематический словарь-справочник / под ред. Ж. Т. То-щенко. М. : ЮНИТИ-ДАНА, 2013. 416 с. Ядов В. А. Стратегия социологического исследования. Описание, объяснение, понимание социальной реальности. М. : Добросвет, 2001. 596 с.
