Априорен модел на изследваното явление – Студиопедия
Емпирични и математически системи.
Възможността за прилагане на математиката възниква, когато изследователят се абстрахира от много специфични характеристики на обекта, който се изучава, и приема определена формализация на разглежданото явление, която е адекватна на същността на проблема, който се решава. Нека подчертаем последната точка. Въпросът е, че априори, т.е. преди извършването на какъвто и да е математически анализ на данните (и дори преди получаването на тези данни), е необходимо да се формира определена представа за това каква е природата на явлението, което ще се изследва (тези идеи са в основата на това, което се нарича априорно съдържание и концептуални модели в раздел 1.3). Съвкупността от такива представяния може да се наречеаприорен модел на това явление, те трябва да са достатъчни, така че въз основа на тях да е възможно да се изберат (разработят) методи за събиране на данни и подходи за тяхното тълкуване, както и формален апарат за директен анализ на данни и принципи за тълкуване на резултатите от използването на този апарат. А ролята на социолога при формирането на описания априорен модел е основна (в сравнение с ролята на математика).
Обръщайки се към по-подробен логически анализ на разглеждания процес, можем да кажем следното. Приложението на математиката разчита на факта, че считаме за възможно (1) да изолираме някакъв фрагмент от реалността; (2) изгради (чрез измерване) своя математически модел (т.е. получи първоначалните данни); (3) проучете този модел по традиционните за математиката начини (в нашия случай, приложете един или друг алгоритъм за анализ на данни) и стигнете до някои заключения относно неговото "устройство" (в резултат на анализа на данните, получете някакъв математически резултат: изчислете точната стойност на коефициента на корелация, намеретепараметри на регресионното уравнение и др.); (4) да интерпретира тези констатации на смислен език (т.е., както обикновено се казва, да интерпретира резултатите от анализа на данни) и по този начин да придобие нови знания за реалността. Първите два етапа обикновено се отнасят към областта на измерване (мащабиране), последните два - към областта на собствения анализ на данните. Но и четирите етапа са тясно свързани помежду си, не могат да се разглеждат отделно. Изпълнението на тези етапи води до изграждането на сложен модел на реалността, чиято първа стъпка е изграждането на някакъв първичен модел - резултатът от измерването. Съответният процес обикновено се свързва с решаването на редица не винаги прости (особено за социологията, тъй като тя се занимава с много сложна реалност) проблеми. Нека разгледаме по-подробно формалната страна на този процес.
Чрез изграждане на първичен модел в процеса на измерване, т.е. реализирайки първите два етапа, трябва да изолираме кръга от разглеждани обекти; ограничават набора от техните свойства само до тези, които представляват интерес за изследователя; изолирайте тези връзки между обекти (считани за носители на избрани свойства), които трябва да бъдат моделирани в процеса на измерване. (В подраздел 1.3 разгледахме същия процес от по същество малко по-различна гледна точка, говорейки за раждането и тълкуването на понятията.)
Например, като разглеждани обекти, можете да вземете набор от работници в дадена индустрия. Сред всичките им свойства, ние отделяме само едно: емоционалното състояние, което може да се нарече удовлетворение от работата. Като моделирани отношения ние избираме отношенията на равенство и ред („повече“) на работниците по отношение на тяхното удовлетворение: вярваме, че някои двама работници „влизат“ в отношения на равенство, ако тяхното удовлетворение в някакъв смислен планса равни и "влизат" в отношения на ред, ако, да речем, нивото на положителните емоции във връзка с работата на първия работник е по-високо от подобно ниво на втория.
Задачата на измерването най-често е да присвоим на нашите респонденти такива числа (подчертаваме, че резултатите от измерването може да не са числа), които да отразяват по подходящ начин описаните зависимости: ако се окаже, че в резултат на измерването на двама респонденти са присвоени едни и същи числа, тогава трябва да сме сигурни, че съответните емоционални състояния на тези респонденти са еднакви; ако на първия респондент е присвоено по-голямо число от второто, тогава трябва да сме сигурни, че удовлетворението на първия респондент е по-голямо от удовлетворението на втория. Ясно е, че това не е лесно да се направи - по-специално, защото не е лесно да се оцени "нивото на положителни емоции", споменато по-горе.
Подобни разсъждения трябва да са валидни и за примера, разгледан по-горе - за ситуацията, когато наборът от обекти, които се изследват, е определен набор от учители и разглеждаме две системи на отношения между тях: съответстващи съответно на качеството на тяхната работа и материалното благосъстояние. Изборът на съответните показатели по същество означаваше избор на отношенията, които трябва да се вземат предвид.
Желанието да се задоволят разглежданите изисквания обикновено е придружено от целия "букет", свързан с процеса на идентифициране на концепции и тяхното операционализиране на проблемите, които споменахме в параграф 1.3. Но в тази работа ние сме по-загрижени за друг аспект на същия процес на моделиране (подчертаваме, че засега говорим за модела, който се изгражда в процеса на измерване) - свързан с директния анализ на данни.
Открояване на фрагмента от реалността, моделиран по време на измерването иизграждайки неговия модел, трябва да запомним още един момент, споменат на същото място: ние влагаме още нещо в резултатите от измерването - това, което е свързано с търсенето на закономерността, която ни интересува. С други думи, не трябва да забравяме за какво е измерването, какви модели ни интересуват (въпреки че самите модели ще открием по-късно, в процеса на анализиране на данните, събрани с помощта на процедурата за измерване). Изграждайки модел в процеса на измерване, е необходимо едновременно да се формират определени представи за изследваното явление - идеи, които са адекватни на последващото му формализиране в процеса на избор и прилагане на алгоритъм за анализ. Естествено, в този случай трябва да има абстрахиране от редица реални аспекти на това явление. Точно това се случи, когато ние, изучавайки връзката между финансовото състояние на учителя и качеството на неговата работа, сметнахме за възможно да използваме коефициента на корелация между характеристиките, произтичащи от операционализацията на понятията. Спомнете си, че ние имплицитно инвестирахме това в интерпретацията на числата, получени в резултат на измерването. По-специално, ние считаме, че структурата на интервалите между числата е смислена, смислено интерпретирана (т.е. считаме, че последното е получено поне по скала от интервали). Ако предпочетохме, да речем, също толкова добре известния коефициент на рангова корелация на Спирман, тогава бихме придали на числата различно значение - бихме считали за значимо само цифровото съотношение на реда (т.е. бихме предположили, че при измерването е използвана порядъчна скала).
Нека наречем избрания от нас фрагмент от реалносттаемпирична система (ES).Така ES е набор от обекти, които ни интересуват, заедно със система от връзки, които ги свързват. В същото време такива отношения включват тезикоито директно моделираме по време на измерването и тези, които на етап измерване са елемент от интерпретацията на данните, ще бъдат използвани по-нататък в процеса на анализ на последните 19 . Повече подробности за смисъла на отношенията, моделирани в конструкцията на ЕС, в частност за споменатата интерпретация, са разгледани в [Тълкуване и анализ. 1987, гл.1; Толстова, 1991а, 1998].
Подчертаваме, че често ясното идентифициране както на обектите, така и на техните свойства, както и на характеристиките на изследваното явление, изисква доста високо ниво на изследователска абстракция и че следователно ES може да се нарече само условно фрагмент от реалността. По-скоро трябва да говорим за определен модел на последния (онзи концептуално-логически модел, който почти винаги предшества математическия). Процесът на превеждане на всички компоненти на описания фрагмент от реалността на формален, математически език, т.е. процесът на измерване ни позволява да преминем от ES към някакваматематическа система (MS).В ситуациите, описани по-горе, тя беше числена (въпреки че от горното следва, че съответните числа не са непременно пълни числа в обичайния смисъл на думата; това не е така, например, когато се използват скали от нисък тип). Социологическите данни често са адекватни и нечислови MS (за повече подробности относно съответното обобщено разбиране на измерването вижте [Логика на социологическото изследване, 1985; Толстова, 1991a, 1996c, 1998]) 20 .
Обърнете внимание, че когато изучаваме интересуващия ни феномен, получаването на определени смислени заключения, т.е. конкретизирайки нашите априорни представи за избрания модел на явлението, ние използваме съответната математическа теория, т.е. свойства на участващите MS. По същество по-горе, говорейки за зависимостта на интерпретацията на данните, получени по време на измерването, от това какМетодът, по който тези данни ще бъдат анализирани, говорихме за факта, че MS трябва да се опише от интересуващата ни математическа теория. Само в случай, че последното обстоятелство е налице, ще бъде възможно да се приложи методът, съответстващ на тази теория, да се използват разпоредбите, разработени в рамките на тази теория.
Подчертаваме, че избирайки метод за анализиране на данни, базиран на някакъв вид математическа теория, ние по този начин считаме тази теория за адекватна на реалността. Но отговорът на въпроса дали това е така в социологията далеч не винаги е прост. При обосноваване на съответната адекватност, на първо място, е необходимо да се уверите, че формалните обекти, които са резултат от измерването, удовлетворяват свойствата, на които се основава математическата теория, която трябва да се използва (например аксиомите на тази теория и правилата за извод, съответстващи на нея). След това могат да се използват добре известни теореми и други математически отношения, изведени в рамките на споменатата теория. Получените резултати, разбира се, ще трябва да бъдат "преведени" на смислен език, което съответства на стъпка, която е в известен смисъл противоположна на процеса на формализиране на смислените идеи на изследователя, който беше обсъден по-горе 21 .
Подчертаваме обаче, че за социологическите изследвания такава схема в никакъв случай не винаги е валидна. Много често социологът използва методи, чиито условия за приложимост или очевидно не са изпълнени, или не са тествани. За да илюстрираме тази точка, отбелязваме, че най-типичният пример за свойство, на което MS трябва да отговаря, когато използва много математически и статистически алгоритми, е изискването първоначалните данни да бъдат произволна извадка от общинертни материали. И този вид свойства на MS много рядко се тестват (и изпълняват) на практика. Въпреки това се използват подходящи методи.
Необходимостта от прибягване до този вид неправилност се обяснява преди всичко с факта, че досега са изобретени много малко математически системи, които напълно адекватно отразяват онези аспекти на реалността, които интересуват социолога. Интересно е да се отбележи, че през последните години това състояние на нещата доведе до разработването на методи за изследване на устойчивостта на различни математически алгоритми по отношение на нарушения (в различна степен) на условията за тяхната приложимост.
Не намерихте това, което търсихте? Използвайте търсачката: