1. МЕТОД РАНЖИРОВАНИЯ

1.1. Процедурные основы

Ранжирование может выступать как этап анализа данных и как метод измерения. В первом случае ранжирование представляет собой переход от совокупности наблюдений к последовательности их рангов. Даже применительно к шкалам, предположительно высокого уровня измерения, этот этап обработки данных позволяет улучшать результаты анализа [113]. Второй смысл термина «ранжирование» подразумевает непосредственное упорядочение объектов респондентом в соответствии с принятыми им внутренними критериями. Этот метод и является предметом интереса в данной работе.

 По определению И.Ф. Девятко, ранжирование – это такая процедура, при которой «респон­дент упорядочивает весь представленный ему список – пунктов, суждений, объектов и т. п. – вдоль одномерного континуума како­го-то качества (при этом не отмечая своего собственного положе­ния на континууме)» [14, c.159]. Метод ранжирования основан на простых, интуитивно доступных и для исследователей, и для респондентов операциях. Поэтому он является одним из старейших и популярнейших методов измерения в социальных науках. Удивительно то, что до сих пор вопросы его применения далеко не лучшим образом освещены в отечественной и зарубежной литературе. Имеющиеся публикации главным образом связаны с измерением ценностей по методике Рокича (см. 1.6), которая подразумевает только монокритериальное упорядочение предпочтений. Нам также не удалось обнаружить ни одного монографического описания достоинств, специфики и недостатков ранжирования.

Ранг – это номер объекта из некоторого набора объектов m по степени соответствия признаку k. Процедуру присвоения такого номера мы и будем далее называть ранжированием, а ее результат – последовательность рангов – ранжировкой. Процедура ранжирования состоит в упорядочении фиксированного набора объектов в порядке убывания соответствия задаваемому признаку. Для удобства объекты чаще всего выписывают на отдельные карточки, с которыми и работает респондент. На обратной стороне каждой карточки отмечают порядковый номер для того, чтобы респондент ранжировал карточки, размышляя над объектами, а не запоминал их порядок. Выстроенная респондентом иерархия фиксируется в таблицах номеров объектов (табл.1.1), которые затем преобразовываются в ранговые матрицы (табл.1.2), т.е. матрицы, содержащие ранговое положение каждого объекта по каждому признаку. Преобразование осуществляется следующим способом: в табл. 1.1 находится порядковый номер, например первого объекта по пятому признаку. Это номер три. В табл. 1.2 на пересечении первой строки и пятого столбца записывается тройка. Аналогичная операция применяется ко всем ранжировкам.

Т а б л и ц а 1.1

Матрица номеров объектов

Т а б л и ц а 1.2

Матрица рангов

Иногда возникает ситуация, когда респондент затрудняется провести четкое разграничение между некоторыми объектами оценки. В этом случае вводятся так называемые стандартизованные, или связанные ранги (r_св). Например, двум объектам, поделившим между собой второе и третье места, приписывается связанный ранг

r_св = (2 + 3) / 2 = 2,5,      

а неразличимым объектам, занявшим 4 – 6-е места, приписывается

r_св = (4 + 5 + 6) / 3 = 5.

Сумма рангов S_m, полученная в результате ранжирования m объектов, равна сумме чисел натурального ряда:

При ранжировании с использованием карточек респондент располагает объекты (альтернативы) в порядке, который представляется ему наиболее рациональным, а затем уже дело исследователя – приписать каждому из них числа натурального ряда – ранги. Когда ранжирование производится некоторым числом (n) респондентов, можно сначала для каждого объекта подсчитать сумму рангов, полученную от всех опрошенных, а затем, исходя из этой величины, установить результирующий ранг для каждого объекта. Наивысший (как правило, первый) ранг присваивают объекту, получившему наименьшую сумму рангов и, наоборот, объекту, получившему наибольшую сумму рангов, – самый низкий ранг m. Остальные объекты упорядочивают в соответствии со значением суммы рангов относительно объекта, которому присваивается первый ранг.

В случае, когда целью ранжирования является описание объективной реальности, т.е. измерение некоторого признака объекта, а не мнений респондентов о нем, можно приблизительно оценить степень выраженности этого признака. Если его значения четко различаются для имеющегося набора объектов, то респонденты будут проявлять высокую согласованность оценок. Следовательно, вероятность того, что один респондент отдаст определенному объекту первую позицию, а второй присвоит тому же объекту последнюю, достаточно мала. Если же объекты различаются незначительно, вероятность такого события существенно повысится. В первом случае мы сможем наблюдать дифференциацию средних рангов для разных объектов, а во втором – близость этих средних. Таким образом, средние ранги ничего не говорят об истинных значениях признака, но распределение средних отражает свойства распределения этих истинных значений: чем дальше отстоят средние, тем больше различаются между собой объекты по этому признаку.

Точность и надежность процедуры ранжирования в значительной степени зависят от количества объектов. В принципе, чем таких объектов меньше, тем выше их «различимость» с точки зрения респондента, и, следовательно, тем большую надежность приобретает измерение. Обычно предполагается, что существуют общие для всех людей когнитивные характеристики, которые и влияют на возможности оценки объектов. Так, длина рейтинговых шкал существенно влияет на коэффициенты корреляции [89], надежность и валидность измерений [92]. К сожалению, нам не известны хорошо обоснованные исследования по определению оптимального размера списка объектов ранжирования. Возможно, здесь целесообразно руководствоваться «золотым правилом» 7 ± 2, определяющим среднюю емкость оперативной памяти человека. Действительно, для расположения объектов вдоль континуума некоторого признака для респондента желательно держать в уме все объекты одновременно. Однако это не обязательное условие, потому что респондент может произвести сравнения внутри любого числа подмножеств множества объектов, а также сравнения между подмножествами, что обеспечивает возможность ранжирования практически любого числа объектов.

На сегодня сложно сказать, какое максимальное количество объектов можно предложить респонденту для ранжирования. При необходимости упорядочить большое их число используются другие методы, смысл которых заключается в ранжировании полярных позиций. Это оправдано, так как большинство людей имеют отчетливое представление о наиболее и наименее предпочтительных позициях шкалы. При этом позиции, занимающие среднюю часть шкалы, представляют собой область неопределенности и респонденты ее плохо воспринимают. В табл. 1.3 приведен пример процедуры ранжирования большого числа показателей [32]. В данном случае респондент должен выбрать три наиболее желательных качества, а из них – одно самое предпочтительное. После этого из двух оставшихся можно установить, что относится ко второму и третьему месту. Аналогично ранжируются наименее желательные качества. Таким образом получают распределение наиболее и наименее важных качеств без дифференциации в середине шкалы.

Т а б л и ц а 1.3

Ранжирование качеств (характеристик) лидера

А. Какие три качества из перечисленных наиболее важно иметь лидеру?

Б. Какое качество из трех самое предпочтительное?

В. Какие три из перечисленных качеств Вы считаете наименее важными?

Г. А какое из этих трех наименее важное?

Д. Брюер [55] выделяет три вида возможных порядковых эффектов, которые могут снизить надежность информации при сборе данных ранжированием: случайная ошибка, систематическая ошибка и глобальная ошибка. Смещение в результате случайной ошибки означает, что каждая операция ранжирования так влияет на последующие операции, что вариация ответов в них увеличивается по сравнению с ситуацией, в которой предшествующие задания отсутствуют, соответственно согласованность между респондентами (а в некоторых случаях – и признаками) уменьшается. При систематической ошибке задание влияет на последующие ранжировки неким унифицированным образом, так что согласованность между признаками и респондентами искусственно возрастает. По сути это означает, что процедурой респонденту непреднамеренно задается критерий ранжирования, частично заменяющий предъявляемые ему признаки. Если такая замена признаков на латентный непреднамеренный критерий происходит в большой степени, наблюдается глобальная ошибка. Несмотря на то что в известных нам случаях (включая исследование Брюера) не было обнаружено существенных систематических или глобальных ошибок, а случайные вызваны утомлением или недостаточной мотивацией респондентов, необходимо постоянно учитывать возможность возникновения смещений в ответах при ранжировании. Групповые варианты метода позволяют рассчитывать, что систематическая для респондента ошибка в общем массиве данных в большинстве случаев приобретет случайный характер.

 Отметим, что в ранжировании, при соблюдении правил измерения, не может быть данных с пропусками. Если же пропуски появляются в результате ошибок регистрации, истинные значения легко восстанавливаются. Когда ранжировка содержит один незаполненный пункт, его истинное значение восстанавливается однозначно. В остальных случаях замена пропусков на среднее арифметическое возможных позиций эффективна с точностью до среднего расстояния между этими позициями.

Введем некоторые классификации ранжирования. Прежде всего его можно подразделить на моно- и поликритериальное. В свою очередь монокритериальное ранжирование может быть основано на оценке предпочтения или различия объектов. Введение множества признаков для упорядочения объектов позволяет производить измерение связи этих признаков и степени их выраженности для каждого объекта. На этой разновидности метода основано психосемантическое применение ранжирования (см. 1.6. и 1.7), и она будет в центре нашего внимания. Именно поликритериальный случай предоставляет ранжированию небольшого числа объектов некоторые преимущества перед парными сравнениями, которые в оценке предпочтений являются наиболее надежным и информативным методом.

Упорядочение по предпочтению является, по сути дела, частным случаем монокритериального ранжирования, в котором в качестве признака выступает личное отношение респондента к объектам представленного набора. Вероятно, это отношение можно интерпретировать как ценностное, поскольку в его основе лежит существующий у каждого респондента, хотя и в разной степени артикулированный, образ идеальной точки (в нашем случае правильнее будет говорить об «идеальном объекте»), близость к которому определяет порядок объектов в ранжировке [39]. Таким образом, ранжирование по предпочтению является частным случаем ранжирования по различию. Естественно, что монокритериальное ранжирование нашло широкое применение в исследованиях ценностей.

По форме, в которой поставлено задание, ранжирование можно разделить на «закрытое» и «открытое». Если в первом случае респонденту предлагается фиксированный список объектов, где требуется присвоить позиции, то во втором – только матрица позиций, куда он должен подставить собственные объекты. Основной недостаток закрытой формы – навязывание респондентам рамок, в которых они обязаны отвечать, что может совершенно не соответствовать их собственным представлениям. Возможно, в отсутствии готового списка, респондент оценил бы отдельные объекты как вовсе неподходящие для оценки по критерию, ему предложенному. Представляется логичным выходом из этой ситуации аналогия с закрытыми вопросами: при ранжировании необходимо предусматривать эквивалент позиции «затрудняюсь ответить», к которой можно было бы отнести какие-либо из объектов. Использование же "открытой" формы очень сильно обедняет возможности статистического анализа результатов.

Ввиду применения статистических процедур, извлекающих косвенную информацию из данных ранжирования, оно в некоторых случаях может быть отнесено к объективным тестам. «Объективный тест – это тест, цель которого скрыта от испытуемого (а поэтому результаты не могут быть фальсифицированы), и данные, полученные с его помощью, могут быть оценены независимо от лица, проводящего тестирование и интерпретацию» [19, c. 54]. Элемент объективизма, в частности, привносит корреляционный анализ признаков: когда респондент получает значение согласно коэффициенту связи между признаками. Сознательно управлять этим значением можно, только имея четкие представления о реализуемой процедуре и в очень ограниченных пределах. Сложно представить себе, чтобы кто-либо был способен фальсифицировать коэффициент ранговой корреляции величиной 0,85 в процессе ранжирования. 

1.2. Специфика систем отношений

и структура данных

Обычное измерение, применяемое в социальных науках, имеет своей парадигмой социально-демографи-ческие признаки и основано на простой связке «индивид – признак» (рис.1.1).

Рис.1.1. Стандартная система отношений в социальном

измерении

Измеряемые значения признака имеют распределение некоторого вида на множестве индивидов. Характер таких распределений определяет отношения между разными признаками, устанавливаемые на этом множестве. Именно для связки «индивид – признак» предназначено подавляющее большинство методов статистического анализа.  

Ранжирование позволяет включать в эмпирическую систему отношений третий элемент – объект оценки. Он существенно усложняет структуру системы, потому что, благодаря этому элементу, мы можем регистрировать не только дополнительную связь «индивид – объект», но и связь индивида с отношением «объект – признак» (рис.1.2). 

 Рис.1.2. Система отношений в ситуации ранжирования

Заметим, что аналогичная система отношений присутствует в некоторых других методах социального измерения, например в семантическом дифференциале.

Модели шкалирования могут быть различимы в зависимости от того, измеряются ли признаки индивидов и предъявляемых стимулов. Так, измерение по шкале Лайкерта сконцентрировано на субъектах, которым присваиваются определенные значения. Модель парных сравнений Терстоуна предназначена для оценки стимула (объекта). И стимулы, и индивиды могут получить значения в гуттмановском шкалировании. Ранжирование позволяет определять прежде всего значения признаков для объектов. Но шкалирование респондентов возможно и по характеристикам организации системы признаков и объектов. Индивидуальным значением может выступать ранг объекта по признаку или величина статистической связи признаков между собой. Введение объекта в качестве элемента эмпирической системы отношений позволяет рассматривать распределение признака на множестве объектов. Если мы также имеем множество признаков (в случае поликритериального ранжирования), то можем наблюдать отношения между признаками на множестве объектов. Что в свою очередь позволяет регистрировать связь между индивидом и отношением «признак – признак» (рис.1.3).     

Рис.1.3. Система отношений, выделяемых в анализе

ранжирования

Итак, метод поликритериального ранжирования обогащает возможности измерения не только через установление отношений «индивид – объект», но и через описание распределений на множестве индивидов значений отношения «объект – признак» и «признак – признак».

Усложнение системы эмпирических отношений не может не сказаться на системе отношений числовых. В связи с тем, что данные, получаемые методом ранжирования, включают не только отношения, устанавливаемые на множестве респондентов, но и отношения, устанавливаемые респондентами на множестве объектов сразу по нескольким признакам (n респондентов ранжируют m объектов по соответствию k различным признакам), мы сталкиваемся с многомерной структурой данных. Каждому респонденту соответствует уже не вектор характеристик, а матрица с регулярным числом строк и столбцов. Рассмотрим эту структуру с позиций теории данных Кэрролла-Араби-Юнга [74]. Эта теория принимает во внимание количество измерений (ways) и модусов (modes), содержащихся в матрице данных. Измерения соотносятся с размерностью таблицы (2 и выше), а под модусами понимаются различаемые виды сущностей[1] (entities), представляемых этими измерениями. Модусы определяют градации измерений и их интерпретацию. Число модусов всегда меньше либо равно числу измерений в матрице данных. Матрицы, получаемые по обычным массовым опросам, содержат два измерения и два модуса (респонденты и вопросы). Матрица парных сравнений для одного респондента содержит два измерения и один модус (сравниваемые объекты), для множества респондентов – три измерения и два модуса (респонденты и объекты). Нетрудно видеть, что данные поликритериального ранжирования имеют трехмерную трехмодусную[2] структуру.

Несмотря на то что большая часть методов статистического анализа предназначена для двумерных таблиц (соответственно одно-, двухмодусных данных), на сегодняшний день обработка данных сложной структуры не является неразрешимой проблемой. Для многомодусных данных существуют аналоги факторного и кластерного анализа, и многомерного шкалирования. При разработке этих методов возникают некоторые трудности математического порядка, но, в целом, технически они довольно совершенны. Главная проблема, на наш взгляд, состоит в том, что соответствующие методы основаны на сложных для понимания математических моделях, что затрудняет не столько их использование (предельно упрощенное благодаря разработанному программному обеспечению), сколько интерпретацию результатов. Кроме того, они обычно рассчитаны, по крайней мере, на интервальный уровень измерения (значит, их применение к данным ранжирования было бы не вполне корректным). Это специально оговаривается, например в руководстве  к  одной  из  наиболее известных программ анализа многомерных матриц CANDECOMP [57], вероятно, поэтому, во многих случаях исследователи предпочли бы работать с более простыми процедурами.

Первой задачей в разработке таких процедур яв-ляется преобразование структуры данных в направлении применения простейших методов статистического анализа. Если работа CANDECOMP основывается на канонической декомпозиции матриц, то мы предлагаем осуществлять рекомпозицию, целью которой является редукция трехмерных данных до двумерной таблицы как самого простого формата их представления. Под рекомпозицией мы понимаем подстановку одной из осей многомерной матрицы в качестве градаций другой оси. Двумерные таблицы можно исследовать простыми статистическими инструментами, релевантными ординальному характеру данных.

 Рекомпозиция может осуществляться на основе, по крайней мере, двух подходов, из которых первый служит подготовительным этапом второго. При этом можно «избавляться» от любой из трех осей, сводя ее к одной из двух оставшихся. Первый подход заключается в представлении одного измерения через набор значений другого. Например, каждый респондент может быть сведен к списку объектов, которые он сортировал, и этот список будет повторен в таблице число раз, соответствующее числу респондентов. Это позволяет сократить размерность[3] матрицы при сохранении всех модусов и градаций. Как правило, сокращаемая ось кодируется дополнительной колонкой, что оставляет возможность восстановления первичного вида таблицы и дальнейших рекомбинаций. Эта колонка содержит либо пропорционально длинные ячейки, либо повторяющиеся значения в  ячейках.

 Всего возможно шесть схем рекомпозиции: респондент à объект, респондент à признак, объект à признак, объект à респондент, признак à респондент, признак à объект (табл.1.4).

Т а б л и ц а 1. 4

Схемы редукции

Схемы второй тройки получаются путем перестановки колонок обратных им схем из первой тройки. Схема рекомпозиции фактически определяет, какое из трех измерений будет зависимой переменной. Сокращение размерности на первом этапе, таким образом, представляет собой компоновку осей, и направление этого сокращения определяется лишь способом группировки колонок. Если не производить усреднений, то значения большинства статистических коэффициентов для обратных схем рекомпозиции эквивалентны. Выбор конкретной схемы диктуется фокусировкой исследовательского интереса на одной из осей, которую и целесообразно оставлять без изменения. В отношении признаков это, как правило, задачи корреляционного и факторного анализа, в отношении объектов и респондентов – задачи кластеризации.

Второй способ (и этап) сокращения размерности предполагает усреднение значений сгруппированных колонок. Если первый способ мы обозначили как рекомпозицию матрицы данных, то второй можно назвать редукцией. Это связано с тем, что значения исходной матрицы невозможно восстановить из значений преобразованной. Происходит усреднение соответственно объектов по респондентам, признаков по респондентам, признаков по объектам, респондентов по объектам, респондентов по признакам, объектов по признакам [39]. В данном случае результаты отличаются для всех шести схем, причем не все такие усреднения  всегда осмысленны. Кроме того, средние оценок, вычисленные по одному из модусов, обладают не вполне ясными свойствами. Так, усреднение шкал по индивидам в случае с семантическим дифференциалом скорее всего не может опираться на модель случайных отклонений от общих для всех респондентов значений [88].

1.3. Особенности ранжирования как процедуры измерения

У ранжирования есть гораздо более популярная альтернатива – рейтинговые оценки, выполняемые по простым шкалам в виде «линеек». Этот метод часто предпочитается по нескольким причинам:

– он создает иллюзию интервального уровня измерений;

– во многих случаях его легче применять, потому что он не требует использования специального инструментария, помимо анкеты;

– рейтинговые оценки интуитивно более доступны для исследователей, потому что имитируют физическую парадигму операционализации теоретических понятий.

На практике решение в пользу одного из этих двух методов  следует принимать, исходя из содержательных соображений, таких, как представления о цели и объекте исследования. Но это не значит, что ранжирование и рейтинговые оценки несопоставимы по формальным критериям. Обсудим эти критерии в ходе рассмотрения свойств ранжирования как процедуры измерения.

Метод ранжирования удобен в том смысле, что не создает иллюзий относительно уровня измерения для получаемых данных. Ординальная природа рангов не нуждается в особых доказательствах, очевидно, что к ним применимы операции, основанные на отношениях порядка, т.е. преобразованиях, представляющих собой монотонную функцию. Установление отношений порядка, вероятно,  более «естественно» для респондента, чем приписывание чисел, и требует несколько менее сильных допущений от исследователя.  Тем не менее в некоторых случаях возможна неординальная интерпретация позиций, присваиваемых объекту в ходе ранжирования. Вот, что пишет по этому поводу         М. Кендэл: «Предположим, например, что при ранжировании некоторого набора по признаку А ранг объекта оказался равен 5, тогда как при ранжировании по другому признаку В его ранг составил 8.  Что выражает  разница  рангов, равная 3? Вычитание «пятого места» из «восьмого» не имеет смысла, и все-таки эта операция может иметь определенное содержание. Ведь когда мы говорим, что при упорядочении по признаку А ранг объекта равен 5, это эквивалентно следующему утверждению: при упорядочении по А четыре объекта оказались впе­реди, или, иными словами, данному объекту предпочли четыре других. Аналогично при ранжировании по признаку В данному объекту пред­почли семь других. Следовательно, при ранжировании по критерию В количество предпочитаемых объектов на 3 превосходит число объектов, предпочитаемых при ранжировании по признаку А; цифра 3 в данном случае  представляет собой не порядковое, а количественное числи­тельное» [18, c. 7].

Несмотря на наличие такой оптимистической интерпретации, ранжирование целесообразно применять при наличии одного из следующих условий:

1) ранжирование выступает единственным возможным способом измерения;

2) альтернативные способы измерения не обеспечивают данных более высокого уровня и/или качества;

3) в принципе возможно получение более точных значений признака, но, по каким-либо причинам, в данный момент доступно только ранжирование;

4) ординальный уровень измерения признака полностью удовлетворяет целям исследования.

Ранжирование как прием измерения обладает тремя важными взаимосвязанными особенностями. Прежде всего, это сравнительное измерение [22]. Оно выявляет позиции объектов друг по отношению к другу с точки зрения одного респондента. Это позволяет легко и эффективно производить внутрииндивидуальные сравнения. Главным достоинством сравнительных измерений можно считать нечувствительность ко многим видам смещения ответов, таким как, искажения, связанные с полюсами шкалы. В силу своих процедурных условий, ранжирование элиминирует возможные различия в дробности негативных и позитивных оценок. В ранжировании невозможны стереотипические оценки всех объектов одинаковым образом (когда респонденты размещают значительную часть объектов на узком участке шкалы). Эти проблемы наиболее часто могут возникать при изучении аффективно нагруженных объектов, таких как, ценности, установки, члены ин-групп и т.д.

 В то время как ранги несут информацию только об относительной позиции объекта среди предъявленного множества, рейтинговые шкалы отсылают ко всему контекстуальному опыту респондента, привлекая внешние по отношению к набору стимулов сведения. Рейтинг, следовательно, может соотноситься со шкалой, независимой от числа объектов и их взаимного расположения.

 За преимущества, естественно, приходится платить. Ранжирование применимо, только если исследуемые объекты в сознании респондентов хотя бы в некоторой степени иерархизированы. В противном случае будут получены случайные, ничего не означающие ранжировки. К сожалению, заблаговременная диагностика необходимых условий  здесь затруднена тем, что наличие иерархий обуславливается не только информированностью респондента об объектах и критериях оценки, но и его определенными когнитивными способностями. Впрочем, предположение о том, что респонденты в состоянии ответить на поставленные вопросы, лежит в основе любого количественного метода исследований в социологии, поэтому данное обстоятельство не является для метода ранжирования проигрышем в сравнительной перспективе.

Ранжирование требует одновременного восприятия респондентом всего набора стимулов, поэтому в тех случаях, когда специфика стимулов обуславливает их поочередное предъявление (примером чему могут служить рекламные клипы), следует использовать рейтинговые оценки [97]. Удлинение списка объектов также увеличивает преимущества рейтинговых оценок.

Устанавливаемые респондентом в ходе ранжирования отношения не являются абсолютными показателями. Так, например, при упорядочении политиков или товаров, человек может устойчиво воспроизводить предпочтения, но очень отрицательно относиться даже к объектам, регулярно занимающим высшие позиции в его иерархии. Для этого надо только, чтобы все политики, представляемые ему в списке, вызывали отвращение у респондента, чего несложно добиться. В связи с этим возникают трудности сравнения измерений, полученных для разных индивидов. Часто эти трудности отмечают как специфические для ранжирования, мы же полагаем, что они относятся к разряду более общих проблем сопоставления ординальных измерений. Очевидно, что для респондентов i и j  позицияm_i объекта m по признаку k не равна в числовом отношении позиции m_j. И на самом деле допущение о возможности сравнений рангов, полученных для разных индивидов, аналогично допущению для рейтинговых шкал. Последние могут иметь совершенно неадекватные теоретическим представлениям исследователя смысл и размерность. Если же рассматривать ранги так, как это предложил делать Морис Кендэл, то их сопоставимость между индивидами не только сводится к такой же сравнимости рейтингов, но даже может выглядеть более обоснованной.

К недостаткам сравнительных шкал также относится ограничение анализа рамками определенного числа рассматриваемых объектов. Следствие сравнительного характера ранжирования – взаимозависимость рангов внутри индивидуальной иерархии, что делает их числовые обозначения бессмысленными вне ее. Поэтому, в частности, строгое сравнение данных разных исследований возможно только при полной идентичности наборов объектов.

Наиболее эффективным решением некоторых из обозначенных трудностей является репрезентативная выборка из генеральной совокупности объектов ранжирования. Ее наличие позволяет респондентам осуществлять все возможные релевантные сравнения, что гарантирует включение в иерархию как абсолютно предпочитаемых, так и абсолютно отвергаемых объектов. Это позволяет утверждать, что интервал между низшей и высшей позицией примерно равен для каждого индивида.

В некоторых случаях продуктивным может оказаться подход,  когда ранжировка рассматривается как номинальный признак. Правда, число его вариантов слишком велико для большинства статистических процедур, а отсутствие четкого внематематического смысла значений затрудняет группировку. Но ранжировка может быть интерпретирована как профиль из m номинальных признаков, каждый из которых может принимать m значений. Таким образом, мы сокращаем число возможных значений до m, и можем рассматривать каждый пункт ранжировки как отдельный номинальный признак. Однако совокупность таких признаков по-прежнему остается измерением, относительным к неизвестной абсолютной величине оценки респондентом всех объектов.

Поскольку присвоение высокого ранга одним объектам влечет присвоение низких рангов другим, ранжирование относится к специфическому виду измерения, называемому «ипсативным». Понятие «ипсативная шкала» (происходит от латинского «ipse» – «сам по себе») было предложено Кэттелом в его классификации психологических измерений, которая содержит три типа шкал: интерактивные, по которым признак индивида измеряется независимо от остальных признаков и индивидов, ипсативные, в измерениях по которым значение признака зависит от значений других признаков того же индивида, и нормативные, где значения признака для индивида зависят от значений того же признака для других индивидов [58]. Типичным примером интерактивных шкал является измерение по методике Лайкерта. К нормативным измерениям относятся прежде всего шкалы, по которым вычисляются внутригрупповые нормы, такие, как разнообразные стандартные показатели, выражающие отличие индивидуального результата от среднего в единицах стандартного отклонения соответствующего распределения [2]. Среди ипсативных инструментов, помимо ранжирования, популярно шкалирование с постоянной суммой.

Ипсативные измерения имеют преимущества, достаточно сильные, чтобы к некоторым показателям применять специальные процедуры преобразования. В таких случаях, обычно в качестве показателей для индивида, берутся отклонения от среднего значения, определенного у него некоторыми способами измерения. Клайн [19, c. 65] приводит простой пример ценности ипсатизации: добровольная трата времени и денег на некоторую деятельность является мерой мотивации субъекта к этой деятельности, но такое измерение искажается индивидуальными различиями, такими, как способности, наличие свободного времени и денег. «Так, если миллионер тратит 400 фунтов стерлингов на флейту, это явно указывает на меньший интерес, чем у студента консерватории, делающего то же самое. Ипсатизация устраняет этот ненужный нам источник различий».

Особые качества ипсативных шкал определяет постоянная сумма их значений, в нашем случае выражаемая в формуле (1). Это условие приводит к некоторым нежелательным последствиям в плане статистического анализа данных: ипсативными измерениями порождается сингулярная корреляционная матрица и создается артефактуальная отрицательная корреляция между переменными [71].

Теоретические доказательства неадекватности корреляционных методов анализа (включая факторный) к ипсативным измерениям не оставляют сомнений в своей справедливости, однако мнения по поводу практического их значения разделились. Существуют указания на то, что такое применение статистического анализа вполне правомерно, более того, в некоторых случаях (сильного систематического смещения ответов), ипсативные данные позволяют проводить его с лучшими результатами, чем нормативные [98]. Но эта позиция подвергалась интенсивной критике [61, 63, 65], основанной как на имитационных моделях, так и на эмпирических примерах. По-видимому, предварительный вывод для практики исследований должен состоять в том, что без острой необходимости корреляционный и факторный анализ к ипсативным измерениям лучше не применять.

Рассмотрим ограничения, накладываемые ипсативным характером ранжирования на анализ соответствующих данных. Очевидно, что они действуют применительно к тем измерениям матрицы данных, для которых справедливо не только правило константной суммы (она может возникать случайно), но и вытекающая из него статистическая зависимость. Обратившись к схемам редукции, нетрудно видеть, что ограничения распространяются на изучение связей между объектами в случае, если берутся колонки объектов, находящиеся внутри одной респондентской матрицы. Ряды значений, соответствующие объектам для разных респондентов, статистически независимы[4]. Также независимы признаки ранжирования, и сумма в соответствующих измерениях матрицы, как правило, не является постоянной.

Если отобрать из получаемой в результате ранжирования трехмерной матрицы все колонки, соответствующие одному объекту (т.е. для каждого респондента отбросить все остальные объекты), то возможным становится производить кластеризацию оценок этого объекта по респондентам, т.е. выделять типы его восприятия среди индивидов полученной выборки. Однако кластеризация совокупности объектов уже затронет ситуацию ипсативных значений и потому может быть заранее поставлена под сомнение. Хотя большая часть исследований направлена на выяснение поведения признаков, во многих случаях именно вариация объектов несет наиболее ценную информацию о семантике сознания респондентов [49]. Поэтому не следует пренебрегать возможностями соответствующих измерений матрицы данных.

По классификации Чана и Бентлера [59], ранжирование производит ординальные ипсативные данные. Их свойство нивелировать индивидуальные эффекты превращает ипсатизацию в полезный инструмент анализа данных [58], если измерения сводятся к ранжировкам. Но даже в этом случае не оправдано применение традиционного факторного анализа, а требуется введение специальных процедур [59].

Предполагается, что, если ипсативные измерения разбиваются на достаточно большое число шкал, они становятся адекватными для корреляционных методов анализа [48], ориентировочно необходимое число шкал составляет 30 [98]. Следовательно, увеличение числа объектов ранжирования снижает соответствующие ошибки при обработке данных. Правда, необходимое для хорошей корректировки число объектов, конечно, мало приемлемо для ранжирования. Таким образом, нецелесообразно сколько-нибудь полагаться на результаты корреляционного и факторного анализа переменных, соответствующих объектам ранжирования. Что касается методов сжатия данных, основанных на функциях расстояния (кластерный анализ и многомерное шкалирование), то четких указаний в доступной нам литературе на этот счет обнаружить не удалось. На первый взгляд, если метод не использует оценку дисперсии, на его результатах в меньшей степени должны сказываться эффекты постоянной суммы. Значит, дистанционным моделям в группировке объектов ранжирования можно доверять с большими основаниями, чем корреляционным.

Еще одним важным качеством ранжирования является его принудительный характер. При сравнении двух объектов респондентам приходится выбирать между ними, как правило, без возможности присвоения равных позиций. Это позволяет избегать стереотипических оценок всех объектов одинаковым образом. Кроме того, открывается возможность распознавания весьма детальных различий между рассматриваемыми объектами, о которых респондент до применения процедуры мог и сам не подозревать. Хотя усредненные рейтинги и ранги объектов обычно составляют одинаковые в порядковом отношении последовательности, ранжировки позволяют более четко дифференцировать предпочтения при статистическом анализе [82]. Но при этом производимые в условиях принудительного выбора различия могут не иметь реального значения. На материале исследования ценностей было показано, что предиктивная валидность рейтинговых оценок может существенно превышать аналогичный показатель для ранжировок [84], что, вероятно, связано с искусственностью информации о различиях, получаемой в некоторых случаях.

В использовании ранжирования возможны три различные ситуации, обусловленные программными целями измерения:

1. Исследователя интересует только информация относительно объектов ранжирования. Главная цель – получить картину объективной реальности, независимой от оценивающих ее людей, и ранжирование служит для измерения именно этой реальности. Такая ситуация типична для экспертных опросов, в которых респонденты являются не объектом исследования, а элементом средств измерения [27].

2. Интерес представляет только структура пространства признаков. Подобные цели часто ставятся в психосемантике и в маркетинговых исследованиях пространств восприятия. Респонденты и в этом случае выступают как элементы средств измерения, однако это уже измерение их собственного сознания. Исследуемые индивиды по-прежне-му не являются объектом исследования, но помимо посредников в переводе эмпирической системы отношений в числовую образуют, так сказать, онтологический субстрат переводимых отношений, поскольку являются носителями изучаемого сознания.

3. Респонденты выступают в качестве объекта исследования. В этом случае преследуются типичные социологические цели. Одна из основных – выдвижение утверждений вида «структура сознания социальной группы х соответствует модели у с вероятностью z».  

Каждой ситуации соответствует особая рекомпозиция трехмерной матрицы данных. Напомним, что в случае фокусировки исследовательского интереса на объектах ранжирования вступают в силу ограничения, накладываемые ипсативным характером измерений.

1.4. Измерение статистической связи ранжировок

Расчет многих важных показателей статистической связи вполне можно осуществлять по рекомбинированной удобным образом трехмодусной матрице данных. Рассмотрим случай расчета ранговой корреляции между критериями ранжирования. Поскольку производится агрегирование ранжировок m объектов по k разным признакам n респондентами, рекомбинируя ось респондентов по схемам 1 или 4, получаем l = mn строк рангов объектов по признакам, что позволяет вычислить искомые коэффициенты ранговой корреляции.

Ранговый коэффициент корреляции Спирмена вычисляется по формуле

где х, у – ранги объекта в двух ранжировках; l – число объектов в ранжировке. Обычно оно совпадает либо с числом объектов ранжирования, либо с числом респондентов, и тогда удовлетворяется условие равенства числа рангов числу пунктов ранжировки. Если же ранжирование осуществляет группа по нескольким признакам, число пунктов сводной ранжировки превышает число рангов. Образуются связанные ранги в количестве, достаточном для сильного снижения чувствительности коэффициента Спирмена. Чтобы восстановить чувствительность, необходимо, во-первых, усреднить связанные ранги (рассчитать стандартизированные ранги, как это показано ранее), во-вторых, рассчитать поправку к формуле (2).

Если имеется g групп неразличимых рангов и t рангов, входящих в такие группы, определяется величина

Тогда откорректированная формула выглядит следующим образом [1, c. 433]:

где ,  – усредненные ранги,  – поправки, рассчитанные по двум рядам значений.

В рассматриваемом случае l = mn, g = m = const, t =  n = const, Т_x = Т_у. Имеем:

Подставляя T в формулу (3) и производя простые преобразования, получаем:

Определим теперь порядок получения  и . Применительно к рассматриваемой ситуации = n(x-1) + , аналогично для . Подставляя эти значения в формулу (5), имеем:

 =  .    (7)

Таким образом, окончательная формула исправленного для данного случая коэффициента ранговой корреляции Спирмена выглядит как

Это всего лишь среднее арифметическое из коэффициентов корреляции для каждого респондента, и расчет его не требует даже усреднения связанных рангов.

Для проверки значимости получаемых коэффициентов при l > 10 необходимо решить неравенство

где l – длина ранжировки; z – критическая точка двусторонней критической области распределения Стьюдента с числом степеней свободы d.

Произведенная корректировка требует изменения порядка расчета значимости коэффициента, поскольку получаемый вариационный ряд содержит серии зависимых значений, соответствующие индивидуальным ранжировкам. Изменение порядка затрагивает определение числа степеней свободы. Исходя из того, что оно равно «числу классов вариационного ряда минус число условий, при которых он был сформирован» [34, c. 26], d = n(m-2), и это же значение целесообразно помещать в подкоренной знаменатель. Эта поправка играет существенную роль при небольших наборах объектов.

При анализе оценок, полученных от группы респондентов, часто возникает необходимость выявить конкордацию – согласованность их мнений по нескольким критериям или объектам. Для этого используют коэффициент конкордации. Исправленная формула для него получается путем, аналогичным продемонстрированному для коэффициента Спирмена. Конечный результат выглядит так:

где k – число рядов, между которыми измеряется согласованность.

Эта формула, кроме того, вытекает из пропорциональности коэффициента конкордации коэффициенту Спирмена.

Отметим, что низкие значения коэффициента конкордации могут быть следствием двух причин:

– в рассматриваемой группе респондентов отсутствует общность мнений;

– существуют подгруппы с высокой согласованностью оценок, но их консолидированные мнения противоположны.

Для того чтобы изменить порядок расчета коэффициента корреляции Кендэла, необходимо вводить новый способ подсчета числа инверсий, и, по-видимому, наиболее простое изменение – подсчет их для каждого респондента в отдельности, с последующим усреднением. Для коэффициента Кендэла, вероятно, нецелесообразно изменять и порядок расчета критических точек.

Необходимо отметить, что предложенные модификации коэффициентов Спирмена и конкордации работают только для схем редукции 1 и 4, т. е. служат более точному пониманию статистической связи между признаками ранжирования. В остальных случаях поправки на связанные ранги, видимо, не поддаются упрощению.

Феномены общественного сознания, выявляемые методом ранжирования, далеко не всегда правомерно отождествлять с феноменами общественного мнения. Так, если с помощью коэффициентов ранговой корреляции Кендэла или Спирмена устанавливается высокая согласованность индивидуальных иерархий, появляется соблазн интерпретировать ситуацию в терминах единства мнений. Но подобная согласованность означает всего лишь отклонение гипотезы о независимости и равномерном распределении иерархий на множестве всех возможных ранжировок. Иными словами, анализ данных, полученных методом ранжирования, позволяет говорить о статистических характеристиках упорядочения людьми определенных объектов, но эти характеристики отнюдь не обязательно связаны с эксплицитным мнением этих людей об этих объектах. Проверка согласованности в указанном статистическом смысле не служит проверкой согласованности в смысле социального консенсуса. Тем не менее, гипотеза о том, что математические свойства когнитивных процессов влияют на человеческое поведение, не является чересчур сильным допущением (именно эта гипотеза лежит в основании парадигмы Келли, описываемой далее).

1.5. Проблема выборки

Широкая применимость ранжирования и относительная легкость его реализации позволяют использовать этот метод в массовых опросах. К настоящему времени имеется некоторый систематизированный опыт подобного использования [32], но многие проблемы, возникающие на этом пути, еще даже не вполне осознаны. Одна из них – репрезентативность получаемых данных. Ее оценка совершенно необходима для достижения целей третьего типа – высказываний относительно вероятности принадлежности получаемых описаний сознания социальной группе. Главная трудность здесь заключается в необходимости осуществлять выборку сразу из двух генеральных совокупностей: респондентов и объектов. При этом вторая генеральная совокупность часто слабо изучена и недоступна в виде физически существующего множества (например, списка). Неясными также остаются в большинстве случаев отношения между двумя генеральными совокупностями и влияние этих отношений на характеристики выборки. Имеющиеся исследования, использующие 3-mode данные, как правило, либо не претендуют на генерализацию, либо осуществляют ее заведомо неправомерно (исходя из произвольных выборок).

В случае обычного опроса, предоставляющего данные вида «респондент – признак», их репрезентативность обеспечивается выборкой из генеральной совокупности респондентов. При этом рассматривается распределение сущностей одного модуса (признаков) на множестве сущностей другого модуса (респондентов). Создание вероятностной выборки требует использования в качестве базиса полного списка последнего. Но индивиды – это физически существующее множество, поэтому даже если они не представлены в списках, их выборку можно формировать через разные способы физического доступа.

В случае с данными вида «респондент – объект – признак», мы имеем еще один модус, а значит еще одну генеральную совокупность – объектов оценки. Они уже могут быть несуществующим физически множеством, зачастую не зафиксированным ни в каких списках. И самое главное – выборка из них не может превышать объема в несколько десятков единиц. Вероятно, ранжирование уже тридцати объектов не имеет практического смысла. При этом вид распределения модуса объектов на множестве респондентов остается неизвестным, так как это распределение скорее всего носит неслучайный характер. Получается, что мы должны делать выборку сразу из двух множеств, которые вступают между собой в неизвестные отношения, и одно из которых может быть совершенно не приспособлено для выборочных процедур.

Если в качестве признаков мы берем не выделенные Осгудом факторы «оценка – сила – активность», а более частные атрибуты, то семантическое пространство, выделяемое на основе этих атрибутов как модель сознания индивида, не является универсальным в отношении объектов. Каждая получаемая таким образом модель существует только для определенной группы объектов, следовательно, описание индивидуального и группового сознания детерминируется выбором объектов. Именно поэтому возникает проблема формирования их адекватной выборки. Разумеется, выбор критериев ранжирования также детерминирует получаемое в результате анализа семантическое пространство, и отбор адекватных критериев представляет собой очень важную самостоятельную проблему. Но для оценки репрезентативности семантического пространства важен факт сопоставимости измерений между индивидами, которая определяется множеством отобранных объектов.

Необходимо отдавать себе отчет в том, что все получаемые методом ранжирования показатели весьма чувствительны к ситуации. Изменения в наборе объектов, а тем более в рамках референции этого набора, влекут подчас существенные изменения в структуре отношений между признаками. Задача состоит в оценке этих изменений без проведения бесконечного числа контрольных исследований. Стандартного ее решения на данный момент, видимо, не существует. Некоторым паллиативом выступает техника «кросс-валидизации» [19], когда сравниваются факторные структуры, полученные на двух подвыборках респондентов. Этот подход был применен в масштабном исследовании черт личности [44]. При наличии репрезентативной выборки индивидов он позволяет подтвердить или опровергнуть репрезентативность выборки объектов.

1.6. Модификации ранжирования

Метод ранжирования нашел широкое применение в исследованиях личностных и социальных ценностей. Особенностью ранжирования ценностей является его доминирующая монокритериальность, связанная с логикой измерения предпочтений. Действительно, если ценность есть некая сущность, которой человек желает обладать, то различение таких сущностей на единой шкале возможно прежде всего по степени их желаемости. Другие варианты классификации (например, важность тех или иных ценностей для карьеры, семьи и т.п.) апеллируют к когнитивным аспектам ценностей и потому, по определению, не относятся к предпочтениям.

Наиболее популярным (начиная с 1960-х гг.) ранговым инструментом исследования ценностей является методика Милтона Рокича. Ее ядро образуют три принципа: во-первых, предполагается, что число ценностей ограничено, во-вторых, что все люди обладают одними и теми же ценностями, в третьих, возможные ограниченные списки ценностей имеют иерархическое строение. В стандартной форме методика представляет собой набор из восемнадцати инструментальных и восемнадцати терминальных ценностей, обычно располагаемых в алфавитном порядке, которые непосредственно ранжируются респондентами в качестве «руководящих принципов жизни». Под терминальными ценностями имеются в виду конечные цели существования, которые для респондентов стоят того, чтобы к ним стремиться. Инструментальные ценности – убеждения в том, что соответствующие образы действий или свойства личности являются предпочтительными в любой ситуации. Убеждения, диагностируемые с помощью прямого ранжирования Рокича, в российской науке обычно интерпретируются в понятиях ценностных ориентаций.

Согласно методике Рокича респонденту предъявляются два списка ценностей либо на бланках в алфавитном порядке, либо на карточках. Вначале предъявляется набор терминальных, а затем – набор инструментальных ценностей. Процесс иерархизации ценностей протекает для большинства людей неосознанно, и ранжирование, по Рокичу, воспрещающее образование связанных рангов, в силу своего принудительного характера позволяет эксплицировать ценностные иерархии, о которых заранее респондент мог и не подозревать.

 Приведем наборы ранжируемых ценностей. В англоязычном варианте методики они выглядят следующим образом [78].

Терминальные ценности: 1) мир во всем мире        (a world at piece); 2) безопасность семьи (family security);     3) свобода (freedom); 4) счастье (happiness); 5) самоуважение (self-respect); 6) мудрость (wisdom); 7) равенство (equality); 8) религиозное спасение (salvation); 9) комфортная жизнь (comfortable life); 10) истинная дружба (true friend-ship); 11) национальная безопасность (national security);    12) внутренняя гармония (inner harmony); 13) зрелая любовь (mature love); 14) мир красоты (a world of beauty); 15) социальное признание (social recognition); 16) наслаждения (pleasure); 17) волнующая жизнь (an exciting life); 18) ощущение достижений (a sense of accomplishment).

Инструментальные ценности: 1) честолюбие (ambitious); 2) широкие взгляды (broadminded); 3) одаренность (capable); 4) жизнерадостность (cheerful); 5) чистоплотность (clean); 6) отвага (courageous); 7) прощение (forgiving);        8) полезность (helpful); 9) честность (honest); 10) воображение (imaginative); 11) независимость (independent); 12) интеллект (intellectual); 13) логичность (logical); 14) любовь (loving); 15) послушание (obedient); 16) вежливость (polite); 17) ответственность (responsible); 18) самоконтроль (self-controlled).

При самом поверхностном знакомстве c методикой становится очевидной культурная специфичность списка ценностей, выведенного Рокичем на американском материале. Эта особенность его подхода неоднократно отмечалась в качестве недостатка [68, 91], который преодолевался разнообразными модификациями первоначального списка [например, 87]. В русском варианте методика Рокича была адаптирована, с учетом соответствующих социокультурных факторов, А. Гоштаутасом, А. А. Семеновым и В. А. Ядовым в Ленинграде в ИСЭП АН СССР в 1970-е гг. [33]. Наиболее серьезным изменениям подвергся список терминальных ценностей. Адаптированный вариант методики Рокича выглядит следующим образом.

Терминальные ценности: 1) активная жизнь; 2) жизненная мудрость; 3) здоровье; 4) интересная работа; 5) красота природы и искусства; 6) любовь; 7) материально обеспеченная жизнь; 8) наличие верных друзей; 9) общая хорошая обстановка в мире; 10) общественное признание; 11) познание; 12) равенство; 13) самостоятельность; 14) свобода; 15) семья; 16) творчество; 17) уверенность в себе;    18) удовольствие.

Инструментальные ценности: 1) аккуратность;     2) воспитанность; 3) высокие запросы; 4) жизнерадостность; 5) исполнительность; 6) независимость; 7) непримиримость к недостаткам в себе и других; 8) образованность; 9) ответственность; 10) рационализм; 11) самоконтроль; 12) смелость в отстаивании своего мнения; 13) твердая воля;        14) терпимость; 15) широта взглядов; 16) честность; 17) эффективность в делах; 18) чуткость.

Ретестовая надежность первоначальной методики на американской выборке составляет 0,78 для трех недель,

0,69 – для периода 14–16 месяцев в случае терминальных ценностей и соответственно 0,71 и 0,61 в случае инструментальных [78]. Довольно большая длина списков может приводить к снижению надежности измерения, особенно в области ценностей, помещаемых в середину. Тем не менее очевидно, что первые (и, вероятно, последние) номера в ранжировках измеряются с достаточно высокой надежностью. Для русскоязычного варианта ретестовая устойчивость при повторном опросе через две недели для списка терминальных ценностей составляет 82,3%, инструментальных – 78,7 %. Причем после укрупнения рангов ценностей из 18-членной шкалы в 6-членную устойчивость повышается соответственно до 88,3% и 85,3% [33].

Методика Рокича в полной мере обладает всеми недостатками ранжирования, вытекающими из особенностей этой процедуры измерения. Так, была неоднократно показана неадекватность получаемых данных корреляционным методам анализа, в частности, невозможность провести качественную факторизацию измеряемых ценностей [68, 85]. Диагностировав неадекватность применения факторного анализа к данным, получаемым по методике Рокича, Джонстон [78] предпринял исследование ценностей из стандартного списка при помощи многомерного шкалирования. Однако для получения матриц близости он  применил не ранжирование, а сортировку по классам. В исследовании было выявлено существование внутренней структуры ценностей вида «индивидуализм – коллективизм», но представленной не в виде полюсов одного понятия, а в виде двух независимых осей пространства восприятия. Джонстон установил отсутствие гендерной дифференциации в полученных пространствах восприятия ценностей и  значимое различие по группам, отличающимся ценностным развитием в контексте иерархии Маслоу. Предпринимались также попытки реструктурировать список Рокича так, чтобы он прямо согласовывался с иерархией потребностей Маслоу [103].

 Методика Рокича, естественно, подвергалась серьезной критике и попыткам усовершенствования. В основном они сосредотачивались на произвольности включения  ценностей в список и возможности их множественных интерпретаций. Последнее обстоятельство особенно негативно сказывается на валидности измерительной процедуры. Так, в исследовании Гиббинса и Уолкера [68] было показано, что пункты в списке Рокича не только порождают множества интерпретаций, но что эти множества могут быть взаимоисключающими. 

В ходе методического развития и проверки процедуры Рокича были поставлены многочисленные эксперименты, демонстрирующие преимущества варианта с ранжированием над выявлением  рейтинга тех же ценностей [77, 82, 85]. По-видимому, по надежности и устойчивости прямое ранжирование списков превосходит все варианты оценочного шкалирования каждой из ценностей и уступает только методу парных сравнений.

 Однако большинство исследователей оперировало данными оценок представителей одной культуры. Причем такой культуры, аксиомой которой является наличие ценностных иерархий с жестко определенными позициями. Именно это допущение позволяет применять ипсативное измерение и, очевидно, оно требует тщательных проверок. Наконец, существенное ограничение накладывается на методику Рокича сравнительным характером ранжирования. Пожалуй, наиболее сильным допущением процедуры выступает инвариантность списка ценностей. Следовательно, в кросс-культурном изучении ценностей более приемлемы рейтинговые процедуры, которые позволяют проводить сравнение между представителями разных ценностных традиций [91].

 Ранговая корреляция между результатами рейтинговых оценок и ранжированием ценностей из списка Рокича в специальных исследованиях превышала 0,9, причем корреляция усредненных для группы показателей была значительно выше, чем индивидуальных [87]. Предполагается, что столь высокие показатели согласованности двух процедур свидетельствуют в пользу рейтинговых оценок для описания групп. Это связано, в частности, с тем, что рейтинги несут большее количество информации, чем ранжировки. Было обнаружено влияние порядка предъявления разных форм: в случае, когда ранжирование предшествовало рейтинговым оценкам, последние становились стабильно ниже. В то же время подобного эффекта для ранжирования не наблюдалось. Учитывая этот факт и существенно более низкую согласованность рейтингов и ранжирования на индивидуальном уровне, можно заключить, что для описания индивидуального сознания внутри одной культуры целесообразнее все же применять ранжирование.

Другой, гораздо менее известный, вариант ранжирования получил название метода ранговых решеток. Это разновидность репертуарных решеток, которые образуют большую группу психосемантических методов, операционализирующих положения теории личностных конструктов Келли [17]. Тем не менее последняя не является необходимой предпосылкой использования репертуарных решеток. Первое подробное описание метода ранговых решеток на русском языке появилось в классическом руководстве по репертуарным методикам, написанном Ф. Франселла и Д. Баннистером [41]. Обсуждение ранговых решеток содержится также в работе В.И. Похилько [29]. Специально посвящены этому методу работы авторов данной книги [4, 5, 7, 8, 10]. Репертуарные решетки были внедрены в практику психологических исследований Дж. Келли в 1950-х гг. Этот метод является одновременно идиографической и математизированной техникой, основанной на использовании психосемантических закономерностей. C точки зрения Келли и его последователей, «математические зависимости между суждениями человека отражают психологические процессы, лежащие в основе этих суждений» [41, c. 59]. Сходство и различие в объектах и явлениях, которое наблюдает человек, стимулирует создание конструктов – «классификационно-оценочных эталонов, сконструированных человеком, валидизированных им на практике, с помощью которых осуществляется восприятие и понимание окружающей действительности, прогноз и оценка событий. В самом общем виде конструкт – это биполярный признак, альтернатива, противоположные отношения и способы поведения» [там же, c. 7]. Объект, оцениваемый по степени соответствия конструкту, в этой терминологии называется «элементом».

 В интерпретации теории личностных конструктов восприятие индивидом окружающего мира происходит с помощью системы созданных им и пригодных в данной конкретной области признаков (конструктов), внутри которой приобретают смысл конкретные события, феномены и поступки (элементы). Отсюда следует, что существует соответствие между классами элементов и наборами конструктов как используемыми индивидом основаниями для классификации этих элементов. Такое соответствие делает возможной реализацию задачи изучения отдельных фрагментов системы конструктов человека, сквозь призму которых он воспринимает некоторый фрагмент реальности, и построения модели соответствующего фрагмента его «образа мира».

 Репертуарные решетки позволяют производить тонкий анализ индивидуальных аспектов восприятия, но большинство их вариантов трудоемки и непригодны для массовых опросов. Ранговая решетка составляет исключение из этого правила, хотя ранее она применялась только для узкоспециализированных индивидуальных опросов в клинической психологии.  В обзорной работе [37] обсуждаются возможности применения репертуарных решеток в социологии и ставится проблема неразработанности соответствующих приложений. Ранговые решетки – та область методологии личностных конструктов, которая как раз легко поддается социологической адаптации. В этом методе основная задача респондента состоит в ранжировании элементов по полярным признакам, начиная с тех элементов, которые больше всего соответствуют явному полюсу, и, кончая теми, которые больше всего соответствуют подразумеваемому полюсу. Далее следует корреляционный анализ матрицы рангов и построение пространства признаков.

Достаточным условием для группового обобщения данных ранговых решеток служит инвариантность набора объектов и признаков. Он фиксируется для всех респондентов, но предварительно может быть выявлен с помощью идиографических репертуарных тестов. Метод ранговых решеток, не предваряемый специальными процедурами выявления релевантных для индивида объектов и признаков, фактически сводится к поликритериальному ранжированию. Если рассматривать ранговую решетку сугубо с технической стороны как метод множественных сравнений, позволяющий упорядочивать объекты и признаки в n-мерном пространстве, то он теряет методологическую специфику и превращается всего лишь в формат получения и представления данных вида «респондент – объект – признак». Теряется и специфическое теоретическое содержание понятий «элемент» и «конструкт», они становятся тождественны терминам «объект» и «признак».

Заданность элементов и конструктов приводит к бесполезности вычисления многих важнейших структурных индексов репертуарных решёток, таких, как когнитивная сложность, зато позволяет получить информацию строго по интересующим исследователя признакам. Фиксация же элементов дает возможность оценивать их расположение в пространстве восприятия. Единообразие задания для всей выборки индивидов имеет и другое важное преимущество. Рекомендуемое обычно для репертуарных решеток количество элементов составляет от 10 до 25 [37]. Оно необходимо для повышения статистической значимости получаемых коэффициентов. Однако ранжирование 25 элементов очевидно малоосмысленно. Опрос же более пяти человек позволяет по-лучать достаточное число коэффициентов связи, значимых на уровне 0,05, с использованием 5–7 элементов. Так, уже для сочетания пяти объектов и пяти респондентов будет значимой величина коэффициента Спирмена 0,5.

Семантическое поле восприятия, моделируемое на основе данных ранговой решетки, позволяет представить в наглядной форме взаимоотношения между конструктами. Это поле строится следующим образом [41, с. 73–75]: для каждой пары признаков подсчитывается коэффициент ранговой корреляции Спирмена. Далее рассчитывается балл взаимосвязи – это коэффициент корреляции, возведенный в квадрат и умноженный на 100, с сохранением знака. Фактически это аналог коэффициента детерминации, приведенного к более удобному для визуализации виду целых чисел. Сумма модулей баллов взаимосвязи для некоторого признака образует показатель объясняемой этим признаком дисперсии. При построении пространства восприятия обычно выделяются два признака, статистически независимые и объясняющие наибольшую часть дисперсии, они и образуют основные оси семантического пространства. Остальные признаки располагаются в этих осях в соответствии с баллами взаимосвязи.

С нашей точки зрения, наиболее интересным вкладом представителей школы Келли в теорию социальных измерений послужила концепция ординатности конструктов. Ординатность – отношение между конструктами, когда один конструкт (суперординатный) включает другой конструкт (субординатный) в качестве одного из своих элементов. Это качество является одним из основных для различения конструктов между собой и их типологизации. Например, факторы, выделенные Осгудом в триаде «оценка – сила – активность», по всей видимости, суперординатны по отношению ко всем возможным коннотативным признакам.

Отношения ординатности обратимы и зависят от конкретной ситуации. Дело в том, что любой конструкт может быть использован в качестве элемента, и наоборот. Осознание этого факта помогает преодолению стереотипического мышления в применении метода ранжирования: технически возможно подвергать упорядочению все, что угодно, по каким угодно критериям. Проверка же в конкретных условиях гипотезы существования иерархии ординатности способствует содержательному выбору одних сущностей в качестве критериев ранжирования, а других – в качестве объектов оценки по этим критериям.

1.7. Ранжирование и другие методы измерений

 Несомненный интерес представляет соотношение ранжирования с психосемантическими методами в целом. В качестве основы для определения этого соотношения рассмотрим различение традиционных и психосемантических методов в социологии, осуществленное Т.С. Барановой [9]. Она ставит в соответствие этим двум методическим направлениям две сферы реальности, которые и подразумеваются адекватными для методов, включенных в направление, объектами исследований. Реконструкция системы понятий, вводимых для этой цели, представлена в табл.1.5.

·                   Т а б л и ц а 1.5

Соотношение традиционных и психосемантических методов по Т.С. Барановой

Этот подход создает некоторые трудности в постановке и проверке гипотез (например, для регистрации вербального содержания сознания требуется коммуникация с респондентом, которая не может происходить невербально), но снабжает нас удобной типологией.

Рассмотрим метод ранжирования по каждому из шести критериев, дифференцирующих традиционный и психосемантический подходы. За счет включения в процесс измерения трех модусов метод ранжирования, как уже было показано, может служить для изучения как объективной, так и субъективной реальности, и в данном случае возможности метода ограничиваются только целями измерения.

Далее, если понимать значение как социальную (конвенционально определенную) сторону понятия, а личностный смысл – как индивидуальную его сторону, то ранжирование и здесь позволяет проводить измерения в обеих сферах. Обобщение данных индивидуального ранжирования для группы, выделенной по некоторому социально релевантному критерию, демонстрирует переход от личностного смысла понятий к их значению.     

Хотя ранжирование до сих пор, практически в 100% случаев применяется для измерения денотативных признаков, ничто не мешает вводить в качестве критериев для него коннотативные прилагательные и даже более сложные проективные конструкции, такие, как описания вымышленных ситуаций. В этом случае метод ранжирования в своих преимуществах и недостатках будет соотноситься с семантическим дифференциалом так же, как с любыми другими рейтинговыми шкалами. Они могут быть как денотативные, так и коннотативные, но в последнем случае необходимо учитывать, что для исследований разного содержания релевантными являются разные ассоциативные ряды, в которые могут не входить даже стандартные оппозиции семантического дифференциала [107].

Поскольку в роли объектов и критериев оценки могут выступать любые сущности, в том числе визуальные и слуховые образы, метод ранжирования может использоваться и для экспликации невербального содержания сознания (хотя и с обозначенным существенным ограничением). На данный момент, разумеется, доминирует практика вербального ранжирования.

Соответствие ранжирования первым четырем критериям предопределяет соответствие его оставшимся двум в той мере, в какой им отвечают сами традиционные и психосемантические методы. Таким образом, можно сделать вывод, что рассматриваемый нами метод измерения сочетает в себе потенциал обоих направлений. Благодаря своей простоте и универсальности, ранжирование позволяет реализовать одновременно две важнейшие методологические установки социальных наук: герменевтическую и статистическую. Первая предусматривает поиск латентных структур реальности через смысловую вариацию эпифеноменов, вторая – через числовую их вариацию. Объекты и признаки в ранжировании обладают обоими видами изменчивости.

Поликритериальное ранжирование позволяет устанавливать связи между понятиями, которые являются критериями оценки (и даже, как мы продемонстрировали, между критериями и объектами). Эти связи принадлежат индивидуальному либо групповому (обобщенному для индивидуальных показателей) сознанию. Они определяются не на основе частот слов, а по содержанию, аналогичных связям между понятиями, устанавливаемым в ходе частотного контент-анализа, текстов. Эта аналогия открывает перспективу сравнения индивидуального и группового семантического пространства с семантическим пространством понятий, исторически сложившимся в языке. Существует один простейший способ получения данных для такого сравнения. Если объекты и/или признаки являются простыми (не уникальными и многозначными) понятиями, они могут быть использованы в качестве ключевых слов для поиска в системах Рамблер, Яндекс, Апорт и других в сети Интернет. В результате поиска получается, в частности, число документов, в которых найдены ключевые слова. По этим данным можно оценить величину семантической близости:

где C_xy – число документов, найденное при совместном поиске по двум понятиям; C_x, C_y – количество документов, найденных при поиске по каждому понятию в отдельности. Получаемая матрица S является матрицей близости для исследуемых терминов, и ее правомерно сопоставлять с матрицами близости, вычисленными по данным ранжирования. Таким образом можно сравнить семантическую близость понятий в конкретной ситуации для конкретной группы и их же семантическую близость в языке (насколько Интернет является репрезентативной моделью языка).             

На наш взгляд, очень ценным дополнением к ранжированию служит метод измерения, называемый «категориальной оценкой» [16]. Она представляет собой прямую рейтинговую оценку различия пар объектов, графически реализуемую приблизительно в следующем виде.

максимально                                                 максимально

     похожи |___|___|___|___|___|___|___|___| различны

Обычно каждой отмеченной степени различия приписывается целое число, и это число считается ответом опрашиваемого. Различие должно быть измерено для всех возможных пар оцениваемых объектов. Предполагается, что интервалы их появления в оценке и позиция (на первом или втором месте) могут оказывать влияние на результаты измерения, а потому должны быть сбалансированы оптимальным образом.

Категориальная оценка – один из методов получения матриц близости для многомерного шкалирования, но нас она интересует не как способ непосредственного определения различий, а как способ выделения объектов в качестве дополнительных переменных, которые можно было бы соотносить друг с другом и с критериями ранжирования. Категориальная оценка позволяет получать данные трехмерного (объект – объект – респондент) двухмодусного (объект – респондент) вида. В случае, если ей подвергается тот же набор объектов, который изучается методом ранжирования на той же выборке респондентов, данные, полученные этими двумя путями измерения, можно представить в единой таблице вида «респондент – объект – объект – признак» (табл.1.6).

Т а б л и ц а 1.6

Матрица вида «респондент-объект-объект-признак»

Получаемая в результате таблица может быть интерпретирована не только как многомерная, но и как многомодусная. Для этого требуется лишь допустить значимость отличий разных методов измерения. Благодаря тому, что отдельный объект оценивается в связке с другим объектом, каждый из них может быть интерпретирован как признак в отношении другого. Представление объектов и признаков в схожих модусах на одном и том же множестве индивидов позволяет осуществить уникальную операцию: рассчитать показатели статистической связи (такие, как коэффициент корреляции) между объектами и признаками.

Метод категориальной оценки, впрочем, может быть подвергнут серьезной критике. Саммерс и МакКей [104] акцентируют внимание на слабой обоснованности использования прямых оценок различия в качестве инструмента измерения и указывают на три обстоятельства, вызывающих большие проблемы в этой области:

1) респондентам скорее всего не приходится сталкиваться с аналогичными задачами в обычной жизни. Следовательно, получаемые данные являются лишь описанием реакции на искусственную ситуацию;

2) нет никаких доказательств, что получаемые из прямых оценок различий методом многомерного шкалирования решения в ограниченной размерности действительно соответствуют внутренним когнитивным репрезентациям объектов;

3) результаты восприятия и выполнения заданий разными индивидами могут быть внутренне неоднородными.

Далее исследователи на эмпирическом материале демонстрируют ненадежность и невалидность прямых оценок различий как измерений индивидуального восприятия.

Разумеется, у нас нет никакой информации о том, какие критерии выбирает респондент для определения различия объектов. Более того, нет никаких оснований утверждать, что эти критерии постоянны хотя бы для некоторых респондентов и объектов. Если бы респонденты  при оценивании различий объектов присваивали каждому объекту некоторое число, а затем сравнивали эти числа между собой, то порядок рангов в матрицах «объект – объект» был бы стабилен, одинаков для всех столбцов. Так как последовательность прямых оценок различий не выражает количественного одномерного признака, этого никогда (или практически никогда) не происходит. Числа, приписываемые этим различиям, не являются константами, поскольку каждый респондент для каждого объекта использует случайно подбираемые им атрибуты. Образуемый таким образом ряд величин, варьирует как между критериями, так и между значениями каждого из них.

И тем не менее сочетание категориальной оценки с ранжированием выглядит многообещающе. Как уже говорилось, оно позволяет рассчитывать показатели статистической связи. Разумно предположить, что корреляция между двумя типами признаков – столбцами объектов и критериев ранжирования – позволяет выделять из признаков-объектов долю вариации, приходящуюся на «внутренние» критерии респондентов, близкие по действию к заданным критериям ранжирования. И если корреляция достигает значимых величин, это показывает, что ответы по категориальной оценке были даны неслучайным образом. Следовательно, сочетание двух методов позволяет не только получить принципиально новую информацию, но и валидизировать один из них.

Обратим внимание на интерпретацию корреляции между объектами и признаками. Она не прямо означает меру принадлежности данного признака данному объекту. Переменные, относящиеся к объектам категориальной оценки, принимают значения, соответствующие степени различия. Следовательно, корреляция с ними является показателем статистической связи признака и отличия данного объекта от других. Интерпретация знака корреляции, естественно, зависит от способа кодировки категориальной оценки. Если большему различию соответствует большее значение переменной-объекта, то положительная его связь с критерием ранжирования означает сильное соответствие этого объекта этому признаку: объект слабо отличается от объектов, занимающих первые позиции по критерию ранжирования.  

Помимо категориальной оценки, прямая оценка различий может выполняться и при помощи самого метода ранжирования. Для этого предназначена специфическая процедура [106]. Чтобы ранжирование выступало как прямая оценка различий, осуществляют выделение одного из объектов в качестве «стандартного», оставшиеся m-1 объектов являются «объектами сравнения». Респонденту предъявляют стандартный объект и набор объектов сравнения для того, чтобы он проранжировал их по степени сходства со стандартным, от наиболее до наименее похожего. Процесс повторяется m-1 раз и требует ротации стандартного объекта. Эта процедура также обычно применяется для определения прямых различий как исходных данных многомерного шкалирования в случаях, когда набор объектов слишком велик (m ³ 30) для парных сравнений. Ее совмещение с обычным поликритериальным ранжированием открывает те же перспективы, что и совмещение с категориальной оценкой. Возможным достоинством здесь является внутреннее единство метода измерения: в обоих случаях получаются ранги объектов по признакам. Кроме того, категориальная оценка, как и парные сравнения, становится проблематичной при увеличении числа сравниваемых объектов.

Ранжирование – следующий за парными сравнениями по простоте и надежности результатов метод. Известно, что «любое ранжирование сводимо к набору парных сравнений» [20, с. 60]. Благодаря допущению транзитивности, данные, полученные одним из этих методов, можно преобразовать в данные, полученные другим,  и наоборот [53]. Хотя гипотеза транзитивности нуждается в проверке ad hoc, есть эмпирические основания полагать, что устанавливаемые респондентом в ранжировке отношения предпочтения транзитивны, по крайней мере, применительно к некоторым объектам оценки, таким, как политические лидеры [53]. Выбор в качестве инструмента измерения ранжирования, а не парных сравнений обычно диктуется соображениями простоты организации исследования. Для измерения через парные сравнения число необходимых операций стремительно возрастает с увеличением числа объектов. Если же возникает необходимость в оценке объектов по нескольким критериям, применение парных сравнений становится исключительно сложным, даже непосильным для некоторых респондентов.

В. И. Паниотто разработал промежуточный по отношению к парным сравнениям и ранжированию метод, обозначенный им как «множественные сравнения» [27]. Он состоит в оценке сразу нескольких объектов из некоторой совокупности по какому-либо критерию. Отличительной чертой множественных сравнений является оценка всех объектов из  большой совокупности, но производимая не одновременно. Этот метод, теоретически описанный еще до разработок Паниотто как расширение парных сравнений [15], также демонстрирует высокое качество получаемых данных, однако его концептуальная самостоятельность по отношению к ранжированию представляется сомнительной, потому что «множественные сравнения» можно интерпретировать просто как ранжирование по неполному плану.   

1.8. Некоторые экспериментальные данные

Методический эксперимент, осуществленный нами весной 2003 г., был проведен в форме социологического опроса. Всего в опросе приняли участие 66 человек в возрасте от 17 до 27 лет, все они – студенты различных факультетов Кубанского государственного университета, отобранные по стихийной выборке, из них 29 лиц мужского и 37 женского пола. Опрос проходил в смешанном режиме интервью и анкетирования, интервьюерами выступали сами разработчики эксперимента. Средняя продолжительность опроса одного респондента составила 50 мин.

Содержание опроса было посвящено историческим деятелям – лидерам российского государства. Стимулами выступали имена семи высших руководителей России

ХХ в.: Николай II, В.И. Ленин, И.В. Сталин,

Н.С. Хрущев, Л.И. Брежнев, М.С. Горбачев, Б.Н. Ельцин. Для их оценки респонденту предлагалось три блока вопросов, соответствующих трем методам экспликации значений, и дополнительные вопросы.

Первый блок включал категориальную оценку из восьми градаций для различий всех возможных (m (m-1)/2 = = 21), подвергнутых упорядочению Росса пар стимулов. Далее по ходу интервью респонденту предлагалось поликритериальное ранжирование с историческими деятелями в качестве объектов и следующими тридцатью критериями: «беспринципный», «зависимый», «имел совесть», «побежденный», «твердый», «укреплял государство», «преступник», «способствовал развитию России», «принципиальный», «преобразователь», «продажный», «разрушитель», «неподкупный», «боролся за народ», «разрушал государство», «враг», «глупый», «стабилизировал общество», «сделал все чтобы Россия отставала», «не имел совести», «созидатель», «боролся против народа», «мягкий», «консерватор», «победитель», «умный», «независимый», «дестабилизировал общество», «невиновный», «друг». Легко заметить, что эти признаки разбиты на 15 антонимических пар.

Основная задача респондента состояла в ранжировании элементов по признакам, называемым интервьюером. Интервьюер озвучивал их по одному, в порядке, соответствующем находящемуся у него списку. Респондент работал с карточками. Выстроенная респондентом иерархия фиксировалась в матрице номеров объектов.

Поскольку исследование носило методический характер, мы не будем обращаться к содержательной интерпретации результатов, а методическими выводами и ограничимся.

Важнейшей проблемой, которая решалась в ходе исследования, была оценка позиции объектов по признакам. Первая часть этой проблемы заключается в доказательстве возможности использования в этих целях среднего арифметического оценки объекта по признаку по всем респондентам (данные приводятся к соответствующему виду в схемах 4 (в столбцах) и 6 (в строках) табл.1.4). Однако наибольшую ценность имели бы величины, сопоставимые с коэффициентом корреляции между признаками, которые позволили бы представить объекты и признаки в одной матрице близости (и графически в одной плоскости). Для вычисления таких величин необходимо разработать коэффициент, определенным образом суммирующий ранги, присвоенные одному объекту по одному признаку всеми респондентами. Заметим, что этот коэффициент будет обязательно монотонно связан со средним арифметическим тех же колонок.

Для доказательства релевантности среднего арифметического как показателя нагрузки объекта по признаку использовалась связь критериев ранжирования с переменными – объектами категориальной оценки. Поскольку эта связь может быть интерпретирована как внешний критерий нагрузки объекта по признаку, между ее показателями и средним арифметическим был вычислен коэффициент корреляции Пирсона. Основой для его вычисления послужили два вариационных ряда из 210 значений каждый (7 объектов по 30 признакам). Этот коэффициент составил –0,94, и такой результат полностью подтвердил правомерность использования среднего арифметического для обобщения рангов, полученных одним объектом по одному критерию у всех респондентов.

Следующий шаг, рассчитанный на более отдаленную перспективу, – выработка аналога коэффициента корреляции для соотнесения объектов и критериев ранжирования. Для решения этой задачи также был использован ряд значений, полученных при коррелировании данных категориальной оценки и ранжирования. Но теперь интерес представляла не только статистическая связь с этим рядом, но и совпадение абсолютных значений. Иными словами, была поставлена задача получения такого показателя, который бы давал те же результаты связи объектов и признаков, что и сопряжение ранжирования и категориальной оценки (в случае успешного решения этой задачи можно будет обходиться без категориальной оценки). 

Как уже отмечалось, корреляция между двумя типами признаков – столбцами объектов категориальной оценки и критериев ранжирования – позволяет выделять из признаков-объектов долю вариации, приходящуюся на «внутренние» критерии респондентов, близкие по действию к заданным критериям ранжирования. Выделять случайный компонент только по данным ранжирования позволяют следующие простые соображения. Если оценки объекту даются случайно, то они должны равномерно распределяться по всем возможным ранговым значениям, число которых равно числу объектов. Следовательно, разность среднего арифметического рангов объекта по признаку (эмпирического) и среднего арифметического m первых чисел натурального ряда (теоретического) и есть неслучайный компонент (обозначим его F):

 Поскольку этот показатель монотонно связан со средним арифметическим, для него также справедливой оказывается выявленная высокая корреляция с рядом значений, выступающим внешним критерием (рядом корреляций между категориальной оценкой и ранжированием). Таким образом, для предложенного коэффициента можно говорить о достаточно точном соблюдении ординальных отношений и требовать от него большего, в общем-то, некорректно. Тем не менее можно попытаться приблизить значения коэффициента F к абсолютным значениям корреляции «объект – признак».

  Для нормировки F рассмотрим крайние случаи: все оценки объекта относятся к максимальному либо минимальному рангу. В терминах корреляции это означает максимальное положительное или отрицательное значение, т.е. единицу. Отсюда следует нормировка путем деления на    (1-m)/2. Формула приобретает вид

Эмпирическим путем мы обнаружили, что в случае достаточно большого среднего квадратического отклонения, деление на него показателя (15) дает приближение к корреляции «объект – признак»  со средней точностью 0,05 – 0,1, и наиболее часто 0,07 (с сохранением положительной стремящейся к единице корреляции индекса с этим показателем). При вводе поправки с использованием стандартного отклонения для приближения к коэффициенту корреляции «объект – признак» создаются три класса возможных ситуаций:

1) s > 1. Отклонение достаточно велико, и поправка уточняет нагрузку объектов, приближая значения к показателям корреляции;

2) 0 > s > 1. В этом случае отклонение мало и деление на его величину только увеличивает разрыв оценок нагрузки и коэффициента корреляции. Выработка рекомендаций для этого случая требует дальнейших исследований;

3) s = 0. Такая ситуация маловероятна. Скорее всего, в ней надо пользоваться формулой (15) без поправки на стандартное отклонение. Эта формула в крайних случаях дает 1 и –1, а в остальных – пропорциональные значения.

В исследовании оценивались также эффекты использования антонимических критериев для ранжирования одних и тех же объектов. Введение антонимов в качестве независимых критериев упорядочения, в принципе, могло бы помочь определить устойчивость соответствующих шкал, поскольку может быть интерпретировано как вариант «расщепления пополам». Теоретически коэффициент корреляции между полярными признаками должен стремиться к -1, но на практике это происходит очень редко, более того, далеко не всегда отрицательный полюс коррелирует с положительным сильнее, чем с другими признаками. По всей видимости, это зависит от степени определенности, четкости признака в сознании респондентов. Аналогичный эффект существует в измерениях социальной установки: сильные установки более устойчивы к формулированию вопроса, чем слабые [32].

Антонимическая экспликация значений интересна еще и тем, что пары противоположных понятий одновременно содержат внутреннюю семантическую связь и  разрыв между означающими. Отсутствие последнего у синонимов, вероятно, порождает эффекты конвергенции значений при совместной встречаемости. Кроме того, полярность признаков в ранжировании позволяет проводить методологические параллели с семантическим дифференциалом.

В данном исследовании средний коэффициент корреляции Спирмена между антонимами составил –0,44, максимальный достиг –0,64, минимальный был –0,18. Приходится констатировать, что оставляет желать лучшего либо устойчивость предложенных шкал, либо антонимическая оценка такой устойчивости. Трудно поверить, чтобы из пятнадцати признаков ни один не продемонстрировал измерение удовлетворительного качества, поэтому мы склоняемся скорее ко второму выводу.

К сожалению, лексические антонимы далеко не всегда соотносятся с психологическими оппозициями. Так, отрицание антонима может не возвращать значение понятию [105]. В связи с этим возможны логические конструкции вида «не умный ¹ глупый». Существуют и серьезные проблемы в определении метрики пространства, лежащего между антонимическими признаками [111], что не позволяет корректно оценивать их близость. Итак, хотя в реализованном исследовании все знаки корреляции соответствовали априорно выделяемым отношениям синонимии/антонимии между признаками ранжирования, приходится признать, что «расщепление» критериев ранжирования на полярные шкалы не может служить хорошим показателем устойчивости измерения. И скорее всего такое положение дел связано с самим механизмом лексической антонимии.

Существуют данные о том, что антонимы проявляют существенную асимметрию значений в массовых опросах [32]. Это согласуется с теорией Ю.Д. Апресяна, постулирующей изначальную асимметричность отношений антонимии. Согласно этой теории, один из полюсов значения семантически сложнее, чем другой, и потому может образовывать меньшее количество смысловых связей [3]. Из теории Апресяна следует гипотеза о том, что семантически более сложный критерий ранжирования будет слабее коррелировать с другими признаками и ему можно будет приписать меньшую часть дисперсии. Логично предположить, что чем больше семантическое расстояние между признаками, тем больше отличается их семантическая сложность. Соответственно должна наблюдаться отрицательная статистическая связь между величиной коэффициента корреляции полярных признаков и разностью показателей объясняемой ими дисперсии. В нашем исследовании эта связь составила –0,16 (r Пирсона), что явилось величиной, значимой только на уровне 0,4. Иными словами, существует лишь очень слабая и недостоверная тенденция к подтверждению гипотезы, основанной на теории Ю.Д. Апресяна.

Важнейший вопрос в исследовании со многими признаками: какие из них вносят наибольший вклад в предпочтения респондентов? Для ответа на него существует два способа измерения. Первый основан на модели Кумбса [39], и предполагает введение в ранжирование идеального объекта (в формулировке «идеальный Х»). Близость к нему остальных объектов и будет означать их предпочтение, соответственно позиция «идеального объекта» по признаку будет показывать роль признака в общих предпочтениях. Другой способ – ввести в опросе признак «предпочтение», т.е. задание: проранжируйте эти объекты так, чтобы наиболее понравившиеся оказались на первом, а наименее понравившиеся – на последнем месте. Теоретически между данными, полученными этими двумя путями, должен быть высокий уровень соответствия.

Для проверки этой гипотезы нами был проведен еще один небольшой методический эксперимент, в котором были реализованы обе схемы экспликации предпочтений. В эксперименте принимали участие 20 человек – студенты пятого курса специальности «Социология» Кубанского госуниверситета. В качестве объектов ранжирования были выбраны современные политики: В.В. Путин, И.М. Хакамада, С.К. Шойгу, Ю.М. Лужков, В.В. Жириновский, Г.А. Зюганов и Идеальный политик. Критериями ранжирования были «наглый», «мягкий», «либеральный», «громкий», «красивый», «богатый», «приземленный», «оппозиционный», «тот, кого Вы предпочитаете».

Данные анализировались следующим образом: рассчитывался коэффициент ранговой корреляции Спирмена между всеми признаками и критерием предпочтения. Затем по каждому признаку определялось среднее арифметическое объекта «Идеальный политик». Результаты этих расчетов представлены в табл. 1.7.

Т а б л и ц а 1.7

Результаты расчета среднего арифметического

 для объекта «Идеальный политик»

По данным табл.1.7 был рассчитан коэффициент корреляции между связью признака и критерия предпочтения и нагрузкой по признаку идеального политика. Корреляция (по Пирсону) между этими двумя показателями составила –0,92. Хотя такого небольшого исследования недостаточно для полномасштабного доказательства возможностей метода, из него все же можно сделать вывод, что  способы можно считать эмпирически эквивалентными и на практике использовать только один из них. В то же время столь высокая корреляция в некоторой степени валидизирует оба метода определения предпочтений.       

1.9. Изучение групповых структур

В данном параграфе под термином «социальная группа» будет пониматься самостоятельно выделяющая себя среди окружающих совокупность индивидов, регулярно контактирующих друг с другом. К таким совокупностям относятся семья, трудовой коллектив, дружеская компания, школьный класс и т.п. Так понимаемая социальная группа – явление, которое взаимосвязано логикой развития человеческого общества как с личностью, так и с макросоциальными институтами. Одним из выдающихся достижений социальной психологии ХХ в. стало убедительное доказательство того, что действия человека нельзя рассматривать вне их контекста, определяемого группой. Между тем формируемая ею социальная среда состоит из различных элементов, играющих неодинаковую роль, оказывающих на человека весьма различное по силе и характеру влияние. И строгая детальная диагностика этих элементов пока во многом остается задачей будущего.

Определяющими в группе являются непосредственные отношения и взаимодействия между ее членами, эмоциональный контакт, податливость или сопротивление групповому давлению, социально-психологическая совместимость и т.д. В значительной части обычно не формализуемые самими участниками, эти феномены тем не менее подчиняются некоторой логике, в силу чего их можно переводить из эмпирической в числовую систему отношений, т.е. измерять. Измеримые социальные продукты внутригрупповых контактов мы и будем называть групповыми структурами. К ним относятся не только межличностные эмоциональные отношения, но и любые отношения, возникающие благодаря жизнедеятельности группы (например, отношение «стаж члена группы А больше стажа члена группы В»).

Традиционная техника изучения групповых структур – социометрия. Отличие социометрического вопроса от обычного заключается в том, что ответом на социометрический вопрос является не значение признака, измеренное в номинальной, порядковой или метрической шкале, как в обычном опросе, а имя того или иного члена группы. Если обычный вопрос задает некоторое распределение опрашиваемого множества респондентов по изучаемому признаку, то социометрический вопрос задает некоторую структуру отношений на множестве респондентов. Именно по этой причине статистические методы обработки данных, использующиеся при анализе обычных опросов (анализ распределений, меры центральной тенденции, вариации и связи), традиционно мало применяются при обработке социометрических данных. Эта особенность задает также специфические способы представления информации (социограммы и социоматрицы). Обычно групповая структура в социометрии описывается при помощи подсчета отсутствия/наличия выборов, хотя в последнее время появились разработки, позволяющие учитывать степень уверенности социометрического выбора, которые оперируют категориями нечетких множеств [24].  

Социоматрица представляет собой таблицу, куда включаются положительные и отрицательные выборы, сделанные всеми членами изучаемой группы. В терминах теории данных Кэррола–Араби–Юнга социоматрица является двумерным форматом с одним модусом. Несмотря на это, социоматрица, как правило, несимметрична (в отличие от  обычной таблицы парных сравнений), поскольку в одном измерении индивиды выступают как респонденты, а в другом – как объекты оценки. Тем не менее такая модусность позволяет применять симметричные процедуры к транспонированной социоматрице: классификация по отданным и полученным выборам будет все же классификацией одних и тех же членов группы.

Когда мы вводим в социометрическую процедуру элементы ранжирования, мы тем самым обогащаем получаемую информацию, повышая уровень измерения отношений между членами группы. По большому счету, это то же направление развития, что и использование нечетких множеств, поскольку в ранжировке можно выделять зоны «уверенности выбора»: максимума она достигает для первых и последних позиций, а минимума – для середины. Поликритериальное ранжирование повышает число модусов и измерений: мы получаем социоматрицу 3-way 2-mode. Схемы ее рекомбинации не отличаются от общего случая, однако интерпретация применяемых к ним процедур имеет свою специфику. В связи с симметричностью методов классификации группировка объектов в изучении групповых структур методом ранжирования прямо сопоставима с группировкой респондентов. Определив классы по признакам отданного и полученного выбора, мы имеем возможность их содержательного сравнения: различия между соответствующими группировками будут различиями между структурированием группы в разных направлениях взаимодействия. Одно из них можно обозначить как «личность – группа», второе – «группа – личность». Анализ их соотношения проясняет такие важные вопросы, как реакция на социальное окружение, роль эмпатии и т.д. В случае с трехмодусными данными ранжирования любых других объектов такие сопоставления, разумеется, невозможны.

Отношения, устанавливаемые внутри модуса респондентов, являются отношениями реальных людей – членов группы. Отношения же внутри модуса объектов ранжирования – это семантические связи, присутствующие в сознании этих людей. Техническая эквивалентность этих двух модусов в социометрической матрице позволяет изучать взаимные отображения семантических связей сознания и групповой структуры. Практические следствия этого тезиса мы продемонстрируем на простом эксперименте.

В качестве объектов эксперимента были взяты две социальные группы разного происхождения: семейная (7 человек) и учебная (студенческая – 10 человек). Им были предложены идентичные задания, включавшие ранжирование, категориальную оценку и социометрический выбор. Для исследования обеих групп в качестве объектов ранжирования были взяты их члены. В качестве критериев ранжирования использовались следующие признаки: 1) обязательный, 2) добрый, 3) предприимчивый, 4) исполнительный, 5) умный, 6) популярный, 7) обладает силой воли, 8) прямолинейный, 9) настойчивый, 10) обладает чистотой помыслов, 11) упрямый, 12) свободный, 13) аккуратный, 14) честный, 15) сильный, 16) умеет выслушать проблемы другого, 17) трудолюбивый, 18) простой, 19) сердобольный, 20) обладает спокойствием в критических ситуациях. Социометрическая карточка имела следующий вид (табл.1.8).

Т а б л и ц а 1.8

Социометрическая карточка

С ее использованием были получены следующие социоматрицы (рис.1.4, 1.5):

Рис. 1.4. Социоматрица семейной группы

Рис.1.5 Социоматрица учебной группы

По этим социоматрицам были построены социограммы. Наиболее интересный с методической точки зрения результат получился при сравнении социограмм с факторной структурой категориальной оценки. Ее факторизация проводилась методом главных компонент с поворотом по критерию варимакс. Полученные решения объяснили в случае с семейной группой 67 % дисперсии, в случае с учебной – 72 % дисперсии. Кластеры, выделяемые в социограммах и на графиках факторной структуры, для обеих групп полностью совпали (рис.1.6–1.9). На рис.1.7, 1.9 цифрой I обозначено ядро группы, а цифрами II и III – соответствующие ярусы.

1– Владимир; 2 – Татьяна; 3 – Антон; 4 – Иван; 5 – Михаил;

6 – Антонина; 7 – Надежда

—> позитивный односторонний выбор, <—> позитивный обоюдный выбор, ---> негативный односторонний выбор, <---> негативный обоюдный выбор

Рис.1.6. Социограмма семьи

Рис.1.7. Факторы категориальной оценки семейной группы

Рис.1.8. Социограмма учебной группы

Рис. 1.9. Факторы категориальной оценки учебной группы

Из приведенных графиков наглядно видна близость отображения групповой структуры двумя различными методами, что открывает возможности для обогащения традиционной социометрии, так как сочетание  категориальной оценки и ранжирования (а в перспективе – только ранжирования) позволяет определить соответствие каждого члена группы критериям оценки. Рассмотрим в качестве примера положение явных аутсайдеров учебной группы f и j. Корреляционный анализ данных, полученных методом ранжирования и методом категориальной оценки, дает представление о признаках, отличающих того или иного человека от группы. Так, f и j значимо отличаются от группы следующими признаками: «предприимчивый» (-0,390 и -0,392 соответственно), «исполнительный» (-0,337 и -0,290), «умный» (-0,378 и -0,310), «обладающий силой воли» (-0,327 и  -0,328), «аккуратный» (-0,394 и -0,467), «честный» (-0,287 и -0,468), «сильный» (-0,315 и -0,362), «умеет выслушать проблемы другого» (-0,220 и -0,210), «трудолюбивый» (-0,273 и -0,459), «простой» (-0,350 и -0,476), «сердобольный» (-0,479 и -0,519). Такая информация позволяет не только увидеть, почему группа выдавливает на периферию f и j, но также дать рекомендации относительно того, работу над какими качествами необходимо предпринять им для возвращения в группу. Конечно, для этого примера рекомендации носили бы чисто риторический характер, поскольку связаны с общими моральными качествами, но в реальной ситуации в роли критериев ранжирования могут выступать признаки, важные с управленческой точки зрения (такие, как стили лидерства, компетентность и пр.).

Таким образом, данная методика раскрывает качественную сторону механизмов межличностных и межгрупповых отношений и позволяет применять ее в различных аспектах менеджмента и социального управления, например,  для создания эффективной команды на основе имеющегося персонала или при включении в коллектив новых работников. Это может быть осуществлено по следующей схеме. Так как методика выявляет отношения между группой и работающей в ней личностью, то после проведения исследования на основе полученных данных строятся модели коллективного и индивидуальных сознаний, а потом все эти модели сравниваются между собой. Путем сравнения моделей выявляются роли, выполняемые отдельной личностью в групповой деятельности, которые могут быть продуктивными, нейтральными и антипродуктивными. После этого нейтральные роли могут быть трансформированы в продуктивные, а роли, снижающие эффективность команды, полностью устранены.

Ясно, что при сравнении индивидуального и группового сознания наиболее интересны противоречивые связи между понятиями, отличающиеся знаком для группы и индивида. Однако такие случаи, по-видимому, достаточно редки. Гораздо большую практическую ценность представляет сравнение существования связей, т.е. достижения ими статистической значимости в индивидуальных и обобщенных ранжировках. Для такого сравнения можно сформулировать правило: обращать внимание на факт значимости связей в индивидуальном сознании при их незначимости в групповом. Такой факт показывает, что для индивида существует некоторое семантическое отношение, которое не существует для группы. Обратное неверно: если значимые для группового сознания связи не значимы для индивида, это ни о чем не говорит, потому что критические точки коэффициента корреляции для индивида имеют существенно большее значение.

Один из наиболее интересных моментов – определение семантического ядра группового сознания, т.е. того, что является для этой группы наиболее интенсивно связываемыми признаками. Например, для семьи определяющими являются признаки «обязательный», «обладающий силой воли», «исполнительный» и «трудолюбивый» (их баллы взаимосвязи составляют 448, 418, 406, 401 соответственно). Признак «свободный» в данной группе имеет негативный характер. По мнению опрошенных, под свободой подразумевается наличие достаточно большого количества времени, используемого для отдыха, досуга и прочей непродуктивной деятельности, что противопоставляется трудолюбию (r = –0,351), которое является центральным для данной группы. Именно нетрудолюбие выделило Владимира на периферию группы.

Эмпирически было установлено, что групповая структура сопрягается с семантическими структурами группового сознания. Корреляция (r Пирсона) между социометрическим статусом и числом значимых связей в матрицах с фиксированными объектами (в роли которых выступали члены группы) составила для семейной группы 0,85, а для учебной – 0,94. Таким образом, позиция, занимаемая индивидом в группе, определяет интенсивность семантических связей, образуемых индивидом как объектом ранжирования (либо сама определяется ими – вопрос причинных отношений здесь пока не решен), следовательно, находящиеся в ее центре (ядро группы) не только формируют и сплачивают коллектив, но их образ вносит наибольший вклад в  конфигурирование группового самосознания.

Email (не публикуется)

Имя

Фамилия

Комментарий
 осталось символов

Отправить