авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 || 3 | 4 |   ...   | 5 |

«1 ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ «САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ...»

-- [ Страница 2 ] --

или метафизическому взгляду Бергсона, что ма тематика ведет только к противоречиям, когда е применяют к анализу потока опыта. Для целей научного исследования, по нашему мнению, дос таточно, если к возможности измерять относятся как к методологическому предположению. То, что этого отношения достаточно, означает, что стоит предполагать возможность измерения до тех пор, пока неудачи это пред положение не опровергнут.

2.2. Структура и порядок измерения В современной российской научной литературе хорошо отражена структура процедуры измерения. Прежде всего, нам бы хотелось упомя нуть логическую схему математического анализа данных, представленную Ю.Н. Толстовой39. Это подробнейший, разделенный на семь блоков алго ритм работы с данными социально-политических исследований. Вначале предполагается создание эмпирической системы и эмпирической системы с отношениями между объектами, далее – создание математической сис темы и математической системы с отношениями, по сути, математической модели структуры эмпирических данных, проверки гипотез, интерпрета ции и представления результатов. Схема вполне пригодна как базовая для проведения и, особенно, для обучения проведению полевых исследова ний. Во многом, основываясь на опыте использования в обучении данной схемы, хотелось бы е дополнить и несколько изменить.

Говоря общими словами, измерение можно рассматривать как при писывание чисел объектам (событиям или ситуациям) в соответствии с каким-то правилом. Качество объектов, которое определяет приписывание в соответствии с этим правилом, можно называть величиной измеряемого качества;

число, приписываемое определенному объекту, – размер, мера качества или степень его размера, значения. Следует обратить внимание, что правило определяет и меру, и величину объекта. Процедура измерения в социально-политических исследованиях не только должна определять количество, того, что измеряется, но также фиксировать это количество.

Нельзя сначала определить какую-то величину, а потом изобретать способ и возможность е измерить. Разработчики исследовательских программ обращают внимание на параллельное, совместное определение, «что» из мерять и «как» измерять. В работах, посвященных программам измерения, в частности у Толстовой, можно заметить предпочтение в пользу того, «как» измерять, в пользу процедур и способов измерения и недостаточное Толстова Ю.Н. Указанное соч.– С. 24-27.

внимание вопросу, «что» измерять. Однако наивно было бы предполагать, что величины в общественных науках могут быть правильно истолкованы независимо от процедур для определения их меры в конкретных случаях.

Приписывание цифр к изучаемым объектам есть выражение отобра жения, вписывания объектов в абстрактное пространство какой-то опре деленной структуры. Отображение требует, чтобы между объектами и числами были установлены взаимоотношения таким образом, чтобы каж дому объекту соответствовало бы одно число, одна точка в абстрактном пространстве, поле. Несколько объектов может быть отображено как на блюдаемые точки в одном поле. Когда объекты выбираются таким обра зом, что правило точек приписывания позволяет отображать одной точкой только один объект, говорят о соответствии «один к одному». В этом слу чае обычно говорят о «соответствии». Можно создать любое соответствие в зависимости от целей, предпочтений и удобства, но нужно учитывать последующий результат. Имея объекты и проблемные ситуации, в кото рых объекты проявляют себя, можно заметить, что некоторые правила приписывания гораздо плодотворнее других для того, чтобы анализиро вать те или иные проблемы. Одна из главных задач измерения заключает ся в нахождении, изобретении правила приписывания и исследовании ка честв приписывания, чтобы его использовать.

Пространство, в котором отображены объекты, не обязательно должно состоять из цифр. Точнее называть то, что мы приписываем каж дому объекту, не числом, а цифрой. Правило приписывания должно пре дусматривать некое соотношение между цифрами, именно это соотноше ние представляет собой взаимоотношение в рамках абстрактного про странства. Следует заметить, что только в определенных специфических типах измерений этот образец может совпадать со знакомыми нам соот ношениями между самими цифрами. Серьезные ошибки в интерпретации и использовании измерений могут быть результатом допущения такого совпадения. Важнейшая черта измерения любого типа – символическое представление. Измерение позволяет представлять объекты, социальные факты (в соответствии с признанной базой измерения – правилом припи сывания) концептуально, посредством символов. Главный вопрос такого представления, как манипуляция символами, находящимися во взаимоот ношениях, ставших значительными вследствие приписывания, обнаружит, продемонстрирует соответствующие взаимоотношения между реальными объектами. Цифры часто появляются в исследованиях, так как исследова тели предполагают воспользоваться преимуществами системы отношений между цифрами, хорошо известными, понятными и привычными.

Самая простая форма приписывания, базовая для большинства типов измерения та, которая создает порядок, последовательность между объек тами. Начинать лучше всего с хорошо различимого, определенного набора объектов, то есть такого списка объектов, для которого критерий членства определен так, что при наличии объекта можно уверенно принять реше ние, является ли данный объект членом данного набора. В этом случае по рядок, который мы хотим создать между объектами, не является зафикси рованным количеством набора как такового. Например, группа людей, явившаяся на предвыборный митинг, остается вс той же группой, в каком бы порядке она ни изучалась: политические позиции и взгляды, общи тельность, демографические характеристики. Порядком будут называться только те отношения, которые складываются и удерживаются между еди ницами, включенными в набор, вроде «менее общительные», «более пра вые (левые) политически». Такой ряд можно ещ назвать «полем» отно шений, именно он задается отношением.

Для того чтобы создать порядок, нужно зафиксировать асимметрич ность отношений. Если отношение организовано между двумя членами ряда в определенном направлении, от одного в направлении к другому, оно не может менять вектор своего действия на противоположный. На пример, отношения родителей в семье как группе: если «х» – родитель «у», то не может быть ситуации обратной, когда «у» станет родителем «х». Конечно, существуют и отношения взаимонаправленные – в той же семейной группе отношения родных братьев/сестер, их можно назвать «симметричными». Существуют также несимметричные отношения, ме няющие вектор направленности при определенных условиях. Например, отношения любви, любовь иногда вознаграждается. Все упорядоченные отношения, иногда говорят о договорных отношениях (в «социологии ор ганизаций» П. Блау40), должны быть асимметричными, но только в фор мальной сфере, где доминирует организационный порядок. Являются ли асимметричными отношения за пределами формальной сферы, в данном случае не столь важно.

Далее нужно заметить, что упорядоченные отношения должны но сить переходный характер. Если отношения существуют между двумя ин дивидами, один из которых имеет отношения с третьим, тогда первый так же должен соотноситься с третьим. Например, предок – социальная пози ция, имеющая такой переходный характер. Если «х» – предок «у», а «у» – предок «z», то «х» также является предком «z». В структуре семьи можно найти отношения, которые не носят такого характера, например позиция отца. Если «х» – отец «у», а «у» – отец «z», то «х» не может быть отцом «z», может быть, допустим, дедушкой. Такие отношения можно класси фицировать как непереходные. Существует и промежуточный вариант – полупереходные: друзья моих друзей иногда являются моими друзьями, Блау П.М. Исследование формальных организаций // Американская социология.

Проблемы. Перспективы. Методы.– М., 1972.

но не всегда. Все три варианта переходности остаются таковыми только в рамках данной социальной системы и, соответственно, символической системы, сформированной с целью исследования.

Любое зафиксированное отношение, асимметричное и переходное, образует некий порядок. Его можно назвать частичным порядком, так как не все единицы ряда могут состоять в неких отношениях друг с другом.

Если ко всему прочему каждые два члена ряда действительно относятся друг к другу каким-то образом, можно говорить о связанности и создании полного, законченного порядка. Предположим, что члены комитета при езжают на встречу по одному, тогда их можно распределить в отношении – «более пунктуальный, чем…». Член комитета «х» прибыл раньше «у», понятно, что «у» не мог прибыть раньше «х». Если «х» приехал раньше «у», а «у» раньше «z», то «х» приехал раньше «z» и так далее. Тот, кто прибыл первым, стоит первым в этой последовательности (он более пунк туален), затем второй и так до конца. Если некоторые члены комитета во все отсутствовали, то порядок является частичным для комитета в целом, так как относительная пунктуальность отсутствующих членов достаточно неопределенна.

В данной последовательности можно присвоить числа как меру пунктуальности в соответствии с любым правилом, которое отвечает ус ловию, что если «х» приехал раньше «у», ему присваивается большая цифра, чем та, которая присвоена «у» (то есть обозначающая большее число). Точно так же, приписывая меньшую цифру «х», чем «у», можно установить меру опоздания. Пространство, в котором располагаются чле ны комитета на основании их сравнительной пунктуальности, представля ет собой только отношения более или менее зафиксированные этими циф рами, произвольно отмеченные числами. Вместо цифр можно точно так же использовать буквы алфавита, лучше, если учитывается их последова тельность, алфавитный порядок (или любой другой фиксированный поря док). Это два одинаковых измерения, создающие один и тот же порядок относительной пунктуальности. То, какие конкретно цифры или, лучше, буквы алфавита используются, вопрос второстепенный.

Когда порядок создан, исследование больше не ограничивают так называемые абсолютные термины, то есть те, которые просто являются утверждениями о качестве, вроде – «тяжелый» или «пунктуальный». Но тот факт, что в русском языке существуют сравнительные степени – «бо лее» или «менее», может ввести в заблуждение. Эти грамматические фор мы предполагают существование какой-то величины – веса или пункту альности, которая имеет меру совсем другого вида, количество. Мера, на которой основано сравнение, исходит из факта, что у одного объекта ко личество больше, чем у другого. Иногда это значение может быть верным, но обычно оно неверно. Можно утверждать, что одна вещь тяжелее, чем другая, на основании взвешивания каждой из них и последующего срав нения цифр, представляющих их вес. Но можно взвешивать их и одновре менно таким образом, чтобы не знать ничего кроме их сравнительного ве са. Точно так же хорошо видно, что один предмет более интенсивно жел тый, чем другой, хотя неизвестно, сколько же желтого цвета в каждом из них или хотя бы, не имея четкого представления, что имеется ввиду под формулой, «сколько желтого» в цвете. Это важные моменты для социаль ных, особенно политических, исследований, где качественные характери стики преобладают, где многое на полутонах. В целом меры количества можно изучать именно на основе порядков.

Следует подчеркнуть, что порядок для многих объектов – это то, что мы им навязываем, при попытке их изучать. Они привносятся в исследо вание в определенном порядке, в самих же объектах этот порядок может не обнаруживаться. Этот момент часто скрыт, затуманен для исследовате ля полезностью, близостью привычных нам порядков, например про странственных и временных. Они для нас привычны, воспринимаются без принуждения, трудно представить себе, что такой порядок навязан извне.

Тем не менее человек, для которого родным языком является китайский, арабский или иврит, воспринимает буквы на этой странице совсем в ином порядке, по-другому, нежели русскоязычный корректор или редактор.

Социальный исследователь находится в столь же трудной ситуации среди множества объектов, порядок отношений среди которых до некото рых пор неясен. Первое, что можно найти среди незнакомых реальных объектов, это порядковые отношения, которые реально имеют требую щиеся качества. Является ли некое отношение асимметричным или нет, по этому поводу нельзя принять волюнтаристское решение, это нужно обна руживать, открывать, так как это зависит от фактов, информации, а не от наших предпочтений. Но именно исследователь выбирает порядковые от ношения, делать выбор в этом смысле – его право. Буквы «а», «в», «о», «ю», «п» можно расположить по алфавиту, по частоте употребления в русском языке, по распределению на странице или на клавиатуре компью тера, по любому другому признаку. Выбирая отношение нужно, опреде лить его с достаточным завершением, чтобы его можно было использо вать как порядок. Можно, например, определить отсутствие на встрече скорее как минимальную степень пунктуальности, чем оставлять сравни тельную пунктуальность неопределенной. Однако следует во всем после довательно придерживаться выбора, который сделан в ходе всего иссле дования.

Предположим, что в данных отношениях упорядочения есть объекты в социальных областях, которые, хотя и не состоят непосредственно в та ком отношении друг к другу, обмениваются отношениями подобного рода с другими объектами. То есть если у «х» есть подобные отношения с «z», то есть и с «у», и наоборот, если «z» имеет их с «х», то эти отношения у него есть и с «у». В нашем примере относительной пунктуальности это была бы ситуация, когда два члена комитета прибыли бы на встречу вме сте. Оба они оказались бы более пунктуальными, чем кое-кто из их кол лег, и менее пунктуальными, чем некоторые другие. В этом случае можно говорить о слабом порядке, ведь приписывание чисел не определяет больше строгого соответствия «один к одному», потому что одно и то же число приписывается любым двум объектам, схема взаимоотношений ко торых должна быть как «х» к «у».

Можно сказать, что такие объекты состоят в отношениях эквива лентности друг к другу: их отношение классифицируется как симметрич ное и переходное. Равенство двух вещей стандарту говорит об их эквива лентности. Идентичность, равенство и синонимичность – это вс примеры отношений равноценности. В целом очень слабый порядок предопределя ет отношения равноценности, выстроенные посредством сочетания отно шений упорядочения с противоположным, то есть то же отношение в про тивоположном направлении.

Приведем наиболее знакомый арифметический пример. Если «х»

больше или равен «у», а «у» больше или равен «х», то «х» и «у» равны.

Здесь, как и до этого, количество или «размеры» не являются заранее предполагаемыми, наоборот, извлекаются из данных отношений. Если мы знаем о двух членах комитета, что каждый из них почти такой же пункту альный, как и другой, из этого следует, что они должны были бы приехать на встречу в одно время.

Слабые и частичные порядки можно перепутать с «эффектом ката строфы». Если порядок двух объектов неопределенный, отношения между ними ни в коем случае не дают оснований для вывода, что они занимают одно положение в порядке, то есть что они равны. Неспособность отдать предпочтение одной из двух альтернатив отличается от способности оце нить, являются ли они в равной степени предпочтительными. Это очень важная проблема при измерении социально-политических феноменов.

Установление отношений равенства часто также сталкивается с трудностью в создании переходности. Например, каждый из двух цветов можно рассматривать, по крайней мере, одинаково желтыми, но это не значит, что у них один и тот же оттенок желтого. Может оказаться, что в данном случае «х» нельзя отделить от «у», а «у», в свою очередь, от «z».

Но, в то же время различия между «х» и «z» могут быть совершенно оче видными.

На основании истинных отношений равенства мы можем сконструи ровать равнозначные классы, иначе говоря, некие «абстрактные наборы».

Они будут состоять из объектов, равноценных по отношению друг к другу и содержащих каждый объект (из соответствующей области социальной жизни), который равноценен любому члену данного класса. В нашем при мере о сравнительной пунктуальности: каждый равнозначный класс со стоит из членов комитета, которые все приехали одновременно. Равно значный класс может, конечно, состоять только из одного члена. Если все выделенные классы подобны этому, образованный порядок является сильным. В слабом порядке равноценные классы имеют больше одного члена, однако сами равноценные классы всегда имеют сильный порядок.

В этом случае можно рассматривать подсчет как один из видов из мерения, как способ приписывания чисел объектам. Измеряемые объекты являются классами. Индивиды, просчитываемые единицы, нумеруются только для того, чтобы можно было обозначить меру класса, который они составляют. Когда мы считаем, мы всегда определяем, как много единиц определенного типа там присутствует. И процедура эта только кажется простой, для социально-политических исследований она одна из наиболее сложных.

Прежде всего, объекты в классе, который просчитывается, должны быть расположены в каком-то порядке: объекты просчитываются пооче редно. Верно, что в каком бы направлении мы ни считали, результат будет один и тот же, но тем не менее порядок вс-таки нужен. Числа, исполь зующиеся для измерения, тоже находятся в определенном порядке, распо ложены определенным образом, в соответствии с неким направлением.

Причем направление это не может быть произвольным. Если сначала идет хорошо знакомое, затем более известное или самое любимое – любое из этих направлений будет случайным. Когда соответствие последовательно сти установлено, объект, первый среди данного ряда объектов, ассоцииру ется определенным образом (меткой, цифрой, смещением в какую-то сто рону) с первым номером серии, второй объект – со следующим номером и так далее. Нужно выдержать строгое соответствие, чтобы обеспечить про счет каждого объекта, но не более одного раза. (Соответствие одного к одному не предполагает числа «один», это только вопрос идентичности и отличий.) Правило подсчета звучит так: последнее число, соответствую щее члену класса, приписывается классу как его мера;

число объектов в классе – величина измеряемая, е можно назвать магнитудой, выраженной количественно мощностью данного класса.

Такой набросок процедуры измерения, конечно, очень упрощен. На пример, мы с самого начала предположили, что всегда есть возможность идентифицировать «следующий» объект в упорядоченной серии, у нас есть возможность вписать в последовательность следующий номер. Это предположение не совсем верно, например, если объекты, которые надо пересчитать, это частицы дроби между «0» и единицей, они упорядочива ются как обычно в соответствии с размером, поскольку между любыми двумя частицами всегда есть другая частица. Но существует способ упо рядочения частиц таким образом, что удается выполнить и эти условия.

Такие способы представлены в упоминавшейся работе Ю.Н. Тол стовой, они связаны с созданием шкал различного типа, не только поряд ковых, но и номинальных. Следует признать конечность серии, которую просчитывают, и искать другие возможности измерить массив множества.

Слово «измерение» (в латинском варианте – calculus), как утверждают фи лологи, происходит от слов «камешек», «галька», их накапливали для подсчета солдат и овец. Способов измерения таких камешков в науке на копилось довольно много, и они постоянно модифицируются.

Того, что объекты можно просчитать или упорядочить, принимая во внимание некое качество, недостаточно, чтобы в социальной сфере изме рять величину объекта для того, чтобы впоследствии выполнять какие либо арифметические действия с приписанными числами и не оторваться от специфики социальной материи. Практически всегда можно ответить на вопрос, сколько существует объектов наблюдения в интересующей нас области, но не всегда – насколько велик их вес и величина, их соотноше ние. Затруднительно сказать, что величина одного социального объекта больше другого, например в два раза. Для того чтобы приблизиться к точ ности измерения в социальном исследовании, процедура измерения долж на удовлетворять некоторым условиям. Наиболее простой тип измерений, пригодный для этой цели, – так называемое аддитивное измерение. Адди тивность признака означает, что для изучаемых свойств объектов (отве чающих отдельным значениям признака) имеется отношение порядка и определенная физическая или мыслительная операция их соединения. Ад дитивность предполагает приписывание чисел в процессе измерения та ким образом, чтобы порядку свойств соответствовал естественный поря док чисел, а реальному процессу соединения свойств отвечала операция сложения чисел. Аддитивность является центральным понятием для клас сических теорий измерения41.

Возьмем ряд предметов, объектов, упорядоченных в соответствии с некими отношениями. Предположим, что можно найти или придумать ка кую-то операцию, которую можно осуществить над объектами, чтобы от вечать определенному набору требований. Эту операцию можно назвать комбинацией, далее мы увидим, что она соответствует операции прибав ления фактов, информации на приписанные номера. Здесь важно не пу тать физическую комбинацию объектов с арифметическим прибавлением чисел, приписанных им, хотя обе операции должны иметь одинаковую ло гическую структуру.

Маликов М.Ф. Основы метрологии.– М., 1949. А также: Campbell N.R. An Account of the Principles of Measurement and Calculation. - London, 1928.

Требования, выполнение которых может реально обеспечить эту по хожесть, одинаковость структур, таковы.

1. Прежде всего, операция должна быть коммутативной, то есть ко гда, предположим, два объекта объединяются, результат должен быть одинаковым независимо от того, какой объект окажется первым в серии.

2. Операция должна носить ассоциативный характер, то есть резуль тат должен быть таким же, независимо от того, как объединяемые объек ты группируются: результат объединения одного объекта с суммой двух других должен быть таким же, как объединение третьего с суммой перво го и второго.

3. Операция должна носить возрастающий характер упорядочивания, то есть если два объекта равны в данном отношении, то комбинация каж дого их них с каким-то третьим объектом больше не должна быть равна другому, но предшествует ему в порядке, созданном этим отношением.

4. И наконец, операция должна удовлетворять требованию эквива лентности, то есть, если каждый из двух эквивалентных объектов объеди няется с другими объектами, равными между собой, результаты должны быть одинаковыми.

Простой иллюстрацией такого типа измерения является измерение при помощи весов. Установим порядок расположения объектов, в соот ветствии с которым один объект опускает чашу весов, когда их кладут на ту или другую чашу. Такая сортировка дат слабый порядок: опыт пока зывает, что такой порядок является асимметричным и переходным при соответствующих условиях, а если два объекта уравновешивают друг дру га, они равны. Операция объединения состоит в складывании двух объек тов на одну чашу весов. Снова опыт показывает, что следует выполнить четыре указанных выше правила объединения, добавления. Например, по следнее, четвртое: если два объекта уравновешивают друг друга, как и два других, тогда любой из каждой пары, будучи помещенным на чашу, будет уравновешивать любой другой из пары противоположной. Можно сказать, что этот прием объединения объектов для взвешивания является операцией добавляющей. Структура этой операции такая же, как и у опе рации сложения.

Далее, два типа отношений являются изоморфными по отношению друг к другу, если между их полями можно было бы установить соответ ствие «один – к одному» таким образом, чтобы во всех случаях, когда первое отношение удерживается между двумя объектами, второе отноше ние также присутствует между соответствующими объектами, и наоборот.

Определенный таким образом изоморфизм – это отношение эквивалент ности, равенства. Структура – это класс эквивалентности изоморфов.

Именно в этом смысле отношение, которое объект имеет с двумя другими объектами, благодаря операции объединения, имеет такую же структуру, как отношение числа к другим числам, когда это их сумма.

Значение данной выше операции в том, что она позволяет приписы вать числа в процедуре взвешивания, добавления объектов друг к другу (а также вычитать, умножать, делить), так как сумма двух чисел – это число, которое будет приписано к комбинации двух объектов, к которым, в свою очередь, добавляемые числа будут приписываться. Например, сказать, что у объекта «х» вес в два раза больше, чем у «у», означает, что «х» равен по весу с объединенным «у» и ещ каким-то объектом, равным «у». И поэто му все они равны по качеству операции объединения, комбинации любых двух объектов, равных «у». Другими словами, числа, приписанные к «х», в два раза больше, чем цифры, приписанные к «у».

В операции измерения проблемой, которая всегда так или иначе решается, является проблема стандартов. В физических дисциплинах, ко торые, конечно, более развиты в отношении измерений, проблема решает ся просто. Выбирается определенный объект, скажем кубик платины, и называется «килограмм» или «фунт». Это вопрос условного обозначения.

Этот объект составляет или определяет единицу измерения. Если что-то весит 1 грамм, это означает, что объединение тысячи объектов, равных ему по весу, будет равно стандартному килограмму, платиновому кубу.

В социально-политических дисциплинах выбор стандарта – более сложная задача. Нужно учесть, что выбор стандарта измерения – это во прос соглашения, это не случайный выбор. Хороший пример – деньги как стандарт труда и богатства. Хороший стандарт обладает качеством устой чивости. Мы можем выбрать любой стандарт, какой нам нравится или по поводу которого удается достичь соглашения. Но будет ли он нравиться в дальнейшем, выполнять свои функции, зависит от того, что покажут фак ты в плане его восприимчивости, устойчивости к переменам.

Чаще всего, проводя измерения, даже в естественных науках исполь зуют не непосредственный стандарт, а некий вторичный, вроде мерных гирек, которые есть в любой лаборатории, кроме социологической. Второ степенный стандарт признается эквивалентным реальному, и благодаря переходности равенства (эквивалентности), может обеспечивать измере ния, соответствующие самому стандарту.

После того как были сделаны определенные измерения, на их основе можно проводить измерения других величин. В классической теории из мерения42 различают два вида измерений: фундаментальные (основные, первичные) и производные (вторичные). Фундаментальное измерение – это то, которое не предполагает никаких других, за исключением тех, ко торые состоят в процедуре создания порядка или подсчета. Производное Campbell N. Measurement and Calculation. - N.Y., 1928.

измерение – это то, которое осуществляется с использованием законов, логических или эмпирических, связанных с фундаментальными измере ниями. Это самый простой случай, когда применяемые законы являются чисто логическими. В этом случае произвольное действие – это вычисле ние на основе фундаментальных данных, так как вычисление – это не что иное, как выведение суждений из числовых законов. Простой пример из естественных наук: имея способы измерения массы и объема, мы можем вывести плотность, которая, как известно, равна отношению массы на единицу объема.

Многие операции произвольного измерения протекают на основе эмпирических связей с уже созданной мерой. Американский психолог С.С. Стивенс, которому посвящена специальная глава в работе Ю.Н. Тол стовой43, пишет в данном контексте об «указателе» как о «предполагае мом эффекте или корреляте» какого-то явления, которое изучается. «Как только мы узнаем о количественном отношении между указателем и объ ектом нашего интереса, указатель можно градуировать, калибровать и ис пользовать для измерения явления»44. В этом смысле указатель в социаль ных науках чаще всего называется индексом. Например, исследователь может знать или иметь иные причины полагать, что мораль группы отра жается на эффективности выполнения ею групповых задач. Если у иссле дователя есть способ измерения этой эффективности, предположим по частоте и скорости достижения успеха, можно использовать его как про изводную меру измерения групповой морали. В таких исследованиях цен ность этой производной меры измерения или индекс будет зависеть от е эмпирических связей с другими мерами измерения морали.

Важное значение имеет применение произвольного измерения для уточнения значения концепции в случаях, когда данные измерения не по крывают полностью содержание концепции. Пример из естественных на ук: невозможно определить вес отдельных молекул газа только посредст вом взвешивания, но можно это сделать, используя закон Авогадро, кото рый говорит о том, что равные объемы всех газов при одинаковом давле нии и температуре содержат равное количество молекул. Можно утвер ждать, что сложность такого рода измерений является чисто практиче ской, но ведь в измерении любая операция – практика.

Более того, есть много случаев, когда, исходя из теоретических при чин, нельзя применять фундаментальные измерения, а производные – мо гут быть использованы. Например, мы не можем измерить при помощи Толстова Ю.Н. Измерение в социологии: Курс лекций.– М.: ИНФРА-М, 1998.– С. 173-184.

Стивенс С.С. Математика, измерение, психофозика // Экспериментальная психоло гия Т.1.– М.: ИЛ, 1960.– С. 37.

ртутного термометра температуру выше кипения самой ртути, но теория теплоты делает возможными другие способы измерения. С переходом за конов от простых эмпирических обобщений к теориям могут происходить соответствующие изменения в методах, используемых для измерения ве личин, которые наличествуют в законе. В основе обычного термометра лежит наблюдение, что вещества расширяются при нагревании, но теория теплоты требует (и делает это возможным) введения термодинамической шкалы, не ограниченной какими-либо физическими точками.

Как видно, в течение всего процесса измерения законы предполага ются. Именно открытие законов делает измерения возможными. Законы участвуют в создании некоего порядка, например обобщения эмпириче ского типа, когда определенное отношение действительно является пере ходным, создавая совокупную, дополнительную шкалу. Или, например, обобщение, что некая операция является коммуникативной, или процеду ра создания производной меры измерения, или то, что определенная пере менная действительно является индексом величины, которую измеряют.

Именно тот факт, что процедура измерения воплощает в себе самые раз ные системы законов (как из естественных наук, так и социально политических), лежит в основе того, что делает измерения первостепенно важными для науки. «Когда мы измеряем свойство, число, которое мы приписываем, чтобы представить это свойство, является результатом экс периментальных законов, приписывание предполагает законы… Надо по лагать, можно открыть то, что другие законы могут быть созданы в отно шении чисел, приписанных друг к другу и к чему-то ещ. Именно потому, что настоящее измерение важно для создания законов, оно имеет такое большое значение для науки»45.

2.3. Шкалы и процедура шкалирования Ранее процедура измерения описывалась нами как приписывание чисел в соответствии с правилом, что присваиваемые числа называются «величиной», а каждое число его «мерой». В процессе измерения каждому изучаемому объекту присваивается некое число или другой математиче ский конструкт. Каждый такой конструкт называют результатом измере ния или его шкальным значением. В соответствии с нашим предположе нием измерения совокупности шкальных значений – это определенная модель реальности. Различают шкалы номинальные, порядковые и интер вальные. Номинальные шкалы, как известно, не отражают ничего реаль ного, а просто кодируют объекты наблюдения. Составление порядковых шкал ориентируется на два отношения – равенства и порядка. Интерваль Campbell N. What is science? - N.Y.,1952.- Р.133-134.

ные же шкалы, кроме равенства и порядка, в совокупности объектов на блюдения фиксируют расстояние, пространство между объектами. Интер вальные шкалы часто называют шкалами высокого типа, качественными, числовыми, а номинальные и порядковые – шкалами низкого типа, каче ственными, нечисловыми. Очень может быть, что противопоставление в современной прикладной социологии качественных и количественных ме тодов идет именно от возможности построения того или иного типа шкал.

Ранее цитировавшийся С.С. Стивенс предположил, что шкала изме рения может быть определена, как правило присваивания, как принцип, по которому мера определяется для любой данной величины. Стивенс рас сматривал четыре типа шкал, кроме уже указанных трх – ещ шкалы от ношений. Шкалы отношений ассоциировались с ситуацией, когда признак имеет фиксированное начало отсчета и изменяющуюся единицу измере ния. Это очень важное дополнение к процедуре измерения в социально политической сфере, это приближение к конструктивности в понимании того, каким образом следует приписывать объектам числа, отражающие свойства, не являющиеся аддитивными.

Конечно, термин «шкала» иногда используется некорректно, чтобы просто сослаться на инструмент измерения, иногда на стандарт измере ния. Мы его понимаем как обозначение логической структуры процедуры присваивания. В таком случае данная шкала достаточно точно определяет, в каком смысле числовые соотношения между мерами являются изоморф ными в сравнении с соответствующими отношениями между величинами.

Иными словами, шкала определяет, какие отношения между числами, присвоенными в измерении, дадут результат значимый для того, что из меряется. Шкала может сказать, как интерпретировать числа, полученные в результате измерения. Значит, практическая ценность некой шкалы, как и измерения в целом, состоит в математике, которую она позволяет ис пользовать в процессе исследования.

Каким математическим преобразованиям могут быть подвергнуты измерения, зависит от характера шкалы, при помощи которой к ним при шли. Хотя и от возможностей математики тоже. Разве есть преимущества в использовании шкалы, позволяющей производить операции, нам не из вестные? Поэтому предпочтения в использовании определенных шкал из мерения зависят от состояния математики в данное время. Вот точка зре ния американского методолога Дж. Г. Кемени: «Числовая теория даст нам возможность использовать сильные стороны математического метода, ко торые обычно берутся из вычислений. Теория, провозглашающая упоря дочивание простыми словами, требует более сложной математики. Реаль ная причина того, что предпочтение отдается числовой шкале, – матема тическое удобство. Мы можем также предвидеть день, когда с развитием математики числовые шкалы станут гораздо менее важны, чем сейчас»46.

Таким образом, инструментальные законы имеют большое значение в из мерении. Можно предположить, что определенные процедуры важны и востребованы в исследовании, когда ситуация в действительности такова, что эти процедуры наиболее доступны. По этой причине развитие проце дур шкалирования и методов измерения в целом имеет большое значение.

Законы, которые предполагаются в процедуре измерения, воплоще ны в шкале. Кумбс47 верно отмечал, что каждая шкала – это теория, а не только вопрос определения. Развивая шкалу для реализации какой-то цели (не просто абстрактно), исследование совершает настоящее открытие.

Предположим, что предпочтения респондента среди данного ряда альтер натив, как эмпирически выясняется, являются непереходными. Можно рассматривать эти предпочтения как противоречивые и принять шкалу для измерения полезности выбора индивида, подразумевая, что альтерна тивы могут быть упорядочены. Совершая эти действия, исследователь связывает себя определенными идеями рациональности и полезности, а также их выражением в поведении. Если эти концепции оказываются не состоятельными, шкала измерения, соответственно, также ставится под вопрос. Другой пример, тоже связанный с теорией полезности, исходит из постулата Арроу48 о «независимости бесполезных альтернатив». Этот по стулат нарушается домохозяйкой, которая хочет купить домашнюю пти цу. Выбирая между уткой и гусем, она предпочитает уток. Когда прода вец, изучив свои возможности, сообщает, что есть ещ индейка, хозяйка говорит в ответ: «В этом случае я возьму гуся». Такие шкалы предпочте ния встречаются, и не только в магазинах, но среди теоретиков нет согла сия о том, как этот выбор анализировать.

Существует довольно много самых разных шкал, много больше, чем используется в настоящее время. Чаще всего речь заходит только о двух типах, соответствующих так называемым интенсивным и экстенсивным измерениям, хотя на самом деле существует несколько шкал каждого ти па. Упоминавшийся выше Кумбс49 перечислил около десятка различных шкал. Ниже представлены некоторые из них.

Самая простая из всех шкал – номинальная шкала, где числа при сваиваются объектам как ярлыки или имена. Некая галактика определяет ся как «М 31» или «NGC 224» в соответствии с перечнем Мессьера или с Kemeny J.G. A Philosopher Looks at Science. - N.Y., 1959. - Р. 154-155.

Более подробное описание подхода Кумбса в книге: Клигер С.А., Косолапов М.С., Толстова Ю.Н. Шкалирование при сборе и анализе социологической информации.– М.: Наука, 1978. А также: Толстова Ю.Н. Измерение в социологии: Курс лекций.– М.:

ИНФРА-М, 1998.– С.147-170.

Arrow K.J. Social Choice and Individual Values. - N.Y., 1951. - P. 163-166.

Coombs C.H., Dawes R.M., Tversky A. Mathematical psychology.- N.Y., 1970.

Новым общим каталогом, эта галактика также известна как Большая ту манность Андромеды. Ряд терминов имеет такое же значение, как число вые выражения. Такое присваивание чисел с большой натяжкой можно называть измерением. Единственное отношение, фиксируемое номиналь ной шкалой, – изоморфность изучаемых объектов одному из объектов.

Это отношение идентичности и различия. Ни одно из двух чисел не может быть присвоено одному и тому же объекту, и не может быть двух объек тов, которым могло бы быть присвоено одно число. То, что числа появля ются в наименовании, не делает их математическими выражениями. Вы сказывание «пусть “Х” = левой партии, не делает определение левизны вопросом математики. Для номинальной шкалы присвоение любого опре деленного числа объекту не возлагает никаких ограничений на присвое ние другим объектам чисел, кроме требования, что уже присвоенный но мер не должен использоваться снова. Любые два числа можно поменять местами без каких-либо последствий.

Тем не менее номинальные шкалы используются и в дальнейшем могут стать даже более распространенными и широко употребимыми в социально-политических науках. Для обработки большого количества данных, особенно с помощью компьютера, может требоваться идентифи кация большого числа респондентов, ресурсы языка в данном случае ка жутся ограниченными. Номера социального страхования, номера счетов и платжных карт, большое количество подобных средств имеют одинако вое происхождение и функцию. Номинальные шкалы могут способство вать систематизации информации. Конечно, числа номинальной шкалы часто присваиваются с учетом классификации, например, хоккеистам или футболистам (хотя они этого и не заслуживают) в соответствии с позици ей, которую они занимают, или домам-номера – четные с одной стороны, нечетные – с другой.

В частично упорядоченной шкале присвоение чисел определенному объекту обозначает либо высшую, либо низшую границу чисел, которые могут присваиваться другим объектам в данном поле. То есть определен ные объекты так соотносятся друг с другом в смысле измерения величи ны, что одному из них должен быть присвоен меньший (или больший) номер, чем другому. Но иные пары сравнивать с данной нельзя. Напом ним, что объединение ни в коем случае не одно и то же, что равенство или слабое упорядочение. Часто такая несовместимость является результатом того факта, что массив составляется из двух или более отчетливых ка честв, которые противоположно направлены. Людей в группе можно час тично упорядочить по размеру, но будет много случаев, когда высота, вес, толщина не одинаково соотносятся: «А» может быть выше «Б», но «Б»

может быть более крепкого телосложения – кто из них «больше»?

В общем, частично упорядоченная шкала упорядочивает однородное подмножество данного поля. Разумеется, однородность поля неочевидна, независимо от того, что оно упорядочивается. Кинокритики могут при своить от одной до четырех звезд фильму в качестве меры его развлека тельной ценности, но ещ нужно различать, скажем, фильмы для взрос лых, семейные фильмы или мюзиклы и серьзные драмы. Даже если мы признаем объективной оценку качества, проблема сравнения жанров явля ется иной проблемой. Таким же образом Хаббл присвоил буквы a, b и c галактикам в соответствии со степенью их открытости, но ещ различал эллиптические, неправильные, спиралевидные галактики. В политических науках можно различать разные типы монархических режимов, но на судьбу и историю монархических династий культурная специфика накла дывает серьзный и решающий отпечаток.

В порядковой шкале присвоение любого числа фиксирует более вы сокую или низкую границу для всех других чисел, которые приписывают ся. Порядковые шкалы – завершенно упорядоченные, хотя это упорядоче ние может быть слабым: один и тот же номер может быть присвоен двум и более объектам. В самых простых случаях числа, которые в основном используются так, как будто они принадлежат к номинальной шкале, на самом деле отражают определенный порядок среди изучаемых объектов.

В соответствии с этим порядком им дается ярлык. Например, серийный номер выпускаемых товаров является средством для идентификации, но больший номер серии ещ указывает на более поздний срок выпуска. Та кие попутные упорядочения – обычное явление среди номинальных шкал, поскольку эти шкалы пытаются сделать и называть «систематическими».

Когда именно функция систематизации является основной, такую шкалу называют порядковой.

Величины, измеренные при помощи порядковой шкалы, иногда на зывают «серийным» или периодическим свойством или просто «серией»

(об этом пишет Поль Лазарсфельд50). Объекты организованы таким обра зом, что находятся в сериях, так как каждая порядковая шкала изомор фична по принципу «раньше, чем» между соответствующим набором вре менных точек. В целом такая серия имеет довольно случайное происхож дение, хотя, конечно, в данной области есть некая упорядоченность. На пример, ураганы называют по буквам латинского алфавита, первый в се зоне называют на букву «А». В дискретных сериях (серии, в которых есть возможность говорить о «следующем» числе, шаге серии) объекты могут быть обозначены числом поколений или шагов, отделяющих их от какого то произвольного начального момента. Тем не менее эти шаги не следует понимать как единицы измерения в смысле возрастания (убывания). Ура Lazarsfeld P.F., Henry N.W. Latent structure analysis.- Boston, 1968.

ган «Карен» случился в сезоне позже, чем ураган «Джесика», и был после урагана «Иван», но это не говорит ничего о том, насколько позже проис ходил каждый, и даже был ли промежуток времени между каждым боль шим или меньшим.

При обычном использовании порядковых шкал создаются «стан дартные серии», номера присваиваются другим объектам в соответствии с их отношением к подходящим членам стандартной серии.

Предположим, у нас есть шкала для измерения моральных правил поведения со стандартными сериями: «растленный», «аморальный», «приличный», «честный» и «безгрешный». Конечно, может и не быть со мнений, в каком порядке расположить эти категории (при условии, что мы знаем, как применять их в конкретных случаях), но могут быть большие сомнения, насколько близко они стоят к моральному совершенству. Неиз вестно, насколько больший моральный прогресс происходит при переходе от «аморальности» к «приличности», а от последней – к «честности». Что труднее – отказаться от любимого зла или быть добропорядочным, избе гая целого ряда грехов, не являющихся соблазнительными? Если на тако го рода вопросы есть ответы, то мы имеем дело не просто с порядковой шкалой, а с порядковой метрической системой. Здесь объекты не только упорядочены, но упорядочены и промежутки между ними, по крайней ме ре частично.

Игроков в шахматы разделяют на «начинающих», игроков третьего разряда, второго разряда, первого разряда, мастеров и гроссмейстеров.

Допускается, что игрок данного ранга обычно может выиграть у против ника низшего ранга. Различия между мастерством, характеризующим со седние ранги, можно сравнивать на той же основе. Предположим, что пер воразрядники побеждают мастеров чаще, чем их самих побеждают гросс мейстеры. Тогда можно сказать, что их превосходство над мастерами больше, чем то, при котором они уступают гроссмейстерам, – здесь мы на пути к созданию порядковой метрической системы.

Другой пример. Между рядом альтернатив «а», «в», «с» можно было бы создать шкалу предпочтений в порядке повышающейся предпочти тельности. Предлагается выбор «в» и подбрасывается монетка, чтобы вы брать «в» или «с». Если предпочитается «в» подбрасыванию монетки, можно сказать, что оно («в») более предпочтительно, чем «а» и чем «с»

над «в». А если подбрасывание монетки более предпочтительно, то про межуток между «а» и «в» меньше, чем между «в» и «с». Присвоение чисел для обозначения предпочтительности далее завершается, когда номера присваиваются двум соседним объектам, которые находятся на самом большом расстоянии. Пара номеров фиксируется для каждого объекта на верхней и нижней границе.

Использование четырех изложенных выше шкал – номинальной, частично упорядоченной, порядковой и порядковой метрической – иногда называется «интенсивным» или качественным измерением. Это измерение интенсивно, так как позволяет определить скорее степень, нежели количе ство. Это измерение качественно, так как позволяет ответить на вопросы «больше или меньше», «более или менее», а не на вопрос «сколько». Тер мин «градирование» также иногда используется в связи с данными изме рениями, в противоположность измерению в смысле ограничения послед него количественной процедурой. Однако чаще приписывание «способно сти к градированию» к величине означает, что она одномерна, линейна, то есть изучаемые объекты могут быть полностью, а не частично упорядоче ны на этой основе.

Есть ещ одна шкала, которую можно отнести к типу интенсивного измерения, хотя оно больше не является только качественным. Это шкала интервалов, которая дает равные интервалы из некоего случайного масси ва данных. Присвоение двух чисел любым двум объектам фиксирует но мера для всех других объектов. Первоначальное двойное присвоение со ответствует выбору как исходная точка, а также единица измерения. На пример, температурная шкала Цельсия является интервальной шкалой: 0 и 100 произвольно присваивается точке замерзания и точке кипения воды.

Температурные пределы между ними делятся на 100 равных интервалов, известных нам как градусы по Цельсию. Разумеется, нельзя совершать арифметические действия над самими присвоенными числами. Нельзя сказать, что температура в 20 градусов Цельсия в два раза больше, чем температура в 10 градусов. Шкала Фаренгейта также является шкалой ин тервалов, хотя и с другой исходной точкой и единицей измерения. Но арифметические действия могут совершаться над различиями между тем пературами: она вдвое дальше от 0 градусов до 20, чем от 0 до 10 граду сов. Это утверждение остатся верным, когда эти температуры измеряют ся на шкале Фаренгейта.

Шкала соотношения – это шкала, которая дает равные интервалы, но с нулевой точкой, которая больше не является произвольной, случайно выбранной. Все присвоенные цифры можно увеличить при помощи по стоянной, не повлияв ни на что, кроме условного обозначения, так как это соответствует только изменению единицы измерения: измерили длину в дюймах, умножили на 12 и получили длину в футах. Но прибавлять по стоянную ко всем измерениям мы не можем, так как это вводит произ вольную точку отсчета и у нас окажется только шкала интервалов. В шка ле соотношения присвоение цифры только одному объекту означает при своение соответствующих цифр и всем другим. Одно присвоение опреде ляет единицу, а точка отсчета задается самой операцией измерения. Раз ницы температур представляют шкалу соотношения (хотя сами темпера туры измеряются при помощи шкалы интервалов), так как разница в нуле не подвергается случайному определению. Таким образом, разницы темпе ратур дают основу для измерения количества тепла: например, калория – это количество тепла, необходимое для повышения температуры 1 грамма воды на 1 градус Цельсия.

Как только нулевая точка зафиксирована, сами числа будут демон стрировать фиксированные различия, соотношение которых остатся по стоянным независимо от случайного выбора единицы. Их можно подвер гать любым арифметическим действиям. Иными словами, шкалы соотно шений изоморфны с измерением самого множества: измерение при помо щи шкалы соотношения имеет такую же структуру, как подсчет числа единиц, которые можно найти в данной величине. Мера, присвоенная ве личине, – это не что иное, как сам подсчет. Именно по этой причине по добные меры можно складывать, умножать, вычитать и делить. Шкалы соотношения условно можно назвать «шкалами мощности множества»

для обозначения изоморфизма, особенно для того, чтобы отличать их от порядковых шкал, которые изоморфны с порядковыми числами. Лошадь, пришедшая в первой гонке второй, а во второй гонке третьей, ничего об щего не имеет, видимо, с пятой. Но игрок, который выиграл 2 у. е. в пер вой гонке и три у. е. во второй, имеет кое-что общее с 5 у. е. – это та сум ма, которую он может проиграть в следующей гонке.

Измерение при помощи шкалы сравнения представляет собой экс тенсивное измерение. Совокупное (кумулятивное) измерение, обсуждав шееся ранее, дает шкалу сопоставления. Этот факт можно заметить в формулировке Кэмпбелла51, что такое измерение развивается посредством создания «стандартных серий». Начинают со стандартного объекта «а», затем продолжают серию с «а + а`», «а +а`+а``» и так далее, здесь первые объекты равны «а» и друг другу, а символ «+» обозначает операцию сло жения, удовлетворяя условиям сложения, установленным предварительно.


Количественные числительные последовательно присваиваются членам этих серий таким образом, что каждое число после единицы является фак тически номером единицы, эквивалентной комбинации объектов в серии.

Шкалы сопоставления составляются именно таким образом, в отличие от шкал интервалов.

Если измерение в целом – это отображение объектов в абстрактном пространстве, то следует помнить, что границы возможного связаны толь ко представлениями и оригинальностью исследователя, создающего такое пространство. Процесс измерения, разумеется, не состоит только в приме нении некой линейки, это ещ и изобретение этой линейки, которую при меривают к объекту. В истории науки случалось, что, казалось бы, наибо Campbell N. Measurement and Calculation. - N.Y., 1928.

лее абстрактная и даже причудливая математика впоследствии находила вполне приземленное и конкретное применение. Измерение в социально политических науках, в социологии постоянно совершенствуется, исполь зуя вс более сложный математический аппарат.

Валидность измерения заключается в том, чего можно достичь с по мощью данного измерения. Очевидно, это зависит от контекста использо вания измерения. Валидность не ограничивается только инструментом и шкалой измерения, даже не присущей природе самой измеряемой величи ны. Мы должны принимать во внимание функции, которые, как предпола гается, должно выполнять измерение в исследовании, или по отношению к которым, намеренно или нет, его валидность оценивается. Главным всегда остается вопрос – были ли результаты получены таким образом, что их можно рассматривать как эффективное средство достижения конечного результата исследования.

Обычной характеристикой валидности является та, что оно делает возможным измерение намеченного объекта. Дат ли оно такую возмож ность, можно установить двумя совершенно разными способами. Первый способ связан с определением, второй – с эмпирическими связями.

Измерение может быть эффективным, потому что сама процедура играет важную роль в определении значения термина, называя величину, которую надо узнать. Правила для присвоения чисел включают операци онное определение для величины. Если феномен «интеллект» (как психо логический термин) определять со ссылкой на определенные тесты, не возникнет вопроса о том, что эти тесты действительно измеряют. К сожа лению, в социально-политических дисциплинах часто случается, что суж дение, которое называют определением, на самом деле этой роли не вы полняет. Характеризуя ранее случаи псевдоопределения, мы отмечали:

термин не всегда впоследствии используется так, как это было зафиксиро вано в определении. Опасность заключается в возможности поддаться то му, что Кумбс называет «операционизм наоборот»52, то есть «обеспечение измерения со всеми значениями, связанными с понятием». Эта ошибка менее заманчива, когда истинность измерения подтверждается только его эмпирическими связями с другими показателями величины. Такое под тверждение можно назвать тестовым предсказыванием, или предсказыва нием критерия. Здесь правильность измерения – это вопрос успеха, при котором измерения, полученные в определенных случаях, дают возмож ность предсказать результаты, которые можно получить при помощи дру гих способов и в других контекстах. Например, тот же тест на интеллект подтверждается в такой степени, в какой IQ позволяет предсказывать дос тижение определенного уровня образования или участие в других ситуа Festinger L., Katz D. Research Methods in the Behavioral Sciences. - N.Y., 1953. - P. 476.

циях решения проблем. Однако в целом валидность предполагает учет и определения, и предсказания, особенно когда проводится измерение вели чины, которая концептуализирована не только в описательных обобщени ях, но также в какой-то теории.

Процедура измерения может вполне справляться с основным своим предназначением – измерять. Но результат будет не таким плодотворным, каким бы мог быть, если бы присвоенные цифры были несколько други ми. Валидность требует, чтобы измерение было по возможности свободно от ошибок. Ошибка при измерении является признаком неудачи в дости жении цели исследования и валидность – это мера научной значимости результата исследования. Удовлетворить любопытство людей полностью невозможно, точно так же измерения не могут быть совершенно свободны от ошибок. Тем не менее как ученые мы должны работать над тем, чтобы сократить количество ошибок до минимума. Один из источников ошибок – материальная основа измерений, приборы и оборудование, задействован ные в измерении. У каждого инструмента есть ограничение различения, которое он может делать. Специфические значения, находящиеся вне это го предела, не распознаются, и объекты, отличающиеся друг от друга не намного, измеряются как эквивалентные. Если с эмпирической точки зре ния мы говорим о таких недоступных для измерения различениях, то это не означает их неизмеримости вообще. Это означает невозможность их измерить в данной процедуре. Впоследствии с появлением более точных измерительных приборов они могут быть обнаружены. Либо накопление информации о ранее неразличимых объектах обратит наше внимание на них. Ведь согласно аксиоме Архимеда, независимо от того, насколько ма ло различие между очевидно равными объектами, накопление этих разли чий должно постепенно стать достаточно большим, чтобы его можно бы ло обнаружить. Способность инструмента или процедуры различать назы вается чувствительностью. Следовательно, один из типов ошибок связан с недостаточной чувствительностью.

Другой тип ошибок заключается в том, что при повторном измере нии трудно получить идентичный результат. Неизбежно присутствует оп ределенное количество вариаций между результатами повторяющихся из мерений. Иногда говорят, что они подвержены «случайному отклоне нию». Значит, каждое измерение можно понимать как состоящее из двух компонентов: первый – соответствует величине, которая измеряется, а второй – состоящий из положительного или отрицательного отклонения, являющегося результатом других неконтролируемых факторов. Чем меньше эти отклонения, тем более надежным, как говорят, является изме рение. Другими словами, надежность, в свою очередь, – это степень, в ко торой измерение остается постоянным, поскольку оно повторяется в усло виях, которые воспринимаются как неизменные. Среди этих условий осо бое значение имеет наблюдатель, который проводит измерение, особенно в социальных науках. Соответственно, надежность часто интерпретирует ся как вид интерсубъектности: согласие разных наблюдателей относи тельно присваивающих значения измерений в конкретных исследованиях.

Но изменения в обстоятельствах, обстановке измерения, иных обстоятель ствах, касающихся личности исследователя, проводящего измерение, так же понимаются как надежность.

Существование случайных отклонений является такой же неизбеж ной характеристикой процесса измерения, как и существование ограниче ния различения. Можно ожидать, что при большей внимательности при проведении измерений случайные отклонения могут уменьшиться, подоб но выстрелам по мишени, которые будут, вероятно, менее разбросаны при тщательном прицеливании. Но даже легендарный Робин Гуд не мог бы до бесконечности попадать в одну и ту же точку – всегда будет случайное отклонение. Результатом повышения чувствительности измерений не все гда будет эффект сокращения ошибок. Такое сокращение происходит только тогда, когда присущая ошибка или недостаток чувствительности близки к случайной ошибке. «Увеличение нечувствительности прибора за пределы определенной точки может просто закончиться тем, что измере ние будет невозможно, потому что наблюдаемый результат будет погуб лен случайными отличиями, если только отклонения не удастся умень шить до соответствующего уровня»53.

Отклонения, которые возникают, не всегда хорошо разделяются на положительные и отрицательные отклонения. Например, представим се рию измерений длины, которые осуществляются при помощи измери тельной линейки не совсем правильно градуированной и слишком корот кой по сравнению со стандартной длиной. Тогда, хотя результаты измере ния и покажут как всегда некоторые случайные отклонения, ошибки будут суммарно склоняться к положительным – измеряемые длины чаще будут большими, чем меньшими. Или рассмотрим, какой будет результат, если бы случаи преступлений измерялись ссылками на отчеты правоохрани тельных органов в недели, предшествующие выборной компании админи страции, находящейся у власти. Во всех подобных случаях можно гово рить о систематической ошибке, в противоположность ошибке в результа те случайных отклонений. Здесь отклонения не случайны, а склоняются в одном или другом направлении в соответствии с определенным сущест венным искажающим фактором.

Но для того чтобы иметь основания говорить о систематической ошибке, нужно определить искажающий фактор. Измерение, свободное от систематической ошибки, – это правильное измерение (не надо путать с Ritchie A.D. Scientific Method, Paterson. - N.J. 1960. - P. 130-131.

точным измерением, которое зависит от чувствительности и надежности).

Но правильность измерения – это вопрос того, что, как предполагается, мы измеряем. Если исследователь интересуется распространенностью не преступного поведения, а арестами или осуждениями, результат выборной компании не будет систематической ошибкой, а будет частью того, что мы измеряем. Другими словами, что является случайной ошибкой, а что систематической ошибкой, зависит от того, что учитывают при присвое нии и интерпретации в процессе измерения. Как пишет Кумбс: «Теория измерения, которая, как полагают, анализирует данные, становится ча стью этих данных. И такой частью этих данных, которая несовместима с априорной, абстрактной допустимой системой»54.


Короче говоря, систематическая ошибка – это та, которая является результатом фактора, эффект которого уже включн в теорию этого изме рения. Результаты влияния других факторов называются случайными.

Является ли ошибка систематической или случайной, является ли она результатом недостатка чувствительности или надежности, но сама концепция ошибки предполагает концепцию истины. В каком бы случае ни говорилось об ошибке измерения, очевидно, подразумевается противо положный случай, измерение, свободное от ошибки. Зачастую под истин ным, верным измерением подразумевается такое, которое верно для ре альной измеряемой величины. Однако здесь не вс так просто. Можно представить реалистическую и идеалистическую версии данного сужде ния. С точки зрения реалиста, факты абсолютно детерминистичны и объ ективны сами по себе, независимо от наших знаний о них. Объекты и со бытия определенны, детерминированы как в отношении количества, так и в отношении качества. Для идеалиста то, что дано в опыте, всегда являет ся приближенным к довольно определенно очерченной абстрактной сущ ности, которая единственная является верной целью истинного знания.

Точки зрения противоположны, однако обе точка зрения признают, что все реальные измерения имеют недостаточно ясное представление о том, что они понимают под реальностью. Именно по этой причине обе концеп ции можно рассматривать как фикции. То, что в таких измерениях являет ся название «истинным», правильным измерением, по существу является тем, что произошло бы, если бы проводимое измерение было свободно от ошибок. Но именно этого добиться нельзя. Такой идеальной ситуации не существует: «нет экспериментального метода присвоения цифр спосо бом, свободным от ошибок»55.

Coombs C.H. A Theory of Psychological Scaling // Univercity of Michigan Engineering Research Bulletin. - 1952. - № 34. - P. 484.

Campbell N. Measurement and Calculation. - N.Y., 1928. - P. 137.

С позиций эмпирика «истинное измерение» должно определяться несколько иначе. Определение «истинности», приведенное выше, сводит ся к объяснению наблюдаемого со ссылкой на нечто, лежащее за предела ми нашего опыта. Конечно, видимые ошибки корректируются, но всегда до определенной границы. Ссылка на то, что бы случалось, если бы изме рение не было подвержено никаким ошибкам, – это только фигура речи. И она не демонстрирует эмпирического значения «истинного измерения», она сама требует эмпирического уточнения. Как писал Д. Юм в «Трактате о человеческой природе», знание любого исправления есть только фикция разума, он бесполезно и непонятно.

По этому поводу нужно заметить следующее. С повышением чувст вительности, надежности и точности измерений какой-то величины можно обнаружить, что измерения вс в большей степени демонстрируют кон вергенцию к некой ценности. Эту ценность можно использовать утили тарно, с пользой, как и математические ограничения, к которым склонны измерения. «Истинное» измерение некой величины есть не что иное, как эти ограничения. Наверное, только таким способом можно уточнить зна чение «истинности» в смысле скорее результатов реальных измерений, чем сравнения этих измерений с чем-то недостижимым, абстрактным.

Измерение корректируется, и количество ошибок сокращается. Нет препятствий, чтобы говорить об этом процессе, как о последовательном приближении к «реальной ценности» величины, которую ищут. То, что данное измерение ближе к реальной ценности, чем другое, может означать только то, что оно отклоняется меньше, чем другое от предела бесконеч ной последовательности таких измерений. Другая сторона фикции содер жится в понятии бесконечного повторения изменения. Вопрос в том, что улучшение измерения, скорее, касается данных, которые доступны или могут быть доступны, а не малодоступной истины того, что измеряется.

Данные об измеряемом объекте никоим образом не ограничиваются ре зультатами дополнительных измерений. В значительной степени они со стоят из эффективности измерения, в выполнении сопутствующих проце дур измерения, которые необходимы, так как применяются или входят со ставной частью в различные законы и теории. Вместо того чтобы сказать, что новая процедура или инструмент измерения это улучшение по сравне нию со старым, потому что она позволяет подойти ближе к «реальному значению», было бы меньшим заблуждением говорить, что это улучшение позволяет определять «истинное измерение» более плодотворно в науч ном смысле. В целом шкалы выбираются таким образом, что определен ные эмпирические законы получают определения настолько интуитивные и/или настолько математически простые, насколько это возможно. Если теоретическая структура меняется или расширяется, то часто меняются шкалы измерения. Это просто другое выражение для описания исследова тельских шагов как приближение к истинной или более обоснованной шкале. Сама по себе любая шкала не является более действенной, чем лю бая другая.

Одна из причин, почему заблуждение по поводу «истинности» изме рения важно методологически, а не только с философской точки зрения, то, что в этом случае чрезмерное значение придается точности. Если улучшение измерения означает приближение к истине, у нас появляется искушение предположить, что чем точнее измерение, тем оно лучше, так как тогда оно ближе к абсолютно определенному факту, который исследу ется. Это преувеличенное значение, связанное с точностью, с нашей точки зрения, является частью того, что ранее называлось «мистикой числа».

Большие числа, множество знаков после запятой – они только выглядят внушительно, усиливают ярлык «точных наук». С точки зрения инстру менталистской перспективы значение точности измерения рассматривает ся по-другому, в соответствии с различными функциями, с которыми свя зана процедура измерения, и в другом отношении, а именно в отношении того, как адаптировано и выполнено измерение.

Иногда бывает, что неточность измерения, не представляющая осо бого научного интереса, объясняется тем, что точности нельзя добиться вследствие недостаточной чувствительности прибора или шкалы либо ог раниченности процедуры измерения. Такая «мнимая точность» связана с нечеткими границами объекта изучения. Нельзя посчитать точно число людей, умерших в России в результате проведения «шоковой терапии»

правительства Ельцина, как это предлагали коммунисты. Даже если бы была возможность получить точные статистические данные, относящиеся к делу, вс равно неясно было бы, что следует считать. Очень трудно, если это вообще возможно, сформулировать критерий такого счета. В подсче тах Коммунистической партии РФ объединялись измерения разных степе ней точности, брались не средние, а максимальные значения. Такая прак тика несет даже не интеллектуальный, а моральный вред.

Мнимая точность является результатом довольно очевидных грубых ошибок или очевидной же идеологической преднамеренности. Более трудно уловимой и, соответственно, более распространенной является ошибка «бессмысленной точности», то есть использование более точного измерения, чем это нужно. С нашей точки зрения, использовать измерение более точное, чем это необходимо, так же неверно, как и делать их недос таточно точно. В так называемых точных науках распространено исполь зование приблизительных величин, часто говорят «о порядке величины».

Стремление ученых обществоведов быть точными в своих измерениях часто, по нашему мнению, является чрезмерным и отражает недостаток уверенности в научной ценности их усилий. Свободная аппроксимация, округление цифр могут быть обманчивыми, вводящими в заблуждение и даже губительными для исследования, но они же могут иметь большое эв ристическое и практическое значение. Вопрос здесь в том, насколько важ ны различные возможности и значения точности для изучаемой пробле мы. Если они не столь важны, когда нам известно, что все варианты в оп ределенных границах эквивалентны, что приблизительное значение вели чины находится в этих границах, использование округления, приблизи тельность полностью оправданы.

Как уже отмечалось, измерение это, по сути, координация, согласо вание по поводу изучаемого объекта системы символов, обычно число вых. Исследователь может проводить любые операции с присвоенными числами при условии, что он понимает последствия своих действий. Сре ди таких последствий может случиться, что результат либо процедуры измерения, либо математических манипуляций с измерением может ока заться составленным из чисел, которые невозможно привести в какое либо оптимальное отношение с реальными объектами или с любыми дру гими. Ряд измерений дат данные точные только в пределах первого де сятка после запятой, например из-за чувствительности измерительного инструмента. Результат умножается или делится с получением чисел с тремя, четырьмя позициями после запятой. Однако только первое является важным – такую настоятельную рекомендацию дают, в частности, демо графы. Измерение никогда не лучше, чем эмпирические и концептуальные операции, при помощи и вследствие которых оно выполняется. Ричи бла горазумно предлагает избегать искушения «заменять плохие эксперимен ты затейливыми вычислениями»56. Математика может избавить нас от не обходимости размышлять самостоятельно, но мы должны расплачиваться за привилегию, размышлять до и после использования математики.

2.4. Особенности измерения в социальных науках В социально-политических науках, как видно в настоящее время, более распространенной является не мистика количества, а «мистика ка чества». Этой мистике, как ни странно, также подчинены магии чисел. С этой точки зрения знания, особенно те, которые касаются человека и от ношений между людьми, состоят из интерпретации качеств, которые по природе избегают сети чисел, как бы мелка ни была е ячея. Для трактов ки поведения человека или изучения феноменов культуры измерения в лучшем случае бессмысленны, а в худшем представляют собой безнадеж ное искажение того, что действительно важно. Точными науками называ ют только науки о природе, но не науки о культуре и человеке. Однако та кие дисциплины, как демография, экономика, социология и другие, ис Ritchie A.D. Scientific Method, Paterson.- N.J., 1960.- P. 131.

пользуют математические методы. В то же время есть много физических наук, в которых преобладают качественные суждения. Поэтому «мистика качества» – явление общенаучное.

Что лежит в основе мистики качества? Прежде всего, каждое изме рение предполагает некоторую степень абстракции: определенные аспек ты непременно опускаются в числовом описании, так как оно всегда осно вано на определенном наборе качеств и отношений, исключающем иные качества и отношения. Определение веса ничего не говорит о размере или плотности. Ни одно количественное описание не отражает весь объект.

Характерно ли это и для качественных описаний? Очень важно, чтобы ко личественное описание включало вс, что содержится в соответствующем качественном. Мы многого не знаем о дне в июле, о котором нам сообщи ли, что температура тогда была + 30 градусов, но мы знаем наверняка, что день был тплым. Когда говорят о дне как «редком» – замечательном, приятном, не противопоставляют качество и количество, но ссылаются на целый ряд качеств, которым, в целом или по одному, могут быть даны ко личественные определения. Аргумент, что если бы количественные пока затели были представлены, то они вс равно что-то упустили бы, кажется нам противоречивым. А позиция, что они на самом деле не могут быть получены, – беспомощна и бесплодна.

Дело заключается в том, что и количество и качество понимаются неверно, если рассматриваются как противоположности или альтернати вы. Количества состоят из качеств, а измеряемое качество имеет ту вели чину, которая выражается в его измерении. В методологическом смысле можно утверждать, что обозначается ли нечто как количество или как ка чество, зависит от того, как мы решаем представить это в наших симво лах. Прилагательные, не получающие места в шкале, определяют качест ва. Когда предъявляется соответствующая шкала, определяют ссылки на количество. И наоборот, можно начинать с ряда измерений, затем при сваивать ярлыки, которые демонстрируют качества, то есть свойства, рас сматриваемые помимо шкал. Превращение количества в качество или, на оборот, качества в количество – это семантический или логический про цесс, а не вопрос онтологии. Значения слов «горячий», «холодный» не имеют другого смысла, кроме того, который связан с температурной шка лой;

слова, обозначающие цвет, не называют ничего другого, кроме того, что обозначает длина световой волны, и так далее.

Предположение, что измерение неизбежно что-то упускает, прими тивизирует, коренится, как нам кажется, в следующем. Очень часто в со циально-политических науках измерения действительно не учитывают ка чества и отношения, которые имеют значение в концептуальных рамках, очерчивающих изучаемый предмет. Например, интеллект, измеряемый при помощи тестов IQ, не включает такие способности, как креативность (творческие способности), или то, что часто называют «практичностью, практическим здравым смыслом». Из этого, понятно, не следует, что дан ные тесты – пример плохого измерения. Из этого следует, что их можно плохо использовать, неверно интерпретировать. Критика подобных тес тов, в связи с введением единого государственного экзамена в России та кая актуальная, сводится большей частью к мнению, что тесты не измеря ют всего, что бы мы хотели рассматривать как интеллектуальные способ ности. Мистика качества появляется, когда вероятная истина начинает восприниматься как предпосылка для самостоятельного вывода, например такого, что тесты ничего важного не измеряют вообще. Ограничения, ко торым подвержено каждое измерение в исследовании, интерпретируются как недостаток, а затем обобщенно относятся ко всему измерению.

Критическое отношение к измерению происходит частично и из-за путаницы, смешения знания о чем-то и опытом по этому поводу. Одно де ло знать, что день «теплый», другое – чувствовать, что он теплый. Хотя процесс познания сам по себе - это опыт, такой же конкретный как любой другой, то, что известно, – это нечто абстрактное, что можно сформулиро вать в предположении. Мы знаем нечто и можем об этом выносить сужде ния, но ограниченный набор предположений не может исчерпать содер жания опыта ситуации. О качествах обычно думают как об объектах непо средственного опыта, в то время как к количеству можно прийти только посредством символически опосредованных познавательных действий.

Измерение критикуется как операция, производящая чистую абстракцию, не дающую качественных описаний.

Но необоснованным является суждение о том, что количество только известно, а качество только ощущаемо. Можно непосредственно воспри нимать многочисленность, если элементы е внятно сгруппированы. Но могут быть, с другой стороны, и опосредованные, символически опосре дованные понятия о качестве. Что действительно является неоспоримой истиной, так это то, что опыт дат возможность иметь гораздо больше знания. И одновременно знание о том, что какое-то предположение верно, состоит именно из знания этого конкретного предположения, а не неопре деленного ряда других логически независимых предположений. К тому же наличие опыта не состоит из знания чего-то вообще, по крайней мере из знания, относящегося к научному контексту. Опыт предоставляет воз можность познания, гарантирует какое-то свидетельство познания (нико им образом не окончательное). Таким образом, мы вернулись к аргументу, что измерение не скажет всего, но этого не делает и качественное описа ние.

Иногда утверждается, что измерение не только выпускает нечто важное, но даже отрицает его существование. Существенные качествен ные отличия нивелируются сходством количества. Наиболее существен ной социальной характеристикой человека является то, что каждый инди видуален. Это как раз то, что отрицается, когда определяют особенности психики при помощи ряда измерений. Но такая позиция наивно, прямоли нейно рассматривает ошибочные математические равенства для строгих тождеств и неверно объясняет утверждение об измеряемом равенстве ме жду двумя объектами как утверждение, что это один и тот же объект.

Сходство действительно есть, но это только сходство формальных струк турных качеств, которые соответствуют шкале и процедуре измерения. В большей степени критике подвергаются интерпретации уравнений как бу квенные обозначения различных количественных континуумов и отнесе ние к ним реальных, подлинных характеристик различных социальных фактов. Что касается сходства, то можно сказать, что качественные описа ния группируют индивидов в классы и страты, определяемые по облада нию общим качеством. Это, разумеется, числовое описание, у которого есть преимущество, поскольку оно демонстрирует, насколько абстрактна общность.

Думается, что корни мистики качества, особенно в социально политических науках, лежат в том обстоятельстве, что измерение играет разные роли в деятельности человека, но не всегда соответствует нашим ценностям. Одна из наиболее важных функций измерения, как мы уже указывали, – это стандартизация. Но признавая значение стандартизации в мире вещей и природных явлений, человек чувствует себя униженным, когда оказывается измеряемым, оцифрованным. Вспомним хотя бы про тесты ортодоксально настроенных православных против индивидуальных налоговых номеров (ИНН). Сопротивление стандартизации со стороны людей полностью оправдано и понятно. Но надо помнить, что не измере ние разрушает нашу индивидуальность. Такой диагноз означает путаницу ценностей с процессом оценки. Он проецирует на изучаемый объект чер ты, которые принадлежат только процессу поиска знания. Измерение цен ности не сводится только к числу, которое преуменьшает значение ценно сти. Если присваивается число какому-то аспекту поведения или социаль ному действию людей, это не означает, что оно лишается своего гумани тарного этико-эстетического значения. Интересуются только гносеологи ческим аспектом, и это, возможно, способствует улучшению знания об объекте.

Проблема состоит в том, что научное познание может использовать ся способами, не совсем благоприятными для существующих ценностей.

Измерительные процедуры действия и поведения индивидов часто стиму лируют результативность различных инструментов социального контроля.

Чем точнее известны ответные реакции социального поведения и дейст вий, тем легче ими манипулировать. Скрытое недоверие и даже открытое неприятие измерения социального поведения людей, с этой точки зрения, совершенно понятны. Но это не значит, что от измерения в социально политической сфере следует отказаться. Мистика качества может коре ниться в морали, которая настаивает, что к человеку следует относиться как к чему-то законченному, а не только как к существу экономическому, политическому, в целом общественному. Моральный импульс здесь явно понят неправильно. Порочна ни в коем случае не наука, а е использова ние. То, что знание – это сила, не означает, что е жертвы заинтересованы в незнании. Ирония ситуации заключается в том, что апологетика качества неявно признает, как многого можно достичь, используя количественный подход, и противостоит ему именно по этой причине. Но социальные дис циплины уже вкусили плод познания числовых оценок и обратной дороги уже нет. Противостоять нужно не росту знания о поведении и действиях людей, а использовать то, что мы знаем, чтобы сохранять и совершенство вать гуманизм.

В социальной сфере существуют некоторые особенности, которые связаны с проблемой измерения.



Pages:     | 1 || 3 | 4 |   ...   | 5 |
 





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.