Политическая наука №1 / 2017. Массовое политическое сознание
Шрифт:
Рис. 1.
Частоты распределения респондентов по классам, определяемым вариантами ответа на вопрос о наиболее важных проблемах страны (%). Опрос 1998 г.
Чтобы убедиться, что данная структура существует сама по себе, а не порождена особенностями метода, воспользуемся другим эвристическим приемом. Рассмотрим ту же самую матрицу – коэффициентов близости между векторами – индикаторами выбора ответов на основе Q Юла – и используем технику, которая несколько десятилетий назад называлась методом корреляционных плеяд (точнее, была одной из ее разновидностей) 24 . Метод предельно прост: зададим некоторое положительное пороговое значение для коэффициента Q. После этого от матрицы корреляций переходим к матрице инциденций графа, в котором вершины соответствуют проблемам, а ребра соединяют те пары вершин, которым соответствует пара проблем со значением Q, большим заданного порогового
24
Чтобы еще больше отдалить эксперимент от исходного статистического расчета, мы проводим его не на всей выборке, а только на классифицированных респондентах.
25
Автор осведомлен о нетривиальности проблемы выбора порога, но формат статьи не позволяет остановиться на ней более подробно.
Рис. 2.
Граф проблем, вершины которого совпадают с проблемами, а ребра образованы связями, превосходящими заданный порог
Теперь подсчитаем для вершины графа среднее значение коэффициентов Q между соответствующей проблемой и проблемами, с которыми она связана в построенном графе. Подобные характеристики узла сети (или вершины графа) обычно называют центральностью. В нашем случае она имеет важный смысл. Коэффициенты, подобные Q Юла, в принципе обладают общим вероятностным смыслом и в условиях нашей задачи указывают на то, что если произвольный респондент выбрал в качестве ответа проблему под номером i, то он с высокой вероятностью выберет и проблему под номером j. Если для двух этих проблем значение Q (i,j) достаточно велико, то выбор одной из проблем скорее всего означает и выбор другой. Это значит, что чем «центральнее» (в терминах нашей задачи) проблема, тем увереннее ее выбор предсказывает выбор других связанных с ней проблем 26 . Можно перефразировать это свойство так: проблемы с высокой центральностью занимают в сети проблем более важное место, чем остальные. В классе «проблем, беспокоящих демократов», к примеру, наибольшей центральностью обладает проблема «рост преступности», а в классе «проблем, беспокоящих консерваторов» – проблема «кризис морали, культуры, нравственности». В своих классах это центральные, «прототипические» проблемы. Прототипичность проблемы в нашем случае задается ее центральностью.
26
Вот еще одна «техническая проблема». Далеко не всегда, как в данном контексте, можно установить функциональную взаимосвязь между критерием и вероятностью, но само существование монотонной зависимости доказуемо. Часто этого достаточно для решения практических задач.
А теперь главное, ради чего затронут этот сюжет. Рассмотрим взаимосвязь между центральностью (прототипичностью) проблем и их «популярностью» – частотой выбора респондентами. Оказывается, никакой зависимости нет. Это ярко демонстрирует диаграмма рассеяния между двумя переменными (рис. 3).
Мораль. Традиционные статистические методы анализа опросных данных сосредоточены на определении частот выбора ответа – в целом по выборке или в отдельных группах респондентов. Частота – это результат подсчета числа респондентов, выбравших один и тот же ответ. Однако такая частота осмысленна в той степени, в какой выбор респондентами одного и того же ответа имеет сходные смысл, причины, последствия. В частности, подсчитывая долю респондентов, выбирающих из списка партию, за которую они намерены голосовать, мы вправе рассчитывать на возможность прогноза результатов выборов. Но наш расчет оправдан, если выборы – это рутинная практика респондентов; если партии равноправны в политическом и информационном пространствах; если выбор в пользу той или иной партии в результате пропагандистских усилий не рассматривается общественным мнением как нечто неприличное или опасное.
Рис. 3.
Диаграмма рассеяния частоты выбора проблем (горизонтальная ось) и центральности проблем в сети взаимосвязей (вертикальная ось)
Все становится гораздо сложнее, когда мы подсчитываем частоту выбора ответов на вопрос, который изучается в данном примере. Рассмотрим частоту выбора проблемы «рост преступности» в целом по выборке и внутри каждого класса респондентов. В целом она равна 40,1%. Внутри класса «проблемы, беспокоящие демократов» она гораздо выше – 92,1%. Но ее выбирают также респонденты из классов «проблемы выживания» (26,2%) и «проблемы, беспокоящие консерваторов» (24,6%). В двух последних случаях респонденты выбирают две проблемы из своего класса и присоединяют к ней одну из чужого. Более чем вероятно, что респонденты из разных классов вкладывают в выбор одной и той же проблемы разный смысл. Вот пример возможной (именно возможной) интерпретации. Респонденты из класса «проблемы выживания» трактуют рост преступности как одну из проблем, мешающих им жить (выживать). Для респондентов из класса «проблемы, беспокоящие демократов» рост преступности – помеха проводимым реформам. А респонденты из класса «проблемы, беспокоящие консерваторов» рассматривают его как свидетельство слабости власти. Еще раз: все перечисленное – не подтвержденные социальные факты, а лишь иллюстрация неоднородности причин выбора одной и той же проблемы. Но когда мы, как обычно, получаем общую по выборке частоту выбора этой проблемы, мы не задумываемся о возможном разнообразии смыслов, обусловливающих такой выбор; мы не принимаем во внимание это разнообразие, лишая эту частоту реального социального содержания и нагружая полученное число неким приписываемым нами, но не получившим обоснования смыслом (причинами, последствиями).
Конечно, люди всегда вкладывают в используемые понятия разные смыслы, руководствуются в своем социальном поведении разными мотивами и преследуют разные цели. Но как это обстоятельство отражается в эмпирических социологических исследованиях – их методах, структуре решаемых задач, способах интерпретации и использования получаемых результатов? За редчайшими исключениями – никак. Предложенный фрагмент исследования – один из вариантов выхода из клубка проблем, порождаемого традицией эмпирической политической социологии.
Далее. Повсеместно используемая социологами частота выбора ответа на вопрос может не только быть неинформативной, но и не исчерпывать всего, что можно узнать с помощью опросов об изучаемом фрагменте социальной реальности. Можно же, во-первых, увидеть за мнениями (ответами на вопросы анкеты) механизмы их порождения, опирающиеся на то, что мы вправе назвать массовым сознанием; во-вторых, представить массовое сознание (групповое сознание) как сеть, вершины которой – ответы на вопросы анкеты, а связи между вершинами – эмпирически вычисляемые значения взаимосвязей между ответами. Тогда объектом изучения становятся структурные свойства этой сети, а ответы обретают структурные свойства – такие как центральность. Есть веские основания полагать, что эти структурные свойства позволяют описывать состояние массового сознания и объяснять наблюдаемое общественное мнение, выражаемое в том числе в частоте ответов на вопросы. В следующем параграфе этот тезис будет подтвержден результатами другого исследования, в котором в роли объекта статистического анализа выступали не сами ответы на вопросы анкеты, а некоторые производные от них переменные.
В недавнем исследовании фонда ИНДЕМ сравнивалось правосознание трех социальных групп: судей, населения (стандартная общероссийская выборка) и предпринимателей [Сатаров, Римский, Благовещенский, 2016 b]. Сравнение осуществлялось по пяти переменным: 1) поддержка независимости судебной власти; 2) поддержка концепции естественного права; 3) законопослушание; 4) поддержка независимости судебных решений; 5) нетерпимость к нарушению законов. Каждой из переменных соответствовал вопрос, содержавший 8–10 суждений, с которыми респондент оценивал степень своего согласия. На основании этих оценок респонденту приписывалось число – координата на шкале соответствующей переменной. На рис. 4 приведены средние значения всех респондентов в каждой из трех групп по всем пяти переменным. Из диаграммы можно заключить, что предпринимателям присуще более развитое правосознание, чем простым гражданам, а судьи превосходят и тех и других. Впрочем, по параметрам поддержки концепции естественного права (2) и нетерпимости к нарушению законов (5) все три выборки статистически неразличимы.
Все становится гораздо интереснее, если изучить взаимосвязи между переменными внутри каждой выборки с помощью нетрадиционных методов многомерной линейной статистики. В описываемом исследовании использовалась множественная линейная регрессия: каждая из пяти переменных по очереди выступала в качестве зависимой переменной, а остальные – в качестве независимых. В результате были получены пять векторов коэффициентов регрессии (в стандартизированном виде), каждый из которых показывал, в какой мере данная переменная прогнозирует значения остальных переменных.
Рис. 4. Профили средних значений (ось Y) для выборок судей, предпринимателей и граждан по пяти шкалам правосознания (ось X)
Примечание: 1) поддержка независимости судебной власти; 2) поддержка концепции естественного права; 3) законопослушание; 4) поддержка независимости судебных решений; 5) нетерпимость к нарушению законов.
Сведенные в матрицу коэффициенты (табл. 2) можно трактовать как меру влияния одних переменных на другие. В отличие от коэффициента корреляции, эта мера имеет несимметричный характер. В частности, поддержка независимости судебных решений почти в два раза убедительнее предсказывает поддержку независимости судебной власти, чем наоборот. Влияние четвертой переменной на остальные в среднем больше, чем в других строках, и это «среднее» имеет смысл центральности как узла сети. Если отбросить коэффициенты с большими значениями доверительной вероятности, то получится сеть (граф) значимых влияний (рис. 5).
Таблица 2
Матрица взаимных регрессионных коэффициентов ij для пяти рейтингов правосознания в случае выборки судей (i – независимая переменная, j – зависимая переменная)
Рис. 5. Граф структуры взаимозависимостей (взаимовлияний), определяемой регрессионными коэффициентами ij, между пятью переменными правосознания в выборке судей
Примечание: Смысл номеров вершин графа: 1) поддержка независимости судебной власти; 2) поддержка концепции естественного права; 3) законопослушание; 4) поддержка независимости судебных решений; 5) нетерпимость к нарушению законов.