Сетевой анализ политической коммуникации

Политическая коммуникация представляет собой совокупность процессов информационного обмена, передачи политической информации, структурирующих политическую деятельность и придающих ей новое значение.

Выделение исследований политической коммуникации в самостоятельное направление, приходится на 50-е – 60-е годы, а также стремительного развития кибернетики – области знания, изучающей наиболее общие закономерности процессов информационного обмена и управления.

Весьма изощренным средством изучения коммуникации в исходной части комуникативной цепи, стал контент-анализ;

К.Дойч Родерс Марш

Модель по Г. Лассуэлу:

В процессе коммуникации выделяют 5 элементов:

Кто - коммуникатор (тот, кто передает и формирует сообщение)

Что - сообщение

Как - способ передачи сообщения, канал

Кому - аудитория, которой адресуется сообщение

Зачем - с каким эффектом, эффективность

Основой для выделения нового метода исследования – сетевого анализа – должны были служить определенные изменения в обществе. М.Кастельса. Переход основан на революции в информационных технологиях. Традиционный подход должен быть заменен концепцией возникновения международных сетей, как базовой организационной формы информационально-глобальной коммуникации.

Фундаментальными компонентами социальных сетей являются узлы (nodes) и связи (connections). В процессе развития концепции сетей понятие узел иногда заменяется понятием актор, а связь – социальным взаимодействием и границей. Таким образом, социальные сети можно рассматривать как серию прямых и непрямых взаимодействий одного актора с другими. Социальная сеть определяется как "заключение соглашений между двумя взаимодействующими акторами".

Существуют две основные школы, которые применяют сетевой подход как методологию политических исследований. Англосаксонская школа считает плодотворным его использование при изучении взаимодействия государства и групп интересов. Здесь концепция политических сетей обеспечивает связь между микроуровневым анализом, и макроуровневым исследованием.

Немецкая школа видит в политических сетях современную форму государственного управления, отличную от иерархической и от рыночной.

Теория политических сетей пытается опереться на коммуникативные процессы в постиндустриальном обществе и демократическую практику современных политий. Как подчеркивает Т.Берцель, в ситуации растущей взаимозависимости между общественными и частными акторами доминантной моделью управления становятся политические сети.

Направления исследования политической коммуникации социальных сетей:

Исследования сетей в очень большой мере допускают - и даже предполагают – 1.высокоматематизирован­ные позитивистские подходы, базирующиеся на обработке социометрической информации, с одной стороны, 2. вероятно­стное моделирование межсетевых взаимодействий и взаимных эффектов сетей и иерархий, с другой, и, наконец, 3. оценива­ние издержек во внутрисетевых, межсетевых и сетево-иерархических трансакциях,

Л.В.Сморгунов анализирует сетевой подход в его применении к исследованию политики и государственного управления.

Сетевой подход к политике и управлению строит свою исследовательскую стратегию, исходя из нового характера отношений между государством и обществом, между публичной и частной сферами общественной жизни, то есть исходит из того, что изменилась система политической коммуникации. В качестве аналитического инструмента анализа неустойчивости и открытости взаимодействия множества политических акторов,

Общие методологические установки концепции политических сетей. Сетевой подход к политике и публичному управлению является ответом на изменения условий, в которых осуществляется политика и управление общественными делами. Выросшая плюрализация общественных структур, сложность взаимоотношений между различными группами населения, возросшее влияние международного фактора на внутреннюю политику государства, информатизация общества, падение доверия населения к центральным органам управления позволило развиться этой технологии.

реконструирует отношения между государственным управлением и современным обществом.

сетей восстанавливает связи между управлением и политикой. Сетевой подход предлагает новый тип управления - “руководство” (governance), общая характеристика которого нашла выражение в формуле “управление без правительства”

данная теория государственного управления близка к политической философии и ценностно-ориентированному подходу.

не институты, а связи и отношения составляют ключевой пункт рассмотрения сетевого анализа.

проблема эффективности управления рассматривается в аспекте отношения “цели-процессы”.

39. Q методология. В психологии и социальных науках. У. Стефенсон 1953: «изучение поведения: q-технология и её методология». Q методология упоминается как "совокупность n различных испытаний каждое из которых измеряется или шкалируется m индивидуумами. Цель Q техники - позволить человеку представить свою преобладающую точку зрения в целях удержания ее в постоянстве для изучения и сравнения.

Цель – глубинное изучение мнения респондента по к-л проблеме, с последующим структурированием данных по его взглядам. Выявляются личностные системы ориентаций, способность адекватной реакции на внешние воздействия, оценка степени противоречивости мнений на основе отношения к «гнёздам мнений».

Обычно используют для подготовки массовых опросов, для корректировки и уточнения выводов массовых исследований.

Достоинства: низкая себестоимость и возможность включать респондентов во время проведения самого исследования.

В России в конце 90-х Шестопал, политическая психология.

Споры связанные с идентификацией метода: методология? Методика? Способ сортировки объектов? Техника? Процедура? Зона её применения. Постоянные конфронтации с R-методологией – характеристика объектов, которые мы используем.

Это личный опрос с применением карточек символов, с вербальными выражениями.

Набирается гомогенная группа, которая должна отсортировать эти карточки по заданным группам например 10 групп начиная от 1 – самые предпочтительные высказывания и до 10 – самые не предпочтительные высказывания. Около 50 карточек.

Результаты заносятся в Базу.

Суть – в наблюдении за совпадением групп карточек. И выведении какой-то общей тенденции, и выделение каких-либо преобладающих ценностных ориентаций группы.

Дисперсионный анализ

Дисперсионный анализ является одним из основополагающих статистических методов. Важность умения работать с его алгоритмами определяется не только теми возможностями, которые он предоставляет исследователю для самостоятельного анализа данных. Как и в случае с корреляционным анализом, изучение дисперсий переменных входит во многие более сложные статистические методы.

Дисперсионный анализ служит для проверки гипотезы о статистической значимости различий между средними величинами в нескольких группах наблюдений.,

В дисперсионном анализе выборки должны извлекаться случайно из генеральных нормально распределенных совокупностей.

Основной целью дисперсионного анализа является исследование значимости различия между средними. Раздел Элементарные понятия статистики содержит краткое введение в исследование статистической значимости. Если вы просто сравниваете средние в двух выборках, дисперсионный анализ даст тот же результат, что и обычный t-критерий для независимых выборок (если сравниваются две независимые группы объектов или наблюдений) или t-критерий для зависимых выборок (если сравниваются две переменные на одном и том же множестве объектов или наблюдений). Для выборки объема n выборочная дисперсия вычисляется как сумма квадратов отклонений от выборочного среднего, деленная на n-1 (объем выборки минус единица). Таким образом, при фиксированном объеме выборки n дисперсия есть функция суммы квадратов (отклонений), обозначаемая, для краткости, SS (от английского Sum of Squares - Сумма квадратов). Далее слово выборочная мы часто опускаем, прекрасно понимая, что рассматривается выборочная дисперсия или оценка дисперсии. В основе дисперсионного анализа лежит разделение дисперсии на части или компоненты. Рассмотрим следующий набор данных: Основная логика дисперсионного анализа. Подводя итоги, можно сказать, что целью дисперсионного анализа является проверка статистической значимости различия между средними (для групп или переменных). Эта проверка проводится с помощью разбиения суммы квадратов на компоненты, т.е. с помощью разбиения общей дисперсии (вариации) на части, одна из которых обусловлена случайной ошибкой (то есть внутригрупповой изменчивостью), а вторая связана с различием средних значений. Последняя компонента дисперсии затем используется для анализа статистической значимости различия между средними значениями. Если это различие значимо, нулевая гипотеза отвергается и принимается альтернативная гипотеза о существовании различия между средними.

41!. Дискриминантный анализ.

Определить, какие переменные различают (дискриминируют) две или более возникающие совокупности (группы). Основная идея дискриминантного анализа заключается в том, чтобы определить, отличаются ли совокупности по среднему какой-либо переменной (или линейной комбинации переменных), и затем использовать эту переменную, чтобы предсказать для новых членов их принадлежность к той или иной группе. Первоначально используются группы с различающимися качественными характеристиками, например, люди, имеющие или не имеющие наркотическую зависимость. Затем эти группы обмеряются разными видами инструментария, не имеющего прямого отношения к целевой качественной характеристике. Дискриминантный анализ позволяет оценить различающую способность этих видов инструментария. Затем использованные косвенные характеристики применяются для прогнозирования попадания новых объектов в каждую из первоначально заданных групп.

Цель: определить, к какому классу относятся объекты с помощью определенных признаков.

Нужно создать классифицирующее правило, позволяющее приписать новый элемент к своей подгруппе в ситуации, когда исследователю неизвестно, в какой совокупности он принадлежит.

Использование линейной функции и прямая связь.

Из большого числа выбираются те переменные, которые лучше влияют на итог классификации.

на каждом шаге смотрят все переменные и находят ту, которая вносит наибольший вклад в различия. И ее включают в следующий шаг

исключение переменных. Все включают. Исключают ту, которая вносит наименьший вклад в различия.

Y = a + b1x1 + b2x2 + … + bnxn

B – коэффициент регрессии переменной. Чем больше В, тем больше вклад.

Последовательность:

вычисление функций от исследуемых показателей

упорядочение самих показателей

вычисление вероятности ошибочной классификации

удачная модель: вероятность распределения по группам не меньше 72-75 %.

42!. Понятие, этапы построения прогнозов

Прогнозирование – способ предвидения развития политических событий на основе эмпирических данных мониторинговых исследований.

Период упреждения – длительность прогноза.

Требования к прогностической модели: обоснованность, полнота, валидность, точность, устойчивость.

Научный прогноз – научно-обоснованное суждение о перспективах, альтернативных путях, сроках объекта.

5 условий:

В момент высказывания нельзя безусловно истинно определить истинность и ложность высказывания

Высказывание обязательно должно указать интервальное время и место осуществления прогноза

Должен существовать способ оценки вероятного появления прогнозируемого события

В момент высказывания должен существовать способ верификации

Должен существовать способ проверки осуществления прогнозируемых событий

Этапы политического прогнозирования:

предпрогностическая ориентация. Уточнение задания.

построение исходной модели прогнозируемого объекта. С помощью системного анализа. Используют опросы общественного мнения, экспертные опросы.

сбор данных прогнозного фона. Все факторы, которые могут оказать хотя бы косвенное влияние.

построение динамических рядов показателей для дальнейшей экстраполяции

построение серии гипотетических поисковых моделей прогнозируемого объекта

построение серии гипотетических нормативных моделей

оценка достоверности, точности, обоснованности прогноза с помощью экспертного опроса.

выработка рекомендаций/решений на основе сопоставления поисковой и нормативной моделей

экспертиза рекомендаций

повторная предпрогнозная ориентация. Новое задание.

43! Виды прогнозирования.

По цели:

поисковые (исследовательские, изыскательские, трендовые, генетические и т.п). определение возможных состояний явления в будущем. Такой прогноз отвечает на вопрос: что вероятнее всего произойдет при условии сохранения существующих тенденций?

Нормативный прогноз (целевой, программный). Описание управляющих воздействий для достижения конечной желательной ситуации.

Используется в различных аспектах управления

целевой. Поиск ответа на вопрос о предположительном состоянии объекта. что именно желательно и почему

программный. Поиск возможных мер и условий достижения желаемого состояния объекта. что конкретно необходимо, чтобы достичь желаемого?

плановый. Выработка деректив, заданий. как, в каком направлении ориентировать планирование, чтобы эффективнее достичь поставленных целей?

проектный (дизайн-прогноз). Описание конкретных явлений в будущем при допущении пока отсутствующих условий. Как это может выглядеть?

организационный. В каком направлении следует принимать решение.

По периоду упреждения

оперативный/текущий. Не будет сильных количественных и качественных изменений

краткосрочный. Количественные изменения

среднесрочный. Меняются и качественные, и количественные

долгосрочный. Качественные изменения.

дальнесрочный. Очень отдаленные перспективы.

Сроки

оперативные. 1 месяц

краткосрочные. До 1 года

среднесрочные. 5 лет

долгосрочные. 15-20 лет

дальнесрочные. Несколько десятков лет

По объекту

естествоведческие,

научно-технические

обществоведческие (социальные в широком значении этого термина)

Методы

метод аналогии. Поиск похожих явлений. Историческое соотнесение

экспертиза

экстраполяция. Продолжение в будущее тенденций, закономерности которых в прошлом и настоящем известны. Для оперативных прогнозов

моделирование процессов.

44!. статистический прогноз.

Используется для краткосрочных прогнозов до одного года. Огромное число факторов, которые нужно учесть.

3 этапа моделирования:

1. логико-интуитивный анализ. Опираясь на интуиции, логику и т.д. исслеователь создает теоретическую модель

2. формализация данных. Трансформация статистической модели в динамическую.

3. квантификация данных. Создание образа искусственной реальности.

4. полученные модели содержат указание на объект исследования, структуру его связей с другими политическими субъектами, интересы, ресурсы влияния и т.д.

Тенденция – направление развития социального процесса (прогресс/регресс).

Тренд – описание фактической усредненной для периода упреждения тенденции изучаемого социального процесса во времени

Интервал циклов – повторяемость показателей, зависящих от времени.

Временной лаг – зазор между событием и реакцией на него.

Секулярные тренды – долговременные тенденции к увеличению или уменьшению.

Циклические отклонения – сезонность.

Случайные отклонения – всплеск в связи с изменением какого-либо фонового показателя. На исход голосования оказали влияние дождь/снег.

Перед прогнозированием проверяют гипотезу о наличии тренда. Метод разности средних уровней. Объект исследования разбивается на 2 группы. Сравнить разницу ответов. Если разница большая, то есть тренд.

Прогнозирование исходов выборов. Необходимо оценить уровень электоральной активности на выборах. Должно быть проведено не менее 6 мониторинговых опросов. 3 модели:

колеблющиеся (не решившие, будут ли участвовать в выборах) будут сомневаться до последнего и автоматически попадут в группу неучаствовавших на выборах

колеблющиеся распределятся по той же пропорции, что и определившиеся с выбором

необходимо, чтобы респондентам помимо прямого вопроса о намерении голосовать были заданы и уточняющие вопросы, позволяющие выяснить количество людей, принявших окончательное решение и вероятный характер принятия решения об участии в голосовании для колеблющихся. Имеет ограничение по интервалу упреждения. 7 месяцев.

Метод скользящих средних (метод сглаживания динамического ряда). Не менее 12 замеров. Переход от начальных значений ряда к их средним значениям на интервале времени. Помогает определить тенденцию развития процесса