Теория шкалирования как попытка совместить положительные стороны «мягкого» и «жесткого» подходов.

Было получено довольно много результатов, так или иначе касающихся проблемы социологического измерения, и, по большому счету, лежащих в русле преодоления описанного выше кризиса. С нашей точки зрения, в указанном потоке работ можно выделить следующие основные направления: 1) разработку методов одномерного шкалирования; 2) изучение специфики социологических данных, выделение их типов; 3) анализ понятия социологического измерения и рождение на основе соответствующих размышлений теории измерений (формализованной); 4) развитие многомерного шкалирования.
Можно сказать, что интерпретация данных — это наше видение того, что за этими данными стоит, наше понимание смысла чисел (или каких-либо других математических конструктов), полученных в результате измерения. Именно в понятии интерпретации данных по существу отражается "стыковка" эмпирического и теоретического (об этих категориях см., например. В это понятие каждый исследователь включает нечто свое, определяемое его априорным видением изучаемых объектов и явлений. Тем не менее существуют некоторые такие аспек-ты интерпретации, которые фигурируют практически в любом исследовании. О них мы и будем говорить ниже, считая очевидным то положение, что по существу речь пойдет о предполагаемых исследователем (модельных) свойствах ЭС.
1) Отражение формальных отношений. Имеются в виду четко выделенные эмпирические отношения, которые мы считаем отображающимися в математические при измерении, т.е. при отображении ЭС в МС
2) Неформализованные представления об ЭС. Далеко не все представления социолога об изучаемой ЭС можно формализовать (хотя бы путем представления ее в виде ЭСО). Ниже мы не раз коснемся не совсем формализуемых или совсем неформализуемых свойств социологических ЭС. Многие из этих свойств изучены, систематизированы.

2. Одномерное развертывание: решаемые задачи; модель восприятия респондентом предлагаемых ему объектов; процедура построения шкалы; свойства построенной шкалы.

Метод предложен Кумбсом. Сущность в том, при каких ми­нимальных предположениях и как может быть построена оценоч­ная шкала, исходной информацией для которой служат осуще­ствленные респондентами ранжировки шкалируемых объектов

1) Основная цель указанного метода — постро­ение оценочной шкалы на базе ранжировок изучаемых объектов и с использованием сравнительно приемлемой модели воспри­ятия (во всяком случае, не опирающейся на подмену рангов числами).

Предположим, что исследователя интересует, каким для рассматриваемой совокупности респондентов являет­ся рейтинг каких-то политических лидеров. И для получения исходных данных социолог просит каждого респондента проранжировать соответственно политичес­ких лидеров:

r1: c>a>b ____|c____|a________|b__

r2: c>b>a ____|c________|b___|a____

r – респондент

Метод одномерного развертывания предполагает, что исследователя интересует отношение некоторой совокупности респондентов к каким-то объектам. Исходными данными служат результаты ранжирования респондентами рассматриваемых объек­тов. Соответствующая техника позволяет получать расположение на числовой оси одновременно и респондентов, и объектов.

Еще большую значимость этот подход приобретает в силу того, что иногда позволяет получить информацию, на первый взгляд не заложенную в исходных данных. Мы имеем в виду частичное упорядочение расстояний между шкалируемыми объек­тами. Респонденты дают нам только ранжировки. А метод позво­ляет помимо усредненной ранжировки найти еще и соотношения типа: "В целом респонденты рассматриваемой совокупности пола­гают, что различие между лидером а и лидером b меньше, чем между с и а"' и т.д.

Одномерное развертывание дает возмож­ность измерять нетрадиционные отношения между объектами.

2) Интересующая нас модель восприятия респондентами пред­лагаемых им для ранжирования объектов состоит в том, что мы считаем адекватными реальности следующие предположения.

Существует некото­рая прямая (числовая ось), на которой расположены рассматри­ваемые объекты. В соответствии со смыслом оценочной шкалы такое расположение отвечает некой усредненной "симпатии" рес­пондентов к этим объектам. В частности, если один объект лежит на прямой левее другого, то первый в среднем более "симпати­чен" респондентам. Наша основная задача как раз в том и состо­ит, чтобы найти это расположение.

Каждая из ранжировок отвечает определенной модели восприятия. Одну из этих моделей Кумбс положил в основу метода одномерного развертывания.

Первая — векторная модель — предполагает, что респонденты осознают наличие упомянутой латентной переменной и, ран­жируя объекты, делают это в зависимости от своих субъектив­ных представлений о том, в какой мере соответствующее каче­ство в каждом объекте содержится.

Вторая модель, отражающая несколько иную интерпретацию ранжировок, — модель идеальной точки — состоит в следующем. Обращаясь к экспертам с просьбой проранжировать объекты, исследователь не говорит о том, по какому конкретному качеству ранжировки должны осуществляться. Вопрос ставится в более об­щем виде — скажем, предлагается проранжировать телепередачи в соответствии с тем, насколько каждая из них нравится эксперту.

3) Сначала разместим объекты на оси произвольным образом (как выше) и попытаемся выяснить, как в таком случае на той же оси могут расположиться идеальные точки наших трех респондентов. Пытаемся найти место для идеальных точек всех рас­сматриваемых респондентов. И таким образом переберем все воз­можные варианты расположения объектов а, Ь, с на оси. Процедура продолжается до тех пор, пока мы не найдем та­кое расположение объектов на оси, при котором сравнительно мало реальных ранжировок будет нами проигнорировано. Если таких приемлемых вариантов будет несколько, выберем наилуч­ший, т.е. такой, при котором отбрасывается наименьшее коли­чество информации.

Билет 5.