Информационный ресурс эмпирического исследования

Стрельникова, Анна Владимировна

автореферат диссертации по социологии, специальность ВАК РФ 22.00.01
диссертация на тему: Информационный ресурс эмпирического исследования

Год: 2005
Автор научной работы: Стрельникова, Анна Владимировна
Ученая cтепень: кандидата социологических наук
Место защиты диссертации: Москва
Код cпециальности ВАК: 22.00.01

Диссертация по социологии на тему 'Информационный ресурс эмпирического исследования'

Полный текст автореферата диссертации по теме "Информационный ресурс эмпирического исследования"

На правахрукописи

Стрельникова Анна Владимировна

ИНФОРМАЦИОННЫЙ РЕСУРС ЭМПИРИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ: ПРОБЛЕМА НЕПОЛНОГО ИСПОЛЬЗОВАНИЯ

Специальность 22.00.01 - теория, методология и история социологии

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата социологических наук

Москва - 2005

Диссертация выполнена в Государственном университете гуманитарных наук, Институт социологии РАН

Научный руководитель:

доктор социологических наук Семёнова Виктория Владимировна

Официальные оппоненты:

доктор социологических наук Татарова Гульсина Галеевна кандидат философских наук Чернозуб Светлана Петровна

Ведущая организация:

Социологический Институт РАН (Г. Санкт-Петербург)

Защита состоится « 25 » МАЯ 2005 года в_часов

на заседании Диссертационного Совета Д.002.011.01 в Институте социологии РАН по адресу: 117218, Москва, ул. Кржижановского, 24/35, корп. 5, комн. 323.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Института социологии РАН.

Автореферат разослан« 15 » апреля 2005 г.

доктор социологических наук

Ученый секретарь Диссертационного совета,

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА ДИССЕРТАЦИИ

Актуальность исследования

В отечественной социологии сложился стереотип, что «проведение исследования» - это, прежде всего, выход в поле и самостоятельный сбор первичных данных.1 В результате мы наблюдаем парадоксальную ситуацию: в России более полувека проводятся многочисленные социологические исследования, и уже должны быть накоплены огромные массивы эмпирического материала, отражающего особенности жизни социума за многие годы. Но при этом информационные ресурсы, которые можно использовать для вторичного анализа, практически не представлены в практике социологических исследований, отсутствуют также и доступные хранилища. Это приводит к тому, что социология остается преимущественно «полевым» феноменом, а ресурс исследовательских данных вырабатывается не полностью.

Обращение к проблематике неполного использования социологических данных особенно актуально сейчас, в условиях перехода к рыночным отношениям и коммерциализации науки. Исследовательский информационный ресурс стал одной из разновидностей товара на высоко-конкурентном и насыщенном рынке, а использование экономических понятий становится востребованным не только в социологии, но и в других областях гуманитарного знания. Там, где возникают вопросы конкуренции, затрат и качества, должен возникнуть и стимул решать научные задачи эффективнее, используя накопленные вторичные данные.

Изучение проблемы неполного использования социологических данных в контексте соотношения «первичных» и «вторичных» исследований приводит к анализу не только методических, но и методологических и институциональных причин такого дисбаланса, а также к рассмотрению закономерностей развития социологии как научной дисциплины. Несмотря на то, что срезовый выход «в поле» дает ответы на конкретные исследовательские вопросы, в условиях избытка эмпирики обостряется науковед-ческая проблема: в какой мере указанный тип исследований обеспечивает полноту научных выводов; может ли он служить целям объяснения и понимания долгосрочных тенденций в обществе; можно ли без анализа вто' Воронков В. За пределами публичного пространства (рефлексия социолога) // Неформальная экономика. Россия и мир / Под ред. Т. Шанина М.: Логос, 1999. С. 85.

ричных данных понять, какие из противоречащих научных результатов верны, а какие ложны. Так как науку делает наукой способность объяснять, сравнивать, сопоставлять, то необходимо признать, что этап преимущественно эмпирического сбора данных является «подготовительным» этапом для формирования научной дисциплины или направления.2

ры использования математико-статистических методов в социологии, разобщенность исследователей и утрата преемственности знания, а также ряд других проблем.

Переизбыток эмпирических исследований (в противовес аналитическим, обобщающим, сравнительным, методическим) начинает осознаваться как «затоваривание». И основной способ преодоления этого «затоваривания» - обращение к вторичным данным.

Указанные причины обусловили актуальность диссертационного исследования.

Степень разработанности проблемы

Социология как научная дисциплина может быть представлена на нескольких уровнях познания. Традиционно они выделяются по оси «фундаментальное-прикладное»: уровень парадигм, уровень больших теорий, уровень частных концепций, предметный уровень. Но каждый из этих уровней также является дискретным. На предметном, или эмпирическом, уровне можно выделить следующие ключевые этапы: определение методологической основы исследования, поиск, сбор, анализ, хранение данных.

По теме диссертационной работы накоплена определенная литература, касающаяся общих и частных вопросов методологии социологических ис-

2Collins К Sociology: prescience or antiscience? // American Sociological Review. 1989. Vol. 54. P.124-139.

* МасповаО.М., Толстова Ю.Н. Методология и методы//Социологая в России/Под ред. ВА Ядова. М.: Издательство Института социологии РАН, 1998. С. 70-104.

4 Как правило, для использования вторичного анализа требуется серьезная подготовка в области статистических процедур и специальных программ; практически невозможно ограничиться простейшими описательными статистиками - они уже подсчитаны тем исследователем, для кого эти данные были первичным материалом.

следований, а также характеристик, особенностей и предназначения социологической информации. Хорошо развит также сегмент работ по анализу социологических данных. Однако вопросы использования вторичных данных, поиска и хранения социологической информации, освещены в литературе в значительно меньшей степени. Остаются практически нераскрытыми и критерии эффективного функционирования научного сообщества, как нормативной модели современной социологии знания.

Несмотря на то, что впервые вопросы об эффективном использовании исследовательских данных и результативной организации научной деятельности были поставлены еще в работах Р. Мертона и его учеников,5 исследований на данную тему в современной литературе немного. Анализ источников свидетельствует, что напрямую указанная проблема практически не затрагивается, или упоминается только в контексте возможностей для интерпретации (И.А. Бутенко, В.Н. Карпович).

Среди работ, посвященных теоретико-методологическим проблемам социологии, обтттим и частным вопросам методологии социологических исследований, необходимо выделить труды Г.С. Батыгина, М.Блауга, П.Бурдье, М.Буравого, И.А. Бутенко, Э.Гидденса, А.Б.Гофмана, А.А.Давыдова, И.Ф. Девятко, В.В. Ильина, С. Квале, П. Лазарсфельда, ИЛакатоса, О.М.Масловой, КЛоппера, Дж. Тернера, П.Уинча, ВА Ядова. Указанные авторы детально описывают сильные и слабые стороны различных теоретико-методологических направлений; анализируют причины и следствия стратегического разделения на качественный и количественный подходы, прорабатывают различные стратегии и методы исследования, ведут дискуссию о роли исследователя и респондента, о формах проведения и организации исследований, описывают методики повышения надежности и различные критерии проверки данных, поднимают проблематику интерпретации социологических данных. В нашем исследовании этот сегмент работ необходим для анализа возможных методологических препятствий к полному использованию данных.

Среди авторов, работающих в направлении анализа социологических данных, следует выделить X. Критцер, А. О. Крыштановского, К. Марш,

5Merton К The Matthew Effect in Science // Science. Vol. 159 (3810), 1968. P. 56-63; Merton R. The Sociology of Science: An Episodic Memoir // The Sociology ofScience in Europe / Ed. by R. Merton and J. Gaston. Southern Illinois Univ. Press, 1977. P. 3-144; Merton R The Sociology of

Г.Г.Татарову, Ю.Н. Толстову, Н.С.Ростовцева, и др. Проработкой стратегий анализа качественных данных занимаются К. Гирц, В.Б. Голофаст, А.С.Готлиб, Т. ван Дейк, Н. Дензин, Е.Ю. Мещеркина, К.Пламмер, В.В.Семенова, Э. Страусе, X. Уолкотт, А. Эббот, и др.

Однако почти все перечисленные авторы, заводя речь об анализе данных, описывают ситуацию «после поля». Они ориентированы на исследователя, который провел полевые работы, собрал данные, и теперь не знает, что с ними делать, как анализировать и интерпретировать. Несмотря на широкий тематический репертуар (использование как серьезных математических процедур, так и описательных приемов; систематизация способов организации научного текста; дискуссии о пределах для интерпретаций в социальной теории), вторичный анализ, как стратегия привлечения уже имеющихся до «поля» данных, удостаивается лишь кратких упоминаний. Исключение составляют работы таких авторов, как С. Арбер, Э.М. Кор-жева, Л. Корти, К.Кэрвайт, Г.И. Саганенко, П.Томпсон, О.Е.Трущенко, Дж. Фаустер. Указанные исследователи проблематизируют использование вторичных данных и задаются вопросом расширения сферы поиска информационных источников, применения архивных ресурсов. Особо следует отметить английского исследователя П.Томпсона и его коллег, которые, выпустив в 1998 г. полемичную статью «Почему вы сидите на своих качественных данных?»,6 положили начало дискуссии о возможности многократного использования данных, полученных «качественными» методами. Однако российские ученые до сих пор практически не вовлечены в эту дискуссию.

Особую группу западных авторов составляют исследователи, чьи публикации и научные интересы изначально посвящены работе с вторичными материалами. Это, в первую очередь, М.Хэким, А.Дэйл, Дж. Дункан, М. Проктор, Дж.Эддер.7 Отдельным направлением является также Data Mining {букв, «извлечение данных») - методология использования больших

6 Corti L.Thompson P. Are you sitting on your qualitative data? Qualidata's mission // International Journal ofSocial Research Methodology, 1998. Vol. 1 (1). P. 85-89.

7 Dak A., Arber S., Proctor M. Doing secondary analysis//Contemporary social research series. L: Unwin Hyman Ltd, 1980. № 17; Methods of life course research: Qualitative and quantitative approaches/ Ed by J.ZGiele, G.H.Elder.L:Sage Publications, 1998; Duncan G.J., Kalton G. Issues of design and analysis of surveys across time // International statistical review. 1987. Vol. 55. P. 97-117. Hakim С Secondary analysis in social research. A guide to data sources and methods with examples. L: George Allen & Unwin, 1982.

массивов вторичных данных. Проблематика data mining, от круга приоритетных исследовательских задач до особенностей практического применения, нашла детальное отражение в работах таких зарубежных авторов, как Р. Блэкхаус, Т. Мейер, С. Перес, Дж Перл, К. Хувер.8

Теоретико-методологические основы диссертации

Диссертация основана на концептуальной проработке общесоциологической методологии в контексте использования исследовательских данных (Г.С.Батыгин, И.А.Бутенко, К.Кэрвайт, П.Лазарсфельд, П.Томпсон, Г.И. Саганенко, М. Хэким), и «частных» исследовательских методологий, таких, как методология анализа данных (Г.Г. Татарова9). В диссертационном исследовании под информационным ресурсом подразумеваются все данные (материалы), на основе которых в социологии можно решать соответствующие теоретико-методологические или прикладные задачи, и уточняется, что информационный ресурс может быть представлен первичными и вторичными источниками данных. Работа с вторичными данными подразумевает, что используется уже «готовая» информация, которая была собрана и обработана кем-либо из предшественников.

Ключевое понятие, используемое в работе - неполное использование исследовательского информационного ресурса, под которым автор понимает незаслуженное исключение из анализа тех данных, которые могли бы предоставить необходимую информацию. Сюда относится и ситуация поверхностного первичного анализа, и ситуация невостребованности данных со стороны других социологов. В диссертационном исследовании проводится разделение на теоретический (схемы анализа, гипотезы и концепции) и эмпирический (массивы числовых данных, тексты интервью) сегменты информационного ресурса, и далее рассматривается неполное использование эмпирического информационного ресурса.

Постановка проблемы эффективного использования информационных

8 Backhouse R., Morgan M. Introduction: is data mining a methodological problem? // Journal of Economic Methodology. 2000. N 7. Vol. 2, P. 171-181; Hoover K, Pearl J. Causality: models, reasoning, and inference. Cambridge: Cambridge university press, 2000; Perez S. Three attitudes towards data mining // Journal of Economic Methodology. 2000. N 7. Vol. 2, P. 195-210; Mayer T. Data mining: a reconsideration // Journal ofEconomic Methodology. 2000. N 7. Vol. 2, P. 183-194.

9 См., например: Татарова Г.Г. От постулатов эмпирической социологии к методологии анализа данных // Социология: 4М. 1999. № 11. С. 51-71.

ресурсов и эффективной организации научной работы заставляет обратиться к практике науковедческих исследований, к социологии науки, опираясь на работы зарубежных авторов: П.Бергера и ТЛукмана, Д. Бока, Дж.Гилберта, М.Малкея, Р.Мертона, Р.Коллинза, Т.Куна, Т.Парсонса, Д.Прайса; и российских исследователей: П.Г.Арефьева, РЛ.Винклер, ЮЛ.Качанова, В.Ж.Келле, Э.М.Мирского, Е.З.Мирской, В.В.Налимова, В.С.Степина, Р.Фрумкиной, АВ.Юревича и др. Работы указанных исследователей позволили автору рассмотреть нормативную модель функционирования социологии как научной дисциплины и применить ее к проблематике неполного использования социологических данных, на теоретическом уровне - посредством изучения связи между особенностями использования информационного ресурса и различными индикаторами, характеризующими современное состояние социальной науки, и на эмпирическом уровне -посредством разработки и подсчета индекса неполного использования.

Объектом диссертационного исследования являются вторичные данные как информационныйресурс в социологических исследованиях. В качестве предмета исследования выбраны особенности использования информационного ресурса: полное и неполное использование.

Целью диссертационного исследования является комплексный анализ проблемы неполного использования информационного ресурса в социологических исследованиях, и выработка эффективных моделей многократного использования данных.

Задачи исследования

Дня достижения цели исследования в диссертационной работе предусмотрено решение следующих задач:

1. Рассмотреть проблему вторичного информационного ресурса в социологических исследованиях на трех теоретико-методологических уровнях: науковедческом, общеметодологическом и на уровне частной методологии (анализ данных).

2. Выявить предпосылки неполного использования социологических данных на каждом из уровней и построить «дерево проблемы».

3. Систематизировать понятия и разработать концепцию полного/ неполного использования исследовательских данных.

4. Охарактеризовать влияние структурных, институциональных факторов функционирования научного сообщества на исследовательские при-

емы работы с данными.

. 5. Предложить способы решения проблемы неполного. использования исследовательских данных.

Эмпирическая база исследования формировалась из вторичных источников информации. В анализ были включены сведения о 30 исследовательских архивах.10 в том числе российские: «Банк данных социологических исследований», Единый архив социологических данных «Софист», архив ЦНГИ (Центра независимых гуманитарных исследований), INSYS, ЭБД (Электронная библиотека диссертаций при Российской государственной библиотеке), архивы исследовательских организаций ФОМ, ВЦИОМ, ряд ресурсных центров; и зарубежные: The Roper Center For Public Opinion Research, German National Survey Research Centre, Terman Study Center at Stanford, INFRATEST, Berkeley Study Archive, Oakland Study Archive, Research Center at Radcliffe College, North Carolina State Data Center, и др. Для исследовательского анализа также были привлечены статистические данные Госкомстата РФ. Измерение индекса неполного использования осуществлялось посредством анализа публикационного массива журналов «Социологические исследования» (180 статей11), «International Journal of Social Research Methodology» (20 статей), «Oral history» (36 статей). Также в диссертационной работе привлекались учебные программы по анализу социологических данных.

Научная новизна диссертационного исследования заключается в том, что в рамках общесоциологической методологии и в традиции науко-ведческого подхода получили дальнейшее развитие и конкретизацию исследования важной научно-практической проблемы - неполного использования социологической информации.

Научная новизна выносимых на защиту теоретических и методических положений состоит в следующем:

1. Комплексный анализ проблемы использования информационного ресурса впервые проведен с позиций науковедческого подхода. Проанализирована проблема хранения и воспроизводства данных как функция научного знания.

10 Кактрадиционных, так и электронных.

11 За период 2000-2004 г.г

2. Доказано, что проблема неполного использования исследовательских данных связана с такими науковедческими индикаторами, как однород-ность-фрагментированность социологических теорий и концепций, разобщенность-преемственность в передаче знания, соотношение стадий накопления-систематизации, норма-аномалия в исследовательской культуре, независимость-коммерциализация исследований.

3. Классифицированы понятия, принципы и методы использования информационного ресурса. Уточнен и дополнен концептуальный аппарат, связанный с использованием вторичных социологических данных.

4. Разработан и апробирован на массиве социологических публикаций индекс неполного использования социологических данных.

5. Сформулированы методологические аспекты проектирования научного сервиса, связанного с хранением и доступом к вторичным исследовательским данным. Рассмотрена роль исследовательских архивов в развитии социологических направлений, систематизированы сведения о наиболее известных и успешно действующих исследовательских архивах.

Основные положения, выносимые на защиту

1. У всех исследовательских данных, если они получены с соблюдением соответствующих методологических правил, имеется ресурс для неоднократного использования. Однако на современном этапе российской социологии этот ресурс используется недостаточно, что порождает группу проблем и препятствий как для развития отдельных исследовательских направлений, так и для нормального функционирования научного сообщества в целом.12

2. Проблема неполного использования социологических данных связана со следующими методологическими факторами: рассогласованность надмето-дологических и методологических установок, парадигмальные ограничения (крайние формы эмпиризма и крайние формы гуманистического подхода), дисбаланс в предварительной («доэмпирической») и завершающей («пост-эмпирической») стадиях исследования, и со следующими институциональными факторами: фрагментированность социологического знания; несоблюдение принципа преемственности; дисбаланс в стадиях накопления и систематизации данных; пробелы в исследовательской культуре, коммерциализация социологических исследований.

12 тл ч ч

В частности, экспортный потенциал российской социологии имеет преимущественно «сырьевой» характер: в международных проектах российская сторона чаще всего выступает в качестве поставщика первичного научного «сырья», а подготовка самого научного «продукта» происходит за рубежом.

3. Индекс неполного использования социологических данных в российских исследованиях является высоким как в абсолютном выражении, так и в сопоставлении с западными работами. Модальное значение индекса, по итогам анализа публикационного массива, равно 3 (при размерности индекса от -5 до 5). При этом собранный «в поле» материал оказывается большим по объему, нежели первоначально поставленные цели, и поэтому может использоваться другими исследователями.

4. Уровень обеспеченности российских социологов исследовательскими архивными учреждениями и степень вовлеченности в практику их использования являются низкими. Национальный архив только начинает формироваться, локальные архивы поддерживаются незначительным числом научно-образовательных учреждений, а те, что есть - не объединены в единую сеть. Архивы негосударственных исследовательских организаций предоставляют только ограниченный доступ к данным, обычно на коммерческой основе или по личным контактам, что делает их малодоступными.

5. Дальнейшее развитие социологии как области научного знания, основанной на сравнительном анализе, возможно только при повышении статуса вторичных исследований в социальных науках и налаживании системы хранения и доступа к массивам проведенных исследований, а также при повышении уровня профессиональной подготовки в области предоставления и поиска необходимых информационных ресурсов, в области методологии анализа данных и в частности, в направлении Data Mining.

6. Исследовательские архивы должны формироваться по единым стандартам, с последующим объединением в межвузовские предметные или отраслевые базы данных. Передача в общедоступный банк данных результатов исследований должна, с одной стороны, стать массовой, и с другой - сопровождаться сохранением авторских прав и оговариваться условиями о различных уровнях допуска к использованию информационного продукта.

7. Сетевой подход к преодолению неполного использования вторичных данных связан с развитием межнаучной коммуникации, с оформлением «незримого колледжа»,13 который будет разрабатывать указанное направление.

13 Представление о научных коммуникациях как о «незримых колледжах»было введено в науковедческий оборот Д. Берналом и развернуто Д. Прайсом. Позднее оно было подвергнуто неоднократным эмпирическим исследованиям (Д. Крэйн, Н. Маллинз, Б. Гриффит и др.), в которых была доказана его операциональная значимость.

Практическая значимость результатов диссертационного исследования

Практическая ценность исследования заключается в предложении мер для повышения эффективности работы с исследовательскими данными. Результаты диссертационного исследования могут послужить основой для повышения статуса вторичных данных и расширения сегмента информационного сервиса в социальных науках, связанного с хранением, систематизацией и поиском данных.

Результаты работы также могут применяться в качестве аналитической информации о перспективах и преимуществах работы с различными западными и российскими исследовательскими архивами. Материалы диссертационного исследования могут быть также использованы в преподавании учебных курсов по методологии социологических исследований, по вторичному анализу социологических данных.

Апробация работы

Основные результаты диссертационного исследования были представлены на Всероссийской научной конференции «Научный сервис в сети Интернет» (20-25 сентября 2004 г., г.Новороссийск), на круглом столе фонда Фридриха Эберта (19 ноября 2001 г., г. Москва), на конференции молодых ученых в Санкт-Петербургском Государственном Университете (27-28 октября 2004 г., г. Санкт-Петербург), на совместном заседании группы «Социодинамика поколений», сектора «Банк данных социологических исследований» и Центра исследований социальных трансформаций Института социологии РАН (10 декабря 2004 г., г. Москва), в специализированных научных Интернет-сообществах, опубликованы в научной печати. Положения диссертационной работы обсуждались на первой сессии международной научно-практической программы «HESP regional seminar for excellence in teaching» ее экспертами и участниками (9-29 августа 2004 г., г. Львов).

Структура диссертации

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографии и приложения.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во Введении обосновывается актуальность темы, показана степень разработанности проблемы, определены объект, предмет, цели и задачи диссертационного исследования.

В первой главе, «Неполное использование исследовательских данных как социологическая проблема», рассматриваются основные теоретико-методологические подходы к изучению проблемы неполного использования исследовательских данных, вводится и уточняется понятие «информационный ресурс», анализируются сущность и предпосылки проблемы неполного использования исследовательского информационного ресурса с точки зрения формирования социологии как области научного знания.

В параграфе 1.1., «Теоретико-методологические подходы к изучению проблемы использования исследовательских данных» определяется, что изучение особенностей использования исследовательских данных возможно на трех теоретико-методологических уровнях: общеметодологическом, методологии анализа данных и науковедческом; сформулировано обобщающее понятие «информационный ресурс эмпирического исследования».

В диссертационном исследовании информационный ресурс понимается как теоретическая и эмпирическая база для обоснованных научных выводов, и рассматриваются возможности для вторичного использования эмпирического информационного ресурса, то есть тех «сырых» данных, за которыми один исследователь направляется в поле, и которые затем могут использоваться для решения новых задач.

К институционализации дисциплины приводит установление системы дифференциации, интеграции, и воспроизводства знания. С одной стороны, воспроизводство знания подразумевает, что накопленный информационный ресурс не извлекается из научного оборота, а используется многократно. С другой стороны, работы предшественников нуждаются в изучении с новых перспектив, в свете новых научных фактов. Следовательно, для развития научной дисциплины необходимо поддерживать определенное соотношение первичного и вторичного информационного ресурса. В случае дисбаланса этих ресурсов возникает проблема неполного использования социологических данных.

Неполное использование исследовательского информационного

ресурса означает незаслуженное исключение из анализа тех данных, которые могли бы предоставить необходимую информацию. Это и ситуация поверхностного первичного анализа, и ситуация невостребованности данных со стороны других социологов (однократное, «срезовое» использование). Полное использование исследовательского информационного ресурса означает многократное, повторное обращение к данным, работу одновременно и с первичными, и с вторичными источниками. Развивая идеи И. Ла-катоса, 14 автор утверждает, что социологичность должна подразумевать интегрированность выводов в эмпирическую историю проблемы. Возможность анализа вторичных данных по отношению к актуальной научной проблеме является базой для обоснованной социологической теории и социологических прогнозов, для выявления случайных или концептуальных противоречий в результатах различных исследований.

Говоря об исследовательских данных как об информационном ресурсе, очерчивается круг для дальнейших рассуждений в терминах затрат, эффективности, качества (см. Рисунок 1).

Рисунок 1, Использование информационного ресурса

Представление о научном результате как товаре сложилось не сразу и до сих пор не является общепризнанным. Однако именно конкурентоспособность научных результатов стала критерием пересмотра условий государственной монополии на научное производство, а эффективность постепенно стала признаваться значимым индикатором в использовании инфор-

14 Лакатос И. Фальсификация и методология научно-исследовательских программ. М.: Медиум, 1995.

мационного ресурса, причем как для тех, кто производит этот ресурс, так и для тех, то потребляет.

В диссертации определяется, что у всех данных (и в особенности - у текстовых) имеется вторичный ресурс. Этой же точки зрения придерживаются и американские исследователи Дж.Лоуб, Р.Сэмпсон и С.Мак-Кей.15 Российские авторы (напр., Ю.Н. Толстова) также рассматривают один из вариантов исследовательской стратегии, в которой ученый отказывается от идеи конечности исследования. Это подразумевает не только готовность к постоянному возврату к одним и тем же данным, но и активное вовлечение новых источников с целью уточнения понимания происходящих процессов.16 Указанная исследовательская стратегия может быть описана с помощью метафоры герменевтического круга. Особенностью неоднократного использования данных является прохождение полного цикла (круга) интерпретаций, после которого может начаться новый виток интерпретаций, с другой исследовательской перспективы.

В параграфе 1.2, «Институциональные ограничения для полного использования информационного ресурса», определяются основные предпосылки для неполного использования данных с точки зрения формирования социологии как области научного знания. Поставленная проблема анализируется посредством следующих науковедческих индикаторов: соответствие императивам, которые регулируют устойчивое функционирование научного сообщества, парадигмальная согласованность (теоретико-методологическая однородность), стадия развития научного направления, наличие аномалий в воспроизводстве социологического знания и в функционировании научного сообщества.

Р. Мертон одним из первых предложил теоретическую схему науки как социального института, регулятором которого выступает научный этос -совокупность особых норм. Возникла нормативная модель функционирования научного сообщества, включающая императивы универсализма, коллективизма, бескорыстности и организованного скептицизма.'7

15 Methods oflife course research: Qualitative and quantitative approaches TEd. by J.Z. Giele, G.H. Elder. L: Sage Publications, 1998.

16 Толстова Ю.Н. Анализ социологических данных: Методология, дескриптивная статистика, изучение связей между номинальными признаками. М.: Научный мир, 2000.

17Merton R. The Sociology of Science. Theoretical and Empirical Investigations / Ed. By N. Storer. Chicago: The University ofChicago Press, 1973.

Впоследствии мертоновская модель научного этоса неоднократно дополнялась, а также подвергалась критике, но исходное положение о внутренних правилах научной деятельности оставалось неизменным. Позже получило свое развитие и представление об аномалиях в воспроизводстве научного знания («патологии науки»), отправной точкой которого также послужили работы Р. Мертона.

В ходе анализа институциональных причин, порождающих неполноту использования информационного ресурса и слабое использование вторичных данных, был сделан вывод о наличии следующих симптомов аномального состояния (кризиса) научного сообщества и социологии как научной дисциплины:

• фрагментированность социологического знания;

• аномалии в воспроизводстве социологического знания;

• неготовность к переходуна стадию систематизации;

• коммерциализация и политизированность социальной науки.

Граница между нормальным и аномальным состоянием научной дисциплины достаточно операциональна: «нормальное состояние... предполагает достаточно высокую степень согласия ученых относительно проблем, методов, предмета исследования, а также норм поведения - всего того, что делает человека науки предсказуемым и налагает на него определенную дисциплинарную ответственность».18 С этой точки зрения, любые колебания в сторону снижения степени согласованности надметодологи-ческих и методологических установок уменьшают и эвристический потенциал научной дисциплины, подтачивают саму систему социальной организации научной деятельности, порождая недоверие к результатам предшественников и уменьшая возможности для коллективнойработы. Как следствие, уменьшается и число обращений к вторичным данным. Это усугубляется раздробленностью научного сообщества российских обществоведов, утратой преемственности, оттоком из научных учреждений квалифицированных кадров при минимальном притоке молодежи,19

18 Батыгин Г.С., Девятко И.Ф. Миф о качественной социологии // Социологический журнал. 1994. № 2. С. 36. См. также Кун Т. Структура научных революций. М.: Прогресс, 1977.

19 К 2000 г., по данным КГ.Дежиной, доля исследователей старше 60 лет достигла 20,7%, что намного превышает показатели других стран (Дежина И.Г. Молодежь в науке // Социологический журнал. 2003. № 1).

негативными изменениями в структуре мотиваций и ориентации ученых и преподавателей. В частности, ориентация на коммерческий успех (как одно из последствий функционального кризиса) привела к вмешательству во внутреннюю структуру научных процессов, в результате выбор проблематики исследований перестает зависеть от логики развития научного знания.

Идея цикличности в жизни научного направления получила свое развитие в работе Т. Куна «Структура научных революций» и оказалась весьма плодотворной.20

Согласно куновской концепции, расширенной и дополненной последователями, каждое новое научное направление обычно проходит несколько этапов в своем развитии. На начальном этапе развития научного направления преобладают теоретические разработки, на втором этапе происходит активный сбор и использование первичных данных, появляются первые значимые для развития теории результаты. На следующих этапах возникает необходимость в систематизации накопленного знания и в переосмыслении базовой теории. Опираясь на описанную логику, использование анализа вторичных данных означает переход на более высокую ступень развития, как исследовательской культуры, так и научного направления в целом. Это предположение было подтверждено серией эмпирических исследований рабочей группы Н. Маллинза.21

В параграфе 1.3, «Эмпиризм versusрелятивизм: двемодели познания в свете проблемы использования данных», анализируются методологические предпосылки для неполного использования исследовательских

20 Однако ряд ученых (Л. Альтюссер, F. Вагнер, Н. Луман) подвергают куновскую модель структурных кризисов острой критике. Основной критический постулат заключается в том, что нормальное, согласованное состояние науки является скорее штилем, т.е. непродуктивным периодом, в то время как дискуссии о предмете и методе дисциплины способствуют ее развитию (см., например, Альтюссер Л. Ленин и философия // Пер. с франц. Н. Кулиш. Перевод выполнен по изданию: Louis Althusser. Lenine et la philosophic suivi de Marx et Lenine devant Hegel. Ed. Francois Maspero, Paris, 19У2 / СПб.: Издательство «Ад Маргинем», 2005; Вагнер F. Социология: к вопросу о единстве дисциплины // Теория общества: фундаментальные проблемы / Под ред. А.Ф. Филиппова. М.: Канон-Пресс-Ц, Кучково поле, 1999. С. 236-260; Луман К «Что происходит?» и «Что за этим стоит?». Две социологии и теория общества/современная немецкая социология: 1990-е годы /Под ред. В.В. Козловского, Э. Ланге, X. Харбаха. СПб.: Социологическое общество им. В.В. Ковалевского, 2002. С. 27-51).

2! Маллинз Н. Модель развития теоретических групп в социологии // Социология науки / Составитель Э.М. Мирский. М.: Институт системного анализа РАН, 2000.

данных, связанные со стратегическим разделением на «качественный» и «количественный» подход.

С самого начала своего пути, пишет Н. Луман, «социология приближалась к своему предмету двумя путями: позитивистски и критически».22 Неполное использование данных в количественных исследованиях логическим образом проистекает из проблем прародителя-эмпиризма. Приверженность эмпиризму как традиции опытов и экспериментов породила установку скорее провести свое, новое исследование, чем воспользоваться данными предшественников. Этому сопутствовало превалирование описательной стратегии анализа данных, практика исследований под условным названием «рассмотрим на примере» (практика социального портрета). Неполное использование исследовательского информационного ресурса в качественных исследованиях связано с постулированием «уникальности случая» и вовлечением в анализ больших объемов описательных данных, а также с запретом доступа к полным текстам по этическим и иным соображениям. В то же время, стратегия качественного исследования чаще всего строится по типу «воронки» (первичное - максимально широкое - постулирование темы, и постепенное отбрасывание ненужного). На выходе исследователь занимается структурированием описательных данных, поэтому момент «излишней» информации уже заложен по определению.

Во второй главе, «Вторичные данные как информационный ресурс», проблема неполного использования исследовательских материалов раскрывается с позиции методологии анализа данных в социологии. Анализируются достоинства и недостатки основных источников вторичных данных, показана роль анализа и интерпретации эмпирических данных, среди прочих этапов исследовательского процесса. Делается вывод о том, что выбор тех или иных методов анализа определяется, исходя не только из характера данных (количественные базы данных, транскршпы и т.д.), но также из предполагаемой формы конечного «продукта» исследовательской работы (отчета, научной статьи, учебника).

22 Луман Н. «Что происходит?» и «Что за этим стоит?». Две социологии и теория общества // Современная немецкая социология: 1990-е годы / Под ред. В.В. Козловского, Э. Ланге, X Харбаха. СПб.: Социологическое общество им. В.В. Ковалевского, 2002. С. 41.

В параграфе 2.1., «Источники вторичных данных: государственная статистика, результаты .предшественников, документы (тексты)»рассматриваются различные виды вторичных данных по типу источника, анализируются достоинства и недостатки каждого из них.

Рисунок 2. Источники вторичных данных.

Основным достоинством государственной статистики как источника вторичных данных является возможность работать с обобщенными социальными показателями по стране в целом, по регионам, отраслям, социальным группам. Недостатками считаются невысокая надежность статистических данных, запаздывание информации по срокам. Из этого следует, что статистические данные в качестве вторичных источников могут применяться ограниченно, их следует дополнять перекрестными данными из массовых или экспертных опросов, соответствующих документов и т.д.

Использование результатов массовых опросов (данные предшественников) в качестве вторичного источника подразумевает работу с данными, выраженными в цифровой форме и полученными в исследовательских фирмах, академических институтах, коммерческих организациях. Как вторичный источник, данные предшественников предпочтительны, когда требуются регулярные описания динамики социально-экономических, социально-политических и других показателей, которые на протяжении длительного времени интерпретируются и переводятся на операциональный уровень по одним и тем же типичным схемам у большинства исследователей. Удобны они и для использования в учебных целях. Недостатки связаны с возможной рассогласованностью выборочной и

генеральной совокупности (смещение группообразующих критериев); с недостоверностью тех или иных массовых опросов.

Основными характеристиками такой группы вторичных источников, как документы (тексты) является их знаковая природа (принадлежность к специфической знаковой системе), и наличие определенной информации, которая передается посредством данного текста в явной или скрытой форме.23 Анализ литературы позволил сделать вывод о том, что документы и тексты являются наиболее перспективным источником данных с точки зрения повторного использования. Текстовая информация дает уникальную возможность многократного обращения к ней и поэтапного решения тех или иных задач. Богатый интерпретативный ресурс документов и текстов особенно эффективен, когда в фокусе исследования - «история» одного социального объекта, отдельной личности или малой группы, мотивы, поступки и приписываемые этим поступкам смыслы, когда особую важность имеет исторический контекст социальных действий.

В параграфе 2.2., «Анализ вторичных данных: особенности и приоритетные направления», на примерах раскрываются содержательные и методические возможности вторичного анализа. Делается вывод о том, что использование вторичных данных является логичным и закономерным при проведении сравнительных, многоцелевых, междисциплинарных исследований.

Эффективное использование вторичных данных подразумевает тщательное изучение выбранных массивов с целью оценки их релевантности, полноты, надежности.24 Это помогает найти и по возможности скорректировать ошибки предшественников.

' В работе было выявлено, что на текущий момент наиболее развит анализ вторичных данных в социально-исторических (историческая социология, традиция «устной истории») и социально-демографических исследованиях. Л

2 Кузнецов В. Герменевтика и ее путь от конкретной методики до философского направления // Логос, 1999. № 10. С. 43-44.

24 Сагането Г.И. Компоненты надежности социологического исследования и проблема сравнимости//Сравнительный анализ и качество социологических данных. М.: ИСИ АН СССР, 1984.

25 В практике одного из социально-исторических направлений - устной истории

(Р.Грил, П.Хаттон, А.Портелли) - особо подчеркивается идея хранения и ретроспективного обращения к исследовательским материалам.

В параграфе 2.3., «Data mining: работа с большими массивами вторичных данных», анализируется опыт узкоспециализированного исследовательского направления по «извлечению данных».

Поскольку с увеличением массивов данных растет их недоисполь-зованность, методология извлечения данных напрямую служит преодолению этой недоиспользованности.

Быстрое развитие указанного направления в зарубежной исследовательской практике обусловлено высокой актуальностью задач, для решения которых предназначена методология data mining: эффективное использование больших массивов разноплановых вторичных данных. В определенный момент накопленные информационные ресурсы стали слишком большими для реализации традиционных методов анализа. На значительных объемах неоднородных данных (массивы лонгитюдных и кросс-культурных исследований, временные ряды, и т.д.) обычные приемы систематизации данных и статистические процедуры не всегда эффективны. Цель направления Data Mining заключается в проработке методологии по обращению с подобными данными и в ее практическом применении, то есть, в выявлении скрытых правил и закономерностей в наборах таких данных.

В третьей главе, «Операционализация и измерение неполного использования» предлагается перевод концепции неполного использования социологических данных на операциональный уровень, посредством разработки и применения индекса неполного использования.

В параграфе ЗА., «Индекс неполного использования социологических данных» отбираются индикаторы (критерии неполного использования) и разрабатывается указанный индекс.

Опираясь на концепцию информационного ресурса, были выбраны следующие критерии: предоставление результатов своих исследований в специализированные архивы, обращение к данным предшественников/ использование архивов, проведение сравнительного анализа, проведение вторичного анализа, использование сложных процедур анализа. Эти критерии непосредственно сопряжены с основными институционально-науковед-

26 Backhouse R., Morgan A/. Introduction: is data mining a methodological problem? // Journal ofEconomic Methodology. 2000. N 7. Vol. 2, P. 171-181.

ческими индикаторами: атомизация / согласованность научного направления, наличие/отсутствие преемственности знания, стадия.научной работы (этап накопления или систематизации).

- • Индекс неполного использования подсчитывался суммарно, т.е. каждому критерию присваивался одинаковый вес в 1 балл (положительный в случае отсутствия критерия в исследуемой работе, и отрицательный - в случае наличия критерия). Если критерий нельзя было оценить однозначно, присваивался нулевой балл. Таким образом, максимальный балл для неполного использования информационного ресурса равнялся 5, для полного использования, соответственно, - 5.

Индекс был подсчитан и проанализирован на публикационном массиве журналов «Социологические исследования», «International Journal of Social Research Methodology», «Oral history». Результаты позволили не только сделать вывод о том, что в российских исследованиях данные не вырабатывают свой ресурс (Мо = 3, в то время как для проанализированных западных исследований Мо = -2,) но и показали, какие именно критерии в наибольшей мере определяют неполноту использования социологических данных: дисбаланс этапов «до-поля» и «после-поля» (89%), отсутствие практики распространения данных и отсылки к архиву (96%).

В параграфе 3.2, «Соотношение до-эмпирическихи пост-эмпирических процедур какметодическая проблема» анализируется выявленный дисбаланс этапов «до-поля» и «после-поля» как одно из методических препятствий для неоднократного использования данных. Считается, что определенные ограничения на повторное использование данных закладываются самим инструментарием исследования. Однако за тем, что обычно принимают за влияние метода, скрывается, на наш взгляд, латентный фактор. Этот фактор мы бы назвали перекосом в сторону разработки «доэмпириче-ских» (теоретико-методологических) процедур, в ущерб процедурам анализа и совершенствования способов предоставления результатов («постэмпирических» процедур). Или, на более высоком уровне абстракции, это перекос в соотношении социологической методологии и методологии анализа данных (не в пользу последней). Это приводит к тому, что работа становится описательной, причем вне зависимости от исходной стратегии и характера полученных данных.

В четвертой главе, «Расширение возможностей для использования

информационного ресурса в социологии» предлагается классификация причин для неполного использования исследовательского информационного ресурса (см. Рис. 3) и показаны основные направления расширения сферы его использования: развитие систем исследовательских архивов, изменение научной политики, активизация межнаучных коммуникаций, повышение уровня исследовательской культуры. Также резюмируется проработка проблемной ситуации в целом.

Рисунок 3. Дерево проблемынеполного использования.

В параграфе 4.1., «Создание и использование архивов исследовательских данных: зарубежный опыт ироссийская практика», последовательно рассматривается зарубежный и российский опыт функционирования различных типов хранилищ: архивов исследовательских организаций, национальных архивов, публикаций первичных материалов, архивов научных и образовательных учреждений, ресурсных центров, по таким критериям, как доступность, поле деятельности, формат данных и др.

Практика ведения количественных баз данных (например, в форматах статистических программ SPSS, SAS, Statistica и других) существует в России на протяжении последних двадцати лет. Однако на регулярной основе поддерживают эту практику только несколько крупных

исследовательских центров: Фонд Общественного Мнения (ФОМ), ВЦИОМ, Левада-Центр (ВЦИОМ-А), РОМИР-Мониторинг, исследовательская группа ЦИРКОН, и некоторые другие. При этом порядок предоставления данных заинтересованным исследователям не отработан и осуществляется ограниченно, либо на коммерческой основе, либо по личным контактам. Это идет вразрез с практикой западных исследовательских организаций, которые, напротив, стремятся к максимальной доступности и расширению круга пользователей своих исследовательских материалов.26

Примером поддержания архивов в академических учреждениях в России является Институт Социологии РАН. Он обладает исключительным правом на распространение компьютерной базы данных «Интегрированная информационная система социальных данных» (INSYS). Еще один архивный проект ИС РАН связан с работой исследовательской группы «Банк данных социологических исследований», сокращённо БДСИ. Исследования в БДСИ разделены на три группы доступа (полный доступ для всех пользователей, доступ для учебно-преподавательских целей и эксклюзивный доступ). Ожидается, что результатом проекта станет не только развитие банка данных, но и внедрение специальных компьютерных программ для структурирования электронных ресурсов и целевого поиска в массивах исследовательских материалов.27

Несмотря на огромное число эмпирических исследований по социологии и смежным дисциплинам, в России нет национального хранилища для подобных материалов. В 2001 г. первые шаги в этом направлении стал осуществлять ВЦИОМ совместно с Независимым институтом социальной политики, при финансовой поддержке Фонда Форда. Так был организован «Единый архив социологических данных», который пока содержит данные примерно двухсот исследований, проведенных до 2001 года. В диссертационной работе делается вывод: чтобы проект «Единый архив социологических данных» вырос до национального архива, необходимо проработать механизм регулярных пополнений архива всеми агентами иссле-

26 См., например, ресурсную базу Центра Э. Роупера - The Roper Center For Public Opinion Research.

27 Ростегаева Н.И. Банк данных социологических исследований: приглашение к сотрудничеству // Социология 4М. 2000. № 12; Ростегаева НИ Банк социологических данных: проблемы функционирования и тенденции развития // Социология 4М. 1998. № 10.

довательского рынка. Также следует обеспечить информационную поддержку проекта, как в России, так и за ее пределами. Хорошо понимая важность информационной поддержки, представители Единого архива начинают принимать участие в тематических конгрессах, конференциях, семинарах с презентациями своего проекта.28

Сравнительно новой российской практикой является создание виртуальных ресурсных центров, число которых за последние 2-3 года постоянно возрастает. Наличие подобных структурированных хранилищ существенно ускоряет поиск информационных ресурсов.29

В параграфе делается вывод, что в России пока еще не сложилась практика обмена «сырыми» данными эмпирических исследований. Предоставление баз данных (и тем более - полнотекстовых транскриптов интервью или фокус-групп) является у нас большой редкостью. Эта ниша еще ожидает своего развития.

В параграфе 4.2, «Новые направления научной политики и их возможное влияние на эффективность использования социологическихданных», анализируются основные направления текущей реформы научной и образовательной сферы, и оценивается их влияние на эффективность использования исследовательского информационного ресурса. Делается вывод о том, что для уменьшения экспортного дисбаланса в среде научных разработок требуется налаживание механизмов патентообразования и защиты информационного продукта.

В параграфе 4.3, «Роль межнаучных коммуникаций и исследовательской культуры в преодолении проблемы неполного использования данных» рассматривается влияние коммуникационной активности и исследовательской культуры на эффективную работу с данными. Часто поиск данных ограничивается «сетями», к которым принадлежит ученый, причем эти сети не всегда имеют разветвленный характер и обмен между ними не всегда эффективен. Делается вывод, что архивы социологической информации могут не только выполнять функцию хранилищ эмпирических результатов,

28Так, в 2003 г. Единый архив был представлен на Ежегодном конгрессе ЬЛ5818Т (Международная ассоциация информационного сервиса и технологий для социальных наук) и на Ежегодном конгрессе американской ассоциации славистов (АЛАЗБ).

29 Среди наиболее известных и посещаемых проектов - Аудиториум (www.auditorium.ru'). Соционет (www.socionet.ru). УИС-Россия (www.cir.ru'). Федеральный образовательный портал «Экономика. Социология. Менеджмент» fecsocman.edu.ru).

но и стать группообразующими центрами исследовательской субкультуры по тем или иным дисциплинарным направлениям.

Согласно гипотезе о «незримом колледже», состояние дел в той или иной исследовательской области эффективно контролируется небольшой группой наиболее продуктивных ученых, которые задают направление для актуальных научных разработок. Роль «незримых колледжей» повышается в кризисные для научной дисциплины периоды. Поэтому одной из задач будущих исследований должно стать выявление незримого колледжа тех ученых, которые будут способствовать расширенному использованию вторичных данных.

В Заключении диссертации делаются общие выводы, даны некоторые рекомендации, намечены перспективы дальнейшей разработки проблемы неполного использования социологических данных.

В Приложении приводятся сравнительные таблицы с описанием основных характеристик российских и зарубежных исследовательских архивов.

Основные положения и результаты исследования нашли отражение в следующих публикациях:

1) СтрельниковаА.В. Интернет для социальных наук: вторичный анализ, архивы исследовательских данных и ресурсные центры // Научный сервис в сети Интернет. М.: Изд-во МГУ, 2004. С. 40-43.0,4 пл.

2) Стрельникова А.В. Изучение городских сообществ: социально-исторический подход // Социальное и культурное пространство города: Материалы конференции молодых ученых (27-28 октября 2004, г.Санкт-Петербург). СПбГУ, 2004. С. 59-62.0,2 п.л.

2) Стрельникова А. В. Децентрализация управления научной и образовательной деятельностью: проблема эффективности // Современные технологии в социальном управлении. Белгород: БИГМУ - филиал Российской Академии госслужбы, 2005. С. 138-143.0,4 п.л.

4) Стрельникова А.В. Исследовательские архивы: расширение возможностей для вторичного анализа//Социологические исследования, 2005. №1. С. 126-131. 0,7 пл.

5) Стрельникова А.В. Новые направления реформы научно-образовательной сферы // Социология управления: сборник научных трудов. Белгород: БИГМУ -филиал Российской Академии госслужбы, 2005.0,4 пл. (в печати).

Принято к исполнению 14/04/2005 Исполнено 15/04/2005

Заказ № 796 Тираж: 100 экз.

ООО «11-й ФОРМАТ» ИНН 7726330900 Москва, Балаклавский пр-т, 20-2-93 (095)747-64-70 www autoreferat ru

1598

19 ;,;;,!! 2СД5

Оглавление научной работы автор диссертации — кандидата социологических наук Стрельникова, Анна Владимировна

Введение.

Глава 1. Неполное использование исследовательских данных как социологическая проблема.

1.1. Теоретико-методологические подходы к изучению проблемы использования исследовательских данных.

1.2. Институциональные ограничения для полного использования информационного ресурса. ^

1.3. Эмпиризм versus релятивизм: две модели познания в свете проблемы использования данных.

Глава 2. Вторичные данные как информационный ресурс. go

2.1. Палочники вторичных данных: государственная статистика, результаты предшественников, документы (тексты).

2.2. Анализ вторичных данных: особенности и приоритетные направления

2.3. Data Mining: работа с большими массивами вторичных данных. gg

Глава 3. Операционализация и измерение неполного использования.

3.1. Индекс неполного использования социологических данных.

3.2. Соотношение до-эмпирических и пост-эмпирических процедур как методическая проблема.

Глава 4. Расширение возможностей для использования информационного ресурса в социологии.

4.1. Создание и использование архивов исследовательских данных: зарубежный опыт и российская практика.

4.2. Новые направления научной политики и их возможное влияние на эффективность использования социологических данных.

4.3. Роль межнаучных коммуникаций и исследовательской культуры в преодолении проблемы неполного использования данных. "I "

Введение диссертации2005 год, автореферат по социологии, Стрельникова, Анна Владимировна

В отечественной социологии сложился стереотип, что «проведение исследования» - это, прежде всего, выход в поле и самостоятельный сбор первичных данных [23, с. 85]. В результате мы наблюдаем парадоксальную ситуацию: в России более полувека проводятся многочисленные социологические исследования, и уже должны быть накоплены огромные массивы эмпирического материала, отражающего особенности жизни социума за многие годы. Но при этом информационные ресурсы, которые можно использовать для вторичного анализа, практически не представлены в практике социологических исследований, отсутствуют также и доступные хранилища. Это приводит к тому, что социология остается преимущественно «полевым» феноменом, а ресурс исследовательских данных вырабатывается не полностью.

Изучение проблемы неполного использования социологических данных в контексте соотношения «первичных» и «вторичных» исследований приводит к анализу не только методических, но и методологических и институциональных причин такого дисбаланса, а также к рассмотрению закономерностей развития социологии как научной дисциплины. Несмотря на то, что срезовый выход «в поле» дает ответы на конкретные исследовательские вопросы, в условиях избытка эмпирики обостряется науковедческая проблема: в какой мере указанный тип исследований обеспечивает полноту научных выводов; может ли он служить целям объяснения и понимания долгосрочных тенденций в обществе; можно ли без анализа вторичных данных понять, какие из противоречащих научных результатов верны, а какие ложны. Так как науку делает наукой способность объяснять, сравнивать, сопоставлять, то необходимо признать, что этап преимущественно эмпирического сбора данных является «подготовительным» этапом для формирования научной дисциплины или направления. [89, р. 124-139].

Слабое использование вторичных данных порождает целый ряд проблем и препятствий в развитии социологической науки и научного сообщества. Среди них - неразработанность многих перспективных методов сбора и анализа социологической информации [108, с. 70-104], снижение уровня культуры использования математико-статистических методов в социологии,1 разобщенность исследователей и утрата преемственности знания, а также ряд других проблем.

Ситуация осложняется тем, что вопросы об эффективном использовании исследовательских данных и результативной организации научной деятельности освещены в современной литературе недостаточно. Анализ источников свидетельствует, что напрямую указанная проблема практически не затрагивается, или упоминается только в контексте возможностей для интерпретации социологических данных (И.А.Бутенко, В.Н.Карпович, и др.) [19; 33; 173; 177]. Аналогичным образом дело обстоит и с вопросами поиска и хранения социологической информации. Большинство авторов, заводя речь об анализе данных, описывают ситуацию «после поля». Они ориентированы на исследователя, который провел полевые работы, собрал данные, и

1 Как правило, для использования вторичного анализа требуется серьезная подготовка в области статистических процедур и специальных программ; практически невозможно ограничиться простейшими описательными статистиками - они уже подсчитаны тем исследователем, для кого эти данные были первичным материалом. теперь не знает, что с ними делать, как анализировать и интерпретировать. При этом вторичный анализ, как стратегия привлечения уже имеющихся до «поля» данных, удостаивается лишь кратких упоминаний. Исключение составляют работы таких авторов, как Дж. Дункан и Дж.Кэлтон [204], Э.М.Кор-жева [178], Л.Корти [202], К.Кэрвайт [210], М.Проктор [203], Г.И.Саганенко [189; 190], В.С.Сычева [192], П.Томпсон [193; 201; 202], О.Е.Трущенко [194], Н.Филдин [205], М.Хэким [207], Дж.Элдер [215]. Указанные исследователи проблематизируют использование вторичных данных и задаются вопросом расширения сферы поиска информационных источников, применения архивных ресурсов.

Диссертация основана на концептуальной проработке общесоциологической методологии в контексте использования исследовательских данных (Г.С.Батыгин, К.Кэрвайт, П.Томпсон, Г.И.Саганенко, М.Хэким), и частных исследовательских методологий, таких, как методология анализа данных (Г.Г.Татарова). В диссертационном исследовании под информационным ресурсом подразумеваются все данные (материалы), на основе которых в социологии можно решать соответствующие теоретико-методологические или прикладные задачи, и уточняется, что информационный ресурс может быть представлен первичными и вторичными источниками данных. Хотя оппозиция «первичные» и «вторичные» данные не вполне верна, так как отл ражает скорее различия на технической стадии получения данных, мы будем использовать в работе эти понятия за неимением более адекватных. Вторичные данные - это «готовые» данные, которые были собраны и обработаны кем-либо из предшественников. Степень обработки данных при этом может быть различной, от минимального вмешательства в структуру исход

2 Причем и на технической стадии могут быть варианты, которые выбиваются из оппозиции «первичное-вторичное»: например, когда данные с одного и того же поля одновременно собираются и используются в анализе для разных исследований, или берутся для подготовки другого поля. ных материалов (например, полнотекстовые транскрипты), до строгой формализации в соответствии с задачами «первичного» исследования (например, статистические таблицы, системы показателей).

Одно из ключевых понятий нашей работы - неполное использование исследовательского информационного ресурса, под которым мы понимаем незаслуженное исключение из анализа тех данных, которые могли бы предоставить необходимую информацию. Сюда относится и ситуация поверхностного первичного анализа, и ситуация невостребованности данных со стороны других социологов. В диссертационном исследовании проводится разделение на теоретический (схемы анализа, гипотезы и концепции) и эмпирический (массивы числовых данных, тексты интервью) сегменты информационного ресурса, и далее рассматривается неполное использование эмпирического информационного ресурса.

Объектом диссертационного исследования являются вторичные данные как информационный ресурс в социологических исследованиях. В качестве предмета исследования выбраны особенности использования информационного ресурса: полное и неполное использование.

Для достижения цели исследования в диссертационной работе предусмотрено решение следующих задач:

2. Выявить предпосылки неполного использования социологических данданных на каждом из уровней и построить «дерево проблемы».

4. Охарактеризовать влияние структурных, институциональных факторов функционирования научного сообщества на исследовательские приемы работы с данными.

5. Предложить способы решения проблемы неполного использования исследовательских данных.

Постановка проблемы эффективного использования информационных ресурсов и эффективной организации научной работы заставила нас обратиться к практике науковедческих исследований, к социологии науки, опираясь на работы зарубежных авторов: П.Бергера и Т.Лукмана, Д.Бока, Дж.Гилберта, М.Малкея, Р.Мертона, Р.Коллинза, Т. Куна, Т.Парсонса, Д.Прайса; и российских исследователей: П.Г.Арефьева, Р.Л.Винклер, Ю.Л.Качанова, В.Ж.Келле, Э.М.Мирского, Е.З.Мирской, В.В.Налимова, В.С.Степина, Р.Фрумкиной, А.В.Юревича и др. Работы указанных исследователей позволили нам рассмотреть нормативную модель функционирования социологии как научной дисциплины и применить ее к проблематике неполного использования социологических данных, на теоретическом уровне - посредством изучения связи между особенностями использования информационного ресурса и различными индикаторами, характеризующими современное состояние социальной науки, и на эмпирическом уровне - посредством разработки и подсчета индекса неполного использования.

Эмпирическая база исследования формировалась из вторичных источников информации. В анализ были включены сведения о 30 исследовательских архивах.3 в том числе российские: «Банк данных социологических

3 Как традиционных, так и электронных. исследований», Единый архив социологических данных «Софист», архив ЦНСИ,4 INSYS, ЭБД,5 архивы исследовательских организаций ФОМ, ВЦИОМ, ряд ресурсных центров; и зарубежные: The Roper Center For Public Opinion Research, German National Survey Research Centre, Terman Study Center at Stanford, INFRATEST, Berkeley Study Archive, Oakland Study Archive, Research Center at Radcliffe College, North Carolina State Data Center, и др. Для исследовательского анализа также были привлечены статистические данные Госкомстата РФ. Измерение индекса неполного использования осуществлялось посредством анализа публикационного массива журналов «Социологические исследования» (180 статей 6), «International Journal of Social Research Methodology» (20 статей), «Oral history» (36 статей). Также в диссертационной работе привлекались учебные программы по анализу социологических данных.

Научная новизна выносимых на защиту теоретических и методических положений состоит в следующем:

2. Доказано, что проблема неполного использования исследова

4 Центр независимых социальных исследований в г. Санкт-Петербург.

5 Электронная библиотека диссертаций при Российской государственной библиотеке.

6 За период 2000-2004 г.г. тельских данных связана с такими науковедческими индикаторами, как од-нородность-фрагментированность социологических теорий и концепций, разобщенность-преемственность в передаче знания, соотношение стадий накопления-систематизации, норма-аномалия в исследовательской культуре, независимость-коммерциализация исследований.

Структура диссертации

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографии и приложения. Во Введении обосновывается актуальность темы, определены объект, предмет, цели и задачи диссертационного исследования. В первой главе, «Неполное использование исследовательских данных как социологическая проблема», рассматриваются основные теоретико-методологические подходы к изучению проблемы неполного использования исследовательских данных, уточняется понятие «информационный ресурс», поставленная проблема анализируется с точки зрения формирования социологии как области научного знания. Во второй главе, «Вторичные данные как.информационный ресурс», проблема неполного использования исследовательских материалов раскрывается с позиции методологии анализа данных в социологии. Рассматриваются достоинства и недостатки основных источников

Заключение научной работыдиссертация на тему "Информационный ресурс эмпирического исследования"

Выводы по Главе 4

1. В данной главе предложена классификация причин для неполного использования исследовательского информационного ресурса и показаны основные направления расширения сферы его использования: развитие систем исследовательских архивов, изменение научной политики, активизация межнаучных коммуникаций, повышение уровня исследовательской культуры.

2. Показано, что в России пока еще не сложилась практика обмена «сырыми» данными эмпирических исследований. Эта ниша еще ожидает своего развития. Мы считаем, что формирование специализированных исследовательских хранилищ может ускорить процесс заполнения данной ниши. В свою очередь, доступные вторичные данные по исследуемой проблематике, по возможности, переведенные в цифровой формат (базы данных) должны способствовать увеличению числа исследований с вторичным анализом.

3. Методологические аспекты проектирования научного сервиса, связанного с хранением и доступом к вторичным исследовательским данным, должны соответствовать следующим требованиям: 1) доступность данных, 2) наличие подробной структуры данных, 3) наличие механизма регулярных пополнений новыми данными, 4) универсальность формата данных, 5) стимулирование спроса на услуги архивных учреждений.

4. Показано, что этап хранения и предоставления социологической информации является значимым не только для осуществления социологических исследований, но и для формирования стандартов качества производимой информации.

5. Для повышения эффективности научной и образовательной деятельности необходимо не только создать условия для управленческой децентрализации, но и перестроить принципы и структурные основания научной политики, которые позволили бы качественно улучшить взаимодействие научного сектора и негосударственных агентов управления (групп контроля). Это особенно актуально в условиях несовпадения интересов у агентов управленческих отношений.

6. Особенностью социальных наук является ограниченная возможность возврата к неизменному полю, т.к. социальные процессы уникальны и быстротечны. Поэтому значение уже проведенных социологических обследований и полученных ранее результатов, как вторичного информационного ресурса (с учетом его относительной неисчерпаемости), является высоким.

Заключение

В диссертационном исследовании нами проведен комплексный анализ проблемы неполного использования вторичных данных. Были выявлены как институциональные, так и методологические ограничения, препятствующие полному и неоднократному использованию эмпирических данных. Отмечено преобладание институциональных препятствий. Так, например, в системе образования проблематика использования вторичных данных и приемы вторичного анализа находятся на периферии учебного процесса. Это усугубляется нарушениями в преемственности и передаче знания на остальных научно-образовательных уровнях.

Необходимость систематизации понятий, связанных с социологическими данными, не вызывает сомнений. В диссертации сформулировано обобщающее понятие «информационный ресурс эмпирического исследования», вокруг которого выстраивается концепция неэффективного обращения с исследовательскими данными. Разработанная концепция позволила нам осветить двойственный характер социологических данных: с одной стороны, они являются результатом исследовательской деятельности, с другой стороны - могут служить базой для аналитической работы и основанием для построения научного вывода. Таким образом, понятие «информационный ресурс социологического исследования» указывает на то, что социологические данные понимаются нами и как «источник», и как «результат» научной работы.

Мы рассмотрели влияние следующих индикаторов на проблему неполного использования исследовательского информационного ресурса в целом и вторичных данных: соответствие императивам, которые регулируют устойчивое функционирование научного сообщества, парадигмальная согласованность (теоретико-методологическая однородность), стадия развития научного направления, наличие аномалий в воспроизводстве социологического знания и в функционировании научного сообщества.

Целесообразность сбора свежей эмпирической информации, безусловно, не может быть оспорена и имеет практическое значение. Однако сдвиг в сторону первичных исследований в ущерб вторичным (Р.Коллинз называет его «перекос к настоящему»), уводит социологию в сторону от задачи сведения различных исследований в непротиворечивые теоретические модели [89, Р. 133]. В частности, преобладание ориентации на проведение своего, нового исследования является одним из симптомов ослабления генетических связей с научной предысторией в данной проблемной области, размывает принципы исследовательской субкультуры и способствует ослаблению научных контактов. Помимо негативных институциональных проявлений, подобная ситуация приводит к сужению и фрагментированности исследовательских направлений. Таким образом, использование данных предшественников -это безусловное преимущество при попытке синтезировать общие принципы объяснения социальных процессов. Сравнение социально-исторических, территориальных и других различий не только дополняет срезовое знание и способствует эффективной проверке и расширению сферы применения теории, но служит также сплочению исследовательского направления или отдельных рабочих групп.

Как следует из результатов проведенного исследования, архивы социологической информации выполняют функцию не только хранилищ эмпирических результатов, но и являются группообразующими центрами исследовательской субкультуры по тем или иным дисциплинарным направлениям. Однако на текущий момент приходится констатировать отставание эмпирической социологии в нашей стране по уровню обеспеченности научной деятельности архивными учреждениями, качеству их функционирования. степени вовлеченности научной общественности в практику использования архивов.

Результаты проведенного исследования позволяют сформулировать следующие выводы:

1. На макроуровне проблема недоиспользованности исследовательских данных пересекается с более глобальной, а именно: с кризисI ным состоянием современной гуманитарной науки, с появлением аномалий в функционировании научного сообщества. Поэтому в диссертационном исследовании анализируется влияние структурных, институциональных изменений в научном сообществе, на исследовательские приемы работы с данными.

2. ,У всех исследовательских данных, если они получены с соблюдением соответствующих методологических правил, имеется ресурс для неоднократного использования. Однако на современном этапе российской социологии этот ресурс используется недостаточно, что порождает группу проблем и препятствий как для развития отдельных исследовательских направлений, так и для нормального функционирования научного сообщества в целом.44

3. Изучаемая проблема неполного использования социологических данных связана со следующими методологическими факторами: рассогласованность надметодологических и методологических установок, пара-дигмальные ограничения (крайние формы эмпиризма и крайние формы гуманистического подхода), неравное отношение к предварительной («доэмпирической») и завершающей («постов частности, экспортный потенциал российской социологии имеет преимущественно «сырьевой» характер: в международных проектах российская сторона чаще всего выступает в качестве поставщика первичного научного «сырья», а подготовка самого научного «продукта» происходит за рубежом. эмпирической») стадиям исследования.

4. Изучаемая проблема связана также со следующими институциональными факторами: фрагментированность социологического знания; несоблюдение принципа преемственности; неравное отношение к предварительной («доэмпирической») и завершающей («пост-эмпирической») стадиям исследования; дисбаланс в стадиях накопления и систематизации данных; пробелы в исследовательской культуре, коммерциализация социологических исследований.

5. Индекс неполного использования социологических данных в российских исследованиях является высоким как в абсолютном выражении, так и в сопоставлении с западными работами. Модальное значение индекса, по итогам анализа публикационного массива, равно 3 (при размерности индекса от -5 до 5). При этом собранный «в поле» материал оказывается большим по объему, нежели первоначально поставленные цели, и поэтому может использоваться другими исследователями.

6. Уровень обеспеченности российских социологов исследовательскими архивными учреждениями и степень вовлеченности в практику их использования являются низкими. Национальный архив только начинает формироваться, локальные архивы поддерживаются незначительным числом научно-образовательных организаций, а те, что есть - не объединены в единую сеть. Архивы негосударственных исследовательских организаций предоставляют только ограниченный доступ к данным, обычно на коммерческой основе или да личным контактам, что делает их малодоступными.

7. Чтобы использование исследовательского информационного ресурса было эффективным, не должно быть сомнений в качестве «научного сырья». Это определяется наличием доступных и надежных хранилищ, повышением уровня профессиональной подготовки в области предоставления и поиска необходимых данных.

8. Дальнейшее развитие социологии как области научного знания, основанной на сравнительном анализе, возможно только при повышении статуса вторичных исследований в социальных науках и налаживании системы хранения и доступа к массивам проведенных исследований, а также при повышении уровня профессиональной подготовки в области предоставления и поиска необходимых информационных ресурсов, в области методологии анализа данных.

9. Развитие направления Data Mining, как методологии работы с большими массивами неструктурированных вторичных материалов, является особенно перспективным с точки зрения преодоления неполного использования данных и сглаживания проблемы «сравнения несравнимого».

10. Исследовательские архивы должны формироваться по едшшм стандартам, с последующим объединением в межвузовские предметные или отраслевые базы данных. Передача в общедоступный банк данных результатов исследований должна, с одной стороны, стать массовой, и с другой - сопровождаться сохранением авторских прав и оговариваться условиями о различных уровнях допуска к использованию информационного продукта.

11. Сетевой подход к преодолению неполного использования вторичных данных связан с развитием межнаучной коммуникации, с оформлением «незримого колледжа», который будет разрабатывать указанное направление.

- 134В диссертационном исследовании систематизированы сведения о наиболее известных и успешно действующих исследовательских архивах. Показано, что эффективность работы с исследовательскими данными подразумевает повышение статуса вторичных данных и расширение сегмента информационного сервиса в социальных науках, связанного с хранением, систематизацией и поиском данных. Результаты работы также могут применяться в качестве аналитической информации о перспективах и преимуществах работы с различными западными и российскими исследовательскими архивами.

Результаты диссертационного исследования позволяют предложить распространение практики предоставления в научно-образовательные хра-нилшца «специального исследовательского экземпляра», или «паспорта социологического исследования» (базы данных, транскрипты интервью, и т.д.), по аналогии с обязательным библиотечным экземпляром. Ожидается, что такая практика будет способствовать пополнению доступных архивов результатами актуальных социологических исследований и, соответственно, увеличению числа исследований, основанных на анализе вторичных данных.

Список научной литературыСтрельникова, Анна Владимировна, диссертация по теме "Теория, методология и история социологии"

1. Арапов М. Наука и информация // Отечественные записки № 7 (8)2002. С. 216-231.

2. АрчерМ. Реализм и морфогенез // Социологический журнал. 1994. №4. С. 50-69.

3. Астафьев Я. У. Научные картины мира, рациональность и социологический дискурс // Социологический журнал. 1994. № 1. С. 84-95.

4. Аутвейт У. Реализм и социальная наука//М.: Социо-Логос, 1991.1. С. 141-158.

5. Батыгин Г.С. Лекции по методологии социологических исследований. М.: Аспект Пресс, 1995. С. 85-143.

6. Батыгин Г.С. Невидимая граница: грантовая поддержка и реструктурирование научного сообщества в России (заметки эксперта) // Науковедение. 2000. №4. С. 67-79.

7. Батыгин Г.С. Обоснование научного вывода в прикладной социологии. М.: Наука, 1986.

8. Батыгин Г.С. Социология Интернет: Наука и образование в виртуальном пространстве // Социологический журнал. 2001. № 1.

9. Батыгин Г.С, Структурные изменения в дисциплинарной организации и тематическом репертуаре социальных наук / http://2001.isras. ru/Publications/Batvgin/Structural changes in social sciences.htm

10. Батыгин Г.С., Градосельская Г.В. Сетевые взаимосвязи в профессиональном сообществе социологов: методика контент-аналитического исследования биографий // Социологический журнал. 2001. № 1.1. С. 114-121.

11. БатыгинГ.С., Девятко И.Ф. Миф о качественной социологии// Социологический журнал. 1994. № 2. С. 28-42.

12. Бауман 3. Спор о постмодернизме // Социологический журнал. 1994.4, С. 69-81.

13. Бергер П., Лукман Т. Социальное конструирование реальности. .М.:

14. Медиум, 1995. Гл. 1-2. С. 37-209.

15. Бикбов А. Государство в научной проекции // Отечественные записки7(8)2002. С. 18-35.

16. Бок Д. Плюсы и минусы коммерциализации // Отечественные записки №7 (8) 2002.

17. Бурдье П. Клиническая социология поля науки / Пер. с фр. Ю.В.Марковой // Социоанализ Пьера Бурдье. S/L'2001. М.: Институт экспериментальной социологии. СПб: Алетейя, 2001.

18. Бурдье П. Начала. М.: Аспект Пресс, 1995.320 с.

19. Бутенко И.А. Организация прикладного социологического исследова-ния. М.: Тривола, 1998. 233 с.

20. Бутенко И А. Какого обращения заслуживают социологические данные? // Социологические исследования. 2002. № 1.

21. Ваганов А. Западный пылесос для российской науки // Отечественныезаписки № 7 (8) 2002.

22. Вагнер Г. Социология: к вопросу о единстве дисциплины // Теорияобщества: фундаментальные проблемы / Под ред. А.Ф. Филиппова.

23. М.: Канон-Пресс-Ц, Кучково поле, 1999. С. 236-260.

24. Воронков В. За. пределами публичного пространства (рефлексиясоциолога)//Неформальная экономика. Россия и мир/Под ред. Т. Шанина. М.: Логос, 1999. С. 84-94.

25. Гилберт Дж., Малкей М. Открывая ящик Пандоры: Социологическийанализ высказываний ученых. М.: Прогресс, 1987.

26. Гофман А.Б. Диалектическая социология//Критика современнойбуржуазной теоретической социологии / Под ред. Г.В. Осипова. М.: Наука, 2003. С. 204-206.

27. Давыдов А. А. Социология как мультипарадигмальная наука//

28. Социологические исследования. 1992. № 9. С. 85-87.

29. Дежина И.Г. Молодежь в науке // Социологический журнал. 2003.1.

30. Деле В. ван ден, П. Вайнгарт. Сопротивление и восприимчивостьнауки к внешнему руководству: возникновение новых дисциплин под влиянием научной политики // Социология науки / Составитель Э.М. Мирский. М.; Институт системного анализа РАН, 2000.

31. Земляной С. Есть ложь, есть большая ложь, но есть ли еще и социология? Об опросах и вопросах: заметки постороннего // Русский журнал, 2000. 26 июля / http://www.russ.ru/politics/20000726zeml-pr.html

32. Ильин В.В. Социология как фундаментальная наука//Социологические исследования. 1994. № 3. С. 29-34.

33. Ильин В.В. Теоретическое и эмпирическое в социологии: смена парадигмы? // Социологические исследования. 1996. № 10. С. 15-21.

34. Качанов Ю.Л. Социология социологии: Антитезисы. СПб.: Алетейя,2001. с.25-66.

35. Келле В., Винклер Л. Социология науки // Социология в России / Подред. В.А. Ядова. М.: Издательство Института социологии РАН, 1998. С. 281-304.

36. Коллинз Р. Пираты и политики в математике // Отечественные записки № 7 (8) 2002.

37. Коллинз Р. Сети сквозь поколения: почему личные связи философовважны для их творчества / Пер. с англ. Н.С. Розова // Социологический журнал. 2001. № 4.

38. Коллинз Р. Социология философий. Глобальная теория интеллектуального изменения. Новосибирск: «Сибирский хронограф», 2002. 281 с.

39. Кордонский С. Кризисы науки и научная мифология // Отечественные записки № 7 (8) 2002.

40. Кун Т. Структура научных революций. М.: Прогресс, 1977. 219 с.

41. Курьер российской академической науки. Ежемесячный электронныйжурнал 1992-2003 // www.courier.com.ru/top/cras.htm

42. Лазарсфельд П. Методологические проблемы социологии//Социология сегодня. М., 1965.-13944. Лакатос И. Фальсификация и методология научно-исследовательских программ. М.: Медиум, 1995.

43. ЛенкГ. Междисциплинарность, схемная интерпретация и практика//

44. Науковедение. М., 2000. № 3. С. 168-193.

45. Луман Н. «Что происходит?» и «Что за этим стоит?». Две социологиии теория общества//Современная немецкая социология: 1990-е годы/Под ред. В.В. Козловского, Э. Ланге, X. Харбаха. СПб.: Социологическое общество им. В.В. Ковалевского, 2002. С. 27-51.

46. Малинкин А.Н. Социология знания и современное "общество знания"

47. Социологический журнал. 2002. № 2. С. 177-190.

48. Маллинз Н. Модель развития теоретических групп в социологии //

49. Социология науки / Составитель Э.М. Мирский. М.: Институт системного анализа РАН, 2000. С. 159-184.

50. Маршакова И.В. Библиометрические исследования и социологиянауки // Современная западная социология науки: Критический •анализ / Ред. В.Ж. Келле и др. М.: Наука, 1988.

51. Мирская Е.З. Р. Мертон и его концепция социологии науки // Социология науки / Составитель Э.М. Мирский. М.: Институт системного анализа РАН, 2000.

52. Мирская Е.З. Российские академические ученые в зеркале социологии науки // Отечественные записки № 7 (8) 2002.

53. Мирский Э.М. Массив публикаций и система научной дисциплины //

54. Социология науки / Составитель Э.М. Мирский. М.: Институт системного анализа РАН, 2000. С. 54-72.

55. Мирский Э.М. Передний край // Социология науки / Составитель

56. Э.М. Мирский. М.: Институт системного анализа РАН, 2000.

57. Морозов Д. Интересы науки и бизнеса могут совпадать // Отечественные записки № 7 (8) 2002. С. 209-211.- 14055. Налимов В.В. Размышления о путях развития философии // Вопросы философии. 1993. № 9. с. 85-94.

58. Наука России на пороге XXI века: проблемы организации и управления / Под общ.ред. С. А. Лебедева., М.: Университет, гуманит. лицей, 2000. 95 с.

59. Наука в России: Состояние, трудности, перспективы (Материалы «круглого стола») // Вопросы философии, 1994. № 11. С. 19-39.

60. Научная деятельность: структура и институты / Сб. перев. с англ. инем. яз. под ред. Э.М.Мирского и Б.Г.Юдина). М.: Прогресс. 1980.

61. Несветайлов Г.А. Отношения центр-периферия и трансформацияпостсоветской науки // Социологические исследования. 1995. № 7. С. 26-40.

62. Никифоров A.JI. Философия науки: история и методология. М., 1998.1. С. 131-190.

63. Огурцов А.П. Этнометодология и этнографическое изучение науки //

64. Социология науки / Составитель Э.М. Мирский. М.: Институт системного анализа РАН, 2000.

65. Осипов Г.В. Что происходит с социологией? // Вестник РАН, 1997.1. Том 67, № 6. С. 502-507.

66. Парсонс Т., Сторер Н. Научная дисциплина и дифференциация науки // Социология науки / Составитель Э.М. Мирский. М.: Институт системного анализа РАН, 2000. С. 86-118.

67. Покровский Н.Е. Выступление на конференции СоПсо (Сообщества

68. Профессиональных Социологов) в 2003 г. / Стенограмма конференции доступна по адресу http://www.sociolog.net/konf2003.html

69. Радаев В.В. Как организовать и представить исследовательский проект: 75 простых правил. М.: ГУ-ВШЭ, ИНФРА-М, 2001. 203 с.

70. Райкова Д. Д. Ученые в критической ситуации // Вестник Российскойакадемии наук. 1995. № 8. Т. 65.

71. Pun А. Когнитивный подход к формированию научной политики //

72. Социология науки / Составитель Э.М. Мирский. М.: Институт системного анализа РАН, 2000. С. 119-158.

73. Ростегаева Н.И. Методология и методы социологии в трансформирующемся обществе (Материалы круглого стола международной научной конференции «Россия в поисках будущего» 23-24 октября 1995 г.) // Социология 4М. 1997. № 8. С. 190-205.

74. Рывкина Р.В. Парадоксы российской социологии // Социологический . журнал. 1997. № 4. С. 74-93.

75. Современная западная социология науки. Критический анализ / Отв.ред. ВЖ.Келле, Е.ЗМирская, АА.Игнатьее. М.: Наука, 1988. 253 с.

76. Социальные характеристики российского академического сообщества 2000 г.: Материалы социологических исследований / Ред. К.Д. Павлова. Новосибирск: Сиб. отделение РАН, Ин-т философии и права. 2001.

77. Степин B.C. и др. Философия науки и техники. М.: Гардарики, 1999.400 с.

78. Сторер Н. Социология науки // Американская социология. М., 1972.1. С. 248-264.

79. ТакюссельП. Интерпретативная социология: постэмпирический поворот в гуманитарных науках во Франции // Журнал социологии и социальной антропологии. СПб., 1999. Т. 2, Спец. вып. С. 75-83.

80. Тернер Дж. Аналитическое теоретизирование // Теория общества:фундаментальные проблемы / Под ред. А.Ф. Филиппова. М.: Канон-Пресс-Ц Кучково Поле, 1999. С. 103-156.

81. Уолгар С. Идентификация и определение научных коллективов // Социология науки / Составитель Э.М. Мирский. М.: Институт системного анализа РАН, 2000.

82. Филиппов А.Ф. Участь эксперта // Отечественные записки. 2003. № 1.1. С. 7-15.

83. Фоллмер Г. Эволюционная теория познания // Философская библиотека. http://www.philosophv.ru/librarv/vollmer/10.html

84. Чернозуб С.П. Преобразование российской науки: политическиетрадиции и политический проект // Отечественные записки № 7 (8) 2002.

85. Фрумкина Р.М. Десакрализация научных текстов как этическаяпроблема // Интеллектуальный форум. 2000. №3. С. 160-172.

86. ШтомпкаП. Много социологий для одного мира//Социологическиеисследования, 1991. № 2. С. 13-23.

87. Юревич А.В. Умные, но бедные: ученые в современной России/Моск. обществ, науч. фонд. М.: Издат. центр науч. и учеб. программ, 1998. 201 с. (Науч. докл. / Моск. обществ, науч. фонд; N 70).

88. Ядов В.А. Социологическое исследование: методология, программа,методы. Самара: Издательство Самарского ун-та, 1995. 336 с.

89. Ядов В.А. Два рассуждения о теоретических предпочтениях //

90. Социологический журнал. 1995. №2. С. 70-72.

91. Ядов В.А. Размышления о предмете социологии//Социологическиеисследования. 1990. № 2. С. 3-16.

92. Blaug М. The methodology of economics or how economists explain.

93. Cambridge: Cambridge university press. 1992. 372 P.

94. Collins R. Sociology: prescience or antiscience? // American Sociological

95. Review. February 1989. Vol. 54. P. 124-139.

96. Dawson G. Perspectivism in the social sciences // Philosophy. Cambridge; New York, 1985. Vol. 60, № 233. P. 373-380.

97. GiddensA. The Constitution of Society. Cambridge: Polity Press, 1987.

98. GrinyerA. The social essences of scientific authority//Sociological review. 1994. Vol. 42, № 4. P. 686-702.

99. Merton R. The Matthew Effect in Science // Science. Vol. 159 (3810),1968. P. 56-63.

100. Merton R. The Sociology of Science: An Episodic Memoir // The Sociology of Science in Europe / Ed. by R. Merton and J. Gaston. Southern Illinois Univ. Press, 1977. P. 3-144.

101. Merton R. The Sociology of Science. Theoretical and Empirical Investigations / Ed. By N. Storer. Chicago: The University of Chicago Press, 1973.

102. Price D. Science-Government Relations // International Encyclopedia ofthe Social Sciences. Edited by David L. Sills. P. 100-107.t

103. Popper K. Objective Knowledge. An Evolutionary Approach. Oxford:

104. Claredon Press, 1979. 363 P.

105. Smith J.K. The nature of social and educational inquiry: Empiricism versus interpretation. Norwood (N.J.): Ablex, 1989. 181 p.

106. Traub R.E. Reliability for the Social Sciences. Theory and Applications.1.: Sage Publications, 1985. P.73-74.

107. Представления об анализе данных в «количественных» исследованиях. Применение математических методов для анализасоциологических данных.

108. Андреенков В.Г., Маслова О.М. Эмпирический базис социологической науки: Проблемы качества // Социологические исследования. 1987, №6.

109. Афифи А., Эйзен С. Статистический анализ: Подход с использованием ЭВМ. М.: Мир, 1982. С. 304-354.

110. Батыгин Г.С. Соотношение понятий и переменных в социологическом исследовании // Социологические исследования. 1981. № 3. С. 53-63.

111. ЮЪ.ДА-система (Детерминационный анализ). М.: Фирма «Контекст», 1989-1997.

112. ЮА.Девятко И.Ф. Методы социологического исследования. Екатеринбург: Изд-во Уральского университета, 1998. 360 с.

113. Елисеева И.И., Рукавишников В.О. Логика прикладногостатистического анализа. М.: Финансы и статистика, 1982.

114. Комплексное применение математических методов в социологических исследованях / Отв. ред. В.Г. Андреенков, Г.Г. Татарова, Ю.Н.Толстова. М.: ИСИ АН СССР, 1983.

115. Маслова О.М. Вопрос как инструмент получения эмпирических данных // Методы сбора информации в социологических исследованиях. Кн. 1. / Отв. ред. В.Г. Андреенков, О.М.Маслова. М.: Наука, 1990. С. 64-91.

116. Маслова ОМ., Толстова Ю.Н. Методология и методы//Социологияв России / Под ред. В.А. Ядова. М.: Издательство Института социологии РАН, 1998. С. 70-104.

117. Ю9.Миркин Б.Г. Группировки в социально-экономических исследованиях. М.: Финансы и статистика, 1985. 212 с.

118. Паниотто В.И. Качество социологической информации. Киев: Hayjкова думка, 1986. Гл. 1. С. 7-37.

119. Паниотто В.К, Максименко В.С. Количественные методы в социологических исследованиях. Киев: Наукова Думка, 1982.

120. Ракитов А.И. Статистическая интерпретация факта и роль статистических методов в построении эмпирического знания. М., 1981. 191 с.

121. Ростовцев П.С. Алгоритмы анализа структуры прямоугольных матриц "пятна" и "полосы" // Анализ нечисловой информации в социологических исследованиях. М.: Наука, 1985. С. 203-214.

122. РостовцевП.С. и др. Анализ структур социологических данных. Устойчивость // Анализ и моделирование экономических процессов переходного периода в России. Новосибирск: Ин-т экономики и организации промышленного производства. 1997. С.174-208.

123. Рыбаковский Л. Исследования миграции населения в России // Социология в России / Под ред. В.А. Ядова. М.: Издательство Института социологии РАН, 1998. С. 436-452.

124. Сваффорд М., Косолапое М.С., Козырева П.М. Международные стандарты оценки качества социологических исследований // Мир России. 1999. № 1-2. С. 281-303.

125. Статистические методы анализа информации в социологических исследованиях. М.: Наука, 1979. С. 195-211.

126. Татарова Г.Г. Методология анализа данных в социологии: (Введение) / 2-е изд., испр. М.: Nota Bene, 1999. 223 с.

127. Татарова Г.Г. От постулатов эмпирической социологии к методологии анализа данных // Социология: 4М. 1999. № 11. С. 51-71.

128. Татарова Г.Г. Типологический анализ в социологии. М.: Наука,1993. 103 с.

129. Толстова Ю.Н. Анализ социологических данных: Методология, дескриптивная статистика, изучение связей между номинальными признаками. М.: Научный мир, 2000. 350 с.

130. Толстова Ю.Н. Измерение на разных этапах социологического исследования как ступени моделирования социальной реальности// Математическое моделирование социальных процессов. Вып. 2. М.: МГУ, 2000.210 с.

131. Толстова Ю.Н. К вопросу о принципах построения учебного курса

132. Анализ социологических данных» // Социология: 4М. 2002. № 3-4 (Ноябрь). С. 154-163.

133. Толстова Ю.Н. Методология математического анализа данных// Социологические исследования. 1996. № 6. С. 77-87.

134. Толстова Ю.Н. Принципы анализа данных // Социология: 4М. 1991.1. С. 51-61.

135. BourqueL.B., Clark V.A. Processing data. L.: Sage Publications. Sage

136. University Paper series on Quantitative Applications in the Social Sciences, № 85.

137. Kritzer H.M. The data puzzle: The nature of interpretation in quantitativeresearch// American journal of political science. Austin, 1996. Vol. 40, № 1. P. 1-32.

138. Y28. Marsh C. Exploring Data. Cambridge: Polity Press, 1988. P. 18-260. 129. Walsh A. Statistics for the Social Sciences with computer-based applications. N.Y.: Harper Row Publishers, 1990. P. 188-337.

139. Представления об анализе данных в «качественных»исследованиях

140. Воробьева А.В. Текст или реальность: Постструктурализм в социологии знания//Социологический журнал. 1999. № 3-4./ http://www.nir.ru/so-cio/scipubl/si/si3-4-99vorob.html

141. Веселкова Н.В. Полуформализованное интервью // Социологическийжурнал. 1994. № 3. С.103-109.

142. Голофаст В.Б. Многообразие биографических повествований//.Социологический журнал. 1995. № 1. С.71-89.

143. ГотлибА.С. Социально-экономическая адаптация россиян: опыт сочетания количественной и качественной методологии в одном отдельно взятом исследовании // Социология: 4М. № 12 (Ноябрь 2000). С. 5-24.

144. Дейк ТА. ван. Язык. Познание. Коммуникация / Сост. В.В. Петрова;

145. Пер. с англ. под ред. В.И. Герасимова. Благовещенск: БГК им. И.А. Бодуэна де Куртенэ, 2000. 308 с. \Ъ5. Демин А.Н. О совмещении количественного и качественного подходов в исследовательском цикле // Социология: 4М. 1999. № 11. С. 526.

146. Дмитриева Е.В. Фокус-группы в маркетинге и социологии. М.: Центр. 1998.144 с.

147. Кауфман КС. Знание и текст // Метафизические исследования.

148. С-Пб., 1997. Вып.4. С. 343-344. (Проблемы герменевтики.)

149. Квале С. Исследовательское интервью / Пер. с англ. М.Р. Мироновой. М.: Смысл, 2003. 301 с.

150. Клишина Ю.Н. Применение анализа соответствий в обработке нечисловой информации // Социология: 4М. 1991. № 2. С. 105-118.

151. Козлова Н., Сандомирская И. «Наивное письмо» и производители нормы //Вопросы социологии. 1996. Вып. 7. С. 152-186.

152. Мещеркина Е.Ю. Феминистский подход к интерпретации качественных данных: Методы анализа текста, интеракции и изображения // Введение в тендерные исследования. 4.1 / Под ред. И. Жереб-киной. Харьков: ИГИ, СПб.: Алетейя, 2001.

153. Нъюман JI. Анализ качественных данных//Социологические исследования. 1998. № 12. С. 101-113.

154. Рикер П. Конфликт интерпретаций. Очерки о герменевтике. М.: Издво «Медиум», 1995. 412 с.

155. Романов П.В. Процедуры, стратегии, подходы «социальной этнографии» // Социологический журнал. 1996. № 3/4. С. 138-149.

156. РустинМ. Размышления по поводу поворота к биографиям в социальных и гуманитарных науках // ИНТЕР. 2002. № 1. С. 7-24.

157. Семенова В.В. Качественные методы: введение в гуманистическуюсоциологию, М.: Добросвет, 1998. 289 с.

158. Судьбы людей: Россия XX век. Биографии семей как объект социологического исследования. М.: ИС РАН, 1996. 418 с.

159. Татарова Г.Г. Качественные методы в структуре методологии анализа данных // Социология: 4М. 2002. № 14. С. 33-52.

160. Толстова Ю.Н., Масленников Е.В. Качественная и количественнаясоциология: взгляд сквозь призму понимания эмпирического исследования как измерения // Социологические исследования. 2000. № 10.

161. Толстова Ю.Н. Идеи моделирования, системного анализа «качественной» социологии: возможность стыковки (на примере метода репертуарных решеток) // Социология: 4М. 1997. № 8. С. 66-85.

162. Хрестоматия по устной истории / Пер., сост., введение, общ. ред.

163. М.В. Лоскутовой. СПб.: Изд-во Европ. ун-та в С.-Петербурге, 2003. 396 с.

164. ЯдовВ.А. Стратегия и методы качественного анализа данных// Социология: 4М. 1991. № 1. С. 14-31.

165. AbbottA. From causes to events: Notes on narrative positivism /Sociological methods and research. 1992. P. 428-455.

166. CbarmazK. Grounded Theory Method: An explication and interpretation

167. Contemporary Field Research / Ed. by R.M. Emerson. Boston: Little, Brown, 1983. P. 109-126.

168. Denzin N., Lincoln Y. Introduction: Entering the Field of Qualitative Research // Handbook of Qualitative Research / Ed. by N. Denzin, Y. Lincoln. Sage, 1994. P. 14-110.

169. Plummer K. Documents of life: An introduction to the problems and literature of a humanistic method / Contemporary social research series. L.: Unwin Hyman Ltd, 1990. 171 p.

170. Semenova V. Professional choices between private and state positions in

171. Russia's transformation // Biographical methods and professional practice: An international perspective / Ed. by P. Chamberlayne, J. Bornat and U. Apitzsch. Bristol: The Policy Press, 2004. P. 115-131.

172. Strauss A.L. Qualitative analysis for social scientists. Cambridge, 1987.

173. Stubbs M. Texts, corpora, and problems of interpretation // Applied linguistics. Oxford, 2001. Vol. 22, № 2. P. 149-172.

174. Text analysis for social sciences: methods for drawing statistical inferences from texts and transcripts / Ed. by C. W. Roberts. New York: Lawrence Erlbaum Associates. 1996.

175. Weitzman E., Miles M. Computer programs for qualitative data analysis: Asoftware sourcebook. Thousand Oaks: Sage, 1995. 512 P.

176. Wolcott H.F. Transforming qualitative data: Description, analysis, and interpretation, 1994. 290 P.

177. Вторичный анализ и его использование в социологических исследованиях. Базы данных и хранилища информации.

178. Абдулов А.Н. Современный этап интеграции науки и производства //

179. Арефьев П.Г. Навигатор по телекоммуникационным ресурсам всоциологии // Социологический журнал. 1999. № 3/4. С. 139-186

180. Арсенова И. Использование БД в общественных науках//Докладыf

181. Ермолаев А. Проект создания виртуального центра «Социология

182. Методы» / http://mssesclub.r2.ru/pro/31f.html

183. Задорин И.В. Экспертный сценарно-прогностический мониторинг:методологические основания и организационная схема//Вопросы социологии. 1994. Вып. 5. С. 27-49.

184. Интегрированная информационная система социальных данных;

185. Интерпретация и анализ данных в социологических исследованиях. . М.: Наука, 1987. 251 с.

186. Орлов Г.М., Шуметов В.Г. Модель электоральных предпочтений: методология построения // Социологические исследования. 2001. № 1. С. 127-141.

187. Попова А. Рейтинг по сходной цене. Интервью с И.Задоринымhtto://www.zircon.ru/russian/publication/l/99011800. shtml

188. Ростегаева Н.И. Банк данных социологических исследований: приглашение к сотрудничеству // Социология 4М. 2000. № 12. С. 77.

189. Ростегаева Н.И. Банк социологических данных: проблемы функциони-рования и тенденции развития // Социология 4М. 1998. № 10. С. 31-38.

190. Саганенко Г.И. Компоненты надежности социологического исследова-ния и проблема сравнимости // Сравнительный анализ и качество социологических данных. М.: ИСИ АН СССР, 1984.

191. СаганенкоГ.И. Сопоставление несопоставимого: обоснование сравнительного исследования на базе открытых вопросов //Социологический журнал, 1998. № 3-4. С. 144-156.

192. Софист // Информационный бюллетень Единого архива социологических данных. М.: НИСПИ, 2003. № 2. С. 1-4.

193. Сычева B.C. Метод вторичного анализа // Социологические исследования. 1995. №11. С. 46-59.

194. Томпсон П. Голос прошлого: Устная история / Пер. с англ. М.: Изд-во . «Весь мир», 2003. 368 с.

195. Трущенко О.Е. Использование вторичного анализа выборочных опросов в социально-проектных исследованиях // Вопросы социального проектирования. М., 1990. С. 24-37.

196. Университетская информационная система РОССИЯ (УИС

197. РОССИЯ) / http://www.cir.ru/

198. Хазеева Н.М. Рейтинг «100 ведущих политиков России»: методическая экспертиза / http://www.sociologv.ru/fomm/01 -l-4khazeva.html

199. Юдина Т.Н. Научная информационная инфраструктура для гуманитар-ных исследований // Доклады Всероссийской научной конференции «Научный сервис в сети ИНТЕРНЕТ». Новороссийск, 2002. С. 3-6.

200. Abels E.G., Liebscher P., Denman D.W. Factors that influence the use ofelectronic networks by science and engineering faculty at small institutions. Part I. Query // Journal of the Amer. soc. for inform, science. Wash., 1996. Vol. 47, № 2. P. 146-158.

201. Backhouse R., Morgan M. Introduction: is data mining a methodologicalproblem? // Journal of Economic Methodology. 2000. N 7. Vol. 2, P. 171-181.

202. Causality in Crisis? Statistical Methods and the Search for Casual Knowledge in the Social Sciences / Ed. by V. McKim and S. Turner. Notre Dame: University of Notre Dame Press, 1997. 470 P.

203. Corti L., Thompson P. Are you sitting on your qualitative data? Qualidata'smission // International Journal of Social Research Methodology,1998.Vol. 1 (1). P. 85-89.

204. CortiL., Foster J., Thompson P. Archiving qualitative research data// Social Research Update, 1995. Issue 10. / http://www.soc.surrev.ac.uk/sru. htm

205. Dale A., ArberS., Proctor M. Doing secondary analysis I I Contemporarysocial research series. L.: Unwin Hyman Ltd, 1980. № 17. 318 P.

206. Duncan G.J., Kalton G. Issues of design and analysis of surveys acrosstime//International statistical review. 1987. Vol. 55. P. 97-117.

207. Fielding N.G., Fielding J.L. Resistance and Adaptation to Criminal Identity: Using Secondary Analysis to Evaluate Classic Studies of Crime and Deviance // Sociology. Nov. 2000. № 34. P. 671-689.

208. Gendlina I.E. The Russian rubricator: A unified system of classificatoryindexing languages// International classification: 1С. Frankfurt, 1992. Vol. 19, №3. P. 126-130.

209. Hakim C. Secondary analysis in social research. A guide to data sourcesand methods with examples. L.: George Allen & Unwin, 1982. 344 P.

210. Heaton J. Secondary Analysis of Qualitative Data // Social Research Update. 1998. Vol. 22 http://www.soc.surrev.ac.uk/sru/SRU22.htmll

211. Hoover K., PerezS. Three attitudes towards data mining //Journal of Economic Methodology. 2000. N 7. Vol. 2, P. 195-210.

212. Karweit N.L. Storage and retrieval of life history data // Social science research, 1973. №2. P. 41-50.

213. Lehmann S., Renfro P. Humanists and electronic information services:

214. Acceptance and resistance // College a. research libr.: CRL. Chicago, 1991. Vol. 52, № 5. P. 409-413.

215. Lovell M. Data mining // The Review of Economics and Statistics. 1983.65. P. 1-12.213 .Mayer T. Data mining: a reconsideration // Journal of Economic Methodology. 2000. N 7. Vol. 2, P. 183-194.

216. Mayo D.G. Error and the Growth of Experimental Knowledge, Chicago: University of Chicago Press, 1996. 196 P.

217. Methods of life course research: Qualitative and quantitative approaches /

218. Ed. by J.Z. Giele, G.H. Elder. L.: Sage Publications, 1998. 323 p.

219. Spanos A. Revisiting data mining: "hunting" with or without a license

220. Journal of Economic Methodology. 2000. N 7. Vol. 2, P. 231-264.

221. Wellman В., Salajf J., Dimitrova D., Carton L., et al. Computer networksas social networks: Collaborative work, telework, and virtual community // Annual review of sociology. Vol. 20. Palo Alto: Annual Review Co., 1996. P. 213-238.