Материал: Глава 5

Глава 5. Массовые опросы в социологии

Определение и истоки

Метод опроса—самый распространенный из социологических методов, опре­деляющий «образ» социологии в глазах непосвященных и к тому же имеющий самую богатую и давнюю историю. Утверждение о том, что почти невозможно дать строгое и исчерпывающее определение того, что такое опрос, на первый взгляд кажется нелепостью. Однако в действительности представления о том, каким должен быть хороший социологический опрос, менялись так часто, что любая попытка свести определение опроса к конкретной технике сбора инфор­мации, плану исследования, типу анализа данных или характеру использова­ния полученных сведений наверняка столкнется с трудностями. Трудности эти так существенны, что один известнейший специалист в этой области в моно­графии, посвященной анализу истории и перспектив опросного метода, пред­ложил говорить о некотором «базовом типе» опроса, по отношению к которому можно было бы упорядочить все многообразие реальных опросных исследова­ний¹. Идеальной моделью он предложил считать «модель Гэллапа», т. е. тот тип опроса общественного мнения, который сложился в 1930—1940-х гг. в ре­зультате сотрудничества (и конкуренции) между основанным Дж. Гэллапом в 1935 году Американским институтом общественного мнения и другими иссле­довательскими фирмами. Для типичного «гэллаповского» опроса характерны следующие признаки:

1) общенациональный характер;

2) отбор из генеральной совокупности всех лиц, достигших избиратель­ного возраста;

3) максимальная приближенность времени проведения опроса ко време­ни выборов или референдумов;

4) среднее число респондентов в выборке — 2000 человек;

5) случайный или квотный характер выборки;

6) использование стандартных вопросников и личное интервьюирование каждого респондента по месту жительства;

7) «закрытый» характер вопросов;

8) сбор индивидуальных, неагрегированных данных (каждое наблюдение может быть соотнесено с конкретным индивидуумом в выборке)².

Широко распространенные отклонения от описанной «гэллаповской» нормы все же столь существенны, что нам следует рассмотреть и другие подходы к определению сути опросного метода. Во-первых, следует вспомнить о том, что

¹ Miller W. L. The Survey Method in the Social and Political Science: Achievements, Failures, Prospects. L.: Frances Printer Publ., 1983. Part 1. ² Ibid. P. 6—7.

для социологии как науки главной функцией опроса является все же не пред­сказание результатов завтрашних выборов, а проверка гипотез о характере свя­зей между различными переменными. (Переменная-признак задается как one-рационализация неких содержательных представлений о существенном для социологической теории качестве, свойстве: «социально-экономическом стату­се», «отчуждении», «расовой сегрегации» и т. п.) Во-вторых, использование выборочного обследования, как говорится в главах 7 и 8, как раз и имеет основ­ной целью либо оценку значения определенного параметра в совокупности, либо—в большинстве случаев—проверку статистической гипотезы о связи между переменными. Эксперимент—это идеальная модель исследовательско­го плана для анализа причинных связей. Выборочное обследование (опрос) — хорошее приближение к идеальной модели. Для идеального эксперимента, на­помним, характерны:

1) контроль условий, т. е. возможность варьирования независимых пере­менных и измерения зависимых;

2) использование экспериментальной и контрольной групп для проведе­ния повторных сравнений;

3) рандомизация, т. е. случайный отбор испытуемых в контрольную и эк­спериментальную группы.

В выборочном исследовании, строго говоря, отсутствует возможность контро­ля, так как исследователь лишен возможности манипулировать независимыми переменными, произвольно задавать их значение. Однако с помощью количе­ственных методов измерения и статистического анализа связи между пере­менными выборочный опрос может максимально приблизиться к той модели причинного вывода, которая лежит в основе экспериментального метода.

В целом анализ связи между переменными—и экспериментальный, и сугубо статистический, основанный на опросных данных,— подразумевает перекрес­тную группировку данных по двум переменным (независимой и зависимой), обнаружение связи между ними и введение третьей, контрольной переменной для оценки ее влияния на изучаемую связь. (Кстати, те возможности для конт­роля влияния «посторонних» факторов на исследуемую взаимосвязь, которые возникают при анализе связи в выборочных обследованиях, обычно даже пре­восходят возможности эксперимента.) В последнем случае набор контрольных переменных, «изолируемых» с помощью эксперимента, обычно ограничен. В вы­борочном обследовании список переменных чаще всего значительно обширнее и к тому же включает в себя такие переменные, которые в принципе не могут использоваться в эксперименте из практических или этических соображений:

нельзя, например, произвольно назначить испытуемому экспериментальное условие «родился чернокожим» или «часто подвергался жестокому обращению». Однако заметим сразу, что последнее обстоятельство все чаще используется не столько для восхваления, сколько для критики — во многих отношениях спра­ведливой—применимости выборочных опросов для анализа причинных свя­зей (о чем еще будет сказано ниже).

Случайный отбор, используемый на том или ином этапе как основа построения выборки для массового опроса, может рассматриваться как подобие рандоми­зации в эксперименте. В идеальном случае, почти не встречающемся на прак­тике, любая единица генеральной совокупности имеет равные шансы попасть в выборку. Поэтому влияние внешних, «посторонних» факторов нейтрализуется,

и систематическое смещение отсутствует. В реальности, как показано в обсуж­дении выборочного метода, мы редко можем реализовать простую вероятност­ную выборку, довольствуясь каким-то приемлемым и экономичным компромис­сом между случайным отбором, стратификацией и квотированием.

Контрольная и экспериментальная группы, используемые в эксперименталь­ных планах для сравнения и выявления эффекта некоего причинного фактора, «отбираются» в выборочных обследованиях на стадии анализа, апостериорно. Фактически они «конструируются» исследователем ad hoc в ходе сравнения подвыборок, выделенных с помощью фиксации разных уровней одной (или нескольких) объяснительных переменных.

В целом опросные методы обладают рядом существенных достоинств:

1) позволяют достаточно быстро получить большой массив наблюдений, причем каждый индивидуальный «случай» (отдельное наблюдение) опи­сывается с помощью целого набора теоретически релевантных перемен-ных-признаков;

2) стоимость выборочного опроса оказывается сравнительно небольшой, если принять во внимание объем получаемой информации;

3) использование стандартных опросных процедур и однородных коли­чественных показателей при соблюдении определенных условий позво­ляет не только проверять гипотезы о причинных зависимостях, но и про­водить вторичный и сравнительный анализ результатов.

Недостатки, также присущие этому методу, мы проанализируем в следующих разделах.

Выбор исследовательского плана

Даже в том случае, когда исследователь четко осознал, в чем заключаются со­держательные вопросы, на которые он хочет получить ответ в ходе выборочно­го обследования, ему не стоит торопиться составлять анкету и нанимать интер­вьюеров. Прежде ему нужно поразмыслить над тем, какого рода логику анали­за данных он собирается использовать, после того как эмпирические данные будут получены. Для того, чтобы сведения о людях, группах или сообществах (об их поведении, установках или других чертах) можно было рассматривать в качестве доказательства каких-то теоретических гипотез, следует сначала ре­шить, что именно можно считать доказательством в данном случае, по каким правилам будут строиться логические сопоставления и статистические выво­ды, иными словами, необходимо выбрать принципиальный исследовательс­кий план.

В главе 4 довольно подробно говорится о том, как различия в логике и целях анализа влияют на выбор плана эксперимента. В планировании выборочного опроса исследователи исходят приблизительно из тех же соображений: сравне­ние «случаев», подгрупп, сравнение типа «до—после». Здесь мы рассмотрим лишь самые общие типы исследовательских планов, используемых в выбороч­ных опросах (другие проблемы планирования детально анализируются в гла­ве 7, посвященной построению выборки).

Первый шаг в планировании опроса—это принятие решения о том, что счи­тать единицей анализа. В простейшем случае мы стремимся приписать каждо­му индивиду (респонденту) определенное значение по каждой переменной. Предположим, наша цель заключается в том, чтобы на основании опроса 2000 респондентов узнать, как распределены в генеральной совокупности «партийная принадлежность», «судимость» и некоторые другие переменные, а кроме того, мы собираемся проанализировать связь этих переменных с по­лом, возрастом и семейным статусом. Некоторые из переменных будут строго количественными, другие будут описываться как качественные признаки. В любом случае нам нужно будет охарактеризовать каждого респондента по каж­дой переменной. В результате мы сможем построить структурированную мат­рицу данных, подобную той, что изображена в табл. 5.1. В столбцах этой мат­рицы содержится вся информация о респондентах, которые здесь и являются единицами анализа (или «случаями»). Именно их свойства нам предстоит оце­нивать, сравнивать в поисках взаимосвязей и т. п.

Обычно единицами анализа, т. е. теми, кого исследуют, бывают именно люди. Однако единицами анализа могут быть и семьи, и организации, и регионы, и государства. Например, в матрице данных столбцы могли бы соответствовать городам, а строки—переменным типа «уровень пре­ступности», «население», «число безработных» и т. п. Некоторые из пе­ременных были бы получены путем агрегирования, «объединения», ин­дивидуальных данных (например, о наличии дополнительных источни­ков дохода), другие характеризовали бы город как целое (наличие аэропортов, доля прямых налоговых поступлений в бюджете). В любом случае исследователю нужно заранее представить себе, как будет выг­лядеть матрица данных и какие приемы анализа он собирается к ней применить.

Любое конкретное исследование может предполагать и использование различных единиц анализа, т. е. полученная в нем эмпирическая инфор­мация может характеризовать и отдельных индивидов, и семьи, и— в результате использования агрегированных показателей—регионы или государства. Важно лишь, чтобы все единицы анализа, которые вы на­мерены использовать, были определены заранее. В ином случае в мат­рице данных «единица анализах переменная» неизбежно возникнут про­пуски или дублирование одной и той же информации. Так как количе­ство матриц данных равно количеству предполагаемых единиц анализа

(хотя размерность их будет разной³), можно заранее создать соответствую­щее количество отдельных массивов данных (файлов), содержащих те данные, которые относятся к данной единице анализа. Скажем, сведения о возрасте по­падут в массив «респонденты», а сведения о составе семьи—в массив «семьи» (даже если последние и были получены в результате беседы с одним из членов семьи).

Описанная выше двумерная матрица данных типична для одномоментного, «сре-зового» исследования, характеризующего ситуацию в момент опроса. Целью такого исследования может быть, во-первых, описание распределения каких-то переменных в совокупности. Например, мы можем узнать, сколько человек со­бирается проголосовать за демократов при условии, что выборы будут проведе­ны тотчас же (типичный «гэллаповский» опрос). Во-вторых, мы можем попы­таться использовать «срезовые» данные для характеристики отдельных подвы-борок—например, «работающих пенсионеров», «высококвалифицированных рабочих в возрасте от 30 до 45 лет» и т. п. Далее, применяя различные методы статистического анализа, можно проверить какие-то гипотезы о взаимосвязи переменных (в данный момент времени). В последнем случае исследование становится объяснительным. Однако даже в чисто описательном исследовании мы столкнемся с необходимостью каких-то сравнений, делающих полученные нами оценки осмысленными. Если, например, мы узнаем, что 15% подростков читают медицинские журналы не реже 1 раза в месяц, то для того, чтобы по­нять много это или мало, нам нужно будет с чем-то сопоставить этот показа­тель. Скажем, мы можем сравнить подростков 1994 года с подростками 1954 года. (Конечно, нам предварительно придется найти данные соответствующего оп­роса 40-летней давности.)

Изменениям во времени подвержены не только отдельные показатели, но и вза­имоотношения между переменными. Так, глобальные социально-экономичес­кие изменения—экономический кризис, сдвиг в социально-классовой струк­туре—могут привести к тому, что высокая зависимость дохода от продолжи­тельности образования станет незначимой. Следовательно, изучение сложного причинного механизма воздействия образовательного уровня на доходы требу­ет какой-то серии разделенных во времени обследований, позволяющих про­следить динамику интересующего нас отношения под влиянием существенных внешних переменных.

Исследовательские планы, позволяющие анализировать данные во временной перспективе, называют лонгитюдными. Данные получают многократно, в раз­ные моменты времени, причем цели исследования могут быть сугубо дескрип­тивными (доля голосующих за коммунистов, распределение положительных и отрицательных установок по отношению к «мыльным операм») и объяснитель­ными.

Принято выделять основные виды лонгитюдных планов, каждый из которых имеет множество модификаций и «переходных» форм. Это трендовые, когорт-ные и панельные исследования.

Трендовые обследования ближе всего к уже описанным однократным, «срезо-вым», опросам. Некоторое авторы даже предлагают обозначать их просто как

3 Например, размерность матрицы «респонденты х переменные» может быть 2000 (рес­пондентов х 32 (переменных), а размерность матрицы «городах переменные»—6 (го­родов) х 4 (агрегированных показателей).

регулярные опросы, т. е. опросы, проводимые через более или менее равные промежутки времени⁴. В трендовом опросе одна и та же генеральная совокуп­ность изучается в разные моменты времени, причем каждый раз выборка стро­ится заново. Иными словами, анализируются последовательные выборки из одной и той же совокупности. Например, опрос Института Гэллапа, проводи­мый ежемесячно в ходе избирательной компании, является трендовым обсле­дованием, показывающим динамику установок населения по отношению к кан­дидатам или партиям. Строго говоря, если количество тех, кто собирается голо­совать за кандидата X, за месяц увеличилось на 16%, мы можем лишь зафиксировать изменение картины предпочтений избирателей, но не можем наверняка утверждать, что определенная группа избирателей изменила свои предпочтения, так как в двух последовательных опросах мы имеем дело с раз­ными респондентами. Преимуществом оперативных трендовых исследований является возможность «привязки» наблюдаемых изменений к текущим собы­тиям—политическим скандалам, решениям правительственных органов, из­менениям в финансово-экономической ситуации,— что облегчает их интерпре­тацию.

Однако, например, ежегодные исследования занятости и безработицы, прово­димые по этому плану, могут привести к трудноинтерпретируемым результа­там. Если в результате двух таких исследований окажется, что социально-де­мографические характеристики людей, получающих пособие, почти не изме­нились, будет большой неосторожностью утверждать, что существует какая-то «типичная» группа людей, постоянно живущая на средства налогоплательщи­ков. Вполне вероятно, что большинство респондентов, охваченных первым оп­росом, уже нашли работу.

В качестве особого исследовательского плана иногда рассматривают когорт-ные обследования. Основания для выделения этого плана несколько условны и связаны скорее с теоретической логикой интерпретации (а не сбора) данных. Если в трендовых исследованиях отбор каждый раз производится из общей со­вокупности—всех избирателей, всех семей и т. п.,—то, исследуя «когорты» (от лат. cohors (cohortis)—подразделение, видовая группа), мы каждый раз про­изводим отбор из одной специфической совокупности, стремясь проследить пе­ремены в ее поведении, установках и т. п. Пусть, например, мы изучали ценно­стные ориентации десятиклассников в 1985 году, а в 1995 году нам захотелось снова опросить бывших десятиклассников, так как мы предполагаем, что их ценностные ориентации изменились с переходом в иную стадию жизненного цикла (создание собственной семьи, формирование профессиональной иден­тичности и т. п.). В этом случае мы будем работать с новой выборкой из пре­жней специфической совокупности, сравнивая представителей одной и той же «когорты» с десятилетним интервалом, а не десятиклассников 1985 года с деся­тиклассниками 1995 года (в последнем случае можно было бы говорить о трен­довом исследовании десятиклассников).

Самым совершенным воплощением идеи введения временной перспективы в исследовательский план является панельное обследование. Если вернуться к нашей структурированной матрице данных (см. табл. 5.1), то можно сказать, что панель — это прибавление к двумерной матрице еще одного измерения, пре-

⁴ См.: Hakim С. Research Design: Strategies and Choices in the Design of Social Research. L.: Alien & Unwin, 1987. P. 76—77.

вращающего ее в пределе в некий «параллелепипед» данных. Панельные ис­следования позволяют не только зафиксировать какие-то социальные измене­ния в установках, поведении и т. п., но и выявить причины и последствия этих изменений на микроуровне, т. е. на уровне отдельных индивидов. Если трендо-вое исследование показывает, что десятая часть потребителей, предпочитав­ших отечественные макароны, «переметнулась» к поклонникам спагетти, мы не можем точно определить, кто из респондентов изменил свои предпочтения и, следовательно, каковы общие характеристики «перебежчиков». Таким обра­зом, мы лишены возможности проверить, какие объяснительные переменные позволяют предсказывать динамику предпочтений на микроуровне.