§3. Состав и типы информационных данных в структуре прикладных проектов
Информационные данные являются ключевым элементом реализации прикладных проектов. Хотя критерии поиска и учета данных тесно связаны с характером исследования, существует ряд стандартных условий для определения их качества. Данные должны быть многообразны, содержательны и конкретны. Это означает, что они не могут касаться только одного аспекта наблюдения, исключают не относящиеся к сути вопроса сведения и четко фиксируют предметные характеристики. Немаловажную роль играет степень их актуальности и атрибутирования официальному источнику, а также то, вводятся эти данные в научный информационный оборот впервые или они уже фигурировали в других проектах.
В контексте определения состава и типологии информационных данных особую роль играют различия первичной и вторичной информации, которые предполагают разные способы получения данных. Так, данные, полученные в виде интервью, документальных записей о событиях, контент-анализа прессы, относятся к категории
первичных данных, которые собирает автор исследования.
Вторичные данные, как и вторичная информация, «извлекаются» преимущественно из работ других авторов или опросов экспертов. Но часто автор исследования самостоятельно проводит обработку первичных данных с тем, чтобы в дальнейшем оперировать обобщенными и упорядоченными характеристиками.
Первичные и вторичные данные, непосредственно собранные для целей конкретного проекта и отличающиеся высокой степенью предметности, — идеальное условие аналитической работы. Однако большая часть доступных политологам или специалистам-международникам сведений имеет лишь косвенное отношение к проводимому ими исследованию. В этой связи любые фактологические сведения при использовании в рамках прикладного проекта нуждаются в дополнительной обработке. Такие сведения могут выступать в самой разнообразной форме, но обычно значительная их часть объединена в большие специальные группы, которые принято называть
сводными данными. Существует несколько основных типов сводных данных с различной степенью валидности для аналитических заключений: данные переписи; статистика; материалы
тематических публикаций; событийная информация; экспертные оценки. Их группировка по уровню достоверности информации является условной, так же как и возможность отнесения результатов переписи к категории первичных данных. Речь идет скорее о статусе официальных и неофициальных материалов. Однако исследователь всегда несет ответственность за качество информации, с которой он работает, и именно он делает выбор в пользу сводных данных из того или иного источника.
Аналитические возможности сводных данных могут увеличиться $а счет сочетания, преобразования или стандартизации содержащихся в них сведений. Такая обработка является неизбежной при проведении любых видов аналитических сравнений. Стандартизация обычно заключается в приведении единицы измерения к выражению типа: «такое-то количество единиц одной переменной в расчете на единицу какой-то другой переменной» (например, количество обращений жителей региона к органам административного управления в течение текущего года) или к форме процентного отношения к какой-то другой переменной (доля террористических атак в общем количестве боестолкновений на территории Ирака). Иногда стандартизация сводных данных предполагает вычисление некоторого коэффициента, или уровня значимости, например уровня естественного прироста населения. Техническая сторона операций по преобразованию и стандартизации данных обычно связана с применением простейших арифметических расчетов и статистических процедур. Что касается действий по сочетанию разных типов данных, то здесь речь может идти уже об элементах прикладного моделирования. В любом случае работа со сводными данными предполагает высокую исполнительскую дисциплину и творческое отношение к делу.
Вместе с тем не следует забывать, что поскольку основу процесса познания составляет общественная практика, источником информации, а следовательно, и подлежащих анализу данных, служат не только специальные исследовательские материалы, но и все виды активной деятельности людей в общественной сфере. Именно поэтому личные наблюдения или оценки, которыми располагает исследователь, могут органично вписаться в информационное обеспечение прикладного проекта. Формирование массива данных прикладного проекта с каждым годом требует выполнения все более сложных задач по отбору и переработке информации, которые можно решать лишь при одновременном использовании достижений информационных технологий и методик их применения в конкретных предметных областях.
