Политический анализ и прогнозирование: учеб. пособие

Измерение в политическом анализе

Измерение представляет собой процедуру присвоения объекту значения, отображающего выраженность в нем определенного признака или свойства. Соответственно, чтобы произвести процедуру измерения, необходимо:

1. Определить измеряемый признак, или переменную. Переменная — это то, что меняется, варьируется, принимает разные значения. Несмотря на некоторую тривиальность данного определения, оно четко фиксирует главную, сущностную особенность переменной. Так, переменная «пол» может принимать всего два значения: «мужской» и «женский», в то время как переменная «доля избирателей, проголосовавших за КПРФ», варьируется в широком диапазоне от 0 до 100%. В обеих ситуациях мы имеем вариацию значений в рамках определенного диапазона.

2. Установить совокупность объектов, которые будут получать то или иное значение в рамках определенной переменной. В терминах измерения такие объекты будут именоваться случаями. В качестве случаев могут выступать люди, территории, политические партии, избирательные кампании и многое другое.

В процессе измерения случаи приобретают значения в рамках данной переменной (или переменные приобретают значения для определенных случаев, что также корректно). В таблице ниже переменная «возраст» приобретает значение «25 лет» в случае «Иванов», случай «Сидоров» получает значение «мужской» по переменной «пол». Переменные (уапаЪ1е81), случаи (са8е8) и значения (уа1ие8) являются основными составляющими и образуют данные для эмпирического анализа.

Различные измерения дают разную по степени полноты и точности информацию 1) от подхода исследователя, который в ряде случаев сам определяет «порог точности», необходимый ему в измерении переменных; 2) от самих переменных, которые различаются тем, насколько «хорошо» они могут быть измерены. Например, переменная «возраст» может быть измерена с высокой степенью точности — в годах (или даже месяцах, днях, часах) с момента рождения человека, однако в реальном исследовании столь точное измерение может быть просто не нужно. В исследованиях политического поведения иногда бывает достаточно всего трех значений переменной: а) молодежь (18—35 лет); б) средний возраст (36—55 лет); в) старший возраст (более 55 лет). В большинстве случаев именно особенности переменных диктуют исследователю уровень полноты, на котором они могут быть измерены.

Выделяется три основных уровня измерения переменных: номинальный, порядковый и интервальный.

Наиболее полную информацию дают интервальные измерения. Они позволяют численно выражать и сравнивать различия между объектами измерения. Если температура воздуха в комнате вчера составляла 25°, а сегодня — 23°, то сегодня она на 2° ниже. Если политическая партия N получает на выборах 1000 голосов, а партия М — 200, то поддержка избирателями партии N была в 5 раз выше по сравнению с партией М. Если на предпоследних выборах явка избирателей увеличилась с 50% до 55%, а на последних — с 55% до 65%, то рост явки на последних выборах оказался в два раза выше, чем на предпоследних.

Объяснение свойства интервальных измерений численно выражать различия между объектами заложено в их названии: измерение осуществляется с помощью некоего неизменного интервала, который выступает эталоном меры. Такими эталонами являются, например, градус, метр, килограмм, минута, процент или рубль. На интервальном уровне измерения осуществимы все операции с натуральными числами. Это имеет большое практическое значение, так как позволяет применять к интервальным переменным статистические методы любой сложности.

Порядковые измерения позволяют ранжировать объекты с точки зрения выраженности у них свойства, измеряемого переменной, т. е. оценить, «больше» или «меньше» измеряемого свойства содержится в данном объекте по сравнению с другими объектами. При этом порядковое измерение, в отличие от интервального, не позволяет оценить, «насколько больше» или «насколько меньше» выражен признак.

Построение порядковой шкалы можно проиллюстрировать на примере переменной «политическое участие гражданина» с использованием измерения, позволяющего ранжировать граждан по классам, различающимся количеством данного свойства, а именно:

1) отсутствие политического участия;

2) эпизодическое или регулярное участие в выборах в качестве избирателя;

3) регулярное участие в выборах, членство в политической партии;

4) регулярное участие в различных политических кампаниях, акциях и т. д.;

5) участие в выборах в качестве кандидата;

6) повседневное участие в принятии политических решений.

В приведенном перечне интенсивность политического участия возрастает от первого класса к шестому. Можно утверждать, что в классе 2 (участие в выборах в качестве избирателя) признак «политическое участие» выражен больше, чем в классе 1 (отсутствие участия), но меньше, чем в классе 5 (участие в выборах в качестве кандидата). Относя изучаемых нами граждан к определенным классам политического участия, мы тем самым ранжируем их по данному признаку. Если гражданин Петров отнесен к классу 3, то он в большей мере участвует в политике, чем гражданин Иванов, отнесенный к классу 1. В то же время мы не можем сказать, насколько активнее Петров участвует в политике по сравнению с Ивановым, так как не располагаем фиксированным интервалом, «эталоном меры» политического участия.

Это налагает соответствующие ограничения на математические операции со значениями порядковых переменных. Например, бессмысленно вычислять разность 3 и 1, чтобы получить количественную меру различий политического участия Иванова и Петрова, — нумерация классов условна и отражает лишь отношения порядка (больше или меньше). В принципе, мы можем присвоить полученным классам политического участия произвольные значения, лишь бы они отражали отношения возрастания и убывания, например: 2, 13, 16, 78, 56, 100.

Порядковые переменные имеют широкое распространение в политических и вообще в социальных исследованиях. Например, такие распространенные характеристики, как социальный статус или уровень образования, измеряются по порядковой шкале. Порядковыми по своей природе являются такие переменные, как «политическая влиятельность», «политическая активность», «интерес к политике», «удовлетворенность политикой правительства» и т. д.

Порядковые переменные особенно удобны в тех случаях, когда люди сами фиксируют свое положение на шкале (как при проведении опросов). Например, отношение к той или иной политической партии удобно измерять с помощью следующих классов: «полностью поддерживаю», «поддерживаю в целом», «отношусь нейтрально», «отношусь в целом отрицательно», «отношусь крайне отрицательно».

Наконец, наименее полную информацию дают номинальные измерения (шкала наименований). Они представляют собой разбиение исследуемой совокупности объектов на несколько непересекающихся классов. Эти классы являются содержательно различными, и мы не располагаем возможностью их количественно упорядочить. Номинальные переменные отражают сугубо качественные признаки, такие, как «политическая ориентация», «членство в партии» или «тип политического режима». На этом уровне исчезает не только чувствительность измерения к количественным различиям между объектами, но и способность ранжировать их с точки зрения выраженности определенного свойства. Так, признак «членство в партии» не обладает интенсивностью; нельзя быть членом партии в большей или меньшей степени.

Соответственно, числовые значения на номинальном уровне не отражают каких-либо свойств объектов, а служат своего рода «ярлыками», «опознавательными кодами» классов (как номера картотечных ящиков в библиотеке) и используются исключительно для удобства работы с данными. Например, в простейшем варианте измерения номинальной переменной «политическая ориентация» может быть использовано три класса:

1) левые;

2) центристы;

3) правые.

Присвоение классам числовых значений здесь является достаточно произвольным: с таким же успехом класс «правых» мог получить код 1, «левых» — 2, «центристов» — 3 (равно как и 10, 20, 100). В любом случае сложение одного гражданина левой политической ориентации с одним центристом не даст нам одного правого. Единственное строгое правило нумерации классов — запрет на присвоение разным классам одного и того же числового кода: иначе нельзя будет различить две содержательно разные категории.

Для номинальных и порядковых переменных с небольшим количеством категорий существует общее название: категориальные, или неметрические. Соответственно, интервальные и порядковые переменные с большим числом категорий называют метрическими.

По понятным причинам на разных уровнях измерения исследователь располагает совершенно разным по богатству вычислительным арсеналом. На интервальном уровне мы обладает возможностью производить любые вычисления и оперировать статистическими методами самой высокой сложности. На номинальном уровне спектр возможных операций с числами будет крайне узким.