Автор: Ахременко А.С. | Год издания: 2006 | Издатель: Москва: Гардарики | Количество страниц: 333
Операционализация переменных и гипотез представляет собой одну из наиболее важных процедур подготовки к политическому анализу — как теоретическому, так и прикладному. От того, каким образом переменные анализа будут приведены к операциональному виду, зависит дальнейший выбор методов исследования, формат информационного обеспечения, в конечном счете — характер получаемых результатов.
Операционализация (от лат. орегаИо — действие) в широком смысле представляет собой процесс приведения понятий к такому виду, который позволит работать с ними на практическом уровне, оперировать ими при решении конкретных аналитических и прогнозных задач, верифицировать или фальсифицировать гипотезы исследования. В более узком смысле операционализация — это приведение понятия к измеряемому виду, превращение его в переменную.
В некоторых простых случаях операционализация осуществляется посредством всего одного логического действия. Так, понятие «электоральная поддержка партии» на эмпирическом уровне соответствует переменной «число (или доля) голосов, отданных за данную политическую партию» на определенных выборах.
Однако многие понятия, используемые в политическом анализе, требуют сложной, многоступенчатой процедуры операционализации. Это связано с тем, что они:
• сформулированы в слишком расплывчатой форме, их содержание неконкретно, допускает несколько толкований;
• являются слишком абстрактными, эмпирически ненаблюдаемыми и, соответственно, не поддающимися непосредственному измерению.
Возьмем термин «политическая стабильность», активно употребляемый и в академической политологии, и в комментариях средств массовой информации. Представим себе, что целью анализа является сопоставление уровня политической стабильности в нескольких регионах России для консультирования инвесторов по вопросам размещения их капиталов (это будет сравнительное прикладное исследование). Сформулировав таким образом цель исследования, мы сразу сталкиваемся с обеими обозначенными выше проблемами.
Во-первых, понятие «политическая стабильность» является неоднозначным по своему содержанию. В политической науке существует целый ряд принципиально разных подходов к его интерпретации. Часть из них связывает политическую стабильность с процессами, происходящими в социальной сфере, например с уровнем социальной дифференциации или глубиной разрыва между ожиданиями и реальным благосостоянием населения. Другие подходы помещают в фокус внимания эффективность работы политической системы по преобразованию требований и поддержки общества в политические решения и действия. Третьи, делают акцент на протестном политическом поведении, силе и активности системной (действующей в рамках правового поля) и несистемной (действующей вне его) оппозиции. Четвертые отталкиваются от степени легитимности правящего режима и т. д. Поэтому на первом этапе операционализации понятия «политическая стабильность» исследователю необходимо определиться с собственным осмыслением его содержания с учетом конкретной цели исследования. Данный этап будет называться теоретической операционализацией; в качестве результата теоретической операционализации мы должны получить четкую и ясную дефиницию рассматриваемого понятия.
Во-вторых, понятие «политическая стабильность» является эмпирически ненаблюдаемым. Его невозможно измерить непосредственно, как, например, атмосферное давление по показаниям ртутного столба или время по часовой стрелке. Не существует готового общепризнанного эталона измерения стабильности. Практически это означает, что необходимо найти эмпирически регистрируемые признаки (индикаторы, показатели), которые были бы связаны с исходной переменной и служили средством ее измерения. Данная процедура получила наименование эмпирической операционализации, а эмпирически наблюдаемые признаки, отражающие основное понятие, называются операциональными определениями. Не решив задачу эмпирической операционализации, мы окажемся не в состоянии сравнивать регионы по уровню стабильности и, соответственно, не достигнем цели исследования.
Эмпирическая операционализация непосредственно связана с теоретической: выбор эмпирически наблюдаемых признаков будет обусловлен дефиницией политической стабильности, которая была сконструирована исследователем на теоретическом уровне.
Предположим, что в рамках теоретической операционализации мы сочли основным признаком политической стабильности низкий уровень протестной политической активности населения. Само по себе понятие «уровень протестной активности» еще не является эмпирически операциональным, оно не поддается прямому измерению. В то же время оно существенно конкретизирует наше понимание термина «политическая стабильность», значительно сужает область поиска его операциональных определений. Это как раз тот самый случай выбора концепции, который раньше мы рассматривали на примере теоретического исследования.
Затем мы еще более конкретизируем понятие «протестная политическая активность населения» через основные системные формы этой активности: 1) массовые акции протеста; 2) протестное электоральное поведение (голосование) . Под массовыми акциями протеста будут пониматься организованные и стихийные митинги, демонстрации, пикеты, участники которых выражают негативное отношение к деятельности властей; под протестным голосованием — электоральная поддержка избирателями региона тех партий и кандидатов, которые находятся в оппозиции к действующей власти, а также голосование против всех. На этом этапе мы перешли от абстрактных понятий к конкретным признакам. Следующий шаг — конструирование эмпирически наблюдаемых признаков, уже являющихся переменными. К ним относятся:
• частота протестных акций. Необходимо ответить на вопрос, сколько акций протеста имело место в регионе за определенный период времени (например, за последний год или пять лет);
•массовость акций протеста. Мы измеряем количество людей, принявших участие в таких акциях;
• электоральная поддержка кандидатов, находящихся в оппозиции к власти, на последних выборах главы региона. Определяется суммарное число голосов, отданных за кандидатов оппозиции (их перечень составляется конкретно для каждого региона);
• число голосов, отданных против всех кандидатов на последних выборах губернатора;
• число голосов, отданных против всех кандидатов на последних выборах депутатов регионального законодательного собрания.
Приведенный выше перечень, хоть он и неполон, отвечает основному критерию операционализации — приводит понятие к измеряемому, эмпирически регистрируемому виду. Для каждой переменной мы имеем определенную единицу измерения и можем получить конкретные значения для каждого случая, в нашем примере — для каждого региона. Эти значения мы получим из определенного набора источников информации: электоральной статистики, материалов СМИ, документов Министерства внутренних дел.
Однако работа по операционализации понятия «политическая стабильность» еще не завершена. Мы уже можем получить конкретные значения эмпирических признаков для отдельных регионов, но пока не в состоянии сравнивать эти значения между собой. Для того чтобы иметь возможность сравнивать показатели, необходимо привести их к единому виду, другими словами — стандартизировать.
Например, мы знаем, что на выборах депутатов Государственной думы 2003 г. в Красноярском крае против всех партийных списков проголосовало 69,4 тыс. избирателей, а в Москве — 260 тыс. Сравнивать эти цифры между собой некорректно по той простой причине, что эти два региона радикально различаются по общему числу избирателей: в Москве их было зарегистрировано более 7 млн, а в Красноярском крае — 2,2 млн. Был также различен уровень их электоральной активности (явки): в Москве участие в выборах приняло 57,7% избирателей, в Красноярском крае — лишь 45%. Поэтому корректно сравнивать не абсолютное число голосов, отданных против всех партийных списков, а доли голосов от числа избирателей, принявших участие в выборах. В результате стандартизации получаем 7,1% голосов против всех для Красноярского края и 6,4% голосов для Москвы: достаточно близкие показатели при незначительном преимуществе сибирского региона. Точно так же мы будем сравнивать не число людей, участвовавших в акциях протеста, а их долю в общем населении (точнее, взрослом населении) региона.
В итоге мы сконструировали многоступенчатую систему операционализации понятия «политическая стабильность», отображенную на схеме ниже.
В процессе перехода от абстрактных понятий к конкретным переменным неизбежно возникает вопрос, насколько корректно такой переход был осуществлен. Действительно ли выделенные переменные отражают именно уровень политической стабильности, а не что-то другое? Свойство измерять именно то, что следует измерить, называют валидностью (от англ. уаИд — обоснованный, правильный). Валидное измерение предполагает, что вариация значений переменной отражает реальные изменения изучаемого признака, будучи при этом минимально чувствительной к изменениям других признаков.
Хороший пример невалидного измерения приводят Дж. Мангейм и Р. Рич в своей хрестоматийной работе «Политология: методы исследования»:
Возможно, нам понадобится измерить, в какой степени граждане разных государств согласны с политикой своих правительств. Мы решаем использовать в качестве показателя согласия или несогласия ответы на ряд специально подготовленных вопросов. Мы считаем, что единственным источником различий в ответах на вопросы являются различия мнений. Однако минутное размышление наводит на мысль о другом возможном источнике вариаций. Если среди исследуемых нами государств есть государства с авторитарным правительством, прибегающим к услугам секретной полиции для подавления инакомыслия и рассматривающим любую критику своей политики как акт государственной измены, граждане этих государств, вполне возможно, побоятся высказывать в интервью несогласие со своим правительством. В этом случае оценки, полученные для нашего измерения, могут по крайней мере в той же степени определяться отношением правительства данного государства к несогласным, в какой — мнением интервьюируемых.
Существует несколько способов тестирования измерений на ва-лидность, или валидизации. Наиболее простые из них — очевидная и прогностическая валидизация. При очевидной валидизации валидность измерения не требует специальных доказательств, как в нашем примере с операционализацией понятия «электоральная поддержка партии» посредством переменной «число (или доля) голосов, отданных за данную политическую партию». Прогностическая валидизация используется в том случае, если измерения способны предсказывать будущие события. Например, можно сравнить результаты предвыборного опроса общественного мнения с результатами, реально полученными кандидатами по итогам голосования. Близость результатов будет являться показателем валидности измерений, осуществляемых в данном случае с помощью анкетных вопросов.
Однако при операционализации сложных понятий, как та же «политическая стабильность», очевидная и прогностическая валидиза-ция редко может быть использована. Требуется более тонкая процедура, а именно конструктная валидизация. Данный метод предполагает конструирование системы ожиданий относительно связей: а) различных измерений одного и того же понятия (внутренняя конструктная валидизация); б) данного понятия с другим понятием (внешняя кон-структная валидизация).
Внутренняя валидизация измерений политической стабильности будет включать, во-первых, поиск других переменных, валидных по отношению к данному понятию. Например, одной из таких переменных станет «частота смены (в год) руководителей высшего ранга в региональных структурах власти», так называемый уровень «кадровой чехарды». О политической нестабильности будут свидетельствовать большие значения переменной. Во-вторых, мы будем формулировать наши ожидания относительно связи этой переменной с теми переменными, которые тестируем на валидность. К примеру, мы ожидаем прямой связи между переменной «частота смены руководителей высшего ранга в региональных структурах власти» (А — контрольная переменная) с переменной «доля голосов, отданных за оппозиционные партии на выборах законодательного собрания» (В — тестируемая переменная). Ожидаемая связь является прямой, так как большие значения обеих переменных свидетельствуют о нестабильности, малые — о стабильности. Рассмотрим два блока данных:
Пример 1 | А | В | Пример 2 | А | В |
Регион а | 20 | 45% | Регион а | 20 | 20% |
Регион Ъ | 2 | 5% | Регион Ъ | 2 | 70% |
Регион с | 10 | 20% | Регион с | 10 | 45% |
Регион й | 35 | 70% | Регион й | 35 | 5% |
В первом блоке наблюдается явное сходство вариаций тестируемой и контрольной переменных. Снижение значений переменной А соответствует снижению значений переменной В, увеличение значений переменной А — увеличению значений переменной В. Таким образом, наблюдается прямая связь между переменными А и В. Это полностью соответствует нашим теоретическим ожиданиям и служит аргументом в пользу валидности измерения политической стабильности посредством индикатора «электоральная поддержка оппозиции». Более обстоятельно понятие «связь переменных» мы рассмотрим в гл. 4.
Во втором блоке наблюдается обратная связь между переменными (рост значений одной переменной сопровождается уменьшением значений другой, и наоборот), что полностью противоречит нашим ожиданиям. Это повод серьезно задуматься о валидности измерения.
Приведенные примеры содержат небольшое число случаев и сознательно сделаны максимально наглядными. На большом массиве данных измерение связи между переменными будет осуществляться статистическими методами, в частности корреляционным анализом.
При внешней конструктной валидизации мы будем искать другое понятие, с которым понятие «политическая стабильность» теоретически связано. Например, при низком уровне политической стабильности мы можем ожидать низкого уровня активности иностранных инвесторов, которые особенно тщательно взвешивают политические риски своих проектов. Связь между понятиями является прямой.
Далее необходимо установить валидную операциональную переменную для понятия «уровень активности иностранных инвесторов» (уверенность в валидности здесь очень важна, так как не имеет смысла тестировать одно сомнительное измерение с помощью другого сомнительного измерения). Таковым может являться отношение объема иностранных инвестиций к валовому региональному продукту или доля иностранных инвестиций в общем объеме инвестиций в экономику региона. Очень важно здесь отметить некорректность сравнения объемов иностранных инвестиций в абсолютных цифрах. Региональные экономики очень сильно различаются по своему потенциалу, и в одном регионе 1 млн долл. иностранных инвестиций может быть очень высоким показателем, а в другом — ничтожно малым.
На следующем этапе мы устанавливаем ожидаемую связь между операциональными переменными на основании связи между понятиями. В качестве операциональных переменных мы имеем долю голосов, отданных за оппозиционные партии на выборах законодательного собрания (В — тестируемая переменная), и долю иностранных инвестиций в общем объеме инвестиций в экономику региона (С — контрольная переменная). Рассуждаем следующим образом: «Высокие значения переменной В свидетельствуют о низком уровне политической стабильности. Высокие значения переменной С свидетельствуют о высоком уровне активности иностранных инвесторов. Высокий уровень стабильности соответствует высокому уровню активности. Следовательно, мы ожидаем обратную связь между переменными В и С, хотя связь между понятиями является прямой». Соответствующие нашим ожиданиям данные приведены ниже.
Пример 1 | С | В |
Регион а | 5% | 45% |
Регион Ъ | 40% | 5% |
Регион с | 15% | 20% |
Регион й | 0% | 70% |
к конкретным эмпирическим признакам. Чтобы построить индекс политической стабильности, придется пройти как бы обратный путь — от отдельных значений к общему понятию, и на этом пути предстоит определиться по целому ряду вопросов.
В частности, необходимо уточнить структуру индекса. В нашем случае он будет состоять из двух частных индексов (подиндексов): «протестного голосования» и «акций протеста». Далее надо решить, с помощью каких вычислительных процедур будет рассчитываться значение каждого из подиндексов. Подиндекс акций протеста логично вычислить путем суммирования участников всех прошедших акций, а затем найти долю общего числа протестующих в населении региона. Например, состоялось семь акций протеста, в которых приняло участие 3,5,8,2, 10,3,4 тыс. человек. Суммарное число протестующих составляет 35 тыс. При населении региона 1 млн человек доля участвующих в акциях протеста составит 3,5%.
Подиндекс протестного голосования можно рассчитать через определение объема суммарных протестных электоратов для каждого вида выборов, а затем вычисление усредненного объема протестного электората.
Выборы губернатора (1-й тур) | Выборы депутатов законодательного собрания |
Голосование за оппозиционера А — 23% | За оппозиционную партию N — 30% |
За оппозиционера 5—15% | За оппозиционную партию М — 16% |
За оппозиционера С — 10% | За оппозиционную партию А— 11% |
Против всех — 7% | Против всех — 9% |
Сумма — 55% | Сумма — 66% |
Обоснованность выводов конструктной валидизации напрямую зависит от числа используемых контрольных переменных. Чем их больше, тем выше наша уверенность в валидности измерения. При этом следует иметь в виду, что не существует стопроцентно валидных измерений. По природе своей операциональные определения никогда не раскрывают всего содержания научных понятий, а только лишь некоторую его часть.
Множественность операциональных определений порождает еще одну проблему, связанную с необходимостью объединить значения отдельных признаков в общий показатель политической стабильности. Такой показатель будет называться индексом. До сих пор в процессе операционализации мы двигались от общего абстрактного понятия.
Средний объем протестного электората составит соответственно (66 + 55) : 2 = 60,5%.
Далее необходимо определить алгоритм формирования итогового индекса политической стабильности, и это совсем не простая задача. Очевидно, что диапазон вариации подиндекса акций протеста (вероятно, в пределах 10%) будет очень существенно отличаться от диапазона вариации подиндекса протестного голосования (примерно от 10 до 80%). Поэтому механическое сложение или подсчет средней ничего не дадут.
Одно из практических решений проблемы заключается в перекодировке данных в формат единообразной порядковой шкалы. Это может быть сделано, например, следующим образом:
Шкальная оценка | Класс шкалы | Диапазон значений | |
Акции протеста | Протестное голосование | ||
1 | Очень низкий уровень | до 1% | до 10% |
2 | Низкий уровень | 1-3% | 11-25% |
3 | Средний уровень | 3-5% | 26-40% |
4 | Высокий уровень | 5-7% | 41-60% |
5 | Очень высокий уровень | выше 7% | выше 60% |
Теперь уже можно осмысленно рассчитывать значение индекса как средней или суммы двух подиндексов. Однако прежде необходимо определиться еще по одному вопросу: будет ли «вклад» каждого из подиндексов в общий индекс равным или различным? Например, если мы рассматриваем массовые акции протеста в качестве более сильного индикатора политической стабильности, то придется присвоить данному подиндексу больший вес по сравнению с подиндексом проте-стного голосования. Для этого потребуется специальная процедура взвешивания, представляющая собой умножение значения подиндекса на специальный коэффициент. Например, если мы считаем подиндекс протестных акций в два раза более значимым по сравнению с подиндексом протестного голосования, то присваиваем первому вес 1, а второму — вес 0,5 (или 2 и 1 соответственно). В этом случае при значении подиндекса акций протеста 4 (высокий уровень) и значении подиндекса протестного голосования 3 (средний уровень) индекс стабильности составит 4 х 1 + 3 х 0,5 = 5,5.