Качественный анализ социологического исследования „Отношение граждан Украины к реформам»

Рассматривается новый подход к анализу социологических данных, основанный на автоматической обработке логических закономерностей. Предложена стратегия поиска наиболее информативных логических правил, которая проиллюстрирована на примере социологического исследования «Отношение граждан Украины к рефо...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Datum:	2003
Hauptverfasser:	Саламатов, В.А., Таран, Т.А., Ткачев, С.Н., Копычко, А.Е.
Format:	Artikel
Sprache:	Russian
Veröffentlicht:	Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України 2003
Schriftenreihe:	Системні дослідження та інформаційні технології
Schlagworte:	Проблеми прийняття рішень і управління в економічних, технічних, екологічних і соціальних системах
Online Zugang:	https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/50268
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren:	Качественный анализ социологического исследования „Отношение граждан Украины к реформам» / В.А. Саламатов, Т.А. Таран, С.Н. Ткачев, А.Е. Копычко // Систем. дослідж. та інформ. технології. — 2003. — № 2. — С. 43-52. — Бібліогр.: 12 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine

id	nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-50268
record_format	dspace
spelling	nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-502682025-02-23T20:20:09Z Качественный анализ социологического исследования „Отношение граждан Украины к реформам» Якісний аналіз соціологічного дослідження «Cтавлення громадян України до реформ» Qualitative analysis of the sociological investigation «The attitude of the citizens of Ukraine to reforms» Саламатов, В.А. Таран, Т.А. Ткачев, С.Н. Копычко, А.Е. Проблеми прийняття рішень і управління в економічних, технічних, екологічних і соціальних системах Рассматривается новый подход к анализу социологических данных, основанный на автоматической обработке логических закономерностей. Предложена стратегия поиска наиболее информативных логических правил, которая проиллюстрирована на примере социологического исследования «Отношение граждан Украины к реформам». Розглядається новий підхід до аналізу соціологічних даних, який базується на автоматичній обробці логічних закономірностей. Запропоновано стратегію пошуку найбільш інформативних логічних правил, яка проілюстрована на прикладі соціологічного дослідження «Ставлення громадян України до реформ». In this paper a new approach to the analysis of the sociological data based on automatic extraction and analysis of logic rules is considered. The strategy of search most informative of logic rules is offered. The offered technique of the qualitative analysis is illustrated on the example of sociological research «the attitude of the citizens of Ukraine to reforms». 2003 Article Качественный анализ социологического исследования „Отношение граждан Украины к реформам» / В.А. Саламатов, Т.А. Таран, С.Н. Ткачев, А.Е. Копычко // Систем. дослідж. та інформ. технології. — 2003. — № 2. — С. 43-52. — Бібліогр.: 12 назв. — рос. 1681–6048 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/50268 004.838.2:316.334.3 ru Системні дослідження та інформаційні технології application/pdf Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України
institution	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection	DSpace DC
language	Russian
topic	Проблеми прийняття рішень і управління в економічних, технічних, екологічних і соціальних системах Проблеми прийняття рішень і управління в економічних, технічних, екологічних і соціальних системах
spellingShingle	Проблеми прийняття рішень і управління в економічних, технічних, екологічних і соціальних системах Проблеми прийняття рішень і управління в економічних, технічних, екологічних і соціальних системах Саламатов, В.А. Таран, Т.А. Ткачев, С.Н. Копычко, А.Е. Качественный анализ социологического исследования „Отношение граждан Украины к реформам» Системні дослідження та інформаційні технології
description	Рассматривается новый подход к анализу социологических данных, основанный на автоматической обработке логических закономерностей. Предложена стратегия поиска наиболее информативных логических правил, которая проиллюстрирована на примере социологического исследования «Отношение граждан Украины к реформам».
format	Article
author	Саламатов, В.А. Таран, Т.А. Ткачев, С.Н. Копычко, А.Е.
author_facet	Саламатов, В.А. Таран, Т.А. Ткачев, С.Н. Копычко, А.Е.
author_sort	Саламатов, В.А.
title	Качественный анализ социологического исследования „Отношение граждан Украины к реформам»
title_short	Качественный анализ социологического исследования „Отношение граждан Украины к реформам»
title_full	Качественный анализ социологического исследования „Отношение граждан Украины к реформам»
title_fullStr	Качественный анализ социологического исследования „Отношение граждан Украины к реформам»
title_full_unstemmed	Качественный анализ социологического исследования „Отношение граждан Украины к реформам»
title_sort	качественный анализ социологического исследования „отношение граждан украины к реформам»
publisher	Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України
publishDate	2003
topic_facet	Проблеми прийняття рішень і управління в економічних, технічних, екологічних і соціальних системах
url	https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/50268
citation_txt	Качественный анализ социологического исследования „Отношение граждан Украины к реформам» / В.А. Саламатов, Т.А. Таран, С.Н. Ткачев, А.Е. Копычко // Систем. дослідж. та інформ. технології. — 2003. — № 2. — С. 43-52. — Бібліогр.: 12 назв. — рос.
series	Системні дослідження та інформаційні технології
work_keys_str_mv	AT salamatovva kačestvennyjanalizsociologičeskogoissledovaniâotnošeniegraždanukrainykreformam AT taranta kačestvennyjanalizsociologičeskogoissledovaniâotnošeniegraždanukrainykreformam AT tkačevsn kačestvennyjanalizsociologičeskogoissledovaniâotnošeniegraždanukrainykreformam AT kopyčkoae kačestvennyjanalizsociologičeskogoissledovaniâotnošeniegraždanukrainykreformam AT salamatovva âkísnijanalízsocíologíčnogodoslídžennâctavlennâgromadânukraínidoreform AT taranta âkísnijanalízsocíologíčnogodoslídžennâctavlennâgromadânukraínidoreform AT tkačevsn âkísnijanalízsocíologíčnogodoslídžennâctavlennâgromadânukraínidoreform AT kopyčkoae âkísnijanalízsocíologíčnogodoslídžennâctavlennâgromadânukraínidoreform AT salamatovva qualitativeanalysisofthesociologicalinvestigationtheattitudeofthecitizensofukrainetoreforms AT taranta qualitativeanalysisofthesociologicalinvestigationtheattitudeofthecitizensofukrainetoreforms AT tkačevsn qualitativeanalysisofthesociologicalinvestigationtheattitudeofthecitizensofukrainetoreforms AT kopyčkoae qualitativeanalysisofthesociologicalinvestigationtheattitudeofthecitizensofukrainetoreforms
first_indexed	2025-11-25T03:40:38Z
last_indexed	2025-11-25T03:40:38Z
_version_	1849732145963073536
fulltext	© В. А. Саламатов, Т. А. Таран, А. Е. Ткачев, С. Н. Копычко, 2003 Системні дослідження та інформаційні технології, 2003, № 2 43 УДК 004.838.2:316.334.3 КАЧЕСТВЕННЫЙ АНАЛИЗ СОЦИОЛОГИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ «ОТНОШЕНИЕ ГРАЖДАН УКРАИНЫ К РЕФОРМАМ» В.А. САЛАМАТОВ, Т.А. ТАРАН, А.Е. ТКАЧЕВ, С.Н. КОПЫЧКО Рассматривается новый подход к анализу социологических данных, основан- ный на автоматической обработке логических закономерностей. Предложена стратегия поиска наиболее информативных логических правил, которая про- иллюстрирована на примере социологического исследования «Отношение граждан Украины к реформам». ВВЕДЕНИЕ Социологические исследования направлены на выявление глубинных при- чин явлений, которые происходят в обществе, — так называемых «детерми- нант социального поведения» [1]. Они помогают понять их, опровергнуть или подтвердить гипотезы, выдвинутые об этих явлениях. На первом этапе исследования опрашиваются респонденты (граждане), количество которых должно быть репрезентативным, для того чтобы получить достаточно дос- товерные и надежные выводы. На втором этапе собранная информация ана- лизируется (ищутся существенные связи и закономерности с целью выра- ботки рекомендаций для принятия управленческих решений). В настоящее время в социологических исследованиях широко исполь- зуются статистические методы анализа данных [2]. Однако при этом проис- ходит усреднение ответов по всем респондентам, в результате чего теряется информация об их индивидуальных особенностях. Поэтому с помощью ста- тистической обработки сложно вскрыть закономерности и причины явле- ний, происходящих в социуме. В отличие от статистических методов, каче- ственные методы анализа данных не используют усреднение по выборке, но, тем не менее, позволяют обнаруживать существенные закономерности в исходных данных. В социологии ситуация осложняется тем, что сами ис- ходные данные носят преимущественно качественный характер и плохо поддаются числовой обработке. В таких условиях применение качественных методов анализа является альтернативой традиционным количественным методам, а иногда и единственно возможным средством анализа социологи- ческих данных. В этой работе предлагается методика качественного анализа социоло- гических данных на примере исследования отношения граждан Украины к реформам. В. А. Саламатов, Т. А. Таран, А. Е. Ткачев, С. Н. Копычко ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2003, № 2 44 ОСОБЕННОСТИ СОЦИОЛОГИЧЕСКИХ ДАННЫХ К качественным методам анализа относят обнаружение формальных логи- ческих закономерностей, связей и ассоциаций в исходных данных [3]. Пре- жде всего, они применяются для исследования данных, для которых наибо- лее естественной является нечисловая (качественная) форма представления. В социологических анкетах в основном используются именно такие данные. Это, во-первых, все номинальные данные, например, ответы на вопросы о семейном положении, образовании, месте жительства и т.д.; во-вторых, по- рядковый тип данных (оценочные суждения типа «слабый», «средний», «сильный»). На множестве значений этого типа данных определено отно- шение «больше — меньше», но не определено расстояние между соседними положениями. Поэтому, хотя таким суждениям и могут быть поставлены в соответствие числа, например «слабый» = 1, «средний» = 2, «сильный» = 3, однако для этих чисел будет оправдано использование только операции сравнения. Другие математические операции над ними могут привести к плохо интерпретируемым результатам. Количественные данные — это различные количественные характери- стики объектов. Например, для социологических исследований это могут быть: возраст, стаж, уровень дохода и т. д. Как показано в работе [3], каче- ственные методы применимы и к количественным данным, когда множество числовых значений разбивается на классы. В социологии такие разбиения общеприняты. Например, по уровню дохода граждан можно разбить на ка- тегории: бедные, со средним достатком, состоятельные и богатые. Таким образом, социология является хорошим объектом для применения качест- венных методов анализа. Для применения анализа как количественного, так и качественного, ис- ходные данные должны быть представлены в формализованном виде, на- пример, в виде реляционной базы данных. Реляционную таблицу можно интерпретировать как многозначный контекст вида «объект — свойство», в котором каждому объекту соответствует набор свойств, заданных опреде- ленными значениями [1, 4–5]. В социологических исследованиях, в частно- сти при опросах общественного мнения, объектами выступают респонден- ты, а в качестве свойств — их ответы на поставленные в ходе исследования вопросы. Вопросы можно разбить на три группы. Первая — специальные вопросы, соответствующие целям исследова- ния. Вторая — личностные вопросы, которые касаются самого респондента (пол, возраст, образование, национальность, профессия, должность, се- мейное положение, уровень дохода и т. д.). Третья — проверочные вопросы. Они касаются психологических и со- циальных характеристик респондента (уровень компетентности, заинтере- сованность, мотивация, особенности характера и т. д.). Качественный анализ этих вопросов помогает установить отношение граждан к тем или иным социальным явлениям, выделить похожие группы респондентов и установить глубинные причины, которые оказывают влия- ние на их мнения. Качественный анализ социологического исследования «Отношение граждан Украины к… Системні дослідження та інформаційні технології, 2003, № 2 45 ОБНАРУЖЕНИЕ ЛОГИЧЕСКИХ ЗАКОНОМЕРНОСТЕЙ В СОЦИОЛОГИЧЕСКИХ ДАННЫХ Основой качественного анализа является индуктивный поиск логических закономерностей, которые выражены в форме логических правил (имплика- ций) [6]. Импликацией BA→ называется условное суждение вида: «если A , то B », где A — посылка импликации, B — заключение. В контексте «объ- ект — свойство» импликация BA→ имеет смысл: набор свойств A влечет набор свойств B . Импликации называются строгими, если они выполняют- ся для всех объектов рассматриваемого контекста, в противном случае — нестрогими. На практике строгое выполнение импликации на всех объектах рас- сматриваемого контекста еще не означает, что оно будет таким же строгим для объектов всей генеральной совокупности (в нашем случае для всех чле- нов исследуемого социума). С другой стороны, социальные закономерности не являются такими же жесткими, как физические законы, а имеют характер общих тенденций, на фоне которых бывают и исключения, поэтому такие закономерности адекватно описываются именно нестрогими импликациями. Для характеристики нестрогих импликаций вводятся следующие оценки: • точность, • надежность, • прирост точности, • уровень поддержки правила, • полнота. Эмпирической оценкой строгости импликаций является точность. Пусть xG — множество объектов, обладающих набором свойств X , тогда точность импликации \|\|\|\|)( ABA GGBAP ∪=→ , где \|\| BAG ∪ — количество объектов, на которых выполняется импликация (объем импликации); \|\| AG — количество объектов, приходящееся на по- сылку импликации. Точность импликации находится в интервале [0, 1], причем 1)( =→ BAP , если BA GG ⊆ . В остальных случаях 1)( <→ BAP и 0)( =→ BAP , если ∅=∩ BA GG . Таким образом, чем больше объектов со свойствами A обладают также свойствами B , тем выше точность имплика- ции. Надежность импликации оценивается с помощью показателя )( BAR → , который отражает нашу уверенность в том, что найденное пра- вило неслучайно. Если α — вероятность того, что импликация BA→ мог- ла появиться случайно, т.е она ошибочна, то ее надежность α−=1R . В. А. Саламатов, Т. А. Таран, А. Е. Ткачев, С. Н. Копычко ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2003, № 2 46 Пусть n — количество всех объектов в контексте; \|\| AGk = — количе- ство объектов в посылке импликации; \|\| BGl = — количество объектов в заключении импликации; \|\| BAGm ∪= — количество объектов, общих и для посылки, и для заключения. Тогда надежность можно оценить по формуле ∑∑ = − − = − −= k i ik ln i l k mi ik ln i l CCCCR 0 . Величина R также находится в интервале [0, 1]. 5,0=R означает пол- ную неопределенность. Значения R , близкие к 1, говорят о высокой надеж- ности правила, а близкие к 0 — о надежности противоположного правила: BA ¬→ , где ¬ — символ отрицания. Если 21 AAA ∪= , то имеет смысл рассматривать надежность правила BA→ относительно правил BA →1 и BA →2 . Например, для правила BA →1 рассматривается подконтекст, который состоит из объектов 1AG и вычисляется надежность правила BA→ относительно этого контекста. От- носительная надежность связана с приростом точности [1]. )()( 11 BAPBAPPA →−→=∆ . При добавлении свойств в посылку импликации точность может увели- читься, уменьшиться или остаться на том же уровне. Если точность не меня- ется, то относительная надежность (для объектов 1AG ) 5,0 1 =AR . Если точность увеличилась, то надежность 5,0 1 >AR . Если же точность умень- шилась, то надежность 5,0 1 <AR . То, насколько существенно надежность будет отклоняться от положения неопределенности, зависит от количества объектов, на которых выполняется импликация. Для обеспечения требуемо- го уровня надежности (например, 95,0 ) оно должно быть не слишком мало ( 10>m ). Поэтому на практике вместо показателя надежности используется анализ прироста точности, при этом задается ограничение на минимальное количество объектов m , для которых выполняется указанное правило. Для больших контекстов в зарубежных исследованиях используется относитель- ный показатель nmsupp /= , который называется уровнем поддержки пра- вила [7]. Для анализа логических правил используется также характеристика, называемая полнотой [1]. Полнота импликации \|\|\|\|)( BBA GGBAC ∪=→ , где \|\| BAG ∪ — количество объектов, на которых выполняется импликация; \|\| BG — количество объектов, приходящееся на заключение импликации. Очевидно, что )()( ABPBAC →=→ и 1)(0 ≤→≤ BAC . Эта характеристи- Качественный анализ социологического исследования «Отношение граждан Украины к… Системні дослідження та інформаційні технології, 2003, № 2 47 ка говорит о том, какую часть всех случаев, при которых имеет место за- ключение импликации, «объясняет» данная импликация. Чем меньше зна- чение полноты, тем большая часть объектов заключения импликации оста- ется «необъясненной». С другой стороны, если значение полноты будет большое и сопоставимое со значением точности импликации, то точность импликации BA→ будет примерно равна точности импликации AB → , и в таком случае связь между свойствами A и B можно интерпретировать как ассоциацию. СТРАТЕГИИ ПОИСКА ЗАВИСИМОСТЕЙ Анализ логических импликаций строится по принципу, предложенному М. Бонгардом в алгоритме КОРА [8]. Согласно этому принципу, рассматри- ваются все импликации, удовлетворяющие заданным критериям (в нашем случае — объем, точность, полнота), что позволяет выявить все значимые импликации. Количество выявленных импликаций существенно зависит от уровня задаваемых критериев. С ослаблением требований к этим уровням число логических правил стремительно увеличивается, и появляется необ- ходимость в разработке методики индуктивного поиска зависимостей, учи- тывающих информативность правил и позволяющих отбирать наиболее ин- формативные. Для этого предлагается следующая стратегия (более подробно см. в работе [9]). Для строгих логических правил (точность которых равна 1) правило считается неинформативным, если оно может быть получено из других пра- вил с помощью дедуктивного вывода. Для нестрогих правил информатив- ность зависит от расхождения между реальной точностью правила и ожи- даемой оценкой точности ожP . Реальную точность правила )( BAP → можно понимать как условную вероятность )/( ABP . Расчет ожидаемой точности строится на гипотезе о статистической независимости свойств контекста. Как известно, если свойства A и B независимы, то условная ве- роятность )/( ABP равна безусловной вероятности )(BP . Поэтому ожидае- мая точность правила BA→ равна )()(ож BPBPP →∅== . Следовательно, информативность зависит от прироста точности )()( BPBAPP →∅−→=∆ . Для сложной импликации BAA s →∪∪…1 ожидаемая точность вычисляет- ся на основе импликаций BABA s →→ ,,1 … по методу Байеса [10, 11]. В данной работе построен алгоритм нахождения наиболее значимых импликаций с учетом приведенных выше оценок. Суть алгоритма состоит в том, что вначале в качестве потенциальных посылок импликаций исследу- ются все наборы свойств длины 1, затем длины 2 и т. д. до достижения оп- ределенной длины ol . Из всех наборов свойств генерируются импликации, посылками которых являются эти наборы свойств, а заключениями — свой- ства из некоторого заданного набора (возможно, все свойства контекста). Из этих импликаций отбираются значимые, т. е. удовлетворяющие заданным критериям объема, точности и полноты. Поскольку генерация импликаций В. А. Саламатов, Т. А. Таран, А. Е. Ткачев, С. Н. Копычко ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2003, № 2 48 происходит от более общих к менее общим, то это позволяет также вычис- лять информативность правил и отбирать из них наиболее информативные. При добавлении новых свойств к их некоторому набору количество объек- тов, имеющих все эти свойства, может только уменьшаться, так как 12121, AAA GGAA ⊆∀ ∪ . Отсюда следует, что с ростом количества свойств в посылке правила его объем и полнота уменьшаются, в то время как точность может либо расти, либо уменьшаться, либо оставаться неизменной. Поэто- му, если на очередном этапе некоторые наборы свойств дают импликации с недопустимыми значениями объема и полноты, то они исключаются из дальнейшей генерации импликаций. Можно выделить два варианта логического анализа: разведывательный и подтверждающий. Первый вариант обычно используется, когда структура данных неясна и с помощью логического анализа исследователь хочет ее прояснить. При этом посылки и заключения импликаций формируются на одном и том же наборе свойств, в результате чего могут получаться самые разнообразные импликации. Второй вариант используется, когда имеется модель предметной области, дающая представление о том, какие свойства могут быть причинами, а какие следствиями. В этом случае объясняющие и объясняемые свойства разделяют на два непересекающихся множества, из которых формируются соответственно посылки и заключения импликаций. Предложенная методика и алгоритмы поиска импликаций реализованы в программной системе качественного анализа «Сизид» [12]. Система пред- назначена для поиска значимых импликаций в больших массивах данных. Она обеспечивает весь цикл анализа многозначных и однозначных контек- стов, в том числе автоматическую сегментацию числовых признаков, и со- четает эффективность работы с удобным пользовательским интерфейсом. РЕЗУЛЬТАТЫ АНАЛИЗА СОЦИОЛОГИЧЕСКИХ ДАННЫХ Методика поиска наиболее значимых импликаций с помощью системы «Си- зид» была применена для анализа данных социологического исследования «Отношение граждан Украины к реформам», которое проводилось в Укра- инской академии общественного управления. В проводимом исследовании опрошено 154 респондента, которым задавались вопросы о ситуации в стра- не в целом, об их работе и личных характеристиках. Ответы на вопросы представляли собой оценки от 1 до 7, где 1 соответствовала отрицательному полюсу шкалы, 7 — положительному. Вопросы были разбиты на блоки, в каждом требовалось оценить несколько параметров по одному и тому же критерию. Для исследования данных проводился двухуровневый логический ана- лиз. На первом уровне анализировались отдельно блоки вопросов, чтобы выявить типовые взгляды, представления и зависимости. На втором — ус- танавливался социальный портрет тех респондентов, которые представляли различные по своим взглядам группы. В табл. 1 приведен один из вопросов, в табл. 2 — варианты ответов по каждому пункту вопроса. Качественный анализ социологического исследования «Отношение граждан Украины к… Системні дослідження та інформаційні технології, 2003, № 2 49 Т а б л и ц а 1 . Вопрос Q1: состояние сфер национальных интересов Номер Оцениваемый параметр Q1_1 Формирование гражданского общества Q1_2 Внутриполитическая стабильность Q1_3 Социальная защита населения Q1_4 Структурная перестройка экономики Q1_5 Ход приватизации Q1_6 Обеспеченность инвестициями Q1_7 Реформа налогообложения Q1_8 Обеспечение национальных интересов в сфере международных отношений Q1_9 Состояние науки Q1_10 Состояние культуры Q1_11 Состояние национального самосознания Q1_12 Ответственность должностных лиц В табл. 3 приведены наи- более интересные значи- мые импликации (c объе- мом 10≥m и точностью P≥75%). Посылка и за- ключение импликации записываются в таблице отдельно, для каждой им- пликации приводится ее объем, точность P и пол- нота C. Импликации, в которых участвует вари- ант ответа «отсутствие изменений», не приведены, так как обычно средние значения шкалы выби- раются, когда человек не уверен в своей оценке. Т а б л и ц а 3 . Список значимых импликаций вопроса Q1 Объем P C Посылка Заключение 13 77 29 Формирование гражданского общества — 2 Состояние национального самосознания — 1 Социальная защи- та населения — 1 11 91 29 Структурная перестройка экономики — 1 Социальная защи- та населения — 1 10 90 26 Формирование гражданского общества — 2 Состояние науки — 1 Социальная защи- та населения — 1 10 80 31 Формирование гражданского общества — 2 Состояние науки — 1 Состояние нацио- нального самосоз- нания — 1 Первая импликация читается так: «ЕСЛИ Формирование гражданского общества = Кризис и Состояние национального самосознания = Крах, ТО Социальная защита населения = Крах». Таким образом, значительная груп- Т а б л и ц а 2 . Варианты ответов на вопрос Q1 Оценка Значение оценки 1 Крах 2 Кризис 3 Некоторое ухудшение 4 Отсутствие изменений 5 Некоторое улучшение 6 Улучшение 7 Устойчивое хорошее состояние В. А. Саламатов, Т. А. Таран, А. Е. Ткачев, С. Н. Копычко ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2003, № 2 50 па респондентов (13 из 154) связывает крах в сфере социальной защиты на- селения с плохим состоянием национального самосознания и с кризисом в формировании гражданского общества. Следующая импликация говорит о том, что кризис в области структурной перестройки экономики влечет за собой также кризис в сфере социальной защиты населения. Следующие две импликации показывают, что кризис в формировании гражданского обще- ства и крах в науке означают крах, как в сфере национального самосозна- ния, так и в сфере социальной защиты населения. Менее значимые импликации также представляют интерес для более глубокого анализа, так как показывают совместное появление признаков, что говорит об их связи. Например, в ответах на данный вопрос было выяв- лено совместное появление признаков «Внутриполитическая стабиль- ность» и «Обеспеченность инвестициями», что говорит о наличии ассоциа- ции между ними. Обращает на себя внимание то, что чаще других в посылках имплика- ций фигурируют такие атрибуты, как «Структурная перестройка экономи- ки», «Состояние культуры», «Формирование гражданского общества», «Состояние национального самосознания» и «Социальная защита населе- ния». Частота появления тех или иных атрибутов зависит от того, насколько они значимы для респондентов и насколько ясное и стереотипное мнение имеется у респондентов относительно этих атрибутов. Стереотипность оце- нок приводит к тому, что множество людей отвечают одинаково на одни и те же вопросы, что повышает значимость импликаций. Другой вопрос анкеты был составлен для исследования результативно- сти административной реформы, которая также оценивалась по шкале от 1 до 7. Список наиболее значимых импликаций, выявленных в ответах на данный вопрос, приведен в табл. 4. Т а б л и ц а 4 . Список значимых импликаций вопроса Q6 Объем P C Посылка Заключение 26 88 40 6.11 Децентрализация властных полномо- чий — 1 6.10 Коррумпирован- ность управления — 1 25 96 41 6.9 Использование передового опыта в госу- дарственном управлении — 1 6.10 Коррумпирован- ность управления — 1 24 75 31 6.6 Формы и методы управления в органах государственной власти — 1 6.10 Коррумпирован- ность управления — 1 22 82 31 6.5 Кадровое обеспечение государственного управления — 1 6.10 Коррумпирован- ность управления — 1 22 77 29 6.13 Профессионализм управленческой эли- ты — 1 6.10 Коррумпирован- ность управления — 1 20 75 26 6.7 Дееспособность исполнительной вла- сти — 1 6.10 Коррумпирован- ность управления — 1 16 75 50 6.8 Устранение функционального и органи- зационного дублирования в управлении — 1 6.6 Формы и методы управления в орга- нах государственной власти — 1 Качественный анализ социологического исследования «Отношение граждан Украины к… Системні дослідження та інформаційні технології, 2003, № 2 51 Больше всего импликаций приходится на объяснение коррумпирован- ности управления. Если есть проблемы хотя бы в одном из направлений ад- министративной реформы, находящихся в посылках импликаций 1 — 6, то это негативно влияет на решение проблемы коррумпированности управле- ния. Таким образом, решение проблемы коррупции следует начинать с ре- формирования в области децентрализации власти, при этом использовать передовой опыт государственного управления, совершенствовать формы и методы управления в органах исполнительной власти, решать проблему кадрового обеспечения государственного управления и заботиться об уровне профессионализма управленческой элиты. Из полученных импликаций сле- дует, что положительное влияние на преодоление коррупции может оказать повышение дееспособности исполнительной власти. Как видим, анализ логических импликаций позволяет получить про- стые и конкретные рекомендации и, что наиболее важно, устанавливает на- правление связей от причины к следствию. Предлагаемая методика позволяет также составить портреты групп респондентов, которые придерживаются различных мнений относительно ситуации в стране и необходимости ее реформирования. Для этого анализи- руются такие черты респондентов, как пол, возраст, уровень жизни (шкала: ухудшился, без изменений, улучшился), социальная принадлежность (госу- дарственная служба или частный бизнес), положение (руководитель или простой служащий). Например, всех респондентов можно разделить на две группы по их от- ветам на вопрос об уровне социальной защиты населения. В одну группу попадают респонденты, думающие, что ситуация с социальной защитой критическая, в другую — те, кто считает, что в этом отношении все обстоит нормально. Путем анализа импликаций была выявлена зависимость отрица- тельных ответов на этот вопрос от следующих характеристик: 1) молодые люди в возрасте 20 — 30 лет, находящиеся на государст- венной службе; 2) люди, которые не находятся на государственной службе и уровень жизни которых ухудшился. Положительные ответы на вопрос о социальной защите населения да- вали в основном мужчины, уровень жизни которых улучшился за последнее время. Таким образом, найдена вполне понятная зависимость положительных и отрицательных ответов респондентов на вопрос о социальной защите от их собственного материального положения. Те, у кого оно ухудшилось, склонны считать, что ситуация в этом отношении критическая, а те, кто улучшил свое материальное положение, считают, что в сфере социальной защиты населения происходят изменения к лучшему. Интересен также тот факт, что достаточно критично мыслят и проявляют наибольшую актив- ность в реформах молодые люди (до 30 лет), находящиеся на государствен- ной службе, — видимо, здесь сказывается присущее молодому поколению отсутствие консерватизма и желание изменить ситуацию. В. А. Саламатов, Т. А. Таран, А. Е. Ткачев, С. Н. Копычко ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2003, № 2 52 ЗАКЛЮЧЕНИЕ Качественный анализ позволил установить некоторые интересные логиче- ские зависимости по данным проведенного социологического исследования. С его помощью проанализировано текущее положение дел в социальной сфере и в сфере административного реформирования. Кроме того, найдены некоторые причинно-следственные связи между социальным статусом рес- пондентов и их взглядами на ход реформ. Таким образом были выявлены мнения различных социальных групп. Учет этих мнений — залог построе- ния гармоничного правового государства. ЛИТЕРАТУРА 1. Чесноков С. В. Детерминационный анализ социально-экономических дан- ных. — М.: Наука, 1982. — 168 с. 2. Ядов В. А. Стратегия социологического исследования. Описание, объяснение, понимание социальной реальности. — М.: Добросвет, 1999. — 596 с. 3. Лбов Г. С. Методы обработки разнотипных экспериментальных данных. — Новосибирск: Наука, 1981. — 157 с. 4. Ganter B., Wille R. Formal Concept Analysis. Mathematical Foundations. — Springer, 1999. — 284 p. 5. Кузнецов С.О. Автоматическое обучение на основе анализа формальных поня- тий // Автоматика и телемеханика. — 2001. — №10. — С. 3–27. 6. Финн В. К. Правдоподобные рассуждения в интеллектуальных системах типа ДСМ // Итоги науки и техники. Сер. Информатика. — 1991. — Т. 15. — С. 54–101. 7. Agrawal R., Srikant R. Fast algorithms for mining association rules in large data- bases // Proceedings of the 20-th VLDB Conference, Santiago, Chile. — 1994. — P. 487–499. 8. Бонгард М. М. Проблема узнавания. — М.: Наука, 1967. — 320 с. 9. Ткачев А. Е. Логический анализ разнородной информации // Искусственный интеллект. — 2002. — №2. — С. 268–276. 10. Heckerman D. Bayesian Networks for Data Mining // Data Mining and Knowledge Discovery. — 1997. — № 1. — P. 79–119. 11. Дюк В., Самойленко А. Data mining: учебный курс. — СПб: Питер, 2001. — 368 с. 12. Таран Т.А., Евтушенко С.А., Ткачев А.Е. Приобретение знаний методом кон- цептуального анализа данных: алгоритмы и программные реализации // Искусственный интеллект. — 2000. — № 2. — С. 200–206. Поступила 19.11.2002

Качественный анализ социологического исследования „Отношение граждан Украины к реформам»

Institution

Ähnliche Einträge