Как организовать исследовательский проект
Шрифт:
Однако уникальность каждого социального исследования не освобождает его от непременных правил. Как говорил один из героев В. Каверина: «Палочки должны быть попендикулярны». Процедуры должны быть ясны и воспроизводимы, они должны соблюдаться, даже если мы точно знаем, что никому никогда не придет в голову повторить наше исследование практически.
Вам не нравятся эти нудные процедуры? Вы хотели бы сбросить тяжелые оковы и воспарить на восходящих потоках свободного творчества? Не сковывайте себя, воспаряйте. Существуют самые разные способы познания. Причем заведомо плохих или заведомо хороших путей к добру, истине и красоте, конечно же, нет. Можно писать на околосоциальные темы, заниматься журналистикой и эссеистикой. Можно практиковать дзэн-буддизм и найти более короткую дорогу к откровениям. Есть много других видов деятельности, которые выглядят более привлекательно, чем нелегкая исследовательская
Правило 13. Реализация проекта отличается от сбора впечатлений не по тому, насколько интересна и значима собираемая информация, а по наличию или отсутствию стандартных процедур.
Эти процедуры сопровождают весь проект: от чистой идеи к программе исследования, от нее к инструментарию, затем к организации полевых работ, построению выборки, сбору, вводу, «чистке» и анализу данных, наконец, получению результатов и их презентации во всех возможных и невозможных видах.
Не ставя перед собой задачи охватить все стадии этого цикла, в данной главе мы остановимся на процедурах, связанных с общим подходом к построению выборки, сбору и фиксации полученных данных.
Однажды на семинаре в окрестностях города Y перед аудиторией социологов выступал молодой и способный исследователь, который рассказывал о достаточно интересном проекте, ссылаясь на проведенные ранее интервью. Затем наступило время вопросов, и автор неожиданно для себя оказался в сложной ситуации. Он ожидал, что присутствующие начнут обсуждать существо поставленных проблем, а вместо этого аудитория завалила его «малозначащими», как казалось, вопросами: «Кого, где и как Вы опрашивали?» Автор пытался отмахнуться от этих вопросов, как от назойливых мух, и немедленно перейти к «сути дела», т.е. к полученным результатам, недоумевал и раздражался. А коллеги с завидным упорством продолжали интересоваться тем, как строилась серия интервью. И выяснилось, что автор не придает этому особого значения. Он даже не потрудился упомянуть количество опрошенных, считая, что главное – это мысли, к которым удалось прийти в конечном итоге.
Получив столь неадекватную реакцию, после семинара автор обратился ко мне с вопросом: «Что же было сделано не так?» А ответ был на самом деле предельно прост. Если мы входим в аудиторию, где сидят профессиональные социологи, а с некоторых пор «продвинутые» микроэкономисты и другие социальные исследователи, и упоминаем результаты какого-нибудь эмпирического обследования, у нас нет никаких шансов уйти от вопроса о выборке. Если мы не скажем об этом сами, нас все равно спросят, и с пристрастием. И если выяснится, что выборка строилась кое-как, а точнее никак, или, того хуже, мы не знаем, кто, собственно, был опрошен, то люди могут «отключиться», перестать нас слушать. И правильно сделают. Ибо мы лишаем их возможности нормально интерпретировать предлагаемые данные. Посему при подготовке полевого исследования мы вынуждены обращать особое внимание на выборку.
Многие скажут: «Ну, это Вы говорите о количественных исследованиях, крупных опросах, где есть претензии на репрезентативность. А у нас небольшая серия качественных интервью или несколько кейсов, мы на репрезентативность все равно не претендуем. Да и не нужно нам никакой репрезентативности, у нас „другие методы“». Здесь кроются страшные заблуждения, которым мы хотели бы противопоставить четыре простых суждения.
· Абсолютная репрезентативность практически невозможна, как бы тщательно мы ни строили выборку, но это не означает, что к ней не надо стремиться. По крайней мере, должен быть задан порог репрезентативности.
· Большинство выборок в эмпирических обследованиях(особенно качественных) заведомо нерепрезентативны (т.е. не представляют в должной мере генеральную совокупность, и даже стандартную ошибку выборки оценить невозможно), но это не означает, что можно игнорировать саму проблему выборки.
· Чем меньше выборка, тем более тщательно она должна быть сделана. Чем менее случаен отбор единиц обследования(людей, документов), тем большего обоснования требует наша выборка. Это суждение менее очевидно, чем два предыдущих, и на него хотелось бы обратить особое внимание.
· Выборка для качественного исследования – вопрос в известной степени даже более важный, чем для количественного(это напрямую вытекает из третьего суждения).
Резюмируем эти суждения в следующем правиле.
Правило 14. Чем менее случайны условия отбора единиц наблюдения и чем меньше объем предполагаемой выборки, тем большего обоснования требуют принципы отбора.
Как выглядит идеальная ситуация, многократно описанная в учебниках по социологии и теории вероятностей? Генеральная совокупность, которую мы собираемся обследовать, представлена в виде разноцветных шаров. Вся эта совокупность собрана в одну большую корзину и тщательно перемешана. Не глядя, случайным образом мы достаем шары, один за другим, а затем пересчитываем. Минимальное количество шаров, которое необходимо для подсчетов, определяется стандартной формулой. О построении выборки см., например: Батыгин Г.С. Лекции по методологии социологических исследований. С. 145–189; Девятко И.Ф. Методы социологического исследования. С. 135–157; Основы прикладной социологии. С. 31–38; Ядов В.А. Социологическое исследование. С. 69–76.
Однако в реальной жизни идеальных условий мы, конечно, не встретим. Полных данных о генеральной совокупности в нашем распоряжении нет и не будет, и нас утешает лишь то, что они отсутствуют в принципе. Единицы наблюдения обладают разной доступностью, а некоторые оказываются недоступными вовсе. Принцип случайного отбора соблюсти не удается, а масштабы обследования часто слишком малы, чтобы претендовать хотя бы на какую-то репрезентативность в статистическом смысле слова.
И что греха таить, практикующие исследователи (в том числе грамотные и все понимающие) начинают заменять книжные принципы отбора другим мощным принципом – принципом удобства, или повышенной доступности. Если нас интересуют руководители предприятий, то опрашиваем представителей деловой ассоциации, на которую у нас есть хороший выход. Понадобились школьники – идем в школу, где у нас есть знакомые учителя. А то и просто набираем знакомых или через знакомых, а потом, для пущей учености, называем это принципом снежного кома.
Что ж, многим из нас приходится поступать именно так. К тому же существуют труднодоступные объекты (например, бандитские авторитеты), на которых без специальной и очень личной рекомендации вообще не выйдешь. Допустим, мы не можем порою построить нормальную выборку, пусть будет так. Но давайте не будем превращать нужду в добродетель и говорить с гордым или отрешенным видом, что вопросы выборки нас не касаются.
Если уж мы отобрали кого-то полухаотичным перекатыванием снежного кома от знакомых к друзьям этих знакомых, то давайте хотя бы задним числом попытаемся выявить, по каким закономерностям происходил отбор, представители каких групп попали в наше исследование и к какому объекту относятся полученные нами результаты. Но лучше, конечно, продумать некие принципы отбора заранее, чтобы потом не было мучительно больно за бесцельно потраченные силы.
Каковы же минимальные требования нестатистического характера, которые желательно соблюсти в любом, сколь угодно малом обследовании? Первое требование – собрать максимальное количество данных о генеральной совокупности: статистику (если есть), существующие профессиональные описания объекта. Второе требование – отобрать наиболее важные группы или кластеры, которые будут помещены в фокус нашего исследования и из которых мы отберем единицы наблюдения. Каждая группа должна представлять особый тип объекта, а все вместе они должны покрывать предметное поле нашего исследования в той мере, в какой мы это себе можем позволить (полностью покрыть это поле, как правило, никому не удается).
Третье требование – обеспечить наличие и качественное представительство каждой отобранной группы во всей выборке. Как обеспечить наличие, довольно ясно – представители всех этих групп должны быть охвачены нашим обследованием. Менее понятно, что значит «обеспечить представительство», ибо здесь неумолимо встает вопрос о количестве единиц обследования. Достаточно ли взять по одному случаю на каждый тип объекта? Строить свои суждения на основе одного кейса как-то неловко, поскольку не оставляет мысль: «А вдруг второй респондент станет говорить нечто совершенно противоположное». Берем два, три – все равно мало. Или достаточно? Есть ли какие-то счастливые формулы, которые можно вычитать из учебника и с успехом применять на микровыборках? Увы, таких правил и формул быть не может, ибо мы оказываемся вне поля статистических расчетов. Сколько мы возьмем интервью – 10, 20 или 50 – с точки зрения статистики никакой роли не играет: все это не достигает пределов статистического анализа. Иные специалисты скажут нам, что статистически разница между 100 и 200 тоже не существенна. Она существенна только для нас, ибо в этих случаях серьезно различаются затраты нашего собственного труда.