Дополнительная литература
Общие работы по математическому моделированию политических процессов:
Abrams R. Foundations of Political Analysis. – N.Y.: Columbia University Press, 1980, – введение в моделирование внутренней политики; Ordeshook P. A Political Theory Primer. – N.Y.: Rontledge, 1992, – рассматривает теорию игр. Rikеr W., Ordeshook P. An Introduction to Positive Political Theory. – Englewood Cliffs (NJ.): Prentice-Hall, 1973; Zinnes D.A. Contemporary Research in International Relations. – N.Y.: Free Press, 1976, – моделирование международных отношений (с примерами); Nichdson M. Formal Theories in International Relations. – Cambr.: Cambridge University Press, 1989, – работа общего методологического характера. Rapoport A. Fights, Games, and Debates. – Ann Arbor: University of Michigan Press, 1974, – эта книга остается классической. Вrams St. The Presidential Election Game. – New Haven (Conn.): Yale University Press, 1978; ibid. Paradoxes in Politics. – N.Y.: Free Press, 1976; ibid. Superpower Games. – New Haven (Conn.); Yale University Press, 1985, – все это учебные вводные курсы. Общий обзор литературы, изданной в последнее, время, можно найти в: Jоnsоn Р., Shгоdt Ph. Analytic Theory and Methodology. // Сrоtty W., ed. Political-Science: Looking to the Future. – Evanston, Ill.: Northwestern University Press, 1992. [c.500]
Учебники по математическому моделированию с политологическим уклоном: Оliniсk M. An Introduction to Mathematical Models in the Social and Life Sciences. – Reading (Mass.): Addison-Wesley, 1978; Lave Ch., March J.G. An Introduction to Models in the Social Sciences. – N.Y.: Harper & Row, 1978; Bender Ed. A. An Introduction to Mathematical Modeling. – N.Y.: Wiley, 1978; Вurghes D.N., Wооds A.D. Mathematical Modeling in the Social, Management, and Life Sciences. – N.Y.: Halsted, 1979; Archibald G.C, Lipseу R.G. An Introduction to Mathematical Economics. – N.Y.: Harper & Row, 1976, – введение в математическое моделирование экономических процессов. Очень интересна книга по моделированию, представляющая примеры самых разнообразных моделей с математическими расчетами: Сasti J.L. Alternative Realities. – N.Y.; Wiley, 1989.
Динамические модели политического поведения: Huckfeldt R., Kohfeld С., Likens Th. Dynamic Models: An Introduction. – Beverly Hills (Calif.): Sage, 1982; Goldberg S. Introduction to Difference Equations. – N.Y.: Wiley, 1958; хорошим введением в историю вопроса о хаотических моделях является книга: Devаnеу R.L. An Introduction to Chaotic Dynamical Systems. – Menio Park, Calif.: Cunomings, 1986.
Работы по динамическому моделированию международных отношений: Zinnes D.A., Gillespie J.V., eds. Mathematical Models in International Relations. – N.Y.: Praeger, 1976; Zinnes D.A., ed. Conflict Processes and the Breakdown of International Systems. – Denver: University of Denver, 1983.
Работы, вводящие в компьютерное моделирование международных отношений: Deutsсh К.W. et al. Problems of World Modeling. – Cambridge (Mass.): Ballinger, 1977; Guetzkоw H., Valdez J J., eds. Simulated International Processes: Theories and Research in Global Modeling. – Beverly Hills (Calif.): Sage, 1981; Hughes B.B. World Futures: A Critical Analysis of Alternatives. – Baltimore: John Hopkins University Press, 1984.
Учебные пособия по теории игр: Davis M. Game Theory: A Nontechnical Introduction. – N.Y.: Basic Books, 1983; Shubik M. Game Theory in the Social Sciences. – Cambridge, Massachusetts Institute of Technology Press, 1985; Myerson R. Game Theory. – Cambridge, Mass.: Harvard University Press, 1991; Fudenberg D., Tirole J. Game Theory. – Cambridge, Mass.: Massachusetts Institute of Technology Press, 1991; Binmоre K. Fun and Game: A Text on Game Theory. – Lexington, Mass.: D.C. Heath, 1992. Luce R.D., Raiffa H. Games and Decisions. – N.Y.: Wiley, 1957; Williams J. The Compleat Strategyst. – N.Y.: McGraw-Hill, 1954; Ordeshook P. Models of Strategic Choice in Politics. – Ann Arbor., Mich: University of Michigan Press, 1989.
Работы по теории сотрудничества: Sсhеlling Th. The Strategy of Conflict. – Oxford: Oxford University Press, 1960; Micromotives and Macrobehavior. – N.Y.: Norton, 1978; Ordershook P. Game Theory and Political Theory. – Cambridge University Press, 1986; Dixit A., Nalebuff B. Thinning Strategically. – N.Y.: Norton, 1991. Axelrod R. The Evolution of Cooperation. – N.Y.: Basic Books, 1984, – об игре “дилемма заключенного”.
Работы, посвященные моделированию процесса выборов и процесса коллективного принятия решений, взаимосвязям между политическим и экономическим поведением: Frohlich N., Oppenheimer J.A. Modem Political Economy. – Engtewood Cliffs (NJ.): Prentice-Hall, 1978; [c.501] Nemi R., Riker W. The Choice of Voting Systems // Scientific American. – 1976. – Vol. 234. P. 21-27; Enelow J.M., Hinich M.J. The Spartial Theory of Voting. – Cambridge: Cambridge University Press, 1984; Stevens J.B. The Economics of Collective Choice. – Boulder, Colo.: Westview Press, 1993; Dunleavy P. Democracy and Choice. – N.Y.: Prentice Hall, 1991.
Среди книг по компьютерному моделированию следует отметить следующие: Hudson V. (ed.) Artificial Intelligence and International Politics. – Boulder, Colo.: Westview Press, 1991; Benfer R.A., Вrendt E.F., Jr., Fuгbee L. Expert Systems. – Newbury Park, Calif: Sage, 1991; Anderson P.A., Arrow K.J., Pines D. (eds.) The Economy as an Evolving Complex Systems. – Reading, Mass.: Addison-Wesley, 1988. [c.502]
ПРИМЕЧАНИЯ
* © 1995 by Longman Publishers USA [c.466]
1 Lave Ch., March J.G. An Introduction to Models in the Social Sciences. – N.Y.: Harper & Row, 1978. Р. 3. [c.500]
2 Возможно обратное. Вот почему целые команды международных наблюдателей направляются в страны, которые не владеют выборной процедурой. Это такие страны, как Камбоджа, Гаити и Намибия. [c.500]
3 Стабильность также определяет, что происходит с гонкой вооружений, когда она достигает так называемой точки равновесия (т.е. доходит до уровня вооружений, приемлемого для обеих сторон) и что-то начинает сдвигать ее с этого значения. Стабильная гонка вооружений вернется к равновесию, а нестабильная будет удаляться от него. [c.500]
4 Ахеlrоd R. The Evolution of Cooperation. – N.Y.: Basic Books, 1984. P. 84. [c.500]
5 Необычный пример c применением пары “дилемма заключенного” см. также в: Riсh R.C. A Cooperative Approach to the Logic of Collective Action: Voluntary Organizations and the Prisoners' Dilemma. // Journal of Voluntary Action Research. – 1988 (July-December). – Vol.17. – P. 5-18. [c.500]
6 Эта посылка, кажущаяся очевидной, признается отнюдь не всеми разработчиками математических моделей. Сторонники догматов “позитивной экономической теории” Милтона Фридмена настаивают (весьма яро) на том, что сила модели производна от валидности ее выводов и что для получения валидных выводов при необходимости могут быть использованы и необоснованные исходные допущения. Хотя в пользу такого подхода существуют свои аргументы, все же читателю литературы о математическом моделировании в том, что касается эмпирической валидности исходных допущений той или иной модели, лучше строго придерживаться критерия caveat emptor (качество на риске покупателя). [c.500]
18. НЕКОТОРЫЕ ОБОБЩЕНИЯ
Итак, мы предоставили основную информацию, нужную для того, чтобы спланировать и полностью осуществить исследовательский проект. На рис. 3.6 в гл. 3 представлен обобщающий взгляд на исследовательский процесс. На протяжении всего остального текста рассматривались компоненты этого процесса. В этой заключительной главе мы рассмотрим исследовательский процесс как единое целое. Мы обратим особое внимание на то, как в действительности те последовательные шаги, которые были разделены границами глав, переплетены и взаимозависимы. Нашей целью является облегчить вам разрешение исследовательских задач через полное понимание исследовательского процесса, а не через последовательное сосредоточение на каждой стадии по мере ее достижения. Ценность такого интегрированного понимания, прежде всего в том, что можно избежать многих рабочих проблем, если исследователь осознает, в чем заключается значение принятых на одной стадии решений для последующих стадий. [c.503]
РАЗРАБОТКА ГИПОТЕЗЫ, ИЗМЕРЕНИЯ И ПРОГРАММЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
Любое исследование начинается с постановки исследовательского вопроса о том, почему вещи таковы, какими мы их видим. Как правило, мы пытаемся объяснить наблюдаемые события. Начинать поиски этих объяснений следует с литературы по социальным наукам, имеющей общее отношение к нашему предмету. Если повезет, то литературные поиски могут увенчаться готовым рецептом в форме готовой теории, которую наши предшественники разработали для объяснения явлений, подобных тем, которые интересуют нас. Однако чаще приходится использовать литературу более творчески, с тем чтобы создать по возможности лучшее объяснение, имея в распоряжении существующую по предмету информацию. Остальная часть исследовательского процесса, таким образом, будет [c.503] посвящена проверке этого объяснения, с тем чтобы увидеть, насколько оно улучшает наше понимание исследуемых явлений.
Первым шагом такой проверки является выдвижение гипотез, которые, как подсказывает логика, должны быть правильны, если наши объяснения верны. У этих гипотез есть несколько ключевых функций. Во-первых, они обозначают этапы анализа, которые необходимо соблюсти, если мы хотим проверить наши объяснения. Во-вторых, они выделяют переменные, для которых нужно разработать показатель. И наконец, гипотезы предлагают такие способы организации изложения, которые позволят продемонстрировать надежность наших объяснений. Выдвигая гипотезы, мы всегда должны задаваться вопросом, а сможем ли мы в действительности наблюдать указанную взаимосвязь. Располагаем ли мы необходимыми данными или есть ли у нас требующийся для самостоятельного их сбора источник? Совершенно необходимо, чтобы исследователь выбирал гипотезы, которые можно проверить, исходя из наличного времени, степени своей подготовки и ресурсов. Поступать по-другому – значит обречь себя на неудачу.
Далее, переменные, необходимые для работы с гипотезами, должны быть подготовлены так, чтобы можно было произвести нужные для расчетов измерения, позволяющие сделать выводы о верности наших предположений. При выборе инструментария или процедур измерения мы должны совершенно четко решить, располагаем ли мы необходимыми для их применения ресурсами. Если у нас нет достаточного времени, денег или других необходимых компонентов, мы не сможем провести процедуру измерения. Кроме того, мы должны выяснить, не изменяется ли смысл любого из объектов, задействованных в нашем исследовании, когда мы заменяем его результатами измерений, призванными представлять его. Хотя надежность анализа данных можно оценить практически всегда, вопрос о надежности следует ставить еще перед этапом сбора данных, поскольку никакой самый хитрый анализ не сделает ненадежное измерение полезным.
Уже на этапе измерения полезно подумать о той стадии, когда будет осуществляться анализ данных. Следует внимательно проверить свои гипотезы, чтобы решить, [c.504] какие именно математические и статистические тесты понадобятся для проверки их верности. Затем нужно убедиться, что выбранные способы измерения действительно подходят для этого вида данных. Главное, что нужно здесь принять во внимание, – это соответствие уровня измерений, используемого при подготовке данных, уровню измерений, требующемуся для проведения статистических расчетов, которые будут использованы при проверке гипотез. Если вы планируете использовать измерение связи, для которого необходим порядковый уровень измерений, удостоверьтесь сначала, что в результате процедур измерения вы действительно получили порядковые данные. Второе, о чем следует помнить, – соответствие распределения значений переменной, полученного в результате процедур измерения, распределению, удовлетворяющему тем статистическим процедурам, которые вы собираетесь применить. Если вы планируете провести тест на статистическую значимость, требующую нормального распределения, следует убедиться, что измерительные процедуры не помешают получению распределения, близкого к нормальному.
Следующий шаг–это разработка программы исследования, для того чтобы наметить приложение измерительных процедур. Центральной задачей программы является гарантия нашей уверенности в том, что любая наблюдаемая взаимосвязь есть результат процессов, описанных в наших объяснениях, а не каких-либо других процессов. Программа обеспечивает эту гарантию путем предоставления возможности исключить альтернативную гипотезу. Добротная программа исследования начинается с обзора литературы. На стадии этого обзора (с помощью логического анализа положения дел) уже можно выделить основные альтернативные гипотезы, которые должны быть исключены, прежде чем мы убедимся в верности наших основных предположений о наблюдаемых явлениях.
В исследовательскую программу включаются: (1) выработка перечня процедур, необходимых для проверки гипотезы; (2) решение о том, какие нужно собрать данные (о ком или о чем, в каком порядке, какими путями, на каких условиях) для проведения этих процедур; (3) предварительная прикидка всех результатов, возможных вследствие этих процедур (отсутствие связи, положительная [c.505] связь, отрицательная связь и т.д.); (4) формулирование основных альтернативных гипотез, которые могут объяснить каждый возможный результат; (5) организация сбора дополнительных данных, которые позволят провести дополнительные операции, необходимые для исключения альтернативных гипотез, как только будут получены надежны объяснения какого-либо из результатов.
Важно, чтобы, разрабатывая программу, мы знали, какой вид статистического анализа мы собираемся применить, поскольку именно на стадии планирования принимается решение о том, какие данные необходимы для анализа. Например, если на стадии анализа данных предполагается работа со многими переменными, мы должны быть уверены, что исследовательский план предполагает получение достаточного количества случаев для такой сложной разбивки массива. Если мы хотим, чтобы партийная принадлежность оставалась неизменной при измерении силы связи между двумя основными переменными для членов каждой партии отдельно, мы должны включить достаточное количество членов каждой партии, для того чтобы подсчеты силы связи были надежными, и предусмотреть наличие информации о партийной принадлежности. Если мы планируем применить анализ временных рядов в исследовании, где используются сводные данные, мы должны быть уверены в том, что сведения о значения НП относятся к периоду более раннему, чем момент сбора данных о ЗП, если у нас есть теоретические посылки к тому, чтобы полагать, что в воздействии НП на ЗП есть запаздывание.
При планировании исследования, так же как и при выборе гипотез и основных методов, очень важно задать себе вопрос – насколько посильную мы поставили задачу. Самая лучшая в мире исследовательская программа окажется бесполезной, если у исследователя нет средств к ее реализации. Вы должны очень внимательно относиться к логике сбора данных в процессе разработки исследовательской программы. [c.506]
СБОР И АНАЛИЗ ДАННЫХ
Как мы уже отметили, исследовательский процесс, сбор и анализ данных имеют целью проверку гипотез. Мы представили вам основные правила, которые следует [c.506] соблюдать при использовании различных методов сбора и анализа данных, и в гл. 2 описали процесс восхождения от эмпирических результатов к теории, что замыкает круг исследования. Нет необходимости повторять все эти рассуждения. Однако нам хотелось бы сделать два замечания, которые при изложении по главам, может быть, не были столь заметны, как нам этого хотелось бы.
Первое замечание заключается в том, что, хотя мы рассказывали о каждом способе сбора данных отдельно, их не стоит разделять в процессе исследования. По сути дела, в использовании самых разнообразных способов сбора данных в исследовании есть свои резоны. Во-первых, различные методы могут служить разным задачам. Исследователи могут, например, использовать прямое наблюдение за какой-либо политической группой для сбора общей информации, нужной для объяснения, а затем использовать опрос для сбора точных данных, которыми можно проверить это объяснение. Кроме того, использовать при сборе данных разные методы бывает полезно еще и потому, что большее количество способов измерений способно повысить доверие к надежности результатов, о чем говорилось в гл. 3. Например, при изучении изменений в качестве работы общественных служб в пригородах полезно взаимное подтверждение данных о качестве данных, полученных с помощью опросов, сводных данных, официальных сведений, интервью с официальными лицами и оценок квалифицированных экспертов. Если все эти наблюдения представляют схожие распределения в пригородах, исследователь может быть вполне уверен, что качество служб измерено точно.
Второе замечание состоит в том, что эмпирическое исследование может быть подготовительным по характеру. Мы можем использовать его не для проверки гипотез, выведенных из объяснений, а прежде всего для того, чтобы обеспечить данные, которые будут использоваться для формулирования объяснений. Фактически каждый исследовательский проект обычно поднимает новые вопросы, предлагает новые объяснения и ведет к новым исследованиям. Если вы вернетесь к рис. 3.6, то заметите, что существуют прямые связи между формулированием наблюдаемых взаимосвязей и гипотезами. Эти прямые связи суть результат приложения индуктивной логики к анализу [c.507] данных. Все это может стать важным шагом в эмпирическом исследовании, поскольку ведет к новому этапу анализа данных, который позволит исследователю усовершенствовать и тщательно обосновать объяснения в тех аспектах, которые не предполагались на стадии планирования, или даже, без дополнительных новых данных, произвести проверку объяснений, которая также ранее не предполагалась. [c.508]
КОНТРОЛЬНЫЙ БЛАНК ДЛЯ ОЦЕНКИ ИССЛЕДОВАНИЙ
При оценке чужого или планирования своего собственного исследования часто бывает полезно отступить от частностей каждого этапа и попытаться охватить исследование целиком, задаваясь вопросом, удовлетворяет ли оно некоторым общим, но ясно сформулированным требованиям, предъявляемым к глубокому эмпирическому исследованию. Чтобы облегчить вам эту задачу, мы предлагаем в табл. 18.1 перечень того, что следует проверить. Вопросы расположены примерно в той последовательности, в которой обычно встают серьезные проблемы в изложении исследования или в процессе работы. Правила, предложенные в этих вопросах, достаточно широки, и проект, выдержавший проверку по всем этим пунктам, может все же содержать более или менее крупные технические ошибки, но, если вы сможете ответить “да” на каждый из вопросов, оцениваемое исследование скорее всего свободно от тех ошибок, которые вы научились определять по этой книге, и может послужить базой для основательной работы.
Используя этот перечень вопросов, помните о трех вещах. Во-первых, не все вопросы подходят для всех исследовательских проектов. Предварительные исследования, например, могут не заниматься проверкой гипотез, а исследования, в которых применялись методы направленных опросов, иногда не требуют случайной выборки. Во-вторых, вопросы относятся скорее к техническим, чем к содержательным аспектам исследований. Исследователь может все делать правильно, но тем не менее изучать объект, не заслуживающий внимания. Исследование только тогда имеет ценность, когда оно выполнено верно технически и одновременно посвящено важной проблеме. Оценивая [c.508] исследование, необходимо задаться вопросом, добавит ли оно при условии точного выполнения полезные знания к попыткам понять важные политические явления. Иногда невысокий технический уровень оправдан актуальностью и масштабом объекта исследования. В целом тот проект, который хоть что-то добавляет к нашим знаниям о важных явлениях, более ценен, чем тот, который открывает очень много нового о незначительном событии. В-третьих, немного таких исследований, которые свободны от ограниченности. Например, иногда бывает невозможно сделать репрезентативную выборку из огромной совокупности, будучи при каком-либо исследовании ограниченным в ресурсах. Иногда приходится выбирать какую-то подгруппу (например, проводить изучение политического поведения всех американцев на основе массива по одному штату). Такие ограничения становятся ошибкой только в том случае, если исследователю не удается принять их во внимание и соответствующим образом представить результаты работы.
Контрольный лист может использоваться для оценок как своих, так и чужих исследований. В качестве исследовательского упражнения вы можете выбрать ту часть, в которой изложены результаты исследовательского проекта, и оценить ее, используя контрольный лист, приведенный в табл. 18.1, выделяя все ошибки, которые вы сможете обнаружить, и объясняя, почему они являются ошибками. Мы поместили таблицу так, чтобы облегчить ее фотокопирование.
Последний комплекс принципов оценки исследования в табл. 18.1 несколько отличается от перечисленных выше технических аспектов. Исследование можно оценивать и с точки зрения соответствия этическим требованиям. Что этично, а что нет, чаще всего решает сам исследователь, так что эти требования могут достаточно широко варьироваться. Например, во время вьетнамской войны некоторые ученые в Соединенных Штатах отказались участвовать в работах, финансируемых теми федеральными организациями, которые, по их мнению, разделяли ответственность за войну. Другие же полагали, что источник финансирования исследования не имеет отношения к его этической стороне, и оценивали исследования только с точки зрения их содержания. Кроме подобных различий, [c.509] существует целый ряд общепринятых этических требований, относящихся ко всем общественным дисциплинам. Некоторые примеры представлены в Приложении Б. Все ученые, активно работающие в области политологии, должны иметь представление о тех этических проблемах, которые иногда возникают в научном процессе1.
Таблица 18.1.
|
