Проблема эмпирических методов

Специально для платформы SocioLogos профессор кафедры теории и истории социологии СПбГУ Дмитрий Владиславович Иванов подготовил текст о теоретической проблеме эмпирических исследований. Как собирать данные, чтобы они обладали объяснительным потенциалом? Почему важно за данными видеть респондента? Наконец, для чего обогащать данные и что из этого может выйти?

Проблема давняя и социологов постоянно заботящая: как получить данные, которые помогут объяснить происходящее в нашей жизни. Хорошей социологии без хороших данных не бывает. Но иногда эту максиму сокращают до милой сердцу исследователя-эмпирика формулы: социологии без данных не бывает. На сей счет у меня припасена байка про навязанный комплекс эмпирической неполноценности. Однажды в начале XXI века организаторы большого международного конгресса решали, пригласить ли выступить на пленарной сессии одного неординарного теоретика. И у одного из членов программного комитета возникло сомнение: «Но он же не проводит исследований». Теоретика все же пригласили, выступил он на том конгрессе с успехом. Но история эта сподвигла его свой следующий проект поставить на прочный эмпирический фундамент. Заказал он сильным профессионалам сбор данных. Они провели телефонные опросы. Посмотрел теоретик на представленные данные и сказал: «Ну вот провел я исследование. И что? Стало только хуже». Мораль сей басни: для разработки продвинутой теории сегодня трудно собрать релевантные данные привычными методами эмпирических исследований.

Проблему социологи видят и решения ее активно ищут. В конце прошлого века прокатилась волна дебатов о методах, в которых стороннему наблюдателю слышалось и виделось постоянно повторяемое «ква-ква»: QUAntitative vs. QUAlitative. Теперь наиболее «продвинутые» члены социологического сообщества выходят за рамки дилеммы «количественные методы или качественные методы». Уход от изнурительной борьбы между сторонниками «количественной», то есть числовой, и «качественной», то есть текстовой, социологий неизбежно приводит к отказу от утвердившейся где-то в подсознании исследователей модели информанта как Homo Sociologicus – человека рефлексирующего, человека разговорчивого. И массовые опросы, и малые серии глубинных интервью базируются на вере в реальную способность этого существа отчетливо представлять свою жизнь, добросовестно предоставлять информацию о ней и еще и репрезентировать – быть «законным представителем» всего своего вида. Именно такое представление об информанте редуцирует сбор данных к опросу и анализу текстов и навязывает безмолвствующему большинству «предания о социальном» разговорчивого меньшинства (включающего и самих социологов). Но безмолвствующее большинство нарастало в последние годы так быстро, что Homo Sociologicus в нем отыскать стало безумно трудно. В тех же телефонных опросах, чтобы собрать 1000 интервью, нужно выслушать 5000 отказов и еще позвонить на 20000 не отвечающих номеров.

К началу нашего века до продвинутых социологов стало доходить понимание того, что информант – это не индивид, а исследуемая ситуация, что информация – это не только просто ответы на вопросы, а комплексный поток данных. На сей счет у меня припасена еще одна байка. Однажды в самом конце XX века один русский социолог, будучи в Германии, обратил внимание на всепроникающую силу рекламного и повседневного дискурса, побуждающего экономить, сберегать (по-немецки sparen). Проводя на эту тему с немецкой коллегой экспертное интервью за чашкой кофе, наш социолог наблюдал симптоматичную картину. В ответ на вопрос коллега, задумчиво глядя в пространство, сказала: «Немцы все время экономят? Нет, не думаю». И прямо в момент ответа она привычным, явно доведенным до автоматизма движением брала салфетку, заворачивала в нее недоеденное пирожное и убирала его в сумку. Мораль сей басни: когда записываешь ответ информанта, следи за его руками и вещами. Вот так гипотезы тестируются не на индивидуальном нарративе, а на ситуации, дающей комплексный поток данных.

На рубеже веков возможности «третьего пути» между первым «ква» и вторым «ква» в методологии социологических исследований демонстрировали концепция методологического ситуационизма и метод «расширенного кейс-стади» Майкла Буравого, методика «конфигурационного сравнительного исследования» Чарльза Рагина, проект визуальной социологии в исполнении Пиотра Штомпки. Созданию потока данных способствует комбинирование методов числовой социологии, текстовой социологии, визуальной социологии, а в перспективе мультимедийной социологии. Но тут в начале нового века произошло «восстание машин» – пришли компьютерные сети с их большими данными (Big Data). Обещание энтузиастов Big Data всю недостающую информацию собрать по цифровым следам базируется на мифе о новом виде человека. Этот Homo Digitalis в отличие от старого доброго Homo Sociologicus не говорит, а постит. Вот только данные и сетевого анализа, и привычных опросов показывают, что постит опять-таки активное меньшинство, а большинство – потребители, а не производители цифрового контента. Следы меньшинства – комфортный предмет для изучения под фонарем «больших данных», а наследившее только в объеме «малых данных» большинство снова оставляется в тени.

Погоня за лучшими методами для получения недостающих данных в социологии продолжается. Методы сбора и анализа эмпирических данных в своем развитии прошли за два столетия путь от простых анкет к изощренным шкалам, а затем к качественным методам, смешанным методам (mix method) и к стратегии множественных методов (multimethod), включающей дополнительно к текстовым и числовым еще и визуальные методы и экзотические методы исследования запахов и звуковой среды. В последние два десятилетия этот инструментарий дополняется технологиями «больших данных» и попытками роботизации сбора и анализа социологической информации.

Дебаты о наилучшей методологии продолжаются. Окончательного решения проблемы нет, но есть многочисленные решения, которыми вполне можно пользоваться. С точки зрения теоретика все методы по-своему хороши. Конфигурация методов эмпирических исследований в социологии воспроизводит сложившуюся конфигурацию типов социальности. Для простоты назовем эти четыре типа «институты», «интеракции», «сети» и «потоки». Каждому типу социальности соответствует наиболее релевантный метод сбора и анализа данных. Количественные методы, в первую очередь массовые опросы, эффективны при изучении установок на стандартизированное поведение, выражающих объективную нормативность, обеспечиваемую институтами. Качественные методы, особенно глубинное интервью и включенное наблюдение, релевантны при исследовании интерсубъективных смыслов и значений, возникающих в интеракциях. Технологии «больших данных» и методы построения и визуализации графов уместны в анализе сетевых структур. В том же направлении использования «больших данных» и визуализации идет развитие анализа плотности и интенсивности физических и символических потоков. 

Рис. 1. Конфигурация методов исследований в современной социологии

Методологические инновации активно развиваются на линиях сопряжения между четырьмя типами исследований, соответствующих четырем типам структур – институтам, интеракциям, сетям, потокам (Рис. 1). Основной тренд последних лет здесь – применение стратегии смешанных методов, интегрирующей количественные и качественные компоненты так же, как концепции поля у Пьера Бурдье и структурации у Энтони Гидденса интегрируют нормативность институтов и креативность интеракций. Ожидавшийся в связи с появлением технологий «больших данных» переворот во всех социальных исследованиях пока не произошел, но для выявления и репрезентации того, что объединяет сетевые и потоковые структуры, а на «птичьих» языках Аржуна Аппадураи и Бруно Латура именуется скейпами и ассембляжами, «большие данные» используются с большим успехом. Набирают популярность среди исследователей и приобретают статус инновационных и перспективных участвующее наблюдение, визуальные методы, социологические прогулки (sociological walk), критический дискурс-анализ, партисипаторные методы. Эти и другие подобные методологические разработки и методические решения находят применение там, где полигонами для них становятся гибриды, возникающие на стыках разных типов социальности.

На стыке институтов и сетей формируются платформы, интеракций и сетей – коммуникации, интеракций и потоков – ивенты, институтов и потоков – проекты. Это формирование дополненных социальных реальностей в результате взаимопроникновения разных структур стимулирует развитие гибридных методов в качестве инновационных инструментов исследовательской работы. Так что вполне логично должны закрепиться в эмпирических исследованиях принципы микширования методов и омниканальности в коммуникациях между исследователями и их объектами. Письменная и устная, речевая и визуальная, аналоговая и цифровая, дистанционная и осуществляемая в режиме «лицом к лицу» формы коммуникации должны дополнять одна другую в одних и тех же исследованиях, соответствуя логике изучаемой дополненной социальной реальности.

Интеграция применения гибридных методов открывает перспективу получения эмпирического комплекса, который можно квалифицировать как обогащенные или дополненные данные (augmented data) и который будет релевантен как отображение и одновременно исполнение дополненной социальной реальности. Augmented data – это хорошая стратегия в том смысле слова, который можно найти в анекдоте про сову, предложившей мышкам стратегию спасения от хищников – превратиться в ежиков. Теоретики и консультанты дают ответ на извечный вопрос «что делать?». Решения «как делать» остаются болью практиков. Так что есть над чем работать эмпирикам. Чтобы теоретику всегда было за чем обращаться к эмпирикам.