Вадим Радаев - Как организовать и представить исследовательский проект. 75 простых правил

• Название: Как организовать и представить исследовательский проект. 75 простых правил
• Автор: Вадим Радаев
• Жанр: Прочая научная литература
• Год: 2001
• ISBN: 5-7598-0102-3, 5-16-000681-8

Эта книга – для профессионалов или будущих профессионалов. Она для тех, у кого появилась хорошая идея и кто хочет начать свой (пусть небольшой, но собственный) исследовательский проект. Для тех, кто пока не имеет ни денег на этот проект, ни армии помощников, которые взяли бы на себя рутинную часть работы. В книге живым образным языком излагаются профессиональные правила и процедуры, которые нужно соблюдать на протяжении полного проектного цикла. При этом внимание читателя фокусируется на типичных трудностях и ошибках, которые возникают на пути студента или уже опытного исследователя. Вместо обычного перечисления абстрактных рецептов, книга суммирует личный авторский опыт, предлагая заглянуть за фасад профессионального сообщества и учиться ремеслу «изнутри».

Для студентов старших курсов, аспирантов, преподавателей и исследователей в социальных и экономических науках, а также для представителей других дисциплин.

---

Правило 23, В качественных исследованиях придется отказаться не только от количественных, но и от псевдоколичественных характеристик, пытающихся оценить частоту и масштаб обследуемых явлений.

Выполнять данное правило – значит не произносить фраз наподобие: «это явление более (или менее) распространено» или «наиболее типичным является…» Старательно избегать слов «преимущественно», «главным образом» и прочих способов тихой объективации наших суждений, которые протаскивают через черный ход оценки масштаба изучаемых явлений. Читатель полагает, что это легко сделать? Возьмем любую статью искреннего приверженца качественных методов и посмотрим, соблюдено ли это правило. Боюсь, нас постигнет некоторое разочарование.

О недостатках и ограничениях количественных методов написано и сказано еще больше. Они дают нам распределение частот, позволяют сравнивать явления по степени распространенности, оценивать значимость связей. Но многое упускают, огрубляют, омертвляют. Что же делать, многое из того, что говорится и пишется, сущая правда. Любой метод далек от идеала. И количественные методы не исключение.

«Идеальная» практическая схема сбора данных, которой я и мои коллеги стараемся придерживаться в своих проектах на протяжении последних лет, состоит из трех последовательных стадий.

1. Вводная серия качественных интервью.

2. Стандартизованный анкетный опрос.

3. Заключительная серия качественных интервью.

На первой стадии мы еще недостаточно знаем изучаемый объект, пытаемся нащупать проблему, поставить значимые вопросы, сформулировать гипотезы, подготовить более совершенный инструментарий. Мы собираем данные и одновременно готовимся ко второй стадии – стандартизованному анкетному опросу. А за ним следует третья стадия – заключительная серия интервью. Она преследует иные задачи – более глубокой интерпретации данных, уточнения результатов, детализации развернутых схем. В нее можно подбрасывать и результаты первичного анализа количественных данных – как материал для обсуждения с нашими респондентами.

Вы скажете: «Это схема большого проекта, у нас пока нет возможности реализовать подобный проект». Хорошо, давайте обойдемся без анкетного опроса. Только не надо повторять чужие слова, что количественные обследования – это полная ерунда и т. п. И не надо, трагично улыбаясь, в сто пятый раз говорить, что люди не искренни в ответах на вопросы анкеты. Меня в подобных случаях охватывает глубокая тоска, и хочется задать глупый вопрос: а проводили ли Вы сами хотя бы одно подобное обследование?

Но подлинный вопрос, разумеется, не в оценке недостатков того или иного метода, а в том, как люди в принципе делают свой выбор между разными методами. В любом учебнике мы прочитаем, что метод должен быть релевантен цели исследования и изучаемому объекту. У меня же порою складывается обратное впечатление. Мне кажется, что люди сначала выбирают метод (исходя из своей квалификации, пристрастий, привычного образа жизни), а потом подыскивают для него подходящий объект. С этой точки зрения метод – неплохая характеристика самого исследователя, относительно безразличная к существу рассматриваемых проблем. Выбор метода также является отражением внешних обстоятельств и структурных ограничений, столь же слабо связанных с объектом исследования.

Чем привлекательны качественные методы

Любопытно посмотреть на причины неуклонно возрастающего интереса к качественным исследованиям (по крайней мере, в социологии). Нам говорят, что мир изменился, и возникла масса проблем, принципиально не разрешимых с помощью количественных методов. Мы готовы развернуть иную точку зрения, представив выбор между количественными и качественными методами прежде всего как внутреннюю проблему профессионального сообщества и оставив грешный мир в молчании и покое.

Первое объяснение приходит из области философии науки. Здесь и в самом деле произошли важные события, связанные с принципиальной критикой позитивистских и неопозитивистских взглядов, а следовательно, под удар попали и количественные методы, которые во многом строились на соответствующих постулатах. Но это лишь одна из причин.

Второе объяснение состоит в том, что с организационной точки зрения качественные исследования проще. Анкетный опрос 50 человек вызывает здоровый смех общественности, а серия из 50 интервью (по не столь очевидным причинам) считается солидным предприятием. Анкетный опрос – достаточно сложный организационный проект, его ошибки и просчеты более видны. В качественном исследовании их легче спрятать, и ответственность здесь заметно ниже. К числу досадных сложностей опроса следует отнести, например, то, что здесь должен быть соблюден принцип одновременности, а серию интервью можно растягивать на годы (что, кстати, многие и делают, собирая одну серию интервью в течение трех-пяти лет). С точки зрения методик и последующего анализа данных анкетные опросы – ремесло более замысловатое, требующее специальной подготовки. Качественные исследования тоже не просты, но не требуют стольких первоначальных навыков. (И хорошо, что не требуют.)

Третье объяснение – более приземленного свойства. Мы любим рассуждать о высоких материях. Но почему бы не признать причины не столь романтического происхождения: качественные исследования дешевле. А денег на крупные проекты некоммерческого характера выделяют все меньше (и далеко не всем). Это означает, кстати, что в ближайшие годы нас ожидают серьезные изменения в методах сбора данных. Возрастающая часть социологов и экономистов вынуждена будет взяться за анализ уже имеющихся баз данных, которые предоставлены официальными органами и крупными опросными фабриками (среди экономистов это дело привычное, а среди социологов пока не слишком популярное).

Работа с чужими данными привлекает не всех. Если вдобавок данные не находятся в открытом доступе, то приходится кого-то просить, работать на кого-то. Это не всем по зубам и не всех устраивает. А поскольку у многих нет ни охоты, ни профессиональных навыков для работы с чужими данными, и к тому же хочется чего-нибудь «своего» (маленького, но глубоко личного), то остается другой путь – самостоятельных исследований. Если речь идет о молодых исследователях, то денег на опросы у них, как правило, нет или откровенно мало. Остается испытанный вариант качественного исследования. Здесь ты сам себе и режиссер, и оператор, и актер в одном лице. И дешево.

Наш список причин еще не закончен. Эмпирические данные – штука довольно жесткая. Они раздвигают рамки нашего знания, но одновременно в не меньшей степени ограничивают нашу фантазию и сдерживают свободный полет творческой мысли. Поэтому, кстати, если мы склонны к философствованию (делу весьма благородному), то данные нам ни к чему, более того, они даже вредны. И количественные данные, надо сказать, сдерживают свободные воспарения очень сильно.

Например, кто-то решил заняться гендерной социологией, сформулировал несколько гипотез относительно гендерных различий в социально-экономической сфере. Провел опрос, создал базу данных. Смотрит переменную пола, а она не работает. Образование, социально-профессиональная группа, даже возраст работают, а пол (гендер) – нет. И что, спрашивается, дальше делать? Компьютер тупо пересчитывает то, что введено в программу. А связи все не обнаруживаются. С этой точки зрения качественное исследование куда удобней. Оно позволяет реализовать любые, самые смелые фантазии. Кому же хочется загонять себя в матрицу неумолимых формальных расчетов, которые сплошь и рядом не оправдывают наших первоначальных надежд. Можно ведь писать, выбирая из интервью то, что вздумается, или просто излагать свои мысли, ссылаясь время от времени на проведенный опрос и мнение неких респондентов. Причем, что особенно приятно, все это фактически не проверяемо, никто не сможет поймать нас за руку, пересчитав парную корреляцию. А на чтение сотен страниц рыхлого нарративного текста мало кто поднимется. Свобода!

* * *

Вновь зададим себе несколько вопросов-напоминаний.

• Можем ли мы изложить процедуры сбора данных так, чтобы при желании их могли повторить другие исследователи?

• Хорошо ли нами продуманы принципы построения выборки, достаточен ли ее объем, охватывает ли она все типы исследуемых объектов?

• Как мы и наши интервьюеры будем выходить на респондентов и устанавливать первоначальный контакт?

• В какой степени готова наша анкета или письменный вопросник, предусмотрели ли мы стадию пилотажа?

• Как мы собираемся построить диалог с респондентом и какова степень допустимой гибкости в данном диалоге?

• Какими способами будут фиксироваться и структурироваться полученные данные для последующего использования?