Количественные методы в политологии
Коли́чественные ме́тоды в политоло́гии, сбор и использование количественных данных в политических исследованиях; применение методов математических дисциплин для анализа данных и прогнозирования.
Количественные методы (КМ) могут использоваться в политических исследованиях как самостоятельно, так и в рамках других методов (например, при проведении ивент-анализа, контент-анализа и др.). В узком смысле под КМ понимают методы, в которых 1) получают на входе количественные данные, 2) применяют для работы с ними математические (количественные) процедуры, 3) выдают результат, как правило, в количественном виде; в широком смысле – любые методы, используемые для работы с количественными данными или для их получения.
В современной политологии КМ применяются для: 1) описания результатов эмпирических исследований (опросов, наблюдений и т. д.); 2) разработки методов измерения политических характеристик и осуществление этих измерений (устойчивости политических систем, эффективности государственного сектора, демократичности режима и т. д.); 3) проведения сравнительных исследований (политических режимов, лидеров, политик, результатов деятельности и т. д.), включая составление рейтингов, классификаций и т. п.; 4) поиска связей между различными характеристиками (политическими, экономическими, социальными, культурными и др.); 5) составления политических прогнозов; 6) разработки политических решений и стратегий.
Причинами распространения КМ в политологии стали: 1) необходимость повышения точности выводов и оценок политических исследований (при принятии решений, выборе стратегий развития, оценке возможных приобретений и потерь при реализации различных сценариев и т. д.); 2) запрос политической науки на создание и использование единого формального языка описания и анализа, на роль которого претендует математика; 3) рост объёмов информации, используемой в политической науке и практике (в т. ч. количественных данных); 4) распространение КМ в смежных дисциплинах (применяются и в других гуманитарных дисциплинах, например, клиометрия – в исторических исследованиях); 5) совершенствование вычислительной техники, упростившей использование КМ и придавшей новый импульс их развитию; 6) возможность применения КМ практически к любым источникам информации о политической сфере (данным электоральной статистики, результатам опросов населения и экспертов, законодательству, агитационно-пропагандисткой литературе и т. д.); 7) запрос на количественную информацию со стороны политиков, государственных органов и др.
Степень распространённости и популярности КМ в исследовательской практике в значительной мере определяется особенностями становления национальных политологических школ. В Западной Европе и Северной Америке, где политическая наука развивалась в тесной связи с социологией и экономикой, а политические исследования имели существенную прикладную значимость, КМ традиционно более популярны, чем, к примеру, в Восточной Европе, где политическая наука эволюционно была связана с философией, историей, журналистикой. Особенности становления отечественной политической науки, в частности, её тесная связь с философскими дисциплинами, определили несколько скептическое отношение к использованию КМ в политических исследованиях; нередко КМ рассматриваются только как инструментарий прикладных исследований.
Преимуществом КМ выступает использование общепринятого математического языка, который способствует: интернационализации политической науки и её достижений; повышению прозрачности и верифицируемости результатов исследований; созданию измерительных инструментов и шкал, позволяющих выявить и описать специфику политических объектов; снижению субъективности суждений и характеристик.
Для работы с КМ, как правило, используется вычислительная техника, специализированные приложения («Excel», «SPSS», Matlab и т. д.) и языки программирования (наиболее популярными среди которых на сегодняшний день можно считать Python и R).
Ограничения и проблемы в применении КМ в политологии
Необходимость операционализации используемых понятий и измерения нужных признаков. Данная аналитическая процедура нередко оказывается затруднена по причинам неразработанности или многозначности соответствующего понятия (уровень свободы, уровень политической культуры, степень устойчивости политической системы и т. д.) в политической теории. Потому исследователи часто пользуются уже готовыми вариантами операционализации, в то время как изменчивый характер политики как объекта изучения требует их постоянной верификации и актуализации. В свою очередь, пересмотры операционализации понятий затрудняют проведение панельных исследований и выявление временных трендов изменения изучаемых признаков.
Необходимость оценки применимости выбранных КМ к решению конкретной исследовательской задачи. Многие КМ предъявляют требования к оперируемым данным, пренебрежение которыми может вести к некорректным результатам и, как следствие, к ошибочным выводам об изучаемом явлении (например, важным условием при проведении регрессионного анализа методом наименьших квадратов является близость распределений исследуемых переменных к нормальному распределению).
Необходимость качественной интерпретации полученных количественных результатов. Качественная интерпретация должна отвечать на вопросы о том, является ли, например, измеренная степень устойчивости политической системы достаточной или требуются действия по её увеличению. Если операционализация является переводом исследовательской задачи на язык математики и чисел, то интерпретация результатов – обратное действие. При этом серьёзной проблемой политических исследований является зачастую необоснованная трактовка полученных количественных результатов.
Необходимость обеспечения сравнимости как используемых данных, так и полученных результатов. Достигается путём применения сопоставимых данных (представление в одинаковых единицах измерения и/или формате) и сходных исследовательских процедур.
Группы КМ востребованных в политологии
Методы описательной статистики. Используются как первый (подготовительный) шаг при обработке данных исследования. Позволяют выявить меры центральной тенденции (например, среднее арифметическое, медиану, моду, усечённое среднее и т. п.) и разброса (амплитуду, межквартильный диапазон, дисперсию, стандартное отклонение и т. п.), определить форму распределения данных и визуализировать их (с помощью таблиц, гистограмм, круговых диаграмм и т. д.). Описательно-статистический анализ зачастую выступает необходимым этапом для оценки возможности применения к имеющимся вводным других, более сложных методов анализа.
Методы статистики вывода и методы проверки статистических гипотез. Поскольку в политических исследованиях значения характеристик часто рассчитываются на основе данных выборочных совокупностей, возникает задача определения точности результатов путём определения доверительных интервалов полученных оценок. Этой цели служат методы статистики вывода. Они же позволяют решить обратную задачу, т. е. определить размер выборочной совокупности, необходимой для получения результатов требуемой точности. Методы проверки статистических гипотез предоставляют возможность тестировать гипотезы о сходстве и различии изучаемых объектов, об изменении их характеристик и т. д.
Методы анализа связей между переменными. Выявляют закономерности (в т. ч. ранее неизвестные) между социально-политическими характеристиками. Наиболее популярными в политических исследованиях являются методы анализа категориальных переменных, а также корреляционный и регрессионный анализ. К этой же группе относится исследование среды функционирования (от англ. Data Envelopment Analysis), в котором анализируется расположение изучаемых политических объектов (например, стран) в многомерном пространстве их характеристик и позволяет описывать пределы их развития (или границы производственных возможностей, если пользоваться терминологией экономики, из которой данный метод был заимствован).
Методы группировки и систематизации. Важной задачей политических исследований является классификация изучаемых объектов на основе нахождения общих черт и различий. Один из востребованных методов – кластерный анализ и его многочисленные разновидности.
Методы моделирования политических объектов и процессов.
Методы оптимизации. Нацелены на поиск условий, при которых можно добиться нужного (максимального, минимального) значения целевого параметра (или набора параметров). Часто используются после проведения исследования другими КМ (например, после получения модели процесса, который необходимо оптимизировать).
Некоторые КМ могут быть отнесены сразу к нескольким из выделенных групп. Так, метод главных компонент может использоваться и для ранжирования объектов (т. е. как метод группировки и систематизации), и как предварительный этап при проведении регрессионного анализа (т. е. как метод анализа связи между переменными и как метод, используемый в моделировании).
Каратеев Артём Юрьевич