ГЛАВА IV. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПОЛИТИЧЕСКОЙ АКТИВНОСТИ НАСЕЛЕНИЯ

МЕТОДОМ ДИНАМИЧЕСКОГО АНАЛИЗА СТАТИСТИЧЕСКИХ ДАННЫХ («СЕЛЕКТ»)

ОБЩАЯ ПОСТАНОВКА ПРОБЛЕМЫ

Одним из распространенных источников эмпирической информации в политологическом исследовании является социологический опрос. В руки аналитика попадает при этом множество взаимодополняющих сведений, и если добыты они грамотно и без предвзятости, на их основе с помощью обычных компьютерных программ можно с достаточной степенью точности получить соответствующую действительности «фотографию» политической ситуации. Программы такого рода общеизвестны и широко употребляются в социологии. Политолога же и тех, кто заказывает ему исследование, интересует не только статическая картинка: она нужна ему лишь как исходный материал для прогнозирования вариантов развития событий и выявления способов управления ими.

Всякий прогноз предполагает установление зависимостей между параметрами, описывающими исследуемый объект. Один из распространенных вопросов, встающих перед аналитиком, состоит в следующем: как изменится интересующий нас параметр при изменении другого параметра? Усилится ли и насколько поддержка того или иного социального проекта, если увеличится число граждан, недовольных, например, существующими прядками? Как изменится поддержка данного кандидата в депутаты электоратом, если большему числу избирателей удастся внушить чувство гражданской ответственности?

Обычный способ решения подобных задач основан на применении интуиции и опыта аналитика и в сложных случаях не дает удовлетворительного результата. Это – наглядный пример той потребности в эксперименте, о которой говорилось в первой главе. На помощь в этом случае приходит математика и электронно-вычислительная техника.

Объектом непосредственного эксперимента становится тогда не социальный организм, а его информационная модель. Ее использование позволяет исследовать реальный объект с системно-структурном (если нас интересуют внутрисистемные связи) и системно-коммуникативном (внешние связи) аспектах.

Если выяснится, что изменение каких-то параметров влечет за собой достижение желаемого результата, задействуются политические технологии, с помощью которых эти параметры изменяются в нужном направлении. Но это – предмет особого рассмотрения.

ФОРМАЛИЗАЦИЯ ПРОБЛЕМЫ

Модель «Селект» позволяет ввести и запомнить статистическую информацию, полученную в результате опроса, рассчитать простые, парные и более сложные распределения ответов. Эта часть задачи является стандартной и относится скорее к числу социологических, нежели политологических.

Дальнейшие действия исследователя-политолога состоят в проведении эксперимента на имеющемся массиве. Параметры, рассматриваемые в качестве входных, изменяются в интересующих его пределах для оценки чувствительности к ним выходного параметра.

При изменении значения входных параметров механизм модели пересчитывает имеющийся массив данных (выборку) таким образом, чтобы соблюсти заданные пользователем значения входных параметров. Возникает подвыборка, конфигурация которой определяется этими значениями, а выходной параметр подсчитывается как результат распределения ответов на этой подвыборке. Таким образом, связь между параметрами определяется не с помощью аналитических формул, а «выводятся» из самих результатов опроса.

КОНЦЕПТУАЛЬНАЯ МОДЕЛЬ УЧЕБНОЙ ЗАДАЧИ

Сегодня актуальной стала проблема электорального поведения граждан. Теперь неявка к избирательным урнам не таит прежней угрозы их благополучию, а интерес к политике пошел на спад.

И перед политологами встала задача изучения индивидуальных мотиваций избирателей, причин уже широко распространившегося абсентеизма, повлекшего, в частности, срыв избирательных кампаний в ряде регионов России в 1992 и 1993 гг. Политическая апатия, правовой нигилизм наших сограждан ставят под вопрос успешное проведение и оптимальную направленность политических реформ в Российской Федерации.

В предлагаемой модели заложены концепция и результаты реального социологического исследования, проводившегося среди избирателей Дмитровского района Московской области в ходе выборной кампании 1992 г.[1] – см. рис. 1. В качестве показателей, характеризующих состояние электората, послужили ответы на вопросы анкеты, распространенной среди лиц, зарегистрированных в списках избирателей:

 

Анкета по выборам кандидатов в депутаты Верховного Совета РФ

 

1. Считаете ли Вы участие в голосовании своим гражданским долгом?

 

1                     

да

 

2                     

нет

 

3                     

затрудняюсь ответить

 

2. Удовлетворены ли Вы деятельностью Вашего депутата ВС РФ?

 

4                     

да

 

5                     

нет

 

3. Знаете ли Вы, кто будет баллотироваться по Вашему избирательному округу?

 

6                     

да

 

7                     

нет

 

4. Ознакомлены ли Вы с предвыборными платформами кандидатов в депутаты?

 

8                     

да

 

9                     

нет

 

5. Пойдете ли Вы на предвыборные митинги различных политических партий?

 

10                 

да

 

11                 

нет

 

12                 

затрудняюсь ответить

 

6. Примете ли Вы участие в голосовании?

 

13                 

да

 

14                 

нет

 

15                 

затрудняюсь ответить

 

7. Возраст респондента

 

16                 

16 – 25 лет

 

17                 

26 - 35 лет

 

18                 

36 – 45 лет

 

19                 

46 – 55 лет

 

20                 

60 лет и старше

 

8. Пол респондента

 

21                 

мужской

 

22                 

женский

 

9. Образование респондента

 

23                 

высшее

 

24                 

н/высшее

 

25                 

среднее специальное

 

26                 

среднее общее

 

27                 

начальное и ниже

 

10. Род занятий

 

28                 

рабочий

 

29                 

колхозник

 

30                 

фермер

 

31                 

ИТР

 

32                 

служащий

 

33                 

пенсионер

 

34                 

бизнесмен

Рис. 1.

 

Исследователя интересуют показатели под номером 13, 14, 15 – ответы на вопрос «Примите ли Вы участие в голосовании?». Эти показатели избраны в качестве выходных параметров, все остальные – входные по отношению к нему. Взаимосвязь между входными и выходными параметрами не имеет математического выражения: она выявляется путем подсчета числа соответствующих ответов в подвыборке, заданной значением входных параметров.

Таким образом, модель «СЕЛЕКТ» позволяет на основе исходных эмпирических данных опроса устанавливать некоторые причинно-следственные связи, зная которые, можно изменять организацию и содержание избирательной кампании, условия ее проведения и прогнозировать вероятное влияние этих изменений на уровень активности избирателей.

ИНФОРМАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ УЧЕБНОЙ ЗАДАЧИ

Окончательное формирование данной модели завершено вводом результатов анкетирования – ответов каждого респондента на поставленные вопросы. Полученный массив представляет собой информационную модель электората Дмитриевского района Московской области, исследованного в 1992 году. Данный объект может быть охарактеризован набором значений показателей в виде простого распределения ответов на поставленные вопросы (см. рис. 2).

 

(1) 63%

(11) 19%

(21) – 50%

(31) 24%

 

(2) 28%

(12) 27%

(22) 50%

(32) 23%

 

(3) 9%

(13) 36%

(23) 9%

(33) 17%

 

(4) 50%

(14) 54%

(24) 4%

(34) 5%

 

(5) 50%

(15) 10%

(25) 37%

 

 

(6) 35%

(16) 7%

(26) 44%

 

 

(7) 65%

(17) 25%

(27) 6%

 

 

(8) 28%

(18) 27%

(28) 25%

 

 

(9) 72%

(19) 21%

(29) 6%

 

 

(10) 54%

(20) 20%

(30) – 0%

 

Рис.2.

ПОРЯДОК РАБОТЫ С МОДЕЛЬЮ

После включения компьютера и входа в директорию модели необходимо ввести команду m_v, после чего на экране появляется заставка (смис.3) – наименование модели. С этого момента компьютер работает с пользователем в диалоговом режиме. В нижней части экрана всякий раз появляется справочная строка, содержащая указания о дальнейших действиях.


Рис.3.

В данном случае следует также выполнять его указание: нажать клавишу <Enter>, и на экране возникнет основное меню (рис.4) с перечнем режимов работы:

        Моделирование;

        Краткое руководство по использованию;

        Закончить работу.

Экран с основным меню построен по единой схеме и содержит три основных элемента:

- наименование избранного режима в верхней левой части экрана;

- основное поле моделирования;

- справочная строка в нижней части экрана.

На данном экране справочная строка содержит четыре указания. Выбор режима осуществляется перемещением подсветки строки с помощью клавиш со стрелками вверх и вниз. Для входа в избранный режим надо нажать на клавишу <Enter>. Функциональная клавиша <F1> дает возможность обратиться за справкой о необходимых действиях в данный момент. Возврат в предыдущее состояние осуществляется через клавишу <Esc>.

Из трех режимов, предлагаемых основным меню, магистральным является первый – моделирование. Второй адресует обучающегося к краткому руководству по использованию, ознакомление с которым дает ему практически все необходимые для работы сведения. В отличие от подсказки через <F1>, дающей информацию о действиях пользователя в конкретной ситуации, краткое руководство по использованию содержит достаточно полное описание модели. Обращение к третьей позиции означает завершение работы с моделью.


Рис. 4.

Высветив в основном меню строку «Моделирование: выбор модели» и нажав клавишу <Enter>, приступаем к работе.

На экране возникает новое меню, предлагающее пять ветвей – пять режимов работы (рис.5). Обращение к каждому из них производится так же, как и в предыдущем случае.


Рис. 5.

Как производить подвыборку, подскажет ЭВМ, если обратиться за помощью к клавише <F1> после входа в данный пункт меню. Если подвыборку производить не нужно, то обращаться к данной ветви меню нет необходимости. Но при этом надо следить, чтобы в поле подвыборки не остались записи от предыдущего эксперимента.

Пункт «Входные параметры» используется всегда. На рис. 5 видно, что в качестве входных параметров выбраны показатели <1> и <2>. Список входных параметров на экране может быть иным – таким, каким он сохранился от предыдущего эксперимента. Пользователь либо оставляет этот список без изменения, либо изменяет его, войдя в соответствующую ветвь меню.

Выбравший эту ветвь меню получает список и числовые значения всех входных параметров – простое распределение ответов на вопросы анкеты. Это – распределение, представленное на рис.2. Лучше вначале ознакомиться со всем перечнем этих параметров, «пролистав» текст анкеты на экране с помощью специализированных клавиш, указанных в строке подсказки.

Слева от кода (номера параметра), заключенного в скобки, дан процент опрошенных, выбравших данный ответ по отношению ко всем опрошенным. Пользуясь значениями простого распределения, можно провести первичный анализ, сделать первые выводы и наметить план дальнейшего исследования. Поскольку текст анкеты короток и достаточно ясен, стратегия может быть тоже простой. Выберем параметры, изменением которых мы рассчитываем добиться желаемого результата – увеличить активность избирателей. Будут ли они оказывать влияние? Каждый по отдельности или только в сочетании? Как сильно? Ответить на эти вопросы поможет эксперимент.

Непосредственный выбор интересующего параметра производится путем подведения к нему красной подсветки клавишами со стрелками. После нажатия на клавишу <Enter> ЭВМ «запомнит» наш выбор, о чем сообщит нам изменением цвета подсветки на голубой. В качестве входных параметров можно указывать любые из числа представленных в списке за исключением входных. Общее количество входных параметров может достигать десяти. Но лучше использовать не более трех параметров, а начинать знакомство с моделью с одного.

Предположим, что в качестве входного выбран параметр под номером 8: «Ознакомлен с предвыборными платформами кандидатов в депутаты». Это означает, что в дальнейшем эксперимент будет заключаться в том, чтобы выявить степень (силу и направленность) влияния этого параметра на выходной – желание избирателя пойти на избирательный участок.

Когда входные параметры определены, надо нажать клавишу <Esc> для возврата в меню моделирования. На экране должен появиться набор номеров выбранных входных параметров. На рис. 5 экран свидетельствует о том, что в качестве входного отобран один параметр, фигурирующий в анкете под номером 8.

Итак, вернувшись в меню определения параметров, мы Видим, что в списке входных параметров фигурирует всего один под номеров 8, выбранный нами (рис. 6).


Рис. 6.

Затем, перейдя в пункт «НАЧАТЬ ЭКСПЕРИМЕНТ», даем тем самым команду сформировать выбранную модель. По завершении выполнения этой команды ЭВМ выдаст на экран основную «картинку», на которой и производится эксперимент (рис. 7).


Рис. 7.

В нижней части рабочего поля экрана представлены выходные параметры модели (13,14,15). Слева от рамки расположены варианты ответов на вопрос «Примите ли Вы участие в голосовании?» – да, нет, затрудняюсь ответить. Справа – числовые значения этих параметров в процентах (по результатам анкетирования), а для наглядности – графическое изображение соотношения этих величин. В квадратных скобках здесь, как и во всех других случаях, обозначены так называемые девяностопятипроцентные доверительные интервалы этих значений.

Верхняя часть экрана содержит сведения о входных параметрах. В верхнем левом углу рамки расположен номер входного параметра, отобранного для эксперимента. Под ним – два символа: <*> и <.>. Справа от символа <*> располагаются значения параметра <8> – доля опрошенных, выбравших соответствующий вариант ответа (в их анкетах этот параметр «присутствует»). Справа от символа <.> – доля опрошенных, в чьих анкетах этот параметр не отмечен («отсутствует»). Слева над рамкой – напоминание о значении этих символов. Справа от рамки – простое распределение соответствующих ответов (параметров) по результатам анкетирования.

Таким образом, экран на рис. 7 информирует, что с предвыборными платформами кандидатов в депутаты (параметр номер 8) знакомы 28% опрошенных избирателей (с вероятностью не ниже 95% это значение находится в интервале от 20 до 37%). Соответственно, не знакомы – 72%. Собираются принять участие в голосовании 36% избирателей, нет – 54%, еще не определили свои позиции 10%.

Чтобы вспомнить наименование входных параметров, следует  нажать клавишу <F4>, и оно появится на экране (рис. 8). Клавиши <PgUp> и <PgDn>, упомянутые в справочной строке экрана, используются для «перелистывания» текста: если число отобранных для эксперимента параметров больше одного, целиком на экране он не умещается. Клавиша <Home> позволяет обратиться к началу текста, <End> – к его концу. Нажатие на клавишу <Esc> восстанавливает на экране картинку, изображенную на рис.7.


Рис. 8.

Итак, модель готова к эксперименту. Его ход отображается на внутреннем поле прямоугольников. В верхней рамке в соответствующих строках фиксируются численные значения входных параметров, задаваемые экспериментатором (в сумме они должны составлять 100%). В нижней появляются соответствующие им численные значения выходных параметров. Ввод значений входных параметров осуществляется с клавиатуры при нажатии клавиши <Enter> после набора числа, характеризующего соответствующий параметр.

Заполнив пространство, ограниченное верхней рамкой, пользователь задает модели гипотетические условия, которые он мог бы создать целенаправленной работой в ходе избирательной кампании. В нижней рамке модель покажет вероятные последствия этих усилий.

Задавать модели новые условия можно многократно с различными вариациями. Клавиша <F3> очищает внутреннее поле рамок для проведения нового эксперимента. Нужно только не забывать при этом о содержательном, смысловом значении формируемых параметров и о реальной возможности изменить их «в жизни».

Модель позволяет установить значимость (веса) выходных параметров для процесса моделирования. На рис.7 слева от поля выходных параметров мы видим столбец «Значимость». Проценты значимости в строках выходного параметра  указывают на наши ожидания при проведении эксперимента добиться именно такого результата (например, через проверку чувствительности клавиша <F6>). Получаемые при этом уровни входных параметров дают их наиболее оптимальное сочетание для ожидаемого результата на выходе.

С помощью клавиши <F6> автоматически выявляются и выводятся на экран условия (соотношения входных параметров) достижения предельных максимального и минимального значений выходного параметра при любых изменениях выбранных входных, а белая звездочка на соединяющей эти значения линии отмечает его положения при данных значениях на входе.

Если число отобранных для эксперимента входных параметров более одного, с помощью клавиши <F8> можно ранжировать их в порядке убывания их воздействия на входной параметр. При выборе более 3-х входных параметров, когда число их комбинаций превышает возможность отображения на экране, наименее «весомые» комбинации «отсекаются». На экране могут не отображаться и те комбинации и входные параметры, влияние которых (в %%) ниже порогового уровня (менее трех процентов).

Зададим для примера отобранному в нашем случае параметру <8> новое значение – предположим, что доля ознакомленных с программами депутатов возросла до 75% (см. рис. 9). В этом случае можно сказать, что в голосовании примут участие уже не 36%, а 78%: числовое значение выходного параметра выросло более чем вдвое. Отсюда делаем выводы: существует взаимосвязь входного и выходного параметров; значение выходного параметра возрастает при увеличении значения входного (прямая зависимость); – воздействие входного параметра на выходной имеет численное выражение, выведенное на экран.


Рис. 9.

Чтобы выяснить, при каких сочетаниях входных параметров достигаются минимум и максимум выходного, нажмем клавишу <F6>. На экране появится картинка, изображенная на рис.10.

В самой верхней строке экрана вновь возникает шкала, на которой указаны минимальное и максимальное значения выходного параметра («Приму участие в голосовании») в зависимости от входного («знание предвыборной платформы кандидатов») – от 11% до 100%.


Рис. 10.

Из сопоставления содержания верхней и нижней рамок видно, что, как и следовало ожидать, значение выходного параметра достигает минимума на группе опрошенных, не знакомых с предвыборными платформами, и максимума – наоборот.

В общем случае, когда количество отобранных входных параметров более одного, предсказать результат эксперимента не представляется возможным, и тогда моделирование становится единственным способом выявления наиболее эффективных сочетаний параметров, качественно влияющих на результат.

Для примера, проранжируем три входных параметра с номерами 1, 4 и 8 по силе влияния их комбинаций на выходной параметр. Находясь в основном экране моделирования (рис.7), нажмем клавишу <F8>. Результат представлен на рис. 11.


Рис. 11.

На рис 11 видно, что группа избирателей, считающих участие в голосовании своим гражданским долгом (параметр <1>) и ознакомленная с предвыборными платформами кандидатов (параметр <8>) примет участие в голосовании в полном составе вне зависимости от степени удовлетворенности деятельностью своего депутата (параметр <4>). Исключение же параметра <8> дает резкий спад активности – до 16%. Другие сочетания влияют слабее.

Еще один результат эксперимента с теми же тремя параметрами приведен на рис.12.


Рис. 12.

По окончании эксперимента с моделью нажатием клавиши <Esc> необходимо вернуться в меню моделирования (рис. 5). Для нового эксперимента следует повторить описанную последовательность действий. Если же пользователь хочет вновь обратиться к «Краткому руководству по использованию» или завершить работу с моделью вообще, он может сделать это, выделив с помощью клавиш со стрелками строку «вернуться» и нажав на клавишу <Enter>, через основное меню (рис. 4).

ГРАНИЦЫ ПРИМЕНИМОСТИ МОДЕЛИ

Не следует считать, что результат, полученный на модели, всегда можно точно воспроизвести на практике. Опуская рассуждения о точности, надежности и устойчивости социологического измерения, обратим внимание на затруднения, которые могут возникнуть при попытке добиться желаемых значений входных параметров в реальной жизни. Если же нам удастся путем выделения подвыборки найти группу населения с таким уровнем входного параметра, то и в этом случае степень участия ее в выборах будет зависеть и от множества других взаимосвязанных причин. В этом случае анализ должен быть продолжен до выявления более полного набора факторов, влияющих на выходной параметр, их ранжирования по значимости.

Существенно, что, изменяя значения входных параметров, экспериментатор заставляет компьютер составлять подвыборку, другие параметры которой не остаются неизменными. Это также необходимо учитывать. Влияние этого фактора можно уменьшить, включив наиболее существенные для характера выборки показатели в число входных и зафиксировав их значения на фактическом уровне. Но тогда большей деформации подвергнутся остальные показатели, оставшиеся свободными.

Надо также иметь в виду, что прогнозы на основе экспериментов с данной моделью справедливы лишь при относительно неизменных «окружающих условиях», при отсутствии возмущений, качественно (революционно) меняющих ситуацию.

Вот почему численные результаты экспериментов с данной моделью достаточно достоверно отражают реальную картину лишь при небольших (допустимых в реальности) изменениях значения входного параметра, гарантирующих отсутствие резких изменений значения других, не учитываемых параметров. При сильном изменении входных параметров можно получить лишь представление о векторе тенденции изменения выходного параметра. Критерием чистоты эксперимента может служить реальность уровня входного параметра: придаваемое ему численное значение должно быть максимально приближено к реальной ситуации, отвечать действительной возможности пределов его изменения.

Литература

1.      Казаков И.М. Система обработки социологических исследований ДИКСИ 2.2: Методическое пособие. – М., 1988.

2.      Ривес Н.Я. Подход к построению социологических компьютерных моделей//Методы социологических исследований (3-я Всесоюзная конференция, 4-8 декабря 1989 г., гор. Звенигород Московской обл.), вып. 3. – М., 1989.

3.      Ривес Н.Я. Социологические модели с управлением статистическими зависимостями//Проблемы использования современных информационно-вычислительных средств в практике партийной работы и подготовке партийных кадров. – Ереван, 1989.

4.      Ривес Н.Я. Способ построения социологических моделей на ЭВМ и его применение в задачах управления // Математические методы и компьютеры в социологических исследованиях. – М., 1988.



[1] Соответствующие данные предоставлены в распоряжение авторов кандидатом политических наук В.Ф.Кузнецовым, одним из участников исследования.