Девятко И.Ф. Методы социологического исследования - файл n1.doc

приобрести
Девятко И.Ф. Методы социологического исследования
скачать (364.3 kb.)
Доступные файлы (3):
n1.doc484kb.09.11.2002 11:51скачать
n2.doc492kb.09.11.2002 11:52скачать
n3.doc686kb.09.11.2002 11:52скачать

n1.doc

1   2   3   4   5   6

Основные экспериментальные планы с контрольной


группой и рандомизацией

В социологии, психологии и других поведенческих науках особую роль играет использование принципа рандомизации при распределении испытуемых по груп­пам. В эксперименте с неполным контролем или в полевом эксперименте, про­исходящем в естественных условиях (т. е. в условиях школьного класса, про­мышленной организации, городского района и т. д.) часто нужно доказать не только наличие ожидаемого эффекта в результате некоторого воздействия Х, но и отсутствие того же эффекта в тех случаях, когда воздействия не было. Например, исследователь, изучающий воздействие просмотра антивоенных фильмов на изменения установок студентов, случайным образом отбирает из некоторой совокупности студентов экспериментальную группу, которой будет показан антивоенный фильм, а также контрольную группу, которой он продемонстрирует нейтральный фильм, никак не связанный с изучаемыми установ­ками. План этого простейшего рандомизированного эксперимента с предва­рительным и итоговым тестированием и контрольной группой (RT1-2C) будет выглядеть таким образом:

R О1 Х О2

R О3 О4
где Rпроцедура рандомизации (случайного распределения по группам), О1,2 — уровни установок в экспериментальной группе до и после просмотра фильма X, O3,4 — уровни установок в контрольной группе, не смотревшей фильма. Ис­пользование контрольной группы позволяет устранить некоторые важнейшие угрозы валидности эксперимента. Во-первых, если бы исследователь отказался от использования контрольной группы и ограничился тестированием, т. е. из­мерением установок «до-после» просмотра, то обнаруженные изменения в уров­не установок можно было бы приписать влиянию на испытуемых самого по себе факта участия в эксперименте. Испытуемые, возможно, осознавали, что они отобраны для важного исследования и стремились некоторым образом со­ответствовать своей роли и оправдать некие гипотетические «ожидания» экспериментатора. Описанная угроза валидности широко известна и для нее суще­ствует несколько обозначений. В психологическом тестировании и эксперимен­тальной психологии это называют «эффектом морской свинки» или «мотивом экспертизы». Иногда применяют термин, возникший в медицине, где при кли­нических испытаниях новых фармакологических средств и методов лечения часто наблюдают «эффект плацебо», т. е. заметное улучшение статуса у многих участников контрольной группы, в которой вместо реального воздействия ис­пользовались индифферентные средства и нейтральные врачебные манипуля­ции. В социологии самое популярное обозначение систематического смещения, возникающего из-за реакции испытуемых на ситуацию эксперимента — это «хоуторнский эффект».

В так называемых хоуторнских экспериментах (по названию промышлен­ного предприятия в Чикаго) исследовались организационные и социаль­но-психологические факторы, влияющие на производительность труда. Исследователи обнаружили, что эффект роста производительности труда в бригадах сохранялся даже при отсутствии собственно экспериментального воздействия. Предположительной причиной этого явления был рост группового самосознания у участников эксперимента1.

«Хоуторнский эффект»2 — это угроза валидности, связанная с особенностями экспериментальной группы.

Еще одна угроза валидности выводов, которую позволяет преодолеть описыва­емый план эксперимента, также связана с особенностями групп, а именно — с процессом отбора для участия в эксперименте. Если бы мы отказались от предварительного тестирования и случайного распределения испытуемых по экспериментальной и контрольной группам, мы совершили бы методическую ошибку, весьма характерную для любых экспериментов с добровольцами. Очень часто исследователи отбирают испытуемых для участия в специальной программе обучения или в новаторском организационном проекте, основываясь на изъявленном ими желании, а затем сравнивают результаты, показанные участниками оцениваемой программы, с результатами какой-либо другой доступной группы (или даже случайной выборки из соответствующей генеральной сово­купности), не участвовавшей в такого рода программе. Однако такое сравнение некорректно: само по себе желание участвовать в эксперименте часто свидетельствует о изначально более высокой мотивации, осведомленности или ин­теллекте. Эти факторы сами по себе, или взаимодействуя с главной независи­мой переменной Х, могут объяснить значимые различия в результатах, показан­ных экспериментальной группой. В только что описанном примере сравнение группы добровольцев, пожелавших посмотреть антивоенный фильм, с прочи­ми студентами, может вести к завышенной оценке воздействия просмотра, если добровольцы изначально проявляют больший интерес к политическим пробле­мам. Лишь случайное распределение добровольцев по контрольной и экспери­ментальной группам при соблюдении «непрозрачности» такого распределения для всех испытуемых (участники обеих групп должны считать, что они подвергаются некоторому экспериментальному воздействию) позволяет судить о роли независимой переменной X в возникновении межгрупповых различий1.

Вышеописанные угрозы валидности связаны преимущественно с особенностя­ми групп, проявляющимися на стадии отбора или в ходе эксперимента. Однако рандомизация позволяет справиться и с некоторыми угрозами валидности, ис­ходящими от переменных внешнего окружения, фона. К фоновым относятся, в частности, «возможные влияния времени года или событий, возникающих на институциональном уровне», а также факторы естественного развития — «все те биологические или психологические процессы, которые независимо от кон­кретных внешних событий систематически изменяются с течением времени»2. Испытуемые взрослеют, обучаются, устают, улучшают свои результаты при повторных тестированиях и т. п., что может сказываться на их результатах. Од­нако если такие посторонние влияния не оказывают избирательного воздей­ствия только на членов экспериментальной группы, они будут вносить вклад лишь в случайную ошибку, а не в систематическое смещение. Иными словами, они будут с равной вероятностью распределены между случайным образом ото­бранными участниками контрольной и экспериментальной групп. План типа RT1-2C позволяет обеспечить случайный и равновероятный характер внешних, фоновых воздействий на контрольную и экспериментальную группу. Более того, он позволяет «вычесть» величину фонового влияния и оценить чистый основ­ной эффект: если внешнее влияние все же имело место, оно в равной степени подействовало на показатели и экспериментальной, и контрольной групп; следовательно, разность между средними значениями первого и второго замеров уровня зависимой переменной в контрольной группе (О4 О3) нужно вычесть из аналогичной разности значений зависимой переменной, зафиксированной в экспериментальной группе 2 O1), т. е.:
Х    О2 O1   О4 О3
при этом предварительное и послеэкспериментальное тестирование в экспери­ментальной и контрольной группах должны проводиться практически одновре­менно.

Систематическая угроза валидности, связанная с фоновыми факторами, может все же возникнуть и при использовании рандомизации и контрольной группы. Это происходит тогда, когда фоновые факторы взаимодействуют с независи­мой переменной (или некоторыми ее уровнями). Природу такого взаимодей­ствия легко понять на примере исследования, в котором изучается влияние тре­вожности, возникающей в ситуации неопределенности, на успешность реше­ния сложных задач. В такого рода экспериментах для создания ситуации неопределенности и повышения реактивной тревожности (независимые пере­менные) часто используют неясные инструкции, косвенные негативные оцен­ки действий испытуемого, высказываемые лицами, проводящими эксперимент (типа «Ну-ну, посмотрим, как Вы сможете это использовать»), а также предварительные серии, где испытуемому приходится решать заведомо неразреши­мые задачи. Разумеется, всем этим воздействиям (X) подвергаются лишь члены экспериментальной группы. Если испытуемые — это студенты, которым в силу случайного стечения обстоятельств через неделю предстоит сдавать экзамены, или сотрудники подразделения фирмы, ожидающие скорой переаттестации, то эти факторы «фона» будут взаимодействовать с независимыми переменными, не только суммируясь с ними, но и усиливая их эффект. Негативные подкрепле­ния, получаемые в ходе эксперимента, будут восприниматься значительно ост­рее накануне экзаменационной сессии или переаттестации, а связанная с этими событиями фоновая тревожность и неопределенность будет взаимодействовать с тревожностью и неопределенностью, создаваемыми преднамеренно.

Оценить чистый эффект взаимодействия с помощью сравнения с результатами контрольной группы вышеописанным способом в данном случае невозможно, так как взаимодействие фоновых смещений с основным эффектом происходит лишь там, где имеет место экспериментальное воздействие X. В контрольной группе приближающееся неприятное событие также может повлиять на резуль­таты итогового замера или даже обоих замеров, но оно не будет взаимодейство­вать, «перемножаться» с воздействием независимой переменной (такое взаимо­действие можно описать в более точных терминах, однако это требует введения некоторых статистических понятий). Для оценки величины взаимодействия фоновых смешивающих переменных с основным эф­фектом нужны более сложные экспериментальные планы. Некоторые из них будут обсуждаться ниже.

Иногда имеет смысл воспользоваться упрощенным вариантом описанного пла­на с рандомизацией и контрольной группой, а именно планом с рандомизаци­ей без предварительного тестирования (RTC), который схематически выгля­дит следующим образом:

R Х О1

R О2
Привлекательность этого плана заключается прежде всего в его экономичнос­ти. Если при распределении испытуемых между группами и уровнями воздействия использовалась истинная вероятностная процедура1, то проведение пред­варительного тестирования — как в плане КТ1-2С — лишь увеличивает стоимость эксперимента, не оказывая существенного влияния на качество получаемых данных. По сути, правильно осуществленная рандомизация (R) — это наилуч­шая гарантия отсутствия изначального смещения между группами (т. е. равен­ства исходных среднегрупповых значений зависимой переменной О в конт­рольной и экспериментальной группах). Кроме того, в широкомасштабных социологических исследованиях, а также в прикладных исследованиях в области педагогики и социальной работы, проведение и предварительных, и повтор­ных измерений зависимой переменной (политических установок, криминаль­ного поведения и т. п.) часто неосуществимо либо ведет к возникновению реак­ции на саму процедуру тестирования. Если, к примеру, мы изучаем влияние участия в предвыборной групповой дискуссии на последующую поддержку политических партий, то предварительное измерение политических установок может повлиять на активность опрошенных в ходе самой дискуссии и их пос­ледующие установки.

Можно заключить, что план RTC предпочтителен всегда, когда нежелательно повторное предъявление весьма специфичных по содержанию и схожих по форме тестов, вопросов, измерительных процедур. Иными словами, этот план заслуживает широкого применения в социологических и оценочных исследо­ваниях. Кроме того, он является самым приемлемым средством проведения так называемых методических экспериментов, в которых оценивается эффектив­ность различных видов опроса, способов заполнения и форматов анкет и т. п. (примером такого методического эксперимента является описанное в главе «Массовые опросы» исследование Бредберна и Судмана, в котором эффектив­ность метода «случайного ответа» сравнивалась с эффективностью использо­вания данных административной статистики). План RTC использовался, в час­тности, в одном из практически ориентированных социальных экспериментов по совершенствованию системы правоохранительных и пенитенциарных уч­реждений, проводившихся в США в 196070-е гг.

В 1961 г. Федеральное бюро пенитенциарных учреждений США начало трехлетний эксперимент, целью которого было изучить воздействие под­держивающего консультирования и специальных реабилитационных про­грамм на поведение мальчиков-подростков, находящихся в исправительных учреждениях. Местом проведения эксперимента стала специальная школа-колония для несовершеннолетних правонарушителей.

При проведении рандомизации мальчиков случайным образом распреде­ляли между отрядами, где проводился эксперимент, и отрядами, служившими контрольными (каждый отряд жил в отдельно расположенном корпусе). В экспериментальных отрядах было увеличено количество воспитателей, проводились специальные индивидуальные и групповые консуль­тации, использовалась система вознаграждений за хорошее поведение. В контрольных группах применялись обычные методы воспитания и обу­чения, а также традиционные наказания за нарушение внутреннего распорядка. Результаты эксперимента показали, что мальчики из экспериментальных групп раньше покидали спецшколу, лучше успевали в учебе, вели себя адаптивнее. Не было обнаружено значимых различий в показателях рецидивной преступности для подростков из экспериментальных и конт­рольных групп, освобожденных из школы-колонии, однако ребята из экс­периментальных групп значительно отличались от ребят из контрольных групп по показателю тяжести вновь совершенных преступлений (первые, в случае рецидива, совершали менее тяжкие преступления). По результатам эксперимента было принято решение о внедрении эксперименталь­ной коррекционной программы во всех подразделениях школы1.

Еще один популярный план с рандомизацией и контрольной группой — это план Соломона2. План Соломона — это расширенный вариант плана RT1-2C, позво­ляющий проконтролировать и оценить эффекты естественного развития и фона, а также определить взаимодействие эффекта тестирования с основ­ным воздействием X. Здесь наряду с экспериментальной и контрольной груп­пами с предварительным тестированием используются экспериментальная и контрольная группы без предварительного тестирования (как в плане RTC). Схематически это выглядит следующим образом:

R O1 X О2

R О3 О4

R X О5

R О6
Очевидно, что если главный эффект X реален, то даже при наличии существен­ного эффекта тестирования («хоуторнского эффекта») будут выполняться четы­ре неравенства: O2>O1; О24; О56; О53. Оценкой сравнительной вели­чины эффекта предварительного тестирования (без взаимодействия с X) может служить величина разности О6О3. Сравнение О6 с О1 и О3 позволяет оценить влияние фоновых факторов и факторов естественного развития1.

До сих пор мы обсуждали содержательные аспекты проверки эксперименталь­ной гипотезы о наличии главного эффекта X с помощью различных планов эк­сперимента, а также преимущества разных планов для обеспечения разных ас­пектов валидности. Очевидно, однако, что в каждом конкретном эксперименте величина главного эффекта, т. е. наблюдаемого различия результатов экспери­ментальной и контрольной группы, будет варьировать не только под воздей­ствием независимой переменной, но и просто в результате действия различных случайных возмущений. Конечно, если бы наш эксперимент был идеален и аб­солютно надежен (см. выше), то при каком угодно числе повторений мы бы всегда получали одну и ту же истинную оценку величины воздействия (при отсутствии или контроле смешивающего влияния дополнительных переменных). Однако реальные эксперименты — особенно, как уже говорилось, эксперимен­ты в социальных науках — не бывают и не могут быть идеальными и безупреч­но надежными. Следовательно, перед исследователем всегда стоит задача статистической оценки значимости полученных результатов.

Вероятностным «воплощением» содержательной экспериментальной гипоте­зы является статистическая гипотеза. Принятие или непринятие статисти­ческой гипотезы — необходимое, но недостаточное условие принятия или от­вержения содержательной гипотезы, проверяемой в эксперименте. Проверяе­мая в конкретном эксперименте статистическая гипотеза всегда формулируется как гипотеза о том, что при бесконечном количестве повторений этого экспери­мента среднее различие между экспериментальной и контрольной группами (или между воздействием разных уровней независимой переменной) равнялось бы нулю. Такую статистическую гипотезу, фактически сводящуюся к утверж­дению о случайном характере наблюдаемых в реальном эксперименте разли­чий, называют нулевой гипотезой, или нуль-гипотезой 0). Отвержение или неотвержение нуль-гипотезы позволяет говорить о том, что в данном экспери­менте содержательная гипотеза подтвердилась, либо подтвердилась противо­положная ей альтернативная гипотеза, либо не было получено подтверждения ни одной из них.

Вспомним воображаемый эксперимент Фишера с чаем и молоком, описанный в начале главы. Мы отмечали, что при использовании тактики случайного угады­вания испытуемая смогла бы правильно определить последовательность напол­нения чашки примерно в 1 случае из 70. Следовательно, 2 «попадания» из 100 даже при очень большом количестве испытаний едва ли могут считаться значи­мым результатом. Куда достовернее выглядят 90 или даже 95 «попаданий» из 100 (оставшиеся «ошибки» можно отнести на счет действия случайных факто­ров). Чтобы определить уровень значимости и построить доверительный ин­тервал в этом случае достаточно метода, описанного в главе 8.

Вообще, критерии значимости и статистические методы, используемые при проверке статистической гипотезы для конкретного плана эксперимента, назы­вают статистическими моделями. Для планов с контрольной группой основ­ная статистическая модель — это использование t-критерия, о чем подробнее говорится чуть ниже. Для более сложных планов многомерных или факторных экспериментов, общий обзор которых дается в следующем разделе главы, веду­щие статистические модели — это дисперсионный анализ и использование F-критерия Фишера.

Итак, для того чтобы оценить статистическую значимость в элементарных ран­домизированных планах, описанных выше, нам необходимо проверить стати­стическую гипотезу о разности средних значений зависимой переменной в кон­трольной и экспериментальной группах. Конкретное значение разности сред­них значений зависимой переменной в экспериментальной и контрольной группе, обнаруженное в отдельном эксперименте (скажем, 4 балла по некото­рой «шкале пацифизма»), нужно соотнести с определенным интервалом, в ко­торый это значение «укладывается» с заданной (доверительной) вероятностью. Иными словами, нужно решить задачу интервального оценивания, подобную задаче оценки отдельного параметра совокупности в выборочном обследова­нии (эта задача описана в гл. 8). Разница в том, что проводя эксперимент, мы интересуемся не вероятными пределами, в которых лежит некая характеристи­ка выборки из реально существующей совокупности, а пределами, в которых лежит полученный нами в эксперименте результат относительно результата во­ображаемой бесконечной совокупности идентичных экспериментов. Нулевая гипотеза утверждает, что истинное значение различия средних равно нулю, ва­рьируя в каких-то пределах от эксперимента к эксперименту (т. е. . Если удается показать, что полученное в эксперименте зна­чение разности групповых средних не позволяет принять нулевую гипотезу, то делается вывод о подтверждении гипотезы, противоположной нулевой (т.е. — о статистической значимости различий между груп­пами — и, значит, о подтверждении экспериментальной гипотезы (или о под­тверждении гипотезы, противоположной экспериментальной, — если различие между экспериментальной и контрольной группой оказалось с обратным зна­ком). Заметьте, что нулевая гипотеза всегда формулируется как гипотеза о том, что истинное значение разности средних (или, скажем, величины взаимосвязи между двумя переменными) равно нулю, а полученные в эксперименте величи­ны отличаются от нуля исключительно из-за случайной ошибки выборки. Чем дальше от нуля — в ту или другую сторону — расположено наблюдаемое значе­ние, тем больше его статистическая значимость и меньше вероятность того, что оно явилось результатом ошибки выборки.

Для того чтобы сравнить полученное в эксперименте с контрольной и экспери­ментальной группами значение разности между средними с гипотетическим выборочным распределением этой величины для бесконечного числа испыта­ний (такие распределения имеются не только для разности средних, но и для средних величин, стандартных отклонений и т. д.), нужно выс­читать стандартную ошибку разности между средними1. Формула для стандарт­ной ошибки разности между средними — SМэ-Мk немного отличается от фор­мулы стандартной ошибки средней SM20, приведенной в главе 8. Тем не менее она весьма проста:

где Sэ и SK величины стандартного отклонения, рассчитанные для экспери­ментальной и контрольной групп, nэ и пk число наблюдений (испытуемых) в экспериментальной и контрольной группах.

После этого нужно определить, на сколько единиц стандартной ошибки отсто­ит полученная разность средних от нуля, представляю-


1 Интересно отметить, что такое понимание не всегда доступно самому исследователю в момент осуществления исследования. Так, Майкельсон до опубликования основных положений теории относительности Эйнштейна, породившей абсолютно новую исследовательскую программу, воспринимал свои опыты не как решающее опровержение теории эфира, а скорее как подтверждение того, что при движении Земли в эфире не возникает так называемый «эфирный ветер» (либо, если возникает, то очень малень­кий). Подробнее см.: Лакатос И. Фальсификация и методология научно-исследователь­ских программ. М.: Московский философский фонд «Медиум», 1995.

2 Данный эксперимент представляет собой упрощенную версию экспериментов, реально проводившихся психологом Э. Толменом.

1 Примеры влияния так называемых моделей измерения – вспомогательных гипотез, касающихся используемых социологами шкал и индикаторов, на теоретическую интерпретацию результатов исследования, подробнее рассмотрены в гл. 5 и 6.

2 О том, как происходят такого рода научные революции, можно подробнее узнать из книги Т. Куна «Структура научных революций». См.: Кун Т. Структура научных рево­люций. М.: Прогресс, 1977.

1 Важно помнить, что за подобными догадками стоят не столько мистическая интуиция или «внутреннее знание», сколько целая система «обыденных социологических тео­рий», на которой основывают свои повседневные решения и интерпретации и профес­сиональные социологи, и обычные люди. «Обыденные теории», подобно научным, впол­не могут оказаться как полезными, так и бесполезными, как верными, так и ошибочны­ми — поэтому они также нуждаются в формализации, операционализации и проверке.

2 Подробнее о соотношении исследовательских программ, теоретических моделей и методов исследования в социальных науках см.: Девятко И. Модели объяснения и ло­гика социологического исследования. М.: ИСО РЦГО-TEMPUS/TACIS, 1996.

1 Полезно различать негативный результат исследования, специально предназначен­ного для проверки предсказаний теории, и контрпример — наблюдение или исследова­тельский результат, который противники научной теории предлагают в качестве крити­ческого, предположительно не имеющего объяснения с точки зрения этой теории (т. е. контрпример — это такой факт, для которого из теории не удается дедуктивно вы­вести гипотезу, его предсказывающую).

1 Заметим, не вдаваясь в детали, что выход из такого теоретического тупика можно най­ти в принятии базисных предположений других исследовательских программ, напри­мер психоаналитической, но за это обычно приходится платить отказом от собствен­ных базисных предположений.

2 Так, например, холистские исследовательские программы, объясняющие поведение отдельных действующих надындивидуальными, структурными факторами, противостоят индивидуалистским программам, сводящим любое социальное целое к мотивам и поступкам отдельных людей.

1 Впрочем, для всякого «проступка» обычно находится другое объяснение.

1 См.: Hammersley M., Atkinson P. Ethnography: Principles in Practice. L.: Tavistock, 1983.

2 Blumer H. Foreword // Severyn T. Bruyri. The Human Perspective in Sociology: The Methodology of Participant Observation. Englewood Cliffs (N. J.), 1966. P. VI.

3 См.: LazarsfeldP. F. Qualitative Analysis. Boston: Alien and Bacon, 1972.

1 См.: Lofland J., Lofland L. H. Analizing Social Settings. Belmont (Ca.): Wadsworth, 1984.

2 Whyte W. F. Street Corner Society. 2nd ed. Chicago: University of Chicago Press, [1943] 1955.

3 Festinger L.. Riecken H., Schachter S. When Prophecy Fails. N. Y.: Harper & Row, 1956.

1 См.: Latoure В., Woolgar S. Laboratory Life. Beverly Hills (Ca.): Sage, 1979, а также Lynch M. Art and Artifact in Laboratory Science. L.: Routledge and Kegan Paul, 1985.

2 См.: Bosk Ch. L. Forgive and Remember: Managing Medical Failure. Chicago: The University of Chicago Press, 1979.

3 См.: Morales E. Cocaine: White Gold Rush in Peru. Tuscon: University of Arizona Press, 1989.

4 См.: Myerhoff B. Number Our Days. N. Y.: Simon and Schuster, 1978.

1 Hammersley M., Atkinson P. Ethnography: Principles in Practice. P. 2.

2 См.: Kaplan A. The Conduct of Inquiry. San Francisco: Chandler, 1964.

3 См.: Glazer В., Strauss A. The Discovery of Grounded Theory. Chicago: Adline, 1967, а также Agar M, H. Speaking of Ethnography. Beverly Hills et al.: Sage, 1986. (Qualitative Research Methods Series. Vol. 2.)

1 Freilich M. Mohawk Heroes and Trinidad Peasanis // FreilictiM. (ed.) Marginal Natives: Anthropologists at Work. N. Y., 1970.

2 Glazer В., Strauss A.. Awareness of Dying. Chicago: Adline, 1965.

1 Boggs V. Finding Your Spot 11 Smith C. D., Kornblum W. (eds.) In the Field: Readings on the Field Research Experience. N. Y., 1989. P. 147—152.

2 См.: Merton R. K. Introduction: Notes on Problems-Finding in Sociology // Merton R. K., Broom L, Cottrell L. S., Jr. (eds.) Sociology Today. N. Y, 1959. Vol. 1.

3 Более подробное и вполне ясное изложение можно найти в книге: Agar М. Н. Speaking of Ethnography.

4 Ibid. Р. 12.

1 Agar M. И. Op. cit. P. 20.

2 Подробнее об этом см.: Geertz С. From the Native's Point of View: On the Nature of Anthropological Understanding // Rabinow P., Sullivan W. M. Interpretive Social Scena: A Reader. Berkeley, 1979.

3 В одной из работ 3. Баумана сделана попытка показать, что эта роль посредника и переводчика в наше время вытесняет традиционную роль социолога-эксперта, дающе­го советы просвещенным правителям. Бауман подчеркивает, Однако, следующее важ­ное обстоятельство: посредническая роль социолога и — шире — интеллектуала, его открытость к пониманию разных «способов жизни» не должны вести к отказу от его собственной традиции рационального объяснения и интеллектуальной честности. См.: Ваитап Z. Legislators and Interpreters. Cambridge: Polity Press, 1987.

1 См.: Forgensen D. L. Participant Observation: A Methodology for Human Studies. Newbury Park et al.: Sage, 1989. P. 19—20. (Applied Social Research Methods Series. Vol. 15.)

2 Glazer В., Strauss A. The Discovery of Grounded Theory.

1 Glazer В., Strauss A. L. Awareness of Dying.

2 Ibid. P. 8.

3 Ibid. P. IX.

1 См., в частности: Schutz A. The Phenomenology of the Social World / Transl. by G. Walsh, F. Lehnert. Evanston: Northwestern University Press, 1967; Blumer H, Symbolic Interactionism. Englewood Cliffs: Prentice Hall, 1969, а также применительно к методам социального исследования: Denzin N. Interpetive Interactionism. L. et al.: Sage, 1989.

2 Thomas W. L, Thomas D. S. The Child in America. N. Y.: Khopf, 1928. Заметим, однако, что эта теоретически продуктивная позиция становится крайне спорной, как только начинает восприниматься как утверждение о возможности полного, безостаточного сведения (редукции) мира поступков, наблюдаемого поведения к миру сознания и смыс­лов. В этом случае знаменитая фраза становится столь же плоской и бессодержатель­ной, как и противоположная крайняя позиция: поступки, которые люди действительно совершают, реальны по своим последствиям.

1 Glazer B.. Strauss A. L. Awareness of Dying. P. 9—10.

2 Glazer В., Strauss A. L. Awareness of Dying. P. 286—293. (Appendix.)

1 Agar M. H. The Professional Stranger: An Informal Introduction to Ethnography. N. Y. et al.: Academic Press, 1980. P. 61.

2 См.: Lofland J. Doing Social Life: The Qualitative Study of Human Interaction in Natural Settings. N. Y.: Wiley, 1976.

1 См.: Goffman E. The Presentation of Self in Everyday Life. N. Y.: Doubleday, 1959.

2 Под «социальной сконструированностью» здесь достаточно пока понимать смысло­вую и ценностно-нормативную определенность, то символическое «поле» смыслов, в котором происходит взаимодействие.

1 Wolfe Т. The Electric Kool-Aid Acid Test. N. Y.: Bantam Books, 1983. Цит. по: Smith C.D., Kornblum W. (eds) In the Field: Readings on the Field Research Experience. N. Y: Praeger, 1989. P. 2—4.

1 Liebow E. Tally's Corner. L.: Routledge and Kegan, 1967.

2 Ibid.

3 Whyte W. F. Op. cit.

1 Следует упомянуть также более редкий случай, когда ученый, вынужденно и по дале­ким от науки причинам оказавшийся в некоторой ситуации, решает использовать эту ситуацию в исследовательских целях. В сущности, именно таким образом оказался на Тробриандовых островах выдающийся антрополог Б. Малиновский, интернированный как подданный враждебной державы («Argonauts of the Western Pacific», 1922). Отече­ственный исследователь Ю. Д. Карпов, находившийся в административной ссылке в Амурской области в 1969—1972 гг., осуществил комплексный анализ жизни сельской общины (устное сообщение канд. экон. наук, доц. НГУ Е. Е. Горяченко, участвующей в. подготовке материалов исследования Ю. Д. Карпова к изданию).

2 Morales Е. Cocain. Цит. по: Smith С. D., Kornblum W. (eds.) In the Field: Readings on the Field Research Experience. P. 116.

1 Галут в пер. с иврита — изгнание, рассеяние.

2 Чиканос — потомки мексиканских иммигрантов.

3 Myerhoff B. Op. cit.

1 Myerhoff B. Op. cit.P. 89.

1 Hammersley M., Atkinson P. Op. cit. P. 71—72.

2 Gold R. L. Roles in Sociological Fieldwork // Social Forces. 1958. Vol. 36. P. 217—223. См. также: Junker В. Field Work. Chicago: University of Chicago Press, 1960.

3 Ольшанский В. Б. Личность и социальные ценности // Социология в СССР. М., 1966. Т. 1.

1 Hammersley М., Atkinson P. Op. cit. Р. 96.

1 Mead М. Coming of Age in Samoa. N. Y.: Morrow, 1923.

2 Freeman D. Margaret Mead and Samoa: The Making and Unmaking of an Anthropological Myth. Cambridge: Harvard University Press, 1983.

1 Ibid. P. 66—68.

1 Geertz C. Works and Lives: the Anthropologist as Author. Stanford (Ca.): Stanford University Press, 1988. P. 143—144.

2 См., в частности: Becker H. S. Doing Things Together: Selected Papers. Evanston (111.): Northwestern University Press, 1986. Part 4.

1 Hammersley M., Atkinson P. Op. cit. P. 156—157.

2 Spradley J. P. Participant Observation. N. Y.: Holt, Rinehart & Winston, 1980. P. 78.

1 Straus A., Corbin J. Basics of Qualitative Research: Grounded Theory Procedures and Techniques. Newbury Park et al.: Sage Publications, 1990. P. 69—72.

1 Atkinson J. M., Heritage J. (eds.) Structures of Social Action: Studies in Conversation Analysis Cambridge: Cambridge University Press
1   2   3   4   5   6


Основные экспериментальные планы с контрольной
Учебный материал
© nashaucheba.ru
При копировании укажите ссылку.
обратиться к администрации