Чтение онлайн

Кроме того, предлагается осуществить количественную оценку каждой персонально записанной ценности – оценить значимость ее, исходя из максимума в 100 баллов. Возможно использовать и другие способы для оценивания ценности – абсолютные, независимые от оценок других ценностей или относительные – с учетом значимости других ценностей.

Использование в одной методике двойного задания – сформулировать содержательный ответ на чисто открытый вопрос и затем оценить количественно баллами сформулированные позиции – мы называем «предметно-оценочным типом открытого вопроса» (См. описание: Многообразие возможностей социологического изучения сферы образования Ч. 1. 2004: 63; см. пример использования: Многообразие возможностей социологического изучения сферы образования Ч. 1. 2004: 24).

Однако обнаружилась значительная недостаточность выяснения персонального списка ценностей (с разъяснением их смысла) и количественной оценки их значимости. Так высокозначимые ценности у каждого из нас есть, однако зачастую наша удовлетворенность реальным их состоянием может быть очень низкая. Так при всем том, что «семья» или «здоровье» находятся в ряду самых значимых составляющих жизни человека, что и фиксируют опросы, однако реализации таковых могут быть в самом неудовлетворительном состоянии. Вот поэтому мы стали добавлять к данной комплексной методике на выявление ценностей и их значимостей еще одно задание – оценить удовлетворенность состоянием каждой названной респондентом ценности исходя из 100 баллов. Приведем саму методику с примером ответов одного респондента (Катя, студентка СПбГУКИ, III курс).

Таблица 1.

Опросная методика с примером ответов респондента

Описанная методика в определенном смысле имеет универсальный характер. Особенности ее заключаются в том, что это самонастраивающаяся методика – пригодна для изучения мнений у представителей разных социально-демографических и статусных групп. Данная методика, в отличие от методики прямого ранжирования М. Рокича, направлена на выявление субъективных ценностных предпочтений респондентов, а не на измерение отношения к «наличным» ценностям, представленным одинаковым списком для всех категорий респондентов. Задача исследователя в нашем случае – разобраться с той совокупностью ответов, что формулируют респонденты. [11]

Уточним основные составляющие используемой нами методики на измерение.

1. Респондентам предлагается перечислить 10 наиболее значимых ценностей (табл. 1). Указание заданного количества ответов выполняет методическую функцию – всегда повышает активность отвечания респондентов. В нашем случае было опрошено 218 школьников и студентов и в большинстве своем они нашли по 10 значимых формулировок, свыше 10 % респондентов «сэкономили» свои рефлексивные ресурсы и назвали меньше 10 позиций. В сумме от 218 респондентов получено 1745 разовых формулировок ценностей.

Приведем доказательство адекватности данной методики и действительную активность выполнения задания у 218 респондентов – по числу сформулированных ими названий личностных ценностей.

Таблица 2

Как видим из таблицы № 2, 100 человек (или 46 % выборки) назвали по 10 ценностей, 196 человек (или 90 % выборки) назвали по 5 и более ценностей и т. д. и в среднем в расчете на одного респондента мы имеем по 8 ценностей.

2. Данный метод опроса дает «номинальные» суждения – только короткие или чуть более развернутые названия разных категорий (как в нашем случае – назывались персональные ценности), или можно давать задания – назвать несколько характеристик определенного объекта/ явления (примеры: «Назовите причины, почему в стране развивается наркомания»; «Назовите самые позитивные/самые негативные перемены в стране» и др.). Такие ответы в массе респондентов имеют множество повторов и в целом легко разделяются на классы, тем самым это позволяет проводить статистическую обработку ответов и одновременно изучать специфику представлений разных групп.

3) Разработана специальная компьютерная программа ВЕГА, позволяющая удобно хранить данные опроса и обрабатывать их.

В настоящее время нас интересовали представления о ценностях нескольких социально-статусных групп, возможность разобраться с их «ценностными пакетами». В выборку отобрали респондентов по нескольким критериям: школьная – вузовская молодежь (111 и 117 чел.), взято две школы (179-я и 142-я школы, 111 чел), взято три вуза (55 студентов гуманитарных специальностей – СПбГУКИ, 52 студента технических специальностей – СПбГЭТУ, СПбГУ-ИТМО). Были взяты девушки и юноши (130 и 88 чел.). Использовался метод взаимодействия с респондентами в форме группового опроса, соответственно опрос проводился классами и группами. Всего 218 чел.

Проведя опрос и собрав эмпирический материал, мы можем выявлять сквозные (для всех групп) и специфические ценности для разных социальных групп, определять дифференцирующие возможности данной методики опроса.

В нашем исследовании очень сложная база данных – в частности в описываемом блоке анкеты – «двойные» открытые вопросы, сопровождающиеся количественными оценками значимости. Для обработки такого рода информации нужна специальная компьютерная программа. Хранение первичных данных (составление базы данных) и их анализ проводились в рамках компьютерной системы «Вега». Система «Вега» [12] – предназначена для хранения в специализированном виде текстовых, цифровых, смешанных (текстовых/цифровых, цифровых/ текстовых) и других признаков, приписанных отдельным объектам (например, респондентам), и имеет развитые возможности классификации и анализа текстовых признаков, проведения сравнений структур текстовых массивов, статистическую обработку цифровых признаков. Обработка текстовых полей позволяет, в частности, получать словари нескольких типов – словари слов, полных ответов, фраз (ответ с множеством тем разбит на отдельные суждения), пермутационные словари; словари можно получать с частотами и с адресами; словари можно получать для любого отдельного текстового поля, для нескольких текстовых полей или всех текстовых полей. Более интересный и эффективный способ анализа массивов текстовых суждений – это разработка классификатора и последующая классификация массивов текстовых элементов в соответствии с классификатором, что позволяет затем получать текстовые и статистические распределения, сравнивать структуры сопоставимых текстовых массивов.

Классификатор, как правило, состоит из категорий двух уровней – более мощные «классы», затем деление внутри «классов» на более конкретные и более мелкие «подклассы» или «группы». Каждое отдельное суждение может быть отнесено только в один «класс» и внутри него только в одну «группу». Итог обработки результатов классификации – представляет собой составную таблицу одномерных распределений: один класс – одна строчка, которая при этом разбивается на отдельные ячейки в соответствии с количеством «внутренних» групп, в клетках таблицы даются числовые частоты классов и групп. Итог классификации – своего рода концепция наличного массива текстов, наполненная широкими (с большими объемами/ частотами) и узкими (с малыми объемами) рубриками, с развитой внутренней структурой (с несколькими подклассами) или вообще без внутреннего деления.

В результате первоначальной классификации всех 1745 ответов с называнием ценностей было выделено 56 первичных групп суждений. Мы объединили затем близкие по смыслу группы, с тем, чтобы получить более обобщенные группы, дающие хоть и более грубую, но и одновременно более обозримую и интерпретируемую ситуацию. В результате объединения и укрупнения классов было выделено 18 интегральных категорий, в которые распределены 56 субгрупп, и всего 1745 единичных суждений. Вот что в итоге мы получили.

Таблица 3.

Результаты классификации ценностей у 218 респондентов

Мы видим, что на первом месте ценность «СЕМЬЯ» – она собрала 252 высказывания (или 14 % высказываний от всей их суммы у 218 респондентов), за исключением 5–7 случаев ценность «семья» отметили почти 100 % респондентов. В среднем она стояла в списке на 2,7 месте. Однако в значительном количестве случаев «семья» получала весьма умеренную оценку по значимости и в итоге ее средняя оценка у респондентов составила 55 баллов (максимум 100 баллов).