4. СОЦИАЛЬНЫЙ ЭКСПЕРИМЕНТ КАК МЕТОД ПРОВЕРКИ НАУЧНОЙ ГИПОТЕЗЫ

.

4. СОЦИАЛЬНЫЙ ЭКСПЕРИМЕНТ КАК МЕТОД ПРОВЕРКИ НАУЧНОЙ ГИПОТЕЗЫ

Социальный эксперимент выполняет две основные функции: достижение эффекта в практически-преобра­зовательной деятельности и проверка научной гипоте­зы. В последнем случае процедура экспериментирова­ния целиком сосредоточена на познавательном резуль­тате. Эксперимент выступает в качестве самого силь­ного способа проверки объяснительной гипотезы. В пер­вом же случае эксперимент нацелен на получение прак­тического эффекта управления некоторыми процессами. Познавательные результаты представляют здесь побоч­ный продукт управленческого эффекта.

Экспериментальный поиск эффективных приемов управления опасно смешивать с тем, что мы обычно на­зываем передовым опытом. Нововведения вообще не относятся к сфере научного экспериментирования, а к области практического применения нововведений. Здесь возникают многообразные социально-экономические, по­литические, социально-психологические, организаци­онно-хозяйственные проблемы, часто далекие от логики осуществления эксперимента с научно-познавательными целями.11

11              О проблемах социального эксперимента см. [66,132, 133,228]; логика и процедуры социального эксперимента описаны также в рабо­тах; [60, 134, 181]. Наиболее обстоятельно методология эксперимента в социологическом исследовании   рассматривается в последней публи­кации Г. С. Батыгина [12. Гл.VI].

 

В дальнейшем мы будем иметь в виду только науч­но-познавательную сторону социального эксперимента как средства или метода проверки гипотез.

 

Логика экспериментального анализа была пред. ложена Дж. Стюартом Миллем еще в XIX в. По так называемому правилу согласия Милля устанавливают связь между двумя (или больше) рядами событий, кото­рые рассматриваются как гипотетические причины, и, с другой стороны, событием как возможным следствием причинных факторов.

Если в одном ряду фиксируются события А, В, С, D и как следствие — Р, а в другом ряду М, С, Kt L и как след­ствие — снова Р, то причиной события Р является, види­мо, С. Все остальные встречаются в одном ряду, но не встречаются в другом. Правило различия Милля ис­пользуется для проверки гипотезы в обратном порядке: "не-С" должно повлечь за собой событие "не-Р", что ло­гически очевидно. Рассмотрим это на примере.

Гипотеза "Сокращение числа кинопосещений на каждую 1000 жителей Петербурга за последние годы (Р)" может объясняться: At — распространением теле­видения (Са); Л2 — снижением художественных досто­инств фильмов (С2); ha — ростом запросов ки­нозрителей (С8); А4 — расширением строительства жи­лищ по периферии города, где недостаточно кинотеатров (NJ... Каковы операции по проверке гипотезы й:?

(а)           Возможно, что Р имеет место (число кинопосеще­ний падает), но С^ отсутствует (не растет число владель­цев телевизоров). Тогда по методу согласия Милля гипо­теза отвергается.

(б)           Ct имеет место (растет число владельцев телеви­зоров), а Р иногда имеет место (в некоторые годы сокра­щается число кинопосещений), иногда не имеет (в дру­гие годы не уменьшается число кинопосещений). Тогда по методу различия следует, что С, не может быть при­чиной Р. Гипотеза отвергается.

(в)           Р имеет разные вариации (растет или сокращает­ся число кинопосещений), но они не согласуются с вариациями С1 (число владельцев телевизоров тоже колеб­лется, но не ассоциируется с колебаниями Р). Гипоте­за отвергается.

(г)            Р имеет место, и С1 имеет место (сокращается число кинопосещений, и растет число телевладель­цев). Гипотеза принимается, но возникают следующие сомнения: возможно, здесь — сопутствующие измене­ния, т. е. какая-то третья переменная ведет к росту численности телевладельцев и вместе с тем — к паде­нию числа кинопосещений. Например, расширение рынка видеоаппаратуры и видеофильмов для домаш­него просмотра (Л5).

Таким образом, гипотеза Л1 не является альтерна­тивой гипотезы А4, так как последняя объясняет со­бытия более полно.

Проверяем гипотезу Л4. Согласно ей, ожидаем, что процент владельцев телевизоров в новых районах го­рода выше, чем в центральных, и одновременно чис­ленность кинотеатров в новых районах в пропорции к числу жителей меньше, чем в центральных. Если по той же логике, что и в случае с гипотезой hlf гипотеза А4 подтверждается, остаются непроверенными другие объяснения, изложенные в гипотезах Л2, А3, .... Л5.

Такова общая логика экспериментального анали­за. Она реализуется в натурном и мысленном экспе­риментах.

Натурный эксперимент предполагает, вмеша­тельство экспериментатора в естественный ход со­бытий. Мысленный эксперимент — это манипулиро­вание с информацией о реальных объектах без вме­шательства в действительный ход событий. При­мер мысленного экспериментирования как раз и был рассмотрен выше.

При одинаковой логике поиска причинно-след­ственных связей процедуры натурного и мысленного экспериментов различны.

Натурный эксперимент12 может быть контролируе­мым и неконтролируемым.

12 Cоциологи называют его также "полевым экспериментом"

 

Мы ожидаем, например, что изменение в системе оплаты труда (С) повысит его про­изводительность (Р). В натурном эксперименте вводит­ся новая система организации труда и оплаты, окажем, бригадный подряд (С) в двух бригадах. Во всех прочих отношениях бригады различаются (по составу рабочих, по характеру труда и т. п.). Если после введения новой системы организации и оплаты труда в обеих бригадах повышается производительность, мы относим это изме­нение за счет влияния общего для обеих бригад изучае­мого фактора (С), так как другие факторы не согласуют­ся с повышением производительности: в одной бригаде они имели место, в другой — нет (правило согласия).

Проверка такого заключения возможна на третьей (контрольной) бригаде. В ней новая система организации и оплаты не вводится. По правилу различия мы ожидаем, что производительность труда останется здесь на преж­нем уровне, т. е. не-С влечет как следствие не-Я.

В данном рассуждении мы пренебрегаем прочими условиями, которые различны для обеих бригад. Между тем они могут оказать существенное влияние на итог эксперимента. Например, в первой бригаде случился простой из-за неполадок в электроснабжении, но зато был опытный бригадир, прекрасно организующий рабо­ту в течение всего периода эксперимента. Во второй бригаде простоев не было, но бригадир — неопытный организатор. Здесь положительное влияние опытного бригадира в одном случае и отсутствие простоев во вто­ром уравновесились отрицательным влиянием простоя в первой бригаде и неопытности руководителя во вто­рой. Но могло оказаться и по-другому: в эксперимен­тальной бригаде прочие факторы мешали повышению производительности, а в контрольной — содействовали. Получается, что изменение системы организации труда и оплаты не дает эффекта. Однако мы не можем сде­лать такое заключение, так как в данном эксперименте было много неконтролируемых факторов.

В неконтролируемых экспериментах познаватель­ный результат достигается путем достаточно большого числа повторных опытов так, чтобы по теории вероятно­сти неконтролируемые факторы при взаимном наложе­нии погашались и не оказывали бы влияния на воздей­ствие экспериментального фактора. Число повторных попыток определяется статистически, например, при по­мощи критерия Стьюдента — %2, который должен быть незначим, т. е. фиксирует близость взаимосвязей при­чинных факторов и следствий.

Более строгие данные могут быть получены в конт­ролируемом натурном эксперименте.

Контролируемый (валидный) эксперимент пред­ставляет попытку получить относительно чистый эф­фект воздействия экспериментальной переменной. С этой целью предпринимается тщательное выравнивание прочих условий, которые могут исказить результат вли­яния экспериментального фактора.

Выравнивание условий относится ко всем объектам, участвующим в опытах: экспериментальным и конт­рольным. Возможны (как мы далее увидим) экспери­менты без контрольного объекта, повторяющиеся не­сколько раз. Тогда выравниванию подлежат условия эк­спериментальных объектов в каждой серии опытов.

Прежде чем приступить к выравниванию условий, надо выделить характеристики, предположительно влия­ющие на ожидаемое следствие. Это требует тщательного предварительного анализа проблемы при разработке программы исследования. Если выявлено, что возможные "возмутители" чистого эффекта суть А, В, С, D, E, то все они потенциально представляют собой экс­периментальные переменные. Но в каждом отдельном опыте проверяется воздействие одного из выделенных факторов, и тогда все остальные подлежат выравниванию.

Именно так мы и действовали выше (табл. 11, 12) при мысленном экспериментировании с телезрителями. Чтобы проверить влияние интереса к передачам типа П на интерес к передачам типа Р, мы выравнивали груп­пы обследованных по уровню образования, выделяя в одну подвыборку лиц с высоким образованием (О+), а в другую — с низким (О~).

Точно так же поступают и в натурных контролируе­мых экспериментах. В первую очередь выравнивают (сопоставляют) основные параметры общей социаль­ной ситуации, такие, как тип поселения, область произ­водства, этническая и культурная среда, временной ин­тервал и другие характерные особенности, равноприло-жимые ко всем объектам изучаемого процесса. (Это особенно важно при организации широкомасштабных социальных экспериментов.)

Основные приемы выравнивания индивидуальных характеристик в случае, когда единицы наблюдения — индивиды, следующие.

(1)           Точечное выравнивание применяют в опытах с малыми группами (например, рабочие бригады или школьные классы). Процедура сводится к подбору индивидов в подлежащих выравниванию группах по единым признакам, выделенным как существенные. В примере на испытание эффекта новой системы оплаты труда существенны (при условии одинаковос­ти общей экономической ситуации, формы собствен­ности и т. п.): (а) профессия рабочего, (б) квалифика­ция, (в) стаж работы по профессии, (г) возраст, (д) се­мейное положение, (е) пол... Тогда при выравнивании в основной и контрольной сериях каждому рабочему в первой серии должен быть найден аналог во вто­рой, третьей сериях и т. д. Иванову — токарю III раз­ряда, с трехлетним стажем, 28 лет, женатому и имеющему ребенка, должен соответствовать Петров — то­карь с аналогичными данными.

Очевидно, что такой прием очень сложен. Он ис­пользуется в лабораторном эксперименте и крайне ред­ко — в полевых исследованиях.13

13 Н. В. Ядов применил точечное выравнивание при сравнитель­ном изучении социальных установок полярников и специалистов ана­логичного профиля, работающих в обычных, а не экстремальных усло­виях. Из выборки в 1000 инженеров, обследованных но разным пока­зателям их установок и ориентации в работе инженера, было отобрано 40 человек, аналогичных выборке инженеров-полярников так, что каж­дому из выборки полярников отыскивался "аналог" по возрасту (соот­ветственно жизненному опыту), образованию в, конечно, полу (все муж­чины). Выводы из исследования свидетельствуют о влиянии группо­вой изоляции на отношение к типичным для работы инженера усло­виям труда и отношениям в коллективе [307].

 

(2)           Частотное выравнивание предполагает сопос­тавление существенных признаков в пропорциях, сред­них величинах, суммарных индексах и т. п. на группу в целом. В нашем примере это выглядит так, как показа­но в табл. 15.

 

Таблица 15

Частотное выравнивание индивидуальных характерис­тик в контролируемом эксперименте (в %)

 

Характеристика, подлежащая выравниванию

Группа

 

 

экспериментальная

контрольная

Профессия

 

 

Токарь

40

40

Слесарь

50

50

Наладчик автоматов

10

10

 

Итого

100

100

Квалификация

 

 

II разряд

5

5

III разряд

66

65

IV разряд

30

30

 

Итого

100

100

 

Существенный недостаток частотного выравнива­ния — опасность контрастных сочетаний выделенных в пропорциях характеристик, что может значительно ис­казить эффект выравнивания. Представим себе, что в первой группе токари имеют преимущественно IV раз­ряд, а слесари — II разряд, тогда как во второй, наоборот, токари II разряда, но слесари — IV. К тому же в одной группе большинство наладчиков — молодежь, а во вто­рой — рабочие среднего возраста, хотя пропорции моло­дых и старших рабочих в целом по каждой группе вы­держаны строго.

(3)           Выравнивание по квоте, применимое и в больших выборках, помогает устранить недостатки предыдущего приема. В этом случае сопоставляют группы по пропор­циональному представительству признаков, взятых, одна­ко, в жестких сочетаниях (квота), как показано в табл. 16.

(4)           Случайно-механическое выравнивание использу­ется при массовых экспериментах, на крупных объектах,

 

 

когда отбор индивидов производится по правилам слу­чайной бесповоротной выборки. Данный прием, однако, не годится для небольших групп.

 

.

ительно ис­казить эффект выравнивания. Представим себе, что в первой группе токари имеют преимущественно IV раз­ряд, а слесари — II разряд, тогда как во второй, наоборот, токари II разряда, но слесари — IV. К тому же в одной группе большинство наладчиков — молодежь, а во вто­рой — рабочие среднего возраста, хотя пропорции моло­дых и старших рабочих в целом по каждой группе вы­держаны строго.

(3)           Выравнивание по квоте, применимое и в больших выборках, помогает устранить недостатки предыдущего приема. В этом случае сопоставляют группы по пропор­циональному представительству признаков, взятых, одна­ко, в жестких сочетаниях (квота), как показано в табл. 16.

(4)           Случайно-механическое выравнивание использу­ется при массовых экспериментах, на крупных объектах,

 

 

когда отбор индивидов производится по правилам слу­чайной бесповоротной выборки. Данный прием, однако, не годится для небольших групп.

 

.