Социология права: Учебник

Процесс построения теоретической типологии представляет собой ряд логически взаимосвязанных процедур. Это теоретическое определение конструируемых типов, обоснование критериев их различия, выявление способа эмпирической идентификации идеальных типов. Примером удачного следования отмеченным принципам является исследование типов политического сознания, проведенное ВЦИОМ в январе 1998 г. [116] .

Под «типом сознания» авторы исследования понимают воспроизводящиеся структуры сознания, с помощью которых воспринимается и объясняется реальность. Типы политического сознания включают комплексы представлений в политической сфере жизни общества. В качестве критериев различия идеальных типов политического сознания выступают активность позиций человека по отношению к общественным проблемам и ситуациям; логическая непротиворечивость представлений; способ аргументации своей позиции; степень интереса к вопросам из сферы политики и некоторые другие.

С использованием этих критериев были аналитически сконструированы три типа политического сознания: рациональное, мифологическое и аполитичное. Рациональное политическое сознание тяготеет к логическому объяснению причинно-следственных связей, отличается относительной непротиворечивостью заявленной позиции, осознанием своих интересов и интересов партнеров.

Мифологическое политическое сознание апеллирует к мифам, «конечным причинам». Оно не нуждается в логичности и доказательности рассуждений. Здесь важны готовые и абсолютные объяснения политических ситуаций, ощущение их фатальности, запрограммированности, предопределенности.

Аполитичное сознание исключает активное отношение к политическим процессам. Представители этого типа сознания «затрудняются ответить» на большинство вопросов о выборах, политических предпочтениях и оценках. Они их мало интересуют. Аполитичное сознание часто замыкается на личных и семейных проблемах респондента, выражает его эгоистичные позиции, разочарование, неудовлетворенность деятельностью политических институтов.

Для идентификации носителей аполитичного сознания использовался прямой вопрос о степени интереса к политике, а также набор вопросов о формах политической активности. Низкий уровень политических интересов, неучастие в событиях, пассивность свидетельствовали об аполитичности респондента.

Носители рационального и мифологического сознания определялись сложнее. Прежде всего сравнивались непротиворечивость и последовательность их ответов по поводу различных типов государственного устройства. Кроме того оценивались уровень политической информированности, аргументация политических позиций. Набор использованных высказываний был достаточно велик, порядка 10–12 для каждого типа сознания.

В итоге получено следующее распределение: представители рационального типа сознания составили 25 %, мифологического – 55 %, аполитичного – 20 %. Эмпирические данные подтвердили предположение о том, что в обществе более распространены неразвитые формы политического сознания, отражающие пассивность, индифферентность респондентов, их некритическое отношение к действительности.

Метод теоретической типологии обладает большими познавательными возможностями. Сконструированные по логически обоснованным критериям идеальные теоретические типы позволяют дать аргументированное объяснение совокупности эмпирических фактов. Практически здесь речь идет о подтверждении или опровержении положений теории на основе данных о реальном существовании социальных процессов и явлений.

Методы группировки по двум и более признакам позволяют установить наличие или отсутствие связи между переменными. Однако эти приемы не дают ответа на вопросы о том, каковы направление и теснота, интенсивность установленных связей.

Известны два типа зависимостей: функциональная и статистическая. Функциональная зависимость отражает жесткую связь между переменными. Она может быть выражена в строгих математических формулах, показывающих, что каждому значению изменения одного признака точно соответствует значение изменений других признаков. Функциональные зависимости характерны, как правило, для неживых систем. В отличие от них социальным явлениям присущи статистические зависимости, где связь между переменными проявляется как тенденция во всем многообразии ее конкретных значений.

В распоряжении современной статистики имеется достаточный набор приемов для анализа статистических связей. Наиболее часто применяются корреляционный, многомерный анализ и моделирование.

Корреляционный анализ позволяет установить связь между отдельными признаками в различных ситуациях. Одна из таких ситуаций описывается на основе принципа совместного проявления событий. Наличие связи между признаками устанавливается при постоянном парном появлении сразу двух признаков. В частности, если правонарушения встречаются чаще у безработных, нежели у тех, кто имеет постоянное место работы, то можно заключить, что правонарушения связаны с признаком «быть безработным». Для определения подобных связей пригодны коэффициент ассоциации Юла и коэффициент взаимной сопряженности Чупрова, рассчитываемые по специальным формулам [117] . Указанные коэффициенты удобны для изучения связей качественных признаков. Чем больше проявляется связь, тем больше значения коэффициентов.

Вторая ситуация, характеризующая взаимосвязи между признаками, отличается тем, что они основаны на принципе ковариации, т. е. параллельном изменении в рядах изучаемых переменных. Если при сравнении двух родов количественных данных обнаруживается, что изменения в одном из них соответствуют изменениям в другом, то между этими рядами можно предположить наличие связи. Так, с изменением возраста судей растет уровень их профессиональной квалификации.

В тех случаях, когда мы имеем дело с порядковым шкалированием, для определения связи используется коэффициент ранговой корреляции Спирмена. Примером может служить анализ связей между загруженностью судьи и качеством его работы. Показатель загруженности судьи – количество рассмотренных дел, а показатель качества работы – процент вынесенных им приговоров, которые не были отменены или пересмотрены в вышестоящих инстанциях. Если проранжировать каждый ряд показателей, можно установить взаимосвязь этих явлений по принципу согласованности рангов. В данном примере коэффициент Спирмена был равен 0,6. Если учесть, что значения этого коэффициента колеблются от +1 до —1, то, понятно что выявленная связь носит достаточно прочный характер [118] .

Надежность анализа взаимосвязи двух переменных возрастает если использовать правило контрольного фактора. Это правило гласит: если введение третьей (контрольной) переменной уменьшает связь между двумя исходными переменными, но связь между контрольной переменной и каждой из исходных достаточно прочна, то контрольная переменная выступает в качестве интерпретирующей либо в качестве объясняющей. Различие между интерпретацией и объяснением здесь сводится к тому, что в первом случае контрольная переменная опосредует связь между исходными переменными и уточняет, интерпретирует ее, а во втором контрольная переменная выступает причинной переменной, предшествует исходным переменным.

В изучении взаимосвязей множества переменных все чаще применяется факторный анализ, суть которого состоит в том, что взаимосвязь и вариация изучаемых признаков рассматриваются как результат действия ограниченного числа скрытых факторов. Процедура применения факторного анализа включает сначала установление парных корреляций всех переменных, далее выявление «узлов» связей или таких переменных, которые, будучи тесно взаимосвязаны в рамках своей комбинации, слабо коррелируют с другими «узлами» связей. Установленные «узлы» связей и будут представлять факторы. С помощью факторного анализа удается выделить ограниченное число основных, фундаментальных факторов среди комплекса переменных [119] .

Использование факторного анализа, например, помогло обобщить сведения о влиянии нескольких десятков демографических и экономических характеристик на состояние преступности. В результате было выделено четыре укрупненных основных фактора, которые воздействуют на правонарушения. В частности, первый фактор (уровень урбанизации) объяснил взаимосвязь 8 признаков, второй фактор (структура населения) – взаимосвязь 14 признаков [120] .

Факторный анализ упорядочивает статистическую информацию, устраняет избыточные сведения, отделяет существенные признаки от несущественных, внешних. Выделенные факторы могут интерпретироваться в качестве объясняющих, причинных переменных признаков.

Перспективным направлением использования статистических методов является математическое моделирование правовых явлений и их связей. Сущность моделирования сводится к построению математического образа исследуемого явления, который выражает его внутренние и внешние структурные и количественные связи. По своей форме математические модели – это система уравнений, зачастую линейных [121] .

Математическое моделирование используется, например, для изучения преступности и позволяет достаточно точно установить меру влияния различных факторов на ее динамику и состояние.

Статистические методы анализа социально-правовой информации позволяют отразить устойчивые, повторяющиеся связи между единичными факторами. На этой основе выявляются статистические закономерности, которые отражают объективные закономерные связи, приближенно, в форме подобия. Сделанные в результате статистического анализа выводы нуждаются в теоретической интерпретации с позиций научных концепций.