Вадим Радаев - Как организовать и представить исследовательский проект. 75 простых правил

Программа-минимум для любого (особенно количественного) исследования – строить частные гипотезы перед анализом эмпирических Данных. Чтобы не проверять механически связь всех переменных: эта работа не столь трудна, сколько бессмысленна, она превращает анализ из творческого процесса в серую рутину. Нормальная же программа предполагает, что наиболее существенные гипотетические связи обозначены еще до начала полевых работ и встроены в исследовательский инструмент.

Нити гипотез тянутся от исследовательской проблемы. А проблема, напомним, это не указание на пустоту, а некое напряжение, которое ищет своего выхода. и ближайший выход проблема находит именно в гипотезе, которая успокаивает проблему, укладывая ее на ложе более операциональных суждений. Специфика гипотетических высказываний состоит в том, что они не снимают проблему, а предлагают модель или прообраз ее решения. Они указывают первоначальное направление, по которому мы планируем пройти свои первые шаги, еще не осознавая в полной мере всех последствий совершаемого выбора.

Не буду скрывать, я сам крайне неохотно излагал гипотезы до начала исследования, даже в тех случаях, когда они действительно были. Однако и по сей день я не теряю надежды преодолеть эту очевидную слабость.

Методы сбора данных принято давать мимоходом в виде короткой «технической» справки. А многие и вовсе не считают нужным писать об этом. Лишь бросят легкую фразу «По данным нашего опроса предпринимателей, выяснилось, что…» Кого опросили, какими способами, как строилась структура выборки, не ясно.

Меня могут спросить: «Ну зачем же с пафосом в сотый раз писать о подобных вещах?» Не выглядит ли это так, будто автор с маниакальным упорством и дикими криками ломится в открытую дверь? Чтобы разрешить сомнения, давайте возьмем десяток заявок на любой конкурс и убедимся, что в каждой второй заявке это требование не соблюдается. Вполне, казалось бы, профессиональные исследователи с длинным списком публикаций постоянно «забывают» об этом или ограничиваются лапидарной ссылкой на то, что будет проведен некий социологический опрос.

Самая распространенная причина, по которой отклоняются исследовательские заявки и не финансируются проекты, связана с тем, что мы пренебрегаем следующим важным правилом.

Правило 8. Вместо того, чтобы целиком погружаться в описание того, что мы будем делать, следует сконцентрировать основные усилия на разъяснении того, как это будет делаться.

Эксперта интересует в первую очередь не то, сколь ценные результаты ожидаются на выходе проекта, а то, насколько этот проект вообще реализуем, в какой степени его авторы понимают, как будет строиться исследование. Что же касается результатов эмпирической работы, то они тоже во многом определяются не красивыми авторскими посулами (это мы умеем), а характером данных, которые люди собираются получить и обработать.

Разумеется, сказанное касается не только заявок, но и множества опубликованных статей. Как может читатель оценить полученные результаты, если не ясно, как собирались и обрабатывались данные? Или мы надеемся на непрофессионализм читателей, которые просто не задаются подобными вопросами и глотают все подряд? Несколько лет назад в одной из газетных статей ведущий российский социолог В. А. Ядов отчаянно призвал не верить социологическим данным, в описании которых отсутствует стандартное обоснование выборки и методов опроса, и даже не читать этих статей. Думаете, с тех пор многое изменилось?

И сугубо теоретических работ это касается в той же мере. Если мы обращаемся к специальной литературе, нужно описать, какой круг литературных источников использован (ведь прочитать все, что написано по любой, даже узкой теме, невозможно). Как отбирались эти источники? Мы искали конкретных авторов или хватали то, что попадалось под руку? Что пока не удалось освоить или невозможно найти? Что в итоге сформировало концептуальную и информационную базу нашего исследования?

Вернемся к эмпирическим исследованиям. При описании источников данных возникает масса принципиальных вопросов. Прежде всего нужно оценить имеющуюся информацию о генеральной совокупности. Если мы собираемся опрашивать предпринимателей или безработных, зададим себе три вопроса.