Всякая априори существующая структурная неоднородность позволяет извлечь дополнительную информацию из потока сообщений, проходящих через эту структуру («фильтрующихся» на ней).

В качестве примера влияния степени детализации описания структуры социальной системы на точность реконструкции ее состояния рассмотрим задачу оценки общественного мнения на основе социологических опросов.

Традиционно опросы проводятся таким образом, что число опрашиваемых представителей профессиональных, возрастных, половых, национальных, конфессиональных и т.д. групп удовлетворяет наперед заданной системе независимых ограничений, учитывающих структуру общества по соответствующим признакам. Например, в случае трех признаков (профессиональный, возрастной и половой) указанная система выглядит следующим образом:

, (2.1.6)

, (2.1.7)

, (2.1.8)

где – общее число респондентов (объем социологической выборки), , , – соответственно число опрашиваемых представителей i -й профессиональной, j -й возрастной и k -й половой групп; , , – доли указанных групп в структурах общества по соответствующим признакам. Очевидно,

, (2.1.9)

, (2.1.10)

. (2.1.11)

При таком подходе проявление социальной структуры в результатах опроса с неизбежностью искажается, поскольку при этом не учитывается взаимосвязь распределений по указанным признакам. И может случиться, например, так, что в группе рабочих не будет опрошена ни одна женщина, хотя условия (2.1.6)–(2.1.8) будут соблюдены (просто в каких-то других группах опрошенных мужчин окажется меньше). Попытка прямого учета этой взаимосвязи в процессе проведения опросов за счет большей детализации системы ограничений чрезвычайно усложняет всю задачу и делает этот процесс очень трудоемким и практически нереализуемым. Ведь при этом потребовалось бы соблюдение пропорций не только внутри отдельно взятых распределений по профессиональному, возрастному и половому признакам, но и в их взаимных сочетаниях.

Отмеченных затруднений можно избежать, если при обработке результатов опроса воспользоваться следующей матричной моделью социальной микроструктуры. В этой модели в качестве базовой количественной характеристики социальной микроструктуры предлагается использовать статистический вес , равный доле населения, принадлежащего социальной микрогруппе с признаками (i, j, k,..., … l,). В случае трех признаков имеем:

, (2.1.12)

, (2.1.13)

. (2.1.14)

Искажения, возникающие в процессе выявления общественного мнения на основе социологических опросов по традиционной схеме, связаны формально с тем, что

.

Таким образом, при независимом рассмотрении распределений , и могут возникнуть определенные искажения в представлениях о социальной микроструктуре исследуемого сообщества и, следовательно, о существующем в нем распределении предпочтений.

Матричная структурная модель позволяет отказаться от описанного выше независимого квотирования числа опрашиваемых по отдельным микрогруппам, что существенным образом облегчает задачу опроса. Однако в этом случае требуется точная идентификация каждого опрашиваемого на принадлежность его к определенной социальной микрогруппе (i, j, k,..., … l).

Рассмотрим теперь саму процедуру оценки распределения общественного мнения по предъявленным альтернативам на основе матричной структурной модели.

Пусть – число респондентов, принадлежащих некоторой микрогруппе (i, j, k), высказавшихся в пользу альтернативы l. Обозначим

, (2.1.15)

. (2.1.16)

Тогда истинная доля голосов от группы (i, j, k), поданных за альтернативу l, будет равно

. (2.1.17)

Матрица описывает распределение общественного мнения по социальным микрогруппам и всему множеству альтернатив. Используя полученные результаты, легко определить распределение общественного мнения по макрогруппам и альтернативам. Так, для профессиональных макрогрупп оно будет равно

. (2.1.18)

Аналогично этому распределения по возрастным и половым группам будут:

, (2.1.19)

. (2.1.20)

Заметим, что число признаков, характеризующих микрогруппу, может быть увеличено. При этом описанная выше схема расчетов практически не меняется (увеличивается лишь число индексов статистических весов и измеренных долей ).

Для традиционной технологии опросов справедливы следующие отношения:

, (2.1.21)

, (2.1.22)

. (2.1.23)

Так, соответствующие эмпирические распределения оказываются равными

, (2.1.24)

, (2.1.25)

. (2.1.26)

В силу описанного выше искажения распределения , и могут весьма сильно отличаться от распределений , , .