Моделирование реальности в процессе измерения чаще всего начинается с перехода к "мышлению признаками" [Ноэль, 1993; Толстова, 1996а, 1997].
Включая в анкету вопрос, схожий, например, с упомянутым выше вопросом об удовлетворенности человека своим трудом, мы по сути дела и предполагаем существование того, что обычно называется признаком. Коротко остановимся на сути этого понятия. Прежде всего отметим, что понятие признака — это определенного рода модель реальности, отражающая наши (и "респондентовы") представления о ней. Мы сами формируем это понятие, искусственно вычленяя в живой жизни отдельные стороны изучаемых явлений, и должны делать это с величайшей осторожностью. На практике же, к сожалению, соответствующие аспекты процесса формирования анкеты (для нас анкета — важнейшая часть инструмента измерения) далеко не всегда продумываются с достаточной тщательностью. А проблем здесь много.
1) Проблема существования признака. К понятию признака человек приходит тогда, когда в разных объектах начинает выделять нечто общее, по-разному в них проявляющееся. Именно так, вероятно, в сознании людей сформировались представления о многих конкретных признаках в процессе исторического развития человечества. Вряд ли, скажем, в нашем сознании родился бы признак "длина предмета", если бы мы жили в мире "безразмерных" элементарных частиц. Переходя к более близкой для социолога ситуации, отметим, что тот же признак "удовлетворенность трудом", как показали некоторые исследования, далеко не всегда можно считать "существующим" [Херцберг, Майнер, 1990; Сознание и трудовая..., 1985].
Важный аспект, связанный с реальностью существования используемого в конкретном исследовании признака, касается специфики восприятия респондентами соответствующего вопроса анкеты: один и тот же вопрос может разными людьми восприниматься столь по-разному, что понятие единого для всех признака станет бессмысленным.
2) Проблема непрерывности признака. Выше мы упомянули, что одной из основных составляющих наших модельных представлений служит предположение о существовании психологического континуума. Оно не столь "безобидно", как кажется на первый взгляд. Дело в том, что, делая это предположение, социолог, как правило (даже не давая себе в этом отчета), далее полагает, что наряду с теми "числами", с которыми он имеет дело, скажем, при опросе респондента, потенциально возможными для использования в качестве результатов измерения являются и другие точки числовой оси. Обычно это бывает связано с допущением того, что за данными, полученными по шкале низкого типа, "стоит" некоторая латентная числовая переменная, что низкий тип шкал объясняется тем, что мы просто не можем или не умеем измерить ее "как следует". А правомочность такого предположения очень часто может быть весьма и весьма сомнительной (в литературе существует точка зрения, в соответствии с которой подобные утверждения в принципе порочны, что в социологии только номинальное измерение отражает реальность, повышение же так называемого уровня измерения это нечто "от лукавого" [Чесноков, 1982, 1986]).
Обсуждать этот вопрос здесь не будем. Отметим только, что случаи, когда предположение о существовании стоящего за нашим номинальным признаком континуума выглядит вполне разумным, встречаются все же чаще, чем это иногда кажется социологам (пример ситуации, когда логично предположить, что латентный континуум "скрывается" за признаком "пол", приведен в [Голофаст, 1981; Толстова, 1991]).
3) Проблема зависимости характера шкалы (точнее, исследовательского понимания такого характера) от содержательных концепций социолога, его рефлексии по поводу свойств используемого инструмента измерения.
Тот тип шкал, который фактически используется, далеко не всегда совпадает с типом, отвечающим "физическому" способу получения данных (определение фактически использующегося типа шкал и обоснование важности его изучения можно найти, например, в [Толстова, 1978а, б]). К примеру, он может зависеть от цели исследования. Так, возраст вряд ли может рассматриваться как обычный количественный признак, если учесть, что соотношение 70 — 60 = 20 - 10 становится неверным, когда возраст интерпретируется как показатель социальной зрелости респондента [Толстова, 1991].
Значения практически любого признака из "паспортички" можно интерпретировать сходным образом — не в соответствии с "физическим" способом измерения признака, а в соответствии с какими-то гипотезами исследователя, вкладывающего в получаемые числа свой собственный смысл. Будем называть такого рода признаки признаками-приборами [Клигер и др., 1978].
При определении характера шкалы для признаков-приборов иногда может помочь применение математических методов. Так, в [Толстова, 1980] описывается, как с подобной целью может быть использован регрессионный анализ.
Рассматриваемая проблема связана с проблемой выбора метода анализа данных (этот выбор тоже базируется на априорных гипотезах исследователя о характере изучаемого явления и, в том числе, о том, как он отражается в результатах измерения), поэтому некоторые примеры интересующего нас характера будут приведены в п. 1.4.
4) Проблема размерности признака. Представим, что мы спрашиваем респондента, доволен ли он "перестройкой", и предлагаем традиционный веер ответов, указанный выше. Вполне реальными выглядят следующие рассуждения респондента. С одной стороны, сняты идеологические ограничения, говорю и пишу, что хочу. Это очень хорошо, я очень доволен перестройкой. Но, с другой стороны, покупательная способность моей зарплаты снизилась в несколько раз, я лишился возможности ездить в другие города и приобретать любимые книги. Я совершенно не доволен перестройкой.
Усреднение ответов респондента на вопрос об удовлетворенности указанными двумя сторонами перестройки вряд ли может считаться корректным: нашему респонденту будет приписано среднее значение, говорящее о безразличии, в то время как "страсти кипят".
Выход — рассмотрение признака как некой многомерной величины, моделирование респондента как точки многомерного пространства. Отметим, однако, что в социологии, как правило, далеко не просто бывает ответить на вопрос о размерности признака. Для получения такого ответа могут использоваться специальные методы, например многомерное шкалирование [Дэйвисон, 1988; Клигер и др., 1978, гл. 4; Интерпретация и анализ..., 1987, гл. 8; Торгерсон, 1972].
