№ 59 (2024)

Обложка

Весь выпуск

Методология социологических исследований

«Теорема Томаса» и самоисполняющееся пророчество: Методологический анализ понятий

Бабич Н.С.

Аннотация

В статье предложен анализ использования «теоремы Томаса» в социологическом дискурсе на фоне распространенности убеждения, что данная «теорема» является синонимом «самоисполняющегося пророчества». Автор приводит доказательства в пользу того, что данные принципы описывают два частично пересекающиеся множества ситуаций, на основе анализа оригинальной формулировки теоремы, трактовки теоремы Р. Мертоном, а также соотношения логических объемов понятий. Основной вывод состоит в том, что лишь некоторые самоисполняющиеся пророчества объясняются теоремой Томаса и лишь некоторые случаи применимости теоремы относятся к самоисполняющимся пророчествам. Понимание данной терминологической тонкости, по всей видимости, было у У. А. Томаса и Р. Мертона, однако затем оказалось утраченным. Эта утрата затемнила смысл теоремы Томаса и ее методологическое значение. Автором также рассмотрено методологическое значение верно понимаемой теоремы Томаса, состоящее в возможности включения человеческой субъективности в каузально трактуемую реальность. Это позволяет классифицировать социальные онтологии на томасианские (включающие субъективную интерпретацию ситуаций в причинные цепочки, создающие реальность) и нетомасианские (исключающие субъективную интерпретацию ситуаций из числа каузально эффективных феноменов).
Социология: методология, методы, математическое моделирование. 2024;(59):7-30
pages 7-30 views

Практика сбора и анализа данных

Использование больших данных социальных сетей для анализа внутренней миграции населения

Максимова А.С., Гребенюк А.А., Алешковский И.А.

Аннотация

Статья посвящена разработке методики исследования миграционного движения населения на основе анализа больших данных социальных сетей через поиск закономерностей отражения процесса внутренней миграции в сообщениях пользователей социальных медиа. Проведенное исследование позволило оценить степень валидности и релевантности такого рода цифровых следов индивидов как источника эмпирических данных о внутренней миграции. Для формирования базы исходных эмпирических данных, состоящей из сообщений о переезде, опубликованных пользователями социальных сетей, использовалось программное решение ввиде платформы Brand Analytics. Врезультате апробации методики была установлена фрагментарность исследовательских, аналитических и прогностических возможностей использования сообщений в социальных сетях в качестве источника данных овнутрироссийской миграции населения. В качестве перспективы развития подобных исследований предложен нарративный анализ на основе сформированной выборки сообщений пользователей, имеющих опыт переселения внутри страны.
Социология: методология, методы, математическое моделирование. 2024;(59):31-55
pages 31-55 views

Опыт разработки процедуры вторичного анализа данных об отношении к России населения зарубежных стран (на примере Японии)

Шаповалова М.А.

Аннотация

Вниманию читателей представляется основанное на обобщении опыта аналогичных исследований схематическое изложение процедуры сбора и анализа вторичных данных об отношении к России общественного мнения зарубежных стран. Каждый приводимый элемент процедуры иллюстрируется на примере исследования отношения к России японцев.Предполагается, что соответствующая приведенной схеме процедура вторичного анализа должна давать информацию, отвечающую следующим требованиям: а) надежную и достоверную; б) с насколько это возможно однозначной и ясной интерпретацией; в) имеющую прогностическую ценность. Для их обеспечения необходимо учитывать, что 1) осмысленная интерпретация текущей динамики общественного мнения требует учета его исторического состояния на длительном отрезке времени; 2) «отношение к России» или любой другой стране представляет собой сложную, неоднородную и многомерную латентную переменную, поэтому для вторичного анализа желательно включение как можно большего количества фигурировавших в различных массовых опросах различных эмпирических индикаторов; 3) при этом «отношение к России» должно рассматриваться как единая переменная, что невозможно без редукции множества индикаторов, которая обеспечивается, как минимум, их однородностью.Выдвинутые условия, применяемые к репрезентативным массовым опросам, сталкиваются с тем, что их данные обычно имеют жесткие ограничения и в количестве индикаторов, и во временном покрытии, что порождает неизбежную фрагментарность данных. Поэтому собранная информация, как правило, может быть приведена, прежде всего, к некоторым обобщенным «качественным» оценкам ситуации. Которые затем, для обобщения и интерпретации могут быть формализованно объединены в индексы (например, индекс благоприятствования). На уровне индексов открываются возможности частичного и условного заполнения пропусков во фрагментарных данных.Применение описанных принципов и приемов к общественному мнению Японии позволило получить вывод о том, что на сегодняшний день установки к России в общественном мнении Японии претерпевают самый глубокий кризис за всю постсоветскую историю, и есть все основания для того, чтобы называть настроения японского общественного мнения выраженно антироссийскими. Получение этого вывода не потребовало самостоятельного сбора эмпирических данных, все требующиеся результаты опросов уже были в наличии в открытом доступе, при этом их объем и качество позволили осуществить анализ, который кажется достаточно надежным и достоверным.
Социология: методология, методы, математическое моделирование. 2024;(59):56-91
pages 56-91 views

Аналитические обзоры

Русскоязычные шкалы религиозности: аналитический обзор

Самун М.Х.

Аннотация

Понятие «религиозность» прочно укоренено в языке и в механизмах социальной идентификации и дифференциации. В международной исследовательской практике задача обобщения и систематизации методик измерения религиозности была впервые решена справочником П. Хилла и Р. Худа. Но для применения шкал религиозности в российской практике необходима их апробация на российской выборке на русском языке. К сожалению, практически ориентированные обзоры шкал практически отсутствуют. Представляемая вниманию читателей статья написана с целью некоторого восполнения этого недостатка.В ходе исследования был сформулирован ряд критериев для отбора шкал по релевантности. Автору удалось найти всего четыре методики измерения религиозности, соответствующие всем пяти критериям: шкала «предрасположенность к религиозности», шкала центральности религиозности (CRS), опросник духовных переживаний, шкала религиозной приверженности RCI-10. Далее были сформулированы критерии для их упорядочения и оценки. Проведенная обзорная работа показала существование у каждого из перечисленных инструментов своих достоинств и недостатков. Шкала предрасположенности к религиозности обладает несомненным преимуществом краткости, легкости в применении и понимании респондентами и прозрачности интерпретации. Но данная методика нуждается в существенной доработке и полноценной апробации. Из оставшихся трех методик наиболее широкое распространение получила русскоязычная версия шкалы центральности религиозности. По-видимому, именно эта шкала должна быть рекомендована в качестве методики измерения религиозности «первого выбора». Шкалы религиозной приверженности и духовных переживаний также апробированы по высоким стандартам на российской выборке и обладают достаточными методическими качествами. Но их применение целесообразно в тех случаях, когда исследование имеет определенную тематическую специфику.
Социология: методология, методы, математическое моделирование. 2024;(59):92-116
pages 92-116 views

Переводы

Социальное как категория/ Пер. с англ. Н. В. Иващенкова

Дьюи Д.

Аннотация

Вниманию читателей представляется перевод статьи Dewey J. Social as a category, The Monist, 1928, vol. 38, no. 2. P. 161-177.

Социология: методология, методы, математическое моделирование. 2024;(59):117-155
pages 117-155 views

Рецензии

Мягков А. Ю. Косвенные методы в сенситивных исследованиях. М.: ИНФРА-М, 2024. 245 с. ISBN 978-5-16-019344-1. DOI: 10.12737/2110854.

Батыков И.В.
Социология: методология, методы, математическое моделирование. 2024;(59):156-161
pages 156-161 views

Научная жизнь

Научная жизнь

- -.
Социология: методология, методы, математическое моделирование. 2024;(59):162-170
pages 162-170 views

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».