И те и другие образуют класс неклассифицированных респондентов. С точки зрения сформулированной выше процедуры ответы таких респондентов не признаются консистентными. Этот подход описан в работах фонда ИНДЕМ [Сатаров, 2010; Российская коррупция, 2013]. На первом этапе классификация ответов строится с помощью иерархического кластерного анализа, когда в качестве меры близости между бинарными векторами – индикаторами выбора респондентами каждого из ответов – используется коэффициент ассоциации Q Юла [Кендалл, 1973, с. 723].
В 1998 г. ИНДЕМ провел большое исследование массового политического сознания населения, базировавшееся на репрезентативной общероссийской выборке объемом в 2200 респондентов. Анкета включала в том числе вопрос о проблемах страны. Получившаяся классификация проблем представлена в таблице 1. В названиях классов учтены терминология и особенности политического дискурса того периода (демократами называли сторонников реформ, консерваторами – сторонников возврата к советской власти).
Таблица 1
Классификация вариантов ответа на вопрос о проблемах страны, по данным опроса 1998 г.
На основании этой классификации проблем в соответствии с описанным выше алгоритмом была построена классификация респондентов (рис. 1). Как видим, более 40% респондентов отвечают неконсистентно (непоследовательно). Из оставшихся более половины озабочены проблемами выживания.
Любопытно, что эта классификация тесно корреспондирует с другими политическими переменными. Например, среди респондентов, выбирающих преимущественно из класса 2, в три раза больше считающих, что «дела в стране идут в правильном направлении», чем среди респондентов, обеспокоенных проблемами из класса 3, и в четыре раза больше, чем среди тех, кто обеспокоен проблемами выживания. Подобные зависимости наблюдаются и с другими переменными.
Рис. 1.
Частоты распределения респондентов по классам, определяемым вариантами ответа на вопрос о наиболее важных проблемах страны (%). Опрос 1998 г.
Чтобы убедиться, что данная структура существует сама по себе, а не порождена особенностями метода, воспользуемся другим эвристическим приемом. Рассмотрим ту же самую матрицу – коэффициентов близости между векторами – индикаторами выбора ответов на основе Q Юла – и используем технику, которая несколько десятилетий назад называлась методом корреляционных плеяд (точнее, была одной из ее разновидностей)24. Метод предельно прост: зададим некоторое положительное пороговое значение для коэффициента Q. После этого от матрицы корреляций переходим к матрице инциденций графа, в котором вершины соответствуют проблемам, а ребра соединяют те пары вершин, которым соответствует пара проблем со значением Q, большим заданного порогового значения25. Получившийся граф (рис. 2) распадается на три связных подграфа, между которыми нет ребер. Эти подграфы по своему