Метод. Московский ежегодник трудов из обществоведческих дисциплин. Выпуск 4: Поверх методологических границ
методов для их обработки. Принято обозначать это неглубоким измерением. Есть большая область дисциплин, где формализация осуществляется с большим трудом, но я не видел ни одного случая, когда бы хоть какая‐то формализация не была возможна, вопрос здесь в удачности или неудачности идеи. В принципе, иногда бывает очень сложно операционализировать гипотезу, но я все-таки не думаю, что это невозможно, хотя порой это и жуткое напряжение для мозгов.
М.И. Сошлюсь на свой собственный опыт совместной работы с коллегами в Высшей школе экономики. Все время возникает необходимость создать какую‐то очень простую классификацию. Но сразу же слышатся возражения: как это делать экспертным образом, если мы экспертам не верим. Нужны точные данные, hard data и т.д. Вот то, что вы делаете, производится экспертным образом.
А.К. Да, но на самом деле в прикладной математической статистике существует много процессов проверки того, насколько та или иная классификация вразумительна или невразумительна. Например, есть несколько общепринятых вариантов измерения одной и той же величины. Но самый простой способ – измерение уровня корреляции. Если по одной классификации вы провели какие‐то тесты и устойчиво появляется более высокая корреляция, то значит, эта классификация более жизнеспособна, т.е. она уже в чем‐то более полезна, чем альтернативная классификация, которая устойчиво дает более низкий уровень значения коэффициентов корреляции, – значит, она содержит больше информационных шумов. По крайней мере, если альтернативная классификация вносит меньше информативного шума, значит, она этим уже полезнее. Поэтому та же самая прикладная статистика – это возможность измерения полезности тех или иных классификаций того, насколько соответствующий инструмент хорошо работает.
Существует следующая проблема отечественной науки. Даже выпускники физтеха не владеют именно прикладной математической статистикой, хотя и знают теоретическую. Мой опыт показывает, что обычный выпускник физтеха не отличает коэффициент корреляции Пирсона от коэффициента Спирмана. Хорошо, что наших студентов этим заставляют заниматься на втором курсе, но в большинстве случаев, если и преподают математическую статистику, то преподают ее не в стиле user friendly, т.е. не в расчете на пользователя. Преподают ее очень сложно, хотя на самом деле все очень просто. Это я понял, кстати, на той самой летней школе, о которой уже говорил. Всё это вещи совершенно элементарные, просто нужно расставлять акценты в других местах. То, что я видел в свое время у Крыштановского на Социологическом факультете ВШЭ, близко к тому, что нужно, хотя и это не самый оптимум. Главное, чтобы там не было того, что принято в нашей математической школе, когда делают упор на теоретическую сторону взамен прикладных сторон.
М.И. Следующий вопрос по поводу ваших гэлтоновских упражнений. Как вы считаете, проблема Гэлтона поддается решению?
А.К. У меня было несколько совместных статей с американским коллегой Виктором де Мунком, написанных на эту тему. Главный