Problems of use of factor analysis in the social sciences
Table of contents
Share
Metrics
Problems of use of factor analysis in the social sciences
Annotation
PII
S258770110005006-8-1
DOI
10.18254/S258770110005006-8
Publication type
Article
Status
Published
Authors
Rodion Nefedov 
Occupation: Postgraduate Student
Affiliation: RAS Institute of Philosophy
Address: Moscow, 12/1 Goncharnaya Str., 109240, Russian Federation
Edition
Abstract

This article provides an overview of the degree of elaboration of the problem of using the methods of factor analysis in the social and political sciences. It is made an assessment of the development of the method of factor analysis in Russia. Also, the conceptual map of factor analysis is analyzed. In addition to the historical review, sources on factor analysis have been updated, the main methods of applying factor analysis in political science have been reviewed. The article also provides an overview of mixed methods of researching political processes and the problems arising from their application in practice.

Keywords
factor analysis, political analysis, political science, applied political science, big data
Received
06.05.2019
Date of publication
22.05.2019
Number of characters
32086
Number of purchasers
5
Views
94
Readers community rating
0.0 (0 votes)
Cite Download pdf

To download PDF you should sign in

1 За последние десятилетия были предложены тысячи переменных для описания и объяснения сложного множества действующих взаимосвязей в социальном, политическом и международном пространствах. Еще большее число таких переменных сейчас предлагается в виде гипотез, связанных с анализом больших данных.
2 Те из них, что мы привыкли считать основными, часто берутся из экономических субдисциплин и используются для составления разного рода рейтингов и ранжирований, к примеру, таких как WGI Всемирного банка или FSI журнала Foreign policy. В то же время даже утвердившиеся макропоказатели вызывают споры о том, какие из них должны считаться наиболее важными, а суждения об их значимости часто выносится на основании их наличия или отсутствия в уже существующих шкалах, предлагаемых дисциплинами, не связанными с политикой. Проблема значимости данных, выраженных подобными переменными, влечет за собой целую плеяду вопросов о достоверности источников, надежности статистики и сопоставимости ее результатов.
3 Степень разработанности проблемы применения факторного анализа в политических исследованиях достаточно высока на Западе. Уже к 70-ым гг. XX в. вышло значительное число работ, чья задача заключалась в том, чтобы объяснить основные принципы метода политологам и социологам, не обладающим глубоким математическим бэкграундом. Здесь стоит отметить работы Ф. Грэгга1 и А. Бэнкса, М. Флорины2 и Р. Руммеля3, причём концептуальная карта факторного анализа, разработанная последним, была в значительной степени использована нами в данном исследовании для разработки собственного подхода к анализу данных. Более подробный литературный обзор мы предоставляем вниманию читателя в первой главе.
1. Gregg, P.M., Banks A.S.. "Dimensions of Political Systems: Factor Analysis of A Cross-Polity Survey," American Political Science Review, 59 (Sept. 1965), 602-14.

2. Florina, M. P. American Journal of Political Science, Vol. 19, No. 1 (Feb., 1975), pp. 133-159

3. R. J. Rummel, Understanding Factor Analysis, The Journal of Conflict Resolution, Vol. 11, No. 4 (Dec., 1967)
4 В то же время использование факторного анализа политологами и социологами в России, мягко говоря, оставляет желать лучшего. Обзор русскоязычных авторов, использовавших это словосочетание в академических трудах (В. Якунин4, О. Климашевская5, Е. Маренкова6 и др.), позволяет утверждать, что в РФ имеется несколько хозяйское и часто бессознательное отношение к употреблению этого термина.
4. Якунин В. И., Сулакшин С. С. О значении факторного анализа при формировании государственной политики // Власть. — 2006. — № 9.

5. Климашевская О.В. Обоснование метода факторного анализа для исследования гендерной политики государства // Власть. 2011. №9.

6. Миренкова Е.Г. Факторный анализ гендерного неравенства в политике российского государства // Локус: люди, общество, культуры, смыслы. 2014. №4
5 В настоящей статье мы рассмотрим то, какую роль выполняет факторный анализ, его положение в отечественной науке на сегодняшний момент, предпримем попытку составить концептуальную карту факторного анализа и адаптировать ее под нужды исследования, а также рассмотрим, каким образом его можно совмещать с качественными исследованиями для получения более глубокого и всеобъемлющего представления полученных данных.

Концептуальная карта факторного анализа

6 Запутанное поведение неизвестных взаимозависимостей массы качественных и количественных переменных уже несколько десятков лет заставляет исследователей общества обращаться к факторному анализу с целью найти основные социальные, политические и международные паттерны. Факторный анализ способен одновременно справляться с огромной выборкой параметров, компенсирующей случайные ошибки и наличие человеческого фактора, а также позволяет распутать имплицитные взаимосвязи в социальных процессах.
7 В то же время американский политолог Р. Руммель7 подчеркивает, что «...у факторного анализа есть и своя цена: он математически сложен и влечет за собой разнообразные и многочисленные соображения о применении, его технический словарь включает такие странные термины как «характеристические числа», «процедура вращения», «измерения», «ортогональный», «загрузки» и «коммутация», а его результаты поглощают около сотни страниц в отчете, оставляя крайне мало места для объяснения своего языка»8.
7. Здесь и далее: перевод оригиналов выполнен авторами статьи

8. R. J. Rummel, Understanding Factor Analysis, The Journal of Conflict Resolution, Vol. 11, No. 4 (Dec., 1967), p. 444
8 Несмотря на то, что эти строки были написаны в 67-м году, проблема понимания факторного анализа в рамках методологии исследований общественных процессов в России до сих пор крайне актуальна. Можно утверждать, что в отечественной науке она просто не была замечена в пользу скоропалительного применения факторного анализа в эмпирических исследованиях. Выражаясь словами, американского исследователя политических наук, Морриса П. Флорины, «Политологи, склоняющиеся к использованию статистики, часто начинают свои работы с безобидных утверждений в духе «факторный анализ — это техника...», оставляя неосторожного читателя в полном неведении, касательно того, в чем эта техника заключается»9.
9. Florina, M. P. American Journal of Political Science, Vol. 19, No. 1 (Feb., 1975), pp. 133-159
9 Проблема, поставленная больше 40 лет назад на Западе, актуализируется в отечественных исследованиях практически на каждом шагу. Если надеяться на некоторую строгость терминов, то нам придется для начала вычеркнуть из списка российской научной литературы множество монографий, авторы которых по какой-то причине решили поставить словосочетание «факторный анализ» в названия своих работ, вовсе не обращаясь к собственно факторному анализу как методологии. В этот перечень можно включить труды С. Нефедова «История России. Факторный анализ»10 и «Факторный анализ исторического процесса»11.
10. Нефедов С. История России. Факторный анализ. Тт. 1-2. М.: Издательский дом «Территория будущего», 2010-2011

11. Нефедов С. Факторный анализ исторического процесса М.: Территория будущего, 2008. — 753 с.
10 Можно вспомнить статью О. Климашевской с громким названием «Обоснование метода факторного анализа для исследования гендерной политики государства», где все «обоснование» строится на исключительно дидактических пассажах в духе: «Якунин В.И. определяет место и роль факторного анализа в государственной политике. Под факторами в данном случае понимаются условия, обстоятельства, причины, влияющие на заданную цель (ценность). В конкретном случае исследователь использовал распределенную множественную экспертную оценку состава набора факторов и значимости каждого из них»12. Только в одном этом абзаце нашему взору открывается сразу несколько проблем, начиная от ситуативного определения факторов, заканчивая вопросом адекватности применения факторного анализа в исследованиях общества относительно задач таких исследований. Три года спустя выходит статья Е. Миренковой со схожим названием «Факторный анализ гендерного неравенства в политике российского государства» 13 и теми же проблемами: описание gender studies в этом тексте полностью вытеснило описание собственно факторного анализа.
12. Климашевская О.В. Обоснование метода факторного анализа для исследования гендерной политики государства // Власть. 2011

13. Миренкова Е.Г. Факторный анализ гендерного неравенства в политике российского государства // Локус: люди, общество, культуры, смыслы. 2014. №4
11 Вопросы языка и эффективности метода факторного анализа можно проследить и в другой крайности, когда даже описание истории применения метода в России игнорируется авторами, сразу переходящими к анализу данных. В числе подобных работ, посвященных анализу результатов выборов, можно назвать статью Ю. Коргунюка «Концепция размежеваний и факторный анализ» 14, где описанию и факторного анализа, и концепции размежеваний уделено буквально два абзаца. То же самое можно сказать о совместной статье Р. Нуреева и А. Манукяна «Факторный анализ причин миграции населения республики Армения в начале XXI века»15: в аннотации к статье утверждается, что в ней «проведен факторный анализ». При этом вопрос о том, был ли проведенный анализ собственно факторным остается открытым. По крайней мере, в самом тексте применение именно этого метода никак не обосновывается.
14. Коргунюк Ю.Г. Концепция размежеваний и факторный анализ // Полития. 2013. №3 (70)

15. Нуреев Р.М., Манукян А.Г. Факторный анализ причин миграции населения республики Армения в начале XXI века // JER. 2012. №3
12 Можно было бы допустить, что такое снисходительное отношение к генеалогии и описанию метода факторного анализа в российских статьях объясняется поразительным доверием к источникам и уверенностью в факторном анализе как общенаучном способе наравне с индукцией и дедукцией, однако наш взгляд на эту ситуацию более пессимистичен: до сих пор в научной литературе (по крайней мере, в открытых источниках) не было дано объяснения, зачем факторный анализ в принципе должен применяться в науках об обществе и какую роль он выполняет относительно других методов. Мы ставим задачу восполнить этот пробел.
13 Стоит отметить, что многие студенты, как правило, не изучают факторный анализ с должным углублением в его математическую базу, в результате чего репрезентативность их заключений принципиально может быть поставлена под сомнение (как и сам факт обращения к этому методу). Проблема усугубляется еще и тем, что наше эмпирическое знание о социальных конфликтах, поведении, условиях и паттернах социальных процессов, будучи выражено в терминах факторного анализа, встречает серьезные преграды со стороны тех, кто в нем нуждается больше всего: коммуникация между исследователем и ЛПР значительно усложняется. Этот факт, с одной стороны, ставит перед нами вопрос интерпретации данных (он будет разобран позднее в рамках настоящей главы), с другой — требует от нас составления некоей концептуальной карты, которая бы позволила дилетантам составить хотя бы примерное представление о том, как этот метод работает, позволяя заказчику прорваться через терминологические препятствия, характерные для опирающихся на факторный метод исследований. В рамках настоящего исследования задача написания такой карты будет заключаться в понимании того, как использовать полученные результаты. Вслед за упомянутым ранее Р. Руммелем, в описании практической части мы будем ставить акцент не столько на обсуждении математической модели факторного анализа и прикладном аспекте ее применения, сколько на прояснении технических моментов, так как за ними факторный анализ скрывает существенные для понимания данные, теоремы и научные законы.
14 Попытку как-то вписать факторный анализ в семью количественных методов, проследив историю метода с самого начала, предпринимает В. Мазуров в докладе «Факторный анализ и смысл факторов как функция смыслов признаков»16. В качестве создателя метода Мазуров называет Фрэнсиса Гальтона (отца дисциплины с плачевным прошлым, евгеники). За Гальтоном Мазуров закрепляет базовую предпосылку факторного анализа: «если несколько признаков, измеренных на объектах, имеют согласованную динамику, то следует предположить, что за ними стоят латентные факторы, не имеющие доступных прямых измерений»17. В том же месте дается определение фактора, которое мы склонны поддержать: «Фактор – латентный источник динамики взаимозависимых признаков объектов и явлений». В ходе настоящего исследования мы удостоверились, что такая операционализация действительно универсальна и удовлетворяет нуждам данной работы. Затем Мазуров делает оговорку, что Гальтон апробировал факторный подход для поля исследования психологии. Тем не менее самого Мазурова интересовал не столько факторный анализ, сколько проблема комитетного решения задач распознавания образов.
16. Мазуров В. Д. Факторный анализ и смысл факторов как функция смыслов признаков / В. Д. Мазуров // XI Международная конференция «Российские регионы в фокусе перемен». Екатеринбург, 17-19 ноября 2016 г. : сборник докладов. — Екатеринбург : Издательство УМЦ УПИ, 2016. — Ч. 1. — С. 563-569.

17. Ibid. С.563
15 На данный момент, к сожалению, наиболее полным описанием метода, которое мы считаем необходимым использовать в России, нам видится работа Р. Руммеля 1967 г. «Understanding Factor Analysis». В ней предпринимается попытка составления концептуальной карты факторного анализа в виде краткого и исчерпывающего описания методологии. Это описание происходит на двух уровнях: собственно концептуальном, раскрывающим основные положения факторного анализа и общенаучном через универсальные для научного знания категории. Несмотря на то, что это описание было предложено больше 50 лет назад, на тот момент факторный анализ успел утвердиться в своих основных принципах, которые на данный момент не претерпели значительных изменений. Сначала мы рассмотрим концептуальную составляющую факторного анализа, затем перейдем к научному контексту.
16 Факторный анализ — это конкретный набор средств, благодаря которым могут быть описаны регулярность и порядок социальных феноменов18. Если такие феномены воспроизводятся совместно и одновременно, между их онтологиями существует определенный паттерн. Если они воспроизводятся независимо друг от друга, паттерны могут быть иного уровня, рода, их может быть и несколько. На философском уровне речь может идти как о «столах», «ручках», «деревьях», так и о «людях», включая ученых и их идеи и теории, как только они начинают действовать. Фундаментальному объяснению социального в «не-людях» (non-human) посвящено множество относительно современных проектов в социальных науках, в числе наиболее известных можно выделить сильную программу в социологии знания Д. Блура19 и исследования науки, технологий и общества (STS) Б. Латура20.
18. R. J. Rummel, Understanding Factor Analysis, The Journal of Conflict Resolution, Vol. 11, No. 4 (Dec., 1967), p. 445

19. Bloor, David. Knowledge and Social Imagery. 2 ed. Chicago and London: The

20. Latour, Bruno and Woolgar, Steve (1979) Laboratory Life: The Social Construction of Scien tific Facts, London and Beverly Hills: Sage.
17 Мы можем вести речь также и об образе отношений: когда мы говорим о банковских клерках, вступают в роль одни связи, когда мы говорим о садовниках — другие. То же самое касается и таких более размытых наборов характеристик как «социальный прогресс» или «капиталистическое производство». Объяснением таксономии и динамики подобных «рамок» отношений занимается теория фреймов21.
21. Rein M., Schön D. A. (1996). Frame-
18 В свою очередь, Р. Руммель, адаптируя факторный анализ под нужды конфликтологии, утверждает, что элементарный характер действующих паттернов присутствует всегда, просто внутри конфликта эти элементы, будучи часто противоположными и взаимоисключающими, оказываются достаточно эксплицитно выражены самими участниками.
19 Определим основную функцию факторного анализа: данный метод собирает большие множества переменных, находя между ними корреляции и составляя, на выходе, определенные паттерны их сосуществования22.
22. R. J. Rummel, Understanding Factor Analysis, The Journal of Conflict Resolution, Vol. 11, No. 4 (Dec., 1967), p. 445
20

Рассмотрим пример аналитической таблицы, приведенный Р. Руммелем.

21 Предложенная таблица представляет характеристики, датированные 1955-м г. по четырнадцати государствам, отобранным по групповым характеристикам (региональным, политическим, экономическим и культурным). Эти характеристики отражают разные грани каждого образца, включая внутреннюю нестабильность и участие в военных конфликтах. Таблица 14х10 включает в себя 140 единиц информации, и главный вопрос, который она ставит перед аналитиком звучит так: «Каковы возможные паттерны отношений между этими данными?»
22 Мы можем высветить разные информационные единицы, будь то ВНП на душу населения или высокие военные расходы. Все возможные поиски сходств между различными величинами Руммель называет «анализом фактора добротности» (Q-factor analysis). В числе наиболее ранних исследований подобного толка можно назвать работу23 Ф. Грэгга и А. Бэнкса "Dimensions of Political Systems: Factor Analysis of A Cross-Polity Survey" 1965 г.
23. Gregg, P.M., Banks A.S. "Dimensions of Political Systems: Factor Analysis of A Cross-Polity Survey," American Political Science Review, 59 (Sept. 1965), 602-14.
23 В то же время порядок данных может быть рассмотрен с точки зрения варьирования характеристик и зависимостей между ними. Так, в рассматриваемом примере некоторые страны с высоким ВНП на душу населения занимают низкие позиции в торговле.
24 Подобную ситуацию можно встретить в самых разных концептуализациях, используемых нами в повседневности: “капиталистическое производство”, к примеру, непременно будет включать макроэкономические показатели, уровень урбанизации, открытость политической системы, уровень образования и многие другие характеристики. Подход, высвечивающий зависимости между вариациями характеристик, Руммель называет «анализом прочности» (R-factor analysis). Сюда можно отнести исследование Р. Тантера “Dimensions of Conflict Behavior Within and Between Nations, 1958-60”24.
24. Tanter R.. "Dimensions of Conflict Behavior Within and Between Nations, 1958- 60," Journal of Conflict Resolution, 10, 1 (March 1966), 41-64.
25

26 В данном примере визуализация данных продемонстрирована через рисунки с изобарами и графики. Первая высвечивает четыре основных типа порядка взаимосвязей между характеристиками: военная мощь, поддержка США на голосовании в ООН, вовлеченность в конфликт и принятие международного права: 80,1% этих данных отражают этот порядок. Каждый такой паттерн размещен здесь на трех изобарах: центральная включает в себя характеристики с по меньшей мере 75% их вариаций, связанных в единый паттерн, и является наиболее важной для интерпретации модели. Две оставшиеся изобары определяют характеристики, связанные с паттерном в диапазоне 50-74% и 25-49% их изменений, соответственно.
27 Модель визуализации через изобары выполняет три функции: 1. демонстрация существующих паттернов внутри данных и их пересечений; 2. какие характеристики определяют паттерны и в какой степени; 3. какие характеристики задействованы в нескольких паттернах одновременно.
28 В свою очередь, на модели визуализации через графики эти четыре паттерна представлены в виде профилей стран из таблицы. На горизонтальной оси страны упорядочиваются по значениям военной мощи. Величины на вертикальной оси стандартизируются. Средний балл равен нулю, а «95,5% из четырнадцати» стран будут распределены между отметками +2.00 и -2.00 — 68,3% между отметками +1.00 и -1.00. Каждый паттерн имеет разную форму, что иллюстрирует, как факторный анализ распределяет порядки данных по разным паттернам. Если бы каждая из десяти характеристик в таблице была построена так, как это было сделано для рисунков на графической модели, и эти характеристики с подобными образцами были сгруппированы вместе, было бы четыре основные группы, в которых график в каждой группе соответствовал бы каждому из представленных рисунков.
29

30 На наш взгляд, стоит выделить следующие категории, на основе которых мы будем вести речь о факторном анализе как о методе. Они характерны для любого научного метода:
31
  • соотношение дедукции и индукции;
  • проблема описания и выводов;
  • причинные связи и их объяснение;
32 Рассмотрим более подробно каждый из этих аспектов.
33 1. Дедукция и индукция. Стоит сразу отметить, что оба способа рассуждения предполагаются внутри факторного анализа: по выражению Руммеля, это «две стороны одной монеты»25. Ее бросающаяся в глаза сторона зависит от интерпретации определенного набора. Факторный анализ наиболее известен исследователям как инструмент для выявления основных эмпирических концептуализаций в той или иной предметной области (рассмотренные ранее примеры «капиталистического производства» и «социального прогресса»). Представляя закономерности и взаимосвязи между социальными феноменами, эти базовые концептуализации в рамках факторного анализа могут подтвердить свое преобладающее значение или же могут быть настолько новыми, странными и неочевидными, что их немедленная маркировка оказывается невозможной. Разграничение таких взаимосвязанных феноменов позволяет говорить о генерализациях и гипотезах, способных высветить отношения, лежащие в основе связей между ними. Практическая индукция здесь заключается в возможностях, предлагаемых исследователю: так, политолог, обративший внимание на возможность корреляции между качеством городской среды и голосами разделяющих либеральные взгляды граждан, может опираться на эмпирические данные факторного анализа для разработки теории, связывающей урбанистику и либеральную философию. В генезисе социологических концепций качество индуктивных посылок, предлагаемых грамотно примененным факторным анализом, сложно переоценить: количественно действующие факторы избавляют нас от ошибок ложной индукции. Однако, как мы отметили выше, в России эти возможности факторного анализа либо игнорируются, либо осознаются не в полной мере: в перечисленных ранее исследованиях попытка обосновать этот методологический факт просто не производится.
25. R. J. Rummel, Understanding Factor Analysis, The Journal of Conflict Resolution, Vol. 11, No. 4 (Dec., 1967), p. 451
34 Дедуктивное содержание факторного анализа может быть применено двумя путями. Первый заключается в геометрическом или алгебраическом моделировании, заключающемся в дедуктивном способе визуализации данных, проводимым ПО.
35 Второй дедуктивный путь состоит в самой гипотезе о существовании конкретных измерений, в которых происходит корреляция между данными, и последующем анализе данных с целью обнаружить эти измерения. Как мы убедились, до сих пор методологическая основа факторного анализа не подвергалась должному разбору собственных дедуктивных посылок. Руммель утверждает26, что подобная сдержанность обусловлена не столько методологией, сколько исследовательской традицией: если, например, ученые считают, что идеология, власть и торговля являются первичными категориями международного поведения, то это предложение можно проверить. Данные могут быть собраны по тем переменным, которые индексируют международные отношения в своем самом большом разнообразии, и следует определить конкретные переменные, различающие идеологию, власть и способы торговли. Тем не менее, факторный анализ, примененный сам по себе и зависящий в конечном счете от установок исследователя, не способен высветить все возможные факторы, анализ которых предоставляет big data. Не способен он и решить проблемы т.н. «ложных корреляций». Для решения этих проблем мы рассмотрим смешанные методы в конце данной статьи.
26. Ibid. 452
36 2. Проблема описания и выводов. Здесь первичный интерес представляет сама матрица данных, после которой исследование идет вокруг описания закономерностей этих данных, причем сугубо статистические проблемы (недооценка частотного распределения, размер выборки и случайность выбора и т.д.) здесь не входят в проблематику факторно-аналитического исследования. В то же время описание может быть только промежуточной целью: конечная цель может заключается в том, чтобы связать ряд описательных исследований с обобщениями, сводящимся к определению паттернов таких явлений как, например, голосование, международный конфликт, политическая система, личность или ролевые модели поведения. Стоит отметить, что последняя концептуализация включает развернувшуюся в середине XX в. широкую дискуссию внутри психологических практик факторного анализа. Здесь можно выделить работы С. Хенриссона “Applicability of Factor Analysis in the Behavioral Sciences”27 и Л. Сурстоуна “Multiple-Factor Analysis”28. Исследования в психологии, проводимые между бихевиоральной и постбихевиоральной революциями в науках об обществе, даже сегодня способны предложить интересный ретроспективный взгляд на развитие факторного анализа как метода.
27. Henrysson, S/. Applicability of Factor Analysis in the Behavioral Sciences. Stock- holm: Almqvist and Wiksell, 1957

28. Thurstone, L.L. Multiple-Factor Analysis. Chicago: University of Chicago Press, 1947
37 Хотя обобщение, происходящее из ряда описательных практик, можно считать одной из форм научного вывода, нет необходимости в статистическом выводе в том смысле, что внутри факторного анализа применяется некоторый статистический тест значимости концептуализаций и их характеристик. Тем не менее в последнее время статистические выводы факторного анализа все чаще отправляют нас к самой статистике, некогда игравшей обслуживающую роль факторного анализа как метода в социологии. Изначально, факторный анализ предполагал исполнение статистических требований репрезентативной выборки внутри проекта исследования.
38 Действительно, модель канонического фактора, которая была сформулирована для обеспечения статистического вывода, редко используется, а тесты значимости факторных нагрузок практически неизвестны в прикладной литературе. Поэтому описание и обобщение из ряда описательных исследований в прикладном факторном анализе опирались скорее на традицию, нежели строгую логику. Хотя тесты значимости могут быть определены для факторов и нагрузок конкретного образца данных, сам факторный анализ их не требует: это способ интерпретации уже собранных по отдельной статистической методике данных.
39 3. Причинные связи и их объяснение. Категория «причины» всегда была притягательным увлечением для ученых. Проблема каузальности породила множество монографий и научных статей только вокруг одних лишь смысла и использованию этого термина. Достаточно сказать, что упомянутая ранее сильная программа в социологии знания, выступившая одной из сторон в т.н. «научных войнах», ставила каузальность в качестве одного из своих принципов. Неудивительно, что отношения между причинно-следственной связью и факторным анализом вызвали множество споров в посвященной факторному анализу литературе. Вслед за Руммелем поставим вопрос следующим образом: он заключается в том, является ли факторная модель каузальной связью.
40 Исходя из самой практики факторного анализа, в 1952 г. другой исследователь факторного анализа, Р. Кэттелл, заключает следующее: «Пожалуй, переменные, в основе своей наиболее загруженные в фактор, скорее всего могут быть причиной тех, что менее загружены, или как минимум сам фактор в качестве наиболее загруженного показателя может выявить каузальную связь между ним и менее загруженными переменными»29. Десять лет спустя Кэттелл провел эксперимент с целью определить, можно ли выявить паттерны, соответствующие известным каузальным связям. Он обнаружил сильную корреляцию между заранее известными закономерностями и теми, что были определены в факторном анализе. Любопытно, что эксперимент сопоставлял данные о кофейных чашках30.
29. Cattell, R.B. Factor Analysis. New York: Harper Brothers, 1952.

30. Cattell, R.B. & W.S. "The Scientific Nature of Factors: A Demonstration by Cups of Coffee," Behavioral Science, 7 (1962), 184-93.
41 Современная наука рассматривает причинность как временную закономерность явлений или, точнее, функциональную (математическую) связь между явлениями. Термин «причина» представляет собой просто выражение равномерных отношений, то есть, как правило, наблюдаемое совпадение или сопутствие явлений. Несмотря на то, что в этой интерпретации выпадают многие интересные коннотации, такие как «для достижения» или «для влияния», она устраняет нечеткость из концептуализаций и дает им обозначение, согласующееся с научным методом и даже философией. Итак, может ли факторный анализ определять факторы, которые можно назвать причинами паттернов, которые они представляют? Ответ должен быть «да».
42 Каждая из проанализированных переменных математически связана с факторными паттернами. Эти закономерности складываются из закономерностей социальных феноменов, и именно эти закономерности указывают на причинную связь. Так же как схема кристаллизации соли вокруг шелковой нити, опущенной в соленую воду, может быть описана, например, концепцией кристаллизации, понятие кристаллизации может быть перевернуто, иными словами, оно может вызывать выравнивание.
43 Аналогичным образом, модель экономического развития, определяемая анализом факторов, может быть названа причиной. В этом смысле фактор авторитаризма вызывает определенные отношения, фактор социального напряжения вызывает беспорядки, а фактор развитых городских пространств вызывает высокие электоральные показатели у либералов. Термин «объяснение» ничего не добавляет к термину «причина». Несмотря на то, что в общественных науках с избыточным смыслом ассоциируется ощущение понимания или восприятия чего-либо, объяснение явлений есть не что иное, как способность их предсказать или связать математически.
44 Таким образом, концептуальная карта, предложенная Р. Руммелем в отношении факторного анализа будет выглядит следующим образом:
45 Концептуальный уровень
46
  • Основное определение: Факторный анализ — это конкретный набор математических средств, благодаря которым могут быть описаны регулярность и порядок социальных феноменов;
47
  • Модели визуализации факторного анализа демонстрируют существующие паттерны внутри данных и их пересечений; характеристики, определяющие эти паттерны и степень их влияния; действие этих характеристик в различных паттернах.
48 Методологический уровень
49
  • В контексте индукции количественно действующие факторы избавляют нас от влияния человеческого фактора внутри самой практики анализа данных; В контексте дедукции, с одной стороны, метод обращается к заложенным в него дедуктивным моделям, будь то аналоговый или цифровой анализ, с другой — отсылает к теориям более высокого уровня;
50
  • В контексте описания и выводов факторный анализ представляет собой, по выражению Р. Мертона, “теорию среднего уровня”: это способ интерпретации уже собранных по иным статистическим методикам данных;
51
  • Факторный анализ каузален.

Смешанные подходы в политических исследованиях

52 Составив концептуальную карту факторного анализа, мы можем утверждать, что данный метод, несмотря на все плюсы предлагаемого им способа обработки данных, оказывается недостаточен в вопросах подбора ключевых переменных и интерпретации данных на более высоком уровне.
53 Подобная проблематика повсеместно встречается в политологии: помимо описанной ранее ситуации, в которой выявляются определенные трудности перевода математических терминов между заказчиком и исполнителем исследования, сами общественные науки требуют от нас расположения результатов не только по таксономиям, предлагаемым внутри факторного анализа, но и в рамках более широких и абстрактных концепций. Это необходимо для того, чтобы мы могли качественно интерпретировать полученные результаты.
54 В отличие от методологического бэкграунда факторного анализа как такового проблеме смешанных методов в русскоязычной литературе уделяется достаточно много внимания. Из недавних исследований, относящихся к практике применения смешанных методов, можно вспомнить вышедшую в 2017 г. статью31 Н. Большакова «Сочетать, комбинировать, смешивать». Сюда же можно отнести совместный труд О.Б. Савинской, А.Г. Истоминой, Т.Ю. Ларкиной и К.Д. Кругловой от 2016 г. «Концептуальные представления о стратегиях «смешивания методов» (mixed methods research)»32. Последняя группа авторов определяет mixed methods research именно как стратегию смешивания методов, нежели практику по созданию новых.
31. Большаков Н.В. Сочетать, комбинировать, смешивать: качественные и количественные методы в современной исследовательской практике //Мониторинг общественного мне- ния : Экономические и социальные перемены. 2017. № 3. С. 21—29. DOI: 10.14515/ monitoring.2017.3.03

32. Савинская О. Б., Истомина А. Г., Ларкина Т. Ю., Круглова К. Д. Концептуальные представления о стратегиях «смешивания методов» (mixed methods research): этапы развития и современные дискуссии // Социологические исследования. 2016. № 8. С. 21-29
55 На Западе проблематикой подобных стратегий занимался А. Браймен, предложивший на основе исследования методом контент-анализа больше двухсот статей целый перечень33 целей, согласно которым количественные и качественные подходы могут быть совмещены:
33. Bryman A. Integrating quantitative and qualitative research: how is it done? Qualitative Research 2006. Vol. 6(1). P. 97–113
56
  1. триангуляция (необходимость дополнительной валидизации или верификации выводов одной из частей исследования);
  2. компенсация, (совмещение качественных и количественных методов, позволяет «подстраховать» один метод за счет другого);
  3. полнота (возможность значительно расширить поле исследования);
  4. описание процесса (качественные характеристики описывают социальные феномены на более глубоком уровне);
  5. многофункциональность (исследовательские интересы могут удовлетворяться сразу несколькими способами);
  6. консистентность аргументов (качественные результаты объясняют количественные и наоборот);
  7. контингентность (шанс обнаружить неожиданные результаты увеличивается);
  8. адаптация методологии (использование количественных инструментов на разной «почве»)
  9. подборка переменных (выборка и стратегия сбора данных определяются качественным исследованием);
  10. доступность (возможность легкого перевода терминов);
  11. интерпретация (контекст исследования становится более ясным, а, следовательно, и выводы);
  12. «иллюстрация» (раскрытие «сухих» количественных данных через «живые» качественные);
  13. практичность (используемые данные становятся пригодны для решения прикладных задач);
  14. теория (возможность тестирования гипотез их качественных исследований в количественных);
  15. дискурсивность (возможность столкнуть разные мнения, помещенные как в качественную, так и в количественную части исследования);
  16. синергия (корректировка результатов одной части исследования за счет данных, полученных в другой).
57 Более позднюю, но менее оптимистичную картину предлагает34 Д. Морган. В его классификации смешение методов предлагает три цели: 1) пересекающиеся результаты, 2) дополнительное покрытие и 3) последовательный вклад. Рассмотрим каждую из них в отдельности.
34. Morgan D.L. Integrating qualitative and quantitative methods: A pragmatic approach. Thousand Oaks, Calif.: Sage, 2014
58 1. Пересекающиеся результаты. Для наибольшей валидности исследовательского процесса Морган предлагает проведение двух независимых исследований, ставящих на один вопрос. Целью здесь выступает повышение эффективности применяемой методологии с высвечиванием несходящихся результатов. Очевидным минусом этого подхода можно назвать разную природу и формат данных, которые очень сложно сопоставлять: фактически потребуются еще и третий метод, позволяющий интерпретировать данные двух методов на одном языке.
59 2. Дополнительное покрытие. Несмотря на то, что здесь так же, как и в первой стратегии предполагается одновременное применение нескольких методов, целью этого подхода является расширение и насыщение концептуальной основы каждого из методов путем заимствования и взаимодополнения качественных данных количественными. Вопрос о языке описания, который бы не вызывал нареканий, здесь так или иначе будет вставать перед исследователем, однако пространство для маневра здесь будет куда большим.
60 3. Последовательные вклады. Один тип исследования чередуется другим, и может включать целую программу исследований, которая может предполагать куда более серьезные затраты финансовых и человеческих ресурсов, нежели индивидуальный заказ. Стоит также отметить, что несмотря на кажущуюся равноправность один из методов будет превалировать. Пытаясь разрешить это напряжение, Д. Морган предлагает 4 варианта действий в рамках данного подхода, при котором происходит компоновка качественного (qual) и количественного (quan) исследований в зависимости от того, какой метод выступает в качестве основного. Стоит отметить, что Морган рассматривает только двух-ходовые варианты: qual-QUAN, QUAN-qual, QUAL-quan, quan-QUAN, – вопрос о «последовательном вкладе» трех и более методов, как количественных, так и качественных, пока остается открытым.
61 В то же время вопрос языка описания и интегрирования результатов в mixed methods research вызывает наибольшее напряжение. На данный момент, главная рекомендация редакторов наиболее авторитетного журнала, посвященного этой проблематике, “The Journal of Mixed Methods Research”, заключается в том, чтобы исследователи, комбинирующие различные подходы, как можно более подробно раскрыли язык избранной методологии (к чему мы бы хотели призвать всех отечественных авторов, перечисленных в первом разделе настоящей главы). Наряду с типографскими ограничениями, преследующими научные статьи, М. Феттерс и Д. Фрешвотер предостерегают от эффекта «1+1=3»35, который часто возникает при комбинировании методов.
35. Fetters M. D., Freshwater D. Publishing a Methodological Mixed Methods Research Article // Journal of Mixed Methods Research. 2015. Vol. 9. № . 3. P. 203–213.

References

1. Bloor, David. Knowledge and Social Imagery. 2 ed. Chicago and London: The University of Chicago Press. 1991.

2. Bryman A. Integrating quantitative and qualitative research: how is it done? Qualitative Research 2006. Vol. 6(1).

3. Cattell, R.B.. and W.S. "The Scientific Nature of Factors: A Demonstration by Cups of Coffee," Behavioral Science, 7 (1962)

4. Cattell, R.B. Factor Analysis. New York: Harper Brothers, 1952.

5. Fetters M. D., Freshwater D. Publishing a Methodological Mixed Methods Research Article // Journal of Mixed Methods Research. 2015. Vol. 9. ¹ 3.

6. Florina, M. P. American Journal of Political Science, Vol. 19, No. 1 (Feb., 1975)

7. Gregg, P.M., Banks A.S.. "Dimensions of Political Systems: Factor Analysis of A Cross-Polity Survey," American Political Science Review, 59 (Sept. 1965)

8. Henrysson, S. Applicability of Factor Analysis in the Behavioral Sciences. Stock- holm: Almqvist and Wiksell, 1957

9. Latour, Bruno and Woolgar, Steve (1979) Laboratory Life: The Social Construction of Scien tific Facts, London and Beverly Hills: Sage.

10. Morgan D.L. Integrating qualitative and quantitative methods: A pragmatic approach. Thousand Oaks, Calif.: Sage, 2014

11. R. J. Rummel, Understanding Factor Analysis, The Journal of Conflict Resolution, Vol. 11, No. 4 (Dec., 1967)

12. Rein M., Schon D. A. (1996). Frame-critical policy analysis and frame-reflective policy practice // Knowledge and Policy. 1996 Vol. 9 ¹ 1 P.

13. Tanter, R. "Dimensions of Conflict Behavior Within and Between Nations, 1958- 60," Journal of Conflict Resolution, 10, 1 (March 1966), 41-64.

14. Thurstone, L.L. Multiple-Factor Analysis. Chicago: University of Chicago Press, 1947

15. Bol'shakov N.V. Sochetat', kombinirovat', smeshivat': kachestvennye i kolichestvennye metody v sovremennoj issledovatel'skoj praktike //Monitoring obshchestvennogo mne- niya : Ekonomicheskie i social'nye peremeny. 2017. ¹ 3. S. 21—29. DOI: 10.14515/ monitoring.2017.3.03

16. Klimashevskaya O.V. Obosnovanie metoda faktornogo analiza dlya issledovaniya gendernoj politiki gosudarstva // Vlast'. 2011. ¹9.

17. Korgunyuk YU.G. Koncepciya razmezhevanij i faktornyj analiz // Politiya. 2013. ¹3 (70)

18. Mazurov V. D. Faktornyj analiz i smysl faktorov kak funkciya smyslov priznakov / V. D. Mazurov // XI Mezhdunarodnaya konferenciya «Rossijskie regiony v fokuse peremen». Åkaterinburg, 17-19 noyabrya 2016 g. : sbornik dokladov. — Åkaterinburg : Izdatel'stvo UMC UPI, 2016. — CH. 1.

19. Mirenkova Å.G. Faktornyj analiz gendernogo neravenstva v politike rossijskogo gosudarstva // Lokus: lyudi, obshchestvo, kul'tury, smysly. 2014. ¹4

20. Nureev R.M., Manukyan A.G. Faktornyj analiz prichin migracii naseleniya respubliki Armeniya v nachale XXI veka // JER. 2012. ¹3

21. Savinskaya O. B., Istomina A. G., Larkina T. YU., Kruglova K. D. Konceptual'nye predstavleniya o strategiyah «smeshivaniya metodov» (mixed methods research): etapy razvitiya i sovremennye diskussii // Sociologicheskie issledovaniya. 2016. ¹ 8.

22. YAkunin V. I., Sulakshin S. S. O znachenii faktornogo analiza pri formirovanii gosudarstvennoj politiki // Vlast'. — 2006. — ¹ 9.