ОБРАБОТКА ДАННЫХ СОЦИОМЕТРИЧЕСКИХ

- обработка социологич. информации, полученной с помощью социометрич. методов. Специфика О.д.с. связана с тем, что первичной информацией, подлежащей обработке, являются отношения между респондентами, а не характеристики респондентов, как при обычном социологич. опросе. С математич. т. зр. первичная информация, полученная в ходе обычного социологич. исследования, представляется в виде матрицы данных ||хij||, элементами к-рой хij являются значения j-го признака, измеренные на i-м респонденте с помощью номинальной, порядковой или метрической шкалы. Данные же социометрич. опроса (или любого др. исследования, введенного с помощью социометрич. методов) представляют собой бинарное отношение, заданное на множестве членов малой группы, или несколько бинарных отношений, если социометрич. вопросов было несколько. Эти данные представляются в виде набора ориентированных графов (социограмм) или матриц смежности вершин графа (социоматриц). О.д.с. включает в себя представление социометрич. данных, их агрегирование, расчет социометрич. индексов, выделение социометрич. подструктур, изучение связей между социометрич. критериями и связей между социометрич. и обычными вопросами, проверку статистич. гипотез. Первые четыре вида обработки соответствуют дескриптивной (описательной) статистике, а изучение связей и проверка гипотез - индуктивной статистике (статистике вывода). Представление социометрич. данных включают построение социоматриц, социограмм и использование различн. методов повышения их наглядности: использование специальных видов социограмм, перестановки строк и столбцов в социоматрице и т. п. (см. Социограмма, Социо-матрица). Агрегирование социометрич. данных состоит в объединении информации, содержащейся в нек-ром наборе социоматриц, в одну социомат-рицу. Такое агрегирование, с одной стороны, решает типичную для дескриптивной статистики задачу укрупнения, "сжатия" информации, с другой - является завершающим этапом измерения отношений. Процесс измерения отношений начинается с экспликации теоретич. понятия ("Что представляет собой данное отношение?"; "В чем оно проявляется?"), выделения эмпирич. референтов, в качестве к-рых выступают социометрич. критерии; затем по каждому критерию происходит измерение, рез-том к-рого является набор социоматриц. На последнем этапе требуется синтезировать информацию в показатели, близкие к теоретич. понятию, т. е. объединить социоматрицы в одну итоговую (как правило, взвешенную) социоматрицу. Алгоритмы агрегирования задаются теоретич. концепцией исследования (см. Вес социометрического выбора). Расчет социометрич. индексов решает задачи описания структуры межличностных отношений группы в целом (напр., индекс сплоченности группы, степень групповой интеграции) или положения отдельных членов группы в структуре (статус каждого члена группы, индекс эмоциональной экспансивности и т. п.). С этой т. зр. различают групповые и индивидуальные социометрич. индексы. Традиционные социометрич. индексы вычисляются как функция числа отданных и полученных каждым членом группы социометрич. выборов. Перспективным является использование теории графов для формулирования и расчета социометрич. индексов (см. Индексы социометрические). Более глубокое изучение структуры межличностных отношений в группе дает выделение социометрич. подструктур, т. е. одного или нескольких членов группы, занимающих особое положение в структуре. К таким подструктурам относятся подгруппы, лидер группы, связывающие члены группы, ядро группы, укрепляющие, ослабляющие и изолирующие члены группы и т. д. Интерпретация подструктур зависит от отношения, по к-рому построена изучаемая структура. Социометрич. подструктуры, дополненные анализом характеристик членов группы, входящих в подструктуру, могут рассматриваться как составные элементы структуры группы в целом (напр., выделение подгруппы, основанное не только на структуре отношений между членами подгруппы, но и на близости их ценностных ориентации, позволяет рассматривать выделенную общность не только как подструктуру структуры отношений, но и как подструктуру структуры группы, а при изучении процессов, происходящих в группе, - и как подсистему). Это дает возможность разрабатывать практические рекомендации и принимать управленч. решения при проведении социотехнич. социометрич. исследований (см. Подструктура социометрическая). Одна из основных задач анализа данных - изучение связей между признаками. В силу специфики социометрич. данных анализ связей между социометрич. критериями (или между отношениями, эмпирич. референтами к-рых являются те или иные критерии) требует специальных показателей связи: традиционные коэффициенты корреляции (напр., линейный коэффициент Пирсона, ранговые коэффициенты Спир-мена и Кендэлла, коэффициенты Чупрова, Крамера) неприменимы непосредственно для анализа социометрич. данных. В качестве показателя односторонней связи, описывающего влияние социометрич. критерия А на критерий В, может использоваться коэффициент причинности, или импликации, Раb. Основываясь на коэффициентах причинности и взаимосвязи, можно ввести аналоги коэффициентов частной, множественной корреляции, а также распространить на них др. методы, аналогичные использующимся в обычном корреляционном анализе. Следующим направлением О.д.с. является изучение связи между социометрич. и обычной информацией, т. е. связи структуры отношений с характеристиками членов группы. Можно выделить два подхода, использующихся в зависимости от целей исследователя. Первый из них - свертка социометрич. информации, расчет по социоматрице тех или иных характеристик респондентов с помощью индивидуальна социометрич. индексов. Получаются социометмч характеристики, измеренные в том или ином типе шкал, к-рые можно коррелировать с др. характеристиками респондентов, пользуясь обычным корреляционным анализом. Второй подход заключается в представлении характеристик членов группы в виде матрицы отношений. Между каждыми двумя членами группы рассчитывается коэффициент близости по изучаемой характеристике (напр., разность значений для метрич. шкал или нормированное число совпадений значений для номинальных шкал). Сопоставление этой матрицы с социоматрицей и даст ответ на вопрос, есть ли связь между структурой межличностных отношений и данной характеристикой членов группы. Проверка гипотез при О.д.с. тоже имеет свою специфику. Если при обработке данных обычного социологич. опроса проверка гипотез о тех или иных параметрах генеральной совокупности осуществляется путем сопоставления выбороч. статистик со значениями статистич. таблиц, табулирующих те или иные распределения случайной величины, то при О.д.с. характеристики социограмм должны сопоставляться с характеристиками случайных графов. Т. к. распределения тех или иных характеристик случайных графов в теоретич. отношении изучены слабо, их получают путем моделирования случайных графов на ЭВМ. Напр., в ряде работ, посвященных динамике структуры межличностных отношений рассматриваются различн. триады (множества из трех членов группы и отношения между ними) и формулируются гипотезы о том, какие из типов триад являются сбалансированными, а какие несбалансированными, неустойчивыми. В частности, предполагают, что триада, все члены к-рой испытывают симпатию друг к другу, более устойчива, чем триада, в к-рой два члена испытывают симпатию друг к другу, но один из них испытывает симпатию к третьему, а др. нет. Для проверки таких гипотез частота появления тех или иных типов триады в реальных группах, исследованных социологом, сопоставляется с частотой этих этапов триады в случайных группах, смоделированных на ЭВМ при ус-и что выборы совершаются случайным образом путем использования генератора случайных чисел. См. также: Вес социометрического выбора, Индексы социометрические, Подструктура социометрическая, Социограмма, Социоматрица. Лит.: Волков И.П. Социометрические методы в социально-психологических исследованиях. Л., 1970; Харари Ф. Теория графов. М., 1973; Паниотто В.И. Структура межличностных отношений: методика и математические исследования. Киев, 1975; Паниотто В.И., Яковенко Ю.И. Разработка пакета программ для обработки данных социометрических исследований на ЭВМ//Математико-статистические методы анализа данных в социологических исследованиях. М., 1980; The sociometry reader (Ed. Moreno J. and others) NY., I960; Frank O. Statistical inference in graph. Stockholm, 1971. В.И. Паниотто.