Поэтому предлагается, используя для измерения первич­ных характеристик шкальные процедуры, прибегать к пост­роению стохастических динамических моделей на основе "сценариев" возможного развития определенных социаль­ных процессов [289]. Такие сценарии прогнозируются для разных временных интервалов, например начальной и завер­шающей стадий, которые могут быть существенно разными по составу участвующих факторов и по характеру связей между ними.

Итак, преимущества квантификации и использования жестких критериев надежности исходных данных небезус­ловны и могут обернуться упрощением, а то и искажением социальной реальности.¹⁸

¹⁸ На почве резкой критики жестко формальных процедур сбора и анализа данных в начале 70-х гг. в   социологии возникло движение сторонников гибких или качественных методов с акцентом на понима­нии событий и жизни людей в большей мере, чем стремления к их строгому объяснению (см. гл. 6).

Адекватные в исследовании массо-видных социальных процессов, такие приемы утрачивают свои достоинства в изучении сознательно организованных действий или "отклоняющихся" явлений, тогда как нередко именно последние дают пищу для вдумчивого социального анализа. Без таких "уклонений" социальные процессы отоб­ражаются и виде схем, лишенных жизненных красок.

Строго формализованный количественный анализ име­ет свои пределы (298)¹⁹, за которыми могут быть утраче­ны качество, глубина и полнота осмысления действитель­ности.

¹⁹ "Пределы"   —   так   называлась   статья   выдающегося отечественного социолога В. Н. Шубкина, который в 70-е гг. призвал к "гуманистической социологии",    акцентирующей  внимание на личностных смыслах социальных явлений и процессов.

Поэтому социолог обязан хорошо владеть многооб­разными гибкими методами изучения общественных проблем, т. е. уметь наблюдать, строить гипотезы на основе несистематизированных впечатлений и бесед, переходя за­тем к более систематизированной и упорядоченной их про­верке.

Практические советы

1.                Приступая к разработке методов и проце­дур исследования, вначале продумайте, какие яв­ления, свойства и объекты реально варьируют по их интенсивности, распространенности, состояни­ям выраженности, а какие могут быть фиксиро­ваны лишь в качественных отображениях.

2.                    Определяя способ квантификации (тип шкалы), соизмеряйте его не только с природой объекта, но и с целями исследования и возможно­стями последующего количественного анализа: излишняя квантификация — напрасная растрата усилий, недостаточная — упущенные возможнос­ти более обстоятельного изучения объекта.

3.                Не забывайте, что всегда лучше опираться на достоверные и менее детальные сведения, чем на детальные и малодостоверные: отсюда — ука­зания к выбору приемлемого типа шкал и дроб­ности их метрики.

4.                   Изящный статистический анализ полу­ченных данных будет вводить в заблуждение и нас самих и других, если ему не предшествовала добротная проверка надежности исходных изме­рений и регистрации фактов в целом.

5.                Самое же главное состоит в том, что коли­чественный анализ не самоцель, но лишь сред­ство качественного: качественный анализ пред­шествует квантификации, качественным анали­зом завершается изучение количественных рас­пределений и связей.