Статистические данные и дух социологии: Правила

Статистические данные и дух социологии:
Правила социологического метода
Ю. Л. Качанов
Научно-исследовательский университет
Высшая школа экономики
V Социологическая Грушинская конференция
«Большая социология: Расширение пространства данных»
12 марта 2015 г.
Ю. Л. Качанов (НИУ ВШЭ)
Статистические данные и дух социологии
V СГК 2015
1 / 16
Эпиграф
Если вы не работаете над важной проблемой, то
маловероятно, что вы сделаете важное открытие.
Ричард Хэмминг
Ю. Л. Качанов (НИУ ВШЭ)
Статистические данные и дух социологии
V СГК 2015
2 / 16
Методология исследования
Постановка проблемы
Социология vs Статистика I
Социологические конструкты допускают
определения однозначные и краткие.
Определения статистических конструктов могут
быть либо точными и громоздкими, либо
краткими и неоднозначными.
Ю. Л. Качанов (НИУ ВШЭ)
Статистические данные и дух социологии
V СГК 2015
3 / 16
Методология исследования
Постановка проблемы
Социология vs Статистика II
Социологическому конструкту может
соответствовать множество статистических
интерпретаций.
«Прямой перевод» социологического конструкта
на язык статистики может быть некорректным.
Ю. Л. Качанов (НИУ ВШЭ)
Статистические данные и дух социологии
V СГК 2015
4 / 16
Методология исследования
Правила метода
Метод — теория в действии
Необходимо, чтобы статистический ансамбль, прежде
чем исследовался, был хорошо выделенной системой.
Это означает, что следует статистически корректно
сконструировать предмет, требующий
социологического объяснения, а не постулировать его,
исходя из «высокой» теории.
Ю. Л. Качанов (НИУ ВШЭ)
Статистические данные и дух социологии
V СГК 2015
5 / 16
Методология исследования
Правила метода
Шлюзы
𝐸𝐼
𝑒
𝑔
𝑓
𝛤
𝐷𝐵
ℎ
𝑆𝐼
Здесь 𝐸𝐼 — эмпирическая социологическая
информация, 𝐷𝐵 — база данных, 𝛤 — информация
государственной статистики, 𝑆𝐼 — предмет
исследования. Результат композиции морфизмов не
зависит от выбранного пути: 𝑔 ∘ 𝑒 = ℎ ∘ 𝑓 .
Ю. Л. Качанов (НИУ ВШЭ)
Статистические данные и дух социологии
V СГК 2015
6 / 16
Научный капитал института
Социологическое исследование
Научный капитал агента
Научный капитал выражает шансы агента
добиться научного признания и/или занять
административный пост.
Вместо того чтобы по одному интерпретировать
показатели, конструкт «научный капитал»
позволяет схватить множество показателей как
целое.
Ю. Л. Качанов (НИУ ВШЭ)
Статистические данные и дух социологии
V СГК 2015
7 / 16
Научный капитал института
Социологическое исследование
Научный капитал: измерение на выборке
Ю. Л. Качанов (НИУ ВШЭ)
Статистические данные и дух социологии
V СГК 2015
8 / 16
Научный капитал института
Web of Science Core Collection, 2008 – 2013
Цитирование
Valid 𝑁 201153, median 1, mode 0, freq. of mode 97919, max. 4084.
Ю. Л. Качанов (НИУ ВШЭ)
Статистические данные и дух социологии
V СГК 2015
9 / 16
Научный капитал института
Web of Science Core Collection, 2008 – 2013
Соавторство
Valid 𝑁 201153, median 3, mode 2, freq. of mode 37088, max. 3220.
Ю. Л. Качанов (НИУ ВШЭ)
Статистические данные и дух социологии
V СГК 2015
10 / 16
Научный капитал института
Государственная статистика
Численность научных сотрудников
Ю. Л. Качанов (НИУ ВШЭ)
Статистические данные и дух социологии
V СГК 2015
11 / 16
Научный капитал института
Синтез
Научный капитал института как среднее I
Ю. Л. Качанов (НИУ ВШЭ)
Статистические данные и дух социологии
V СГК 2015
12 / 16
Научный капитал института
Синтез
Научный капитал института как среднее II
Ю. Л. Качанов (НИУ ВШЭ)
Статистические данные и дух социологии
V СГК 2015
13 / 16
Научный капитал института
Синтез
Многомерное шкалирование I
(︀
)︀𝑖,𝑗 =𝑚
— матрица расстояний между
Пусть 𝜚
=1
институтами в пространстве социальных различий
(︀ )︀ =
авторов. В пространстве институтов 𝜉 =1 можно
ввести норму
𝑖𝑗
𝑖,𝑗
𝑘
𝑘
⎛
‖𝜉 ‖ = ⎝
∑︁
𝑚
𝑖,𝑗
Ю. Л. Качанов (НИУ ВШЭ)
𝑚
𝑘
⎞1
2
𝜚 𝜉𝜉
𝑖𝑗
𝑖
𝑗
⎠
.
=1
Статистические данные и дух социологии
V СГК 2015
14 / 16
Научный капитал института
Синтез
Многомерное шкалирование II
Ю. Л. Качанов (НИУ ВШЭ)
Статистические данные и дух социологии
V СГК 2015
15 / 16
Литература
1
Yu. L. Katchanov and N. A. Shmatko, “Complexity-based
modeling of scientific capital: an outline of mathematical
theory,” International Journal of Mathematics and
Mathematical Sciences, vol. 2014, Article ID 785058, 10
pages, 2014. doi:10.1155/2014/785058
2
Карта полезных ископаемых — поиск на территории
российской науки. Промежуточные результаты проекта
"Корпус экспертов по естественным наукам".
http://expertcorps.ru/static/cms/MAP_final.pdf
3
Мониторинг деятельности научных организаций
Российской академии наук. Cтат. сб. / Гл. ред.
Л. Э. Миндели. — М.: Ин-т проблем развития науки РАН,
2014. ISBN 978-5-91294-074-3
Ю. Л. Качанов (НИУ ВШЭ)
Статистические данные и дух социологии
V СГК 2015
16 / 16