22. Ивент-анализ. Характеристика. Сфера применения. Основные достоинства и недостатки.

Этот метод (называемый иначе методом анализа событийных данных) направлен на обработку публичной информации, показывающей, «кто говорит или делает, что, по отношению к кому и когда».

В политологии используется ряд методов для анализа поведения акторов, действующих на политической арене, например ивент-анализ (так сложилось в русскоязычной литературе).

Для анализа необходимо ответить на вопросы:

1. кто совершил действие?

2. что произошло (в чем состоит действие)?

3. когда произошло?

4. субъект - мишень действия

Однако, поведение человека ситуативно, поэтому для анализа поведения необходимо добавить описание ситуации, в которой совершено действие.

Таким образом, всякое событие связано с элементом:

(An, D, T, Am, S)

An - агент, совершивший действие

Am - агент, по отношению к которому совершившили действие

D - действие

T - момент

S - ситуация

Анализируя действия актора в различных ситуациях можно построить функцию реакции агента на ситуацию и прогнозировать его действия.

Систематизированные таким образом события сводятся в матричные таблицы, ранжируются и измеряются при помощи ЭВМ. Эффективность данного метода предполагает наличие значительного банка данных. Научно-прикладные проекты, использующие ивент-анализ, отличаются по типу изучаемого поведения, числу рассматриваемых политических деятелей, по исследуемым временным параметрам, количеству используемых источников, типологии матричных таблиц и т.д. ☼

Количественные методы исследования

Использование количественных методов

• Начинается на волне интереса к научным методам

• Заимствование из статистики

• Требуется для решения исследовательских задач (когда без использования статистики их невозможно решить или маловероятно, что можно решить: существует проблема сложности данных - слишком много информации, много переменных, проблема точности - важным является даже небольшие различия колебаний переменных) осуществление более глубокого анализа информации

Количественные методы

• Направлены на вычисление количественных значений, которые должны отражать распределение градаций или взаимосвязь между изучаемыми переменными.

• Способствуют более точному анализу имеющейся информации.

• Зависимость результатов исследования от качества (точности, адекватности) информации, необходимо иметь точную информацию, чтобы сделать правильные выводы

Количественные методы

• Вычисление основной тенденции (средней величины)

• Насколько характерна является полученная величина для рассматриваемого множества (популяции)

Вычисление средней величины

Вычисление распределение признаков по значениям одной переменной:

• Измерение средней величины (цель - выявить наиболее типичные значения, получить представление о наиболее усредненном случае или типичном случае)

• Измерение дисперсии (цель - определить насколько типичной является полученная средняя величина, как колеблется отклонение от значения этой средней величины, проверить, не является ли полученное значение средней слишком большим отклонением, что может поставить под угрозу ее репрезентативность)

=> выделение наиболее типичного случая и определение его репрезентативности

Измерение

Измерение средней величины

• Измерение средней тенденции - вычисление наиболее часто встречающегося значения какого-либо признака (в имеющихся данных)

• Однако, наиболее типичный вариант необязательно верно отражает всю ситуацию => необходимо определить соотношение выделенного типичного варианта и всех существующих вариантов (коэффициент вариации - чем он меньше, тем типичнее является выделенный вариант)

Измерение средней арифметической

• Позволяет определить средние показатели каких-либо характеристик

• Значение репрезентативности средней арифметической

• Вычисление дисперсии - измерение стандартного отклонения

Изучение взаимосвязи между переменными

Исследование нескольких переменных и связи между ними

• Выявление взаимосвязи

• Определение, каким образом они связаны между собой

• Определение, насколько тесна эта взаимосвязь

Измерение связи между переменными

• Исследовательские вопросы:

1) влияют ли значения одной переменной на показатели другой переменной?

2) каким образом можно определить характер и направление этого влияния?

3) насколько репрезентативны эти тенденции? Можно ли на основании изучения отдельных случаев сделать обобщение?

Измерение связи между переменными

• Наличие предположений о связи между двумя переменными

• Характер связи:

1) снижение одной переменной вызывает повышение другой;

2) снижение одной переменной вызывает снижение и другой;

3) систематической связи не существует.

Насколько сильна связь, если она существует?

Коэффициент корреляции

Коэффициент корреляции

- показатель, определяющий наличие связи между переменными, определяющий силу и направление этой связи;

- показатель, обозначающий степень возможности определения значений одной переменной для любого случая, базируясь на значении другой (коэффициент колеблется от 1 до 0 и от 0 до -1, значения близкие к 0 свидетельствуют об относительно слабой связи, а близкие к 1 или -1 о сильной связи)

Измерение связи между переменными

Направление связи

• Прямая или положительная связь (значение коэффициента близкое к 1)

• Значение изменяются в разных направлениях - обратная или отрицательная связь (значение коэффициента близкое к -1)

Значение измерения связи между переменными

• Широкие прогностические возможности

• Опора на коэффициент позволяет делать достаточно точные прогнозы относительно развития каких-либо характеристик

• Но существуют определенные проблемы, связанные со статистической значимостью зафиксированной зависимости

Проверка статистической значимости

• Измерения базируются на ограниченной информации

• Репрезентативная выборка ограничена определенными размерами

• В результате исследования делаются обобщающие выводы о существовании замеченных тенденций не только в рамках изученного объема информации, но и ха ее пределами.

• Существует риск неверных выводов, если выборка нерепрезентативна

Проверка статистической значимости

• Вероятность неверных обобщений известна, но в каждом отдельном случае - своя специфика => необходима проверка на статистическую значимость (соотношение количества случаев и их соответствие определенной зависимости)

• Если в определенной выборке существует устойчивая связь, необходимо определить насколько близки исследуемые случаи к основной тенденции (вычисленному коэффициенту корреляции)

Проблемы использования количественных методов

• ограниченная сфера применения

• требует четкой постановки вопроса

• уровень сложности анализа может превосходить уровень сложности самой задачи

• использование исключительно статистических результатов не дает представления о картине в целом (значение выводов)

для эффективного использования статистических расчетов они должны быть существенно значимы