Методы измерения восприятия

После того как были рассмотрены теоретические аспекты понятия «восприятие» перейдем к методологическим, к тому какие способы существуют, чтобы измерить восприятие. Потребность в таком методологическом аппарате возникла в связи с тем, что у людей появилось осознание того, что изучив особенности восприятия образа конкретного объекта у различных индивидов или социальных групп, можно получить ценную и интересную информацию для дальнейшего анализа. В настоящее время адекватными и, по сути, единственными методами для решения задачи оценки сходств и различий между конкретными социальными группами и описывающими их атрибутами, возникающими на основе изучаемого объекта, являются многомерные статистические методы. Широкое распространение данная группа методов получила в начале 80-х годов, когда алгоритмы, первоначально разработанные исключительно для больших специализированных компьютеров, стали доступны и адаптированы для пользователей персональных компьютеров, а для их применения больше не требовалось специфических и узкопрофильных знаний программистов. По сути, использования данной группы статистических методов для изучения восприятия сформировало отдельную конкретную методику, называемую картами восприятия. Карты восприятия подразумевают под собой графическое представление сходств и различий между конкретными социальными группами в контексте описывающих их свойств или атрибутов в пространстве низкой размерности. Данный подход к анализу данных позволяет значительно упростить задачу сравнения восприятия изучаемого объекта различными социальным группами. Наглядность графического подхода и широкое распространение статистических программ для анализа привели к росту использования карт восприятия, а также к увеличению решаемых задач с помощью них, а соответственно и росту ошибок при выборе правильного инструментария для построения карт восприятия. В связи с этим, рассмотрим концептуальные и методологические особенности всей совокупности методов, позволяющих использовать такую методику как карты восприятия [26].

В рамках изучения многомерных статистических методов можно выделить две группы таких методов: композиционные и декомпозиционные. Естественно при построении карт восприятия исследователь должен в первую очередь определить какую группу методов ему необходимо использовать. От этого выбора во многом зависит и дизайн будущего исследования, так как данные собранные при помощи композиционных методов, нельзя обрабатывать декомпозиционными. Итак, композиционные методы подразумевают под собой, что для изучения сходств и различий между конкретными индивидами или социальными группами / категориями исследователь самостоятельно составляет список атрибутов, степень соответствия которых изучаемым категориям и предлагается сопоставить респондентам. Соответственно, после статистической обработки собранных данных изучаемые социальные категории и описывающие их атрибуты графически отображаются в пространстве низкой размерности. Положение категорий определяется касательно полученных ими оценок от респондентов по каждому из атрибутов, на основе чего и происходит композиция (формирование) общей оценки близости между категориями [13]. Далее, рассмотрим преимущества и недостатки данной группы методов. Важнейшим преимуществом является относительная простота интерпретации полученных карт, так как в ходе анализа используются заранее составленный список атрибутов, который уже логически и семантически согласован между собой. Данный список сам по себе формирует некоторое пространство, в которое затем и помещаются исследуемые категории, все это значительно упрощает интерпретацию. Другим достоинством композиционной группы методов является факт, что категории и описывающие их атрибуты помещены в единое пространство. Это позволяет наглядно оценить положение каждой из исследуемых категорий и ее восприятие относительно каждого атрибута [13]. Теперь поговорим о недостатках данной группы методов. Первый — использование самостоятельно составленного списка описывающих атрибутов, так как зачастую некоторые из используемых атрибутов могут искажать целостную картину восприятия у респондента, а также готовый список атрибутов не будет отражать всю когнитивную систему респондента (аналогично понятию генеральной совокупности и выборки). Другим недостатком является высокая зависимость композиционных методов от качества полученных данных. Очевидно, что под качеством исходных данных подразумевается их нормальное или близкое к нему распределение, так как любое изменение выборки в ту или иную сторону приведет к непосредственному изменению конечного решения, что может ввести в заблуждение исследователя [13].

Теперь поговорим о декомпозиционном подходе. В данной группе методов респондент дает лишь общую оценку степени сходства или различия между изучаемыми категориями, руководствуясь только собственными решениями, а не заранее составленным списком атрибутов. Полученная матрица расстояний на основе общих оценок может быть отражена в пространстве низкой размерности. Соответственно можно говорить о декомпозиции общих оценок в необходимое количество измерений для сравнения изучаемых категорий [13]. Рассмотрим достоинства и недостатки декомпозиционных методов. Главным преимуществом является тот факт, что данная группа методов позволяет получить некую «идеальную» модель восприятие категории, неограниченную заранее созданным списком атрибутов. Соответственно, можно говорить о более точной оценке, нежели композиционными методами. Еще одним преимуществом можно назвать малые требования к исходному массиву данных, так как для анализа требуется, по сути, только наличие матрицы расстояний, которая может состоять даже из единичного наблюдения [13].

Существенным недостатком декомпозиционной группы методов является сложность интерпретации, полученного пространства, так как в нем отсутствуют какие-либо описывающие атрибуты, поэтому зачастую данные нуждаются в дополнительной пост-обработке в специализированных программах, которые требуют от исследователя специализированных навыков.

Следующий минус — относительная утомительность опросного листа для респондента, так как существует правило касательно минимального количества сравниваемых объектов, то респонденту приходится попарно сравнивать между собой довольно значительное число объектов.

Еще один недостаток заключается в том, что из анализа нельзя выбрасывать ни одной категории или социальной группы, совокупное пространство которых требуется получить. Потому что даже при отсутствии одного объекта данные получат сильное смещение в силу того, что данная группа методов отображает относительные позиции всех объектов касательно друг друга.

И последний недостаток говорит о том, что из-за отсутствия заранее подготовленного списка атрибутов, полученные данные могут сильно различаться друг от друга, так как когнитивные системы каждого респондента не совпадают, а соответственно, и критерии, по которым они воспринимают изучаемые объекты тоже скорее всего будут отличаться. Поэтому массив данных должен быть однородным, то есть включать респондентов из примерно одного сегмента, что позволит принять гипотезу о схожести их восприятия [13].

Рассмотрев композиционную и декомпозиционную группу методов, возникает вопрос: как же сделать правильный выбор между ними? В каких ситуациях следует использовать каждую группу методов? Сразу стоит обратить внимание, что правильного ответа на поставленные вопросы нет, так как все определяется спецификой конкретного исследования, но можно сделать ряд предположений. Так, использование композиционных методов более оправдано в ситуации, когда требуется определить конкретные различия между исследуемыми категориями и их соответствие конкретным заданным атрибутам. Также использование данной группы методов будет в приоритете, когда необходимо получить в первую очередь соответствие атрибутам, а не различие между категориями. Аналогично можно предположить, что использование декомпозиционных методов будет более актуально, когда поставленной задачей является нахождение общей степени различия между категориями, а не их конкретное сопоставление с атрибутами. Естественно, в ситуации, когда исследователь понимает, что в исследуемой сфере попросту невозможно составить список атрибутов, который будет отражать реальное положение вещей, использование декомпозиционных методов будет оправдано. Также, оно будет оправдано, если есть возможность дальнейшего контакта с экспертами исследуемой сферы, с целью помощи в интерпретации полученных данных [31].

Далее, рассмотрим подробнее следующий шаг исследователя после определения концептуального подхода, а именно конкретный выбор статистического метода, благодаря которому будет построена карта восприятия. В рамках композиционного подхода он может использовать дискриминантный анализ, факторный анализ или анализ соответствий, а в рамках декомпозиционного — многомерное шкалирование. Отметим то, что в данной работе не будем подробно вдаваться в техническое описание методов, а постараемся раскрыть их сильные и слабые стороны при построении карт восприятия. Начнем с композиционных методов.

Дискриминантный анализ представляет собой количественный метод, при котором на основании некоторых признаков объект может быть определен в ту или иную заданную заранее группу. Основной идеей является то, что в качестве групп (зависимой переменной) используются изучаемые категории, а в качестве независимых соответственно атрибуты из заранее составленного списка, по которым респонденты оценивали каждую категорию. Далее, рассчитав дискриминантную функцию будут получены коэффициенты при независимых переменных, по которым можно будет судить о важности каждого из атрибутов. Соответственно атрибуты с наиболее высокими коэффициентами будут интерпретироваться как те, которые формируют значительные различия между категориями.

В самом процессе дискриминантного анализа производится последовательное построение целого ряда дискриминантных функций, что позволяет далее получить из стандартизованных коэффициентов при независимых переменных координаты осей пространства. Получив пространство восприятия благодаря атрибутам необходимо добавить на него исследуемые категории, для этого необходимо взять стандартизованные средние значения дискриминантных функций, полученных для каждой из категорий. Очевидно, что отразив эти данные мы окончательно сформируем карту восприятия [39].

В реальной практике дискриминантный анализ достаточно редко используется, но это не отнимает у него ряд преимуществ. Основным достоинством данного метода является статистически верная методологическая основа метода. Так, исследование различий между категориями на основании их значений по атрибутам наиболее адекватный способ для построения карт восприятия.

Еще одной положительной стороной является легкость интерпретации — чем ближе категория к атрибуту на карте, тем сильнее выраженность данного атрибута у этой категории (в отличие, например, от анализа соответствий, где такую же близость нельзя трактовать данным образом). В качестве недостатка стоит отметить, что дискриминантный анализ очень чувствителен к исходным данным. Желательно подавать «на вход» только нормально распределенные данные, иначе велика вероятность получить неудовлетворительный результат [39].

Факторный анализ прежде всего известен как один из самых эффективных способов снижения размерности данных, изучения их структуры и латентных переменных, которые формируют исходный массив. В процессе факторного анализа сильно коррелирующие между собой переменные объединяются в один фактор, а именно латентную переменную, которая состоит из линейной комбинации исходных. Но факторный анализ зачастую используется и для построения карт восприятия, так как полученные факторы будут независимы по сравнению друг с другом, то их можно использовать в качестве осей. Очевидно, что для того, чтобы построить карту восприятия необходимо получить два или три фактора. В качестве координат каждой из осей карты восприятия необходимо задать средние значения факторных нагрузок для исследуемых категорий / объектов. За кажущейся простотой построения карт восприятия с помощью факторного анализа, можно найти несколько существенных недостатков данного метода. Во-первых, если рассмотреть подробнее, что такое фактор, то мы получим, что это некие сгруппированные атрибуты, то есть назвать получившееся пространство пространством восприятия респондентов довольно сложно из-за его общего характера, так как оно не дает представлений о том, как конкретно респонденты предпочитают данные категории. Во-вторых, для построения карты восприятия, как правило, используется два первых фактора, но обычно они учитывают и объясняют только порядка половины (а то и меньше) всей информации, то есть происходит значительная потеря информации при использовании метода факторного анализа [18].

Анализ соответствий в настоящее время является самым популярным методом для построения карт восприятия. Для применения анализа необходима всего лишь таблица сопряженности между категориями и описывающими их атрибутами, причем оценка соответствия атрибута категории может быть дано даже в категориальной форме. Основой анализа соответствий является критерий хи-квадрат. Сам анализ проводится в две стадии: сначала для набора категорий одной переменной (строк таблицы), затем для набора категорий второй переменной (столбцы таблицы). После проведенных стадий результаты совмещаются. Каждая из стадий состоит, в свою очередь, из трех этапов. На первом этапе происходит расчет так называемых профилей или другими словами относительных частот, а также их масс — маргинальных пропорций. Второй шаг заключается в вычислении расстояния между каждой парой профилей, а также средним профилем. На третьем шаге происходит нахождение осей n-мерного пространства, которые лучше всего будут описывать получившееся облако точек. Соответственно в полученных ортогональных измерениях исследуемые объекты располагаются согласно приобретенной степени близости [34]. Размерность, полученного пространства с которой в итоге работает исследователь, также низкая (обычно двумерное пространство), потому что одной из задач метода является снижение размерности исходного пространства, а также работа с трехмерным пространством значительно усложняет процесс интерпретации данных. Соответственно, одним из главных достоинств метода будут достаточно простые требования для исходного массива данных, а также некая автоматизация процесса построения карты, так как все современные статистические пакеты сразу же выдают карту восприятия с уже нанесенными на нее атрибутами и объектами. Недостатками метода могут являться недостаточно точные данные из-за допущения использовать категориальную шкалу ответов, так как данные, полученные с ее помощью будут менее точными, чем если использовать шкалы более высокого уровня [37].

Многомерное шкалирование, если рассматривать общую логику метода, то его задача эффективно (максимально приближенно к исходным данным) разместить исследуемые объекты в пространстве низкой размерности на основе критериев сходства или различия. Как правило, исходными данными для данного метода является симметричная матрица. Данные метод достаточно прост в реализации, но обладает значительной сложностью со стороны интерпретации данных, так как на карту не нанесены описывающие атрибуты. Так, чтобы дать правильную интерпретацию необходимы обширные знания о природе исследуемых объектов у исследователя или же помощь экспертов [36].

При построении карт восприятия композиционными методами, дизайн исследования рекомендуется составлять таким образом, чтобы можно было построить карты восприятия всевозможными методам для дальнейшего их сравнения между собой и расширения спектра полученных оценок. С методологической точки зрения рекомендуется в первую очередь использовать дискриминантный анализ, так как он позволяет в наибольшей степени решить поставленную задачу — оценить степень восприятия объектов на уровне определенных атрибутов [36].

В данном исследовании было принято использовать методы композиционной группы, а именно факторный анализ и анализ соответствий, Решение использовать данные методы было принято в связи с наиболее низкими требованиями к исходным данным массива — требует простую таблицу сопряженности между переменными, а также из-за самого удобного вида для интерпретации результатов.

Стоит отметить особую важность качества составляемого списка атрибутов / конструктов, на данных которого в последствии основаны композиционные методы анализа данных: в нашем случае факторный анализ и анализ соответствий. На данный момент, мы имеем слабое представление о существующих конструктах в личной системе восприятия университетских специальностей абитуриентов и выпускников образовательной программы «Социология», поэтому самостоятельно составив данный список атрибутов / конструктов, мы рискуем оказать сильное влияние на восприятие респондентов. Именно поэтому было принято решение воспользоваться таким психосемантическим методом как метод репертуарных решеток Дж. Келли, а конкретно его разновидностью — методом триад.

Далее, постараемся определить, что это за разновидность психосемантических методов. Дж. Келли является создателем теории индивидуальных конструктов. В своей основной работе он разрабатывает такой метод измерения конструктов, как метод репертуарных решеток [40]. Для начала постараемся дать определения основным понятиям его теории.

Так, главным понятием является понятие «конструкт». Под конструктом Дж. Келли понимал особое субъективное средство, которое создал и проверил на личном опыте сам человек. С помощью таких конструктов каждый человек оценивает различные события, поведение людей, систему общественных взаимоотношений и т. п. Конструкт всегда является биполярным, то есть обладает противоположными по смыслу полюсами. Поэтому сразу можно отметить, что конструкт подразумевает под собой как минимум шкалу порядка. Все схожие конструкты объединяются в системы. Люди оперируют от части общими конструктами, но существует и отдельная другая часть конструктов, которая различается у всех. Наличие общих конструктов у людей характеризуется наличием у них социальной общности, а различие конструктов связано с их индивидуальным способом формирования — их не возможно усвоить из социального мира или общества, в котором мы находимся. Например, можно найти конструкты, которые существуют исключительно у одного индивида. Таким образом, техника репертуарных решеток представляет под собой экспериментальный метод, направленный на выявление конструктов личности. Стоит обратить внимание, что данный метод получает информацию не о каждом респонденте в отдельности, а о конкретных объектах шкалирования [40].

Под методом триад Дж. Келли определяет следующий тип репертуарных решеток, при котором респонденту предлагается выбрать два из трех исследуемых элементов, сказав чем они похожи, а также указать, чем они отличаются от третьего. Так, по мнению Дж. Келли конструкты, которые выявляются по его предложенным методам, представляют собой некую репрезентативную выборку из различных глубинных конструктов каждого респондента, данная выборка оказывается более релевантна для всего исследования в целом [40].