Неопросные методы пространственного исследования территории (региональный синдром, контент-анализ)

Помимо качественных методов, в настоящей работе также используются количественные методы — метод " регионального синдрома" и " контент-анализа" Несмотря на то, что контент-анализ считается качественно-количественным методом, его основу все же составляет количественный каркас, поэтому в данном случае будем причислять его к вышеупомянутой категории методов., теоретические основы и особенности применения которых будут описаны ниже.

Фактически вышеупомянутые методы выступают в качестве «вспомогательных» для полевого исследования. Предполагается, что полученные в ходе их применения результаты, помогут в будущем сформировать необходимую базу и предварительное видение исследуемой территории, а также позволят скорректировать гайды для глубинных интервью.

Применение основ метода регионального синдрома

Также мы пришли к выводу, что, изучая одну территориальную единицу, будет интересно взглянуть на нее в контексте иного масштаба — если не общегородского, то хотя бы окружного. Именно поэтому нами предпринята попытка использования метода регионального синдрома для районов ЦАО. В данном случае, для удобства реализации метода и соответствия официальным статистическим данным, в качестве исследуемой территории предполагается рассматривать бомльшую — в рамках границ Басманного района. С одной стороны это видится возможным, так как исследуемая территория в проектных границах АртКвартала занимает не только центральное положение в Басманном районе, но и значительную его площадь (510 из 815 га). С другой стороны, территория района в административных границах неравномерна, как по морфологии застройки, так и по функциональному наполнению. Здесь присутствуют как центральные зоны города — от Лубянского проезда до Садового Кольца, так и окраинные — от ТТК до Гольяновского проезда. Таким образом, статистические данные, используемые для выявления регионального синдрома, описывают бомльшую, а следовательно более разнообразную территорию. В связи с этим возможна неточная интерпретация полученных результатов. Однако, так как метод регионального синдрома используется совместно с прочими (контент-анализ, глубинные интервью), предполагается, что общая совокупность полученных результатов обнаружить неточности и позволит их скорректировать.

Говоря о районах ЦАО, можно предположить, что для них существует общий набор признаков, в своей совокупности формирующий единый признаковый каркас для всего округа. Однако степень присутствия признака в каждом районе варьируется (усиливает/ослабевает). Кроме того, можно предположить, что каждый район обладает уникальным набором характеристик, не имеющих аналогов среди прочих.

Для выявления описанных выше черт, их анализа и сопоставления нами будет применен метод регионального синдрома.

Впервые подобный метод выявления ряда уникальных признаков на основе сопоставления больших объёмов данных был описан А. В. Новиковым и В. Л. Каганским в статье «Новый метод выделения существенных признаков для разработки региональных классификаций» Каганский B.JI., Новиков А. В. Новый метод выделения существенных признаков для разработки региональных классификаций. Известия АН СССР. Серия географическая. 1989. С.112−119. Основу сформулированного ими решения составляет предложение впервые использовать статистический, а не субъективный метод выделения признаков для каждого объекта (территориальной единицы в данном случае). Фактически, эта задача является ключевой в процессе районирования/региональной классификации, однако до публикации вышеупомянутой статьи не имела строгого алгоритма и основывалась лишь на экспертном мнении профессионала-исследователя. Следуя традиции Л. В. Смирнягина Смирнягин Л. В. Районы США: портрет современной Америки. Москва. Мысль. 1989, обосновавшего, что для целей районирования возможно использовать не весь набор признаков, а лишь ключевые — признаки-синдромы (имеющих наибольшие отклонения от других элементов совокупности), авторы предъявили попытку формализации процедуры отбора.

Важным этапом подобного метода является выделение операционных территориальных единиц (ОТЕ), которыми в нашем случае являются районы ЦАО г. Москвы, а в случае вышеупомянутого исследования ими являлись 48 штатов США (без Аляски и Гавайев). С одной стороны выделение районов ЦАО в контексте всего округа логично в силу радиально-кольцевой структуры Москвы, и, как следствие, достаточно равномерного распределения характерных паттернов — морфологии застройки, соотношения функциональных зон, транспортной доступности и проч. С другой — районы ЦАО удобны для совместного рассмотрения в силу полноты и доступности статистической информации — на официальном сайте Федеральной службы государственной статистике по г. Москве представлены актуальные (по состоянию на 2014 г.) «основные показатели социально-экономического положения муниципальных образований» http://moscow.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_ts/moscow/ru/municipal_statistics/main_indicators/.

Фактически, метод регионального синдрома позволяет с помощью формализованной процедуры выявить «признаковый каркас» Каганский B.JI., Новиков А. В. Новый метод выделения существенных признаков для разработки региональных классификаций. Известия АН СССР. Серия географическая. 1989. С. 114 территориальной единицы, необходимый для дальнейшего районирования — итоговой задачи метода. Однако для нашего случая важным является именно промежуточный этап выявления набора признаков. В случае настоящего исследования, фактически, «признаковый каркас» является выявленным на основе анализа большого массива количественных данных образным описанием исследуемой территории. Для удобства и точности итоговых расчетов предполагается использовать стандартное для современных ПК приложение Microsoft Excel, позволяющее работать с большими объёмами данных, занесенными в табличную структуру. Кроме того, объективности исследования способствует и то, что выявление характерных признаков происходит в контексте совокупности всех статистических данных о территориальной единице. В отличие от основного (в случае данной работы) — полевого исследования, этот метод удобен тем, что может использоваться на уровне камеральной стадии анализа, и позволяет получить первичное видение территории. Затем, в зависимости от полученных результатов, возможно скорректировать гайды глубинных интервью, сместить акценты исследования и попытаться сравнить субъективные данные, полученные в ходе бесед с информантами, со «статистическим образом» территории. Очевидно, что полученная статистическая выборка не будет касаться культурно-ландшафтных особенностей и исторических особенностей территории (хотя иногда метод регионального синдрома интересно смотреть в заданной хронологии), однако способна выявить формальные характеристики — демографические, социальные, политические, хозяйственно-административные.

Ниже опишем алгоритм применения модифицированного Ставящего основной своей целью не районирование, а выявление признаков. метода регионального синдрома применительно к нашему исследованию:

1. В качестве исходных статистических данных было взято 143 параметра Основные показатели социально-экономического положения муниципальных образований в 2014 году // Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по городу Москве. [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://moscow.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_ts/moscow/ru/municipal_statistics/main_indicators/ (18.03.2016). (из базы Росстат по г. Москве). При этом используемые параметры нельзя свести к одной или нескольким категориям — их набор по возможности максимально широк, что является одной из ключевых особенностей метода.

• 2. Строится таблица, в которой в строках — территориальные единицы (), а в столбцах — показатели ().
• 3. Производится стандартная процедура нормирования по дисперсии:

где: — исходное значение показателя;

— нормированное значение показателя;

— среднее значение показателя по всем территориальным единицам, определяемое как среднее арифметическое по столбцу:

;

— дисперсия по столбцу, определяемая по формуле:

.

В результате получаем таблицу нормированных значений показателей.

4. Вычисляется мера отличия каждого значения признака в районе его же значений в других территориальных единицах — таксономическое расстояние. Для этого используется формула, видоизмененная специально для метода регионального синдрома Каганский B.JI., Новиков А. В. Новый метод выделения существенных признаков для разработки региональных классификаций. Известия АН СССР. Серия географическая. 1989. С.114:

.

где: — таксономическое расстояние конкретного k-го города (района) по данному признаку (i), ;

— значение нормированного показателя конкретного k-го города (района) по данному признаку (i).

В результате получаем таблицу таксономических расстояний.

5. Вычисляются синдромные индикаторы. Этот шаг разработан И. И. Митиным Митин И. И. Методика комплексной культурно-географической характеристики территории: Дисс. … канд. геогр. наук. М.: МГУ им. М. В. Ломоносова, 2007. С. 94−99. для формализации процедуры, которую В. Л. Каганский и А. В. Новиков производят «вручную». Под синдромным индикатором понимается отклонение значения таксономического расстояния в конкретном районе по конкретному признаку от среднего по данному району. Так реализуется основная особенность метода регионального синдрома: показатели, рассчитанные по каждому из показателей (столбцов таблицы), анализируются по территориальным единицам (по строкам таблицы).

Используется простая формула:

.

где — синдромный индикатор,.

— среднее значения таксономического расстояния по данной территориальной единице:

.

• 6. Определяется набор признаков регионального синдрома — это все показатели, имеющие положительное значение синдромного индикатора В ряде случаев целесообразно ограничивать региональный синдром более жёстко — например, если большое количество синдромных индикаторов имеет положительное значение, близкое к нулю, при том, что явно выделяется группа с серьезно отличающимися от нуля положительным значениями индикатора.
• 7. Строится региональный кортеж — набор ключевых признаков территории, выявленных на предыдущих этапах. Для этого последовательно (в таблицу или в текстовой форме) выписываются признаки регионального синдрома по мере убывания их синдромных индикаторов (см. Приложение 3).

Таким образом, после проведения описанных процедур, мы, фактически, имеем математически полученную образную модель исследуемой территории, основанную на данных официальной статистики. Однако было бы ошибочным считать полученные результаты финальными характеристиками. Возможно, некоторые из них удастся использовать в том виде, в котором они представлены в официальных источниках, однако, очевидно, что бомльшая часть потребует отдельной процедуры интерпретации и сопоставления, основанной на данных, полученных в результате использования других методов. Некоторые отличительные характеристики могут оказаться близки друг другу по смысловому значению — в этом случае итоговый результат их анализа будет представлять собой компоновку этих элементов с последующим развитием заданной темы. Кроме того, необходимо принимать во внимание, что некоторые признаки могли попасть в кортеж случайно и, в действительности, могут не находить реального подтверждения в рамках самой территории.

Анализ полученных результатов будет приведен в следующей главе.