ТОП просматриваемых книг сайта:
Политическая наука №1 / 2017. Массовое политическое сознание. Коллектив авторов
Читать онлайн.Название Политическая наука №1 / 2017. Массовое политическое сознание
Год выпуска 2017
isbn
Автор произведения Коллектив авторов
Жанр Прочая образовательная литература
Серия Журнал «Политическая наука»
Издательство Агентство научных изданий
С операциональной точки зрения в качестве общественного мнения предлагается рассматривать совокупность ответов респондентов на группу вопросов (мы понимаем, что речь всегда идет о фрагменте общественного мнения). Каждая совокупность ответов на тот или иной вопрос, с одной стороны, порождена неким утверждением («я – мужчина»; «я считаю, что достаток моей семьи ниже среднего»; «я полностью доверяю президенту страны»; «я считаю, что страна движется не в том направлении», «одной из главных проблем страны является безработица»), а с другой стороны, задается подмножеством респондентов, выразивших согласие с соответствующим утверждением (как правило, в условиях выбора между возможными вариантами ответа). Традиционный подход приписывает общественному мнению простые характеристики, исходящие из частоты выбора этих ответов.
Возможной моделью массового сознания как результата социологического опроса мы предлагаем считать целостный объект, образованный всеми совокупностями ответов и взаимосвязями между этими совокупностями. В этом случае массовому сознанию будут приписываться сетевые характеристики нового объекта исследования. Если переходить на статистический язык, то узлами такой сети могут быть бинарные векторы одинаковой длины, равной объему выборки. Единицы соответствуют респондентам, выбравшим конкретный ответ на один из вопросов анкеты. Связи между узлами образованы значениями некоторой меры близости между бинарными векторами, превосходящими заданный порог, который отсекает статистически незначимые значения. Связям могут приписываться значения мер близости22. Для подобных объектов более 15 лет используется понятие «когнитивные сети». Его применяют к структурам нейронных сетей, моделям представления знаний и некоторым другим
22
В одном из приведенных ниже примеров сеть будет строиться иначе.