Сочетание теории и эмпирики в эссе с количественными данными

Сочетание теории и эмпирики в эссе с количественными данными

Эссе — это классический жанр теоретической работы в Шанинке. Постановка проблемы, формулирование исследовательского вопроса, использование ресурсов теоретических языков дисциплины и попытка разрешения парадокса или противоречия — концептуальная проблема решается концептуальными средствами. Однако теоретическому эссе есть альтернатива — эмпирическое эссе, в котором аргументы базируются не только на использовании логических ходов, но и на данных, как качественных, так и количественных.

Мы поговорили со студентом 3 курса программы «Мировая политика» и академическим наставником рабочей группы ​​«Анализ данных в социальных науках» Научно-исследовательской Шанинской ассоциации Георгием Мамврийским о том, что такое эмпирическое эссе в принципе и о его опыте написания работы с использованием эмпирических данных. Также, мы попросили преподавателя кафедры политических наук Артёма Земцова, долгое время исследующего вопросы политической культуры, дать свои комментарии и советы относительно работ такого типа.


Георгий Мамврийский
Георгий Мамврийский
Студент 3 курса программы «Мировая политика»
Артем Земцов
Артем Земцов
Старший преподаватель Шанинки, младший научный сотрудник Лаборатории сравнительных исследований массового сознания НИУ ВШЭ

Расскажи вкратце про свою работу и курс, по которому ты ее написал?

Мое количественное эссе называлось «Анализ влияния диджитализации медиа на частоту взятия ответственности за террористические акты», оно было написано по курсу «Конфликты и насилие в политике». 

Как ты пришел к этой теме?

К самой формулировке темы я шел достаточно долго, так как изначально было лишь общее понимание, что я хочу писать эссе, связанное с терроризмом. Самое сложное в количественном эссе — понять, какой конкретно феномен ты хочешь исследовать и как его операционализировать. В моем случае на каком-то этапе я понял, что хочу связать новые технологии и взятие ответственности, но проблема возникла именно с данными, так как я долго не мог найти индекс, который измерял бы уровень диджитализации — распространенности интернета и компьютеров в стране. После нахождения подходящих данных обычно проблем с тематикой работы не возникает.

Почему ты использовал именно количественную методологию? Были ли альтернативы?

В этом эссе я изначально хотел использовать именно количественную методологию, так что альтернативные я особо не рассматривал. Очень редко бывает так, что ты не планируешь методологию по эссе до выбора тем, в особенности количественную. Скорее есть вероятность, что из-за нехватки данных придется уйти от полноценного количественного исследования. Более того, выбор методологии объясняется и уровнем анализа в эссе, и конкретным подходом к нему. Количественная методология обычно предполагает анализ на макро-уровне, попытку найти общие закономерности на больших массивах данных. Качественную методологию тоже можно использовать на макро-уровне, но все же здесь общие закономерности выводятся из отдельных случаев, так как у вас просто не будет возможности охватить весь массив кейсов. Поэтому, так как я хотел в эссе отобразить общие закономерности, были выбраны именно количественные методы.

Какой конкретно количественный метод ты использовал? Для чего он оптимален?

В моем эссе был использован метод логистической регрессии с фиксированными эффектами. Метод регрессионного анализа помогает выявлять закономерности на больших объемах данных, путем их аппроксимации, то есть выводя некоторый общий паттерн, отражающий зависимость между переменными. В моем случае использование логистической регрессии обусловлено тем, что моя зависимая переменная (переменная, изменения которой мы ожидаем под воздействием другой переменной) — бинарная, то есть может быть равна только 0 или 1, что не позволяет использовать стандартную регрессию (OLS). Фиксированные эффекты, говоря простыми словами, это фиксация группировки случаев, имеющих определенные схожие характеристики (например, страна). Включая фиксированные эффекты в модель, мы добиваемся более точных результатов, которые могли быть искажены из-за группировки по определенным признакам.

В эмпирическом эссе не стоит недооценивать важность теоретической базы

В какой мере ты затрагивал теоретические аспекты в своей работе?

В эмпирическом эссе не стоит недооценивать важность теоретической базы. В данном случае теория выступает основанием вашего исследования: почему исследовательский вопрос поставлен именно таким образом, почему вы берете именно такие переменные и т. д. В то же время количественные методы не должны быть просто дополнением к теории. То есть они должны гармонично взаимодействовать друг с другом. Эту схему можно представить примерно так:
  • Постановка исследовательского вопроса и анализ уже существующих исследований теории по данному вопросу
  • Проведение количественного исследования, которое подтвердит или опровергнет предыдущие выводы, или выявит новые закономерности

Таким образом, из ваших эмпирических выводов также получается теоретический материал, который другие исследователи могут подтвердить или опровергнуть, что подтверждает в количественном исследовании близкую связь теории и эмпирики.

Как проходил этап отбора материалов и литературы для эссе?

Отбор материалов в количественном эссе всегда делится на 2 части: отбор теории и поиск данных — хотя эти части все равно очень связаны. Если у вас нет изначально массивов данных, с которыми вы хотите работать, то стоит начать с анализа литературы по теме: какие данные используют другие авторы по теме, насколько часто повторяется одинаковые массивы данных (дата-сеты) в разных статьях и почему именно эти дата-сеты используются. Для теоретических материалов я использую сайты издательств, которые выпускают наиболее авторитетные журналы в моей области, политические науки, (Sage, Weiley, Cambridge Core). Также существует нейросеть помогающая в поиске научных — Elicit, которая может быть полезна, особенно если на старте не понятно откуда брать источники. Совет: всегда просматривайте источники, которыми пользуется авторы работ по вашей теме, вы можете найти работы, которые вам могут быть очень полезны.
Как ты обрабатывал дата-сет?

Ключевой, на мой взгляд, аспект в эмпирической работе — данные и их качество, поэтому необходимо большое внимание уделить работе с дата-сетом/ами. В первую очередь, надо внимательно проанализировать данные: формат данных (long или wide), тип переменных (числовая, текстовая, категориальная), количество отсутствующих данных, особо обращая внимания на переменные, которые вы собираетесь использовать. Обязательно при этом необходимо использовать коудбук (материал, где описано, как были собраны данные, как закодированы и другая важная информация). Очень часто бывает, что в одном массиве данных нет подходящих переменных, и вам придется дополнять его другими дата-сетами. В этом случае необходимо быть внимательным, чтобы при соединении дата-сетов часть данных не была потеряна.

Чем отличается работа с теоретическими и эмпирическими эссе?

Ключевое отличие, конечно, работа с данными, которая добавляет много дополнительных шагов и занимает значительную часть времени. Сам этот факт совершенно меняет подход к написанию, так как, во-первых, необходима более значительная подготовка перед его написанием, а, во-вторых, ставит тебя в определенные рамки, так как количество слов у тебя остается такое же в эссе, но необходимо еще приличный объем выделить на описание методологии и результатов.

Комментарий от Артёма Земцова: В сущности, в эссе по дисциплинам, связанным с эмпирическими исследованиями, предполагается более тщательная работа с данными; критика методологии; подробное и рефлексивное обсуждение того, каким образом мы получаем данные; авторская интерпретация данных. Пожалуй, основное отличие состоит в том, что чисто эмпирический анализ — в таком, если угодно, механическом смысле — без теоретического фундамента оказывается лишенным и интереса, и смысла.



Какие вопросы могут быть исследованы с использованием количественной методологии?

В целом практически любой вопрос можно исследовать с помощью количественных методов, все зависит от наличия данных и их надежности. Так, например, многие философские концепции или левые теории очень сложно операционализировать, что не позволяет их исследовать эмпирически. Поэтому, как мне кажется, количественные исследования в первую очередь для исследования макро-процессов (например, «зависимость между политическим режимом и частотой его участия в конфликтах»), в то время как качественные методы являются более универсальными по уровню анализа, но позволяют захватить лишь очень ограниченное количество кейсов.

Как можно, на твой взгляд, эффективно сочетать теоретическую и эмпирическую работы?

Как мне кажется, любая научная работа с использованием эмпирики должна находить баланс между теорией и количественными методами. Но, конечно же, здесь нужно смотреть на конкретную работу, где-то теории нужно больше, где-то меньше. Также не стоит забывать, что можно использовать количественные методы совместно с качественными в одной работе, но здесь нужно иметь в виду объем самой работы, поэтому для эссе, например, такое может быть не совсем актуально. В тоже время совмещение количественных методов и метода кейс-стади является достаточно частым в научных статьях в политической науке. Кейс-стади в таком случае используется либо для дополнительного подтверждения гипотезы на конкретных примерах, либо для объяснения случаев, не соответствующих гипотезе.

Комментарий от Артёма Земцова: Это сочетание, с одной стороны, тщательного, критического анализа данных — как они получаются, кто их собирает и зачем, как устроены интересующие нас переменные, динамика, сравнение других близких баз данных, что данные говорят о интересующих нас феноменах, а что они оставляют в стороне. С другой стороны, это вписывание существующих данных, полученных результатов в те или иные теории, концепции, которые могут дать объяснение существующих зависимостей, столкновение разных теоретических оптик в рамках одной работы.

Какие количественные методы подходят под те или иные задачи?

В качестве основных методов эмпирического анализа я бы выделил 2 основных: регрессионный анализ и сетевой анализ. Регрессионный анализ помогает увидеть отношения между переменными (например, «Доступность сотовой связи и уровень политического насилия в Африке»), в то время как сетевой анализ дает возможность наблюдать силу отношений между акторами, основываясь на диадных данных (например, «Оружейные поставки и союзнические отношения между государствами»).

Какие сложности при написании именно связанные с использованием количественных методов ты можешь отметить?

Ключевая сложность, лично для меня была с данными, их поиск и подготовка для исследования, так как процесс написания работы может вносить корректировки, которые будут отражены в данных (их замена на другой источник, изменения выборки данных и т. д.). Если говорить о технической стороне работы с данными, то сама подготовка данных обычно занимает наибольшее количество времени, в особенности вычленение нужных данных и соединение их в единый массив. Конечно, очень важно корректно использовать методы количественного анализа и правильно интерпретировать результаты, так как ошибка в этих компонентах напрямую влияет на итог исследования.

Комментарий от Артёма Земцова: Специфические проблемы для работ, основанных на эмпирические данных — некритичное отношение к используемым данным, игнорирование методологии, с помощью которой эти данные собирались, нивелирование слабых сторон данных, натягивание совы на глобус, то есть попытки объяснить феномены, которые не объясняются имеющимся набором данных (например, причины низкого доверия у современных россиян на данных жителей одного районного центра, собранных в 1995 году), отсутствие авторских интерпретаций источников и не вписывание результатов эмпирики в какие-то большие теоретические традиции, споры, дебаты, существующие в современных социальных науках. Пожалуй, полностью избежать этих проблем невозможно. Как их решить? Здесь нет волшебной таблетки. Написание хорошего эссе — вырабатываемый навык, этому можно научиться, уверен, что это не прерогатива каких-то талантливых людей. У кого-то это получается быстрее, у кого-то — медленнее. Нужна практика. Чем больше пишешь, тем лучше.

Насколько востребована работа с помощью количественных методов?

Если говорить о востребованности, то мне кажется, что это новая ниша, которую еще можно успеть занять. Сложность здесь возникает в том, что порог входа кажется небольшим, но при углублении в материал приходится больше внимание уделять технической стороне самих методов, а не исследованиям. Но, учитывая развитие технологий и компьютерных мощностей, смею предположить, что востребованность подобного рода исследований будет лишь увеличиваться, так что это выглядит перспективным академическим направлением даже для тех, кто не готов углубляться в техническую стезю.

Что ты планируешь дальше делать со своим эссе?

Эссе, которое я упоминал вначале, я планирую переделать в статью. В первую очередь для этого необходимо увеличить объем теоретического материала в работе, а также подредактировать сами регрессионные модели с добавлением туда дополнительных переменных для улучшения её прогностической способности и отражении дополнительных факторов, которые могут влиять на зависимую переменную

Рекомендация от Артема Земцова — тексты, которые позволят лучше понять механику работы с эмпирическими эссе:

  • John Creswell. Research Design Qualitative Quantitative and Mixed Methods Approaches
  • Paul Silvia. How to Write a Lot A Practical Guide to Productive Academic Writing
  • Rebecca Boden, Jane Kenway, Debbie Epstein. The Academic’s Support Kit
  • Ольга Малинова, Елена Мелешкина. Методика научно-исследовательской работы


Материал подготовил Ярослав Полосухин

Вас могут заинтересовать программы:

554

Вас может также заинтересовать