Формирование зоны общего языка в междисциплинарном взаимодействии: рефлексии по поводу опыта сотрудничества представителей точных и социальных наук, 1990 2010-е гг.

doi:10.19181/socjour.2019.25.3.6679

DOI: https://doi.org/10.19181/socjour.2019.25.3.6679

Иван Александрович Климов НИУ ВШЭ; Институт социологии ФНИСЦ РАН iklimov@hse.ru
Elibrary Author_id 343961
Светлана Гавриловна Климова Институт социологии ФНИСЦ РАН sgklimova@mail.ru
Elibrary Author_id 74247
Мария Анатольевна Михеенкова Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» РАН (ФИЦ ИУ РАН); ВИНИТИ РАН; РГГУ m.mikheyenkova@yandex.ru
Elibrary Author_id 16423

Выражение признательности

Статья частично содержит результаты проекта «Интеллектуальные системы анализа больших данных в социологии для мониторинга общества» от 11.12.2018 № 13/1251/2018

Для цитирования

Климов И. А., Климова С. Г., Михеенкова М. А. Формирование зоны общего языка в междисциплинарном взаимодействии: рефлексии по поводу опыта сотрудничества представителей точных и социальных наук, 1990 2010-е гг. // Социологический журнал. 2019. Том 25. № 3. С. 117-132. DOI: https://doi.org/10.19181/socjour.2019.25.3.6679

Аннотация

Тема междисциплинарного взаимодействия представителей точных и социальных наук рассматривается в статье как практика обмена представлениями о социальной реальности; взаимная адаптация этих представлений; эмпирическая верификация универсальных формальных логических правил применительно к конкретным задачам социологического исследования. Такая постановка темы выходит за рамки проблемы адаптации образовательных программ для «ликвидации безграмотности» потенциальных партнеров. Утверждается, что в межпрофессиональной коммуникации важно сформировать понятийные системы общего пользования не «вообще», для всех возможных случаев, а применительно к решаемой совместными усилиями проблеме. Для таких понятийных систем мы используем обозначение «зона общего языка», в соответствии с идеями специалистов в области эпистемологии (И.Т. Касавин). Элементами этих понятийных систем являются мобилизованные для совместной работы парадигмы, концепты, инструменты и процедуры. Читателям предъявляется описание опыта сотрудничества математиков и социологов в 1990 – 2010-е гг. в качественном анализе социологических данных — проблемной области и для социологии, и для точных методов. Чтобы найти кооперированное решение, понадобилось сформировать систему базовых утверждений относительно объекта и целей исследования; сформировать структуру социологических данных, пригодную для использования предложенного формального инструмента; провести эмпирическую верификацию формального языка логико-математических рассуждений. Эта работа позволила эксплицировать возможности и ограничения в интерпретации полученных результатов. В статье делаются выводы о специфике коммуникации в коллективе специалистов, объединяющих социологов и математиков, и о формировании зоны общего языка в том сегменте совместной работы, который касается качественного анализа социологических данных. Наш опыт сотрудничества в использовании формализованного качественного анализа социологических данных показал, что эффективными являются роли партнеров в контексте необходимости решения общей задачи (а не роли «учитель — ученик» или «продавец — покупатель»).

Ключевые слова:

междисциплинарное взаимодействие, математические методы, качественный сравнительный анализ, нечисловые данные, общий язык, образ реальности

Биографии авторов

Иван Александрович Климов, НИУ ВШЭ; Институт социологии ФНИСЦ РАН

кандидат социологических наук, доцент, факультета социальных наук, НИУ «Высшая школа экономики»; старший научный сотрудник, Институт социологии ФНИСЦ РАН

Светлана Гавриловна Климова, Институт социологии ФНИСЦ РАН

кандидат философских наук, ведущий научный сотрудник

Мария Анатольевна Михеенкова, Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» РАН (ФИЦ ИУ РАН); ВИНИТИ РАН; РГГУ

доктор технических наук, Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» РАН (ФИЦ ИУ РАН); ведущий научный сотрудник, ВИНИТИ РАН; главный научный сотрудник, РГГУ

Литература

Батыгин Г.С. Социальные ученые в условиях кризиса: структурные изменения в дисциплинарной организации и тематическом репертуаре социальных наук // Социальные науки в постсоветской России / Рос. акад. наук, Институт социологии; Университет Фрибурга; Ред.: Г.С. Батыгин, Л.А. Козлова, Э.М. Свидерски. М.: Академический проект, 2005. С. 6 – 107.

Батыгин Г.С. Лекции по методологии социологических исследований. М.: Аспект-пресс, 1995. — 286 с.

Батыгин Г.С., Девятко И.Ф. Миф о «качественной социологии» // Социологический журнал. 1994. № 2. С. 28 – 42.

Бауман З. Законодатели и толкователи // Неприкосновенный запас. 2003. № 1 (27). С. 5 – 20 [электронный ресурс]. Дата обращения 07.09.2018. URL: http://magazines.russ.ru/nz/2003/1/baum.html

Готлиб А.С. Введение в социологическое исследование (качественный и количественный подходы). М.: Флинта, 2005. — 424 с.

Каныгин Г.В. Инструментальные средства и методологические принципы анализа социологических данных // Социология: 4М. 2007. № 25. С. 70 – 98.

Касавин И.Т. Зоны обмена как предмет социальной философии науки // Эпистемология и философия науки. 2017. Т. 51. № 1. С. 8–17. DOI: 10.5840/eps20175111

Климова С.Г., Михеенкова М.А., Финн В.К. Возможности и условия применимости формализованного анализа качественных данных в социологических исследованиях // Вестник РФФИ: Естественнонаучные и математические методы в гуманитарных исследованиях. Июль-сентябрь 2016. № 3 (91). C. 100 – 107. DOI: 10.22204/2410-4639-2016-091-03-100-107.

Климова С.Г., Михеенкова М.А., Финн В.К. ДСМ-метод в качественном социологическом исследовании: основные принципы и опыт использования // Социологический журнал. 2016. Том 22. № 2. С. 8 – 30. DOI: 10.19181/socjour.2016.22.2.4255

Кученкова А.В. Логико-комбинаторные методы анализа социологических данных: эвристический потенциал и методическая специфика. Автореферат дисс. … канд. социол. наук. М.: РГГУ, 2012. — 25 с.

Математическое моделирование социальных процессов. Сборник трудов / Под ред. А.П. Михайлова. Вып. 15. М.: МГУ, 2013. — 251 с.

Милль Д.С. Система логики силлогистической и индуктивной / Под ред. В.Н. Ивановского; Предисл. и прил. В.К. Финна. 5-е изд., испр. и доп. М.: ЛЕНАНД, 2011. — 832 с.

Михеенкова М.А. Возможности компьютерной поддержки качественных исследований в социологии // Научно-техническая информация. Серия 2: Информационные процессы и системы. 2011. № 8. С. 1 – 21.

Михеенкова М.А., Финн В.К. ДСМ-метод автоматизированной поддержки научных исследований как инструмент интеллектуального анализа данных в социологии // Материалы V Всероссийского социологического конгресса (Екатеринбург, 19 – 21 октября 2016 г.). М.: Российское общество социологов, 2016. С. 8171 – 8184 [электронный ресурс]. DVD ROM

Плотинский Ю.М. Модели социальных процессов: Учебное пособие для высших учебных заведений. Изд. 2-е, перераб. и доп. М.: Логос, 2001. — 296 с.

Поппер К. Эволюционная эпистемология // Эволюционная эпистемология и логика социальных наук: Карл Поппер и его критики / Сост. Д.Г. Лахути, В.Н. Садовского и В.К. Финна; Пер. с англ. Д.Г. Лахути; Вступ. ст. и общ. ред. В.Н. Садовского; Послесл. В.К. Финна. М.: Эдиториал УРСС, 2000. С. 57 – 74.

Толстова Ю.Н., Воронина Н.Д. Эволюция представлений о принципах получения нового социологического знания с помощью математических методов: от классических к постнеклассическим схемам // Социология и общество: социальное неравенство и социальная справедливость (Екатеринбург, 19 – 21 октября 2016 года). Материалы V Всероссийского социологического конгресса / Отв. ред. В.А. Мансуров. М.: Российское общество социологов, 2016. С. 8275 – 8291 [электронный ресурс]. Дата обращения 07.09.2018. URL: https:// www.isras.ru/files/File/publ/Kongress_2016/Tolstova.pdf

Ушаков Д.В., Черных Е.Н. Между алгеброй и гармонией: естественнонаучные методы в социо-гуманитарных науках // Вестник РФФИ. 2016. № 3 (91). С. 9 – 21. DOI: 10.22204/2410-4639-2016-091-9-21

Финн В.К. Эволюционная эпистемология Карла Поппера и эпистемология синтеза познавательных процедур // Искусственный интеллект: методология, применения, философия. М.: КРАСАНД, 2011. С. 170 – 231.

Чесноков С.В. Детерминационный анализ социально-экономических данных. 2-е изд. М.: URSS, 2009. — 168 с.

Чесноков С.В. Метаматрицы в логике натуральных текстов // Социологический журнал. 2003. № 2. С. 53 – 94.

Ganter B., Wille R. Formal Concept Analysis: Mathematical Foundations. Berlin-Heidelberg: Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 1999. — 284 p. DOI 10.1007/978-3-642-59830-2

Galison P. Trading zone. Coordinating Action and Belief // The Science Studies Reade / Ed. by M. Biagioli. New York: Routledge, 1999. P. 137–160.

Josephson J.R. Smart inductive generalizations are abductions // Abduction and Induction. Essays on their Relation and Integration / Ed. by P.A. Flach, A. Kakas. Dordrecht, Boston, London: Kluwer Academic Publishers, 2010. P. 31 – 44. DOI: 10.1007/978-94-017-0606-3_2

Hammersley M. What is qualitative research? London: Bloomsbury Academic, 2013. — 125 p.

Heise D. Event Structure Analysis: A qualitative model of quantitative research // Using computers in qualitative research / Ed. by N. Fielding, R. Lee. Thousand Oaks: SAGE Publications, 1993. Р. 136 – 163.

Rihoux B., Ragin C.C. (eds). Configurational Comparative Methods. Qualitative Comparative Analysis (QCA) and related techniques. (Applied Social Research Series). Thousand Oaks and London: SAGE Publications, 2009. — 209 р. DOI: 10.4135/9781452226569

Silver C., Lewins A. Using Software in Qualitative Research: A Step by Step Guide. 2nd ed. London: SAGE Publications, 2014. — 384 р. DOI: 10.4135/9781473906907