ПРОЦЕДУРЫ ИЗУЧЕНИЯ И ДИАГНОСТИКИ СОЦИАЛЬНЫХ ПРОЦЕССОВ

Достижения научно-технического прогресса, развитие современных информационных технологии, средств связи и коммуникаций открыли новые пути более эффективного и целенаправленного изучения социальных процессов.

Одним из важнейших направлений в социологических исследованиях является изучение социальной безопасности. Данное исследование осуществляется с помощью специально разработанных программ, позволяющих производить с помощью интегрированных экспертных оценок сравнительный анализ реальных и нормативных социальных показателей.

Такие программы основаны на сопоставлении соответствующих показателей из реальной и нормативной баз данных и их попарного количественного и качественного сравнения. В некоторых случаях такое сравнение предваряют расчеты аналитических интегрированных показателей, которые впоследствии подлежат сопоставлению с нормативными критериями. По результатам диагностики осуществляется разделение всей социальной общности на отдельные социальные группы, каждая из которых относится к определенному уровню социальной безопасности. В дальнейшем проводится углубленный диагностический анализ информации, характеризующей каждую из групп в отдельности. Цель такого исследования в дальнейшей дифференциации социальных общностей для выявления в них слоев и групп населения, которые характеризуются экстремальным отклонением реального значения того или иного показателя от допустимой нормы.

Еще одна важная процедура изучения и социальной диагностики — анализ динамического ряда социальных показателей с целью исследования тенденций развития социальных процессов в рамках определенного времени. Создание в системе мониторинга архива информационных баз данных позволяет определять динамику изменения социально-значимых показателей. А, следовательно, и оценивать основные тенденции изменения структурных характеристик объекта.

Остановимся более подробно на том, как осуществляется диагностический анализ по некоторым основным группам показателей мониторинга.

Так, диагностика социально-демографического потенциала населения осуществляется путем сопоставления таких социально-значимых показателей, как общие коэффициенты рождаемости и смертности, коэффициенты брачности и разводимости и т.д. Отрицательная динамика показателя естественного прироста населения, свидетельствующего о превышении смертности над рождаемостью или разводимости над брачностью, свидетельствует о социальном неблагополучии общества. Возрастание показателя уровня младенческой смертности, свидетельствует о неблагополучии не только общего состояния здравоохранения в регионе, но и здоровья населения в целом.

Диагностический анализ показателей численности детей-инвалидов в возрасте до 16 лет, служит для исследования уровня инвалидизации общества.

Еще одно направление социально-демографической диагностики состоит в сравнении реальных данных с пороговыми значениями основных показателей воспроизводства населения. Такие пороговые значения определяются экспертными оценками, полученными в результате регулярных опросов специалистов [1, с. 112].

Диагностика трудозанятости и безработицы населения региона осуществляется с помощью соотнесения показателей, отражающих численность экономически активного населения, реально занятого во всех отраслях производства.

Для изучения такого негативного социального явления, как безработица, необходимо использовать динамический ряд, характеризующий общее число безработных или показатели уровня безработицы за определенный промежуток времени. Берутся во внимание и многие другие показатели, отражающие динамику замещения вакансий, высвобождения работников, процессы переквалификации кадров и т.д.

Наиболее полно и разнообразно может быть представлена диагностика социально-экономического потенциала населения. Для этого изучения используются следующие нормативные показатели: пороги бедности, нищеты, среднего достатка, обеспеченности.

Порог бедности определяется бюджетом прожиточного минимума (стоимостной оценкой набора прожиточного минимума включая расходы на налоги и другие обязательные платежи). Порогом нищеты признан доход семьи, при котором возможно лишь приобретение минимальной продовольственной корзины. Порог среднего достатка высчитывается как стоимостное выражение потребительской корзинки из более широкого набора продуктов питания и расходов на приобретение непродовольственных товаров, услуг, удовлетворения культурно-духовных потребностей. Порог обеспеченности определяется умножением стоимостного выражения бюджета прожиточного минимума в несколько раз.

Рационально использовать относительные коэффициенты превышения показателей реальных доходов населения (среднедушевые денежные доходы, средний размер пенсии, среднемесячная заработная плата) над прожиточным минимумом. Высчитывается этот показатель как процент отношения разницы между показателем реальных доходов и прожиточным минимумом к прожиточному минимуму:

К=[(реал. доход — прож. минимум)/прож. минимум]*100%

Такой относительный показатель наиболее точно позволяет оценить, как реальные доходы соотносятся с порогом бедности.

Аналогичным образом можно рассчитать и относительные коэффициенты, позволяющие оценить соотношение уровня реальных доходов и порогов нищеты, среднего достатка, обеспеченности. Для оценки уровня социальной дифференциации и материального неравенства населения осуществляется расчет соотношения доходов 10% наиболее и 10% наименее обеспеченного населения (так называемый децильный коэффициент) [2, с. 27].

Еще одна важная процедура диагностического исследования — анализ социально-экономического статуса семей. Семьям со среднедушевыми денежными доходами ниже прожиточного минимума присваивается статус бедных, со среднедушевыми денежными доходами ниже прожиточного минимума в два и более раза — крайне бедных. Постоянно бедными считаются те семьи, где среднедушевые денежные доходы ниже прожиточного минимума сроком в течение года и более.

В настоящее время в изучении социальных процессов к сожалению, пока еще не нашли достаточно широкого распространения и применения методы математической статистики. В то время как социальная информация, собранная в системе мониторинга, способна давать исходный материал для глубокого и разностороннего автоматизированного анализа, моделирования и прогнозирования динамики социальных процессов. Последующая визуализация полученных результатов в форме табличных распределений, графиков и диаграмм позволяет наиболее четко увидеть изучаемый процесс.

Таким же образом решается задача и при прогнозировании социальных отношений и процессов. Информационно-прогнозная технология включает следующие методы математической статистики: исследование суммарных статистик, корреляционный. дисперсионный и регрессионный методы анализа. Поскольку методы математической статистики предполагают достаточно трудоемкие математические расчеты, формирование математических моделей, прогнозов и их графическую интерпретацию рекомендуется осуществлять на персональном компьютере с использованием статистических пакетов прикладных программ — таких, как Statgraphics, SPSS, STADIA [1, с 234].

Первый блок служит для определения показателей, подлежащих дальнейшему исследованию методами математической статистики. Отбор таких показателей осуществляется в соответствии с целью проводимого прогнозного исследования. Второй блок решает проблему выборки динамического ряда показателей из баз данных. В данном блоке формируется исходная информационная модель объекта исследования.

Третий блок нужен для анализа разброса данных с помощью расчета суммарных статистик для каждого показателя.

В четвертом блоке осуществляется разветвление технологического цикла в соответствии с результатами исследования математических статистик. Если имеется приблизительное равенство средней арифметической, моды и медианы, а асимметрия и эксцесс по абсолютной величине не превышают 2, то исследование продолжается. Пятый блок применяется для исследования зависимостей между показателями с использованием методов корреляционного анализа — простого — для обнаружения связи между двумя переменными и канонического — для анализа многих переменных.

В шестом блоке осуществляется анализ результатов корреляционного анализа. Если связь между показателями значительна, то исследование продолжается. Связь между показателями значительна, если коэффициент корреляции по абсолютной величине больше или равен 0.5. Связь будет прямой при положительном коэффициенте корреляции и обратной — при отрицательном. В седьмом блоке на основе методов регрессионного анализа формируется математическая модель, и ее графический образ. В восьмом блоке проводится оценка построенной модели. Рассчитываются коэффициент детерминации, уровень значимости и критерий Фишера.

В девятом блоке осуществляется анализ подсчитанных в предыдущем блоке оценочных величин и если модель информационно валидна и значима, то исследования продолжаются. Десятый блок необходим для выстраивания прогноза. Прогноз строится как проекция в будущее на основе сформированной математической модели. Причем прогнозный период не должен превышать четвертой части от размера динамического ряда наблюдений.

В одиннадцатом блоке осуществляется оценка достоверности прогноза. Для этого используются показатели относительной ошибки прогноза и среднеабсолютной процентной ошибки. Если точность прогноза хорошая, то осуществляется переход к двенадцатому блоку, в котором интерпретируются полученные результаты [4, с. 223].

В каждое исследование необходимо включать сравнение результатов прогнозирования за прошедший прогнозный период с полученными реальными данными. Если будет обнаружено большое отклонение исследуемого социального показателя от прогноза — то это значит, что необходимо провести дополнительное аналитическое исследование с привлечением экспертов с целью обнаружения и анализа факторов, оказавших столь сильное влияние на стабильность социальных процессов.

Список литературы:

1. Сухорослов О.В. Обучение современным технологиям обработки больших массивов данных на кластерных системах. — М. 2009. — 345 с.

2. Татарова Г.Г. Методология эмпирической социологии как предмет анализа//Россия: общество, власть, государство (Вторые казанские чтения). Материалы Всероссийской научной конференции. Казань,

22—23 мая 2008 года. С. 26—40.

3. Татарова Г.Г. Методология эмпирической социологии: амбивалентность факторов развития // Социология: методология, методы, математическое моделирование. 2008, №27.

4. Шляпентох В.Э. Проблемы качества социологической информации: достоверность, репрезентативность, прогностический потенциал. — М.: ЦСП, 2006. — 422 с.