Сущность социального моделирования

Моделирование — это специфическое многофункциональное исследование. Его главная задача — воспроизвести на основании сходства с существующим объектом другой, заменяющий его объект (модель). Модель — это аналог оригинала. Она должна иметь сходство с оригиналом, но не повторять его, так как при этом само моделирование теряет смысл. Недопустимо и произвольное моделирование; в этом случае оно не дает должного представления об оригинале модели и также не выполняет своей функции.

Сущность социального моделирования – поиск и мобилизация ресурсов, которыми располагают человек или группа, длядостижения социально значимого результата (успеха) и обеспечения высокого качества профессиональной и личной жизни.

Особенностью современного социального и социологического моделирования является то, что оно становится динамичным, социальные модели можно менять в зависимости от интересующих исследователя параметров. Это оказалось возможным потому, что социологи перешли от простой фиксации явлений к выработке и определению некоторых закономерностей изменения этих взаимосвязей в некоторой общей для них системе.

Практика моделирования привела к пониманию и выработке, по крайне мере, четырех основных принципов:

1. Установление цели моделирования.

2. Выделение ограниченного количества факторов, но основных, которые осуществляют принципиальные изменения в данной системе.

3. Установление характера взаимосвязи между выделенными факторами.

4. Установление принципа множественности связей между факторами и выделение ведущих, основных связей, которые и определяют характер развития и изменение данной системы.

Условно можно выделить несколько видов (типов) моделей: познавательные, эвристические; модели будущего — прогностические; модели желаемого, заданного состояния.

Однако моделирование сложных социальных проблем сочетает в себе все три типа моделей и основные их функции: эвристические, прогностические, прагматические. Многое зависит от цели и способа моделирования, объекта, имеющейся информации, владения методикой, уровня компетентности исследователя.

 

Алгоритм анализа результатов социологического исследования.

Существует 5 этапов:

1) Подготовка и первичная статическая обработка. Включает в себя:

1. определение вида исходных данных (понятие шкалы)

2. уточнение вида исследовательских задач

3. кодирование и перекодирование исходных данных

4. определение нормальности распределения (построение графика и наложение лекала)

5. классификация задача-метод

6. определение выбросов и грубых ошибок

7. расчёт основных статистических показателей

8. табличное распределение

9. графический анализ данных

2) Применение методов проверки гипотез

1. Уточнение гипотез и их разновидности

2. Определение факторов и степени их влияния на гипотезу

3. Выбор методов проверки гипотез:

а) Т-критерий

б) S-критерий для независимых выборок

в) Критерий МанаУитли

г) ANOVA

д) Критерий КраскемУолмс

е) Критерий Хи-квадрат

ж) Корреляции Пирсона, Спирмана, Кендела

4. Установление возможных ошибок, которые могут быть допущены при интерпретации результатов анализа.

3) Использование методов многомерного анализа

1. Факторный анализ

2. Регрессионный анализ

3. Сравнительный анализ

4. Статистическую обработку мнений экспертов и фокус-групп с помощью коэффициента конкордацииКендела

5. Использование весовых коэффициентов и индексов. Данная процедура позволяет уменьшить или увеличить значение выбранных признаков.

4) Подготовка отчета. Итоговый документ должен включать в себя следующие обязательные блоки:

1. Общая информация (актуальность исследования, проблема, кто проводил исследование, цель и задачи, объект и предмет, расчет выборки, теоретико-методологическую основу исследования)

2. Основная часть отчета, включает в себя аналитическую интерпретацию обработанных эмпирических данных, графическое представление полученных результатов.

3. Заключительная часть содержит выводы и практические рекомендации для решения проблемы.

4. Приложения. Содержит: программу исследования, образцы инструментария и одномерное распределение первичных данных (линейка).