Многомерные конструкты в социальной психологии: потенциал и проблемы

Размещено на http://www.allbest.ru/

Многомерные конструкты в социальной психологии: потенциал и проблемы

С.А. Липатов

Аннотация

В статье рассматриваются возможности и проблемы использования многомерных конструктов в социальной психологии. Многомерный конструкт предполагает наличие нескольких взаимосвязанных измерений в своем составе и разложение этих измерений на уровни. Такие конструкты позволяют получить целостное представление о сложном феномене, благодаря чему исследователи могут сопоставить большое количество предикторов с большим количеством следствий, при этом расширить вариабельность объяснений и интерпретаций. Проблемы заключаются в том, что многомерные конструкты концептуально амбивалентны, они объясняют меньше, чем их измерения в сумме, и не всегда вносят ясность в установление отношений между своими измерениями и другими конструктами. Тем не менее, в современных исследованиях возрастает популярность таких многомерных конструктов, которые являются латентными факторами второго порядка, чьи индикаторы представляют собой автономные конструкты. Особое внимание уделяется обоснованию включения переменных в конструкт и объяснению устанавливаемых взаимосвязей. Рассматриваются классификации многомерных конструктов по уровню абстракции и по цели. социальный психология конструкт

Ключевые слова: многомерный конструкт, формирующий конструкт, отражающий конструкт, суперординатный конструкт, агрегатный конструкт, модель высокого порядка.

На протяжении последнего десятилетия в силу распространения большого количества близких по содержанию понятий и заимствования терминологии разными науками друг у друга наблюдается все большая потребность в систематизации и классификации существующих феноменов. Распространенным подходом в такой ситуации становится выбор и использование одного наиболее подходящего термина при описании определенного явления и отказом от его синонимов в науке как минимум в рамках одной научной школы.

Однако если термины являются не просто синонимами, а каждый из них отражает особый уникальный аспект феномена, мы рискуем потерять важные сущностные признаки феномена, устранив хотя бы одно из таких понятий. Поэтому в подобных случаях решением может стать объединение имеющихся переменных в некий обобщенный конструкт более высокого порядка(higher-order latent construct или aggregate multi-dimensional construct). Когда несколько известных конструктов умеренно или сильно коррелируют, и их основополагающие определения разделяют общее содержание, может быть полезным определение и эмпирическая проверка наличия скрытого, общего фактора, который может лежать в основе данной коллекции конструктов [Newman., Harrison, 2008]. Многомерные конструкты высокого порядка особенно активно используются представителями сферы информационных технологий, однако все чаще их можно встретить в литературе по менеджменту и в организационно-поведенческих исследованиях [Wright et al., 2012].

Использование многомерных конструктов в современных исследованиях

Многомерный конструкт рассматривается как теоретический концепт, измеряемый несколькими взаимосвязанными конструктами [Law et al., 1998]. Другими словами, многомерный конструкт предполагает не просто наличие нескольких измерений в своем составе, но и разложение этих измерений на уровни. В этом и состоит основное отличие многомерных конструктов от одномерных - в возможности концептуализации различных измерений на уровне теоретического значения.

Однако существует ряд подходов к способу определения самого понятия. Многие исследователи используют молярную и молекулярную терминологию для описания конструктов высокого порядка: эти термины произрастают из психологии, что особенно заметно при описании аттитюдных конструктов, где молярный аттитюд - это отображение индивидуального аффективного ответа на объект или действие. Не менее известен и молекулярный подход, который постулирует, что любое человеческое верование отражается отдельным аттитюдным измерением, подтверждающим существование некого общего аттитюда [Wright et al., 2012].

Несмотря на признание научным сообществом аттитюдного подхода к рассмотрению ряда феноменов, с многомерными конструктами ситуация обстоит иначе, и об их пользе ведутся постоянные споры в литературе. Защитники многомерных конструктов утверждают, что такие конструкты позволяют получить целостное представление о сложном феномене, благодаря чему исследователи могут сопоставить большое количество предикторов с большим количеством следствий, при этом расширить вариабельность объяснений и интерпретаций. Критики же полагают, что многомерные конструкты концептуально амбивалентны, ведь они объясняют меньше, чем их измерения в сумме, и не вносят ясность в установление отношений между своими измерениями и другими конструктами. Эта дискуссия длится уже на протяжении десятков лет и, к сожалению, на данный момент нет оснований для ее прекращения. Стоит отметить, что дискуссия о многомерных конструктах отражает дилемму организационно-поведенческих исследователей, которые, с одной стороны, хотят показать широту и значимость многомерных конструктов, а с другой - прояснить точность измерений, составляющих конструкт. Сложность состоит в том, что такие очевидно конфликтующие цели не могут быть достигнуты, если исследователь придерживается одной из сторон дискуссии. Более того, критичность часто характеризуется как необходимое зло, но многие вопросы просто не могут быть проверены эмпирически, следовательно, не будут однозначно решены в ближайшее время [Edwards, 2001].

Тем не менее, несмотря на наличие дискуссии в этой сфере, в современных исследованиях возрастает популярность таких многомерных конструктов, которые являются латентными факторами второго порядка, чьи индикаторы представляют собой автономные конструкты. Можно назвать несколько причин, объясняющих возникновение интереса к многомерным конструктам высокого порядка. Одна из них заключается в идее о том, что более широкие и объемлющие конструкты являются лучшими предикторами, предсказывающими вероятность того или иного события или поведения. Другая причина состоит в преодолении заблуждения о существовании единичного феномена, который рассматривается отдельно через две или более переменных. Наконец, еще одна причина популярности многомерных конструктов - это легкость обнаружения и анализа латентных факторов, используемых в современном структурном моделировании. Но несмотря на наличие потенциальных преимуществ многомерных конструктов, существует также тезис о том, что решение о включении конструктов в факторы более высокого порядка должно приниматься крайне осторожно, основываясь на результатах теоретического рассмотрения и эмпирического подтверждения. К сожалению, валидность многомерных конструктов не всегда находится на том же уровне, что и валидность автономных, одномерных конструктов. А если внутренняя структура конструкта более высокого порядка невалидна, то любые наблюдаемые отношения с переменными являются спорными [Johnson et al., 2011]. Именно поэтому для любого исследователя, занимающегося многомерными конструктами, важно сформировать не только представление о самом конструкте, но и выделить критерии, согласно которым переменная многомерного конструкта включается или исключается из модели [Johnson et al., 2012].

Подходы к классификации многомерных конструктов

Классификация многомерных конструктов по уровню абстракции

Американский исследователь Райан Райт совместно со своими коллегами из университета Массачусетса делает особый акцент на умении различать уровни абстракции в многомерном конструкте как необходимом условии работы с такими конструктами [Wright et al., 2012]. Вслед за Дж. Эдвардсом они предлагают уделять внимание двум первым уровням абстракции, где первый отвечает за взаимосвязи различных индикаторов с каждым измерением (первый порядок), а второй - за взаимосвязи измерений с самим конструктом (второй порядок). На первом уровне абстракции возможна концептуализация измерений как формирующих (formative) или отражающих (reflective); на втором уровне многомерные конструкты различаются по типу взаимосвязей между конструктами и их измерениями. В зависимости от типа отношений рассматриваются разные варианты конструктов: если связи идут от конструкта к его измерениям, то он называется суперординатным, потому что общий концепт отображается в специфичности измерений. Если же связи идут от измерений к конструкту, он называется агрегатным, поскольку комбинируется путем агрегирования измерений в общий концепт [Edwards, 2001]. При этом некоторые авторы называют сами конструкты отражающими или формирующими по принципу превалирующих отношений между конструктом и измерениями [Roy et al., 2012]. В обоих случаях авторы постулируют, что эффективное измерение многомерного конструкта должно основываться на теоретическом базисе и обосновании, по какому типу выстраиваются взаимоотношения между переменными внутри конструкта.

Исследователи также отмечают, что важно анализировать отношения между многомерным конструктом и его измерениями. С целью терминологического разграничения авторы предлагают рассматривать в качестве измерений наблюдаемые переменные, поддающиеся исследованию путем использования самоотчетов, интервью, опросников, наблюдения и других методов, а конструкт при этом является предметом теоретического интереса [Edwards, Bagozzi, 2000]. Очень часто отношения как на уровне первого, так и второго порядка выглядят отражающими или формирующими, причём на каждом уровне они могут совпадать или различаться.

Концептуализация многомерного конструкта как формирующего или отражающего может быть проблематичной, так как уровень второго порядка не существует отдельно от его измерений, и разница между отражающими и формирующими типами отношений может быть заметна при рассмотрении соответствующих измерительных моделей. Отражающие отношения чаще всего представляют один концепт, где измерения описывают один и тот же конструкт и каждое измерение отражает конструкт в целом. Именно поэтому отражающие измерения считаются концептуально взаимозаменяемыми, и устранение одного из них, как правило, не влияет на интерпретацию всего конструкта. Что касается формирующих отношений, то они описывают различные измерения или грани конструкта. Многомерность таких отношений предполагает, что каждое измерение должно описывать особый аспект конструкта, вследствие чего устранение формирующего измерения равносильно удалению части конструкта [Edwards, 2011].

Если отражающий или формирующий конструкт подразумевает причинность (каузальность), например, всеобъемлющий конструкт является функцией своих индикаторов, то многомерный конструкт скорее представляет собой объединение общего концепта и его измерений. Отношения причинности остаются важными в многомерных конструктах, но, тем не менее, не стоит стремиться трактовать взаимоотношения многомерного конструкта и его измерений всегда как каузальные - они скорее должны быть концептуализированы как связь между всеобъемлющей идеей и ее измерениями [Wright et al., 2012].

Говоря об отношениях на втором уровне абстракции, имеет смысл упомянуть наиболее распространенную типологию разделение конструктов на суперординатные и агрегатные.

Суперординатный конструкт - это общий концепт того, что называется "обнаруженный в своих измерениях". В то время как отражающие отношения вариабельны, измерения суперординатного конструкта сами по себе являются конструктами с основной функцией - отображать более общий конструкт. В этом и есть важное отличие от одномерного отражающего конструкта, который может использовать взаимозаменяемые индикаторы для проявления конструкта. Если одно измерение суперординатного конструкта будет отсутствовать, это не позволит определить общее значение данного конструкта, то есть, скажется на содержательной валидности. В некоторых исследованиях суперординатные конструкты операционализируются через суммирование факторных значений измерений первого порядка, однако этот подход игнорирует ошибку измерения и не позволяет установить различия в отношениях между конструктом и его измерениями. Чтобы исправить эту проблему, методологи рекомендуют моделировать суперординатный конструкт как фактор первого порядка, хотя и данный подход проблематичен, с одной стороны, потому что происходит смешивание ошибки измерения со спецификой измерений, с другой - в силу игнорирования отношений между каждым измерением и его индикаторами. В результате такой подход создает дополнительные источники ошибки в оценке структурной модели. Современные методологи поддерживают моделирование многомерных конструктов как моделей второго порядка: с этой целью суперординатный конструкт рассматривается как фактор второго порядка, его измерения - как факторы первого порядка, а индикаторы измерений - как наблюдаемые переменные [Wright et al., 2012].

В отличие от суперординатного конструкта, агрегатный конструкт - это сочетание измерений, в котором все измерения объединены, чтобы создать конструкт. При этом измерения агрегатного конструкта похожи на формирующие, в которых необязательна ковариация переменных. Однако если формирующие измерения являются наблюдаемыми переменными, то измерения агрегатного конструкта - это тоже конструкты, определяемые как специфические компоненты общего конструкта, который они вместе составляют. Агрегатный конструкт обычно операционализируется путем суммирования значений факторов первого порядка с равными весами, хотя в некоторых случаях измерениям назначаются эмпирически выведенные веса в зависимости от типа факторного анализа. В других ситуациях веса измерений зависят от специфичности измерений, представленных как формирующие индикаторы конструкта в структурной оценке модели. Чтобы идентифицировать структурную модель, второй уровень конструкта должен быть прямой или непрямой причиной хотя бы двух наблюдаемых переменных. Таким образом, на веса измерений оказывают влияние не только корреляции между измерениями, но и отношения между измерениями и переменными. [Wright et al., 2012].

Хотя большинство многомерных конструктов являются суперординатными или агрегатными, существуют также и другие типы многомерных конструктов, причем некоторые из них находятся на том же уровне, что и их измерения, но не являются алгебраической функцией своих измерений. Такой альтернативный подход к многомерной концептуализации имеет место, когда измерения создают что-то внутри глобального конструкта, но различие между ними достаточно, чтобы они оставались индивидуальными конструктами. В рамках этого подхода многомерный конструкт моделируется как мультивариативная структурная модель, в которой измерения являются отдельными взаимосвязанными конструктами.

Многомерные конструкты могут также быть выведены из специфических уровней своих измерений - они известны как профильные конструкты, измерения которых не могут быть сложены алгебраическим путем. В результате исследователи обычно идентифицируют различные уровни измерений и интерпретируют конструкт путем профилирования его уровней. Так, например, организационная среда концептуализируется как двумерный конструкт с такими измерениями, как "простое-комплексное", "статичное-динамичное". Эти два измерения в сумме дают четыре профиля организационной среды, которые имеют различное влияние на организационную структуру и процессы.

Еще один тип многомерных конструктов сочетает в себе особенности суперординатных и агрегатных конструктов. Например, многомерный конструкт может включать и отражающие, и формирующие измерения, похожие на множественные индикаторные/причинные модели в структурном моделировании. Есть также многомерные конструкты, имеющие нелинейные отношения с их измерениями. В то время как исследователи развивают вышеупомянутые типы многомерных конструктов теоретически, в практических исследованиях статистический аппарат не всегда позволяет запускать такие модели, поэтому не все из вышеперечисленных моделей активно используются в исследованиях [Wright et al., 2012].

Классификация многомерных конструктов по цели

Критерий уровня отношений позволяет установить, существует ли многомерный конструкт на более глубоком и более обобщенном уровне по сравнению с его измерениями, либо он находится на том же уровне и выступает всего лишь комбинацией своих измерений. В последнем случае многомерный конструкт является ненаблюдаемым и лежит в основе своих измерений, где каждое измерение многомерного конструкта - это особая форма реализации самого конструкта. Можно сказать, что в этом случае многомерный конструкт является абстракцией более высокого порядка по отношению к своим измерениям, и эту категорию принято называть латентной моделью. Если же многомерный конструкт существует на том же уровне, что и его измерения, появляется необходимость в использовании второго критерия - формы отношений.

Форма отношений определяет, можно ли рассматривать многомерный конструкт как алгебраическую функцию от его измерений, но важно отметить, что эта классификация возможна только в том случае, если многомерный конструкт не находится глубже по уровню, чем его измерения. В некоторых случаях измерения конструкта могут быть объединены в общее отражение конструкта, что называется агрегатной моделью. В других ситуациях в силу теоретической природы многомерного конструкта он может интерпретироваться как множество профильных форм от пар характеристик различных измерений, где уровни многомерного конструкта зависят от профильных уровней каждого из его измерений. В предложенной классификации такой конструкт называется профильной моделью.

В литературе существуют также многомерные конструкты, в которых авторы не определяют отношения между конструктом и его измерениями. Например, Г. Хофстеде развивает четыре измерения культуры общества: индивидуализм, дистанция власти, маскулинность и избегание неопределенности, но при этом не предлагает теоретической дискуссии об отношении этих измерений к многомерному конструкту культуры. Однако определение отношений между конструктом и его измерениями необходимо как минимум по трем причинам: для определения исследовательского вопроса, с целью теоретической экономии, для определения отношений с другими конструктами [Law et al., 1998]. Поэтому использование многомерных конструктов может существенно облегчить исследовательскую задачу, но при этом требует определенных теоретических оснований и эмпирически подтвержденных фактов в отношении исследуемого конструкта. Эта проблема может быть преодолена с опорой на основные идеи о построении моделей высокого порядка.

Построение моделей высокого порядка

На основании совмещения двух вышеупомянутых подходов Б. Уилсон предложил новый подход, названный гибридным, где используется терминология компонент, факторов, латентных переменных, производится анализ компонент, основанное на ковариации структурное моделирование и эксплораторный факторный анализ. Гибридный подход также основан на идее о том, что каждый из множества индикаторов можно использовать только один раз в формировании модели, чтобы избежать создания искусственных корреляций, когда одна и та же переменная используется в конструировании более чем одного конечного термина [Wilson, Henseler, 2007].

Что касается практического аспекта, то в литературе основным способом построения моделей высокого порядка признан метод моделирования структурными уравнениями, доступный в большинстве статистических пакетов и известный также как структурное моделирование, анализ ковариационных структур и каузальное моделирование [Наследов, 2013]. Оно использует в большей степени дедуктивную логику (конфирматорную), нежели индуктивную (экплораторную): предполагается предварительное построение модели с целью ее дальнейшей проверки на соответствие эмпирическим данным и коррекции с помощью инструментов структурного моделирования. Важность структурного моделирования в психологии обусловлена тем, что психологическое знание предполагает изучение сложных, динамических и самоорганизующихся систем, и простого факторного или регрессионного анализа уже недостаточно для достижения исследовательских целей [Остапенко, 2013]. Использование метода моделирования структурными уравнениями приводит к созданию моделей нескольких типов: моделей путей, измерительных моделей и структурных моделей. Модель путей включает в себя направленные и ненаправленные связи между явными измеримыми переменными, часть из которых является зависимыми, часть - независимыми. Измерительная модель основана на конфирматорном факторном анализе и предполагает наличие латентного конструкта, не поддающегося прямому измерению, но лежащего в основе ряда индикаторов. Корректировка такой модели состоит в определении вклада каждого индикатора в оценку латентного конструкта и принятии решения о необходимости исключения индикатора из состава модели. Структурная модель строится изначально по принципу измерительной модели, а затем происходит добавление путей после корректировки исходной модели [Наследов, 2013].

Выбор типа модели для построения напрямую зависит от исследуемого конструкта и налагает определенные требования на исходные данные для анализа.

Литература

1. Наследов А.Д. IBM SPSS Statistics 20 и AMOS: профессиональный статистический анализ данных. СПб.: Питер, 2013. 416 с.

2. Остапенко Р.И. Структурное моделирование в психологии и педагогике: проблемы науки и образования // Перспективы науки и образования. 2013. № 2. С.49-60.

3. Edwards J.R. Multidimensional constructs in organizational behavior research: an integrative analytical framework // Organizational Research Methods. 2001. No 2. P. 144-192.

4. Edwards J.R. The fallacy of formative measurement // Organizational Research Methods. 2011. N 14. P. 370-388.

5. Edwards J.R., Bagozzi R.P. On the nature and direction of relationships between constructs and measures // Psychological Methods. 2000. Vol.5. No 2. P. 155-174.

6. Johnson R.E., Rosen C.C., Chang C. To aggregate or not to aggregate: steps for developing and validating higher-order multidimensional constructs // The Journal of Business and Psychology. 2011. No 26. P. 241-248.

7. Johnson R.E., Rosen C.C., Chang C., Djurdjevic E., Taing M.U. Recommendations for improving the construct clarity of higher-order multidimensional constructs // Human Resource Management Review. 2012. No 22. P. 62-72.

8. Newman D.A., Harrison D.A. Been there, bottled that: Are state and behavioral work engagement new and useful construct "wines"? // Industrial and Organizational Psychology. 2008. Vol.1 (1). P. 31-35.

9. Law, K.S., C.-S. Wong and W.H. Mobley. Toward a taxonomy of multidimensional constructs // Academy of Management Review. 1998. Vol. 23 (4). P. 741-755.

10. Roy S., Tarafdar M., Ragu-Nathan T.S., Marsillac E. The effect of misspecification of reflective and formative constructs in operations and manufacturing management research // The Electronic Journal of Business Research Methods. 2012. V. 10. P. 34-52.

11. Wilson B., Henseler J. Modeling reflective higher-order constructs using three approaches with PLS path modeling: a Monte-Carlo comparison // Journal of Marketing Research. 2007. N 38. P. 269-277.

12. Wright R.T., Campbell D.E., Thatcher J.B., Roberts N. Operationalizing multidimensional constructs in structural equation modeling: recommendations for IS research // Communications of the association for Information Systems. 2012. Vol. 30. P. 367-412.

Размещено на Allbest.ru