Национальные и индивидуальные детерминанты отношения людей к науке и технологиям

Всестороннее изучение отношения людей к науке и технологиям путем поиска факторов, формирующих его как на индивидуальном, так и на национальном уровне. Организация и проведение регрессионного многоуровневого анализа, оценка полученных результатов.

Рубрика Социология и обществознание
Вид дипломная работа
Язык русский
Дата добавления 12.06.2016
Размер файла 157,1 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Таким образом, проделанный анализ является крайне интересным с точки зрения нашего будущего проекта - ведь он раскрывает смысл ключевых переменных, которые будут использованы и в рамках настоящего исследования, и наталкивает на возможные пути поиска взаимодействий между ними, указывая на те связи, которые реально существуют и уже статистически доказаны (тем более, на данных WVS, которые планируем использовать и мы).

3. Образование и знание научных фактов

Образование является существенной детерминантой установок относительно науки и техники, во многом благодаря его позитивной связи с уровнем научной грамотности. Часто в качестве индикатора уровня образования (помимо количества лет, проведенных в образовательном учреждении) выступает еще и число научных дисциплин Qin, W. and Brown, J. L. (2007) “Public Reactions to Information about Genetically Engineered Foods: Effects of Information Formats and Male/Female Differences,” Public Understanding of Science 16(4): 471-88., изученных респондентов в школе/ колледже. Что касается неформальных образовательных ресурсов - чтение научных газет/ журналов/ книг, посещение музеев, просмотр телепередач и т.д. - то их использование значительно увеличивает научную грамотность - это второй по силе предиктор (Miller, 2001, 2004).

Действительно, более образованные люди склоны более позитивно относиться к науке и технологиям (Миллер, 2004), также можно заключить, что существует положительная связь между установками относительно науки в целом (“generalized” attitudes towards science Bauer, M.W., Durant, J. and Evans, G. (1994) “European Public Perceptions of Science,” International Journal of Public Opinion Research 6(2): 163-86.) и знанием научных истин. Однако этого нельзя сказать о связи между научным знанием и установками относительно различных отдельных областей науки - так, информированность в вопросах клонирования только ухудшает установку индивида относительно него. Как уже было отмечено, Евробараметр представляет собой масштабный кросс-культурный проект, результаты которого ярко иллюстрируют нам неоднородность стран Европы и мира в целом по отношению и установкам относительно науки и уровню научной грамотности. Однако следует сказать, что это напрямую не свидетельствует о различиях в структуре связи между научным знанием и установками относительно науки между различными странами.

С одной стороны, можно постулировать наличие инвариантных социально-психологических механизмов, которые формируют корреляции между информированностью и установками. С этой точки зрения, конечно же, различия минимальны и связь носит одинаковый характер для любых обществ. С другой стороны, социальные, политические и культурные различия между государствами не должны быть проигнорированы, когда разговор заходит о связи научного знания и установок.

Так исследователями Allum, N., Sturgis, P., Tabourazi, D. and Brunton-Smith, I. (2008) “Science Knowledge and Attitudes across Cultures: A Meta-Analysis” // Public Understanding of Science 17(1): 35-54. была разработана кросс-культурная модель, предполагающая несколько интересных выводов. Во-первых, действительно зафиксирована вариация между странами в силе корреляционной связи между уровнем научного знания и установками относительно науки и технологий. Во-вторых, эта вариация действительно может быть объяснена различиями в национальных и региональных социально-экономических условиях существования различных обществ.

Здесь мы находим точку соприкосновения с «дефицитной теорией», описанной в работах многих исследователей, в том числе объяснение данного явления можно найти в данной статье Patrick Sturgis and Nick Allum. Science in Society: Re-evaluating the Deficit Model of Public Attitudes // Public Understanding of Science, 13 (2004) 55-74 URL [http://pus.sagepub.com/content/13/1/55.abstract].

Согласно этой теории, отношение к науке напрямую связано с уровнем научной грамотности - более того, постулируется, что нехватка знаний у населения современной Европы и Америки (а это действительно зафиксированное явление - лишь четверть европейцев Там же, стр. 57. является научно грамотными) приводит к росту скептицизма и недоверия к науке - именно поэтому модель и названа дефицитной.

«Сомнения людей в ценности научного прогресса и страхи перед инновациями и инновационными продуктами - генно-модифицированными продуктами, например - все это результат игнорирования научной природы, стоящей за ними. Не понимая того, что в действительности происходит в области науки и технологий, люди подменяют свою неграмотность верой в мифы и иррациональными страхами перед неизвестным» Там же, стр. 59..

Основная гипотеза дефицитной модели - это линейная положительная связь между знанием научных фактов и отношением к науке. Однако здесь и лежит серьезное основание для критики данной теории, осуществляемой приверженцами другой теории - контекстуальной теории.

В этой перспективе установка относительно науки формируется из нескольких компонентов: не только знания научных фактов и представлений об особенностях научного восприятия мира и научной теории, но и понимания путей проникновения научного знания в реальную жизнь, его институциональной укоренненности. Контекстуальной теория названа во многом и потому, что ее сторонники выступают против количественных методов изучения установок относительно науки, поскольку те вырывают респондента из социального контекста, что ведет к потере смысла действий, имеющего социальные корни. Здесь ведущей является идея о том, что знание науки является многомерным - есть «институциональное знание» - понимание того, каким образом наука встроена в систему политических, экономических и правовых институтов общества, помимо этого есть и «обыденное, локальное знание» - осознание, каким образом конкретные прикладные аспекты науки и технологии включаются в повседневных практиках в конкретных ситуациях.

Понимание науки включает не только «сухое» знание научных фактов - здесь можно выделить три измерения - интеллектуальное содержание знания, понимание методов исследования, а также понимание форм контроля при его получении Wynne, B. (1991) “Knowledge in Context” // Science, Technology, and Human Values 16(1): 111-121..

Основная гипотеза контекстуальной теории заключается в том, что углубление понимания связи между политическими, финансовыми институтами общества и наукой нарушает прямую линейную зависимость межу научной грамотностью и установками относительно ее, а порой даже способствует их ухудшению.

Спор между представителями двух теорий побудил исследователей (Wynne, 1991) к разработке подхода, объединяющего в себе методы, заложенные с основу обеих. Было предположено, что: 1) с ростом научной грамотности улучшается и отношение к науке (дефицитная теория), 2) у людей, обладающих повышенным знанием об институциональном устройстве и принципах принятия решений в политике, научная грамотность связана с установками относительно науки совершенно иным образом по сравнению с теми, у которых такого знания нет, 3) при минимальном уровне знания институционального устройства позитивный эффект научной грамотности на установки максимален, при увеличении знания он убывает и становится негативным (контекстуальная теория).

Используя данные исследования Социальных Установок в Британии (1996) удалось установить, что первая гипотеза действительно верна, а вот вторая - нет: повышение осведомленности об институциональном устройстве только усиливает положительность установок относительно науки. Что касается последней гипотезы, то она действительно справедлива - при контроле знания институционального устройства, возрастание научной грамотности приводит к улучшению установок относительно науки, то же самое происходит и в обратном случае - при контроле научной грамотности влияние на них знания институционального устройства также является положительным.

Основной вывод, который можно сделать из всего этого, заключается в следующем: при любом уровне научной грамотности углубление знаний и представлений об институциональном устройстве общества, взаимодействии науки с его институтами только улучшает имеющиеся установки относительно науки.

4. Гендер и возраст

Вопрос о том, почему одни люди более склоны искать, усваивать, понимать и использовать информацию о научных исследованиях, а другие - нет, также тесно связан с отношением к науке и технологиям.

Помимо всех прочих факторов оценивается воздействие таких показателей как пол и возраст. Было выявлено (Миллер, 2004), что женщины по данному показателю уступают мужчинам, взрослые - молодым людям, в независимости от влияния пола и возраста, позитивное влияние оказывается уровнем образования респондента.

Гендерные различия в установках относительно науки сегодня можно считать доказанных фактом, а причины их, по мнению некоторых исследователей Qin, W. and Brown, J. L. (2007) “Public Reactions to Information about Genetically Engineered Foods: Effects of Information Formats and Male/Female Differences,” Public Understanding of Science 16(4): 471-88., стоит искать в разных демографических характеристиках мужчин и женщин - так, религиозность и уровень образования выступают в роли значимых медиаторов между принадлежностью к полу и установками относительно науки и технологий.

Здесь стоит сделать интересное замечание - раз мужчины более осведомлены в вопросах науки и их установки относительно нее более положительные в сравнении с установками женщин, то при объяснении данного явления вполне можно опираться на дефицитную теорию, гласящую, что с ростом научного знания улучшаются и установки индивидов. Однако некоторые исследователи Например, von Roten, F. C. (2004) “Gender Differences in Attitudes toward Science in Switzerland,” Public Understanding of Science 13(2): 191-9. придерживаются более сложного взгляда на связь установок и гендера.

Так, факт того, что женщины настроены более пессимистично и имеют более негативные установки относительно науки и технологий по сравнению с мужчинами, а исследования женских и мужских установок относительно биотехнологий показали, что первые с приростом знания о данной области науки становятся более негативными, вторые - наоборот, смещаются к положительной части континуума - наталкивает на размышления относительно неполноценности дефицитной теории и несправедливости замечания о наличии простой линейной связи между знанием и отношением к науке.

Исследователи, приверженные контекстуальной теории, которая, как уже отмечалось выше, противопоставлена дефицитной, (в частности, Richard M. Simon) Richard M. Simon. Gendered contexts: Masculinity, knowledge, and attitudes toward biotechnology // Public Understand. Sci. 20(3) (2011), 334-346. приходят к выводу, что мужчины испытывают угрозу своей маскулиности, которая для них кроется в развитии биотехнологий (как наиболее противоречивой области научных исследований, вокруг которой сосредоточенно внимание общественности и СМИ, начиная еще с 70-х годов прошлого века - ведь происходит манипуляция процессами жизни, как многие считают, в целях следования индивидуалистическим интересам и коммерческой прибыли), что и является причиной их негативных установок относительно науки и технологий. Мужчины, со свойственной им маскулиностью, являющейся социально сконструированным приписанным им обществом качеством, склонны отвергать спорные научные разработки ввиду угрозы их гендерной идентичности.

Предполагается, что гендерные особенности восприятия жизни у мужчин и женщин являются тем контекстом, в котором укоренены знания о биотехнологиях, а беспокойство о финансовом благосостоянии является прямой угрозой для мужской гендерной идентичности. Такая угроза вызывает негативную психологическую реакцию у мужчин, делая их нетерпимыми в отношении новых спорных технологий, таких как биотехнологии и ухудшая их установки. Так, было выявлено, что с ростом обеспокоенности своим материальным благосостоянием мужчины все более пессимистично склоны оценивать роль науки, и даже рост знания в области научных достижений не способствует улучшению их установок.

5. Религиозность и доверие

Несмотря на широко распространённый миф о возможности широкой общественной дискуссии о вопросах науки и технологий, необходимо констатировать тот факт, что большая часть населения многих стран мира (Европе - не исключение) не понимает суть происходящего в данных сферах.

Специфические темы, касающиеся узкоспециализированных областей научного знания (стволовые клетки, генномодифицированные организмы, нанотехнологии) требуют и особого знания, которого у людей может и не быть заведомо.

Поэтому неизбежен процесс, при котором для понимания научных разработок и достижений индивиды подключают другие системы своего повседневного опыта - религиозные верования, предрассудки, субъективные оценки, интуитивные суждения, рождающиеся в процессе межличностного взаимодействия и обмена мнениями и знаниями.

Исследователями (Liu, Priest, 2009) приведен, на наш взгляд, отличный пример столкновения религиозных воззрений и научного знания, плодом которого выступает тотальное торможение развития последнего, порой крайне неоправданное и несправедливое, тем не менее, являющееся отличительной чертой современной эпохи. Так, открытие феномена применимости стволовых клеток, которые могут быть получены из человеческих эмбрионов, для лечения многих доселе неизлечимых болезней, вызвало понятное негодование среди религиозной части общественности. И даже тот факт, что сегодня стволовые клетки могут быть получены и из иных источников помимо эмбрионов, не позволяет активно внедрять подобные достижения ввиду неутихающей дискуссии между наукой и по большей части не до конца понимающей сути происходящего общественностью, подменяющей свое незнание религиозными убеждениями.

Таким образом, пристального внимания заслуживают исследования, целью которых выступает поиск факторов, формирующих общественное мнение по отношению к различным сферам науки - в особенности к таким современным направлениям как генная инженерия, исследования космоса, нанотехнологии и проч., являющиеся особо значимыми сферами для развития стран при текущем положении дел.

Так, например, в исследовании, Hui Liu and Susanna Priest. Understanding public support for stem cell research: media communication, interpersonal communication and trust in key actors // Public Understanding of Science. №18(6) (2009), 704-718. ключевыми факторами при формировании общественного мнения о науке (на примере США) были признаны религиозность (участие в богослужениях), пользование СМИ, межличностное взаимодействие и уровень доверия.

Роль СМИ (порой крайне неоднородная, способствующая как улучшению, так и ухудшению восприятия образа науки) в формировании общественного мнения очевидна, именно это обстоятельство подкрепляет справедливость включения фактора пользования и знания источников информации типа газет, телевидения и интернета в модель отношения к науке. Гипотеза для этой части модели, которую авторы задались целью проверить заключалась в том, что представления людей о стволовых клетках (а именно эта область научного знания стала предметом в рамках данного исследования) находятся под неоднородным влиянием разных средств массовой информации, тем не менее, именно просмотр телепередач оказывает наиболее сильное влияние.

Следующий фактор - знание или, иными словами, знакомство с определенной областью знания - вызывает дискуссию, имеющую место в современной литературе. Бытуют несколько точек зрения, первая из которых (уже освещенная нами ранее) гласит, что рост научной грамотности способствует улучшению установок населения относительно науки - то есть прирост знания у отдельного индивида способствует тому, что в его сознании воспринимаемые выгоды от научного прогресса перевешивают потенциальные риски. Существует и другая точка зрения Там же, стр. 707., гласящая, что высокая научная грамотность негативно скоррелирована с установками относительно науки ввиду разоблачения мифа о безобидности многих научных достижений и их последствия для общества. Тем не менее, наиболее важна та деталь, что главным для предсказания отношения к науке является не фактическое знание научных фактов, измеренное как количество правильных ответов на особые вопросы анкеты, а именно знакомство индивида с определенной областью, то есть собственное представление о степени его степени компетентности в данном вопросе. В связи с этим, гипотеза относительно данного фактора следующая: уровень знакомства с областью научного знания (стволовые клетки) положительно связан с восприятием выгоды (положительная установка).

Связь межличностного взаимодействия и отношения к науке, по мнению авторов, может быть выражена в форме следующей гипотезы: частые межличностные дискуссии о проблеме стволовых клеток связаны с положительным восприятием данной области. Средства массовой информации и межличностные дискуссии, как правило, убеждают индивида относительно науки в одном направлении (либо одновременно ухудшают ее образ, либо одновременно улучшают) - ведь так, как проблема стволовых клеток освещается в СМИ, напрямую влияет на то, как она обсуждается людьми в повседневной жизни.

Последний фактор, лежащий в основе отношения к науке - это доверие, ведь при его росте восприятие риска значительно снижается. При этом под доверием понимаются разные его типы - доверие к источникам информации, доверие к законам и правилам, доверие к ученым, доверие к группам граждан. Гипотеза исследования заключается в том, что, вероятно, доверие общества к ученым положительно связано с отношением к исследованиям в области стволовых клеток.

В результате авторам удалось прийти к следующим результатам. Среди всех средств массовой информации, только национальные новости способствуют укреплению в пользу исследований в области стволовых клеток. Доверие ученым и политическим лидерам способствует укреплению позитивной установки относительно науки. Знакомство с данной отраслью научных исследований оказывает статистически значимый положительный эффект на отношение к ней, а вот межличностное взаимодействие (участие в дискуссиях со знакомыми/ друзьями/ родственниками) - не оказывает. С ростом интенсивности вовлечения в религиозные церемонии усиливается восприятие исследований в области стволовых клеток в терминах риска, который они несут. Кроме того, те, кто не посещают религиозные службы вообще или посещают их редко, имеют позитивный взгляд на науку, который мало зависит от процесса межличностного взаимодействия (обсуждения). Те, кто посещает службы часто, более негативно настроены относительно науки, к тому же, их мнение еще слабее подвержено мнению окружения. Наконец, те, чья вовлеченность в религиозные обряды констатируются на уровне средней, испытывают воздействие других при формировании собственного мнения о науке, как правило, позитивного.

Однако, то, что должно быть оценено критически - это невысокое качество полученной модели - в пределах 40% объясненной дисперсии. То есть остальные 60% объясняются какими-то другими факторами помимо религиозности, доверия, использования СМИ и межличностного взаимодействия. Наша задача - проверить справедливость и гипотез и полученных результатов, и - что более значимо - дополнить модель другими предикторами, которые повысят ее качество, а, значит, и прогностическую силу и соответствие реальному положению дел.

1.4 Спецификация модели и гипотезы

Итак, что же мы можем заключить об изучении отношения к науке и технологиям, основываясь на проведенном нами обзоре релевантной литературы?

Несомненно, проблема измерения существует - так, с одной стороны, разнородность подходов к пониманию феномена «отношения к науке и технологиям» породили существенные противоречия между исследователями. С другой стороны, в большинстве рассмотренных нами исследований установок населения относительно науки и технологий используются одни и те же индикаторы и один и тот же список утверждений, который (Pardo, Calvo, 2002) не отражает существующей реальности и не охватывает всех аспектов восприятия населением науки и техники.

Тем не менее, осознавая этот факт, мы намерено прибегаем к данным World Value Survey, полученным в ходе применения методологии, где отношение к науке и технологиям измеряется при помощи именно таких индикаторов. Для этого существует несколько причин: во-первых, для нас ключевым требованием к данным является «мировой» масштаб охвата, необходимый для проведения кросс-культурного исследования. Во-вторых, свои ограничения вносит и метод анализа данных, к которому мы собираемся прибегнуть. В нашем случае, новизна исследования заключается именно в построении многоуровневой регрессионной модели, включающей факторы нескольких иерархических уровней - уровня индивидов и уровня стран. Выбор такого метода вносит свои ограничения и по отношению к структуре используемых данных (например, желаемое число стран должно быть не менее 30). Принимая во внимание эти особенности, мы признаем: на настоящий момент данных, которые обладали бы высокой надежностью, широким охватом и включали бы одновременно все переменные, необходимые для выделения интересующих нас факторов (индивидуальные ценности, социальный капитал, установки относительно науки и технологий), кроме WVS просто нет. Поэтому мы остановим свой выбор именно на этом источнике данных.

Итак, отношение к науке и технологиям в нашем случае будет комбинированным показателем, измеренным на основе индикаторов, отражающих мнения людей по поводу отдельных аспектов воздействия науки и технологий на их жизнь и жизнь общества в целом.

Из всех рассмотренных в литературе факторов для построения нашей модели мы выделим следующие:

· индивидуальные ценности

· социальный капитал

· уровень религиозности

· пол, возраст, образование, доход

· частота использования персонального компьютера

на индивидуальном уровне,

а также:

§ человеческий капитал

§ ВВП

на национальном уровне.

Если детерминанты индивидуального уровня включены в состав переменных, входящих в состав базы данных WVS-2005, то макроэкономические показатели будут позаимствованы из статистических источников, а именно - WorldBank.

Мы ожидаем получить результаты, которые позволят опровергнуть либо подтвердить следующие гипотезы, выделенные в результате анализа предшествующих исследований.

A. Индивидуальные ценности оказывают значимое влияние на установки относительно науки и технологий.

1. При высокой выраженности ценностей новизны и риска установки относительно науки и технологий становятся более положительными.

2. При высокой выраженности ценности безопасности установки относительно науки и технологий становятся более негативными.

B. Компоненты социального капитала оказывают неоднозначное влияние на установки относительно науки и технологий:

1. При высоком уровне доверия между людьми установки относительно науки и технологий улучшаются.

2. Как участие в общественных организациях, так и неодобрение различных форм девиантного поведения способствуют ухудшению установок относительно науки и технологий.

C. С ростом религиозности установки относительно науки и технологий ухудшаются.

D. Установки женщин относительно науки и технологий более негативные по сравнению с установками мужчин.

E. Молодые люди склоны более позитивно оценивать воздействие науки и техники по сравнению с людьми старшего возраста.

F. С ростом уровня образования установки относительно науки и технологий улучшаются.

G. С ростом дохода индивида, его отношение к науке и технологиям улучшается.

H. Более частое использование персонального компьютера способствует улучшению установки относительно науки и технологий.

I. Более высокому значению человеческого капитала соответствуют и более позитивные установки относительно науки и технологий.

J. В странах с более высоким значением ВВП установки населения относительно науки и технологий более позитивные по сравнению со странами с более низким благосостоянием.

2. Методическая глава

2.1 Измерение основных понятий

1. Установки относительно науки и технологий

В базе данных World Value Survey за 2005 год представлен ряд суждений, отражающих отношение населения различных стран мира к науке и технологиям. Учитывая результаты предыдущих исследований (Miller, Inglehart, 2012), можно было бы предположить существование двух факторов отношения к науке - фактора риска и фактора благоприятных ожиданий, описанных авторами. Однако, во-первых, список, представленный в нашей базе данных, является усеченным по отношению к вопроснику, использованному Миллером, во-вторых, (и это наиболее значимое замечание), для нас крайне важно проверить структуру установок по отношению к науке и технологиям среди населения всех стран мира одновременно. Иными словами - можем ли мы считать, что восприятие науки, например, жителями Германии сходно с восприятием науки жителями США, и в основе той или иной установки лежат одни и те же суждения (то есть структура установки одинакова, что позволяет включать ее в уравнение многоуровневой регрессии). Таким образом, наша основная цель заключалась в обеспечении возможности межстранового сравнения и определении, измеряет ли используемый инструмент одно и то же в различных условиях наблюдения и изучения феномена (Davidov, 2008).

В качестве проверки данного суждения был проведен многогрупповой подтверждающий факторный анализ с проверкой наличия различных типов инвариантности. В итоге удалось заключить, что в случае с установкой относительно науки и технологий наблюдается конфигуральная инвариантность. То есть суждения, которые были включены в состав установки, обладали одинаковой конфигурацией нагрузок во всех странах.

В итоге из множества суждений, отражающих отношение населения к науке и технологиям, были отобраны три, которые легли в основу индекса «Установка к науке», выступающего в роли зависимой переменной в нашей модели.

1. «Стал ли мир лучше, или наоборот - хуже - благодаря науке и технологиям?»

2. «Наука и технологии делают нашу жизнь более простой и здоровой»

3. «Благодаря науке и технологиям откроется больше возможностей для будущих поколений»

Шкала для измерения ответов на данные суждения включает в себя 10 пунктов, и в случае с каждым из них однонаправлена. Был получен итоговый усредненный индекс, демонстрирующий восприятие науки в каждой из стран (значения индекса также лежат в пределах от 1 до 10). Соответственно, увеличение индекса отражает более благосклонное отношение к науке и технологиям.

Справедливость и логичность включения именно этих суждений как раз и была доказана при помощи проверки на инвариантность.

2. Социальный капитал

Методология, используемая при операционализации и измерении понятия «социальный капитал» и его компонентов достаточно специфична. Так, мы намерены руководствоваться теми же принципами, что были использованы исследователями в данной области (Knack, Keefer, 1997), (Putnam, 1993).

В частности, для измерения первого компонента - уровня доверия мы будем использовать вопрос: «Если говорить в целом, Вы считаете, что большинству людей можно доверять или нужно быть очень осторожными в отношениях с людьми?». На индивидуальном уровне в уравнение будет введена дихотомическая переменная TRUST, где 0 - доверять нельзя, 1 - доверять можно. На страновом уровне в роли показателя уровня доверия используется доля респондентов внутри каждой из стран, указавших, что большинству людей доверять можно - MACROTRUST.

Для измерения силы норм гражданского поведения (civic cooperation) мы намерены использовать вопрос: «Сейчас я зачитаю Вам различные высказывания. Для каждого из них скажите, насколько, по Вашему мнению, то, о чем говорится, заслуживает оправдания? (1 означает "это никогда не заслуживает оправдания", а 10 - "это всегда заслуживает оправдания")». Список данных утверждений в том исследовании, на которое опираемся мы, состоял из следующих утверждений:

а) получение, государственных пособий, на которые вы не имеете права

б) неоплата проезда в общественном транспорте

с) неуплата налогов

г) хранение у себя случайно найденных денег

е) попытка скрыть факт случайного нанесения ущерба припаркованному автомобилю.

Однако указанное исследование было основано на данных более ранних волн World Value Survey, поэтому часть утверждений из списка отсутствуют в базе 2005/08 года, на которую опираемся мы.

Тем не менее, учитывая смысл и роль утверждений, призванных иллюстрировать силу норм гражданского поведения, которыми их наделяют исследователи (Knack, Keefer, 1997), (Putnam, 1993), мы произвели отбор суждений из того списка, которым располагаем.

Так, как мы можем видеть, список утверждений в традиционных исследованиях подбирался таким образом, чтобы работать отражением ситуаций, в которых люди вынуждены кооперироваться с незнакомыми анонимными по отношению к ним «другими» в так называемых условиях «дилеммы заключенного». Здесь важно отметить то, что исключаются такие нормы поведения, которые отражают отношение к- и сотрудничество внутри- ограниченных групп, основанных на родстве, этнических или национальных характеристиках, моральных и нравственных устоях. По этому принципу мы не включаем суждения о возможности оправдания таких форм поведения как: гомосексуализм, проституция, аборт, развод, эвтаназия, самоубийство. Здесь стоит отметить, что в данных случаях не возникает ситуации «дилеммы заключенного» и нет взаимодействия с другими «анонимными» акторами, а выражение отношения к таким формам поведения лишь усиливает напряженность внутри- и между социальными группами в обществе, что свидетельствует о том, что они не могут служить показателями социального капитала.

В связи с этим, мы планируем использовать следующий список утверждений, отражающих морально-этические нормы поведения:

а) получение государственных пособий, на которые вы не имеете права

б) проезд без оплаты в общественном транспорте

в) неуплата налогов

а также не использовавшееся ранее утверждение -

г) получение взятки, используя служебное положение

Каждое из этих суждений отражает силу норм гражданского поведения, иллюстрирующих способность к кооперации и ситуации дилеммы заключенного - когда на так называемых «уклонистов» или «зайцев» не возлагается каких-либо издержек. Нормы здесь выступают неформальными механизмами принуждения и являются индикатором величины социального капитала. Мы вынуждены следовать такой логике, если мы принимаем определение социального капитала, предложенного Путнамом. И мы его подобное понимание. Поэтому наш индикатор силы гражданских норм - это усредненный суммарный индекс по четырем суждениям AV_NORMS, достигающий своего максимума на отметке «10». Он отражает готовность людей к кооперации в ситуации коллективного действия, «уровень надёжности» во взаимоотношениях с другими в обществе. Неодобрение подобных типов поведения может свидетельствовать о более высоком уровне социального капитала, поскольку оно нацелено на охрану и даже сохранение благ, находящихся в общественном пользовании. Так, например, по результатам некоторых исследований с неодобрением подобного поведения (уклонение от налогов, взятки, проезд зайцем в общественном транспорте) позитивно связаны установки на сохранение окружающей среды(Owen, 2004), а также и показатели экономического развития страны в целом (Knack, Keefer, 1997).

Наконец, что касается «ассоциативной активности» в обществе - то она измерена посредством вопроса: «Скажите, состоите ли Вы в какой-либо из таких организаций? Если да, то скажите, пожалуйста, насколько активное участие Вы принимаете в работе этой организации».

Список организаций следующий:

а) религиозные или церковные организации

б) спортивные организации или организации, связанные с проведением досуга

в) организации, связанные с искусством, музыкой, или образованием

г) профсоюзы

д) политические партии или группы

е) экологические организации

ж) профессиональные объединения

з) гуманитарные или благотворительные организации

л) организации по защите прав потребителей

Мерой плотности ассоциативной деятельности является средний показатель числа групп, в которых состоят жители той или иной страны - AV_MEMB. Такая методология приближена к представлению Путмана о плотности горизонтальных сетей в обществе (Knack, Keefer, 1997).

3. Индивидуальные ценности

В качестве индикаторов ценностей, которые могут предсказать установку индивида относительно науки и технологий, будут использоваться ответы респондентов на вопросы, в которых необходимо оценить степень своего сходства с описываемыми людьми (от 1 - «совершенно не похож на меня», до 6 - «очень похож похож на меня»):

1) «Для него важно придумывать что-то новое» ЦЕННОСТЬ НОВИЗНЫ (VAL_NEW)

2) «Для него важны приключения и поиск риска» ЦЕННОСТЬ РИСКА (VAL_RISK)

3) «Для него важно жить в безопасном окружении» ЦЕННОСТЬ БЕЗОПАСНОСТИ (VAL_SAFE)

Следует отметить, что данные ценности были центрированы с целью сгладить возможные случайные отклонения и тенденции расположения ответов на концах шкал (когда респондент дает в случае всех суждений либо «крайние» ответы, либо некий средний пункт - отмечает везде «3» например).

Выбор данных суждений неслучаен и отражает наши представления о возможных взаимосвязях ценностей индивида и установки относительно науки и технологий. Так, в соответствии с исследованиями, результаты которых приведены выше (например, Лебедева, 2010) ценности открытости изменениям (первые два суждения) способствуют улучшению отношения к инновациям. Поэтому вполне логично предположить, что и в нашем случае более высокая степень согласия с этими утверждениями способствуют и улучшению установки относительно науки и технологий. Что касается ценности безопасности, то в методике Шалома Шварца, например, предполагается, что оно входит в состав ценностного индекса «Сохранение», который противостоит «Открытости изменениям». Вследствие этого, интересно будет рассмотреть взаимодействие степени выраженности этой ценности с установкой по отношению к науке и технологиям.

Данные переменные будут последовательно включены в анализ, что позволит оценивать реальную предсказательную силу каждой из ценностей, отраженную в качестве получаемой модели.

4. РЕЛИГИОЗНОСТЬ

Данный индикатор является крайне существенным для формирования представлений о науке и научных достижениях, о чем, как было указано выше, свидетельствуют результаты некоторых исследований (например - Liu, Priest, 2009).

Так, мы планируем использовать следующую переменную, характеризующую религиозность населения исследуемых стран:

«Как часто вы посещаете религиозные службы?» (где 1 - чаще чем раз в неделю, 7 - никогда).

5. Уровень технических навыков

Помимо всего прочего, мы планируем использовать показатель частоты использования персонального компьютера (никогда, иногда, часто).

6. Макропоказатели

Опираясь на опыт предыдущих исследователей (Dakhli, De Clercq, 2004) в качестве макропоказателей, которые потенциально способны объяснить различия в восприятии науки и технологий населением различных стран мира мы выбираем следующие:

1. Среднедушевой показатель ВВП

2. Человеческий капитал (HDI)

Данные показатели будут взяты из официального статистического источника URL: [http://data.worldbank.org/] и будут введены в уравнение многоуровневой регрессии на страновом уровне. Наши основные данные - 5-ой волны Мирового Исследования Ценностей - собраны в период с 2005 по 2007 год. Мы планируем рассмотреть воздействие макропоказателей на выраженность установок относительно науки и технологий и поэтому предполагаем, что показатели макроуровня предшествовали во временном отношении формированию определенного мнения у населения. Поэтому макроданные принадлежат периоду 2000-2001 годов, что является вполне оправданным временным промежутком.

Так как в основе методологии расчета человеческого капитала лежит показатель ВВП следует учитывать возможность возникновения проблемы мультиколлинеарности. В ее избежание переменные будут вводиться последовательно. Помимо этого, с целью проверки возможной криволинейной зависимости между установками и ВВП в уравнение будет введена величина ВВП, возведенная в квадрат.

7. Социально-демографические характеристики

- Образование (EDU_CAT)

Набор дихотомизированных переменных, полученных из переменной «достигнутый уровень образования» и перекодированных таким образом, что первая отражает отсутствие какого-либо образования вообще, вторая - наличие начального и среднего образования, третья - наличие высшего образования. Первая переменная не будет водиться в регрессионное уравнение, иными словами - служить основой для сопоставления, то есть контрольной переменной. Несмотря на то, что исходная переменная включала в себя 9 градаций - ступеней образования, мы сознательно перекодировали ее в меньшее число дихотомических переменных в виду того, что образовательные системы в разных странах различаются, и желаемая точность измерения в любом случае не может быть достигнута.

- Пол (GNDR)

В виде дихотомической переменной (где 0 - женский, 1 - мужской).

- Возраст в виде интервальной переменной (AGE)

- Доход (INCOME_CAT)

Дихотомизированный набор переменных, где каждая отражает принадлежность к той или иной ступени дохода, где первая - самая низшая, 10 - наивысшая. Первая переменная не вводится в уравнение и становится эталонной категорией для сопоставления с ней эффектов остальных ступеней дохода.

2.2 Многоуровневый регрессионный анализ

Многоуровневое исследование - это крайне распространённый тип социального исследования, где предметом изучения выступают взаимосвязи между индивидами и обществом. Действительно, взаимодействие индивидов всегда протекает на локальном индивидуальном уровне вне отрыва от социального контекста и его ключевых характеристик. Получается, что не только поведение индивидов формируется под воздействием групп, которым они принадлежат, но и эти группы также формируются индивидами, которые входят в их состав.

Это и есть основная идея многоуровневого подхода к изучению социальной действительности - существует некоторая иерархическая система, в которой индивиды собраны «в гнезда» и существует значимое структурное различие между индивидами и группами, разведенными на разные уровни в иерархии.

При этом на каждом из иерархических уровней - на уровне индивидов и уровне группы - можно выделить набор свой переменных, который впоследствии подвергнется изучению. Более того, некоторые переменные, введенные в анализ, на разных уровнях могут оказывает различное влияние на интересующий нас феномен. Так, на индивидуальном уровне эффект может быть положительным, на уровне группы - отрицательным.

В связи с этим, выделяется (Lazarsfeld, Menzel, 1961; Joop J. Hox, 2010) несколько типов переменных, в основе деления - процедура агрегации, либо наоборот, дисагрегации, через которую они прошли. Так выделяются глобальные (измеряемые на том уровне, на котором действительно существует переменная - например, пол на уровне индивидов), структурные (измеренные на более низком уровне и введенные после процедуры агрегации в анализ на более высоком иерархическом уровне - например, средний уровень дохода в стране Х) и контекстуальные переменные (измеренные на более высоком иерархическом уровне и процедурой дисагрегации приписанные элементам на более низком уровне - например, каждому ученику приписывается средняя успеваемость, зафиксированная в школе).

Итак, применение метода многоуровневой регрессии необходимо по ряду причин. Оно позволяет избежать ошибок, возникающих в случае с применением к переменным разного иерархического уровня стандартного метода множественной регрессии.

Во-первых, решается проблема учета статистической ошибки, возникающей при агрегации, когда часть информации теряется при переходе от большего числа элементов к меньшему, и при дисагрегации, когда множеству элементов приписывается значение переменной от небольшого числа элементов более высокого уровня. Размер выборки в данном случае - объективно это число элементов более высокого уровня. Однако включение большого числа дисагрегированных элементов в выборку приводит к установлению значимости тестов, которые отвергают нулевую гипотезу гораздо чаще, нежели предполагается в соответствии с номинальным уровнем альфа. Исследователи приходят к «значимым» результатам, которые в реальности ложны. Только учитывая на одном уровне дисперсию другого можно оценить величину статистической ошибки.

Помимо этого возникновению метода многомерной регрессии способствовало осознание ряда концептуальных проблем. Нельзя применять интерпретировать данные и применять полученные выводы к уровню, более высокому/низкому по отношению к тому, на котором они были сделаны. Данная ошибка носит название экологической ошибки (в случае, если мы интерпретируем агрегированные данные на уровне индивидов), либо атомистической (в случае, когда мы формулируем выводы на более высоком уровне, основываясь на анализе более низкого по отношению к нему - нельзя делать выводы о группе в случае огромной гетерогенности индивидов).

Таким образом, ключевая задача многоуровневого регрессионного анализа - определить прямые эффекты переменных индивидуального и группового уровней на объясняемую переменную, а также выявить действительно ли переменные группового уровня служат медиаторами для находящихся на индивидуальном уровне отношений. Если переменные группового уровня опосредуют переменные индивидуального уровня и связи между ними, то это проявляется в появлении интеракции между переменными различных иерархических уровней.

Исследуя население различных стран мира (в частности их представления о науке и технологиях), мы следуем следующей логике. Сначала отбираем сами страны, которые хотим изучить, затем внутри стран отбираем группы индивидов, чьи установки хотим изучить. Понятно, что индивидуальные установки внутри одной страны не могут быть совершенно независимыми - люди внутри одной страны более «похожи друг на друга» нежели в сравнении с представителями других стран. Определяться это может рядом общих характеристик - общей культурой, историей, сходными социальными и экономическими условиями существования. Поэтому средняя корреляция между переменными, измеренная для группы соотечественников (внутриклассовая корреляция), будет выше, чем корреляция, измеренная для представителей нескольких стран одновременно.

Стандартные статистические тесты полностью опираются на предположение о независимости наблюдений. Если данное предположение нарушается, то оценки стандартных ошибок становятся настолько малы, что результаты статистически признаются значимыми, хотя такими не являются. Все это делает очевидной необходимость решения данной проблемы путем применения метода многоуровневого регрессионного анализа.

Мы располагаем иерархически сгруппированными данными (World Value Survey, Wave 5) - имеется некоторое количество индивидов опрошенных в определенном количестве стран. Вполне разумно предположить, что в разных странах установки относительно науки и технологий могут зависеть от разных факторов. В одних странах значимый эффект может производиться социальным капиталом, в других его роль может быть куда более скромной.

Ход действий должен быть следующим - сначала должно произойти построение регрессионного уравнения отдельно для каждой из стран. Полученные на данном этапе регрессионные коэффициенты на следующем шаге сами предстают в роли зависимых переменных. Затем мы приходим к единому уравнению, также складывая полученные на разных иерархических уровнях ошибки.

страна 1: Y1 = в01 + в11X1 + в21X2 + e1

страна 2: Y2 = в02 + в12X1 + в22X2 + e2

страна 3: Y3 = в03 + в13X1 + в23X2 + e3,

и так далее для каждой из стран, где Y - это установка относительно науки и технологий, в01 - интерсепт для страны 1, в11 - регрессионный коэффициент для переменной X1 (скажем, социального капитала), в21 - регрессионный коэффициент для переменной X2 (ценность риска индивида), e1 - ошибка индивидуального уровня (среднее = о, а вариация - равная для всех групп - должна быть оценена моделью).

Регрессионные коэффициенты и интерсепты различны для каждой из стран и поэтому получили название случайных коэффициентов. Ожидается, что их значения среди всех стран подчиняются закону нормального распределения. На следующем этапе многоуровневого анализа как раз объясняется вариация регрессионных коэффициентов в путем введения объясняющей переменной группового уровня.

страна 1:

(1) в01 = y00 + y01Z1 + uo1

(2) в11 = y10 + y11Z1 + u11

(3) в21 = y20 + y21Z1 + u21

страна 2:

в02 = y00 + y01Z2 + uo2

в12 = y10 + y11Z2 + u12

в22 = y20 + y21Z2 + u22

страна 3:

в03 = y00 + y01Z3 + uo3

в13 = y10 + y11Z3 + u13

в23 = y20 + y21Z3 + u23,

и так далее для каждой из стран, где Z - это, скажем, ВВП на душу населения, u - ошибка измерения группового уровня, y - фиксированные коэффициенты, равные для всех стран.

Таким образом, первые уравнения для трех стран демонстрируют среднюю величину установки населения страны в ее зависимости от величины ВВП. Вторые - показывают, что связь между установкой к науке и технологиям и социальным капиталом в стране находится в зависимости от величины ВВП на душу населения. Третьи - что теперь в зависимости уже связь установок и индивидуальных ценностей. Таким образом, переменная группового уровня - ВВП на душу населения - является медиатором между установками и переменными индивидуального уровня.

Итоговое уравнение имеет вид:

Y = y00 + y10 X1j + y20 X2j + y01Zj + y11Zj X1j+ y21Zj X2j + u11 X1j + u21 X2j + ej+ uoj

«фиксированная» часть

«случайная» часть

Как уже было сказано выше, многоуровневый регрессионный анализ работает с проблемой внутриклассовой корреляции, поэтому одна из задач - это определение ее величины, для чего стоится пустая модель, без объясняющих переменных вообще: Yj = в0j + ej, и в0j = г00 + u0j, получаем уравнение:

Yj = г00 + u0j + ej,

из которого мы можем рассчитать внутриклассовую корреляцию (ICC), показывающую процент вариации, объясненной группированной структурой внутри страны/ пропорцию вариации группового уровня в сопоставлении с общей вариацией. Показатель ICC может быть проинтерпретирован как ожидаемое значение корреляции между двумя случайно отобранными элементами из всей популяции.

Качество многоуровневой регрессионной модели оценивается при помощи метода максимального правдоподобия, при котором подбираются такие коэффициенты, которые максимизируют функцию подобия, предсказывающую вероятность наблюдения определенных значений с учетом имеющихся оценок параметров. Помимо этого, показатель девиации показывает, насколько хорошо модель соответствует данным. Чем она ниже, тем лучше. К двум моделям, являющимся вложенными по отношению друг к другу, может быть применено статистическое сравнение с целью выявления модели более высокого качества. Также необходимо оценивать уменьшение показателя дисперсии признака при добавлении новых признаков в модель.

3. Эмпирическая глава

3.1 Данные и предварительный анализ

детерминант отношение люди наука

В рамках регрессионного многоуровневого анализа были использованы данные, собранные в результате опроса населения 32 стран мира (см. Приложение - таблица 1), находящихся на разном уровне экономического развития. Основные показатели описательной стаистики приведены в таблице 2 (см. Приложение).

Что касается социально-демографических характеристик, то средний возраст составил 43 года, 47% опрошенных составили женщины. При этом на низшей ступени дохода находятся 8% респондентов, на высшей - 3%, большинство же сосредоточены на 4-ой и 5-ой ступенях (13 и 18% соответственно). Не имеют никакого образования 6% опрошенных, 72% - начальное и среднее, 21% имеют высшее. Из опрошенных доверять другим людям готовы чуть менее трети (27%) респондентов.

Зависимая переменная - установки по отношению к науке и технологиям - принимает среднее значение 6,99 со стандартным отклонением в 1,89. В целом по выборке она положительно коррелирована с показателем уровня доверия, отрицательно - с одобрением форм отклоняющегося поведения (civic cooperation). Слабая положительная корреляция также зафиксирована между установкой по отношению к науке и технологиям и участием в общественных организациях. Однако корреляционный анализ внутри стран показывает, что если с ростом неодобрения форм отклоняющегося поведения установка по отношению к науке растет во всех исследуемых странах, то связь между участием в организациях и данной установкой не столь однозначна - в большинстве стран связь отсутствует вовсе, в остальных же принимает как низкие положительные, так и низкие отрицательные значения.

3.2 Результаты

Итак, результаты, полученные нами в ходе построения модели зависимости установки относительно науки и технологий от факторов индивидуального и национального уровней, приведены в Таблице 4 (см. приложение). Путем построения ряда моделей мы получили представление о характере этой зависимости и получили количественные оценки величины эффектов, а также смогли оценить качество моделей и их соответствие реальности.

В первую модель в качестве предиктора была включен показатель религиозности (частоты посещения служб), во второй модели оценивался эффект социального капитала (вернее, трех его компонентов - силы норм гражданского поведения, участия в организациях, индивидуального доверия), последующие 3 модели были построены для оценки эффектов, производимых на зависимую переменную индивидуальными ценностями (ценностями самостоятельности, риска-новизны, безопасности), наконец, 5-ая и 6-ая модели включают в себя показатели национального уровня - ВВП и человеческий капитал. Обе они являются финальными моделями, между которыми нет необходимости делать выбора, так как они являются равнозначными по качеству и включают различные макропоказатели.

Постепенное включение переменных в анализ и построение нескольких моделей оправдано в силу нескольких причин. Во-первых, мы получили возможность отслеживать улучшение качества модели в случае с включением в нее каждой интересующей нас переменной. Во-вторых, нам удалось избежать проблемы мультиколлинеарности между переменными, которая могла помещать оценке получаемых эффектов.

Итак, с включением в новую модель дополнительных переменных показатель девиации падает, что говорит о том, что по мере увеличения «сложности» модели, усиливается ее соответствие реальности. Если при построение модели исключительно с показателем религиозности снижение показателя девиации составило лишь 17%, то в финальной модели (при включении показателей макроуровня) падение девиации составило 52%.

...

Подобные документы

  • Анализ социологического исследования отношения людей к музыке: "Являетесь ли вы фанатом какого либо исполнителя", "Вы собираете музыкальную коллекцию", "Насколько часто вы посещаете концерты". Исследование отношения людей к представителям субкультур.

    материалы конференции [1,0 M], добавлен 24.06.2012

  • Социальные отношения: типология, ценностные и нормативные характеристики. Социальные отношения зависимости и власти. Виды власти в современном обществе. Социальные отношения на международном уровне: глобальный уровень общества, международные отношения.

    дипломная работа [79,0 K], добавлен 14.06.2010

  • Понятие и основные типы общества. Общественные отношения как отношения, которые возникают между людьми в процессе их жизнедеятельности. Нормы, регулирующие общественные отношения. Взаимодействие общества и природы. Структура общественных отношений.

    реферат [27,3 K], добавлен 19.05.2010

  • Теоретические основы социологического анализа изучения отношения к службе в армии. Проблемы Российской Армии как социального института. Социологическое исследование отношения к службе в армии призывников. Ориентация на службу людей призывного возраста.

    дипломная работа [781,5 K], добавлен 08.06.2014

  • Армия как социальный институт. Современный образ армии Российской Федерации. Причины формирования негативного отношения к срочной службе. Факторы формирования негативных отношений к срочной службе в армии на примере молодых людей, обучающихся в ЮЗГУ.

    курсовая работа [64,3 K], добавлен 10.02.2014

  • Предпосылки и пути развития социальной защиты пожилых людей. Генезис отношения к пожилым людям в обществе. Старость как социальная проблема. Система социальной защиты пожилых людей. Основные подходы к проблемам решения социальных проблем пожилых людей.

    дипломная работа [135,8 K], добавлен 04.06.2008

  • Анализ потребностей пожилых людей в организации досуга. Определение проблем пожилых людей: потери социального статуса, одиночества, ухудшения здоровья, дефицита общения. Изучение путей совершенствования организации досуга пожилых людей в Екатеринбурге.

    курсовая работа [903,7 K], добавлен 29.03.2019

  • Социологическая характеристика роли и места пожилых людей в обществе в Республике Дагестан. Международные, национальные и региональные программы активного участия пожилых людей в общественной жизни. Проблема доступности социальных услуг престарелым людям.

    курсовая работа [33,7 K], добавлен 24.11.2012

  • Изучение проблемы ограничения жизнедеятельности пожилых людей и инвалидов. Основные задачи гериатрической помощь в адаптации к старости. Особенности проведения социальной работы в домах-интернатах для престарелых и обслуживания пожилых людей на дому.

    контрольная работа [24,5 K], добавлен 19.08.2010

  • Социологическое исследование отношения молодежи к проблеме уклонения от налогов. Особенности отношения к деньгам людей с различным уровнем личностной зрелости. Возможности трудоустройства в гражданском обществе, задачи профессиональной переподготовки.

    контрольная работа [15,2 K], добавлен 12.04.2010

  • Пожилые люди как социальная общность. Направления досуга пожилых людей. Дом-интернат как учреждение социального обслуживания пожилых людей. Организация досуга и свободного времени пожилых людей. Характеристика Комплексного центра социального обслуживания.

    курсовая работа [51,3 K], добавлен 27.03.2013

  • Этнос как исторически сложившаяся на определенной территории устойчивая совокупность людей, обладающих общими чертами и стабильными особенностями культуры и психологии. Знакомство с основными проблемами этнической идентификации в современной науке.

    курсовая работа [54,8 K], добавлен 29.04.2014

  • Изучение государственной программы адаптации городской среды для лиц с ограниченными возможностями. Изучение степени удовлетворенности расположением тактильных полос для людей с нарушением зрения и оснащенности звуковыми сигналами для слабовидящих людей.

    практическая работа [363,0 K], добавлен 13.04.2015

  • Социально-психологическое положение пожилых людей. Организация досуга и свободного времени пожилых людей. Досуг пожилых людей в Приднестровской Молдавской Республике. Досуговая деятельность людей пожилого возраста в клубе "Ветеран" г. Тирасполя.

    курсовая работа [55,2 K], добавлен 04.11.2012

  • Пожилые люди как социальная общность. Дом-интернат как учреждение социального обслуживания пожилых людей. Понятие досуга и досуговой деятельности. Анализ практики организации досуга пожилых людей в МУ "Талицкий дом-интернат для престарелых и инвалидов".

    дипломная работа [2,4 M], добавлен 11.12.2009

  • Всем известно, что молодые люди не желают служить в рядах Российской Армии. Цель данного социологического исследования – выявление основных причин уклонения от службы, отношение молодых людей к армии. Центральный вопрос проблемы данного исследования.

    практическая работа [14,8 K], добавлен 11.07.2008

  • Ознакомление с проблемами города как объекта для социологического анализа. Исследования Роберта Парка в области изучения городской среды. Причины отдаления людей и их безразличного отношения друг к другу. Создание новых домов престарелых государством.

    эссе [17,0 K], добавлен 28.02.2012

  • Количественный и качественный состав аудитории Интернета, цели и интересы людей, ее составляющих. Основные техники и методики при определении категории "пользователи Интернета". Описание проводимого исследования и оценка его полученных результатов.

    курсовая работа [64,2 K], добавлен 11.04.2012

  • Социальные движения как массовые общности людей, объединенных одной целью, их основные принципы, предпосылки и причины возникновения. Типы социальных изменений. Классификация социальных движений, их генезис и методы исследований в социологической науке.

    контрольная работа [49,6 K], добавлен 16.03.2012

  • Изучение возрастных изменений в организме человека. Определение основных проблем людей преклонного возраста в материальной положении, социальной уязвимости, ухудшении здоровья, одиночестве. Практические подходы в разрешении проблем пожилых людей в России.

    дипломная работа [228,3 K], добавлен 03.07.2010

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.