Исследования, основанные на принципах «максимального сходства» и «максимального различия» применяются уже на протяжении некоторого вре­мени, однако в большинстве случаев их использование до сих пор оставается спонтанным и несистематическим. Этот подход был формализован в 1970 г. А. Пшеворским и Дж. Тьюном. Они писали: «Исследование «максимального сходства систем» основано на убеждении в том, что среди схожих систем может быть обнаружено определенное число теоретически существенных раз­личий, и лишь эти различия могут быть использованы в объяснительных целях. Альтернативные исследования, направленные на достижение макси­мальной гетерогенности в системах выборки, основаны на убеждении в том, что, несмотря на межсистемные различия, наборы показателей будут отли­чаться только по отношению к ограниченному количеству переменных вели­чин или их соотношений» ( Przeworski , Тейпе, 1970, р. 39),

Таким образом, можно попытаться выявить систематические совпадения и различия отдельных случаев, что дает возможность найти ключевые опреде­лители или общие переменные, контролируя при этом другие параметры.

Тем не менее, важно отметить, что такие процедуры, как и все сравни­тельно-качественные методы, никогда не следует применять чисто механи­чески. Они концентрируют внимание исследователя на специфических пере­менных; затем эти переменные должны быть объяснены в свете соответствую­щих теоретических предположений и конкретных исторических сведений, спе­цифика которых определяется исследуемой проблемой.

До последнего времени потенциал исследований по принципу «макси­мального различия» и «максимального сходства» систем не использовался полностью ( Przeworski , 1987). Попытки их применения регулярно возобновля­лись при работе над ранее упоминавшимся проектом по анализу демократии в

735 Европе в межвоенный период ( De Meur , Berg - Schlosser , 1994 a ). В этом исследо­вании основной зависимой переменной являлось сохранение или падение де­мократических систем. Для случаев, включенных в это исследование, предла­галось три важнейших сравнения.

1) Для изучения сохранившихся демократических систем необходимым является указание на общие черты случаев, характеризуемых максимальным различием между собой.

2) Равным образом для анализа падения демократических режимов необ­ходимо определить сходные характеристики, присущие случаям с максималь­ными различиями между собой.

3) И наконец, последовательно сравнивая примеры падения и примеры сохранения демократии, необходимо определить различия, фиксирующие прин­ципы максимального сходства пар случаев с противоположными результатами (т.е. случай сохранения сравнивается со схожим случаем падения).

Первые два типа сравнения называются «максимально различными с оди­наковым исходом» (MDSO), третий — «максимально схожим с различным

исходом» (MSDO).

До начала применения таких исследований каждый случай характеризовал­ся на основе использования конгломерата «перспективного» и «осознанного» подходов на базе истоновской системной модели ( Berg - Schlosser , De Meur , 1996). В целом было определено 63 причинно релевантных переменных в 7 широких категориях для 18 конкретных случаев, причем каждый из них те­перь был выделен в соответствии со своим специфическим сочетанием пере­менных. На этом этапе следует рассмотреть несколько проблем, которые выз­ваны необходимостью измерения приближенности или удаленности пар слу­чаев в гетерогенном, многомерном пространстве, определенном независимы­ми переменными. Эти дистанционные измерения создают основу для определения «максимального различия» и «максимального сходства» пар слу­чаев — ключевых сравнений в исследованиях MDSO и MSDO.

Двумя главными проблемами в данном случае являются: во-первых, вы­бор из всего многообразия различных типов измерения расстояния между парами случаев в многомерном пространстве (например эвклидово или «квар­тальное» измерения), во-вторых, определение относительных значений тех переменных, которые характеризуют это пространство. Вторая проблема носит явно теоретический характер, хотя затрагивает и практические аспекты. На­пример, исследователь может захотеть сгруппировать переменные по отдель­ным областям (в частности, по 7 областям, основанным на модели Д. Исто­на), а затем определить значение этих областей на основе подсчета дистанци­онных параметров. В итоге, если некоторые области содержат больше перемен­ных, чем другие, сами переменные в этих секторах будут иметь меньшее значение. Не вдаваясь в подробности, следовало бы тем не менее отметить, что несколько уровней сходства и различия сохраняются — как в рамках одной области, так и во всех областях — таким образом, что «максимально схожие» и «максимально различные» пары случаев в нескольких областях при­нимаются в расчет так же, как менее схожие (или менее различные), взятые из большого числа областей. Сложность данных сохраняется в сложности из­мерения приближенности⁴.

⁴ Для этой цели было разработано специальное программное обеспечение, см.: De Meur , Quenter , 1994. 736

Эти процедуры сделали возможным выявить «максимально различные слу­чаи с одинаковым исходом» (MDSO) и «максимально схожие случаи с раз­личным исходом» (MSDO). Как теперь можно предположить, причины раз­личных исходов (т.е. падение демократического режима или его сохранение) заключаются в общих чертах случаев MDSO и в различиях, присущих случа­ям MSDO. В исследовательском проекте о судьбах демократии в период между двумя мировыми войнами в Европе случаи, связанные, например, с Фин­ляндией и Эстонией, проявляются как системы максимальной сложности с различными исходами. В этой паре выявляются различия по 16 из 36 рассмат­риваемых переменных. Если добавить к одному схожему случаю падения крах демократии в Германии, а к другому схожему случаю сохранения демократи­ческого режима — судьбу демократии в Швеции, то можно будет оставить без внимания некоторые дополнительные отличительные черты особых случаев, и тогда останется только 6 явно выраженных переменных. Из числа таких причинных факторов теперь можно выделить те, которые имеют большее значение — в данном случае, в частности, речь идет о специфических разли­чиях в политической культуре. В результате эти основополагающие условия культурно-исторического характера могут считаться «данными» в противо­положность специфическому влиянию и масштабам кризиса, рассматривае­мого в качестве внешнего «стимула» общего характера, на основе которого можно определить реакцию основных социальных и политических акторов. Если встать на этот путь, долгосрочные «структурно-ориентированные» под­ходы и специфические «ориентированные на актора» аналитические дей­ствия — или, по определению И. Элстера, «набор возможностей» в любой данной ситуации и при наличии определенных возможностей выбора, — могут быть интегрированы в более определенную «квазиэксперименталь­ную» перспективу ( Elster , 1989).

В отличие от этого метода, который сконцентрирован на случаях полярной конфигурации и на всем спектре отобранных переменных, другой метод, описываемый ниже, рассматривает весь спектр случаев и неограниченный набор переменных как соответствующий данному исходу. Как будет показано, этот метод концентрируется исключительно на сложных моделях многообраз­ной конъюнктурной причинности.

Б . Сравнительный качественный анализ (QCA)

Сравнительный качественный анализ —- это набор новых аналитических приемов с использованием булевой алгебры для введения в употребление принципов сопоставимости, которые применяются учеными, занимающими­ся качественным изучением явлений общественной жизни ( Ragin , 1987; 1994 b ). В сравнительном качественном анализе каждый конкретный случай представ­лен как специфическая конфигурация заданных обстоятельств и результата. Простейший тип анализа включает в себя дихотомные переменные, но при этом могут быть также использованы множественные, а промежуточные пе­ременные могут быть превращены в дихотомные или множественные ( Ragin , 1994с). При сравнительном качественном анализе заданные обстоятельства вос­принимаются как переменные, которые определяют различные конфигура­ции, возможные в рамках данного анализа. Например, спецификации 7 за­данных дихотомных обстоятельств обеспечивают 128 (т.е. 27) логически воз­можных качественно различных конфигураций.

24 Заказ № 1527

737 После того как заданные обстоятельства отобраны, случаи, соответствую­щие каждой оценочной комбинации в заданных обстоятельствах, изучаются, чтобы определить, согласуются ли они с результатом. Если существует комби­нация случаев, которая не согласуется с переменной результата, исследова­тель может принять это за признак того, что определение заданных обстоя­тельств было сделано либо некорректно, либо неполно. Детальное изучение случаев с такой же оценочной версией заданных обстоятельств, но показыва­ющих противоположные результаты, используется как основа для отбора аль­тернативных или дополнительных обстоятельств или условий. Работа исследо­вателя ограничена конкретными условиями заданных обстоятельств (приме­няемой теорией, соответствующими знаниями и интересом в качестве стиму­ла), а изучение случаев до тех пор, пока остаются противоречащие друг другу комбинации применяется для того, чтобы построить комбинационную модель с минимальным количеством случаев, имеющих схожие оценочные комбина­ции, но противоположные результаты⁵.

Когда определен удовлетворительный набор заданных обстоятельств, дан­ные о рассматриваемых случаях могут быть представлены в виде таблицы достоверности, после чего содержащиеся в ней показатели можно логически минимизировать. В таблице достоверности перечисляются различные оценоч­ные комбинации по заданным обстоятельствам и оценочные варианты ре­зультатов тех случаев, которые соответствуют каждой комбинации. Анализ, проведенный на основе 3 дихотомных условий, ведет к созданию таблицы достоверности в 8 колонок, 4 обстоятельства создают таблицу достоверности в 16 колонок, 5 — в 32, и т.д. Цель логической минимизации сводится к тому, чтобы в логической форме представить в таблице достоверности информацию о различных комбинациях обстоятельств, ведущих к конкретному результату.

Первый шаг алгоритма сводится к тому, чтобы сравнить ряды друг с дру­гом и упростить их через обратный процесс парного сравнения. Такие парные сравнения следуют простому правилу, в соответствии с которым копируются серии ex post facto экспериментальных исследований: в пары объединяются ряды, различающиеся лишь одним заданным обстоятельством, но приводя­щие к одинаковым результатам. Процесс парного сравнения достигает своей кульминации в выявлении основных факторов влияния. Часто выявляется больше основных факторов влияния, чем необходимо, чтобы проанализировать все первичные комбинации. При QCA график основного фактора влияния исполь­зуется для отражения связи между основными факторами влияния (только что выявленными) и первичными комбинациями для получения результата, взятого из таблицы достоверности. Использование графика основного факто­ра влияния является заключительной стадией логической минимизации и за­вершается созданием минимальной логической формулы результата, интере­сующего исследователя.

Там, где число заданных обстоятельств больше 4, трудно производить эти операции вручную, здесь нужны компьютерные алгоритмы, особенно для упрощения больших графиков основного фактора влияния. В 50-е годы инже­неры-электрики создали несколько алгоритмов, которые впоследствии были приспособлены для применения в статистике социальных наук К. Драссом и

⁵ И наоборот, исследователь может использовать вероятности, чтобы создать таблицу достоверности, см.: Ragin , Bradshaw , 1991; Ragin , Mayer , Drass , 1984.

738

Ч. Рейджином (Quine, 1952; McCluskey, 1956; McDermott, 1985; Mendelson, 1970; Roth, 1975; Dross, Ragin 1991).

Одно из достоинств QCA заключается в том, что этот метод может быть использован различными способами для различных целей.

1) Его можно применять для изучения бесчисленного множества случаев, связанных с конкретным результатом, который, таким образом, подвергает­ся всестороннему исследованию. Такое описание будет наиболее точным, так как оно включит в себя все возможные альтернативные минимизированные выражения, которые позволят создать наиболее сжатые интерпретации.

2) Он может быть использован для проверки гипотез, появляющихся в научных публикациях, показывая, сочетаются ли они с описанными комби­нациями. В том случае, если имеют место многочисленные противоречия с данными комбинациями, гипотеза признается несостоятельной.

3) Он может быть использован для вывода наиболее коротких формул, характеризующих простейший набор существующих, возможных или факти­чески необоснованных случаев, не противоречащих соответствующему резуль­тату. Таким образом, более общие выражения могут быть сведены к использо­ванию «упрощенных предположений».

Итак, QCA служит для достижения наиболее важных целей любой науки, а именно, для создания теорий, а также для их систематического описания и фальсификации.

На QCA распространяется ряд ограничений, связанных с потерей инфор­мации и некоторой произвольностью в определении основных моментов ди­хотомных переменных. В отличие от общепринятой статистической процеду­ры, этот метод, тем не менее, полностью сохраняет сложность всех рассмат­риваемых случаев и переменных. Например, в изучении судеб демократии в период между двумя мировыми войнами в Европе на основе 10 основных воссозданных переменных и создания определенного числа заведомо «упро­щенных предположений» были выведены следующие четыре альтернативные формулы падения демократии⁶.

Падение демократии

\) М + hx Uxw;

2) М + е х h x U;

3) М + Сх Uxw;

4) М + е х С х U.

Эти выражения могут быть сокращены:

Падение демократии = М+ Ux

h x w ex h Cxw ex С

Отсюда явствует, что возникает минимизированный фактор М («полити­ческая роль военных»), и он определяет 9 из 10 случаев падения демократи­ческих режимов. Только случай с Эстонией опять-таки не вписывается в эту

⁶ Прописные буквы обозначают наличие того или иного условия, строчные буквы сви­детельствуют об отсутствии того или иного условия, знак умножения указывает на наличие интересующих условий, знак сложения — на наличие альтернативных комбинаций данных условий. 24*                                                                                                                                 739 картину и не может быть объяснен таким образом: он описывается с помо­щью 4 альтернативных определений, каждое из которых включает в себя переменную U — высокий уровень социальной напряженности при использо­вании вооруженных милицейских подразделений; а также в других сочетаниях такие факторы, как низкий уровень экономического развития (е) и интегра­ция в мировой рынок (w), социальная однородность (А) и сильные позиции представителей коммерческих интересов ( Q .

Как показывает данный пример, в ходе исследования могут возникнуть специфические формулы, однако это, скорее, следует считать сильной, а не слабой стороной данных приемов. Они явственно связаны с «одиночными вариантами» и полностью способны изучить их во всей изначальной сложно­сти. Это может привести к некоторым «конъюнктурным» проблемам, которые и объясняют данный результат. Когда несколько различных формул исполь­зуют при рассмотрении одного и того же случая, набор приемов, входящих в данную технику исследования, побуждает специалиста (как в случае с MSDO) более пристально присмотреться к результатам и интерпретировать их на ос­нове глубоких исторических знаний о предмете изучения. В макрополитологи-ческом исследовании такой подход более предпочтителен, чем чисто механи­ческая процедура, которая в ходе статистического анализа не дает никакого представления о судьбе особых случаев. Здесь фактически и начинается под­линная качественная работа, исход которой в большой мере зависит от качества анализа и подготовки исследователей, глубины знаний и тонкости понима­ния конкретных случаев.