WWW.KONF.X-PDF.RU
БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА - Авторефераты, диссертации, конференции
 


Pages:     | 1 |   ...   | 7 | 8 || 10 | 11 |   ...   | 28 |

«СОЦИОЛОГИЯ И BIG DATA КОНЦЕПЦИЯ БАЗ ДАННЫХ И ОБЛАЧНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В Большакова Ю. М. СТРАТЕГИИ ПРОДВИЖЕНИЯ ИНТЕГРИРОВАННЫХ КОММУНИКАЦИЙ БИЗНЕСА Васянин М. С. ВЗАИМОДЕЙСТВИЕ СОЦИОЛОГИИ И ...»

-- [ Страница 9 ] --

Для изучения структуры населения мы взяли общепринятые децильные группы населения по среднедушевым располагаемым доходам. В среднем расходы на I квартал 2013 года по России в целом составили 4001,4 рубля на одного члена семьи [2]. Доля расходов на продукты питания и безалкогольные напитки составила 28,5%. 30% всех домохозяйств (первые V социологическая Грушинская конференция «БОЛЬШАЯ СОЦИОЛОГИЯ: расширение пространства данных» Москва, 2015 три группы населения), которые на продукты питания расходуют более 40% бюджета, в принципе не могут быть отнесены даже к средним по социальному статусу. К ним приближается и четвёртая 10% группа населения – 39,3%. Это действительно бедные, которые имеют достаточно низкий социальный статус, потому что не могут себе позволить себе многого в силу ограниченности бюджета.

По результатам сводной таблицы расходов на продукты питания и алкогольные напитки в зависимости от среднедушевых располагаемых ресурсов по 10-ти процентным группам населения мы выявили, какие продукты являются знаковыми в дифференциации населения.

Для этого мы произвели расчёты по данным Госкомстата, привели данные процентного распределения на разные продукты питания в процентах от общих расходов в более наглядные абсолютные показатели расхода (табл. 1). Коэффициент соотношения расходов на каждую статью по крайним децильным группам позволил выявить продукты, которые характеризуют статус семьи: фрукты и ягоды (расход у богатых в 4 раза больше, чем у бедных), рыба и рыбные продукты. Обратим внимание, что расходы на питание вне дома отличается в 42 раза!

Таблица 1 Расходы на продукты питания и алкогольные напитки в зависимости от среднедушевых располагаемых ресурсов по 10-ти процентным группам населения, руб. на одного члена семьи

–  –  –

Данные процентного соотношения расходов на покупку непродовольственных товаров выглядят достаточно гладкими, богатые и бедные семьи практически не отличаются, а вот выведенная нами картина абсолютных расходов по разным продуктам даёт нам более реальное представление о существующей дифференциации. Самая бедная группа населения в 2013 г. в среднем на одного человека тратила 957 руб. на все непродовольственные товары, тогда как 10% самых обеспеченных 18464 руб. разница в 19 раз. Меньше всего в структуре расходом отличаются расходы на самые необходимые из всех товаров: одежду, обувь, белье и ткани, (у 10% самых бедных семей составляет 300 рублей на человека, у 10% самых богатых – 2316 руб.); медицинское обслуживание (244 руб. и 1062 руб., разница 4 раза). Больше всего бедные экономят на предметах ухода за домом, мебелью, практически не используют средства для строительства.

В ходе исследования для апробации созданной методики нами было проведено дневниковое обследование домохозяйств в г. Белозерске. Мы смогли проанализировать группы товаров более подробно и выяснили, что бедные семьи практически не покупают книг, дисков, семьи со школьниками в данный момент спасаются только фондом городских и школьных библиотек. Низкий материальный статус уже с уровня школьной скамьи ограничивает развитие образовательного статуса. Даже среднеобеспеченные семьи не могут позволить своим детям те необходимые ресурсы для образования, которые легкодоступны обеспеченным семьям.

Наиболее представительно в анализе социального статуса выглядят расходы на оплату услуг. Бедные семьи не могут себе позволить расходы на услуги в сфере культуры и образования, тогда как у обеспеченных эти расходы достаточно велики (табл. 2). Расходы у десятой и первой децильной группы по услугам учреждений культуры отличаются в 27 раз!

Медицинские услуги – в 34 раза! Таким образом, складывается следующая ситуация:

социально-экономический статус определяет условия для репродукции статуса культурноV социологическая Грушинская конференция «БОЛЬШАЯ СОЦИОЛОГИЯ: расширение пространства данных» Москва, 2015 образовательного. Семьи с низким уровнем достатка практически не имеют возможности позволить себе расходы на культуру и образование.

Проведённая нами работа позволила нам прийти к выводу, что определение социального статуса возможно при комплексном рассмотрении статистических данных:

показателей структуры доходов и расходов населения с показателями социальнопрофессионального, социально-психологического, социально-культурного статуса и т. д. В своей работе при изучении социального статуса мы через обозначение проблемы социального неравенства вышли на актуальные в современный период проблемы образовательного и досугового неравенства. Низкий социальный статус семьи, если он обусловлен низким уровнем материального достатка, порождает в дальнейшем воспроизводство ещё более низкого социального статуса у следующих поколений, связанного с ограниченностью доступа к образовательным и культурным услугам.

Таблица 2 Показатели расходов на оплату услуг в зависимости от среднедушевых располагаемых ресурсов по 10-ти процентным группам населения, руб. на человека

–  –  –

ГОЛОСОВ П. Е. – кандидат технических наук, завкафедрой прикладных информационных технологий ИОН РАНХиГС. E-mail: pgolosov@gmail.com.

ГОРЕЛОВ В. И. – доктор технических наук, зам. зав. кафедрой прикладных информационных технологий ИОН РАНХиГС. E-mail: vigorelov@mail.ru.

Любой опрос делается с какой-то целью. Как правило, результатом работы социологов является выработка рекомендаций поведения или же какие-то статистические данные, способные повлиять на принятие решений. Отсюда следует, что конструкция опросов предполагает оценку ключевых индикаторов оценки цели исследования. Если цель не очень масштабна, то опрос можно составить так, чтобы оценить все ключевые индикаторы. В противном случае можно провести согласованный набор опросов для принятия решений по реализации цели. Возникает набор вопросов следующего типа: Как компаниям-агрегаторам получать новые знания на основе имеющихся в их распоряжении массивов информации? Чем и как исследователи-социологи и агрегаторы Big Data могут быть полезны друг другу?

Предлагается методика ответов на эти вопросы с помощью методов системного анализа и когнитивного моделирования. Как правило, ключевые индикаторы определяются заказчиком опросов, но никто не мешает ввести дополнительные индикаторы в опрос или же добавить их в следующий. При поставленной цели методы выбора индикаторов описаны в [1], а вербальная постановка модели для принятия решений в [2]. Такую задачу по силам решить агрегаторам, и они могли бы согласовать с социологами необходимые им ответы на вопросы. Таким образом, агрегаторы и социологи совместно могли бы конструировать наиболее сложную часть работы – подготовку анкетирования. В этом случае перед исследователями-социологами встаёт задача организации наиболее полной выборки для достоверности получаемой информации.

С помощью моделирования реализации цели [3] нетрудно определить совокупность приемлемых решений по реализации цели, наилучшее и наихудшее решения в конкретной ситуации. Таким образом, мы можем получить спектр решений реализации цели и обоснованно рекомендовать некоторые решения с учётом оценок их принятия.

Рассмотрим модельный пример моделирования принятия решений в малой группе.

Рассмотрим группу из трёх человек. Целью моделирования является повышение сплочённости группы и возникновение коллектива.

Пусть группа состоит из трёх человек, каждый из которых устойчиво отрицательно относится к одному из членов коллектива, а к другому – нейтрально.

Допустим, что по результатам опроса можно сформировать следующую матрицу отношений внутри малой группы:

–  –  –

Возникает вопрос: Каким образом сгладить устойчивое негативное восприятие в группе и добиться положительных результатов формирования нормальных отношений?

Процесс моделирования разбивается на два этапа.

На первом этапе определяется наиболее эффективная точка воздействия (тип отношений и на кого лучше воздействовать):

1. 0,584719 2. 0,579892 3. 0,474617

Результаты моделирования показывают следующее:

1 Отношения находятся в фазе устойчивого застоя, требуется большая работа по изменению отношений.

2 Вывод из застоя лучше всего осуществлять, воздействуя на первого человека.

На втором этапе определяется через кого лучше всего осуществлять воздействие с целью улучшения отношений в группе:

1. 0,610851 2. 0,566409 3. 0,489199 Результаты моделирования показывают, что в данной ситуации следует начинать работу с изменения (улучшения) отношения третьего члена группы к первому.

Заметим, что наихудшим решением является улучшение отношения первого члена группы ко второму.

Допустим теперь, что начальная система отношений несколько другая. Второй член группы с небольшим интересом относится к первому, но сохраняет негативное отношение к третьему. Остальные члены группы своих предпочтений не меняют. Матрица отношений в группе имеет вид 0 -0,3 0 0,1 0 -0,5

-0,4 0 0

Тогда наиболее эффективной точкой воздействия является второй член группы:

1. 0,582415 2. 0,657061 3. 0,48076 V социологическая Грушинская конференция «БОЛЬШАЯ СОЦИОЛОГИЯ: расширение пространства данных» Москва, 2015 В этой ситуации наилучшим решением является поддержка интереса второго члена группы к первому, а наихудшим – улучшение отношения третьего члена группы к первому.

Таким образом, применяя аппарат моделирования по результатам опроса можно определить стратегию изменения отношений в группе и проработать наиболее эффективные шаги решения проблем.

Нетрудно видеть, что можно аналогично модельной поставить и решить, например, задачу отношения трёх групп людей в обществе и т. д.

Предложенная методика, показанная на примере малых групп, применима и к большим группам. Она позволяет не только собирать данные, но и моделировать опросную часть под конкретную задачу с целью выявления назревающих проблем и поиска наилучшего решения.

–  –  –

ГРОШЕВА Л. И. – преподаватель кафедры гуманитарных и общенаучных дисциплин ТВВИКУ. Email: malivia@rambler.ru.

Несмотря на определённые успехи, полученные по результатам региональных образовательных программ и всероссийских конкурсов, в целом степень вовлечения молодёжи в предпринимательскую деятельность остаётся на низком уровне. В среднем, исходя из тех данных, что официально публикуются региональными фондами: из 10 обучаемых в лучшем случае 4 создают собственное предприятие.

С точки зрения проблем вовлечения молодёжи в сферу бизнеса присутствует ряд факторов, снижающих востребованность бизнеса и предпринимательства в целом. В России наблюдается более низкая востребованность предпринимательства со стороны молодых людей по сравнению с аналогичными показателями стран Европы и США, которая обусловлена несколькими причинами.

–  –  –

V социологическая Грушинская конференция «БОЛЬШАЯ СОЦИОЛОГИЯ: расширение пространства данных» Москва, 2015 предпринимательства [1]. В настоящее время в субъектах Федерации основное внимание уделяется крупным компаниям, которые ориентируются на заключение договоров с зарубежными партнёрами.

Если первые четыре фактора относятся к преимущественно внешним аспектам регулирования, то последний свидетельствует о внутренних противоречиях и препятствиях для развития малого молодёжного предпринимательства.

Низкий уровень склонности к риску наблюдается у большинства населения России. По результатам исследований ВЦИОМ в 2012 году 44% респондентов предпочли работу в компании «Газпром», 29 % отдали предпочтение «Роснефти», 25% – выбрали банковский сектор, 13% предпочли работать в «РЖД». Указанные предпочтения охватывают достаточно стабильный и прибыльный сектор, что свидетельствует о выборе сфер с низким рисковым потенциалом [3].

С данными ВЦИОМ коррелируют и результаты, полученные в середине 2013 года сотрудниками «Левада–центра», о предпочтительном месте работы россиян.

Респонденты выразили склонность к способам получения средств к существованию, не связанным с риском:

–  –  –

При этом каждый шестой отметил желательность трудоустройства в силовых структурах, и лишь 1 из 20 рассматривал возможность трудоустройства в частные малые предприятия [5].

Уровень самооценки готовности к предпринимательству в России является самым низким среди европейских стран. По степени опасения неудач в бизнесе Россия находится на третьем месте, уступая лишь пребывающим в тяжёлом финансовом положении Италии и Греции. Лишь 2% от всего взрослого населения Российской Федерации намереваются открыть собственное дело. Этот показатель является чрезвычайно низким по сравнению с общемировыми показателями. В Норвегии, Ирландии, Дании, Швейцарии, Германии, Нидерландах эти значения находятся в диапазоне 5–9%, тогда как во всех прочих европейских странах этот показатель более 10% [2]. В качестве сравнения, согласно итогам «Глобального мониторинга предпринимательства», проведённым в 2012 г. Высшей школой менеджмента Санкт-Петербургского государственного университета (ВШМ СПбГУ) при поддержке Babson College и London Business School (где было опрошено население 69 стран), россияне реже, чем жители прочих стран Центральной и Восточной Европы (ЦВЕ), проявляют готовность открыть своё дело. В России только 4% взрослых включены в создание и развитие собственного бизнеса; подобная ситуация характерна для Италии и ряда стран старой Европы [4].

Исследование, проведённое автором в течение 2014 г. (N=40 экспертов) также отражает достаточно высокий уровень нестабильности в сфере ведения бизнес-деятельности представителями молодёжной среды. Среди молодых бизнесменов действующих более 1 года, достаточно высокая доля отдаёт предпочтение использованию ресурсов социального капитала.

9,1% опрошенных экспертов относят себя к предпринимательской династии, 18,2% нашли опору в осуществлении бизнес-активности среди родственников, знакомых, либо в членах собственной семьи.

V социологическая Грушинская конференция «БОЛЬШАЯ СОЦИОЛОГИЯ: расширение пространства данных» Москва, 2015 Наиболее надёжными и эффективными формами обучения отмечен метод самообразования (54,5%), однако значительная доля респондентов – 23,5% опирается на консультации близкого окружения, 18,2% использовали знания, полученные от коллег на предыдущем рабочем месте. Данные авторского экспертного опроса позволяют сделать вывод о том, что отечественный молодёжный бизнес по-прежнему имеет тесную привязку к первичным социальным связям, которые при грамотном построении деловых взаимоотношений обеспечивают достаточную эффективность предпринимательской единице, чтобы преодолеть годовой рубеж развития. Обращение к государственным и региональным программам по-прежнему не позиционируется в качестве необходимой и потенциально эффективной возможности создания бизнеса. Таким образом, значительная доля молодёжных предприятий не включена в систему государственной помощи.

Другой значительной проблемой для оценки эффективности государственного управления молодёжной бизнес-активностью остаётся уровень теневого предпринимательства, выходящего за пределы как статистического анализа, так и бизнес-продуктов, разработанных при участии государственных структур.

Основными причинами выбора теневой формы молодёжного бизнеса остаются экономические факторы: нежелание платить налоги (63,4%), временная подработка (45,5%), которые имеют абсолютный вес среди девушек, совмещающих бизнес с трудовой деятельностью по найму или воспитанием ребёнка. Однако среди прочего выделена причина «нежелание брать на себя ответственность» – 27,3%. Этот факт свидетельствует о предпринимательском потенциале, который скрыт по причине факторов неуверенности, недостаточного уровня знаний, потенциала собственного здоровья и психологической устойчивости.

Из краткого анализа имеющихся данных следует, что в настоящих условиях присутствуют затруднения в рамках молодёжных предустановок к ведению бизнеса как таковых, а также в сфере объективной оценки молодёжного предпринимательства ввиду специфики и развития теневых форм деятельности.

Оценка количественных факторов в России в настоящее время существенно затруднена, по ряду объективных и субъективных причин, устранение которых позволит осуществлять эффективный мониторинг с учётом выявленных особенностей молодёжного бизнеса. На текущий момент, на взгляд автора, необходимо предпринять следующие шаги с целью оптимизации статистического анализа феномена молодёжной бизнес-активности.

1 Создать сектор официальной статистики по доле концентрации молодёжного бизнеса в общей структуре бизнес-среды.

2 Организовать фиксацию уровня выживаемости молодёжных предприятий по категориям.

3 Наладить учёт официально раскрываемой информации посредством социальных сетей и интернет-порталов для оценки размеров теневой формы бизнеса.

4 Проводить регулярный мониторинг формирования молодёжных деловых сетей и их выживаемости в период 1-3 года и 3-5 лет.

5 Разработать инструментарий для статистического анализа средней заработной платы молодых предпринимателей в среднем по региону.

6 Наладить сбор информации по объёму выпущенной продукции/работ/оказанных услуг молодёжными предприятиями.

V социологическая Грушинская конференция «БОЛЬШАЯ СОЦИОЛОГИЯ: расширение пространства данных» Москва, 2015 Наличие сводных статистических данных позволит эффективно использовать ряд количественных показателей, играющих в системе управления значительную роль. В совокупности рекомендуемые показатели позволят оперативно выявить фундаментальные препятствия для развития молодёжной бизнес-активности и сформировать пакет наиболее адекватных мер по их преодолению.

–  –  –

ДУБИНА А. Ш. – старший преподаватель кафедры "Управление инновациями" Пензенского филиала МГУТУ им. К. Г. Разумовского (ПКУ). E-mail: misurin@bk.ru.

На ушедший XX век пришлось бурное развитие и внедрение теории вероятностей, математической статистики в различные области научной и практической деятельности человека, которое продолжается и в настоящее время. Оказалось, что вероятностностатистические представления, методы, с точки зрения современной науки, являются наиболее эффективными средствами познания и моделирования природных и социальных явлений, процессов, объектов и их характеристик.

Роль статистики в нашей жизни настолько значительна, что люди, часто не задумываясь и не осознавая, постоянно используют элементы статистической методологии не только в трудовых процессах, но и в повседневном быту. Работая и отдыхая, делая покупки, знакомясь с другими людьми, принимая какие-то решения, человек пользуется определённой системой имеющихся у него сведений, сложившихся вкусов и привычек, фактов, систематизирует, сопоставляет эти факты, анализирует их, делает выводы и принимает определённые решения, предпринимает конкретные действия. Таким образом, в каждом человеке заложены элементы V социологическая Грушинская конференция «БОЛЬШАЯ СОЦИОЛОГИЯ: расширение пространства данных» Москва, 2015 статистического мышления, представляющего собой способности к анализу и синтезу информации об окружающем нас мире.

Таким образом, опираясь на данные статистики стало возможным изучения проблемы удовлетворённости примышленных рабочих своим трудом. За основу были взяты данные ВЦИОМ, ФОМ, данные Российского статистического агентства и статистические материалы по Пензенской области, касающиеся социально-экономического положения, структуры и численности рабочих промышленности.

Оценивая данные о структуре и численности промышленных рабочих в настоящее время, необходимо отметить, что статистика вакансий говорит о высокой потребности промышленности в рабочей силе.

В период с 2006 по 2011 г. российская обрабатывающая промышленность лишилась более 1,85 млн рабочих. В настоящее время среднегодовая численность занятых в промышленности, в соответствии с российским статистическим ежегодником на 2011 г., составляет: 1057 тыс. человек – добыча полезных ископаемых; 10 292 тыс. человек – обрабатывающие отрасли промышленности; 1945 тыс. человек – производство и перераспределение электрической, газовой энергии и воды [3].

Анализ статистических данных по профессиональной структуре промышленных рабочих позволил построить их социальный портрет. В подавляющем большинстве промышленные рабочие – это семейные мужчины в возрастной группе от 40 до 50 лет, имеющие стаж работы в одной отрасли 10–15 лет и средний уровень образования. Эту группу отличает довольно низкий уровень образования: в основном среди промышленных рабочих встречаются выпускники средних профессиональных технических учебных заведений. Заявленный уровень личного дохода этой категории рабочих составляет примерно 10 000 руб. Среди основных ценностей – трудолюбие, порядочность, воля.

Таким образом, анализ современного состояния промышленных рабочих показал, что эволюция социокультурного облика промышленных рабочих отразила весь ход процессов, происходящих в обществе. Кардинальные изменения в труде и повседневной жизнедеятельности рабочих очень тесно связаны со значительными социальноэкономическими преобразованиями в стране. Уровень жизни промышленных рабочих в настоящее время невысок, наблюдается низкая интенсивность инновационной активности, у рабочих промышленности широко развит мотив выживания, в основном используются адаптационные стратегии.

В рамках авторского исследования объектом являются рабочие промышленных предприятий Пензенской области, в связи с чем закономерно возникает потребность в анализе статистических данных по социально-экономическому развитию промышленности в рассматриваемом регионе.

Пензенская область является дотационным регионом. При ограниченности ресурсносырьевого потенциала главным её стратегическим ресурсом устойчивого развития является интеллектуальный и рабочий потенциал. По сравнению с периодом 1990-х годов, несомненно, изменились социально-экономические условия, в которых развиваются промышленные предприятия региона. В целом можно сказать, что преодолены факторы, дестабилизирующие функционирование и развитие областной системы экономики: социальная и экономическая нестабильность в обществе; острый дефицит средств вследствие кризисного состояния экономики; неполнота и противоречивость нормативно-правовой базы. Вместе с тем в V социологическая Грушинская конференция «БОЛЬШАЯ СОЦИОЛОГИЯ: расширение пространства данных» Москва, 2015 настоящее время сохраняется действие ряда негативных факторов, влияющих на работу промышленных предприятий Пензенского региона [1].

Условия труда являются важным организационным фактором, влияющим на удовлетворённость трудом. Осуществление однообразной деятельности в течение длительного периода приводит к утомлению, способствующему падению производительности труда работника. Вместе с силовой и интеллектуальной нагрузкой существенное влияние на чувство утомляемости оказывает и реальная рабочая обстановка. Согласно сведениям Министерства труда и социального развития РФ, более половины действующих активов организаций давно устарели, доля эксплуатации изношенной техники в некоторых сферах промышленного производства превышает 80%. Неблагоприятная рабочая обстановка часто является причиной повышенного риска для жизни и здоровья работника [4]. Отечественные предприятия каждый год недосчитывают около 2% валового внутреннего продукта (это около полумиллиарда рублей) по причине неблагоприятных условий труда, повреждений и смерти сотрудников во время работы [5, с. 51]. Трагические происшествия во время трудового процесса и профессиональные болезни наносят ущерб не только здоровью человека, но и экономике страны в целом. По данным российской государственной статистики, количество рабочих, трудящихся на предприятиях с неблагоприятными условиями труда, продолжает увеличиваться [62, с. 62]. Каждый год в результате производственных травм гибнет порядка 5 тыс. служащих работоспособного возраста [4, с. 28].

Современные российские промышленные рабочие находятся в сложной, противоречивой ситуации, которая обусловлена общесистемными трансформационными процессами российского общества и связана, в т. ч. с переходом от плановой к рыночной экономике. причём большая часть промышленных рабочих России оказалась депривированной по всем направлениям: в экономическом, социальном, политическом плане.

Их основной экономической стратегией выступает стратегия выживания, что подтверждают результаты общероссийских социологических исследований. Произошедшие изменения негативно сказались на престиже рабочей профессии, уровне жизни промышленных рабочих и вызвали доминирование прагматических мотивов и снижение удовлетворённости рабочих своим трудом [2].

Проблема удовлетворённости трудом занимает центральное место в жизни каждого трудоспособного человека. Одними из первостепенных задач, стоящих перед социологами, являются выявление основных причин неудовлетворенности рабочих своим трудом, возникших на российских предприятиях промышленности вследствие противоречивых социальноэкономических процессов, а также выработка конкретных мер и решений в поиске эффективной и производительной работы персонала [1].

Подводя итоги, хотелось бы сказать, что статистическое наблюдение – интересная и занимательная область математики. Статистические наблюдения используются практически везде, где только можно обусловить их применение.

Статистические данные, полученные в ходе исследования можно использовать руководителям в работе по повышению экономической эффективности работы предприятия и улучшению морально-психологического климата коллектива при изучении им статистики в качестве примеров статистического исследования и графического представления результатов исследования.

V социологическая Грушинская конференция «БОЛЬШАЯ СОЦИОЛОГИЯ: расширение пространства данных» Москва, 2015 К тому же, статистические характеристики и исследования помогают проследить развитие той или иной проблемы. Они играют значительную роль в нашей жизни, их можно использовать не только математике, но и в других отраслях науки.

–  –  –

ЖУРАВЛЁВ Г.Т. – д. ф.н., д.эк. н., профессор кафедры "Менеджмент организации" Российской Академии предпринимательства. E-mail: pochta1932@mail.ru. Tf-89153465273.

Проблемы измерения социальных переменных остаются актуальными. В ряде вузов читается курс «Теория измерения», издаются учебники, создаются учебные программы. В эту большую созидательную работу включилось большое число учёных и преподавателей вузов, что порождает разночтение и разную интерпретацию отдельных аспектов измерения. Измерение в социологии сравнительно молодая отрасль социологического знания, поэтому появляется много разных точек зрения, которые со временем либо станут проверенными практикой истинами, либо выйдут из научного обихода.

Обзор литературы, посвящённой проблемам измерения, показывает, что надо договориться о некоторых базовых предпосылках измерения социальных переменных.

Прежде всего, целесообразно подчеркнуть, что методы математико-статистического анализа делятся на методы обработки и анализа количественных признаков и методы анализа качественных признаков (что называется непараметрической статистикой). Иначе говоря, методы обработки и анализа данных зависят от того, имеем мы дело с количественными или качественными признаками (свойствами), методы, предназначенные для анализа количественных данных, не дадут истины, если будут применены для анализа качественных признаков. Так что результаты измерения существенно влияют на выбор методов анализа, V социологическая Грушинская конференция «БОЛЬШАЯ СОЦИОЛОГИЯ: расширение пространства данных» Москва, 2015 поэтому целесообразно строго различать количественные и качественные свойства, которые мы намереваемся измерить.

В то же время следует обратить внимание на различия в методах измерения количественных и качественных свойств социальных явлений и объектов. Измерение количественных свойств даёт результаты, которые аддитивны. В то время как результаты измерения качественных свойств не аддитивны. Понимание аддитивности играет важную роль в различении количественных и качественных свойств. Если результаты измерения какого-либо свойства не аддитивны, значит это свойство относится к классу качественных, а для анализа результатов измерения нельзя применять методы, предназначенные для анализа количественных данных.

Важной особенностью измерения социальных переменных является учет различий метрики количественных числительных и порядковых числительных. Из этого следует, что для порядковых шкал (порядковая шкала и интервальная шкала) используются методы непараметрической статистики, и только. Результаты измерений порядковыми шкалами не аддитивны. Из этого следует, что отождествлять интервальную шкалу и шкалу отношений только на том основании, что они обе метрические, не корректно. Результаты измерения количественных свойств аддитивны, а результаты измерения качественных свойств не аддитивны.

Ещё одно различие в метрике интервальной и шкалы отношений сводится к следующему. Шкалы отношений, разностей и абсолютных значений позволяют измерить свойство в интервале (от 1-го метра до 2-го метра). Интервальная шкала показывает интенсивность в точке (не 90 градусов, но 90-й градус; или капитан II-го ранга и капитан 1-го ранга).

Эти особенности вытекают из учёта различий между экстенсивными и интенсивными свойствами. Так что, результаты измерения экстенсивных свойств аддитивны, а интенсивных свойств не аддитивны. Для измерения интенсивных свойств используются шкалы номинальная, порядковая и интервальная. Но эти шкалы не применимы для измерения экстенсивных свойств, а тем самым, для анализа данных, полученных при использовании интервальной шкалы, нельзя использовать методы, предназначенные для обработки и анализа количественных свойств.

Шкалы номинальная, порядковая и интервальная могут быть преобразованы в шкалу абсолютных значений, для этого предложены методы: «мощность социального множества» и «квалитативный интеграл» [1–2], но при этом измеряются не индивидуальные свойства, а свойства коллективов (например, успеваемость отдельных студентов и успеваемость группы;

но не средний балл; количество работников, которые руководствуются карьерными соображениями в добросовестной работе, в коллективе, и тем самым, характеризуют коллектив).

Социологи часто изучают латентные свойств социальных объектов и явлений. Для их выявления и оценки приходится использовать математические методы. При этом целесообразно различать методы анализа количественных и качественных свойств.

Разумеется, проблемы измерения этим не исчерпываются. Но внимательное чтение литературы, посвящённой измерению социальных переменных и применению математикостатистических методов для обработки и анализа данных, показывают, что иногда решение затронутых выше проблем порождает трудности в их решении.

–  –  –

ЗАДОРИН В. В. – кандидат философских наук, доцент кафедры философии и социологии РАНХиГС. E-mail: formessage07@rambler.ru.

В зависимости от объёма, целей и ряда других параметров статистические данные социологического исследования могут быть обработаны «вручную» или с применением программно-аппаратных средств. Большие массивы данных удобнее обрабатывать вторым способом. Под данными (data) будем понимать значения качественных или количественных переменных, задаваемых на некотором множестве вполне различаемых предметов. Это множество вполне различаемых предметов в социологии и статистическом анализе называется генеральной совокупностью (популяцией), а в логике – предметной областью, или универсумом рассуждения.

Данные могут быть классифицированы по различным основаниям, например, по формату хранения или по типу используемых переменных. Для того, чтобы сосредоточиться на логических аспектах применения статистических данных в социологии, классифицируем последние в зависимости от количества выборок на: одно-, двух- и многомерные, как это делают авторы работы «Наглядная статистика. Используем R!». Также выделим некоторые разновидности анализа данных, опираясь на точку зрения Джеффри Лика (Jeffry Leek), ассистента профессора биостатистики университета Джонса Хопкинса.

Анализ как одномерных, так и более чем одномерных данных может быть описательным, где обобщение проводится с помощью статистического моделирования (например, перепись населения), и индуктивным, когда выводы, полученные на основании изучения некоторой выборки, переносятся (экстраполируются) на генеральную совокупность. Именно такие обобщения с помощью статистических моделей являются, пожалуй, самыми распространёнными на сегодняшний день. Для нас крайне существенно подчеркнуть, что выводы этих обобщений носят вероятностный (правдоподобный, обоснованный), а не достоверный (правильный, дедуктивный) характер. Достоверными будем называть выводы, где заключение логически следует из посылок, т. е. не существует такого приписывания значений выбранным составляющим формы этих выводов, при котором посылки оказывались бы истинными, а заключение – ложным. Обоснованными – в которых заключение не следует Работа выполнена в рамках реализации научного проекта РФФИ «Реляционное объединение данных 12 разнородных социологических исследований в единый массив и интеллектуальный анализ с применением технологий машинного обучения» (№15-06-02758).

V социологическая Грушинская конференция «БОЛЬШАЯ СОЦИОЛОГИЯ: расширение пространства данных» Москва, 2015 логически из посылок, но при условии истинности последних вероятность истинности заключения возрастает. Степень обоснованности выводов здесь повышается с увеличением выборки.

Помимо вышеуказанного применения программных средств анализа одномерных данных для вероятностных обобщений описательного и индуктивного характера, они также могут быть использованы для решения вопроса о достоверности выводов (умозаключений, рассуждений) социологического исследования, проведённого ранее «вручную». Это станет возможным в случае успешной формализации социологической теории или её фрагмента.

Формализация теории предполагает её реконструкцию в специальном символическом языке, где отдельные символы соответствуют, как правило, целым словам, а последовательности символов, называемых формулами – фразам. Формализация социологической теории имеет следующую, существенную с точки зрения логики, особенность

– генеральная совокупность изучаемых объектов (и их свойств и отношений) является конечным множеством. Эта особенность позволяет сформулировать утверждение, подлежащее обсуждению: формализованная социологическая теория является разрешимой, т. е. для всякой формулы, выражающей форму произвольного высказывания данной теории, мы можем определить, является ли она тождественно истинной (принимающей значение «истина» при любой интерпретации собственных составляющих), нейтральной (когда существует хотя бы одна интерпретация, при которой формула принимает значение «истина», и существует хотя бы одна интерпретация, при которой формула принимает значение «ложь») или тождественно ложной (принимающей значение «ложь» при любой интерпретации собственных составляющих). Кроме того, формализовав социологическую теорию, мы сможем дать однозначный ответ на вопрос, является ли она непротиворечивой, т. е. не существует ли в ней какой-либо тождественно истинной формулы, являющейся одновременно тождественно ложной.

Для двух- и более чем двумерных данных специфично проведение исследовательского анализа с целью поиска неизвестных ранее зависимостей. Он эффективен для обнаружения соответствий, когда исследуемые события в большинстве случаев встречаются одновременно, а в меньшинстве – по отдельности, и корреляций, когда исследуемые события во всех случаях встречаются одновременно, но нельзя сказать, что одно из них причина другого. Данная разновидность анализа статистических данных плодотворна для разработки новых направлений исследования, но, как правило, не может быть использована для обобщений или предсказаний. Для того, чтобы как можно более точно предсказать событие или свойства следующего объекта на основе данных, полученных по нескольким выборкам или предшествующим объектам, лучше взять как можно больше данных и, как правило, максимально простую модель – такой анализ называется предиктивным.

Вместе с тем, обязательно учитывать, что даже если некоторое предшествующее событие позволяет предсказать последующее, это вовсе не означает, что первое – причина второго. Для установления причинно-следственных связей используется причинный анализ, в ходе которого обычно выясняется, что произойдёт с данной переменной при изменении других переменных.

Здесь используются случайные исследования с контрольными группами, а причинноследственная связь может быть определена как средняя степень влияния.

В заключении хотелось бы упомянуть о: 1) многомерном анализе, применяемом с целью выявления структуры объекта, который причисляется к одним из самых сложных, но он позволяет проверять качество классификации объектов, и 2) механистическом анализе, почти V социологическая Грушинская конференция «БОЛЬШАЯ СОЦИОЛОГИЯ: расширение пространства данных» Москва, 2015 не используемом в исследованиях по обработке данных, цель которого – понять, как изменение значений одних переменных влияет на значения других в отдельных объектах, например, в физике и инженерных задачах, где с помощью простых моделей могут количественно описать значительную часть наблюдаемых явлений, как правило, единственной случайной компонентой при проведении механистического анализа является ошибка измерений.

А. А. Зенько, Т. С. Сорокина-Зенько

НАДЁЖНОСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ ПАРНЫХ КОЭФФИЦИЕНТОВ ВЗАИМОСВЯЗИ В СОЦИАЛЬНЫХ

ИССЛЕДОВАНИЯХ

ЗЕНЬКО А. А. – кандидат философских наук, доцент кафедры социологии и гуманитарных наук университета «Дубна». E-mail: oranta2009@yandex.ru.

СОРОКИНА-Зенько Т. С. – аспирант кафедры социологии и гуманитарных наук университета «Дубна». E-mail: soroka15.08@mail.ru.

Применение статистических методов при анализе социологических данных стало рутинной операцией для большинства исследователей. Сами математические процедуры при этом воспринимаются на уровне обыденных действий и повседневного опыта, а нередко и как готовая догматическая система, не требующая критического осмысления.

Развитие компьютерной техники и статистического программного обеспечения сняло ограничения на использование статистических методов из-за слабой математической подготовки и сделало необязательным понимать ограниченность применения определённой статистической процедуры при анализе конкретной социальной ситуации.

Выделим главное направление в статистическом анализе, которое является одновременно «статистической ловушкой» при механическом его применении это использование коэффициентов корреляции.

В основном массиве социальных исследований при анализе используются парные коэффициенты взаимосвязи, которые базируются на предположении, полученном социологами от естественных наук. Суть предположения заключается в том, что отклонение значений случайной величины y i от значений, определяемого функциональной зависимостью y(x), при фиксировании x i описывается распределением Гаусса. Это предположение автоматически переносится на социальные явления, при этом игнорируется то, что в 90% социальных замеров стационарное распределение не является гауссовским.

В случае качественных переменных нас уже интересует только факт наличия или отсутствия связи и её плотность. При определении этой плотности переменные могут быть ранжированы в порядке убывания частот их встречаемости, в т. ч. отдельно для каждой переменной на данном множестве объектов измерения. Но, и, в этом случае наличие или отсутствие связи для номинальных переменных имеют объективный смысл лишь в той мере, в какой данное измерение воспроизводимо.

Таким образом, при использовании как количественных, так и качественных данных единственным строгим способом проверки полученного результата является его воспроизводимость. Подтверждением данного утверждения является проверка чаще всего применяемых парных коэффициентов корреляции (коэффициент корреляции Пирсона, V социологическая Грушинская конференция «БОЛЬШАЯ СОЦИОЛОГИЯ: расширение пространства данных» Москва, 2015 ранговый коэффициент корреляции Спирмена, коэффициент сопряжённости Пирсона и др.) на релевантность, воспроизводимость и валидность.

Критерий релевантности требует, чтобы коэффициенты взаимосвязи были аддитивными.

При проверке на аддитивность коэффициентов парной взаимосвязи служит их эмпирические распределения, все они гауссовы, что говорит об их неаддитивности. Если подробнее рассмотреть источники неаддитивности на теоретическом уровне, то таковыми являются существование конечной ошибки измерения значения коэффициентов, что ограничивает эти значения снизу.

Критерий воспроизводимости требует, чтобы выборочные значения коэффициентов корреляции не зависели от объёмов выборки, а значит коэффициенты должны быть негауссовыми. Данный критерий требует отдельного рассмотрения, т. к. именно по нему открывается перспектива найти такое применение коэффициентов взаимосвязи, которые бы удовлетворяло всем остальным критериям. Этого можно достичь за счёт создания такого массива социальных данных, который включал бы в себя результаты расчёта коэффициентов взаимосвязи для конкретных социальных ситуаций.

Критерий валидности применительно к коэффициентам парной взаимосвязи требует, чтобы при их расчете использовалась максимально полная информация об измеряемых переменных. Потенциально наименее валидны коэффициенты корреляции, измеряющие качественные данные, поэтому очень важно не допускать обработку интервальных шкал коэффициентами корреляции, которые предназначены для анализа «нечисловых» данных.

Еще одним важным моментом применения критерия валидности при анализе результатов социальных исследований является требование учёта формы взаимосвязи признаков. Это, обычно выполняемое требование в отношении количественной зависимости признаков, редко выполняется для признаков, которые измерены по качественной шкале.

Пренебрежение данными критериями приводит к тому, что используемые коэффициенты взаимосвязи, показывают наличие связи там, где её не наблюдается. В общем случае имеет место далеко не всегда сразу распознаваемое искажение действительности.

–  –  –

ЗЛОТНИКОВА Л. М. – кандидат экономических наук, доцент кафедры права и экономических теорий Белорусского торгово-экономического университета. E-mail: lidia_zlotnikova@mail.ru.

Цивилизация вступила на этап развития, когда теория и практика использования традиционных факторов производства исчерпали себя. Человек, длительное время отождествлявшийся с его способностью эффективно соединять вещественные факторы производства, начал всё чаще и сильнее проявлять свою многогранность. Несмотря на то, что с середины XIX в. цивилизация начала уходить от классической модели взаимоотношений производства и потребления, в современной экономической теории и практике преобладают количественные измерения.

Предложенная философом Кенэ в 1758 г. экономическая таблица общей схемы кругооборота товаров и денег внутри национального хозяйства используется до настоящего V социологическая Грушинская конференция «БОЛЬШАЯ СОЦИОЛОГИЯ: расширение пространства данных» Москва, 2015 времени. Периодические изменения методов сбора и обработки информации не затрагивают методологию, цели и задачи. Многочисленные мировые финансово-экономические кризисы продемонстрировали отдалённость экономики от классической теоретической модели.

Массовое капиталистическое производство ориентировано на крупные потребительские рынки и прибыль, в которых нет места проявлению человеческой жизни со всеми его составляющими.

Важнейшим последствием экономической выгодности выступает социально-экономическое явление – систематическая безработица, сохраняющиеся различия в получаемых доходах, высокая смертность в трудоспособном возрасте и т. д. Статистика, как многие столетия тому назад, обслуживая крупных собственников, включая государство, широко тиражирует изменения номинальных величин. Продолжает увеличиваться разрыв между теорией и практикой истинных потребностей развития человека и используемой статистической информацией о достижениях материального производства.

О том, что общество, а соответственно и статистика нуждаются в формировании новых целей жизнедеятельности человека, свидетельствует появление мировой практики оценки индекса человеческого развития. Более чем десятилетний опыт сбора и обработки информации о состоянии человеческого потенциала позволяет отнести его к количественным измерителям, не отражающим качественные изменения. Предпринятая попытка заменить ВВП и другие классические индикаторы, не имеют социологического обоснования.

Показатели, характеризующие развитие человека по методике ИЧР (индекса человеческого развития), ппозволяют проводить анализ количественных изменений, лишь косвенно отражающих социальные процессы. Проведём небольшой анализ содержания индекса ожидаемой продолжительности жизни и долголетия. Они измеряются средней ожидаемой продолжительностью жизни при рождении. Учреждения здравоохранения, предоставляя соответствующую информацию, вычисления проводят на основании половозрастных коэффициентов смертности путём построения таблиц. Их методика известна с ХУIII в., её вероятностная суть общепризнана. Её применение в условиях низкого уровня социального развития оправдано.

В ХХ в. стало очевидно огромное влияние социальной компоненты на развитие общества. Одним из её элементов выступает продолжительность жизни. Последняя в статистике зависит от честности человека. Рождение и смертность регистрируются добровольно (выделено нами) в органах государственной регистрации гражданского состояния. Демографы давно обращают внимание на проблемы точности информации. Материальная заинтересованность семей умерших стимулирует сокрытие смертности. Прямая должностная ответственность врачей за общую и детскую смертность до года не способствует объективности, в учреждениях здравоохранения часто используется «двойная бухгалтерия».

Объективные сложности расчёта индексов начинаются с определения понятия «здоровье», которое не имеет корректного научного толкования. Широко растиражировано и пока не поддается переосмыслению определение здоровья, данное ВОЗ (Всемирная организация здравоохранения). Основанное на субъективных ощущениях гласит: «здоровье является состоянием полного физического, душевного и социального благополучия, а не только отсутствием болезней и физических дефектов». Реальность сложнее и противоречивее.

Нарушения здоровья характеризуются длительным временным интервалом, могут проходить бессимптомно. Такое состояние в лексике медиков получило название «состояние предболезни». Несмотря на научное обоснование латентного характера патологических V социологическая Грушинская конференция «БОЛЬШАЯ СОЦИОЛОГИЯ: расширение пространства данных» Москва, 2015 изменений в организме человека, статистика оценивает здоровье через отсутствие обращений в лечебные учреждения.

Некоторые группы населения периодически подвергаются обязательной диспансеризации. Однако полученные результаты в основном носят характер внутреннего использования. Ежегодная диспансеризация школьников заканчивается просьбами медицинских работников о передаче информации родителям. Абстрактное толкование «здоровья» приводит к сохранению действующей структуры системы здравоохранения, распределению материального и финансового обеспечения. До настоящего времени основная ответственность за здоровье будущих детей возложена на женщин. Профилактика различных заболеваний ограничивается функционированием служб санитарно-эпидемиологического надзора, оценивается количеством проведённых проверок, выданных предписаний и наложенных взысканий. В центре внимания экономической науки находится товар в его материально-вещественной форме. Ценность здоровья не входит перечень важнейших макроэкономических проблем, не определён его статус в системе благ.

Здоровье, образование, социальная работа, культура и т. д. гипотетически должны находиться под ответственным патронажем государства. А государство всё чаще использует «здоровье» как источник собственного капитала и диверсификации собственности. Активная коммерциализация государственной деятельности подкрепляется пропагандой личной ответственности, используя при этом упрощенное толкование о том, что состояние здоровья человека на 50% зависит от человека. Абстрагирование от социальной реальности позволяет оценивать состояние человека вне общества. В жизни здоровье человека отражает воздействие сложного сочетания разнообразных факторов и условий. Главными их них являются питание, нормальное жилье, условия быта, отдыха, производства, транспортные и информационные коммуникации, морально-нравственные принципы и т. д. Сложно игнорировать зависимость состояния здоровья одного человека от другого. История существования человеческой цивилизации полна примеров об эпидемиях, уносивших сотни тысяч жизней.



Pages:     | 1 |   ...   | 7 | 8 || 10 | 11 |   ...   | 28 |

Похожие работы:

«Геннадий Вас а й сильевич Дыльнов е ло САРАТОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМЕНИ Н.Г. ЧЕРНЫШЕВСКОГО Социологический факультет МАТЕРИАЛЫ МЕЖДУНАРОДНОЙ НАУЧНО-ПРАКТИЧЕСКОЙ КОНФЕРЕНЦИИ ДЫЛЬНОВСКИЕ ЧТЕНИЯ «РОССИЙСКАЯ ИДЕНТИЧНОСТЬ: СОСТОЯНИЕ И ПЕРСПЕКТИВЫ» 12 ФЕВРАЛЯ 2015 ГОДА ИЗДАТЕЛЬСТВО «САРАТОВСКИЙ ИСТОЧНИК» УДК 316.3 (470+571)(082) ББК 60.5 я43 М34 М 34 Материалы научно-практической конференции Дыльновские чтения «Российская идентичность: состояние и перспективы»: Саратов: Издательство...»

«Министерство образования и науки Российской Федерации ФГАОУ ВО «Белгородский государственный национальный исследовательский университет» Институт управления Кафедра социологии и организации работы с молодежью Российское общество социологов Российское объединение исследователей религии СОЦИОЛОГИЯ РЕЛИГИИ В ОБЩЕСТВЕ ПОЗДНЕГО МОДЕРНА Памяти Ю. Ю. Синелиной Материалы Третьей Международной научной конференции 13 сентября 2013 г. Белгород УДК: 215:172. ББК 86.210. С Редакционная коллегия: С.Д....»

«МЕДВЕДЕВА К.С. НАУЧНАЯ ЖИЗНЬ НАУЧНАЯ ЖИЗНЬ DOI: 10.14515/monitoring.2015.5.12 УДК 316.74:2(410) Правильная ссылка на статью: Медведева К.С. О социологии религии в Великобритании. Заметки с конференции // Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. 2015. № 5. С. 177For citation: Medvedeva K.S. On sociology of religion in Great Britain. Conference notes // Monitoring of Public Opinion: Economic and Social Changes. 2015. № 5. P.177-182 К.С. МЕДВЕДЕВА О СОЦИОЛОГИИ РЕЛИГИИ...»

«Геннадий Вас а й сильевич Дыльнов е ло САРАТОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМЕНИ Н.Г. ЧЕРНЫШЕВСКОГО Социологический факультет МАТЕРИАЛЫ МЕЖДУНАРОДНОЙ НАУЧНО-ПРАКТИЧЕСКОЙ КОНФЕРЕНЦИИ ДЫЛЬНОВСКИЕ ЧТЕНИЯ «РОССИЙСКАЯ ИДЕНТИЧНОСТЬ: СОСТОЯНИЕ И ПЕРСПЕКТИВЫ» 12 ФЕВРАЛЯ 2015 ГОДА ИЗДАТЕЛЬСТВО «САРАТОВСКИЙ ИСТОЧНИК» УДК 316.3 (470+571)(082) ББК 60.5 я43 М34 М 34 Материалы научно-практической конференции Дыльновские чтения «Российская идентичность: состояние и перспективы»: Саратов: Издательство...»

«Министерство образования и науки РФ ФГАОУ ВО «Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского» Научно-исследовательский комитет Российского общества социологов «Социология труда» Центр исследований социально-трудовой сферы Социологического института РАН Межрегиональная общественная организация «Академия Гуманитарных Наук» К 25-ЛЕТИЮ СОЦИОЛОГИЧЕСКОГО ОБРАЗОВАНИЯ В РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ СОЦИАЛЬНЫЕ ИННОВАЦИИ В РАЗВИТИИ ТРУДОВЫХ ОТНОШЕНИЙ И ЗАНЯТОСТИ В XXI ВЕКЕ Нижний Новгород –– 20...»

«Санкт-Петербургский государственный университет Факультет социологии Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова Социологический факультет Социологическое общество им. М.М.Ковалевского Российское общество социологов Сборник материалов IX Ковалевские чтения Социология и социологическое образование в России (к 25-летию социологического образования в России и Санкт-Петербургском государственном университете) 14-15 ноября 2014 года Санкт-Петербург ББК 60. УДК 31 Редакционная...»

«СБОРНИК НАУЧНЫХ ТРУДОВ КОНФЕРЕНЦИИ СБОРНИК НАУЧНЫХ ТРУДОВ КОНФЕРЕНЦИИ УДК 316. ББК 71.05 Д4 Издано по заказу Комитета по науке и высшей школе Редакционная коллегия: доктор социологических наук, профессор Я. А. Маргулян кандидат социологических наук, доцент Г. К. Пуринова кандидат филологических наук, доцент Е. М. Меркулова Диалог культур — 2010: наука в обществе знания: сборник научных трудов Д международной научно-практической конференции. — СПб.: Издательство Санкт-Петербургской академии...»

«частный фонд «фонд первого президента республики казахстан – лидера нации» совет молодых ученых инновационное развитие и востребованность науки в современном казахстане V международная научная конференция сборник статей (часть 2) общественные и гуманитарные науки алматы УДК 001 ББК 73 И 6 ответственный редактор: мухамедЖанов б.г. Исполнительный директор ЧФ «Фонд Первого Президента Республики Казахстан – Лидера Нации» абдирайымова г.с. Председатель Совета молодых ученых при ЧФ «Фонд Первого...»

«У нас в гостях социологи республики Корея От редакции. Предлагаем нашим читателям познакомиться со статьями корейских коллег – в них содержится много интересного, познавательного, вплоть до возможного применения их выводов и предложений в нашей стране. История Института российских исследований (ИРИ) началась 13 января 1972 г., тогда при Университете иностранных языков Ханкук был основан Центр изучения СССР и стран Восточной Европы. Это было единственное научное учреждение, проводившее анализ...»

«Министерство образования и науки РФ ФГАОУ ВО «Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского» Национальный исследовательский университет Научно-исследовательский комитет Российского общества социологов «Социология труда» Центр исследований социально-трудовой сферы Социологического института РАН Межрегиональная общественная организация «Академия Гуманитарных Наук»К 100-ЛЕТИЮ НИЖЕГОРОДСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА ИМ. Н.И. ЛОБАЧЕВСКОГО СПЕЦИФИКА ПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ...»

«УДК 316.3/ ББК 60. Ф 3 Ответственный редактор: Президент Ассоциации социологов Казахстана, доктор социологических наук, профессор М.М. Тажин Редакционная коллегия: Исполнительный директор Фонда Первого Президента РК Б.Б. Мухамеджанов (председатель) Доктор социологических наук, профессор С.Т. Сейдуманов Доктор социологических наук, профессор З.К. Шаукенова Доктор социологических наук, профессор Г.С. Абдирайымова Доктор социологических наук, доцент С.А. Коновалов Кандидат социологических наук...»

«Об итогах проведения секция «Социология» XXII Международной конференции студентов, аспирантов и молодых учёных «Ломоносов -2015» C 13 по 17 апреля 2015 года в Московском государственном университете имени М.В.Ломоносова в 22 раз проходила традиционная Международная научная конференция студентов, аспирантов и молодых ученых «Ломоносов». Основными целями конференции являются развитие творческой активности студентов, аспирантов и молодых ученых, привлечение их к решению актуальных задач...»







 
2016 www.konf.x-pdf.ru - «Бесплатная электронная библиотека - Авторефераты, диссертации, конференции»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.