Сопоставление метода семантических универсалий и методов математической редукции данных

Будучи математиком по образованию и занимаясь математическими методами психологии, Е. Ю. Артемьева четко фиксировала ограничения математических моделей при описании психологических явлений, не подчиняющихся формально-логическим закономерностям, подчеркивала их недостаточную валидность. В своей последней работе она (Артемьева, 1999) сформулировала следующие требования к работающей семантической модели:

  • 1) должна существовать устойчивая (на рассматриваемом уровне инвариантности) структура семантических оценок стимулов;
  • 2) должна существовать возможность выделить модель при применяемой процедуре обработки матриц семантического сходства (например, факторизацией можно описать линейную векторную структуру, нельзя – многообразие в виде тора, дискретные структуры и пр.);
  • 3) экспериментальные данные должны быть статистически устойчиво зарегистрированы относительно требований рассматриваемого уровня инвариантности эмпирической структуры;
  • 4) парадигмальные модели должны содержать возможность сопоставления модели с моделируемой реальностью.

При описании требований к моделированию в психологии мы дополнили этот список необходимостью моделирования субъективности и продуктивности (см. параграф 1.2). Осознавая неформализуемость субъективного опыта, E. Ю. Артемьева (Артемьева, 1980, 1999) стремилась свести формализованные процедуры к минимуму, по возможности, построить алгоритмы обработки и интерпретации данных, опирающиеся на те же психологические механизмы, что были задействованы и у испытуемых при получении результатов.

Практически любой язык построения модели объекта исследования вводит свои ограничения, обусловленные его семантикой, синтаксисом и прагматикой, поэтому, для построения модели предпочтительнее использовать наименьшее количество знаковых опосредствований и наиболее гибкие знаковые системы. Семантическая универсалия, как модель репрезентации опыта, использует и более гибкую знаковую модель, чем совокупность факторов, и меньшее количество знаковых опосредствований (перекодировок), и меньшее количество допусков.

Содержательными аргументами за применение математических процедур редукции данных сегодня являются следующие (Шмелев, 1990).

  • 1. Семантические универсалии в большей степени отражают природу стимула, чем природу реакции.
  • 2. Методом семантических универсалий возможно описывать лишь групповые семантические коды, что не позволяет модифицировать метод для индивидуальной диагностики.

По поводу первого аргумента можно сказать, что направленность и содержание реакций на основе любого семантического кода предполагаются лишь из сопоставления этого кода с еще одной (как правило, многомерное пространство) моделью – пространством отношений (или реакций). Семантические универсалии не в меньшей степени сопоставимы с пространством отношений, чем наборы факторов. В то же время, семантические универсалии, в отличие от факторных структур, не зависят строго математически от задаваемого методикой СП. Ассоциативные и контекстные универсалии вообще не требуют априорного постулирования существования семантического пространства.

Доказанный факт существования семантических универсалий больше говорит именно о сходстве оценок однородных групп испытуемых, чем о сходстве стимулов. Предположение же о том, что семантические коды строятся на основе "личной истории деятельностей" (Артемьева, Стрелков, Серкин, 1983, 1991) человека, выводит обсуждение из "пространств отношений (реакций, схем)" в методологию деятельностного подхода.

Второй аргумент справедлив с учетом разработанной операциональной базы индивидуальной психодиагностики (Шмелев, 1983, 2000 и др.). Такая операциональная база отсутствует в рамках разработанных алгоритмов работы с семантическими универсалиями, что является техническим и методическим вопросом, но нс методологическим. Методологическое решение вопроса требует построения модели субъективного опыта не в рамках математических моделей, а путем концептуальной интеграции всех экспериментальных данных о сознании на основе деятельностного подхода (математические модели вынуждены всегда оставаться в рамках натурфилософского подхода[1]). В перспективе, такие модели будут и более высокоинтегративными, чем семантические пространства, и более диагностичными. Построение моделей вне рамок математических описаний предполагает параллельное решение задачи о формировании новой моделирующей дисциплины в рамках деятельностного подхода (не натурфилософского), которую я называю "системикой".

Корректной процедурой сравнения репрезентативности моделей могли бы быть опыты по семантической реконструкции групп объектов на основе разных модельных описаний (например, семантических универсалий, совокупности факторов, совокупности кластеров) одной группой испытуемых.

Посмотрите результаты обработки оценки себя в обычной ситуации группой мужчин (табл. 6.6) с одним из трех приведенных ниже описаний одного и того же группового результата (на основе таблицы результатов, см. табл. 6.1).

Таблица 6.6

Сравнительная таблица обработки результатов оценки (матрицы) представления о себе в обычной ситуации группой мужчин по личностному семантическому дифференциалу[2]

Метод семантических универсалий (90%-ный интервал). Собственно щенка себя

Метод факторного анализа (факторы, 81,3% дисперсии, метод главных компонент, вращение Vatymax, экспертное приписывание).

Параметры оценки себя

Метод кластерного анализа (классы оценок, иерархическая кластеризация, второй уровень дендрограммы, экспертное приписывание).

Классы оценок себя

самостоятельный

(1,91)

мужественность – немужественность (18,1%)

никчемный человек – хороший человек

энергичный (1,82)

негативность – позитивность (14,3%)

раздражительность – невозмутимость

добросовестный (1,79)

эгоизм – альтруизм (11,2%)

героизм – эгоизм

уверенный (1,73)

самодостаточность – несамодостаточность (10,9%)

разговорчивость – молчаливость

справедливый (1,61)

управляемость – неуправляемость (9,2%)

обаятельный (1,61)

флегматичность – возбудимость (9,0%)

отзывчивый (1,61)

независимость – зависимость (8,4%).

дружелюбный (1,58)

решительный (1,55)

честный (1,48)

добрый (1,45)

Методы математической редукции данных позволяют выявить имплицитную (скрытую) структуру данных, в то время как метод математических универсалий показывает явную (прямую) структуру данных. При этом при использовании методов факторного и кластерного анализа часто на основе субъективного или экспертного обобщения названий входящих, соответственно, в фактор или кластер шкал, бывает сформулировано противоречащее совокупности других названий факторов качество. Чтобы "устранить недоразумение" исследователь вынужден директивно заменять качество на противоположное.

Как уже было сказано ранее: факторы являются не оценкой, а параметрами оценок; кластеры – нс оценка, а параметры классификации оценок. Поэтому полное описание результатов можно получить только при использовании для обработки результатов и метода семантических универсалий, и одного из методов математической редукции данных. Сопоставление результатов, полученных при помощи двух методов, является наиболее информативным.

  • [1] Этот подход можно представить через следующие постулаты: 1) исследуя объект, мы его не изменяем (связи являются естественными и независимыми от исследователя): 2) объект не участвует в получении знаний о нем (знания не являются продуктом деятельности объекта). В психологической реальности эти постулаты не выполняются, "объект" имеет сознание, изменяется во взаимодействии с исследователем и участвует в получении знаний о себе, т.е. в психологических исследованиях натурфилософский подход неприменим.
  • [2] ЛСД, см. Приложение 12.
 
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ     След >