Серкин Владимир Методы психосемантики
|
Скачать 3.37 Mb.
|
|
Сравнение профилей оценки с использованием СД Профилем оценки стимула с использованием СД называется совокупность оценок одного стимула одним испытуемым по всем шкалам47. Сравнение профилей производится с помощью подсчета коэффициентов корреляции. Значимо высокие коэффициенты корреляции профилей оценки стимула разными испытуемыми могут свидетельствовать о сходном содержании значения стимула (субъективного опыта взаимодействия с данным стимулом) для этих испытуемых. Значимо высокие корреляции профилей оценки разных стимулов одним испытуемым могут свидетельствовать о сходстве семантического содержания значений данных стимулов. Пример: сравнение профилей оценок своего образа жизни (Приложения 5, 6, 7) группой студентов с профилем оценок своего образа жизни группами их матерей и отцов (сравниваются не групповые данные, а профили оценок конкретных студентов с профилями оценок только их родителей) позволили подтвердить гипотезу о корреляции оценок юношей с оценками отцов, а оценок девушек с оценками матерей. Сама гипотеза была построена на основе общепринятого, но не доказанного четко экспериментально положения о том, что в семье юноши и девушки усваивают стереотипы поведения и отношения от родителей своего пола. В наших экспериментах48 сравнение профилей позволило выявить различия в семантических описаниях одних и тех же стимулов групп людей, находящихся в разных функциональных состояниях. Трансляция различающихся описаний новичкам (при обучении аутотренингу) помогала им быстрее и лучше освоить методики аутотренинга (анализ по самоотчетам). В другой серии экспериментов49 трансляция различающихся описаний инструментов групп обучающихся в ПТУ и групп мастеров производственного обучения группам обучающихся помогала им быстрее и лучше понять мастера, освоить инструмент (подробнее см. п. 4.16). Доказательство этого утверждения (о лучшем освоении материала) на основе объективированных критериев проведено в работе Ханиной И.Б. (1986), где изменение профилей СД оценки изучаемых студентами - медиками понятий сопоставлялось с их учебными отметками.
Рассматривая семантическое оценивание как измерение, и, соответственно, семантическую оценку как координату опыта, Е.Ю. Артемьева назвала совокупности устойчивых сходных оценок семантическими универсалиями. Семантической универсалией называется список выделенных для данного стимула координат (оценок по шкалам), одинаково оцениваемых значимым большинством однородной группы испытуемых. Е.Ю. Артемьева (1980, 1999) использовала, в основном, биполярные варианты СД (см. Приложение 2), методы свободных описаний (типа ассоциативного эксперимента) и вербальные модификации проективных методик (типа метода неоконченных предложений). Простейшим способом обработки результатов является подсчет частоты встречаемости определенного признака по группе испытуемых. Большая частота свидетельствует о значимости (неслучайности) представленности данного признака в сознании испытуемых. Совокупность значимых признаков определяется на основе заданного критерия значимости. Первоначально, Е.Ю Артемьева выбирала критерием 75% частоту встречаемости, доказывая значимость выбора признака по группе испытуемых (Артемьева, Мартынов, 1975). Пример (по Шмелеву, 1990): При оценке понятия своего представления о Москве по биполярной шкале "тусклый - блестящий" 18 из 25 испытуемых выбрали полюс "блестящий", 7 - "тусклый". Прямой является гипотеза о неслучайном распределении частоты выбора, обратной - о случайном. X2 эмп. = (25 - 7)2 /25 Так как полученное значение у? эмп. больше табличного (6,6) для уровня достоверности 99% с одной степенью свободы, то с вероятностью 99% принимается прямая гипотеза. В приведенном примере частота встречаемости признака "блестящий" равна 72%. Для большей частоты встречаемости неслучайность выбора признака очевидна. Прикладное правило: простейшая обработка результатов сводится к выбору признаков оцениваемого объекта, которые названы не менее чем 75% испытуемых (для группы не менее 25 человек). Совокупность таких признаков является семантической универсалией оцениваемого объекта. Семантическая универсалия анализируется лишь качественно. Если среднегрупповая оценка по какой - либо шкале СД сдвигается к какому - либо максимальному значению оценки, это значит, что и индивидуальные оценки большинства членов группы сдвигаются к этому максимальному значению. На этом основании Е.Ю. Артемьева сформулировала следующий прикладной алгоритм выделения семантических универсалий оценок стимулов с использованием шкалированного СД: на отрезке числовой оси (-3; +3) выстраивается интервал размаха среднегрупповых оценок по всем шкалам СД (от максимальной по модулю отрицательной средней оценки для всех шкал до максимальной положительной). Для выделения 75% (квартальной) универсалии от концов интервала размаха отступается 25% (четверть) его длины. Все полюса (качества) шкал, средние оценки по которым располагаются на числовой оси ближе к концам интервала размаха, чем четверть его длины, записываются как составляющие квартальной универсалии. В дальнейшем, описывая результаты экспериментов, Е.Ю. Артемьева выбирала критерием 80% и даже 90% уровень частоты встречаемости, что, конечно, усиливало репрезентативность построенной семантической универсалии. Для выделения 80% универсалии, соответственно, от концов интервала размаха отступается 20% его длины, для выделения 90% универсалии - 10% его длины. Пример50: группа студентов (20 человек) оценивала свой образ жизни (Приложение 6) с помощью специально разработанного СД (Приложение 5). В группе менее 20 человек, поэтому признаки, входящие в универсалию оценки, выбраны по более строгому 80% или 90% критерию. По 90% критерию выбраны признаки: рациональный, активный, дружеский, достойный, понимающий, активный, осмысленный, положительный, уважительный, веселый. Совокупность этих признаков является универсалией групповой оценки студентами своего образа жизни. Обсуждение универсалии позволяет осмыслить групповые представления студентов об их образе жизни. Сама величина интервала (размах) среднегрупповых оценок по всем шкалам служит косвенным показателем групповой сплоченности оценивания. Так, например, если испытуемые оценивают стимул, используя полярные значения, то размах интервала оценивания будет близок к 6 (от - 3 до + 3). Если же разные испытуемые приписывают стимулу то положительную, то отрицательную оценку, средняя оценка приближается к нулевой, размах интервала оценивания уменьшается. При анализе групповой оценки по единичному признаку СД дисперсией является средний квадрат отклонения оценки одного испытуемого от средней оценки по группе (по данному признаку). Выявление семантической оценки, дисперсия которой составляет менее 25% от средней по всем признакам, позволяет говорить о значимости именно этого цифрового показателя оценки по группе испытуемых. Значимая оценка не обязательно является полярной, что позволяет строить шкалированные семантические 62 универсалии . Алгоритм обработки результатов сводится к выбору семантических оценок, дисперсия которых составляет не более 25% от средней. Признаки выписываются вместе с цифровой оценкой. Далее семантическаяуниверсалия анализируется лишь качественно. Качественный анализ универсалий разных объектов, описанных одной или однородными группами испытуемых; универсалий одного объекта, описанного разными группами испытуемых; динамика универсалий при приобретении опыта (обучении, практической деятельности, совместной деятельности, трансляции образцов) позволяют делать выводы о специфике и динамике репрезентации этих объектов в сознании. Пример: 1. Универсалия групповой оценки студентами своего образа жизни по 90% критерию частоты выбора состоит из признаков: рациональный, активный, дружеский, достойный, понимающий, активный, осмысленный, положительный, уважительный, веселый. 2. Универсалия групповой оценки матерями студентов своего образа жизни по 90% критерию частоты выбора состоит из признаков (Приложение 7): упорядоченный, дружеский, обычный, осмысленный, положительный, нравственный, добрый, ответственный, смелый, сытый, миролюбивый. 3. Универсалия групповой оценки отцами студентов своего образа жизни по 90% критерию частоты выбора состоит из признаков: компромиссный, достойный, дружеский, альтруистичный, нравственный, добрый, ответственный, счастливый, уважительный, миролюбивый. Сопоставление универсалий позволяет обсуждать совокупности совпадающих и несовпадающих признаков, возможные причины совпадений и расхождений. Использование семантических универсалий позволяет исследователю:
Преимущество метода семантических универсалий перед другими процедурами редукции данных заключается в отсутствии ограничивающих допусков математического моделирования и в отсутствии дополнительных элементов субъективности при интерпретации данных сложной математической обработки. Валидность метода семантических универсалий неоднократно доказана с помощью процедур реконструкции стимула (то есть “восстановления”, описания стимула на основе его семантической универсалии другой, не видевшей стимул, группой испытуемых) и процедур сопоставления стимулов на основе их универсалий (Артемьева, 1980 и др.). алгоритм построения специализированных семантических дифференциалов. Дипломн. работа. Магадан: Северный международный университет, 1996. - 47 с.
Матрица результатов оценивания может быть обработана с помощью математических процедур редукции данных. Наиболее часто для выделения редуцированных структур оценки с использованием СД применяется факторный анализ. Методология и процедуры факторного анализа разрабатывались именно в связи со спецификой психологических проблем (задачи с большим количеством значимых переменных, многомерность измерений), поэтому авторами разработок можно по праву назвать таких психологов как Ф. Гальтон, Ч. Спирмен, Л. Терстоун, Р. Кетелл и Г. Айзенк. Факторной структурой описания значения (стимула) называется редуцированная до небольшого количества признаков (факторов) с помощью процедуры факторизации экспериментально полученная совокупность векторов описания значения в заданном семантическом пространстве оценивания. Факторизация является процедурой редукции большой базы данных к структуре с небольшим, сравнимым с объемом оперативной памяти человека, количеством значимых факторов для дальнейшего качественного анализа. Фактор - вектор, связанный значимыми коэффициентами веса с несколькими переменными (признаками). Используемые в психологии нелинейные версии факторного анализа не обеспечены в настоящее время доказательным математическим анализом их свойств и являются просто широко используемым эвристическим методом. С точки зрения формальных математических отношений проблема факторов заключается во внесении в факторный анализ элементов произвольности (субъективизма) по следующим позициям:
порядка (балльная оценка).
К сожалению, в наиболее распространенной программе Exel, в которой чаще всего строится матрица данных, процедура факторного анализа отсутствует. Для обработки результатов матрицу данных приходится транспонировать, добавлять строку названий к вариансам и переводить в другие статистические программы. При переводе данных из Exel в другие статпрограммы необходимо убирать из таблиц названия и нумерацию, так как новые статпрограммы будут считать их данными. При использовании статистических программ, содержащих процедуру факторного анализа (например, SPSS), исследователь произвольно задает количество итераций, минимальное количество шкал в факторе, минимальный вес фактора или требуемое количество факторов. Это и вносит элементы произвольности, ограничений и субъективизма в процедуру факторного анализа. В результате факторизации исследователь получает номера шкал (варианс), входящих в фактор с обозначением их веса. В качестве рабочих шкал, входящих в факторы, выбираются шкалы, описывающие (выбирающие) наибольший процент дисперсии данных (по совокупности выбранных факторов - не менее 75% дисперсии результатов) и (или) имеющие значимый вес (здесь критерии оценки выбираются самим специалистом). Аналогично, в качестве рабочих факторов выбираются факторы, описывающие наибольший процент дисперсии данных и (или) имеющие значимый вес. Качества (вербальное название) шкал, входящих в фактор выписываются отдельным списком, к которому исследователь подбирает обобщенное название. Это вносит второй элемент субъективности и ограничений в процедуру факторного анализа. Вопрос об иерархизации признаков в факторе (по весу или по проценту выбираемой дисперсии) или факторов при семантическом описании стимула остается до настоящего времени открытым. Большинство авторов просто переписывают выданную компьютером последовательность, не задумываясь о данной проблеме. Совокупности факторов анализируются только качественно, аналогично анализу совокупности неслучайных признаков, входящих в семантические универсалии. Пример: при факторизации матриц результатов оценивания понятия собака получены следующие факторы (процент выбираемой дисперсии - 85, названия факторов выбраны группой - 25 студентов): хороший, контактный, безразличный, недобрый, уверенный. В вышеприведенном примере при сопоставлении бланков первичных результатов с факторным описанием вызывают удивление при оценке собаки факторы “недобрый”, “безразличный ”. Это происходит потому, что заложенные в современные статпрограммы процедуры факторного анализа позволяют выделять только факторную ось, а не полноценный (однонаправленный) вектор. Учитывая это, экспериментатор произвольно меняет названия некоторых факторов на обратные (антонимичные), более соответствующие результатам первичного оценивания. Этот факт почему - то не упоминается при публикации результатов факторного анализа данных. В вышеприведенном примере для публикации результатов исследователь мог бы заменить фактор “безразличный” на “заинтересованный”, а фактор “недобрый” на “добрый”. Формально исследователь имеет на это право, так как направление вектора не определено, но никаких критериев для суждения о необходимости такой замены не существует. Эти процедурные недоработки формального анализа вносят дополнительные элементы субъективности. Пример: при факторизации матриц (критический вес - 0,5; минимальное количество шкал в факторе - 3, метод главных компонент) результатов оценивания своего образа жизни группой студентов и группой их матерей (Приложения 6, 7) получены следующие данные:
Как видно из вышеприведенного примера, совокупность шкал, входящих в фактор, и сама совокупность факторов часто бывают противоречивы. Это заставляет исследователей вместо обобщающего названия фактора говорить о поляризации (распределении, тяготении) результатов по оси фактора. Пример: в предыдущем примере можно было говорить о поляризации оценок группы матерей и студентов по факторам (осям факторов): полноценность - неполноценность, бессмысленность - осмысленность, надежность - изменчивость, демократичность - авторитаризм, зрелость - незрелость. Результаты факторного анализа часто представляются интересными для качественного анализа, но необходимо помнить, что чаще всего названия факторов выбраны самим исследователем, имеющим свое развернутое представление о стимуле и о предполагаемых результатах. Для некоторого снятия элемента субъективности можно предложить обработку матрицы результатов независимому специалисту, а выбор обобщающих названий факторов группе независимых экспертов. |
Похожие:
 |
Курс начинающего волшебника вадим гурангов и Владимир долохов В системе разработаны простые и эффективные методы изменения обстоятельств жизни, доступные любому человеку. Причем эти методы универсальны,... |
|
Программа Владимир Л. Каганский Современная география Эта методология обнаруживает достаточную общность и приобретает все большее методологическое, междисциплинарное и культурное значение.... |
|
Владимир Козлов Владимир Майков Трансперсональный проект: психология,... Международной Академии психологических наук и Ученого Совета факультета психологии Ярославского государственного университета им.... |
|
Марат Зиганов Владимир Козаренко мнемотехника запоминание на основе визуального мышления Ломоносовской школы; Козаренко Владимир Алексеевич, преподаватель курса мнемотехники Школы рационального чтения. Авторы удостоены... |
|
Александрович Бушков Владимир Путин. Полковник, ставший капитаном... И что за персона «вдруг» возникла на шахматной доске, которую вроде бы изучили на ощупь? Всякий раз употреблялись термины «феномен»,... |
 |
Разработка численного метода и программного кода для решения трехмерных... М. Численные методы. М.: Наука, 1987; Пейре Р., Тейлор Т. Д. Вычислительные методы в задачах механики жидкости. Л.: Гидрометеоиздат,... |
|
Экзаменационные вопросы по курсу «Политическая психология» (для студентов дневного отделения) Методы политико-психологических исследований. Методы психологического вмешательства в политику. Психологические приемы политического... |
|
Особенности применения методов DirectX для испытания стадий сжатия сигнала цифрового телевидения Были разработаны методы реализации программных приложений с отображением результатов исследований на экране компьютера в реальном... |
|
Формальные методы прогнозирования событий и ректификация натальной карты В этом отношении книга С. Айзина представляет собой отрадное исключение. Методы, которые проанализированы известны, известны в астрологии... |
|
Владимир Лисичкин, Леонид Шелепин |