Политическая наука №1 / 2017. Массовое политическое сознание

Refining the theory of basic individual values / Schwartz S.H., Cieciuch J., Vecchione M., Davidov E., Fischer R., Beierlein C., Ramos A., Verkasalo M., L?nnqvist J.E., Demirutku K., Dirilen-Gumus O., Konty M. // Journal of personality and social psychology. – Washington, 2012. – Vol. 103, N 4. – P. 663–688.

Schwartz S.H. Mapping and interpreting cultural differences around the world // Comparing cultures, dimensions of culture in a comparative perspective / H. Vinken, J. Soeters, and P. Ester (eds.). – Leiden, Netherlands: Brill, 2003. – P. 43–73

Schwartz S.H., Ros M. Values in the West: A theoretical and empirical challenge to the individualism-collectivism cultural dimension // World psychology. – San Marcos, TX, 1994. – Vol. 1. – P. 99–122.

Swader C.S., Kosals L.Y. Post-socialist anomie through the lens of economic modernization and the formalization of social control // Working papers by NRU Higher School of Economics. Series SOC «Sociology». – Moscow, 2013. – N 17. – Р. 2–32.

Новый подход к эмпирическому анализу массового политического сознания

    Г.А. Сатаров[20 - Сатаров Георгий Александрович, кандидат технических наук, президент Фонда развития исследовательских программ «Информатика для демократии», e-mail: moskars@mail.ruSatarov Georgii, Foundation for the development of research programs «Informatics for Democracy», e-mail: moskars@mail.ru]

Аннотация. Описывается новый подход к анализу массового (группового) политического сознания, основанный на представлении данных социологических опросов как когнитивных сетей, узлами которых являются вектора ответов на вопросы анкеты, а связями – статистически значимые зависимости между этими векторами. В качестве объектов анализа рассматриваются не частотные характеристики ответов, а свойства сети, ее отдельных фрагментов и узлов. Приводятся примеры применения данного подхода в социологических исследованиях Фонда ИНДЕМ. Продемонстрировано, что подход позволяет получать нетривиальную информацию о состоянии массового (группового) политического сознания, которая не может быть получена в рамках традиционного подхода.

Ключевые слова: общественное мнение; массовое политическое сознание; социологические опросы; когнитивные сети.

G.A. Satarov

A new approach to the empirical analysis of mass political consciousness

Abstract. The article describes a new approach to the analysis of mass (group) political consciousness. The approach represents data of sociological surveys as cognitive networks: vectors of answers to the questionnaire are regarded as nodes of the network, statistically significant relationship between these vectors – as its links. Objects of analysis are not frequencies of answers but properties of the network (or of its separate fragments and components). The article gives examples of the approach from sociological studies of the INDEM Foundation. It shows that the approach allows to obtain a non-trivial information about the state of the mass political consciousness which cannot be obtained by traditional methods.

Keywords: public opinion; mass political consciousness; sociological surveys; cognitive networks.

Постановка проблемы

Науке свойственно разделять непосредственно наблюдаемые явления и скрытые (латентные) сущности, которые обычно становятся объектами теорий, объясняющих эти явления. Если под лист фанеры поднести магнит, то лежащие на нем металлические опилки расположатся определенным образом: это непосредственно наблюдаемое явление. Магнитное поле – латентная сущность и объект теории. Очень важно, что прорыв в этой сфере научной деятельности обеспечивает именно придуманное человеком понятие магнитного поля, а не опилки и фанерка. Существенно также, что теории устанавливают регулярную взаимосвязь между наблюдаемыми явлениями и латентными сущностями. Это позволяет верифицировать вытекающие из теории следствия и тем самым подкреплять теорию.

Все эти общие места теряют свою банальность, когда дело касается эмпирической социологии общественного мнения, опирающейся на результаты анкетных опросов. Эта сфера интересна тем, что здесь явным образом взаимодействуют наблюдаемые явления и латентные сущности. Первые – это результаты анкетных опросов, выраженные в таблицах частот ответов на вопросы. Вторые – рассуждения социологов о состоянии общества, опирающиеся на таблицы или временные ряды частот. Существующая традиция неформально и несистематически обозначает эти две сферы разными терминами. Часто полагают, что частоты ответов на вопросы фиксируют общественное мнение. Когда же социолог начинает теоретизировать, опираясь на результаты опросов, он, как часто пишут, попадает в сферу массового (группового) сознания. Однако такое теоретизирование не опирается на верифицируемые теории взаимосвязи между общественным мнением и массовым сознанием.

Здесь самое время обратиться к классикам. Когда У. Липпман писал свой труд «Общественное мнение» (1922) [Липпман, 2004], опросы общественного мнения в их современном понимании еще не проводились. Любопытно также, что для Липпмана общественное мнение ближе к тому, что в отечественной традиции называют массовым сознанием, а в англоязычной – общепринятой картиной мира, существующей в сознании людей. Но именно с тех пор под общественным мнением принято понимать также совокупность вербализованных индивидуальных установок. Ведь именно под влиянием идей Липпмана в 1930–1940?х годах зарождалась практика опросов общественного мнения.

У Дж. Цаллера (1992) [Цаллер, 2004] общественное мнение уже неотделимо от социологических опросов и потому не требует определения. Цаллер – один из немногих, кто пытается последовательно разграничивать наблюдаемые явления и латентные сущности и устанавливать взаимосвязь между ними. Он занимается именно политической социологией, которая обладает постоянным свойством: большая часть респондентов не обладает личным опытом в сфере политики (за исключением участия в выборах). Цаллер строит модель порождения индивидуального мнения в ходе опроса, основываясь на предположениях о различиях между респондентами. Этому противоречит имплицитная установка, рассматривающая общественное мнение как сумму индивидуальных мнений, что выражается в использовании частот ответа в качестве индикатора общественного мнения. При этом Цаллер помимо индивидуальных различий в осведомленности и пр. упоминает и другие скрытые сущности. Например, он неоднократно без особого пояснения использует понятие «структура общественного мнения», относя к нему неким образом связанные друг с другом убеждения, ценности, установки [Цаллер, 2004, с. 69]. Он метафорически говорит о «кристаллизации» общественного мнения [Цаллер, 2004, с. 77], о «кристаллизованной структуре общественного мнения» [Цаллер, 2004, с. 197]. Существование структурных свойств общественного мнения подразумевается формулировкой второй аксиомы, вводимой автором для его описания [Цаллер, 2004, с. 94]. Ближе к концу книги автор признает, что если его модели порождения общественного мнения чего?то и не хватает, так это представлений о его структуре [Цаллер, 2004, с. 416–417]. При этом Цаллер ссылается почему?то на социальную психологию, что не совсем правомерно.

Скорее всего, следовало бы начинать с лингвистики. Еще Ф. де Соссюр писал: «Значимость любого термина определяется его окружением» [Соссюр, 2006, с. 115]. Значимость, в отличие от значения, обозначает у него то, что позже стали именовать смыслом. Фактически речь идет о сетях терминов с их смысловыми взаимосвязями, открывших огромное русло лингвистических исследований. Эти идеи перешли и в теоретическую социологию. К ним часто обращался Н. Луман, у которого социальность (а значит и язык) конституируется коммуникацией.

Основательность такого подхода подтверждается эмпирическими данными наук о человеке. Тем более он актуален в социологии общественного мнения. Ведь социологический опрос – одна из разновидностей коммуникации, в которой участвуют две стороны: общество и социолог. Социолог хочет что?то узнать про общество, а общество (если оно здорово) хочет что?то узнать про себя, глядясь в результаты опроса как в зеркало. Уже на этом общем уровне обращение к коммуникации приносит свои плоды. В развитых демократических странах осознание несимметричности коммуникации между следователем и подозреваемым привело к тому, что признание больше не считается доказательством вины подозреваемого. В некоторых странах несимметричны отношения между властью и обществом: власть играет роль следователя, общество – подозреваемого. И как следователь может воспользоваться несимметричностью отношений для получения нужных ему показаний, так и власть может заставить социологические службы выдать нужные ей результаты опросов, а общество – увидеть в них нужную ей картину. Здесь кроется вторая причина того, почему речь в статье пойдет именно о политической социологии.

Любопытно, что западная социология не подвергает сомнению ни существование общественного мнения как социального явления, ни стабильность его функционирования. Если у кого-нибудь (например, у П. Бурдье [Бурдье, 2005]) сомнения возникают, то они касаются не общественного мнения в целом, а его неоднородности и несоответствия между сложностью этого явления и примитивностью методов его изучения. О том же писал еще О. Нейрат [Neurath, 1920], критиковавший простое суммирование ответов. Было бы странно, если бы тотальная госпропаганда и запугивание людей не влияли на состояние общественного мнения и не искажали бы мотивы, определяющие генерацию ответов. Подозреваю, что это понятно и российским социологам. И если они не обсуждают эту проблему, то скорее всего потому, что их традиционный инструментарий не позволяет доказательно проверить такую гипотезу. В данной статье это сделано.

Во «Введении в системную теорию» Н. Луман пишет [Луман, 2007, с. 126–127], что язык осуществляет функцию структурного сопряжения между индивидуальным сознанием и коммуникацией как универсальным и конституирующим социальность явлением. При этом мы помним, что естественным языкам свойственно многообразие значений и смыслов, приписываемых словам, словосочетаниям, предложениям и законченным текстам. Если бы этим все и ограничивалось, то разнообразие значений, хаотически распределенных по индивидуальным сознаниям, делало бы невозможными плодотворную коммуникацию и кооперацию наших предков при решении общих задач. Однако коммуникация используется не только для обмена информацией. Она способствует редукции сложности в хаосе значений. Иными словами, существенная часть коммуникации «расходуется» на установление общих значений и взаимосвязей между ними. Это приводит к тому, что индивидуальные сознания, не будучи тождественными, становятся достаточно близкими для того, чтобы коммуникация была результативной. Хотя Луман не формулирует это в явном виде, но некоторые его замечания позволяют трактовать редукцию сложности как образованную из медиума значений форм, являющихся смыслами. Можно сказать, что смыслы здесь – это комплексы взаимосвязанных значений[21 - На самом деле у Лумана несколько иначе: его медиум коммуникации образован смыслами. Но я не цитирую его буквально, а использую его подход. Не претендую на теоретическую чистоту, а скорее считаю важным выстроить теоретическую цепочку – своего рода мост в сферу эмпирических исследований. В употреблении терминов я следую де Соссюру.].

Поддерживая точку зрения о том, что «проблему сознания» нельзя решить редукционистски, я бы позволил себе еще более дерзкое высказывание: индивидуальное сознание бессмысленно рассматривать вне категории массового (группового) сознания. В связи с этим я буду использовать термин «сознание», подчеркивая его способность быть предметом совместного пользования в процессе коммуникации. Последнее слово подчеркнуто не случайно. Аутопойетическая (самопорождающая) коммуникация подразумевает, что ее участники явно или неявно стремятся осознавать общность их индивидуальных сознаний или принадлежность к общему сознанию. Но я не берусь утверждать, что социологи, спрашивая, в какой мере респонденты доверяют правительству, часто осознают собственное понимание одного из многих значений этого понятия, не говоря уже о том, чтобы задуматься о значении, которое используется респондентами (не важно – всеми или отдельными группами). И проблема опять не в том, что социологи не знакомы с этим разнообразием значений и смыслов. Просто стандартный инструментарий частотного анализа ответов не пригоден для изучения разнообразия стоящих за ними значений и смыслов, в результате чего эта задача остается на откуп свободному, не подверженному критической проверке теоретизированию. Необходимо же сделать эти значения и смыслы объектом строгого анализа, допускающего возможность подтверждения или опровержения. Но чтобы выбраться из этих ограничений, нужен «новый подход» к анализу результатов опросов, который способен различать общественное мнение как непосредственно наблюдаемое явление и массовое сознание (групповое сознание, сознание) как латентную сущность.

С операциональной точки зрения в качестве общественного мнения предлагается рассматривать совокупность ответов респондентов на группу вопросов (мы понимаем, что речь всегда идет о фрагменте общественного мнения). Каждая совокупность ответов на тот или иной вопрос, с одной стороны, порождена неким утверждением («я – мужчина»; «я считаю, что достаток моей семьи ниже среднего»; «я полностью доверяю президенту страны»; «я считаю, что страна движется не в том направлении», «одной из главных проблем страны является безработица»), а с другой стороны, задается подмножеством респондентов, выразивших согласие с соответствующим утверждением (как правило, в условиях выбора между возможными вариантами ответа). Традиционный подход приписывает общественному мнению простые характеристики, исходящие из частоты выбора этих ответов.

Возможной моделью массового сознания как результата социологического опроса мы предлагаем считать целостный объект, образованный всеми совокупностями ответов и взаимосвязями между этими совокупностями. В этом случае массовому сознанию будут приписываться сетевые характеристики нового объекта исследования. Если переходить на статистический язык, то узлами такой сети могут быть бинарные векторы одинаковой длины, равной объему выборки. Единицы соответствуют респондентам, выбравшим конкретный ответ на один из вопросов анкеты. Связи между узлами образованы значениями некоторой меры близости между бинарными векторами, превосходящими заданный порог, который отсекает статистически незначимые значения. Связям могут приписываться значения мер близости[22 - В одном из приведенных ниже примеров сеть будет строиться иначе.]. Для подобных объектов более 15 лет используется понятие «когнитивные сети». Его применяют к структурам нейронных сетей, моделям представления знаний и некоторым другим объектам. В одной из отечественных работ [Когнитивные сети, 2011] это понятие применено к сетям, моделирующим структуру произведений искусства. Мой поиск не выявил примеров использования когнитивных сетей для анализа результатов массовых социологических опросов[23 - Поскольку это направление еще слишком молодо, я не рискнул приводить какое-либо определение когнитивной сети. Есть понятное определение сети как математического объекта, и есть множество эмпирических реализаций этой модели. Когнитивные модели – одна из таких реализаций, отличающихся от сетей, в которых связи означают возможность перемещения по ним потоков электронов, или социальных сетей, в которых происходит циркуляция информации между людьми или группами людей. Это тоже сеть, но она не относится ни к первой, ни ко второй группе [Когнитивные сети, 2011].].

Ниже будут рассмотрены три примера применения «нового подхода» к результатам социологических опросов, проводившихся в разное время фондом ИНДЕМ. Задача состоит в том, чтобы продемонстрировать способность такого подхода получать нетривиальные результаты и выявлять, что стоит за ответами респондентов, каково состояние общественного мнения и как можно определять, описывать и объяснять разнообразие значений и смыслов, приписываемых респондентами своим ответам.

1. Пример первый. Оценка проблем страны

В течение долгого времени социологи регулярно включали в свои анкеты вопрос: «Какие из внутренних проблем нашего общества беспокоят вас больше всего? (не более трех ответов)». Число возможных ответов составляло около дюжины.

Проблемы образуют тематически осмысленную сеть, в которой два узла связаны или независимы друг от друга. Эта сеть с большими или меньшими искажениями порождает общий для респондентов смысловой контекст «проблемы страны», формирующийся под влиянием социальной практики респондентов, их обыденной коммуникации и средств массовой информации. Мы предполагаем, что эта сеть структурирует проблемы, проявляясь в осмыслении респондентами повседневных проблем и влияя на их жизненные планы (эмиграция, смена работы, участие в политическом протесте и т.п.), а также на выбор ответов на вопросы анкеты. Наиболее распространенная консистентная стратегия выбора ответов состоит в том, что респонденты отдают предпочтение проблемам одного класса (типа). Это делает классификацию респондентов сопряженной с классификацией проблем: к одному классу относятся те, кто черпает большинство ответов из одного класса проблем. Однако некоторые респонденты ограничиваются одним ответом и в результате не подлежат классификации. То же самое относится и к тем, кто берет по одному ответу из разных классов – к ним неприменимо понятие «большинство ответов из одного класса». И те и другие образуют класс неклассифицированных респондентов. С точки зрения сформулированной выше процедуры ответы таких респондентов не признаются консистентными. Этот подход описан в работах фонда ИНДЕМ [Сатаров, 2010; Российская коррупция, 2013]. На первом этапе классификация ответов строится с помощью иерархического кластерного анализа, когда в качестве меры близости между бинарными векторами – индикаторами выбора респондентами каждого из ответов – используется коэффициент ассоциации Q Юла [Кендалл, 1973, с. 723].

В 1998 г. ИНДЕМ провел большое исследование массового политического сознания населения, базировавшееся на репрезентативной общероссийской выборке объемом в 2200 респондентов. Анкета включала в том числе вопрос о проблемах страны. Получившаяся классификация проблем представлена в таблице 1. В названиях классов учтены терминология и особенности политического дискурса того периода (демократами называли сторонников реформ, консерваторами – сторонников возврата к советской власти).

Таблица 1

Классификация вариантов ответа на вопрос о проблемах страны, по данным опроса 1998 г.

На основании этой классификации проблем в соответствии с описанным выше алгоритмом была построена классификация респондентов (рис. 1). Как видим, более 40% респондентов отвечают неконсистентно (непоследовательно). Из оставшихся более половины озабочены проблемами выживания.

Любопытно, что эта классификация тесно корреспондирует с другими политическими переменными. Например, среди респондентов, выбирающих преимущественно из класса 2, в три раза больше считающих, что «дела в стране идут в правильном направлении», чем среди респондентов, обеспокоенных проблемами из класса 3, и в четыре раза больше, чем среди тех, кто обеспокоен проблемами выживания. Подобные зависимости наблюдаются и с другими переменными.

Рис. 1.

Частоты распределения респондентов по классам, определяемым вариантами ответа на вопрос о наиболее важных проблемах страны (%). Опрос 1998 г.

Чтобы убедиться, что данная структура существует сама по себе, а не порождена особенностями метода, воспользуемся другим эвристическим приемом. Рассмотрим ту же самую матрицу – коэффициентов близости между векторами – индикаторами выбора ответов на основе Q Юла – и используем технику, которая несколько десятилетий назад называлась методом корреляционных плеяд (точнее, была одной из ее разновидностей)[24 - Чтобы еще больше отдалить эксперимент от исходного статистического расчета, мы проводим его не на всей выборке, а только на классифицированных респондентах.]. Метод предельно прост: зададим некоторое положительное пороговое значение для коэффициента Q. После этого от матрицы корреляций переходим к матрице инциденций графа, в котором вершины соответствуют проблемам, а ребра соединяют те пары вершин, которым соответствует пара проблем со значением Q, большим заданного порогового значения[25 - Автор осведомлен о нетривиальности проблемы выбора порога, но формат статьи не позволяет остановиться на ней более подробно.]. Получившийся граф (рис. 2) распадается на три связных подграфа, между которыми нет ребер. Эти подграфы по своему составу полностью совпадают с классами, полученными методом кластерного анализа (табл. 1). Тем самым подтверждается устойчивость классификации.

Рис. 2.

Граф проблем, вершины которого совпадают с проблемами, а ребра образованы связями, превосходящими заданный порог

Теперь подсчитаем для вершины графа среднее значение коэффициентов Q между соответствующей проблемой и проблемами, с которыми она связана в построенном графе. Подобные характеристики узла сети (или вершины графа) обычно называют центральностью. В нашем случае она имеет важный смысл. Коэффициенты, подобные Q Юла, в принципе обладают общим вероятностным смыслом и в условиях нашей задачи указывают на то, что если произвольный респондент выбрал в качестве ответа проблему под номером i, то он с высокой вероятностью выберет и проблему под номером j. Если для двух этих проблем значение Q

достаточно велико, то выбор одной из проблем скорее всего означает и выбор другой. Это значит, что чем «центральнее» (в терминах нашей задачи) проблема, тем увереннее ее выбор предсказывает выбор других связанных с ней проблем[26 - Вот еще одна «техническая проблема». Далеко не всегда, как в данном контексте, можно установить функциональную взаимосвязь между критерием и вероятностью, но само существование монотонной зависимости доказуемо. Часто этого достаточно для решения практических задач.]. Можно перефразировать это свойство так: проблемы с высокой центральностью занимают в сети проблем более важное место, чем остальные. В классе «проблем, беспокоящих демократов», к примеру, наибольшей центральностью обладает проблема «рост преступности», а в классе «проблем, беспокоящих консерваторов» – проблема «кризис морали, культуры, нравственности». В своих классах это центральные, «прототипические» проблемы. Прототипичность проблемы в нашем случае задается ее центральностью.

А теперь главное, ради чего затронут этот сюжет. Рассмотрим взаимосвязь между центральностью (прототипичностью) проблем и их «популярностью» – частотой выбора респондентами. Оказывается, никакой зависимости нет. Это ярко демонстрирует диаграмма рассеяния между двумя переменными (рис. 3).

Мораль. Традиционные статистические методы анализа опросных данных сосредоточены на определении частот выбора ответа – в целом по выборке или в отдельных группах респондентов. Частота – это результат подсчета числа респондентов, выбравших один и тот же ответ. Однако такая частота осмысленна в той степени, в какой выбор респондентами одного и того же ответа имеет сходные смысл, причины, последствия. В частности, подсчитывая долю респондентов, выбирающих из списка партию, за которую они намерены голосовать, мы вправе рассчитывать на возможность прогноза результатов выборов. Но наш расчет оправдан, если выборы – это рутинная практика респондентов; если партии равноправны в политическом и информационном пространствах; если выбор в пользу той или иной партии в результате пропагандистских усилий не рассматривается общественным мнением как нечто неприличное или опасное.

Рис. 3.

Диаграмма рассеяния частоты выбора проблем (горизонтальная ось) и центральности проблем в сети взаимосвязей (вертикальная ось)

Все становится гораздо сложнее, когда мы подсчитываем частоту выбора ответов на вопрос, который изучается в данном примере. Рассмотрим частоту выбора проблемы «рост преступности» в целом по выборке и внутри каждого класса респондентов. В целом она равна 40,1%. Внутри класса «проблемы, беспокоящие демократов» она гораздо выше – 92,1%. Но ее выбирают также респонденты из классов «проблемы выживания» (26,2%) и «проблемы, беспокоящие консерваторов» (24,6%). В двух последних случаях респонденты выбирают две проблемы из своего класса и присоединяют к ней одну из чужого. Более чем вероятно, что респонденты из разных классов вкладывают в выбор одной и той же проблемы разный смысл. Вот пример возможной (именно возможной) интерпретации. Респонденты из класса «проблемы выживания» трактуют рост преступности как одну из проблем, мешающих им жить (выживать). Для респондентов из класса «проблемы, беспокоящие демократов» рост преступности – помеха проводимым реформам. А респонденты из класса «проблемы, беспокоящие консерваторов» рассматривают его как свидетельство слабости власти. Еще раз: все перечисленное – не подтвержденные социальные факты, а лишь иллюстрация неоднородности причин выбора одной и той же проблемы. Но когда мы, как обычно, получаем общую по выборке частоту выбора этой проблемы, мы не задумываемся о возможном разнообразии смыслов, обусловливающих такой выбор; мы не принимаем во внимание это разнообразие, лишая эту частоту реального социального содержания и нагружая полученное число неким приписываемым нами, но не получившим обоснования смыслом (причинами, последствиями).

Конечно, люди всегда вкладывают в используемые понятия разные смыслы, руководствуются в своем социальном поведении разными мотивами и преследуют разные цели. Но как это обстоятельство отражается в эмпирических социологических исследованиях – их методах, структуре решаемых задач, способах интерпретации и использования получаемых результатов? За редчайшими исключениями – никак. Предложенный фрагмент исследования – один из вариантов выхода из клубка проблем, порождаемого традицией эмпирической политической социологии.

Далее. Повсеместно используемая социологами частота выбора ответа на вопрос может не только быть неинформативной, но и не исчерпывать всего, что можно узнать с помощью опросов об изучаемом фрагменте социальной реальности. Можно же, во?первых, увидеть за мнениями (ответами на вопросы анкеты) механизмы их порождения, опирающиеся на то, что мы вправе назвать массовым сознанием; во?вторых, представить массовое сознание (групповое сознание) как сеть, вершины которой – ответы на вопросы анкеты, а связи между вершинами – эмпирически вычисляемые значения взаимосвязей между ответами. Тогда объектом изучения становятся структурные свойства этой сети, а ответы обретают структурные свойства – такие как центральность. Есть веские основания полагать, что эти структурные свойства позволяют описывать состояние массового сознания и объяснять наблюдаемое общественное мнение, выражаемое в том числе в частоте ответов на вопросы. В следующем параграфе этот тезис будет подтвержден результатами другого исследования, в котором в роли объекта статистического анализа выступали не сами ответы на вопросы анкеты, а некоторые производные от них переменные.

2. Пример второй. Групповое правосознание

В недавнем исследовании фонда ИНДЕМ сравнивалось правосознание трех социальных групп: судей, населения (стандартная общероссийская выборка) и предпринимателей [Сатаров, Римский, Благовещенский, 2016 b]. Сравнение осуществлялось по пяти переменным: 1) поддержка независимости судебной власти; 2) поддержка концепции естественного права; 3) законопослушание; 4) поддержка независимости судебных решений; 5) нетерпимость к нарушению законов. Каждой из переменных соответствовал вопрос, содержавший 8–10 суждений, с которыми респондент оценивал степень своего согласия. На основании этих оценок респонденту приписывалось число – координата на шкале соответствующей переменной. На рис. 4 приведены средние значения всех респондентов в каждой из трех групп по всем пяти переменным. Из диаграммы можно заключить, что предпринимателям присуще более развитое правосознание, чем простым гражданам, а судьи превосходят и тех и других. Впрочем, по параметрам поддержки концепции естественного права (2) и нетерпимости к нарушению законов (5) все три выборки статистически неразличимы.

Все становится гораздо интереснее, если изучить взаимосвязи между переменными внутри каждой выборки с помощью нетрадиционных методов многомерной линейной статистики. В описываемом исследовании использовалась множественная линейная регрессия: каждая из пяти переменных по очереди выступала в качестве зависимой переменной, а остальные – в качестве независимых. В результате были получены пять векторов коэффициентов регрессии (в стандартизированном виде), каждый из которых показывал, в какой мере данная переменная прогнозирует значения остальных переменных.