Основные тренды в развитии методов психологических исследований

В докладе рассматриваются современные тренды в изменениях методов психологических исследований, которые отражают движения как в плане статистических выводов, так и содержательных интерпретаций; улучшения контроля как в классических, так и в новых – качественных – типах исследований; внимание к модельным спецификациям изучаемых процессов как на уровне теории, так и в формальном представлении связей между психологическим переменными.

В психологических исследованиях взаимосвязи планирования (как выбора метода и схемы) с типом проверяемых гипотез, последующими способами обработки данных и контролем выводов изменяются как в связи с развитием логики статистических решений, так и в связи с конкретизациями (спецификацией) самих гипотез, предполагающих то или иное теоретическое или модельное обоснование. Можно выделить следующие общие тенденции.

Изменения в отношении статистических средств и формального планирования

1.1. Изменяется отношение к ограничениям при использовании статистических выводов. Для экспериментов с малым n уже давно обосновано, что нет необходимости оценивать равенство дисперсий при проверке гипотез о равенстве выборочных средних (Гласс, Стэнли, 1976). В современных руководствах по статистической обработке эмпирических данных применение новых методов анализа больше не предполагает требований континуального, равноинтервального или нормального распределения психологических переменных (Schinka, Velicer, Weiner, 2004). Более сложная статистика позволяет обходить эти и ряд других ограничений. Это помогает психологам при исследовательской работе с малыми выборками и все более широким арсеналом используемых методик.

1.2. Разрабатываются все более конкретные гипотезы, предполагающие выделение ключевых переменных и предполагаемых базисных процессов, это приводит к необходимости развития репертуара психологических измерений (measures). Повышается качество и сложность измерительных моделей. Соответственно, в ответах на вопросы о том, что стоит за измеряемыми переменными, большую роль приобретает контроль соотнесения технологического и содержательного (интерпретационного) обоснований. Тем самым все меньше остается места для ошибок «пропущенных звеньев».

1.3. Место традиционных описательных обзоров при постановке проблемы и выявлении новых исследовательских задач начинают занимать метааналитические исследования, существенно подкрепленные сегодня разработкой стратегий поиска средних взвешенных эффектов (Корнилов, Корнилова, 2010). Метаанализ как новое средство интеграции и обобщения результатов психологических исследований требует владения новым программным обеспечением, а не только эрудицией. Он требует также усилий по систематическому обобщению новых результатов в связи с уже накопленной базой знаний. Тем самым существенно раздвигаются рамки коммуникаций внутри научного сообщества.

В психологических исследованиях взаимосвязи планирования (как выбора метода и схемы) с типом проверяемых гипотез, последующими способами обработки данных и контролем выводов изменяются как в связи с развитием логики статистических решений, так и в связи с конкретизациями (спецификацией) самих гипотез, предполагающих то или иное теоретическое или модельное обоснование. Можно выделить следующие общие тенденции.

Изменения в отношении статистических средств и формального планирования

1.1. Изменяется отношение к ограничениям при использовании статистических выводов. Для экспериментов с малым n уже давно обосновано, что нет необходимости оценивать равенство дисперсий при проверке гипотез о равенстве выборочных средних (Гласс, Стэнли, 1976). В современных руководствах по статистической обработке эмпирических данных применение новых методов анализа больше не предполагает требований континуального, равноинтервального или нормального распределения психологических переменных (Schinka, Velicer, Weiner, 2004). Более сложная статистика позволяет обходить эти и ряд других ограничений. Это помогает психологам при исследовательской работе с малыми выборками и все более широким арсеналом используемых методик.

1.2. Разрабатываются все более конкретные гипотезы, предполагающие выделение ключевых переменных и предполагаемых базисных процессов, это приводит к необходимости развития репертуара психологических измерений (measures). Повышается качество и сложность измерительных моделей. Соответственно, в ответах на вопросы о том, что стоит за измеряемыми переменными, большую роль приобретает контроль соотнесения технологического и содержательного (интерпретационного) обоснований. Тем самым все меньше остается места для ошибок «пропущенных звеньев».

1.3. Место традиционных описательных обзоров при постановке проблемы и выявлении новых исследовательских задач начинают занимать метааналитические исследования, существенно подкрепленные сегодня разработкой стратегий поиска средних взвешенных эффектов (Корнилов, Корнилова, 2010). Метаанализ как новое средство интеграции и обобщения результатов психологических исследований требует владения новым программным обеспечением, а не только эрудицией. Он требует также усилий по систематическому обобщению новых результатов в связи с уже накопленной базой знаний. Тем самым существенно раздвигаются рамки коммуникаций внутри научного сообщества.

Усиление конструктивного аспекта в построении связи между способами сбора данных и контролем за выводом

2.1. Использование новых методов обработки данных имеет ярко выраженную тенденцию развития моделирующего подхода в психологии. При этом существенным является изменение в типах психологических гипотез, изменяющихся в соответствии с новыми возможностями работы с получаемыми в эмпирическом исследовании базами данных.

2.2. С последним связано, в частности, расширение рамок выводов на основе корреляционного исследования. Приближение к причинному выводу на основе корреляционных данных первоначально также включало множество ограничений (Корнилова, Шуранова, 1987). В современных вариантах структурного моделирования метод достаточно открыт разнообразию переменных (включая качественные), допускает работу с пропущенными данными, а главное предполагает разные варианты понимания латентных переменных. Структурное моделирование, базирующееся на разведении связей между измеренными переменными (что представлено в корреляционном подходе) и связи измеренной переменной с предполагаемой латентной (что выступает предпосылкой моделирующего подхода), позволяет в анализ данных, собранных при корреляционном подходе, вводить предположения о связях между латентными переменными и учитывать направленность связей.

2.3. Моделирующий подход, реализуемый, в частности, средствами структурного моделирования, снимает ранее жесткие перегородки (различия) между разными методами, в частности психологического эксперимента и психодиагностики. Это происходит в связи с введением латентных переменных в качестве опосредствующих как представление о независимых и зависимых переменных при экспериментировании, так и соотнесение измеряемых конструктов с множественными психологическими переменными при варьировании выборок (и соответственно источников межиндивидуальных различий).

Основное отличие средств структурного моделирования – возможность генерализации отношений между переменными. При этом для латентных переменных, входящих в модели, нет общего определения (Bollen, 2002). Латентные переменные, согласно обзору этого автора, представляют определенный уровень абстракции, позволяющий, скорее, описывать отношения между классами событий или эмпирических переменных, у которых есть что-то общее, нежели делать конкретные утверждения об отношениях между специфическими переменными. В литературе они представлены и как гипотетические конструкты, и как идеальные конструкты, которые в принципе никогда не могут быть измерены, и как фактор, объединяющий группу объектов (с общей нагрузкой на этот фактор).

В качестве гипотетических конструктов они позволяют конкретизировать гипотезы об экспериментально изучаемых базисных процессах, подкреплять предположения о психодиагностических конструктах (латентная переменная как измеряемая теми или иными шкалами психодиагностической методики), а на основании учета неравенства коэффициентов регрессии (предсказания одной переменной по значениям другой) сопоставлять модели с разнонаправленными связями (при единой исходной матрице интеркорреляций) на основе учета коэффициентов регрессии и показателей пригодности моделей.

Изменяются горизонты содержательного планирования в отношении к миру психологических теорий

3.1. Следует учитывать не только указанную выше связь конструктов с направленностью построения эмпирической части исследований, но и становящуюся все более очевидной автономность мира психологических теорий. В докладе на примере применения структурного моделирования будет показано, как взаимодействует заданный предпосылками и возможностями этого метода новый контекст понимания того, что может полагаться за латентными переменами и их взаимосвязями в психологии, что ведет к возможности формулирования новых типов гипотез (о соотношении креативности, толерантности к неопределенности, эмоционального интеллекта и других личностных предикторов выбора).

3.2. Усиливается внимание к содержательным этапам планирования эмпирических исследований, что выдвинуло на первый план «construct-driven» («ведомые конструктами» или «теориями») исследования. Конструкт определяется множеством наблюдаемых переменных и рассматривается как более надежный и генерализируемый, чем наблюдаемая (операционализированная методикой) переменная. Предположения о взаимосвязи между конструктами (а не эмпирическими, измеренными переменными) позволяют организовать огромные наборы наблюдаемых переменных. При этом во многом преодолевается критиковавшийся ранее эмпиризм, так как подходы, основанные на теориях (theory-based), направляют построение схем (дизайн исследования), выбор переменных, анализ данных и их интерпретацию.

3.3. Вместе с тем более четкими становятся ограничения формальных схем в отношении к пониманию психологической регуляции. Это относится в первую очередь к пониманию психологической регуляции как осуществляемой множественными процессами, оформляемыми в функциональные иерархии. Предполагаемые структурные модели не могут быть соотнесены с гипотезами о динамических иерархиях и фокусируют, скорее, предполагаемые типы отношений между переменными, реализация которых в каждом индивидуальном случае остается неизвестной. Так, обосновываемое на уровне психологической теории представление о динамических регулятивных системах как образованиях, складывающихся в актуалгенезе интеллектуальных стратегий и отражающих взаимодействия когнитивных и личностных составляющих единой смысловой регуляции мышления, получает богатое экспериментальное подкрепление (Корнилова, Смирнов, 2002; Корнилова, 2005), но формально может быть представлено лишь в виде типов схем, в которых разные процессы выдвинуты на ведущие уровни. При этом нет методов, которые учитывали бы динамику этих (или других) новообразований в актуалгенезе решения проблем или принятия решений.

3.3. Схемы научных представлений все более учитывают функциональную роль используемых конструктов в решении задач психологической практики (при этом нужно помнить, что функциональная роль не тождественна предположениям о динамике процессуальной регуляции). Развитие новых типов психологической практики в областях, связанных с поддержкой, например индивидуальных стратегий работы с информацией в комплексной экспертизе нововведений, социоэкономических решений и т. д. изменяет отношение как к используемым психологическим понятиям, так и практическим применениям научных моделей. Так, понятие intelligence не связывается в исследованиях прикладной направленности с более привычными для психологии понятиями интеллекта, интеллектуальных стратегий или основы персональных решений, а приобретает статус «осведомленности», преобразованной человеком информации (Longford, 2009). В контексте оказания поддержки в преодолении неопределенности человеком фокус внимания переносится с диагностического аспекта (диагностики интеллектуального потенциала) на динамический (как процессуально формируемые схемы). Осведомленность как продукт и процесс включаются при этом в иные схемы понимания, чем при академическом подходе.

Существенным шагом вперед стало развитие представлений о валидизации качественных исследований в психологии

4.1. Реализация новых путей исследования – в социальных науках и в психологии – на основе философско-методологического анализа понимания как процесса диалогичного, интерпретативного, устанавливающего смыслы, а не истины, привела к возникновению и развитию междисциплинарного направления, обозначающего определенным образом отличие гуманитарного знания и называемого методологией качественных исследований. Как экспериментальная парадигма объединила предметно совершенно разные направления изучения психологической реальности, поставив по главу угла нормативы познания, соответствующие классическому идеалу рациональности, так и качественные подходы – при всем их разнообразии – можно считать образующими специальную исследовательскую парадигму. Междисциплинарная направленность, первенство роли субъекта в реконструкциях, диалогичность, ценностные приоритеты – эти и ряд других свойств позволяют рассматривать качественные исследования как проявление этапа постнеклассической стадии развития науки. И это ставит задачу интеграции их в едином поле психологических методов. О роли методологии нарратива как соединяющего причинно-следственное объяснение со смысловыми контекстами понимания говорилось в последние годы многократно. Не описание объективных законов, а приписывание смыслов человеку – в соответствии с контекстом культурных смыслов – отличает нарративную психологию, истоки которой связываются с работами Дж. Келли, Дж. Брунера и др., а также в определенном аспекте с культурно-исторической психологией. Поворот в современной ситуации связан с выделением технологий валидизации качественных исследований.

4.2. Неправомерно формулировать методологию качественных исследований как противостоящую количественному подходу. Если с последним связывать только психологическое измерение, то область использования количественных оценок при верификации гипотез необоснованно сужается. Если иметь в виду классические методы психологии, то это грубая ошибка – связывать экспериментальную парадигму только с количественным подходом. Так называемая экспериментальная парадигма реализуется применительно как к качественным, так и количественным переменным; при этом в любом случае реконструируются качественные базисные процессы, представляющие в исследовании изучаемую психологическую реальность. И гипотетико-дедуктивная логика каузального вывода никак не может быть сведена к какой-то «количественной методологии».

«Качественные исследования» как название привнесено из социологии и современных вариантов развития феноменологии и герменевтики. В социальных исследованиях «количественные» методы касаются статистического оценивания разброса переменных, но никак не экспериментальной методологии. Название «качественные» фиксирует определенную направленность поворота к методологии описания и понимания, получившую поддержку в указанных философских направлениях. Однако качественные этапы исследования имели и самостоятельное значение как включенные построения данных в системе классических методов психологии (наблюдение, беседа, анализ индивидуального случая, качественный эксперимент и т.д.). Овладение технологиями современных качественных методов, а точнее переоткрытие психологами качественной методологии, требует изменения типа психологического мышления, его большей рефлексивности и критичности к процедурам и интерпретациям, открытости другим взглядам. Таким образом, новые тренды отражают и способы статистической оценки гипотез, и предпочтения в используемых методах; общей же выступает интегративная линия (метаанализ, моделирование, соотнесение качественных и количественных способов и т. д.).

1. Гласс Дж., Стэнли Дж. Статистические методы в педагогике и психологии. М., 1976.
2. Корнилов С.А., Корнилова Т.В. Мета-аналитические исследования в психологии // Психологический журнал, 2010. Т. 31. № 5. С. 5–17.
3. Корнилова Т.В. Методологические проблемы психологии принятия решений // Психологический журнал. 2005. Т. 26. № 1. С. 7–17.
4. Корнилова Т. В., Смирнов С. Д. Группировки мотивационно-личностных свойств как регулятивные системы принятия решений // Вопросы психологии. 2002. № 6. С. 73–83.
5. Корнилова Т.В., Шуранова О.И. Корреляционные исследования: пути приближения к причин ному анализу // Вестник Московского ун-та. Серия IV. Психология. 1987. № 4. С. 58–64.
6. Bollen K. Latent Variables in Psychology and the Social Sciences // Annual Review of Psychology. 2002. № 53. P. 605–634.
7. Longford S. Uncertainty in Decision-Making: Intelligence as a solution // Uncertainty and Risk. Multidisciplinary Perspectives / Ed. by Bammer G., Smithson M. London: Earthscan, 2009. P. 219–230.
8. Schinka J.A., Velicer W.Y., Weiner I.B. (Eds). Comprehensive Handbook of Psychology. V. 2. Research Methods in Psychology. N. Y.: Wiley, 2004.