В принципе существует еще один уровень анализа и измерения движения форм социальной среды: выкристаллизовавшиеся в ней квазиобъекты, первые два из которых были показаны пока для примера в социальных картах. В ряде случаев эти «пульсирующие» образования были получены нами при исследовании оценок солидарности людей относительно эффективности принятых публично решений, материалов газеты, апеллирующих к властям, групп по присвоению рекламы товаров повседневного спроса. Они также получены при анализе профессиональной ориентации населения, отношения его к окружающему страну мировому сообществу и освещению жизни стран мира в информационном ряду. Это некие постоянно «горящие, вспыхивающие и гаснущие» в пространственно-временной фигуре социума аппликации деятельности и сознания. Именно эти квазиобъекты требуют от социологии свого изучения: измерения времени и условий существования, плотности своих характеристик при тех или иных экономических условиях обмена деятельностями. Однако представлять их надо по ходу изложения.

Уже в процессе реализации таганрогского проекта перед исследовательской группой остро стояла проблема статистического и математического аппарата, интегрирующего полученные данные. В общем данные проекта насчитывали около 12 млн частот социальных фактов и событий, которые невозможно было осмыслить, если не «сжать» информацию на один, а то и два порядка. Дальнейшая работа резко увеличила информационное поле. В базах данных, положенных в основу анализа, это поле частот в 5 раз объемнее.

Выше мы вывели инструмент анализа и синтеза на авансцену изложения на живых статистических примерах («Теория мертва, мой друг, но вечно зеленеет древо жизни», – говорит дух познания авторитетному профессору). Однако же, поступая и в дальнейшем таким же образом, мы остановимся здесь на методах, применявшихся в исследовании, для краткого обзора-резюме, облегчающего понимание дальнейшего описания.

В статистике широко апробированы применяемые нами методы. Наиболее сильным из них для исследований пилотажного типа на начальной стадии выступает комбинаторный метод группировки, когда из «связанных» признаков составляются новые. Сродни ему и метод логической классификации и кластерный анализ, широко применявшийся нами все эти годы для переструктурирования исходных данных наших объектов. После получения новых интегрированных признаков, качественных и количественных, начинается обычно традиционный дисперсионный (или энтропийный) анализ[35]. Трудность их применения долгое время была связана с отсутствием мощной вычислительной техники и статистического аппарата для быстрой работы с огромными базами данных и поиском взаимосвязей. Речь шла о диалоговом режиме работы с базами данных из нескольких сотен исследований.

В 1978 г. наметился было прорыв в этой области благодаря применению «DA-системы» С. В. Чеснокова на машинах типа PDP-11[36] в Институте Системных исследований, но наше сотрудничество было прервано негативной позицией сотрудников, ставивших в этом институте промежуточную визу на решениях. Для анализа мнгогомиллионного поля частот нужна была «машинно-математическая драга», выясняющая и проявляющая силу связей в матрицах признаков параллельно и одновременно с выводом данных на экран дисплея. Такой подход, отсекающий все лишнее, был реализован в методе формализации серии логических выводов, о котором мы вкратце сказали выше. Поясним его простоту и очевидность.

Анализируя двумерную матрицу частот, исследователь работает в понятиях «больше» – «меньше», рассматривая нормированное отклонение признака в градациях «подлежащего» от так же нормированного его значения в «сказуемом» по выборке в целом. Сила отклонения рассматривается, анализируется, оценивается, гипотеза выдвигается или отвергается. Это написано во многих учебных пособиях