Объяснение социального поведения. Еще раз об основах социальных наук | страница 37



является функцией Х, Y и XY. Обратное каузальное воздействие – Y на Z при высоком уровне Х – не может быть передано подобным способом. Однако если мы верим, что такие перемены направления происходят редко, нам не приходится слишком о них беспокоиться.


РИС. II.2


Существование эффекта взаимодействия может быть подвержено того же рода неопределенности, с которой мы обычно сталкиваемся в случае механизмов. Рассмотрим взаимодействие между возрастом и базовыми политическими взглядами как причинами экстремизма. Можно предположить, что молодежные организации будут в большей степени склоняться влево, чем партии, к которым они относятся. Таким образом, молодые консерваторы приобретут светлый оттенок синего, а молодые социалисты – более яркий оттенок розового. Оба предположения кажутся правдоподобными, в реальности наблюдались обе модели. Или рассмотрим взаимодействие между настроением перед приемом наркотиков и самим приемом наркотиков как причинами, определяющими настроение после употребления оных. Можно предположить, что такое вещество, как алкоголь или кокаин, поднимает настроение, смягчая депрессию и превращая удовлетворение в эйфорию. Но можно выдвинуть предположение, что сильнодействующие вещества интенсифицируют настроение, ухудшая плохое и улучшая хорошее. Опять-таки оба предположения правдоподобны, в реальности наблюдаются обе модели. В обоих случаях первый механизм совместим с аддитивной моделью, тогда как второй предполагает наличие обратного эффекта (reversal effect).

В случае устойчивых данных добавление члена, характеризующего взаимодействие, или подгонка кривой – не единственное возможное решение. Существует альтернативная стратегия – анализ данных (data mining). При начертании кривой зависимые и независимые переменные фиксируют и подыскивают математическую функцию, которая даст хорошее статистическое соответствие при таких показателях. При анализе данных фиксируют математическую функцию (обычно это простая аддитивная модель) и подыскивают независимые переменные, которые хорошо сочетаются с зависимой переменной. Предположим, что хорошим сочетанием мы полагаем корреляцию, для которой вероятность случайного совпадения составляет 5 %. В исследовании любого сложного социального явления, такого как доход, можно с легкостью перечислить дюжину переменных, которые могут оказывать свое влияние[43]. Кроме того, есть, наверное, полдюжины способов концептуализировать доход. Крайне маловероятно, чтобы при каком-нибудь из определений дохода ни одна из независимых переменных не показала корреляцию на 5 %-м уровне