Политическая наука №1 / 2017. Массовое политическое сознание - стр. 45

Таблица 2

Матрица взаимных регрессионных коэффициентов β_>ij для пяти рейтингов правосознания в случае выборки судей (i – независимая переменная, j – зависимая переменная)

Рис. 5. Граф структуры взаимозависимостей (взаимовлияний), определяемой регрессионными коэффициентами β_>ij, между пятью переменными правосознания в выборке судей

Примечание: Смысл номеров вершин графа: 1) поддержка независимости судебной власти; 2) поддержка концепции естественного права; 3) законопослушание; 4) поддержка независимости судебных решений; 5) нетерпимость к нарушению законов.

Теперь рассмотрим «влиятельность» каждой переменной правосознания на остальные для всех трех выборок (рис. 6).

Рис. 6.

Сравнение профилей влияния (ось Y) переменных правосознания на остальные переменные (ось X) для выборок граждан, предпринимателей и судей

Если сравнить профили на данной диаграмме с приведенными на рис. 4, то разница очевидна. Но самое главное: во всех трех профилях явно лидирует поддержка независимости судебных решений. Именно эта переменная является прототипической для структур правосознания. Этот факт нельзя было обнаружить, оставаясь в рамках традиционного анализа данных, причем самое разительное лидерство выявляется в группе судей. Именно это отличие судей от двух других групп – наиболее важное, определяющее их правосознание. На рис. 4 обнаруживается лидерство судей (с высоким разрывом) и для другой переменной – поддержки независимости судебной власти. Однако более тщательный анализ показывает, что судьи в своих суждениях на этот счет руководствуются не конституционно-правовыми соображениями, а корпоративными интересами. Этот факт иллюстрирует то мало осознаваемое обстоятельство, насколько обманчивы могут быть обычные частоты.

Завершая сюжет, снова обратимся к соотношению частот и центральностей в случае переменных правосознания (рис. 7).

Рис. 7.

Диаграмма рассеяния среднего значения переменных правосознания (ось Х) и центральности этих переменных в сети взаимовлияний (ось Y) для выборки судей

Диаграмма еще раз демонстрирует факт независимости между средними как традиционными характеристиками27 и центральностями как структурными характеристиками (и это повторяется для двух других выборок). Воспроизведение этого факта указывает на их несводимость друг к другу. Перейдем теперь к центральностям как таковым и на следующем примере покажем, какую нетривиальную информацию может давать их изучение.

Третий сюжет почерпнут из двух статей автора [Сатаров, 2016 a; Сатаров, 2016 b], в которых элементы «нового подхода» реализуются наиболее последовательно. Здесь статистический «сетевой» анализ также применяется не к сырым ответам на вопросы анкеты, а к результатам их предварительной обработки. Суть нововведений в следующем. Мы мыслим сеть как образованную совокупностью бинарных переменных – конечных векторов, компоненты которых принимают значения 0 или 1; длина вектора равна объему выборки (или, если потребуется, некой ее подвыборки). Каждая переменная соответствует одному из вариантов ответа на все вопросы анкеты. Эти переменные образуют узлы сети. Связи между узлами – это некоторые меры близости (зависимости, сопряженности) между бинарными переменными. Автор уже давно использует в качестве такой меры величину, известную в анализе таблиц сопряженности под названием приведенных стандартизированных остатков. Есть два бинарных вектора