Content Analysis Within the Framework of a Network Approach to the Study of the Foundations of Russian Statehood in the pre-Romanov Period

Full Text

Концепции мезоуровня часто и оправдано имеют в себе целый ряд ограничений, в первую очередь методологического характера. Хотелось бы обратить внимание, что в рамках сетевого подхода, о котором пойдет речь далее, под мезоуровнем понимается не особый уровень предметного поля или исследовательской области, а скорее место самой концепции в системе иных научных концепций и теорий. Это своего рода встроенное положение, в конечном счете, позволяет яснее представлять и очерчивать рамки аналитических и объяснительных возможностей концепции. Таким образом на первый план выходит поиск смежных методов и концепций, во взаимосвязи с которыми сетевой анализ дополняется необходимым инструментарием в процессе получения необходимых данных, а затем в процессе объяснения тех или иных полученных результатов. В данной статье мы рассмотрим контент-анализ как одни из таких методов, позволяющих получить и систематизировать эмпирические данные для их последующего анализа. На данном этапе хотелось бы привнести некоторую ясность и контекст, объясняющий необходимость обращения к подобным вопросам. Представленные к рассмотрению в данной статье вопросы возможности применения сетевого подхода и контент-анализа являются частью коллективного комплексного исследовательского проекта по изучению основ государственности России в доромановский период, старт которому был дан во второй половине 2022 года на базе кафедры государственного и муниципального управления РУДН. Комплексность исследования была обусловлена постановкой разноплановых задач, среди которых в рамках данной статьи - рассмотрение непосредственно инструментария сетевого подхода в обозначенном временном и географическом контексте, сравнительный анализ отдельных временных периодов в промежутке от времен формирования древнерусского государства до первого правителя России из рода Романовых на предмет доступности различного рода источников информации, а также оценка методологических и методических особенностей работы с доступными источниками. Именно последний аспект стал отправной точкой для подготовки и публикации данной статьи. Дело в том, что дизайн исследования и правильная подобранные методы и методика сбора данных - одни из главных ключей к успешному проведению сетевого анализа. В случае же изучения исторических контекстов тех или иных политических процессов целый ряд методов сбора данных, такие как опрос «снежный ком», экспертное и интервью и др., оказываются недоступными. В рамках нашего группового исследовательского проекта, равно как для политических антропологов или историков, основными источниками становятся сохранившиеся письменные источники и результаты трудов археологов, а в отдельных случаях результаты лабораторных анализов с применением радиоуглеводных, палеомагнитных и иных методов определения возраста находок или методов археогенетики для определения и сравнения целого ряда показателей на основе анализа ДНК [1]. Последнее, например, оказало наибольшее влияние на нормандскую теорию образования Руси и изучение династии Рюрика [2]. Итак, с учетом необходимости исследования отдаленного периода политической истории государства (в случае нашего проекта - VIII-XVI века отечественной истории) и решения использовать инструментарий сетевого анализа первым шагом после постановки исследовательских задач стал вопрос о формировании базы данных об участниках политической коммуникации и связях между ними. Если при этом сам ученый или члены его коллектива не являются специалистами в области филологии или археологии, что позволяет работать с первоисточниками и новыми находками, его работа будет сосредоточена на переводах древних текстов и вторичных данных исследований. В обоих случаях, учитывая научные публикации по итогам археологических работ, речь идет о работе с массивами текста и в отдельных случаях с цифровыми копиями изображений. Именно в связи с этим возникает необходимость обращения к различным типам контент-анализа. В зависимости от авторского дизайна исследования это может быть количественный, качественный или смешанный типы контент-анализа. Например, количественный анализ позволит выявить участников сети, а качественный - провести более глубокое изучение характера связей или дифференцировать политические, культурные, экономические и иные типы связей. Переходя к вопросу о выборе доступных современных программ по контент-анализу, хочется обратиться к результатам подобного выбора в рамках иного коллективного проекта в 2021 году совместно с А.С. Шерстобитовым и Н.А. Зариповым, где контент-анализ хоть и не был использован для последующего построения моделей политических сетей, но позволил провести метаанализ и оценку объяснительных возможностей сетевого подхода на основе рассмотрения пула публикаций по сетевому анализу. Важный, на наш взгляд, аспект использования современных программ по контент-анализу открывается исследователю по мере овладения их инструментарием и практике использования. Так, на основе нашего опыта использования компьютерной программы для контент-анализа Dedoose[10] можно сделать вывод о ее возможностях не только как инструмента сбора данных, но и как инструмента, способного повысить объяснительный потенциал вашего исследования за счет встроенных аналитических механизмов и типов визуализаций. В процессе обсуждения и выбора программ контент-анализа изначально рассматривались наиболее известные atlas.ti и nvivo, с которыми мы уже работали ранее, однако затем было предложено рассмотреть, более современную программу, хоть и еще не так активно используемую в отечественных исследованиях - кросс-платформенное приложение для качественного и смешанных исследовательских методов работы как с текстами (в различных форматах), так и картинкам, видео, аудио, загружаемыми таблицами и др. форматами. Такой спектр доступных для анализа форм источников информации доступен далеко не в каждой программе. Также Dedoose предлагает возможности совместной работы над проектом с применением облачных сервисов и возможность иметь доступ к проекту с различных устройств как с установленной программой, так и в браузере. Сильной стороной Dedoose также, на наш взгляд является его постоянное развитие и поддержка, тогда как некоторые программы как контент, так и сетевого анализа уже не получают обновления и исправления от команды разработчиков. Возможно, исследователи, перед которыми встает выбор программного обеспечения для своего проекта, также найдут важным именно научный уклон данной программы (доступен 30 дней ознакомительного периода со всеми функциями для образовательных и научных целей), активно развивающееся сообщество пользователей и доступные обучающие программы. В некоторых российских вузах уже появляются обучающие курсы по использованию данной программы в своих исследованиях. С разработанной нами методикой и подбором встроенных инструментов постанализа и визуализации результатов можно ознакомиться в нашей прошлогодней статье в тематическом номере научного журнала «Политическая наука», посвященном сетевому анализу [3]. На рисунке можно увидеть интерфейс программы на этапе программного смешанного постанализа собранных нами данных. Рис. 1. Интерфейс Dedoose на этапе смешанного анализа по типу код-дескриптор Источник: исследование авторского коллектива, 2021 Fig. 1. Dedoose interface at the stage of mixed analysis by code-descriptor type Source: team of authors’ research, 2021 Для более глубокого экскурса в контент-анализ подойдет опубликованное также в 2021 году 3-е издание одного из наиболее целостных и систематизированных пособий по контент-анализу Е.Я. Таршыс «Контент-анализ: Принципы методологии. (Построение теоретической базы. Онтология, аналитика и феноменология текста. Программы исследования)» в которой помимо рассмотрения основ методологии автором проводится актуализация и рефлексия метода с учетом современных проблем и перспектив его развития [4]. Тем не менее, при всем внимании к методам и методике исследования очень важным считаем замечание кандидата исторических наук, старшего преподавателя кафедры экономической социологии ВШЭ Н.В. Конрой об опасности банализации исследований и концентрации на самом построении сетевых моделей [5. С. 42], что во многом созвучно с нашими выводами о кризисе объяснительных возможностей сетевого анализа [3]. Работа Н.В. Конрой также представляет особый интерес для исследователей планирующих использовать сетевой анализ в исследованиях исторического, политологического и политики-антропологического характера, так как дает представление о генезисе подхода в данных научных областях с 40-х годов XX века по настоящее время, оценку его эффективности, спектр существующих проблем и трудностей использования [5]. На основании нашего опыта контент-анализ может эффективно использоваться в качестве дополнительного инструмента сбора и формирования базы данных для дальнейшего построения сетевых моделей. А дальнейший опыт совмещения контент-анализа и сетевого анализа в вопросах методологии, на наш взгляд, может указать на пути преодоления описанных выше кризисных явлений методологии. В рамках продолжения исследования основ российской государственности, после количественного анализа доступных источников, мы укажем на наиболее подходящие для сетевого анализа исторические периоды и протекающие политические процессы.

About the authors

Victor A. Osipov

Peoplesʼ Friendship University of Russia (RUDN University)

Author for correspondence.
Email: vityaosipov@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-3643-9280

PhD in Political Science, Assistant of the Department of Public Administration

6, Miklukho-Maklaya str., Moscow, Russian Federation, 117198

References

Supplementary files