Вкажемо основну особливість, що виділяє математичне моделювання в соціології в самостійний напрямок. Вона — у яскраво вираженій потребі попереднього етапу розробки апріорної моделі досліджуваного соціального явища. Зрозуміло, цей етап, інакше називаний етапом розробки концептуальної моделі, необхідний при моделюванні також і в технічних, технологічних, економічних дослідженнях. Однак саме в соціології, де вихідна інформація — суб'єктивні судження респондентів по ряду питань анкети, поставлених дослідником у досить твердій формі вибору однієї з декількох альтернатив відповіді, виникають проблеми застосовності математичних методів, адекватних поставленої мети і, тим самим, апріорної моделі досліджуваного соціального явища. При цьому істотно те, що роль соціолога при формуванні такої апріорної моделі є визначальної, головної в порівнянні з роллю математика. Успіх застосування тих чи інших математичних процедур багато в чому залежить від того, наскільки глибоко соціолог проникнув у суть методів аналізу даних, і навпаки, наскільки математик зрозумів суть соціологічної постановки питання, перейнявся сутністю досліджуваного соціального явища.

Очевидно, найбільш продуктивний підхід, при якому соціолог повинний володіти визначеною математичною культурою, що дозволяє йому самостійно вирішувати частину проблеми математичного моделювання, що зв'язана з вибором деякого фрагмента соціальної реальності і побудовою за допомогою виміру його математичної моделі (те, що в соціальних науках називається шкалуванням). Саме тут не можна в принципі обмежитися чисто математичним підходом. Інша справа, коли на наступних етапах необхідно вивчити цю модель традиційними для математики способами, застосувати той чи інший алгоритм аналізу даних. Тоді очолює роль математика як фахівця в «тонких» питаннях дотримання передумов обраного методу аналізу, що глибоко розуміє особливості математичної інтерпретації отриманих результатів. Але при переході до найбільш важливої — соціологічної інтерпретації результатів математичного моделювання, на перший план знову виступає роль соціолога, «обтяженого» розумінням статистичної природи математичних висновків.

Другою важливою обставиною, що спонукує говорити про математичне моделювання як самостійному напрямку, є проблема «некоректності» використання для цієї мети методів, умови застосовності яких або не перевіряються, або навіть свідомо не виконуються. Необхідність прибігати до такого роду некоректностям порозумівається насамперед тим, що специфіка соціологічних даних ще не знайшла свого відображення у відповідних математичних системах, що адекватно відбивають цікавлячі соціолога сторони соціальної реальності. Наслідком є необхідність перевірки адекватності отриманої моделі, що є самостійною і дуже складною задачею.

Можна вказати наступні цілі застосування математичних методів у соціології, важливі для становлення майбутніх фахівців-соціологів.

По-перше, застосування методів математичного моделювання спонукує студента чітко сформулювати свої представлення про досліджуваний об'єкт. Помітимо, що складність соціальних явищ, неоднозначність відповідної конкретизації (формалізації) приводить до необхідності комплексного використання декількох методів з наступним порівнянням і інтерпретацією їхніх результатів. Ця комплексність, ускладнюючи аналіз, дозволяє збагатити представлення про реальний процес, явище. Так, при змістовній типології соціальних об'єктів, виконуваної методами багатомірної класифікації (різноманітними методами, в основному кластерного аналізу), зовсім необхідно ретельно аналізувати апріорні представлення про шукані типи, що дозволяє правильно вибрати міру близькості між класифікованими об'єктами, метод формування кластерів і т.д.

По-друге, використання математичних методів дозволяє виділити і чітко обмежитися тільки однієї з граней досліджуваного явища. Таке обмеження обумовлене формальною сутністю математичного методу дослідження, абстрагуванням від різноманіття властивостей досліджуваного об'єкта. Навмисне обмеження кола розглянутих питань не дає піти убік від прийнятого соціологом розуміння досліджуваного явища.

По-третє, за допомогою моделювання можна «добувати знання з даних», одержувати нові знання. Це — не тільки ціль, але і нова парадигма народженої в останні десятиліття науки «аналіз даних». За допомогою математики, насамперед багатомірних статистичних методів, можна одержати змістовні висновки, аж ніяк не лежачі на поверхні. Математика надає соціологу можливість користатися широким колом методів, тими інтелектуальними досягненнями, що отримані при вивченні аналогічних математичних систем в інших галузях знань (за умови адекватності відповідної моделі).

Нарешті (і це дуже важливо саме в конкретних дослідженнях, що відносяться до області емпіричної соціології), з'являється можливість багатофакторного підходу до обробки великих масивів соціологічної інформації, що забезпечується шляхом використання ЕОМ і відповідних процедур програм статистичного аналізу багатомірних даних. Математичні методи, реалізовані в програмах для ЕОМ, при цьому умові можуть стати не тільки інструментом для здійснення тих чи інших складних і трудомістких розрахунків, але і знаряддям праці соціолога.

Використовуючи математику, дослідник найчастіше застосують способи, що лише частково підходять для рішення цікавлячої його задачі, і для того, щоб їхнє застосування було ефективним, потрібно, щоб змістовні розуміння, не відбиті формально, знайшли вихід при інтерпретації.

Література

Соціальна інформатика: підстави, методи, перспективи / Отв. ред. Н.И.Лапін. М.: Едиториал УРСС, 2003.

Інтерпретація й аналіз даних у соціологічних дослідженнях. М.: Наука, 1987.

Рад Б.Я., Яковлев С.А. Моделювання систем. М.: Висш. шк., 1998.

Толстова Ю.Н. Шкалирование при зборі й аналізі соціологічних даних. М.: Наука, 1978.

Часників С.В. Детерминационний аналіз соціально-економічних даних. М.: Наука, 1982.