Политический ученый

2021-01-11 14:28:49 Небольшой анонс в первый рабочий день года.

Через три недели планирую открыть авторский онлайн-курс "Концепция сетей в политической науке и публичном управлении". Он будет состоять из интерактивных лекций, семинаров, практических занятий и индивидуальных консультаций в режиме реального времени (всего 12 занятий по 1,5 часа в течение 4 недель).

Программа курса будет разделена на два блока:
1. Методические подходы к сетевому анализу. Поучимся структурировать сетевые данные, строить и визуализировать сетевые карты, измерять и интерпретировать ключевые параметры.

2. Сетевой подход в публичном управлении. Рассмотрим основные подходы к исследованию сетей в политической науке, социологии и экономике. Обсудим методологию сетевых исследований, ограничения и способы их преодоления, перспективы использования сетевого подхода к анализу политических процессов и публичного управления.

Сам курс будет очень интенсивным - нужно будет много читать, готовиться к обсуждениям и выполнять практические задания. Тексты и методические материалы я предоставлю. Готов набрать группу до 12 человек (2 места уже зарезервированы). Стоимость курса - 4 000 рублей.
#сетевойподход

По всем вопросам пишите в @politscience_bot Открыть/Комментировать

2021-01-10 22:47:25 Крутите человеческий разум в бешеном вихре, быстрей, быстрей! — руками издателей, предпринимателей, радиовещателей, так, чтобы центробежная сила вышвырнула вон все лишние, ненужные, бесполезные мысли!
Рэй Бредбери «451 градус по Фаренгейту»

Я удивлялся тому, что во время избирательной кампании в США редакция Nature от имени научного сообщества открыто поддержала Д. Байдена. Отдельно для себя я отметил, что Американская ассоциация политической науки не стала вмешиваться и дистанцировалась от предвыборных дискуссий. Интересно, что в связи с недавними событиями она же оперативно выпустила Statement on the Insurrection at the US Capitol, в котором слегка критикует Д. Трампа, но призывает обе стороны к сотрудничеству и совместной работе по восстановлению доверия к демократии. И тут же возник тред с гневными комментариями о том, что нечего договариваться с этими трампистами. Именно это натолкнуло меня на следующее рассуждение.

Сейчас все спорят, является ли цензурой блокировка аккаунтов Д. Трампа на различных платформах. Считаю, что нет, так как субъектом цензуры может быть только государство. Свобода слова в соответствии с первой поправкой к Конституции США это реально работающий институт. Но в этих условиях американское общество вырабатывает неформальные нормы, определяющие границы дозволенного. Институт репутации, а теперь, например, и "новая этика" или "культура отмены" стали важнейшими инструментами, регулирующими свободу высказываний, которые наделяют говорящего ответственностью за слова и знанием о возможных последствиях. С этими неформальными нормами можно соглашаться или нет, но их игнорирование чревато остракизмом. Что и произошло с Д. Трампом.

Твиттер и другие социальные медиа - это частные организации, с правилами которых мы соглашаемся, когда регистрируемся и делегируем им право на регулирование нашей цифровой активности. Государство и общество проспали тот момент, когда эти платформы превратились в монопольные пространства коммуникаций. О необходимости их регулирования начали говорить совсем недавно (и я скоро сделаю серию постов об этом). Но у меня есть ощущение, что эти современные издатели, предприниматели, радиовещатели решили взвалить на себя ношу, которая им не по плечу. Неудивительно, что в условиях слабого регулирования руководство платформ самостоятельно определяет правила в связи с двумя факторами: бизнес-моделью, обусловленной конфигурацией стейкхолдеров (целевыми аудиториями, рекламодателями, партнерами и конкурентами), и собственным представлением о том, что такое хорошо и что такое плохо. Поэтому блокировка аккаунтов Д. Трампа вполне логична для сегодняшнего американского контекста, так как и сами платформы пошли на поводу у пользователей, и Д. Трамп дал повод, и владельцы/менеджмент были рады этот шанс использовать против того, кто им очень не нравится. Думаю, он будет подавать иски, и после серии разбирательств Верховный суд примет какую-то позицию. Возможно, она даже потом будет институционализирована в нормах, регулирующих социальные медиа. И это самое важное последствие. Скандал только ускорит процесс выработки норм регулирования платформ и, думаю, повлияет на то, что они будут жёстче (для самих платформ, но не пользователей), чем могли бы быть без этого скандала. Открыть/Комментировать

2021-01-08 19:16:29 ​​Не хочу и не могу пока писать ничего содержательного с научной точки зрения о произошедшем в США. Но не могу не поделиться картинкой, которую прислал мой американский студент. #юмор Открыть/Комментировать

2021-01-06 21:57:45 Сильные дети, средние дети, но в массе своей посредственные. Они вырастут и наполнят мир невежеством, недостоверными данными, инфантилизмом.
"Иррациональный человек" (реж. В. Аллен, 2015г.)

Среди самых известных научно-популярных книг по экономике уверенно занимает своё место "Думай медленно... Решай быстро" (Thinking, Fast and Slow) нобелевского лауреата Даниэля Канемана (1). И если в общественных науках критика поведенческой экономики не нова, то вне академического сообщества идеи Д. Канемана, А. Тверски и Р. Талера часто считаются чуть ли не абсолютными. Здесь мы уже несколько раз обращались к проблемам соотношения рационального и поведенческого в политике и экономике. В целом, в науке считается, что рациональность, хотя и лежит в фундаменте поведения, сильно ограничена целым набором факторов. В этом русле развивается и поведенческая экономика. Причём нередко её положения принимаются в качестве основополагающих, а рациональная природа действий индивидов подвергается всё большему сомнению.

Однако свежая запись в блоге профессора психологии Ульриха Шиммака, который посвящён проблемам воспроизводимости результатов, ставит новые вопросы. Воспроизводимость результатов - важнейший критерий научной работы, который заключается в том, что новые исследования на других данных обнаруживают те же эффекты/результаты, как и исходное исследование. Некоторые считают, что воспроизводимость может заключаться и в повторе первичного анализа на тех же сырых данных другими исследователями. Но этот подход опасен тем, что учёные увидят те же эффекты, которые на самом деле являются шумом и, значит, на других выборках всё равно не воспроизведутся.

У. Шиммак делает обзор критических замечаний относительно книги Д. Канемана и приводит R-индекс (2), который показывает, что в главах 3, 4, 6, 7, 11, 14 и 16 есть значительные проблемы с воспроизводимостью результатов в статьях, на которые опирается автор. Причины могут быть разными, и для специалистов в области поведенческой экономики и социальной психологии это не новость. Вообще, для научного поиска это нормально, так что работа идёт, и ошибки будут исправлены. Но уже в новых публикациях.

А важно здесь ещё вот что. Авторитет Д. Канемана, А. Тверски, Р. Талера и поведенческой экономики, в целом, ни в коем случае не подвергаются сомнению. Однако важно понимать, что популяризация научных исследований имеет смысл вместе с популяризацией их критики. Кроме того, даже книги, написанные признанными специалистами в своей области, нужно читать, не отключая критическое мышление. Учёные-то так и делают (надеюсь), а неспециалисты часто подвержены влиянию авторитетов, и прочитанная книга становится источником когнитивных искажений.

(1) Kahneman, D. (2011). Thinking, Fast and Slow. Macmillan. ISBN 978-1-4299-6935-2
(2) Schimmack, U. (2016). The Replicability-Index: Quantifying Statistical Research Integrity. https://replicationindex.com/2016/01/31/a-revised-introduction-to-the-r-index/ Открыть/Комментировать

2021-01-04 13:25:24 ​​Уважаемый Дмитрий Прокофьев рассматривает аналитику Всемирного банка, посвящённую отдаче от образования (returns to education) в современной России и приходит к выводу, что "в 2002-04 годах - что-то сломалось, и «отдача от образования» начала устойчиво снижаться" (см. рисунок). Он добавляет: "Все поняли, что "сила" не в "знании", а в чем то другом. Важно стало не ЧТО знаешь ты, а КТО знает тебя (ну, и КОГО знаешь ты). И какие люди за тебя слово скажут. А если не скажут - тогда никакой диплом не поможет." Это объяснение поддерживает @le_dauphinois и добавляет, что "государство вернулось и подрезало любые возможности что то заработать вне разрешения начальства", а также "не утрудило себя объявить правила игры".

Вообще, отдача от образования - широко используемый конструкт, который используется для оценки влияния качества образования на доходы. Однако он не свободен от разного рода методических ограничений и даже спекуляций. Поэтому, в целом, признавая обоснованность выводов коллег, я бы с объяснениями не спешил. Следует отметить, что здесь есть пара факторов, которые ограничивают методическую рамку, а также ещё как минимум одна содержательная гипотеза, которая может объяснить нисходящий тренд.

Во-первых, необходимо делать скидку на точность методики оценки качества образования, которая заключается в измерении количества лет, потраченных на обучение. Да, качество образования оценивать довольно сложно, поэтому период обучения и принято включать в подобные модели, но в разных институциональных и культурных контекстах эта оценка даёт большой разброс в точности.

Во-вторых, нужно обязательно учитывать, что именно в середине нулевых в России произошел переход от 10-летнего общего образования к 11-летнему, а в системе высшего образования в результате Болонского процесса во многих областях вместо 5 лет в специалитете постепенно стали учиться 4 года в бакалавриате плюс 2 в магистратуре. То есть даже на уровне исходных данных произошло увеличение срока обучения, что не отражено в модели (по крайней мере, в статье я этого не нашёл). Дают ли два дополнительных года рост качества образования - ещё большой вопрос. Но зато они точно влияют на результаты, которые аналитическая модель даёт на выходе.

Наконец, как преподаватель, проработавший 14 лет в университете, должен отметить, что в России в целом ряде направлений (возможно, даже в большинстве) продолжительность обучения не коррелирует с его качеством. Более того, возможно даже, что чем раньше человек закончит учиться и пойдёт работать, тем быстрее будет развиваться его карьера. То есть снижение показателя отдачи от образования может быть связано не только с тем, что рост доходов обусловлен какими-то ограничениями со стороны элит или нерыночными механизмами в карьерных траекториях и структуре оплаты труда. Возможно, более значимый вклад в нисходящий тренд делает общее падение качества образования и производительности труда. Открыть/Комментировать

2021-01-03 15:21:06 Поздравляю всех с наступившим Новым годом! И предлагаю начать его с поста о самом актуальном для многих на данный момент.

Оказывается, в психологии и социологии уже сложилось целое направление, посвящённое изучению связей между ценностями и (не)здоровым образом жизни. В статье в Journal of Wine Economics (да-да, есть такой!) авторы представляют результаты своего исследования о взаимосвязях между политическими ориентациями и потреблением алкоголя (1). Регрессионная модель, которая включает лонгитюдные данные по 50 штатам США с 1952 по 2010 годы, обнаруживает, что как только штат становится более либеральным, в нем растёт потребление пива и крепких напитков, а потребление вина, скорее, снижается. Чтобы избежать спекуляций, подчеркну, что речь идёт только о США. А это значит, что либерализация в этом контексте содержит в том числе рост популярности социалистических ценностей. Более того, статье всего 8 лет, а авторы эксплуатируют тезис, который сегодня выглядит даже опасным (для самих учёных): мол, люди с социалистическими взглядами более подвержены нездоровому поведению и излишнему потреблению алкоголя. Если проводить подобное исследование в России, то в модель, конечно, нужно включать большее количество контрольных переменных, а также учитывать долгие праздники, которые наверняка увеличивают потребление в отдельных субъектах федерации.

Ещё одно исследование демонстрирует даже более интересный эффект (2). Мы все помним, как горячо обсуждались неожиданные результаты президентских выборов в США 2016 года. Учёные обнаружили, что в округах (графствах), где проигравший кандидат (Х. Клинтон) имела большую поддержку, выросло потребление алкоголя: каждые 10% поддержки увеличили потребление на 1,1%. Авторы объясняют это тем, что неожиданно проигравшие сторонники демократической партии попали в ситуацию неопределённости и растерянности. Таким образом, рост потребления алкоголя в местах, где живёт большинство демократов, был вызван желанием погасить стресс. Кстати, авторам не удалось найти похожий эффект на трёх предыдущих президентских выборах.

К чему это я? Желаю всем, независимо от политической ориентации и радости/расстройства от ситуации в городе/регионе/стране, потратить праздничные дни с пользой. Хотя несколько умеренных порций хороших напитков лишними никогда не будут!

(1) Yakovlev, P., Guessford, W. (2013). Alcohol Consumption and Political Ideology: What's Party Got to Do with It? Journal of Wine Economics, 8(3), 335-354. doi: 10.1017/jwe.2013.23
(2) Musse, I., Schneider, R. (2020). The Effect of Presidential Election Outcomes on Alcohol Drinking. doi: 10.2139/ssrn.3662663 Открыть/Комментировать

2020-12-29 18:52:42 ​​#сетевойподход #методология
II. Сетевой анализ в общественных науках.
2. Эксплоративная направленность сетевого анализа не означает, что сам по себе этот инструмент не может быть использован для получения значимых научных результатов. Он полезен, как для получения данных для дальнейшего включения в объяснительные модели, так и в качестве самостоятельного метода, позволяющего выявлять закономерности и даже находить им объяснение. Например, в исследовании, посвящённом анализу социальных связей в Правительстве РФ в 2019 году, протестирована гипотеза о том, насколько важен фактор "землячества" в среде высшей административной иерархии (1). Как отмечают многие политологи, механизмы рекрутирования политико-административных элит в современной России включают этот фактор. Но в статье показано, что он точно не является доминирующим, а скорее всего действует наравне с остальными. При этом "землячество" ярче проявилось в возрастной группе родившихся не ранее 1970-го года (см. рисунок), что дает определенные основания для формулирования соответствующей гипотезы и дальнейшего объяснительного исследования.

Ещё интереснее результаты в лонгитюдных сетевых исследованиях. Широко известны работы Францишки Келлер о сетях патронажа в китайской элите. На Генеральной конференции ECPR я принимал участие в обсуждении этого доклада, где она не только демонстрирует выявленные патронажные связи и механизмы формирования коалиций, но и предлагает инструмент, который с высокой точностью позволяет прогнозировать карьерные траектории в ядре Коммунистической партии Китая. Большая часть выводов отражена в опубликованной статье (2).

Наконец, лонгитюдные исследования сетей политики, которые возникают в различных отраслях и составлены институциональными акторами, тоже очень популярны. Таких работ огромное множество, поэтому в качестве примера приведу статью автора, доклад которого тоже однажды рецензировал на конференции ECPR (3). В этом исследовании показано, как либерализация телекоммуникационной отрасли в Швейцарии повлияла на структуру отрасли, органов публичного управления и логику регулирования.

Легенда к рисунку: одинаковыми цветами показаны руководители (министры, заместители, руководители департаментов), работавшие в рамках одного министерства; связи - рождение и/или продолжительный период жизни и социализации в одном городе; на основании того, что большинство акторов родились и жили в Москве и области, а также предположения о минимальном влиянии фактора "землячества" для жителей Москвы, данный кластер не учитывался в этом аспекте анализа.

(1) Шерстобитов А.С., Бегарь Е.В., Горохов Н.М., и др. Роль землячества в рекрутировании политико-административных элит: эвристический потенциал сетевого анализа для исследования элит в России // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Государственное и муниципальное управление. - 2020. - Т. 7. - №2. - C. 99-108. doi: 10.22363/2312-8313-2020-7-2-99-108
(2) Keller, F. (2016). Moving Beyond Factions: Using Social Network Analysis to Uncover Patronage Networks Among Chinese Elites. Journal of East Asian Studies, 16(1), 17-41. doi:10.1017/jea.2015.3
(3) Fischer, M., Ingold, K., Sciarini, P. and Varone, F. (2012). Impacts of Market Liberalization on Regulatory Network: A Longitudinal Analysis of the Swiss Telecommunications Sector. Policy Studies Journal, 40: 435-457. https://doi.org/10.1111/j.1541-0072.2012.00460.x Открыть/Комментировать

2020-12-25 21:08:15 ​​#сетевойподход #методология
II. Сетевой анализ в общественных науках.
1. Методы сетевого анализа успешно применяются в качестве аналитического инструмента в совершенно разных областях: компьютерных науках, химии, физике, биологии и, конечно, общественных науках. По сути, теория графов и сетевой анализ стали таким же универсальным научным методом, как и математическая статистика. В то же время здесь есть и существенные ограничения. Я не буду утверждать, так ли это в других науках, но в общественных сетевой анализ - это в первую очередь эксплоративный подход. То есть с его помощью очень удобно исследовать какие-либо структуры, связи и процессы, но объяснительная сила при этом не очень высокая.

В политических науках за недостаточный потенциал в выявлении и верификации причинно-следственных связей (causal inference) сетевую методологию часто критикуют апологеты регрессионного анализа, который наиболее популярен из количественных методов. С другой стороны, тем лучше. Стремление учёных повысить объяснительную способность заставляет их уделять особое внимание разработке методики и объяснительной модели, что не только интересно само по себе, но и позволяет сделать что-то новое и уникальное даже на методическом уровне.

Совсем недавно нашёл прекрасную иллюстрацию методологического синтеза, который заключался в доработке сетевой модели с помощью пространственного метода и регрессионного анализа, включающих в модель другие переменные помимо сетевых индикаторов. В статье Multiplex Network Ties and the Spatial Diffusion of Radical Innovations: Martin Luther’s Leadership in the Early Reformation (1) показано, что сеть персональных контактов Мартина Лютера могла иметь серьёзное влияние на скорость распространения Реформации в Европе. Мы знаем, что традиционно принято связывать этот процесс с развитием книгопечатания. Но авторы, не отвергая этот тезис, наглядно и аналитически демонстрируют, что наличие персональной связи Лютера с людьми из других городов повышало вероятность принятия протестантизма этими городами. В качестве данных для моделирования сети использовалась информация о почтовой переписке Мартина Лютера, его визитах, а также приезжавших из других городов студентах. Несмотря на то, что сам Лютер называл Виттенберг окраиной цивилизации, учёные включили в модель и данные о торговых маршрутах (spatial analysis), что также позволило нарастить её объяснительный потенциал. Исследователи протестировали три сценария диффузии протестантских идей до 1530 года: (i) диффузия по торговым маршрутам, (ii) диффузия по сети персонального влияния Мартина Лютера, (iii) сценарий, включающий оба фактора в качестве взаимосвязанных. Оказалось, что третий сценарий наиболее точно объясняет ранний прорыв идей Реформации с уровня регионального движения до широкого противодействия Римской католической церкви.

Легенда к рисунку: красным отмечены города, которые приняли протестантизм в течение исследуемого периода; квадратами выполнены города, где у Мартина Лютера было персональное влияние (корреспонденты, личные визиты или студенты); связи между узлами отражают наличие торговых маршрутов между городами.

(1) Becker, S. O., Hsiao, Y., Pfaff, S., & Rubin, J. (2020). Multiplex Network Ties and the Spatial Diffusion of Radical Innovations: Martin Luther’s Leadership in the Early Reformation. American Sociological Review, 85(5), 857–894. https://doi.org/10.1177/0003122420948059 Открыть/Комментировать

2020-12-21 17:00:49 #сетевойподход #методология
I. Введение.
Несмотря на то, что понятие сетей в общественных науках очень популярно, в политологической литературе, особенно в отечественной, этот феномен описывается довольно размыто. Поэтому для ясности необходимо выделить несколько ключевых концептуализаций и методологических подходов.

Во-первых, одни из первых исследований социальных сетей как системы отношений внутри малых групп возникли в социологии ещё в первой половине XX в. Например, американский психиатр Я. Морено разработал метод социометрии для того, чтобы выявлять и анализировать различные связи между индивидами (1). Так в социологии и смежных науках постепенно оформилось направление, в основе которого лежит сетевой анализ (network analysis). В качестве его методической базы используются математическая теория графов и матстатистика. Учёные строят сетевые карты сообществ (офлайн и онлайн) или внутриорганизационных структур, выявляют роли акторов (узлов) в сетевых отношениях, измеряют и интерпретируют множество различных параметров, которые характеризуют узлы, отношения между ними и всю сеть, а также могут сравнивать различные сети или изучать динамику (эволюцию) конкретной сети.

Во-вторых, в неоинституциональной теории и межорганизационных исследованиях также стали применять методы сетевого анализа для того, чтобы исследовать систему отношений между различными акторами и/или группами акторов.

В-третьих, термин "сетевое общество", который возник в работах социологов в 80-е годы прошлого века и был окончательно закреплён Мануэлем Кастельсом в его работе «The Rise of the Network Society» (2), закрепил метафорическую характеристику современных общественных отношений.

В-четвёртых, в экономике и политической науке вслед за исследованиями Э. Остром (3) появилось целое направление, посвящённое сетевому публичному управлению, о котором я уже писал, например, здесь.

Такое многообразие методологических предпосылок привело к тому, что в политологии сформировалось несколько трактовок понятия сетей, которые нередко смешиваются без особых на то оснований. Поэтому для начала я бы выделил два ракурса, с обоими из которых обязательно нужно определиться, когда речь идёт о сетевых политических исследованиях:
1. Необходимо чётко понимать, что подразумевается под эпитетом "сетевой". Если это сетевой анализ политики, то это значит, что используются методы теории графов и математической статистики для построения сетевых карт и изучения конкретных сетей в политической сфере.
Или это может быть сеть как метафора, подчёркивающая горизонтальную природу разнообразных взаимодействий в политике. Тогда исследование может предполагать изучение ряда аспектов политических взаимодействий, но без анализа самой сетевой структуры, а лишь исходя из презумпции, что они осуществляются в рамках сети.

2. Важно разграничивать широкое понятие политических сетей (political networks), которое может включать в себя всё многообразие сетевых интеракций, и более узкое понятие сетей политики (policy networks), подразумевающих в первую очередь институциональные сети по выработке и имплементации политики. Наконец, это могут быть и социальные сети в политике, которые объединяет то, что их создают индивиды: эпистемические (экспертные) сети, элитные сети, онлайн сети, формирующие политический дискурс и т.д.

(1) Moreno, J. L. (1934). Who Shall Survive? A new Approach to the Problem of Human Interrelations. Beacon House.
(2) Castells, M. (1996). The rise of the network society. Malden, Mass: Blackwell Publishers.
(3) Ostrom, E. (1990) Governing the Commons: The Evolution of Institutions for Collective Action. Cambridge England; New York: Cambridge University Press. Открыть/Комментировать