С чего все началось (для меня)

Тест 16 Ассоциаций — попарные слова-ассоциации реализован Николаем Типатовым (http://b-t.com.ua). Он и прислал мне его результаты для анализа, выразившись так: «высылаю статистику, Владимир, возможно, вам будет интересно».

Честно говоря, я поначалу отнесся к идее без энтузиазма. Ассоциации ну так ассоциации – мало ли что людям приходит в голову… К тому же был занят, не до того было. Однако, посмотрев более внимательно, понял, что и тут можно накопать кое-что любопытное. Вот уж действительно:

совсем «плохие» данные бывают редко, куда чаще встречается плохой анализ

Нашлось всякое – и в части самих ассоциаций, и в части гендерных различий. Отмечу только специфику взгляда аналитика на полученные данные. Если практика (психолога, социолога, кадровика и т.п.), скорее всего, интересуют именно индивидуальные ассоциации, то мне с единичным случаем делать просто нечего. Аналитика интересуют массовые явления. Тем более что и практик тоже, сознательно или невольно, тоже сравнивает конкретный случай с неким общим, пусть и туманным образом «среднего человека». Но такой образ как раз и формируется на основе анализа многих случаев. Иначе что такое «норма» и «отклонения», при всей условности этих понятий?

Вот конкретный пример из этой выборки. Есть ассоциация «маффл» на букву «м». Это как же, вашу мать, вас прикажешь понимать? Опечатка? Общеизвестный термин, неизвестный мне в силу ограниченности опыта? Так ведь и практик тоже может оказаться в моем положении – мало ли что человеку в голову взбредет!

Так что пришлось поработать над данными – очистить, закодировать, … К данным я иногда применял укрупнение, которое заключалось в замене близких терминов на один. Например, «калоша» и «калоши» я посчитал одним словом, как и «зуб» и «зубы». Исправлены, в меру моего понимания ситуации, и грамматические ошибки – «зоря» я заменил на «заря», полагая первое слово простой опечаткой. Конечно, опечатки, приводящие к осмысленному слову, но не тому, которое имел в виду респондент, я отловить, конечно же, не мог в принципе.

Но кое-что статистически интересное все-таки вылезло. Что с этим делать – думайте сами. Только учтите – женщин в данной выборке почти в 6 раз больше! Поэтому частоты производят весьма обманчивое впечатление – кажется, что женщины просто задавили. Ну нет, не все так ужасно…
Хотя значимых различий выявлено немного, но как пилотное исследование данную попытку следует признать удачной.

Анализ результатов

При анализе ассоциаций по тесту «16 ассоциаций» исследованы гендерные различия частот ассоциаций как по заявленным в тесте буквам, так и по тематике. Подробности — в статье следующего содержания:

  1. Выборка и данные
  2. Имена
  3. Очистка данных
  4. Методика анализа частот ассоциаций
  5. Значимость различий
  6. Устойчивость различий
  7. Самые частые ассоциации
  8. Ассоциации по буквам
  9. «Тематические» ассоциации

Что дальше?

Можно продолжить выделение разнообразных категорий и таки найти какие-нибудь такие, которые покажут устойчиво значимые различия. На этом «эмпирическом» материале можно нагромоздить горы интерпретаций и гипотез. И т.д., и т.п.

Основная трудность в данной работе – это перекодировка и перераспределение данных, которые требуют много времени и очень осторожной кропотливой работы. Так что на энтузиазме аналитика тут много не наработаешь. Кроме того, надо быть уверенным в том, что результаты предлагаемого теста можно использовать на практике. Но тогда имеет смысл разрабатывать соответствующее программное обеспечение, с пополняемыми базами категорий и ассоциаций. Тогда выявление различий по остальным факторам – образованию, социальному и материальному положению, возрасту (при всей его условности) – будет вполне посильно настолько, что отношение результат/затраты станет приемлемым.
Только такой программный продукт позволит сравнительно обоснованно определять «оригинальность» респондента как, например, число ассоциаций, взвешенное по всей базе ассоциаций. Именно такой показатель, по моему мнению, и может представлять интерес для практика (но не психоаналитика – его хлеб как раз индивидуальный портрет). А вот хорошо ли, что человек имеет «оригинальные» ассоциации или нет – зависит от задач, для решения которых такой человек привлекается.

«Финальные» ассоциации

Поскольку Николая Типатова интересовало, имеется ли связь между «финальной» ассоциацией респондента и его 16 ассоциациями по буквам, то пришлось проанализировать именно эти финальные ассоциации.

Николай опять же подбросил новые данные (982 респондента), что явно улучшило качество анализа. После «отбраковки» невнятных сочетаний типа «п» (=п…ц?), «лнлглн» и им подобных оставлено только 977 респондентов. Так как исследуются именно финальные ассоциации, то я оставил имена и даже такое слово как «лену». Правда, что оно обозначает, сказать не могу – опечатка, скорее всего…
В общем, не вдаваясь в семантику, имеется 593 различных ассоциаций. Основная проблема данного анализа — крайне малое число ассоциаций, употребленный одновременно и мужчинами, и женщинами. Создается впечатление, что это просто две различные цивилизации, говорящие на одном и том же языке (формально), но только о совершенно разном!

Сам анализ вынесен, как обычно, в отдельную статью следующего содержания:

  1. Наиболее частые ассоциации
  2. Перекрестные частоты
  3. «Оригинальность» ассоциаций
  4. Частоты ассоциаций по полу
  5. Закон Ципфа
  6. Длина слова

Выводы

После анализа только «финальных» ассоциаций можно сделать следующие выводы:

  • мужчины значимо чаще употребляют «оригинальные» ассоциации;
  • пространства ассоциаций мужчин и женщин весьма различаются;
  • уровень образования не вносит значимых отличий в ассоциации респондентов.

Поэтому очевидно следствие:

тесты на ассоциации для мужчин и женщин должны быть различными

Естественно, если ассоциации используются не как цель, а как средство исследования-измерения каких-то качеств респондентов.
Отмечу, что результаты данного теста, не имея особого смысла для практиков, аналитику все-таки предоставляют любопытные возможности для анализа «словесных» данных. Это позволяет сформулировать некоторые выводы и рекомендации, применимые к гораздо более широкому кругу опросов и тестов.
Например, обработка ассоциаций этого теста потребовала тщательной очистки данных. Тут возникли специфические проблемы. Я и написал статью следующего содержания:

  1. В чем проблема
  2. Преобразование первичных данных
  3. «Загрязнения» данных
    1. Имена
    2. Пробелы
    3. Опечатки (описки)
    4. Правописание
    5. Неверная первая буква
    6. Английские символы
    7. Украинские символы и слова
    8. Ненормативная лексика и эвфемизмы
  4. Как же сказывается очистка на частотах?
  5. Выводы и замечания

В ней я на примере данных теста «16-ти ассоциаций» показал проблемы, обусловленные «загрязнением» словесных данных, выделил типы «загрязнений» и обсудил способы их удаления.
Наиболее интересны последствия очистки данных. Могу добавить, что, в результате анализа, у меня сложилось впечатление, что

ассоциации «на буквы» менее продуктивны, чем «на темы»

Это именно впечатление, а не вывод, поскольку к тематическим ассоциациям с могу, с некторой натяжкой, отнести лишь «финальные» ассоциации. А этого мало для определенности выводов.
Правда, анализ таких тематических ассоциаций требует привлечения методов семантики. В общем, поле для деятельности аналитика есть, есть ли потребность в её результатах?…

Продолжение последовало…

Как ни странно, чем дольше я думаю над этими ассоциациями, тем больше из них извлекаю как результатов, так и возможностей для дальнейшего развития самой идеи «теста на ассоциации».
Прежде всего, пришлось разобраться с тонкостью в различении частот ассоциаций и и частот респондентов, написав статью «Особенности анализа частот ассоциаций«. Она представляет и самостоятельный интерес, поскольку затрагивает некоторые, довольно тонкие, моменты анализа долей.
После неё я стал анализировать ассоциации, сгруппированные по некоторым «темам». Это делалось и раньше, но на меньшем по объему материале, при этом все ассоциации, встречавшиеся меньше 5 раз, были просто отброшены.
Теперь я стал просматривать ВСЕ ассоциации. После всех очисток из 20689 осталось 4129 различных ассоциаций. Работа просто адова, и даже не знаю, стоят ли получаемые результаты таких усилий. Пока интересно и есть запал, попробую что-то получить и опубликовать.
Вот несколько тем, по которым проведен анализ:

Ненормативная лексика в ассоциациях:

  1. Структура ненормативной лексики
  2. Методика анализа
  3. Фактор: пол
  4. Фактор: уровень образования
  5. Фактор: материальное положение
  6. Фактор: социальное положение

Пока в работе ещё несколько тем — «негатив-позитив», «государство-общество» и т.п. По мере обработки буду публиковать.

Добавить комментарий

Заполните поля или щелкните по значку, чтобы оставить свой комментарий:

Логотип WordPress.com

Для комментария используется ваша учётная запись WordPress.com. Выход / Изменить )

Фотография Twitter

Для комментария используется ваша учётная запись Twitter. Выход / Изменить )

Фотография Facebook

Для комментария используется ваша учётная запись Facebook. Выход / Изменить )

Google+ photo

Для комментария используется ваша учётная запись Google+. Выход / Изменить )

Connecting to %s

%d такие блоггеры, как: