Социальная норма как механизм оценки и регуляции поведения индивидов, групп и социальных общностей является одним из ключевых понятий социологии. Не случайно великие теоретики социологической мысли обращались к этому понятию, делая его основой или необходимым элементом своих размышлений. Так, Ю. Конгейм предложил определять норму как то, что "свойственно большинству особей", Э. Дюркгейм рассматривал типы норм, воплощенных в праве [11].
М.М. Ковалевский полагал, что солидарность людей - норма, классовая борьба - отклонение от нее [11]. П.А. Сорокин писал, что главной причиной внутреннего социального мира является наличие в обществе "целостной, твердо вошедшей в жизнь системы основных ценностей и соответственных норм поведения" [12]. Столь пристальное внимание к нормам, включение их в социальные теории закономерно, поскольку вся социальная жизнь в той или иной мере ими пронизывается и регулируется.
Поиск нормы в целом ряде случаев (как в приведенном выше) является для общества, его социальных институтов процессом "живым", изменяющимся в течение относительно небольшого промежутка времени. Очевидно, что и время существования норм такого рода может оказаться достаточно кратким - временные рамки могут измеряться годами или десятилетием. Однако знание этих "текущих", частных норм очень важно как для рядовых участников данного процесса, так и для руководителей самых различных рангов. Апеллируя к приведенному примеру, можно сказать, что любой директор школы должен знать, сколько статусных школ в его районе и городе в целом, поскольку образовательная политика школы связана с этими данными напрямую в целом ряде аспектов (контингент школьников и родителей, условия работы школы, перспективность ее развития и т.д.). Подобные нормы называют динамическими.
Потребность в знании их требует наличия специального инструмента и технологии для выявления, фиксации динамики, наконец, определения меры их сформированности и закрепления в социальной реальности. Далее раскрывается технология выявления этих норм и специфика анализа материала с их использованием.
Предлагаемый подход не претендует на всеобщность и универсальность. Однако, он интересен и полезен тем, что позволяет решить следующие, важные для многих социологов задачи:
1. Зафиксировать некое текущее состояние как норму "бытования".
2. При наличии некоей стабильности существования процесса назвать и обнародовать имеющуюся норму как сложившуюся на данный момент величину (или интервал). Знание этих норм для участников данного процесса важно для оценивания и осмысления достигнутого уровня, регуляции и прогноза своих действий в дальнейшем.
Сложность анализа результатов социологических исследований нередко связана с отсутствием или недостаточностью информации о социальных нормах. Наиболее распространенной является ситуация, когда аналитик располагает данными, форма больше, тем лучше" или "чем меньше, тем лучше". При этом канонизированные нормы, как и нормы-идеалы, как правило, носят глобализированный характер и трудно применимы к конкретным социальным объектам, так как уровень интериоризации этих норм в разных социальных средах и условиях может иметь существенные отличия (что позволено Юпитеру, не позволено волу).
Уже отмечалось, что Ю. Конгейм предложил определять норму как то, что "свойственно большинству особей". При этом соответственно патологическим оказывается признак, который не встречался у большинства особей данного вида, т.е. по сути в естественной природе норма - это нормальный закон распределения случайных колебаний значений признака для определенного класса объектов. Заметим также, что в последнее время сложилось представление о норме как оптимуме функционирования и развития. Эти идеи применяются к тем социальным объектам, которые можно рассматривать как системы. На наш взгляд, среднестатистический подход к понятию нормы должен быть дополнен представлением о норме как интервале, в пределах которого количественные колебания процессов способны удерживать систему на уровне функционального оптимума - это оптимальная зона, в пределах которой система не переходит на патологический уровень.
В связи с этим определенный теоретический и прикладной интерес представляет возможность использования результатов социологических исследований не только для анализа социальных систем, но и для определения числовых значений социальных норм, сложившихся в определенный отрезок времени.
Допустим, что имеются результаты исследования социальной системы, состоящей из однородных объектов, а полученные данные представлены в виде простых распределений для всех признаков, отражающих ситуацию, сложившуюся на каждом объекте системы. Практически, если исследование проводилось, допустим, методом анкетирования, полученный результат оформляется как перечень вопросов с проставленными результатами обработки ответов респондентов.
Пусть исследуемая система S состоит из множества М однородных объектов. При этом всю систему и каждый из ее объектов можно описать с помощью одинакового набора признаков G. Разместим результаты обработки ответов респондентов всех объектов по каждому признаку на отдельной измерительной шкале равных интервалов с крайними точками 0% и 100%. Требуется определить для каждого признака интервалы шкалы, показывающие соответствие данных о каждом объекте из множества М, нормам, интериоризованным системой S. Остановимся на двух подходах к выявлению социальных норм по результатам исследования:
1) расчет норм-точек;
2) определение норм-интервалов.
Норма-точка достаточно широко используется в таких областях знаний, как химия, физика, медицина (температура тела, отличающаяся от 36,7 градусов, признается анормальной) и т.п. В социальных системах объективных норм-точек практически не существует. В связи с этим социологи чаще всего используют в качестве нормы-точки среднее значение ХS рассчитанное для всей системы S. Отклонение показателей каждого объекта от XS может считаться анормальным, если величина этого отклонения превосходит некоторое субъективно определяемое значение.
Величина этого значения зависит от смыслового содержания решаемой задачи, особенностей объекта и интуиции исследователя. Наличие аномалии не является основанием для однозначной оценки и, как правило, инициирует необходимость проведения более глубинного анализа выявленного факта. Предлагается считать значение XS квазинормой (условным эталоном) и при анализе результатов исследования соблюдать определенную осторожность, особенно при сравнении объектов крупномасштабных систем.
В отличие от нормы-точки выявление нормы-интервала предполагает поиск на измерительной шкале таких пограничных значений признака, которые делят все объекты системы на "нормальные" и "анормальные". В зависимости от целей исследования расчеты могут проводиться по определению следующих норм: [11]
· нормы минимаксной широты (Х100);
· нормы интердецильной широты (Х80);
· нормы интерквартильной широты (X50);
· нормы размытой (назначаемой) широты (Х~).
Норма минимаксной широты (X100) отражает полный размах значений параметров признака для всех объектов системы. Расчет Х100 достаточно тривиален и проводится следующим образом. Среди значений анализируемого признака g€ G всех объектов М системы S выбираются минимальное и максимальное значения и отражаются на измерительной шкале. Разница между максимальным и минимальным значениями и составляет величину Х100. Для характеристики состояния системы большое значение имеет информация о месте расположения и величине размаха Х100. Место расположения Х100 на измерительной шкале отражает уровень интериоризации нормы объектами системы: чем ближе Х100 расположено к концу шкалы, тем этот уровень выше. Размах Х100 представляет возможность определить, в какой степени объекты системы идентичны друг другу по анализируемому признаку: чем меньше X100, тем степень идентичности выше.
Норма интердецильной широты (Х80) дает возможность оценить по анализируемому признаку положение каждого объекта относительно всех других объектов системы. Положение признается "выше нормы", если объект попадает в 10% "передовых" объектов системы, и "ниже нормы", если он входит в 10% "отстающих".
Присвоение интервалу наименования "отстающий" совершается в соответствии со смыслом каждого признака. Значения признака для остальных 80% объектов принимаются как норма (Х80), отражающая тенденцию всей системы. Размах Х80 характеризует степень интегрированности системы, а место расположения на шкале - уровень принятия или отторжения нормы.
Норма ннтерквартильной широты (X50) отличается от Х80 тем, что по краям метрической шкалы отсекается не по 10% объектов, а по 25%. Таким приемом область значений признака, принимаемая за норму, заметно сужается.
Норма размытой широты (Х~) отличается от Х10 и Х50 тем, что отсечение крайних объектов на шкале проводится в количестве, задаваемом исследователем. Размер отсечения зависит от содержания решаемой задачи, специфики признака и других факторов.
Представляется, что определенный интерес вызывает возможность комплексного использования всех описанных типов норм.
Взаимное расположение норм может иметь симметричный и асимметричный характер. Наличие центральной симметрии всех норм-интервалов относительно нормы-точки (средней, медианы, моды) характеризует систему как уравновешенную по количеству "отрицательных" и "положительных" объектов. Заметная асимметрия свидетельствует о наличии неких "перекосов" в сторону ухудшения или улучшения ситуации. Изучение симметричности может дать дополнительные возможности для анализа состояния системы.
Таким образом, наличие информации о значениях различных норм позволяет проводить анализ не только по обобщенным показателям X S, но и с использованием объектно-ориентированного подхода.