kokybinĖ lyginamoji analizĖ · 2 turinys udk 001.8 no-79 vadovėlio leidybą ﬁnansavo europos...

ZENONAS NORKUS, VAIDAS MORKEVIČIUS

KOKYBINĖ LYGINAMOJI ANALIZĖ

TYRIMŲ METODŲ SERIJA

11

1

Turinys

Zenonas Norkus, Vaidas Morkevičius

Kokybinė lyginamoji analizė

Vadovėlis aukštųjų mokyklų studentams

Lietuvos HSM duomenų archyvas (LiDA)Kaunas, 2011

2

Turinys

UDK 001.8No-79

Vadovėlio leidybą finansavo Europos socialinio fondo agentūra ir Lietuvos Respublikos Švietimomokslo ministerija pagal Lietuvos 2007-2013 metų laikotarpio Žmogiškųjų išteklių plėtros veiksmųprogramos 3 prioriteto „Tyrėjų gebėjimų stiprinimas“ VP1-3.1-ŠMM-02-V priemonės „Mokslininkųkitų tyrėjų kvalifikacijos ir kompetencijų tobulinimas (mokslo ir duomenų bazės, e. dokumentai) projektą„Lietuvos HSM duomenų archyvo (LiDA) plėtra“ (SFMIS Nr. VP1-3.1-ŠMM-02-V-02-001).

Apsvarstė ir rekomendavo spausdinti bei naudoti kaip vadovėlį humanitarinių ir socialinių mokslųspecialybių studentams Vilniaus universiteto Filosofijos fakulteto Taryba (2010 10 27 posėdžio protokolasNr. 74) ir Kauno technologijos universiteto Senato studijų komisija (2011 03 01 sprendimas).

Autoriai

Zenonas NorkusVaidas Morkevičius

Recenzentai

Prof. dr. Šarūnas Liekis (Vytauto Didžiojo universitetas)Doc. dr. Liutauras Kraniauskas (Klaipėdos universitetas)

Leidykla UAB „Vaistų žinios“, Lakūnų g. 6, 09108 VilniusDizainas ir maketavimas Andrius Gruzdaitis

Spausdino UAB „Standartų spaustuvė“

Tiražas 1000 egz.

©Zenonas Norkus, 2011©Vaidas Morkevičius, 2011©Lietuvos HSM duomenų archyvas (LiDA), Kaunas, 2011©Vaistų žinios, UAB, 2011

ISBN 978-9955-884-44-6

3

Turinys

Turinys

Pratarmė ........................................................................................................................................7

Įvadas ...........................................................................................................................................11

1. Kokybinė lyginamoji analizė socialinių mokslų lyginamosios metodologijos kontekste ..............23

1.1. Lyginimas, lyginamoji perspektyva ir lyginamasis metodas ................................................................. 23

1.2. Lyginamoji perspektyva ir jos ekstensyvioji strategija ........................................................................... 35

1.3. Atvejo tyrimas ir lyginamosios perspektyvos intensyvioji strategija................................................... 48

2. Kokybinė lyginamoji raiškiųjų aibių analizė ...............................................................................63

2.1. Kokybinės lyginamosios raiškiųjų aibių analizės loginiai pagrindai ................................................... 63

2.2. Raiškiųjų aibių KLA atlikimas programine įranga „fs/QCA“ ............................................................ 86

2.1.1. Duomenų failų atidarymas ir išsaugojimas .................................................................................. 87

2.2.2. Naujo duomenų failo sukūrimas, duomenų redagavimas ......................................................... 88

2.2.3. Raiškiųjų aibių KLA atlikimas ......................................................................................................... 92

2.3 Raiškiųjų aibių KLA atlikimas programine įranga TOSMANA ......................................................... 114

2.3.1 Duomenų failo atidarymas ir išsaugojimas ................................................................................. 114

2.3.2. Naujo duomenų failo sukūrimas, duomenų redagavimas ....................................................... 117

2.3.3. Kiekybinių kintamųjų transformavimo įrankis ......................................................................... 119

2.3.4. Raiškiųjų aibių KLA atlikimas ....................................................................................................... 122

3. Kokybinė lyginamoji neraiškiųjų aibių analizė .........................................................................141

3.1. Kokybinės lyginamosios neraiškiųjų aibių analizės loginiai pagrindai ............................................ 143

3.1.1. Neraiškiosios aibės sąvoka.............................................................................................................. 143

3.1.2. Kintamųjų reikšmių transformavimas į priklausymo netolydžioms neraiškiosioms aibėms

reikšmes .................................................................................................................................................146

3.1.3. Kiekybinių kintamųjų reikšmių transformavimas į priklausymo tolydžioms neraiškiosioms

aibėms reikšmes .......................................................................................................................................... 156

3.1.4. Operacijos su neraiškiosiomis aibėmis ........................................................................................ 168

3.1.5. Neraiškiai pakankamos ir neraiškiai būtinos sąlygos bei jų nuoseklumo ir dangos

skaičiavimas ................................................................................................................................................. 175

3.2. Neraiškiųjų aibių KLA su programine įranga „fs/QCA“ ..................................................................... 187

3.2.1. Originalių kintamųjų transformavimas tiesioginio kalibravimo būdu ................................. 188

4

Turinys

3.2.2. Loginės operacijos su neraiškiųjų aibių kintamaisiais .............................................................. 189

3.2.3. Būtinų ir pakankamų priežasčių paieška naudojant gra*nę sąsają ........................................ 195

3.2.4. Nuoseklumo ir bendrosios dangos rodiklių skaičiavimas naudojant gra*nę sąsają .......... 197

3.2.5. Neraiškiųjų aibių KLA atlikimas ................................................................................................... 198

4. Kokybinė lyginamoji daugiareikšmių kintamųjų analizė ..........................................................2234.1. Kokybinės lyginamosios daugiareikšmių kintamųjų analizės loginiai pagrindai .......................... 224

4.2. Daugiareikšmių kintamųjų KLA atlikimas programine įranga TOSMANA.................................. 232

4.2.1. Kiekybinių kintamųjų transformavimas į daugiareikšmius kategorinius ............................ 233

4.2.2. Daugiareikšmių kintamųjų KLA atlikimas ................................................................................. 237

5. KLA pavyzdžiai ir savarankiško darbo užduotys ........................................................................2495.1. Raiškiųjų aibių KLA .................................................................................................................................... 249

5.1.1. Etninių teritorinių mažumų politinės mobilizacijos priežastys .............................................. 249

5.1.2. Barringtono Moore’o demokratijos ir autoritarizmo kilmės aiškinimo taikymas tarpukario

Europos politikos raidai ............................................................................................................................ 252

5.1.3. Dirko Berg-Schlosserio ir Gisèle De Meur tarpukario Europos politinės raidos aiškinimas ..

........................................................................................................................................................................ 257

5.1.4. Socialinis homogeniškumas kaip demokratijos stabilumo tarpukario Europoje veiksnys ......

........................................................................................................................................................................ 261

5.1.5. Dirko Berg-Schlosserio ankstyvo demokratijos žlugimo (iki 1929 m.) tarpukario Europoje

priežasčių analizė ........................................................................................................................................ 264

5.1.6. Dirko Berg-Schlosserio demokratijos žlugimų tarpukario Europoje po 1929 m.

priežasčių analizė ...................................................................................................................................... 268

5.1.7. Įtakingi veikėjai ir demokratijos likimas tarpukario Europoje ............................................... 274

5.1.8. Steve’o Chano 1945–1992 m. laikotarpio karų trukmės priežasčių analizė.......................... 277

5.1.9. Ligitos Šarkutės Lietuvos Respublikos vyriausybių (1990–2008) stabilumo veiksnių analizė

........................................................................................................................................................................ 282

5.1.10. Susan Haworth-Hoeppner moterų mitybos sutrikimų priežasčių tyrimas ....................... 286

5.2. Neraiškiųjų aibių KLA ................................................................................................................................ 289

5.2.1. Gerovės valstybės dosnumo priežasčių analizė ......................................................................... 289

5.2.2. Protesto akcijų prieš Tarptautinio valiutos fondo diktuojamą ekonominę politiką

priežasčių analizė .......................................................................................................................... 295

5.2.3. Konstitucinės vyriausybės kontrolės pobūdžio veiksniai: Paulo Penningso analizė .......... 301

5.2.4. Carsteno Q. Schneiderio demokratijos konsolidacijos sąlygų Lotynų Amerikoje ir

pokomunistinėse šalyse analizė ............................................................................................................... 306

5

Turinys

5.3. Daugiareikšmių kintamųjų KLA ............................................................................................... 315

5.3.1. Zenono Norkaus sparčios sėkmingos pokomunistinės transformacijos sąlygų analizė ... 315

5.3.2. Giedriaus Žvaliausko ir Vaido Morkevičiaus Lietuvos politinių partijų vidinės demokratijos

veiksnių analizė ........................................................................................................................................... 324

Literatūra ...................................................................................................................................331

Table of Contents ........................................................................................................................342

Summary ...................................................................................................................................345

6

Pratarmė

7

Pratarmė

Pratarmė

Jei reikėtų įvardyti šiuolaikinių socialinių mokslų Lietuvoje pažeidžiamiausią vietą arba, kitais žo-

džiais, „Achilo kulną“, tai būtų tyrimų metodų (ne)išmanymas ir jų taikymo (ne)korektiškumas. Kalbant

be diplomatinių užuolankų, socialiniuose moksluose yra daug metodologinio ir metodinio nemokšiš-

kumo (toks žodis tikrai tinka, jei į tikrovę žvelgsime be rožinių akinių), kai kurie metodai pervertinami,

o kiti tikrai svarbūs metodai nėra žinomi. Tiesa, reikia pastebėti, kad nemokšiškumo laipsnis skirtin-

gose socialinių mokslų šakose nevienodas, bet korektiškumo dėlei nei vienų, nei kitų neįvardysime. Jis

gerokai priklauso nuo mokslo šakos amžiaus Lietuvoje ir nuo jos atvirumo pasauliui. Mokslo šakos,

kurios turi gilesnes tradicijas ir gausesnes bei kritiškesnes bendruomenes, taip pat atviros pasauliui,

yra jautresnės metodų profanacijoms ir sugeba joms priešintis. Jaunos ar naujos mokslo šakos dažnai

tik formuojasi, tad neturi nei stiprių mokyklų, nei teorijų, nei tyrimų instrumentų arba metodų. Beje,

vienas esminių mokslo šakos brandos požymių, kad metodologija ir metodai (visai nesvarbu, kokie jie

būtų) taikomi nuosekliai ir tiksliai, kaip jie yra sumanyti.

Per pastaruosius 50–70 metų pasaulio socialiniuose moksluose ypač išplitę empiriniai ir taikomie-

ji tyrimai labai sustiprino tyrėjų dėmesį tyrimų metodų tikslumui ir griežtumui. Tyrimų empirizacija

socialiniuose moksluose Rytų bei Vidurio Europoje, deja, gerokai vėluoja, nors dar 1892 m. garsus ma-

tematikas ir matematinės statistikos kūrėjas Karlas Pearsonas pripažino, kad mokslo sritis yra neribota

ir jo medžiaga yra begalinė, nes kiekviena gamtos reiškinių grupė, kiekviena socialinio gyvenimo fazė,

kiekvienas praeities ir dabarties vystymosi etapas yra mokslo medžiaga. Tad visų mokslų vienovę sudaro

išimtinai jų metodas, bet ne jų medžiaga. Anot K. Pearsono, mokslas gali tyrinėti viską ar beveik viską,

8

Pratarmė

t. y. tai, kam turima analizės instrumentų.

Nuo XX a. pradžios, kai socialiniuose moksluose siautėjo biheviorizmo vėjai, susiformavo aiški

kryptis į empirizmą ir gamtamokslinę epistemologiją. Daugumos socialinių tyrimų moto tapo fakti-

nės tikrovės aprašymas, paaiškinimas ir prognozavimas per dažnai kiekybiškai (skaičiais) apibrėžiamus

duomenis. Tuomet radosi empirinė sociologija (su apklausų metodologija), bihevioristinė psichologija,

ekonometrija kaip ekonomikos mokslo šaka, empiriniai politikos mokslai ir taip toliau. Daugelyje so-

cialinių mokslų disciplinų savo įtakos apogėjų biheviorizmas pasiekė po Antrojo pasaulinio karo. Šian-

dien neretai teigiama, kad laikai pasikeitę ir gyvename pobihevioristinėje eroje. Su tuo galima sutikti,

bet socialinių mokslų empirizacija niekur neišnyko.

Lietuvoje, deja, sovietiniai metai dėl jų ideologinės indoktrinacijos buvo itin nepalankūs empiri-

niams tyrimams vystytis. Empirinės sociologijos pagrindas – reprezentatyvios visuomenės nuomonės

apklausos – Lietuvoje atsirado tik 1989–1990 metais. Lygiai taip pat Lietuvos socialinių ir humanitarinių

mokslų tyrėjų karta, kuri bent kiek kokybiškai moka naudoti kiekybinius tyrimų metodus, dar tik atsi-

randa. Taigi, aiškiai vėluojama. Ir dar viena ypatybė, kuri Lietuvos, kaip ir kitų Rytų bei Vidurio Europos

šalių, mokslo bendruomenei būdinga – tai rimtos „mokytojų“ kartos tyrimų metodų srities žinių spra-

gos. Tad situacija gana paradoksali: viena vertus, „mokiniai“ prastai išmano metodus, o, kita vertus, jų

„mokytojai“ dažnai mokėsi patys ir ne visada kompetentingai gali mokiniams pagelbėti.

Lietuvoje empiriniai socialiniai mokslai vis dar dažnai įsivaizduojami kaip patrauklių ir šmaikščių

faktų rinkinys ar anekdotiškas, kartais provokuojantis pasakojimas, o ne tikslus ir sistemiškas mokslo

metodo taikymas... Tad Lietuvoje vis dar a la mokslo kaip anekdoto laikai tęsiasi... kur pagrįsti ir

patikrinti empiriniai duomenys ir tiksli jų analizė nėra itin reikalingi.

Kokiais metodais savo išvadas socialiniai tyrinėtojai gauna šiandien ar kokie tyrimų metodai yra

populiariausi Lietuvoje? Beveik vienareikšmiškai pirmasis duomenų rinkimo metodas būtų apklausos.

Jas naudoja beveik visi, ko gero, nuo vadybos iki teologijos, nors ji ir nėra socialinis mokslas... Pas mus

itin populiarus lyginimas be palyginimo, o kad Johnas Stuartas Millis dar 1843 m. studijoje „Logikos sis-

tema“ suformulavo penkias eksperimentinio (mokslinio) aiškinimo taisykles, kurios yra lyginamosios

analizės kanonai, tai daug kam nežinomas ar nereikšmingas faktas. Be abejo, bandymų taikyti statistinę

analizę šiuolaikiniuose socialiniuose tyrimuose jau gana daug, bet, kaip „nemeluoti su statistika“, Gario

Kingo, Harvardo universiteto profesoriaus, žodžiais tariant, vis dar mokomės. Šiek tiek pesimistinius

pastebėjimus apie socialinių mokslų problemas būtų galima pratęsti, bet... yra prošvaisčių ir čia, nes

metodologinis ir metodinis išprusimas, ypač jaunosios mokslininkų kartos, auga ir gana greitai. Tačiau

reikia, kad Lietuvoje atsirastų vieta ar vietų, kur tyrėjai ir mokslininkai iš socialinių ir humanitarinių

(beje, metodų požiūriu šios sritys gana aiškiai artėja viena prie kitos) mokslų sričių galėtų pasidalyti savo

kompetencijomis, pasikeisti įžvalgomis ir aptarti tyrimų metodų problemas.

Tokia vieta turi ambicijų tapti Lietuvos humanitarinių ir socialinių mokslų duomenų archyvas

(LiDA) kaip empirinių HSM duomenų kaupimo, ilgalaikio saugojimo ir sklaidos infrastruktūra. Nuo

pat veiklos pradžios 2006 m. viduryje LiDA aiškiai įvardijo, kad, be galimybės Lietuvos tyrėjams suteikti

9

Pratarmė

priemones naudotis empiriniais duomenimis, ne mažiau svarbu tobulinti duomenų vartotojų analizės

kompetenciją. Be kompetentingų tyrėjų paprasčiausiai nebus empirinių duomenų vartotojų.

Neatsitiktinai vien per dvejus pastaruosius metus, t. y. 2010–2011 m., surengti devyni nacionaliniai

kiekybinių ir kokybinių HSM tyrimų duomenų analizės metodų seminarai ir du tarptautiniai duomenų

analizės seminarai su lektoriais iš Norvegijos Socialinių mokslų duomenų tarnybos, Didžiosios Brita-

nijos Naujosios ekonomikos fondo, Šveicarijos Socialinių mokslų tyrimų fondo, Vokietijos Socialinių

mokslų infrastruktūrų tarnybos. Be to, LiDA interneto svetainėje (www.lidata.eu) galima rasti mokomąją

medžiagą apie kiekybinę duomenų analizę su SPSS ir „Stata“, kaip atlikti turinio tyrimus su „NVivo“ ir

„Text Analysis Suite“ etc.

Tačiau dabar prieš jus yra nauja LiDA priemonė, skirta socialinių ir humanitarinių mokslų tyrėjų

metodologinei ir metodinei kompetencijai ugdyti, – tai Zenono Norkaus ir Vaido Morkevičiaus vado-

vėlis Kokybinė lyginamoji analizė. LiDA yra kokybiškai nauja – infrastruktūros – institucija Lietuvos

mokslo padangėje, tad ir pirmoji knyga serijoje „Tyrimų metodai“ neatsitiktinai atveria bent jau takelį, o

gal ir visą kelią į tikrai vieną naujausių socialinių tyrimų metodų – kokybinę lyginamąją analizę.

Ateityje šioje „Tyrimų metodų“ serijoje bus pristatomi ne vien tik nauji, bet ir labiau tradiciniai

tyrimų metodai, tiek kiekybiniai, tiek ir kokybiniai, taip pat nebūtinai skirti vien socialiniams, bet ir

humanitariniams mokslams. Beje, tapti šios serijos bendraautoriais kviečiame visus, kam svarbu, kad

Lietuvos tyrėjų kompetencija augtų. Tačiau, regis, svarbiausias tikslas – kad mokslas ir Lietuvoje savo

pagrįstomis išvadomis, gautomis tinkamais metodais, labiau padėtų mąstyti ir skatinti visuomenės sa-

vivoką, prognozuoti valstybės raidą ir pateiktų kritiškus požiūrius apie tai, kas vyksta šiuolaikiniame

pasaulyje.

Prof. dr. Algis Krupavičius

10

Įvadas

11

Įvadas

Įvadas

Skaitytojams pristatomas vadovėlis yra praktiškai orientuotas kokybinės lyginamosios analizės

(angl. Qualitative Comparative Analysis, toliau – KLA), kuri kiek daugiau negu prieš porą dešimtmečių

papildė socialinių mokslų metodų arsenalą, įvadas. Jos pagrindus padėjo 1987 m. paskelbta amerikie-

čių sociologo Charleso C. Ragino knyga „Lyginamasis metodas“. Johnas Gerringas smarkiai perdėjo,

teigdamas, kad tai pirma reikšminga naujovė socialinių mokslų metodologijoje nuo 1843 m., kai išėjo

pirmas Johno Stuarto Millio „Logikos sistemos“ leidimas (Gerring, 2001). J. S. Millio laikais dar nebuvo

analitinės statistikos, kurios išmanymas tik XX a. tapo būtina profesionalaus socialinių mokslų tyri-

nėtojo kompetencijos dalimi1. Tačiau sukurtas KLA metodas tikrai pakeitė dar pirmoje XX a. pusėje

susiformavusią socialinių mokslų metodologijos sanklodą, kurios svarbiausias bruožas – kiekybinių ir

kokybinių metodų perskyra2.

Iš kiekybinės metodologijos metodų šiuo metu vyrauja vadinamoji klasikinė statistika3, siejama su

Ronaldo Fisherio, Jerzy Neymano, Karlo Pearsono vardais. Ją pasitelkus paprastai nagrinėjamos tyrimų

situacijos, esant pakankamai dideliam atvejų skaičiui (angl. number of cases, toliau – N). Todėl kiekybine

1 Perskyra tarp disciplinų ir tyrėjų, kurių vieni savo koncepcijas plėtoja, taikydami labiau kiekybinius, o kiti – labiau ko-kybinius metodus, išryškėjo gerokai anksčiau (Ragin ir Zaret, 1983). Tačiau kiekybinės sociologijos pionierių Adolpho Quetelet (1796–1874) ir Emilio Durkheimo (1858–1917) kiekybinės analizės priemonės apsiribojo aprašomąja sta-tistika, o analitinės procedūros – „iš akies“ atliekamu kintamųjų reikšmių procentinių dalių ar vidurkių palyginimu (pavyzdžiui, Porter, 1986).

2 Be abejo, teisūs tie socialinių mokslų metodologijos autoritetai, kurie neigia jų dualizmą; teigia, kad ir vieni, ir kiti yra naudingi ir reikalingi socialinio pažinimo tikslais; įtikinėja, kad profesionalus socialinių mokslų tyrėjas turi išmanyti ir vienus, ir kitus, ir t. t.

3 Jos alternatyva yra vadinamoji Bejeso (taip pavadinta pagal jos pagrindinę teoremą suformulavusio anglų matematiko [omaso Bayeso (1702-1761) pavardę) statistika, „tradicionalistų“ kaltinama subjektyvizmu.

12

Įvadas

metodologija pagrįsti tyrimai natūraliai orientuojami „į plotį“ – siekiama kuo platesnių apibendrinimų,

pagrįstų kuo didesnės populiacijos (ar iš jos atrinktos reprezentatyvios ir tikimybinės imties) stebėji-

mais.

Kokybinės metodologijos sritimi įprasta laikyti tyrimo situacijas, kai tyrėjai nagrinėja tik nedau-

gelį atvejų. Atvejis gali būti ir vienas, kaip yra atvejo tyrime, kai siekiama susisteminti tik vieno atvejo

duomenis ar stebėjimus. Kokybinės metodologijos pranašumas – „gylis“, kurį įspūdingai demonstruoja

geriausi kokybinių tyrimų pavyzdžiai. Jų daugiausia galima aptikti kultūrinės antropologijos, o ypač

istorijos, moksle. Apie šį mokslą daugelis iškilių *losofų (Heinrichas Rickertas, Wilhelmas Windelban-

das, Benedetto Croce ir kt.) yra sakę, kad skiriamasis jo bruožas – orientacija į idiogra*nį ar individua-

lizuojantį pažinimą pavienių atvejų, kurie kažkuo reikšmingi tai visuomenei ar kultūrai, kurioje gyvena

pats istorikas ir jo skaitytojai (Norkus, 1996). Sociologams kokybiniai metodai dažniausiai asocijuojasi

su tokiais duomenų rinkimo būdais kaip nestruktūruotas interviu su tiriamaisiais, etnogra*nis kokios

nors bendruomenės stebėjimas ar fokusuotas grupinis interviu4.

Ir kiekybinė, ir kokybinė duomenų analizė apima palyginimą kaip pamatinę mąstymo operaciją,

kuris duomenyse išryškina atvejų ir kintamųjų panašumus ir skirtumus. Kartais palyginimas yra vie-

nintelė įmanoma analitinė procedūra, nes tyrėją dominančių atvejų tikrovėje yra nedaug, nors pa-

tys jie gali būti labai platūs ir dideli. Tada palyginimas įgyja lyginamojo metodo pavidalą. Plačius ir

didelius atvejus tiria lyginamosios politikos, lyginamosios sociologijos ir panašių komparatyvistinių

subdisciplinų atstovai, nagrinėjantys socialinių ir kultūrinių reiškinių priklausomybę nuo jų sociali-

nio ir kultūrinio konteksto, kurį sudaro skirtingos valstybės, visuomenės, kultūros, civilizacijos. Patys

plačiausi ir didžiausi (iki kontaktų su kitų žvaigždžių civilizacijomis užmezgimo) socialinių mokslų

darbotvarkėje pasitaikantys stebėjimo ar analizės vienetai yra civilizacijos, kurių šiuo metu Žemėje

belikę 7 ar 8 (Huntington, 1996).

Komparatyvistas žinių apie jo lyginamus atvejus gilumu niekada neprilygs specialistams, kurių spe-

cializacija – tų atvejų tyrimai, vis dėlto tos žinios vis dar gali būti daugiau negu paviršutiniškos, kol

atvejų skaičius yra nedidelis. Todėl kokybiniais metodais dirbantys komparatyvistai dažniausiai apsi-

riboja 2–4 atvejais, kur jie mažiausiai rizikuoja susilaukti atvejų specialistų priekaištų dėl diletantizmo.

Bibliometriškai ištyręs socialinių mokslų komparatyvistinę literatūrą, C. Raginas aptiko (Ragin, 2000,

23–30), kad pagal lyginamų atvejų skaičių joje išsiskiria du masyvai. Vienam priklauso tyrimai su labai

mažu atvejų skaičiumi (dažniausiai N = 2), o kitam – su dideliu (N ≥ 75). Be to, kai analizės ir stebėji-

mo vienetai būna ne ištisos šalys, bet smulkesnio masto atvejai (*rmos, šeimos, pavieniai asmenys), jų

skaičius retai viršija 30. Taigi tarp tokio N, kuris yra pakankamai didelis, kad duomenų rinkinys tiktų

statistinei analizei, ir tokio N, kuris yra pakankamai mažas, kad liktų patrauklus kokybiniais metodais

dirbančiam tyrėjui, atsiveria savotiška properša.

Į šią properšą ir nusitaiko bei ją užpildo KLA. Kaip ir statistinėje analizėje, žemutinis jos pritaiko-

mumo slenkstis priklauso nuo kintamųjų ir atvejų skaičiaus santykio. Kai kintamųjų nedaug (3–4), o jų

4 Išsamiau apie kiekybinių ir kokybinių tyrimų skirtumus rašoma daugelyje vadovėlių (pavyzdžiui, Kardelis, 2007), todėl plačiau šis aspektas nebus nagrinėjamas.

13

Įvadas

reikšmių variacija plati, rezultatyviam KLA pritaikymui gali pakakti ir nedidelio atvejų skaičiaus (8–12).

Kai atvejų skaičius padidėja iki 50 ir daugiau, galima įtraukti ir daugiau kintamųjų. Tačiau esant tokiam

ir juolab dar didesniam N, išryškėja ir KLA ribos, dėl kurių ji jau nebegali konkuruoti su statistiniu me-

todu. KLA tinka tik deterministinėms priežastinėms hipotezėms tikrinti. Todėl jos rezultatai yra labai

jautrūs matavimo klaidoms: pakanka vieno vienintelio prieštaraujančio hipotezei stebėjimo, kad ji būtų

paneigta. Statistinės analizės rezultatams taip pat didelės įtakos turi išskirtys (atvejai, turintys ryškiai

išsiskiriančias reikšmes), tačiau jų įtaka mažėja didėjant N. Kita vertus, didėjant N, darosi vis kebliau tai-

kyti tą strategiją, kuri kokybinių tyrimų kontekste yra taikoma, susidūrus su prieštaraujančiais hipotezei

stebėjimais, – sugrįžti prie „probleminių“ atvejų ir į juos iš naujo įsigilinti.

Taip sugrįžus ir iš naujo įsigilinus, galima arba ištaisyti matavimo klaidas, arba susiaurinti pradinę

hipotezės formuluotę, arba patikslinti joje vartojamas sąvokas ir pakeisti analizuojamų atvejų apimtį.

Tokie analitiniai judesiai neleistini kiekybiniame tyrime, kuris yra tik jau suformuluotų hipotezių tikri-

nimo metodas. Tačiau jie įprasti kokybiniame tyrime, kurį dėl to kai kurie metodologai („pozityvistai“)

laiko tinkamu tik bandomajame kiekybinio tyrimo etape, kai sąvokos ir hipotezės yra dar tik formuluo-

jamos. Jeigu sugrįžus prie atvejų aptinkama, kad išsiskiriančiam atvejui priskirtos kintamojo reikšmės

nebuvo matavimo klaidos pasekmė, tiesiog reikia priimti sudėtingesnę, negu iš pradžių tikėtasi, galutinę

formulę. Tačiau tai tereiškia atradimą, kad tikrovė yra sudėtingesnė, negu tikėtasi tyrimo pradžioje,

atrenkant atvejus ir vadovaujantis nors ir elegantiškomis, bet užtat (ir dėl to) socialinę tikrovę pernelyg

supaprastinančiomis teorijomis. Gebėjimas išryškinti ir artikuliuoti jos įvairovę (angl. diversity) KLA

pozicionuoja tarp orientuotos į glaustus (angl. parsimonious) modelius kiekybinės metodologijos, sie-

kiančios tikrovės variaciją paaiškinti kuo mažesniu nepriklausomų kintamųjų skaičiumi, ir orientuotos į

pavienius atvejus kokybinės metodologijos, besistengiančios aprašyti jų neišsemiamą individualybę bei

sudėtingumą (angl. complexity)5.

Užimdama „niekieno žemę“ tarp tradicinių kiekybinių ir kokybinių metodų, KLA taikytina abie-

juose – ir atradimo, ir tikrinimo – kontekstuose. Tai svarbu paminėti, nes vargu ar pasitelkę KLA gau-

sime kokių nors įdomesnių rezultatų, neįsigilinę (kaip priklauso padaryti atliekant kokybinį tyrimą) į

visus nagrinėjamus atvejus. Tiesa, didėjant jų skaičiui, tai darosi vis sunkiau, bet vis dar lieka įmanoma.

KLA atvejis nevirsta ir neturi virsti tik eilute duomenų matricoje (nors ir yra reprezentuojamas tokiu

pavidalu prieš pat analizę). Jis yra integrali visuma anapus turimų duomenų, prie kurios visada galima

sugrįžti6. Kaip ir tradicinis kokybinis tyrimas, KLA lieka pirmiausia orientuota į atvejus, o tik paskui - į

kintamuosius ir jų ryšius. Todėl KLA galiausiai gali būti kvali*kuota ne kaip kokybinių ir kiekybinių

metodų sintezė7, o nauja kokybinio tyrimo technika, leidžianti išplėsti tokiam tyrimui „įkandamą“ atve-

jų skaičių. Kokybinę metodologiją KLA papildo (žinoma, tik įgudusio ja naudotis tyrėjo rankose), pa-

teikdama griežtesnius analitinius rėmus to dialogo tarp duomenų ir teorinių koncepcijų, kuris būdingas

5 Skliausteliuose pateikiami originalūs angliški terminai, kuriais C. Raginas mėgina išryškinti tarpinę KLA padėtį tarp generalizuojančios ir universalizuojančios kiekybinės (orientuotos į kintamuosius) ir individualizuojančios kokybinės (orientuotos į atvejus) tyrimo strategijos (plg. Ragin, 2000, 120–145).

6 Kiekybinėje metodologijoje grįžimas prie atskirų atvejų (išskirčių) studijų yra ypač retas reiškinys.7 Tokį požiūrį dažnai reiškia KLA pradininkas C. Raginas.

14

Įvadas

kokybiniam tyrimui. Tradiciniame (ypač vieno atvejo) kokybiniame tyrime šis dialogas kartais pasidaro

toks laisvas, kad nors ir pagilina atvejų supratimą, nesibaigia bendrų hipotezių tikrinimu. Kai kokybi-

niais metodais gilinamasi į kelis atvejus, tyrėjui be techninių priemonių tampa per sunku analitiškai

suvaldyti gausėjančią medžiagą, kai N ima artėti prie 10.

Tiesa, hipotezių, kurioms formuluoti ir tikrinti KLA tinka geriausiai, empirinio galiojimo aprėptis

yra ribota. Kaip teigia vienas iš svarbių KLA proponentų:

KLA geriau tinka norint iškelti ir patikrinti teiginius apie vadinamąsias vidurinio lygmens

teorijas, kurios, nors ir yra mažiau impozantiškos už didžiąsias socialinių mokslų teorijas, yra

geriau pagrindžiamos (Merton, 1967). Pasitelkus KLA gali būti patikrintos teorijos tų atvejų,

kurių ir geogra+nė, ir laiko sklaida yra ribota (pavyzdžiui, tam tikrame regione ar tam tikru

laikmečiu), arba gali būti ieškoma naujų sąryšių. Tad nors KLA netinka pagal statistinius

kriterijus atliekamiems bendro hipotezių tikrinimo (išorinio validumo) testams, atliekant ją

galima patikrinti vidinį teiginių validumą, turint tik nedaug atvejų (Cronqvist, 2007, 64).

Tačiau KLA turi pranašumų, kurių statistinė analizė neturi arba gali pademonstruoti tik išskirtinė-

mis sąlygomis. Pirma, KLA leidžia diferencijuoti priežastines sąlygas į: 1) būtinas, bet nepakankamas

(A yra B priežastis, jeigu B nebūna be A, nors kai A būna, ne visada būna ir B), 2) pakankamas, bet

nebūtinas (A yra B priežastis, jeigu visada, kai būna A, būna ir B, nors B gali būti ir be A) ir 3) būtinas

ir pakankamas (B būna, jeigu ir tik jeigu yra A). To negali padaryti statistinė analizė, nes ji remiasi

nedeterministine priežastingumo samprata (A yra B priežastis, jeigu B yra labiau tikėtinas, kai yra A:

P(B|A) > P(B).

Antra, ji pajėgi išryškinti konjunktūrines priežastis, kurios veikia tik kaip dalys pakankamuose (bet

nebūtinuose) tam tikrai baigmei sukelti sąlygų kompleksuose, kurių nė vienas komponentas pavieniui

nėra nei būtina, nei pakankama tos baigmės sąlyga. Visa tokio tipo priežasties apibrėžtis yra „nepakan-

kama, bet reikalinga nebūtinos, bet pakankamos sąlygos dalis“ (angl. insu3cient but non-redundant

part of an unnecessary but su3cient condition, sutrumpintai INUS). Konjunktūrinius priežastinius ry-

šius galima apčiuopti ir statistinės analizės priemonėmis, kai analizuojamos nepriklausomų kintamųjų

sąveikos. Tačiau pirmoji ir pagrindinė statistinės analizės paskirtis yra grynojo tam tikro kintamojo po-

veikio (angl. net e8ect) nustatymas. O štai KLA pranašumai ryškiausiai atsiskleidžia analizuojant būtent

sąlygų kon*gūracijų, o ne pavienių sąlygų pasekmes8.

Svarbus pagrindas laikyti KLA kokybinės analizės šaka, o ne kiekybinės ir kokybinės metodologijos

sinteze yra kokybinis jos naudojamų kintamųjų pobūdis. Anksčiausiai išplėtotoje ir todėl šiuo metu so-

cialinių tyrimų praktikoje plačiausiai naudojamoje KLA atmainoje, kuri vadinama raiškiųjų aibių (angl.

crisp sets) KLA, gali būti naudojami tik dvireikšmiai, taigi paties elementariausio matavimo lygmens,

kintamieji. Jeigu turimi duomenys yra kiekybiniai, atitinkami kintamieji turi būti sudvireikšminti. To

neįmanoma padaryti nepriimant sprendimų dėl sudvireikšminimo slenksčių, kurie retai gali išlikti ne-

8 Nors galima atlikti ir pavienių sąlygų būtinumo arba pakankamumo analizę.

15

Įvadas

ginčijami9. Šiuos pirminės KLA versijos trūkumus KLA pradininkas C. Raginas pamėgino įveikti, prieš

dešimt metų paskelbdamas naują jos versiją, pagrįstą neraiškiųjų aibių (angl. fuzzy set) teorija (Ragin,

2000).

Taip pat KLA sąjūdis užmezgė darbinės partnerystės ryšius su kur kas anksčiau kilusiu „neraiškiųjų

aibių sąjūdžiu“ (pavyzdžiui, Smithson, 1986; Treadwell, 1995; Smithson ir Verkuilen, 2006), kuriame

revizuojama šiuolaikinio mokslo iš senovės graikų (visų pirma, Aristotelio) perimta dvireikšmiškumo

prielaida. Ją išreiškia dvireikšmės logikos principas, žinomas „negalimo trečiojo dėsnio“ pavadinimu.

Pagal šį principą tam tikras objektas arba priklauso, arba nepriklauso tam tikrai aibei; bet koks prasmin-

gas teiginys apie tą objektą yra arba teisingas, arba klaidingas. Neraiškiųjų aibių teorija bei jos porininkė

logikoje, vadinama neraiškiąja logika (angl. fuzzy logic), yra daugiareikšmė: objektas gali daugiau ar

mažiau priklausyti aibei (kuri dėl to ir vadinama neraiškiąja), teiginys apie jį gali būti daugiau ar mažiau

teisingas. Apie neraiškiųjų aibių KLA galima kur kas tvirčiau teigti, kad ji sintezuoja ar mėgina įveikti

kiekybinių ir kokybinių metodų perskyrą, nes mąstant „neraiškiai“, kiekybiniai santykiai išreiškiami

kokybiškai – neraiškiųjų aibių loginiais santykiais.

„Neraiškiųjų aibių“ pavadinimas gali atrodyti kaip negriežto ir netikslaus mąstymo reabilitacija, iš-

laisvinant jį iš griežto klasikinės logikos „korseto“. Tačiau tokia prielaida yra klaidinga. Išlaisvindama

mąstymą iš klasikinės logikos suvaržymų, neraiškioji logika ir neraiškiųjų aibių teorija jį suvaržo ne

mažiau griežtais, tik daug sudėtingiau suregztais saitais. Neraiškiųjų aibių KLA procedūrų pritaikymas

reikalauja imlių darbo sąnaudoms parengiamųjų darbų, kurių tikslas – transformuoti duomenis apie

kiekybinių kintamųjų reikšmes į priklausymo atitinkamoms neraiškiosioms aibėms reikšmes. Tik pas-

kui jau galima „neraiškiai“ (bet ne mažiau tiksliai) analizuoti, ar priklausymas vienai iš tų aibių yra

pakankama, būtina arba pakankama ir būtina priklausymo kitai aibei sąlyga.

Neraiškiųjų aibių KLA gali leisti išvengti keblumų, kylančių sudvireikšminant kiekybinius kinta-

muosius. Tačiau taip gaunama nauda ne visada pateisina tyrėjo laiko ir pastangų sąnaudas. Kartais tą

patį efektą pasiekti galima mažiau radikaliomis priemonėmis – ne transformuojant kiekybinių kinta-

mųjų reikšmes į priklausymo neraiškiosioms aibėms reikšmes, bet vieną ar daugiau kintamųjų sutri-

reikšminant arba sudaugiareikšminant. Tokia tarpine raiškiųjų aibių KLA trūkumų įveikimo arba bent

jau sušvelninimo strategija yra pagrįsta pati naujausia KLA versija, vadinama daugiareikšmių kintamų-

jų (angl. multi-value) KLA, kurią suformulavo tuo metu Marburgo universitete dirbęs politologas Lasse

Cronqvistas (Cronqvist, 2003).

Vadovėlyje pristatomos visos trys KLA versijos – raiškiųjų aibių, neraiškiųjų aibių ir daugiareikšmių

kintamųjų KLA. Joms skirti atitinkamai antras, trečias ir ketvirtas knygos skyriai. Pirmas knygos skyrius

skirtas bendriesiems metodologiniams klausimams. Jame nušviečiama KLA vieta bendrame socialinių

mokslų metodologijos kontekste. Plačiau apie tuos klausimus galima pasiskaityti vieno iš bendraauto-

rių knygoje „Kokia demokratija, koks kapitalizmas? Pokomunistinė transformacija Lietuvoje lygina-

mosios istorinės sociologijos požiūriu“ (Norkus, 2008). Kai kurie minėtoje knygoje aiškinami dalykai

pristatomame vadovėlyje nušviečiami ne tik glausčiau, bet ir (tikėtina) tiksliau, panaudojant lyginamojo

9 Be to, atlikus tokį veiksmą prarandama didelė dalis informacijos, užkoduotos originaliame kintamajame.

16

Įvadas

metodo ir lyginamosios perspektyvos, lyginamosios perspektyvos ekstensyviosios (kiekybinės) ir inten-

syviosios (kokybinės) perspektyvos sąvokas (plg. Caramani, 2009).

Lyginamasis metodas skiriamas nuo lyginimo, kaip elementarios mąstymo operacijos, ir siejamas

su tokiomis žvalgomosiomis ir tikrinančiosiomis tyrimo procedūromis, kai nagrinėjamas daugiau nei

vienas atvejis, bet jų nėra tiek daug, kad užtektų statistiškai reikšmingoms (klasikinės statistikos pras-

me) išvadoms daryti. Kai lyginamasis metodas taikomas hipotezėms tikrinti ir formuluoti, jo loginis

pagrindas yra J. S. Millio suformuluotos eliminacinės indukcijos taisyklės arba KLA loginiai algoritmai.

Lyginamosios perspektyvos skiriamasis bruožas – atvejų, priklausančių skirtingoms kultūroms, visuo-

menėms, civilizacijoms ir kitokioms socialinėms makrosistemoms, įtraukimas. Tačiau lyginamojoje

perspektyvoje galima taikyti ir statistinį metodą, kai N yra pakankamai didelis. Tai yra ekstensyvioji ly-

ginamosios perspektyvos (komparatyvistikos) strategija. Jeigu taikomos J. S. Millio taisyklės arba KLA,

kalbama apie intensyviąją lyginamosios perspektyvos strategiją.

Lyginamosios perspektyvos ir lyginamojo metodo perskyra svarbi, norint pabrėžti, kad nors KLA ir

lyginamąjį metodą socialiniuose moksluose dažniausiai taiko tyrinėtojai komparatyvistai (taigi tie, kurie

naudoja lyginamąją perspektyvą, nagrinėdami atvejus iš skirtingų šalių ar kultūrų), nėra jokių esminių

kliūčių juos plačiai taikyti „etnocentriškesniuose“ (mūsų atveju – su Lietuva susijusiuose) tyrimuose,

kai visi tyrėjo atvejai priklauso jo paties šaliai ar kultūrai. Be to, tie atvejai nebūtinai turi būti socialinės

makrosistemos. Tai gali būti smulkesni vienetai – *rmos, partijos, vyriausybės, netgi pavieniai individai

(kaip dažniausiai būna tyrimuose, kuriuose naudojami anketinių apklausų duomenys). Tuo skaitytojas

gali įsitikinti, peržvelgęs mokymo tikslams ir savarankiškoms studijoms skirtų užduočių skyrių. Tarp jų

yra KLA taikymo Lietuvos partijų vidinės demokratijos, Lietuvos Respublikos Vyriausybės stabilumo

veiksnių bei jaunų moterų valgymo sutrikimo priežasčių analizei atvejai.

Tai reiškia, kad knyga skirta ne vien tyrėjų komparatyvistų dėmesiui. Komparatyvistikos Lietuvoje

tradicijų ištakos siekia tarpukario laikus, kai Stasys Šalkauskis ir Antanas Maceina domėjosi Lietuvos

civilizaciniu savitumu erdvėje tarp Vakarų ir Rytų. Ją pratęsė Vytautas Kavolis ir jo pasekėjai Lietuvoje

(visų pirma, Antanas Andrijauskas ir jo bendradarbiai, pavyzdžiui, Andrijauskas, 2001; Andrijauskas,

2004; Andrijauskas, 2002a; Andrijauskas, 2002b), plėtoję lyginamuosius civilizacijų tyrimus. Tačiau

tarpcivilizacinė komparatyvistika tėra tik viršutinis šiuolaikinės komparatyvistikos aukštas, operuojan-

tis paties didžiausio masto, kokie tik gali būti, atvejais (jie, be to, dažnai tebūna tik teoretiko vaizduotės

konstruktas). Tyrimai, operuojantys mažesnio masto atvejais (dažniausiai tai būna valstybės), Lietuvos

socialinių ir humanitarinių mokslų literatūroje kol kas yra retenybė (keletas pionieriškų darbų: Anu-

šauskas, 1997; Butkus, 2006; Pivoras, 2000), bet tai nereiškia, kad jau netolimoje ateityje padėtis negali

pasikeisti iš esmės. Prisidėdamas prie gal jau net ir prasidedančio Lietuvos socialinių ir humanitarinių

mokslų „lyginamojo posūkio“, vadovėlis gali būti naudingas atnaujinant ir pagerinant metodologinę

ginkluotę ir tų tyrėjų, kurių nagrinėjama problematika buvo ir liks susijusi išimtinai tik su Lietuva.

Svarstant socialinių mokslų metodologijos klausimus, neišvengiamai pakylama į stratosferos ar net

kosmoso aukštumas, kur su savo patogiais skafandrais plevena kartais net su savimi sunkiai besusikal-

bantys solipsistai *losofai. Todėl metodologijos klausimai vadovėlyje aptariami tik tiek, kiek būtina, ir

17

Įvadas

nedaroma prielaida, kad jie gali būti sprendžiami tik taip, kaip tai daro vadovėlio autoriai. Vadovėlis yra

ne socialinių mokslų metodologijos, bet metodikos knyga. Jis buvo rašomas taip, kad galėtų būti nau-

dingas pačių įvairiausių metodologinių pažiūrų skaitytojams. Toks skaitytojas, kurio metodologiniai

klausimai nedomina arba kuris tais klausimais jau turi savo nepajudinamai tvirtą nuomonę, gali pradėti

knygą skaityti iškart nuo jos antrojo skyriaus, kuriame dėstomi raiškiųjų aibių KLA loginiai pagrindai.

Šiuolaikinės socialinių mokslų metodikos ypatumas – jos kompiuterizacija. Seniai praėjo laikai, kai

būsimi socialiniai tyrėjai, išmokę matematinės statistikos pagrindų, analizuodavo surinktus duomenis

be jokių programų. Šiais laikais ne tik kiekybinių, bet ir kokybinių metodų dėstymas integruojamas su

mokymu dirbti viena iš daugelio konkuruojančių kiekybinių (R, SPSS, „Stata“, SAS ir kt.) arba koky-

binių (MAXQDA, ATLAS.ti, „NVivo“ ir kt.) duomenų analizės programų. Taip pat yra KLA atveju. Ji

daugiau tyrėjų praktikų dėmesio susilaukė, tik kai buvo sukurta jai atlikti skirta kompiuterinė programa

QCA (angl. Qualitative Comparative Analysis), kurios ankstyvoji versija veikė dar MS-DOS aplinkoje.

Pasirodžius C. Ragino knygai, skirtai neraiškiųjų aibių analizei, atitinkamai buvo atnaujinta ir progra-

minė įranga – sukurta programinė įranga „fs/QCA“ (angl. fuzzy set Qualitative Comparative Analysis).

Netrukus KLA programinės įrangos išteklius papildė L. Cronqvisto sukurta programa TOSMANA

(angl. Tool for Small-N Analysis). Be to, ir raiškiųjų, ir neraiškiųjų aibių KLA galima atlikti su specia-

lizuotais įskiepiais statistinės analizės programose „Stata“ (Longest ir Vaisey, 2008) bei R (pavyzdžiui,

Dusa, 2007; Huang, 2010).

Vis dėlto skaitytojui visų pirma rekomenduojamos naujausios (2011 m. duomenimis) programų

„fs/QCA“ ir TOSMANA versijos. Priežastis paprasta – tai metodikų kūrėjų sukurti įrankiai, todėl jie

geriausiai ir sistemiškiausiai aprašyti daugelyje publikacijų, taigi lengviausia rasti ir atsakymus į vieną ar

kitą praktinėje analizėje iškylantį klausimą10. Be to, skirtingai nuo „Stata“, jos yra nekomercinės, tad jas

naudojant bus ne tik sutaupyta pinigų, bet ir paremtas laisvųjų informacinių sprendimų sąjūdis. Taigi

šis vadovėlis kartu yra ir lietuviškasis vadovas, kaip išmokti naudotis minėtomis dviem programomis.

Antrojo skyriaus pabaigoje pateikiami nurodymai skirti žengiančiajam pirmuosius žingsnius, nes juose

aprašoma, kaip atsidaryti, susikurti, išsaugoti, redaguoti duomenų failus ir atlikti kitas operacijas. Toliau

naudojant pavyzdį demonstruojama, kaip atlikti raiškiųjų aibių KLA abiem programomis.

Patartina įsidiegti ir naudoti abi programas. Ne tik todėl, kad neraiškiųjų aibių KLA galima atlikti tik

su „fs/QCA“, o daugiareikšmių kintamųjų KLA – tik su TOSMANA. Atliekant raiškiųjų aibių KLA, pa-

sitelkus „fs/QCA“, galima pasinaudoti kai kuriomis naudingomis funkcijomis, kurių nėra TOSMANA

(ir atvirkščiai). Antai programoje TOSMANA yra labai naudinga sprendinio vaizdavimo funkcija (tiesa,

veikianti, tik jeigu nepriklausomų kintamųjų skaičius neviršija 5), o atliekant KLA analizę, įtraukiant ne

tik empiriškai stebimus, bet ir logiškai galimus, bet empiriškai nestebimus atvejus, pateikia sprendinius

supaprastinančių kontrafaktinių prielaidų, padarytų apie empiriškai nestebimus atvejus, sąrašą. Tokios

ataskaitos nepateikia „fs/QCA“. Tačiau ji nurodo visų sprendinių nuoseklumo ir dangos rodiklius, kurie

10 Be to, nauji alternatyvūs įrankiai dar mažai naudoti, taigi vartotojas gali susidurti su visokiais programavimo klaidų nulemtais netikėtumais. Tose publikacijose, iš kurių paimta medžiaga savarankiško darbo užduotims (žr. 5 skyrių), analizė buvo atlikta naudojant QCA arba TOSMANA programinę įrangą, tad jas kartojant rezultatų skirtumai mažiau-siai tikėtini.

18

Įvadas

yra analogiški statistinio reikšmingumo lygmeniui bei koreliacijos koe*cientams statistinėje analizėje ir

yra labai svarbūs sprendinių kokybei įvertinti.

Trečiame ir ketvirtame skyriuose, skirtuose atitinkamai neraiškiųjų aibių ir daugiareikšmių kintamų-

jų KLA, medžiaga pateikiama tokiu pat būdu: pirma pateikiami vienos ir kitos loginiai pagrindai (bet tik

tiek, kiek reikia kompiuterinės programos pateikiamiems rezultatams interpretuoti), toliau naudojantis

konkrečiu pavyzdžiu demonstruojama operacijų seka, kartais įterpiant išsamesnius už jų slypinčių KLA

logikos dalykų paaiškinimus. Siekiant pagreitinti įgūdžių įgijimą ir palengvinti visų trijų KLA versijų

savitumų ir tarpusavio santykio supratimą, naudojami tie patys kiekybiniai duomenys apie tarpukario

Europos šalių socialinę ir ekonominę būklę. Kad tie duomenys tiktų KLA, vienu atveju (atliekant raiškiųjų

aibių KLA) jie yra sudvireikšminami, kitu (atliekant neraiškiųjų aibių KLA) – transformuojami į priklau-

symo neraiškiosioms aibėms reikšmes, trečiu (atliekant daugelio reikšmių KLA) – sudaugiareikšminami.

Šių parengiamųjų procedūrų bei joms atlikti skirtų „fs/QCA“ bei TOSMANA funkcijų perpratimas yra

esminė KLA naudotojo kompetencijos dalis. Todėl tiems dalykams knygoje skiriama tiek pat dėmesio,

kaip ir paaiškinimams, kaip „spaudyti klavišus“, atliekant pačią KLA.

Taigi, pirmasis dalykas, kurį turėtų padaryti šį vadovėlį įsigijęs skaitytojas, – apsilankyti C. Ragino

(www.u.arizona.edu/~cragin) ir L. Cronqvisto (www.tosmana.org) tinklavietėse, atsisiųsti ir įsidiegti

abi programas. Naudinga apsilankyti ir tinklavietėje www.compasss.org (pavadinimas yra angliškos

frazės Comparative Methods for the Advancement of Systematic Cross-Case Analysis and Small-N Studies

akronimas), kurioje galima rasti daug papildomos mokomosios medžiagos, dar neskelbtų straipsnių

(angl. working papers), kuriuose taikoma KLA, bibliogra*nės informacijos apie naujausias ir anksčiau

skelbtas šio tipo publikacijas, skelbimų apie vasaros mokyklas ir kitokius renginius, kuriuose mokoma

KLA, ir pan. Be to, C. Ragino tinklavietėje galima rasti „fc/QCA“ vartotojo vadovą (angl. User’s Guide),

o L. Cronqvisto tinklavietėje – daug mokomosios medžiagos pradedančiajam TOSMANA vartotojui.

KLA loginiai pagrindai išsamiai pateikiami ir jo daktaro disertacijoje (Cronqvist, 2007).

Ši medžiaga panaudota ir rašant lietuvišką KLA vadovėlį. Tačiau jis nėra tos medžiagos ir jau pa-

skelbtų KLA vadovėlių kompiliacija. Taip nėra ir net negali būti dėl to, kad skaitytojui siūloma knyga

yra (autorių turimomis žiniomis) tik trečioji ar ketvirtoji pasaulyje paskelbta knyga, kuri galėtų būti

pavadinta KLA vadovėliu. Paties KLA pradininko C. Ragino darbai, kuriuose padėti raiškiųjų (Ragin,

1987) ir neraiškiųjų (Ragin, 2000) aibių KLA pagrindai, skirti socialinių mokslų metodologijos specia-

listams. Žinoma, jais galima naudotis ir mokymosi tikslais, bet tada auditorija turėtų būti ne žemesnio

kaip doktorantūros studijų lygio studentai11. Tik visai neseniai C. Raginas kartu su Benoit Rihoux (2009)

išleido knygą, kuri galėtų būti pavadinta KLA vadovėliu. Tačiau ir joje KLA loginių pagrindų ir „gerų

praktikų“ pristatymas nėra integruotas su jos kompiuterinės įrangos pristatymu, todėl ta knyga nėra

labai paranki skaitytojui, norinčiam KLA išmokti „nuo nulio“. Tokio tipo vadovėlį pamėgino parašyti

du jauni vokiečių mokslininkai Carstenas Q. Schneideris ir Claudius Wagemannas (2007). Tačiau šio

11 Tą patį galima pasakyti apie Daniele Caramani (2009) knygą, kurioje glaustai, aiškiai ir tiksliai nušviesti KLA loginiai pagrindai, bet nėra medžiagos pratyboms su KLA kompiuterinėmis programomis. Sąrašas knygų, kurias galima būtų rekomenduoti skaitytojui, pažintį su KLA pradedančiam ne nuo nulio, nebūtų trumpas. Jo nepateikiame, nes šią in-formaciją lengvai galima rasti ką tik minėtoje tinklavietėje www.compasss.org. Pirmiausia rekomenduotume paties C. Ragino publikacijas (įskaitant bendras su kitais autoriais publikacijas).

19

Įvadas

vadovėlio tekste liko dalykinių klaidų, kurios tikriausiai bus ištaisytos anonsuotame, bet 2011 m. dar

nepaskelbtame angliškame vertime. Minėtoje knygoje esama ir daugiau trūkumų. Pirma, informacija,

kaip dirbti kompiuterinėmis programomis, įterpta į tekstą nesistemingai. Taigi skaitytojas, norintis iš-

mokti jomis dirbti, tam tikrose vietose jausis „paliktas ant ledo“ ir turės naršyti internete, ieškodamas

šaltinių, galinčių užpildyti properšas. Antra, jame nėra savarankiško darbo užduočių arba „namų dar-

bų“, be kurių knyga vargu ar gali būti vadinama vadovėliu12.

Galima numanyti, kodėl knygose, kurios buvo rašomos kaip KLA vadovėliai arba „beveik vadovė-

liai“, nėra užduočių skyrių. KLA yra būtent kokybinio tyrimo technika, o joje nagrinėjamų atvejų išma-

nymas yra „alfa ir omega“. Jai vaisingai pritaikyti reikia nagrinėjamo dalyko žinių, o jas KLA vadovėlio

autorius gali turėti ne iš visų galimų KLA pritaikymo sričių, o tik tos socialinių mokslų disciplinos, kurią

jis giliau perpratęs. Tačiau, apsiribojant tik viena dalykine sritimi, sunku skaitytojui nesukelti įspūdžio,

kad KLA jai vienai ir tetinka. Galbūt dėl šio keblumo ligi šiol parašytų KLA įvadinių knygų autoriai

vengdavo įterpti į jų tekstą vadovėlio žanrui priderančias užduotis.

Taip pat ir šio vadovėlio skaitytojams gali susidaryti (klaidingas) įspūdis, kad jis skirtas visų pirma

studentams, kremtantiems politikos mokslus. Tačiau taip nėra. Dar kartą norime pabrėžti, kad KLA

nėra „pririšta“ prie kurios nors socialinių mokslų disciplinos ar vienos iš jų atskiros dalykinės srities.

Kad tarp užduočių dominuoja istorinės lyginamosios politikos sociologijos medžiaga, naudojama ir

pagrindiniame tekste, lėmė ne vien ta aplinkybė, kad abu autoriai yra sociologai. Atranką labiausiai

lėmė siekis parašyti vadovėlį, kuris būtų įdomus lietuviui skaitytojui, net jeigu jis studijuoja ne politikos

mokslus. Sekdami C. Raginu ir B. Rihoux (Rihoux ir Ragin, 2009), pagrindinius pavyzdžius paėmėme

iš publikacijų, kuriose skelbiami žymaus vokiečių politikos sociologo Dirko Berg-Schlosserio suburto

tyrėjų kolektyvo tyrimų rezultatai apie skirtingo demokratijos likimo tarpukario Europoje priežastis

(pavyzdžiui, Berg-Schlosser ir Cronqvist, 2005; Berg-Schlosser ir Mitchell, 2000; Berg-Schlosser ir Mit-

chell, 2002; De Meur ir Berg-Schlosser, 1994).

Tyrimo dalyviai nagrinėjo klausimą, kodėl vienose šalyse po Pirmojo pasaulinio karo susikūru-

sią demokratiją pakeitė autoritariniai ir fašistiniai režimai, o kitose ji išliko. Dėl aiškių chronologinių

(1919–1939 m.) ir geogra*nių rėmų bei kitų aplinkybių (kurios išaiškės skaitant šią knygą) ši problema

idealiai tinka „musės drozo*los“ ar „bandymų triušio“ vaidmeniui mokantis komparatyvistiškai mąstyti

bei taikyti KLA techniką. Kartu ji gerai tinka reikalingam jauno Europos piliečio kultūriniam bagažui

praplėsti, nes kalbama apie pakankamai senus įvykius, taigi apie juos jau galima kalbėti be didelių aistrų,

kurios neišvengiamos nagrinėjant „karštesnę“ istorinę medžiagą. Svarbu ir tai, kad pavyzdyje kalbama

apie tokią pačią („modernią“, o ne tokią, kokia buvo senovės Atėnuose ar Didžiajame Naugarde) demo-

kratiją, kokia egzistuoja ir šiuolaikinėje Lietuvoje bei kituose Vakarų kraštuose. Todėl sąvokos, teorijos

ir apibendrinimai, naudojami tarpukario Europos visuomenių ir politinių sistemų analizei, gali būti

naudingi ir dabarties Lietuvos bei Vakarų politinio gyvenimo gilesniam supratimui. Išsiaiškinę priežas-

tis, kodėl žlugo demokratija tarpukario Europoje (ne visur!), geriau skirsime jos tikrąsias ir tariamąsias

12 Ketvirtuoju vadovėliu galėtume laikyti prancūzų kalba paskelbtą Gisele de Meur ir Benoit Rihoux (2002) knygą, kuri nėra labai plačiai prieinama.

20

Įvadas

grėsmes šiuolaikiniame pasaulyje. Autoriai tikisi, kad jie neklysta darydami prielaidą, kad šie klausimai

įdomūs ne vien tik būsimiems politologams arba tiems, kas jaučia turį politiko profesinį pašaukimą.

Minėto tyrimų projekto vykdytojai į savo nagrinėjamų atvejų populiaciją neįtraukė Lietuvos (tačiau

joje (kaip įprasta?) yra Estija...). Taip turbūt atsitiko dėl to, kad pirmuoju atkurtos nepriklausomybės

dešimtmečiu Lietuva Europos socialiniams mokslams vis dar buvo terra incognita: ne visose šalyse pa-

vykdavo rasti bendradarbiauti tinkamų partnerių, pajėgių atlikti tinkamus galutiniams tyrimo tikslams

atvejo tyrimus. Tikimės, kad ši knyga bus apčiuopiamas per praėjusį laiką Lietuvos socialinių mokslų

pasiektos pažangos įrodymas. Kita vertus, tokia situacija buvo paranki pedagogine prasme. D. Berg-

Schlosserio kolektyvo medžiagą „sulietuvinome“, į užduočių skyrių įterpdami pasiūlymus pačiam skai-

tytojui užpildyti užsienio tyrėjų paliktą properšą, duomenų failą papildant Lietuvos atveju ir pakartojant

analizės užduotis. Nekontroversiškai neišsprendžiami keblumai, su kuriais daugeliu atveju susidurs mė-

ginantis šią užduotį atlikti skaitytojas, jau patys savaime (tikimės!) parodys, ką naujo gali duoti Lietuvos

istorijos faktų nagrinėjimas platesnėje tarptautinėje perspektyvoje.

Bene pats įspūdingiausias per du atkurtosios Lietuvos nepriklausomybės dešimtmečius pasiektos

socialinių mokslų pažangos liudijimas yra tai, kad knygoje pristatomi KLA metodai jau naudojami

jaunosios kartos mokslininkų darbuose (Šarkutė, 2010; Martinaitis, 2010)13. Jie yra geriausias įrody-

mas, kad vadovėlis atsiliepia į realiai egzistuojančią KLA metodikos išmanymo ir taikymo paklau-

są, o ne vien tik mėgina tą paklausą sukurti. Taigi knyga papildo gausėjančią originalią lietuvišką

socialinių mokslų metodologijos ir metodikos literatūrą, skirtą aukštosiose mokyklose socialinių

mokslų specialybes studijuojantiems studentams (pavyzdžiui, Merkys, 1995; Gaidys, 1999; Degutis,

1999; Tidikis, 2003; Kardelis, 2007; Luobikienė, 2009; Valackienė ir Mikėnė, 2008; Tureikytė, 2008;

Bitinas ir kt., 2008). Knyga rašyta taip, kad būtų suprantama jau bakalauro studijų programos lygio

studentams. Tačiau optimaliai ji veikiausiai būtų panaudota, pagal ją dėstant specialų kursą magistro

programos studentams. Kūrybiškai dirbantis dėstytojas ir be atskiro patarimo turėtų susivokti knygo-

je pateiktas užduotis papildyti originaliomis užduotimis, pritaikytomis prie tą kursą klausančių stu-

dentų specialybės pro*lio. Integrali vadovėlio dalis yra Lietuvos humanitarinių ir socialinių mokslų

archyvo (LiDA) kataloge (archive.lidata.eu/webview) deponuoti duomenų failai, skirti savarankiško

darbo užduotims ir iliustracinei analizei (pateikiamai pagrindinėje vadovėlio dalyje) atlikti. Be to, antra-

sis vadovėlio autorius sukūrė specialią sritį savo tinklavietėje (www.vaidasmo.lt/KLA), kurioje paskelbti

duomenys savarankiškai analizei ir užduočių sprendiniai.

Vadovėlis parašytas kaip metodinis priedas prie vieno iš autorių prieš porą metų paskelbtos kny-

gos apie pokomunistinę transformaciją Lietuvoje (Norkus, 2008). Pamėginus (dar rankraščio pavi-

dalo) panaudoti ją dėstymo tikslais, paaiškėjo, kad jai trūksta „mokomųjų įrankių“, kurie studentams

padėtų pirmose dviejose dalyse išdėstytus sociologinės komparatyvistikos pagrindus paversti analizės

įgūdžiais, naudojant šiuolaikines informacines technologijas (programinę įrangą). Kauno technologi-

jos universiteto Politikos ir viešojo administravimo instituto (PVAI) direktoriaus profesoriaus Algio

Krupavičiaus iniciatyva 2008 m. vasario mėnesį susikūrė kūrybinė grupė, kurią sudarė VU Filoso*jos

13 Vieną iš šių mėginimų taip pat įtraukėme į vadovėlio užduočių medžiagą.

21

Įvadas

fakulteto Sociologijos katedros profesorius Zenonas Norkus, KTU PVAI mokslo darbuotojas Vaidas

Morkevičius ir KTU Socialinių mokslų fakulteto Sociologijos katedros doktorantė Ligita Šarkutė. Ši

grupė KTU vykdomam ir ES Europos socialinio fondo *nansuojamam projektui „Empirinių duome-

nų ir informacijos HSM tyrimams kaupimas ir valdymas: Lietuvos HSM duomenų archyvas (LiDA)“

(SFMIS Nr. BPD2004-ESF-2.5.0-03-05/0042) parengė pavyzdinį metodologinį mokomąjį studijų pa-

ketą „Lyginamieji tyrimai su TOSMANA ir „fs/QCA“. Jis 2010 m. kartu su kita medžiaga buvo viešai

publikuotas LiDA tinklavietėje (www.lidata.eu).

Šio mokomojo paketo medžiaga gali būti laikoma vadovėlio juodraščiu. Tikslas paversti ją knyga

buvo užsibrėžtas pačioje bendradarbiavimo pradžioje, o jo įgyvendinimas kiek užsitęsė dėl sumažėjusio

autorių kolektyvo ir kitų priežasčių. Užbaigusi darbą prie studijų paketo, L. Šarkutė turėjo visą savo

laiką skirti 2010 m. vasarą sėkmingai apgintai disertacijai užbaigti, V. Morkevičius ir Z. Norkus turėjo

kitų įsipareigojimų. Tačiau ne visi jie trukdė įgyvendinti užsibrėžtą tikslą. Vykdydamas LR švietimo ir

mokslo ministerijos remtą projektą, skirtą mokslo ir studijų sistemai tobulinti, V. Morkevičius 2008 m.

pabaigoje dėstė kursą „Kokybinė lyginamoji analizė (QCA): principai ir programinės priemonės“ LiDA

metodologiniuose mokymuose. Z. Norkus dalį knygos rankraščio ir duomenų failų panaudojo, 2010 m.

pavasario semestre dėstydamas „Šiuolaikinės lyginamosios istorinės sociologijos“ kursą VU Filoso*jos

fakulteto sociologijos magistro programos, Istorijos fakulteto istorijos magistro programos ir VU Tarp-

tautinių santykių ir politikos mokslų instituto lyginamosios politikos magistro programos studentams.

Dėkojame klausytojams už „grįžtamąjį ryšį“, kuris daugelį dalykų pamokė daryti kitaip ir (tikimės!)

geriau. Dėkojame knygos recenzentams už rankraščiui skirtą laiką ir dalykines pastabas. Už pagalbą

kuriant vadovėlio viršelį esame dėkingi VU bibliotekos Gra*kos kabineto vedėjui Linui Jablonskiui bei

Komunikacijos ir informacijos skyriaus darbuotojui Mantui Pelakauskui. Už pagalbą tobulinant vado-

vėlio rankraštį ir viršelius taip pat dėkojame LiDA kolektyvui: Ligitai Šarkutei, Rimantui Rauleckui,

Giedriui Žvaliauskui, Eglei Vaidelytei, Indrei Ambotaitei ir Justinai Ražanauskaitei. Labiausiai dėkojame

profesoriui A. Krupavičiui už visokeriopą paramą ir paskatinimą visuose projekto vykdymo etapuose.

22

1. Kokybinė lyginamoji analizė socialinių mokslų lyginamosios metodologijos kontekste

23


1.1. Lyginimas, lyginamoji perspektyva ir lyginamasis metodas

Lyginimas yra universali ir elementari mąstymo operacija, neatsiejama nuo jo esmės. Kiekvieną

kartą, kai *ksuojame bet kokių dviejų ar daugiau objektų panašumus ar skirtumus, juos lyginame.

Kadangi nebūna mąstymo be lyginimo, „mąstymas be lyginimo yra nepamąstomas“ (angl. thinking

without comparison is unthinkable) (Swanson, 1971, 145). Šią elementarią operaciją mokslo metodo-

logijos terminais galima apibrėžti taip: tai tokia mąstymo operacija, kai yra sugretinamos mažiausiai

dviejų objektų (atvejų ar stebėjimo vienetų) to paties požymio (atributo, kintamojo) reikšmės tuo pačiu

laiko momentu arba to paties objekto kurio nors vieno požymio reikšmės skirtingais laiko momentais.

Pirmuoju atveju lyginama sinchroniškai, antruoju – diachroniškai. Sugretinus stebima ir konstatuoja-

ma, kad tos reikšmės yra tokios pačios arba kad jos skiriasi.

Tarkime, stebėjimo objektai yra du šunys – Brisius ir Sargis. Požymiai – lytis ir kailio spalva. Kons-

tatavę, kad abu šunys yra patinai, *ksuojame to požymio (kintamojo) „lytis“ reikšmių tapatumą abiem

stebėjimo vienetams. Konstatavę, kad vienas iš jų yra baltas, o kitas – juodas, *ksuojame požymio

„kailio spalva“ reikšmių skirtumą. Pastebėję, kad vakar Sargio kailis buvo baltas, o šiandien – jau pilkas

(išsimurzino), konstatuojame to paties kintamojo (kailio spalvos) reikšmės skirtumą (pokytį). Šiais

24


atvejais lyginamos tokios požymių reikšmės, apie kurias galima tik klausti, ar jomis lyginami objektai

skiriasi, ar ne, bet ne kiek jie skiriasi. Tokie požymiai (kintamieji) mokslo metodologijos šakoje, vadi-

namoje matavimų teorija, yra vadinami išmatuotais pavadinimų skalėje. Sakoma, kad, taip gretindami

objektus ir *ksuodami kintamųjų reikšmių tapatumus ir skirtingumus, matuojame juos pavadinimų

ar klasi*kacinėje skalėje.

Jeigu be lyginimo nėra mąstymo, tuo labiau be jo nėra ir matavimo. Priklausomai nuo to, koks

yra tas požymis (kintamasis), kurio reikšmes (to paties ar skirtingų stebėjimo vienetų) matuojame

ir tarpusavyje gretiname, galima skirti palyginimą pavadinimų, tvarkos, intervalų ir santykių skalė-

je. Teiginiai apie Brisiaus ir Sargio lyties ar kailio spalvos tapatumą ar skirtingumą išreiškia lyginimo

pavadinimų skalėje rezultatus. Teiginys, kad Brisius yra piktesnis už Sargį, išreiškia stebėjimą, kuris

*ksuoja palyginimo tvarkos skalėje rezultatą. Teiginys, kad Sargio kraujo temperatūra yra 0,5 laipsnio

pagal Celsijų aukštesnė už Brisiaus kraujo temperatūrą, išreiškia palyginimo intervalų skalėje rezulta-

tą. O štai teiginiai, kad Brisius sveria trigubai daugiau už Sargį, bet Sargis yra dvigubai jaunesnis už Bri-

sių, išreiškia palyginimo santykių skalėje rezultatus. Atsižvelgiant į tai, kad mokslo metodologijoje ir

statistikos teorijoje pavadinimų ir tvarkos skalėje išmatuoti kintamieji kitaip dar vadinami kokybiniais

ar kategoriniais, o intervalų bei santykių skalėje išmatuoti – kiekybiniais (Čekanavičius ir Murauskas,

2000, 19), lyginimus pavadinimų ir tvarkos skalėje dar galima vadinti kokybiniais ar kategoriniais, o

lyginimus intervalų ir santykių skalėje – kiekybiniais.

Visais šiais atvejais tai, ką *ksuoja lyginimas, yra požymių (kintamųjų) reikšmių variacija didesnėje

ar mažesnėje stebimų atvejų aibėje. Ją galime daugiau ar mažiau išplėsti, įtraukdami ne tik Brisių ir

Sargį, bet ir visus kurio nors daugiaaukščio namo gyventojų laikomus, kurios nors gatvės ar Vilniaus

miesto šunis. Lyginimo rezultatas yra šios variacijos reikšmių aprašas.

Lyginamasis metodas mokslo metodologijoje suprantamas kaip ypatingas ką tik aprašytos uni-

versalios mąstymo procedūros pritaikymas, kuris nuo kitų jos pritaikymų išsiskiria: 1) savo tikslu,

2) tyrinėtojo santykiu su stebimais atvejais ir 3) stebėjimo vienetų skaičiumi. Nors mokslinio tyrimo

tikslai gali apsiriboti detaliu tam tikros atvejų aibės ar net vieno vienintelio atvejo aprašymu, tyrinėtojai

paprastai kelia sau daug ambicingesnį tikslą – pagrįsti priežastines hipotezes apie dviejų ar daugiau

kintamųjų ryšį. Lyginamasis metodas nuo ką tik aptartų lyginimo formų pirmiausia skiriasi tuo, kad

jame lyginimai pavadinimų, tvarkos, intervalų ir santykių skalėje panaudojami alternatyvioms hipo-

tezėms apie kintamųjų kovariaciją ar priežastinius ryšius tikrinti. Tačiau nuorodos į šį speci*nį tikslą

dar nepakanka lyginamajam metodui apibrėžti, nes yra ir daugiau alternatyvių hipotezių tikrinimo

metodų.

Plačiai pripažįstamu amerikiečių politologo ir socialinių mokslų metodologo Arendo Lijpharto

požiūriu (Lijphart, 1971), lyginamasis metodas yra vienas iš keturių priežastinių hipotezių kontrolės

(tikrinimo) metodų, kurių bendra klasi*kacija matyti 1.1 paveiksle. Visais atvejais tyrėjas nustato ir pa-

tvirtina ryšį tarp „reikalingų“ kintamųjų, kontroliuodamas „nereikalingų“ kintamųjų įtaką. Maksima-

lią kontrolę užtikrina eksperimentinis metodas, kurį taikydamas tyrėjas specialiai veikia objektus, kad

25


pasikeistų tam tikrų („reikalingų“) jų požymių (kintamųjų) reikšmės, tuo pat metu kontroliuodamas,

kad nepasikeistų kitų („nereikalingų“) požymių reikšmės.

Paties paprasčiausio eksperimento atveju objektai suskirstomi į eksperimentinę grupę, kuriai taiko-

mas tam tikras poveikis, ir kontrolinę grupę, kuriai toks poveikis netaikomas. Pavyzdžiui, tikrindamas

naujų vaistų poveikį (t. y. hipotezę, kad tie vaistai gydo tam tikrą ligą), biochemikas jais veikia ekspe-

rimentinių gyvuliukų grupę ir lygina tos grupės narių sveikatos būklę su kontrolinės grupės sveikatos

būkle. Kontrolinei grupei priklauso ta pačia liga užkrėsti gyvuliukai, kuriems nebuvo suleista tiriamo

preparato injekcijų. Jeigu eksperimentinės ir kontrolinės grupės gyvuliukų sveikatos būklė nesiskiria,

priežastinė hipotezė, pagal kurią preparatui priskiriamas gydomasis poveikis, gali būti laikoma falsi*-

kuota (paneigta).

Tiesa, tokią išvadą galima padaryti tik tuo atveju, jeigu tenkinama kitų veiksnių kontrolės (ne-

kintamumo) sąlyga (pavyzdžiui, į kontrolinę grupę nepateko gyvuliukai, turintys imunitetą ligai, ku-

ria jie buvo užkrėsti). Todėl eksperimento patikimumui užtikrinti atranka į grupes randomizuojama,

siekiant padaryti taip, kad visi eksperimento objektai atsitiktine tvarka patektų į eksperimentinę ir

1.1 paveikslas. A. Lijpharto priežastinių hipotezių tikrinimo metodų klasi&kacija.

Eksperimentinis metodas Neeksperimentinis metodas

Statistinis metodas

Lyginamasis metodas

Atvejo tyrimo metodas

Mokslinis metodas

26


kontrolinę grupes. Randomizacija yra pagrindinė „nereikalingų“ veiksnių, galinčių turėti įtakos eks-

perimento rezultatui, kontrolės priemonė. Kita kontrolės priemonė yra kuo panašesnių objektų (toliau

atsitiktinai paskirstomų į eksperimentinę ir kontrolinę grupes) atrinkimas į eksperimentą. Galiausiai

„nereikalingų“ veiksnių įtaką kontroliuoti padeda eksperimento kartojimas. Tuo siekiama, kad likę

nesukontroliuoti objektų priskyrimo kontrolinei ir eksperimentinei grupėms metu veiksniai, vadina-

mi atsitiktiniais trukdžiais, pašaliniais poveikiais ar matavimo klaidomis, ilgoje eksperimentų serijoje

vieni kitus statistiškai neutralizuotų.

Ribotas eksperimentinio metodo pritaikymo galimybes daugybė tyrinėtojų (jiems priklauso ir be-

veik visi gamtotyrininkai) laiko bene pagrindine socialinių mokslų pažangos kliūtimi. Bent kiek pla-

čiau socialiniuose moksluose šis metodas taikomas tik tyrinėjant atskirų žmonių (įvairiose psichologi-

jos kryptyse) ir žmonių mažose grupėse psichologiją (socialinėje psichologijoje). Tačiau net ir tokius

eksperimentus gana griežtai riboja etikos reikalavimai. O didelių grupių, organizacijų, visuomenių

ar politinių bendruomenių tyrinėtojams pasinaudoti eksperimentiniu metodu nepavyktų netgi tokiu

fantastiniu atveju, kai tokių reikalavimų paisyti nereikėtų (pavyzdžiui, jei jie turėtų tokią pat totalita-

rinio diktatoriaus valdžią savo eksperimento objektams, kokią biochemikas turi eksperimentiniams

gyvuliukams), nes eksperimentuojant su socialiniais makroobjektais neįmanoma užtikrinti „visų kitų“

veiksnių kontrolės. Nors dviejų Korėjų, dviejų Vokietijų ar panašios situacijos dažnai vadinamos eks-

perimentinėmis, paneigusiomis tam tikras socialines teorijas, mokslinio eksperimento sąvokos jos

neatitinka, nes „visų kitų“ veiksnių kontrolės (pastovumo) reikalavimas šiuose socialiniuose „ekspe-

rimentuose“ nebuvo įvykdytas. Tokio tipo situacijas geriausiu atveju galima būtų vadinti „natūraliais

kvazieksperimentais“.

Neeksperimentinius metodus priežastinėms hipotezėms tikrinti tyrėjas taiko tada, kai negali tiesio-

giniu įsikišimu kontroliuoti „nereikalingų“ kintamųjų reikšmių variacijos ar manipuliuoti „reikalingais“

kintamaisiais. Svarbiausias iš tokių metodų yra statistinis. Šiais laikais jo taikymą palengvina kompiute-

rinės statistinės duomenų analizės programos (R, SPSS, „Stata“, SAS ir kt.). Kad šis metodas galėtų būtų

pritaikytas, stebėjimų duomenys turi būti užrašyti standartizuota (paprastai skaitmenine) forma – kitaip

jų kompiuteris „nesupras“. Ta forma vadinama duomenų lentele arba matrica (žr. 1.2 paveikslą). Joje

eilutės atitinka stebėjimo vienetus ar atvejus, o stulpeliai – kintamuosius ar požymius. Įrašai langeliuo-

se nurodo, kokią n-ojo kintamojo (požymio) stebėtą reikšmę įgyja m-asis stebėjimo vienetas (atvejis).

Ypač dažnai pasitelkus statistinius metodus analizuojami apklausų duomenys. Tokiu atveju stebėjimo

vienetas reprezentuoja respondentą, o įrašai langeliuose yra skaitmeniniai jo atsakymų į klausimus, ku-

rių kiekvieną (daugiau ar mažiau) atitinka stulpelis su savo kintamuoju, kodai. Pavyzdžiui, jeigu res-

pondentui užduodamas klausimas, į kurį reikia atsakyti „taip“ arba „ne“, paprastai užrašant atsakymus į

duomenų matricą atsakymas „taip“ koduojamas skaičiumi „1“, atsakymas „ne“ – skaičiumi „0“. O jeigu

respondento prašoma pasirinkti vieną iš 5 atsakymų – „sutinku“, „veikiau sutinku nei nesutinku“, „nei

sutinku, nei nesutinku“, „veikiau nesutinku nei sutinku“, „nesutinku“, duomenų matricoje jie dažniau-

siai pavirsta skaitmenims 1, 2, 3, 4, 5. Tas pats atsitinka su respondento atsakymais apie savo lytį (pa-

27


vyzdžiui, atsakymo variantas „vyras“ tampa „1“, o „moteris“ – „2“), gyvenamąją vietą, profesiją ir pan.

Žinoma, stebėjimo atvejais ar vienetais gali būti ne tik respondentai ar kitokie asmenys, bet ir *rmos,

partijos, šalys ar kitokios socialinės mezosistemos ir makrosistemos (kaip 1.2 paveiksle).

Taip sutvarkytų duomenų statistinės analizės produktas yra įvairūs koreliacijos ir regresijos koe-

*cientai, kurie rodo, ar stiprus yra statistinis ryšys tarp tyrėją dominančių kintamųjų ir koks to ryšio

pobūdis. Paprastai apie ryšio stiprumą galima spręsti pagal koe*ciento dydį, o apie jo pobūdį – pagal

ženklą: pliusas rodo, kad ryšys yra tiesioginis, o minusas – kad atvirkštinis (kuo mažesnė vieno kin-

tamojo reikšmė, tuo didesnė – kito). Bet kokio dydžio koe*cientas gali būti gautas ir dėl atsitiktinio

kintamųjų reikšmių sutapimo14. Teiginys, kad stebima kintamųjų reikšmių kovariacija yra atsitiktinis

sutapimas, dažniausiai įvardijama nuline hipoteze, kurią tyrėjas tikrina, atlikdamas duomenų analizę

vadinamojoje klasikinėje statistikoje15. Šiuolaikinės duomenų analizės kompiuterinės programos pagal

analizuojamus duomenis, be kitų dalykų, suskaičiuoja ir tokio atsitiktinio sutapimo (I rūšies inferenci-

nės klaidos padarymo) maksimalią tikimybę arba vadinamąją „p reikšmę“, kuri nurodoma programų

14 Juk būna pačių neįtikėtiniausių sutapimų. Statistiniu požiūriu visiškai įmanoma, kad beždžionė, pasodinta prie kom-piuterio klaviatūros, surinks Šekspyro soneto ar poros skyrių iš Kanto „Grynojo proto kritikos“ tekstą.

15 Alternatyvioje statistinės metodologijos mokykloje, kuri vadinama Bejeso statistika (žr. Lee, 2004; Norkus, 2003b), lemiamas hipotezės vertinimui dalykas yra jos išankstinė tikimybė, taip pat naujų duomenų (stebėjimų) netikėtumas, kuris priklauso nuo jų pačių išankstinės tikimybės. Nauji duomenys, kurių išankstinė (apriorinė) tikimybė buvo maža, mažai tikėtinai hipotezei prideda svorio daugiau negu nauji duomenys, kurių išankstinė tikimybė buvo didelė, suteiktų hipotezei su didele išankstine tikimybe. Kalbama būtent apie tam tikros hipotezės subjektyvios tikimybės, suprantamos kaip tikėjimo ja laipsnis, padidinimą ar sumažinimą. Bejeso statistikoje svarbiausiu veiksniu, nulemiančiu hipotezės vertinimą, tampa nebe stebėjimų skaičius, bet jų pobūdis – kiek jie yra netikėti, nauji.

1.2 paveikslas. Duomenų lentelė (matrica) statistinės analizės pakete „Stata“.

28


pateikiamose analizės ataskaitose.

Pats tyrėjas turi nuspręsti, kokia rizika suklysti jam yra priimtina, atmetant nulinę hipotezę. Daž-

niausiai pasirenkami tokios rizikos (statistinio reikšmingumo) lygmenys socialiniuose moksluose yra

0,1, 0,05 ir 0,001. Pirmuoju atveju tyrėjui priimtina, kad jis, atmesdamas teisingą nulinę hipotezę, su-

klys 1 kartą iš dešimties, antruoju – 5 kartus iš šimto, trečiuoju – 1 kartą iš tūkstančio. Jeigu programos

suskaičiuota maksimali I rūšies inferencinės klaidos padarymo tikimybė (p reikšmė) yra mažesnė už

pasirinktą reikšmingumo lygmenį, nulinė hipotezė atmetama. Priešingu atveju reikia pripažinti, kad,

pavyzdžiui, gautas koreliacijos koe*cientas statistiškai reikšmingai nesiskiria nuo nulio, t. y. nors im-

tyje egzistuoja tam tikra (maža) koreliacija, populiacijoje, apie kurią mes iš tikrųjų norime kalbėti ir iš

kurios atrinkti imties elementai (atvejai), šios koreliacijos nėra.

Ir eksperimentinis, ir statistinis, ir lyginamasis metodai yra indukciniai, nes jais siekiama pagrįs-

ti inferencinius (prognostinius) apibendrinimus, t. y. teiginius apie tai, kokios bus priklausomų kin-

tamųjų reikšmės ligi šiol nestebėtuose atvejuose, kuriuose nepriklausomi kintamieji turi tokias pat

reikšmes, kaip ir stebėtuose atvejuose. Tačiau mokslo tikslai neapsiriboja prognozavimu. Prognozuoti

galima remiantis ir tokiais apibendrinimais, kurie nėra priežastiniai. Toje geogra*nėje platumoje, ku-

rioje yra Vilnius, kas 24 valandos po nakties visada ligi šiol būdavo diena ir galime būti tikri, kad taip

pat bus kitą savaitę ar mėnesį. Tačiau diena nėra nakties priežastis. Susirgus gripu, pakyla temperatūra

ir skauda galvą, tačiau temperatūra nėra galvos skausmo priežastis, kaip ir galvos skausmas nesukelia

temperatūros. Šiais ir panašiais atvejais turime reikalą su dviejų požymių ar simptomų koreliacija, už

kurios neslypi priežastinis ryšys. Tokios koreliacijos tinka prognozėms, bet jos netinka priežastiniams

aiškinimams.

Tyrinėtojas, kuris ieško būtent priežastinių ryšių, statistinės duomenų analizės priemonėmis ap-

tiktą statistiškai reikšmingą kintamųjų kovariaciją turi interpretuoti, t. y. spręsti, kokią priežastinę

hipotezę ji geriausiai patvirtina. Jeigu turime du kintamuosius X ir Y, kurių reikšmės kovarijuoja, to-

kią kovariaciją gali paaiškinti (atmetus nulinę hipotezę) net trys priežastinės hipotezės: 1) X priežas-

tingai sąlygoja Y; 2) Y priežastingai sąlygoja X; 3) X ir Y priežastingai sąlygoja Z (Z yra bendra X ir

Y priežastis). Kuri iš jų yra teisinga? Tai yra vadinamoji priežastinės išvados (angl. causal inference)

problema (pavyzdžiui, Blalock, 1961; McKim ir Turner, 1997; Pearl, 2000; Čekanavičius ir Muraus-

kas, 2000). Sumažinti svarstytinų priežastinių hipotezių skaičių bei nustatyti priežastingumo kryptį

tyrinėtojui padeda jau turimos žinios apie priežastinę tikrovės struktūrą. Kartu su statistinės anali-

zės rezultatais (pavyzdžiui, kintamųjų koreliacijos koe*cientais) tos jau turimos, santykinai apriori-

nės (sprendžiamos problemos atžvilgiu) žinios yra priežastinės išvados pagrindas. Jeigu aptinkame

statistinį ryšį tarp gaisrininkų skaičiaus ir gaisrų skaičiaus (paprastai miestuose, kuriuose būna dau-

giau gaisrininkų, būna ir daugiau gaisrų), tai vargu, ar rimtai svarstysime hipotezę, kad gaisrininkų

gausėjimas yra gaisrų skaičiaus augimo priežastis, nes dar iki tyrimo žinome, kad gaisrininkai ne

padeginėja, bet gesina gaisrus16. Tačiau prieš priimdami priežastinę hipotezę, kad gausėjantys gais-

16 Be išankstinių prielaidų apie priežastinę pasaulio struktūrą negali išsiversti ir eksperimentinis tyrimas, nes kitaip skai-čius kintamųjų, kurių reikšmių variaciją turėtų kontroliuoti eksperimentuotojas, būtų neribotas.

29


rai (priežastis X) yra didesnio gaisrininkų skaičiaus (pasekmė Y) įdarbinimo priežastis, dar turime

patikrinti, ar nėra priežasties Z, kuri lemia ir didesnį gaisrų, ir gaisrininkų skaičių (pavyzdžiui, mies-

to dydis, t. y. kuo mieste daugiau gyventojų, tuo jame daugiau ir gaisrų, ir gaisrininkų).

Eksperimento atveju hipotezę apie galimą trečiojo kintamojo priežastinį poveikį galime patikrinti

tiesiog tą „įtartiną“ kintamąjį neutralizuodami, t. y. įsikišdami į situaciją taip, kad to kintamojo reikš-

mės visais stebimais atvejais būtų *ksuotos. Sakoma, kad toks kintamasis, kurio reikšmių variaciją

dirbtinai sustabdome, tampa parametru. Jeigu už*ksavus Z reikšmę nebelieka koreliacijos tarp X, ku-

riuo eksperimentatorius manipuliuoja, ir Y reikšmių, priežastinę hipotezę, kad X sukelia Y, galima

atmesti.

Statistinio metodo atveju realią manipuliaciją tokiais „įtartinais“ pašaliniais kintamaisiais („trik-

džių šaltiniais“) ir tyrinėtoją dominančiu nepriklausomu kintamuoju pakeičia konceptualinės ma-

nipuliacijos su stebėtomis kintamųjų reikšmėmis. Jos remiasi prielaida, kad tyrinėtoją dominančio

priklausomo kintamojo Y reikšmių variacija gali turėti tris šaltinius: 1) matavimo klaidas, 2) tyrinėtoją

dominančio kintamojo X priežastinį poveikį (juk tikrinama priežastinė hipotezė „X yra Y priežastis“)

ir 3) kitų kintamųjų A, B, C… poveikį. Dėl matavimo klaidų, netgi kai X būna vienintelė Y priežastis,

ryšys tarp X ir Y nebūna maksimalus. Kita vertus, jeigu ryšys tarp X ir Y išnyksta (pasirodo esantis

tariamas; angl. spurious), kai kontroliuojame tam tikrą trečią kintamąjį, tai parodo, kad šis ryšys nėra

priežastinis. Tada galime priežastinę hipotezę „X yra Y priežastis“ atmesti ir sutelkti visą savo dėmesį į

likusias („A yra Y priežastis“, „B yra Y priežastis“ ir pan.) hipotezes.

Jeigu, pavyzdžiui, statistinė analizė rodo koreliaciją tarp asmens išsilavinimo ir politinio aktyvumo,

pagrindo laikyti vis aukštesnį išsilavinimą vis didesnio politinio aktyvumo priežastimi nebeliktų, jeigu

kintamojo „respondento amžius“ kontrolė parodytų, kad toje pačioje amžiaus grupėje labiau išsila-

vinusių ir menkiau išsilavinusių asmenų politinio aktyvumo laipsnis nesiskiria. Amžius šiuo atveju

yra bendra ir aukštesnio išsilavinimo, ir didesnio politinio aktyvumo priežastis. Jeigu atlikus tokią

visų kintamųjų, kurie (kiek galima spręsti, remiantis jau turimomis žiniomis apie priežastinę pasaulio

struktūrą) gali pretenduoti į alternatyvių priežasčių vaidmenį, analizę ryšys tarp X ir Y neišnyksta,

galima daryti išvadą, kad X yra Y priežastis.

Statistiniam priežastinių hipotezių kontrolės metodui didelės įtakos turi stebėjimo vienetų (atve-

jų) skaičius. Jeigu jis santykinai nedidelis, dažniausiai gaunami tik statistiškai nereikšmingi analizės

rezultatai, o jeigu didelis, praktiškai bet kuri analizės išvada bus statistiškai reikšminga. Koks gi ste-

bėjimo vienetų (atvejų) skaičius yra optimalus? Literatūroje dažnai minimas bent 50–100 stebėjimo

vienetų (atvejų) skaičius. Tačiau atsakant į šį klausimą būtina atsižvelgti į dvi aplinkybes. Pirma, koks

išvadų statistinio reikšmingumo lygmuo pasirenkamas. Pasirinkus 0,1 lygmenį, gali pakakti ir ma-

žesnio stebėjimo vienetų (atvejų) skaičiaus. Jeigu pasirinktas lygis 0,01, jų reikia daugiau. Antra, mi-

nimaliai pakankamas statistinėms išvadoms pagrįsti stebėjimų skaičius priklauso ir nuo to, kiek yra

kintamųjų, kurių tikras (angl. non-spurious) kovariacijas norime atskirti nuo netikrų (angl. spurious).

30


Kiekvienas papildomas kintamasis, kurį turime kontroliuoti, tikrindami, ar X ir Y sieja statistinis

ryšys, sumažina duomenų, paliekamų kitų kintamųjų kontrolei, įvairovę arba, techniniais statistikos

terminais sakant, laisvės laipsnių skaičių. Jis yra lygus (n–v)–1, kur n yra stebėjimo vienetų, o v –

kintamųjų skaičius. Tas skaičius parodo, kiek atliekant statistinę skaičiavimo procedūrą buvo vienas

nuo kito nepriklausomų stebėjimų. Kai laisvės laipsnių skaičius mažas, stebėjimų įvairovė yra per

maža, kad galėtume padaryti pagrįstą statistinę išvadą, t. y. kintamųjų yra per daug, palyginti su

stebėtu jų nepriklausomų reikšmių skaičiumi. Taigi, kad statistinė išvada būtų pagrįsta, reikia ne tik

didelio stebėjimo vienetų (atvejų) skaičiaus, bet ir kad jis gerokai pranoktų analizuojamų kintamųjų

skaičių.

Tikrinant priežastines išvadas ir eksperimentiniu, ir statistiniu metodu, kiekviename tokio tikri-

nimo žingsnyje naudojamas lyginimas kaip du ar daugiau atvejų apibūdinančių kintamųjų reikšmių

tapatumo ar skirtumo konstatavimas. Taikant statistinę analizę, tų kintamųjų, o ypač atvejų, yra

tiek daug, kad netgi sprendžiant palyginti nesudėtingą problemą tokių lyginimų atliekama tiek daug,

kad jie gali užimti netgi įgudusio skaičiuotojo visą darbo dieną. Duomenų užrašymas standartizuota

forma leidžia patikėti šį darbą kompiuteriui, o tyrėjui belieka kompiuterio mechaniškai atliktų gau-

sybės lyginimų rezultatą interpretuoti. Kai kalbama apie lyginamąjį metodą kaip skirtingą nuo tokių

elementarių lyginimo operacijų pažinimo procedūrą, tyrėjai, priimantys jau minėtame A. Lijpharto

straipsnyje pasiūlytą terminiją, taip vadina priežastinių hipotezių tikrinimo procedūrą, kuri panaši

į statistinį metodą tuo, kad nėra galimybės tyrėjo manipuliacijomis kontroliuoti stebėjimo sąlygas

(„trikdžius“) bei kaitalioti kintamojo, kuris yra spėjama jį dominančios baigmės priežastis, reikšmes.

Nuo statistinio metodo ji skiriasi tuo, kad stebimų ir lyginamų atvejų yra santykinai mažai. Taigi,

taikant statistinius metodus tokiems duomenims analizuoti, rezultatai paprastai būtų statistiškai ne-

reikšmingi. Kita vertus, tų atvejų yra daugiau nei vienas – kitaip tai būtų atvejo tyrimo metodas.

Atvejo tyrimo metodo keblumai ir pranašumai bus aptarti atskirame poskyryje, o čia atkreipia-

mas dėmesys tik į patį svarbiausią – jeigu tyrėjui tereikia nagrinėti vieną vienintelį atvejį, jis turi

galimybę jį išnagrinėti giliai ir visapusiškai. O štai taikydamas statistinį metodą, taigi didindamas

stebėtų atvejų skaičių, o kartu ir optimizuodamas statistinio metodo taikymo sąlygas, tyrėjas nebeturi

galimybės kiekvieną iš tų atvejų perprasti taip gerai, kaip tai gali vieno atvejo tyrėjas arba tyrėjas, ana-

lizuojantis nedaugelį atvejų. Galimybė įsigilinti į kiekvieną iš stebimų atvejų sieja lyginamąjį ir atvejo

tyrimo metodus, bet kartu juos skiria nuo statistinio metodo.

Su statistinio metodo taisyklėmis susipažįstama, studijuojant statistikos ir jos taikymo vadovėlius.

Kokios yra lyginamojo metodo taisyklės? Iš esmės šis vadovėlis ir skirtas skaitytojui, siekiančiam

susipažinti su šiomis taisyklėmis bei įgyti praktinių įgūdžių jas taikyti. Kokybinė lyginamoji analizė

yra atskira lyginamojo metodo atmaina, optimaliai pritaikoma tada, kai stebimų atvejų skaičius yra

per mažas statistiniam metodui taikyti (nesiekia 50), bet yra ne mažesnis kaip 8–10. Jeigu stebimų

atvejų yra mažiau, tokių taisyklių vaidmenį atlieka vadinamieji J. S. Millio kanonai. Tai eliminacinės

31


indukcijos taisyklės, taip vadinamos jas susisteminusio britų logiko ir *losofo J. S. Millio (1806–1873)

garbei, nors pirmasis kai kurias iš jų aptarė dar jo tėvynainis Francisas Baconas (1561–1626).

Iš viso J. S. Millis suformulavo penkias taisykles, pagal kurias turi būti pasirenkama tarp kon-

kuruojančių priežastinių hipotezių, atmetant tas, kurios neatitinka bent vienos iš šių taisyklių (Mill,

1916, 253–266 (3 knyga, 8 skyrius); taip pat Nekrašas, 1979).

1) Vienintelio panašumo taisyklė. Jeigu koks nors reiškinys (sąlyga, aplinkybė) nuolat lydi

tiriamą reiškinį, o kiti reiškiniai (sąlygos, aplinkybės) kinta, vadinasi, tas reiškinys yra tiriamojo

priežastis arba pasekmė (žr. 1.1 lentelę).

Jeigu tiriamą reiškinį bei jį lydinčias aplinkybes apibūdina dvireikšmis kintamasis, tyrinėto-

jas, taikantis panašumo taisyklę, pirmiausia atrenka iš populiacijos visus tuos atvejus, kurie

turi tam tikrą jį dominantį požymį Y. Toliau jis ieško kitų požymių (kintamųjų) X1, X

2, X

3, …,

Xn, kuriais dar yra panašūs tokie atvejai. Apie tuos atvejus, kurie tuos požymius turi, galima

sakyti, kad jų atveju tie kintamieji turi reikšmę „taip“ (1), o apie tuos, kurie jų neturi, – reikš-

mę „ne“ (0). Priklausomojo kintamojo reikšmė turi būti *ksuota (1), o nepriklausomų kin-

tamųjų reikšmės turi kuo labiau varijuoti. Visi nepriklausomi kintamieji Xn, kurie turi bent

vieną atvejį, kurio reikšmė yra „ne“, o tyrėją dominančio priklausomo kintamojo Y reikšmė

yra „taip“, eliminuojami iš sąrašo kintamųjų, kuriuos su Y gali sieti priežastinis ryšys. Šią tai-

syklę J. S. Millis laikė tinkamiausia tyrimui, pagrįstam „grynuoju“ stebėjimu, kai tyrinėtojas

turi daug ir įvairių stebėjimo duomenų apie aplinkybes, lydinčias jį dominantį reiškinį, bet

negali į jas kištis bei kontroliuoti. Priežastinė sąlyga, kuri išaiškinama tokiu būdu, gali būti

kvali*kuota kaip būtina padarinio sąlyga, nes nebūna taip, kad padarinys įvyktų (Y turėtų

reikšmę „1“), o tos sąlygos nebūtų (ją nurodantis kintamasis turėtų reikšmę „0“).

ATVEJAINEPRIKLAUSOMI KINTAMIEJI BAIGMĖ

X1

X2

X3

X4

YNr. 1 0 1 1 1 1Nr. 2 1 0 0 1 1Nr. 3 1 0 1 1 1Nr. 4 1 1 0 1 1Nr. 5 1 1 1 1 1

1.1 lentelė. Vienintelio panašumo taisyklės iliustracija.Išvada: eliminuojami X

1, X

2 ir X

3 kintamieji.

2) Vienintelio skirtumo taisyklė. Jeigu atvejų, kai tiriamas reiškinys įvyksta, ir atvejų, kai

jis neįvyksta, visos sąlygos sutampa, išskyrus vieną, esančią tik pirmuoju atveju, vadinasi, ši

sąlyga yra tiriamo reiškinio priežastis, pasekmė arba būtina priežasties dalis (žr. 1.2 lentelę).

Ši taisyklė nurodo tyrinėtojui atrinkti iš populiacijos tokių vienas į kitą kuo panašesnių atvejų,

32


kurie skirtųsi jį dominančio (priklausomo) kintamojo reikšme, esant minimaliai nepriklau-

somų kintamųjų reikšmių variacijai. Ir panašumo, ir skirtumo taisyklė suformuluota paties

J. S. Millio žodžiais. Šiuolaikine kintamųjų ir jų reikšmių terminija, taikydamas skirtumo

taisyklę, tyrėjas lygina tuos atvejus, kuriuose jį dominantis (priklausomas) kintamasis Y turi

reikšmę „ne“ (0), su tais atvejais, kuriuose jis turi reikšmę „taip“ (1), ir ieško, kuo dar skiria-

si taip besiskiriantys atvejai. Nepriklausomi kintamieji, kurie turi tą pačią reikšmę visuose

atvejuose, kad ir kokia būtų priklausomojo kintamojo Y reikšmė, eliminuojami. Paliekamas

tik tas nepriklausomas kintamasis, kurio reikšmė skirtinguose atvejuose varijuoja tam tikru

būdu – kai jis įgyja reikšmę „taip“, priklausomas kintamasis taip pat įgyja reikšmę „taip“, ir

priešingai (su sąlyga, kad visų kitų kintamųjų reikšmės lieka tokios pačios)17. Pats J. S. Millis

šiai taisyklei teikė ypač didelę reikšmę ir laikė ją pagrindine eksperimentinio metodo taisykle,

nes ji geriausiai tinka atliekant dirbtinį eksperimentą (angl. arti+cial experiment) (Mill, 1916,

256 (3 knyga, 8 skyrius), kai tyrinėtojas savo įsikišimais į situaciją (sąlygų kontrole, randomi-

zacija) gali padaryti taip, kad lyginami atvejai skirtųsi vienu vieninteliu atžvilgiu, t. y. kai vienas

atvejis (Nr. 1 toliau pateiktame pavyzdyje) veikiamas eksperimentiniu poveikiu, o kiti – ne,

paveiktame atvejyje pokytis stebimas, o kituose atvejuose, viskuo kitu į jį panašiuose, pokytis

neįvyksta. Priežastinė sąlyga, kurią gali pavykti aptikti tokiu būdu, gali būti kvali*kuota kaip

pakankama baigmės sąlyga, nes nebūna taip (kitoms sąlygoms nekintant), kad priklausomu

kintamuoju nurodoma sąlyga būtų, o baigmė neįvyktų.


X1

X2

X3

X4

Y

Nr. 1 1 1 0 1 1Nr. 2 0 1 0 1 0Nr. 3 0 1 0 1 0Nr. 4 0 1 0 1 0Nr. 5 0 1 0 1 0

1.2 lentelė. Vienintelio skirtumo taisyklės iliustracija. Išvada: eliminuojami X

2, X

3 ir X

4 kintamieji.

3) Jungtinė panašumo ir skirtumo taisyklė. Jeigu du ar daugiau tiriamo reiškinio atvejų turi

tik vieną bendrą sąlygą, o du ar daugiau atvejų, kai tiriamas reiškinys neįvyksta, neturi tarp savęs

nieko bendra, išskyrus tai, kad jie visi neturi minėtos sąlygos, vadinasi, ji yra tiriamo reiškinio

priežastis, pasekmė arba būtina priežasties dalis (žr. 1.3 lentelę).

Šią taisyklę, kitaip dar vadinamą netiesiogine skirtumo taisykle, J. S. Millis rekomendavo taikyti,

17 Gali būti ir taip, kad Y turi reikšmę „0“, kai nepriklausomas kintamasis X turi reikšmę „1“, ir įgyja reikšmę „1“, kai nepriklausomas kintamasis turi reikšmę „0“ (kitoms sąlygoms nepakitus). Tokiu atveju turime reikalą su „nesačių priežastingumu“: X yra kliūtis Y atsirasti; kad Y atsirastų, pakanka tą kliūtį pašalinti ar neutralizuoti (Grenda, 2008).

33


kai tyrinėtojas gali manipuliuoti tiriamais reiškiniais, bet nėra pajėgus padaryti taip, kad du ar

daugiau to paties reiškinio atvejų skirtųsi tik vienu reikšmingu atžvilgiu. Ji nurodo pakartotinį

panašumo taisyklės pritaikymą. Pirmiausia lyginami atvejai, panašūs tuo, kad jų reikšmė mus

dominančio (priklausomo) kintamojo Y atveju yra „taip“ (1), ir eliminuojami tie nepriklauso-

mi kintamieji, kurių tokių atvejų reikšmės yra „ne“ (0). Toliau lyginami tie populiacijos atvejai,

kurie panašūs tuo, kad jų atveju kintamasis Xn turi reikšmę „taip“, ir jis eliminuojamas, jeigu yra

atvejų, kuriuose Y turi reikšmę „ne“. Pirmuoju palyginimu nustatome, ar tikrinama sąlyga yra

būtina, o antruoju – ar ji yra taip pat ir pakankama (Ragin, 2000, 92–93).


X1

X2

X3

X4

YNr. 1 1 1 0 0 1Nr. 2 0 1 1 0 1Nr. 3 1 1 1 0 1Nr. 4 0 1 1 0 1Nr. 5 0 1 1 1 1Nr. 6 0 0 1 0 0Nr. 7 0 0 0 1 0Nr. 8 0 0 0 1 0Nr. 9 0 0 1 0 0

1.3 lentelė. Jungtinės panašumo ir skirtumo taisyklės iliustracija.Išvada: eliminuojami X

1, X

3 ir X

4 kintamieji.

4) Liekanų taisyklė. Iš reiškinio atėmus tą jo dalį, kuri, kaip žinoma iš ankstesnių tyrimų, yra

tam tikrų priežastinių sąlygų pasekmė, reiškinio liekana yra likusių sąlygų pasekmė.

Schemiškai šią taisyklę galima iliustruoti taip:

Priklausomas kintamasis Y yra trijų kintamųjų konjunkcija18: Y = Y1 & Y

2 & Y

3.

Žinoma, kad X1 yra Y

1, o X

2 yra Y

2 priežastis.

Tada turimi duomenys neprieštarauja išvadai, kad Y3 priežastimi gali būti X

3.

5) Lydimųjų kitimų taisyklė. Jeigu vienas reiškinys visada kinta tam tikru būdu, kai tam tikru

būdu kinta kitas reiškinys, vadinasi, pirmasis reiškinys yra arba antrojo reiškinio priežastis,

arba pasekmė, arba jie abu turi bendrą priežastį.

Skirtingai nuo 1–4 taisyklių, ši taisyklė pritaikoma tik tuo atveju, kai tiriamus reiškinius

apibūdina kintamieji, kurie gali būti išmatuoti aukštesnio nei pavadinimų lygmens skalėje.

Vadinasi, jeigu pastebima, kad visada, kai X intensyvėja, didėja ar stiprėja, Y taip pat inten-

syvėja, didėja arba stiprėja, tokie stebiniai neprieštarauja išvadai, kad jie yra tiesiogiai arba

netiesiogiai susieti priežastiniu ryšiu. Tas pats galioja ir tam atvejui, kai X ir Y pokyčiai yra

priešingo ženklo arba krypties.

Šios taisyklės vadinamos eliminacinės indukcijos taisyklėmis, nes jos tinka tik tam tikroms prie-

žastinėms hipotezėms paneigti (eliminuoti), bet ne kuriai nors iš jų įrodyti. Taikant panašumo taisyklę

18 Tie trys kintamieji yra sudėtinės Y dalys.

34


realioje tyrimo praktikoje nebūna taip, kad visuose stebimuose atvejuose, kurių priklausomo kinta-

mojo Y reikšmės sutampa, sutaptų tik vieno vienintelio nepriklausomojo kintamojo reikšmės. Jeigu

yra daugiau nei vienas toks kintamasis, jie lieka neeliminuoti, taigi „ginčas“ tarp jų, kuris gi iš jų yra Y

priežastis, lieka neišspręstas. Kai taikoma skirtumo taisyklė, vargu ar aptinkami du tokie atvejai, kurie

skirtųsi Y reikšmėmis, o visų kitų kintamųjų reikšmės būtų tos pačios, išskyrus vieno vienintelio tarp

jų reikšmes. Vis dėlto ir tokiu atveju negalima teigti, kad kanonų pritaikymas buvo bevaisis:

Eliminuodami klaidingas hipotezes, jie susiaurina lauką, kuriame gali būti atrastos teisingos

hipotezės. Ir netgi ten, kur šiais metodais nepavyksta eliminuoti visų nereikšmingų (angl. irrelevant)

aplinkybių, jie mus su tam tikru aproksimacijos laipsniu įgalina nustatyti sąlygas, kuriomis reiškinys

įvyksta, taigi galime pasakyti, kad tam tikrai hipotezei teiktina loginė pirmenybė jos varžovių

atžvilgiu (Cohen ir Nagel, 1934, 267).

Net jeigu aptiktume vieną vienintelį priklausomo ir nepriklausomo kintamojo panašumą ar skir-

tumą, laikyti jį priežastimi galėtume tik tuo atveju, jeigu galėtume būti tikri, kad, atlikdami atvejų pa-

lyginimą, atsižvelgėme į visus reikšmingus (angl. relevant) kintamuosius, t. y. požymius, kurie gali būti

tyrėją dominančių kintamojo Y reikšmių priežastimi. Samprotaudami pagal vienintelio panašumo ka-

noną, padaryti išvadą, kad X4 yra Y priežastis (žr. 1.1 lentelę), galėtume tik būdami tikri, kad į galimų

Y priežasčių sąrašą įtraukėme visus „teisėtus“ kandidatus į priežasčių vaidmenį, t. y. pastebėjome visus

tikrai svarbius panašumus. Tas pats galioja ir samprotavimui pagal vienintelio skirtumo kanoną (žr.

1.2 lentelę) – jeigu (ir tik jeigu) kintamųjų, kurie gali daryti įtaką Y, sąrašas yra išsamus (atvejai Nr. 1–5

neturi jokių kitų svarbių skirtumų, kurie galėtų paaiškinti, kodėl atvejui Nr. 1 Y turi reikšmę „1“, o liku-

siems – reikšmę „0“), X1 yra Y priežastis.

Gali būti ir taip, kad stebimų atvejų lyginimas baigsis visų priežastinių hipotezių eliminavimu. Taip

gali atsitikti dėl to, kad tikroji priežastis nepateko į lyginamų požymių sąrašą, arba dėl to, kad priežas-

tingumas yra konjunktūrinis (kombinatorinis) – kintamasis X veikia kaip Y priežastis tik tada, kai yra

tam tikras kitų kintamųjų reikšmių derinys. Atsižvelgti į antrąją galimybę padeda labiau so*stikuota

lyginamojo metodo forma, vadinama kokybine lyginamąja analize (KLA). Jos principams ir technikai

išaiškinti ir skirta ši knyga.

Įdomu, kad pats J. S. Millis laikė savo suformuluotas taisykles nepritaikomomis socialiniuose moks-

luose, kuriuos jis vadino senoviškai „moraliniais mokslais“ (angl. moral sciences):

Politikoje ir istorijoje <…> egzistuoja beveik neribotas perteklius daugeriopų priežasčių (angl.

plurality of causes), o pasekmės dažniausiai neatskiriamai persipynusios tarpusavyje. Dar labiau

keblumus padidina tai, kad dauguma politikos mokslų tyrimų sukasi apie priežastis padarinių,

kurie aprašomi tokiomis bendromis sąvokomis, kaip visuomenės turtas (angl. public wealth),

viešasis saugumas (angl. public security), viešoji moralė (angl. public morality) ir į jas panašiomis;

tokius padarinius tiesiogiai arba netiesiogiai, pozityviai arba negatyviai paveikia beveik visi faktai,

kurie egzistuoja, arba įvykiai, kurie atsitinka žmonių visuomenėje (Mill, 1916, 298 (3 knyga, 8

skyrius).

35

1.2. Lyginamoji perspektyva ir jos ekstensyvioji strategija

Tik taikant eksperimentinį metodą yra galimybė kontroliuoti „pašalinius“ kintamuosius ir taip už-

tikrinti, kad lyginami atvejai, kuriuose mus domina baigmė Y, turėtų tas pačias vieno vienintelio po-

žymio (kintamojo) reikšmes, skirdamiesi visais kitais reikšmingais (angl. relevant) atžvilgiais (taikant

panašumo taisyklę), arba būtų panašūs visais kitais atžvilgiais, skirdamiesi tik Y ir vieno vienintelio kito

reikšmingo (angl. relevant) kintamojo reikšmėmis.

J. S. Milliui pritarė sociologijos klasikas Emilis Durkheimas (1858–1917), kuris vienintele tinkama

hipotezių apie socialinių faktų variacijos priežastis tikrinimo taisykle laikė lydimųjų kitimų taisyklę.

J. S. Millio pateikta tos taisyklės formuluotė yra tokia bendra ir abstrakti, kad ji gali būti laikoma ir pa-

čiu bendriausiu statistinio metodo aprašu. Taip ją E. Durkheimas ir suprato. Taigi, prancūzų sociologo

nuomone, statistinis metodas – vienintelis tinkamas mokslinei sociologijai socialinių reiškinių priežas-

čių pažinimo metodas. Kitaip galvojo kitas sociologijos klasikas ir E. Durkheimo amžininkas Maxas

Weberis (1864–1920), kuris savo tyrimų praktikoje plačiai naudojo lyginamąjį metodą ką tik pristatyta

prasme (Norkus, 2003a, 120–139, 333–357). Tačiau savo gana gausiuose metodologiniuose darbuose

M. Weberis daugiausia dėmesio skyrė ne sociologinių hipotezių tikrinimo logikai, bet kitiems klausi-

mams – sąvokų darybai (idealiųjų tipų teorija) ir socialinių mokslų vertybinio neutralumo problemai

(Norkus, 1999, 42–48; Norkus, 2000). Tai viena iš priežasčių, kodėl po abiejų klasikų mirties sociolo-

gijoje ilgam – iki pat aštuntojo praėjusio šimtmečio dešimtmečio – įsigalėjo E. Durkheimo požiūris.

Vieninteliu tinkamu sociologinių hipotezių tikrinimo metodu buvo laikomas statistinis, o lyginamasis

ar juolab atvejo tyrimas buvo laikomi teisėtais tik kaip bandomojo tyrimo procedūros.


Socialinių mokslų metodologinėse diskusijose, kuriose vienaip ar kitaip minimas lyginamasis meto-

das, daugiausia keblumų ir painiavos kelia tai, kad egzistuoja dar viena pažyminio „lyginamasis“ varto-

jimo tradicija, kurioje lyginamasis tyrimas suprantamas kaip toks tyrimas, kuriame tyrėjo nagrinėjami

atvejai ar stebėjimo vienetai priklauso skirtingoms visuomenėms, kultūroms, civilizacijoms arba patys

yra visuomenės, kultūros, civilizacijos. Šia prasme studentų šeimų tyrimas Lietuvoje (atvejai – šeimos)

nėra lyginamasis, bet tyrimas, kuriame dalis atvejų yra studentų šeimos Lietuvoje, o kita dalis – Estijoje,

toks yra; pensijų reformos tyrimas Lietuvoje nėra lyginamasis, bet jų tyrimas visose trijose Baltijos šalyse

(atvejai – Lietuva, Latvija, Estija) – tai jau lyginamasis (komparatyvistinis) tyrimas; migracijos tyrimas

Lietuvoje (atvejai – migrantai) – ne komparatyvistinis tyrimas, bet jos tyrimas keliose Rytų ir Vidurio

Europos šalyse yra komparatyvistinis. Pirmajame ir trečiajame pavyzdžiuose antrąjį tyrimą kompara-

tyvistinį daro tai, kad juose nagrinėjami atvejai priklauso skirtingoms visuomenėms; antrajame – tai,

kad tie atvejai patys yra skirtingos socialinės makrosistemos (Lietuvos, Latvijos, Estijos visuomenės ir

jų pensijų sistemos).

Panaši terminologinė tradicija egzistuoja gamtos moksluose, kur nėra lyginamosios *zikos ar che-

mijos, bet biologijos moksluose galima aptikti „lyginamosios biochemijos“, „lyginamosios neurologi-

36


jos“, „lyginamosios *ziologijos“, „lyginamosios genomikos“ ir pan. žurnalų, katedrų, vadovėlių ir kt.

Visais šiais atvejais norima pabrėžti, kad tyrėjams rūpi skirtingų gyvūnų rūšių biochemijos, virškinimo

ar medžiagų apykaitos ypatumai. Gamtos moksluose tokia tradicija susiformavo, nes iš visų gyvūnų rū-

šių biologiniams tyrimams pati įdomiausia ir svarbiausia yra ta, kuriai priklauso patys tyrėjai – žmonės

(tiksliau – homo sapiens). Dauguma gyvybės tyrėjų atlieka tyrimus, vienaip ar kitaip reikšmingus šios

rūšies atstovų kūno ir sielos sveikatos apsaugai (medicinai). Šia prasme biologijos mokslai yra antropo-

centriški. Pažyminiu „lyginamasis“ gyvybės tyrėjas pabrėžia, kad jo tyrimų problematika neapribota

žmogumi kaip biologine rūšimi.

Socialiniuose moksluose tradicija vadinti tyrimus, kurių hipotezės ir duomenys yra susiję su dau-

giau negu viena kultūra, visuomene, civilizacija, „lyginamaisiais“ susiformavo todėl, kad pats tyrėjas yra

tam tikros kultūros atstovas, gyvena tam tikroje visuomenėje ir savo tyrimais nori ar turi būti naudingas

piliečių bendruomenei. Jeigu jis nėra tik teoretikas, bet ir siekia patikrinti savo koncepcijas empiriniais

tyrimais, savos kultūros ar visuomenės duomenys jam yra lengviausiai prieinami. Savus bendrapilie-

čius lengviausia apklausti, į savos šalies archyvus pigiausia nuvykti, savos šalies žinybų dokumentus

lengviausia gauti ir perskaityti (nereikia mokėti svetimų kalbų). Todėl XVIII–XIX a. susikūrę sociali-

niai mokslai – ekonomika (politinė ekonomija), sociologija, politologija – buvo europocentriški ar net

etnocentriški, nes jų pradininkams pirmiausia rūpėjo ekonominės, socialinės, kultūrinės problemos jų

betarpiškoje ir tiesiogiai stebimoje Vakarų (Europos ar JAV) visuomenių aplinkoje. Lietuvos istorija,

sociologija, ekonomika ir kiti socialiniai bei humanitariniai mokslai yra daugiausia lituanocentriški,

Lenkijos – polonocentriški, Vokietijos – germanocentriški ir t. t.

Kitos kultūros, kitų visuomenių praeitis arba socialiniai procesai tyrėjus domina arba kaip laborato-

rija, kurioje atlikti stebėjimai ir padaryti atradimai gali būti naudingi savoje visuomenėje bei kultūroje

vykstantiems procesams suvokti, arba todėl, kad tose visuomenėse ir kultūrose vykstantys procesai yra

suvokiami kaip galimybių arba grėsmių savai kultūrai ar visuomenei šaltinis. Nesunku pastebėti, kad

tarp visuomenės dydžio ir disponuojamų išteklių bei proporcijos, kurią tos visuomenės socialinių ir hu-

manitarinių mokslininkų darbotvarkėje užima lyginamieji tyrimai, yra tiesioginis ryšys. Mažose ir paly-

ginti silpnose šalyse, kurios yra veikiau plačiajame pasaulyje vykstančių procesų objektai negu subjektai,

vykdomas socialinis ir humanitarinis pažinimas paprastai būna introvertiškai orientuotas: lyginamieji

tyrimai pasitaiko palyginti retai, o jų perspektyva būna siaura, instrumentiškai orientuota į tam tikrų

savos praeities bruožų išryškinimą ar tam tikrų savų dabartinių socialinių problemų sprendimą.

Kuo didesnis visuomenės tarptautinis svoris bei išorinis politinis ir ekonominis aktyvumas, kuo

didesnis jos pajėgumas ir kuo stipresnis siekis paveikti kitose valstybėse vykstančius procesus, tuo eks-

travertiškiau ir plačiau orientuota jos socialinių ir humanitarinių mokslų darbotvarkė. Tokių visuome-

nių mokslininkai domisi ne vien savo šalies, bet ir kaimynų, o kartais – ir geogra*škai bei kultūriškai

tolimų visuomenių gyvenimu ir problemomis. Taigi nenuostabu, kad visa (arba beveik visa) Lietuvos

sociologų ar ekonomistų mokslinė produkcija (išskyrus palyginti negausius labiau teorinius darbus) yra

lituanocentriška.

To paties jau negalima teigti apie tokių šalių, kaip Vokietija, Didžioji Britanija ar (ypač) JAV, moks-

lininkų darbus. Juose kur kas didesnis mokslinės produkcijos, kurios nepavadinsi germanocentriška,

anglocentriška ar amerikoncentriška, lyginamasis svoris. Tai, žinoma, dar nereiškia, kad visi, pavyz-

37


džiui, JAV, sociologų ar istorikų neamerikanocentriški tyrimai yra lyginamieji arba kad amerikocentriš-

kas tyrimas negali būti lyginamasis. Panašiai, pavyzdžiui, gali būti amerikiečių lituanistų, germanistų,

rusistų. Tai yra vienos svetimos visuomenės ar kultūros specialistai. Kita vertus, ir amerikocentriškas

tyrimas bus lyginamasis, jeigu jame gretinami JAV ir bent vienai kitai kultūrai ar visuomenei priklau-

santys reiškiniai.

Lyginamąjį metodą nuo kitų priežastinių hipotezių tikrinimo metodų skiria tyrėjo vaidmuo tyrimo

situacijoje (ar jis gali manipuliuoti tyrimo objektais, ar ne) ir tiriamų atvejų (stebėjimo vienetų) skaičius.

Lyginamąjį (komparatyvistinį) tyrimą nuo nelyginamojo dabar aptariama prasme skiria tai, ar tie atve-

jai (stebėjimo vienetai) reprezentuoja tą pačią kultūrą (visuomenę), ar skirtingas. Taikant lyginamąjį

metodą eksperimentiškai nagrinėti ar statistiškai analizuoti, lyginti pagal J. S. Millio kanonus ar taikant

kokybinę lyginamąją analizę galima ir tokius atvejus, kurie visi reprezentuoja tą pačią visuomenę (kul-

tūrą), ir tokius, kurie yra iš skirtingų visuomenių (kultūrų) ar netgi patys yra tokios visuomenės (kul-

tūros). Kad išvengtume painiavos, geriausiai pasinaudoti Daniele Caramanio (2009) siūloma perskyra

tarp lyginamojo metodo ir lyginamosios perspektyvos. Tyrime lyginamoji perspektyva taikoma tada,

kai stebėjimo vienetai (atvejai) reprezentuoja skirtingas kultūras, visuomenes ar jų šeimas (civilizacijas).

Tokius tyrimus galima pagal ką tik aptartą tradiciją ir toliau vadinti komparatyvistiniais. Lyginamasis

metodas taikomas tada, kai tyrėjas siekia patikrinti priežastines hipotezes, negalėdamas manipuliuoti

stebėjimo objektais, o stebėjimų duomenis analizuoja pagal J. S. Millio taisykles arba taikydamas toliau

šioje knygoje aptariamas KLA procedūras.

Taip susitarus dėl terminijos, nuostabos ir painiavos nebeturėtų kelti teiginys, kad lyginamasis

metodas gali būti taikomas ir komparatyvistiniuose (lyginamosios perspektyvos), ir nekomparatyvis-

tiniuose tyrimuose, o komparatyvistiniuose tyrimuose gali būti taikomas ir lyginamasis, ir statistinis,

ir eksperimentinis19 metodai. Dėl jau paaiškintų priežasčių eksperimentinio metodo taikymo galimy-

bės ir lyginamosios (komparatyvistiniuose), ir nelyginamosios perspektyvos tyrimuose yra labai ribo-

tos, tad juose dažniausiai taikomas arba statistinis, arba lyginamasis metodas. Pirmuoju atveju galima

sakyti, kad komparatyvistinis (ar lyginamosios perspektyvos) tyrimas yra vykdomas ekstensyviosios

strategijos pagrindu, o antruoju – kad jis yra pagrįstas intensyviąja strategija. Panašią terminiją vartoja

C. Raginas, skirdamas dvi lyginamojo tyrimo strategijas: kiekybinę „orientuotą į kintamuosius“ (angl.

variable-oriented) ir kokybinę „orientuotą į atvejus“ (angl. case-oriented). Statistinių metodų taikymu

grindžiamas komparatyvistinis tyrimas yra ekstensyvus, nes už didesnį stebėjimo vienetų skaičių „mo-

kama“ paviršutiniškesniu kiekvieno iš jų išmanymu. Komparatyvistinis tyrimas, kuriame taikomas ly-

ginamasis metodas, yra intensyvus, nes atvejų jame nėra tiek daug, kad tyrėjas negalėtų gerai išmanyti

kiekvieno iš jų.

Lyginamoji perspektyva socialiniuose moksluose buvo anksčiausiai pradėta plačiai taikyti antropo-

logijoje – socialinių mokslų disciplinoje, kurią sukūrė Vakarų šalių kolonijinė ekspansija. Kaip teigiama

Calouste’o Gulbenkiano socialinių mokslų pertvarkymo komisijos ataskaitoje

19 Eksperimentinį metodą, kartu ir lyginamąją perspektyvą, taiko, pavyzdžiui, psichologai, kai eksperimentiškai mėgina ištirti, ar kultūrinė priklausomybė turi įtakos spalvų skyrimui, mąstymui, elgesiui mažose grupėse ir pan.

38


XIX a. buvo labai aiškios trys socialinių mokslų skirstymo į disciplinas takoskyros: modernaus,

arba civilizuoto (istorija ir nomotetiniai socialiniai mokslai), ir nemodernaus pasaulio tyrinėjimai

(antropologija ir Rytų studijos); studijuojant modernųjį pasaulį aiškiai skirta praeitis (istorija) ir

dabartis (nomotetiniai socialiniai mokslai); nomotetiniuose socialiniuose moksluose išskirtos rinkos

(ekonomika), valstybės (politologija) ir pilietinės visuomenės (sociologija) studijos (2002, 42).

Antropologai buvo ir statistinio metodo taikymo komparatyvistikoje pionieriai20. Politologijoje ly-

ginamosios perspektyvos pionieriumi galima laikyti Alexį de Tocqueville’į, kuris tyrinėdamas amerikie-

tiškosios demokratijos fenomeną plačiai taikė tarpkultūrinius palyginimus, lygindamas Prancūziją ir

JAV, JAV ir prancūziškąją Kanadą, anglų ir ispanų bei portugalų kolonijas Amerikoje. Sociologijoje jos

pionieriumi tapo M. Weberis, lyginamaisiais Kinijos, Indijos, antikinės ir moderniosios Vakarų civiliza-

cijos tyrimais tikrinęs savo garsiąją hipotezę apie protestantizmo vaidmenį racionalaus antrepreneriško

kapitalizmo genezėje. Abiejų šių tyrėjų lyginimo strategijos buvo intensyvios, nes jie lygino nedaugelį

išsamiai nagrinėjamų atvejų.

Ekstensyvioji strategija lyginamosios perspektyvos tyrimuose įsiviešpatavo po Antrojo pasaulinio

karo, kai Vakarų socialiniai mokslai žengė pirmuosius žingsnius, kurie vedė metodologinio etnocentriz-

mo ir europocentrizmo įveikos link. Tik tada lyginamoji perspektyva buvo pradėta kiek plačiau taikyti

už antropologijos ribų. Šios naujovės anksčiausiai palietė JAV socialinius mokslus, kurie tenkino šios

šalies globalius užsienio politikos, kurios tikslas buvo sustabdyti komunistinio totalitarizmo ekspansiją,

interesus. Daugybę tuo metu prie JAV universitetų įkurtų „regioninių studijų“ (angl. area studies) pro-

gramų vykdomų tyrimų inspiravo modernizacijos teorija, kurios objektas buvo „besivystančių“ šalių

ekonominės, politinės, socialinės ir kultūrinės transformacijos procesai, perėjimo prie tvaraus intensy-

vaus ekonominio augimo, liberalios demokratijos atsiradimo ir konsolidacijos sąlygos. Šiuo laikotarpiu

ekstensyviosios (kiekybinės) strategijos pagrindu atliktų komparatyvistinių tyrimų pavyzdžiai yra 1963

m. paskelbta Gabrieliaus A. Almondo ir Sidney Verbos knyga „Pilietinė kultūra“, 5 metus trukusio ty-

rimo projekto galutinis produktas (Almond ir Verba, 1963), ir Davido C. McClellando (1917–1998)

veikalas „Pasiekianti visuomenė“ (1961).

G. Almondui ir S. Verbai rūpėjo sąlygos, nuo kurių priklauso demokratijos konsolidacija. Svar-

biausia iš jų tyrinėtojai laikė tam tikrą politinę kultūrą, kurią jie vadino dalyvavimo ir skyrė nuo paval-

diniškos bei parapinės kaip kitų grynųjų politinės kultūros tipų. Pačią politinę kultūrą jie suprato kaip

tam tikrą kompleksą pažintinių, emocinių ir vertybinių orientacijų, kurių savitumą bandė atskleisti,

apklausę (taikydami standartizuotą klausimyną) po 1 000 respondentų penkiose šalyse: JAV, Didžio-

joje Britanijoje, Vokietijoje, Italijoje ir Meksikoje. Taip išryškintais politinės kultūros ypatumais jie

aiškino demokratijos stabilumo ir kokybės skirtumus šiose šalyse. D. McClellandas klausė, nuo ko pri-

klauso skirtingi šalių ekonominiai laimėjimai, ir kėlė hipotezę, kad jie gali būti paaiškinti „motyvacijos

20 Aptardamas pirmuosius tokio taikymo mėginimus vienas iš šiuolaikinės statistikos pradininkų Francisas Galtonas (1822–1911) suformulavo garsiąją „Galtono problemą“. Ji iškyla, kai tyrinėtojai, bandydami nustatyti ir apibendrinti ryšius tarp skirtingose kultūrose stebimų kokių nors tų kultūrų požymių, naudoja duomenis iš tokių kultūrų, tarp ku-rių galima manyti buvus dvipusių ar vienpusių įtakų, vadinamų „kultūrine difuzija“. Tai prieštarauja atvejų tarpusavio nepriklausomybės sąlygai, kurią turi tenkinti duomenys statistinėje analizėje, nes atvejai, kurie yra difuzijos proceso produktai, nėra vienas nuo kito nepriklausomi (Schaefer, 1974; Schweizer, 1987, 43–67).

39


pasiekti“ (angl. achievement motivation) stiprumo skirtumais. Šiai motyvacijai matuoti tyrinėtojas pa-

naudojo ne vien apklausas, palygindamas duomenis apie JAV, Italijos, Turkijos, Lenkijos vadybininkų

ir profesionalų motyvaciją pasiekti, bet ir populiariosios kultūros (pavyzdžiui, vaikams skirtų knygų)

kiekybinę turinio analizę.

Kitas garsus kiekybinės strategijos arba statistinio metodo taikymo lyginamosios perspektyvos ty-

rimuose paminklas yra olandų sociologo Geerto Hofstede atliktas universaliųjų kultūros dimensijų

tyrimas. G. Hofstede apklausė tarptautinės kompanijos IBM (International Business Machines) *lialų

darbuotojus 72-ose šalyse ir iš viso sukaupė daugiau negu 116 000 anketų, užpildytų dvidešimčia kalbų

(Hofstede, 2001, 41). Anketos buvo skirtos IBM personalo vadybos reikalams, tačiau tuo metu kompa-

nijos sociologu dirbęs olandų sociologas galėjo anketą papildyti klausimais, kuriuos inspiravo moksliniai

interesai. Statistiškai (faktorinės analizės priemonėmis) išanalizavęs šiuos duomenis, olandų sociologas

išskyrė penkias dimensijas ar atžvilgius, kuriais gali skirtis kultūros. Šiuolaikinėje sociologijoje bene geriau-

siai žinomos Pasaulio vertybių tyrimo (angl. World Values Survey) grupės, kuriai vadovauja amerikiečių

sociologas Ronaldas Inglehartas, periodiškai vykdomos apklausos (žr. www.worldvaluessurvey.org). Kitas

ne mažiau garsus tarptautinis kasmet vykdomas gyventojų nuomonių apklausų tyrimas yra „Tarptautinė

socialinio tyrimo programa“ (angl. International Social Survey Programme, žr. www.issp.org). Be to, nema-

žai tokių apklausų, kurių duomenys yra tinkami lyginamosios perspektyvos tyrimams statistinio meto-

do priemonėmis, vykdo Europos Sąjungos šalių tyrėjai (pavyzdžiui, „Eurobarometrą“, žr. ec.europa.eu/

public_opinion, Europos socialinį tyrimą, žr. www.europeansocialsurvey.org).

Plėtojantis tarptautiniams ir tarpkultūriniams, t. y. lyginamosios perspektyvos, tyrimams, atsirado

ir toliau daugėja literatūros, skirtos metodologinėms ir metodinėms problemoms, kurios iškyla šiuose

tyrimuose, nagrinėti. Komparatyvistinės metodologijos raida bendrais bruožais atspindi pagrindinius

lyginamosios sociologijos raidos etapus. Iš viso joje galima išskirti tris etapus. Pirmaisiais trimis po-

kario dešimtmečiais publikuota literatūra buvo skirta daugiausia tarptautinių ir tarpkultūrinių kieky-

binių (ekstensyviosios strategijos) tyrimų metodinėms problemoms nagrinėti. Tai problemos, kurios

iškildavo: 1) renkant skirtingų kultūrų duomenis ir 2) analizuojant tuos duomenis statistiniais meto-

dais. Simboliniais pirmojo etapo pabaigos ir naujo etapo pradžios riboženkliais gali būti laikoma Ada-

mo Przeworskio ir Henry Teune’o knyga „Lyginamojo socialinio tyrimo logika“ (1970) ir jau minėtas

A. Lijpharto straipsnis „Lyginamoji politika ir lyginamasis metodas“ (1971).

Antrojo etapo metodologinių lyginamosios perspektyvos problemų diskusijos vienaip ar kitaip

susijusios su 1960–1970 m. komparatyvistikoje įvykusiu istoriniu posūkiu. Jo pradininkai nusigręžė

nuo E. Durkheimo, skelbusio statistinį metodą vieninteliu tinkamu priežastinių hipotezių tikrinimo

metodu, ir prisiminė M. Weberio ir A. de Tocqueville’io intensyviąją (orientuotą į atvejus) lyginamojo

tyrimo strategiją ir J. S. Millio eliminacinės indukcijos kanonus, bet ignoravo britų *losofo įspėjimus,

kad jie tinka tik eksperimentiniam tyrimui. Trečiojo etapo pradžią galima simboliškai datuoti 1987 m.,

kai buvo išleista amerikiečių sociologo C. Ragino knyga „Lyginamasis metodas“ (1987), kurioje buvo

padėti KLA pagrindai.

Pirmuoju laikotarpiu paskelbtoje literatūroje daugiausia aptariami keblumai, su kuriais susiduria

tyrėjai, rinkdami duomenis skirtingų kultūrų kontekste ir juos analizuodami. Tai visų pirma keblumai,

40


su kuriais susiduria tarptautinių apklausų organizatoriai. Kai kuriuos klausimus gali būti keblu išversti

į vietinę kalbą. Tie keblumai tuo didesni, kuo tolimesnės viena kitai yra vietinė ir tyrimų organizatorių

kultūra (paprastai amerikiečių arba britų). Gali būti net taip, kad vietinėje kalboje neįmanoma rasti

tikslių originalo žodžių atitikmenų. Kai kurie originaliame klausimyne pateikti klausimai vietiniame

kontekste gali būti nesuprantami respondentui.

Aptardamas jau minėtą garsųjį G. Almondo ir S. Verbos lyginamąjį politinės kultūros tyrimą „Pi-

lietinė kultūra“ (Almond ir Verba, 1963), Alasdairas McIntyre nurodo, kad jeigu mėgintume palyginti,

kas – italai ar britai – yra didesni šalies patriotai, prašydami respondentų išvardyti dalykus, kuriais jie

labiausiai didžiuojasi, susidurtume su problema, kad „aš didžiuojuosi...“ anglų kalba (I am proud of...)

reiškia ne tą patį, ką jis reiškia italams (si sente piu‘ orgoglioso...):

Pasididžiavimo sąvoka Italijos kultūroje, ypač Šiaurėje, tačiau taip pat ir Pietuose, vis dar

yra neatsiejamai susijusi su garbės sąvoka. Didžiuojamasi tuo, kas siejasi su garbe. Paprašyti

išvardyti dalykus, kurie paliečia jų garbę, daugelis italų sąrašo viršuje spontaniškai nurodys savo

moteriškosios lyties giminaičių skaistybę – asociacija, kuri ateitų į galvą labai nedaugeliui anglų

(1978, 268).

Kitą tokių keblumų pavyzdį nurodo A. Przeworskis ir H. Teune, aptardami problemas, su kuriomis

XX a. septintajame dešimtmetyje susidūrė tyrinėtojai, pirmą kartą gavę galimybę įtraukti į tarptauti-

nes apklausas kai kurias tuometines socialistines šalis ir panūdę palyginti vienų ir kitų šalių gyvento-

jų politinį aktyvumą (Przeworski ir Teune, 1970, 103–104). Keblumas tas, kad politinis aktyvumas

komunistinio politinio režimo ir liberaliosios demokratijos sąlygomis reiškia skirtingus dalykus. De-

mokratinėje visuomenėje politinis aktyvumas pasireiškia naryste partijoje, savanoriška veikla partijos

naudai per rinkiminę kampaniją, partijos politinių simbolių viešu demonstravimu, politikai skirtų

skyrių laikraščiuose skaitymu ir kitais veiksmais, kurie totalitarinio arba pototalitarinio režimo kon-

tekste gali turėti visiškai kitokią reikšmę.

Griežtai antisovietiškai nusiteikusio asmens politinis aktyvumas pasireikš kaip tik visų šių veiklos

formų, kurios reikštų lojalumo egzistuojančiam režimui viešą (visai nebūtinai nuoširdų) demonstra-

vimą, boikotu. Kitos tokio asmens politinio aktyvumo formos gali būti užsienio radijo stočių laidų

reguliarus klausymas, politinių anekdotų patikimiems asmenims pasakojimas ir pan. veiksmai. Jeigu

tyrinėtojas ryžtųsi šiuos dalykus įtraukti į anketą, jie greičiausiai būtų nesuprantami demokratinės

šalies gyventojui. Panašių keblumų iškyla operacionalizuojant korupcijos sąvoką. Vakarų šalyse gimi-

naičių protegavimas (nepotizmas) yra laikomas korupcijos forma. Tačiau daugelyje Azijos ir Afrikos

šalių korumpuotu („pagedusiu“) būtų laikomas valdininkas, kuris, išėjęs mokslus ir užėmęs aukštą

postą, nusigręžia nuo savo giminaičių, gentainių, žemiečių ir atsisako jų naudai panaudoti savo padė-

ties teikiamas galimybes.

Svarstant šiuos klausimus, metodologinėje literatūroje naudojamos teorinių konstruktų (sąvokų)

matavimo validumo ir patikimumo sąvokos. Kuo teorinė sąvoka abstraktesnė, tuo kebliau ją opera-

cionalizuoti (apibrėžti empiriniais rodikliais) ir išmatuoti. Du gero teorinės sąvokos rodiklio būtini

41


bruožai yra validumas ir patikimumas. Rodiklis yra patikimas, jeigu jį pakartotinai taikydami tam

pačiam atvejui ir matuodami tą pačią sąvoką, gauname tą patį matavimo rezultatą. Iš principo joks

matavimo instrumentas, pakartotinai juo matuojant tą patį objektą, neduoda to paties rezultato. Re-

zultatų skirtumas gali atsirasti dėl to, kad tarp pirmo ir antro matavimo pasikeitė pati matuojama

savybė (kartais ją pakeičia ir pats matavimo aktas). Jeigu matuojama savybė lieka nepakitusi, mata-

vimo rezultatų skirtumų atsiranda dėl matavimo paklaidų, kurių dydis yra atvirkščiai proporcingas

matavimo patikimumui. Socialiniuose moksluose menką tam tikro rodiklio patikimumą parodo, visų

pirma, rezultatų, kuriuos gauna skirtingi tyrinėtojai, atskirai vienas nuo kito taikantys tą patį rodiklį

tiems patiems objektams, skirtumai.

Rodiklis yra validus, jeigu jis tikrai matuoja tai, ką turi matuoti. Pavyzdžiui, adaptuojant klausimy-

ną kurioje nors kultūroje ir originaliame klausimyne vartojamoms sąvokoms parenkant vietinėje kul-

tūroje speci*škus rodiklius, iškyla problema – ar tikrai jie matuoja tą pačią sąvoką, t. y. ar nagrinėjami

atvejai apskritai yra palyginami? Problemą bene aiškiausiai suformulavo vienas iš žymių tarpkultūri-

nių tyrimų atstovų Janas W. van Dethas:

Jeigu mes, viena vertus, sąvokoms matuoti naudojame rodiklius, speci+škus kiekvienai kultūrai

arba nacionalinei valstybei, iškyla problema, kaip nustatyti tarpkultūrinius ir tarptautinius

skirtumus. Jeigu, kita vertus, sukonstruojame identiškus instrumentus įvairiems kontekstams,

mažai tikėtina, kad gausime tinkamą nacionalinių arba kultūrinių reiškinių matavimo

instrumentą. Kyla klausimas, kaip išlaviruoti tarp Scilės, kuri yra nacionalinio arba kultūrinio

validumo praradimas, ir Charibdės, kuri reiškia pavojų tarpkultūriniam arba tarptautiniam

palyginamumui (1998, 2).

Su vienokiais ar kitokiais keblumais, operacionalizuodami teorines sąvokas, susiduria visų empiri-

nių – ir socialinių, ir gamtos – mokslų atstovai. Socialiniuose moksluose jų iškyla ir tiems tyrinėtojams,

kurie naudoja vienos ir tos pačios visuomenės (kultūros) duomenis, ir tiems, kurie matuoja reiškinius,

priklausančius skirtingoms kultūroms (visuomenėms). Todėl problema gana nuodugniai nagrinėjama

socialinių tyrimų metodų vadovėliuose, taigi toliau čia jos nenagrinėsime.

Kita grupė keblumų tarptautiniuose ir tarpkultūriniuose ekstensyviosios strategijos tyrimuose

atsiranda jau analizuojant surinktus duomenis. Jų pavyzdys gali būti vadinamoji aplinkinės išvados

darymo (angl. ecological inference) problema, kuri iškyla, kai skiriasi statistinio ryšio pobūdis tarp va-

dinamųjų agreguotų (makrolygmens) duomenų ir individualaus lygmens (mikrolygmens) duomenų

(Robinson, 1950; Goodman, 1953; Goodman, 1959; Dogan ir Rokkan, 1969; Langbein ir Lichtman,

1978; King, 1997; King ir kt., 2004). Pavyzdžiui, dar E. Durkheimas pastebėjo, kad neturtingose ša-

lyse savižudybių būna mažiau negu turtingose (Durkheim, 2002, 226–228). Tai statistinis faktas apie

agreguoto lygmens duomenis. Iš jų E. Durkheimas darė priežastinę išvadą, kad skurdas apsaugo nuo

savižudybės. Tačiau ne visi neturtingų šalių gyventojai yra neturtingi, ir ne visi turtingųjų šalių gy-

ventojai yra turtingi. Gali būti ir taip, kad neturtingų šalių neturtingieji žudosi dažniau už turtingųjų

šalių neturtinguosius. Tai būtų individualaus lygmens duomenų statistinis faktas, kuris prieštarautų

E. Durkheimo tezei. Šalyse, kuriose gyventojų daugumą sudaro katalikai, savižudybių gali būti mažiau

42


negu tose, kur dauguma yra protestantai, tačiau kiekvienoje iš jų katalikai gali žudytis dažniau už sa-vosios šalies protestantus21.

Aplinkinės išvados darymo problema neiškyla tuose lyginamosios perspektyvos tyrimuose, kuriuo-se stebėjimo vienetai (atvejai) yra ne individai, *rmos ar kitos palyginti smulkios ir gausios socialinės makrosistemos skirtingose visuomenėse ar kultūrose, bet pačios visuomenės ar kultūros kaip visumos. Duomenų rinkimo fazės produktas šiuo atveju yra duomenų matrica, kurioje eilutės nurodo tam tikras visuomenes ar kultūras, o stulpeliai – kintamuosius, kurie yra šių kolektyvinių darinių savybės. Kai ku-rie iš šių kintamųjų gali būti duomenų apie pavienių individų ar kitų smulkesnio masto socialinių siste-mų savybes apibendrinti rodikliai (pavyzdžiui, vidutinės pajamos vienam gyventojui), o kiti – nurodyti savybes, kurios apibūdina visuomenes ar kultūras kaip visumas (pavyzdžiui, gyventojų tankumas ar politinė santvarka). Statistiškai reikšmingi koreliacijos ir regresijos koe*cientai, kaip statistinės analizės produktas, šiuo atveju parodo statistinį ryšį, kuris sieja tokias kultūrų ar visuomenių makrocharakteris-tikas (pavyzdžiui, ekonominį lygį ir politinės santvarkos pobūdį).

Analizuojant tokio tipo duomenis, dažnai iškyla ir opi analizės rezultatų statistinio reikšmingumo problema. Ją galima iliustruoti 1.2 paveiksle pateiktos duomenų matricos statistinės analizės pavyzdžiu. Tai duomenys apie tarpukario (1918–1939 m.) Europos šalių socialinį ir ekonominį išsivystymą. Jie gali būti panaudoti politikos sociologijoje gerai žinomai (galima sakyti, klasikinei) amerikiečių politologo Seymouro M. Lipseto hipotezei, kad socialinis ir ekonominis šalies išsivystymas yra pagrindinė politi-nės demokratizacijos priežastis, patikrinti (1960, 31)22. Mokslininkas išskyrė keturias šalies ekonomi-nio socialinio ir ekonominio išsivystymo dimensijas: gerovę, industrializaciją, švietimą, ir urbanizaciją, kurioms matuoti sukūrė plačią rodiklių sistemą (Lipset, 1960, 35–38). Kad išvengtume nereikalingų komplikacijų mokomiesiems tikslams skirtoje knygoje (kuo pavyzdys paprastesnis, tuo jis aiškesnis!), pavyzdyje naudosime tik keturių rodiklių duomenis:

vienam gyventojui tenkančios bendrosios nacionalinės pajamos (JAV doleriais, apie 1930 m., �kintamojo pavadinimas – „bnppc“),raštingų gyventojų nuošimtis (apie 1930 m., kintamojo pavadinimas – „rastingumas“), �gyvenančiųjų miestuose, turinčiuose daugiau nei 20 000 gyventojų, nuošimtis (apie 1930 m., �kintamojo pavadinimas – „urbanizacija“) irpramonėje ir kalnakasyboje dirbančiųjų nuošimtis nuo visos darbo jėgos (apie 1930 m., kinta- �mojo pavadinimas – „industrializaci“)23.Nei S. M. Lipsetas, nei kiti tyrėjai, naudojantys ir papildantys jo duomenis (pavyzdžiui, Berg-Schlosser

ir Cronqvist, 2005), neįtraukia į analizę tarpukario Lietuvos. Duomenys apie ją prijungti 1.4 lentelėje24. Taip nagrinėjamų atvejų skaičius padidėjo iki 19. Paskutinis stulpelis lentelėje nurodo, ar liberalioji demokratija

(priklausomas kintamasis) išsilaikė (1), ar žlugo (0), kaip tai buvo Lietuvoje 1926 m. ar Estijoje 1934 m.25

21 Aplinkinių išvadų darymo problemos kartu su matavimo metodologijos klausimais išsamiai išnagrinėtos jau minėta-me A. Przeworskio ir H. Teuno veikale „Lyginamojo socialinio tyrimo logika“ (1970), kuris ligi šiol yra nuodugniausia tarptautinio lyginamojo kiekybinio tyrimo metodologinių problemų studija.

22 Originali formuluotė: „kuo šalis yra labiau išsivysčiusi, tuo didesnė tikimybė, kad joje išsilaikys demokratija (angl. the more well-to-do a nation, the greater the chances that it will sustain democracy).

23 Šiuo rodikliu pakeistas originalus S. M. Lipseto naudotas rodiklis – žemės ūkyje dirbančių vyrų nuošimtis.24 Dėkojame Lietuvos istorijos instituto vyresniajam moksliniam bendradarbiui dr. Gediminui Vaskelai už draugišką

pagalbą, ieškant tarpukario Lietuvos socialinės ir ekonominės statistikos duomenų.25 Nors 1939 m. Čekoslovakijoje demokratijos nebebuvo, ji paprastai priskiriama prie šalių, kuriose demokratija išliko,

nes čia ji žlugo su pačia valstybe, kai ją 1938–1939 m. į gabalus sudraskė hitlerinė Vokietija ir kaimyninės šalys (Lenkija ir Vengrija). O Austrijoje demokratija žlugo dar 1934 m., t. y. keturi metai iki jos kaip nepriklausomos valstybės likvi-dacijos 1938 m.

43


ValstybėBNP gyventojui (JAV doleriais)

Miestų gyvento-jų dalis (proc.)

Raštingųjų dalis (proc.)

Dirbančiųjų pramonėje dalis

(proc.)

Demokratijos rodiklis

Airija 662 25,0 95,0 14,5 1Austrija 720 33,4 98,0 33,4 0Belgija 1 098 60,5 94,1 48,9 1Čekoslovakija 586 69,0 95,9 37,4 1Estija 468 28,5 95,0 14,0 0Graikija 390 31,1 59,2 28,1 0Ispanija 367 43,0 55,6 25,5 0Italija 517 31,4 72,1 29,6 0Jungtinė Karalystė 1 038 74,0 99,9 49,9 1Lenkija 350 37,0 76,9 11,2 0Lietuva 300* 17,3** 80,0*** 6,2**** 0Olandija 1 008 78,8 99,9 39,3 1Portugalija 320 15,3 38,0 23,1 0Prancūzija 983 21,2 96,2 34,8 1Rumunija 331 21,9 61,8 12,2 0Suomija 590 22,0 99,1 22,0 1Švedija 897 34,0 99,9 32,3 1Vengrija 424 36,3 85,0 21,6 0Vokietija 795 56,5 98,0 40,4 0

1.4 lentelė. Socialinio ir ekonominio išsivystymo bei demokratijos rodikliai tarpukario Europos valstybėse apie 1930 m. (Berg-Schlosser ir Cronqvist, 2005, 160).Pastabos* Patikimų duomenų neradome, tačiau pasikonsultavę su šios srities ekspertu dr. Gediminu Vaskela (Lietuvos istorijos institutas) galime teigti, kad skaičius turėtų būti mažiausias tarp analizuojamų šalių, bet tik šiek tiek mažesnis nei Rumunijos. Taigi suteikėme 300 USD reikšmę, kuri tėra tik simbolinė mažiausios reikšmės reprezentacija. Tikslios reikšmės paieškos reikalauja nuodugnių tyrimų, kuriuos neprofesionalams atlikti būtų per sudėtinga. Reikšmių priskyrimas, žinoma, turi šiokios tokios įtakos statistinės analizės rezultatams, tačiau KLA rezultatams nedaro jokios įtakos, nes originalūs kintamieji bet kuriuo atveju sudvireikšminami ir tai padaryti šiuo atveju nebus problemiška.** Pagal: Lietuvos statistikos metraštis (1931) / Lietuvos Respublika. Finansų ministerija, Centralinis statistikos biuras. Kaunas: Valstybinė spaustuvė, 1927–1940; http://gevask.dtiltas.lt/LS1919/HTM/a009.html.*** Suskaičiuota pagal: Mažoji lietuviškoji tarybinė enciklopedija, t. 3, Vilnius: Mintis, 1971, 453–454; Lietuvių enciklopedija, t. 24, Bostonas, 1961, 528; Lietuvos statistikos metraštis (1931) / Lietuvos Respublika. Finansų ministerija, Centralinis statistikos biuras. Kaunas: Valstybinė spaustuvė, 1927–1940; http://gevask.dtiltas.lt/LS1919/HTM/c008.htm; Statistical Yearbook of the League of Nations http://digital.library.northwestern.edu/league/le0268ae.pdf.**** Pagal: Lietuvos statistikos metraštis (1931) / Lietuvos Respublika. Finansų ministerija, Centralinis statistikos biuras. Kaunas: Valstybinė spaustuvė, 1927–1940; http://gevask.dtiltas.lt/LS1919/HTM/a053.html.

D. Berg-Schlosserio ir L. Cronqvisto pavyzdžiu demokratijos išlikimo (žlugimo) ir socialinio bei

ekonominio išsivystymo ryšio analizei pritaikę keletą statistinių procedūrų, gauname rezultatus, ku-

rie pateikti 1.5 lentelėje (plg. Berg-Schlosser ir Cronqvist, 2005, 161)26. Skaičiai šioje lentelėje nurodo,

kokios yra įvairių statistinio ryšio tarp priklausomo kintamojo (demokratijos išlikimo ar žlugimo) ir

pirmame stulpelyje nurodytų nepriklausomų kintamųjų reikšmės.

26 Kai kurie pateikiami rezultatai nesutampa su gautais D. Berg-Schlosserio ir L. Cronqvisto. Taip nutiko ne vien dėl to, kad buvo įtrauktas ir Lietuvos atvejis, bet ir todėl, kad autoriai nepateikė informacijos, kurį iš kelių galimų faktorinės, diskriminantinės, regresinės analizės būdų panaudojo. Taigi nebuvo galimybės visiškai tiksliai pakartoti jų analizės.

44


Kintamieji

Procedūros

Taškinės dviejų serijų koreliacijos

Logistinės regresijos β koe8cientai

Diskriminantinė analizėKanoninė

diskriminantinė funkcija

Wilkso lambda

Bendrosios nacionalinės pajamos gyventojui

0,73** 0,015 1,311 0,435**

Urbanizacija 0,40 0,107 0,199 0,827Raštingumas 0,61** 0,295 0,056 0,607*Industrializacija 0,49* -0,288 -0,669 0,745*Modernizacija 0,66** 2,133* - -

1.5 lentelė. Statistinio S. M. Lipseto hipotezės tikrinimo rezultatai.PastabosPriklausomas kintamasis (dvireikšmis) – demokratijos išlikimas (žlugimas) tarpukario Europoje.Viena žvaigždutė prie skaičiaus reiškia 0,05 lygmens, o dvi – 0,01 lygmens statistinį reikšmingumą.

Ar gauti rezultatai patvirtina S. M. Lipseto hipotezę27? Taškinės dviejų serijų koreliacijos koe*ci-

entai yra statistiškai reikšmingi visais atvejais, išskyrus urbanizaciją, todėl galima teigti, kad beveik

visi rodikliai gali būti laikomi svarbiais nulemiant demokratijos žlugimą (išlikimą). Kai priklausomas

kintamasis yra dvireikšmis (demokratija), o nepriklausomi kintamieji yra kiekybiniai (išmatuoti in-

tervalų arba santykių skalėje), geriausiai tokiems duomenims analizuoti tinka logistinė regresija, kuri

patraukli ir dėl nereiklumo duomenų pasiskirstymui:

Logistinė regresija tinka galiojant gana bendroms prielaidoms: kintamieji X1, …, X

k nebūtinai turi

būti normalieji; nereikalaujama normaliai pasiskirsčiusių paklaidų, nekalbama apie priklausomo

kintamojo homoskedastiškumą (Čekanavičius ir Murauskas, 2002).

Tačiau, atlikę šią statistinę procedūrą, matome, kad nė vienas nepriklausomo kintamojo regresijos

koe*cientas (β) nėra statistiškai reikšmingas.

Kiek geresnį rezultatą gauname, taikydami diskriminantinę analizę. Nors visų nepriklausomų kin-

tamųjų (išskyrus nacionalines pajamas vienam gyventojui) Wilkso statistikos reikšmės yra didokos28,

visos jos yra (išskyrus urbanizaciją) statistiškai reikšmingos bent jau 0,05 lygiu. Neblogos ir kanoninės

diskriminantinės funkcijos savybės – jos Wilkso lambda yra 0,395, kuri yra reikšminga 0,01 lygiu. Apie

lyginamąjį nepriklausomų kintamųjų indėlį į šios funkcijos reikšmių didumą leidžia spręsti kanoninės

diskriminantinės funkcijos koe*cientų absoliutūs dydžiai. Matome, kad didžiausias yra nacionalinių

pajamų vienam gyventojui indėlis (1,311), o antroje vietoje yra industrializacija (–0,669).

Kadangi nepriklausomų kintamųjų reikšmės nėra normaliai pasiskirsčiusios, jie nelabai tinka fakto-

rinei analizei. Tą patį rodo Kaizerio, Meyerio ir Olkino (KMO) matas, kurio reikšmė yra 0,52929. Tačiau

27 Reikia atkreipti dėmesį į tai, kad nei vieno iš keturių nepriklausomų kintamųjų skirstinys nėra suderinamas su norma-liuoju, o tai jau yra kliūtis taikyti daugumą panaudotų statistinių procedūrų (koreliaciją, diskriminantinę ir faktorinę analizę).

28 Kuo šios statistikos reikšmė kintamajam mažesnė, tuo geriau atitinkamas kintamasis diskriminuoja grupes.29 Literatūroje rekomenduojamos ne mažesnės už 0,6 šio mato reikšmės (Čekanavičius ir Murauskas, 2002, 243).

45


Bartleto sferiškumo kriterijus yra statistiškai reikšmingas, nors tai ir nėra nelaukta, nes beveik visi

nepriklausomi kintamieji yra statistiškai reikšmingai ir gana stipriai tarpusavyje koreliuoti. Faktorinė

analizė30 leidžia išskirti vieną vienintelį faktorių, kurio tikrinė vertė (angl. eigenvalue) yra didesnė už

vienetą. Nekyla didesnių abejonių, kaip jį interpretuoti – tai modernizacija, ar šalies modernumas,

kurio atskiros apraiškos yra aukštos bendrosios nacionalinės pajamos, urbanizacija, raštingumas ir

industrializacija. Paskutinėje 1.5 lentelės eilutėje nurodyti šio faktoriaus reikšmių statistinio ryšio su

demokratijos išlikimu (žlugimu) matų (taškinės dviejų serijų koreliacijos ir logistinės regresijos β koe-

*ciento) dydžiai ir statistinis reikšmingumas. Šiuo atveju visi rezultatai statistiškai reikšmingi.

Ir dėl daugumos panaudotų statistinių procedūrų taikymo sąlygų pažeidimo, ir dėl daugelio rezultatų

statistinio nereikšmingumo tik su didelėmis išlygomis galima teigti, kad gauti rezultatai patvirtina S. M. Lip-

seto hipotezę. Keblu tikėtis statistiškai reikšmingų rezultatų, disponuojant tik 19 atvejų. Galima atskirais

atvejais laikyti ne šalis, bet šalis tam tikrais metais (pavyzdžiui, Lietuvą 1918 m., 1919 m., ..., 1939 m.). Taip

galima atvejų ir stebėjimų pridauginti, nors už tai ir tenka sumokėti tam tikrą kainą – tai autokore-

liacijos, ar „Galtono problema“. Juk tokie atvejai nėra nepriklausomi vienas nuo kito, kaip reikalauja

statistikos teorija. Kita galima strategija – išplėsti atvejų aibę erdvėje, į ją įtraukiant, pavyzdžiui, Šiaurės

ir Pietų Amerikos šalis. Tarpukariu beveik visos Afrikos ir dauguma Azijos šalių buvo Vakarų koloni-

jos. Tačiau po Antrojo pasaulinio karo nepriklausomų valstybių skaičius gerokai išaugo. Jeigu tyrėjas

S. M. Lipseto hipotezei tikrinti naudotų duomenis apie dabartines pasaulio šalis (kaip ir daro tyrėjai,

tebedirbantys prie amerikiečių sociologo iškeltos problemos), didelių keblumų dėl stebėjimo vienetų

stokos statistiškai reikšmingai analizei nekiltų: jis disponuotų daugiau negu 200 atvejų.

Ne visada šios išeitys tinka. Gali būti, kad tiriamų atvejų apskritai yra (arba kol kas yra) labai ma-

žai. Tikimybė, kad taip atsitiks, tuo didesnė, kuo tie stebėjimo ar analizės vienetai, su kuriais nori

dirbti tyrėjas, yra stambesni laike ir erdvėje. Antai šiuolaikiniame pasaulyje yra tik 7 ar 8 civilizacijos

ir viena vienintelė (nes ji yra globali) tarptautinė sistema, kurią savo objektu laiko socialinių mokslų

disciplina, žinoma tarptautinių santykių teorijos pavadinimu. Ant rankos pirštų galima suskaičiuoti

šiuolaikines imperijas. Nurodytais atvejais stebėjimo vienetų skaičius nepakankamas, jeigu tie stebė-

jimo vienetai yra ne individai ar smulkesnio masto socialinės sistemos skirtingose civilizacijose, tarp-

tautinėse sistemose ar imperijose, bet pačios tos civilizacijos, tarptautinės sistemos, imperijos. Tyrėjas

gali bandyti įtraukti į savo atvejų aibę visas kada nors Žemėje egzistavusias civilizacijas ar imperijas

(apie hologeistinius estų kilmės amerikiečių (dabar jau vėl estų) politologo Reino Taageperos imperijų

lyginamuosius tyrimus žr. Norkus, 2009, 95–116). Tokie tyrimai buvo populiarūs 7–8 praėjusio am-

žiaus dešimtmetyje. Amerikiečių antropologas Raoulis Narollis jiems sugalvojo net atskirą pavadini-

mą – hologeistiniai (angl. hologeistic), tokiu pavadinimu nurodydamas, kad juose generalinė visuma

(populiacija) yra visoje Žemėje egzistuojančių ar kada nors egzistavusių civilizacijų, imperijų, kultūrų

ar kitokių socialinių makrosistemų ir megasistemų visuomenių aibė (Naroll, 1972).

Skeptikas gali nurodyti, kad taip vienoje populiacijoje veikiausiai atsidurs labai jau skirtingi ir dėl

to sunkiai palyginami atvejai. Todėl vargu ar tokios populiacijos stebėjimais pagrįstas tyrimas bus vai-

singas. Antai ir demokratijos žlugimo ar išlikimo problemą galime analizuoti hologeistiškai, įtrauk-

30 Taikytas pagrindinių komponenčių metodas, faktoriai nesukti, faktorių reikšmės suskaičiuotos regresijos metodu.

46


dami taip pat ir senovės Graikijos polius ar viduramžių miestus. Tačiau vargu ar labai praturtinsime

politikos mokslus, jeigu pranešime, kad pagal S. M. Lipseto teoriją demokratija senovės graikų poliuo-

se žlugo dėl to, kad jie (matuojant bendrųjų nacionalinių pajamų vienam gyventojui, urbanizacijos,

raštingumo ir industrializacijos kriterijais) nebuvo modernūs. Vertingesnių rezultatų veikiausiai gali-

ma tikėtis, iš anksto apribojus tyrimo tikslą ne visa apimančios, bet apribotos tam tikru civilizacijos ar

epochos kontekstu priežastinės hipotezės tikrinimu (pavyzdžiui, apie demokratijos žlugimo ir išlikimo

priežastis XX a. tautinėse valstybėse). Tačiau tada vis dažniau galime susidurti su situacija, kai stebimų

atvejų skaičius nėra pakankamas statistinės analizės metodams taikyti.

Vis dėlto netgi gavęs rezultatą, kuris statistikos teorijos požiūriu yra visiškai nepriekaištingas, ty-

rėjas nebūtinai bus juo patenkintas. Jį gali dominti ne visų XX a. demokratinių režimų išlikimo ir

žlugimo, kad ir kur ir kada jie egzistuotų, bet būtent tarpukario (t. y. tam tikro konkretaus laikotarpio)

Europos (t. y. tam tikro konkretaus regiono) šalių demokratinių režimų išlikimo ir žlugimo priežastys.

Tokiu atveju net sužinojęs, kad platesnės atvejų aibės analizė patvirtina hipotezę, kad demokratijos žlu-

gimo tikimybė šalyse su aukštais socialinio ir ekonominio modernumo rodikliais yra mažesnė negu

šalyse, kurios nuo jų šiais rodikliais atsilieka, jis liks nepatenkintas, nes jį dominančioje atvejų aibėje

liks S. M. Lipseto hipotezei prieštaraujančių atvejų. Tai: 1) neišsivysčiusios šalys, kuriose demokratija

„turėjo žlugti“ (jeigu tarsime, kad S. M. Lipseto hipotezė yra teisinga), bet nežlugo, ir 2) išsivysčiusios

(modernizuotos) šalys, kuriose demokratija „neturėjo žlugti“, bet žlugo.

Taikant logistinę regresiją, tokie nukrypstantys atvejai pasirodo esą Čekoslovakija ir Suomija, ku-

riose ji numato demokratijos žlugimą, ir Vokietija, kurioje numatomas jos išlikimas (iš tikrųjų Vokietija

tarpukario laikotarpiu neabejotinai buvo viena iš moderniųjų pasaulio šalių). Diskriminantinė analizė

numato demokratijos žlugimą Čekoslovakijoje ir Suomijoje, o jos išlikimą – Vokietijoje ir Austrijoje31.

Tikrinamai hipotezei prieštaraujančių atvejų buvimas nesukelia keblumų, jeigu ji keliama ir tikrinama

būtent kaip statistinis teiginys. Prieštaraujantys tokiai hipotezei atvejai silpnina statistinį ryšį tarp tyrėją

dominančių kintamųjų, bet dar nieko nelemia dėl pačios tikrinimo procedūros statistinio reikšmingu-

mo. Jeigu stebimų atvejų daug, o jų pasiskirstymas atitinka konkrečios statistinės procedūros taikymo

sąlygas, statistiškai reikšmingos gali būti ir palyginti silpnos koreliacijos, kurias tyrėjas gali laikyti prie-

žastinio ryšio išraiška. Beje, tokie ryšiai gali būti ir deterministiniai, ir tikimybiniai (stochastiniai).

Kaip žinoma, daugelis gamtos mokslų dėsnių (įskaitant ir kvantinės mechanikos dėsnius, kurie yra

fundamentalūs *zikinės tikrovės dėsniai) šiuolaikinėje gamtotyroje yra statistiniai32. Skirtingai nuo

deterministinių dėsnių, kurie su kiekvienu išsamiai apibrėžtu sąlygų kompleksu susieja tik vieną pa-

sekmę („jeigu yra A, B, C, D, visada yra ir Y“), statistiniai dėsniai su tokio tipo kompleksu susieja tik

tam tikrą pasekmių pasiskirstymą („jeigu yra A, B, C, D, visada su tikimybe p1 įvyksta X, su tikimybe

p2 įvyksta Y, su tikimybe 1 – (p

1 + p

2) įvyksta Z“). Tokią nomologinę statistinę hipotezę gali paneigti

ne pavienių atvejų stebėjimai, bet tokia jų aibė, kurioje stebimų pasekmių pasiskirstymas gerokai nu-

krypsta nuo to, kurį teigia hipotezė.

31 Įdomu pažymėti, kad papildžius stebimų atvejų populiaciją Lietuvos atveju diskriminantinės analizės numatymų ko-kybė pagerėja. Kai ją atliekame su ta pačia populiacija, kurioje nėra Lietuvos, demokratijos žlugimas numatomas taip pat ir Airijoje (plg. Berg-Schlosser ir Cronqvist, 2005, 162).

32 Niekaip negalėjęs su tuo susitaikyti Albertas Einšteinas net yra pasakęs, kad „Dievas nežaidžia kauliukais“.

47


S. M. Lipsetas savo hipotezę formuluoja būtent kaip tikimybinį teiginį: „kuo šalis yra labiau iš-

sivysčiusi, tuo didesnė tikimybė (kursyvu išskirta autorių), kad joje išsilaikys demokratija“. Jis sufor-

muluotas taip neapibrėžtai, kad jį paneigtu galėtume laikyti tik tuo atveju, jeigu tarpukario Europoje

demokratija būtų žlugusi beveik visose išsivysčiusiose šalyse (ne tik Vokietijoje, bet ir Didžiojoje Brita-

nijoje, Prancūzijoje, Belgijoje, Olandijoje ir kt.), bet išlikusi daugumoje mažiau išsivysčiusių šalių. O iš

tikrųjų tarp išsivysčiusių šalių tokių, kuriose būtų žlugusi demokratija, buvo kur kas mažiau (Vokietija

ir Austrija) negu tokių, kuriose ji išliko. Analogiškai, mažiau išsivysčiusių šalių atveju situacija buvo

atvirkštinė. Šį „plika akimi“ pastebimą faktą gana tiksliai ir išreiškia santykinai didelės modernumo

rodiklių ir demokratijos išlikimo statistinio ryšio koe*cientų reikšmės. Jeigu ne menkas atvejų skaičius

ir normalumo kriterijų neatitinkantis jų pasiskirstymas, faktinę stebėjimų aibę galėtume laikyti veikiau

hipotezės patvirtinimu nei paneigimu. Jeigu šių keblumų nebūtų, S. M. Lipseto hipotezę galėtume

laikyti patvirtinta ir tada, jeigu išsivysčiusių šalių su žlugusia demokratija būtų dar daugiau (svarbu tik,

kad, didėjant stebėjimų aibei, nedidėtų jų santykinė dalis).

Tačiau ką daryti, jeigu tyrėjui rūpi būtent demokratijos žlugimo Vokietijoje ar jos išlikimo Suomi-

joje priežastys? Šiuolaikinė *zika draudžia klausti, kodėl prieš sekundę skilo būtent šis urano izotopo

235 atomas, o kiti ne: ji reikalauja pasitenkinti teiginiu, kad urano 235 skilimo pusperiodis yra 703,8

milijono metų. Vieni atomai tiesiog skyla, o kiti ne. Galima teigti, kad po 703,8 milijono metų pusė

dabar egzistuojančių šio izotopo atomų suskils. Bet nei numatyti, kada konkrečiai su kiekvienu iš jų

tai atsitiks, nei paaiškinti, kodėl skilo būtent jis, neįmanoma iš principo. Akivaizdu, kad tai negalioja

tiriant socialinius pokyčius (tokius kaip demokratijos žlugimas konkrečioje šalyje) ir net individualią

elgseną (mums rūpi ne tik bendrosios nusikaltimų priežastys, bet ir kodėl buvo padaryti konkretūs

nusikaltimai).

Kaipgi tyrėjas, pasikliaujantis vien tik statistiniu metodu, gali atsakyti į klausimą apie baigmių,

kurios yra mažai tikėtinos, bet stebimos, priežastis? Viena galima alternatyva – tiesiog įtraukti į analizę

daugiau kintamųjų, t. y. atsižvelgti į tas priežastis, kurios buvo neįtrauktos į pradinę hipotezės formu-

luotę. Taip pat galima atsižvelgti į įtrauktų kintamųjų sąveikas. Taip, nagrinėtame pavyzdyje taikant

logistinę regresiją ir nepriklausomų kintamųjų sąrašą papildant tinkamai parinktais sąveikos terminais

(pavyzdžiui., įtraukus į jį bendrųjų nacionalinių pajamų vienam gyventojui sąveiką su urbanizacija bei

industrializacijos ir raštingumo sąveiką), gaunamas rezultatas, kuriame 19 tarpukario Europos šalių

demokratijos likimas numatomas be klaidų. Tačiau jeigu didinant kintamųjų skaičių (įskaitant ir są-

veikas) stebėtų atvejų skaičius lieka tas pats (kaip yra nagrinėjamu atveju), už tai tenka sumokėti didelę

kainą: gautų rezultatų statistinis reikšmingumas tiek krinta, kad rezultatai darosi niekiniai.

Tačiau tyrėjas gali ir apskritai atsiriboti nuo individualių atvejų aiškinimo, pareikšdamas, kad

pavienių ar konkrečių atvejų tyrimas nėra socialinių mokslų uždavinys. Socialiniai mokslai privalo

atskleisti bendrąsias socialinių reiškinių variacijos priežastis. Tačiau paaiškinti, kodėl konkrečiais atve-

jais stebime išskirtines baigmes, kurios į vieną ar kitą pusę nukrypsta nuo dažniausiai stebimų, taigi ir

statistiškai „normalių“, atvejų, tai jau nebe socialinių mokslų, bet kitos disciplinos (veikiausiai istorijos)

uždavinys. Bendrosios priežastys paaiškina vidutinius, medianinius ar modalinius atvejus, o tie, kurie

48


yra jų pasiskirstymo pakraščiuose, gali būti perduoti istorikų ir kitokių „idiogra*nių“ tyrinėtojų, kurie

atliktų atvejo tyrimus (angl. case study), žinion.

1.3. Atvejo tyrimas ir lyginamosios perspektyvos intensyvioji strategija

Nors atvejo tyrimas (toliau – AT) patenka į tą tyrimo metodų klasi*kaciją, kuri vaizduojama

1.1 paveiksle, daugumos socialinių mokslų metodologų nuomone, jis joje neturi teisės užimti vietos

kaip priežastinių hipotezių tikrinimo metodas. AT kontrolinė galia, jų požiūriu, atrodo esanti mini-

mali, jeigu ne nulinė (dėl neigiamų laisvės laipsnių). Mat kai atvejis vienas, visų kintamųjų (o jų gali

būti labai daug) reikšmės apibūdina tą patį atvejį. O priežastinei hipotezei patikrinti būtina stebėti,

ar (ir kaip) tos reikšmės atitinka viena kitą daugeliu atvejų. Taigi, jei atskiras atvejis atitinka priežas-

tinę hipotezę, jis teturi iliustracijos vertę, o jei jis prieštarauja priežastinei hipotezei, arba gali būti

ignoruojamas (ypač jeigu ta hipotezė yra tikimybinė), arba gali tapti stimulu patikslinti priežastinę

hipotezę.

Taip mąstantys socialinių mokslų metodologai, kuriuos jų oponentai vadina „pozityvistais“, AT

rekomenduoja visų pirma kaip vadinamojo bandomojo (angl. exploratory) tyrimo priemonę, kai ty-

rinėtojas dar tik brandina savo tyrimo projektą: generuoja hipotezes, tikslina populiacijos, kurios

tyrimais tos hipotezės galėtų būti tikrinamos, ribas ir tikrina konstruojamų matavimo instrumentų

(rodiklių) validumą ir patikimumą. Šiuo požiūriu AT turi tik pagalbinę, euristinę, reikšmę ir priklau-

so „atradimo konteksto“ sferai, kurią reikia skirti nuo „pagrindimo konteksto“ (jo sferai priklauso

hipotezių tikrinimas).

Kita vertus, AT socialiniuose ir ypač humanitariniuose moksluose turi senas ir garbingas tradi-

cijas. Būtent AT užsiima dauguma istorikų33. Klasi*kuojant istoriko, nagrinėjančio Lietuvos valsty-

bės atsiradimą, Mindaugo gyvenimą ir valdymą, žydų genocidą Lietuvoje ir pan., tyrimus socialinių

mokslų metodologijos terminais, jie yra ne kas kita, kaip AT, o patys istorikai yra tam tikrų atvejų

specialistai (geri žinovai) (Tilly, 1990). AT taip pat yra itin dažni ir populiarūs kultūrinėje bei sociali-

nėje antropologijoje. Tai, ką daro antropologas, atliekantis lauko tyrimą tam tikroje bendruomenėje,

kaime, subkultūroje, yra būtent AT. Kaip tik šia aplinkybe bent iš dalies galima paaiškinti abipuses

istorikų ir antropologų simpatijas.

AT nėra retas reiškinys ir sociologijos bei politologijos disciplinose, kuriose šiaip jau dažniau

naudojami statistinis ir lyginamasis metodai. Paminėsime vieną kitą tokio tipo tyrimą, tapusį šių

disciplinų klasika. Tai amerikiečių politologo Grahamo T. Allisono knyga „Sprendimo esmė“ (1971),

33 Ši mokymo priemonė yra įvadas į lyginamąjį, o ne atvejo metodą, todėl nėra galimybės gilintis į šiuo metu vykstančias metodologines diskusijas, susijusias su atvejo studijos terminologija. Pateiksime tik vieną svarbų pavyzdį. J. Geringas skiria atvejo tyrimą (angl. case study), kuriuo jis vadina gilų ar intensyvų pavienių atvejų tyrimą, naudojamą tradiciškai suprantamiems socialinių mokslų tikslams (apibendrinimams tikrinti), ir savitikslį „pavienės baigmės tyrimą“ (angl. single outcome study), kurio ryškiausi pavyzdžiai yra idiogra*niai istorikų, besidominčių būtent pavieniais atvejais ir jų unikaliais bruožais, darbai (Gerring, 2001, 187–210).

49


kurioje išsamiai analizuojami Sovietų Sąjungos ir JAV vyriausybių sprendimų priėmimo procesai 1962

m. per Kubos krizę; Roberto S. Lyndo ir Helen M. Lynd knyga „Middletown“34 (1929), vaizduojanti XX

a. pradžios JAV Viduriniųjų Vakarų provincijos miesto gyventojų gyvenimo būdą – pragyvenimo šal-

tinius, buitį ir šeimyninį gyvenimą, jaunosios kartos auklėjimą, religinį gyvenimą; Williamo F. Whyte’o

„Gatvės kampo visuomenė“ (1943), nagrinėjanti italų imigrantų kolonijos (vieno JAV didmiesčių lūš-

nyne 1936-1940 metais) vidaus socialinius santykius; Cli�ordo Shaw knyga (1930), skirta nepilnamečio

nusikaltėlio „kriminalinei karjerai“.

AT dažniausiai dirbama su kokybiniais duomenimis – santykinai mažai struktūruota, paprastai

žodine informacija, kuri tyrinėtojo sugeneruojama stebėjimo, interviu ar dokumentų peržiūros būdu

(Morkevičius ir kt., 2008, 23–26). Istorikai dažniausiai taiko metodą, kuris socialinių mokslų metodų

vadovėliuose paprastai vadinamas dokumentų analize (patys istorikai jį vadina „šaltinių kritika“). AT

gali būti naudojami ir kiekybiniai duomenys, bet tai yra daugiausia aprašomoji statistika, kuri yra neiš-

vengiama didelio atvejo (valstybės, miesto ir pan.) bendro apibūdinimo priemonė (statistinėmis lentelė-

mis ir statistiniais rodikliais, tokiais kaip gyventojų tankumas, gimstamumas, vidutinės pajamos ir t. t.),

o ne analitinė ar inferencinė statistika, naudojama priežastinėms hipotezėms tikrinti.

Kokybiniai tyrimai ypatingi ir vertingi tuo, kad perteikia subjektyvią tiriamųjų perspektyvą, suteik-

dami galimybę pamatyti tiriamą reiškinį į tą reiškinį įtrauktų veikėjų akimis („iš vidaus“, ar „pirmojo

asmens“ perspektyvos). Todėl AT tradiciškai asocijuojasi su hermeneutine, ar „suprantančios socio-

logijos“, teorijos tradicija, kuriai sociologijoje ryškiausiai atstovauja simbolinės sąveikos, fenomenolo-

ginė ir etnometodologinė sociologija (Valantiejus, 2004). Sena ir garbinga AT apologijos tradicija yra

socialinių mokslų ir humanistikos *loso*joje, kurioje jau seniai buvo suformuluoti ir dabar socialinių

mokslų ir humanistikos metodologijos apyvartoje tebecirkuliuojantys argumentai, pagrindžiantys AT

savitumą, mokslinę reikšmę ir vertę.

Tie argumentai vienaip ar kitaip sukasi aplink idėją, kad socialinių mokslų, o ypač humanistikos,

tikslas yra ne tik numatomąją galią turinčių empirinių apibendrinimų paieškos, bet ir reikšmingų (dėl jų

ryšio su praktiniais žmonių interesais) socialinės tikrovės bruožų interpretacija (dažnai – dar ir kritika),

taip pat jų kultūriškai veiksminga reprezentacija žodinės ir nežodinės (visų pirma, vaizdinės) komuni-

kacijos priemonėmis. Kaip teigia C. Raginas:

Šiuo požiūriu fundamentalus socialinių mokslų tikslas yra interpretuoti reikšmingus socialinio

pasaulio bruožus ir taip pagerinti supratimą, kaip atsirado šiuo metu egzistuojanti socialinio

pasaulio tvarka ir kodėl mes gyvename taip, kaip gyvename. Apytikriai bendrieji reguliarumai

(angl. rough general patterns), kuriuos gali būti pajėgūs nustatyti socialinių mokslų atstovai,

tiesiog padeda suprasti speci+nius atvejus; jie nėra laikomi turinčiais numatomąją galią (angl.

predictive). Be to, uždavinys interpretuoti ir paskui reprezentuoti socialiai reikšmingus reiškinius

(arba uždavinys sureikšminti pasirinktus socialinius reiškinius, juos reprezentuojant) yra kur kas

labiau tiesioginis ir apčiuopiamas tikslas (2000, 24).34 Šioje ir kitose toliau nurodomose knygose AT tyrimo objekto tapatybė yra įslaptinta *ktyviais pavadinimais ir vardais.

50


Skirtingai nuo zoologo ar botaniko, tyrinėjančio skirtingoms gyvūnų rūšims atstovaujančius pavie-

nius gyvūnų atvejus kaip tik vienas kitą pakeičiančius ir pačius savaime neįdomius savo rūšies atstovus,

ne visi socialinės tikrovės (kultūros, visuomenės) atvejai tyrinėtojui yra vienodai svarbūs ir reikšmingi,

nes kurio nors vieno iš jų dalis yra jis pats.

Šias idėjas iškėlė jau vokiečių Badeno neokantinės mokyklos teoretikai Wilhelmas Windelbandas

(1848–1915) ir Heinrichas Rickertas (1863–1936), kurie skyrė du mokslo tipus – individualizuojan-

čius (istorinius) ir generalizuojančius. Šiuolaikiniai metodologai, tęsiantys šią tradiciją, nurodo, kad eg-

zistuoja du tyrimų projektų tipai: orientuotas į „plotį“ (ekstensyvusis, arba kiekybinis) ir orientuotas į

„gylį“ (intensyvusis, arba kokybinis) (Sayer, 1992, 241–245). Pirmuoju atveju tyrinėtojas siekia sužinoti

nedaug apie daug atvejų, o antru – daug apie nedaug atvejų (arba apie vieną), o tų atvejų pasirinkimo

kriterijus yra jų kultūrinis, socialinis, politinis ar kitoks reikšmingumas. Gimininga ir (skirtingai nuo

neokantizmo) ligi šiol tebegyvuojanti hermeneutinės *loso*jos tradicija priešino interpretaciją (supra-

timą) ir aiškinimą, pabrėždama ypatingą socialinio tyrėjo santykį su tyrimo objektu (Norkus, 1996,

131–158). Jau neokantinės ir hermeneutinės tradicijos teoretikų darbuose aptinkame idėjų, kuriomis

šiuolaikinėje socialinių tyrimų metodologijoje nusakomas orientuotų į gilų atvejų pažinimą tyrimų

(metodologinėje literatūroje dažniausiai vadinamų „kokybiniais“) savitumas. Svarbiausios iš šių idėjų

apibendrintai pateikiamos 1.6 lentelėje (Norkus, 2008, 100–105).

Tyrimai, orientuoti į kintamuosius (kiekybiniai)

Tyrimai, orientuoti į atvejus (kokybiniai)

(1) Santykis tarp tyrinėtojo ir tyrimo objekto

Nutolę vienas nuo kito Artimi vienas kitam

(2) Tyrinėtojo pozicija tyrimo objekto atžvilgiu

Išorinė (angl. outsider) Vidinė (angl. insider)

(3) Santykis tarp teorijos (sąvokų) ir tyrimo

Tikrinama iš anksto suformuluota teorija Teorija konstruojama tyrimo proceso metu

(4) Tyrimo apimtis (angl. scope)Nomotetinė, arba orientuota į kinta-muosius

Idiogra&nė, arba orientuota į atvejus

(5) Socialinės tikrovės samprataIšbaigta ir apibrėžta kaip „daiktas savyje“, išorinė ir objektyvi veikėjų atžvilgiu

Kintanti, prieštaringa, veikėjų socialiai konstruojama

(6) Duomenų pobūdis Struktūruoti, patikimi, skaitiniai Nestruktūruoti, išsamūs, gilūs

1.6 lentelė. Kai kurie orientuotų į atvejus (kokybinių) ir orientuotų į kintamuosius (kiekybinių) tyrimų skirtumai.

Nauja, taip aiškiai neokantinėje ir hermeneutinėje *loso*joje nesuformuluota, yra gal tik tre-

čioji opozicija, susijusi su jau minėta atradimo konteksto ir pagrindimo konteksto perskyra. Kie-

kybinio tyrimo uždaviniu laikomas tam tikros hipotezės, kuri turi būti suformuluota iš anksto,

tikrinimas. Tokiame tyrime turi būti visiškai tiksliai ir aiškiai apibrėžta ir tyrimo atvejų populiacija

(generalinė visuma). Kokybiniame tyrime tarp hipotezės formulavimo bei generalinės visumos

apibrėžimo ir hipotezės tikrinimo griežtos perskyros nėra. Tyrinėtojas pradeda tyrimą, turėdamas

51


tik palyginti neapibrėžtas ir nelabai aiškias sąvokas bei teiginius, kuriuos jis tuo tyrimu siekia pati-

krinti. Teorija formuojama paties tyrimo eigoje surinktų ir išanalizuotų duomenų pagrindu. Atlie-

kant tyrimą taip pat iš naujo apibrėžiamos tyrinėtojo vartojamos sąvokos, tikslinama tyrimo atvejų

populiacija. Patikslinęs sąvokas ir teiginius, tyrinėtojas renka naujus duomenis. Tam jis taiko ne

atsitiktinės, bet teorinės atrankos principą – ieško tokių naujų atvejų ir duomenų, kurie atrodo esą

reikšmingiausi arba iškalbingiausi jo turimos teorijos požiūriu. Tie nauji duomenys panaudojami

tolesnei sąvokų, teiginių, teorijos, populiacijos peržiūrai, tęsiant tą procesą, kol teorija „prisoti-

nama“, pasiekiant savotišką pusiausvyrą tarp teorijos ir duomenų. Pastebėti, kad artėja prie tokio

prisotinimo ar pusiausvyros taško, tyrinėtojas gali iš to, kad pagal naujus duomenis reikia vis ma-

žiau taisyti teoriją, kuri išaugo ar iškilo pačiame tyrimo procese. Todėl tokia teorija dar vadinama

„pagrįstąja“ ar „įžeminta“ (angl. grounded theory) (Glaser ir Strauss, 1967).

Svarbus yra ir ketvirtojoje eilutėje nurodomas orientuotų į atvejus ir orientuotų į kintamuosius

tyrimų skirtumas. Kokybinių tyrimų apologetai priekaištauja, kad kiekybinių tyrimų praktikai ir me-

todologai nepakankamai dėmesio skiria tiriamų atvejų aprašymo ir klasi*kavimo problemai. Kieky-

binė metodologija esą remiasi prielaida, kad socialinių mokslų nagrinėjamų atvejų populiacijos yra

analogiškos šunų, briedžių ar kitokių gamtinių objektų populiacijoms. Jos egzistuoja kaip tam tikros

natūralios rūšys, kaip atradimo objektas, ir nepriklauso nuo tyrėjo. Tokio požiūrio kritikų teigimu,

socialinių mokslų atvejai yra reiškiniai ar konstrukcijos, kuriamos kalbiniais aprašymo ir klasi*kaci-

jos veiksmais bei egzistuojančios tik dėl tų komunikacinių aprašymo ir klasi*kacijos veiksmų.

Šiuos veiksmus atlieka, pirma, patys tiriami atvejai – žmonės, identi*kuodami save ir kitus kaip

tam tikrų grupių narius ar įvykių dalyvius. Kartu jie socialiai konstruoja savo gyvenamą socialinę

tikrovę. Nors dažnai galima išgirsti, kad dėl žodžių neverta ginčytis („kaip pavadinsi, taip nepa-

gadinsi“), kaip tik dėl žodžių dažnai verda pačios didžiausios aistros ir kariaujami karai. Tie, kurie

vieniems yra „teroristai ir separatistai“, kitiems yra „partizanai ir patriotai“; tai, kas vieniems yra

„apiplėšimas“, kitiems yra „ekspropriacija“ ar „restitucija“. Šiuolaikiniame pasaulyje, kur nepapras-

tai išaugo žiniasklaidos vaidmuo, tradicinius karus jau nebe tik lydi, bet ir pakeičia informaciniai

karai, kuriuose kariaujama dėl to, kieno siūlomą „situacijos apibrėžtį“ priims kon�ikte tiesiogiai

nedalyvaujantys jo stebėtojai35. Antra, kalbinius, konstruojančius socialinę tikrovę, veiksmus atlie-

ka patys tyrinėtojai, pasirinkdami vienokias ar kitokias apibrėžtis, kurios nurodo, kas sudaro jų ti-

riamas populiacijas. Pavyzdžiui, kas sudarys revoliucijų, valstybių, karų ir pan. socialinių reiškinių

populiacijas, iš esmės priklauso nuo to, kokią revoliucijos, valstybės, karo, nusikaltėlio apibrėžtį

pasirinks tyrinėtojas.

AT metodologiniai entuziastai priekaištauja, kad statistinio metodo praktikai dažnai nekritiš-

kai perima tam tikras įprastas, tradicines reiškinių klasi*kavimo schemas (kurios gali būti priimtos

tam tikrų institucijų arba būti savaime suprantamos tam tikroje kultūroje) arba sukuria mažai

35 Antai Rusija nugalėjo Gruziją 2008 m. rugpjūtį įvykusiame „tradiciniame kare“, bet pralaimėjo informacinį karą, ku-riame Gruziją parėmė Vakarų šalys, kontroliuojančios pasaulinę žiniasklaidos erdvę ir priėmusios „gruziniškąją“ situ-acijos apibrėžtį.

52


pagrįstus naujadarus „tam kartui“. Ir viena, ir kita strategija ginčytinos. Pavyzdžiui, tyrinėtojas,

nusprendęs tirti jaunimo nusikalstamumo problemą kiekybiniais metodais, tikriausiai sutapatins

savo atvejų populiaciją su asmenimis, kurie įrašyti į teisėsaugos institucijų įskaitą. O jeigu tos ins-

titucijos į savo įskaitą įtraukia asmenis, kurių nusikaltimas yra ilgų plaukų šukuosenos ar „stilei-

viškos“ kelnės? Kokiame amžiuje jaunystė pasibaigia ir prasideda? Ar egzistuoja atskiras vaikų ir

paauglių nusikalstamumas?

AT ir į atvejus orientuotų metodų apskritai pranašumu jų šalininkai laiko galią išklibinti, „de-

konstruoti“ tokias įprastines, „sudaiktintas“ (angl. rei+ed) reiškinių klasi*kavimo schemas, supro-

bleminant pačią tiriamo reiškinio sąvoką. Pavyzdžiui, gilindamasis į konkrečių asmenų biogra*jos

detales, tyrinėtojas gali aptikti, kad kai kurie asmenys pradeda nusikaltėlio karjerą būtent todėl,

kad daugiau ar mažiau atsitiktinai patenka į teisėsaugos akiratį ir yra atitinkamai „paženklinami“

(stigmatizuojami), susigadindami sau gyvenimą (skirtingai nuo analogiškus nusižengimus pada-

riusių bendraamžių, kurie į nepilnamečių nusikaltėlių sąrašus nepateko). O kartais, gilindamasis į

konkrečius atvejus, tyrinėtojas gali parodyti (ar siekti parodyti), kad tam tikras terminas yra visai

netinkamas ar tuščias, jį taip dekonstruodamas. Svarbų vaidmenį tokioje dekonstrukcijoje atlieka

ir paties termino kilmės bei istorijos analizė, padedanti parodyti, kad jo dabartinė vartosena yra

arbitrali ir nulemta istoriškai atsitiktinių aplinkybių, nors iki tokios analizės atrodė savaime su-

prantama, akivaizdi, atitinkanti „natūralias“ takoskyras tarp socialinių reiškinių (Ragin ir Becker,

1992).

Iš tikrųjų, dauguma problemų, kurias sprendžia atvejų tyrėjai, yra būtent aprašymo, klasi*ka-

cijos problemos: kaip teisingai aprašyti tam tikrą atvejį, kaip jį atriboti nuo kitų? Kitaip sakant, ko-

kios rūšies atvejis yra štai šis konkretus atvejis? Ar tikrai tos, kuriai jį priimta priskirti? Iliustracijai

gerai tinka šiuolaikinių istorikų sprendžiamos problemos. Pavyzdžiui, ar 1917 m. spalį Rusijoje

įvyko revoliucija, ar perversmas? Jeigu revoliucija, tai kokia? Kada ji baigėsi? Ar 1940–1990 metais

Lietuva buvo aneksuota, ar okupuota? Ar Lietuvos komunistų partijos (LKP) nariai visą tą laiką

buvo kolaborantai? Jeigu ne, nuo kurių metų jau buvo galima stoti į LKP, netampant kolaborantu?

Ar Lietuvos nepriklausomybę būtų buvę įmanoma atkurti 1990 m., jeigu visas arba beveik visas

vadovų pareigas tuo metu būtų užėmę nelietuvių tautybės asmenys, lietuviams vieningai atsisakius

kolaboruoti? Ar kolaborantai buvo asmenys, dirbę vokiečių administracijos organuose Lietuvoje

1941–1944 m.?

Įsižiūrėję į AT praktiką, galime konstatuoti, kad ji dažnai reiškia ne iš anksto suformuluotų hi-

potezių tikrinimą duomenimis apie atvejus, kurie, kaip kokie daiktai savyje, egzistuoja iki tyrimo,

bet pačių atvejų konstravimą, interpretuojant tam tikrus duomenis ir faktus kaip priklausančius

tam tikram atvejui (reformacija Lietuvoje, pramonės revoliucija Anglijoje ir pan.). Būtent šią įž-

valgą išreiškia terminas „sintezė“, kuris istorijos metodologijoje tradiciškai vartojamas baigiamajai

istorinio tyrimo fazei įvardyti. Šią konstravimo procedūrą keblu aprašyti kaip hipotezių tikrinimą;

veikiausiai tai yra idėjų ir duomenų dialogas, kurio tikslas yra parodyti, kad tam tikras faktų ir

53


duomenų masyvas sudaro bendrą visumą, kurioje skirtingi aspektai ar požymiai susiderina į tam

tikrą kon*gūraciją. Atvejo tyrinėtojui (taigi, ir istorikui) visų pirma rūpi tų atskirų to paties atvejo

aspektų ar požymių santykiai, o ne klausimas, kaip tas faktas, kad jo tiriamas atvejis turi kokį nors

konkretų požymį, patvirtina ar paneigia tam tikrą bendrą teiginį apie visų tos pačios rūšies atvejų

tam tikrų požymių santykius.

Vis dėlto retas atvejų tyrėjas apsiriboja tik jų aprašymu. Dažniausiai atvejo tyrimuose siekiama

(vienaip ar kitaip išsprendus atvejų aprašymo problemą) ir paaiškinti tam tikrus faktus apie tuos

atvejus. Pavyzdžiui, kodėl Lietuvoje 1926 m. žlugo demokratinis režimas? Kodėl Lietuva 1940 m.

nepasipriešino Sovietų Sąjungos agresijai? Kaip tyrėjas gali pagrįsti tokias vienetines priežastines

hipotezes, kurios atsako į tokio tipo klausimus?

Dominuojančiu šiuolaikinėje mokslo *loso*joje požiūriu vienetinis priežastinis teiginys „e čia

ir dabar įvyko dėl to, kad buvo c1, c

2, ..., c

n“ yra pagrįstas, jeigu yra teisingas ar gali būti išvestas iš

jau patikrintų suformuluotų kaip dėsnis (nomologinių) teiginių „visada, kai būna C1, C

2, ..., C

n,

įvyksta ir E“. Toks atsakymas gana įtikinamas, jeigu žvelgiame, pavyzdžiui, į tuos AT, kuriuos at-

lieka ekspertai, ieškantys lėktuvo ar laivo katastrofos priežasčių. Savo atsakymus jie pagrindžia,

pasiremdami gerai patvirtintais chemijos, *zikos ar jų specialiųjų šakų (pavyzdžiui, aerodinami-

kos) dėsniais. Socialiniuose ir humanitariniuose moksluose atvejų tyrėjas dažniausiai to padaryti

negali. Įsižiūrėjus, ką tokiais atvejais vis dėlto daro tyrėjai, galima konstatuoti, kad jie lygina, sąmo-

ningai ar nesąmoningai argumentuodami pagal J. S. Millio kanonus. Pavyzdžiui, ar tik Lietuvos ir

kitų Baltijos šalių nesipriešinimo sovietinei agresijai 1940 m. priežastis nebuvo ta, kad šiose šalyse

(skirtingai nuo į jas daugeliu atžvilgiu panašios, bet jai pasipriešinusios Suomijos) nebuvo demo-

kratijos (Butkus, 2006).

Tuose vienetinių priežastinių hipotezių pagrindimuose, kuriuos aptinkame socialinių ir huma-

nitarinių mokslų AT (visų pirma, istorijos moksle), toks lyginimas dažniausiai būna nesistemingas,

o dažnai – ir tik netiesiogiai numanomas (angl. implicit). Tačiau galima pamėginti jį praktikuoti

sąmoningai ir sistemingai, taip pagrindžiant jau nebe vienetines, bet bendras, nors ir ribotos ap-

imties, priežastines hipotezes, empiriškai galiojančias tik tam tikriems siaurai apibrėžtiems atve-

jams, aptinkamiems tam tikrame istoriniame ar kultūriniame kontekste. Tokiu atveju tyrėjas siekia

„išplėtoti sąvokas ir apibendrinimus lygmenyje, kuris yra tarp to, kas yra teisinga visų visuomenių

atžvilgiu, ir to, kas yra tiesa apie tam tikrą visuomenę tam tikru laiko momentu ir tam tikroje vie-

toje“ (Bendix, 1963, 532). Taip galima tikėtis siekti socialinių mokslų tikslų (gausinti žinias apie

socialinėje tikrovėje veikiančias priežastis ar net dėsnius), neprarandant AT pranašumų ir kartu

paaiškinant priežastis pavienių (išskirtinių ar nukrypstančių) atvejų, su kuriais susidūręs dažnai

nuleidžia rankas tyrėjas, nusprendęs E. Durkheimo pavyzdžiu tikrinti priežastines hipotezes vien

statistiniais metodais. Būtent to ir tikisi socialinių reiškinių tyrėjai, kurie atstovauja intensyviajai

prieigai lyginamosios perspektyvos (tarpkultūriniuose ir tarptautiniuose) tyrimuose. Jos klasikai ir

pionieriai buvo jau minėti – A. de Tocqueville’is ir M. Weberis. Į jų precedentą ir autoritetą apelia-

vo JAV politologai ir sociologai, kurie baigiantis 7-ajam praėjusio amžiaus dešimtmečiui inicijavo

54


„istorinį posūkį“ sociologinėje ir politologinėje komparatyvistikoje.

Vienas iš pirmųjų ir garsiausių tokio tipo tyrimų pavyzdžių yra Barringtono Moore’o jaunes-

niojo veikalas „Diktatūros ir demokratijos socialinės ištakos. Žemvaldys ir valstietis šiuolaikinio

pasaulio atsiradimo procese“ (1966), kuriame nagrinėjama problema, labai panaši į tą, kuri pa-

vyzdžiuose aptariama ir šioje knygoje. D. Berg-Schlosseris ir jo bendradarbiai klausė, kodėl tar-

pukario Europoje vienose šalyse demokratija žlugo, o kitose – išliko? B. Moore’as klausia, kodėl

vienos šalys iš agrarinių feodalinių visuomenių transformavosi tiesiai į industrines liberaliąsias

demokratijas (Didžioji Britanija, Prancūzija, JAV), o kitose industrializacija ir kiti modernizacijos

procesai atvedė arba į fašistinį (Vokietija, Japonija), arba į komunistinį (Rusija ir Kinija) režimą?

Skirtingai nuo ekstensyviąją (kiekybinę) lyginamosios perspektyvos strategiją praktikuojan-

čių tyrėjų, kuriems rūpi turėti kuo daugiau stebėjimo vienetų (atvejų), B. Moore’as apsiriboja

tik pačiomis didžiausiomis šalimis, nes mažųjų šalių raidą daugiau lemia ne vidinės, o išorinės

priežastys (Lietuvos atvejis šiuo atžvilgiu yra labai iškalbingas). Taigi, tik didžiųjų šalių atvejai

yra, griežtai kalbant, nepriklausomi ir turi mokslinę vertę. Be abejo, išorinės priežastys svarbios

ir didžiųjų šalių raidai, bet nagrinėjant nedaugelį atvejų į jų tarpusavio įtaką (difuziją) atsižvelgti

lengviau negu dirbant su daugybe atvejų, kurių pavieniui tyrėjas nėra pajėgus labai gerai išmanyti.

Iš viso tyrėjas analizavo 8 atvejus, įtraukdamas į jų populiaciją ir Indiją, kurioje nebuvo revoliuci-

jos, nors egzistavo demokratija, tačiau beviltiškai (kaip atrodė 7-ajame XX a. dešimtmetyje) strigo

industrializacija ir kiti modernizacijos procesai.

Toliau (ir vėl – skirtingai nuo ekstensyviosios strategijos), B. Moore’ui rūpi ne bendrosios ar

universaliosios modernizacijos (ir demokratizacijos) priežastys, bet kelių į modernybę ir libera-

liąją demokratiją įvairovė. Vieną ir tą pačią pasekmę gali sukelti skirtingos priežastys. Gal yra ne

vienas, bet keli keliai į liberaliąją demokratiją? B. Moore’as tokią hipotezę ir tikrina. Jis teigia, kad

socialinė ir ekonominė modernizacija pati savaime nelemia demokratizacijos, nes konkrečios ša-

lies nueito modernizacijos kelio neišvengiama pasekmė ir kaina gali būti fašistinė ar komunistinė

diktatūra. Tad, priešingai nei teigia S. M. Lipsetas, nedemokratinis politinis režimas gali būti ne

tik šalies atsilikimo, bet ir jos modernumo padarinys ar išraiška, jeigu tas modernumas pasiektas

modernizuojantis ne tuo keliu, kuris veda tiesiai į liberaliąją demokratiją, bet vienu iš tų, kuriame

šalies politinės raidos kulminacija yra fašistinis ar komunistinis režimas. Būdami nedemokra-

tiniai, jie taip pat yra modernūs, tuo skirdamiesi nuo senovinių ar tradicinių autoritarinių ar

autokratinių režimų.

B. Moore’as modernizacijos kelius skyrė pagal tai, ar jų pradžioje buvo smurtinė (angl. violent)

buržuazinė revoliucija, ar revoliucija „iš viršaus“, ar valstiečių revoliucija „iš apačios“, nušlavusi

ir žemvaldžių aristokratinį elitą, ir buržuaziją36. Atsakymo į klausimą, kas lėmė vienokį ar kitokį

revoliucijos pobūdį, jis toliau ieškojo šių šalių agrarinės istorijos ypatybėse ir klasių galios santy-

36 Valstiečių revoliucijos į valdžią iškėlė politines jėgas, kurių ideologija buvo marksizmas-leninizmas. Tos jėgos šias revoliucijas skelbė „socialistinėmis“ darbininkų klasės revoliucijomis. B. Moore’o požiūriu, tai ideologinė misti*kacija, nes darbininkai ir Rusijoje, ir Kinijoje tebuvo mažuma, neatlikusi (ypač Kinijoje) revoliuciniuose įvykiuose bent kiek reikšmingesnio vaidmens.

55


kiuose. B. Moore’o teigimu, ten, kur žemės ūkio komercializacija, lydima valstiečių ekspropriaci-

jos, vyko sklandžiai, o buržuazija buvo stipri, iš karto įsitvirtino demokratinė politinė santvarka.

Tai Didžioji Britanija, o iš dalies – ir Prancūzija, kurioje šie procesai vyko sunkiausiai, todėl poli-tinė istorija buvo pati audringiausia (liberaliosios demokratijos konsolidaciją XIX a. kelis kartus pertraukė autoritarizmo tarpsniai, kuriuos visgi keblu gretinti su XX a. fašizmu ir autoritarizmu).

Vokietijoje ir Japonijoje buržuazija buvo silpna, o politinę valdžią savo rankose išlaikė žem-

valdžių klasė, kuri buvo pakankamai stipri kontroliuoti valstiečius. Ji vykdė dalines reformas „iš

viršaus“, o industrializacija vyko valstybės iniciatyva bei ištekliais, *skalinės valstiečių eksploata-

cijos sąskaita. Tokios vidaus politikos sukeltus prieštaravimus žemvaldžių klasė mėgino išspręsti

išorinės ekspansijos politika, kurios vidinė pasekmė ir kaina buvo fašizmo įsigalėjimas. „Refor-

mų iš viršaus“ ir valstybės *nansuojamos industrializacijos keliu mėgino eiti ir Rusijos valdančioji

žemvaldžių klasė, bet klasių jėgų santykis kaime buvo kitoks, ir ją nušlavė „valstiečių revoliucija iš

apačios“. Ant šios revoliucijos bangos iškilusios į valdžią komunistinės diktatūros Rusijoje ir Kini-

joje eksproprijavo valstiečius ir jų sąskaita įvykdė šalies industrializaciją.

Skirtingai nuo daugelio tyrėjų, kurie pilietinį karą JAV laikė apmaudžia politikos nesėkme, ku-

rios buvo galima išvengti, taikiai, palaipsniui panaikinus juodaodžių vergovę, B. Moore’as įrodinė-

jo, kad be šio karo antroje XIX a. pusėje JAV vidaus politinė istorija galėjo pasukti tuo pačiu keliu,

kuriuo ji tuo metu nuėjo kaizerinėje Vokietijoje, kur politinė valdžia atsidūrė „rugių ir plieno“ (t. y.

Prūsijos junkerių ir stambiųjų Ruhro pramonininkų) rankose, o šalies demokratizavimas buvo

užblokuotas. Jeigu JAV pilietiniame kare Pietų vergvaldžiai nebūtų buvę sutriuškinti, ten galėjo

susidaryti „medvilnės ir plieno“ sąjunga su analogiškomis pasekmėmis politinei šalies raidai. Pilie-

tinis karas JAV – tai šios šalies buržuazinė revoliucija, palyginama su XVII a. Anglijos ir 1789–1794

m. Prancūzijos revoliucijomis. Neįvykusių arba nesėkmingų revoliucijų „iš apačios“ Vokietijoje ir

Japonijoje kaina buvo dviejų pasaulinių karų aukos, o kelias demokratijai šiose šalyse buvo atver-

tas tik tada, kai žemvaldžių klasė buvo politiškai sutriuškinta smurtiniu įsikišimu iš išorės, kai po

pralaimėto Antrojo pasaulinio karo demokratiją įvedė okupantai (JAV)37.

Galutinai intensyviąją strategiją sociologinėje ir politologinėje komparatyvistikoje įteisino [e-

dos Skocpol knygos „Valstybės ir socialinės revoliucijos: lyginamoji Prancūzijos, Rusijos ir Kinijos

analizė“ (1979) sėkmė. Šioje knygoje T. Skocpol ieško atsakymo į klausimą, kodėl vienose šalyse

įvyko socialinės revoliucijos (nesvarbu, kokia buvo jų ideologija – liberalioji buržuazinė ar mark-

sistinė socialistinė), o kitose – ne. Kaip ir B. Moore’as, ji dėmesį sutelkia į didelius ir stambius,

taigi ir santykinai vienas nuo kito nepriklausomus atvejus, tik dar siauriau nustato savo hipotezės

galiojimo sritį (angl. scope), apribodama ją šalimis, nepatyrusiomis kolonijinio jungo (taigi, į ją

nebepatenka Indija). Pasak T. Skocpol pateiktos apibrėžties, „socialinės revoliucijos yra greitos

pamatinės (angl. basic) visuomenės valstybinės ir klasinės struktūros transformacijos, kurias lydi

ir iš dalies įgyvendina iš apačios kylantys sukilimai klasiniu pagrindu (angl. class-based revolts)“

37 B. Moore’o knyga paskelbta 1966 m., tad nenuostabu, kad autorius liberaliosios demokratijos perspektyvų Rusijoje ir Kinijoje klausimo nenagrinėjo. Taigi kyla klausimas, ar ir šiose šalyse liberalioji demokratija gali įsigalėti tik tada, kai jas kada nors sutriuškins ir iš išorės demokratizuos Vakarų liberaliosios demokratijos (pavyzdžiui, panaudodamos savo būsimą technologinį pranašumą aerokosminėje ginkluotėje, kuris leis „chirurginiu smūgiu“ likviduoti priešo vadavie-tes ir atsakomojo raketinio-branduolinio smūgio potencialą).

56


(1979, 33). Ši apibrėžtis yra siauresnė už tą, kuria operavo B. Moore’as, nes XVII a. vidurio religinis

vidaus karas Anglijoje į T. Skocpol revoliucijų sąrašą nepatenka.

Kitas T. Skocpol ir B. Moore’o koncepcijų skirtumas yra tas, kad T. Skocpol kur kas didesnę

reikšmę skiria išorinėms atskirai paimtos šalies (net ir labai didelės) atžvilgiu socialinės ir politi-

nės kaitos priežastims. Amerikiečių sociologė teigia, kad socialinės revoliucijos kyla, kai vis dar

agrarinės (t. y. neindustrializuotos) valstybės įsitraukia į geopolitines varžybas su modernizacijos

pionierėmis (iš pradžių – Anglija, vėliau – ir jos pasekėjomis). Pirmiausia ji apžvelgia sociologinėje

literatūroje aptinkamus socialinių revoliucijų aiškinimus:

klasikinį marksistinį socialinių revoliucijų aiškinimą gamybinių santykių ir gamybinių jėgų �

nebeatitikimu;

socialinę psichologinę revoliucijos teoriją, kuri revoliucijas aiškina santykinio nepritekliaus �

jausmu (angl. relative deprivation) – neatitikimu tarp to, ką žmonės gauna ir to, ką mano

turį teisę gauti;

išteklių mobilizacijos teoriją, kuri lemiamą vaidmenį teikia grupių, kovojančių dėl valdžios, �

išteklių dinamikai (revoliucijas sukelia organizuotos grupės, turinčios pakankamai išteklių,

visų pirma, organizacinių);

sistemos vertybių teoriją, kuri revoliucijas aiškina neatitikimais tarp socialinių sistemų ver- �

tybių ir pasikeitusios jų egzistavimo aplinkos.

Šių teorijų analizė mokslininkei leidžia išskirti kintamuosius, kurie nurodo galimas revo- �

liucijos priežastis.

Amerikiečių sociologė pateikia ir savo „struktūrinę“ aiškinamąją hipotezę, pagal kurią socia-

linių revoliucijų priežastys yra valstybės aparato griūtis (angl. state breakdown) ir valstiečių suki-

limai. Valstybės aparato griūtį lemia tarptautinės politikos nesėkmės (visų pirma, kariniai pralai-

mėjimai) ir žemvaldžių pasipriešinimas *skalinėms reformoms, kurios būtinos valstybės karinei

galiai padidinti. Žemvaldžiai priešinasi tokioms reformoms, nes jos reiškia dalies jų iš valstiečių

gaunamos rentos perskirstymą valstybės naudai. Kita vertus, kai valstybės aparatas subyra, visą

laiką vykstantys valstiečių bruzdėjimai virsta masiniais sukilimais, nušluojančiais žemvaldžius ir

valstybės aparato likučius.

Susiklosčiusia situacija pasinaudoja radikaliųjų kontraelitų atstovai, konkuruojantys tarpusa-

vyje dėl valdžios porevoliucinėje situacijoje. Ta kova veikia kaip natūrali atranka, užtikrindama

pergalę tos kontraelito grupuotės, kuri pademonstruoja geriausius organizacinius, taigi, ir valsty-

bės atkūrimo, gebėjimus. Kaip teigia T. Scopol:

Aš įrodinėjau, kad: 1) valstybės administracinės ir karinės organizacijos žlugimas, sustiprėjus

labiau išsivysčiusių užsienio valstybių spaudimui, ir 2) agrarinės socialinės ir politinės

struktūros, palengvinančios plačius valstiečių maištus prieš žemvaldžius, kartu paėmus,

buvo socialinių revoliucinių situacijų, prasidėjusių Prancūzijoje 1789 m., Rusijoje 1917 m. ir

Kinijoje 1911 m., pakankamos priežastys (1979, 154).

57


T. Skocpol darbams būdingas ir aukštas metodologinio sąmoningumo lygis: autorė siekia aiš-

kiai išdėstyti ir apibrėžti savo priežastinės hipotezės tikrinimo logiką. Ji ne be pagrindo laiko savo argumentaciją anksčiau jau aptartų J. S. Millio eliminacinės indukcijos kanonų taikymu (Skocpol ir Somers, 1980, 185–186). Tikrindama savo hipotezę, T. Skocpol analizavo tris teigiamos baigmės (dideles, nepatyrusias kolonijinio jungo agrarines šalis, kuriose socialinės revoliucijos įvyko) ir penkis neigiamos baigmės atvejus (dideles, nepatyrusias kolonijinio jungo agrarines šalis, kurios daugeliu atžvilgių buvo panašios į teigiamos baigmės atvejus, bet skyrėsi nuo jų tuo, kad jose so-cialinės revoliucijos neįvyko). Teigiamos baigmės atvejai – tai Prancūzija 1787–1800 m., Rusija 1917–1921 m. ir Kinija 1911–1949 m. Neigiamos baigmės atvejai – tai Anglija 1640–1689 m.38, Rusija 1905–1907 m., Vokietija 1848–1850 m., Prūsija 1807–1814 m. ir Japonija 1868–1873 m. (žr. 1.7 lentelę).

Atvejai

T. Skocpol nurodomi priežastiniai veiksniai (kintamieji)

Eliminuotų kintamųjų (priežastinių veiksnių) pavyzdžiai

Baigmė

Valstybės aparato griūtis

Valstiečių sukilimai

Santykinio nepri-tekliaus jausmas

Miesto darbinin-kų sukilimai

Socialinė revoliucija

Prancūzija 1787–1800 m.

1 1 1 1 1

Rusija 1917–1921m.

1 1 1 1 1

Kinija 1911–1949 m.

1 1 1 0 1

Anglija 1640–1689 m.

1 0 1 … 0

Rusija 1905–1907 m.

0 1 1 … 0

Vokietija 1848–1850 m.

0 0 1 … 0

Prūsija 1807–1814 m.

0 0 1 … 0

Japonija 1868–1873 m.

0 0 1 … 0

1.7 lentelė. T. Skocpol socialinių revoliucijų aiškinimų analizės duomenys39.

T. Skocpol teigimu, ji taiko eliminacinės indukcijos panašumo ir skirtumo taisykles. Iš tikrųjų, pana-

šumo taisyklė leidžia eliminuoti iš galimų priežasčių sąrašo miesto darbininkų sukilimus, bet palieka net

tris sąlygas, kurios gali pretenduoti į būtinų socialinės revoliucijos sąlygų vaidmenį. Skirtumo taisyklės

taikymas keblus, nes nėra taip, kad atvejai, besiskiriantys priklausomojo kintamojo reikšme, likusiais

atžvilgiais skirtųsi tik vienintelio kintamojo reikšme. Todėl verta patikslinti, kad iš tikrųjų amerikiečių

sociologė taiko jungtinę panašumų ir skirtumų taisyklę (žr. 1.1 poskyrį). Eliminavus nepriklausomus

38 Apie XVII a. Angliją T. Skocpol teigia, kad tenykščiai socialiniai pokyčiai nebuvo pakankamai gilūs, kad būtų vadinami „socialine revoliucija“.

39 Lentelėje pateikti tik du konkuruojančių teorijų nurodomi kintamieji; vieno jų – miesto darbininkų sukilimai – reikš-mes T. Skocpol aptaria ne visais nagrinėjamais atvejais. Lentelėje panaudota Jameso Mahoney T. Skocpol koncepcijos analizė (Mahoney, 1999, 1 159).

58


kintamuosius, kurių reikšmė pasitaiko būti „0“, kai nepriklausomo kintamojo reikšmė yra „1“, toliau

dar eliminuojami ir nepriklausomi kintamieji, kurių reikšmė pasitaiko būti „1“, kai priklausomojo kin-

tamojo reikšmė yra „0“.

Šis patikslinimas leidžia pastebėti ir tam tikrus „povandeninius rifus“, su kuriais susiduria J. S. Mil-

lio kanonų taikymas neeksperimentiniame tyrime, kai ignoruojamas paties britų *losofo įspėjimas,

kad socialiniams mokslams (kur eksperimentai yra retenybė) jo suformuluotos eliminacinės induk-

cijos taisyklės (gal išskyrus 5-ąją, kuriai išimtį darė ir E. Durkheimas) netinka. Įsižiūrėję į 1.7 lentelę,

turime konstatuoti, kad, taikydama jungtinę panašumo ir skirtumo taisyklę kiekvienam iš kintamųjų

atskirai, T. Skocpol būtų turėjusi eliminuoti visus kintamuosius. Antrą kartą (neigiamos baigmės atve-

jais) taikant panašumo taisyklę, valstybės aparato griūtis ir valstiečių sukilimai eliminacijos išvengia tik

todėl, kad mokslininkė valstybės aparato griūties ir valstiečių sukilimų kombinaciją vertina kaip vieną

sąlygą. Priešingu atveju ji turėtų eliminuoti jas abi: pirmąją – dėl XVII a. Anglijos atvejo, o antrąją – dėl

1905–1907 m. Rusijos atvejo (Mahoney, 1999, 1 158).

Kai valstybės aparato griūtis ir valstiečių sukilimai pavieniui įtraukiami į priežastinės hipotezės tikri-

nimą, taikant J. S. Millio eliminacinės indukcijos kanonus (panašumo taisyklę), nustatoma, kad tai tik

būtinos socialinės revoliucijos sąlygos. Pakankamų sąlygų, lygindami vieno atskirai paimto nepriklau-

somo kintamojo reikšmių pasiskirstymą su priklausomo kintamojo reikšmių pasiskirstymu, nagrinėja-

mame pavyzdyje apskritai nerandame. Tokių sąlygų statusą čia turi tik dviejų būtinų sąlygų kombinacija

(konjunkcija). Susiduriame su reiškiniu, kurį priežastingumo sąvokos analitikai vadina konjunktūriniu

priežastingumu: sąlyga yra priežastinė tik su kitomis sąlygomis (esant konjunkcijai). J. S. Millis tokį

priežastingumą vadino „cheminiu“, nes geras jo pavyzdys yra cheminės reakcijos (pavyzdžiui, vande-

nilio ir deguonies virtimas vandeniu): jos neprasideda, kol nėra visų reikalingų sudedamųjų dalių ir

aplinkos sąlygų. Pagal T. Skocpol teoriją pakankama socialinės revoliucijos sąlyga yra dviejų būtinų ir

tarpusavyje sąveikaujančių sąlygų – valstiečių sukilimų ir valstybės aparato griūties – kombinacija (kon-

junkcija). Tokią išvadą iš jos duomenų padaryti J. S. Millio kanonai nedraudžia, bet, būdami orientuoti

į eksperimentinio tyrimo praktiką, kur tyrėjas viena sąlyga manipuliuoja, kitas kontroliuodamas, jie

kalba būtent apie pavienių sąlygų, o ne jų kombinacijų lyginimą.

Panašių keblumų iškyla ir mėginant rekonstruoti B. Moore’o teorijos tikrinimo logiką. T. Skocpol

joje įžvelgė tas pačias – skirtumo ir panašumo – eliminacinės indukcijos taisykles:

„Diktatūros ir demokratijos socialinės ištakos“ identi*kuoja tris alternatyvius politinius kelius į mo-

dernųjį pasaulį: 1) per „buržuazinę revoliuciją“ į liberaliąją demokratiją; 2) per „revoliuciją iš viršaus“ į

fašizmą ir 3) „per valstiečių revoliuciją“ į komunizmą. Priežastiniais kintamaisiais, kurie nurodo buržu-

azijos ir žemvaldžių galios santykius, žemės ūkio komercializacijos būdus ir valstiečių bendruomenių

bei santykių su žemvaldžiais tipus, B. Moore’as siekia paaiškinti, kodėl atskiros šalių grupės ėjo tuo, o ne

kitu keliu. Kiekviename iš šių kelių B. Moore’as argumentuoja pagal panašumo metodą. Kiekvienam iš

šių kelių priklauso dvi ar trys tautos, apie kurių istorinę raidą B. Moore’as formuluoja bendrą priežastinį

argumentą, kartais naudodamas atvejų skirtumus, kad eliminuotų galimus alternatyvius argumentus.

Tuo pačiu metu lygindamas tris pagrindinius išskirtus kelius B. Moore’as šiek tiek taiko skirtumo meto-

59


dą, nes aptardamas kiekvieną iš atskirų kelių B. Moore’as kartais nurodo vieną ar abu likusius, panaudo-

damas jų raidos modelių (angl. developmental patterns) skirtingumą priežastiniams argumentams apie

kitą kelią pagrįsti (Skocpol ir Somers, 1980, 183–184).

B. Moore’o argumentacijos logikos formaliosios rekonstrukcijos ką tik pacituotos autorės nepateikė.

Gerokai supaprastinta ji pateikiama 1.8 lentelėje.

AtvejisBuržuazinė revoliucija

Revoliucija iš viršaus

Valstiečių revoliucija

ModernizacijaTiesus kelias į libera-liąją demokratiją

Anglija 1 0 0 1 1JAV 1 0 0 1 1Prancūzija 1 0 0 1 1Vokietija 0 1 0 1 0Japonija 0 1 0 1 0Rusija 0 0 1 1 0Kinija 0 0 1 1* 0Indija 0 0 0 0 1

1.8 lentelė. B. Moore liberaliosios demokratijos socialinės kilmės aiškinimo analizės duomenys. Pastaba* Nors 7-jame XX a. dešimtmetyje ir Kinija, ir Indija buvo agrarinės šalys su mažu BVP vienam gyventojui, B. Moore’as Kiniją laikė modernia šalimi dėl palyginti (ypač su Indija) aukšto gyventojų raštingumo lygio, mažo kūdikių mirtingumo, moterų emancipacijos ir pan. Įprasta modernumą visų pirma sieti su turtu (dideliu BVP) vienam gyventojui. Tačiau argi šalis negali būti palyginti neturtinga ir neabejotinai moderni (kaip antai šiuolaikinė Lietuva)? Ir ar negali ji būti labai turtinga, bet nemoderni (kaip antai Kuveitas ar Saudo Arabija)? Be to, modernumą galima matuoti santykinai – tam tikros epochos ar civilizacijos atžvilgiu. Vakarietiškas modernumas XIX a. viduryje reiškė ne tą patį, ką jis reiškia XXI a. pradžioje. Analogiškai šiuolaikinis kiniškas ar indiškas modernumas nebūtinai reiškia tą patį, ką reiškia šiuolaikinis vakarietiškas modernumas (apie skirtingas modernumo sampratas šiuolaikinėje lyginamojoje sociologijoje žr. Norkus, 2008, 100–105).

T. Skocpol socialinių revoliucijų aiškinime J. S. Millio kanonai, taikomi pavienėms sąlygoms, padeda

išryškinti bent jau būtinas socialinės revoliucijos sąlygas. Tikrindami B. Moore’o tiesaus kelio į liberaliąją

demokratiją aiškinimą pagal jungtinę panašumo ir skirtumo taisyklę ir taikydami ją pavienėms sąly-

goms, jokių būtinų sąlygų apskritai nerandame. Pripažinti buržuazines revoliucijas pakankama tiesaus

kelio į liberaliąją demokratiją sąlyga galėtume, tik į neigiamos baigmės atvejų palyginimą (pagal jungtinę

panašumo ir skirtumo taisyklę) įtraukę teigiamos baigmės atvejų lyginimu jau eliminuotą pirmąjį kinta-

mąjį (buržuazines revoliucijas). Tačiau ši taisyklė tokios galimybės nenumato, nes yra skirta hipotezėms

apie tokias priežastis, kurios yra būtinos ir pakankamos tyrėją dominančios baigmės sąlygos, tikrinti.

Taikydami ją tiksliai pagal J. S. Millio formuluotę, jau teigiamos baigmės atvejų lyginimu eliminuotume

visas 1.8 lentelėje nurodytas hipotetines priežastis, t. y. turėtume padaryti išvadą, kad nei nuo revoliuci-

jos tipo, nei nuo modernumo nepriklauso, ar tiesus yra didelės šalies kelias į liberaliąją demokratiją40.

40 Žinoma, išvados bus kitokios, jeigu iš nagrinėjamų atvejų aibės pašalinsime Indijos atvejį; kad ir T. Skocpol siūlomu būdu, apribodami B. Moore’o teorijos apimtį (angl. scope) tik didelėmis šalimis, kurios analizuojamu laikotarpiu nebu-vo praradusios valstybinės nepriklausomybės. Kita vertus, jeigu mums rūpi ne išgelbėti teoriją, o pažinti tiesaus kelio į liberaliąją demokratiją priežastis, nebūtų protinga ignoruoti šalies, kuri yra gyventojų skaičiumi pati didžiausia libe-ralioji demokratija, tokia tapusi tiesiu keliu, nors joje nebuvo nei tų sąlygų, kurias pabrėžė ekstensyviąją lyginamosios perspektyvos strategiją praktikuojančių tyrėjų demokratizacijos aiškinimas socialine ir ekonomine modernizacija, nei tų sąlygų, kurias nurodė šio aiškinimo kritikas B. Moore’as. Matyt, šiuo atveju svarbiausią vaidmenį suvaidino išorinės priežastys – pokolonijinės šalys, kurioms „nusišypsojo laimė“ būti Didžiosios Britanijos kolonijomis, į demokratiją perėjo sėkmingiausiai.

60


Toks būtų J. S. Millio kanonų (tiksliau, jungtinės panašumo ir skirtumo taisyklės) taikymo rezulta-

tas visose tyrimo situacijose, kuriose susiduriame su vadinamuoju daugeriopu priežastingumu (angl.

plural causality). Tai situacijos, kai tą patį padarinį gali sukelti dvi ar daugiau alternatyvių pakankamų

priežasčių. Buitinis pavyzdys gali būti nužudymas – yra daugybė alternatyvių būdų nutraukti žmogaus

gyvybę (sušaudyti, nunuodyti, nukirsti galvą ir t. t.), iš kurių kiekvienas yra pakankama, nors ir nebūtina

mirties sąlyga (nors būna ir taip, kad mirtis turi daugiau negu vieną pakankamą sąlygą). Gali būti ir taip,

kad kiekviena tokia turinti alternatyvų priežastis yra konjunktūrinių sąlygų kompleksas (kombinacija).

Atskiros sąlygos, kurios yra būtinos vienam pakankamam sąlygų kompleksui, gali tokios nebūti kitam

kompleksui. Tai sąlygos, kurios nėra nei pakankamos, nei būtinos Y sąlygos, o priežastinį vaidmenį

atlieka tik tam tikrame kontekste – kaip nepakankamos (angl. insu3cient), bet reikalingos (angl. non-

redundant) dalys nebūtinoje (angl. unnecessary), tačiau pakankamoje (angl. su3cient) Y sąlygoje. Tokias

priežastis priežastingumo analitikai vadina (pagal ką tik išvardytų angliškų būdvardžių pirmąsias rai-

des) INUS sąlygomis41.

Jeigu, pavyzdžiui, Y vienu atveju sukelia priežasčių kompleksas (konjunkcija) ABC, o kitu – DEF,

kiekvienas iš šių konjunkcijų komponentų (A, B, C ir t. t.) yra Y priežastis būtent šia INUS sąlygos

prasme, o ABC ir DEF yra priežastys kaip pakankamos (bet nebūtinos) sąlygos. Kadangi Y turi dvi al-

ternatyvias pakankamas sąlygas, kalbama apie daugeriopo priežastingumo atvejį. Kai kiekvieno atskiro

pakankamos sąlygos komponento priežastingumas priklauso nuo kitų sąlygų buvimo, kalbama apie

konjunktūrinį priežastingumą. Analizuodami duomenis pagal J. S. Millio kanonus, INUS tipo priežas-

čių iš viso nesugebėtume apčiuopti (Ragin, 1987, 39–42).

Lygiai taip pat negalime tikėtis hipotezių apie tokio tipo priežastis patikrinti ir statistinės analizės

(lyginamosios perspektyvos ekstensyviosios strategijos) priemonėmis. Ne tik dėl to, kad dažnai (kaip nu-

rodyta pavyzdžiuose) atvejų ar stebėjimo vienetų turime per mažai, kad gautume statistiškai reikšmingus

rezultatus. Skirtinga yra pati priežasties samprata tose priežastinėse hipotezėse, kurios yra tikrinamos

statistiniais metodais, ir tose, kurios tikrinamos pagal J. S. Millio taisykles ar KLA priemonėmis.

Pirmuoju atveju hipotezių priežastingumas yra tikimybinis – tai, kad C yra E priežastis, reiškia, kad

po visų statistinės kontrolės procedūrų P(E|C) > P(E). Kitaip sakant, tai, kad C yra E priežastis statistine

prasme, reiškia, jog E yra labiau tikėtinas tada, kai C yra, negu tada, kai C nėra. Šis didesnis tikėtinumas

neteikia pagrindo teigti, kad jeigu tam tikroje konkrečioje situacijoje nebūtų C tipo aplinkybės c, neį-

vyktų ir E tipo pavienis įvykis e (išskyrus tą atvejį, kai P(E|~C) = 0). Jis taip pat neteikia pagrindo siūlyti

recepto, kaip sukelti E tipo pavienį įvykį e („įjungti“ C) arba sutrukdyti jam atsitikti („išjungti C“). Kitaip

sakant, patvirtintomis tikimybinėmis priežastinėmis hipotezėmis gali būti grindžiami pasiūlymai, kaip

veikti masinius procesus (pavyzdžiui, kaip sumažinti girtavimą ar padidinti gimstamumą), o ne kaip

gauti pageidaujamą efektą konkrečiu pavieniu atveju (kaip pasiekti, kad vienas konkretus asmuo nebe-

gertų, o kitas – pagimdytų 10 vaikų).

41 Literatūroje aptinkamas ir kiek kitoks, bet logiškai ekvivalentiškas ką tik aptartos santrumpos INUS iššifravimo atitikmuo: nepakankama (angl. insufficient), bet būtina (angl. necessary) nebūtinos (angl. unnecessary), tačiau pakankamos (angl. sufficient) sąlygos dalis.

61


Lyginamuoju metodu (pagal J. S. Millio taisykles ar KLA priemonėmis) tikrinamos deterministinių

priežasčių hipotezės. Turėdami patvirtintas deterministinių kokių nors reiškinių priežasčių hipotezes,

galime formuluoti pagrįstus vienetinius kontrafaktinius teiginius, taip pat jomis pagrįsti „receptus“ ar

nurodymus, ką tam tikroje konkrečioje situacijoje reikia daryti, kad tikrai sukeltume E tipo įvykius. Taip

yra todėl, kad priežastinis ryšys, kurį teigia deterministinės priežastinės hipotezės, yra vienareikšmis.

Tokio pobūdžio teiginiai ir yra apie E būtinas, pakankamas, būtinas ir pakankamas bei INUS sąlygas.

Pastarosios sąvokos tikslių atitikmenų tikimybinėje priežastingumo analizėje nėra. Taigi, statistinėmis

priemonėmis neįmanoma patikrinti ir atitinkamų hipotezių.

Tiesa, su konjunktūriniu priežastingumu, išreiškiamu deterministinėmis hipotezėmis apie INUS

pobūdžio sąlygas, galima labai iš tolo gretinti priežasčių (kintamųjų) sąveiką (angl. interaction) statisti-

nėje metodologijoje. Vis dėlto statistinės procedūros geriausiai tinka ne kelių sąlygų (kintamųjų) sąvei-

kų, bet atskirų sąlygų (kintamųjų) „grynajam efektui“ (angl. net e8ect) nustatyti. Kad sąveikų statistinės

analizės rezultatai būtų statistiškai reikšmingi, reikia dar daugiau atvejų, negu jų reikia paprastesniems

statistiniams ryšiams nustatyti. Pavyzdžiui, anksčiau nagrinėtame pavyzdyje apie demokratijų išlikimo

(žlugimo) tarpukario Europoje priežastis kaip nepriklausomus kintamuosius (pavyzdžiui, logistinėje

regresijoje) galėtume naudoti ne tik 4 modernumo rodiklius, bet ir jų sąveikas. Taip pasiektume, kad visi

išlikusių ir žlugusių demokratijų atvejai būtų numatyti (suklasi*kuoti) tinkamai. Tačiau vien tik galimų

porinių sąveikų tokiu atveju būtų 15, o kiekviena tokia sąveika būtų naujas kintamasis, todėl kintamųjų

skaičius netruktų viršyti atvejų skaičių ir visa analizė taptų niekinė. Kokybinė lyginamoji analizė leidžia

tyrinėti konjunktūrinį priežastingumą ir tais atvejais, kai dėl per mažo stebinių skaičiaus galinga statis-

tinės analizės mašina užstringa.

62

2. Kokybinė lyginamoji raiškiųjų aibių analizė

63

2.1. Kokybinės lyginamosios raiškiųjų aibių analizės loginiai pagrindai


2.1. Kokybinės lyginamosios raiškiųjų aibių analizės loginiai pa-grindai

Kaip minėta, KLA gali būti apibūdinta kaip lyginamojo metodo atmaina, modi*kacija ar pa-

tobulinimas, kurį pasitelkus įmanoma išspręsti tuos keblumus, su kuriais susiduriama taikant pir-

muosius tris J. S. Millio eliminacinės indukcijos kanonus neeksperimentinėse situacijose – tikrinti

daugeriopas ir konjunktūrines priežastines hipotezes. Su jos atsiradimu galima sieti trečiojo kom-

paratyvistinės metodologijos raidos etapo pradžią. Kaip minėta, KLA pagrindus padėjo ameri-

kiečių sociologas C. Raginas (1987) knygoje „Lyginamasis metodas. Kelias anapus kokybinių ir

kiekybinių strategijų“. Autorius ligi šiol tebėra tyrimų, kuriais KLA toliau tobulinama ir plėtojama,

neginčijamas lyderis ir autoritetas.

Kaip skelbia minėtosios knygos paantraštė, jos autorius KLA supranta visų pirma kaip tam

tikrą lyginamosios perspektyvos tyrimų strategiją, kuri yra sintetinė anksčiau aptartų ekstensyvio-

sios (kiekybinės) ir intensyviosios (kokybinės) strategijų atžvilgiu. Ją apibūdindamas, C. Raginas

nurodo, kad:

<...>su orientuota į kintamuosius (ekstensyviąja – autorių pastaba) strategija bendra tai, kad

ji leidžia išnagrinėti daug atvejų. Su orientuota į atvejus strategija bendra tai, kad leidžia

įvertinti sudėtingus daugeriopo (angl. multiple) ir konjunktūrinio (angl. conjunctural)

64


priežastingumo modelius (angl. patterns). Ši jungtis pateikia vidurio kelio galimybę. Vienoje

pusėje yra kintamuosius siejantys ryšiai ir akcentuojamas struktūrinis aiškinimas. Kitoje

pusėje yra chronologinės atskirybės ir iškeliamas žmogiškasis veiksnumas (1987, 71).

Būtina pabrėžti, kad lyginamojo tyrimo strategijos sintetinis pobūdis nereiškia, kad ji gali pa-

keisti ar atstoti tradicines strategijas – kokybinę (orientuotą į atvejus ir kompleksiškumą) ir kieky-

binę (orientuotą į bendrąsias tendencijas). Viena vertus, dėl nedidelio skaičiaus atvejų, kuriais ji

operuoja, ir dėl deterministinių prielaidų ji yra kur kas artimesnė pirmajai ir netgi gali būti laiko-

ma tam tikra jos atmaina ar atšaka. Kita vertus, jos pritaikomumas irgi priklauso nuo populiacijos

dydžio. Kai komparatyvistas nagrinėja du tris atvejus, atvejų skaičius yra per mažas KLA technikai

pritaikyti. Tačiau būtent šiuo atveju tradicinė kokybinė lyginamoji strategija yra pati stipriausia,

nes komparatyvistas gali būti taip gerai susipažinęs su kiekvienu iš šių atvejų, kad vieno atvejo

tyrinėtojai jau nebedrįstų apkaltinti jo diletantizmu.

Šis pavojus beveik visai išnyksta, kai komparatyvistas yra tiesiog vieno atvejo tyrinėtojas,

nusprendęs praplėsti savo tyrimų akiratį. Tokie komparatyvistai paprastai būna pajėgūs panau-

doti savo tyrimuose ne vien antrinius, bet ir pirminius šaltinius, o analizę atlikti iki pat giliausio

lygmens – iki mikroistorinės pavienių veikėjų veiksmų lemtingose situacijose analizės. Tokių

komparatyvistinių darbų, kur koks nors reiškinys nagrinėjamas dviejų skirtingų šalių kontekste

taip, kad šio tyrimo šaltinio tyriniai pagrindai atitinka pačius griežčiausius klasikinės (istoris-

tinės) istoriogra*jos standartus, daugėja.

Visų pirma tai matyti JAV sociologijoje ir istorijoje, kur regionų studijų centruose dirban-

tiems tyrinėtojams sudaromos sąlygos nuodugniai padirbėti dviejų ar net kelių užsienio šalių

archyvuose ir tyrimo centruose (pavyzdžiui, Biernacki, 1993; Haydu, 1991; Pomeranz, 2000).

Todėl sintetinės lyginamojo tyrimo strategijos išplėtojimas ir jai reikalingos techninės įrangos

sukūrimas nepaverčia pasenusia ir nereikalinga tradicinės, orientuotos į atvejus, intensyviosios

lyginamosios analizės. Ji negali atstoti ir kiekybinės (statistinės) analizės, nes, didėjant atvejų

skaičiui, dėl vis paviršutiniškesnės pažinties su kiekvienu iš atvejų didėja ir matavimo klaidų

rizika, kuri turi santykinai mažiau įtakos statistinės analizės rezultatams.

KLA, kaip sintetinės lyginamojo tyrimo strategijos, reikšmė yra veikiau ta, kad ji tyrėjams

komparatyvistams padeda „užimti“ tam tikrą nišą, kuri ligi šiol egzistavo tarp tradicinio, orien-

tuoto į atvejus, kokybinio lyginamojo tyrimo ir kiekybinių, orientuotų į kintamuosius, tarptau-

tinių bei tarpkultūrinių tyrimų. Apie tokios nišos egzistavimą byloja bibliometrinė kompara-

tyvistinės socialinių mokslų literatūros analizė, kuri atskleidžia, kad pagal lyginamųjų atvejų

skaičių joje išsiskiria du masyvai, iš kurių vienam priklauso tyrimai su labai mažu atvejų skai-

čiumi (dažniausiai N = 2), o kitam – su santykinai dideliu (Ragin, 2000, 25)42. KLA geriausiai

42 Kitas bibliometrinis šiuolaikinėje socialinių mokslų literatūroje naudojamos imties dydžio tyrimas pateikia kiek kitokį, sudėtingesnį, vaizdą, kuriame bimodalinio pasiskirstymo nėra. Išsiskiria didelė 2–4 atvejų lyginamosios analizės gru-pė, o tyrimai su didesniu N yra pasiskirstę gana tolygiai su tam tikromis properšomis (Bollen ir kt., 1993).

65


tinka tada, kai analizuojamų atvejų yra per mažai, kad nekiltų keblumų taikant statistinės analizės

metodus, bet ir ne tiek mažai, kad beliktų pasikliauti pirmaisiais trimis J. S. Millio kanonais.

Kaip ir vykdant statistinę analizę, minimalus reikalingų KLA atvejų skaičius priklauso ne vien

nuo to, kiek apskritai jų yra, bet ir nuo analizuojamų kintamųjų skaičiaus ir duomenų įvairovės.

KLA keblu taikyti, neturint bent 8–10 atvejų. Nišoje, kurios žemutinę ribą nubrėžia šis skaičius, o

viršutinė riba prasideda nuo 20–30 atvejų, ekstensyvioji strategija (statistinė analizė) nėra rimta

KLA alternatyva. Kol atvejų skaičius neviršija 60–100, KLA gali ne tik sėkmingai konkuruoti, bet

ir vertingai papildyti statistinį metodą. Kuo mažesnis atvejų skaičius, tuo didesnės lieka tyrėjo ga-

limybės įsigilinti į kiekvieną iš atvejų ir išsaugoti intensyviosios strategijos pranašumus. Bet kuriuo

atveju KLA labiau panaši į ją, o ne ekstensyviąją strategiją. Ji gali būti laikoma ir atskira lyginamo-

jo metodo versija. Jau minėtame A. Lijpharto straipsnyje, kuriame pateikiama plačiai pripažįsta-

ma priežastinių hipotezių tikrinimo metodų klasi*kacija (žr. 1.1 paveikslą), lyginamasis metodas

traktuojamas kaip į J. S. Millio kanonus orientuota analizė su mažu atvejų (N) skaičiumi neeks-

perimentiniame kontekste. Išplėtojus KLA, A. Lijpharto apibrėžtį būtina papildyti – lyginamasis

metodas yra į J. S. Millio kanonus orientuotas arba KLA naudojantis neeksperimentinis tyrimas su

mažu atvejų (N) skaičiumi.

Reikia ir daugiau papildymų: KLA gali būti naudojama ne vien tik priežastinių hipotezių tikri-

nimo tikslams. Panašiai kaip ir matematinė statistika, kuri gali būti naudojama ir inferencijos (iš-

vadų darymo), ir aprašymo tikslais, taip ir KLA gali būti naudojama tiesiog suriktiems duomenims

apibūdinti, pateikiant juos kompaktiškai. Panašiai kaip statistinei analizei naudojami duomenys turi

būti standartizuoti, sukoduoti ir suvesti į kompiuterinį failą, taip ir taikant KLA pirmiausia reikia

sudaryti duomenų lentelę (matricą), kurioje eilutės nurodo stebimus atvejus, o stulpeliai – kinta-

muosius. Viename iš stulpelių (paprastai paskutiniame) nurodomas baigmės, ar priklausomas kin-

tamasis, o kituose – nepriklausomi kintamieji (priežastinės sąlygos). Pirmajame KLA variante,

vadinamame raiškiųjų aibių (angl. crisp set) KLA, visi kintamieji turi būti dvireikšmiai, t. y. gali

turėti tik reikšmes: „taip“ (1) arba „ne“ (0).

Turint originalius kiekybinius duomenis, būtina juos transformuoti į dvireikšmius. Transfor-

macijų slenksčiai turi būti pagrįsti teoriškai. Transformacijoms galima naudoti programinę įrangą

(žr. 2.3.3 skyrelį), tačiau šiame vadovėlyje pateikiamame pavyzdyje, kuriame tikriname amerikiečių

politologo S. M. Lipseto hipotezę, kad socialinis ir ekonominis šalies išsivystymas yra pagrindinė

politinės demokratizacijos priežastis, kol kas tai padarysime neautomatiškai, tiesiog pasinaudoda-

mi nusistovėjusia duomenų perkodavimo praktika.

BNP gyventojui (vienam gyventojui tenkančios bendrosios nacionalinės pajamos JAV dole- �

riais, apie 1930 m.): „0“ – jei mažiau kaip 600 USD; „1“ – jei daugiau arba lygu 600 USD;

Raštingumas (raštingų gyventojų nuošimtis apie 1930 m.): „0“ – jei mažiau kaip 75 proc.; �

„1“ – jei daugiau arba lygu;

Urbanizacija (gyvenančiųjų miestuose, turinčiuose 20000 ir daugiau gyventojų, nuošimtis �

66


apie 1930 m.): „0“ – jei mažiau kaip 50 proc.; „1“ – jei daugiau arba lygu;

Industrializacija (pramonėje ir kalnakasyboje dirbančiųjų nuošimtis nuo visos darbo jėgos �

apie 1930 m.): „0“ – jei mažiau kaip 30 proc.; „1“ – jei daugiau arba lygu.

Perkodavus duomenis gaunama dvireikšmių kintamųjų lentelė, kuri bus tolesnės analizės �

pagrindas.

ValstybėBNP gy-ventojui

Urbani-zacija

RaštingumasIndustria-lizacija


Airija 1 0 1 0 1Austrija 1 0 1 1 0Belgija 1 1 1 1 1Čekoslovakija 0 1 1 1 1Estija 0 0 1 0 0Graikija 0 0 0 0 0Ispanija 0 0 0 0 0Italija 0 0 0 0 0Jungtinė Karalystė 1 1 1 1 1Lenkija 0 0 1 0 0Lietuva 0 0 1 0 0Olandija 1 1 1 1 1Portugalija 0 0 0 0 0Prancūzija 1 0 1 1 1Rumunija 0 0 0 0 0Suomija 0 0 1 0 1Švedija 1 0 1 1 1Vengrija 0 0 1 0 0Vokietija 1 1 1 1 0

2.1 lentelė. Socialinio ir ekonominio išsivystymo bei demokratijos rodikliai (dvireikšmėse skalėse) tarpukario Europos valstybėse apie 1930 m. ( šaltinis: Berg-Schlosser ir Cronqvist, 2005, 160).

Tolesnis žingsnis taikant raiškiųjų aibių KLA –pagal turimus duomenis sudaryti vadinamąją tie-

sos lentelę, analogišką tiesos lentelėms, kurios teiginių logikoje naudojamos loginių formulių anali-

zei. Tas panašumas nėra atsitiktinis – ir KLA, ir teiginių logika remiasi Būlio algebra (angl. Boolean

algebra)43. Vadinamoji loginių-matematinių struktūrų, būdingų dvireikšmių kintamųjų, jungiamų

loginėmis jungtimis IR (konjunkcija, žymima simboliu „&“) bei ARBA (negriežtoji disjunkcija, žy-

mima simboliu „∨“), tarpusavio santykiams, analizė. Tiesos lentelės teiginių logikoje naudojamos,

pirmiausia, loginėms jungtims apibrėžti. Konjunkcijos, kurią pasitelkus iš dviejų ar daugiau ele-

mentariųjų (atomarinių) teiginių sudaromas sudėtinis (molekuliarinis) teiginys, apibrėžtis sako, kad

sudėtinis konjunkcinis teiginys yra teisingas, jeigu ir tik jeigu abu į jo sudėtį įeinantys elementarieji

teiginiai (konjunktai) yra teisingi. O štai negriežtosios disjunkcijos apibrėžtis sako, kad sudėtinis

disjunkcinis teiginys yra klaidingas, jeigu ir tik jeigu abu jo elementarieji teiginiai (disjunktai) yra

klaidingi. Šias konjunkcijos ir disjunkcijos apibrėžtis vaizduoja atitinkamai 2.2 ir 2.3 lentelės. Pir-

43 Ji taip pavadinta sukūrėjo anglų matematiko Džordžo Būlio (1815–1864), kuris padėjo šiuolaikinės matematinės lo-gikos pagrindus, garbei. Todėl raiškiųjų aibių KLA, o kartais ir visa KLA (nors tai nėra visai tikslu) literatūroje yra vadinama „Būlio analize“ (angl. Boolean analysis) ar Būlio metodais (angl. Boolean methods).

67


muose dviejuose (įvesties) stulpeliuose nurodomos visos galimos kintamųjų reikšmių kombinaci-

jos, o trečiajame (kraštiniame dešiniajame) – viso sudėtinio teiginio tiesos reikšmė.

p q p&q1 1 11 0 00 1 00 0 0

2.2 lentelė. Konjunkcijos apibrėžties tiesos lentelė.

p q p∨q1 1 11 0 10 1 10 0 0

2.3 lentelė. Disjunkcijos apibrėžties tiesos lentelė.

Be to, tiesos lentelės gali būti naudojamos loginių formulių, vaizduojančių sudėtinių teiginių loginę

struktūrą, tiesos sąlygų analizei. Kaip ir 2.2 bei 2.3 lentelėse, pirmuose stulpeliuose iš kairės kaip įvestys

nurodomos visos galimos elementariųjų teiginių tiesos reikšmių kombinacijos. Jų (o kartu ir lentelės

eilučių) skaičius yra lygus 2n, kur n yra elementariųjų teiginių skaičius. Kituose stulpeliuose pateikiamos

subformulių (įskaitant ir negatyvių elementariųjų teiginių, kurie žymimi simboliu „~“, formules) tiesos

reikšmės, o kraštiniame dešiniajame (išvesties) stulpelyje – visos formulės tiesos reikšmė. Gali būti, kad

visose eilutėse ši reikšmė yra „1“. Tokiu atveju loginė formulė yra tautologija. Jeigu išvesties stulpelyje

visos reikšmės lygios „0“, loginė formulė yra logiškai prieštaringa. Jeigu išvesties stulpelyje turime reikš-

mių lygių ir „0“, ir „1“, vadinasi, teiginio, turinčio loginės formulės vaizduojamą loginę struktūrą, tiesos

reikšmę lemia ne vien ši struktūra, bet ir faktai, t. y. kuri iš visų galimų elementariųjų teiginių reikšmių

kombinacijų atitinka tikrovę. Iš tiesos lentelės tegalime nustatyti, kokios turi būti elementariųjų teiginių

tiesos reikšmės, kad jie būtų teisingi, ir kokios – kad būtų klaidingi. 2.4 lentelėje pateikiamas tokios

loginės formulės (p∨~q)&r tiesos sąlygų analizės pavyzdys.

p q r ~q (p∨~q) (p∨~q)&r

1 1 1 0 1 11 0 1 1 1 10 1 1 0 0 00 0 1 1 1 11 1 0 0 1 01 0 0 1 1 00 1 0 0 0 00 0 0 1 1 0

2.4 lentelė. Loginės formulės (p∨~q)&r tiesos sąlygų analizė.

68


Skirtingai nuo loginių formulių tiesos lentelių, KLA tiesos (ar priežastinių sąlygų kon*gūraci-

jų) lentelėje išvesties stulpelis nurodo ne visos formulės tiesos reikšmę, o tyrėjo pasirinkto priklau-

somo kintamojo reikšmę. Priklausomo kintamojo reikšmę čia lemia ne nepriklausomų kintamųjų

ir loginių funktorių reikšmės, bet tiesiog stebėjimai: jeigu visų stebėtų atvejų, kurie atitinka eilutėje

nurodytą nepriklausomų kintamųjų reikšmių kombinaciją, priklausomas kintamasis turi reikšmę

„1“, rašome „1“, jeigu „0“ – rašome „0“. Jeigu eilutėje nurodytos nepriklausomų kintamųjų reikš-

mių kombinacijos priklausomas kintamasis vienais stebėtais atvejais turi reikšmę „1“, o kitais –

„0“, išvesties stulpelyje įrašome raidę C (angl. contradictory), taip konstatuodami prieštaravimus

ar nenuoseklumą (angl. inconsistency) šio tipo atvejų stebėjimuose. Atliekant apklausą pasitaiko,

kad respondentas į vieną iš klausimų neatsako arba atsako dviprasmiškai. Koduodamas atsakymus,

tyrėjas gali tokį atvejį išmesti, bet gali ir įtraukti, pažymėdamas neaiškų arba nepateiktą atsakymą

kaip trūkstamą reikšmę (angl. missing value). Panašiai gali atsitikti ir taikant KLA. Apie kai kurių

atvejų kintamųjų reikšmes tyrėjas gali taip ir nerasti informacijos arba nesugebėti apsispręsti, kaip

jam kintamąjį sudvireikšminti. Tokiu atveju galima vietoj „0“ ar „1“ įrašyti brūkšnelį („-“). Jeigu

toks brūkšnelis yra išvesties stulpelyje, reiškia, kad atvejo baigmė yra nežinoma ar neapibrėžta.

Paskutinis teiginių logikos ir KLA tiesos lentelių skirtumas yra tas, kad KLA lentelėse išvesties

stulpelis gali būti ne paskutinis, bet priešpaskutinis. Paskutiniame stulpelyje prie kiekvienos eilutės

galima įrašyti jai priklausančių atvejų skaičių. Jeigu eilutė prieštaringa, galima nurodyti, kiek ir

kokių viena kitai prieštaraujančių jos nurodomos nepriklausomų kintamųjų kombinacijų baigmių

stebėta. Ten pat galima surašyti ir atitinkamas kintamųjų kombinacijas reprezentuojančių atvejų

pavadinimus.

Priežastinių sąlygų kon*gūracijų lentelę galima sudaryti dviem būdais. Viena vertus, ją galima

sudaryti teiginių logikos pavyzdžiu – nurodant visas galimas nepriklausomų kintamųjų reikšmių

kombinacijas. Kita vertus, ją galima sudaryti nurodant tik tas nepriklausomų kintamųjų reikšmių

kombinacijas, kurios buvo faktiškai stebėtos, nes praktiškai tyrimuose retai pasitaiko, kad visos

logiškai galimos priežastinių sąlygų kombinacijos turėtų empirinius atitikmenis. Pasirinkę pirmąjį

tiesos lentelės sudarymo būdą, iškart matome, kiek stebima tikrovė yra skurdi, palyginti su kon-

ceptualiai galima jos įvairove44. Pasirinkę antrąjį būdą, į lentelę surašome tik realiai stebimus atve-

jus. Pirmuoju būdu sudarytoje tiesos lentelėje bus 2m eilučių, kur m yra nepriklausomų kintamųjų

skaičius. Antruoju būdu sudarytoje KLA kon*gūracijų lentelėje eilučių (atvejų tipų) skaičius gali

būti kur kas mažesnis. 2.5 ir 2.6 lentelėse pateikiami abu tiesos (priežastinių sąlygų kon*gūracijų)

lentelių variantai, sudaryti pagal pavyzdinius duomenis, kuriais remdamiesi tikriname amerikiečių

politologo S. M. Lipseto hipotezę, kad socialinis ir ekonominis šalies išsivystymas yra pagrindinė

politinės demokratizacijos priežastis.

44 Konceptualiai galimų atvejų, kurių tarp realiai stebėtų nebuvo, eilučių išvesties stulpelyje įrašome klaustuką („?“).

69


BNP gyventojui Urbanizacija RaštingumasIndustria-lizacija

Demokratija Atvejai

1 1 1 1 C4: Belgija (1), Jungtinė Karalystė (1), Olandija (1), Vokietija (0)

1 1 1 0 ?1 1 0 1 ?1 1 0 0 ?

1 0 1 1 C3: Austrija (0), Prancūzija (1),

Švedija (1)1 0 1 0 1 1: Airija (1)1 0 0 1 ?1 0 0 0 ?0 1 1 1 1 1: Čekoslovakija (1)0 1 1 0 ?0 1 0 1 ?0 1 0 0 ?0 0 1 1 ?

0 0 1 0 C5: Estija (0), Lenkija (0), Lietuva (0), Suomija (1), Vengrija (0)

0 0 0 1 ?

0 0 0 0 05: Graikija (0), Ispanija (0), Italija (0), Portugalija (0), Rumunija (0)

2.5 lentelė. Socialinio ir ekonominio išsivystymo bei demokratijos tarpukario Europos valstybėse (apie 1930 m.) ryšio kon&gūracijos: faktiškai stebėti ir konceptualiai galimi atvejai.

BNP gyventojui Urbanizacija RaštingumasIndustria-lizacija

Demokratija Atvejai

1 1 1 1 C4: Belgija (1), Jungtinė Karalystė (1), Olandija (1), Vokietija (0)

1 0 1 1 C3: Austrija (0), Prancūzija (1),

Švedija (1)1 0 1 0 1 1: Airija (1)0 1 1 1 1 1: Čekoslovakija (1)

0 0 1 0 C5: Estija (0), Lenkija (0), Lietuva (0), Suomija (1), Vengrija (0)

0 0 0 0 05: Graikija (0), Ispanija (0), Italija (0), Portugalija (0), Rumunija (0)

2.6 lentelė. Socialinio ir ekonominio išsivystymo bei demokratijos tarpukario Europos valstybėse (apie 1930 m.) ryšio kon&gūracijos: tik faktiškai stebėti atvejai.

Apibendrinant ir analizuojant į tiesos lenteles suvestus originalius duomenis, galima pritaikyti

formaliąsias Būlio algebros transformacijos ir analizės procedūras. Visų pirma, galima visus stebė-

tus atvejų tipus (priežastinių sąlygų kon*gūracijas) pavaizduoti Būlio formulėmis. Štai atvejo tipą,

kurį reprezentuoja Airija, galima užrašyti formule:

BNP GYVENTOJUI × urbanizacija × RAŠTINGUMAS × industrializacija =

DEMOKRATIJA

70


Čekoslovakijos atvejo formulė atrodo taip:

bnp gyventojui × URBANIZACIJA × RAŠTINGUMAS × INDUSTRIALIZACIJA =

DEMOKRATIJA

O atvejo tipo, kuriam priklauso Graikija, Ispanija, Italija, Portugalija, Rumunija Būlio formulė

yra tokia:

bnp gyventojui × urbanizacija × raštingumas × industrializacija =

demokratija

Sandaugos ženklas šiose formulėse yra vadinamoji Būlio sandauga, kurios tikslus atitikmuo

teiginių logikoje yra konjunkcija. Visose šiose formulėse kintamieji, kurių reikšmė yra „1“, rašomi

didžiosiomis, o tie, kurių reikšmė yra „0“, – mažosiomis raidėmis. Kad formulės (kaip ir turėtų)

būtų trumpesnės, galima susitarti jose rašyti tik kintamųjų pavadinimų raides: kai kintamojo reikš-

mė yra „1“ – didžiąją, o kai ji yra „0“ – mažąją. Taip pat galima susitarti nerašyti sandaugos ženklo,

tiesiog rašant be tarpelių kintamųjų pavadinimų pirmąsias raides viena šalia kitos. Tada užrašytos

formulės atrodo taip:

BuRi = D

bURI = D

buri = d

Kita Būlio algebros operacija yra sudėtis, kurios analogas teiginių logikoje yra negriežtoji dis-

junkcija. Ja pasinaudoję, visus teigiamos baigmės (tuos, kurių priklausomo kintamojo reikšmė yra

„1“) atvejus galime apibendrinti tokia formule:

BuRi + bURI = D

Su tokiomis formulėmis galima atlikti transformacijas ar pertvarkymus, iš kurių kai kurie ne-

siskiria nuo tų, kurie skaitytojui yra žinomi iš mokyklinio algebros kurso. Pavyzdžiui, galime ben-

drąjį visų sudėtų sandaugų daugiklį („R“) iš jų iškelti prieš skliaustus:

R(Bui + bUI) = D

Tačiau bene svarbiausias iš šių pertvarkymų yra vadinamoji Būlio minimizacija. Ją taikydami,

tokias dvi Būlio sandaugas, kurių priklausomojo kintamojo reikšmė yra ta pati, bet kuriose vienas

nepriklausomas kintamasis turi priešingas reikšmes („0“ ir „1“), pakeičiame viena (ir paprastesne)

Būlio išraiška, iš kurios tas nepriklausomas kintamasis yra pašalintas. Ši formali manipuliacija iš-

reiškia tokią idėją: jeigu dvi priežastinių sąlygų kombinacijos (deriniai) sukelia tą pačią pasekmę,

tai elementas, kuriuo jie skiriasi, yra nereikšmingas baigmės atžvilgiu.

Tarkime, turime dvi Būlio sandaugas ABC ir ABc, kurios nurodo dviejų priežastinių sąlygų kon-

junkciją, kurių priklausomo kintamojo (baigmės) reikšmė yra ta pati – „1“: ABC + ABc = S. Jei-

71


gu priklausomu kintamuoju S nurodoma baigmė yra tokia pati ir tada, kai nepriklausomu kinta-

muoju C nurodoma sąlyga yra (C = 1), ir tada, kai jos nėra (C = 0), galima daryti išvadą, kad ta

sąlyga neatlieka jokio priežastinio vaidmens. C ir c eliminuojame, ABC + ABc = S pakeisdami

AB = S. Šią Būlio minimizacijos operaciją galima taikyti pakartotinai, jeigu į Būlio sumų su tokią

pačią reikšmę turinčiu priklausomu kintamuoju sudėtį įeina daugiau nei vienas nepriklausomas

kintamasis su priešingomis reikšmėmis skirtinguose dėmenyse.

Išraiškos, kurias gauname, atlikę Būlio minimizaciją, vadinamos pirminiais implikantais (angl.

prime implicants). Taigi, AB yra Būlio išraiškų ABC = S ir ABc = S pirminis implikantas. For-

mali implikanto sąvokos apibrėžtis yra tokia:

Viena Būlio išraiška implikuoja kitą, jeigu implikuojančios išraiškos nurodoma klasė apima

implikuojamos išraiškos nurodomą klasę kaip savo poaibį. Implikuojanti išraiška ir yra vadinama

pirminiu implikantu.

Ką ši apibrėžtis reiškia, geriausia galima paaiškinti pavyzdžiu, kuriame naudojama Būlio algebroje

analizuojamų aibių santykių vaizdavimo priemonė – vadinamoji Veno45 diagrama. Tarkime, turi-

me aštuonis atvejus, kuriuos aprašo trys nepriklausomi („kairė“, „viršus“ ir „vidus“) ir vienas pri-

klausomas („baigmė“) dvireikšmiai kintamieji. Dviejų skirtingas nepriklausomų kintamųjų reikš-

mių kon*gūracijas reprezentuojančių atvejų priklausomo kintamojo reikšmė yra „1“, likusių – „0“.

Ši atvejų aibė pavaizduota 2.7 priežastinių sąlygų kon*gūracijų (tiesos) lentelėje.

Atvejai Kairė Viršus Vidus BaigmėAtvejis Nr. 1 0 0 0 0Atvejis Nr. 2 1 0 0 0Atvejis Nr. 3 0 0 1 0Atvejis Nr. 4 1 0 1 0Atvejis Nr. 5 0 1 0 0Atvejis Nr. 6 0 1 1 0Atvejis Nr. 7 1 1 1 1Atvejis Nr. 8 1 1 0 1

2.7 lentelė. Duomenų aibė skirta Veno diagramai sudaryti (naudojamas dirbtinis pavyzdys, kuriame nėra nepriklausomų kintamųjų reikšmių kombinacijų, kurioms nebūtų stebimų atvejų).

Lentelės duomenis apie teigiamos baigmės atvejus galima apibendrinti tokia Būlio formule:

KAIRĖ × VIRŠUS × VIDUS + KAIRĖ × VIRŠUS × vidus = BAIGMĖ

Atlikę minimizaciją, šia formulę supaprastiname į:

KAIRĖ × VIRŠUS = BAIGMĖ

Ką visos šios formulės reiškia, parodo 2.1 paveiksle pateikta Veno diagrama.

Ši diagrama vaizduoja loginę erdvę, kurią pirmasis kintamasis dalija į sektorius KAIRĖ ir

45 Taip pavadinta jos išradėjo britų *losofo ir logiko Džono Veno (1834–1923) garbei.

72


kairė (t. y. „ne KAIRĖ“), antrasis – į VIRŠUS ir viršus (t. y. „ne VIRŠUS“), o trečiasis – į

VIDUS ir vidus (t. y. „ne VIDUS“). Turėdami tris dvireikšmius nepriklausomus (priežastinių

sąlygų) kintamuosius, iš viso šioje loginėje erdvėje galime išskirti aštuonias vietas, kuriose gali būti

atvejai. Kiekvieną jų apibrėžia viena iš aštuonių galimų nepriklausomų kintamųjų reikšmių kombina-

cijų (111, 011, 010 ir t. t.). Kai kurios iš šių vietų gali būti tuščios: tokiu atveju jas geriausia palikti

„baltas“. Mūsų pavyzdyje visos vietos užimtos – nurodyta, kurioje vietoje yra kiekvienas iš 8 atvejų.

Formulė KAIRĖ × VIRŠUS × VIDUS + KAIRĖ × VIRŠUS × vidus = BAIGMĖ tiesiog

nurodo, kuriose loginės erdvės vietose yra tie atvejai, kurių priklausomo kintamojo reikšmė lygi

„1“. Diagramoje tos vietos nuspalvintos šviesiai pilkai, o vietos, kur yra atvejai, kurių priklausomo

kintamojo reikšmė lygi „0“, – tamsiai pilkai. Geltonas šviesiai pilkas loginės erdvės vietas galima

apibūdinti ir išsamiau, ir ne taip išsamiai. Šios vietos aprašyme, kurį pateikia pirminė Būlio formu-

lė, yra perteklinės informacijos. Tai, kad abu atvejai, kurių priklausomas kintamasis turi reikšmę

„1“, yra KAIRĖJE, VIRŠUJE, VIDUJE ir KAIRĖJE, VIRŠUJE, ne VIDUJE, galime trumpiau

nusakyti, nurodydami, kad abu jie yra KAIRĖJE ir VIRŠUJE. Nuoroda VIDUJE ir ne VIDUJE

yra perteklinė, nes jie yra ir ten, ir ten. Tą perteklinę informaciją ir eliminuojame, atlikdami Bū-

lio minimizaciją. Kadangi abi aibės KAIRĖ × VIRŠUS × VIDUS ir KAIRĖ × VIRŠUS ×

vidus yra KAIRĖ × VIRŠUS poaibiai, atvejų su mus dominančiomis priklausomo kintamo-

jo reikšmėmis vietai loginėje erdvėje nurodyti pakanka tuos poaibius apimančios aibės išraiškos

KAIRĖ × VIRŠUS, kuri ir yra abiejų poaibių išraiškų pirminis implikantas.

Tokio tipo diagramą galima sudaryti turint neribotą kiekį nepriklausomų kintamųjų ir tiesiog

110

100

111

101

011

001

000

Atvejis Nr. 8

Atvejis Nr. 7

Atvejis Nr. 4

Atvejis Nr. 2

Atvejis Nr. 5

Atvejis Nr. 6

Atvejis Nr. 3

Atvejis Nr. 1

010

2.1 paveikslas. Veno diagrama, kurioje vaizduojami aibių santykiai, pateikti 2.7 priežastinių sąlygų kon&gūracijų (tiesos) lentelėje.

73


pasižiūrėti, kokie yra jų aprašomų atvejų aibės pirminiai implikantai. Keblumas tik tas, kad, didė-

jant nepriklausomų kintamųjų skaičiui, diagramą tampa sunkiau suvokti. Tačiau didesnis atvejų

skaičius dažnai suteikia galimybę Būlio formulę, kurios dėmenys yra pirminiai implikantai, dar

labiau sutrumpinti, paliekant tik minimalų jų skaičių. Tokie likutiniai pirminiai implikantai vadi-

nami logiškai esminiais pirminiais implikantais (angl. logically essential prime implicants).

Pavyzdžiui, jeigu turime pradinę Būlio išraišką S = AbC + aBc + ABc + ABC, taikydami

paaiškintą Būlio minimizacijos procedūrą, galime ją transformuoti į S = AC + AB + Bc, kurią

sudaro tik pirminiai implikantai. Pirminis implikantas AC gautas iš ABC ir AbC (jie skyrėsi tik B);

AB gautas iš ABC ir ABc (jie skyrėsi tik C); Bc gautas iš ABc ir aBc (jie skyrėsi tik A). Logiškai

esminių implikantų sąrašą sudaro pirminiai implikantai, kurių pakanka visiems pradinės Būlio

formulės dėmenims apimti. Formulę S = AC + AB + Bc sudaro ne vien logiškai esminiai

pirminiai implikantai, nes kai kurie iš jos dėmenų gauti, naudojant tuos pačius pradinius dėmenis.

Pradinis dėmuo ABC buvo panaudotas ir implikantui AC (lyginant ABC su AbC), ir implikantui AB

(lyginant ABC su ABc) gauti. Tai reiškia, kad pradinį dėmenį ABC implikuoja ir implikantas AC, ir

implikantas AB. O štai pradinis dėmuo ABc buvo panaudotas ir AB (lyginant ABC su ABc), ir Bc

(lyginant ABc su aBc) gauti, o tai reiškia, kad yra jų abiejų implikuojamas. Taigi, AB implikuoja

pradinius dėmenis, kuriuos implikuoja ir kiti implikantai. Be to, jis neturi tokių pradinių dėmenų,

kurių jokie kiti pirminiai implikantai neimplikuotų, todėl jis nėra logiškai esminis. Galime jį pa-

šalinti iš formulės S = AC + AB + Bc ir gausime formulę S = AC + Bc, kurią sudaro tik

logiškai esminiai implikantai.

Juos lengviau pastebėsime, sudarę pirminių implikantų lentelę (žr. 2.8 lentelę). Tokios lentelės

stulpeliuose įrašomi pradinės Būlio formulės dėmenys, o eilutėse – pirminiai implikantai. Jeigu

implikantas dėmenį implikuoja, langeliai, kurie yra pirminio implikanto ir pradinės išraiškos san-

kirtoje, yra pažymimi. Galutinėje Būlio formulėje paliekami tik tie pirminiai implikantai, kurie

vienas kito nedubliuoja (neturi tų pačių pirminių sandaugų kaip savo implikantų). Dėmuo AB iš

formulės S = AC + AB + Bc eliminuojamas, nes jo implikuojamas pirmines Būlio sandaugas

(ABC ir ABc) implikuoja ir kiti pirminiai implikantai. Taigi galiausiai Būlio formulė, apimanti tik

logiškai esminius pirminius implikantus, analizuojamu pavyzdžiu atrodo taip: S = AC + Bc.

Pradinės Būlio sandaugosABC AbC ABc aBc

Pirminiai implikantai

AC X X

AB X X

Bc X X

2.8 lentelė. Pirminių implikantų lentelė.

Kam visos šios transformacijos reikalingos? Pirmiausia, minimizuota Būlio išraiška glausčiau

74


(angl. parsimonious) apibendrina pradinius duomenis. Tai gana akivaizdu, palyginus pradinę for-

mulę S = AbC + aBc + ABc + ABC su galutine S = AC + Bc. Tačiau svarbiausia tai, kad

supaprastinta Būlio išraiška suteikia galimybę sužinoti tam tikrus svarbius dalykus apie analizuo-

jamą situaciją. Pirma, minimizuota Būlio išraiška leidžia pasakyti, kokio tipo priežastis turi baigmė

S. Nė viena iš keturių S priežastinių sąlygų – A, C, B ir c – atskirai nėra nei būtina, nei pakankama.

Priežastinį vaidmenį jos vaidina tik tam tikrų konjunkcijų AC ir Bc sudėtyje. Tos konjunkcijos yra

pakankamos, bet nebūtinos S sąlygos.

Palyginsime dar keletą hipotetinių Būlio minimizacijos rezultatų:

1) S = AC + BC;

2) S = AC;

3) S = A + Bc.

Pirmoji formulė rodo, kad C yra būtina, bet nepakankama baigmės S sąlyga (būtina sąlyga turi

kartotis visuose logiškai esminiuose pirminiuose implikantuose); iš antrosios formulės sužinome,

kad A ir C būtinos, bet nepakankamos baigmės S sąlygos; trečioji formulė byloja, kad A yra pakan-

kama, bet nebūtina baigmės S sąlyga.

Antra, turėdami gana paprastą Būlio išraišką, galime su ja atlikti tam tikras tolesnes transfor-

macijas ir taip išryškinti informaciją, glūdinčią papildomuose duomenyse. Pagrindą toms transfor-

macijoms suteikia Būlio algebros dėsniai. Šių dėsnių pavyzdžiai gali būti De Morgano dėsniai46.

Pirmas jų sako, kad Būlio sandaugos neigimas yra ekvivalentiškas jos daugiklių neiginių �

sumai: ~(AB) = a + b.

Antras teigia, kad Būlio sumos neigimas yra ekvivalentiškas neiginių sandaugai: � ~(A + B) = ab.

Pritaikę juos išraiškai S = AC + Bc, galime nustatyti sąlygas, kurioms esant nebūna S (t. y.

būna s). Pagal antrąjį De Morgano dėsnį s = ~(AC) × ~(Bc). Pagal pirmąjį De Morgano dėsnį

~(AC) = (a + c), o ~(Bc) = (b + C). Taigi s = (a + c) × (b + C) = ab + aC + bc,

kadangi sandaugą cC atmetame kaip logiškai prieštaringą (Ragin, 1987, 98–99).

Tačiau pasinaudoti De Morgano dėsniais pakankamoms neigiamos baigmės sąlygoms nustatyti

galima tik tose tyrimo situacijose, kai visos logiškai galimos sąlygų kombinacijos yra empiriškai

stebimos (Schneider ir Wagemann, 2007, 127–130). Kaip ką tik galėjome įsitikinti iš analizuojamo

pavyzdžio, tyrimų praktikoje tai pasitaiko gana retai, todėl De Morgano dėsniai nėra dažnai nau-

dojami. Kai yra tuščių tiesos lentelės eilučių (galimų, bet nestebimų atvejų), ir formulę, apibendri-

nančią tiesos lentelės eilutes su teigiama baigme, ir formulę, kuri apibendrina tiesos lentelės eilutes

su neigiama baigme, reikia minimizuoti atskirai. Jeigu minimizuojant šias formules įtraukiami ne

tik faktiškai stebimi, bet ir vien tik logiškai galimi atvejai, dar reikia patikrinti, ar minimizuojant

teigiamų baigmių formulę nedaromos prielaidos, prieštaraujančios toms, kurios daromos ieškant

glaustosios formulės, kuri aprėptų eilutes su neigiamomis baigmėmis (žr. 2.2.3, 2.3.4 ir 3.2.5 sky-

46 Taip vadinami juos suformulavusio britų matematiko ir logiko Augustuso De Morgano (1806–1871) garbei.

75


relius).

Netgi tais „idealiais“ atvejais, kai nestebimų priežastinių sąlygų kombinacijų nėra, kai kurie au-

toriai nepataria pasikliauti De Morgano dėsniais, nes tikrovėje pasitaiko vadinamasis asimetrinis

(negrįžtamas) priežastingumo fenomenas: jėgos ar veiksniai, kurie gali tikti tam tikram reiškiniui

sukelti, nebūtinai tinka jam panaikinti, t. y. kai jie nustoja veikti ar veikia priešinga kryptimi, pradi-

nė padėtis gali būti jau nebeatkuriama (Schneider ir Wagemann, 2007, 128–129; Lieberson, 1985,

63–87).

Toliau gilintis į loginius KLA pagrindus būtų tikslinga, tik jeigu nebūtų kompiuterinių progra-

mų, kuriomis būtų galima atlikti Būlio minimizaciją ir kai kurias kitas empiriniam tyrėjui naudin-

gas transformacijas. Programinė įranga padeda ir atlikti Būlio minimizaciją, ir nustatyti logiškai

esminius pirminius implikantus. Gilesnis KLA loginių pagrindų išmanymas būtinas programuo-

tojui, kuris šias programas kuria ir tobulina. Šio vadovėlio tikslas yra siauresnis – padėti skaityto-

jui išmokti dirbti su esamomis KLA programomis ir spręsti problemas, iškylančias jomis dirbant

tyrimų praktikoje.

Vis dėlto net ir tais atvejais, kai tyrėjas turi „tobulus“ arba „beveik tobulus“ duomenis, kom-

piuterinės įrangos ar Būlio algebros žinių gali nepakakti, siekiant išspręsti visus duomenų analizės

eigoje iškylančius keblumus. Pasitaiko, kad visas pradines Būlio sandaugas implikuoja ne vienas

vienintelis, bet du ar net daugiau logiškai esminių pirminių implikantų. Kompiuterio programa

negali už tyrėją nuspręsti, kurį iš jų pasirinkti. Koks pasirinkimas optimalus, priklauso nuo spren-

džiamos problemos turinio ir jos teorinio konteksto. Dar svarbiau tai, kad Būlio algebra arba ja

pagrįstos kompiuterio programos negali už tyrėją išspręsti tų keblumų, kurių iškyla, kai duomenys

yra „netobuli“.

Duomenų „netobulumas“ gali pasireikšti dviem pavidalais. Pirma, ne visos logiškai galimos

nepriklausomų kintamųjų reikšmių kon*gūracijos gali turėti empiriškai stebimų atvejų (tai kon*-

gūracijos, prie kurių 2.5 lentelėje antrajame iš dešinės stulpelyje įrašyti klaustukai). Antrasis „ne-

tobulumas“ labai panašus į pirmąjį – kai dalies kintamųjų reikšmės gali būti nežinomos (paprastai

žymimos vadinamosiomis trūkstamomis reikšmėmis, simboliu „-“). Trečias ir pats grėsmingiau-

sias „netobulumas“ – kai tiesos lentelės eilutė (priežastinių sąlygų kon*gūracija) yra prieštaringa:

yra ir tokių atvejų, kurių baigmės kintamasis turi reikšmę „0“, ir tokių, kurių reikšmė „1“. Tokios

kon*gūracijos vadinamos nenuosekliomis (angl. inconsistent) ar prieštaringomis (angl. contradic-

tory). Mūsų nagrinėjamame pavyzdyje, kuriame ieškoma demokratijos išlikimo ir žlugimo tar-

pukario Europoje priežasčių, tokių atvejų yra dauguma: nuosekliose eilutėse yra tik 7 atvejai, o

nenuosekliose – net 12.

Apskritai galime prieštaringus atvejus tiesiog ignoruoti, pašalindami juos iš 2.5 ir 2.6 lentelių.

Tačiau tai turi savo kainą. Teigiamos baigmės atvejai bus tiriami naudojant formulę, kuri aprašo

tik dvi neprieštaringas eilutes: BuRi + bURI = D (pirmąjį dėmenį reprezentuoja Airija, an-

trąjį – Čekoslovakija). Minimizuoti jos nėra kaip, nes tik vienas (raštingumo) kintamasis turi tą

76


pačią reikšmę, o kitų kintamųjų reikšmės skiriasi47. Paprastesnė yra demokratijos žlugimo formulė

(buri = d) (kuri reprezentuoja 5 atvejus: Graikiją, Ispaniją, Italiją, Portugaliją ir Rumuniją),

tačiau taip yra ne todėl, kad toks yra minimizavimo procedūros rezultatas, o todėl, kad egzistuoja

tik viena neprieštaringa KLA tiesos lentelės neigiamų atvejų eilutė, kurią ši formulė ir aprašo.

Galimi dar du prieštaringos baigmės eilučių problemos sprendimai. Pirmąjį galima pavadinti

statistiniu, kai prieštaringų eilučių baigmės kintamajame įrašoma „0“ arba „1“, atsižvelgiant į tai,

kokių atvejų atitinkamoje eilutėje yra didžioji dauguma. Tada 1-oje ir gal net 2-oje 2.6 lentelės

eilutėse baigmės stulpelyje galėtume įrašyti reikšmę „1“ (ignoruodami atitinkamai Vokietijos ir

Austrijos atvejus), o 5-oje eilutėje – „0“ (ignoruodami Suomijos atvejį).

Toks nenuoseklių eilučių problemos sprendimas yra gana įtikinamas, kai atvejų prieštaringos

baigmės eilutėje yra daug ir didžioji dauguma jų turi tą pačią reikšmę. Remiantis statistikos teo-

rija, galima nustatyti formalųjį slenkstį, kuris apibrėžtų maksimalų nuo daugumos nukrypstančių

atvejų skaičių, kai galima tokius atvejus ignoruoti (jie yra statistiškai nereikšmingi). Kaip toliau

pamatysime, KLA skirtos kompiuterių programos tyrėjui leidžia pasirinkti tokią nukrypstančių

atvejų (su baigmės kintamojo reikšme „0“) proporciją, kuriai esant prieštaringa priežastinių sąlygų

kon*gūracija ne pašalinama, bet paliekama, koduojant baigmės kintamąjį „1“. Toks nenuoseklių

tiesos lentelės eilučių problemos sprendimas gana dažnai naudojamasatliekant KLA, tačiau tokia

praktika nėra pati geriausia. Jis labiau atitinka kiekybinio (statistinio, orientuoto į kintamuosius),

o ne kokybinio (orientuoto į atvejus) tyrimo dvasią ir *loso*ją, nes kokybiniame tyrime svarbus

kiekvienas atvejis.

Geriausią prieštaringos baigmės eilučių problemos sprendimą galima vadinti konceptualiuoju.

Jis reikalauja papildomų analitinio darbo sąnaudų, kurių tikslas – patikslinti ar modi*kuoti pačią

tikrinamą hipotezę ir grįžti prie nagrinėtų atvejų, surenkant apie juos papildomos informacijos. Jau

aptardami bendruosius lyginamosios perspektyvos tyrimų intensyviosios ir ekstensyviosios strate-

gijų skirtumus nurodėme, kad pirmosios (kokybinės) strategijos rėmuose nėra griežtos perskyros

tarp atradimo konteksto ir pagrindimo konteksto, kuri būdinga kiekybinei strategijai. Statistinis

(kiekybinis) metodas tinka tik jau aiškiai ir konkrečiai suformuluotai hipotezei tikrinti, naudojant

duomenis, kurie reprezentuoja kuo griežčiau ir tiksliau iš anksto apibrėžtą populiaciją. Taikant

kokybinius (lyginamąjį ir atvejo tyrimo) metodus, savaime suprantamas dalykas yra „judėjimas

pirmyn ir atgal“ tarp hipotezių formulavimo, atvejų populiacijos apibrėžimo ir duomenų rinkimo

bei analizės. Per šiuos tyrimo atlikimo „judesius“ tikslinama hipotezė (o drauge ir plėtojama teo-

rija, kurią ta hipotezė reprezentuoja), renkami nauji duomenys (arba seni analizuojami remiantis

naujomis perspektyvomis), peržiūrimos ir tikslinamos tiriamų atvejų populiacijos ribos ar net pati

atvejo apibrėžtis (iš naujo apibrėžiant, kokio tipo atvejai tiriami).

Tiek, kiek KLA yra ne tik tam tikra duomenų analizės technika, bet ir lyginamosios perspekty-

vos tyrimo intensyviosios (kokybinės) strategijos atvejis, jai galioja visi kokybinės analizės kanonai.

47 Grįžtant prie Būlio minimizacijos taisyklių reikia pastebėti, kad, norint dvi subformules pakeisti viena, būtina, kad jos skirtųsi tik vieno kintamojo reikšme.

77


Tai reiškia, kad ji gali ir turi būti naudojama ne tik kaip priežastinių hipotezių tikrinimo ir empi-

rinių duomenų apibendrinimo priemonė, bet ir kaip hipotezių formulavimo, tikslinimo ir teorijos

plėtojimo instrumentas. Šiuo požiūriu KLA formalusis aparatas atlieka savotiškų statybos pastolių,

kuriais naudojasi tyrėjas, vaidmenį, padėdamas organizuoti ir disciplinuoti „dialogą“ tarp teorijos

bei empirinių duomenų, apie kurį rašo C. Raginas, atkreipdamas dėmesį į KLA, kaip lyginamojo

tyrimo strategijos, savitumą:

Populiacijų sudarymas (angl. constitution) lyginamajame atvejų tyrime yra teorijomis

grindžiamas (angl. theory-laden), konceptualiai intensyvus procesas, kuris dažnai apima

sudėtingą idėjų ir duomenų dialogą (Ragin, 2000, 61).

Kintamųjų sąrašo peržiūrėjimas ir naujų duomenų analizė, kaip būdai spręsti prieštaringos

baigmės kon*gūracijų problemą, yra geriausios KLA praktikos, nes būtent per jas atliekami tie

konkretūs veiksmai, kuriais realizuojamas visas KLA kaip lyginamosios perspektyvos tyrimo stra-

tegijos potencialas. Iš tikrųjų, jeigu į KLA žiūrima tik kaip į glausto duomenų aprašymo ir priežas-

tinių hipotezių tikrinimo priemonę, darytina išvada, kad atvejų populiacijos, kurią sudaro 19 tar-

pukario Europos šalių, kokybinė lyginamoji analizė veikiau ne patvirtina, o paneigia S. M. Lipseto

tezę apie modernizacijos ir demokratizacijos priežastinį ryšį, nes paaiškėja, kad tik 7 atvejai (du

teigiamos baigmės ir penki neigiamos baigmės) ją atitinka be jokių išlygų.

Šią išvadą galėtume papildyti nebent tik pastaba, kad pagal tai, kiek modernizacija iš viso yra

priežastingai susijusi su demokratijos tvarumu, iš visų jos apraiškų ar aspektų reikšmingas yra tik

gyventojų raštingumas. Papildomai šią išvadą galime patikrinti, atlikdami pavieniui paimtų hipo-

tetinių demokratijos išlikimo sąlygų pakankamumo ir būtinumo analizę.

Atlikdami tam tikros sąlygos būtinumo analizę, skaičių atvejų, kurių ir demokratijos išli- �

kimo kintamasis, ir mus dominančią hipotetinę būtiną sąlygą nurodantis kintamasis turi

reikšmę „1“, dalijame iš bendro išlikusių demokratijų skaičiaus. Jeigu gauname skaičių, ku-

ris yra mažesnis už „1“, mus dominanti sąlyga nėra būtina arba visiškai nuosekliai būtina48.

Pavyzdžiui, mūsų nagrinėjamame atvejyje, kuriame ieškoma demokratijos išlikimo ir žlu-

gimo tarpukario Europoje priežasčių, aptinkame, kad BNPPC & DEMOKRATIJA / DE-

MOKRATIJA = 6 / 8, URBANIZACIJA & DEMOKRATIJA / DEMOKRATIJA =

4 / 8, INDUSTRIALIZACIJA & DEMOKRATIJA / DEMOKRATIJA = 6 / 8,

RAŠTINGUMAS & DEMOKRATIJA / DEMOKRATIJA = (8 / 8) (=1). Taigi, tik

raštingumas gali būti pavadintas nuoseklia būtina demokratijos išlikimo sąlyga.

Atlikdami pakankamumo analizę, skaičių atvejų, kai ir demokratijos išlikimo (priklauso- �

mas, baigmės) kintamasis, ir hipotetinę pakankamą sąlygą nurodantis (nepriklausomas,

priežasties) kintamasis turi reikšmę „1“, dalijame iš bendro atvejų skaičiaus, kai hipotetinę

48 Vadinti sąlygą nevisiškai nuosekliai būtina sąlyga galime, jeigu atlikę aritmetinius veiksmus gauname skaičių, tik šiek tiek mažesnį už 1.

78


pakankamą sąlygą nurodantis (nepriklausomas, priežasties) kintamasis turi reikšmę „1“.

Jeigu gauname skaičių, kuris yra mažesnis už 1, mus dominanti sąlyga nėra pakankama

arba visiškai nuosekliai pakankama sąlyga49. Paaiškėja, kad BNNPC & DEMOKRATIJA /

BNNPC = 6 / 8, URBANIZACIJA & DEMOKRATIJA / URBANIZACIJA = 4 / 5, INDUS-

TRIALIZACIJA & DEMOKRATIJA / INDUSTRIALIZACIJA = 6 / 8, RAŠTINGUMAS

& DEMOKRATIJA / RAŠTINGUMAS = (8 / 14). Taigi, nors raštingumas gali būti pripažintas

būtina demokratijos išlikimo sąlyga, jis nėra pakankama sąlyga, kad demokratija išliktų.

Nusprendę tikrinti priežastinę hipotezę naudodami ne vien turimą duomenų aibę, bet pamė-

ginti ją patikslinti ir pagilinti, turime ieškoti sąlygų, kurios diferencijuotų atvejus, priklausančius

prieštaringoms priežastinių sąlygų kombinacijoms, į tuos, kurių baigmės kintamasis turi reikš-

mę „1“, ir tuos, kurių reikšmė „0“. Radę tokias sąlygas, pagilintume, patikslintume ir papildytume

tikrinamą hipotezę naujomis įžvalgomis ir kartu prisidėtume prie ta hipoteze reprezentuojamos

teorijos plėtojimo.

Mūsų nagrinėjamoje pavyzdinėje situacijoje suformuluota hipotezė nurodo tik „galutines“ de-

mokratizacijos priežastis, kurių reikšmė išryškėja per ilgą laiką, skaičiuojamą šimtmečiais. Mus

domina skirtingų demokratijos likimų per 20 tarpukario metų viename istoriniame ir geogra*-

niame regione. Nustatėme, kad tiems skirtumams paaiškinti „galutinių“, socialinio ir ekonomi-

nio pobūdžio priežasčių nepakanka. Jas reikia papildyti ne tokiomis „tolimomis“ ir „giliomis“, bet

„artimesnėmis“ aiškinamai baigmei (demokratijos žlugimui ar išlikimui) priežastimis. Jas galima

pavadinti „vidutinio gylio“ arba „vidutinio atstumo“ priežastimis. Tokiomis priežastimis, visų pir-

ma, galėtų būti politinio ir institucinio pobūdžio veiksniai, susiję su demokratinių politinių režimų

sandaros (demokratinės valstybės būna parlamentinės ir prezidentinės, federacinės ir unitarinės

ir pan.) ir veikimo ypatybėmis. Kiek tokių veiksnių atrastume, tiek būtų ir galimų tikrinamos

priežastinės hipotezės modi*kacijų. Pavyzdžiui, galime patikrinti, ar prieštaringos baigmės prie-

žastinių sąlygų kombinacijoms priklausančių atvejų skaičius mūsų aptariamoje situacijoje nesu-

mažės, jei nepriklausomų kintamųjų sąrašą papildysime dvireikšmiu kintamuoju, suskirstančiu

tarpukario demokratijas į parlamentines ir neparlamentines (prezidentines). Kitas galimas mūsų

nagrinėjamos hipotezės išplėtojimas (kurį toliau ir patikrinsime) – jos papildymas samprotavimu,

kad demokratijos išlikimą ar žlugimą kartu su socialinėmis ir ekonominėmis priežastimis lemia

(modi*kuodamas jų veikimą) vienas iš politinių ir institucinių veiksnių, kurį toliau vadinsime

vyriausybės stabilumu: demokratinėse šalyse, kuriose dažnai keičiasi vyriausybės (ministrų kabi-

netai), demokratija gali žlugti greičiau, negu tose, kurias valdo stabilios vyriausybės.

Nusprendus taip modi*kuoti pradinę hipotezę, reikia „grįžti prie atvejų“ ir atlikti didžiulį dar-

bą – surinkti duomenis, kiek kartų kiekvienoje iš 19 šalių tarpukario metais pasikeitė vyriausybės.

Šio darbo rezultatus atspindi 2.9 lentelė, kurioje (palyginti su 1.4 lentele) yra naujas stulpelis, kuria-

me nurodomas analizuojamų valstybių vyriausybių (ministrų kabinetų) skaičius tarpukariu.

49 Kaip ir būtinų sąlygų atveju, vadinti sąlygą nevisiškai nuosekliai pakankama sąlyga galime, jeigu atlikę aritmetinius veiksmus gauname skaičių, tik šiek tiek mažesnį už 1.

79


ValstybėBNP gyven-tojui (JAV doleriais)

Miestų gy-ventojų dalis

(proc.)

Raštingųjų dalis (proc.)

Dirbančiųjų pramonėje dalis (proc.)

Vyriausybių skaičius


Airija 662 25,0 95,0 14,5 5 1Austrija 720 33,4 98,0 33,4 10 0Belgija 1 098 60,5 94,1 48,9 4 1Čekoslovakija 586 69,0 95,9 37,4 6 1Estija 468 28,5 95,0 14,0 6 0Graikija 390 31,1 59,2 28,1 10 0Ispanija 367 43,0 55,6 25,5 12 0Italija 517 31,4 72,1 29,6 9 0Jungtinė Karalystė 1 038 74,0 99,9 49,9 4 1Lenkija 350 37,0 76,9 11,2 21 0Lietuva 300 17,3 80,0 6,2 21* 0Olandija 1 008 78,8 99,9 39,3 2 1Portugalija 320 15,3 38,0 23,1 19 0Prancūzija 983 21,2 96,2 34,8 5 1Rumunija 331 21,9 61,8 12,2 7 0Suomija 590 22,0 99,1 22,0 9 1Švedija 897 34,0 99,9 32,3 6 1Vengrija 424 36,3 85,0 21,6 13 0Vokietija 795 56,5 98,0 40,4 11 0

2.9 lentelė. Socialinio ir ekonominio išsivystymo, vyriausybių pasikeitimų bei demokratijos rodikliai tarpukario Europos valstybėse apie 1930 m. (šaltiniai: Berg-Schlosser ir Cronqvist, 2005, 160; Rihoux ir Ragin, 2009, 51).Pastaba* Leidinio, skirto tarpukario Lietuvos vyriausybių istorijai, sudarytojai teigia, kad „per du Lietuvos Respublikos gyvavimo dešimtmečius pasikeitė net 21 kabinetas“ (Bauža ir Kašauskienė, 1993, 21). Skaičiuodami vyriausybių pasikeitimus, politologai susiduria su tam tikrais keblumais (Lijphart, 1999, 129–139). 21 kabinetą gauname, jeigu kabinetus skaičiuojame pagal tai, kiek kartų jie atsistatydino ir buvo iš naujo sudaryti. Tačiau galime nuspręsti, kad ministrų kabineto pasikeitimas ir vyriausybės pasikeitimas yra skirtingi dalykai. Pagal vieną kriterijų, vyriausybė keičiasi tik tada, kai keičiasi jos vadovas. O Lietuvos aukščiausios vykdomosios valdžios istorijoje būta trijų Ernesto Gal-vanausko (1922–1924), trijų Juozo Tūbelio (1929–1938), dviejų Vlado Mirono (1938–1939) vyriausybių. Pagal kitą kriterijų vyriausybė lieka ta pati, jeigu nesikeičia ją sudarančios politinės jėgos. Tokiu atveju problemiška būtų atskiromis vyriausybėmis laikyti visus ministrų kabinetus po 1926 m. perversmo. Be to, kyla klausimas, ar vertinant vyriausybės stabilumo reikšmę demokratijos tvarumui reikia skaičiuoti tik vyriausybes iki demokratijos žlugimo, ar visas tarpukario laikotarpio vyriausybes. Teksto, iš kurio paimti duomenys apie vyriausybių skaičių tarpukario Europos šalyse, autoriai renkasi antrąją alternatyvą, todėl ir mes sekame jų pavyzdžiu. Vis dėlto svarbu paminėti, kad tolesnėje analizėje sudvireikšminimo slenksčiu pasirinkus atvejį, kai pasikeičia mažiausiai 10 vyriausybių (žr. toliau), Lietuvos atvejo reikšmė nepasikeistų, kad ir kokį vyriausybių apskaitos principą pasirinktume. Mat dar iki 1926 m. gruodžio 17 d. perversmo Lietuvoje pasikeitė 13 ministrų kabinetų (iš jų trims vadovavo tas pats ministras pirmininkas – E. Galvanauskas).

Toliau, norėdami duomenų analizei ir priežastinių hipotezių tikrinimui pritaikyti KLA, turi-

me vyriausybių skaičiaus kintamąjį sudvireikšminti, paversdami jį vyriausybės stabilumo kinta-

muoju (kintamojo pavadinimas – „vyrstab“). Laikysime, kad tarpukariu šalies vyriausybė buvo

stabili, jeigu joje tuo metu pasikeitė ne daugiau kaip 9 vyriausybės; jeigu joje pasikeitė 10 ir dau-

giau vyriausybių, tos šalies vyriausybė buvo nestabili.

80


Valstybė BNP gyven-tojui

Urbanizacija Raštingumas Industria-lizacija

Vyriausybės stabilumas


Airija 1 0 1 0 1 1Austrija 1 0 1 1 0 0Belgija 1 1 1 1 1 1Čekoslovakija 0 1 1 1 1 1Estija 0 0 1 0 1 0Graikija 0 0 0 0 0 0Ispanija 0 0 0 0 0 0Italija 0 0 0 0 1 0Jungtinė Karalystė 1 1 1 1 1 1Lenkija 0 0 1 0 0 0Lietuva 0 0 1 0 0 0Olandija 1 1 1 1 1 1Portugalija 0 0 0 0 0 0Prancūzija 1 0 1 1 1 1Rumunija 0 0 0 0 1 0Suomija 0 0 1 0 1 1Švedija 1 0 1 1 1 1Vengrija 0 0 1 0 0 0Vokietija 1 1 1 1 0 0

2.10 lentelė. Socialinio ir ekonominio išsivystymo, vyriausybių stabilumo bei demokratijos rodikliai (dvireikšmėse skalėse) tarpukario Europos valstybėse apie 1930 m. (šaltiniai: Berg-Schlosser ir Cronqvist 2005, 160; Rihoux ir Ragin 2009, 51; Lietuvos atvejis įtrauktas autorių, jo aprašymas pateiktas 2.1 ir 2.9 lentelėje).

Naujo kintamojo įvedimas turi savo kainą nuo 16 iki 32 padidėja konceptualiai galimų priežastinių sąlygų kon*gūracijų skaičius, taip pat padidėja ir atotrūkis tarp konceptualiai galimos ir realiai stebi-mos atvejų įvairovės. Kaip matyti iš kon*gūracijų lentelės (2.11 lentelė), kurioje pateiktos tik realiai stebėtus atvejus atitinkančios priežastinių sąlygų kon*gūracijos, tik 10 iš 32 logiškai galimų kon*gū-racijų turi empirinių atvejų. Tačiau bendras stebėtų kon*gūracijų skaičius išaugo nuo 6 iki 10, tai leido sumažinti nenuoseklių kon*gūracijų skaičių nuo 3 iki 1. Naujoje empirinių kon*gūracijų lentelėje prieštaringa yra tik viena kon*gūracija, kurią reprezentuoja tik du – Estijos ir Suomijos – atvejai.

BNP gyven-tojui

Urbani-zacija

Raštin-gumas

Industria-lizacija


Demo-kratija

Atvejai

1 1 1 1 1 1 3: Belgija (1), Jungtinė Karalystė (1), Olandija (1)1 1 1 1 0 0 1: Vokietija (0)1 0 1 1 1 1 2: Prancūzija (1), Švedija (1)1 0 1 1 0 0 1: Austrija (0)1 0 1 0 1 1 1: Airija (1)0 1 1 1 1 1 1: Čekoslovakija (1)0 0 1 0 1 C 2: Estija (0), Suomija (1)0 0 1 0 0 0 3: Lenkija (0), Lietuva (0), Vengrija (0)0 0 0 0 0 0 3: Graikija (0), Ispanija (0), Portugalija (0)0 0 0 0 1 0 2: Italija (0), Rumunija (0)

2.11 lentelė. Socialinio ir ekonominio išsivystymo, vyriausybių stabilumo bei demokratijos likimo tarpukario Europos valstybėse (apie 1930 m.) ryšio kon&gūracijos: tik faktiškai stebėti atvejai.

81


Nusprendus paskutinę likusią nenuoseklią kon*gūraciją eliminuoti ne formaliomis manipu-

liacijomis (tiesiog ignoruoti arba taikyti statistinį metodą), o vadovautis gerosiomis praktikomis,

galima, pavyzdžiui, pamėginti papildyti nepriklausomų kintamųjų sąrašą dar vienu reprezentuo-

jančiu kokią nors papildomą (iš daugelio likusių) spėjamą demokratijos tvarumo priežastį, ir ku-

rio reikšmės Estijai ir Suomijai skirtųsi. Tačiau tokiu atveju konceptualiai galimų kon*gūracijų

skaičius padidėtų net iki 64, kartu dar labiau išaugtų empiriškai nestebėtų kon*gūracijų skaičius.

Kadangi šios gerosios praktikos galimybės nagrinėjamu atveju, atrodo, jau išsemtos, galima išmė-

ginti dar vieną gerąją praktiką – patikrinti, ar visiems atvejams priskirtos jiems tinkamos (angl.

appropriate) kintamųjų reikšmės. Pati geriausia šios praktikos forma yra, kai ieškoma ir (kartais)

randama klaidų, įsivėlusių matavimo procese nustatant kintamųjų reikšmes. Nagrinėjamu atveju

tai būtų klaidos, padarytos skaičiuojant Estijos ir Suomijos socialinius ir ekonominius ar politinius

ir institucinius rodiklius. Ne tokia gera jos forma būtų peržiūrėti slenksčius, pagal kuriuos buvo

sudvireikšmintos pradinės kintamųjų reikšmės. Analizės procese pasirenkami slenkstiniai dydžiai

dažnai būna gana subjektyvūs, todėl galima ieškoti argumentų jiems pakeisti.

Taip nagrinėjamame pavyzdyje galima pasielgti su pasirinktu slenksčiu kintamajam „BNP gy-

ventojui“ (iki šiol dalijusiu atvejus į turtingas ir neturtingas šalis: „0“ – jei mažiau kaip 600 USD;

„1“ – jei daugiau arba lygu 600 USD) sudvireikšminti. Jeigu šis slenkstis sumažinamas iki 550 USD,

Suomija prisijungia prie Airijos, o Estija lieka atskirai. Toks slenkstinio dydžio pokytis naudingas ir

todėl, kad po jo tereikia pakeisti tik dar vieno atvejo (Čekoslovakijos, kurios priskyrimas prie ne-

turtingų tarpukario Europos šalių ir taip buvo nelabai įtikinamas)50 kon*gūracinę priklausomybę.

Naujoje kon*gūracijų lentelėje (2.12 lentelė) Čekoslovakija prisijungia prie Belgijos, Olandijos ir

Jungtinės Karalystės, o bendras empiriškai stebimų kon*gūracijų skaičius sumažėja iki 9.

BNP gyven-tojui

Urbani-zacija

Raštin-gumas

Industria-lizacija


Demokratija Atvejai

1 1 1 1 1 14: Belgija (1), Jungtinė

Karalystė (1), Olandija (1), Čekoslovakija (1)

1 1 1 1 0 0 1: Vokietija (0)1 0 1 1 1 1 2: Prancūzija (1), Švedija (1)1 0 1 1 0 0 1: Austrija (0)1 0 1 0 1 1 2: Airija (1), Suomija (1)0 0 1 0 1 0 1: Estija (0)

0 0 1 0 0 03: Lenkija (0), Lietuva (0),

Vengrija (0)

0 0 0 0 0 03: Graikija (0), Ispanija (0),

Portugalija (0)0 0 0 0 1 0 2: Italija (0), Rumunija (0)

2.12 lentelė. Socialinio ir ekonominio išsivystymo, vyriausybės stabilumo bei demokratijos likimo tarpukario Europos valstybėse (apie 1930 m.) ryšio kon&gūracijos, pataisius BNP gyventojui sudvireikšminimo slenkstį (550 USD): tik faktiškai stebėti atvejai.

50 Palyginti neaukštą BNP gyventojui lėmė dideli šios šalies vidiniai ekonominio išsivystymo skirtumai. Dominuojantys regionai – Čekija ir Moravija – ekonominiu lygiu nesiskyrė nuo Vokietijos ir Austrijos, o Slovakija ir ypač Užkarpatės Ukraina šiuo atžvilgiu nuo jų gerokai atsiliko.

82


Pagaliau gavus tiesos lentelę be priežastinių sąlygų kon*gūracijų su nenuosekliomis baigmėmis,

galima jos turinį užrašyti Būlio formulėmis, kuriose atsižvelgiama į visus populiacijos atvejus.

Teigiamos baigmės atvejus apibūdina tokia formulė:

(BNP GYVENTOJUI × URBANIZACIJA × RAŠTINGUMAS × INDUSTRIALIZA-

CIJA × VYRIAUSYBĖS STABILUMAS) + (BNP GYVENTOJUI × urbanizacija ×

RAŠTINGUMAS × INDUSTRIALIZACIJA × VYRIAUSYBĖS STABILUMAS) +

(BNP GYVENTOJUI × urbanizacija × RAŠTINGUMAS × industrializacija ×

VYRIAUSYBĖS STABILUMAS) = DEMOKRATIJA

Ją galima užrašyti ir trumpiau, naudojant tik pirmąsias kintamųjų pavadinimų raides:

BURIV + BuRIV + BuRiV = D

Taip sutrumpintai užrašyta neigiamos baigmės atvejų Būlio formulė atrodo taip:

BURIv + BuRIv + buRiV + buRiv + buriv + buriV = D

Minimizavus pirmąją (teigiamos baigmės atvejų) Būlio formulę, gaunama tokia išraiška:

BRIV + BuRV = D

Šią formulę galima užrašyti ir taip:

BRV (I & u) = D

Minimizavus antrąją (neigiamos baigmės atvejų) Būlio formulę, gaunama tokia išraiška:

bui & BRIv = d

Abi formulės gali pasakyti daug svarbaus apie demokratijos žlugimo ar jos išlikimo tarpukario

Europoje priežastis. Iš pirmosios formulės galima matyti, kad buvo trys būtinos demokratijos iš-

likimo sąlygos (BRV) ir dvi tokios išlikimo sąlygos, kurios atitinka priežasties, kaip INUS sąlygos

(žr. 1.3 poskyrį), apibrėžtį: I ir u. Be to, galima konstatuoti, kad buvo du politinės raidos keliai,

kuriais ėjusios šalys išsaugojo demokratiją. Pirmuoju keliu ėjo Belgija, Čekoslovakija, Olandija,

Jungtinė Karalystė ir Švedija; antruoju – Suomija, Airija, Prancūzija ir ta pati Švedija. Tiek pat buvo

kelių į demokratijos žlugimą. Vienu iš jų ėjo išsivysčiusios šalys (Austrija ir Vokietija), o kitu – tos,

kurių socialinė ir ekonominė raida „vėlavo“: Estija, Graikija, Portugalija, Ispanija, Vengrija, Len-

kija, Lietuva, Italija, Rumunija. Kadangi žlugusių demokratijų poaibiui priklauso labai skirtingos

šalys, nenuostabu, kad tarp demokratijos žlugimo sąlygų neaptinkame tokių, kurios atitiktų būti-

nos sąlygos apibrėžtį. Visos jos yra INUS sąlygų tipo ir prisideda prie demokratijos žlugimo tik dėl

priklausomybės tam tikrai sąlygų konjunktūrai (kombinacijai).

Abi po Būlio minimizacijos gautos formulės yra gana gremėzdiškos. Jeigu norime paprastesnių,

turime skirti daug dėmesio antrajam keblumui, su kuriuo atlikdamas tyrimus beveik visada susi-

duria tyrėjas. Tą keblumą jau minėjome – tai empiriškai stebimų atvejų stoka. Jeigu pasirenkama

tokia tiesos (priežastinių sąlygų kon*gūracijų) lentelė, kurioje nurodomos visos galimos kon*gū-

83


racijos, labai dažnai dauguma šios lentelės eilučių lieka tuščios (baigmės kintamojo reikšmės – „?“).

Ką su jomis daryti, atliekant Būlio minimizaciją? Viena vertus, tyrėjas gali nuspręsti jas ignoruoti,

sutelkdamas dėmesį į empirinį mokslinio pažinimo pobūdį: tikras mokslininkas turi aprašyti ir su-

sisteminti stebėjimus, o ne spekuliuoti apie įsivaizduojamus, bet realiai nestebimus dalykus. Jeigu

vieninteliu teisėtu tikslu, kuriam gali būti naudojama KLA, laikysime stebėjimo duomenų glaustą

(angl. parsimonious) pateikimą, toks elgesys su realiai nestebimomis kon*gūracijomis yra vienin-

telis įmanomas.

Kitaip tenka samprotauti, jeigu KLA laikoma tinkama taip pat ir priežastinėms hipotezėms

tikrinti, o juolab teorijoms plėtoti ir konstruoti. Nors *losofai nesutaria dėl priežastingumo sąvo-

kos, aišku bent tiek, kad žinant priežastis (ypač deterministines) galima sugalvoti „receptų“, kaip

pakreipti įvykių eigą, taip pat yra pagrindo lyginti, kokia ji būtų atvejais, panašiais į faktiškai ste-

bėtus. Tokie atvejai vadinami kontrafaktiniais, o jų bruožus aprašantys teiginiai – kontrafaktiniais

teiginiais. Jeigu galutinės formulės, kurių ieškome pasitelkę KLA, nėra vien tik faktinių stebėjimų

aprašai, o teiginiai apie priežastinius dėsningumus, jie turi būti svarūs, kad pagrįstų kontrafaktinius

teiginius ir galiotų taip pat ir kontrafaktiniais atvejais. Tai mažų mažiausiai reiškia, kad, laikydami

formulę BRV (I + u) = D priežastinio dėsningumo išraiška, teigiame ne tik, kad demokratija

Belgijoje, Olandijoje, Jungtinėje Karalystėje ir Čekoslovakijoje išliko todėl, kad jos buvo turtingos,

industrializuotos valstybės su išsilavinusiais piliečiais ir stabiliomis vyriausybėmis, bet ir tai, kad

demokratija būtų išlikusi (ar turėjo išlikti) ir visose kitose šalyse, kuriose būtų buvęs toks socialinių

ir ekonominių bei politinių ir institucinių sąlygų derinys.

Jeigu KLA tikrinamos priežastinės hipotezės yra formuluojamos tam tikros teorijos pagrindu

(kaip yra nagrinėjamame pavyzdyje), galima teigti dar daugiau: tos hipotezės turi būti suformuluo-

tos taip, kad apimtų ne tik faktiškai pasitaikančias, bet ir kontrafaktines priežastinių sąlygų kombi-

nacijas. Taip yra todėl, kad gera teorija turi būti pajėgi nubrėžti ribą tarp to, kas tikrai (empiriškai)

galima, ir to, ko negali būti. Ne viskas, kas logiškai galima (neprieštaringai aprašoma), yra galima

ir empiriškai. Fiziškai negalimi dalykai yra tie logiškai galimi dalykų atvejai, kurie prieštarauja

gamtos dėsniams (kaip antai amžinasis variklis arba kelionės didesniu už šviesos greitį greičiu).

Siekdami sukurti tokias pat geras ir stiprias teorijas apie socialinės tikrovės faktus, ne tik galime,

bet tiesiog privalome klausti, kurios iš logiškai galimų priežastinių sąlygų kombinacijų yra galimos

empiriškai.

Labai svarbus KLA pranašumas, kad ji pateikia priemones tokiems klausimams kelti sistemin-

gai ir disciplinuotai, vieną po kitos nagrinėjant visas galimas situacijas, kurios daugiau ar mažiau

skiriasi nuo empiriškai stebėtų atvejų. Nors tokio atvejo, kai šalis urbanizuota, industrializuota, bet

neturtinga, turi mažiau nei 75 proc. raštingų gyventojų ir nestabilią vyriausybę, tarpukario Euro-

poje nebuvo, galima pagrįstai spėti, kad tokioje šalyje demokratija nebūtų buvusi tvari.

Panašiai kaip Būlio minimizaciją, mintinius eksperimentus su kontrafaktiniais atvejais galima

atlikti patiems („rankomis“), peržiūrint priežastinių sąlygų kon*gūracijas be empiriškai stebimų

atvejų (su baigmės kintamojo reikšmėmis – „?“) ir įrašant jų išvesties stulpeliuose labiausiai tikė-

84


tiną baigmės kintamojo reikšmę („0“ ar „1“). Paskui reikia prijungti tokius hipotetinius atvejus

prie empiriškai stebimų atvejų ir patikrinti, kaip ir kiek pasikeičia Būlio minimizacijos ir logiškai

esminių pirminių implikantų paieškos rezultatai. Visų pirma reikia nustatyti, kokios prielaidos dėl

kontrafaktinių atvejų leistų gauti trumpesnę (taigi ir bendresnę) galutinę Būlio išraišką (formulę).

Tačiau šiam tikslui daromos prielaidos turi būti pakankamai prasmingos ir įtikinamos taip plėto-

jamos teorijos ir kitų (kontekstinių) žinių apie empirinę tikrovę požiūriu. Kai kintamųjų nedaug,

tokius mintinius eksperimentus patogu atlikti su Veno diagramomis, vieną po kito nudažant bal-

tuosius jų sektorius tai viena (reikšmė „1“), tai kita (reikšmė „0“) spalva (atspalviu) ir tikrinant,

ar spalvinimai, padedantys gauti trumpesnę, taigi ir paprastesnę minimizuota Būlio formulę, yra

suderinami su ta teorija, kuri taip ir tikrinama, ir konstruojama.

Tačiau toks „rankinis“ iš tiesų neegzistuojančių atvejų įtraukimo į analizę būdas nėra labai efek-

tyvus, žinant, kad egzistuoja kompiuterinės programos, kurios leidžia tokias prielaidas dėl kontra-

faktinių atvejų, automatiškai įtraukti į analizę ir gauti paprasčiausią galutinę formulę (vadinamąjį

glaustąjį, ar tarpinį, sprendinį). Tyrėjui lieka patikrinti, ar visos šios prielaidos yra priimtinos jo

tikrinamos ir plėtojamos teorijos požiūriu, ir (jeigu yra nepriimtinų prielaidų) pačiam pataisy-

ti programos pateikiamus rezultatus. Likusiuose šio skyriaus poskyriuose kaip tik ir pristatysime

tokias programas bei jų veikimo principus, o baigdami šį skyrių pateikiame raiškiųjų aibių KLA

atlikimo veiksmų seką, kurią galima vadinti raiškiųjų aibių KLA algoritmu51.

Vadovaujantis tiriamos srities literatūra ir kitomis prieinamomis žiniomis kruopščiai atren-1.

kami tiriamo reiškinio (kurį atspindi baigmės kintamasis) atvejai (palyginami ir atspindin-

tys pakankamą jo įvairovę).

Atliekama išsami tiriamų atvejų analizė, kad tyrėjas turėtų gilų ir visapusišką supratimą 2.

apie juos. Atliekant atvejų analizę gali tekti pakoreguoti ir atrinktų atvejų aibę, kokia ji buvo

atrinkta pagal pirmąjį punktą.

Kruopščiai atrenkamos tiriamą reiškinį potencialiai paaiškinančios sąlygos. Atrenkant sąly-3.

gas remiamasi teorinėmis ir empirinėmis žiniomis, tačiau sąlygų neturėtų būti per daug – tik

esminės.

Surenkami duomenys ir sudaroma originalių kintamųjų lentelė, kurioje kintamųjų (stul-4.

pelių) reikšmės dar nėra dvireikšmės (išskyrus atvejus, kai kintamieji yra natūraliai

dvireikšmiai)52.

Sudaromos teoriškai ir empiriškai pagrįstos priežastinių sąlygų kintamųjų sudvireikšmini-5.

mo taisyklės. Svarbu, kad slenksčiai, t. y. ribos, žemiau kurių esančios reikšmės perkoduo-

jamos į „0“, o aukščiau esančios – į „1“, būtų pagrįstos realiomis žiniomis ir išmanymu, o ne

51 Žodis „algoritmas“ čia vartojamas perkeltine (platesne), o ne tikslia ir siaura matematine prasme, kur jis reiškia baigti-nę veiksmų seką (programą), sprendžiant tam tikrą uždavinį arba transformuojant įvestį į išvestį (pavyzdžiui, Quine’o ir McCluskey’io minimizavimo algoritmas). Šia tiksliąja ir siaurąja prasme algoritmas yra tai, kas valdo kompiuterio, skaičiuotojo, programos ir pan. veiksmus, o čia punktais išdėstyti nurodymai yra orientyrai tyrinėtojo atliekamų veiks-mų, kurių (bent kol kas) joks kompiuteris negali atlikti, nes jie reiškia tam tikrų sprendimų apsvarstymą ir priėmimą, o ne vien tik mechaninius skaičiavimus ar loginių sekų įvykdymą.

52 Būtina pateikti šią lentelę bet kokios rimtesnės analizės atveju, t. y. rengiant straipsnį, ataskaitą ar pristatymą.

85


kokiais nors techniniais kriterijais.

Iš dvireikšmių kintamųjų sudaroma pirminė duomenų lentelė, kurios pagrindu konstruo-6.

jama tiesos lentelė, kur nurodoma, kurie ir kiek atvejų atitinka kiekvieną logiškai galimą

priežastinių sąlygų kon*gūraciją.

Jei tiesos lentelėje yra prieštaringų atvejų, t. y. tokių eilučių, kuriose priežastinių sąlygų 7.

reikšmių kombinacija ta pati, o baigmė skiriasi, juos reikia išspręsti. Tai galima padaryti

arba labiau įsigilinus į tiriamus atvejus modi*kuojant atvejų reikšmes, arba įvedant papil-

domų sąlygų, kurios potencialiai turi priežastinį ryšį su baigme (plačiau žr. Ragin, 1987,

113–118; Ragin, 2000, 122–130; Rihoux ir Ragin, 2009, 48–56).

Atliekami keturi priežastinių sąlygų kon*gūracijų Būlio minimizacijos veiksmai: teigiamų 8.

baigmių, kai neįtraukiami logiškai galimi, bet nestebimi atvejai ir kai jie įtraukiami, bei nei-

giamų baigmių, kai neįtraukiami logiškai galimi, bet nestebimi atvejai ir kai jie įtraukiami.

Iš pirminių implikantų (naudojantis pirminių implikantų lentele) galima atrinkti tik tuos, 9.

kurie yra logiškai esminiai.

Atliekama visų teigiamų ir neigiamų baigmiųpriežastinių sąlygų būtinumo teigiamoms ir 10.

neigiamoms baigmėms analizė. Aptikus būtinas sąlygas su dideliu nuoseklumo rodikliu

(0,95 ir daugiau), jos įtraukiamos į tarpinį sprendinį.

Tais atvejais, kai Būlio minimizacija atliekama įtraukiant logiškai galimus, bet nestebimus 11.

atvejus, analizuojamos supaprastinančios kontrafaktinės prielaidos (t. y. logiškai galimi, bet

nestebimi atvejai), ypatingą dėmesį skiriant toms, kurios, tyrėjo turimomis žiniimis, yra

mažai tikėtinos arba prieštaringos (t. y. analizę atliekant kompiuterine programa ir ieškant

glaustojo sprendinio teigiamų bei neigiamų baigmių, tiems patiems empiriškai nestebi-

miems atvejams buvo priskirtos ir teigiamos, ir neigiamos baigmės reikšmės).

Gauti sprendiniai (priežastinių sąlygų kon*gūracijos, paaiškinančios tam tikrą baigmę) ap-12.

tariami grįžtant prie teorinės ir atvejų analizės. Nereikėtų skubėti teigti priežastinio ryšio,

nes atliekant neraiškiųjų aibių KLA nustatoma tik tai, kad tam tikros sąlygų kon*gūraci-

jos susijusios su tam tikromis baigmėmis. Ar tos baigmės tikrai yra tų sąlygų padariniai,

turi spręsti pats tyrėjas, interpretuodamas analizės rezultatą pagal turimą informaciją. Taigi

formali KLA procedūra negali atstoti priežastinės gauto rezultato interpretacijos, kuri turi

remtis tam tikromis prielaidomis ir teorijomis. Šiuo atžvilgiu tyrėjo probleminė situacija iš

esmės nesiskiria nuo tos, su kuria jis susiduria, atlikdamas statistinę analizę, t. y. kai statisti-

nis ryšys (kintamųjų reikšmių kovariacija) pats savaime dar nereiškia priežastinio ryšio. Be

to, interpretuojant gautus sprendinius nederėtų pamiršti ir to, kad raiškiųjų aibių KLA yra

priežastinių sąlygų kon*gūracijų paieškos metodika, taigi iš galutinio sprendinio negalima

paimti vienos kurios nors sąlygos ir jos nagrinėti atskirai. Šiuo atžvilgiu raiškiųjų aibių KLA

skiriasi nuo statistinės analizės, kur tyrėją dažniausiai domina pavienio kintamojo grynasis

priežastinis poveikis (angl. net e8ect) (Ragin, 2008, 10 ir 11 skyriai).

Kiekvienos Būlio minimizacijos (iš keturių logiškai galimų) atveju gauti sprendiniai turi 13.

86


būti aptarti kiekvienas atskirai ir, jei vienas kuris nors yra pasirenkamas kaip geriausias,

toks pasirinkimas turi būti pagrindžiamas.

Prie kiekvienos sprendinio formulės turi būti pateikiami pakankamų ir būtinų priežastinių 14.

(jei tokių esama) sąlygų nuoseklumo bei dangos rodikliai53.

Pateikiant rezultatus reikia panauoti galimybes juos vaizduoti gra*škai. Taip pat svarbu 15.

tekstinius ir skaitinius rezultatus pateikti kuo sistemiškiau, informatyviau ir patraukliau.

2.2. Raiškiųjų aibių KLA atlikimas programine įranga „fs/QCA“

Pirmoji kompiuterinė programa, kuria buvo galima atlikti KLA, buvo sukurta 1992 m., t. y.

praėjus penkeriems metams nuo to, kai buvo išleista jau ne kartą minėta C. Ragino knyga „Lygina-

masis metodas“ (1987), padėjusi KLA loginius ir metodologinius pagrindus. Bendradarbiaudamas

su C. Raginu, ją sukūrė Krissas Drassas. Ji buvo taip ir pavadinta – QCA (angl. Qualitative Compa-

rative Analysis) ir veikė tik MS-DOS aplinkoje. 1999 m. C. Raginas ir K. Drassas sukūrė „Micro-

so� Windows“ aplinkoje veikiančią programą „fs/QCA“ (angl. fuzzy set / Qualitative Comparative

Analysis), su kuria galima atlikti ir raiškiųjų, ir neraiškiųjų aibių KLA (tokias KLA kompiuterinių

programų kūrimo datas pateikia Vink ir van Vliet, 2009, 266). Po netikėtos K. Drasso mirties

(2001 m.) ją toliau tobulina kitas C. Ragino bendradarbis Seanas Davey. Paskutinę jos versiją gali-

ma nemokamai parsisiųsti iš C. Ragino tinklavietės (www.u.arizona.edu/~cragin/fsQCA). Ten pat

galima rasti ir jau, galima sakyti, nebeaktualią tik MS-DOS aplinkoje veikiančios QCA programos

paskutinę (1998 m.) versiją, kuria galima atlikti raiškiųjų aibių KLA.

2003 m. švedų politologas Lasse Cronqvistas, tuo metu dirbęs Vokietijos Marburgo universi-

tete, sukūrė programą TOSMANA (angl. Tool for Small-N Analysis), kuria galima atlikti ir raiš-

kiųjų aibių KLA, ir paties L. Cronqvisto plėtojamą bei propaguojamą daugiareikšmių kintamųjų

KLA (angl. Multi-Value Qualitative Comparative Analysis). Šią nuolatos atnaujinamą programą

vartotojas gali laisvai ir nemokamai parsisiųsti iš L. Cronqvisto tinklavietės (www.tosmana.net)54.

Ji išsamiausiai aprašyta 2007 m. apgintoje L. Cronqvisto disertacijoje „Kon*gūracinė analizė su

daugiareikšmių kintamųjų KLA kaip lyginamosios politikos metodas su pavyzdžiu iš lyginamųjų

partijų tyrimų (žaliųjų partijų sėkmė devintajame dešimtmetyje)“ (Cronqvist, 2007).

Daugiareikšmių kintamųjų KLA naudojant TOSMANA aptariama 4 vadovėlio skyriuje, o neraiš-

kiųjų aibių KLA, naudojant „fs/QCA“, skirtas 3 skyrius. Šiame ir kitame šio skyriaus poskyriuose

aprašyta, kaip atlikti raiškiųjų aibių KLA, naudojant naujausias „fs/QCA“ ir TOSMANA versijas.

53 Šią operaciją kol kas galima atlikti tik naudojant programą „fs/QCA“.54 Svarbu pažymėti, kad TOSMANA naudoja „Microso� .NET Framework“ programavimo platformą, taigi norėdami

įdiegti TOSMANA, turite būti jau įdiegę „Microso� .NET Framework“.

87


Pirmiausia kiekviename atitinkamame skyrelyje glaustai paaiškinama, kaip, įdiegus šias programas

į kompiuterį, atsidaryti turimus duomenų failus, sukurti ir išsaugoti naujus failus, redaguoti duo-

menis ir juos gra*škai vaizduoti.

2.1.1. Duomenų failų atidarymas ir išsaugojimas

Programa „fs/QCA“ (2009 m. birželio mėn. 2.5 versija) atidaroma lange, pavaizduotame 2.2 pa-

veiksle. Tai pagrindinis programos langas, kuriame atidaromi ir išsaugomi duomenų failai, prade-

dami KLA atlikimo ir gra*kų braižymo veiksmai. Be to, šiame lange pateikiamos atliktų analitinių

veiksmų atskaitos.

2.2 paveikslas. Pagrindinis „fs/QCA“ langas.

Apskritai „fs/QCA“ neturi savojo duomenų saugojimo formato, todėl failų su duomenimis ati-

darymas ir importavimas yra visiškai identiškas procesas. Tam tikra prasme tai gerai, nes duome-

nys visada gali keliauti iš vieno programinio paketo į kitą, o tai būtina, žinant taisyklę, kad „nėra

programos, kuri atliktų visas galimas ir norimas analizės (tam tikroje srityje) funkcijas“. Kita ver-

tus, tai yra ir trūkumas, nes ši programa duomenis saugo elementariais formatais, taigi negalima

išsaugoti jokių metaduomenų (išskyrus kintamųjų pavadinimus)55.

Programa „fs/QCA“ galima importuoti ir išsaugoti duomenų failus tokiais tekstiniais formatais:

kableliu atskirtu (angl. � comma-separated); plėtinys – „*.csv“;

tarpu atskirtu (angl. � space-separated); plėtinys – „*.txt“;

tabuliavimo ženklu atskirtu (angl. � tab-separated); plėtinys – „*.dat“;

QCA3 (QCA 3.0 programoje naudotu) formatu � 56, kuriame duomenys saugomi dviejuose

55 Metaduomenys yra išplėstiniai duomenų aprašai (kintamųjų pavadinimai ir žymės, kintamųjų reikšmių žymės ir t. t.). Duomenys yra skaitiniai arba tekstiniai įrašai duomenų lentelėje arba matricoje (žr. 1.2 paveikslą).

56 Iš esmės tai pozicinio, nustatyto simbolių kiekio formatas, kuriame yra griežtai apibrėžta, kad kiekviena eilutė yra atskiras atvejis, o kiekvienas įrašas (simbolis) stulpelyje yra atvejo atskiro kintamojo reikšmė.

88


failuose: duomenų57 ir metaduomenų (tik kintamųjų pavadinimai); plėtiniai atitinkamai –

„*.qdm“ ir „*.qvn“.

Duomenims importuoti skirtas pagrindinio programos meniu punktas File → Open → Data.

Jei tyrinėtojas turi duomenų, saugomų kitokiu, pavyzdžiui, R, SPSS, „Stata“, SAS ar „Microso�

Excel“ formatu, juos reikia atidaryti atitinkamoje programoje ir išsaugoti kaip tekstinius – kable-

liu ar tabuliavimo ženklu atskirtu formatu (tam naudojamas įprastas pagrindinio meniu punktas

File → Save As). Paskui juos galima lengvai importuoti į „fs/QCA“ programą, tik svarbu atsiminti,

kad visi metaduomenys, išskyrus kintamųjų pavadinimus, naujai sukurtuose failuose bus prarasti.

Kalbant apie duomenis ir jų importavimą dar reikia atkreipti dėmesį į keletą dalykų:

Raiškiųjų aibių KLA kintamieji turi būti koduojami tik „1“ ir „0“. �

Trūkstamos reikšmės turi būti koduojamos brūkšneliu „-“. �

Kintamųjų pavadinimai turi būti ne ilgesni kaip 15 simbolių, o parenkant kintamųjų pava- �

dinimus negalima vartoti „tarpų“ (ir kitų specialiųjų simbolių).

Įvedant ar importuojant duomenis naudotinas amerikietiškasis skaičių formatas, t. y. de- �

šimtainių trupmenų skaitmenys atskiriami ne kableliu, o tašku.

Programa iš esmės neatpažįsta lietuviškų raidžių, taigi geriau jų ir nevartoti. �

Programa „fs/QCA“ galima apdoroti daug atvejų. Tačiau kadangi programa analizuoja prie- �

žastinių sąlygų kombinacijas, kintamųjų kiekio didinimas skaičiavimo laikui daro daug di-

desnę įtaką nei atvejų skaičiaus didinimas. Taigi patartina į raiškiųjų aibių KLA įtraukti ne

daugiau nei 10 kintamųjų, o į neraiškiųjų – dar mažiau.

Norėdami išsaugoti duomenis turite atlikti tolesnius veiksmus.

Jei dirbate su anksčiau sukurtu failu, duomenų lango ( � Data Sheet) meniu tiesiog pasirinkite

File → Save58.

Jei reikia išsaugoti naujai sukurtą duomenų failą ar išsaugoti jį kitu formatu, duomenų lan- �

go (Data Sheet) meniu pasirinkite File → Save As . Atsidariusiame failo formato parinkimo

lange (Set File Type) nurodykite failo tipą (žr. pirmiau), paskui įveskite naujo duomenų failo

pavadinimą ir spauskite Save.

Patariame duomenų failą išsaugoti tabuliavimo ženklu atskirtu formatu, nes tokį duomenų fai-

lą lengvai galima atsidaryti kitomis duomenų analizės programomis.

2.2.2. Naujo duomenų failo sukūrimas, duomenų redagavimas

Norėdami sukurti naują duomenų failą ir į jį įvesti turimus duomenis, meniu pasirinkite

File → New. Atsivers kintamųjų kūrimo ir apibrėžimo (Add New Variables) langas (žr. 2.3 paveiks-

lą).

57 Atkreipiame dėmesį, kad atvejų pavadinimų kintamajame gali būti tik po vieną simbolį.58 Alternatyvus būdas atlikti šią operaciją – paspausti klavišus Ctrl + S.

89


a) b)

2.3 paveikslas. Programos „fs/QCA“ kintamųjų kūrimo ir apibrėžimo langas.

Atsidariusiame lange į laukelį Variable Name įveskite kintamųjų pavadinimus. Kintamųjų pa-

vadinimams taikomos tolesnės taisyklės.

Pavadinimas negali būti ilgesnis nei 15 simbolių. �

Kiekvieno kintamojo pavadinimas turi būti unikalus, t. y. negali būti dviejų kintamųjų su �

vienodais pavadinimais.

Kintamųjų pavadinimuose didžiosios ir mažosios raidės neskiriamos, t. y. pavadinimai �

„DEMOKRATIJA“, „DemoKRATIJA“ ir „demokratija“ laikomi vienodais.

Kintamųjų pavadinimuose negali būti tarpų ir brūkšnelių („-“). �

Kintamojo pavadinimas gali prasidėti bet kokiu simboliu – raide, skaitmeniu ar pan., išsky- �

rus specialiuosius.

Įvedę kintamojo pavadinimą, nurodykite vieną iš trijų galimų kintamojo tipų59. Galimi kinta-

mųjų tipai pateikiami toliau.

Skaitinis su kintamu simbolių kiekiu ( � Free Numeric).

Skaitinis su nustatytu simbolių kiekiu ( � Fixed Numeric)60.

Teksto eilutė ( � String).

Nurodant kintamojo tipą svarbu tik pasirinkti tarp skaitinių ir tekstinių bei nustatyti jų plotį

simboliais (Column Width). Naujas kintamasis sukuriamas paspaudus mygtuką Add. Jau sukurtus

kintamuosius prireikus galima pašalinti pažymint juos pele ir paspaudžiant mygtuką Remove. Be to,

sukurtų kintamųjų parametrus galima keisti, pažymėjus juos pele ir paspaudus mygtuką Edit. Su-

kūrus ir aprašius visus reikiamus kintamuosius, spaudžiama OK. Atsiveria naujas langas, kuriame

klausiama, koks atvejų skaičius sudaro duomenų rinkinį (žr. 2.4 paveikslą).

59 Standartiškai visi kintamieji laikomi skaitiniais su kintamu simbolių kiekiu (Free Numeric).60 Skaitinių kintamųjų skirstymas į turinčius nustatytą ir laisvai kintantį simbolių skaičių šiais laikais yra atgyvena, netu-

rinti praktinės reikšmės.

90


2.4 paveikslas. Programos „fs/QCA“ atvejų skaičiaus nustatymo langas.

Įvedus duomenų rinkinio atvejų skaičių, spaudžiama OK. Atsiveria duomenų langas – vadina-

moji duomenų lentelė arba matrica (Data Sheet) (žr. 2.5 paveikslą).

2.5 paveikslas. Programos „fs/QCA“ duomenų langas.

Duomenų lange galima tiesiogiai įvesti duomenų reikšmes į duomenų lentelės (matricos) lan-

gelius. Pažymėjus kurį nors langelį, jis aktyvinamas (paryškinamas tamsesne spalva). Tuomet į jį

galima įvesti reikiamą duomenų reikšmę, kuri rodoma langelio redaktoriuje, esančiame po me-

niu juosta (žr. 2.5 paveikslą). Kaip minėta, reikšmės gali būti skaitinės, tekstinės (paprastai skirtos

91


atvejų pavadinimams) arba brūkšneliai („-“), kuriais žymimos trūkstamos reikšmės. Duomenų

reikšmės įrašomos paspaudus klavišą Enter. Įvesdami duomenis nepamirškite kuo dažniau išsau-

goti failo (žr. 2.2.1. skyrelį).

Norėdami įtraukti kintamųjų (stulpelių) į jau sukurtą duomenų failą61, duomenų lango

(Data Sheet) meniu juostoje pasirinkite Variables → Add. Atsidariusiame kintamųjų kūrimo ir api-

brėžimo lange (Add New Variables) įveskite kintamojo pavadinimą, jo parametrus (žr. pirmiau) ir

spauskite mygtuką Add.

Norėdami pašalinti iš duomenų failo kokį nors jau sukurtą kintamąjį (stulpelį), pažymėkite

jį (pasirinkdami kurį nors to stulpelio langelį pele) duomenų lange (Data Sheet) ir meniu juostoje

pasirinkite Variables → Delete62.

Papildomus atvejus (eilutes) įtraukti į jau sukurtą duomenų failą galima dviem būdais:

visų � eilučių pabaigoje (duomenų lango apačioje) – duomenų lango (Data Sheet) meniu

juostoje pasirinkite Cases → Add, atsidariusiame atvejų skaičiaus įvedimo (Add Cases, žr.

2.4 paveikslą) lange nurodykite, kiek papildomų atvejų norite įtraukti, ir spauskite mygtuką

OK.

konkrečioje eilutėje � – duomenų lange (Data Sheet) pažymėkite eilutę, kurioje norite pri-

dėti papildomų atvejų (pasirinkdami kurį nors tos eilutės langelį pele), meniu juostoje pasi-

rinkite Cases → Insert, atsidariusiame atvejų skaičiaus įvedimo (Add Cases, žr. 2.4 paveikslą)

lange nurodykite, kiek papildomų atvejų norite įtraukti, ir spauskite mygtuką OK.

Norėdami pašalinti iš duomenų failo kokį nors atvejį (eilutę), pažymėkite jį (pasirinkdami kurį

nors tos eilutės langelį pele) duomenų lange (Data Sheet) ir meniu juostoje pasirinkite Cases → Delete63.

Naudodami „fs/QCA“ programinę įrangą taip pat galite atlikti kitas duomenų redagavimo

funkcijas.

Surūšiuoti atvejus (eilutes) didėjimo arba mažėjimo tvarka, o jei kintamojo reikšmės �

tekstinės – pagal abėcėlę. Tam naudojami duomenų lango (Data Sheet) meniu punktai

Cases → Sort Ascending ir Cases → Sort Descending.

Pašalinti iš duomenų failo tam tikrus atvejus (eilutes) pagal jų reikšmes. Šiai užduočiai at- �

likti naudojamas duomenų lango (Data Sheet) meniu punktas Cases → Drop/Keep If.

Pašalinti iš analizės (bet ne iš duomenų failo) tam tikrus atvejus (eilutes) pagal jų reikš- �

mes. Šiai užduočiai atlikti naudojamas duomenų lango (Data Sheet) meniu punktas

Cases → Select If.

Matematiniais veiksmais sujungti kelis kintamuosius į vieną arba sukurti naujų kintamųjų �

jau egzistuojančių pagrindu. Tam naudojamas duomenų lango (Data Sheet) meniu punktas

Cases → Compute.

61 Atkreipiame dėmesį, kad naujas kintamasis bus pridėtas stulpelių pabaigoje (duomenų lango dešiniajame krašte).62 Programa dar paklaus, ar tikrai norite pašalinti stulpelį, kurio langelį pažymėjote. Alternatyvus būdas atlikti šią opera-

ciją – paspausti klavišus Ctrl + D.63 Programa dar paklaus, ar tikrai norite pašalinti eilutę, kurios langelį pažymėjote.

92


Perkod � uoti kintamųjų reikšmes. Tam naudojamas duomenų lango (Data Sheet) meniu

punktas Cases → Recode.

Visais šiais atvejais procedūrų logika nesiskiria nuo tų, kurios įprastos R, SPSS, „Stata“, SAS ar

kitų statistinės analizės programinės įrangos vartotojams (pavyzdžiui, Vaitkevičius ir Saudargienė

2006)64. Todėl išsamiau šių funkcijų nepristatinėsime, o aptarsime unikalias programos „fs/QCA“

funkcijas, susijusias su jos pagrindine paskirtimi (KLA atlikimu) ir bent kol kas nedubliuojamas

kitoje programinėje įrangoje.

2.2.3. Raiškiųjų aibių KLA atlikimas

Programoje „fs/QCA“ raiškiųjų aibių analizę galima atlikti dviem metodais:

naujasis tiesos lentelių metodas (duomenų lango ( � Data Sheet) meniu pasirenkant

Analyze → Crisp Sets → Truth Table Algorithm);

senasis Quine’o � 65 metodas (duomenų lango (Data Sheet) meniu pasirenkant

Analyze → Crisp Sets → Quine (QCA 3.0)).

Abiejuose metoduose naudojamas Quine’o ir McCluskey’io66 tiesos lentelių minimizacijos al-

goritmas, kuris duoda vienodus rezultatus, o skiriasi tik tiesos lentelių sudarymo ir tvarkymo var-

totojo sąsajos. Kita vertus, tik naudojant tiesos lentelių metodą papildomai pateikiami priežastinių

sąlygų kon*gūracijų nuoseklumo ir dangos rodikliai (šias sąvokas paaiškinsime vėliau), todėl jį ir

rekomenduojame. Be to, analogiškos procedūros tiesos lentelių algoritmas naudojamas ir neraiš-

kiųjų aibių analizėje67.

Pateikdami raiškiųjų aibių KLA atlikimo „fs/QCA“ programa pavyzdžius naudosime duome-

nis iš failo Demokratija.raKLA.5N.PakeistasBNPPC.csv, kurį galite parsisiųsti iš vadovėliui skir-

tos tinklavietės (www.vaidasmo.lt/KLA)68. Jame išsaugoti mūsų nagrinėjamo pavyzdžio, kuriame

ieškoma demokratijos išlikimo ir žlugimo tarpukario Europoje priežasčių, duomenys po dviejų

pradinės duomenų aibės korekcijų, kuriomis buvo išspręsta prieštaringų eilučių problema (žr.

2.10 ir 2.12 lentelę)69. Atidarykite duomenų failą pagrindiniame programos meniu pasirinkdami

64 Programa „fs/QCA“ taip pat galima atlikti ir elementarią žvalgomąją statistinę analizę: suskaičiuoti įvairius aprašo-mosios statistikos rodiklius, sudaryti dažnių, santykinių dažnių ir kryžmines lenteles, nubraižyti kokybinio kintamojo reikšmių stulpelinę diagramą ir kiekybinio kintamojo reikšmių histogramą. Tačiau ir šių procedūrų vykdymo logika yra labai panaši į tas, kurios įprastos populiariose statistinės analizės programose.

65 Šis algoritmas atitinka pristatytąjį klasikinėje C. Ragino monogra*joje (Ragin, 1987).66 Taip pavadintas jį sukūrusių JAV mokslininkų – *losofo ir logiko Willardo Van Ormano Quine’o (1908–2000) bei

elektrotechniko ir informatiko Edwardo J. McCluskey’io (gimusio 1929 m.) – garbei.67 Taigi Quine’o metodas vadovėlyje nebus aptariamas.68 Duomenis taip pat galima rasti ir Lietuvos HSM duomenų archyvo (LiDA) kataloge (archive.lidata.eu/webview).69 Įgūdžiams įtvirtinti skaitytojui patariame padirbėti ir su duomenimis iš failų Demokratija.raKLA.4N.csv ir

Demokratija.raKLA.5N.csv. Pirmame išsaugota pradinė duomenų aibė, kurią gavome sudvireikšminę tarpukario Euro-pos šalių socialinės ir ekonominės statistikos duomenis (žr. 2.1 lentelę). Antrame – duomenys po pirmosios korekcijos, kai įvedėme naują kintamąjį „vyriausybės stabilumas“ (žr. 2.10 lentelę). Skaitytojui siūlome savarankiškai atlikti šią ir kitą (kintamojo „bnnpc“ reikšmių pakeitimą, sumažinus sudvireikšminimo slenkstį nuo 600 iki 550 USD gyventojui) pirminės duomenų aibės pertvarką, pasinaudojant 2.2.2 skyrelyje aprašytomis procedūromis. Be to, siūlome visas to-liau aprašomas operacijas pakartoti, naudojant duomenis iš šių failų, o galutinius ir tarpinius rezultatus palyginti.

93


File → Open → Data, ir pradėkite analizę duomenų lango (Data Sheet) meniu pasirinkdami

Analyze → Crisp Sets → Truth Table Algorithm.

Atsidariusiame analizės duomenų parinkimo lange (Select Variables, toliau žr. 2.6 paveikslą)

nurodykite, kurie kintamieji yra priežastinės sąlygos, o kuris kintamasis – baigmės. Pažymėję pele

kintamąjį „demokratija“ ir paspaudę mygtuką Set, perkelkite jį į baigmės langelį Outcome. Likusius

kintamuosius – „bnpcc“, „urbanizacija“, „rastingumas“, „industrializaci“ ir „vyrstab“ – kiekvieną

pažymėję pele ir paspaudę mygtuką Add, perkelkite į priežastinių sąlygų langelį Causal Conditions.

Paspaudę mygtuką Run, pradėkite tiesos lentelės sudarymo procedūrą.

a) b)

2.6 paveikslas. Programos „fs/QCA“ duomenų parinkimo raiškiųjų aibių KLA langas.

Atsidariusiame tiesos lentelės redagavimo lange (Edit Truth Table, žr. 2.7 paveikslą), pateikia-

mos visos įmanomos priežastinių kintamųjų reikšmių kombinacijos – ir tos, kurias atitinka faktiš-

kai stebimi atvejai (nurodomas jų skaičius stulpelyje number), ir tos, su kuriomis susijusių atvejų

nėra. Tačiau baigmės kintamojo demokratija stulpelis dar tuščias. Kad jame atsirastų reikšmės,

tiesos lentelę reikia papildomai sutvarkyti, t. y. įvesti baigmės kintamojo reikšmes automatizuotai

pagal statistines charakteristikas arba „rankomis“.

94


2.7 paveikslas. Raiškiųjų aibių KLA tiesos lentelė programoje „fs/QCA“: neredaguota, faktiškai stebėti ir konceptualiai galimi atvejai.

Kadangi tiesos lentelę paprasčiausia tvarkyti automatizuotai, tiesos lentelės redagavimo lango

(Edit Truth Table) meniu pasirinkite Edit → Delete and code....70. Atsidariusiame lange Delete and Code

pamatysite du langelius: viršutiniame įrašytas „1“, o šalia jo parašyta Delete rows with numbers less

than 1 (ištrinti eilutes, kuriose skaičius mažesnis nei 1); apatiniame – „0,8“, o šalia jo parašyta and set

demokratija to 1 for rows with consist > (ir įrašyti 1 į kintamąjį „demokratija“, jei eilutės nuoseklumas

didesnis nei).

2.8 paveikslas. Baigmės kintamojo reikšmių automatizuotas įvedimas į tiesos lentelę programoje „fs/QCA“.

70 Alternatyvus būdas atlikti šią operaciją – paspausti klavišus Ctrl + D.

95


Palikdami vienetą pirmajame langelyje, iš tiesos lentelės pašalintume tas priežasties kintamųjų

reikšmių kombinacijas, kurios nebuvo stebimos. Įrašę „2“, pašalintume ir tas kombinacijas, kurias

mūsų duomenyse reprezentuoja tik vienas atvejis. Kadangi tokiam sprendimui neturime jokio pa-

grindo (atvejų ir taip turime mažai), palikite „1“.

Antroje eilutėje nurodoma, ką daryti su prieštaringomis tiesos lentelės eilutėmis, t. y. tomis,

kuriose tai pačiai kintamųjų, nusakančių priežastines sąlygas, reikšmių kombinacijai turime ir to-

kių atvejų, kurių baigmės kintamojo reikšmė „1“, ir tokių, kurių ta reikšmė „0“. Tokių kombina-

cijų buvimą ar nebuvimą rodo stulpelis raw consist. (žr. 2.7 paveikslą). Tiesos lentelės eilutė yra

neprieštaringa, jeigu įrašas šiame stulpelyje yra „1“ (tai reiškia, kad visų stebėtų atvejų baigmės

kintamojo reikšmė yra „1“) arba „0“ (visų stebėtų atvejų baigmės kintamojo reikšmė yra „0“). Jeigu

įrašas stulpelyje yra didesnis už „0“, bet mažesnis už „1“, tiesos lentelės eilutė yra prieštaringa. Tada

turime pasirinkti slenkstinį neprieštaringų kombinacijų santykinio dažnio (programoje „fs/QCA“

jis vadinamas nuoseklumu, angl. consistency) didumą: jeigu eilutės nuoseklumas lygus pasirinktam

skaičiui arba už jį mažesnis, baigmės kintamajam priskiriama reikšmė „0“, jeigu didesnis, jo reikš-

mė tampa „1“. Standartiškai nustatytas slenkstis yra „0,8“. Mūsų pavyzdyje prieštaringų eilučių

nėra, todėl kad ir kokį įrašą paliktume, baigmės kintamojo stulpelyje atsiras tie patys įrašai (lygūs

esantiems stulpelyje raw consist.)71.

Taigi lange Delete and Code nepakeitus jokių įrašų ir paspaudus mygtuką OK, programa suda-

rys supaprastintą tiesos lentelę, kurioje nebebus priežastinių kintamųjų reikšmių kombinacijų be

empiriškai stebimų atvejų, o baigmės kintamojo „demokratija“ stulpelyje atsiras tiesos reikšmės.

2.9 paveikslas. Raiškiųjų aibių KLA tiesos lentelė programoje „fs/QCA“: suredaguota analizei atlikti, tik faktiškai stebėti atvejai.

71 Apskritai šis žingsnis iš esmės labiau reikalingas programos žingsnių nuoseklumui palaikyti įvairių analizės procedūrų atžvilgiu (tas pats algoritmas naudojamas ir raiškiųjų, ir neraiškiųjų aibių KLA atvejais, nors kai kurios to algoritmo dalys gali būti laikomos perteklinėmis raiškiųjų aibių KLA atveju), nes kai kurie pasirinkimai vargu ar prasmingi raiš-kiųjų aibių analizėje, kai turimų atvejų kiekis nedidelis.

96


Dabar jau galima įvesti priežastinių sąlygų kon*gūracijų paieškos analizės parinktis ir pradėti

KLA. Tai galima atlikti dviem būdais:

„rankomis“ parenkant visus analizės parametrus, paspaudus mygtuką � Specify Analysis;

automatizuotai, kai programa pati suskaičiuoja tris sprendinius (tik) teigiamų baigmių, pa- �

spaudus mygtuką Standard Analyses (Ragin, 2008, 8 ir 9 skyrius):

neįtraukiant logiškai galimų, bet nestebimų atvejų, t. y. programa visiems tokiems atve- 0

jams parenka neigiamą baigmę (kompleksinis sprendinys, angl. complex solution);

įtraukiant visus logiškai galimus, bet nestebimus atvejus, t. y. programa parenka jų hi- 0

potetines baigmes (teigiamas arba neigiamas) siekdama suskaičiuoti patį paprasčiausią

sprendinį (glaustasis sprendinys, angl. parsimonious solution);

įtraukiant tik tuos logiškai galimus, bet nestebimus atvejus, kuriuos tyrėjas parenka, atsi- 0

žvelgdamas į atskirų priežastinių sąlygų sąsajų su baigme labiausiai tikėtiną pobūdį, t. y.

tyrėjas nurodo, kurių iš turimų priežastinių sąlygų buvimas ir atitinkamai nebuvimas

(labiausiai tikėtina) susijęs su teigiamomis baigmėmis (tarpinis sprendinys, angl. inter-

mediate solution).

Kadangi šiame vadovėlyje siekiama išmokyti atlikti visokio pobūdžio KLA procedūras, pir-

miausia aptarsime „rankomis“ atliekamą raiškiųjų aibių KLA variantą. Pradėsime nuo teigiamų

baigmių, kai neįtraukiami logiškai galimi, bet nestebimi atvejai (kompleksinio sprendinio, angl.

complex solution), priežastinių sąlygų paieškos procedūros. Taigi tiesos lentelės redagavimo lange

(Edit Truth Table) paspaudus mygtuką Specify Analysis, atidaromas tiesos lentelių analizės langas

Truth Table Analysis. Jo analizės parinkčių nustatymo polangyje Specify (žr. 2.10 paveikslą), yra

penkios eilutės:

atvejų, kai priežastinių sąlygų kombinacijos susietos su teigiamomis baigmėmis ( � Positi-

ve Cases (1)),

atvejų, kai priežastinių sąlygų kombinacijos susietos su neigiamomis baigmėmis �

(Negative Cases (0)),

egzistuojančių ar egzistavusių atvejų, kai priežastinių sąlygų kombinacijos susietos su neži- �

nomomis (nenustatytomis, neaiškiomis ir pan.) baigmėmis (Don’t Care Cases (-)),

atvejų, kai priežastinių sąlygų kombinacijos susietos su prieštaringomis baigmėmis �

(Contradictions),

logiškai galimų, bet faktiškai nestebimų atvejų ( � Remainders).

Šiame sąraše programa prašo nurodyti, kuriuos atvejus įtraukti į analizę ir kokias baigmės

reikšmes jiems priskirti. Atvejai neįtraukiami į analizę, jei jie pažymimi Exclude. Visi kiti pasirin-

kimai reiškia, kad programa įtrauks juos į analizę ir suteiks trijų pobūdžių baigmės reikšmes:

teigiamas ( � True),

97


neigiamas ( � False),

teigiamas arba neigiamas, priklausomai nuo to, kuri reikšmė leis suskaičiuoti glaustesnį �

(angl. parsimonious) sprendinį (Don’t Cares).

2.10 paveikslas. Raiškiųjų aibių KLA tiesos lentelių analizės langas programoje „fs/QCA“: analizės parinkčių nustatymo polangis.

Be to, tiesos lentelių analizės lango (Truth Table Analysis) kitų parinkčių nustatymo polangyje

Options (žr. 2.11 paveikslą) galima nurodyti (pažymint Yes prie Select Prime Implicants by Hand?),

kad programa leistų pačiam tyrėjui parinkti, kuriuos logiškai esminius pirminius implikantus

palikti galutiniame sprendinyje, jei yra logiškai lygiaverčių (kitaip programa rezultatų

lange pateiks visus kaip alternatyvas)72. Taip pat galima nurodyti (pažymint Yes prie

Output Frequencies for Solution Terms?), kad rezultatų lange būtų pateikta informacija, kiek

atvejų yra susiję su kiekviena priežastinių sąlygų kon*gūracija, atitinkančia analizuojamą baigmę

(ši informacija analogiška dangos rodikliui)73.

72 Taigi šis pasirinkimas suteikia galimybę tyrėjui pačiam nurodyti logiškai minimalų analizės uždavinio sprendinį.73 Panašių kiekybinių charakteristikų galima gauti ir nurodžius programai atlikti pirminę skirtingų (teigiamų, neigiamų,

trūkstamų ir prieštaringų) baigmių peržiūrą (paspaudus mygtuką Preview) arba išvardyti visas priežastinių sąlygų kon*gūracijas su jų baigmėmis ir atvejų skaičiumi (paspaudus mygtuką List).

98


2.11 paveikslas. Raiškiųjų aibių KLA tiesos lentelių analizės langas programoje „fs/QCA“: kitų parinkčių nustatymo polangis.

Kadangi dabar mus domina tik demokratijos išlikimo (teigiamų baigmių) priežastinės sąlygos,

kai neįtraukiami logiškai galimi, bet nestebimi atvejai, eilutėje Positive Cases (1) pažymime True, o

likusiose – Exclude (žr. 2.12 paveikslą)74.

a) b)

2.12 paveikslas. Būlio minimizacijos parinktys programoje „fs/QCA“: teigiamų baigmių, kai neįtraukiami logiškai galimi, bet nestebimi atvejai, priežastinių sąlygų kon&gūracijų paieška.

Tada spaudžiame mygtuką Run ir gauname raiškiųjų aibių KLA ataskaitą pagrindiniame pro-

gramos rezultatų lange (žr. 2.1 išklotinę)75.74 Neigiamos baigmės atvejus galime pažymėti ir False, nes analizės rezultatams neturi reikšmės, ar neigiamos baigmės

atvejai pažymimi False, ar pašalinami iš analizės (pažymimi Exclude).75 Pagrindiniame rezultatų lange pateiktą informaciją galima tvarkyti kaip paprastą tekstą ir išsaugoti kaip tekstinį failą

su plėtiniu „*.out“ pagrindiniame programos meniu pasirinkus File → Save As → Output.

99


********************** *TRUTH TABLE ANALYSIS* ********************** File: Demokratija.raKLA.5N.PakeistasBNPPC.csv Model: demokratija = f(bnppc, urbanizacija, rastingumas, industrializaci, vyrstab) Rows: 9 Algorithm: Quine-McCluskey True: 1 --- TRUTH TABLE SOLUTION --- frequency cutoff: 1.000000 consistency cutoff: 1.000000 Assumptions: raw unique coverage coverage consistency ---------- ---------- ---------- bnppc*~urbanizacija*rastingumas*vyrstab 0.500000 0.250000 1.000000 bnppc*rastingumas*industrializaci*vyrstab 0.750000 0.500000 1.000000 solution coverage: 1.000000 solution consistency: 1.000000

2.1 išklotinė. Teigiamų baigmių, kai neįtraukiami logiškai galimi, bet nestebimi atvejai, priežastinių sąlygų kon&gūracijų Būlio minimizacijos rezultatai programoje „fs/QCA“.

Jokių „siurprizų“ kompiuterinė analizė nepateikia. Atlikę teigiamos baigmės atvejų formulės

Būlio minimizaciją, jau buvome gavę formulę BuRV + BRIV = D, kurią galime užrašyti ir taip:

BRV (I + u) = D (žr. 2.1 poskyrį). Tą patį apie demokratijos išlikimo sąlygas sako ir programos

išvesta formulė („~“ yra neigimo ženklas). Paaiškinti lieka tik dangos (angl. coverage) ir nuoseklumo

(angl. consistency) rodiklius76. Šie rodikliai yra suskaičiuojami ir visos Būlio formulės, ir atskirai į

jos sudėtį įeinančių subformulių (Būlio sudėties dėmenų) atvejais. Be to, nurodoma kiekvienos iš

subformulių bendroji (angl. raw coverage) ir išskirtinė (angl. unique coverage) danga.

Šių rodiklių aiškinimą pradėsime nuo apibendrinančio teiginio, kurį suformulavo C. Schneideris

ir C. Wagemannas: „smarkiai supaprastinant galima sakyti, kad nuoseklumas mums nurodo, kiek

gerai mes aiškiname reiškinį, o danga – ar daug aiškinamo reiškinio mes paaiškiname” (2007, 93).

Subformulės dangos rodiklis parodo, kurią aiškinamų atvejų (susijusių su teigiamomis baigmė-

mis) dalį ji paaiškina. Nuoseklumas yra rodiklis, kurio analogas kiekybinėje (statistinėje) analizėje yra

statistinis reikšmingumas. Dangos rodiklio analogu kiekybinėje (statistinėje) analizėje galima laikyti

koreliacijos koe*ciento didumą. Koreliacija gali būti didelė, bet statistiškai nereikšminga (arba atvirkš-

čiai). Statistinis reikšmingumas yra svarbesnis už koreliacijos dydį: didelis, bet statistiškai nereikšmin-

gas koreliacijos koe*cientas yra niekinis, o nedidelė, bet statistiškai reikšminga koreliacija yra svarbus

tyrimo rezultatas. Panašiai yra ir dangos bei nuoseklumo atveju: jeigu pakankamos ar būtinos sąlygos

ryšys su baigme yra mažai nuoseklus – ir didelė danga neverta didelio dėmesio.

Subformulių nuoseklumas baigmės atžvilgiu skaičiuojamas taip77:

76 Nuoseklumo sąvoka jau šiek tiek nagrinėta 2.1 poskyryje.77 X nurodo priežastinės sąlygos, t. y. aiškinantįjį, kintamąjį, o Y nurodo baigmės, t. y. aiškinamąjį, kintamąjį.

100


Pakankamos sąlygos X nuoseklumas =Skaičius atvejų, kai X ir Y reikšmė yra „1“

Skaičius atvejų, kai X reikšmė yra „1“

Būtinos sąlygos X nuoseklumas =Skaičius atvejų, kai X ir Y reikšmė yra „1“

Skaičius atvejų, kai Y reikšmė yra „1“

Subformulių bendroji danga skaičiuojama taip:

Pakankamos sąlygos X bendroji danga =Skaičius atvejų, kai X ir Y reikšmė yra „1“


Būtinos sąlygos X bendroji danga = Skaičius atvejų, kai X ir Y reikšmė yra „1“Skaičius atvejų, kai X reikšmė yra „1“

Įdėmus skaitytojas turėtų pastebėti, kad formulė, pagal kurią skaičiuojama pakankamos sąlygos

bendroji danga, sutampa su formule, pagal kurią skaičiuojamas būtinos sąlygos nuoseklumas, o

būtinos sąlygos dangos formulė yra tapati pakankamos sąlygos nuoseklumo formulei. Tačiau tai

nereiškia, kad sutampa jų interpretacijos.

Pakankamos sąlygos bendroji ir išskirtinė danga skiriasi, kai aiškinama baigmė turi dvi ar dau-

giau alternatyvias pakankamas sąlygas, kurios iš dalies persidengia ir dalį atvejų paaiškina ir viena,

ir kita pakankama sąlyga. Priežastinės sąlygos bendrąją dangą apibrėžia ja paaiškinamų atvejų dalis

iš visų sprendinių paaiškintų atvejų skaičiaus, o išskirtinę dangą – ta visuminio paaiškintų atvejų

dalis, kurią sudaro tik ja viena paaiškinami atvejai. Išskirtinė danga yra tas likutis, kuris mus do-

minančios sąlygos atveju lieka, iš visuminės visų sąlygų dangos rodiklio atėmus visų kitų sąlygų

bendrąją dangą:

Išskirtinė sąlygos X danga = Visuminės visų sąlygų bendrosios dangos rodiklis –Likusių (išskyrus X) sąlygų bendrosios dangos rodiklių suma

Mūsų nagrinėjimu atveju subformulių bendroji ir išskirtinė danga nesutampa, nes jų dangos persidengia. Pirmoji subformulė bnppc*~urbanizacija*rastingumas*vyrstab apima Airiją, Suomiją, Prancūziją, Švediją – 4 iš 8, t. y. 50 proc., demokratijos išlikimo atvejų (tą ir sako ben-drosios dangos rodiklis). Antroji priežastinių sąlygų kon*gūracija bnppc* rastingumas*industrializaci*vyrstab apima 6 atvejus: Belgiją, Čekoslovakiją, Jungtinę Karalystę, Olandiją, Prancūziją ir Švediją, t. y. 75 proc. demokratijos išlikimo atvejų. Tačiau paskutinius du atvejus – Prancūziją ir Švediją – apima ir pirmoji subformulė. Bendro teigiamos baigmės atvejų skaičiaus šių dviejų šalių dalis (25 proc.) ir sudaro skirtumo tarp abiejų subformulių bendrosios ir išskirtinės dangos dydį. Interpretuodamas gautus rezultatus tyrėjas turi spręsti, kuris iš šių dvie-jų priežastinių sąlygų kompleksų buvo svarbesnis demokratijai išlikti Prancūzijoje ir Švedijoje.

Kartodami teigiamų baigmių priežastinių sąlygų paieškos procedūrą taip, kad būtų įtraukti ir logiškai galimi, bet empiriškai nestebimi atvejai, t. y. siekdami surasti paprasčiausią sprendinį (glaustąjį sprendinį, angl. parsimonious solution), turime atlikti visus tuos pačius veiksmus, tik tie-sos lentelių analizės lango (Truth Table Analysis) analizės parinkčių nustatymo polangyje Specify

101


eilutėje Remainders turime pažymėti Don’t Cares (žr. 2.13 paveikslą). Pasirinkdami šią nuostatą, nurodome programai daryti tokias prielaidas apie logiškai galimų, bet nestebimų atvejų baigmes, kurios leistų gauti sprendinį, kuris matematiniu požiūriu būtų pats paprasčiausias, glausčiausias (angl. parsimonious)78. Kitaip tariant, šia nuostata leidžiame programai logiškai galimų, bet neste-bimų atvejų baigmes interpretuoti laisvai.

2.13 paveikslas. Būlio minimizacijos parinktys programoje „fs/QCA“: teigiamų baigmių, kai įtraukiami logiškai galimi, bet nestebimi atvejai, priežastinių sąlygų kon&gūracijų paieška.

Tada vėl spaudžiame mygtuką Run ir gauname raiškiųjų aibių KLA ataskaitą pagrindiniame programos rezultatų lange (žr. 2.2 išklotinę).********************** *TRUTH TABLE ANALYSIS* ********************** File: Demokratija.raKLA.5N.PakeistasBNPPC.csv Model: demokratija = f(bnppc, urbanizacija, rastingumas, industrializaci, vyrstab) Rows: 9 Algorithm: Quine-McCluskey True: 1 Don’t Care: Remainder --- TRUTH TABLE SOLUTION --- frequency cutoff: 1.000000 consistency cutoff: 1.000000 Assumptions: raw unique coverage coverage consistency ---------- ---------- ---------- bnppc*vyrstab 1.000000 1.000000 1.000000 solution coverage: 1.000000 solution consistency: 1.000000

2.2 išklotinė. Teigiamų baigmių, kai įtraukiami logiškai galimi, bet nestebimi atvejai, priežastinių sąlygų kon&gūracijų Būlio minimizacijos rezultatai programoje „fs/QCA“.

78 Tai, žinoma, negarantuoja, kad jis bus dalykiškai priimtinas.

102


Gauta trumpa Būlio formulė sako, kad pakankama demokratijos išlikimo tarpukario Europoje

sąlyga buvo vyriausybė stabilumas ir vienam gyventojui tenkančios didelės bendrosios nacionalinės

pajamos. Ar galima šią formulę priimti, turi spręsti pats tyrėjas, t. y. nustatyti, ar ji atrodo adekvati

jo turimų žinių ir teorijų požiūriu79 ir ar nėra absurdiškos (vėlgi, tyrėjo turimų kitų žinių ir teorijų

požiūriu) programos priimtos prielaidos apie logiškai galimų, bet nestebimų atvejų baigmes. Deja,

programa „fs/QCA“ (skirtingai nuo programos TOSMANA, žr. toliau) analizės rezultatuose nepa-

teikia ataskaitos apie priimtas prielaidas dėl logiškai galimų, bet nestebimų atvejų baigmių, kurios

leido gauti glaustąjį sprendinį. Tik iš dalies šį programos trūkumą kompensuoja galimybė pačiam

tyrėjui atlikti eksperimentus, tiesiogiai nurodant, kurių iš turimų priežastinių sąlygų buvimas ir

atitinkamai nebuvimas (labiausiai tikėtina) susijęs su teigiamomis baigmėmis logiškai galimais,

bet nestebimais atvejais. Ši galimybė įgyvendinta raiškiųjų aibių KLA atliekant automatizuotai,

t. y. tiesos lentelės redagavimo lange (Edit Truth Table) paspaudus mygtuką Standard Analyses (žr.

2.9 paveikslą). Atsidariusiame tarpinio sprendinio parinkčių nustatymo (Intermediate Solution)

lange (žr. 2.14 paveikslą) programa prašo nurodyti, kurių priežastinių sąlygų buvimas ir kurių

nebuvimas (labiausiai tikėtina tyrėjo turimų kitų žinių ir teorijų požiūriu) susijęs su teigiamomis

baigmėmis logiškai galimais, bet nestebimais atvejais. Šie pasirinkimai leidžia atlikti mintinius eks-

perimentus, darant vienokias ar kitokias prielaidas apie logiškai galimus, bet nestebimus atvejus ir

nagrinėjant, kokios minimizuotos Būlio formulės gaunamos. Tarpiniai sprendiniai taip pat paro-

do, ar tyrėjo priimti sprendimai susiję su lengvais (angl. easy counterfactual) ar su sunkiais (angl.

di3cult counterfactual) kontrafaktiniais atvejais (plačiau žr. Ragin, 2008, 8 ir 9 skyrius).

2.14 paveikslas. Tarpinio sprendinio paieškos parinkčių nustatymo langas atliekant raiškiųjų aibių KLA programa „fs/QCA“.

Optimalaus tarpinio sprendinio paieškos galimybe patartina naudotis tik tyrėjams, gerai išma-

nantiems tiriamo reiškinio problematiką. Mat tik tokiu atveju galima susigaudyti, kurios iš galimų

kontrafaktinių prielaidų gali padėti giliau suprasti realių įvykių priežastis, o kurios – ne80.

79 Gautu rezultatu galėtu pasidžiaugti „klasikinės“ (paties S. M. Lipseto) modernizacijos teorijos šalininkas, nes suskai-čiuotą Būlio formulę galima interpretuoti kaip šios teorijos patvirtinimą: jeigu nėra trumpalaikių ir konjunktūrinių veiksnių, trukdančių formuoti stabilias vyriausybes, aukštas ekonominis šalies lygis užtikrina demokratijos išlikimą.

80 Prie tarpinio sprendinio teikiamų galimybių dar sugrįšime, tą patį pavyzdį nagrinėdami neraiškiųjų aibių KLA prie-monėmis (žr. 3.2 poskyrį), o glaustojo sprendinio kontrafaktinių prielaidų sąvoką raiškiųjų aibių KLA atveju panagri-nėsime kitame poskyryje (2.3) pristatydami programą TOSMANA, kuri rezultatų lange pateikia glaustajam sprendi-niui suskaičiuoti priimtų kontrafaktinių prielaidų apie logiškai galimus, bet nestebimus atvejus sąrašą.

103


Toliau pereiname prie neigiamų baigmių raiškiųjų aibių KLA atlikimo programa „fs/QCA“ pa-

vyzdžių. Ieškodami neigiamų baigmių priežastinių sąlygų taip pat galime suskaičiuoti kompleksinį

(neįtraukdami logiškai galimų, bet nestebimų atvejų) ir glaustąjį (įtraukdami logiškai galimus, bet

nestebimus atvejus) sprendinį. Tai galima padaryti dviem būdais, bet analizę atliekant vienu iš

tų būdų kai kuriuos rezultatus programa skaičiuoja neteisingai, todėl toliau aptarsime tik visiškai

korektišką variantą.

Pagrindinis skirtumas nuo teigiamų baigmių atvejo tas, kad, pradedant analizę, jos duomenų

parinkimo lange (Select Variables, žr. 2.15 paveikslą), baigmės kintamąjį „demokratija“ į baigmės

langelį Outcome reikia perkelti kaip neiginį paspaudžiant mygtuką Set Negated (įkeltas baigmės kin-

tamasis yra pažymėtas inversijos (paneigimo) ženklu „~“, žr. 2.15 paveikslą). Visi tolesni veiksmai

yra analogiški teigiamų baigmių atvejui: priežastinius kintamuosius reikia įkelti į priežastinių sąlygų

langelį (Causal Conditions), spausti mygtuką Run ir pradėti tiesos lentelės sudarymo procedūrą.

2.15 paveikslas. Programos „fs/QCA“ duomenų parinkimo raiškiųjų aibių KLA langas: neigiamų baigmių atvejis.

Tiesos lentelės redagavimo lange („Edit Truth Table“, žr. 2.7 paveikslą) automatizuotai (Edit → Delete and code....) įvedame baigmės kintamojo ~demokratija reikšmes, priimdami stan-dartines atvejų kiekio (1) ir nuoseklumo (0,8) nuostatas (žr. 2.8 paveikslą). Atkreipkite dėmesį į tai, kad programos sudarytoje supaprastintoje tiesos lentelėje (žr. 2.16 paveikslą) baigmės kintamojo

~demokratija tiesos reikšmės yra priešingos gautoms teigiamų baigmių atveju (plg. su 2.9 paveiks-

lu), t. y. neigiamų baigmių tiesos reikšmės dabar yra „1“, o teigiamų – „0“.

104


2.16 paveikslas. Raiškiųjų aibių KLA tiesos lentelė programoje „fs/QCA“: suredaguota analizei atlikti, tik faktiškai stebėti atvejai, neigiamų baigmių analizė.

Įvesdami neigiamų baigmių priežastinių sąlygų kon*gūracijų paieškos analizės parinktis (Bū-

lio minimizaciją atlikdami „rankomis“, t. y. paspausdami mygtuką Specify Analysis), tiesos lentelių

analizės lango (Truth Table Analysis) analizės ir kitų parinkčių nustatymo polangiuose (Specify ir

Options žr. 2.17 paveikslą) nurodykite tas pačias nuostatas kaip ir teigiamų baigmių atveju81.

a) b)

2.17 paveikslas. Būlio minimizacijos parinktys programoje „fs/QCA“: neigiamų baigmių, kai neįtraukiami logiškai galimi, bet nestebimi atvejai, priežastinių sąlygų kon&gūracijų paieška.

81 Atkreipiame dėmesį, kad eilutėje Positive Cases (1) reikia pažymėti True, nes teigiamos reikšmės dabar nurodo neigia-mas baigmes, kadangi baigmės kintamąjį įkėlėme paneigdami (apversdami) jo reikšmes.

105


Paspaudę mygtuką Run gausime raiškiųjų aibių KLA ataskaitą pagrindiniame programos re-

zultatų lange (žr. 2.3 išklotinę).********************** *TRUTH TABLE ANALYSIS* ********************** File: Demokratija.raKLA.5N.PakeistasBNPPC.csv Model: ~demokratija = f(bnppc, urbanizacija, rastingumas, industrializaci, vyrstab) Rows: 9 Algorithm: Quine-McCluskey True: 1 --- TRUTH TABLE SOLUTION --- frequency cutoff: 1.000000 consistency cutoff: 1.000000 Assumptions: raw unique coverage coverage consistency ---------- ---------- ---------- ~bnppc*~urbanizacija*~industrializaci 0.818182 0.818182 1.000000 bnppc*rastingumas*industrializaci*~vyrstab 0.181818 0.181818 1.000000 solution coverage: 1.000000 solution consistency: 1.000000

2.3 išklotinė. Neigiamų baigmių, kai neįtraukiami logiškai galimi, bet nestebimi atvejai, priežastinių sąlygų kon&gūracijų Būlio minimizacijos rezultatai programoje „fs/QCA“.

Galų gale, atliekant neigiamų baigmių, kai įtraukiami logiškai galimi, bet nestebimi atvejai,

raiškiųjų aibių KLA, veiksmų seka tokia pati, kaip ir ieškant teigiamų baigmių glaustojo sprendi-

nio: analizės duomenų parinkimo lange (Select Variables, žr. 2.15 paveikslą), baigmės kintamą-

jį „demokratija“ perkeliame kaip neiginį (paspausdami mygtuką Set Negated) į baigmės langelį

Outcome; priežastinius kintamuosius įkeliame į priežastinių sąlygų langelį (Causal Conditions);

paspaudę mygtuką Run, atsidariusiame tiesos lentelės redagavimo lange (Edit Truth Table), auto-

matizuotai (Edit → Delete and code....) įvedame baigmės kintamojo ~demokratija reikšmes, priim-

dami standartines atvejų kiekio (1) ir nuoseklumo (0,8) nuostatas; įvedame neigiamų baigmių (kai

įtraukiami logiškai galimi, bet nestebimi atvejai) priežastinių sąlygų kon*gūracijų paieškos analizės

parinktis (Būlio minimizaciją atlikdami „rankomis“, t. y. paspausdami mygtuką Specify Analysis) tiesos

lentelių analizės lango (Truth Table Analysis) analizės ir kitų parinkčių nustatymo polangiuose (Specify

ir Options žr. 2.18 paveikslą) nurodydami tas pačias nuostatas kaip ir teigiamų baigmių atveju.

106


a) b)

2.18 paveikslas. Būlio minimizacijos parinktys programoje „fs/QCA“: neigiamų baigmių, kai įtraukiami logiškai galimi, bet nestebimi atvejai, priežastinių sąlygų kon&gūracijų paieška.

Paspaudę mygtuką Run gauname raiškiųjų aibių KLA ataskaitą pagrindiniame programos re-

zultatų lange (žr. 2.4 išklotinę).

********************** *TRUTH TABLE ANALYSIS* ********************** File: Demokratija.raKLA.5N.PakeistasBNPPC.csv Model: ~demokratija = f(bnppc, urbanizacija, rastingumas, industrializaci, vyrstab) Rows: 9 Algorithm: Quine-McCluskey True: 1 Don’t Care: Remainder --- TRUTH TABLE SOLUTION --- frequency cutoff: 1.000000 consistency cutoff: 1.000000 Assumptions: raw unique coverage coverage consistency ---------- ---------- ---------- ~vyrstab 0.727273 0.181818 1.000000 ~bnppc 0.818182 0.272727 1.000000 solution coverage: 1.000000 solution consistency: 1.000000

2.4 išklotinė. Neigiamų baigmių, kai įtraukiami logiškai galimi, bet nestebimi atvejai, priežastinių sąlygų kon&gūracijų Būlio minimizacijos rezultatai programoje „fs/QCA“.

107


Neigiamų baigmių kompleksinis sprendinys (žr. 2.3 išklotinę) leidžia išskirti du demokrati-

jos žlugimo kelius arba scenarijus, iš kurių pirmasis būdingas mažiau išsivysčiusioms tarpukario

Europos šalims (įskaitant ir Lietuvą), o antrasis – labiau išsivysčiusioms (Austrijai ir Vokietijai).

Neigiamų baigmių glaustasis sprendinys (žr. 2.4 išklotinę) išryškina svarbiausias demokratijos žlu-

gimo priežastis: pirmu atveju tai mažos bendrosios nacionalinės pajamos gyventojui, antru – poli-

tinis (vyriausybių) nestabilumas išsivysčiusiose šalyse.

Atliekant raiškiųjų aibių KLA programa „fs/QCA“, galima patikrinti ir atskiros sąlygos arba

kelių (iki keturių) sąlygų disjunkcijos, kaip tam tikros baigmės būtinos sąlygos82 nuoseklumą ir

dangą. Pagrindiniame programos meniu pasirenkama Analyze → Necessary Conditions. Atsidariu-

sio lango Select Conditions (žr. 2.19 paveikslą) baigmės langelyje Outcome pasirenkamas baigmės

kintamasis „demokratija“ (arba „~demokratija“, jei domina neigiamų baigmių atvejis), o į lauką

Conditions įkeliami priežastinių sąlygų kintamieji, pasirenkant norimus laukeliuose Add Condition

ir spaudžiant mygtuką „→“. Taip galima suskaičiuoti būtinos sąlygos nuoseklumą ir dangą, kuriuos

anksčiau (2.1 poskyryje) skaičiavome „rankomis“. Primename, kad pripažinti sąlygą būtina galima

tik tada, kai jos nuoseklumo rodiklis lygus „1“.

2.19 paveikslas. Būtinų sąlygų nuoseklumo ir dangos analizė programa „fs/QCA“.

Į būtinų sąlygų nuoseklumo ir dangos analizę įtraukę kiekvieną iš pavyzdyje nagrinėjamų

priežastinių sąlygų atskirai, pagrindiniame programos rezultatų lange gauname ataskaitą, pateiktą

2.5 išklotinėje.

82 Atkreipiame dėmesį, kad iš tikrųjų būtinų baigmės sąlygų paieškos procedūra turi būti atliekama prieš pakankamų sąlygų paieškos etapą.

108


Analysis of Necessary Conditions Outcome variable: demokratija Conditions tested: Consistency Coverage bnppc 1.000000 0.800000 urbanizacija 0.500000 0.800000 rastingumas 1.000000 0.571429 industrializaci 0.750000 0.750000 vyrstab 1.000000 0.727273

2.5 išklotinė. Būtinų sąlygų nuoseklumo ir dangos analizės rezultatai programoje „fs/QCA“.

Taigi aptinkame tris būtinas demokratijos išlikimo sąlygas: dideles vienam gyventojui tenkan-

čias bendras nacionalines pajamas, vyriausybės stabilumą ir gyventojų raštingumą. Skirtumą tarp

pakankamų, būtinų, bei pakankamų ir būtinų sąlygų parodo toliau pateikiamos Veno diagramos

(žr. 2.20 paveikslą), kuriose Y yra priklausomo kintamojo, o X – nepriklausomo kintamojo aibė.

X � yra pakankama Y sąlyga, jeigu X yra Y poaibis.

X � yra būtina Y sąlyga, jeigu Y yra X poaibis.

X � yra būtina ir pakankama Y sąlyga, jeigu aibės X ir Y sutampa.

2.20 paveikslas. Pakankamų, būtinų ir būtinų bei pakankamų sąlygų Veno diagramos.

Dangos rodikliai leidžia spręsti apie rastų būtinų sąlygų lyginamąją svarbą. Būtinos sąlygos,

kurių danga maža, gali būti laikomos trivialiomis (žr. 2.21 paveikslą):

X yra triviali būtina Y sąlyga, jeigu X didumas labai pranoksta Y didumą.

Priešingu atveju, X yra netriviali būtina sąlyga. Žinodami netrivialią būtiną sąlygą, galime efek-

tyviai sutrukdyti tam tikram nepageidaujamam įvykiui kilti. Jeigu žinome tik trivialias to įvykio

būtinas sąlygas, mėginimas sutrukdyti tam įvykiui kilti, neutralizuojant vieną iš jo trivialių būtinų

sąlygų, gali turėti daugybę nepageidaujamų šalutinių pasekmių.

X yra būtina ir pakankama Y sąlyga

X yra būtina Y sąlygaX yra pakankama Y sąlyga

Y

Y=XX

X

Y

109


2.21 paveikslas. Trivialių ir netrivialių būtinų sąlygų Veno diagramos.

Įdomu pastebėti, kad kaip tik ta būtina sąlyga, kuri yra gana triviali (raštingumas, kurio dangos

rodiklis yra tik 0,57, žr. 2.5 išklotinę) nepatenka į logiškai minimalų (glaustąjį) demokratijos išliki-

mo tarpukario Europoje sąlygų sprendinį. Šį sprendinį kaip tik ir sudaro abiejų likusių netrivialių

būtinų sąlygų (vyriausybių stabilumo ir didelių bendrųjų nacionalinių pajamų) konjunkcija: šių

dviejų sąlygų drauge (o ne vienos jų skyrium) tarpukario Europoje pakako, kad demokratija išlik-

tų. Tačiau toli gražu ne visada ryšys tarp būtinų ir pakankamų sąlygų analizės rezultatų yra toks

aiškus ir skaidrus, kaip tai yra nagrinėjamo pavyzdžio atveju. Gali būti, kad į pakankamų ir būtinų

(kuriųdangos rodiklis lygus „1“) sąlygų sąrašus pateks visiškai skirtingos sąlygos. Todėl būtinų ir

pakankamų sąlygų analizė turi būti atliekama atskirai. Be to, kaip minėta, rekomenduojama būtinų

baigmės sąlygų paieškos procedūrą atlikti prieš pakankamų sąlygų paieškos etapą (Schneider ir

Wagemann, 2007, 112–115).

Galiausiai norime pristatyti dar vieną svarbų raiškiųjų aibių KLA atlikimo programa „fs/QCA“

etapą, kurio negalėjome pademonstruoti, nes nagrinėjamame pavyzdyje ieškant ir teigiamų, ir

neigiamų baigmių glaustojo (logiškai minimalaus) sprendinio buvo tik po vieną logiškai esminių

pirminių implikantų rinkinį, kurį programa ir pateikė ataskaitose. Tačiau taip būna ne visada. At-

likdami pavyzdinę analizę dirbome su duomenų failu, iš kurio, įvedus naują kintamąjį „vyriausybės

stabilumas“ ir pažeminus (nuo 600 iki 550 USD) kintamojo „bnpcc“ sudvireikšminimo slenkstį,

buvo pašalintos prieštaringos eilutės. Tačiau jeigu bandytume atlikti pirminių duomenų83 analizę,

nurodžius programai ieškoti glaustojo sprendinio (t. y. teigiamų baigmių, įtraukiant logiškai gali-

mus, bet nestebimus atvejus, sprendinio), ji iškart nepateiks rezultatų ataskaitos, o atidarys pirmi-

83 Jie yra duomenų faile Demokratija.raKLA.4N.csv, kurį galite parsisiųsti iš vadovėliui skirtos tinklavietės (www.vaidasmo.lt/KLA). Duomenis taip pat galima rasti ir Lietuvos HSM duomenų archyvo (LiDA) kataloge (archive.lidata.eu/webview).

Y X Y

X

X yra netriviali būtina Y sąlygaX yra triviali būtina Y sąlyga

110


nių implikantų parinkimo langą (Prime Implicant Chart, žr. 2.22 paveikslą)84.

a) b)

2.22 paveikslas. Pirminių implikantų parinkimo langas programoje „fs/QCA“: iki parenkant pirminius implikantus.

Jame yra du polangiai PI Chart ir Solution. Pasirinkę polangį Solution, matome (žr. 2.22 paveikslo

„a“ dalį) logiškai esminius pirminius implikantus, būtinus glaustajam sprendiniui, t. y. tuos, kurie neturi

alternatyvų. Mūsų pavyzdyje tai yra pirminis implikantas bnpcc × ~industrializacija85.

Polangyje PI Chart (žr. 2.22 paveikslo „b“ dalį) atliekamas pats alternatyvių pirminių implikan-

tų parinkimo galutiniam sprendiniui veiksmas. Mūsų nagrinėjamo pavyzdžio atveju jame matome

lentelę su trimis eilutėmis ir dviem stulpeliais. Viršutinėje eilutėje esantys skaičiai yra įrašai, susiję

su likusių pasirinkimų, kuriuos reikia atlikti, kiekiu. Skaičius virš pirmojo stulpelio rodo, kiek dar

yra likę pirminių Būlio išraiškų, kurių neapima programos jau surastas logiškai esminis pirmi-

nis implikantas, neturintis alternatyvų (žr. 2.22 paveikslo „a“ dalį). Mūsų pavyzdžio duomenis jau

esame išnagrinėję „rankomis“ (žr. 2.5 ir 2.6 lentelę) ir radę dvi neprieštaringas priežastinių sąlygų

kon*gūracijas, kurias apibendrina toliau pateikiamos pradinės Būlio išraiškos.

BNP GYVENTOJUI × urbanizacija × RAŠTINGUMAS × industrializacija =

DEMOKRATIJA

ir

bnp gyventojui × URBANIZACIJA × RAŠTINGUMAS × INDUSTRIALIZACIJA =

DEMOKRATIJA

Kaip minėta, pirmąją kon*gūraciją reprezentuoja Airija, o antrąją – Čekoslovakija. Logiškai

84 Primename, kad logiškai esminius pirminius implikantus parinkti pačiam tyrėjui programa leis tik tuomet, jei tiesos lentelių analizės lango (Truth Table Analysis) kitų parinkčių nustatymo polangyje Options (žr. 2.11 paveikslą) pažymė-site Yes prie Select Prime Implicants by Hand?. Jeigu pažymėsite No, programa ataskaitoje pateiks tik dalinę informaciją apie sprendinį: visus rezultatus pateiks tik to logiško esminio pirminio implikanto atveju, kurio alternatyvų nėra, o toliau nurodys, kad yra dar du ar daugiau alternatyvūs pirminiai implikantai, ir nepateiks jokios papildomos informa-cijos apie juos (žr. 2.6 išklotinės „a“ dalį). Taigi šio varianto nerekomenduojame, nes jį pasirinkus vis tiek teks analizę atlikti iš naujo, nes analizės rezultatams interpretuoti būtina gauti visą informaciją apie suskaičiuotus sprendinius.

85 Žinoma, kitose situacijose gali atsitikti ir taip, kad polangio Solution laukas bus tuščias. Tai reikštų, kad pirminių im-plikantų, kurie neturi alternatyvų, sprendinyje nėra.

111


esminis pirminis implikantas (kurio alternatyvų nėra) bnpcc × ~industrializaci86 apima

pirmąją kon*gūraciją. Taigi skaičius virš pirmojo stulpelio rodo, kad yra likusi viena pradinė Būlio

išraiška be ją implikuojančio pirminio implikanto. Likę stulpeliai (jų langeliai pažymėti raudonai*)

reprezentuoja pirmines Būlio išraiškas, kurioms reikia parinkti pirminius implikantus. Kadangi

turime tik vieną pradinę Būlio išraišką be pirminio implikanto, tėra tik vienas toks stulpelis. Tačiau

jų gali būti ir daugiau ir tokių stulpelių skaičių nurodys jau minėtas įrašas kairiajame viršutiniame

pirminių implikantų lentelės kampe. Skaičiai virš likusių stulpelių parodo, kiek pirminių implikan-

tų reikia parinkti kiekvienam iš jų, t. y. kiekvienai jį atitinkančiai pradinei Būlio išraiškai.

Patys pirminiai implikantai, iš kurių galime rinktis, pateikti pirmojo stulpelio langeliuose (jie

pažymėti pilkai). Pele galima pažymėti antrojo iš kairės ir tolesnių stulpelių (jeigu yra daugiau)

langelius, esančius žemiau to, į kurį įrašytas skaičius. Jeigu lentelėje būtų daugiau stulpelių, pažy-

mint vis kitą langelį iš kairės į dešinę keistųsi įrašas laukelyje Data, kuriame rodoma, kurią pradinę

Būlio formulę stulpelis atitinka. Mūsų pavyzdyje turime tik vieną stulpelį ir laukelyje Data nu-

rodyta formulė ~bnpcc × urbanizacija × raštingumas × industrializaci.

Kadangi toks stulpelis tėra vienas, tai eiti toliau į dešinę nėra kur, tad negalime pakeisti ir įrašo

laukelyje Data. Tačiau tame stulpelyje galima pelę „vedžioti“ vertikaliai, pereinant tai į antrą, tai į

trečią nuo viršaus langelį. Taip judant, keičiasi įrašas laukelyje Prime. Pažymėjus dešiniojo stulpelio

langelį antroje eilutėje nuo viršaus, laukelyje Prime atsiranda įrašas ~bnpcc × urbanizacija,

o, pažymėjus trečiąjį nuo viršaus, jį pakeičia ~bnpcc × industrializaci. Šie įrašai ir

rodo tuos du alternatyvius pirminius implikantus, kurie abu implikuoja pradinę Būlio formulę

~bnpcc × urbanizacija × raštingumas × industrializaci. Tą patį reiškia ir

įrašai pirmojo stulpelio langeliuose žemiau esančiojo kairiajame viršutiniame kampe. Šiuos įrašus

sudaro nulių, vienetų ir brūkšnelių kombinacijos. Nulis ir vienetas reiškia kintamojo, įeinančio į

pirminio implikanto sudėtį, reikšmes, o brūkšneliai vartojami vietoj į pirminių implikantų sudėtį

neįeinančių kintamųjų. Taigi kairiojo stulpelio antro langelio nuo viršaus kombinacija 0 1 - -

reiškia pirminį implikantą ~bnpcc × urbanizacija, o trečio langelio nuo viršaus kombina-

cija 0 - - 1 reiškia ~bnpcc × industrializaci.

Vieną iš šių kombinacijų (pirminių implikantų) ir turime parinkti galutiniam glaustajam spren-

diniui. Tai tolygu pasirinkimui iš dviejų galutinio glaustojo sprendinio formulių, į kurias abi įeina

tas pats logiškai esminis pirminis implikantas be alternatyvos (pirmasis dėmuo) ir vienas iš likusių

alternatyviai pasirenkamų pirminių implikantų:

bnpcc × ~industrializaci) + (~bnpcc × industrializaci) = demokratija

ir

bnpcc × ~industrializaci) + (~bnpcc × urbanizacija) = demokratija

86 Primename, kad programa „fs/QCA“ naudoja kiek kitokį (neraiškiųjų aibių analizei tinkamesnį ir efektyvesnį) nei tradicinis (naudotas klasikinėje C. Ragino monogra*joje ir pirmose programinės įrangos QCA versijose) – didžiųjų ir mažųjų raidžių – Būlio išraiškų užrašymo būdą. Taigi išraiška bnpcc × ~industrializaci tapati išraiškai BNPCC × industrializaci.

*Atkreipiame dėmesį, kad minimą spalvą matysite kompiuterio ekrane dirbdami programa „fs/QCA“.

112


Abu sprendiniai formaliai yra vienodai glausti ar paprasti, bet nebūtinai vienodai adekvatūs (ar

neadekvatūs) dalykiniu požiūriu. Kuris iš jų yra geresnis, turi nuspręsti pats tyrėjas, pasiremdamas

savosiomis teorinėmis ir dalykinėmis žiniomis. Kadangi mūsų pavyzdyje, industrializacija atrodo

labiau tiesiogiai susijusi su ekonominiu demokratijos išlikimo paaiškinimu nei urbanizacija, pir-

menybė veikiausiai priklauso pirminiam implikantui ~bnpcc × industrializaci.

Pirminį implikantą parenkame pažymėdami pele jį atitinkantį langelį kairiajame stulpelyje

(šiuo atveju trečiąjį nuo viršaus). Tai atlikus, kairiojo stulpelio langelis pasidaro baltas. Be to, pa-

rinkto pirminio implikanto apimti stulpeliai (atitinkantys pradines Būlio išraiškas) nusidažo švie-

siai pilka spalva. Pasikeičia ir skaičiai virš stulpelių. Kai parinkti pirminiai implikantai aprėpia visas

pradines Būlio išraiškas, kairysis viršutinis langelis nusidažo žaliai*, o virš visų stulpelių atsiranda

nuliai (žr. 2.23 paveikslą).

2.23 paveikslas. Pirminių implikantų parinkimo lentelė programoje „fs/QCA“: parinkus visus pirminius implikantus.

Jeigu parinkę vieną pirminių implikantų rinkinį persigalvojame ir norime pasirinkti kitaip,

spaudžiame mygtuką Clear All. Šis veiksmas lentelėje atkurs pradinę padėtį ir pirminius implikan-

tus bus galima pasirinkti iš naujo. Parinkę visus alternatyvius pirminius implikantus pradinėms

Būlio išraiškoms, galime spausti mygtuką OK ir gausime analizės ataskaitą, kurioje pateikiama

informacija apie du galutinės glaustosios formulės dėmenis: pirminį implikantą be alternatyvų ir

pačių pasirinktą pirminį implikantą (žr. 2.6 išklotinės „b“ dalį).

********************** *TRUTH TABLE ANALYSIS* ********************** File: Demokratija.raKLA.4N.csv Model: demokratija = f(bnppc, urbanizacija, rastingumas, industrializaci) Rows: 6 Algorithm: Quine-McCluskey True: 1 Don’t Care: Remainder

(tęsinys kitame puslapyje)

*Atkreipiame dėmesį, kad minimą spalvą matysite kompiuterio ekrane dirbdami programa „fs/QCA“.

113


A. Pirminius implikantus parinkti paliekama programai

--- TRUTH TABLE SOLUTION --- frequency cutoff: 1.000000 consistency cutoff: 1.000000 Assumptions: raw unique coverage coverage consistency ---------- ---------- ---------- bnppc*~industrializaci 0.125000 0.125000 1.000000 solution coverage: 0.125000 solution consistency: 1.000000 ----- One of the Following ----- ~bnppc*urbanizacija+ ~bnppc*industrializaci --------------------------------

B. Tyrėjas parenka tik reikiamą kiekį pirminių implikantų galutiniam glaustajam sprendiniui gauti

--- TRUTH TABLE SOLUTION --- frequency cutoff: 1.000000 consistency cutoff: 1.000000 Assumptions: raw unique coverage coverage consistency ---------- ---------- ---------- bnppc*~industrializaci 0.125000 0.125000 1.000000 ~bnppc*industrializaci 0.125000 0.125000 1.000000 solution coverage: 0.250000 solution consistency: 1.000000 ------------------------------

C. Tyrėjas parenka visus alternatyvius pirminius implikantus

--- TRUTH TABLE SOLUTION --- frequency cutoff: 1.000000 consistency cutoff: 1.000000 Assumptions: raw unique coverage coverage consistency ---------- ---------- ---------- bnppc*~industrializaci 0.125000 0.125000 1.000000 ~bnppc*urbanizacija 0.125000 0.000000 1.000000 ~bnppc*industrializaci 0.125000 0.000000 1.000000 solution coverage: 0.250000 solution consistency: 1.000000 ------------------------------

2.6 išklotinė. KLA rezultatų ataskaitos programoje „fs/QCA“ skirtingais būdais parenkant pirminius implikantus.

Kaip matyti, 2.6 išklotinės „c“ dalyje į galutinį sprendinį įtraukti visi pirminiai implikantai.

Tokią ataskaitą galima gauti pirminių implikantų parinkimo lange (Prime Implicant Chart) pa-

spaudus mygtuką Mark All ir OK. Būtent šį variantą rekomenduojame naudoti tyrėjams, nes jame

114


pateikiama dangos ir nuoseklumo informacija apie visus sprendinio pirminius implikantus – logiš-

kai esminius ir alternatyvius. Taip pat atkreipiame dėmesį į tai, kad pagal išskirtinės dangos rodiklį

galima nustatyti, kurie pirminiai implikantai yra logiškai esminiai (išskirtinė danga didesnė už

„0“), o kurie alternatyvūs (išskirtinė danga lygi „0“)87.

2.3 Raiškiųjų aibių KLA atlikimas programine įranga TOSMANA

Programa TOSMANA buvo sukurta siekiant įveikti vieną iš KLA silpnybių – galimybę į anali-

zę įtraukti tik dvireikšmius kintamuosius. Remiantis Būlio algebros logika, kiekvienas atvejis turi

arba visiškai priklausyti, arba visiškai nepriklausyti aibei, t. y. visi kintamieji gali turėti tik dvi reikš-

mes. Tačiau socialiniuose moksluose ypač dažnai pasitaiko situacijų, kai kintamasis turi daugiau

nei dvi reikšmes (pavyzdžiui, kažkas patinka, nei patinka, nei nepatinka arba nepatinka, o požiūris

į ką nors yra arba teigiamas, arba neutralus, arba neigiamas). Būtent tokioms duomenų aibėms

analizuoti TOSMANA programoje įgyvendinta daugiareikšmių kintamųjų minimizacija (angl.

Multi-Value Minimization), aptariama ketvirtame vadovėlio skyriuje. Tačiau šia programa galima

atlikti ir raiškiųjų (dvireikšmių) aibių KLA. Būtent apie tai ir yra šis poskyris.

2.3.1 Duomenų failo atidarymas ir išsaugojimas

Programa TOSMANA (2009 m. 1.3.1 versija) atsiveria lange, pavaizduotame 2.24 paveiksle. Tai

pagrindinis programos langas, kuriame kuriami, atidaromi, tvarkomi ir išsaugojami duomenų failai

ir pradedami KLA bei kitų analitinių procedūrų veiksmai. Jame (polangiuose Data ir MVQCA Data)

rodomi ir atidarytų failų duomenys.

2.24 paveikslas. Pagrindinis programos TOSMANA langas.

87 Tiesa, informacija, kurie pirminiai implikantai yra logiškai esminiai, o kurie alternatyvūs ir kurių pradinių Būlio for-mulių atvejais, jau buvo pateikta pirminių implikantų parinkimo lange (Prime Implicant Chart).

115


Ši programa, skirtingai nuo „fs/QCA“, turi nuosavą duomenų saugojimo formatą, pagrįs-

tą bendros paskirties duomenų struktūrų bei jų turinio aprašomąja kalba XML (angl. Extensible

Markup Language). Tai labai pažangus dalykas, nes leidžia išsaugoti įvairialypę informaciją apie

duomenis, t. y. ne tik pačius duomenis, bet ir jų išplėstinius aprašus – metaduomenis88. Žinoma,

tai sukelia keblumų norint tokį duomenų failą atidaryti kitose programose, nes tose programose

turi būti integruota programos TOSMANA XML formato duomenų interpretavimo priemonė89.

Programos TOSMANA formatu duomenų failą galima išsaugoti (arba atidaryti) dviem plėtiniais:

„*.xml“ ir „*.tosmana“. Žinoma, šie du formatai identiški, skiriasi tik plėtinio pavadinimas. Kita

vertus, programoje yra galimybė importuoti ir eksportuoti duomenų failus tekstiniais formatais,

kuriuos be didelių problemų galima atidaryti kitose duomenų analizės programose90.

Duomenų failas, sukurtas ir (arba) išsaugotas programa TOSMANA91, atidaromas pagrindi-

nio programos lango meniu juostoje pasirinkus komandą File → Open92. Be to, jei duomenų failas

išsaugotas su plėtiniu „*.tosmana“, jis gali būti atidaromas tiesiogiai iš operacinės sistemos failų

peržiūros programų (pavyzdžiui, Windows Explorer), dukart paspaudus ją žyminčią piktogramą

pele93.

Jei tyrėjas turi duomenų saugomų kitokiu, pavyzdžiui, R, SPSS, „Stata“, SAS ar „Microso�

Excel“, formatu, juos reikia atidaryti atitinkamoje programoje ir išsaugoti kaip tekstinius – kable-

liu ar tabuliavimo ženklu atskirtu formatu (tam naudojamas įprastas pagrindinio meniu punk-

tas File → Save As). Paskui juos galima lengvai importuoti į programą TOSMANA, tik svarbu

88 Toliau pateikiama ištrauka iš programoje TOSMANA naudojamo formato duomenų failo: <?xml version=”1.0” standalone=”yes”?> <XML-File_x0020_for_x0020_MVQCA_x0020_-_x0020_1.0> ... <Table1> <name>urbanizacija</name> <type>0</type> <thresholds>50;</thresholds> <description>Urbanizacija (gyvenančiųjų miestuose, kuriuose gyvena 20 000 ir daugiau gyventojų, nuošimtis apie

1930 m.): 0 – jei mažiau 50 proc.; 1 – jei daugiau arba lygu</description> </Table1> ... <Table2> <salis>Airija</salis> <bnppc>662</bnppc> <urbanizacija>25</urbanizacija> <rastingumas>95</rastingumas> <industrializacija>14.5</industrializacija> <demokratija>1</demokratija> </Table2> ... </XML-File_x0020_for_x0020_MVQCA_x0020_-_x0020_1.0>89 Didžiuosiuose duomenų analizės programiniuose paketuose tai dar labai reta praktika.90 Primename, kad taip duomenys išsaugomi elementariais formatais, taigi prarandama visa metaduomenų informacija

(išskyrus kintamųjų pavadinimus).91 Būtina įsidėmėti, kad taip atidaryti galima tik failus, sukurtus programa TOSMANA ir išsaugotus su jos standartiniais

plėtiniais „*.xml“ ir „*.tosmana“.92 Alternatyvus būdas atlikti šią operaciją – paspausti klavišus Ctrl + O.93 Žinoma, konkretūs programų ir failų atidarymo veiksmai priklauso ir nuo jūsų operacinės sistemos nustatymų.

116


prisiminti, kad visi metaduomenys, išskyrus kintamųjų pavadinimus, naujai sukurtuose failuo-

se bus prarasti. Duomenims importuoti skirti du pagrindinio programos lango meniu punktai:

File → Import → Excel or fsqca (csv +le) ir File → Import → SPSS (dat +le). Iš esmės jų pavadinimai

yra šiek tiek klaidinantys, nes iš tikrųjų su programinės įrangos paketais jie nėra susiję. Programa

tiesiog gali importuoti dviejų formatų duomenis:

kabliataškiu atskirtu (angl. � comma-separated); plėtinys – „*.csv“;

tabuliavimo ženklu atskirtu (angl. � tab-separated); plėtinys – „*.dat“.

Kalbant apie duomenis ir jų importavimą į programą TOSMANA dar reikia atkreipti dėmesį į

keletą dalykų.

Raiškiųjų aibių KLA kintamieji turi būti koduojami tik „1“ ir „0“, daugiareikšmių kintamų- �

jų KLA – teigiamais sveikaisiais skaičiais (baigmės kintamasis tegali būti dvireikšmis – „0“

ir „1“).

Trūkstamos reikšmės turi būti koduojamos brūkšneliu – „-“. �

Kintamųjų pavadinimai gali būti bet kokių simbolių sekos, nes tai užtikrina duomenų XML �

formatas. Taigi programoje laisvai galima naudoti lietuviškas raides94.



Įvedant ar importuojant duomenis naudotinas amerikietiškasis skaičių formatas, t. y. de- �

šimtainės trupmenos skaitmenys atskiriami ne kableliu, o tašku.

Kaip ir „fs/QCA“, programa TOSMANA gali apdoroti didelį kiekį atvejų. Tačiau kadangi �

programa analizuoja priežastinių sąlygų kombinacijas, kintamųjų kiekio didinimas skaičia-

vimo laikui daro daug didesnę įtaką nei atvejų skaičiaus didinimas. Taigi patartina į raiš-

kiųjų aibių KLA įtraukti ne daugiau nei 10 kintamųjų, o į daugiareikšmių kintamųjų – dar

mažiau.

Norėdami � išsaugoti duomenis turite atlikti tolesnius veiksmus.

Jei dirbate su anksčiau sukurtu failu, tiesiog pagrindinio programos lango meniu pasirin- �

kite File → Save95.

Jei reikia išsaugoti naujai sukurtą duomenų failą ar išsaugoti jį kitu formatu, pagrindinio �

programos lango meniu pasirinkite File → Save As96. Atsidariusiame failo formato parinki-

mo lange (Save As) nurodykite failo tipą („*.xml“ arba „*.tosmana“), paskui įveskite naujo

duomenų failo pavadinimą ir spauskite Save.

Duomenims eksportuoti skirti du pagrindinio programos lango meniu punktai:

File → Export → Export Data ir File → Export → Export MVQCA Data. Pasirinkus pirmąjį vari-

antą eksportuojami duomenys matomi pagrindinio programos lango polangyje Data. Juos gali-

ma išsaugoti kabliataškiu atskirtu (angl. comma-separated) formatu (plėtiniai – „*.csv“ ir „*.dat“).

94 Reikia pažymėti, kad programoje naudojama UTF-8 (angl. 8-bit Unicode Transformation Format) simbolių koduotė, taigi ASCII (angl. American Standard Code for Information Interchange) ar kitomis koduotėmis sukurti originalūs duomenys nebus vaizduojami nepriekaištingai.

95 Alternatyvus būdas atlikti šią operaciją – paspausti klavišus Ctrl + S.96 Alternatyvus būdas atlikti šią operaciją – paspausti klavišus Ctrl + A.

117


Antruoju variantu eksportuojami sudvireikšminti arba sudaugiareikšminti originalūs kiekybiniai

kintamieji, matomi pagrindinio programos lango polangyje MVQCA Data. Juos išsaugoti taip pat

galima kabliataškiu atskirtu (angl. comma-separated) formatu (plėtiniai – „*.csv“ ir „*.dat“).

2.3.2. Naujo duomenų failo sukūrimas, duomenų redagavimas

Norėdami sukurti naują duomenų failą ir į jį įvesti turimus duomenis, pagrindiniame progra-

mos meniu pasirinkite File → New, o paskui Data → New Variable. Atsivers kintamojo redagavimo

(Edit Variable) langas (žr. 2.25 paveikslą).

a) b)

2.25 paveikslas. Kintamojo redagavimo langas programoje TOSMANA.

Atsidariusiame lange į laukelį Name reikia įvesti kintamojo pavadinimą97. Primename, kad kin-

tamųjų pavadinimams taikomos tolesnės taisyklės.

Kintamųjų pavadinimai gali būti bet kokių simbolių sekos, taigi programoje laisvai galima �

vartoti lietuviškas raides.



Kintamųjų pavadinimuose didžiosios ir mažosios raidės skiriamos, t. y. pavadinimai �

„DEMOKRATIJA“, „DemoKRATIJA“ ir „demokratija“ laikomi skirtingais.

Įvedus kintamojo pavadinimą, laukelyje � Conversion reikia nurodyti vieną iš trijų galimų

kintamojo tipų (žr. 2.25 paveikslo „b“ dalį):

tekstinių atvejų pavadinimų ( � Case ID);

skaitinių dvireikšmių arba daugiareikšmių, kurie jau parengti KLA analizei ( � use 1:1);

skaitinių kiekybinių, kuriuos reikės transformuoti į dvireikšmius arba daugiareikšmius, t. y. �

nustatyti slenksčius (use thresholds).

Be to, laukelyje Move variable galima parinkti, kurioje vietoje sukurti kintamąjį (žr. 2.25 pa-

veikslo „a“ dalį). Naujas kintamasis sukuriamas paspaudus mygtuką ok.

Kai visi kintamieji jau sukurti, įvedamos duomenų aibės reikšmės polangyje Data (žr. 2.26 pa-

97 Papildomai galima įvesti kintamojo išsamesnį aprašą į laukelį Description.

118


veikslą). Tai daroma paprasčiausiai įrašant kintamųjų reikšmes į duomenų lentelę (matricą) pa-

grindinio programos lango polangyje Data. Pažymėjus kurį nors langelį, jis aktyvinamas (paryš-

kinamas tamsesne spalva). Tuomet į jį galima įvesti reikiamą duomenų reikšmę. Kaip minėta,

reikšmės gali būti skaitinės, tekstinės (įvedamos į atvejų pavadinimų kintamąjį) arba brūkšneliai

(„-“), kuriais žymimos trūkstamos reikšmės. Duomenų reikšmės įrašomos paspaudus klavišą

Enter. Įvesdami duomenis nepamirškite kuo dažniau išsaugoti failo (žr. 2.3.1 skyrelį).

2.26 paveikslas. Duomenų įvedimo ir redagavimo polangis programoje TOSMANA.

Norėdami įtraukti kintamuosius (stulpelius) į jau sukurtą duomenų failą, pagrindinio progra-

mos lango meniu juostoje pasirinkite Data → New Variable. Atsidariusiame kintamojo redagavimo

lange (Edit Variable) įveskite kintamojo pavadinimą, jo parametrus, nurodykite vietą (žr. pirmiau)

ir spauskite mygtuką ok.

Norėdami pakeisti kintamojo pavadinimą ar kitus jo parametrus, paspauskite pele polangyje

Data esantį jo pavadinimą ir pasirinkite Edit Variable. Atsidariusiame kintamojo redagavimo lange

119


(Edit Variable), įveskite kintamojo pavadinimą, jo parametrus, nurodykite vietą (žr. pirmiau) ir

spauskite mygtuką ok.

Norėdami pašalinti iš duomenų failo kokį nors jau sukurtą kintamąjį (stulpelį), paspauskite

pele polangyje Data esantį jo pavadinimą ir pasirinkite Edit Variable. Atsidariusiame kintamojo

redagavimo lange (Edit Variable), spauskite mygtuką delete.

Norėdami pridėti naują eilutę (atvejį), tiesiog įveskite duomenis į paskutinę duomenų lentelės

(matricos) eilutę polangyje Data. Atvejį galite pašalinti pažymėdami jo eilutę kairiausiame stulpe-

lyje (kurio visi langeliai nuspalvinti pilkai) ir paspausdami klaviatūros klavišą Delete.

Naudodami programą TOSMANA taip pat galite atlikti kitas duomenų redagavimo funkcijas.

Surikiuoti atvejus pagal kurio nors kintamojo reikšmes didėjimo arba mažėjimo tvarka, o �

jei kintamojo reikšmės tekstinės – pagal abėcėlę. Tereikia paspausti pele polangyje Data

esantį kintamojo pavadinimą ir pasirinkti arba Sort ascending (jei norime surikiuoti didėji-

mo tvarka), arba Sort descending (jei norime surikiuoti mažėjimo tvarka).

Pakeisti konkrečią daugelio kintamųjų reikšmę. Tam naudojamas pagrindinio programos �

lango meniu punktas Data → Replace Values.

Perkoduoti konkretaus kintamojo reikšmes. Tam naudojamas pagrindinio programos lan- �

go meniu punktas Data → Recode Variable98.

Visais šiais atvejais procedūrų logika panaši į tas, kurios įprastos R, SPSS, „Stata“, SAS ar kitų

statistinės analizės paketų vartotojams (pavyzdžiui, Vaitkevičius ir Saudargienė, 2006). Todėl išsa-

miau šių funkcijų nepristatinėsime, o aptarsime unikalias programos TOSMANA funkcijas, susi-

jusias su jos pagrindine paskirtimi (KLA atlikimu) ir bent kol kas nedubliuojamas kitoje progra-

minėje įrangoje.

2.3.3. Kiekybinių kintamųjų transformavimo įrankis

Pagrindinio programos TOSMANA lango polangiuose Data ir MVQCA Data kintamųjų pa-vadinimų langeliuose rodoma nemažai įvairios papildomos informacijos apie tuos kintamuosius. Prie kintamojo pavadinimo esanti žalia* vėliavėlė ( ) rodo, kad šis kintamasis yra tekstinio tipo ir analizėje gali būti naudojamas atvejų pavadinimams (Case ID). Po kintamojo pavadinimu esantis diagramos ženklas ( ) rodo, kad šis kintamasis yra skaitinio kiekybinio tipo, o šalia esantis įspėjimo ženklas reiškia, jog būtina nustatyti sudvireikšminimo ar sudaugiareikšmi-nimo slenksčius. Kai slenksčiai nustatomi, vietoj įspėjimo ženklo atsiranda skaičius ar skaičiai ( ), rodantys kokios reikšmės priskirtos slenksčiams. Ar ir kaip sudvireikšminti arba

sudaugiareikšminti duomenys, galima pažiūrėti polangyje MVQCA Data (žr. 2.27 paveikslą), ku-

riame rodomos kintamųjų reikšmės, kurios bus naudojamos atliekant KLA99.

98 Alternatyvus būdas atlikti šią operaciją – paspausti klavišus Ctrl + R.99 Pavyzdžiui, kintamojo „Raštingumas“ reikšmės dar nėra sudvireikšmintos, todėl visuose langeliuose yra reikšmė „n/a“.

Originaliai dvireikšmio kintamojo „Demokratija“ stulpelyje įrašai tik vienetai ir nuliai. Originaliai kiekybinio kinta-mojo „Urbanizacija“ stulpelyje pateikti sudvireikšminti įrašai ir šalia skliausteliuose originalios reikšmės.

*Atkreipiame dėmesį, kad minimą spalvą matysite kompiuterio ekrane dirbdami programa TOSMANA.

120


2.27 paveikslas. Duomenų sudvireikšminimo arba sudaugiareikšminimo informacija programoje TOSMANA.

Viena iš išskirtinių ir labai naudingų programos TOSMANA procedūrų yra kiekybinių kin-

tamųjų transformavimo į dvireikšmius arba daugiareikšmius kokybinius kintamuosius įrankis.

Norint perkoduoti intervalų ir santykių skalėse išmatuotus kintamuosius į kategorinius, tinkamus

naudoti raiškiųjų aibių arba daugiareikšmių kintamųjų KLA, būtina nustatyti slenksčius. Progra-

moje TOSMANA tai atlikti galima dviem būdais: įvedant slenkstines reikšmes tiesiogiai arba nu-

statant interaktyviai, t. y. naudojant slenksčių nustatymo vediklį (angl. �reshold Setter). Slenksčius

nustatant tiesiogiai, reikia paspausti pele kintamojo pavadinimą ir pasirinkti Edit Variable. Atsi-

dariusio kintamųjų redagavimo (Edit Variable) lango laukelyje Conversion parenkamas skaitinių

kiekybinių, kuriuos reikės transformuoti į dvireikšmius arba daugiareikšmius (use thresholds),

kintamųjų tipas (žr. 2.25 paveikslo „b“ dalį). Tada į laukelį �resholds galima įvesti slenkstines

reikšmes (žr. 2.28 paveikslą)100.

100 Atkreipiame dėmesį, kad įvedant slenksčių reikšmes dešimtainių trupmenų skaitmenys atskiriami tašku, o keli slenks-čiai vienas nuo kito atskiriami kabliataškiais.

121


2.28 paveikslas. Slenkstinių reikšmių tiesioginis įvedimas programoje TOSMANA.

Slenksčius nustatant interaktyviai, vėlgi reikia paspausti pele kintamojo pavadinimą ir pasirink-

ti Edit Variable, o atsidariusio kintamųjų redagavimo (Edit Variable) lango laukelyje Conversion

parinkti skaitinių kiekybinių, kuriuos reikės transformuoti į dvireikšmius arba daugiareikšmius

(use thresholds), kintamųjų tipą (žr. 2.25 paveikslo „b“ dalį). Tada reikia spausti mygtuką setter ir

atsidarys slenksčių nustatymo vediklio langas (žr. 2.29 paveikslą).

2.29 paveikslas. Slenksčių nustatymo vediklio langas programoje TOSMANA.

122


Slenksčių nustatymo vediklio lango pagrindiniame lauke rodomas duomenų pasiskirstymas

skalėje, kurios kraštai yra didžiausia ir mažiausia duomenų aibės reikšmė101. Kiekvienas oranži-

nis* kvadratėlis vaizduoja atskirą atvejį, o žalios* vertikalios linijos – slenksčius. Virš slenksčių

linijų rodomos slenksčių reikšmės102. Stora raudona* linija vaizduoja medianą – vidurinę duome-

nų aibės reikšmę103. Slenksčių skaičius parenkamas laukelyje �resholds viršutiniame dešiniajame

vediklio lango kampe. Slenksčių ribas vediklyje galima nustatyti klasterinės analizės būdu, paspau-

dus mygtuką cluster, bet patogiausia ir prasmingiausia tai padaryti stumdant iš kairės į dešinę (ir

atvirkščiai) slenksčių linijas pele. Parinkus slenksčius reikia spausti mygtuką ok, ir duomenys bus

atitinkamai sudvireikšminti arba sudaugiareikšminti104.

Svarbu pažymėti, kad naudojant slenksčių nustatymo vediklį pagalba duomenys nėra transfor-

muojami į kategorinius, o tik nurodoma, kokie slenksčiai nustatomi ir kokios sudvireikšminimo

ar sudaugiareikšminimo reikšmės priskiriamos kintamiesiems atliekant analizę. Taigi išsaugomi

originalūs duomenys, kuriuos galima ir toliau redaguoti, o analizė atliekama naudojant priskirtas

duomenų reikšmes105. Be to, tai taip pat leidžia gana patogiai eliminuoti prieštaringus atvejus, nu-

statant reikiamus slenksčius ir „švarinant“ duomenis. Dar kartą norime atkreipti dėmesį į tai, kad

duomenų sudvireikšminimo arba sudaugiareikšminimo slenksčiai turi būti pagrįsti teoriškai, o ne

nustatyti mechaniškai, vadovaujantis vien tik kokiomis nors statistinėmis duomenų charakteristi-

komis.

2.3.4. Raiškiųjų aibių KLA atlikimas

Skirtingai nuo „fs/QCA“, programoje TOSMANA tėra vienas būdas106 atlikti raiškiųjų aibių

KLA107, todėl TOSMANA vartotojo sąsaja yra gana patogi ir paprasta. Pateikdami raiškiųjų ai-

bių KLA atlikimo programa TOSMANA pavyzdžius naudosime duomenis iš failo Demokratija.

raKLA.5N.PakeistasBNPPC.tosmana, kurį galite parsisiųsti iš vadovėliui skirtos tinklavietės

(www.vaidasmo.lt/KLA)108. Primename, kad jame išsaugoti mūsų nagrinėjamo pavyzdžio, kuria-

101 Šios reikšmės nerodomos, jei nepažymėta varnelė šalia show min/max values.102 Šios reikšmės nerodomos, jei nepažymėta varnelė šalia show threshold values. Be to, laukelyje Decimals galima parinkti

slenkstinės reikšmės vietų po kablelio skaičių.103 Ši linija nerodoma, jei nepažymėta varnelė šalia show median.104 Be to, programa teikia galimybę išsaugoti slenksčių nustatymo vediklio lango vaizdą atskirame grafiniame faile

(„*.bmp“ formatu). Tai galima padaryti paspaudus mygtuką make picture.105 Ši patogi funkcija galima taip pat tik dėl to, kad programos TOSMANA duomenys saugomi XML formatu.106 Tiesa, programoje TOSMANA priežastinių sąlygų kon*gūracijų lentelė minimizuojama naudojant arba Quine’o ir

McCluskey’io algoritmą, arba L. Cronqvisto įdiegtą agentų algoritmą pasitelkiant grafus (angl. Graph-based Agent Al-gorithm) (Cronqvist, 2002). Kuriuo būdu bus atliekama konkreti minimizacijos procedūra, parenka pati programa.

107 Beje, tas pačias procedūras atlikti reikia ir atliekant daugiareikšmių kintamųjų KLA (žr. 4 skyrių).108 Duomenis taip pat galima rasti ir Lietuvos HSM duomenų archyvo (LiDA) kataloge (archive.lidata.eu/webview). Atkrei-

piame dėmesį, kad šiame duomenų faile vyriausybių stabilumo kintamasis pervardytas į „Vyriausybių nestabilumo“ kin-tamąjį. Taip atsitiko, nes programa TOSMANA, nurodžius slenksčius, žemiau jų esančias reikšmes koduoja žemesnėmis dvireikšmių arba daugiareikšmių kintamųjų reikšmėmis. Taigi didesnis vyriausybių skaičius reiškia didesnį vyriausybių nestabilumą, o ne stabilumą.

*Atkreipiame dėmesį, kad minimas spalvas matysite kompiuterio ekrane dirbdami programa TOSMANA.

123


me ieškoma demokratijos išlikimo ir žlugimo tarpukario Europoje priežasčių, duomenys po dviejų

pradinės duomenų aibės korekcijų, kuriomis išsprendėme prieštaringų eilučių problemą (žr. 2.10

ir 2.12 lentelę)109.

Atidarykite duomenų failą, pagrindinio programos lango meniu pasirinkdami File → Open, ir

pradėkite analizę pagrindiniame meniu pasirinkdami Analysis → Start (MV)QCA110. Pirmiausia at-

sidariusiame KLA atlikimo lange (MV)QCA (toliau žr. 2.30 paveikslą) nurodykite, kurie kintamieji

yra priežastinės sąlygos, kuris kintamasis – baigmės ir kuris – atvejų pavadinimų. Pažymėję pele

kintamąjį „Demokratija“ ir paspaudę mygtuką „→“ šalia baigmės laukelio Outcome, perkelkite jį į šį

laukelį. Pažymėję pele kintamąjį „Šalis“ ir paspaudę mygtuką „→“ šalia atvejų pavadinimų laukelio

Case Descriptor, perkelkite jį į šį laukelį. Visus likusius kintamuosius – „BNP gyventojui“, „Urbani-

zacija“, „Raštingumas“, „Industrializacija“ ir „Vyriausybių nestabilumas“ – pažymėję pele ir paspau-

dę mygtuką „→“ šalia priežastinių sąlygų kintamųjų laukelio Conditions, perkelkite į tą laukelį.

a) b)

2.30 paveikslas. KLA atlikimo langas programoje TOSMANA.

Skirtingai nuo „fs/QCA“, programoje TOSMANA nėra tiesos lentelių redagavimo funkcijos,

taigi jei reikia šiek tiek modi*kuoti atvejų priežastinių sąlygų kon*gūracijų baigmių reikšmes, tai

galima atlikti tik pagrindinio programos lango duomenų polangyje Data pakeičiant arba pačias

reikšmes arba kiekybinių kintamųjų slenkstines reikšmes. Tiesa, preliminariai tiesos lentelę galima

(ir būtina prieš atliekant minimizaciją) peržiūrėti dviem būdais111:

tradiciniu – kaip tiesos lentelę rezultatų lange (paspaudžiant mygtuką � Truth Table; žr. 2.7 iš-

klotinę; plg. 2.11 lentelę);

109 Įgūdžiams įtvirtinti skaitytojui patariame padirbėti ir su pradiniais duomenimis, kuriuos gavome sudvireikšminę tar-pukario Europos šalių socialinę ir ekonominę statistiką (žr. 2.1 lentelę), ir su duomenimis po pirmosios korekcijos, kai buvo įvestas kintamasis „vyriausybės stabilumas“ (žr. 2.10 lentelę). Siūlome visas toliau aprašomas operacijas pakartoti programa TOSMANA (kaip tai, tikimės, darėte su programa „fs/QCA“), naudojant šias skirtingas duomenų aibes, o galutinius ir tarpinius rezultatus palyginti.

110 Alternatyvus būdas atlikti šią operaciją – paspausti klavišą F9.111 Žinoma, tiesos lentelė pateikiama ir analizės rezultatų ataskaitoje (žr. toliau).

124


gra*niu – kaip Veno diagramą rezultatų vaizdavimo lange (paspaudž � iant mygtuką Visualize;

apie tai žr. toliau).Truth Table: v1: BNP gyventojui v2: Urbanizacijav3: Raštingumas v4: Industrializacijav5: Vyriausybių nestabilumas

O: Demokratija id: Šalis v1 v2 v3 v4 v5 O id1 0 1 0 0 1 Airija,Suomija1 0 1 1 1 0 Austrija1 1 1 1 0 1 Belgija,Čekoslovakija,Jungtinė Karalystė,Olandija0 0 1 0 0 0 Estija0 0 0 0 1 0 Graikija,Ispanija,Portugalija0 0 0 0 0 0 Italija,Rumunija0 0 1 0 1 0 Lenkija,Lietuva,Vengrija1 0 1 1 0 1 Prancūzija,Švedija1 1 1 1 1 0 Vokietija

2.7 išklotinė. KLA tiesos lentelė programoje TOSMANA.

Jei tiesos lentelėje nėra prieštaringų baigmių (žymimų „C“ raide), galima pradėti jos Būlio mi-

nimizacijos procedūrą112. Programoje TOSMANA šios procedūros parinktys yra panašios į gali-

mas programoje „fs/QCA“ (žr. 2.31 paveikslą).

2.31 paveikslas. Būlio minimizacijos parinktys programoje TOSMANA.

Matome penkias eilutes – Outcome 0, Outcome 1, Contradictions, Missing Outcome, Remainders ir tris

stulpelius – Explain, Include for reduction, Exclude. Šių nustatymų santykis su programos „fs/QCA“ ana-

logiškomis parinktimis pateiktas 2.13 lentelėje. Matyti, kad tik viena programos „fs/QCA“ parinktis

(False) neturi savo atitikmens. Tačiau kadangi ši parinktis nėra svarbi praktiškai atliekant analizę,

iš esmės abiejų programų KLA tiesos lentelės minimizacijos parinktys teikia vienodas galimybes,

tik kai kurie punktai pavadinti skirtingai.

112 Primename, kad mūsų atveju taip ir yra, o jei tokių reikšmių atsiranda, jas reikia eliminuoti 2.1 poskyryje pristatytais būdais.

125


„fs/QCA“ TOSMANAEilutės

Positive Cases (1) Outcome 1Negative Cases (0) Outcome 0Don’t Care Cases (-) Missing Outcomes

Contradictions ContradictionsRemainders Remainders

StulpeliaiTrue ExplainFalse -

Don’t cares Include for reductionExclude Exclude

2.13 lentelė. Programų „fs/QCA“ ir TOSMANA KLA atlikimo parinkčių palyginimas.

Pirmiausia atlikime demokratijos išlikimo (teigiamų baigmių) sąlygų KLA, neįtraukdami lo-

giškai galimų, bet nestebimų atvejų. Eilutėje Outcome 1 reikia pažymėti Explain, o likusiose palikti

Exclude (žr. 2.32 paveikslą).

.

2.32 paveikslas. Būlio minimizacijos parinktys programoje TOSMANA: teigiamų baigmių, kai neįtraukiami logiškai galimi, bet nestebimi atvejai, priežastinių sąlygų kon&gūracijų paieška.

Programoje TOSMANA numatytos dvi galimybės gauti rezultatų ataskaitą:elementarioji, paspaudžiant mygtuką � just result, kai pateikiamas tik pats sprendinys – Būlio išraiška (žr. 2.33 paveikslą);išsamioji, paspaudžiant mygtuką � go, kai pateikiamas ne tik pats sprendinys, bet ir Būlio mini-

mizacijos parinktys, tiesos lentelė, Būlio išraiškos dėmenis reprezentuojantys atvejai ir pan.

126


2.33 paveikslas. Teigiamų baigmių, kai neįtraukiami logiškai galimi, bet nestebimi atvejai, priežastinių sąlygų kon&gūracijų Būlio minimizacijos rezultatų elementarioji ataskaita programoje TOSMANA.

Kadangi mokymo tikslais visada svarbu gauti kuo išsamesnius rezultatus, toliau rinksimės tik išsamiųjų ataskaitų sudarymo variantą. Taigi paspaudę mygtuką go, gauname išsamiąją raiškiųjų aibių KLA ataskaitą programos rezultatų lange (žr. 2.8 išklotinę)113.Tosmana Report Algorithm: QuineFile: Demokratija.raKLA.5N.PakeistasBNPPC.tosmanaSettings: Minimizing Value 1 including

Truth Table: v1: BNP gyventojui v2: Urbanizacijav3: Raštingumas v4: Industrializacijav5: Vyriausybių nestabilumas


Result:

BNP gyventojui{1} * Urbanizacija{0} * Raštingumas{1} * Vyriausybių nestabilumas{0} + BNP gyventojui{1} * Raštingumas{1} * Industrializacija{1} * Vyriausybių nestabilumas{0} (Airija,Suomija+Prancūzija,Švedija) (Belgija,Čekoslovakija,Jungtinė Karalystė,Olandija+Prancūzija,Švedija)

2.8 išklotinė. Teigiamų baigmių, kai neįtraukiami logiškai galimi, bet nestebimi atvejai, priežastinių sąlygų kon&gūracijų Būlio minimizacijos rezultatų išsamioji ataskaita programoje TOSMANA: tekstiniu formatu.

Programoje TOSMANA yra numatyta galimybė analizės rezultatų ataskaitą pateikti ir elegan-

tiškesne forma – HTML formatu, kuriuo sugeneruotą failą gali atidaryti bet kuri interneto naršyklė

(žr. 2.34 paveikslą). Norint gauti tokią ataskaitą, reikia KLA atlikimo lango (MV)QCA laukelyje

113 Rezultatų lange pateiktą informaciją galima tvarkyti kaip paprastą tekstą ir išsaugoti kaip tekstinį failą su plėtiniu „*.txt“ rezultatų lango meniu pasirinkus File → Save. Be to, ataskaitą galima atspausdinti ir pakeisti joje pateikiamą informaciją keliais standartiškai numatytais būdais (pasirenkant Options → Truth Table): eliminuoti tiesos lentelę arba pateikti visus kintamųjų vardus vietoj sutrumpintų.

127


Output Mode pasirinkti HTML (in IE).

2.34 paveikslas. Teigiamų baigmių, kai neįtraukiami logiškai galimi, bet nestebimi atvejai, priežastinių sąlygų kon&gūracijų Būlio minimizacijos rezultatų išsamioji ataskaita programoje TOSMANA: HTML formatu.

Kaip matyti, minimizuotos Būlio išraiškos nesiskiria nuo tų, kurias gavome programa

„fs/QCA“ (plg. 2.1 išklotinę). Tiesa, programa TOSMANA nepateikia dangos ir nuoseklumo ro-

diklių. Tačiau ji išvardija šalis, kurioms tinka kiekvienas iš minimizuotos Būlio formulės dėmenų.

Kartodami teigiamų baigmių priežastinių sąlygų paieškos procedūrą taip, kad būtų įtraukti ir

logiškai galimi, bet empiriškai nestebimi atvejai, t. y. ieškodami glaustojo sprendinio (angl. parsi-

monious solution), KLA atlikimo lango (MV)QCA eilutėje Outcome 1 turime pažymėti Explain,

eilutėje Remainders – Include for reduction, o likusiose palikti Exclude (žr. 2.35 paveikslą).

2.35 paveikslas. Būlio minimizacijos parinktys programoje TOSMANA: teigiamų baigmių, kai įtraukiami logiškai galimi, bet nestebimi atvejai, priežastinių sąlygų kon&gūracijų paieška.

128


Atliekant šią procedūrą tikslinga pažymėti ir langelį eilutėje Compute Simplifying Assumptions,

kad programa ataskaitoje parodytų, kokios būtent prielaidos apie logiškai galimus, bet nestebėtus

atvejus buvo padarytos114. Taip pat reikia pasirinkti vieną iš trijų logiškai esminių pirminių impli-

kantų parinkimo būdų langelyje Selection Mode. Iš anksto numatyta yra nuostata Show all, kurią

pasirinkus, programa rezultatų ataskaitoje pateiks informaciją apie visus pirminius implikantus

(kurių sąrašą taip pat galima pamatyti, paspaudus mygtuką show implicants; apie tai žr. toliau), taip

pat ir apie alternatyvius implikantus115. Šią nuostatą rinktis patariama tik tuo atveju, kai iš anksto

žinoma, kad nėra alternatyvių pirminių implikantų, t. y. visi pirminiai implikantai sprendinyje yra

logiškai esminiai116. Visais kitais atvejais reikėtų rinktis kitas dvi alternatyvas:

Select if possible � , kai programa leidžia tyrėjui pačiam parinkti, kuriuos iš alternatyvių pir-

minių implikantų (jei tokių apskritai yra) įtraukti į galutinį sprendinį, į kurį programa jau

būna įtraukusi logiškai esminius pirminius implikantus (būtent šį variantą ir rekomenduo-

jama pasirinkti tyrėjams, pradedantiems naudoti KLA savo darbuose);

Free Selection � , kai tyrėjas gali pats laisvai parinkti, kuriuos pirmininius implikantus (nebū-

tinai logiškai esminius) iš viso jų sąrašo įtraukti į galutinį sprendinį.

Taigi pasirinkus nuostatą Select if possible ir paspaudus mygtuką go, mūsų nagrinėjamu atveju

atsidaro pirminių implikantų parinkimo langas (Select Prime Implicants), kuriame užpildyta tik

viršutinė lentelė Selected Implicants, o apatinė lentelė Prime Implicants not used yra visai tuščia, t. y.

visa apatinė lango dalis padengta pilka spalva.

2.36 paveikslas. Pirminių implikantų parinkimo langas programoje TOSMANA.

Tačiau jeigu sprendinyje būtų alternatyvių pirminių implikantų, jie atsirastų apatinėje lentelėje

kaip eilutės ir iš jų tyrėjui reikėtų vieną ar daugiau atrinkti į galutinį sprendinį. Tai atlikti galima būtų

114 Be to, siūlome pažymėti langelį eilutėje Use upper-case/lower-case notation, kad programa rezultatus pateiktų naudodama tradicinį (naudotą klasikinėje C. Ragino monografijoje ir pirmose programinės įrangos QCA versijose) – didžiųjų ir mažųjų raidžių – Būlio išraiškų užrašymo būdą. Taip pat, pažymėjus langelį eilutėje Include variable information in Output, programa ataskaitoje pateiks informaciją apie kintamųjų transforma-cijas ir naudojamus kiekybinių kintamųjų slenksčius.

115 Taigi pirminių implikantų parinkimo į galutinį sprendinį procedūra būtų tik atidėta.116 Taigi palikti numatytąją nuostatą Show All geriausia ir mūsų nagrinėjamu atveju.

129


pažymint reikiamo pirminio implikanto eilutę ir paspaudžiant mygtuką use selected implicant, o tai perkeltų juos į viršutinę lentelę. Šią operaciją reikėtų kartoti, kol dešiniojoje apatinės lentelės pusėje nebeliktų nė vieno žalio* stulpelio.

Jeigu pasirinktume nuostatą Free Selection, paspaudus mygtuką go atsivertų pirminių implikan-tų parinkimo langas (žr. 2.37 paveikslą), kuriame papilkintas visas viršutinės lentelės plotas, o visi pirminiai implikantai su pliuso ženklu pažymėtais jų paaiškinamais atvejais stulpeliuose atsirastų apatinėje lentelėje. Šiame sąraše patys turėtume parinkti vieną, du ar daugiau pirminių implikantų, kurių pakaktų visiems atvejams paaiškinti117. Patį glausčiausią sprendinį gautume parinkę impli-kantų porą BNP GYVENTOJUI*vyriausybių nestabilumas. Tai matyti pagal apatinė-je lentelėje rodomus du parametrus: 1) skaičių (3) antrame iš kairės stulpelyje (kuris pasako, kiek atvejų (ar atvejų grupių) apima pirminio implikanto priežastinių sąlygų kon*gūracija); 2) pliuso ženklus visuose atvejų (ar atvejų grupių) stulpeliuose (pliusas parodo, kad pirminis implikantas apima tuo stulpeliu reprezentuojamus atvejus, o minusas,– kad neapima). Taigi implikantų pora BNP GYVENTOJUI*vyriausybių nestabilumas apima visas tris atvejų grupes, todėl tai glausčiausias sprendinys. Pažymėję šio pirminio implikanto eilutę pele ir paspaudę mygtuką use selected implicant, perkeltume jį į viršutinę lentelę (žr. 2.36 paveikslą) ir tada (paspaudę mygtuką

ok) galėtume gauti išsamiąją raiškiųjų aibių KLA ataskaitą programos rezultatų lange (žr. 2.9 išklotinę).

2.37 paveikslas. Laisvas pirminių implikantų parinkimas programoje TOSMANA.

Tiesa, į galutinį sprendinį galima parinkti ir tuos pirminius implikantus, kurie nepateikia glaus-

čiausio sprendinio118. Apskritai toks pirminių implikantų parinkimo būdas nėra blogas savaime:

pats glausčiausias ar paprasčiausias sprendinys nebūtinai yra teisingas, nes tiesa ir paprastumas

ne visada sutampa. Remdamasis teorinėmis ir dalykinėmis žiniomis, tyrėjas gali pasirinkti ir ne

glausčiausią logiškai esminių pirminių implikantų rinkinį. Be to, geras pagrindas apsispręsti, ar

tinkamiausias yra glaustasis sprendinys, yra peržiūrėti su juo susijusių supaprastinančių prielaidų

(angl. simplifying assumptions) sąrašą ir patikrinti, ar visos jos priimtinos turimų dalykinių ir teo-

117 Atvejų stulpeliai apatinėje lentelėje žali. Parinkus kurį nors pirminį implikantą ir perkėlus į viršutinę lentelę, jį repre-zentuojančių atvejų stulpeliai tampa balti.

118 Tokį sprendinį galėtume vadinti tarpiniu.


130


rinių žinių požiūriu. Kita vertus, taip patikrinti reikėtų ir tyrėjo pasirinkto tarpinio (sudėtinges-

nio) sprendinio supaprastinančias prielaidas. Taigi bet kuriuo atveju, prieš nusprendžiant, kuris

sprendinys yra galutinis, reikia palyginti visų įmanomų sprendinių supaprastinančias prielaidas

ir patikrinti, kurios iš jų yra įtikinamesnės ir mažiau prieštaringos. Vėlgi tenka pabrėžti, kad tai

pajėgus padaryti ne pradedantis, bet toli pažengęs nagrinėjamos problemos analitikas.

Tosmana Report Algorithm: Graph-based AgentFile: Demokratija.raKLA.5N.PakeistasBNPPC.tosmana

Settings: Minimizing Value 1 including R

Variable Settings:

Name ThresholdsBNP gyventojui 550 Urbanizacija 50 Raštingumas 75 Industrializacija 30 Vyriausybių nestabilumas 9 Demokratija --



Result: (all)

BNP GYVENTOJUI * vyriausybių nestabilumas (Airija,Suomija+Belgija,Čekoslovakija,Jungtinė Karalystė,Olandija+Prancūzija,Švedija)

Simplifying Assumptions:

BNP gyventojui{1}Urbanizacija{0}Raštingumas{0}Industrializacija{0}Vyriausybių nestabilumas{0} +BNP gyventojui{1}Urbanizacija{0}Raštingumas{0}Industrializacija{1}Vyriausybių nestabilumas{0} +BNP gyventojui{1}Urbanizacija{1}Raštingumas{0}Industrializacija{0}Vyriausybių nestabilumas{0} +BNP gyventojui{1}Urbanizacija{1}Raštingumas{0}Industrializacija{1}Vyriausybių nestabilumas{0} +BNP gyventojui{1}Urbanizacija{1}Raštingumas{1}Industrializacija{0}Vyriausybių nestabilumas{0}

Number of Simplifying Assumptions: 5---------------------------------------------------------

2.9 išklotinė. Teigiamų baigmių, kai įtraukiami logiškai galimi, bet nestebimi atvejai, priežastinių sąlygų kon&gūracijų Būlio minimizacijos rezultatų išsamioji ataskaita programoje TOSMANA: tekstiniu formatu.

131


Išsamiojoje raiškiųjų aibių KLA, kai įtraukiami logiškai galimi, bet nestebimi atvejai, ataskaitoje

programa pateikia nemažai įvairios informacijos, susijusios su sprendinio sąlygomis, bet svarbiau-

sia informacija – tiesos lentelė, sprendinio formulė ir priežastinių sąlygų kon*gūracijas supapras-

tinačių prielaidų (angl. simplifying assumptions) sąrašas. Rezultatai analogiški gautiems programa

„fs/QCA“ (plg. 2.2 išklotinę).

Naudinga funkcija programoje TOSMANA yra galimybė preliminariai peržiūrėti pirminių im-

plikantų sąrašą prieš pradedant ieškoti glaustojo sprendinio. Šia galimybe pasinaudoti galima KLA

atlikimo lange (MV)QCA paspaudus mygtuką show implicants. Atsivėrusio lango Prime Implicants

kairiojoje pusėje matyti visi pirminiai implikantai, kuriuos apatinėje dešiniojoje pusėje esančiame

laukelyje Only show prime implicants explaining galima *ltruoti pagal atvejus (žr. 2.38 paveikslą).

Be to, pažymėjus pele konkretų implikantą sąraše, viršutinėje dešiniojoje lango pusėje parodomi

atvejai, kuriuos jis implikuoja (žr. 2.38 paveikslą).

2.38 paveikslas. Pirminių implikantų preliminarios peržiūros langas programoje TOSMANA.

Vis dėlto įdomiausia ir pagauliausia rezultatų pateikimo galimybė naudojant programą

TOSMANA – pavaizduoti gautą sprendinį gra*škai119. Tereikia parinkus visus reikalingus ana-

lizės parametrus paspausti ne mygtuką go, bet Visualize. Atsidariusiame rezultatų vaizdavimo

lange Visualizer (žr. 2.39 paveikslą) visos galimos priežastinių sąlygų reikšmių kombinacijos

išskirtos stačiakampiais. Tie stačiakampiai, kurie vaizduoja priežastinių sąlygų konfigūraci-

jas, kurių baigmės kintamojo reikšmė yra „1“, esti žali*; tie, kurie vaizduoja kon*gūracijas, kurių

baigmės reikšmė yra „0“ – rausvi*; o tie, kurie vaizduoja kon*gūracijas, kurias atitinkančių ste-

bimų atvejų nėra – balti. Be to, stačiakampiuose įrašyta (jei pažymėtas langelis Show labels), kurie

atvejai jiems (t. y. priežastinių sąlygų kon*gūracijoms) priklauso120.

119 Atkreipiame dėmesį, kad šioje diagramoje gali būti pavaizduoti ne daugiau kaip penkių (tik dvireikšmių) sąlygų sprendiniai.120 Gra*nį sprendinį galima išsaugoti „*.bmp“ formatu paspaudus mygtuką save. Be to, rezultatai gali būti pateikti ir nespalvotai.

Tereikia pažymėti apskritimą Black/White rezultatų vaizdavimo lango laukelyje Display. Taip pat galima nurodyti (pažymint langelį Short condition names), kad būtų rodomi trumpi priežastinių sąlygų pavadinimai (tik pirmosios raidės).


132


2.39 paveikslas. Rezultatų gra&nio vaizdavimo langas programoje TOSMANA.

Taip pat rezultatų vaizdavimo lange galima paryškinti sprendinio (laukelyje Highlight Solution)

arba pirminių implikantų (laukelyje Highlight Prime Implicant) apimamus plotus. Ši galimybė ypač

patogi, tyrinėjant sprendinių supaprastinančias prielaidas arba kontrafaktinius teiginius. Antai nu-

rodžius programai paryškinti teigiamų baigmių glaustąjį (kai įtraukiami logiškai galimi, bet neste-

bimi atvejus) sprendinį, horizontaliomis raudonomis* linijomis užbrūkšniuojami ne tik žalieji*

realių demokratijos išlikimo atvejų sektoriai, bet ir kai kurie iš jų kaimynų (žr. 2.40 paveikslą).

Jiems priklauso realiai nestebimi atvejai, panašiausi į stebimuosius. Atlikdama analizę programa

yra padariusi prielaidą, kad šių atvejų baigmės kintamojo reikšmė yra tokia pati, kaip ir realiai ste-

bimų (pažymėtų žaliai*) atvejų. Išsamiojoje tekstinėje (ar HTML formato) ataskaitoje tuos atvejus

nurodo supaprastinančių prielaidų (arba kontrafaktinių teiginių, žr. Norkus, 1998b) sąrašas. Žiū-

rėdami į rezultatų gra*nę diagramą, tas prielaidas galime taip pat ir pamatyti bei pasitikrinti, ar

esame pasirengę jas priimti.


133


2.40 paveikslas. Teigiamų baigmių glaustojo sprendinio Būlio minimizacijos gra&nis vaizdavimas programoje TOSMANA.

Taigi jeigu manome, kad pakankama demokratijos išlikimo sąlyga yra stabili vyriausybė ir dide-

lės bendrosios nacionalinės gyventojams tenkančios pajamos, įsipareigojame priimti ir kontrafak-

tinius teiginius (žr. 2.9 išklotinę ir 2.40 paveikslą), kad demokratija būtų išlikusi ir 1) šalyse, kurios,

nors ir buvo turtingos ir turėjo stabilias vyriausybes, nebuvo urbanizuotos ir industrializuotos ir

jose gyveno daugiau negu vienas ketvirtadalis beraščių gyventojų; 2) šalyse, kurios buvo turtingos

ir industrializuotos, valdomos stabilių vyriausybių, bet jose gyveno mažiau nei trys ketvirtadaliai

raštingų gyventojų ir jos nebuvo urbanizuotos; 3) šalyse, kurios buvo turtingos, urbanizuotos ir

valdomos stabilių vyriausybių, bet nebuvo industrializuotos ir jose gyveno daugiau negu vienas

ketvirtadalis beraščių gyventojų; 4) šalyse, kurios buvo turtingos, urbanizuotos, industrializuotos

ir valdomos stabilių vyriausybių, bet jose vis dar gyveno daugiau negu vienas ketvirtadalis beraščių

gyventojų; 5) šalyse, kurios buvo turtingos, urbanizuotos, valdomos stabilių vyriausybių, absoliuti

gyventojų dauguma buvo raštinga, bet jos nebuvo industrializuotos.

Kontrafaktinių glaustojo sprendinio prielaidų analizė gali būti akstinas papildomai patikrinti

hipotezę, nes šias prielaidas galima traktuoti ir kaip numatymus (prognozes), kurias implikuoja

134


glaustasis sprendinys. Antai mūsų nagrinėjamame pavyzdyje tyrimo objektas yra demokratijos išli-

kimo arba žlugimo tarpukario Europoje sąlygos. Tačiau į analizuojamų atvejų populiaciją įtrauktos

ne visos tarpukario Europos šalys, kuriose analizuojamo laikotarpio pradžioje (1918–1920 m.) susi-

kūrė ar egzistavo demokratinis režimas (pavyzdžiui, neįtraukta Latvija, Norvegija, Danija, Šveicarija,

Jugoslavija, Bulgarija). Galime iškelti klausimą, ar kai kurios iš šių šalių nėra vieno iš penkių kontra-

faktinių priežastinių sąlygų atvejis? Jeigu pasirodytų, kad kurioje nors šalyje realiai egzistavo viena iš

kontrafaktinių priežastinių sąlygų kombinacijų ir joje demokratija išliko, tai būtų (puikus) priežastinės

hipotezės DEMOKRATIJA = BNP GYVENTOJUI * vyriausybių nestabilumas pa-

tvirtinimas. Jeigu paaiškėtų, kad demokratija tokioje šalyje žlugo, tai prieštarautų šiai hipotezei.

Taigi KLA turėtume atlikti iš naujo, įtraukę papildomus atvejus, arba ieškoti kitokio sprendinio,

kuris būtų suderinamas su naujais atvejais (bet tada vėlgi reikėtų tikrinti jo kontrafaktines prie-

laidas). Jeigu tyrėjui rūpi demokratijos išlikimo sąlygos ne tik tarpukario Europoje, bet ir kitose

to laikotarpio šalyse ar apskritai XIX–XX am., jis glaustąjį sprendinį gali tikrinti, gretindamas jo

kontrafaktines prielaidas su atvejų iš kitų regionų ir laikotarpių stebėjimais. Ar taip daryti ar ne,

tyrėjas turi nuspręsti pats, nes tokio tikrinimo tikslingumas ir teisėtumas priklauso nuo to, kokių

tikslų siekiama.

Kad ir kaip būtų, būtinas KLA atlikimo procedūros žingsnis – atlikti (naudojant tą pačią atvejų

populiaciją) ir teigiamų, ir neigiamų baigmių analizę, kai įtraukiami logiškai galimi, bet nestebi-

mi atvejai, bei palyginti gautų sprendinių supaprastinančias (kontrafaktines) prielaidas. Progra-

ma, ieškodama logiškai minimalaus priežastinių sąlygų rinkinio, gali padaryti skirtingas prielaidas

apie tos pačios nestebimos priežastinių sąlygų kombinacijos baigmę, priklausomai nuo to, kokios

baigmės glaustojo sprendinio ieškoma, t. y. tai pačiai priežastinių sąlygų kombinacijai priskirti tei-

giamą baigmės reikšmę, kai ieškoma teigiamų baigmių glaustojo sprendinio, ir neigiamą baigmės

reikšmę, kai ieškoma neigiamų baigmių glaustojo sprendinio. Tai yra supaprastinančių prielaidų

prieštaringumo problema, kylanti atliekant KLA. Ir todėl KLA nėra iki galo atlikta, jeigu apsiri-

bojama arba tik teigiamų, arba tik neigiamų baigmių analize. Jeigu, atlikę ir teigiamų, ir neigiamų

baigmių KLA, rasime, kad prieštaringų kontrafaktinių prielaidų nėra, galime KLA laikyti mažų

mažiausiai formaliai patenkinama. Jeigu aptiksime, kad prieštaringų supaprastinančių prielaidų

yra, turėsime arba iš viso atsisakyti logiškai minimalaus sprendinio paieškų, arba pasirinkti tą pir-

minių implikantų rinkinį121, kuris neturi prieštaringų supaprastinančių prielaidų.

Toliau pereiname prie neigiamų baigmių raiškiųjų aibių KLA atlikimo programa TOSMANA

pavyzdžių. Primename, kad ieškodami neigiamų baigmių priežastinių sąlygų taip pat galime su-

skaičiuoti kompleksinį (kai neįtraukdami logiškai galimi, bet nestebimi atvejai) ir glaustąjį (kai

įtraukiami logiškai galimi, bet nestebimi atvejai) sprendinį.

Atlikdami neigiamų baigmių, kai neįtraukiami logiškai galimi, bet nestebimi atvejai, priežasti-

nių sąlygų kon*gūracijų minimizaciją, KLA atlikimo lango (MV)QCA eilutėje Outcome 0 pažymi-

me Explain, o likusiose paliekame pažymėta Exclude (žr. 2.35 paveikslą).

121 Tokiais atvejais ir yra labiausiai reikalingas laisvasis pirminių implikantų parinkimo būdas (KLA atlikimo lango lauke-lyje Selection Mode parenkant Free Selection būdą).

135


2.41 paveikslas. Būlio minimizacijos parinktys programoje TOSMANA: neigiamų baigmių, kai neįtraukiami logiškai galimi, bet nestebimi atvejai, priežastinių sąlygų kon&gūracijų paieška.

Paspaudę mygtuką go, gauname išsamiąją raiškiųjų aibių KLA ataskaitą programos rezultatų

lange (žr. 2.10 išklotinę).

Tosmana Report Algorithm: QuineFile: Demokratija.raKLA.5N.PakeistasBNPPC.tosmanaSettings: Minimizing Value 0 including

Variable Settings:



O: Demokratija id: Šalis v1 v2 v3 v4 v5 O id1 0 1 0 0 1 Airija,Suomija1 0 1 1 1 0 Austrija


136


1 1 1 1 0 1 Belgija,Čekoslovakija,Jungtinė Karalystė,Olandija0 0 1 0 0 0 Estija0 0 0 0 1 0 Graikija,Ispanija,Portugalija0 0 0 0 0 0 Italija,Rumunija0 0 1 0 1 0 Lenkija,Lietuva,Vengrija1 0 1 1 0 1 Prancūzija,Švedija1 1 1 1 1 0 Vokietija

Result:

bnp gyventojui * urbanizacija * industrializacija + BNP GYVENTOJUI * RAŠTINGUMAS * INDUSTRIALIZACIJA * VYRIAUSYBIŲ NESTABILUMAS (Estija+Graikija,Ispanija,Portugalija+Italija,Rumunija+Lenkija,Lietuva,Vengrija)(Austrija+Vokietija)

2.10 išklotinė. Neigiamų baigmių, kai neįtraukiami logiškai galimi, bet nestebimi atvejai, priežastinių sąlygų kon&gūracijų Būlio minimizacijos rezultatų išsamioji ataskaita programoje TOSMANA: tekstiniu formatu.

Kaip matyti, rezultatai tokie patys, kokie buvo gauti programa „fs/QCA“ (plg. 2.3 išklotinę), to-

dėl jų toliau neaptarinėsime, o iš karto pereisime prie neigiamų baigmių, kai įtraukiami logiškai ga-

limi, bet nestebimi atvejai, priežastinių sąlygų kon*gūracijų minimizacijos. Tereikia KLA atlikimo

lango (MV)QCA eilutėje Outcome 0 pažymėti Explain, eilutėje Remainders – Include for reduction,

o likusiose palikti Exclude (žr. 2.42 paveikslą).

2.42 paveikslas. Būlio minimizacijos parinktys programoje TOSMANA: neigiamų baigmių, kai įtraukiami logiškai galimi, bet

nestebimi atvejai, priežastinių sąlygų kon&gūracijų paieška.

Paspaudę mygtuką go ir pirminių implikantų parinkimo lange įsitikinę, kad nėra alternatyvių

pirminių implikantų, ir paspaudę mygtuką ok, gauname išsamiąją raiškiųjų aibių KLA ataskaitą

programos rezultatų lange (žr. 2.11 išklotinę).

137


T Tosmana Report Algorithm: Graph-based AgentFile: Demokratija.raKLA.5N.PakeistasBNPPC.tosmana

Settings: Minimizing Value 0 including R

Variable Settings:




Result: (individual selection)

bnp gyventojui + VYRIAUSYBIŲ NESTABILUMAS (Estija+Graikija,Ispanija,Portugalija+Italija,Rumunija+Lenkija,Lietuva,Vengrija) (Austrija+Graikija,Ispanija,Portugalija+Lenkija,Lietuva,Vengrija+Vokietija)


BNP gyventojui{0}Urbanizacija{0}Raštingumas{0}Industrializacija{1}Vyriausybių nestabilumas{0} +BNP gyventojui{0}Urbanizacija{0}Raštingumas{0}Industrializacija{1}Vyriausybių nestabilumas{1} +BNP gyventojui{0}Urbanizacija{0}Raštingumas{1}Industrializacija{1}Vyriausybių nestabilumas{0} +BNP gyventojui{0}Urbanizacija{0}Raštingumas{1}Industrializacija{1}Vyriausybių nestabilumas{1} +BNP gyventojui{0}Urbanizacija{1}Raštingumas{0}Industrializacija{0}Vyriausybių nestabilumas{0} +BNP gyventojui{0}Urbanizacija{1}Raštingumas{0}Industrializacija{0}Vyriausybių nestabilumas{1} +BNP gyventojui{0}Urbanizacija{1}Raštingumas{0}Industrializacija{1}Vyriausybių nestabilumas{0} +BNP gyventojui{0}Urbanizacija{1}Raštingumas{0}Industrializacija{1}Vyriausybių nestabilumas{1} +BNP gyventojui{0}Urbanizacija{1}Raštingumas{1}Industrializacija{0}Vyriausybių nestabilumas{0} +BNP gyventojui{0}Urbanizacija{1}Raštingumas{1}Industrializacija{0}Vyriausybių nestabilumas{1} +BNP gyventojui{0}Urbanizacija{1}Raštingumas{1}Industrializacija{1}Vyriausybių nestabilumas{0} +BNP gyventojui{0}Urbanizacija{1}Raštingumas{1}Industrializacija{1}Vyriausybių nestabilumas{1} +BNP gyventojui{1}Urbanizacija{0}Raštingumas{0}Industrializacija{0}Vyriausybių nestabilumas{1} +BNP gyventojui{1}Urbanizacija{0}Raštingumas{0}Industrializacija{1}Vyriausybių nestabilumas{1} +BNP gyventojui{1}Urbanizacija{0}Raštingumas{1}Industrializacija{0}Vyriausybių nestabilumas{1} +BNP gyventojui{1}Urbanizacija{1}Raštingumas{0}Industrializacija{0}Vyriausybių nestabilumas{1} +BNP gyventojui{1}Urbanizacija{1}Raštingumas{0}Industrializacija{1}Vyriausybių nestabilumas{1} +BNP gyventojui{1}Urbanizacija{1}Raštingumas{1}Industrializacija{0}Vyriausybių nestabilumas{1}


2.11 išklotinė. Neigiamų baigmių, kai įtraukiami logiškai galimi, bet nestebimi atvejai, priežastinių sąlygų kon&gūracijų Būlio minimizacijos rezultatų išsamioji ataskaita programoje TOSMANA: tekstiniu formatu.

138


Sprendinys ir vėl yra toks pats, koks buvo gautas programa „fs/QCA“ (plg. 2.4 išklotinę). Šį

kartą gavome netrumpą (18) supaprastinančių prielaidų sąrašą, kurį reikia palyginti su glaustojo

sprendinio kontrafaktinių prielaidų sąrašu (žr. 2.9 išklotinę). Palyginę sutampančių eilučių neap-

tinkame, taigi gautas rezultatas yra formaliai nepriekaištingas. Dar greičiau ir patogiau tuo įsiti-

kinti, palyginus teigiamų ir neigiamų baigmių glaustųjų sprendinių gra*nes diagramas (žr. 2.40

ir 2.43 paveikslą). Matyti, kad teigiamų ir neigiamų baigmių glaustųjų sprendinių diagramose

užbrūkšniuoti skirtingi baltieji sektoriai122, t. y. užbrūkšniuoti sektoriai abiejose diagramose ne-

persikerta. Jeigu programa teigiamų ir neigiamų baigmių glaustųjų sprendinių diagramose už-

brūkšniuotų tuos pačius baltus sektorius, tai rodytų, kad ji padarė prieštaringų supaprastinančių

(kontrafaktinių) prielaidų. Kadangi taip nėra, galime daryti išvadą, kad KLA glaustieji sprendiniai

yra formaliai nepriekaištingi.

2.43 paveikslas. Demokratijos žlugimo tarpukario Europoje priežastinių sąlygų kon&gūracijų glaustojo sprendinio gra&nė diagrama programoje TOSMANA.

Galimybė lengvai ir paprastai patikrinti teigiamų ir neigiamų baigmių glaustųjų sprendinių loginį

suderinamumą yra svarbus TOSMANA programos pranašumas, palyginti su „fs/QCA“. Tačiau, skir-

122 Primename, kad į šiuos diagramos sektorius patenka empiriškai nestebimi atvejai.

139


tingai nuo pastarosios programos, programoje TOSMANA neskaičiuojamos sprendinių nuoseklu-

mo ir dangos charakteristikos. Be to, programoje TOSMANA negalima patikrinti ir atskirų sąlygų,

kaip būtinų tam tikros baigmės sąlygų, nuoseklumo ir dangos. Tačiau šioje programoje yra galimybė

patikrinti teorinių ir empirinių priežastinių sąlygų kon*gūracijų sankirtas bei automatiškai su-

skaičiuoti gautų sprendinių alternatyvios baigmės formules. Tą leidžia padaryti Būlio skaičiuoklė

(angl. Boolean Calculator), skaičiuojanti dvireikšmių kintamųjų išraiškų sankirtas (angl. intersection)

ir alternatyvios baigmės sprendinius (angl. complement).

Būlio skaičiuoklė labiausiai praverčia, mechanizuojant literatūroje aptinkamų tam tikrų reiškinių

(baigmių) aiškinimų vertinimą, kai norima nustatyti esamų aiškinimų galiojimo sritis (angl. scope),

palyginti tas sritis ir nurodyti galimus jų patobulinimus. Kiekvieno iš šių aiškinimų galiojimo sritį nu-

statome, identi*kuodami ją išreiškiančios formulės ir tos formulės, kuri yra logiškai esminių pirminių

implikantų paieškų rezultatas (sprendinys), sankirtą. Taigi sankirtų skaičiavimo funkcija naudotis pata-

riama tik labiau įgudusiems KLA vartotojams, kurie, be to, gerai išmano tą empirinę problemą, kuriai

analizuoti taikoma KLA.

Norint surasti tokias sankirtas programa TOSMANA, pagrindiniame meniu reikia

pasirinkti Analysis → Boolean Calculator. Atsidariusiame Būlio išraiškų skaičiuoklės lango

(Calculator for Boolean Expressions, žr. 2.44 paveikslą) dešiniajame viršutiniame langelyje

Select Variable yra pateiktos priežastinės sąlygos, kurios pažymėjus pele įkeliamos į langelį

Current Expression.

2.44 paveikslas. Būlio išraiškų skaičiuoklė programoje TOSMANA.

140


Įkeltas priežastines sąlygas galima sujungti į priežastinių sąlygų kon*gūracijas spaudžiant mygtukus

AND ir OR (atitinkančius logines konjunkcijos ir disjunkcijos operacijas). Taip pat laukelyje Select Value

galima pakeisti priežastinių sąlygų reikšmes (0 arba 1). Sudėliojus norimą formulę, ją reikia perkelti į

skaičiavimų atlikimo laukelį (Perform a calculation) paspaudžiant mygtuką add. Sukėlus į šį laukelį visas

formules, kurių sankirtas norima patikrinti, reikia pažymėti atitinkamas išraiškų poras ir spausti myg-

tuką Compute Intersection. Atsidariusioje kortelėje programa pateiks išraiškas, apibrėžiančias pažymėtų

porų sankirtas. Šios išraiškos išsaugomos skaičiavimų laukelyje (Perform a calculation), kad su jomis

būtų galima atlikti tolesnius skaičiavimus.

Alternatyvios baigmės sprendinio formulę gauname skaičiavimų laukelyje (Perform a calculation)

pažymėję sprendinio formulę ir paspaudę mygtuką Compute Complement. Ši funkcija leidžia pagal

De Morgano (žr. 2.1 poskyrį) dėsnius transformuoti vienos (teigiamos arba neigiamos) baigmės formu-

lę į alternatyvios baigmės formulę. Tačiau, kaip jau minėta, tokia transformacija pasikliauti galima tik

tada, kai visas logiškai galimas sąlygų kombinacijas reprezentuoja empiriškai stebimi atvejai. Praktikoje

tai labai reta. Be to, netgi tokiais išskirtiniais atvejais literatūroje rekomenduojama nesinaudoti De Mor-

gano dėsniais, neišsiaiškinus, ar priežastinių sąlygų ir baigmės kintamųjų nesieja asimetriško (negrįž-

tamo) priežastingumo ryšys. Juk socialinei tikrovei būdingesnis kaip tik asimetriškas priežastingumas.

Taigi saugiau (klaidų padarymo tikimybės prasme) De Morgano dėsniais, taigi ir TOSMANA alterna-

tyvios baigmės sprendinių automatinio skaičiavimo funkcija, nesinaudoti123. Geresnė alternatyva, kurią

ir rekomenduojame tyrėjams (ypač pradedantiems naudoti KLA savo darbuose), yra ir teigiamų, ir nei-

giamų baigmių priežastinių sąlygų kon*gūracijų Būlio minimizaciją atlikti atskirai pagal šiame skyriuje

išdėstytas procedūras.

123 Dėl šios funkcijos labai riboto praktinio pritaikomumo (bent jau pradedančiam vartotojui) išsamiau jos ir neaiškinsi-me.

141

3. Kokybinė lyginamoji neraiškiųjų aibių analizė

Žiūrint per kiekybinės metodologijos prizmę124, taikydamas raiškiųjų aibių KLA tyrinėtojas

gali dirbti tik su dvireikšmiais kintamaisiais125, taip pat ir tuo atveju, kai tais kintamaisiais at-

spindimi reiškiniai vienas nuo kito skiriasi tam tikru laipsniu, o tyrėjas turi duomenų, kurie tuos

laipsnio skirtumus atspindi. Nagrinėdami demokratijos išlikimo (žlugimo) tarpukario Europoje

problemą, iki šiol dalijome šalis į „griežtai“ turtingas ir neturtingas, urbanizuotas ir neurba-

nizuotas ir t. t., nors turėjome kiekybinių duomenų, kurie daug tiksliau atspindėjo skirtumus

tarp tų šalių. Kategorinius kintamuosius, reikalingus KLA atlikti, gavome sudvireikšmindami,

t. y. nustatydami vadinamuosius slenksčius ir pagal juos dalydami per pusę aukštesnio matavi-

mo lygmens skalėse išmatuotų kintamųjų reikšmių aibes. Priminsime, kad iš pradžių pasirinkti

slenksčiai buvo tokie: 1) jeigu BNP gyventojui (JAV doleriais, apie 1930 m.) yra 600 USD ar

daugiau, šalis yra turtinga; 2) jeigu miestuose, kuriuose gyvena 20 000 ir daugiau gyventojų,

pastarųjų nuošimtis apie 1930 m. buvo lygus ar didesnis nei 50 proc., šalis yra urbanizuota; 3)

jeigu raštingų gyventojų nuošimtis apie 1930 m. buvo lygus ar didesnis nei 75 proc., šalis raš-

tinga; 4) jeigu pramonės ir kalnakasybos darbuotojų nuošimtis nuo visos darbo jėgos apie 1930 m.

buvo lygus ar didesnis nei 30 proc., šalis industrializuota. Be to, daugelį keblumų, kuriuos kėlė

124 Būtent su šia metodologija C. Raginas labiausiai priešina savo siūlomą metodologiją – KLA (kodėl jis taip daro, žr. Ragin, 2008, 6–10), todėl ir šio vadovėlio autoriai dažnai (kaip jau ne kartą turbūt pastebėjo skaitytojas) pasitelkia tokią priešinimo ir palyginimo prieigą.

125 Iš tikrųjų dirbama su dvireikšmėmis aibėmis, o tai tikrai, kaip bus pademonstruota toliau, nėra tas pats. Tiesiog prak-tinis skirtumas tarp dvireikšmio kintamojo ir priklausomybės raiškiajai aibei reikšmių (abiem atvejais „0“ ir „1“) nedi-delis, todėl toliau šiuos terminus vartosime kaip sinonimus.

142


prieštaringos tiesos lentelės eilutės, išsprendėme, sumažinę narystės turtingų šalių aibėje „cen-

zą“ iki 550 USD.

Tyrėjas, kuriam taip pagrįstas (t. y. tokiais slenksčiais ir šalių grupavimu) demokratijos išli-

kimo (žlugimo) tarpukario Europoje aiškinimas nepriimtinas, gali atliktą analizę apkaltinti ar-

bitralumu, inspiruotu siekio gauti pageidaujamus rezultatus. Jis gali nurodyti, kad kartais, net ir

nežymiai pakeitę socialinio bei ekonominio modernumo rodiklių sudvireikšminimo slenksčius,

gausime kitokius rezultatus, taip pat turėsime daryti ir kitokias priežastinio ryšio išvadas.

Sudvireikšmindami kintamuosius, išmatuotus tvarkos, intervalų ar santykių lygmens skalė-

se, prarandame tam tikrą kiekį (kartais labai daug ir sunkiai įgytos) informacijos apie tiriamų

objektų požymius ir charakteristikas, kuriais tie objektai apibūdinami. Mainais įgyjame galimybę

tų požymių (kintamųjų) santykius apibūdinti būtinų ir pakankamų sąlygų terminais, kaip juos

apibrėžia aibių teorija ir iliustruoja Veno diagramos: jeigu aibė A yra aibės B poaibis, elemento

x priklausomybė A yra pakankama jo priklausomybės B sąlyga, o elemento x priklausomybė B

yra būtina jo priklausomybės A sąlyga. Juk dažnai aibių, o ne tikimybinių ryšių tarp kintamųjų

terminais yra formuluojami socialinių mokslų teorijų postulatai, kuriuos sudaro terminai, nuro-

dantys savybes, būsenas ar esybes, kurios nėra tiesiogiai stebimos ar matuojamos (kapitalizmas,

demokratija, modernybė ir pan.)126. Todėl, kai, tikrindami teoriją, operuojame kategoriniais (ko-

kybiniais) kintamaisiais, santykius tarp jų apmąstome pagal tą pačią logiką, kuri būdinga pačios

teorijos konceptualinei struktūrai.

Gal kartais galima sujungti kiekybinės analizės, kuri, tikrinant teoriją, įgyja statistinės anali-

zės pavidalą, ir dažniausiai aibių santykius atspindinčių kokybinės analizės argumentų pranašu-

mus? Kitaip sakant, gal galima mąstyti kokybiškai (kategorijomis ir aibėmis), bet tuo pat metu

išsaugoti surinktą kiekybinę informaciją, gautą, matuojant apmąstomus (tiriamus) reiškinius

intervalų ar santykių lygmens skalėse?

Būtent tokį pranašumą C. Raginas priskiria naujajai KLA versijai – neraiškiųjų aibių kokybi-

nei lyginamajai analizei, kurios metodologinius ir loginius pagrindus jis pirmą kartą sistemin-

gai išdėstė 2000 m. paskelbtoje knygoje „Neraiškiųjų aibių socialiniai mokslai“ (Ragin, 2000).

Maždaug tuo pat metu buvo sukurta programinė įranga „fs/QCA“ (angl. fuzzy sets qualitative

comparative analysis), kuria galima atlikti ne tik raiškiųjų, bet ir neraiškiųjų aibių KLA ir kurios

veikimo principai (tiesa, tik raiškiųjų aibių kontekste) jau buvo pristatyti 2.3 poskyryje. Taigi šis

skyrius skirtas minėtai metodologinei prieigai pristatyti, taip pat jame mokoma praktiškai atlikti

neraiškiųjų aibių KLA su minėta programa127.

Pirmajame šio skyriaus poskyryje pateiksime teorinių žinių apie neraiškiąsias aibes mini-

mumą, būtiną ir naudingą tyrėjui praktikui, norinčiam panaudoti neraiškiųjų aibių KLA savo

126 Apie jų buvimą ar nebuvimą sprendžiame pagal įvairių tiesiogiai matuojamų indeksų ir rodiklių reikšmes (tokių kaip modernumo rodikliai, naudojami šiame vadovėlyje nagrinėjamame pavyzdyje).

127 Ši praktinė orientacija lėmė ir tam tikrus dėstomos medžiagos ribotumus, kurie bus aptarti vėliau.

143

3.1. Kokybinės lyginamosios neraiškiųjų aibių analizės loginiai pagrindai

tyrimuose128 Paskui aptarsime, kaip transformuoti įprastinio pavidalo, t. y. tvarkos, intervalų

ar santykių skalės lygmeniu129 išmatuotų, kintamųjų reikšmes į priklausomybės neraiškiosioms

aibėms reikšmes, kad sukurtume duomenų masyvą, reikalingą neraiškiųjų aibių KLA atlikti.

Daugiausia dėmesio čia skirsime procedūroms, kurias C. Raginas aprašo savo naujausiuose

darbuose (Ragin, 2008) ir vadina „kalibravimu“. Jas savarankiškai (su programa „fs/QCA“)

gali atlikti kiekvienas tyrėjas praktikas. Likusioje poskyrio dalyje pristatysime neraiškiųjų ai-

bių KLA loginius ir metodologinius atlikimo pagrindus, o jiems iliustruoti vėlgi naudosime to

paties pavyzdžio – demokratinių režimų išlikimo (žlugimo) sąlygų tarpukario Europoje – duo-

menis. Antrajame skyriaus poskyryje aptariami neraiškiųjų aibių KLA atlikimo su „fs/QCA“

programa praktiniai aspektai, t. y. kaip išdėstytus loginius ir metodologinius principus taikyti

tyrimų praktikoje naudojant minėtą kompiuterinę programinę įrangą.


3.1.1. Neraiškiosios aibės sąvoka

Neraiškiųjų aibių teoriją galima interpretuoti ir dėstyti arba kaip tam tikrą matematinę te-

oriją, kuri yra Būlio algebros ar klasikinės aibių teorijos išplėtimas, arba kaip tam tikrą vadina-

mosios „neklasikinės“ logikos sistemą, alternatyvią klasikinei dvireikšmei teiginių ir predikatų

logikai. Dėl skirtingo interpretavimo ar dėstymo būdo šios teorijos esminis turinys nesikeičia,

nes abiem atvejais pasakoma tas pat, tik kiek kitais žodžiais.

Kai apie neraiškiąsias aibes kalbama aibių teorijos terminais, pradedama teiginiu, kad klasi-

kinės aibės yra raiškiosios, t. y. jeigu duota tam tikra aibė A (pavyzdžiui, aukštų vyrų), bet kuris

konkretus objektas x iš universaliosios aibės X, kurią sudaro visi įmanomi mąstymo objektai,

arba priklauso, arba nepriklauso tai aibei. Griežtai matematiškai raiškiąją aibę apibrėžia dvi-

reikšmė narystės funkcija fA(x), kuri kiekvienam x priskiria arba reikšmę „1“, kai x priklauso

A, arba reikšmę „0“, kai x nepriklauso A (Zadeh, 1965, 339). Toliau šiame kontekste sakoma,

kad neraiškiąją aibę apibrėžia daugiareikšmė narystės funkcija fA(x), kuri gali turėti ir daugiau

reikšmių, tiksliau tiek, kiek yra realių skaičių intervale tarp „0“ ir „1“. Aibių teorijos kontekste

skaičius, esančius šiame intervale, patogiausia įvardyti konkretaus objekto priklausomybės aibei

128 Skaitytojui, kuriam rūpėtų įgyti platesnių ir matematiškai griežtesnių žinių apie neraiškiųjų aibių teoriją, rekomenduo-tume pastudijuoti savarankiškai vieną iš daugelio knygų, skirtų taikomosios matematikos ar informatikos studentams (pavyzdžiui., Klir ir kt., 1997; Lee, 2004; Mukaidono, 2001). Taip pat yra publikuota ir keletas neraiškiųjų aibių teorijai taikyti socialiniuose moksluose (ne tik neraiškiųjų aibių KLA kontekste) specialiai skirtų knygų (pavyzdžiui., Smith-son, 1986; Dimitrov ir Hodge, 2002; Smithson ir Verkuilen, 2006).

129 Tiesa, diskusija bus sukoncentruota į kiekybinius – intervalų ir santykių skalės – kintamuosius.

144


A laipsniais. Pavyzdžiui, jeigu A yra „aukštų vyrų“ aibė, Lietuvos krepšininko Arvydo Sabonio

priklausomybės laipsnis šiai aibei didesnis negu Rusijos prezidento Dmitrijaus Medvedevo. Ži-

noma, narystės funkcija fA gali įgyti ir reikšmes „1“ arba „0“, kurios yra ribinės jos reikšmių aibės

reikšmės. Todėl pačias raiškiąsias aibes galima laikyti ribiniu neraiškiųjų aibių atveju: neraiškio-

siomis aibėmis, kurių narystės funkcija gali turėti tik dvi reikšmes („1“ arba „0“).

Kai neraiškiųjų aibių teorija yra dėstoma ir interpretuojama neraiškiosios logikos (angl. fuzzy

logic) pavidalu, kalbama ne apie objektų priklausomybės tam tikroms aibėms laipsnius, o apie

teiginių tiesos laipsnius. Klasikinėje logikoje kiekvienas teiginys gali turėti tik vieną iš dviejų

tiesos reikšmių: jis yra arba teisingas, arba klaidingas. Žinoma, gali būti, kad neturime būdų

nustatyti, kokia gi ji yra konkretaus teiginio atveju arba galime dėl jos klysti. Pavyzdžiui, vargu

ar kada nors sužinosime, koks buvo pirmojo Lietuvos karaliaus Mindaugo ūgis. Tačiau jei pri-

imame klasikinės logikos prielaidas, turime teigti, kad vienas iš šių dviejų teiginių – „karalius

Mindaugas buvo aukštas vyras“ ir „netiesa, kad karalius Mindaugas buvo aukštas vyras“ – yra

teisingas. Taip yra dėl to, kad klasikinėje logikoje aksiomos galią turi vadinamasis „negalimo

trečiojo“ dėsnis: p ∨ ~p, kur ~p yra teiginio p priešingybė, kurią iš teiginio p gauname, pritaikę

jam loginio neigimo operaciją. Neraiškiojoje logikoje šis dėsnis negalioja, nes du vienas kitam

prieštaraujantys teiginiai gali būti teisingi, t. y. arba vienas iš jų gali būti teisingesnis už kitą, arba

abu gali būti vienodai teisingi. Taigi, kalbant apie karaliaus Mindaugo ūgį, abu paminėti teiginiai

būtų vienodai teisingi (arba neteisingi), jeigu karaliaus Mindaugo priklausomybės aukštų vyrų

aibei laipsnis būtų lygus 0,5. Neraiškiosios logikos terminais tą patį galime pasakyti teigdami,

kad teiginys „karalius Mindaugas buvo aukštas vyras“ yra pusiau teisingas, pusiau klaidingas130.

Neraiškiųjų aibių teorija pirmiausia buvo plačiai pritaikyta technologijos moksluose (pa-

ties Lot* A. Zadeho nuostabai, žr. jo pratarmę, Ar*, 2010), visų pirma kuriant kompiuterių

programas, kurios valdo kondicionierius, šaldytuvų aušintuvus, atpažįsta vaizdus ir garsus. Ji

labai domina ir tuos „dirbtinio intelekto“ specialistus, kuriems rūpi išmokyti kompiuterines pro-

gramas simuliuoti kasdienį („buitinį“) žmonių mąstymą, kuriame operuojama ne griežtomis

ir tiksliomis, o apytikslėmis, „išsklidusiomis“, ne visai apibrėžtomis (angl. vague) sąvokomis.

Juk mąstymo apytikslėmis sąvokomis visiškai pakanka kasdienėms problemoms spręsti, veikiant

įprastinėje aplinkoje. Tačiau visiško tikslumo ir apibrėžtumo siekiančios matematinės logikos po-

žiūriu tokios sąvokos ir operavimas jomis būtų įvardytas mąstymo trūkumu. Uždraudę vartoti

tokias sąvokas kaip „aukštas“, „lengvas“, „karštas“ ir reikalaudami jas pakeisti tiksliais moksliniais

atitikmenimis („aukštą“ – ilgiu, išmatuotu metrais, centimetrais, milimetrais arba pėdomis ir

coliais; „lengvą“ – svoriu kilogramais, gramais, miligramais; „karštą“ – laipsniais vienoje iš kelių

alternatyvių temperatūros matavimo skalių), prisidarytume sau daug papildomo darbo (skirto

tikslioms matavimų reikšmėms nustatyti) ir vargu ar iš to laimėtume. Tarkim, jeigu geriame

130 Pakartosime, kad tikrosios šio teiginio tiesos reikšmės vis tiek veikiausiai niekada nesužinosime, nesvarbu, ar tarsime, kad tų reikšmių jis turi dvi ar kad jų yra daugiau (nebent būtų rasti ir patikimai identi*kuoti karaliaus Mindaugo pa-laikai).

145


arbatą, svarbu tik tai, ar ji karšta, ar ne, o ne kokia tiksliai jos temperatūra131. Arba jeigu norime

dviem eilėmis išrikiuoti kolegas, kad padarytume grupės fotogra*ją, neprivalome žinoti kiekvie-

no iš jų tikslaus ūgio, tik svarbu, kad aukštesni iš jų stovėtų antroje eilėje, o žemesni – pirmoje.

Daugiau keblumų ir prieštaravimų kelia neraiškiosios logikos idėja (Haack, 1996)132. Yra

entuziastų, ją laikančių „geresne“ už mums įprastesnę dvireikšmę logiką. Jie pasitelkia įvairių

argumentų. Viename iš jų sakoma, kad „neraiški“ yra pati tikrovė, o ne vien mūsų ikimokslinis,

kasdienis mąstymas apie ją. Prie šios išvados esą atvedusi pačios gamtotyros, susivaržiusios

dvireikšmės logikos „korsetu“, raida. Vadinamieji „Heisenbergo neapibrėžtumai“ kvantinėje

mechanikoje133 esą rodo, kad pirminiai gamtos elementai iš principo negali būti tiksliai ir api-

brėžtai mąstomi. Kitas argumentas apeliuoja į civilizacinį žmogiškojo mąstymo daugiavarian-

tiškumą. Dvireikšmė logika esą yra Vakarų civilizacijos išradimas ir kartu privaloma norma.

O štai Rytų išminčiai (visų pirma Buda) esą intuityviai vadovavęsi neraiškiąja logika (Kosko,

1994, 69–78). Jų išvedžiojimai ir sentencijos, dažnai nesuprantami Aristotelio logikos išmankš-

tintam vakarietiškam protui, esą tuoj nuskaidrėtų, jeigu į juos pažvelgtume per neraiškiosios

logikos prizmę134.

Neraiškiosios logikos entuziastų kritikai atsikerta, kad visus faktus, kuriuos esą keblu apmąs-

tyti pagal klasikinės (dvireikšmės) logikos taisykles, galima tiksliai apmąstyti ir aprašyti, pasi-

telkus tikimybių teorijos, sukonstruotos būtent pagal klasikinės logikos taisykles, konceptualinį

aparatą ir sąvokas. Kaip ir neraiškiosios logikos tiesos laipsniai, tikimybių matematinės išraiškos

sutelpa reikšmių intervale nuo 0 iki 1. Taigi geriau „nejaukti“ žmonių protų pasakymais, kad

teiginys „Jonas yra aukštas“ yra pusiau teisingas, pusiau klaidingas, o sakyti, kad tikimybė, kad

Jonas priklauso aukštų vyrų aibei, yra 0,5. Kiek tiksliau tokį teiginį galime užrašyti taip:

P (Jonas yra aukštas vyras | Jono ūgis yra 175 cm ir Jonas yra vyras (suaugęs vyriškosios lyties

biologinės rūšies homo sapiens atstovas)) = 0,5

Ši išraiška sako, kad jeigu duota, kad Jono ūgis yra 175 cm ir jis yra vyras, tikimybė, kad Jonas

bus priskirtas aukštiems vyrams, yra 0,5. Patikrinti šį teiginį galime, apklausdami atsitiktinai at-

rinktų respondentų imtį ir klausdami, ar jie tokio ūgio vyrą laiko aukštu. Jeigu pusė jų atsakytų

į šį klausimą teigiamai, išraiška „Jonas yra aukštas vyras“ būtų teisinga (klasikinės dvireikšmės

logikos prasme)135. Ji tiesiog iki galo ir ne visai tiksliai išreiškia teiginį apie tikimybę, kurį visiškai

131 Be to, tiksli arbatos temperatūra pagal Celsijaus skalę be „paprasto kokybinio“ įvertinimo – „karšta“ (arba „šalta“, „normali“ ir t. t.) – mums nesuteiks informacijos, ar ją reikia gerti atsargiai!

132 Pastarojoje knygoje taip pat išdėstoma nemažai argumentų prieš neraiškiąją ir kitas alternatyvias klasikinei logikai („deviantines“) logikos sistemas.

133 Kuo tiksliau išmatuojame dalelės koordinates, tuo labiau neapibrėžtas jos impulso (masės ir greičio) matavimas; kuo tiksliau išmatuojame dalelės energiją, tuo neapibrėžtesnis yra laiko intervalas, kuriame jai ta energija yra būdinga ir t. t.

134 Tiesa, literatūroje taip ir nepavyko aptikti mėginimų analizuoti Rytų *loso*jos tekstus neraiškiosios logikos priemonėmis.135 Žinoma, apklausos rezultatas priklausys nuo to, kokia buvo respondentų imties generalinė visuma. Vietname ar Kam-

pučijoje respondentų nuomonės klausimu, ar 180 cm ūgio vyras yra aukštas, greičiausiai pasiskirstytų kitaip nei, tar-kime, Lietuvoje. Klasikinės logikos gynėjas šia proga pridurtų, kad teiginio „Jonas yra aukštas vyras“ prasmė nėra griežtai apibrėžta, kol nežinomos pragmatinės aplinkybės, kuriomis buvo ištartas jį išreiškiantis sakinys. Tiesa, tai, kad jis išsakytas lietuvių kalba, o vartojamas asmenvardis yra lietuviškas krikščioniškas, leidžia spėti, kad jis išsakytas šiuolaikinėje Lietuvoje apie šiuolaikinės Lietuvos vyrus, tad tinkama generalinė visuma, iš kurios turėtume sudaryti imtį, yra būtent jos gyventojai.

146


tiksliai išreiškėme keliais sakiniais pirmiau.

Neraiškiosios logikos entuziastai atsikerta, kad tokia „pusiau“ ar „iš dalies“ teisingų teiginių

interpretacija yra neadekvati, nes tiesos laipsnio ir tikimybės panašumas yra tik išorinis. Tai

yra iš principo skirtingos sąvokos, nes teiginio tiesos sąvoka išreiškiama per priklausomybės

aibėms sąvoką, o tikimybės sąvoka išreiškiama, naudojant atsitiktinio įvykio sąvoką. Kitas jų

kontrargumentas, kad pačią tikimybės sąvoką apibrėžti ir pamatines tikimybių teorijos teo-

remas (pavyzdžiui, Bejeso teoremą) įrodyti galima ir neraiškiųjų aibių teorijos priemonėmis,

konstruojant tikimybių teoriją neraiškiųjų aibių teorijos pagrindu (Kosko, 1994, 44–64, Kosko,

1990).

Į šiuos (*loso*nius) ginčus dėl neraiškiųjų aibių teorijos galimybių tapti loginiu ir metodo-

loginiu šiuolaikinio („postmodernaus“?) mokslo pagrindu toliau nesigilinsime ir apsiribosime

tik tais jos aspektais, dėl kurių ja paremta KLA gali pretenduoti pranokti raiškiųjų aibių KLA:

likdama kokybinės analizės metodu, ji tuo pačiu metu turėtų pajėgti panaudoti informaciją,

kuri būna sukaupta tvarkos, intervalų ar santykių skalėse išmatuotuose duomenyse ir kurios

raiškiųjų aibių KLA visos panaudoti negali, nes, sudvireikšminant tvarkos, intervalų ar santykių

skalės kintamuosius, didžioji dalis informacijos prarandama. Juk vienas iš didžiausių statisti-

nio (kiekybinio) metodo ir apskritai orientuotos į kintamuosius (ekstensyviosios) lyginamosios

prieigos strategijos pranašumų prieš raiškiųjų aibių KLA yra galimybė analizuoti „originalius“

surinktus duomenis, nesvarbu, kokiose skalėse jie išmatuoti. Veikiausiai siekis įveikti šį raiškių-

jų aibių KLA ribotumą ir įrodyti, kad ir orientuota į atvejus (intensyvioji) lyginamosios priei-

gos strategija gali šią informaciją be nuostolių ar švaistymo panaudoti, ir paskatino C. Raginą

susidomėti neraiškiosiomis aibėmis ir tapti jų taikymo socialinių tyrimų metodologijoje bene

didžiausiu šiuolaikiniu entuziastu ir propaguotoju.

3.1.2. Kintamųjų reikšmių transformavimas į priklausymo netolydžioms neraiškiosioms aibėms reikšmes

Nors neraiškiųjų aibių KLA atveju nebereikia sudvireikšminti kintamųjų, matuojančių ti-

riamų reiškinių požymius aukštesnio nei pavadinimų lygmens skalėse, pirminiu ar neapdorotu

pavidalu jie vis dėlto negali būti panaudoti. Todėl pirmas136 neraiškiųjų aibių KLA žingsnis yra

136 Priminsime, kad prieš priskiriant tiriamiems atvejams priklausomybės tam tikroms aibėms reikšmes reikia kruopščiai apibrėžti pačias aibes. Kaip minėta, aibių apibrėžtys turi glaudžiai atspindėti tyrimuose naudojamą konceptualinį apa-ratą. Pavyzdžiui, jei pavyzdyje nagrinėjame demokratijų tarpukario Europoje išlikimo (žlugimo) priežastis, priežasti-niai ryšiai tikrinamose teorijose išreiškiami tam tikrais postulatais: „demokratijų išlikimą tarpukario Europoje“ lėmė „auštas šalies ekonomikos išsivystymo lygis“, „didelis gyventojų raštingumas“, „smarkiai pažengusi industrializacija“ ir t. t. Kabutėse įvardyti terminai ir yra aibės, kurias reikia apibrėžti, t. y. reikia pasakyti, pavyzdžiui, kas yra „auštas šalies ekonomikos išsivystymo lygis“, „didelis gyventojų raštingumas šalyje“ ir t. t. Beje, kaip matysime toliau, toks aibių apibrėžimas paprastai yra pirmas žingsnis atliekant originalių kintamųjų reikšmių transformacijas į priklausomybių aibėms reikšmes.

147


tvarkos, intervalų ar santykių skalės duomenų transformacija, kuri visų nagrinėjamų atvejų

(objektų) požymių (kintamųjų) reikšmes paverčia tų atvejų (objektų) narystės neraiškiosiose

aibėse laipsniais137.

Pats paprasčiausias būdas tai padaryti – „rankomis“ suskirstyti atvejus į grupes priklauso-

mai nuo transformuojamo kintamojo reikšmių dydžio ir kiekvienai grupei priskirti tam tikrą

narystės neraiškiojoje aibėje reikšmę (priklausymo jai laipsnį). Tų reikšmių gali būti ir tik dvi,

bet tada turėsime reikalą su raiškiosiomis aibėmis kaip ribiniu neraiškiųjų aibių atveju, o pati

kintamojo transformacija niekuo nesiskirs nuo jo reikšmių sudvireikšminimo. Apie neraiškią-

sias aibes tikrąja to žodžio prasme galime kalbėti tada, kai turime bent tris priklausymo aibei

reikšmes (laipsnius): „1“, „0,5“ ir „0“. Tokiu atveju tai būtų trijų reikšmių neraiškioji aibė, o

iš tikrųjų tų reikšmių (kaip jau minėta ankstesniame skyrelyje) gali būti begalinis skaičius,

apimantis visus realius skaičius intervale nuo „0“ iki „1“. Pastaruoju atveju turėtume tolydžią

neraiškiąją aibę. Jeigu tvarkos, intervalų ar santykių skalės kintamąjį nusprendžiame transfor-

muoti „rankomis“ (nenaudodami matematinių procedūrų, aprašytų kitame skyrelyje), patar-

tina naudoti netolydžias neraiškiąsias aibes, t. y. baigtinį reikšmių skaičių tarp „0“ ir „1“. Be

to, tokiu atveju galima rekomenduoti, kad bendras reikšmių skaičius neviršytų dešimties ar

būtų dar mažesnis. Mat tik tokiu atveju su kiekviena narystės aibėje reikšme galima susieti tam

tikrą intuityvų atitikmenį kasdienėje kalboje, pavyzdžiui, „visiškai priklauso“, „beveik visiškai

priklauso“, „didžiąja dalimi priklauso“, „nei priklauso, nei nepriklauso“ aibei ir pan. Toliau

šiame skyrelyje ir aptariamas originalių kintamųjų reikšmių transformavimas į priklausymo

netolydžioms neraiškiosioms aibėms reikšmes („rankomis“). Originalių kintamųjų reikšmių

transformavimas į priklausymo tolydžioms neraiškiosioms aibėms reikšmes (pasitelkiant ma-

tematines procedūras) bus aptariamas kitame skyrelyje.

Taigi, netolydžių neraiškiųjų aibių kontekste žodinį (lingvistinį) priklausomybės aibei laips-

nio apibūdinimą „visiškai priklauso“, atrodo, logiškiausia sieti su skaitiniu priklausomybės aibei

laipsniu, lygiu „1“, o apibūdinimą „visiškai nepriklauso“ – su priklausymo aibei reikšme, lygia

„0“. Tačiau tyrėjas gali nuspręsti ir kitai138. Pavyzdžiui, susieti apibūdinimą „visiškai priklauso“

su priklausymo aibei reikšme „0,99“, „0,98“ ar „0,95“, o apibūdinimą „visiškai nepriklauso“ –

su reikšme „0,01“, „0,02“ ar „0,05“. Tokią pat pasirinkimo laisvę tyrėjas turi ir nustatydamas

skaitines kitų kasdienės kalbos išraiškų prasmes. Pavyzdžiui, apibūdinimas „didžiąja dalimi

priklauso“ gali reikšti ir priklausomybės aibei reikšmę „0,6“, ir „0,67“, ir „0,7“ ir „0,75“. 3.1

lentelėje pateikiamos literatūroje dažniausiai vartojamos neraiškiųjų aibių skaitinės reikšmės ir

galimi jų „vertimai“ į kasdienę kalbą.

137 Kaip minėta, praktiniais sumetimais pristatysime tik tas transformacijos rūšis, kurias savo darbuose yra išdėstęs C. Ra-ginas ir kurias praktiškai galima įgyvendinti su „fs/QCA“ programa (trumpai narystės aibėse reikšmių priskyrimo atve-jams procedūrų įvairovę socialinių mokslų kontekste apžvelgia, pavyzdžiui, Smithson ir Verkuilen, 2006; Verkuilen, 2005).

138 Kaip matysime toliau, aptardami C. Ragino vadinamąjį „tiesioginio kalibravimo“ metodą, tokį pasirinkimą gali lemti ir elegantiškų matematinių skaičiavimų siekis.

148


Raiškioji aibė

Trijų reikš-mių aibė

Keturių reikšmių aibė

Penkių reikšmių aibė

Šešių reikšmių aibė (1)

Šešių reikšmių aibė (2)

Septynių reikšmių aibė

Tolydžioji aibė

1 = visiškai priklauso







1, 0,99 ar 0,95 = visiš-kai priklauso

0,75 = di-džiąja dalimi priklauso


0,8 = beveik visiškai priklauso

0,83 = be-veik visiškai priklauso

0,9 = beveik visiškai priklauso 0,5 < x

j < 1


0,4 = di-džiąja dalimi nepriklauso




0,5 = nei priklauso, nei nepriklauso

0,5= nei priklauso, nei nepriklauso



0 = visiškai nepriklauso




0,3 = di-džiąja dalimi nepriklauso 0 < x

j < 0,50,2 = beveik

visiškai nepriklauso

0,17 = be-veik visiškai nepriklauso

0,1 = beveik visiškai

nepriklauso






0, 0,01 ar 0,05 = visiškai nepriklauso

3.1 lentelė. Socialiniuose moksluose vartoti rekomenduotinos narystės neraiškiosiose aibėse reikšmės.

Tyrėjas gali nuspręsti ir ne visas išskirtas priklausymo aibei reikšmes susieti su kasdienės kal-

bos apibūdinimais, t. y. kai kurios priklausymo aibei reikšmės gali likti bevardės, „neišverstos“

į kasdienę kalbą139. Tačiau būtina susieti kiekvieną priklausymo neraiškiajai aibei reikšmę su ją

atitinkančia slenkstine transformuojamo kintamojo reikšme. Pavyzdžiui, jeigu transformuojame

kintamojo „ūgis“ reikšmes centimetrais į priklausomybės neraiškiajai šešių reikšmių „aukštų vyrų“

aibei laipsnius, galime pasirinkti tokias slenkstines reikšmes:

jeigu suaugusio vyriškosios lyties individo ūgis yra lygus 200 cm arba didesnis, priklausy-1)

mo šiai aibei reikšmė yra „1“;

jeigu ūgis yra lygus arba didesnis nei 190 cm, bet mažesnis nei 200 cm, priklausymo reikš-2)

mė yra „0,83“;

jeigu ūgis lygus arba didesnis nei 170 cm, bet mažesnis nei 190 cm, priklausymo reikšmė 3)

yra „0,67“;


yra „0,33“;

139 Tolydžių neraiškiųjų aibių atveju toks pasirinkimas yra vienintelis įmanomas.

149



yra „0,17“;

jeigu ūgis mažesnis nei 150 cm, priklausymo reikšmė yra „0“.6)

Iš pirmo žvilgsnio tokia transformacija gali priminti tą, kuri atliekama, kai intervalų ar santykių

skalėje išmatuotos kintamojo reikšmės yra transformuojamos į tvarkos skalės reikšmes. Pavyz-

džiui, turėdami duomenis apie vyrų ūgį centimetrais (santykių skalė), galime jų pagrindu sukurti

vyrų klasi*kaciją pagal ūgį, išskirdami žemus (kintamojo „ūgis“ reikšmė „1“), vidutinio ūgio (kin-

tamojo „ūgis“ reikšmė „2“) ir aukštus (kintamojo „ūgis“ reikšmė „3“) vyrus. Tačiau iš tikrųjų tai

visiškai skirtingos procedūros. Transformuodami kiekybinius duomenis apie ūgį į narystės „aukš-

tų vyrų“ aibėje laipsnius pereiname ne nuo vienokio tipo kintamojo prie kitokio tipo kintamojo,

matuojančio tą patį požymį (ūgį), bet nuo tam tikrą požymį (ūgį) matuojančio kintamojo prie tam

tikrą to požymio aspektą (aukštą vyrų ūgį) atspindinčios aibės. Pavyzdžiui, klasi*kuodami vyrus

pagal ūgį, galime sukurti ne vieną, bet tris raiškiąsias aibes (aukštų, vidutinio ūgio ir žemų vyrų),

kurias paskui galime ranguoti. Taigi, apibrėžiant (ir skaitinėmis, ir žodinėmis išraiškomis) atvejų

priklausomybę išskirtoms aibėms galėtų būti naudojami skirtingi ūgio slenksčiai centimetrais.

Nors priklausomybės neraiškiajai „aukštų vyrų“ aibei reikšmių ar laipsnių slenksčiai išoriškai

primena priklausymo skirtingoms ūgio kategorijoms slenksčius, iš tikrųjų jų sudarymo ir „veiki-

mo“ logika yra visai kita. Neraiškiųjų aibių teorijoje ar neraiškiojoje logikoje negalioja raiškiųjų

aibių ir klasikinės logikos principas, kad gerai sudarytoje klasi*kacijoje atvejis negali priklausyti

dviem ar daugiau tos pačios kategorijos subkategorijoms. Kai pagal intervalų ar santykių skalėje

išmatuoto kintamojo reikšmes sugrupuojame atvejus, kad priskirtume juos vienai iš kelių suran-

guotų kategorijų (t. y. intervalų ar santykių skalės kintamąjį transformuojame į tvarkos skales

kintamąjį), kiekvienas iš jų gali priklausyti tik vienai iš jų. Jeigu tą sugrupavimą panaudojame

norėdami nustatyti priklausymo laipsnio vienai iš kategorijų reikšmę, priklausymas šiai katego-

rijai nėra nesuderinamas su priklausomybe kitoms kategorijoms. Esmė ta, kad tas pats individas

gali priklausyti ir aukštų, ir vidutinio ūgio, ir žemų vyrų neraiškiosioms aibėms, tik skirtingu

laipsniu.

Taigi, mąstydami pagal neraiškiosios logikos taisykles, į klausimą, ar Jonas yra aukštas vyras,

galime rytietiškai „giliai“ atsakyti, kad Jonas yra ir aukštas, ir vidutinio ūgio, ir žemas. Už tokio

„gilaus ir išmintingo“ atsakymo gali slypėti štai tokia konkreti situacija. Kadangi Jono ūgis yra

155 cm, skiriant tris ūgio kategorijas ir kiekvieną jų traktuojant kaip šešių reikšmių neraiškiąją

aibę140, galėjo atsitikti taip, kad Jonas beveik visiškai nepriklauso (0,17) aukštų vyrų aibei, beveik

visiškai priklauso vidutinio ūgio vyrų aibei (0,83) ir didžiąja dalimi nepriklauso žemų vyrų aibei

(0,33)141.

Skaitytojui verta priminti, kad priklausomybės neraiškiosioms aibėms reikšmes galima alter-

140 Žinoma, konkretus rezultatas priklauso ir nuo to, kokios konkrečiai buvo pasirinktos slenkstinės ūgio centimetrais reikšmės norint apibrėžti skirtingus priklausymo laipsnius kiekvienai iš tris ūgio kategorijas atspindinčių neraiškiųjų aibių.

141 Šiame pavyzdyje naudojami tie patys priklausymo neraiškiosioms aibėms reikšmių slenksčiai, kaip ir 3.1 paveiksle.

150


natyviai interpretuoti ir kaip teiginių tiesos reikšmes. Pavyzdžiui, pasirinkus šešias tiesos reikšmes,

faktą, kad Jono ūgis yra 178 cm, galima „neraiškiai“ apibūdinti, tariant, kad tai yra didžiąja dalimi

tiesa, kad Jonas yra aukštas vyras, beveik visiška tiesa, kad Jonas yra vidutinio ūgio vyras, ir visiška

netiesa, kad Jonas yra žemas vyras142.

3.1 paveikslas. Neraiškiosios vyrų ūgio kategorijas atspindinčios aibės ir jų slenksčiai143.

Taip pat „giliau“ (o gal ir iš tikrųjų giliau ir išmintingiau..?) mąstyti ir kalbėti neraiškiųjų aibių

teorija bei neraiškioji logika įgalina ir apie reiškinius, kuriuos savo darbuose nagrinėja socialiniai

142 Šiame pavyzdyje taip pat naudojami priklausymo neraiškiosioms aibėms reikšmių slenksčiai, nurodyti 3.1 paveiksle.143 Sudarant priklausomybės aukštų vyrų neraiškiajai aibei reikšmių gra*ką naudoti pirmiau tekste apibrėžti priklausymo

šiai aibei slenksčiai. Braižant priklausymo žemaūgių vyrų aibei gra*ką, naudoti tokie slenksčiai: 1) jeigu suaugusio vyriškosios lyties individo ūgis yra 170 cm arba didesnis, priklausymo šiai aibei reikšmė yra 0; 2) jeigu ūgis yra lygus arba didesnis nei 160 cm, bet mažesnis nei 170 cm, priklausymo reikšmė yra 0,17; 3) jeigu ūgis lygus arba didesnis nei 140 cm, bet mažesnis nei 160 cm, priklausymo reikšmė yra 0,33; 4) jeigu ūgis lygus arba didesnis nei 130 cm, bet ma-žesnis nei 140 cm, priklausymo reikšmė yra 0,67; 5) jeigu ūgis lygus arba didesnis nei 120 cm, bet mažesnis nei 130 cm, priklausymo reikšmė yra 0,83; (6) jeigu ūgis mažesnis nei 120 cm, priklausymo reikšmė yra 0. Braižant priklausymo vidutinio ūgio vyrų aibei gra*ką naudoti tokie slenksčiai: 1) jeigu suaugusio vyriškosios lyties individo ūgis yra mažes-nis nei 120 cm, priklausymo reikšmė yra 0; 2) jeigu ūgis yra lygus arba didesnis nei 120 cm, bet mažesnis nei 130 cm, priklausymo reikšmė yra 0,17; 3) jeigu ūgis yra lygus arba didesnis nei 130 cm, bet mažesnis nei 140 cm, priklausymo reikšmė yra 0,33; 4) jeigu ūgis yra lygus arba didesnis nei 140 cm, bet mažesnis nei 150 cm, priklausymo reikšmė yra 0,67; 5) jeigu ūgis yra lygus arba didesnis nei 150 cm, bet mažesnis nei 160 cm, priklausymo reikšmė yra 0,83; 6) jeigu ūgis yra lygus arba didesnis nei 160 cm, bet mažesnis nei 170 cm, priklausymo reikšmė yra 1; 7) jeigu ūgis yra lygus arba didesnis nei 170 cm, bet mažesnis nei 180 cm, priklausymo reikšmė yra 0,83; 8) jeigu ūgis yra lygus arba didesnis nei 180 cm, bet mažesnis nei 190 cm, priklausymo reikšmė 0,67; 9) jeigu ūgis yra lygus arba didesnis nei 190 cm, bet mažesnis nei 200 cm, priklausymo reikšmė 0,33; (10) jeigu ūgis yra lygus arba didesnis nei 200 cm, bet mažesnis nei 210 cm, priklausymo reikšmė 0,17; 11) jeigu ūgis yra 210 cm arba didesnis, priklausymo reikšmė 0. Visi šie slenksčiai pateikti tik didaktiniais tikslais, siekiant pademonstruoti skirtumą tarp tvarkos skalės kintamųjų ir neraiškiųjų aibių. Skaitytojas gali pasitreniruoti – vietoj jų sugalvoti kitokius priklausymo neraiškiosioms ūgio kategorijų aibėms laipsnių (ar priklausymo raiškiosioms ūgio kategorijų aibėms) slenksčius.

151


mokslai (vyrų ūgio pavyzdį pasirinkome tik dėl jo didaktinių pranašumų). Tai visų pirma galio-

ja tais atvejais, kai samprotaujame kategorijomis. Pavyzdžiui, kai skirstome šalis į demokratines,

autoritarines ir totalitarines, agrarines, industrines ir poindustrines, kapitalistines, feodalines ir

socialistines ir pan. Tokio kategorinio (kokybinio) mąstymo pranašumas yra jo artimumas ar

giminystė kasdieniam mąstymui, o kartu – įtaigus aiškumas. Jo kaina yra supaprastinantis katego-

riškumas. Galbūt išmokus mąstyti „neraiškiai“ (apsipratus su „rytietiška“ mintimi, kad dauguma

atvejų gali būti ir A, ir ne A, tik skirtingu laipsniu), galima išsaugoti kategorinio (kokybinio) mąs-

tymo pranašumus, išvengiant jo pagrindinio trūkumo – kategoriškumo?

3.2 paveikslas. Raiškiosios vyrų ūgio kategorijas atspindinčios aibės ir jų slenksčiai144.

Geriau suvokti rangines ūgio kategorijas atspindinčių raiškiųjų ir neraiškiųjų aibių skirtumus

ir santykius gali padėti gra*kai, esantys 3.1 ir 3.2 paveiksluose145. 3.1 paveiksle pavaizduotas neraiš-

kiųjų, o 3.2 paveiksle – raiškiųjų aibių atvejis. Abiejuose gra*kuose abscisių (X) ašis nurodo ūgį

centimetrais, o ordinačių (Y) – narystės (priklausomybės) laipsnius aibėse. Kiekvieną iš išskirtas

144 Sudarant priklausomybės raiškiosioms aibėms reikšmių gra*kus naudoti tokie priklausymo slenksčiai: 1) vyras žema-ūgis (priklausomybės žemaūgių vyrų aibei laipsnis lygus 1), jei jo ūgis mažesnis nei 150 cm; 2) vyras vidutinio ūgio (priklausomybės vidutinio ūgio vyrų aibei laipsnis lygus 1), jei jo ūgis yra 150–190 cm; 3) vyras aukštaūgis (priklau-somybės aukštaūgių vyrų aibei laipsnis lygus 1), jei jo ūgis didesnis nei 190 cm. Vėlgi visi šie slenksčiai pateikti tik didaktiniais ir iliustraciniais tikslais, siekiant parodyti principinį skirtumą tarp raiškiųjų ir neraiškiųjų aibių kategorijų, tad pateiktoje klasi*kacijoje įvardyti slenksčiai gali visiškai neatitikti slenksčių, naudojamų *zinėje antropologijoje ar vyriškų drabužių siuvimo pramonėje.

145 Tolydžių neraiškiųjų aibių atveju gra*kų linijos būtų ne laužtinės tiesės, panašios į „laiptus“, bet tolydesnės kreivės (plg. 3.3 paveikslą).

152


ūgio kategorijas atspindinčių aibių vaizduoja atskira gra*ko linija, rodanti, kokius ūgio centi-

metrais dydžius kokie priklausomybės aibėms laipsniai atitinka.

Palyginę gra*kus 3.1 ir 3.2 paveiksluose, galime pastebėti du svarbiausius dalykus. Pirma, gali

būti atvejų (vyrų), kurie vienu metu priklauso dviem ar net daugiau neraiškiųjų ūgio kategorijų,

tačiau kiekvienas atvejis gali priklausyti vienai ir tik vienai teigiamai (1) raiškiajai kategorijai.

Tai rodo neraiškiųjų aibių gra*kų plotų sanklota ir tokios sanklotos nebuvimas raiškiųjų aibių

atveju. Antra, neraiškiųjų aibių teorijos kontekste yra galimi atvejai, kurie visiškai nepriklauso

nė vienai ūgio kategorijai, o štai operuojant raiškiosiomis aibėmis pavienių atvejų klasi*kacija

yra ne tik išskirtinė (kiekvienas atvejis priklauso vienai ir tik vienai kategorijai), bet ir visiška

(kiekvieno atvejo priklausomybė „savajai“ kategorijai yra visiška). Neraiškiųjų aibių teorijoje ne-

galioja nei reikalavimas, kad egzistuotų kiekvieno atvejo kategorija, kuriai jis visiškai priklausytų,

nei reikalavimas, kad atvejo priklausomybės skirtingoms neraiškiosioms kategorijoms reikšmių

suma būtų lygi „1“. Galioja tik reikalavimas, kad atvejo priklausymo ir nepriklausymo reikšmių

tai pačiai neraiškiajai kategorijai suma būtų lygi „1“. Šis reikalavimas patenkinamas ir tada, kai

yra visiškas neapibrėžtumas, ar atvejis priklauso kategorijai, ar ne (abi priklausomybės reikšmės

lygios „0,5“).

Kiek priklausymo (tiesos) reikšmių išskirti konkrečiu atveju, kokius jų dydžius (0, 0,83, 0,67

ar kitokius) bei tų dydžių kriterijus (transformuojamų kintamųjų slenksčius) nustatyti, priklauso

nuo to, kokia yra tyrėjo nagrinėjama problema. Tyrinėtojas turi būti gerai susipažinęs su nagri-

nėjamais atvejais ir pagrįsti narystės laipsnių skaičiaus ir dydžio bei su šiais laipsniais siejamų

transformuojamų kintamųjų slenksčių parinkimą taip, kad jo argumentai būtų aiškūs ir priimti-

ni kitiems tos pačios tyrimų srities specialistams. Jeigu kintamųjų reikšmės transformuojamos į

priklausomybes netolydžiajai neraiškiajai aibei, rekomenduojama vengti narystės reikšmės „0,5“,

nes dėl tokių reikšmių labai sumažėja analizės rezultatų apibrėžtumas (žr. toliau; taip pat Schnei-

der ir Wagemann, 2007, 178). Šis patarimas negalioja atliekant transformacijas į priklausomybes

tolydžioms neraiškioms aibėms, nes tokios reikšmės buvimas ir su ja siejamos slenkstinės trans-

formuojamo kintamojo reikšmės nustatymas yra būtina sąlyga naudojant tiesioginio kalibravimo

metodą kintamojo reikšmėms transformuoti į priklausymo neraiškiosioms aibėms laipsnius.

3.2 lentelėje pateikti skaičiai rodo, kokie buvo tarpukario Europos šalių priklausomybės tur-

tingų, urbanizuotų, raštingų, industrializuotų, turėjusių stabilias vyriausybes šalių šešių reikšmių

neraiškiosioms aibėms laipsniai (narystės laipsniai apibūdinti pagal 3.1 lentelės šešto stulpelio

reikšmes). Svarbu atkreipti dėmesį, kad transformacijos metu kiekybiniai kintamieji virsta koky-

binėmis kategorijomis: BNP vienam gyventojui – turtingų šalių aibe; urbanizacija – urbanizuotų

šalių aibe; raštingumas – šalių su daug raštingų gyventojų aibe; industrializacija – industrializuo-

tų šalių aibe; vyriausybių skaičius tarpukario metais – šalių su stabiliomis vyriausybėmis aibe.

153


Valstybė Turtinga Urbanizuota RaštingaIndustria-lizuota

Valdoma stabilios

vyriausybės

Išsaugojusi demokratiją

Airija 0,67 0,17 1 0,17 1 1Austrija 0,67 0,33 1 0,67 0,67 0Belgija 0,83 0,67 1 0,83 1 1Čekoslovakija 0,67 0,83 1 0,67 0,67 1Estija 0,33 0,33 1 0,17 0,67 0Graikija 0,17 0,33 0,67 0,33 0,67 0Ispanija 0,17 0,33 0,67 0,33 0,33 0Italija 0,33 0,33 0,83 0,33 0,67 0Jungtinė Karalystė 0,83 0,83 1 0,83 1 1Lenkija 0,17 0,33 0,83 0,17 0 0Lietuva 0,17 0,17 0,83 0,17 0 0Olandija 0,83 0,83 1 0,83 1 1Portugalija 0,17 0,17 0,33 0,33 0,33 0Prancūzija 0,83 0,17 1 0,67 1 1Rumunija 0,17 0,17 0,67 0,17 0,67 0Suomija 0,67 0,17 1 0,33 0,67 1Švedija 0,83 0,33 1 0,67 0,67 1Vengrija 0,33 0,33 0,83 0,33 0,33 0Vokietija 0,67 0,67 1 0,67 0,33 0

3.2 lentelė. Socialinio ir ekonominio išsivystymo (apie 1930 m.), vyriausybių stabilumo ir demokratijos išlikimo neraiškiųjų aibių reikšmės tarpukario Europoje (šaltinis: Berg-Schlosser ir Cronqvist, 2005, 170; Rihoux ir Ragin, 2009, 51). Pastaba Lietuvos duomenų atvejis įtrauktas šio vadovėlio autorių, o originalių kintamųjų aprašas pateiktas 1.4 ir 2.9 lentelėse.

Siekdami užtikrinti kuo glaudesnį vadovėlyje naudojamos empirinės medžiagos ryšį su daly-

kine literatūra, tarpukario Europos šalių priklausomybės neraiškiosioms turtingų, urbanizuotų,

raštingų ir industrializuotų šalių aibėms reikšmes pateikėme tokias, kokias jas nurodo D. Berg-

Schlosseris ir L. Cronqvistas, tik papildėme Lietuvos atveju. Deja, šie autoriai nepateikė originalių

kintamųjų transformacijos į netolydžias neraiškiąsias aibes aprašo: nepaaiškino, kodėl pasirinktos

būtent šešių reikšmių netolydžios neraiškiosios aibės, nenurodė, kokie, ir nepagrindė, kodėl pa-

rinkti būtent tokie šalių priklausomybės šioms aibėms laipsnių slenksčiai. Pavyzdžiui, liko neaišku,

kokios turėjo būti vieno gyventojo bendros nacionalinės pajamos, kad teiginys „šalis X yra tur-

tinga“ būtų visiškai teisingas (tiesos reikšmė „1“), beveik visiškai teisingas (tiesos reikšmė „0,83“),

didžiąja dalimi teisingas (tiesos reikšmė „0,67“), didžiąja dalimi neteisingas (tiesos reikšmė „0,33“)

ar beveik visiškai neteisingas (tiesos reikšmė „0,17“). Pabrėžiame, kad tai labai prasta praktika

atliekant rimtus mokslinius tyrimus. Tačiau šios vadovėlio autoriams perimti D. Berg-Schlosserio

ir L. Cronqvisto nuostatas ir sprendimus yra pati geriausia praktika, nes D. Berg-Schlosseris yra ži-

nomas kaip geriausias demokratijos tarpukario Europoje lyginamųjų politologinių ir sociologinių

tyrimų ekspertas (Berg-Schlosser ir Mitchell, 2000, Berg-Schlosser ir Mitchell, 2002).

Netgi neturint informacijos apie minėtų autorių naudotus kiekybinių kintamųjų reikšmių

154


transformacijos į atvejų priklausomybės neraiškiosioms aibėms slenksčius, Lietuvos atvejį koduoti

neproblemiška, nes duomenų lentelėse yra šalių, kurių vienam gyventojui tenkančių BNP, urbani-

zacijos, raštingumo, industrializacijos ir vyriausybių stabilumo rodiklių reikšmės yra labai pana-

šios į tas, kurios buvo būdingos tuometei Lietuvai. Pagal vienam gyventojui tenkančias BNP tarpu-

kario Europoje Lietuvą mažai lenkė Lenkija (atitinkamai 300 ir 350 USD), kurios priklausomybę

turtingoms šalims D. Berg-Schlosseris ir L. Cronqvistas kodavo „0,17“. Todėl Lietuvai priskiriame

tą pačią priklausymo neraiškiajai turtingų šalių aibei reikšmę. Skaičiuojant miesto gyventojų dalį iš

bendro gyventojų skaičiaus, panaši kaip Lietuvoje (17,30 proc.) šio rodiklio reikšmė buvo Portuga-

lijoje (15,30 proc.), kurios narystę šešių reikšmių neraiškioje urbanizuotų valstybių aibėje ekspertai

kodavo „0,17“. Todėl tokią pačią narystės reikšmę priskyrėme ir Lietuvai. Raštingumo rodiklis

tarpukariu vėlgi labai panašus buvo ir Lietuvoje, ir Lenkijoje (80 proc. ir 76,90 proc.), todėl abiejų

šalių priklausomybė šalių su raštingais gyventojais aibei koduota vienodai (0,83).

Pats mažiausias tarp lyginamų šalių dirbančių pramonės srityje gyventojų nuošimtis (6,20

proc.) galėjo paskatinti nustatyti Lietuvos atvejo priklausomybės industrializuotų šalių aibei reikš-

mę „0“. Vis dėlto nuo tokio žingsnio susilaikėme. Iš tikrųjų Lietuva Pirmojo pasaulinio karo metais

prarado visą pramonę (didžiąją fabrikų ir gamyklų įrangos dalį išsivežė besitraukiantys rusai, o

kas liko, vėliau išsigabeno vokiečiai). Tad laikotarpio pradžiai reikšmė „0“ tiktų. Tačiau, palikdami

šią reikšmę taip pat ir 1930 m., ignoruotume realią Lietuvos industrializacijos pažangą pirmosios

nepriklausomybės metais (ji ypač ryški buvo antruoju tarpukario dešimtmečiu). Todėl kodavome

Lietuvos priklausomybę industrializuotų šalių aibei „0,17“ („beveik visiškai nepriklauso“).

Problema, kurią tenka spręsti rengiant duomenis, tinkamus neraiškiųjų aibių KLA, toli gražu

ne visada yra tik tvarkos skalės ar kiekybinių kintamųjų reikšmių transformacija į priklausomybes

neraiškiosioms aibėms. Gali būti ir taip, kad vienas ar keli originalūs kintamieji bus dvireikšmiai.

Tada (neraiškiųjų aibių KLA kontekste) kartais gali kilti uždavinys rasti kriterijus, kurie leistų pa-

keisti paprastą atvejų skirstymą į priklausančius ir nepriklausančius aibei į tokį, kuriame tie atve-

jai skiriasi savo priklausomybės aibei reikšmėmis, ir taip raiškiąją aibę pakeisti neraiškiąja. Mūsų

nagrinėjamo pavyzdžio atveju būtent taip yra kintamojo „demokratijos išlikimas“ atveju, kuris yra

dvireikšmis. Kaip galima būtų jį transformuoti į neraiškiąją tarpukario Europos šalių, kuriose išli-

ko demokratija, aibę?

Gali pasirodyti, kad geriausia tiesiog suskaičiuoti metus, kiek demokratija išliko vienoje ar ki-

toje šalyje, ir suskirstyti jas į grupes priklausomai nuo to, kiek ilgai jose tarpukario metais gyvavo

demokratija. Priklausomybės minėtai aibei reikšmę „0“ galėtume priskirti toms šalims, kuriose

demokratija iš viso nebuvo sukurta, „1“ – toms, kuriose demokratija išliko. Toliau galėtume pri-

skirti reikšmę „0,83“ toms šalims, kuriose demokratija gyvavo ne ilgiau kaip 18 metų, „0,67“ – ne

ilgiau kaip 12 metų, „0,33“ – ne ilgiau kaip 8 metus, „0,17“ – ne ilgiau kaip 2 metus146. Kitas gali-

mas sprendimo būdas – priklausymo neraiškiajai išlikusių tarpukariu demokratijų aibei reikšmių

146 Procedūrą komplikuotų tik tai, kad kai kuriose šalyse demokratija tarpukariu žlugo, paskui trumpam vėl buvo atkurta ir vėl žlugo (pavyzdžiui, Ispanijoje, kur demokratija egzistavo iki 1923 m. ir 1934–1936 m.).

155


slenksčius sieti ne su demokratijos gyvavimo trukme, o su (pirmojo) jos žlugimo data. Pavyzdžiui,

priklausomybės reikšmę „0“ priskirti šalims, kuriose demokratija nebuvo sukurta, „0,33“ – kuriose

demokratija žlugo iki 1930 m., „0,67“ – kuriose demokratija žlugo 1930 m. arba vėliau ir „1“ – ku-

riose demokratija nežlugo apskritai.

Dar vieną (sudėtingesnį) problemos sprendimo būdą aptarsime vėliau, nagrinėdami tiesioginio

kalibravimo metodą (žr. 3.1.3 skyrelį). Čia tik pažymėsime, kad D. Berg-Schlosseris ir L. Cronqvis-

tas nenaudojo nei vieno, nei kito aptarto būdo, o tiesiog paliko analizėje dvireikšmę aibę147. Jeigu

kalbėtume apie principinę reikalo pusę, toks sprendimas nėra iš esmės blogas, nes juk raiškiąsias

aibes galima laikyti ribiniais neraiškiųjų aibių atvejais. Tiesa, tai nerekomenduotina praktika, nes,

ją pasirinkę, nebegalėsime pasinaudoti lyginamaisiais neraiškiųjų aibių KLA pranašumais, paly-

ginti su raiškiųjų aibių KLA. Konkrečiau tariant, tik kai baigmės kintamajam nėra priskirtos ribi-

nės reikšmės, galima atlikti labiau diferencijuotą pakankamų ir būtinų sąlygų analizę, kurią įgalina

atlikti gra*nė kompiuterinės programos „fs/QCA“ funkcija Graphs → Fuzzy → XY Plot148. Be to,

atlikdami tiesos lentelės eilučių nuoseklumo analizę, turėtume nustatyti labai žemus nuoseklumo

slenksčius, nes kitaip rizikuotume likti be neprieštaringų teigiamos baigmės atvejų eilučių (žr. 3.1.5

ir 3.2.5 skyrelius).

Baigiant belieka pridurti, kad neprivaloma visus kiekybinius kintamuosius transformuoti į ne-

raiškiąsias aibes su tuo pačiu narystės (ar tiesos) reikšmių skaičiumi. Vienos neraiškiosios aibės

gali turėti šešias reikšmes, kitos – dvi (t. y. būti raiškiosios), trečios – keturių laipsnių reikšmes ir

pan. Pavyzdžiui, mūsų aptariamame pavyzdyje D. Berg-Schlosseris ir L. Cronqvistas demokratijos

išlikimo (žlugimo) sąlygų kintamuosius transformavo į šešių reikšmių neraiškiąsias aibes ir pali-

ko dvireikšmį baigmės kintamąjį (tiksliau, transformavo į dvireikšmę neraiškiąją Europos šalių,

kuriose tarpukariu išliko demokratija, aibę). Tiesa, šie autoriai analizėje nenaudojo vyriausybės

stabilumo kintamojo, matuoto vyriausybių skaičiumi per nagrinėtą laikotarpį. Didaktiniais tikslais

jį patys transformavome į šalių su stabilia vyriausybe keturių reikšmių neraiškiąją aibę. Taip pade-

monstruosime, kaip galėtų atrodyti transformuojamo kintamojo slenkstinių reikšmių, su kuriomis

susiejamos priklausymo neraiškiajai aibei reikšmės, pasirinkimo pagrindimas.

Stabilumo rekordininkė šiuo požiūriu tarpukario Europoje buvo Olandija, kurioje per visą lai-

kotarpį pasikeitė tik 2 vyriausybės, o nestabiliausia buvo Lietuva, kurioje jų pasikeitė net 21. Tačiau

nebūtų teisinga būtent su šiomis kraštinėmis (minimalia ir maksimalia) stebėtomis transformuo-

jamo kintamojo reikšmėmis susieti slenkstines visiško priklausymo ir visiško nepriklausymo mus

dominančiai neraiškiajai aibei reikšmes („1“ ir „0“). Išskirtinis vyriausybės stabilumas demokrati-

nėje šalyje gali būti net kiek įtartinas. Pagrįstai gali kilti klausimas, ar tokia demokratija nėra fasa-

dinė, nes vienas iš esminių kokybiško demokratinio politinio režimo veikimo bruožų yra periodiš-

kai vykstantys rinkimai, kurie dažnai atveda į valdžią naujas arba opozicines politines jėgas. Jeigu

147 Skaitytojui siūlome išmėginti ir vieną, ir kitą baigmės kintamojo kodavimo būdą ir pasigilinti, ar ir kaip dėl to pasikei-čia analizės rezultatai.

148 Plačiau apie tai žr. 3.2.3 skyrelį.

156


tie rinkimai nėra pirmalaikiai (paankstinti), vyriausybės kaita kas 4 ar 5 metai (priklausomai nuo

konkrečioje šalyje galiojančios rinkimų teisės normų) yra reiškinys, kuris neduoda jokio pagrindo

kalbėti apie vyriausybės ar politinį nestabilumą šalyje.

Kadangi aptariamas laikotarpis apima apie 20 metų, šalims, kuriose pasikeitė ne daugiau kaip 5

vyriausybės, galime priskirti narystės šalių su stabilia vyriausybe neraiškiojoje aibėje reikšmę „1“.

Kita vertus, vargu ar galima kalbėti apie kokį nors rimtesnį vyriausybės stabilumą, jeigu pasikeitė

bent 20 vyriausybių (vidutinis vyriausybės gyvavimo laikas – metai). Taigi, šalims, kuriose pasikei-

tė 20 ir daugiau vyriausybių, priskirsime narystės šalių su stabilia vyriausybe neraiškiojoje aibėje

reikšmę „0“. Kadangi dėl priežasčių, kurios bus paaiškintos kitame skyrelyje, narystės neraiškiojoje

aibėje reikšmės „0,5“ geriau vengti (tiesa, tik tais atvejais, kai neraiškioji aibė nėra tolydi), lieka pa-

sirinkti tarp keturių ir šešių reikšmių neraiškiosios aibės variantų. Pasirinkti šešias reikšmes vargu

ar tikslinga dėl palyginti siauro transformuojamo kintamojo likusių reikšmių intervalo (nuo 5 iki

20), kurį tokiu atveju tektų dalyti net į keturis segmentus. Todėl turėtų pakakti keturių reikšmių:

apie šalis, kuriose per 20 metų pasikeitė daugiau nei 5, bet ne daugiau kaip 10 vyriausybių, sakysi-

me, kad jos didžiąja dalimi priklauso šalių su stabilia vyriausybe aibei (narystės laipsnis „0,67“), o

tas, kuriose pasikeitė 11 vyriausybių ir daugiau (bet mažiau nei 20), kad jos didžiąja dalimi nepri-

klauso šalių su stabilia vyriausybe aibei (narystės laipsnis „0,33“).

Priklausomą (demokratijos išlikimo) kintamąjį transformuosime į keturių reikšmių priklau-

symo neraiškiajai Europos šalių, kuriose tarpukariu išliko demokratija, aibei reikšmes ir nusta-

tysime tokius slenksčius: „0“ – demokratija nebuvo sukurta; „0,33“ – demokratija žlugo iki 1930

m.; „0,67“ – demokratija žlugo 1930 m. arba vėliau; „1“ – demokratija nežlugo. Dabar jau turime

neraiškiųjų aibių KLA atlikti reikalingą duomenų rinkinį, bet prieš pradėdami gilintis į neraiškiųjų

aibių KLA atlikimo subtilybes dar aptarsime originalių kintamųjų reikšmių transformavimą į pri-

klausymo tolydžioms neraiškiosioms aibėms reikšmes.

3.1.3. Kiekybinių kintamųjų reikšmių transformavimas į priklausymo tolydžioms neraiškiosioms aibėms reikšmes

Ką tik aptartas būdas transformuoti kiekybinių149 kintamųjų reikšmes į priklausymo neraiš-

kiosioms aibėms reikšmes tik iš dalies leidžia išvengti priekaištų dėl informacijos praradimo bei

arbitralių prielaidų, kurių susilaukia raiškiųjų aibių KLA metu atliekama kintamųjų sudvireikš-

minimo procedūra. Jau parodėme, kuo ir kaip ši transformacijos procedūra skiriasi nuo tos, ku-

rią atliekame, perkoduodami kiekybinių kintamųjų reikšmes į tvarkos skalės kintamųjų reikšmes.

149 Primename, kad kiekybiniai kintamieji yra matuojami intervalų arba santykių skalėse. Šiame skyrelyje kalbėsime tik apie tokio tipo kintamuosius ir neaptarsime tvarkos skalės kintamųjų. Taip yra dėl paprastos priežasties – tvarkos skalės kintamieji paprastai turi nedaug „kokybinių“ reikšmių, todėl jų transformavimui naudoti kiekybines technikas nelabai korektiška. Be to, kai originalus kintamasis turi nedaug reikšmių, tai ir dėl transformacijos prarandama nedaug informacijos, todėl šiame skyrelyje aptariamų metodikų taikymas būtų mažai efektyvus.

157


Vis dėlto vienas panašumas yra. Pereidami nuo intervalų ar santykių lygmens skalių prie tvarkos

lygmens skalių, prarandame mažiau informacijos negu tas skales sudvireikšmindami, bet infor-

macijos nuostolių vis tiek neišvengiame. Vietoj vieno daugmaž arbitralaus sprendimo (raiškiųjų

aibių atveju) dėl slenksčio, suskirstančio atvejus į dvi grupes, neraiškiųjų aibių atveju priimame

tris ar daugiau panašiai arbitralių sprendimų dėl daugiau nei dviejų slenksčių nustatymo, su kurias

susiejame keturias, penkias, šešias ar septynias priklausymo neraiškiajai aibei reikšmes. Taigi kai

kas gali net sakyti, kad, bėgdami nuo vilko (arbitralaus sprendimo dėl vieno slenksčio nustatymo,

dėl ko prarandame labai daug informacijos apie originalius kintamuosius), pataikome ant meškos

(būtinybės priimti santykinai daug arbitralių sprendimų dėl slenksčių nustatymo, kurie leidžia iš-

laikyti daugiau informacijos apie originalius kintamuosius).

Tarsi užbėgdamas už akių tokiai kritikai, naujausiuose darbuose C. Raginas pasiūlė procedūrų,

kurias pasitelkus kiekybinių kintamųjų transformaciją į narystės neraiškiosiose aibėse reikšmes

galima atlikti be jokių informacijos nuostolių. Tokiais atvejais kiekybinių kintamųjų reikšmės yra

transformuojamos į priklausomybės tolydžioms neraiškiosioms aibėms reikšmes. Amerikiečių

tyrėjas pateikė dvi šio tipo procedūras, kurias pavadino tiesioginiu ir netiesioginiu kalibravimu

(Ragin, 2008, 4 ir 5 skyrius)150.

Atlikdamas tiesioginį kalibravimą, tyrėjas pirmiausia turi išskirti tris transformuojamo kieky-

binio kintamojo slenkstines reikšmes: 1) reikšmę, su kuria galima sieti didžiausią neapibrėžtumą

dėl atvejo priklausymo neraiškiajai aibei; 2) reikšmę, su kuria galima sieti visišką atvejo priklau-

symą neraiškiajai aibei; 3) reikšmę, su kuria galima sieti visišką atvejo nepriklausymą neraiškiajai

aibei. Atvejai, kai transformuojamas kintamasis turi pirmąją reikšmę, gauna priklausymo neraiš-

kiajai aibei reikšmę „0,5“. Tačiau visišką priklausymą ir visišką nepriklausymą tolydžiai neraiškiajai

aibei C. Raginas siūlo susieti ne su kraštutinėmis reikšmėmis „1“ ir „0“ (kas atrodytų natūralu), bet

su atitinkamai „0,95“ ir „0,05“.

Kaip jis pagrindžia tokį sprendimą? Pirma, nusprendę visišką priklausymą tolydžiai neraiš-

kiajai aibei susieti su reikšme „1“, prarandame galimybę atsižvelgti į skirtumus tarp atvejų, kurių

transformuojamo kintamojo reikšmė yra didesnė negu slenkstinė. Pavyzdžiui, jeigu nuspręstume

visiško priklausymo tolydžiai neraiškiajai turtingų šalių aibei tarpukario Europoje slenksčiu laikyti

vienam gyventojui tenkančias BNP, lygias 900 USD, ir tą reikšmę susietume su priklausymo turtin-

goms šalims neraiškiajai aibei reikšme „1“, tada visos šalys su ne mažesnėmis kaip 900 USD vienam

gyventojui tenkančiomis BNP turėtų tą pačią narystės reikšmę „1“. Tokiu atveju informacija apie

skirtumus tarp pačių turtingų šalių būtų prarasta.

Kita vertus, susiejus visišką priklausymą tolydžiai neraiškiajai aibei su reikšme „1“, nebūtų ge-

ras ir sprendimas slenkstine transformuojamo kintamojo reikšme laikyti jo didžiausią reikšmę. Va-

dovėlyje nagrinėjamame pavyzdyje toks atvejis buvo Belgija su 1 098 USD BNP vienam gyventojui

150 Kaip minėjome, priklausomybės neraiškiosioms aibėms reikšmių priskyrimo atvejams procedūrų yra labai daug ir įvairių, tačiau dėl praktinių sumetimų jos visos nebus pristatomos. Be to, C. Ragino aptariamo netiesioginio kalibravi-mo metodo taip pat neaptarinėsime, nes jis (kol kas?) nėra įgyvendintas „fs/QCA“ programoje, o jo esmė labai panaši į tiesioginio metodo.

158


apie 1930 metus. Iš tokio sprendimo plauktų, kad „turtingas“ reiškia tą patį, ką ir „turtingiausias“,

nors mums rūpi santykinai turtingos šalys, o ne išimtinai turtingiausia. Sprendimas visišką pri-

klausymą tolydžiai neraiškiajai aibei susieti ne su maksimalia galima tos narystės reikšme (1), o su

šiek tiek mažesne (0,95) leidžia atsižvelgti į skirtumus tarp atvejų, kurie visiškai priklauso tokiai aibei.

Kartu jis palieka galimybę teikti nevienodą reikšmę transformuojamo kiekybinio kintamojo reikš-

mių variacijai skirtinguose jo reikšmių intervaluose. Pavyzdžiui, variacija, kuri diferencijuoja atvejus,

visiškai priklausančius ir visiškai nepriklausančius neraiškiajai aibei, gali pasirodyti esanti mažiau

reikšminga negu variacija, diferencijuojanti atvejus, nevisiškai priklausančius neraiškiajai aibei.

Transformuojamo kiekybinio kintamojo variacijos padalijimą į mažiau reikšmingą ir reikšmin-

gesnį užtikrina konkrečių priklausomybės tolydžiai neraiškiajai aibei reikšmių, susiejamų su visiš-

ku priklausymu ir nepriklausymu jai (atitinkamai „0,95“ ir „0,05“), pasirinkimas ir su jų dydžiais

susijusios matematinės procedūros, naudojamos perskaičiuojant transformuojamo kintamojo

reikšmes į priklausomybės tolydžiai neraiškiajai aibei reikšmes. Labai griežtai kalbant, ta aibė vis

dėlto nebus visiškai tolydi, nes įprastai čia aptariamu kalibravimo būdu apskaičiuotos neraiškiųjų

aibių reikšmės suapvalinamos iki dviejų skaičių po kablelio. Žinoma, galima operuoti ir visiškai

tiksliomis neraiškiųjų aibių reikšmėmis, bet toks sprendimas būtų tiesiog nepraktiškas, atsižvel-

giant į tai, kam ir kaip tos reikšmės toliau naudojamos (apie tai kalbama likusiuose šio poskyrio

skyreliuose), kai atliekama baigmės aibės santykio su priežastinių sąlygų aibėmis analizė.

Nustačius aptartas tris slenkstines reikšmes, originalaus kintamojo reikšmės perskaičiuojamos

į priklausomybės (to kintamojo pagrindu sukurtai) neraiškiajai aibei reikšmes. Šios transforma-

cijos esmė – perskaičiuoti kiekybinius kintamuosius panaudojant su priklausomybės neraiškiųjų

aibių „kritinėmis“ reikšmėmis („0,95“ ir „0,05“) susietas galimybių151 natūrinių logaritmų152 (angl.

log odds) reikšmes. Jei perskaičiuotume „rankomis“, būtų toliau pateikti žingsniai153.

Pirma, reikėtų rasti visų tiriamų atvejų nuokrypius nuo didžiausio neapibrėžtumo taško �

originalaus kintamojo skalėje, su kuriuo susieta priklausomybės neraiškiajai aibei reikšmė

„0,5“. Pavyzdžiui, nagrinėjamame pavyzdyje 550 USD reikšmė buvo parinkta kaip BNP vie-

nam gyventojui dydis, su kuriuo susijęs visiškas neapibrėžtumas dėl konkrečios šalies na-

rystės turtingų šalių neraiškiojoje aibėje154. Tokiam pasirinkimui pagrįsti pakanka priminti

151 Tikimybių ir statistikos teorijoje galimybė yra tikimybės, kad įvykis i įvyks (pi), ir tikimybės, kad jis neįvyks (1 – p

i),

santykis (pi / 1 – p

i). Aptariamame kontekste galimybė vartojama kiek kita prasme – tai priklausomybės (m) neraiškiajai

aibei (A) ir priklausomybės jos papildiniui (~A), t. y. neiginio (1 – m), santykis (m / 1 – m).152 Logaritmas – atvirkštinė pagrindo kėlimo laipsniu funkcija. Skaičiaus b logaritmas yra rodiklis laipsnio, kuriuo reikia

pakelti skaičių a, norint gauti skaičių b. Skaičius a vadinamas logaritmo pagrindu. Logaritmo pagrindu pasirinkus 2, skaičiaus 8 logaritmas yra 3: x = log

28 = 3 (23 = 8). Natūriniu skaičiaus b logaritmu vadinamas rodiklis laipsnio, kuriuo

reikia pakelti vadinamąjį Eulerio skaičių e (e ≈ 2,71828...), kad gautume tą skaičių b: logeb = x (arba ln b = x).

153 Skaitytojas, kuriam neįdomu, ką už jį daro kompiuterinė programa, gali toliau dėstomą kiekybinių kintamųjų transfor-mavimo į priklausomybės tolydžioms neraiškiosioms aibėms reikšmes aiškinimą praleisti.

154 Primename, kad atliekant savarankišką analizę šis ir toliau pristatomi slenksčiai (visiško priklausymo ir visiško ne-priklausymo) jau turėjo būti nustatyti apibrėžiant pačią aibę ir rengiantis taikyti tiesioginio kalibravimo metodą ori-ginaliems kintamiesiems transformuoti į priklausomybės neraiškiajai aibei reikšmes. O mes paprasčiausiai naudosime slenksčius, kuriuos pateikė C. Raginas, atlikdamas demokratijos išlikimo tarpukario Europoje sąlygų KLA neraiškiųjų aibių priemonėmis (Ragin, 2009).

159


ir tai, kad ši reikšmė buvo naudojama kaip sudvireikšminimo slenkstis skirstant tarpuka-

rio Europos šalis į turtingas ir neturtingas. Taigi, konkretaus atvejo nuokrypį nuo tokio

atvejo, kuris nei priklausytų, nei nepriklausytų turtingų šalių aibei randame (nesvarbu, ar

toks atvejis realiai egzistavo), iš konkrečios šalies BNP vienam gyventojui rodiklio reikšmės

atėmę 550.

Antra, randami atvejų su neigiamais ir teigiamais nuokrypiais nuo didžiausio neapibrėž- �

tumo taško daugikliai (angl. scalar), kurie naudojami tolesniems skaičiavimams. Tų dau-

giklių yra du – vienas teigiamų, o kitas neigiamų nuokrypių. Teigiamų nuokrypių daugiklį

gauname, dalydami galimybės, susietos su slenkstine visiško priklausymo neraiškiajai ai-

bei reikšme (0,95), natūrinį logaritmą (angl. log odds of full membership) iš skirtumo tarp

transformuojamo kintamojo slenkstinės visiškos priklausomybės (0,95) neraiškiajai aibei

reikšmės (nagrinėjamame pavyzdyje BNP gyventojui atveju – 900 USD) ir tos priklausomy-

bės reikšmės, kuri pasirinkta kaip didžiausio neapibrėžtumo (0,5) taškas (nagrinėjamame

pavyzdyje BNP gyventojui atveju – 550 USD). Taigi tas skirtumas nagrinėjamame pavyzdy-

je yra 900 – 550 = 350 USD. Tačiau kad suskaičiuotume daugiklį, dar reikia rasti ir visiško

priklausymo neraiškiajai aibei galimybės ir jos natūrinio logaritmo reikšmes. Jeigu visiško

priklausymo neraiškiajai aibei slenksčiu pasirenkama reikšmė „0,95“, visiško priklausy-

mo tai aibei galimybės natūrinio logaritmas (angl. log odds of full membership) yra lygus

trims155. Būtent tai, kad reikšmė „0,95“ (tiksliau „0,953“) yra susieta su tokia matematiškai

„gražia“ (trejetukas!) natūrinio logaritmo reikšme, ir yra bene svarbiausias motyvas, kodėl

iš daugelio artimų vienetui reikšmių, kurias galima buvo pasirinkti kaip visiško priklausy-

mo neraiškiajai aibei slenkstinį dydį (0,99, 0,98, 0,97 ir t. t.), C. Raginas pasirinko būtent

„0,95“. Tikslesnė (nesuapvalinta) priklausymo neraiškiajai aibei reikšmė, kurią atitinka pri-

klausymo reikšmės galimybė (angl. odds of full membership) 20,09, yra „0,953“. Ją, griežtai

kalbant, ir reikėtų sieti su visiško priklausymo neraiškiajai aibei slenksčiu156. Kitos tikslios

(nesuapvalintos) priklausymo neraiškiosioms aibėms reikšmės, su jomis susietos visiško

priklausymo galimybės ir jų natūriniai logaritmai pateikti 3.3 lentelėje. Kaip matyti (žr. kraš-

tinį dešinįjį stulpelį), matematinis visiško priklausymo neraiškiajai aibei galimybių natūrinių

logaritmų reikšmių „grožis“ yra svarbiausias orientyras, susiejant žodinius (kasdienės kal-

bos) svarbiausių priklausymo reikšmių pavadinimus su skaitmeninėmis narystės reikšmė-

mis. Tokius pavadinimus įgauna reikšmės, kurias atitinka natūrinio logaritmo reikšmės, tu-

rinčios sveikųjų skaičių ir trupmenos 1/2 (0,5) pavidalą. Tai pačiai logikai paklūsta ir visiško

nepriklausymo neraiškiajai aibei reikšmės parinkimas. Tokia reikšme nustatoma „0,05“ (o 155 Skaičius 3 yra skaičiaus 20,09 natūrinis logaritmas (log

e20,09 = 3), o nedaug nuo 20,09 besiskiriantį skaičių gauname

0,95 padaliję iš 0,05 (t. y. 1 – 0,95). Gautasis skaičius (20,09) ir yra visiško priklausymo neraiškiajai aibei galimybės reikšmė (angl. odds of full membership).

156 Padaliję 0,95 iš 0,05, gautume 19, o šio skaičiaus natūrinis logaritmas yra skaičius, mažesnis nei 3 (loge19 = 2,94444).

Kaip visiško priklausymo reikšmę toliau nurodome ne 0,953, o 0,95 (analogiškai kaip visiško nepriklausymo reikš-mę – 0,05, o ne 0,047) dėl sprendimo nenaudoti tikslesnių nei du skaičiai po kablelio priklausymo neraiškiosioms aibėms reikšmių.

160


tiksliau „0,047“), nes šios reikšmės visiškos priklausomybės neraiškiajai aibei galimybės na-

tūrinis logaritmas yra „–3“.

Žodiniai pavadinimai

Priklausymo reikšmėsVisiško priklausymo galimybės reikšmės

Visiško priklausymo galimybės natūrinio logaritmo reikšmės

Slenkstinė visiško priklausymo reikšmė 0,95 20,09 3

Didžiąja dalimi priklauso 0,88 7,39 2

Daugiau priklauso negu nepriklauso 0,62 1,65 0,5

Didžiausio neapi-brėžtumo taškas 0,5 1 0

Daugiau nepriklauso negu priklauso 0,38 0,61 –0,5

Didžiąja dalimi nepriklauso 0,12 0,14 –2

Slenkstinė visiško nepriklausymo reikšmė

0,05 0,05 –3

3.3 lentelė. Žodinių (lingvistinių) narystės reikšmių skaitiniai atitikmenys naudojant tiesioginį kalibravimą (šaltinis: Ragin, 2008, 88).

Praktiškai perskaičiuojant kiekybinių kintamųjų reikšmes į priklausymo neraiškiosioms ai-

bėms reikšmes, visa 3.3 lentelėje pateikta informacija nepraverčia, nes transformacijai rei-

kia tik jau minėtų transformuojamo kintamojo reikšmių nuokrypių nuo nustatytos reikš-

mės didžiausio neapibrėžtumo taške (0,5) ir dviejų minėtų daugiklių: vieno – atvejams su

teigiamais, o kito – atvejams su neigiamais nuokrypiais.

Kaip skaičiuoti teigiamų nuokrypių daugiklį, jau minėjome: 3 (t. y. visiško priklausymo (0,95)

neraiškiajai aibei galimybės natūrinį logaritmą) dalijame iš skirtumo tarp transformuojamo

kintamojo slenkstinės visiškos priklausomybės (0,95) neraiškiajai aibei reikšmės (nagrinė-

jamame pavyzdyje BNP gyventojui atveju – 900 USD) ir tos priklausomybės reikšmės, kuri

atitinka didžiausio narystės aibėje neapibrėžtumo slenkstį (nagrinėjamame pavyzdyje BNP

gyventojui atveju – 550 USD). Mūsų atveju šis skirtumas yra 900 - 550 = 350 USD, o ieško-

mas teigiamų nuokrypių daugiklis – 3 / 350 = 0,008571429.

Neigiamų nuokrypių daugiklis nuo nustatytos reikšmės didžiausio neapibrėžtumo taške

(0,5) apskaičiuojamas analogiškai: –3 (t. y. visiško nepriklausymo (0,05) neraiškiajai aibei

galimybės natūrinį logaritmą) dalijame iš skirtumo tarp transformuojamo kintamojo slenks-

tinės visiškos nepriklausomybės (0,05) neraiškiajai aibei reikšmės (nagrinėjamame pavyz-

dyje BNP gyventojui atveju – 400 USD, Ragin, 2009) ir tos priklausomybės reikšmės, kuri

161


atitinka didžiausio narystės aibėje neapibrėžtumo slenkstį (nagrinėjamame pavyzdyje BNP

gyventojui atveju – 550 USD). Taigi mūsų atveju šis skirtumas yra 400 – 550 = –150 USD, o

ieškomas neigiamų nuokrypių daugiklis – –3 / –150 = 0,02.

Ką tik apskaičiuoti daugikliai nurodyti ketvirtajame iš kairės 3.4 lentelės stulpelyje. Taigi jau �

galime žengti ir trečią žingsnį – „rankomis“ skaičiuoti atvejų priklausomybes neraiškiajai

turtingų tarpukario Europos (apie 1930 m.) šalių aibei. Tam reikia suskaičiuoti daugiklių

ir originalaus kintamojo reikšmių nuokrypių nuo didžiausio neapibrėžtumo taško (0,5)

slenksčio sandaugas. Šios sandaugos nurodo kiekvieno atvejo visiško priklausymo neraiš-

kiajai aibei galimybių natūrinių logaritmų reikšmes (žr. penktą 3.4 lentelės stulpelį).

ValstybėBNP gyven-tojui (JAV doleriais)

Nuokrypis nuo didžiausio neapi-

brėžtumo taško (0,5) slenksčio (550 USD)

Daugiklis

Sandaugos (vi-siško priklausymo galimybių natūri-niai logaritmai)

Priklausymo reikšmė

Airija 662 112 0,00857 0,95984 0,72

Austrija 720 170 0,00857 1,4569 0,81

Belgija 1 098 548 0,00857 4,69636 0,99

Čekoslovakija 586 36 0,00857 0,30852 0,58

Estija 468 –82 0,02 –1,64 0,16

Graikija 390 –160 0,02 –3,2 0,04

Ispanija 367 –183 0,02 –3.66 0,03

Italija 517 –33 0,02 –0,66 0,34

Jungtinė Karalystė 1 038 488 0,00857 4,18216 0,98

Lenkija 350 –200 0,02 –4 0,02

Lietuva 300 –250 0,02 –5 0,01

Olandija 1 008 458 0,00857 3,92506 0,98

Portugalija 320 –230 0,02 –4,6 0,01

Prancūzija 983 433 0,00857 3,71081 0,98

Rumunija 331 –219 0,02 –4,38 0,01

Suomija 590 40 0,00857 0,3428 0,58

Švedija 897 347 0,00857 2,97379 0,95

Vengrija 424 –126 0,02 –2,52 0,07

Vokietija 795 245 0,00857 2,09965 0,89

3.4 lentelė. Priklausomybių neraiškiajai turtingų šalių aibei tarpukario Europoje (apie 1930 m.) kalibravimas tiesioginiu metodu.

Ketvirtas ir paskutinis žingsnis atliekant tiesioginį kalibravimą, trečiajame žingsnyje ap- �

162


skaičiuotų sandaugų (visiško priklausymo galimybių natūrinių logaritmų) panaudojimas

konkrečių atvejų priklausymo (narystės) neraiškiosioms aibėms laipsniams apskaičiuoti.

Tam naudojama toliau pateikiama formulė.

Narystės laipsnis =exp (visiško priklausymo galimybės natūrinis logaritmas)

1 + exp (visiško priklausymo galimybės natūrinis logaritmas)

Taikydami šią formulę, pirma atliekame kėlimo laipsniu matematinį veiksmą, kuris yra

atvirkštinis skaičiaus natūrinio logaritmo radimui, t. y. keliame natūrinio logaritmo pa-

grindą (skaičių e) laipsniu, kuris lygus konkretaus atvejo visiško priklausymo neraiškiajai

aibei galimybės natūriniam logaritmui (mūsų atveju žr. antrą iš dešinės stulpelį 3.4 len-

telėje). Gautą rezultatą dalijame iš jo paties, prieš tai prie jo pridėję vienetą ir galų gale

gauname atvejų priklausymo neraiškiajai aibei laipsnius (mūsų atveju žr. dešiniausią stul-

pelį 3.4 lentelėje).

Kaip matyti, kai kurios šalys (tos, kurių BNP vienam gyventojui didesnės už 900 USD) įgijo

didesnę nei „0,95“ priklausymo turtingų šalių neraiškiajai aibei reikšmę, o kai kurių šalių atveju

(įskaitant ir Lietuvą) ši reikšmė mažesnė už „0,05“. Be to, matome, kad atliekant BNP vienam

gyventojui rodiklio reikšmių transformaciją į priklausymo neraiškiajai turtingų tarpukario Eu-

ropos šalių aibei reikšmes skirtumai tarp visiškai priklausančių turtingoms šalims atvejų (narys-

tės laipsniai > 0,95), taip pat ir skirtumai tarp šiai aibei visiškai nepriklausančių šalių (narystės

laipsniai < 0,05) reiškė (svėrė) mažiau, palyginti su skirtumais tarp šalių, kurių priklausomybė

šiai aibei buvo ne tokia apibrėžta (narystės laipsniai tarp 0,05 ir 0,95). Tai vaizdžiai iliustruoja

taškinė linijinė diagrama 3.3 paveiksle, parodanti santykį tarp originalaus transformuojamo kin-

tamojo (BNP vienam gyventojui) reikšmių ir priklausymo neraiškiajai turtingų tarpukario Euro-

pos šalių aibei laipsnių. Joje atvejai išsirikiuoja į S pavidalo kreivę, būdingą logistinės regresijos

funkcijai157. C. Raginas teigia, kad taip atlikta originalaus kiekybinio kintamojo transformacija

leidžia atskirti reikšmingą ir nereikšmingą to kintamojo variaciją. Juk, kaip minėta, skirtumai

tarp šalių, kurių priklausomybė turtingų tarpukario Europos šalių aibei yra daugiau ar mažiau

neapibrėžta (narystės laipsniai yra intervale nuo 0,05 iki 0,95), yra akcentuoti ar išryškinti (žr.

vidurinę 3.3 paveikslo taškinės linijinės diagramos dalį), o skirtumai tarp aiškiai priklausančių

ir aiškiai nepriklausančių šiai aibei šalių nors ir atspindėti, bet gerokai „sumenkinti“158. Taigi

pradiniuose kiekybiniuose duomenyse išryškinami kokybiniai (kategorinio pobūdžio) skirtu-

mai (kuriuos rodo nustatyti slenksčiai), tuo pačiu metu išsaugoma transformuojamo kintamojo

kiekybinė informacija.

157 Žinoma, prieš braižant diagramą, atvejai turi būti surikiuoti kintamojo „BNP vienam gyventojui“ reikšmių didėjimo tvarka.

158 Pavyzdžiui, realus BNP gyventojui JAV doleriais skirtumas tarp Airijos (662 USD) ir Austrijos (720 USD) yra gerokai mažesnis nei tarp Vokietijos (795 USD) ir Olandijos (1008 USD). Tačiau skirtumai tarp šių šalių priklausomybės neraiškiajai turtingų tarpukario Europos šalių aibei laipsnių yra beveik vienodi (abiem atvejais apie 0,09).

163


3.3 paveikslas. Priklausymo „turtingų tarpukario Europos šalių“ neraiškiajai aibei laipsnių ir kintamojo „BNP gyventojui“ reikšmių santykis.

Taigi tiesioginio kalibravimo procedūra reikalauja gana daug skaičiavimų. Skaitytojui, kuris

nori juos įsisavinti, rekomenduojame tokius skaičiavimus atlikti su likusiais originaliais kintamai-

siais mūsų naudojamame pavyzdyje – urbanizacija, raštingumu, industrializacija ir vyriausybės

stabilumu, naudojant tuos pačius, kaip ir C. Ragino pasirinktus (žr. toliau), arba kitokius visiško

priklausymo, didžiausio neapibrėžtumo ir visiško nepriklausymo atitinkamoms neraiškiosioms

aibėms slenksčius, pasirinktus iš transformuojamų kintamųjų reikšmių sklaidos intervalų. Toliau

pateikiame minėtų kintamųjų C. Ragino nustatytus slenksčius (Ragin, 2009)159.

Urbanizacija 1. :

šalis a) visiškai priklauso (priklausymo reikšmė „0,95“) urbanizuotų tarpukario Europos

šalių neraiškiajai aibei, jeigu bent 65 proc. gyventojų apie 1930 m. gyveno miestuose,

turinčiuose 20 000 ir daugiau gyventojų;

šalis b) nei priklauso, nei nepriklauso šiai aibei (priklausymo laipsnis „0,5“), jeigu tokių

gyventojų buvo 50 proc.;

šalis c) visiškai nepriklauso šiai aibei (priklausymo laipsnis „0,05“), jeigu 25 proc. gyvento-

159 Šių reikšmių autorius ne tik kad nepagrindžia, bet net ir nenurodo. Tačiau jas nesunku rasti, žinant galutinį rezultatą ir ką tik aptartas formules, pagal kurias jis gautas.

164


jų gyveno miestuose, turinčiuose 20 000 ir daugiau gyventojų (apie 1930 m.).

Raštingumas 2. :

šalis a) visiškai priklauso (priklausymo laipsnis „0,95“) tarpukario Europos šalių su raš-

tingais gyventojais neraiškiajai aibei, jeigu bent 90 proc. gyventojų apie 1930 m. buvo

raštingi;

šalis b) nei priklauso, nei nepriklauso (priklausymo reikšmė „0,5“) šiai aibei, jeigu 75 proc.

gyventojų buvo raštingi;

šalis c) visiškai nepriklauso (priklausymo laipsnis „0,05“) šiai aibei, jeigu 50 proc. ar ma-

žiau gyventojų buvo raštingi (apie 1930 m.).

Industrializacija 3. :

šalis a) visiškai priklauso (priklausymo laipsnis „0,95“) industrializuotų tarpukario Euro-

pos šalių neraiškiajai aibei, jeigu bent 40 proc. gyventojų apie 1930 m. dirbo pramonės

ir kalnakasybos srityse;

šalis b) nei priklauso, nei nepriklauso šiai aibei (priklausymo laipsnis „0,5“), jeigu tokių

gyventojų buvo 30 proc.;

šalis c) visiškai nepriklauso šiai aibei (narystės laipsnis „0,05“), jeigu pramonės ir kalnaka-

sybos srityse dirbo tik 20 proc. ar mažiau gyventojų (apie 1930 m.).

Vyriausybės stabilumas 4. :

šalis a) visiškai priklauso tarpukario Europos šalių su stabiliomis vyriausybėmis aibei

(priklausymo laipsnis „0,95“), jeigu tarpukario metais joje pasikeitė ne daugiau kaip 5

vyriausybės;

šalis b) nei priklauso, nei nepriklauso šiai aibei (priklausymo laipsnis „0,5“), jeigu pasikeitė

9,5160 vyriausybės;

šalis c) pilnai nepriklauso šiai aibei (priklausymo laipsnis „0,05“), jeigu pasikeitė bent 15

vyriausybių.

Mūsų nagrinėjamo pavyzdžio baigmės kintamasis, kurį D. Berg-Schlosseris ir L. Cronqvistas

paliko dvireikšmiu, taip pat gali būti transformuotas į priklausomybės neraiškiajai aibei laipsnius.

Kaip žinia, išleista daugybė publikacijų, skirtų kiekybiniam demokratijos lygmens matavimui, ku-

riose galima aptikti kelis šio reiškinio matavimo indeksus. Juose demokratija jau tampa tvarkos ar

net intervalų skalės kintamuoju, kurio reikšmių variacija aprėpia ir režimus, paprastai laikomus

nedemokratiniais. Nors kai kurie tyrėjai turi principinių abejonių dėl tokio požiūrio į demokratiją,

tokie indeksai turi ir akivaizdžių pranašumų. Demokratija demokratijai nelygi (plg., pavyzdžiui,

Skandinavijos ir pokomunistinių šalių demokratinius režimus). Taip pat neadekvatu ir viena spal-

va piešti visus nedemokratinius režimus. Ne tik todėl, kad dėl to „išblunka“ kokybinis (kategorinis)

skirtumas tarp autoritarinių ir totalitarinių režimų (Linz, 2000), bet ir dėl to, kad autoritariniai

režimai gali labai skirtis savo griežtumu (Norkus, 2008, 464–481).

160 C. Raginas naudojo tokį gana keistą slenkstį greičiausiai dėl to, kad išvengtų priklausymo aibėms reikšmių lygių 0,5 (tai būtų nutikę, jei būtų buvęs nustatytas įprastesnis ir logiškesnis slenkstis – 10 vyriausybių).

165


Visa tai svarbu ir nagrinėjant demokratijos išlikimą (žlugimą) tarpukario Europoje. Kai kuriose

šalyse, kuriose demokratija išliko (pavyzdžiui, Suomijoje), ji buvo smarkiai apribota, uždraudus

kraštutinių kairiųjų (visų pirma komunistų) ir kraštutinių dešiniųjų partijų veiklą bei atitinka-

mai apribojus žodžio laisvę. Kitose šalyse tokių apribojimų nebuvo. Taigi ten, kur demokratija

išliko, ji išliko kaip skirtingo lygmens ar kokybės demokratija. Kita vertus, kur demokratija žlugo,

ją praradusios šalys nenugarmėjo į vienodai gilią diktatūros „bedugnę“. Kai kuriose šalyse demo-

kratinių procedūrų fasadas (pavyzdžiui, reguliarūs daugiapartiniai, nors ir nesąžiningi rinkimai)

išliko, kaip ir dalis politinių laisvių. Bene toliausiai nuo demokratijos tarpukario Europoje nutolo

nacistinė Vokietija, kur buvo atsisakyta net ir demokratinio fasado161. Į visus šiuos demokratijos

likimo niuansus galima atsižvelgti, pakeitus dvireikšmio kintamojo reikšmes vieno ar kito politinio

režimo demokratiškumo kiekybinio mato reikšmėmis.

C. Raginas tam tikslui panaudojo demokratijos ir autokratijos matą „Polity IV“, kurio reikšmės

kinta intervale nuo –10 iki +10162, ir nustatė tokius priklausymo šalių, kuriose tarpukariu išliko

demokratija, neraiškiajai aibei slenksčius (Ragin, 2009):

šalis a) visiškai priklauso šalių su išlikusia demokratija tarpukario Europoje neraiškiajai

aibei (priklausymo laipsnis „0,95“), jeigu „Polity IV“ indekso reikšmė nė vienais metais

tarpukariu nebuvo mažesnė už 10;

šalis b) nei priklauso, nei nepriklauso šiai aibei (priklausymo laipsnis „0,5“), jeigu mažiau-

sia to indekso reikšmė buvo 0;

šalis c) visiškai nepriklauso šiai aibei (priklausymo laipsnis „0,05“), jeigu mažiausia „Polity

IV“ indekso reikšmė tarpukario laikotarpiu buvo –9.

Intervalų ir santykių skalėse išmatuotų kintamųjų transformavimo į priklausymo neraiškio-

sioms aibėms laipsnius procedūrų supratimas tyrėjams yra toks pat naudingas, kaip ir kuo geresnis

statistikos teorijos išmanymas mokslininkams vykdantiems empirinius tyrimus, kuriuose atlieka-

ma surinktų duomenų statistinė analizė. Abiem atvejais netikslinga skaičiavimus atlikti „ranko-

mis“ (tam šiais laikais naudojamos kompiuterinės programos), bet vis dėlto pravartu išmanyti, kaip

tai daroma, t. y. kas vyksta kompiuterio „juodojoje dėžėje“.

Originalių kiekybinių kintamųjų transformaciją tiesioginio kalibravimo būdu geriausia atlik-

ti, pasinaudojant specialia „fs/QCA“ programos kintamųjų perkodavimo funkcija calibrate(,,,)163.

Mūsų nagrinėjamo pavyzdžio originalių kintamųjų reikšmės, transformuotos į priklausymo atitin-

kamoms neraiškiosioms aibėms laipsnius164, pateiktos 3.5 lentelėje. Lentelėje nurodytos ir baigmės

kintamojo („išsaugojusi demokratiją“) pirminės („Polity IV“ indekso) reikšmės. Be to, C. Ragino

161 Kadangi sovietinėje Rusijoje nagrinėjamu laikotarpiu (1919–1939 m.) demokratija apskritai nebuvo sukurta, ją įtrauk-ti į atvejų populiaciją nebuvo tikslinga, nes tyrimo problema buvo būtent tuo metu egzistavusių demokratijų išlikimo (žlugimo) priežastys.

162 Šio indekso aprašas ir duomenys prienami čia: www.systemicpeace.org/polity/polity4.htm (taip pat žr. Goertz, 2005, 95–98; Munck, 2009). Visi „Polity“ indekso (įskaitant senesnių bangų) duomenys ir aprašai prienami čia: privatewww.essex.ac.uk/~ksg/polity.html.

163 Plačiau apie tai žr. 3.2.1 skyrelį.164 Plačiau apie tai žr. 3.2.1 skyrelį.

166


duomenys papildyti Lietuvos atveju. Tarėme, kad autoritarinis Antano Smetonos režimas nebuvo

žiauresnis (bet nebuvo ir švelnesnis) už tokį pat režimą kaimyninėje Lenkijoje bei Estijoje. Todėl

jam priskyrėme tą pačią „Polity IV“ indekso reikšmę (-6). Tiesa, „Polity IV Annual Time-Series

1800-2010“ duomenų faile (www.systemicpeace.org/inscr/p4v2010.xls) Lietuvai priskirta reikšmė

-8. Manome, kad toks A. Smetonos režimo vertinimas nėra adekvatus, nes išeitų, kad jis buvo

beveik toks pat griežtas, kaip ir nacistų diktatūra Vokietijoje (-9) ar stalininė Rusija (taip pat -9).

„Polity IV“ metodikos taikymo matuoti demokratijos būklę tarpukario Lietuvoje problemos kaip

tik bus išnagrinėtos vieno iš knygos autorių rengiamame specialiai tam skirtame straipsnyje.

Valstybė Turtinga Urbanizuota Raštinga Industria-li zuota

Valdoma stabilios

vyriausybės

Išsaugojusi demokratiją

„Polity IV“ indekso reikšmės

Airija 0,72 0,05 0,98 0,01 0,95 0,92 8

Austrija 0,81 0,12 0,99 0,73 0,43 0,05 –9

Belgija 0,99 0,89 0.98 1 0,98 0,95 10

Čekoslovakija 0,58 0,98 0,98 0,9 0,91 0,89 7

Estija 0,16 0,07 0,98 0,01 0,91 0,12 –6

Graikija 0,04 0,09 0,13 0,36 0,43 0,06 –8

Ispanija 0,03 0,3 0,09 0,21 0,2 0,06 –8

Italija 0,34 0,1 0,41 0,47 0,58 0,05 –9

Jungtinė Karalystė

0,98 0,99 0,99 1 0,98 0,95 10

Lenkija 0,02 0,17 0,59 0 0 0,12 –6

Lietuva 0,01 0,02 0,73 0 0 0,12 –6

Olandija 0,98 1 0,99 0,94 0,99 1 10

Portugalija 0,01 0,02 0,01 0,11 0,01 0,95 –9

Prancūzija 0,98 0,03 0,99 0,81 0,95 0,95 10

Rumunija 0,01 0,03 0,17 0 0,84 0,21 –4

Suomija 0,67 0,03 0,99 0,08 0,58 0,77 4

Švedija 0,95 0,13 0,99 0,67 0,91 0,95 10

Vengrija 0,07 0,16 0,88 0,07 0,13 0,42 10

Vokietija 0,89 0,79 0,99 0,96 0,31 0,05 –9

3.5 lentelė. Tarpukario Europos šalių priklausymo neraiškiosioms nagrinėtų kintamųjų aibėms reikšmės, gautos tiesioginio kalibravimo metodu (šaltinis: Ragin, 2009, p .95). Pastaba Paskutiniame stulpelyje dešinėje – originalios demokratijos ir autokratijos indekso „Polity IV“ reikšmės. Originali lentelė papildyta Lietuvos atveju.

Baigdami šį skyrelį dar norėtume paaiškinti, kodėl ką tik aprašytas intervalų ir santykių skalėse

išmatuotų kintamųjų transformavimas į priklausymo tolydžioms neraiškiosioms aibėms reikšmes

vadinamas kalibravimu. Matavimo teorijoje kalibravimu vadinamas matavimo prietaiso derinimas

167


ar reguliavimas, kai lyginami prietaiso rodmenys, gaunami juo matuojant tam tikrą objekto charak-

teristiką, su tikrąja matuojamo objekto charakteristikos reikšme. Tas tikrąsias reikšmes žinome arba

todėl, nes esame jas jau nustatę tikrai patikimu kitu prietaisu arba matuojame reikšmę tokios charak-

teristikos ir tokio objekto, kurie yra matavimo skalės etalonai, t. y. tos reikšmės pagrindu ir sudaryta

skalė. Pavyzdžiui, jeigu matuodami optiniu tolimačiu atstumą iki tam tikro objekto gauname kitokį

rezultatą negu tas, kurį gavome, tą atstumą matuodami kitokiu prietaisu (pavyzdžiui, sieksniu), tai

reiškia, kad tolimatis nesureguliuotas. Arba jeigu termometras su temperatūros skale pagal Celsijų

matuojant užšąlančio vandens temperatūrą (esant normaliam slėgiui) užšalimo momentu rodo +1

ar –2 °C, tai reiškia, kad jis nėra techniškai tvarkingas. Tvarkingas termometras turi rodyti 0 °C, nes

vandens užšalimo temperatūra (esant normaliam slėgiui) yra etaloninė šios skalės 0 °C reikšmė. Re-

guliavimas baigtas, kai prietaisas rodo tai, ką jis turėtų rodyti matuojant etaloninio objekto etaloninę

reikšmę arba naudojant etaloninį matą arba jo tikslią kopiją.

Vadindamas intervalų ir santykių skalės kintamųjų transformaciją į priklausymo tolydžiai neraiš-

kiajai aibei reikšmes kalibravimu, C. Raginas siūlo parinkti transformuojamų kintamųjų slenksčius,

siejamus su „visiško priklausymo“ (0,95), „visiško nepriklausymo“ (0,05) ir „didžiausio neapibrėžtu-

mo“ (0,5) reikšmėmis, pagal tokią pačią logiką, kuria vadovaujasi *zikai, matavimo skalių atraminius

taškus (angl. anchors) siedami su tam tikrais etaloniniais *zikinių procesų dydžiais. Antai Celsijaus

skalėje 0 °C temperatūra pagal apibrėžimą buvo „pririšta“ prie vandens užšalimo būsenos, o 100 °C –

prie vandens užvirimo (esant normaliam atmosferos slėgiui) būsenos. Būtent tokių atraminių taškų

C. Raginas pasigenda socialinių mokslų tyrėjų naudojamuose rodikliuose ir indeksuose, kurie tokių

„išorinių“ matuojamų dydžių standartų neturi.

Antai tyrėjas kaip skurdo rodiklį gali pasirinkti gyventojų pajamas ir toliau tirti, kaip jos pasi-

skirsčiusios konkrečioje populiacijoje. Jis gali nuspręsti „skurdžiais“ vadinti tuos, kurių pajamos yra

mažos, palyginti su populiacijos centrine tendencija (aritmetiniu vidurkiu, mediana ar pan.). Pavyz-

džiui, vienas iš tokių matų sako, kad „skurdžiai“ yra tie asmenys, kurių pajamos yra mažesnės už pusę

medianinių pajamų165. Tačiau pagal tokį apibrėžimą turtingos šalies „skurdžių“ gyventojų pajamos gali

būti didesnės už neturtingos šalies „pasiturinčių gyventojų“ (siejamų su vidutiniu sluoksniu) pajamas.

Nors ir peršasi išvada, kad skurdo sąvoka yra reliatyvi ir priklauso nuo šalies ekonomikos išsivystymo

lygmens, net ir turtingoje šalyje gali būti „tikrų“ skurdžių. Tokiems „tikriems skurdžiams“ išskirti jau

reikia „absoliutaus“ skurdo mato, kuris būtų sukalibruotas ne pagal vienokią ar kitokią centrinę tyrėjo

analizuojamos duomenų aibės tendenciją, bet pagal tam tikrą „išorinį“ skurdo standartą (nestatistinį

jo matą), panašų į vandens užšalimo ar užvirimo temperatūrą.

Kiekybinių kintamųjų reikšmių transformavimo į priklausymo neraiškiosioms aibėms laipsnius

praktikai tai reiškia patarimą (ir primygtinį raginimą) slenksčius pasirinkti ne pagal turimų duomenų

variacijos savybes, o remiantis teoriniais orientyrais ir konkrečių atvejų išmanymu. Pavyzdžiui, mūsų

nagrinėjamame pavyzdyje ieškodami priklausymo turtingų tarpukario Europos šalių neraiškiajai ai-

bei slenksčių, galėjome tiesiog nuspręsti didžiausio neapibrėžtumo slenksčiu laikyti vidutinę kinta-

165 Medianinės pajamos yra lygios vidurinei populiacijos pajamų variacinės eilutės reikšmei.

168


mojo „BNP vienam gyventojui“ reikšmę (623 USD), o visiško nepriklausymo ir visiško priklausymo

slenksčius parinkti pagal tam tikras reikšmes, atspindinčias kokį nors standartizuotą (pavyzdžiui, 2

ar 3 standartinių nuokrypių) konkrečių atvejų nuokrypį nuo vidurkio. Būtent nuo tokios praktikos,

kurioje transformuojant originalius kintamuosius į priklausomybes tolydžioms neraiškiosioms ai-

bėms, vadovaujamasi ne „išoriniais“ (kokybiniais) standartais, o „vidine“ originalių kintamųjų reikš-

mių variacija, ir siekė tyrėjus atkalbėti C. Raginas pristatydamas savo kalibravimo metodiką.

3.1.4. Operacijos su neraiškiosiomis aibėmis

Su neraiškiosiomis aibėmis galima atlikti tas pačias Būlio algebros ar jas atitinkančias logines

operacijas, kaip ir su raiškiosiomis aibėmis. Tai neigimas (inversija), Būlio sudėtis (negriežtoji dis-

junkcija) ir Būlio daugyba (konjunkcija).

Neigimas (inversija, NE)1. . Raiškiųjų aibių teorijoje, jeigu atvejis priklauso aibei A, vadinasi, jis

nepriklauso aibei ~A, kuri yra vadinama tos aibės papildiniu. Pavyzdžiui, jeigu Jonas priklauso

aukštų vyrų aibei, vadinasi, jis nepriklauso neaukštų vyrų aibei. Tariant ne aibių teorijos, o

logikos terminais, jeigu tiesa, kad Jonas yra aukštas vyras, vadinasi, netiesa, kad Jonas yra ne-

aukštas vyras: p ∨ ~p. Kaip jau ne kartą pažymėjome, neraiškiųjų aibių teorijoje šis (negalimo

trečiojo) dėsnis negalioja. Tai reiškia, kad tas pats atvejis priklauso ir aibei A, ir jos papildiniui

~A, tik skirtingu laipsniu. Jeigu atvejo priklausomybės aibei A reikšmė yra m, jo priklausymo

tos aibės papildiniui reikšmė yra 1 - m. Pavyzdžiui, jeigu Jono priklausymo neraiškiajai aukštų

vyrų aibei laipsnis yra „0,67“, vadinasi, jo priklausymo neraiškiajai neaukštų vyrų aibei laipsnis

yra 1 - 0,67 = 0,33. Tariant neraiškiosios logikos terminais – jeigu didžiąja dalimi yra tiesa, kad

Jonas yra aukštas vyras, vadinasi, didžiąja dalimi netiesa, kad Jonas yra neaukštas vyras. Tas

pats galioja ir visiškos (ne)priklausomybės atvejams, kur neraiškiosios aibės pavirsta raiškio-

siomis, kurios iš esmės ir yra ribiniai neraiškiųjų aibių atvejai. Pavyzdžiui, jeigu Jonas visiškai

priklauso aibei A, vadinasi, jis visiškai nepriklauso aibei ~A (jeigu teiginys p yra visiškai teisin-

gas, vadinasi, teiginys ~p yra visiškai neteisingas).

Sudėtis (disjunkcija, ARBA)2. . Raiškiųjų aibių teorijoje atvejis priklauso aibių A ir B sudėčiai

A + B, jeigu jis priklauso bent vienam iš šios sudėties dėmenų. Tariant formaliosios logikos

terminais, teiginys p ∨ q yra teisingas, jeigu bent vienas iš jį sudarančių teiginių (disjunktų) yra

teisingas. Neraiškiųjų aibių teorijoje, jeigu atvejo priklausymo aibei A reikšmė yra m, o jo pri-

klausymo aibei B reikšmė yra n ir m > n, vadinasi, to atvejo priklausymo sumai A + B reikšmė

yra m. Kitaip sakant, atvejo priklausymo aibių loginei sumai reikšmę lemia didžiausia priklau-

symo vienam iš jos dėmenų reikšmė: A + B = max(A; B). Pavyzdžiui, jeigu Jono priklausymo

aukštų vyrų neraiškiajai aibei reikšmė yra „0,67“, o jo priklausymo nagingų vyrų neraiškiajai

aibei laipsnis yra „0,33“, vadinasi, jo priklausymo aukštų ARBA nagingų vyrų neraiškiajai ai-

bei reikšmė yra „0,67“. Tariant neraiškiosios logikos terminais, jeigu didžiąja dalimi tiesa, kad

Jonas yra aukštas vyras, ir didžiąja dalimi netiesa, kad Jonas yra nagingas vyras, vadinasi, di-

169


džiąja dalimi tiesa, kad Jonas yra aukštas ARBA nagingas vyras.

Daugyba (konjunkcija, IR)3. . Raiškiųjų aibių teorijoje atvejis priklauso aibių A ir B sandau-

gai A × B, jeigu jis priklauso abiem sandaugos daugikliams (abiejų aibių sankirtai). Tariant

formaliosios logikos terminais, teiginys p & q yra teisingas, jeigu abu jį sudarantys teiginiai

(konjunktai) yra teisingi. Neraiškiųjų aibių teorijoje, jeigu atvejo priklausymo aibei A reikšmė

yra m, o jo priklausymo aibei B reikšmė yra n ir m > n, vadinasi, jo priklausymo sandaugai

A × B reikšmė yra n. Kitaip sakant, atvejo priklausymo aibių loginei sandaugai reikšmę lemia

mažiausia priklausymo vienam iš jos daugiklių reikšmė: A × B = min(A; B). Pavyzdžiui, jeigu

Jono priklausymo aukštų vyrų neraiškiajai aibei reikšmė yra „0,67“, o jo priklausymo nagingų

vyrų neraiškiajai aibei laipsnis yra „0,33“, vadinasi, jo priklausymo aukštų IR nagingų vyrų

neraiškiajai aibei reikšmė yra „0,33“. Tariant neraiškiosios logikos terminais, jeigu didžiąja da-

limi tiesa, kad Jonas yra aukštas vyras, ir didžiąja dalimi netiesa, kad Jonas yra nagingas vyras,

vadinasi, didžiąja dalimi netiesa, kad Jonas yra aukštas IR nagingas vyras.

Jeigu turime sudėtingesnę Būlio algebros išraišką, į kurios sudėtį įeina subformulės, atvejo pri-

klausomybės reikšmę tai išraiškai nustatome, pagal ką tik išdėstytas taisykles nustatydami jo priklau-

symo kiekvienai iš subformulėse nurodomų neraiškiųjų aibių laipsnį, o paskui ir visa formule aprašomos

neraiškiosios aibės reikšmę. Pavyzdžiui, pabandysime nustatyti, kokia yra atvejo a priklausymo neraiš-

kiajai aibei (A × B) + (~A + C) reikšmė, jeigu a priklausymo A reikšmė yra 0,83, B – 0,67, o C – 0,33. Pir-

miausia suskaičiuojame priklausomybės reikšmes kiekvienai iš subformulėse nurodomai neraiškiajai

aibei.

A × B = min(A; B) = min(0,83; 0,67) = 0,67 � .

~A + C = max(~A; C) = max(1 – 0,83; 0,33) = max(0,17; 0,33) = 0,33. �

Tada suskaičiuojame priklausomybės reikšmę visa formule aprašomai neraiškiajai aibei.

(A × B) + (~A + C) = max(0,67; 0,33) = 0,67 � 166.

Kaip minėta 2 skyriuje, geriausia didaktinė priemonė Būlio algebros operacijų aprašomiems

raiškiųjų aibių santykiams suvokti yra Veno diagramos. Tačiau ką reiškia Būlio algebros operacijos

su neraiškiosiomis aibėmis ir kam jos reikalingos, geriau suprasti padeda erdviniai neraiškiųjų aibių

santykių modeliai, kuriuose kiekviena iš aibių vaizduojama kaip viena iš n-matės vektorinės erdvės

dimensijų. Svarbiausias tokio pobūdžio modelių pranašumas tas, kad jie leidžia pavaizduoti ir tuos

neraiškiųjų aibių santykius su raiškiosiomis aibėmis, kurie vaidina svarbiausią vaidmenį, analizuojant

neraiškiosios baigmės aibės ir neraiškiųjų priežastinių sąlygų aibių santykius tiesos lentelių metodu.

Būtent erdviniai neraiškiųjų aibių modeliai leidžia parodyti, kad raiškiąsias aibes galima interpretuoti

kaip neraiškiųjų aibių ir jų kon*gūracijų idealiuosius tipus (Schneider ir Wagemann, 2007, 188–195).

Vienas iš sociologijos klasikų Maxas Weberis „idealiaisiais tipais“ kadaise pavadino sąvokas, ku-

riose tam tikri empiriškai stebimų atvejų bruožai yra išgryninti arba hiperbolizuoti taip, kad tas sąvo-

kas visiškai atitinkantys atvejai gali būti įvardyti tik kaip ribiniai ar ekstremalūs, o juos apibūdinančių

kintamųjų reikšmės yra arba maksimalios arba minimalios. Neraiškiųjų aibių teorija galima pasinau-

166 Vienu žingsniu skaičiavimai atrodytų taip: (A × B) + (~A + C) = max(min(A; B); max(~A; C)) = max(min(0,83; 0,67); max(1 – 0,83; 0,33)) = max(min(0,83; 0,67); max(0,17; 0,33)) = max(0,67; 0,33) = 0,67.

170


doti tiksliau apibrėžiant (eksplikuojant) šias paties M. Weberio nevisiškai aiškiai ir vienareikšmiškai

apibrėžtas sąvokas (apie M. Weberio idealiųjų tipų teorijos neaiškumus ir alternatyvias jų eksplikaci-

jos galimybes žr. Norkus, 1999, 42–48; Norkus, 2003a, 59–64).

Tyrėjo išskirtos ir apibrėžtos neraiškiosios aibės sudaro vektorinę erdvę, kuri turi tiek matavimų,

kiek yra neraiškiųjų aibių, kurioms gali priklausyti nagrinėjami atvejai. Idealieji tipai yra lokalizuoti

tos erdvės kraštiniuose taškuose (ir kurių priklausomybės aibėms reikšmės visada yra arba „1“, arba

„0“), o jų bendrą kiekį nusako formulė 2k, kur k yra neraiškiųjų aibių skaičius. Pavyzdžiui, jeigu tokių

aibių yra 2, vektorių erdvė yra dvimatė, o geometrinis jos atitikmuo yra kvadratas. Idealiųjų tipų

erdvinis atitikmuo yra keturi to kvadrato kampai („kraštiniai taškai“). O jeigu turime tris neraiškią-

sias aibes, vektorių erdvės geometrinis modelis yra trimatis kubas, kurio 8 kampus atitinka idealieji

tipai. Taigi kiekvienas jo kampas – tai „loginė vieta“, kur kiekviena iš trijų neraiškiųjų aibių turi pačią

didžiausią (1) ar pačią mažiausią (0) galimą priklausymo jai reikšmę. Šios reikšmės yra vienintelės

galimos raiškiųjų aibių (dvireikšmių kintamųjų) atveju.

Taigi raiškiosios aibės geriausiai atsiskleidžia kaip esančios ribiniais neraiškiųjų aibių atvejais. Tai

labai vaizdžiai ir parodo jų „kampinė“ padėtis vektorių erdvėje (žr. 3.6 paveikslą). Apskritai, kiekviena

galima priklausymo neraiškiosioms aibėms reikšmių kombinacija apibrėžia tam tikrą loginę „vietą“

vektorinėje erdvėje. Pavyzdžiui, trimatės erdvės (kubo) atveju (žr. 3.6 paveikslą):

jeigu kurio nors atvejo nė viena priklausymo nagrinėjamoms neraiškiosioms aibėms reikšmė �

nėra ribinė („0“ arba „1“), jo „vieta“ yra vektorinės erdvės (kubo) viduje (A atvejis);

jeigu tik viena iš trijų priklausymo reikšmių yra ribinė, atvejo vieta yra ant kubą ribojančių �

plokštumų paviršiaus (B atvejis);

jeigu dvi iš trijų reikšmių yra ribinės, jos apibrėžia tokią atvejo „vietą“, kuri yra ant kurios nors �

kubo briaunos (C atvejis);

jeigu visos reikšmės yra ribinės, atvejo „vieta“ (kaip minėta) yra kuriame nors kubo kampe �

(D atvejis).

3.4 paveikslas. Idealieji tipai (raiškiosios aibės) trimatėje neraiškiųjų aibių vektorinėje erdvėje.

171


Nagrinėdami demokratijos išlikimo (žlugimo) tarpukario Europoje sąlygas, įtraukėme penkias

priežastines sąlygas. Kad jas pavaizduotume neraiškiųjų aibių vektorinės erdvės pavidalu, reikėtų

penkiamatės geometrinės *gūros, kurią mažai kas gali įsivaizduoti. Todėl didaktiniais tikslais iš

pradžių apsiribosime trimis iš penkių neraiškiųjų aibių, apibrėžiančių priežastines sąlygas mūsų

pavyzdyje, – tai turtingų (toliau žymimų raide T), urbanizuotų (toliau žymimų raide U) ir indus-

trializuotų (toliau žymimų raide I) šalių. Pirmąją iš jų vaizduoja horizontali (x), antrąją – vertikali

(y), o trečiąją (z) – „tolyn“ vedanti ašis (žr. 3.4 paveikslą). Naudodami įprastą raiškiųjų aibių KLA

žymėjimo būdą, maksimalią priklausymo neraiškiajai aibei reikšmę galime nurodyti didžiąja, o

minimalią – mažąja raide. Tada visos aštuonios galimos raiškiosios aibės, kaip trijų neraiškiųjų

aibių kon*gūracijų idealieji tipai, gali būti įvardyti taip:

TUI1) : turtingos urbanizuotos industrializuotos šalys;

TUi2) : turtingos urbanizuotis neindustrializuotos šalys;

TuI3) : turtingos neurbanizuotos industrializuotos šalys;

Tui4) : turtingos neurbanizuotos neindustrializuotos šalys;

tUI5) : neturtingos urbanizuotos industrializuotos šalys;

tUi6) : neturtingos urbanizuotos neindustrializuotos šalys;

tuI7) : neturtingos neurbanizuotos industrializuotos šalys;

tui8) : neturtingos neurbanizuotos neindustrializuotos šalys.

Kiekvieno iš šių idealiųjų tipų vietą vektorių erdvėje nurodo įrašas prie vieno iš aštuonių kubo

kampų (žr. 3.4 paveikslą). Jeigu kalbėtume apie konkrečius atvejus (šalis), jie kampiniuose taškuose

atsidurtų tik tuo atveju, jeigu kuris nors iš jų visų neraiškiųjų aibių atvejais, į kurių sudėtį jis įeina,

turėtų maksimalias (arba minimalias) įmanomas priklausymo reikšmes. Tačiau idealieji tipai taip

ir vadinami, nes taip būna tik išimtiniais atvejais. Realūs atvejai tik daugiau ar mažiau aproksimuo-

ja idealiuosius tipus ir yra daugiau ar mažiau į juos panašūs. Kadangi neraiškiųjų aibių teorijoje

negalioja negalimo trečio dėsnis, galima teigti (iš pirmo žvilgsnio paradoksaliai), kad kiekvienas

atvejis daugiau ar mažiau aproksimuoja visus aštuonis idealiuosius tipus.

3.6 lentelėje pateiktos tarpukario Europos šalių priklausymo šešių reikšmių netolydžioms ne-

raiškiosioms aibėms reikšmės (žr. 3.2 lentelę) ir jų priklausymo kiekvienam iš aštuonių galimų

idealiųjų tipų (kaip juos apibrėžia galimos trijų neraiškiųjų aibių sankirtos) reikšmės. Nustatydami

konkrečių atvejų reikšmes, naudojome pirmiau išdėstytas operacijų su neraiškiosiomis aibėmis

taisykles. Pavyzdžiui, Lietuvos priklausymo neturtingų, urbanizuotų ir neindustrializuotų (tUi)

šalių idealiajam tipui (neraiškiųjų atvejų kon*gūracijai) reikšmė nustatyta taip:

3.2 lentelėje randame, kad Lietuvos priklausymo turtingų šalių aibei reikšmė yra „0,17“, �

urbanizuotų šalių – „0,33“, o industrializuotų šalių – „0,17“;

tada jos priklausymo neturtingų šalių aibei reikšmė yra 1 - 0,17 = 0,83, neindustrializuotų �

šalių – 1 – 0,17 = 0,83;

taigi Lietuvos priklausomybė tarpukario Europos neturtingų, urbanizuotų ir neindustriali- �

zuotų šalių aibei yra min(0,83; 0,33; 0,83) = 0,33.

172


Valstybė T U I t u i TUI TUi TuI Tui tUI tUi tuI tuiAirija 0,67 0,17 0,17 0,33 0,83 0,83 0,17 0,17 0,17 0,67 0,17 0,17 0,17 0,33Austrija 0,67 0,33 0,67 0,33 0,67 0,33 0,33 0,33 0,67 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33Belgija 0,83 0,67 0,83 0,17 0,33 0,17 0,67 0,17 0,33 0,17 0,17 0,17 0,17 0,17

Čekoslovakija 0,67 0,83 0,67 0,33 0,17 0,33 0,67 0,33 0,17 0,17 0,33 0,33 0,17 0,17

Estija 0,33 0,33 0,17 0,67 0,67 0,83 0,17 0,33 0,17 0,33 0,17 0,33 0,17 0,67Graikija 0,17 0,33 0,33 0,83 0,67 0,67 0,17 0,17 0,17 0,17 0,33 0,33 0,33 0,67Ispanija 0,17 0,33 0,33 0,83 0,67 0,67 0,17 0,17 0,17 0,17 0,33 0,33 0,33 0,67Italija 0,33 0,33 0,33 0,67 0,67 0,67 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,67Jungtinė Karalystė 0,83 0,83 0,83 0,17 0,17 0,17 0,83 0,17 0,17 0,17 0,17 0,17 0,17 0,17Lenkija 0,17 0,33 0,17 0,83 0,67 0,83 0,17 0,17 0,17 0,17 0,17 0,33 0,17 0,67Lietuva 0,17 0,33 0,17 0,83 0,67 0,83 0,17 0,17 0,17 0,17 0,17 0,33 0,17 0,67Olandija 0,83 0,83 0,83 0,17 0,17 0,17 0,83 0,17 0,17 0,17 0,17 0,17 0,17 0,17

Portugalija 0,17 0,17 0,33 0,83 0,83 0,67 0,17 0,17 0,17 0,17 0,17 0,17 0,33 0,67Prancūzija 0,83 0,17 0,67 0,17 0,83 0,67 0,17 0,17 0,67 0,17 0,17 0,17 0,17 0,33Rumunija 0,17 0,17 0,17 0,83 0,83 0,83 0,17 0,17 0,17 0,17 0,17 0,17 0,17 0,83Suomija 0,67 0,17 0,33 0,33 0,83 0,67 0,17 0,17 0,33 0,67 0,33 0,17 0,33 0,33

vedija 0,83 0,33 0,67 0,17 0,67 0,33 0,33 0,33 0,67 0,33 0,17 0,17 0,17 0,17Vengrija 0,33 0,33 0,33 0,67 0,67 0,67 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,67Vokietija 0,67 0,67 0,67 0,33 0,33 0,33 0,67 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33

3.6 lentelė. Tarpukario Europos šalių priklausymo neraiškiosioms aibėms ir jų kon&gūracijoms (idealiesiems tipams) reikšmės.

Palyginę kiekvieno konkretaus atvejo priklausymo skirtingiems idealiems tipams reikšmes, ro-

dančias jo poziciją kiekvieno iš 8 vektorinės erdvės kampų atžvilgiu, galime konstatuoti labai svarbų

dalyką - yra tik viena neraiškiųjų aibių kombinacija, kurios kiekvieno atskiro atvejo priklausymo

reikšmė yra didesnė už „0,5“ (3.6 lentelėje tokios reikšmės pajuodintos). Būtent ši reikšmė ir lemia

atvejo tipologinę priklausomybę. Tarp aštuonių idealių tipų yra tik keturi, kurie turi realių (empiriškai

stebimų) atitikmenų, t. y. 3.6 lentelėje tik keturiuose iš aštuonių stulpelių, atspindinčių idealiuosius

tipus, atvejų priklausomybės reikšmes didesnės nei „0,5“. Geometrine prasme tai atspindi vaizdas, kai

atvejai vektorinėje erdvėje yra pasiskirstę netolygiai – visi susitelkę prie keturių iš aštuonių vektorinės

erdvės kampų. Kaip minėta, jie reprezentuoja tuos idealiuosius tipus, kurie turi atvejų su didesne nei

„0,5“ priklausymo reikšme:

turtingos urbanizuotos industrializuotos šalys (šiam tipui (kiek skirtingu laipsniu) atstovauja 1)

Belgija, Čekoslovakija, Didžioji Britanija, Olandija ir Vokietija);

turtingos, neurbanizuotos, bet industrializuotos šalys (Austrija, Prancūzija ir Švedija);2)

turtingos, neurbanizuotos ir neindustrializuotos šalys (Airija, Suomija);3)

neturtingos, neurbanizuotos ir neindustrializuotos šalys (visos likusios).4)

Tokį rezultatą, kad kiekvieną atvejį atitinka tik vienas idealusis tipas (vektorinės erdvės kampas),

kuriam tas atvejis yra artimiausias, užtikrino sprendimas koduojant priklausymo neraiškiosioms

173


aibėms reikšmes nenaudoti „0,5“ („nei priklauso, nei nepriklauso“) priklausymo reikšmės167. Jeigu

tokia reikšmė naudojama ir yra atvejų su tokia priklausymo reikšme, jie neturi vieno ir tik vieno

vektorinės erdvės kampo, kuris būtų jiems pats artimiausias. Kitaip sakant, tas pats atvejis atitinka

daugiau negu vieną idealųjį tipą, kuriam jis priklauso tuo pačiu maksimaliu narystės laipsniu (0,5).

Tai reiškia, kad jo neįmanoma priskirti nė vienam iš šių idealiųjų tipų ir atvejis yra lygiai „pusiauke-

lėje“ tarp jų vektorinėje erdvėje.

Tokių priklausymo reikšmių buvimas duomenyse gali smarkiai sumažinti galutinio neraiškių-

jų aibių analizės rezultato apibrėžtumą, nes kol kas „fs/QCA“ programa atliekant neraiškiųjų aibių

KLA naudojamas „tiesos lentelės algoritmas“ (angl. Truth Table Algorithm)168. Veikdama pagal šį

algoritmą, kompiuterinė programa analizės pradžioje surūšiuoja atvejus pagal jų tipologinę priklau-

somybę idealiesiems atvejams, t. y. pagal tai, kuriam iš idealiųjų tipų jie yra artimiausi. Kitaip sakant,

programa suranda, kuriam iš k matavimų vektorinės erdvės kampų kiekvienas atvejis yra artimiau-

sias. Paskui ji sudaro tiesos lentelę, kurioje yra k eilučių, ir ją toliau apdoroja pagal raiškiųjų aibių

KLA pirminių ir logiškai esminių implikantų paieškos algoritmą. Kiekvieną vektorinės erdvės kampą

atitinka tam tikra sudarytos tiesos lentelės eilutė. Jeigu konkretus atvejis turi priklausymo reikšmę

„0,5“ kuriam nors iš idealių tipų (t. y. yra vienodai nutolęs nuo dviejų ar daugiau vektorinės erdvės

kampų), programa „nebežino“, kuriai iš tiesos lentelės eilučių jį priskirti. Jeigu tokių atvejų vis dėlto

yra, jie papildomai apsunkina nepakankamos stebėjimo įvairovės problemą, su kuria susiduriama ne

tik raiškiųjų, bet ir neraiškiųjų aibių KLA atveju.

Raiškiųjų aibių KLA ta problema iškyla, kai tiesos lentelėje yra tuščių eilučių, nurodančių logiškai

galimus, bet empiriškai nestebimus atvejus. Iš pirmo žvilgsnio neraiškiųjų aibių KLA atveju ši proble-

ma neturėtų kilti, nes kiekvienas atvejis daugiau ar mažiau priklauso visoms neraiškiosioms aibėms

ir jų papildiniams. Būtent todėl nė vienas 3.6 lentelės stulpelis, nurodantis galimas neraiškiųjų aibių

kon*gūracijas, nėra tuščias. Tačiau, kaip minėta, tik 4 iš 8 kon*gūracijų atvejų yra atvejai, kurie tiems

idealiems tipams priklauso didesniu nei „0,5“ laipsniu (t. y. labiau priklauso negu nepriklauso). Kai

programa „fs/QCA“ apdoroja duomenis apie atvejų priklausymą neraiškiųjų aibių kon*gūracijoms,

ji eilutes (stulpelius 3.6 lentelės atveju), nurodančias kon*gūracijas, neturinčias atvejų su didesniu nei

„0,5“ priklausymo laipsniu, laiko „tuščiomis“. Eilutės, kuriose yra atvejų su būtent tokiu (0,5) priklau-

somybės laipsniu, taip pat yra laikomos „tuščiomis“ ir dėl to bendras jų skaičius padidėja.

Sprendžiant tuščių tiesos lentelės eilučių problemą, neraiškiųjų aibių analizėje iškyla ta pati di-

lema, kaip ir raiškiųjų aibių atveju, – apriboti analizę realiai stebimais atvejais ir pasitenkinti kom-

pleksiniu sprendiniu ar leisti programai daryti kontrafaktines prielaidas apie nestebimus atvejus ir

ieškoti glaustojo sprendinio. Kaip minėta antrame skyriuje, glaustasis sprendinys yra trumpiausias

logiškai esminių pirminių implikantų rinkinys (formulė). Pasirinkę pirmąjį (konservatyvųjį) kelią

167 Reikia pažymėti, kad nors originalių kintamųjų transformavimui į priklausymo neraiškiosioms aibėms reikšmes nau-dojant tiesioginio kalibravimo metodą tokią reikšmę nustatyti būtina, matematinė transformavimo funkcija užtikrina, kad atvejai labai retai įgyja priklausymo reikšmes, lygias 0,5.

168 Ankstesnėse „fs/QCA“ programos versijose buvo galima naudoti ir kiek kitokią procedūrą – „priklausymo algoritmą“ (angl. Inclusion Algorithm). Ji, beje, yra aprašyta ir „fs/QCA“ programos vartotojo vadove. Vadovėlio rašymo metu platintoje „fs/QCA“ programos versijoje ji pažymėta kaip kuriama (angl. under construction), todėl apsiribosime ope-racijų, naudojant tiesos lentelės algoritmu pagrįstas procedūras, pristatymu ir aptarimu.

174


galime gauti formulę, kuri nedaug tesiskiria nuo tos, kuri aprašo analizės pradinius duomenis. Raiš-

kiųjų aibių atveju pradinė formulė nurodo tas sąlygų kombinacijas, kurioms priklauso baigmės aibei

priklausantys (teigiami) atvejai, t. y. baigmės aibės ir sąlygų kombinacijų aibių sankirtas. Ieškodami

pirminių, o tarp jų – dar ir logiškai esminių implikantų, ieškome būdo, kaip kuo trumpiau tas sankir-

tas apibūdinti. Neraiškiųjų aibių atveju pradinė formulė parodo, kurie vektorinės erdvės kampai yra

arčiausiai tų atvejų, kurių priklausymo baigmės aibei reikšmės mus domina. Šiuo atveju, ieškodami

pirminių ir logiškai esminių pirminių implikantų, mėginame rasti kuo trumpesnį visuminį tokio tipo

neraiškiųjų aibių kon*gūracijų (tiksliau kon*gūracijų kon*gūracijos) apibūdinimą.

Taigi ieškodami glaustosios formulės, turėsime leisti „fs/QCA“ programai daryti apie nestebimas

kon*gūracijas tam tikras prielaidas, kad būtų gauta kuo trumpesnė sprendinio formulė. Tačiau davę

tokį leidimą, nebūsime apdrausti nuo situacijos, kai, ieškodama glaustojo sprendinio, kuris apima

baigmės aibei veikiau nepriklausančius negu priklausančius atvejus, programa apie neegzistuojančius

atvejus nepadarys prielaidų, kurios prieštarauja padarytoms tada, kai buvo ieškoma glaustojo tei-

giamų baigmės atvejų (t. y. baigmės aibei veikiau priklausančių negu nepriklausančių) aiškinimo169.

Deja, „fs/QCA“ programa nepateikia ataskaitos apie glaustajam sprendiniui rasti darytas kontrafak-

tines prielaidas. Siekiant išvengti prieštaringų prielaidų, galima bandyti „rankomis“ patikrinti, kaip

gaunama galutinio sprendinio formulė keičiasi priklausomai nuo vienokių ar kitokių kontrafaktinių

prielaidų. Jeigu tarp priežastinių sąlygų pavyksta rasti tokių, kurios atitinka būtinos sąlygos apibrė-

žimą (žr. 3.1.5 skyrelį), jos turi būti įtrauktos į pakankamų sąlygų komplekso paieškų tarpinį spren-

dinį.

Apskritai, kalbant apie nepakankamos stebėjimų įvairovės problemos sprendimus neraiškiųjų

aibių KLA atveju, sunku ką nors pridurti prie to, kas buvo pasakyta apie šią problemą, nagrinėjant

raiškiųjų aibių KLA. Įsidėmėtina, kad neraiškiųjų aibių KLA atliekant vadinamuoju tiesos lentelės

metodu stebėjimų (atvejų) nebuvimas (tiesos lentelės eilutės „tuštumas“) reiškia, kad tokia neraiš-

kiųjų priežastinių sąlygų kon*gūracija neturi atvejų, kurie kon*gūracijai priklausytų didesniu nei 0,5

laipsniu. Jeigu turime pakankamai daug atvejų, galime nuspręsti, kad tam, jog tiesos lentelės eilutė

būtų laikoma „netuščia“, turi būti daugiau negu vienas ją atitinkantis, t. y. jai priklausantis didesniu

nei 0,5 laipsniu, atvejis. Kita vertus, atliekant KLA labai retai nagrinėjamas didelis atvejų skaičius

(nors pastaruosiuose darbuose C. Raginas bando išplėsti neraiškiųjų aibių KLA ir į daugelio atvejų

(N) analizės sritį, žr. Ragin, 2008, 11 skyrius), todėl įprastas pasirinkimo variantas, kad tiesos lentelės

eilutė būtų laikoma „netuščia“, yra bent vienas stebimas ją atitinkantis (t. y. jai priklausantis didesniu

nei 0,5 laipsniu) atvejis. Akivaizdu, kad toks variantas yra vienintelis tinkamas ir nagrinėjant demo-

kratijos išlikimo (žlugimo) tarpukario Europoje problemą, nes turime tik 19 atvejų.

Sunkiau yra parinkti nuoseklumo slenkstį, nuo kurio tiesos lentelės eilutė (neraiškiųjų aibių KLA

atliekant vadinamuoju tiesos lentelės metodu) būtų laikoma neprieštaringa. Parinkdami vienokį ar

kitokį variantą bandome spręsti prieštaringų eilučių problemą, kuri labai daug problemų kėlė ir raiš-

kiųjų aibių KLA atveju. Šios problemos sprendimas ne mažiau sunkus (ir svarbus) yra ir nagrinėjant

169 Jeigu taip atsitiktų, vadinasi, priimtos prielaidos prieštarauja viena kitai, o jas pasitelkus gauti glaustieji sprendiniai yra prieštaringi ir dėl to iš esmės niekiniai.

175


neraiškiųjų aibių santykius. Tik čia ji iškyla kiek kitaip, nes pakankamų ir būtinų sąlygų bei tokių

sąlygų nuoseklumo sąvokos neraiškiųjų aibių teorijoje reiškia ne visai tą patį, ką jos reiškia raiškiųjų

aibių atveju.

3.1.5. Neraiškiai pakankamos ir neraiškiai būtinos sąlygos bei jų nuoseklumo ir dangos skaičiavimas

Kaip ir raiškiųjų aibių KLA, taip ir neraiškiųjų aibių analizėje galutinis analizės tikslas yra rasti

loginę formulę, kuri kompaktiškiausiu (koks tik logiškai galimas) pavidalu pavaizduoja pakankamas

tyrėją dominančio reiškinio (baigmės) sąlygas, kurios jo turimų teorinių ir kitokių prielaidų švie-

soje gali būti laikomos jo priežastimi. Prieš atliekant pakankamų baigmės sąlygų analizę, tikslinga

ištirti, ar tyrėją dominanti baigmė neturi būtinų sąlygų. Kitaip jos gali likti apskritai neuž*ksuo-

tos, nes „fs/QCA“ programa, ieškodama logiškai esminių pirminių implikantų, ieško minimalios

formulės, vaizduojančios būtent pakankamas tyrėją dominančios baigmės sąlygas, o būtinas sąlygas

gali ir eliminuoti. Primename, kad ir vieno, ir kito tipo sąlygų analizę reikia atskirai atlikti ir teigia-

mų, ir neigiamų baigmių atvejais, t. y. mūsų aptariamo pavyzdžio apie skirtingą demokratijos likimą

tarpukario Europos šalyse atveju turime atskirai atsakyti ir į klausimą, kurios priežastinės sąlygos

buvo būtinos arba pakankamos jai išlikti, ir į klausimą, kurios priežastinės sąlygos buvo būtinos arba

pakankamos jai žlugti.

Kaip minėta, pačias pakankamos, būtinos bei pakankamos ir būtinos sąlygų sąvokas bene vaiz-

džiausiai paaiškina Veno diagramos (žr. 2.20 paveikslą). Diagramos rodo, kad (raiškiųjų aibių atveju)

X yra pakankama Y sąlyga, jeigu X yra Y poaibis, X yra būtina Y sąlyga, jeigu Y yra X poaibis, o X yra

Y būtina ir pakankama sąlyga, jeigu X ir Y aibės sutampa. Neraiškiųjų aibių atveju nurodyti apibrė-

žimai modi*kuojami taip:

X � yra pakankama Y sąlyga, jeigu visų nagrinėjamų atvejų priklausymo X aibei reikšmė yra

mažesnė arba lygi jų priklausymo Y aibei reikšmei: Xi ≤ Y

i;

X � yra būtina Y sąlyga, jeigu visų nagrinėjamų atvejų priklausymo X aibei reikšmė yra didesnė

arba lygi jų priklausymo Y aibei reikšmei: Xi ≥ Y

i;

X � yra būtina ir pakankama Y sąlyga, jeigu visų nagrinėjamų atvejų priklausymo X aibei reikš-

mė yra lygi jų priklausymo Y aibei reikšmei: Xi = Y

i.

Šiuos santykius taip pat galima pavaizduoti gra*škai (žr. 3.5, 3.6 ir 3.7 paveikslus)170. Tokiuose

gra*kuose paprastai ant X ašies pažymimos atvejų priklausymo sąlygos aibei (X) reikšmės, o ant Y

ašies – jų priklausymo baigmės aibei (Y) reikšmės. Jeigu visus atvejus atitinkantys taškai išsidėsto

tiksliai ant gra*ko įstrižainės, vadinasi, X yra būtina ir pakankama Y sąlyga (žr. 3.5 paveikslą). Jeigu

visus atvejus atitinkantys taškai atsiduria ant gra*ko įstrižainės arba aukščiau jos, tai reiškia, kad

X yra pakankama Y sąlyga (žr. 3.6 paveikslą). O jeigu visus atvejus atitinkantys taškai atsiduria ant

170 Tai galima atlikti ir panaudojant „fs/QCA“ kompiuterinės programos funkciją Graphs → Fuzzy → XY Plot. Plačiau apie tai žr. 3.2.3 skyrelį.

176


gra*ko įstrižainės arba žemiau jos – X yra būtina Y sąlyga (žr. 3.7 paveikslą).

3.5 paveikslas. Būtiną ir pakankamą baigmės Y sąlygą neraiškiųjų aibių KLA vaizduojantis gra&kas.

3.6 paveikslas. Pakankamą baigmės Y sąlygą neraiškiųjų aibių KLA vaizduojantis gra&kas.

177


3.7 paveikslas. Nevisiškai nuoseklią būtiną baigmės Y sąlygą neraiškiųjų aibių KLA vaizduojantis gra&kas.

Realioje tyrimų praktikoje toks „gražus“ vaizdas pasitaiko gana retai. Antai jau ir 3.7 paveiksle

randame du atvejus aukščiau įstrižainės. Tai reiškia, kad susidūrėme su keblumu, kuris yra analo-

giškas „prieštaringų tiesos lentelės eilučių“ problemai raiškiųjų aibių analizėje. Priminsime, kad

raiškiųjų aibių analizėje „prieštaringų tiesos lentelės eilučių“ problema iškyla dviem atvejais.

Kai vienų atvejų, kurių � X reikšmė yra „1“, Y reikšmė yra „1“, o kitų – Y reikšmė yra „0“.

Tokiu atveju raiškiųjų sąlygų (aibių) kon*gūracija stokoja nuoseklumo kaip pakankama

baigmės (Y) aibės sąlyga.

Ir � X negalima laikyti visiškai nuoseklia būtina Y sąlyga, jeigu pasitaiko, kad nors daugumos

atvejų, kurių baigmės kintamojo Y reikšmė yra „1“, X reikšmė yra „1“, bet tarp tų atvejų yra

ir tokių, kurių X reikšmė yra „0“.

Toliau priminsime formules (žr. 2.2.3 skyrelį), pagal kurias atliekant raiškiųjų aibių KLA skai-

čiuojamas loginių išraiškų (formulių ir subformulių) baigmės atžvilgiu nuoseklumas ir bendroji

danga.

Pakankamos sąlygos X nuoseklumas =Skaičius atvejų, kai X ir Y reikšmė yra „1“


Būtinos sąlygos X nuoseklumas =Skaičius atvejų, kai X ir Y reikšmė yra „1“


178


Pakankamos sąlygos X bendroji danga =Skaičius atvejų, kai X ir Y reikšmė yra „1“


Būtinos sąlygos X bendroji danga =Skaičius atvejų, kai X ir Y reikšmė yra „1“


Visi šie matai turi savo analogus neraiškiųjų aibių atveju171. Pakankamos sąlygos X nuoseklu-

mas baigmės Y atžvilgiu (NuoseklumasPS

) skaičiuojamas pagal toliau pateikiamą formulę.

Taikydami šią formulę, vardiklyje susumuojame atvejų priklausymo priežastinei sąlygai (ar jų

kombinacijoms) reikšmes, o skaitiklyje kaip sumos dėmuo kiekvienu atveju imamas mažesnysis iš

dviejų skaičių, iš kurių vienas nurodo to atvejo priklausymo neraiškiajai priežastinės sąlygos (ar

jų kombinacijų) aibei, o kitas – jo priklausymo neraiškiajai baigmės aibei laipsnį. Jeigu visi atvejai

atitinka pakankamos sąlygos apibrėžimą Xi ≤ Y

i, visi mažesnieji skaičiai bus atvejų narystės prie-

žastinės sąlygos aibėje reikšmės. Taigi skaitiklio suma bus lygi vardiklio sumai ir aptiksime, kad

nuoseklumo rodiklis yra lygus vienetui. O jeigu vienas ar daugiau atvejų neatitinka pakankamos

sąlygos apibrėžimo, skaitiklio sumos dėmuo tais atvejais bus jų priklausymo neraiškiajai baigmės

aibei reikšmės. Ir todėl nuoseklumo rodiklis bus mažesnis už vienetą. Čia dar verta atkreipti dėme-

sį į tai, kad (panašiai kaip ir statistinėje analizėje) vienintelis atvejis, kurio priklausymo Y reikšmė

yra gerokai mažesnė už X reikšmę, gali sumažinti nuoseklumo rodiklį labiau negu keli atvejai,

kurių priklausymo Y reikšmės yra tik vos mažesnės už jų priklausymo X reikšmes.

Vertindami būtinos sąlygos X nuoseklumą baigmės Y atžvilgiu (NuoseklumasBS

), naudojame

toliau pateiktą formulę.

Matome, kad būtiną sąlygą nenuoseklią daro tie atvejai, kurie neraiškiajai priežastinės sąlygos

171 Visus šiuos rodiklius (žr. toliau) galima apskaičiuoti ir naudojant „fs/QCA“ programą. Plačiau žr. 3.2.4 ir 3.2.5 skyre-lius.

≥

≤

179


(ar jų kombinacijų) aibei X priklauso mažesniu laipsniu negu baigmės aibei Y, nes pagal būtinos

sąlygos apibrėžimą visi atvejai turi priklausyti X didesniu arba bent jau ne mažesniu laipsniu, negu

jie priklauso Y.

Dirbdami su neraiškiosiomis aibėmis ir analizuodami pakankamas ir būtinas tiriamų

baigmių sąlygas taip pat galime naudoti dangos matus, analogiškus tiems, kuriuos aptarėme

raiškiųjų aibių atveju. Panašumas tas, kad savo formalia sandara pakankamos sąlygos bendrosios

dangos (BendrojiDangaPS

) formulė yra tapati būtinos sąlygos nuoseklumo formulei, o pakankamos

sąlygos nuoseklumo formulė sutampa su būtinos sąlygos bendrosios dangos (BendrojiDangaBS

)

formule (žr. formules toliau).

;

Už šio formalaus panašumo slypi esminiai interpretacijos skirtumai, dėl kurių šių formulių

negalima mechaniškai taikyti. Pakankamos sąlygos bendroji danga tuo didesnė, kuo mažesnis skir-

tumas tarp tiriamų atvejų priklausomybės priežastinei sąlygai (ar jų kombinacijai) X ir baigmei Y

reikšmių. Maksimalų dydį (lygų vienetui) danga pasiekia, kai visų atvejų priklausomybės X ir Y

reikšmės yra lygios, t. y. neraiškioji priežastinė sąlyga (ar jų kombinacija) X yra ne tik pakankama,

bet ir būtina Y sąlyga. Taigi kuo didesnis skirtumas tarp X ir Y reikšmių, tuo mažiau priežastinė

sąlyga (ar jų kombinacija) X paaiškina baigmę Y. Pavyzdžiui, jeigu atvejai α ir β turi tą pačią pri-

klausymo neraiškiajai baigmės aibei Y reikšmę (0,8), tačiau α priklauso neraiškiajai priežastinių

sąlygų aibei X su reikšme 0,4, o β – su reikšme 0,75, vadinasi, galime teigti, kad X kur kas išsamiau

paaiškina β negu α atvejo baigmę. Mat β atveju skirtumas tarp jo priklausymo Y ir priklausymo X

reikšmių tėra 0,05 (0,8 – 0,75), o skirtumas tarp α priklausymo Y ir jo priklausymo X reikšmių yra

0,4 (0,8-0,4). Šis „nepaaiškintas likutis“ yra analogiškas likutinei (nepaaiškintai statistine prasme)

priklausomojo kintamojo variacijai (sklaidai) regresinėje analizėje. Kai X bendroji danga pakan-

kamos sąlygos prasme maža (t. y. ji menkai paaiškina Y), atvejai būna susitelkę kairiajame viršu-

tiniame pakankamų sąlygų paieškos gra*ko kampe, kur jų priklausymo baigmės aibei Y reikšmės

yra didelės, o priklausymo priežastinės sąlygos (ar jų kombinacijų) aibei X – mažos. Taigi net ir

≥

≤

180


esant mažai bendrajai dangai, X gali būti nuosekli Y sąlyga, nes susispietę kairiajame viršutiniame

pakankamų sąlygų paieškos gra*ko kampe atvejai mažiau „rizikuoja“ atsidurti žemiau įstrižainės,

palyginti su tais, kurie yra dešiniajame viršutiniame gra*ko kampe.

Nesunku pastebėti, kad pakankamos sąlygos bendrosios dangos formulę atitinka ir tokie atve-

jai, kurių X > Y. Šiais atvejais X taip pat be likučio (ir net su kaupu) „uždengia“ Y. Tačiau tokių

atvejų narystės baigmės aibėje Y aiškinimas naryste priežastinių sąlygų (ar jų kombinacijų) ai-

bėje X stokoja nuoseklumo, todėl skaičiuoti jų bendrąją dangą yra ne daugiau prasminga, negu

statistinėje analizėje džiaugtis dideliu koreliacijos koe*cientu, kai pati koreliacija nėra statistiškai

reikšminga. Taigi pirma būtina išsiaiškinti, ar X ir Y ryšys yra pakankamai nuoseklus, ir tik po

to skaičiuoti X bendrąją dangą. Ši nuostata galioja ir raiškiųjų, ir neraiškiųjų aibių KLA atvejais,

atliekant tiek pakankamų, tiek būtinų sąlygų analizę. Todėl ir prieš skaičiuojant būtinos priežas-

tinės sąlygos (ar jų kombinacijos) bendrąją dangą būtina išsiaiškinti jos nuoseklumą, nes būtinos

sąlygos bendrosios dangos rodiklį, lygų vienetui, gautume ir tuo atveju, jei visų atvejų priklausymo

X reikšmė būtų mažesnė už priklausymo Y reikšmę, o tai reikštų, kad sąlyga X kaip tik negali būti

laikoma baigmės X būtina neraiškiąja sąlyga. Būtinos sąlygos bendroji danga yra maksimali, kai

nuoseklumo rodikliui esant lygiam „1“, bendrosios dangos rodiklio dydis yra skaičius, artimas

vienetui (pavyzdžiui, intervale nuo „0,8“ iki „1“). Jeigu šis skaičius tampa lygus „1“, X yra jau ne

tik būtina, bet ir pakankama tyrinėjamų atvejų narystės neraiškiojoje aibėje Y sąlyga. Be to, neraiš-

kiosios būtinos sąlygos bendrosios dangos rodiklio reikšmės, artimos vienetui, reiškia, kad X yra

ir netriviali būtina sąlyga172. Ir, atvirkščiai, kuo tos reikšmės artimesnės nuliui, tuo X kaip būtina

Y sąlyga yra trivialesnė. Todėl būtinos neraiškiosios sąlygos bendrosios dangos rodiklį galima in-

terpretuoti ir kaip jos svarbumo matą. Kai atvejų narystė neraiškiojoje aibėje X yra nuosekli, bet

triviali narystės neraiškiojoje aibėje Y būtina sąlyga, dauguma atvejų būna susitelkę dešiniajame

apatiniame būtinų sąlygų paieškos gra*ko kampe, kur jų priklausymo X reikšmės yra aukštos, o

priklausymo Y reikšmės – žemos.

Nuoseklumo ir bendrosios dangos formules galima taikyti tiek nagrinėjant pavienes neraiš-

kiąsias sąlygas, tiek jų kon*gūracijas, kurias sudaro pavienių sąlygų Būlio sandaugos (A × B) arba

sumos (C + ~D) ir net pavienių sąlygų sandaugų sumos (A × B + C × ~D). Nustatydami atvejų

priklausymo tokioms kompleksinėms sąlygoms reikšmes, taikome 3.1.4 skyrelyje aptartas Būlio

operacijų su neraiškiosiomis aibėmis taisykles. Be to, kaip ir raiškiųjų aibių atveju, analizuojant ne-

raiškiųjų aibių santykius, galima suskaičiuoti ne tik neraiškiųjų sąlygų sumos bendrąją, bet ir kie-

kvieno iš jos dėmenų išskirtinę dangą173. Taikoma ta pati formulė kaip ir raiškiųjų aibių atveju174.

Išskirtinė sąlygos X danga = Visuminės visų sąlygų bendrosios dangos rodiklis –Likusių (išskyrus X) sąlygų bendrosios dangos rodiklių suma

Kai nenuoseklios (prieštaringos) tiesos lentelės eilutės pasitaiko raiškiųjų aibių KLA, ten-

172 Kuo skiriasi trivialios ir netrivialios būtinos sąlygos žr. 2.21 paveikslą 2.2.3 skyrelyje.173 Bendroji ir išskirtinė sąlygų danga plačiau aptarta 2.2.3 skyrelyje.174 Šį rodiklį taip pat galima apskaičiuoti naudojant „fs/QCA“ programą, žr. 3.2.5 skyrelį.

181


ka spręsti problemą, ką su jomis daryti: eliminuoti, palikti ar imtis prieštaringumų eliminavimo

veiksmų (įvesti papildomus kintamuosius, nustatyti kitokius sudvireikšminimo slenksčius ir pan.).

Su tokia pat problema susiduriame ir atlikdami neraiškiųjų aibių KLA, naudodami kompiuterinę

programą „fs/QCA“ ir jos „tiesos lentelės algoritmą“ (angl. Truth Table Algorithm). Kaip minėta,

programa palygina kiekvieno atvejo priklausymo kiekvienai iš neraiškiųjų priežastinių sąlygų kon-

*gūracijų reikšmes ir randa tą kon*gūraciją, kuriai jo priklausymo reikšmė yra didžiausia (t. y. jo

idealųjį tipą). Paskui programa gretina kiekvieno atvejo priklausymo priežastinių sąlygų kon*gū-

racijos aibei ir jo priklausymo baigmės aibei reikšmes ir jas apibendrina pagal pirmiau pateiktą

pakankamos sąlygos nuoseklumo formulę, o tiesos lentelėje nurodo tos kon*gūracijos (eilutės)

nuoseklumo rodiklio reikšmę. Ta pati procedūra taikoma ir tiesos lentelės eilutėms (kon*gūraci-

joms), neturinčioms atvejų, kurių priklausymo joms reikšmės yra didesnės nei kitose eilutėse (pa-

vyzdžiui, žr. 3.6 lentelės „Tui“, „tUI“, „tUi“ ir „tuI“ stulpelius). Todėl paradoksaliai neraiškiųjų

aibių santykių pagrindu sudarytoje tiesos lentelėje nurodomos ir „tuščių“ jos eilučių nuoseklumo

reikšmės.

Skirtingai nuo raiškiųjų aibių KLA (ir tai yra esminis skirtumas, kurį būtina įsidėmėti), neraiš-

kiųjų aibių analizėje, atliekamoje naudojant tiesos lentelės algoritmą, baigmės kintamojo

reikšmė „1“ tiesos lentelėje reiškia ne tai, kad „baigmė yra“, o tai, kad „ši priežastinių sąlygų

kombinacija yra pakankamai nuosekli pakankama baigmės Y sąlyga“ (Schneider ir Wagemann,

2007, 223). Šis sakinys reiškia arba tai, kad visų atvejų priklausymo priežastinių neraiškiųjų sąlygų

kon*gūracijai reikšmės yra mažesnės už jų priklausymo baigmės neraiškiajai aibei reikšmes (kai

kon*gūracija yra visiškai nuosekli baigmės atžvilgiu, jos nuoseklumo rodiklio reikšmė lygi „1“),

arba tai, kad nėra daug atvejų, kurių priklausymo neraiškiajai priežastinių sąlygų kon*gūracijai

reikšmės būtų gerokai didesnės už jų priklausymo neraiškiajai baigmės aibei reikšmes, arba tai, kad

nors tokių atvejų yra nemažai, bet jų priklausymo neraiškiajai priežastinių sąlygų aibei reikšmės

yra labai nedaug didesnės už jų priklausymo neraiškiajai baigmės aibei reikšmes175.

Šioje vietoje būtina pabandyti išsiaiškinti, ką reiškia žodžiai „pakankamai nuosekli“, t. y. kokia

priežastinių sąlygų kon*gūracijos nuoseklumo rodiklio reikšmė yra pakankamai didelė, kad tą

kon*gūraciją (tiesos lentelės eilutę ar vektorių erdvės kampą) pripažintume pakankama176 neraiš-

kiąja mus dominančios baigmės sąlyga.

Šią problemą galima spręsti įtraukiant į KLA procedūras kai kuriuos kiekybinės (statistinės)

metodologijos elementus (Ragin, 1999; Ragin, 2000, 109–115). Pirmasis iš tokių sprendimo būdų

susijęs su matavimo paklaidomis, kurių neišvengiamai pasitaiko nustatant atvejų priklausymo ir

raiškiosioms, ir neraiškiosioms aibėms reikšmes. Tai savaime suprantama kiekybinio (statistinio)

tyrimo kontekste, kur išvados paprastai galioja tik tam tikruose pasikliautinuosiuose intervaluo-

175 Dar kartą primename, kad vienintelis nukrypstantis atvejis su didele priklausymo priežastinių sąlygų kon*gūracijai reikšme, bet maža priklausymo baigmės aibei reikšme gali sumažinti tiesos lentelės eilutės nuoseklumo rodiklį kur kas daugiau nei keli atvejai, kurių priklausymo priežastinių sąlygų kon*gūracijai reikšmės tėra vos didesnės nei jų priklau-symo baigmės neraiškiajai aibei reikšmės.

176 Arba būtina, jeigu atliekame neraiškiųjų aibių būtinų sąlygų analizę.

182


se ir su tam tikra klaidingos išvados (ne)padarymo tikimybe. Pavyzdžiui, kai atmetame nulinę

hipotezę esant 0,05 statistinio reikšmingumo lygmeniui, žinome, kad pakartotinai atlikdami to-

kius pačius matavimus ir skaičiavimus ne daugiau kaip penkiais procentais atvejų klaidingai

atmesime teisingą nulinę hipotezę. Galima analogišką prielaidą daryti ir apie neraiškiąsias aibes.

Pavyzdžiui, kad 5, 7 ar 10 proc. atvejų priklausymo tam tikrai neraiškiajai aibei reikšmės yra

nustatomos klaidingai.177 Kuo daugiau atvejų tyrėjas nagrinėja, tuo paviršutiniškesnis jo nusi-

manymas apie kiekvieną iš jų ir tuo didesnė tokio tipo klaidų tikimybė.

Kalbant konkrečiau, statistinės metodologijos elementus į KLA (ir raiškiųjų, ir neraiškių-

jų aibių) galima įtraukti, nustatant tam tikrą etaloninę proporciją (angl. benchmark proporti-

on), kokia turi būti mažiausia atvejų su baigmės kintamojo reikšme „1“ (arba „0“, jei atliekame

neigiamų baigmių analizę) santykinė dalis tarp visų priklausančių duotai priežastinių sąlygų

kon*gūracijai atvejų, kad visiems tos kon*gūracijos atvejams galėtume priskirti baigmės kinta-

mojo reikšmę, lygią „1“ (pavyzdžiui, galime reikalauti, kad mažiausiai 90 proc. stebimų atvejų,

atitinkančių tam tikrą priežastinių sąlygų kon*gūraciją, turėtų baigmės reikšmę „1“). Bandant

nustatyti, ar konkrečiu atveju nagrinėjama reikiamą baigmės reikšmę („0“ ar „1“) turinčių stebi-

mų atvejų proporcija atitinka nustatytąją (pavyzdžiui, 95 proc.), galima panaudoti vieną iš stan-

dartinių stebėtos proporcijos lygybės skaičiui statistinio reikšmingumo testų (pavyzdžiui, z arba

binominį testą, žr. Čekanavičius ir Murauskas 2000, 3.5 ir 3.6 skyrius), pasirenkant griežtesnį

(α = 0,01) arba ne tokį griežtą (α = 0,05) statistinio reikšmingumo lygmenį. Jeigu eilutė (prie-

žastinių sąlygų kon*gūracija) turi tiek atvejų su baigmės kintamuoju „1“ (arba „0“, jei atlieka-

me neigiamų baigmių analizę), kad jų lyginamoji dalis bendroje tai eilutei priklausančių atvejų

aibėje yra statistiškai reikšmingai didesnė nei etaloninė proporcija, vadinasi, galime visų tokiai

prieštaringai (nenuosekliai) eilutei priklausančių atvejų baigmės kintamąjį (arba priklausymo

neraiškiajai baigmės aibei laipsnį) koduoti „1“. Akivaizdu, kad šis prieštaringų (nenuoseklių) ei-

lučių problemos sprendimas gali būti taikomas tik tada, kai turime pakankamai daug atvejų. Ki-

taip išvada, kad tam tikrai priežastinių sąlygų kon*gūracijai priklausančių ir reikiamą baigmės

reikšmę turinčių atvejų skaičius atitinka etaloninę proporciją, nebus statistiškai reikšminga.

Deja, tai neišsprendžia prieštaringų tiesos lentelės eilučių problemos iš esmės, nes kai atvejų

turime pakankamai daug, jų analizei galime taikyti įprastinius statistinius metodus, o kai jų

pastarajai analizei atlikti yra per mažai (ir būtent tada, kai KLA gali pademonstruoti savo pri-

valumus), etaloninės proporcijos sprendimas iš principo neveikia. Pavyzdžiui, jis akivaizdžiai

netinka, analizuojant demokratijos išlikimo (žlugimo) tarpukario Europoje sąlygas: turint tik

19 atvejų tenka dirbti tik su šešiomis raiškiųjų (arba neraiškiųjų) aibių priežastinių sąlygų kon-

*gūracijomis. Juk, būdami nuoseklūs, etaloninės proporcijos kriterijų turėtume taikyti visoms,

177 Tokią pat prielaidą galima daryti ir sprendžiant prieštaringų tiesos lentelės eilučių problemą raiškiųjų aibių analizėje. Kuo daugiau atvejų, tuo labiau tikėtina, kad suklysime, spręsdami apie jų priklausymą ar nepriklausymą konkrečiai raiškiajai aibei.

183


taip pat ir neprieštaringoms tiesos lentelės eilutėms (priežastinių sąlygų kon*gūracijoms). Kad

ir kaip paradoksaliai skambėtų, tačiau jeigu tokioje eilutėje mažai atvejų, ji gali neišlaikyti sta-

tistinio reikšmingumo testo. Pavyzdžiui, jeigu pasirinktume etaloninę proporciją, lygią „0,8“, su

statistinio reikšmingumo lygmeniu α = 0,01, eilutė, apimanti 10 atvejų, kurie visi turi baigmės

reikšmę „1“ (nė vieno atvejo su reikšme „0“ nėra), hipotezės apie proporciją testo neišlaikytų.

Net jeigu etaloninę proporciją sumažintume iki „0,65“, o reikšmingumo lygmenį α padidin-

tume iki „0,05“, nesant nė vieno atvejo su baigmės reikšme „0“, reikėtų net 7 atvejų, turinčių

baigmės reikšmę „1“, kad stebimą priežastinių sąlygų kon*gūraciją galėtume pripažinti pakan-

kama baigmės Y sąlyga. Turbūt dėl šių keblumų naujausiuose darbuose C. Raginas jau vengia

šių statistinių KLA papildinių178.

Kita C. Ragino rekomendacija sprendžiant prieštaringų tiesos lentelės eilučių (priežastinių

sąlygų kon*gūracijų) problemą (tikriausiai inspiruota pasikliautinųjų intervalų idėjos statisti-

koje) – daryti prielaidą, kad kiekvieno atvejo priklausymo konkrečiai neraiškiajai aibei reikšmė

yra nustatyta su ±n paklaida. Pavyzdžiui, nustatę tokią paklaidą kaip „0,1“, galėtume atvejus,

kurių priklausymo neraiškiajai priežastinių sąlygų kon*gūracijai laipsnis nėra didesnis už jų

priklausymo neraiškiajai baigmės aibei reikšmės daugiau nei „0,1“ punkto, laikyti vis dar atitin-

kančiais pakankamos baigmės sąlygos apibrėžimą, t. y. nemažinančiais tos kon*gūracijos nuo-

seklumo rodiklio. Taigi šiuo atveju pasikeičia ir pats pakankamos sąlygos apibrėžimas: X yra

pakankama Y sąlyga, jeigu visų nagrinėjamų atvejų priklausymo X ir Y aibėms reikšmės tenkina

sąlygą Xi – 0,1 ≤ Y

i. Jeigu X tenkina pakankamos sąlygos kriterijų su tokia „nuolaida“, ji gali būti

laikoma „beveik pakankama baigmės Y sąlyga“. Analogišką paklaidą galima pritaikyti ir būtinų

sąlygų atžvilgiu. Taigi jei atvejo priklausymo neraiškiajai baigmės aibei Y laipsnis nėra didesnis

daugiau kaip 0,1 punkto už jo priklausymo neraiškiajai priežastinių sąlygų kon*gūracijos aibei

X reikšmę, galime laikyti, kad tas atvejis vis dar atitinka būtinos sąlygos apibrėžimą. Šiuo atveju

būtinos sąlygos apibrėžimą modi*kuojame taip: X yra būtina Y sąlyga, jeigu visų nagrinėjamų

atvejų priklausymo X ir Y aibėms reikšmės tenkina sąlygą Xi + 0,1 ≥ Y

i. Vėlgi, jeigu Y tenkina

pakankamos sąlygos kriterijų su tokia „nuolaida“, ji gali būti laikoma „beveik būtina baigmės Y

sąlyga“. Pakankamų sąlygų paieškos atveju tokios paklaidos įvedimą gra*škai atspindėtų pakan-

kamų sąlygų paieškos gra*ko įstrižainės perkėlimas į apačią (žr. 3.8 paveikslo „a“ dalį), o būtinų

sąlygų paieškos atveju tokios paklaidos įvedimą gra*škai atspindėtų būtinų sąlygų paieškos gra-

*ko įstrižainės pastūmėjimas į viršų (žr. 3.8 paveikslo „b“ dalį)179.

178 Statistiniai elementai buvo įtraukti į ankstesnėje „fs/QCA“ programos versijoje įgyvendintą „priklausymo algoritmą“ (angl. Inclusion Algorithm) funkcijų komplekse. Tikėtina priežastis, dėl kurios C. Raginas šią procedūrą suspendavo (dabartinėje versijoje jis pažymėtas kaip tebekuriamas...), yra būtent sprendimas minėtų statistinės metodologijos ele-mentų nebenaudoti.

179 Nesunku įsivaizduoti, kaip toks gra*kas turėtų atrodyti ieškant „beveik būtinų ir pakankamų sąlygų“.

184


a) b)

3.8 paveikslas. Beveik pakankamą (a) ir beveik būtiną (b) baigmės Y sąlygą neraiškiųjų aibių KLA vaizduojantys gra&kai.

Pagaliau, sprendžiant prieštaringų tiesos lentelės eilučių (priežastinių sąlygų kon*gūracijų) pro-

blemą, galima tiesiog „iš akies“ pasirinkti tam tikrą slenkstinį artimą vienetui nuoseklumo rodiklio

dydį, už kurį didesnę nuoseklumo reikšmę turinčios priežastinių sąlygų kon*gūracijos gali būti lai-

komos pakankamai nuosekliomis baigmės Y pakankamomis sąlygomis. Pavyzdžiui, „fs/QCA“ pro-

gramoje iš anksto nustatytas nuoseklumo slenkstis yra „0,8“, o C. Schneideris ir C. Wagemannas

rekomenduoja, kad šis slenkstis neturėtų būti žemesnis nei „0,75“ (Schneider ir Wagemann, 2007,

222). Tačiau skirtingai nuo kiekybinės statistinės analizės, kur jau egzistuoja tradiciškai nusistovėję

statistinio reikšmingumo (kurio KLA analogas ir yra nuoseklumas) lygmenys (0,05, 0,01 ir 0,001),

tokių standartų įvedimas į KLA nebūtų tikslingas dėl jos orientacijos ne į kintamuosius, o į atvejus.

KLA praktikoje reikėtų naudoti ne vieną ir tą patį „standartinį“ nuoseklumo lygmenį, o pasi-

rinkti jį tokį, koks labiausiai tiktų analizuojamiems atvejams ir konkretaus tyrimo situacijai. Taigi

siekiant parinkti racionalų nuoseklumo slenkstį, sudarius neraiškiųjų aibių analizės tiesos lentelę,

reikėtų ją patyrinėti ir pažiūrėti, ar nėra taip, kad „netuščias“ jos eilutes vieną nuo kitos skirtų „pro-

peršos“ – labai vienas nuo kito besiskiriantys nuoseklumo dydžiai. Mūsų nagrinėjamame pavyzdyje

yra trys eilutės su gana didelėmis nuoseklumo rodiklio reikšmėmis (žr. 3.2.5 skyrelį). Pirmoji nurodo

turtingų, urbanizuotų, industrializuotų šalių su raštingais gyventojais ir stabiliomis vyriausybėmis

idealųjį tipą (nuoseklumo reikšmė „0,898“), antroji – turtingų šalių su raštingais gyventojais ir sta-

biliomis vyriausybėmis, kurios nebuvo industrializuotos ir urbanizuotos, idealųjį tipą (nuoseklumo

reikšmė „0,803“), trečioji – turtingų, industrializuotų šalių su raštingais gyventojais ir stabiliomis vy-

riausybėmis, kurios nebuvo urbanizuotos, idealųjį tipą (nuoseklumo reikšmė „0,690“). Toliau pagal

nuoseklumo rodiklio reikšmių dydį randame neturtingų, neurbanizuotų, neindustrializuotų šalys

su raštingais gyventojais ir stabiliomis vyriausybėmis idealųjį tipą (0,528). Paskutinių dviejų eilučių

nuoseklumo reikšmių skirtumas (0,690 – 0,528 = 0,162) yra kur kas didesnis, palyginti jį su tuo, kuris

185


skiria trečiąją nuo antrosios (0,803 – 0,690 = 0,113) ar pirmąją nuo antrosios (0,898 – 0,803 = 0,095).

Todėl nuoseklumo slenksčiu galima pasirinkti dydį, kuris yra kiek mažesnis už 0,69 (pavyzdžiui,

0,67), nors toks dydis ir ganėtinai mažas, palyginti su iš anksto nustatytuoju „fs/QCA“ programoje

(0,80).

Kadangi kompiuterizuotą KLA atlikti galima greitai ir gana paprastai, siūlome išmėginti kelis al-

ternatyvius nuoseklumo slenksčius ir pažiūrėti, kiek gauti rezultatai yra atsparūs (angl. robust) vieno-

kio ar kitokio minimalaus priežastinių sąlygų kon*gūracijų nuoseklumo lygmens pasirinkimo atve-

ju. Kaip ir statistinėje analizėje, verta atkreipti dėmesį į „neklusnius“ ar labai nukrypstančius atvejus,

kurie ypač smarkiai „gadina“ eilučių (priežastinių sąlygų kon*gūracijų) nuoseklumo rodiklius, ir

pasidomėti, ar nustatant jų priklausymo neraiškiosioms aibėms laipsnius nebuvo padaryta klaidų.

Baigdami šį poskyrį ir neraiškiųjų aibių KLA loginių pagrindų dėstymą pateikiame neraiškiųjų

aibių KLA atlikimo veiksmų seką (panašiai, kaip tą darėme ir raiškiųjų aibių KLA atveju), kurią gali-

ma vadinti neraiškiųjų aibių KLA algoritmu (sudaryta remiantis Ragin, 1987, 113–118; Ragin, 2000,

122–130; Ragin, 2004; Rihoux ir Ragin, 2009; Schneider ir Wagemann, 2007; ir kt.).


kami tiriamo reiškinio (kurį atspindi baigmės kintamasis) atvejai (palyginami ir atspindintys

pakankamą jo įvairovę).

Atliekama išsami tiriamų atvejų analizė, kad tyrėjas turėtų gilų ir visapusišką supratimą apie 2.

juos. Atliekant atvejų analizę gali tekti pakoreguoti ir atrinktų atvejų aibę, kokia ji buvo atrink-

ta pagal pirmąjį punktą.

Kruopščiai atrenkamos tiriamą reiškinį potencialiai paaiškinančios sąlygos. Atrenkant sąlygas 3.

remiamasi teorinėmis ir empirinėmis žiniomis, tačiau sąlygų neturėtų būti per daug – tik

esminės.

Surenkami duomenys ir sudaroma originalių kintamųjų lentelė, kurioje kintamųjų (stulpelių) 4.

reikšmės dar nėra perkoduotos pagal neraiškiųjų aibių kanonus180.

Sudaromos teoriškai ir empiriškai pagrįstos priežastinių sąlygų kintamųjų perkodavimo pagal 5.

neraiškiųjų aibių kanonus taisyklės. Svarbu, kad šios taisyklės būtų pagrįstos realiomis žinio-

mis ir išmanymu, o ne kokiais nors techniniais kriterijais. Duomenų lentelėje (matricoje), kuri

bus naudojama atliekant neraiškiųjų aibių KLA, eilutės turi atitikti atvejus, o stulpeliai sąlygas

ir (paskutinysis) baigmę181. Turint originalią duomenų lentelę su intervalų ar santykių skalės

kintamaisiais, patartina perkodavimui naudoti „fs/QCA“ programos tiesioginio kalibravimo

funkciją (žr. 3.1.3 ir 3.2.1 skyrelius).

Neraiškiųjų aibių duomenų lentelės (matricos) pagrindu sukuriama tiesos lentelė6. 182, kurios

180 Būtina pateikti šią lentelę bet kokios rimtesnės analizės atveju, t. y. rengiant straipsnį, ataskaitą ar pristatymą.181 Duomenų įrašai turi būti realieji skaičiai nuo 0 iki 1. Patartina apsiriboti dviem reikšmėmis po kablelio, tikslesnes

reikšmes apvalinant.182 Atkreipiame dėmesį, kad šis neraiškiųjų aibių KLA atlikimo algoritmas susietas su „fs/QCA“ programoje įgyvendintu

„tiesos lentelių algoritmu“, kurį pasitelkus ir atliekama neraiškiųjų aibių KLA.

186


eilutės atitinka 2k kampus k matavimų (kai k yra priežastinių sąlygų skaičius) vektorinėje

erdvėje (žr. 3.1.4).

Šioje vektorinėje erdvėje pirmiausia reikia nustatyti, kurie ir kiek atvejų daugiau priklauso 7.

negu nepriklauso (priklausymo reikšmė > 0,5) kiekvienam iš jos kampų. Priežastinių sąlygų

kon*gūracijos su nulinėmis atvejų skaičiaus reikšmėmis yra natūralios kandidatės būti elimi-

nuotos iš analizės. Be to, priežastinių sąlygų kon*gūracijos, kurios turi nedaug atvejų, taip pat

yra kandidatės nepatekti į analizę, ypač tada, kai atvejų skaičius yra didelis (daugiau nei 30).

Toliau reikia nustatyti8. , koks yra priežastinių sąlygų kon*gūracijų nuoseklumas pakankamos

sąlygos nagrinėjamai baigmei (teigiamai arba neigiamai) prasme. Nuoseklumo rodiklio reikš-

mės, artimos vienetui, reiškia, kad didžiosios daugumos atvejų (arba visų, kai rodiklis lygus

„1“) priklausymo neraiškiajai priežastinių sąlygų kon*gūracijos aibei laipsnis yra mažesnis nei

priklausymo mus dominančiai neraiškiajai baigmės aibei laipsnis. Taigi ta priežastinių sąlygų

kon*gūracija yra nagrinėjamos baigmės aibės poaibis (arba kitaip tariant, pakankama sąlyga).

Reikšmingai mažesnės nei vienetas nuoseklumo reikšmės parodo, kad egzistuoja atvejų, ku-

rių priklausymo neraiškiajai priežastinių sąlygų kon*gūracijos aibei laipsnis yra didesnis nei

priklausymo mus dominančiai neraiškiajai baigmės aibei laipsnis. Taigi tokios kon*gūracijos

turi būti eliminuotos iš analizės kaip prieštaringos. Rekomenduojama eliminuoti iš analizės

tas kon*gūracijas, kurių nuoseklumas mažesnis nei „0,75“183. Geriausia yra nustatyti kelias

tokias slenkstines reikšmes ir atlikus analitinius veiksmus palyginti gautus rezultatus184.

Šiais kriterijais remiantis, sudaroma galutinė neprieštaringa (arba mažai prieštaringa) raiškių-9.

jų aibių tipo tiesos lentelė.

Atliekamas standartinis priežastinių sąlygų kon*gūracijų Būlio minimizacijos algoritmas, 10.

kuriame vadovaujamasi Būlio algebra ir keletu taisyklių, kurios buvo aprašytos antrojoje

knygos dalyje. Gautas rezultatas yra vadinamieji pirminiai implikantai, kurie savyje talpina

(implikuoja) visas sudėtingesnio formato originalias priežastinių sąlygų kon*gūracijas. Kaip

ir raiškiųjų aibių KLA atveju, būtina atlikti mažiausiai keturias originalių priežastinių sąlygų

kon*gūracijų Būlio minimizacijos procedūras: teigiamų baigmių, kai neįtraukiami logiškai

galimi, bet nestebimi atvejai ir kai jie įtraukiami, bei neigiamų baigmių, kai neįtraukiami lo-

giškai galimi, bet nestebimi atvejai ir kai jie įtraukiami.

Iš pirminių implikantų (naudojantis pirminių implikantų lentele) galima atrinkti tik tuos, ku-11.

rie yra logiškai esminiai.

Atliekama visų priežastinių sąlygų būtinumo teigiamoms ir neigiamoms baigmėms analizė. 12.

183 Tiesa, kaip minėta, minimalaus nuoseklumo rodiklio dydžio parinkimas turi būti pagrįstas aiškiais kriterijais, o ne mechaniškai taikomas visais atvejais.

184 Kita vertus tokias kon*gūracijas, kaip ir raiškiųjų aibių KLA atveju, galima pabandyti sutvarkyti taip, kad jos nebebūtų prieštaringos. Tai galima padaryti arba labiau įsigilinant į tiriamus atvejus ir modi*kuojant jų priklausomybės nagri-nėjamoms priežastinių sąlygų ir (arba) baigmės aibėms reikšmes, arba įvedant papildomų priežastinių sąlygų, kurios potencialiai turi priežastinį ryšį su baigme (plačiau žr. Ragin, 1987, 113–118; Ragin, 2000, 122–130; Rihoux ir Ragin, 2009, 48–56).

187

3.2. Neraiškiųjų aibių KLA su programine įranga „fs/QCA“

Aptikus būtinas sąlygas su dideliu nuoseklumo rodikliu (0,95 ir daugiau), jos įtraukiamos į

tarpinį sprendinį.



nestebimi atvejai), ypatingą dėmesį skiriant toms, kurios, tyrėjo turimomis žiniomis, yra ma-

žai tikėtinos arba prieštaringos (t. y. tokios, kai tiems patiems empiriškai nestebimiems atve-

jams buvo priskirtos ir teigiamos, ir neigiamos baigmės reikšmės).

Gauti sprendiniai (priežastinių sąlygų kon*gūracijos, paaiškinančios tam tikrą baigmę) apta-14.

riami grįžtant prie teorinės ir atvejų analizės. Nereikėtų skubėti teigti priežastinio ryšio, nes

atliekant neraiškiųjų aibių KLA nustatoma tik tai, kad tam tikros sąlygų kon*gūracijos susiju-

sios su tam tikromis baigmėmis. Taigi ji negali atstoti priežastinės gauto rezultato interpreta-

cijos, kuri turi remtis tam tikromis prielaidomis ir teorijomis. Šiuo atžvilgiu tyrėjo probleminė

situacija iš esmės nesiskiria nuo tos, su kuria jis susiduria, atlikdamas statistinę analizę, t. y.

kai statistinis ryšys (kintamųjų reikšmių kovariacija) pats savaime dar nereiškia priežastinio

ryšio. Be to, interpretuojant gautus sprendinius nederėtų pamiršti ir to, kad neraiškiųjų aibių

KLA yra priežastinių sąlygų kon*gūracijų paieškos metodika, taigi iš galutinio sprendinio

negalima paimti vienos kurios nors sąlygos ir jos nagrinėti atskirai. Šiuo atžvilgiu neraiškiųjų

aibių KLA skiriasi nuo statistinės analizės, kur tyrėją dažniausiai domina pavienio kintamojo

grynasis priežastinis poveikis (angl. net e8ect) (Ragin, 2008, 10 ir 11 skyrius).

Kiekvienos Būlio minimizacijos (iš keturių logiškai galimų) atveju gauti sprendiniai turi būti 15.

aptarti kiekvienas atskirai ir, jei vienas kuris nors yra pasirenkamas kaip geriausias, toks pasi-

rinkimas turi būti pagrindžiamas.

Prie kiekvienos sprendinio formulės turi būti pateikiami pakankamų ir būtinų priežastinių 16.

(jei tokių esama) sąlygų nuoseklumo bei dangos rodikliai.

Pateikiant rezultatus reikia panaudoti galimybes juos vaizduot17. i gra*škai. Taip pat svarbu teks-

tinius ir skaitinius rezultatus pateikti kuo sistemiškiau, informatyviau ir patraukliau.


Šiame poskyryje pateikiami pavyzdžiai ir nurodomi veiksmai, kaip atlikti neraiškiųjų ai-

bių KLA naudojantis „fs/QCA“ kompiuterine programa. Kadangi mūsų pagrindinis tikslas –

pademonstruoti, kaip praktiškai veikia programa, rezultatų interpretacija bus minimali. Kaip

minėta, „fs/QCA“ programoje neraiškiųjų aibių KLA iš principo galima atlikti dviem metodais:

naujuoju „tiesos lentelių“ (programos duomenų lango (Data Sheet) meniu pasirenkant Analyze →

188


Fuzzy Sets → Truth Table Algorithm) ir senuoju „priklausymo“185 (programos duomenų lango

(Data Sheet) meniu pasirenkant Analyze → Crisp Sets → Inclusion Algorithm). Kadangi vado-

vėlio rašymo metu platinamoje „fs/QCA“ programos versijoje neraiškiųjų aibių KLA buvo

galima atlikti tik pirmuoju metodu, antrojo toliau ir neaptarinėsime.

Pateikdami neraiškiųjų aibių KLA atlikimo „fs/QCA“ programa pavyzdžius naudosime duome-

nis faile Demokratija.naKLA.TNA.SuOr.csv, kurį galite parsisiųsti iš vadovėliui skirtos tinklavietės

(www.vaidasmo.lt/KLA)186. Demonstruojant analizės veiksmus bus naudojami duomenys, gauti

tiesioginio kalibravimo būdu transformavus originalius kiekybinius duomenis į atvejų priklausy-

mo tolydžioms neraiškiosioms aibėms reikšmes. Skaitytojams rekomenduojame visas aptariamas

analitines operacijas pakartoti su duomenims faile Demokratija.naKLA.NNA.csv187, kuriame ori-

ginalūs duomenys perkoduoti į narystės šešių ir keturių reikšmių neraiškiosiose aibėse laipsnius.

Tiesa, prieš pateikdami neraiškiųjų aibių KLA atlikimo pavyzdžius, pirmiausia pademonstruosime,

kaip atlikti kai kuriuos prieš Būlio minimizaciją – neraiškiųjų aibių KLA esminį algoritmą – dažnai

reikalingus (arba naudingus) atlikti veiksmus.

3.2.1. Originalių kintamųjų transformavimas tiesioginio kalibravimo būdu

Kaip minėta, originalių kiekybinių kintamųjų transformaciją tiesioginio kalibravimo būdu

geriausia atlikti, pasinaudojant specialia „fs/QCA“ programos kintamųjų perkodavimo funkcija

calibrate(,,,). Nors faile, kurį naudosime demonstruodami analitinius veiksmus, originalių kintamų-

jų transformacijos jau atliktos, parodysime, kaip tai atlikti patiems, ir transformuosime kintamojo

„BNP vienam gyventojui“ („bnpcc“) reikšmes į priklausomybės neraiškiajai turtingų tarpukario

Europos šalių aibei („�urtingos“) reikšmes. Taigi atidarykite duomenų failą Demokratija.naKLA.

TNA.SuOr.csv pagrindiniame programos meniu pasirinkdami File → Open → Data ir duomenų

lango (Data Sheet) meniu pasirinkite Variables → Compute. Atsidariusio kintamųjų reikšmių per-skaičiavimo lango (Compute Variable, toliau žr. 3.9 paveikslą) laukelyje Target Variable reikia įrašyti naujo kintamojo (konstruojamos neraiškiosios aibės) pavadinimą (mūsų atveju įrašome „�urtingos“, žr. 3.9 paveikslo „a“ dalį). Dešinėje esančio Functions langelio funkcijų sąraše pažymime įrašą calibrate(x,n1,n2,n3) ir paspaudžiame viršuje esančią vertikalią rodyklę (žr. 3.9 paveikslo „a“ dalį). Tada laukelyje Expression atsiranda įrašas calibrate(,,,). Toliau pelės žymeklį nuvedame į kairę nuo pirmojo kablelio skliaustuose, kairėje esančiame langelyje Variables pažymime norimą transfor-muoti kintamąjį (mūsų atveju tai kintamasis „bnpcc“) ir paspaudžiame viršuje esančią vertikalią rodyklę (žr. 3.9 paveikslo „b“ dalį). Paskui vieną po kitos įrašome kableliu atskirtas transformuoja-

185 Šis algoritmas atitinka tą, kuris buvo pristatytas C. Ragino monogra*joje, kur jis pirmą kartą sistemingai išdėstė meto-dologinius ir loginius neraiškiųjų aibių KLA pagrindus (Ragin, 2000). Terminas „priklausymas“ (angl. inclusion) šiuo atveju reiškia poaibio priklausymą aibei, nes, atliekant priežastinių sąlygų paieškos procedūras neraiškiųjų aibių KLA, bandoma nustatyti, ar priežastinių sąlygų kombinacijos aibė yra tam tikros baigmės aibės poaibis (tada nustatoma, kad priežastinių sąlygų kombinacija yra pakankama baigmės sąlyga), ar, atvirkščiai, tam tikros baigmės aibė yra priežastinių sąlygų kombinacijos aibės poaibis (tada nustatoma, kad priežastinių sąlygų kombinacija yra būtina baigmės sąlyga).

186 Duomenis taip pat galima rasti ir Lietuvos HSM duomenų archyvo (LiDA) kataloge (archive.lidata.eu/webview). Šia-me faile yra ir originalūs kintamieji, kurie tiesioginio kalibravimo metodu buvo transformuoti į atitinkamas tolydžias neraiškiąsias aibes.

187 Šį failą taip pat galite parsisiųsti iš vadovėliui skirtos tinklavietės (www.vaidasmo.lt/KLA) bei Lietuvos HSM duomenų archyvo (LiDA) katalogo (archive.lidata.eu/webview).

189


mo kintamojo slenkstines reikšmes (pradėdami visiško priklausymo ir baigiant visiško nepriklau-symo konstruojamai neraiškiajai aibei slenkstine reikšme) calibrate(bnpcc,900,550,400) ir spau-džiame mygtuką OK.

a) b)

3.9 paveikslas. Priklausymo neraiškiosioms aibėms reikšmių tiesioginio kalibravimo funkcija programoje „fs/QCA“.

Duomenų lange (Data Sheet) atsiranda naujai sukurto kintamojo „�urtingos“ stulpelis, kuria-

me surašytos visų šalių priklausomybės turtingų tarpukario Europos šalių neraiškiajai aibei reikš-

mės. Visos reikšmės turi būti lygios esančioms stulpelyje „�urting“. Atliekant savarankišką analizę

tokią pačią operaciją reikia atlikti su visais transformuojamais priežastinių sąlygų kintamaisiais

ir su baigmės kintamuoju. Atlikus transformacijas galima originalius kintamuosius iš duomenų

rinkinio pašalinti (žr. 2.2.2 skyrelį) ir palikti tik naujai sukurtus kintamuosius, nurodančius atvejų

narystės tolydžiose neraiškiosiose aibėse reikšmes.

3.2.2. Loginės operacijos su neraiškiųjų aibių kintamaisiais

Kaip minėta 3.1.4 skyrelyje, su neraiškiosiomis aibėmis galima atlikti tas pačias Būlio al-

gebros ar jas atitinkančias logines operacijas, kaip ir su raiškiosiomis aibėmis, t. y. neigimą

(inversiją), Būlio sudėtį (negriežtąją disjunkciją) ir Būlio daugybą (konjunkciją). Šias opera-

cijas galima atlikti ir „fs/QCA“ programa, panaudojant jos kintamųjų perkodavimo funkcijas

fuzzyand(x,...,), fuzzyor(x,...,) ir fuzzynot(x). Nors šie skaičiavimai iš esmės labai paprasti, vis

tik šie įrankiai naudingi tuo, kad leidžia patį duomenų failą papildyti naujais neraiškiųjų aibių

kintamaisiais, išvengiant rankų darbo, kai pačiam tyrėjui reikia nustatyti ir įvesti perskaičiuoja-

mų kintamųjų narystės reikšmes. Patogu ir tai, kad galima sukurti neraiškiųjų aibių kintamuo-

sius, kurie *ksuoja priklausymo kad ir labai sudėtingoms neraiškiųjų aibių kon*gūracijoms

reikšmes. Tiesa, tai galima padaryti tik atlikus kelis vienas po kito einančius žingsnius. Viena

190


vertus, tai tam tikras programos ribotumas. Kita vertus, taip išsaugomi visi „tarpiniai“ neraiš-

kiųjų aibių kintamieji, atspindintys sudėtingų formulių subformules. Taigi toliau ir pademons-

truosime, kaip atlikti paprastas logines operacijas su neraiškiųjų aibių kintamaisiais ir kaip

sukurti kintamuosius, atspindinčius sudėtingas neraiškiųjų aibių kombinacijas.

Pirmiausia parodysime, kaip atlikti elementariausią – neigimo (neraiškiosios aibės inversi-

jos) – operaciją ir suskaičiuosime neraiškiosios urbanizuotų tarpukario Europos šalių aibės pa-

pildinio reikšmes. Taigi atidarykite duomenų failą Demokratija.naKLA.TNA.SuOr.csv pagrin-

diniame programos meniu pasirinkdami File → Open → Data ir duomenų lango (Data Sheet)

meniu pasirinkite Variables → Compute. Tada atsidariusio kintamųjų reikšmių perskaičiavimo

lango (Compute Variable, toliau žr. 3.10 paveikslą) laukelyje Target Variable įrašykite naujo kin-

tamojo (konstruojamos neraiškiosios aibės) pavadinimą (mūsų atveju įrašome „furb_papild“, žr.

3.10 paveikslo „a“ dalį). Dešinėje esančio langelio Functions sąraše pažymime įrašą fuzzynot(x)

ir paspaudžiame viršuje esančią vertikalią rodyklę (žr. 3.10 paveikslo „a“ dalį). Tada lauke-

lyje Expression atsiranda įrašas fuzzynot(). Tada pelės žymeklį nuvedame į skliaustus, kairėje

esančiame langelyje Variables pažymime tą kintamąjį (neraiškiąją aibę), kurio papildinį nori-

me suskaičiuoti (mūsų atveju tai kintamasis „furbaniz“) ir paspaudžiame viršuje esančią ver-

tikalią rodyklę (žr. 3.10 paveikslo „b“ dalį). Tada spaudžiame mygtuką OK ir duomenų lange

(Data Sheet) atsiranda naujai sukurto kintamojo „furb_papild“ stulpelis, kuriame surašytos

visų šalių priklausymo urbanizuotų tarpukario Europos šalių neraiškiosios aibės papildiniui

reikšmės188. Pavyzdžiui, Lietuvos atvejo reikšmė lygi 0,98.

a) b)

3.10 paveikslas. Priklausymo neraiškiosioms aibėms reikšmių loginio paneigimo (inversijos) operacija programoje „fs/QCA“.

188 Atkreipiame dėmesį, kad neraiškiosios aibės priklausymo reikšmių inversija (loginis paneigimas) nereiškia, kad suku-riama priešingos prasmės nei originali neraiškioji aibė, t. y. mūsų atveju urbanizuotų šalių neraiškioji aibė po inversijos automatiškai netampa neurbanizuotų šalių neraiškiąja aibe. Taip yra todėl, kad kiekvienos aibės kūrimas yra atskiras procesas ir turi remtis teorinėmis bei dalykinėmis tiriamo reiškinio žiniomis, o ne mechaniniais perskaičiavimais. Taigi atvejai gali turėti kitokias priklausymo neurbanizuotų tarpukario Europos šalių neraiškiajai aibei reikšmes (ir kurioms nustatyti greičiausiai būtų naudojami saviti visiško priklausymo, visiško nepriklausymo ir didžiausio neapibrėžtumo dėl priklausymo aibei slenksčiai) nei po inversijos gautos priklausymo urbanizuotų šalių tarpukario Europos šalių neraiškiosios aibės papildiniui reikšmės.

191


Toliau pademonstruosime, kaip atlikti neraiškiųjų aibių sudėties (disjunkcijos) operaciją, ir

suskaičiuosime, kam lygios atvejų priklausymo neraiškiajai urbanizuotų ARBA industrializuotų

tarpukario Europos šalių aibei reikšmės. Taigi iš naujo atidarykite duomenų failą Demokratija.

naKLA.TNA.SuOr.csv pagrindiniame programos meniu pasirinkdami File → Open → Data ir duo-

menų lango (Data Sheet) meniu pasirinkite Variables → Compute. Tada atsidariusio kinta-

mųjų reikšmių perskaičiavimo lango (Compute Variable, toliau žr. 3.11 paveikslą) laukelyje

Target Variable įrašykite naujo kintamojo (konstruojamos neraiškiosios aibės) pavadinimą (mūsų

atveju įrašome „furb__industr“, žr. 3.11 paveikslo „a“ dalį). Dešinėje esančio langelio Functions

sąraše pažymėkite įrašą fuzzyor(x,...,) ir paspauskite viršuje esančią vertikalią rodyklę (žr. 3.11 pa-

veikslo „a“ dalį). Tada laukelyje Expression atsiranda įrašas fuzzyor(). Toliau kairėje esančiame

langelyje Variables vieną po kito pažymime kintamuosius (neraiškiąsias aibes), kurių disjunkciją

norime suskaičiuoti (mūsų atveju tai kintamieji „furbaniz“ ir „*ndustr“), ir spaudžiame viršu-

je esančią vertikalią rodyklę (žr. 3.11 paveikslo „b“ dalį), kad programa perkeltų kintamuosius į

skaičiavimų išraišką (kintamųjų pavadinimus reikia atskirti kableliais). Tada spaudžiame mygtuką

OK ir duomenų lange (Data Sheet) atsiranda naujai sukurto kintamojo „furb__industr“ stulpelis,

kuriame surašytos visų šalių priklausymo urbanizuotų ARBA industrializuotų tarpukario Europos

šalių aibei reikšmės. Pavyzdžiui, Belgijos atvejo reikšmė lygi vienetui.

a) b)

3.11 paveikslas. Neraiškiųjų aibių Būlio sudėties (loginės disjunkcijos) operacija programoje „fs/QCA“.

Toliau pateiksime pavyzdį, kaip atlikti neraiškiųjų aibių daugybos (konjunkcijos) operaciją ir su-

skaičiuosime, kam lygios atvejų priklausymo neraiškiajai urbanizuotų, industrializuotų IR turtingų

tarpukario Europos šalių aibei reikšmės. Taigi iš naujo atidarykite duomenų failą Demokratija.naKLA.

TNA.SuOr.csv pagrindiniame programos meniu pasirinkdami File → Open → Data ir duomenų lango

(Data Sheet) meniu pasirinkite Variables → Compute. Tada atsidariusio kintamųjų reikšmių perskai-

čiavimo lango (Compute Variable, toliau žr. 3.12 paveikslą) laukelyje Target Variable įrašykite naujo

kintamojo (konstruojamos neraiškiosios aibės) pavadinimą (mūsų atveju įrašome „furb_ind_tur“, žr.

3.12 paveikslo „a“ dalį). Dešinėje esančio langelio Functions sąraše pažymėkite įrašą fuzzyand(x,...,)

192


ir paspauskite viršuje esančią vertikalią rodyklę (žr. 3.12 paveikslo „a“ dalį). Tada laukelyje Expression

atsiranda įrašas fuzzyand(). Toliau kairėje esančiame langelyje Variables vieną po kito pažymime kin-

tamuosius (neraiškiąsias aibes), kurių konjunkciją norime suskaičiuoti (mūsų atveju tai kintamieji

„furbaniz“, „*ndustr“ ir „�urting“), ir spaudžiame viršuje esančią vertikalią rodyklę (žr. 3.12 paveiks-

lo „b“ dalį), kad programa perkeltų kintamuosius į skaičiavimų išraišką (primename, kad kintamųjų

pavadinimus reikia atskirti kableliais). Tada spaudžiame mygtuką OK ir duomenų lange (Data Sheet)

atsiranda naujai sukurto kintamojo „furb_ind_tur“ stulpelis, kuriame surašytos visų šalių priklausy-

mo urbanizuotų, industrializuotų IR turtingų tarpukario Europos šalių aibei reikšmės. Pavyzdžiui,

Estijos atvejo reikšmė lygi „0,01“.

a) b)

3.12 paveikslas. Neraiškiųjų aibių Būlio daugybos (loginės konjunkcijos) operacija programoje „fs/QCA“.

Galiausiai pateiksime pavyzdį, kaip sukurti sudėtingas neraiškiųjų aibių kombinacijas atspindinčius

kintamuosius, ir suskaičiuosime, kam lygios atvejų priklausymo neraiškiajai urbanizuotų IR industri-

alizuotų ARBA turtingų IR raštingų tarpukario Europos šalių aibei reikšmės. Kaip minėta, sudėtingas

neraiškiųjų aibių kon*gūracijų formules atspindinčius kintamuosius konstruoti reikia etapais, t. y. pir-

miausia suskaičiuoti atvejų priklausomybes neraiškiųjų aibių kon*gūracijos subformulėms, o paskui ir

visos kon*gūracijos formulei. Mūsų pavyzdyje turime neraiškiųjų aibių kon*gūraciją, sudarytą iš dviejų

subformulių disjunkcijos: 1) urbanizuotų IR industrializuotų šalių neraiškiosios aibės bei 2) turtingų IR

raštingų šalių neraiškiosios aibės. Taigi pirmiausia suskaičiuosime atvejų priklausymo reikšmes subfor-

mulėmis apibrėžtoms neraiškiosioms aibėms.

Procedūrą pradėsime suskaičiuodami, kam lygios atvejų priklausymo neraiškiajai urbanizuotų

IR industrializuotų tarpukario Europos šalių aibei reikšmės. Vėl iš naujo atidarykite duomenų failą

Demokratija.naKLA.TNA.SuOr.csv pagrindiniame programos meniu pasirinkdami File → Open → Data

ir duomenų lango (Data Sheet) meniu pasirinkite Variables → Compute. Tada atsidariusio kintamųjų reikš-

mių perskaičiavimo lango (Compute Variable, toliau žr. 3.13 paveikslą) laukelyje Target Variable įrašykite

naujo kintamojo (konstruojamos neraiškiosios aibės) pavadinimą (mūsų atveju įrašome „furb_ind“, žr.

193


3.13 paveikslo „a“ dalį). Dešinėje esančio langelio Functions sąraše pažymėkite įrašą fuzzyand(x,...,) ir

paspauskite viršuje esančią vertikalią rodyklę (žr. 3.13 paveikslo „a“ dalį). Tada laukelyje Expression atsi-

randa įrašas fuzzyand(). Toliau kairėje esančiame langelyje Variables vieną po kito pažymime kintamuo-

sius (neraiškiąsias aibes), kurių konjunkciją reikia suskaičiuoti (mūsų atveju tai kintamieji „furbaniz“ ir

„*ndustr“), ir spaudžiame viršuje esančią vertikalią rodyklę (žr. 3.13 paveikslo „b“ dalį), kad programa

perkeltų kintamuosius į skaičiavimų išraišką (primename, kad kintamųjų pavadinimus reikia atskirti

kableliais). Tada spaudžiame mygtuką OK ir duomenų lange (Data Sheet) atsiranda naujai sukurto kin-

tamojo „furb_ind“ stulpelis, kuriame surašytos visų šalių priklausymo urbanizuotų IR industrializuotų

tarpukario Europos šalių aibei reikšmės.

Analogiškai reikia suskaičiuoti, kam lygios atvejų priklausymo neraiškiajai turtingų IR raštin-

gų tarpukario Europos šalių aibei reikšmės. Taigi duomenų lango (Data Sheet) meniu pasirinki-

te Variables → Compute ir atsidariusio kintamųjų reikšmių perskaičiavimo lango (Compute Variable)

laukelyje Target Variable189 įrašykite naujo kintamojo (konstruojamos neraiškiosios aibės) pavadinimą

(mūsų atveju įrašome „�urt_rast“, žr. 3.13 paveikslo „c“ dalį). Dešinėje esančio langelio Functions

sąraše pažymėkite įrašą fuzzyand(x,...,) ir paspauskite viršuje esančią vertikalią rodyklę (žr. 3.13 pa-

veikslo „c“ dalį). Tada laukelyje Expression atsiranda įrašas fuzzyand(). Toliau kairėje esančiame

langelyje Variables vieną po kito pažymime kintamuosius (neraiškiąsias aibes), kurių konjunkciją reikia

suskaičiuoti (mūsų atveju tai kintamieji „�urting“ ir „frasting“), ir spaudžiame viršuje esančią vertikalią

rodyklę (žr. 3.13 paveikslo „d“ dalį), kad programa perkeltų kintamuosius į skaičiavimų išraišką (prime-

name, kad kintamųjų pavadinimus reikia atskirti kableliais). Tada spaudžiame mygtuką OK ir duomenų

lange (Data Sheet) atsiranda naujai sukurto kintamojo „�urt_rast“ stulpelis, kuriame surašytos visų

šalių priklausymo turtingų IR raštingų tarpukario Europos šalių aibei reikšmės.

Galiausiai suskaičiuojame, kam lygios atvejų priklausymo neraiškiajai urbanizuotų IR industria-

lizuotų ARBA turtingų IR raštingų tarpukario Europos šalių aibei reikšmės. Taigi duomenų lango

(Data Sheet) meniu pasirinkite Variables → Compute ir atsidariusio kintamųjų reikšmių perskaičiavimo

lango (Compute Variable) laukelyje Target Variable190 įrašykite naujo kintamojo (konstruojamos neraiš-

kiosios aibės) pavadinimą (mūsų atveju įrašome „fur_in__tu_ra“, žr. 3.13 paveikslo „e“ dalį). Dešinėje

esančio langelio Functions sąraše pažymėkite įrašą fuzzyor(x,...,) ir paspauskite viršuje esančią vertikalią

rodyklę (žr. 3.13 paveikslo „e“ dalį). Tada laukelyje Expression atsiranda įrašas fuzzyor(). Toliau kai-

rėje esančiame langelyje Variables vieną po kito pažymime kintamuosius (neraiškiąsias aibes), kurių

konjunkciją reikia suskaičiuoti (mūsų atveju tai ką tik sukurti kintamieji „furb_ind“ ir „�urt_rast“), ir

spaudžiame viršuje esančią vertikalią rodyklę (žr. 3.13 paveikslo „f “ dalį), kad programa perkeltų kin-

tamuosius į skaičiavimų išraišką (primename, kad kintamųjų pavadinimus reikia atskirti kableliais).

Tada spaudžiame mygtuką OK ir duomenų lange (Data Sheet) atsiranda naujai sukurto kintamojo

„fur_in__tu_ra“ stulpelis, kuriame surašytos visų šalių priklausymo urbanizuotų IR industrializuo-

tų ARBA turtingų IR raštingų tarpukario Europos šalių aibei reikšmės. Pavyzdžiui, Lenkijos atvejo

reikšmė lygi „0,02“.

189 Prieš tai, žinoma, įprastais būdais ištrinkite visus įrašus laukeliuose Target Variable ir Expression, kuriuos programa išsaugojo atlikusi ankstesnius skaičiavimus.

190 Nepamirškite prieš tai įprastais būdais ištrinti visus įrašus laukeliuose Target Variable ir Expression, kuriuos programa išsaugojo atlikusi ankstesnius skaičiavimus.

194


a) b)

c) d)

e) f)

3.13 paveikslas. Atvejų priklausymo sudėtingoms neraiškiųjų aibių kon&gūracijoms reikšmių skaičiavimo procedūra pro-gramoje „fs/QCA“.

195


3.2.3. Būtinų ir pakankamų priežasčių paieška naudojant gra8nę sąsają

3.1.5 skyrelio pradžioje aptarėme būtinų ir pakankamų baigmės sąlygų apibrėžimus neraiš-kiųjų aibių santykių kontekste ir parodėme, kaip tokie priežastinių sąlygų (ar jų kon*gūracijų) ir baigmių santykiai gali būti pavaizduoti gra*škai. Kaip žinia, gra*nis rezultatų ar analizės procedūrų vaizdavimas visuomet yra pagaulesnis ir suprantamesnis nei daugelis tekstinių ar skaitinių rezultatų pateikimo būdų. Tiesa, neraiškiųjų aibių santykius vaizduojantys gra*kai (žr. 3.5–3.7 ir 3.8 paveiks-lus) buvo nubraižyti su viena iš įprastų statistinės analizės programų „Stata“. Taip darėme dėl tam tikrų su paveikslų estetika susijusių priežasčių. Vis tik jokia tradicinė statistinės analizės programa (be specialaus KLA atlikti skirto modulio) negali atstoti „fs/QCA“ programos teikiamų galimybių ne tik pavaizduoti neraiškiųjų aibių santykius, bet ir juos analizuoti pasitelkus gra*nę sąsają. Taigi šiame skyrelyje ir parodysime, kaip „fs/QCA“ programa atlikti būtinų ir pakankamų nagrinėjamos baigmės priežasčių paiešką (neraiškiųjų aibių santykių kontekste) naudojant gra*nės sąsajos funkciją Graphs → Fuzzy → XY Plot.

Demonstruodami pavyzdį, bandysime nustatyti, koks santykis (pakankamos ar būtinos sąlygos) sieja priežastinės raštingų tarpukario Europos šalių sąlygos ir baigmės kintamojo (demokratijos ilga-amžiškumo tarpukario Europoje) neraiškiąsias aibes. Taigi atidarykite duomenų failą Demokratija.naKLA.TNA.SuOr.csv pagrindiniame programos meniu pasirinkdami File → Open → Data ir duome-nų lango (Data Sheet) meniu pasirinkite Graphs → Fuzzy → XY Plot. Atsivėrusio Fuzzy-Set XY Plot lango kairėje viršuje esančiame laukelyje Title galima nurodyti gra*ko, kuris bus nubraižytas, pavadi-nimą, tačiau kadangi programoje negalima korektiškai įvesti lietuviškų raidžių, to daryti nepataria-me. Svarbiausia parinkti reikiamus kintamuosius laukeliuose Y Axis ir X Axis. Kaip minėta, atliekant būtinų ir pakankamų priežasčių paiešką pasitelkus gra*nę sąsają Y ašyje turi būti pažymėtos baigmės kintamojo reikšmės, o X ašyje – priežastinės sąlygos (ar jų kon*gūracijos) reikšmės. Tai ir padaryki-me iš kintamųjų sąrašo Y Axis laukelyje parinkdami kintamąjį „fdemokrat“, o iš sąrašo X Axis lau-kelyje – „frasting“ (toliau žr. 3.14 paveikslą)191. Be to, laukelyje Case ID Variable parinkime kintamąjį „salis“, kuris nurodo nagrinėjamų atvejų pavadinimų kintamąjį (ši parinktis reikalinga identi*kuo-jant atvejus tolesnėje analizėje), ir spauskime mygtuką Plot.

Programa lango Fuzzy-Set XY Plot dešinėje esančiame gra*ke pavaizduoja nagrinėjamų kinta-

mųjų priklausymo reikšmių taškinę diagramą (žr. 3.14 paveikslo „b“ dalį). Kaip matyti, beveik visi

taškai (atvejai) yra žemiau įstrižainės, taigi galime teigti, kad santykinai didelis šalies gyventojų raš-

tingumas buvo beveik būtina (nevisiškai nuosekli) demokratijos ilgaamžiškumo tarpukario Euro-

poje sąlyga. Svarbi šios gra*nės sąsajos funkcija yra galimybė peržvelgti informaciją apie kiekvieną

tašką (atvejį). Tam paprasčiausiai reikia spragtelėti pele ant reikiamo taško. Pavyzdyje pažymėtas

Lietuvos atvejis, o informacija apie jį pateikta po gra*ku esančiuose laukeliuose (žr. 3.14 paveiks-

lo „b“ dalį): X Value (atvejo priklausymo priežastinės sąlygos neraiškiajai aibei reikšmė, 0,73),

Y Value (atvejo priklausymo baigmės neraiškiajai aibei reikšmė, 0,12), Case # (atvejo eilės numeris

duomenų lentelėje, 11) ir Case ID (atvejo pavadinimas, Lietuva). Dar viena naudinga šios gra*nės

sąsajos funkcija – galimybė analizėje naudojamas neraiškiąsias aibes pakeisti jų papildiniais pažy-

191 Galima nurodyti, kokius kintamųjų pavadinimus programa pavaizduos gra*ke (laukeliuose Label), bet kadangi negalima korektiškai įvesti lietuviškų raidžių, to daryti nepatariame.

196


mint Negate varnelę prie priežastinių sąlygų (X Axis) arba baigmės (Y Axis) kintamojo. Tai ypač

patogu ir naudinga baigmės kintamojo atveju, kai labai greitai galime preliminariai patikrinti tiek

neigiamų, tiek teigiamų baigmių sąsajas su priežastinėmis sąlygomis ir jų kon*gūracijomis.

a)

b)

3.14 paveikslas. Būtinų ir pakankamų priežasčių paieška (neraiškiųjų aibių kontekste) naudojant „fs/QCA“ programos gra&nę sąsają.

Baigdami šį skyrelį norėtume atkreipdami dėmesį į tai, kad ši gra*nės sąsajos funkcija leidžia

pavaizduoti ir galutinių sprendinių (logiškai esminių pirminių implikantų), gautų atlikus Būlio mi-

197


nimizaciją, neraiškiųjų aibių santykius tarp priežastinių sąlygų ir baigmės kintamųjų. Tam reikia

pagal galutinių sprendinių formules (arba subformules, jei tai sudėtinga priežastinių sąlygų kon*-

gūracija) sukurti atitinkamus neraiškiųjų aibių kintamuosius (kaip tai padaryti aptarėme 3.2.2 sky-

relyje), atspindinčius priežastinių sąlygų kintamuosius, ir juos naudoti kaip X ašies (priežastinių

sąlygų) kintamuosius.

3.2.4. Nuoseklumo ir bendrosios dangos rodiklių skaičiavimas naudojant gra8nę sąsają

Prieš pereidami prie neraiškiųjų aibių KLA atlikimo su programa „fs/QCA“, norėtume aptarti

dar vieną naudingą gra*nės sąsajos Graphs → Fuzzy → XY Plot funkciją: būtinų ir pakankamų są-

lygų nuoseklumo bei bendrosios dangos rodiklių skaičiavimą. Lango Fuzzy-Set XY Plot laukelyje

virš Y ašies matomas skaičius „0.618“ (žr. 3.15 paveikslą) parodo neraiškiosios aibės X (priežastinės

sąlygos), kaip pakankamos baigmės sąlygos, nuoseklumo laipsnį, o skaičius lango apačioje dešinėje

„0.991“ yra neraiškiosios aibės X (priežastinės sąlygos), kaip pakankamos baigmės sąlygos, ben-

drosios dangos rodiklis. Būtinų sąlygų atveju, t. y. nustačius, kad kažkuri priežastinė sąlyga ar jų

kon*gūracija yra būtina baigmės sąlyga192, minėtų skaičių interpretacija yra atvirkštinė: skaičius

virš Y ašies interpretuotinas kaip pakankamos sąlygos bendrosios dangos, o skaičius dešinėje apa-

čioje – kaip jos nuoseklumo rodiklis.

3.15 paveikslas. Būtinų ir pakankamų priežasčių nuoseklumo bei bendrosios dangos rodiklių skaičiavimas naudojant „fs/QCA“ programos gra&nę sąsają.

192 Atkreipiame dėmesį į tai, kad pirma reikia nustatyti, ar priežastinė sąlyga yra būtina ar pakankama (kaip tai padaryti aptarėme 3.1.5 skyrelyje) ir tik tada nuoseklumo bei bendrosios dangos rodikliai yra prasmingi.

198


Taigi 3.15 paveiksle matyti, kad šalies raštingumas buvo beveik būtina demokratijos ilgo išliki-

mo tarpukario Europoje sąlyga, todėl rodiklis 0,618 atspindi šios būtinos sąlygos bendrąją dangą, o

rodiklis 0,991 – nuoseklumą.

3.2.5. Neraiškiųjų aibių KLA atlikimas

Šiame skyrelyje liko pademonstruoti, kaip programa „fs/QCA“ atlikti neraiškiųjų aibių KLA su

pavyzdiniais duomenimis193. Taigi atidarykite duomenų failą pagrindiniame programos meniu pasi-

rinkdami File → Open → Data ir pradėkite analizę duomenų lango (Data Sheet) meniu pasirinkdami

Analyze → Fuzzy Sets → Truth Table Algorithm (kaip minėta, pateikdami neraiškiųjų aibių KLA pa-

vyzdžius naudosime tik tiesos lentelių algoritmą). Atsidariusiame duomenų parinkimo analizei lange

(Select Variables, toliau žr. 3.16 paveikslą) reikia nurodyti, kurie kintamieji yra priežastinės sąlygos, o

kuris kintamasis – baigmės. Pažymėję pele kintamąjį „fdemokrat“ ir paspaudę mygtuką Set, perkelki-

te jį į baigmės langelį Outcome. Toliau reikia priežastinių sąlygų kintamuosius „�urting“, „furbaniz“,

„frasting“, „*ndustr“ ir „fstabvyr“, kiekvieną pažymėjus pele ir paspaudus mygtuką Add, perkelti į

priežastinių sąlygų langelį Causal Conditions. Be to, neraiškiųjų aibių KLA atveju reikia pažymėti

varnelę šalia show solution cases in output, kad programa rezultatų lange parodytų, kurie atvejai pri-

klauso sprendiniui (arba sudėtinį sprendinį sudarantiems atskiriems pirminiams implikantams) ir

kokios jų priklausymo reikšmės. Tada reikia spausti mygtuką Run ir pradėti neraiškiųjų aibių tiesos

lentelės sudarymo procedūrą194.

3.16 paveikslas. Programos „fs/QCA“ duomenų parinkimo neraiškiųjų aibių KLA langas: teigiamų baigmių atvejis.

193 Primename, kad naudosime duomenis faile Demokratija.naKLA.TNA.SuOr.csv, kurį galite parsisiųsti iš vadovėliui skirtos tinklavietės (www.vaidasmo.lt/KLA) bei Lietuvos HSM duomenų archyvo (LiDA) katalogo (archive.lidata.eu/webview).

194 Toliau pristatydami neraiškiųjų aibių KLA atlikimo su programa „fs/QCA“ pavyzdžius nedetalizuosime visų veiksmų, nes dauguma jų yra analogiški tiems, kurie buvo aptarti pristatant raiškiųjų aibių KLA (žr. 2.2.3 skyrelį).

199


Atsidariusiame tiesos lentelės redagavimo lange (Edit Truth Table, žr. 3.17 paveikslą) pateikia-

mos visos galimos priežastinių sąlygų neraiškiųjų aibių idealiųjų tipų kombinacijos – ir tos, kurias

atitinka stebimi atvejai (jų skaičius nurodomas stulpelyje number), ir tos, kurioms tokių atvejų nėra

(neraiškiųjų aibių idealių tipų prasme, žr. 3.1.4 skyrelį). Baigmės kintamojo „fdemokrat“ stulpelis

dar tuščias. Kad jame atsirastų reikšmių, kaip ir raiškiųjų aibių KLA atveju, tiesos lentelę reikia pa-

pildomai sutvarkyti, t. y. įvesti baigmės kintamojo reikšmes automatizuotai (pagal nuoseklumo ir

atvejų skaičiaus statistines charakteristikas) arba „rankomis“ (žr. 2.2.3 skyrelį). Kadangi rekomen-

duojame baigmės kintamojo reikšmes nustatyti automatizuotai, lange Delete and Code (žr. 3.17 pa-

veikslą) reikia įvesti nuoseklumo ir atvejų skaičiaus slenkstines reikšmes. Iš pradžių įveskime labai

žemą (0,66) nuoseklumo ir bent vieno stebimo atvejo slenkstį ir spauskime mygtuką OK.

3.17 paveikslas. Neraiškiųjų aibių KLA tiesos lentelė programoje „fs/QCA“: neredaguota, stebėti ir konceptualiai galimi atvejai (idealieji tipai), neigiamų baigmių analizė.

Gauname tiesos lentelę, kurioje paliktos tik tos priežastinių sąlygų kon*gūracijos (idealieji ti-

pai), kurios turi su didesne nei 0,5 priklausymo reikšme joms priklausančių atvejų (žr. 3.18 pa-

veikslą). Tokių kon*gūracijų tėra tik devynios. Tai reiškia, kad likę 23 penkiamatės vektorinės

erdvės, kuri yra geometrinis analizuojamų neraiškiųjų aibių modelis, kampai (kaip žinia, tokia

erdvė iš viso turi 25 = 32 kampus) neturi artimų jiems atvejų.

3.18 paveikslas. Neraiškiųjų aibių KLA tiesos lentelė programoje „fs/QCA“: suredaguota analizei, tik faktiškai stebėti atvejai (idealieji tipai), neigiamų baigmių analizė.

Turėdami analizei paruoštą neraiškiųjų aibių KLA tiesos lentelę, galime atlikti jos Būlio mi-

200


nimizacijos procedūras. Kaip žinia, turime atlikti keturias tokias procedūras: teigiamų baigmių,

neįtraukdami logiškai galimų, bet nestebimų atvejų ir juos įtraukdami, bei neigiamų baigmių, ne-

įtraukdami logiškai galimų, bet nestebimų atvejų ir juos įtraukdami195. Kaip minėjome, kadangi

šio vadovėlio tikslas yra išmokyti atlikti visokio pobūdžio KLA procedūras, pirmiausia neraiškiųjų

aibių KLA procedūras atliksime „rankomis“. Pradėsime nuo teigiamų baigmių priežastinių sąlygų,

kai neįtraukiami logiškai galimi, bet nestebimi atvejai (kompleksinio sprendinio, angl. complex

solution), paieškos procedūros.

Taigi tiesos lentelės redagavimo lange (Edit Truth Table) paspaudus mygtuką Specify Analysis

atidaromas tiesos lentelių analizės langas Truth Table Analysis. Kadangi dabar mus domina tik

demokratijos išlikimo (teigiamų baigmių) priežastinės sąlygos, kai neįtraukiami logiškai galimi,

bet nestebimi atvejai, eilutėje Positive Cases (1) pažymime True, o likusiose paliekame pažymėta

Exclude (žr. 3.19 paveikslą).

3.19 paveikslas. Būlio minimizacijos parinktys programoje „fs/QCA“: teigiamų baigmių priežastinių sąlygų kon&gūracijų, kai neįtraukiami logiškai galimi, bet nestebimi atvejai, paieška.

Tada spaudžiame mygtuką Run ir gauname neraiškiųjų aibių KLA ataskaitą pagrindiniame


********************** *TRUTH TABLE ANALYSIS* ********************** File: Demokratija.naKLA.TNA.SuOr.csv Model: fdemokrat = f(fturting, furbaniz, frasting, findustr, fstabvyr) Rows: 9

195 Primename, kad tai galima padaryti dviem būdais: „rankomis“ ir automatizuotai (žr. 2.2.3 skyrelį).


201


Algorithm: Quine-McCluskey True: 1 --- TRUTH TABLE SOLUTION --- frequency cutoff: 1.000000 consistency cutoff: 0.708772 Assumptions: raw unique coverage coverage consistency ---------- ---------- ---------- fturting*~furbaniz*frasting*fstabvyr 0.427083 0.193287 0.809210 fturting*frasting*findustr*fstabvyr 0.613426 0.379630 0.842607 solution coverage: 0.806713 solution consistency: 0.871250 Cases with greater than 0.5 membership in term fturting*~furbaniz*frasting*fstabvyr: Prancūzija (0.95,0.95), Švedija (0.87,0.95), Airija (0.72,0.92), Suomija (0.58,0.77) Cases with greater than 0.5 membership in term fturting*frasting*findustr*fstabvyr: Belgija (0.98,0.95), Jungtinė Karalystė (0.98,0.95), Olandija (0.94,0.95), Prancūzija (0.81,0.95), Švedija (0.67,0.95), Čekoslovakija (0.58,0.89)

3.1 išklotinė. Teigiamų baigmių priežastinių sąlygų kon&gūracijų, kai neįtraukiami logiškai galimi, bet nestebimi atvejai, Būlio minimizacijos rezultatai programoje „fs/QCA“.

Kartodami teigiamų baigmių priežastinių sąlygų, kai įtraukiami logiškai galimi, bet nestebimi

atvejai, analizę, t. y. siekdami surasti glaustąjį sprendinį (angl. parsimonious solution) turime atlikti

visus tokius pačius veiksmus, išskyrus tai, kad neraiškiųjų aibių KLA tiesos lentelių analizės lango

(Truth Table Analysis) analizės parinkčių nustatymo polangyje Specify eilutėje Remainders turime

pažymėti Don’t Cares (žr. 3.20 paveikslą).

3.20 paveikslas. Būlio minimizacijos parinktys programoje „fs/QCA“: teigiamų baigmių priežastinių sąlygų kon&gūracijų, kai įtraukiami logiškai galimi, bet nestebimi atvejai, paieška.

202


Tada vėl spaudžiame mygtuką Run ir gauname neraiškiųjų aibių KLA ataskaitą pagrindiniame

programos rezultatų lange (žr. 3.2 išklotinę)196.

********************** *TRUTH TABLE ANALYSIS* ********************** File: Demokratija.naKLA.TNA.SuOr.csv Model: fdemokrat = f(fturting, furbaniz, frasting, findustr, fstabvyr) Rows: 9 Algorithm: Quine-McCluskey True: 1 Don’t Care: Remainder --- TRUTH TABLE SOLUTION --- frequency cutoff: 1.000000 consistency cutoff: 0.708772 Assumptions: raw unique coverage coverage consistency ---------- ---------- ---------- fturting*fstabvyr 0.812500 0.812500 0.868812 solution coverage: 0.812500 solution consistency: 0.868812 Cases with greater than 0.5 membership in term fturting*fstabvyr: Belgija (0.98,0.95), Jungtinė Karalystė (0.98,0.95), Olandija (0.98,0.95), Prancūzija (0.95,0.95), Švedija (0.91,0.95), Airija (0.72,0.92), Čekoslovakija (0.58,0.89), Suomija (0.58,0.77)

3.2 išklotinė. Teigiamų baigmių priežastinių sąlygų kon&gūracijų, kai įtraukiami logiškai galimi, bet nestebimi atvejai, Būlio minimizacijos rezultatai programoje „fs/QCA“.

Toliau pereiname prie neigiamų baigmių neraiškiųjų aibių KLA atlikimo pavyzdžių. Kaip

ir teigiamų baigmių atveju, pradėsime nuo kompleksinio sprendinio (angl. complex solution)

paieškos procedūros. Pagrindinis skirtumas nuo teigiamų baigmių atvejo yra tas, kad, pradedant

analizę, kintamųjų parinkimo analizei atlikti lange Select Variables (žr. 3.21 paveikslą), baigmės

kintamąjį „fdemokrat“ į baigmės langelį Outcome reikia perkelti kaip neiginį paspaudžiant myg-

tuką Set Negated (įkeltas baigmės kintamasis yra pažymėtas inversijos (paneigimo) ženklu „~“, žr.

3.21 paveikslą). Visi tolesni veiksmai yra analogiški teigiamų baigmių atvejui: priežastinių sąlygų

kintamuosius reikia įkelti į priežastinių sąlygų langelį (Causal Conditions), spausti mygtuką Run ir

pradėti neraiškiųjų aibių tiesos lentelės sudarymo procedūrą.

196 Primename, kad ieškodama glaustojo sprendinio programa gali paprašyti atrinkti pirminius implikantus (jeigu egzis-tuoja daugiau nei vienas jų rinkinys, kurio pakanka neprieštaringoms priežastinių sąlygų kon*gūracijoms apimti), bet mūsų atveju taip nenutinka.

203


3.21 paveikslas. Programos „fs/QCA“ kintamųjų parinkimo neraiškiųjų aibių KLA langas: neigiamų baigmių atvejis.

Atsidariusiame tiesos lentelės redagavimo lange Edit Truth Table (žr. 3.22 paveikslą), reikia

automatizuotai nustatyti baigmės kintamojo reikšmes. Taigi Delete and Code lange reikia įvesti

3.22 paveikslas. Neraiškiųjų aibių KLA tiesos lentelė programoje „fs/QCA“: neredaguota, stebėti ir konceptualiai galimi atvejai (idealieji tipai), neigiamų baigmių analizė.

204


nuoseklumo ir atvejų skaičiaus slenkstines reikšmes. Programos sudarytoje neraiškiųjų aibių

tiesos lentelėje matome „properšą“ tarp nuoseklumo reikšmių, atskiriančią (stebėtas) kon*-

gūracijas, kurių nuoseklumo rodiklis yra didesnis už „0,8“, ir tas, kurių šis rodiklis daug ma-

žesnis (kita pagal dydį reikšmė yra „0,498“). Taigi galėtume nustatyti slenkstinę nuoseklumo

reikšmę ties „0,8“, bet siekdami užtikrinti, kad neigiamų baigmių analizės rezultatai būtų

kuo lengviau palyginami su teigiamų baigmių analizės rezultatais, lange Delete and Code (žr.

3.22 paveikslą) pasirinkime tuos pačius, kaip ir teigiamų baigmių atveju, stebimų dažnių (1

atvejis) ir nuoseklumo (0,66) slenksčius.

Vėl gauname tiesos lentelę, kurioje paliktos tik tos priežastinių sąlygų kon*gūracijos (ide-

alieji tipai), kurios turi su didesne nei 0,5 priklausymo reikšme joms priklausančių atvejų (žr.

3.23 paveikslą). Tokių kon*gūracijų (kaip ir teigiamų baigmių atveju) tėra tik devynios, o tai

reiškia, kad likę 23 penkiamatės vektorinės erdvės, kuri yra geometrinis analizuojamų neraiš-

kiųjų aibių modelis, kampai (kaip žinia, tokia erdvė iš viso turi 25 = 32 kampus) neturi artimų

jiems atvejų. Atkreipiame dėmesį į tai, kad baigmės kintamojo „fdemokrat“ tiesos reikšmės

yra priešingos toms, kurios buvo gautos teigiamų baigmių atveju (plg. su 3.18 paveikslu), t. y.

neigiamų baigmių tiesos reikšmės dabar yra „1“, o teigiamų – „0“.

3.23 paveikslas. Neraiškiųjų aibių KLA tiesos lentelė programoje „fs/QCA“: suredaguota analizei, tik faktiškai stebėti atvejai (idealieji tipai), neigiamų baigmių analizė.

Toliau reikia įvesti neigiamų baigmių priežastinių sąlygų kon*gūracijų, kai neįtraukiami lo-

giškai galimi, bet nestebimi atvejai, paieškos analizės parinktis (Būlio minimizaciją atliekant „ran-

komis“, t. y. paspausdžiant mygtuką Specify Analysis). Jos turėtų būti tos pačios, kaip ir teigiamų

baigmių atveju197.

197 Atkreipiame dėmesį į tai, kad eilutėje Positive Cases (1) reikia pažymėti True, nes teigiamos reikšmės dabar nurodo neigiamas baigmes, kadangi baigmės kintamojo reikšmes įkėlėme jas paneigdami (apversdami).

205


3.24 paveikslas. Būlio minimizacijos parinktys programoje „fs/QCA“: neigiamų baigmių priežastinių sąlygų kon&gūracijų, kai neįtraukiami logiškai galimi, bet nestebimi atvejai, paieška.

Paspaudę mygtuką Run gausime neraiškiųjų aibių KLA ataskaitą pagrindiniame programos

rezultatų lange (žr. 3.3 išklotinę).

********************** *TRUTH TABLE ANALYSIS* ********************** File: Demokratija.naKLA.TNA.SuOr.csv Model: ~fdemokrat = f(fturting, furbaniz, frasting, findustr, fstabvyr) Rows: 9 Algorithm: Quine-McCluskey True: 1 --- TRUTH TABLE SOLUTION --- frequency cutoff: 1.000000 consistency cutoff: 0.860714 Assumptions: raw unique coverage coverage consistency ---------- ---------- ---------- ~fturting*~furbaniz*~findustr 0.705598 0.617761 0.887136 fturting*frasting*findustr*~fstabvyr 0.201737 0.113900 0.981221 solution coverage: 0.819498 solution consistency: 0.897463 Cases with greater than 0.5 membership in term ~fturting*~furbaniz*~findustr: Lietuva (0.98,0.88), Rumunija (0.97,0.79), Portugalija (0.89,0.95), Estija (0.84,0.88), Vengrija (0.84,0.58), Lenkija (0.83,0.88), Ispanija (0.7,0.94), Graikija (0.64,0.94), Italija (0.53,0.95) Cases with greater than 0.5 membership in term fturting*frasting*findustr*~fstabvyr: Vokietija (0.69,0.95), Austrija (0.57,0.95)

3.3 išklotinė. Neigiamų baigmių priežastinių sąlygų kon&gūracijų, kai neįtraukiami logiškai galimi, bet nestebimi atvejai, Būlio minimizacijos rezultatai programoje „fs/QCA“.

206


Galų gale lieka atlikti neigiamų baigmių, kai įtraukiami logiškai galimi, bet nestebimi atvejai,

neraiškiųjų aibių KLA, t. y. surasti glaustąjį sprendinį (angl. parsimonious solution). Šiuo atveju

veiksmų seka vėlgi nesiskiria nuo tos, kuri buvo reikalinga ieškant kompleksinio sprendinio, iš-

skyrus tai, kad neraiškiųjų aibių KLA tiesos lentelių analizės lango (Truth Table Analysis) ana-

lizės parinkčių nustatymo polangyje Specify eilutėje Remainders papildomai turime pažymėti

Don’t Cares (žr. 3.25 paveikslą).

3.25 paveikslas. Būlio minimizacijos parinktys programoje „fs/QCA“: neigiamų baigmių priežastinių sąlygų kon&gūracijų, kai įtraukiami logiškai galimi, bet nestebimi atvejai, paieška.

Paspaudę mygtuką Run gauname neraiškiųjų aibių KLA ataskaitą pagrindiniame programos

rezultatų lange (žr. 3.4 išklotinę)198.

********************** *TRUTH TABLE ANALYSIS* ********************** File: Demokratija.naKLA.TNA.SuOr.csv Model: ~fdemokrat = f(fturting, furbaniz, frasting, findustr, fstabvyr) Rows: 9 Algorithm: Quine-McCluskey True: 1 Don’t Care: Remainder --- TRUTH TABLE SOLUTION --- frequency cutoff: 1.000000 consistency cutoff: 0.860714 Assumptions:

198 Vėl primename, kad ieškodama glaustojo sprendinio programa gali paprašyti atrinkti pirminius implikantus (jeigu egzistuoja daugiau nei vienas jų rinkinys, kurio pakanka neprieštaringoms priežastinių sąlygų kon*gūracijoms apimti), bet mūsų atveju taip nenutinka.


207


raw unique coverage coverage consistency ---------- ---------- ---------- ~fstabvyr 0.686293 0.096525 0.898862 ~fturting 0.801158 0.211390 0.842640 solution coverage: 0.897683 solution consistency: 0.851648 Cases with greater than 0.5 membership in term ~fstabvyr: Lenkija (1,0.88), Lietuva (1,0.88), Portugalija (0.99,0.95), Vengrija (0.87,0.58), Ispanija (0.8,0.94), Vokietija (0.69,0.95), Austrija (0.57,0.95), Graikija (0.57,0.94) Cases with greater than 0.5 membership in term ~fturting: Lietuva (0.99,0.88), Portugalija (0.99,0.95), Rumunija (0.99,0.79), Lenkija (0.98,0.88), Ispanija (0.97,0.94), Graikija (0.96,0.94), Vengrija (0.93,0.58), Estija (0.84,0.88), Italija (0.66,0.95)

3.4 išklotinė. Neigiamų baigmių priežastinių sąlygų kon&gūracijų, kai įtraukiami logiškai galimi, bet nestebimi atvejai, Būlio minimizacijos rezultatai programoje „fs/QCA“.

Įgudus naudotis „fs/QCA“, geriausiai Būlio minimizaciją atlikti automatizuotai, o ne „ran-

komis“ (žr. 2.2.3 skyrelį), t. y. suredagavus neraiškiųjų aibių tiesos lentelę (tiesos lentelės reda-

gavimo lange Edit Truth Table) spausti mygtuką Standard Analysis. Tokiu atveju programa pati

randa kompleksinį ir glaustąjį sprendinį. Papildomai ji suranda vadinamąjį tarpinį sprendinį199,

kuriam suskaičiuoti paprašo nurodyti tarpinio sprendinio parinktis. Kaip minėta 2.2.3 skyrelyje,

tarpinis sprendinys susijęs su galimybe pačiam tyrėjui atlikti mintinius kontrafaktinių prielaidų

eksperimentus, tiesiogiai nurodant, kurių iš nagrinėjamų priežastinių sąlygų buvimas ir atitin-

kamai nebuvimas (labiausiai tikėtina) susijęs su teigiamomis arba neigiamomis baigmėmis lo-

giškai galimuose, bet nestebimuose atvejuose (šiuo atveju neraiškiųjų aibių priežastinių sąlygų

kon*gūracijų idealiųjų tipų kontekste). C. Raginas net agituoja (Ragin, 2008, 8 ir 9 skyriai),

kad būtent tarpiniai sprendiniai turėtų būti galutinis KLA tikslas (ypač kai stebėjimų įvairovė

skurdi), nes jie mažiau riboti nei kompleksiniai sprendiniai ir realesni nei kartais labai supapras-

tinti glaustieji sprendiniai. Iš esmės, ieškant tarpinio sprendinio, reikia eliminuoti sunkias (angl.

di3cult counterfactual) ir įtraukti lengvas (angl. easy counterfactual) kontrafaktines prielaidas,

nes pirmosios paliekamos glaustajame sprendinyje, o antrosios nepatenka į kompleksinį, o tai

neleidžia rasti optimalaus KLA sprendinio. Būtent todėl ieškoti tarpinio sprendinio patartina

tik ištyrus abiejų baigmių būtinas sąlygas. KLA skirtoje literatūroje netgi nurodoma šią užduotį

atlikti dar prieš tai, kai imamasi pakankamų sąlygų paieškos procedūrų200. Mat būtinų sąlygų

analizės rezultatai pateikia svarbių orientyrų nustatant tarpinio sprendinio parinktis, t. y. leidžia

pamatyti, kurių sąlygų buvimas ar nebuvimas yra būtinas skaičiuojant optimalaus sprendinio

formulę.

199 Tiesa, jeigu tarpinio sprendinio paieškos parinkčių (Intermediate Solution) lange paspaudžiame mygtuką Cancel (žr. toliau), rezultatų išklotinėje pateikiamas tik kompleksinis ir glaustasis sprendinys.

200 Būtent jų iki šiol (t. y. šiame skyrelyje) ir ieškojome pateikdami neraiškiųjų aibių KLA pavyzdžius.

208


Pačią būtinų sąlygų analizę galima atlikti dviem būdais. Vieną iš jų (pasinaudojant „fs/QCA“

gra*nės sąsajos funkcija Graphs → Fuzzy → XY Plot pagrindiniame programos meniu) pristatėme

3.1.5 skyrelyje. Kitą (pasinaudojant „fs/QCA“ funkcija Analyze → Necessary Conditions pagrin-

diniame programos meniu) taip pat jau aptarėme 2.2.3 skyrelyje. Toliau nagrinėdami tarpinius

sprendinius ir jų paieškas neraiškiųjų aibių KLA atveju pasinaudosime būtent pastarąja funkcija

ir pabandysime nustatyti, ar kuri nors iš priežastinių sąlygų (bei jų papildinių) gali būti laiko-

ma būtina (ir netriviali) teigiamos bei neigiamos baigmės sąlyga. Tai nuspręsime pagal pro-

gramos suskaičiuotus kiekvienos įtrauktos į analizę priežastinės sąlygos (ar jos papildinio)201

nuoseklumo bei bendrosios dangos rodiklius. Taigi ieškant, kurios iš priežastinių sąlygų gali

būti laikomos teigiamos baigmės būtinomis sąlygomis, reikia atidarius langą Select Conditions

(žr. 3.26 paveikslą) baigmės langelyje Outcome parinkti baigmės kintamąjį „fdemokrat“, o į lauką

Conditions atskirai įkelti visus 5 priežastinių sąlygų kintamuosius ir spausti mygtuką Run.

3.26 paveikslas. Būtinų teigiamos baigmės sąlygų nuoseklumo ir bendrosios dangos analizė su programa „fs/QCA“.

Analogiškai ieškant, kurios iš priežastinių sąlygų gali būti laikomos neigiamos baigmės būtino-

mis sąlygomis, baigmės langelyje Outcome reikia parinkti baigmės kintamojo neraiškiosios aibės

papildinį „~fdemokrat“, o į lauką Conditions atskirai įkelti visus 5 priežastinių sąlygų kintamuosius

(žr. 3.27 paveikslą) ir spausti mygtuką Run.

201 Kaip minėta, šiuos rodiklius galima suskaičiuoti ir priežastinių sąlygų loginių sumų (disjunkcijų) atvejais. Tačiau ga-limybės suskaičiuoti šiuos rodiklius priežastinių sąlygų konjunkcijų (loginių sandaugų) atvejais nėra, nes tokia opera-cija būtų mažai prasminga, kadangi tokių sąlygų kompleksų atvejais šie rodikliai nebūna didesni už pavienės sąlygos (neraiškiosios aibės) su mažiausia atvejų priklausymo jai reikšme rodiklius (žr. taip pat Schneider ir Wagemann, 2007, 238–240).

209


3.27 paveikslas. Būtinų neigiamos baigmės sąlygų nuoseklumo ir bendrosios dangos analizė su programa „fs/QCA“.

Ieškant, kurie iš priežastinių sąlygų neraiškiųjų aibių papildinių gali būti laikomi teigia-

mos baigmės būtinomis sąlygomis, baigmės langelyje Outcome reikia parinkti baigmės kinta-

mąjį „fdemokrat“, o į lauką Conditions atskirai įkelti visus 5 priežastinių sąlygų neraiškiųjų aibių

papildinius (žr. 3.28 paveikslą) ir spausti mygtuką Run.

3.28 paveikslas. Būtinų teigiamos baigmės sąlygų nuoseklumo ir bendrosios dangos analizė su programa „fs/QCA“: priežastinių sąlygų neraiškiųjų aibių neiginių atvejis.

Ieškant, kurie iš priežastinių sąlygų neraiškiųjų aibių papildinių gali būti laikomi neigiamos

baigmės būtinomis sąlygomis, baigmės langelyje Outcome reikia parinkti baigmės kintamojo ne-

raiškiosios aibės papildinį „~fdemokrat“, o į lauką Conditions atskirai įkelti visus 5 priežastinių

sąlygų eraiškiųjų aibių papildinius (žr. 3.29 paveikslą) ir spausti mygtuką Run.

210


3.29 paveikslas. Būtinų neigiamos baigmės sąlygų nuoseklumo ir bendrosios dangos analizė su programa „fs/QCA“: priežastinių sąlygų neraiškiųjų aibių neiginių atvejis.

Atlikę visas keturias aptartas procedūras, pagrindiniame programos rezultatų lange gauname

ataskaitą, pateiktą 3.5 išklotinėje.

Analysis of Necessary Conditions Outcome variable: fdemokrat Conditions tested: Consistency Coverage fturting 0.820602 0.774863 furbaniz 0.533565 0.772194 frasting 0.990741 0.617605 findustr 0.659722 0.684274 fstabvyr 0.907407 0.706943 Analysis of Necessary Conditions Outcome variable: ~fdemokrat Conditions tested: Consistency Coverage fturting 0.295367 0.334426 furbaniz 0.221042 0.383585 frasting 0.594595 0.444444 findustr 0.324324 0.403361 fstabvyr 0.427606 0.399459 Analysis of Necessary Conditions Outcome variable: fdemokrat


211


Conditions tested: Consistency Coverage ~fturting 0.295139 0.258883 ~furbaniz 0.574074 0.380660 ~frasting 0.108796 0.182879 ~findustr 0.424769 0.343955 ~fstabvyr 0.229167 0.250316 Analysis of Necessary Conditions Outcome variable: ~fdemokrat Conditions tested: Consistency Coverage ~fturting 0.801158 0.842640 ~furbaniz 0.868726 0.690714 ~frasting 0.488417 0.984436 ~findustr 0.746139 0.724461 ~fstabvyr 0.686293 0.898862

3.5 išklotinė. Būtinų sąlygų nuoseklumo ir dangos analizės rezultatai programoje „fs/QCA“.

Peržvelgę rezultatus matome, kad tik teigiama baigmė (t. y. demokratijos išlikimas tarpukario

Europoje) turi dvi priežastines sąlygas, kurių nuoseklumo rodiklis viršija 0,90: šalies gyventojų

raštingumas (0,990741) ir vyriausybės stabilumas (0,907407). Tiesa, raštingumo, kaip būtinos są-

lygos, danga yra palyginti nedidelė (0,617605), o tai reiškia, kad ji stokoja netrivialumo, t. y. į jos

aprėptį patenka daug tokių šalių, kuriose demokratija tarpukario Europoje žlugo. Šiuo atžvilgiu ša-

lies turtingumas atrodo esanti gerokai mažiau triviali priežastinė demokratijos išlikimo tarpukario

Europoje būtina sąlyga (bendroji danga lygi 0,774863). Kita vertus, šios sąlygos nuoseklumas yra

menkas (0,820602). Tai reiškia, kad tarp turtingų šalių buvo kur kas mažiau tokių, kuriose demo-

kratija žlugo, negu tokių, kuriose demokratija išliko.

Kadangi aptikome kelias būtinas teigiamos baigmės (demokratijos išlikimo tarpukario Euro-

poje) priežastines sąlygas, reikia peržvelgti glaustojo sprendinio Būlio formulę (žr. 3.2 išklotinę)

ir patikrinti, ar abi jos įtrauktos į galutinį sprendinį. Deja, nutiko taip, kad į glaustojo sprendinio

formulę fturting*fstabvyr (demokratijos išlikimo tarpukario Europoje pakankama sąlyga

yra didelės BNP gyventojui ir stabili vyriausybė) nebuvo įtraukta šalies gyventojų raštingumo prie-

žastinė sąlyga („frasting“). Taigi programa ieškodama minimalios Būlio formulės ne visada darė

adekvačias kontrafaktines prielaidas apie realiai nestebimus atvejus. Mūsų atveju ji „spėjo“, kad

turtingose šalyse su stabiliomis vyriausybėmis demokratija būtų išlikusi, jeigu didelė jų gyventojų

dalis būtų buvusi neraštinga. Panašią prielaidą ji darė apie šalis, kurios, nors buvo turtingos ir tu-

rėjo stabilias vyriausybes, nebuvo industrializuotos arba urbanizuotos. Tačiau su tokiomis šalimis

yra lengviau, nes tarp faktiškai stebimų atvejų yra tokių, kuriuose demokratija išliko, nors jos ne-

buvo industrializuotos (Suomija ir Airija) arba nebuvo urbanizuotos (Prancūzija, Švedija ir tos pa-

čios Suomija ir Airija). Taigi, net dviejų socialinio ir ekonominio modernumo veiksnių nebuvimas

212


nebuvo lemtingas demokratijos likimui (Suomijos ir Airijos atveju). Taip pat ir apie didelį šalies

neraštingumą galime samprotauti, kad, esant didelėms BNP gyventojui ir stabiliai vyriausybei, jį

galėjo „kompensuoti“ industrializacija arba urbanizacija (kiekviena pavieniui arba abi kartu)202.

Tačiau ką pasakyti apie šalį, kuri nors ir turėjo dideles BNP gyventojui bei stabilią vyriausybę, ta-

čiau nebuvo nei urbanizuota, nei industrializuota ir turėjo daug neraštingų gyventojų?

Tokių šalių tarpukario Europoje nebuvo. Be to, apskritai gana keblu būtų įsivaizduoti, kad in-

dustrializuotoje ir urbanizuotoje šalyje didelė gyventojų dalis būtų neraštinga, nes neraštingiems

žmonėms sunku dirbti pramonėje ir gyventi miestuose. Tačiau, atsižvelgiant į kitų regionų ir laiko-

tarpių istorijos faktus, vis dėlto negalima teigti, kad neurbanizuotų ir neindustrializuotų turtingų

šalių su stabiliomis vyriausybėmis, bet neraštingais gyventojais negali būti. Pavyzdžiui, tokia galėtų

būti šalis, kuri labai greitai praturtėjo iš rentos, gaunamos eksploatuojant joje atrastus mineralinių

žaliavų (pavyzdžiui, na�os) šaltinius, bet dar nespėjusi ekonomiškai, socialiai ir kultūriškai moder-

nizuotis (pavyzdžiui, Persų įlankos šalys po 1945 m.). Tačiau tokiu atveju kyla kitas klausimas, ar

tokioje šalyje gali egzistuoti stabili demokratija.

Prielaida, kurią, ieškodama glaustojo sprendinio, daro programa, kad jeigu tarpukario Europo-

je būtų egzistavusi neindustrializuota ir neurbanizuota, bet turtinga šalis su stabilia vyriausybe ir

didele neraštingų gyventojų mase, joje galėjo ilgą laiką išsilaikyti demokratija, turėtų būti laikoma

sunkiu kontrafaktiniu teiginiu (angl. di3cult counterfactual), kurį turėtume eliminuoti iš galutinio

sprendinio (apie sunkius ir lengvus kontrafaktinius teiginius žr. Ragin, 2008, 9 skyrius; apie kontra-

faktinius teiginius apskritai žr. Norkus, 1998b). Tokius sunkius kontrafaktinius teiginius gauname,

kai iš teiginio, aprašančio tam tikrą priežastinių sąlygų kon*gūraciją su žinoma baigme (teigiama

arba neigiama), vieną iš sąlygų išimame, teigdami, kad dėl to tos kon*gūracijos baigmė nepasi-

keis. Lengvu kontrafaktiniu teiginiu (angl. easy counterfactual) laikomas toks, kai prie kurios nors

priežastinių sąlygų kon*gūracijos, kurioje sąlygų ir taip pakanka tam tikrai baigmei sukelti, dar

vieną sąlygą pridedame. Taigi teiginys, kad tarpukario Suomijoje demokratija būtų išlikusi, net jeigu

50 proc. ar daugiau jos gyventojų būtų buvę beraščiai, yra sunkus kontrafaktinis teiginys. Tačiau

teiginys, kad tarpukario Suomijoje demokratija būtų išlikusi, jeigu ji (kitoms sąlygoms liekant toms

pačioms) būtų buvusi dar ir industrializuota, yra lengvas kontrafaktinis teiginys. Arba kalbant apie

tarpukario Lietuvą teiginys, kad demokratija Lietuvoje būtų žlugusi, jeigu ir 50 proc. ar daugiau

jos gyventojų būtų buvę beraščiai, yra lengvas kontrafaktinis teiginys. O štai teiginys, kad demo-

kratija tarpukario Lietuvoje būtų žlugusi, net jei (kitoms sąlygoms liekant toms pačioms) ji būtų

buvusi turtinga šalis (su BNP gyventojui ne mažesnėmis nei 550 USD), yra sunkus kontrafaktinis

teiginys.

202 Primename priklausymo šalių su raštingais gyventojais neraiškiajai aibei reikšmių priskyrimo slenksčius: šalis visiškai priklauso (priklausymo laipsnis „0,95“) šalių su raštingais gyventojais neraiškiajai aibei, jeigu bent 90 proc. gyventojų buvo raštingi; nei priklauso, nei nepriklauso (priklausymo reikšmė „0,5“) šiai aibei, jeigu 75 proc. gyventojų buvo raštingi; visiškai nepriklauso (priklausymo laipsnis „0,05“), jeigu 50 proc. ar mažiau gyventojų buvo raštingi (apie 1930 m.).

213


Prielaida, kurią daro programa, ignoruodama raštingumo reikšmę demokratijos išlikimui, iš

esmės sako, kad jeigu tarpukario Europoje būtų egzistavusi kitais nagrinėjamais atžvilgiais panaši

į Airiją ir Suomiją šalis, kuri, skirtingai nuo jų, būtų turėjusi daug neraštingų gyventojų (daugiau

kaip 50 proc.), demokratija joje vis tiek būtų išlikusi. Tačiau būtinų sąlygų analizės rezultatai rodo,

kad tokia prielaida sunkiai tikėtina. Vis dėlto tai nereiškia, kad jos negalima priimti. Nors faktiškai

stebėtos šalys su išlikusia demokratija ir yra faktiškai stebėtų šalių su raštingais gyventojais poaibis,

ar galima teigti, kad šalių su išlikusia demokratija negali būti už šalių su raštingais gyventojais aibės

ribų?

Būlio minimizaciją atliekanti kompiuterio programa negali už tyrėją nuspręsti, kokius kontra-

faktinius teiginius apie demokratijos išlikimo sąlygas priimti, o kokius atmesti. Ji tik padeda juos

aiškiai suformuluoti ir parodyti jų suderinamumą tarpusavyje bei su teorinėmis ir dalykinėmis

tyrimų srities žiniomis. Tyrėjas pats turi spręsti, kuris iš dviejų teiginių apie demokratijos išlikimo

sąlygas tarpukario Europoje priimtinesnis: ar tas, kuriame sakoma, kad tam pakako didelių BNP

gyventojui ir stabilios vyriausybės (ir kad jeigu kurioje nors iš tokių šalių buvo daug neraštingų

gyventojų, demokratija vis tiek būtų išlikusi), ar vis dėlto gyventojų raštingumas demokratijos iš-

likimui tarpukario Europoje buvo toks svarbus, kad, nepaisant didelių BNP gyventojui ir stabilios

vyriausybės, demokratija šalyje su neraštingais gyventojais būtų žlugusi, nesvarbu, ar ji buvo in-

dustrializuota arba urbanizuota, ar ne.

Taigi ieškodami tarpinio sprendinio programai nurodysime neįtraukti sunkios kontrafaktinės

prielaidos, kad demokratija tarpukario Europoje galėjo išlikti ir šalyse be raštingų gyventojų. Tam

automatizuotai atliekant teigiamų baigmių Būlio minimizaciją (tiesos lentelės redagavimo lange

(Edit Truth Table) spaudžiant mygtuką Standard Analysis) tarpinio sprendinio paieškos parinkčių

lange (Intermediate Solution) reikia pažymėti Present variantą prie raštingumo kintamojo („frasting“,

žr. 3.30 paveikslą), o kitur palikti variantą Present or Absent, kad programa galėtų apie likusius kinta-

muosius daryti paprasčiausiam tarpiniam sprendiniui rasti reikalingas kontrafaktines prielaidas.

3.30 paveikslas. Tarpinio sprendinio paieškos parinkčių nustatymo langas atliekant neraiškiųjų aibių KLA.

Toliau reikia spausti mygtuką OK ir programa pateiks neraiškiųjų aibių KLA ataskaitą pagrindinia-

me programos rezultatų lange, kurios dalis apibūdinanti tarpinį sprendinį pateikta 3.6 išklotinėje.

214


********************** *TRUTH TABLE ANALYSIS* ********************** File: Demokratija.naKLA.TNA.SuOr.csv Model: fdemokrat = f(fstabvyr, findustr, frasting, furbaniz, fturting) Rows: 4 Algorithm: Quine-McCluskey True: 1 0 Matrix: 0L Don’t Care: - --- INTERMEDIATE SOLUTION --- frequency cutoff: 1.000000 consistency cutoff: 0.708772 Assumptions: frasting (present) raw unique coverage coverage consistency ---------- ---------- ---------- fstabvyr*frasting*~furbaniz*fturting 0.427083 0.193287 0.809210 fstabvyr*findustr*frasting*fturting 0.613426 0.379630 0.842607 solution coverage: 0.806713 solution consistency: 0.871250 Cases with greater than 0.5 membership in term fstabvyr*frasting*~furbaniz*fturting: Prancūzija (0.95,0.95), Švedija (0.87,0.95), Airija (0.72,0.92), Suomija (0.58,0.77) Cases with greater than 0.5 membership in term fstabvyr*findustr*frasting*fturting: Belgija (0.98,0.95), Jungtinė Karalystė (0.98,0.95), Olandija (0.94,0.95), Prancūzija (0.81,0.95), Švedija (0.67,0.95), Čekoslovakija (0.58,0.89)

3.6 išklotinė. Teigiamų baigmių priežastinių sąlygų kon&gūracijų automatizuotos Būlio minimizacijos rezultatai programoje „fs/QCA“: tarpinis sprendinys.

Matyti, kad gautas tarpinis sprendinys nesiskiria nuo kompleksinio, o tai reiškia, kad šalies raš-

tingumo sąlygos nesvarbumo demokratijos išlikimo atžvilgiu prielaida vaidino esminį vaidmenį

supaprastinant pakankamų sąlygų Būlio formulę iki glaustosios. Taigi, neleisdami programai daryti

rizikingos kontrafaktinės prielaidos, paaukojome KLA rezultato paprastumą, kurį užtikrina teori-

nės spekuliacijos laisvė siekiant empirinio tikslumo.

Analogiškai, jeigu turėtume pagrindo manyti, kad kuri nors iš kontrafaktinių prielaidų apie ku-

rios nors iš 5 sąlygų nebuvimo pasekmes demokratijos išlikimui yra sunki (t. y. neleistina), galėtume

apriboti programos laisvę ją daryti pažymėdami Absent variantą prie atitinkamo kintamojo. Mūsų

atveju formalaus pagrindo tokiam apribojimui nėra, nes nė vienos sąlygos nebuvimo (loginio nei-

ginio) nuoseklumo reikšmė nėra pakankamai didelė (t. y. neviršija „0,95“, žr. 3.5 išklotinę) nei nei-

giamų, nei teigiamų demokratijos ilgaamžiškumo tarpukario Europoje baigmių atveju. Galų gale,

jeigu neturime jokios teoriškai ar empiriškai pagrįstos informacijos apie vienokių ar kitokių kontra-

faktinių prielaidų sunkumą (neleistiną buvimą galutiniame sprendinyje) arba lengvumą (įtraukimo

į galutinį sprendinį būtinumą), ieškant tarpinio sprendinio reikia palikti iš anksto nustatytus prie

215


kiekvieno kintamojo variantus Present or Absent. Tokiu atveju tarpinis sprendinys nesiskirs nuo

kompleksinio (t. y. programa darydama kontrafaktines prielaidas elgsis konservatyviai)203.

Gavę visus mūsų nagrinėjamo pavyzdžio (demokratijos išlikimo ir žlugimo pakankamų sąlygų

tarpukario Europoje) neraiškiųjų aibių KLA rezultatus galime juos palyginti su raiškiųjų aibių KLA

rezultatais (žr. 2.2.3 skyrelį). Tai darydami apsiribosime pačiais svarbiausiais dalykais: gautomis Bū-

lio formulėmis (sprendiniais) ir jų nuoseklumo bei dangos (bendrosios ir išskirtinės) rodikliais.

A. Demokratijos išlikimas, kompleksinis raiškiųjų aibių KLA sprendinys

raw unique coverage coverage consistency ---------- ---------- ---------- bnppc*~urbanizacija*rastingumas*vyrstab 0.500000 0.250000 1.000000 bnppc*rastingumas*industrializaci*vyrstab 0.750000 0.500000 1.000000 solution coverage: 1.000000 solution consistency: 1.000000

B. Demokratijos išlikimas, kompleksinis neraiškiųjų aibių KLA sprendinys

raw unique coverage coverage consistency ---------- ---------- ---------- fturting*~furbaniz*frasting*fstabvyr 0.427083 0.193287 0.809210 fturting*frasting*findustr*fstabvyr 0.613426 0.379630 0.842607 solution coverage: 0.806713 solution consistency: 0.871250

C. Demokratijos išlikimas, glaustasis raiškiųjų aibių KLA sprendinys

raw unique coverage coverage consistency ---------- ---------- ---------- bnppc*vyrstab 1.000000 1.000000 1.000000 solution coverage: 1.000000 solution consistency: 1.000000

D. Demokratijos išlikimas, glaustasis neraiškiųjų aibių KLA sprendinys

raw unique coverage coverage consistency ---------- ---------- ---------- fturting*fstabvyr 0.812500 0.812500 0.868812 solution coverage: 0.812500 solution consistency: 0.868812

3.7 išklotinė. Demokratijos išlikimo tarpukario Europoje sąlygų raiškiųjų ir neraiškiųjų aibių KLA pagrindinių rezultatų palyginimas.

203 Kaip minėta, jeigu iš viso nenorime ieškoti tarpinio sprendinio, tai tarpinio sprendinio paieškos parinkčių lange (Intermediate Solution) reikia spausti mygtuką Cancel. Tada programos rezultatų išklotinėje pateikiama informacija tik apie kompleksinį ir glaustąjį sprendinį.

216


Matome, kad abiejų tipų KLA teigiamų baigmių atvejais nei kompleksinio, nei glaustojo spren-

dinio formulės nesiskiria (žr. 3.7 išklotinę). Kompleksinio sprendinio Būlio formulė rodo, kad

buvo du tarpukario Europos šalių tipai, kuriems priklausiusios šalys išsaugojo demokratiją. Be to, galime konstatuoti, kad buvo du politinės raidos keliai, kuriais ėjusios šalys išsaugojo demokrati-ją. Pirmajam priklausė Belgija, Čekoslovakija, Olandija, Jungtinė Karalystė (turtingos, raštingos, industrializuotos valstybės su stabiliomis vyriausybėmis), o antrajam – Suomija ir Airija, kurios, skirtingai nuo pirmojo tipo šalių, nebuvo urbanizuotos ir industrializuotos. Dvi šalys priklausė abiem tipams – tai Švedija ir Prancūzija (antrajam tipui jos priklausė, nes, skirtingai nuo pirmojo tipo šalių, nebuvo urbanizuotos, o pirmajam tipui priklausė, nes, skirtingai nuo antro tipo šalių, buvo industrializuotos). Be to, darydama kontrafaktines prielaidas (mintinius eksperimentus), programa abiem atvejais kaip logiškai esmines demokratijos išlikimo tarpukario Europoje sąlygas paliko tik turtingumo ir vyriausybių stabilumo sąlygas. Taigi priėmė tą pačią abejotiną prielaidą, kad šioms abiems sąlygoms esant, demokratija tarpukario Europos šalyse būtų išlikusi, net jeigu didžioji jų gyventojų dauguma būtų buvusi neraštinga.

A. Demokratijos žlugimas, kompleksinis raiškiųjų aibių KLA sprendinys raw unique coverage coverage consistency ---------- ---------- ---------- ~bnppc*~urbanizacija*~industrializaci 0.818182 0.818182 1.000000 bnppc*rastingumas*industrializaci*~vyrstab 0.181818 0.181818 1.000000 solution coverage: 1.000000 solution consistency: 1.000000

B. Demokratijos žlugimas, kompleksinis neraiškiųjų aibių KLA sprendinys

raw unique coverage coverage consistency ---------- ---------- ---------- ~fturting*~furbaniz*~findustr 0.705598 0.617761 0.887136 fturting*frasting*findustr*~fstabvyr 0.201737 0.113900 0.981221 solution coverage: 0.819498 solution consistency: 0.897463

C. Demokratijos žlugimas, glaustasis raiškiųjų aibių KLA sprendinys

raw unique coverage coverage consistency ---------- ---------- ---------- ~vyrstab 0.727273 0.181818 1.000000 ~bnppc 0.818182 0.272727 1.000000 solution coverage: 1.000000 solution consistency: 1.000000

D. Demokratijos žlugimas, glaustasis neraiškiųjų aibių KLA sprendinys

raw unique coverage coverage consistency ---------- ---------- ---------- ~fstabvyr 0.686293 0.096525 0.898862 ~fturting 0.801158 0.211390 0.842640 solution coverage: 0.897683 solution consistency: 0.851648

3.8 išklotinė. Demokratijos žlugimo tarpukario Europoje sąlygų raiškiųjų ir neraiškiųjų aibių KLA pagrindinių rezultatų palyginimas.

217


Lygindami neigiamų baigmių raiškiųjų ir neraiškiųjų aibių KLA rezultatus, vėl matome, kad

gautos galutinių sprendinių Būlio formulės nesiskiria (žr. 3.8 išklotinę). Kompleksiniai sprendiniai

leidžia išskirti du demokratijos žlugimo tarpukario Europoje kelius (scenarijus), iš kurių pirmasis

būdingas mažiau išsivysčiusioms tarpukario Europos šalims (įskaitant ir Lietuvą), o antrasis – labiau

išsivysčiusioms (Austrijai ir Vokietijai). Be to, glaustųjų sprendinių Būlio formulės išryškino tas pa-

čias svarbiausias demokratijos žlugimo priežastis: pirmu atveju (mažiau išsivysčiusiose šalyse) – tai

santykinis šalies neturtingumas, antru atveju (labiau išsivysčiusiose šalyse) – politinis nestabilumas.

Lygindami raiškiųjų ir neraiškiųjų aibių KLA analogiškais atvejais gautų sprendinių formulių ir

jų subformulių nuoseklumo bei dangos rodiklius matome reikšmingų skirtumų. Atlikdami raiškiųjų

aibių KLA stengėmės taip sudvireikšminti duomenis bei parinkti kintamuosius, kad nebeliktų prieš-

taringų eilučių, taigi ir kompleksinis, ir glaustasis demokratijos išlikimo bei jos žlugimo priežastinių

sąlygų sprendiniai yra visiškai nuoseklūs. Tačiau nė vienas neraiškiųjų aibių KLA sprendinių bendro-

jo nuoseklumo rodiklis net nepriartėja prie visiško nuoseklumo ribos (1,00). Kodėl taip yra? Pirma,

todėl, kad priklausymo tolydžioms neraiškiosioms aibėms reikšmėse, kurias naudojame pavyzdinėje

analizėje, buvo išsaugota visa originalių kintamųjų reikšmių ir jų skirtumų informacija ir paversta

tiksliais atvejų padėties 5 matmenų vektorinėje erdvėje rodikliais. Antra, kitaip negu raiškiųjų aibių

KLA atveju, neraiškiųjų aibių analizėje visi atvejai (neskaičiuojant retai pasitaikančių atvejų su ribinė-

mis visiško priklausymo (1) ar visiško nepriklausymo (0) reikšmėmis) tam tikru laipsniu priklauso

visoms galimoms priežastinių sąlygų kon*gūracijoms. Taigi skaičiuodama nuoseklumo ir dangos

rodiklius, programa į visas šias reikšmes ir menkiausius jų skirtumus atsižvelgia204 ir todėl neraiškiųjų

aibių KLA pakankamų ir būtinų sąlygų nuoseklumą bei dangą įvertina kur kas tiksliau negu raiškiųjų

aibių KLA atveju.

Tokį nuoseklumo ir dangos rodiklių skaičiavimo tikslumą neraiškiųjų aibių KLA atveju galima

interpretuoti ir kaip didesnį griežtumą, nes tam tikros priežastinių sąlygų kon*gūracijos, kurios raiš-

kiųjų aibių KLA atveju galėtų būtų įvertintos kaip nuoseklios pakankamos ar būtinos tyrėją domi-

nančios baigmės sąlygos, gali nebeatitikti tokių kriterijų neraiškiųjų aibių KLA atveju. Svarbiausia

tokio griežtumo reguliavimo priemonė, kaip žinia, yra tiesos lentelei sudaryti parinkta slenkstinė

priežastinių sąlygų kon*gūracijų nuoseklumo reikšmė. Mūsų nagrinėjamame pavyzdyje raiškiųjų

ir neraiškiųjų aibių KLA rezultatų sutapimą visų pirma ir nulėmė labai žemos slenkstinės reikšmės

(0,66) pasirinkimas. Jeigu pasirinktume standartiškai „fs/QCA“ programoje nustatytą (0,8) ar že-

miausią literatūroje rekomenduojamą slenkstinę nuoseklumo reikšmę (0,75), gautume ir kitokius

neraiškiųjų aibių KLA rezultatus. Toliau būtent ir pateikiame neraiškiųjų aibių KLA rezultatus

(žr. 3.9 ir 3.10 išklotines), kurie buvo gauti analizuojant neraiškiųjų aibių ir nuoseklumo reikšmės

„0,75“ pagrindu sudarytas tiesos lenteles (analizė buvo atlikta automatizuotai (paspaudus myg-

tuką Standard Analyses), ieškant tik kompleksinio ir glaustojo teigiamų bei neigiamų demokratijos

ilgaamžiškumo tarpukario Europoje baigmių (taigi atsisakant tarpinio, kai Intermediate Solution

parinkčių lange spaudžiamas mygtukas Cancel) sprendinio).

204 Net ir į tokias atvejų priklausymo priežastinių sąlygų ir jų kon*gūracijų neraiškiosioms aibėms reikšmes, kai tie atvejai neturėtų joms priklausyti pagal raiškiųjų aibių kanonus (t. y. kai jų priklausymo reikšmės yra mažesnės už „0,5“).

218


********************** *TRUTH TABLE ANALYSIS* ********************** File: Demokratija.naKLA.TNA.SuOr.csv Model: fdemokrat = f(fturting, furbaniz, frasting, findustr, fstabvyr) Rows: 9 Algorithm: Quine-McCluskey True: 1 --- COMPLEX SOLUTION --- frequency cutoff: 1.000000 consistency cutoff: 0.804270 raw unique coverage coverage consistency ---------- ---------- ---------- fturting*~furbaniz*frasting*~findustr*fstabvyr 0.261574 0.201389 0.804270 fturting*furbaniz*frasting*findustr*fstabvyr 0.447917 0.387732 0.904206 solution coverage: 0.649306 solution consistency: 0.869767 Cases with greater than 0.5 membership in term fturting*~furbaniz*frasting*~findustr*fstabvyr: Airija (0.72,0.92), Suomija (0.58,0.77) Cases with greater than 0.5 membership in term fturting*furbaniz*frasting*findustr*fstabvyr: Jungtinė Karalystė (0.98,0.95), Olandija (0.94,0.95), Belgija (0.89,0.95), Čekoslovakija (0.58,0.89) ********************** *TRUTH TABLE ANALYSIS* ********************** File: Demokratija.naKLA.TNA.SuOr.csv Model: fdemokrat = f(fturting, furbaniz, frasting, findustr, fstabvyr) Rows: 9 Algorithm: Quine-McCluskey True: 1-L --- PARSIMONIOUS SOLUTION --- frequency cutoff: 1.000000 consistency cutoff: 0.804270 raw unique coverage coverage consistency ---------- ---------- ---------- fturting*~findustr 0.281250 0.192130 0.815436 furbaniz*fstabvyr 0.512732 0.423611 0.873767 solution coverage: 0.704861 solution consistency: 0.850559 Cases with greater than 0.5 membership in term fturting*~findustr: Airija (0.72,0.92), Suomija (0.58,0.77) Cases with greater than 0.5 membership in term furbaniz*fstabvyr: Olandija (0.99,0.95), Jungtinė Karalystė (0.98,0.95), Čekoslovakija (0.91,0.89), Belgija (0.89,0.95)

3.9 išklotinė. Teigiamų baigmių priežastinių sąlygų kon&gūracijų kompleksinis ir glaustasis sprendinys (slenkstinė nuoseklumo reikšmė sudarant tiesos lentelę „0,75“).

219


********************** *TRUTH TABLE ANALYSIS* ********************** File: Demokratija.naKLA.TNA.SuOr.RaginStabVyr.csv Model: ~fdemokrat = f(fturting, furbaniz, frasting, findustr, fstabvyr) Rows: 9 Algorithm: Quine-McCluskey True: 1 --- COMPLEX SOLUTION --- frequency cutoff: 1.000000 consistency cutoff: 0.860714 raw unique coverage coverage consistency ---------- ---------- ---------- ~fturting*~furbaniz*~findustr 0.705598 0.617761 0.887136 fturting*frasting*findustr*~fstabvyr 0.201737 0.113900 0.981221 solution coverage: 0.819498 solution consistency: 0.897463 Cases with greater than 0.5 membership in term ~fturting*~furbaniz*~findustr: Lietuva (0.98,0.88), Rumunija (0.97,0.79), Portugalija (0.89,0.95), Estija (0.84,0.88), Vengrija (0.84,0.58), Lenkija (0.83,0.88), Ispanija (0.7,0.94), Graikija (0.64,0.94), Italija (0.53,0.95) Cases with greater than 0.5 membership in term fturting*frasting*findustr*~fstabvyr: Vokietija (0.69,0.95), Austrija (0.57,0.95) ********************** *TRUTH TABLE ANALYSIS* ********************** File: Demokratija.naKLA.TNA.SuOr.RaginStabVyr.csv Model: ~fdemokrat = f(fturting, furbaniz, frasting, findustr, fstabvyr) Rows: 9 Algorithm: Quine-McCluskey True: 1-L --- PARSIMONIOUS SOLUTION --- frequency cutoff: 1.000000 consistency cutoff: 0.860714 raw unique coverage coverage consistency ---------- ---------- ---------- ~fstabvyr 0.686293 0.096525 0.898862 ~fturting 0.801158 0.211390 0.842640 solution coverage: 0.897683 solution consistency: 0.851648 Cases with greater than 0.5 membership in term ~fstabvyr: Lenkija (1,0.88), Lietuva (1,0.88), Portugalija (0.99,0.95), Vengrija (0.87,0.58), Ispanija (0.8,0.94), Vokietija (0.69,0.95), Austrija (0.57,0.95), Graikija (0.57,0.94)

Cases with greater than 0.5 membership in term ~fturting: Lietuva (0.99,0.88), Portugalija (0.99,0.95), Rumunija (0.99,0.79), Lenkija (0.98,0.88), Ispanija (0.97,0.94), Graikija (0.96,0.94), Vengrija (0.93,0.58), Estija (0.84,0.88), Italija (0.66,0.95)

3.10 išklotinė. Neigiamų baigmių priežastinių sąlygų kon&gūracijų kompleksinis ir glaustasis sprendinys (slenkstinė nuosek-lumo reikšmė sudarant tiesos lentelę „0,75“).

220


Lygindami neigiamų (demokratijos žlugimo) baigmių kompleksinius ir glaustuosius neraiškiųjų

aibių KLA sprendinius, gautus sudarant tiesos lentelę, nustačius žemesnį (0,66) ir aukštesnį (0,75)

nuoseklumo slenkstį (žr. 3.8 ir 3.10 išklotines), matome, kad jie identiški (ir formulės, ir nuoseklumo

bei dangos rodikliai). Kitaip yra su demokratijos išlikimo (teigiamų baigmių) analizės rezultatais.

Skiriasi ir kompleksinių, ir glaustųjų sprendinių formulės (ir atitinkamai jų nuoseklumo bei dan-

gos rodikliai). Pasirinkus „0,75“ nuoseklumo slenkstį neraiškiųjų aibių KLA tiesos lentelei sudaryti,

„fs/QCA“ programa apskritai neatlieka jokių Būlio minimizacijos veiksmų ieškodama kompleksinio

sprendinio (t. y. kai jai neleidžiama daryti kontrafaktinių prielaidų, žr. 3.9 išklotinę, plg. su 3.7 išklo-

tine). Ji tiesiog pateikia abi priežastinių sąlygų kon*gūracijas, apibrėžiančias tiesos lentelės eilutes,

kurios laikomos nuosekliomis, pagal nustatytą aukštesnį nuoseklumo slenkstį. Šiuo atveju priežas-

tinių sąlygų kon*gūracija, kuriai priklauso Prancūzija ir Švedija, buvo pripažinta nepakankamai

nuoseklia, kad baigmė galėtų būti laikoma teigiama (pakankamos sąlygos prasme), taigi baigmės

kintamajam priskyrė reikšmę „0“. Dėl to sumažėjo kompleksinio sprendinio bendroji danga (nuo

0,806713 iki 0,649306), o jo nuoseklumas beveik nepakito (sumažėjo nuo 0,871250 iki 0,869767).

Panašiai atsitiko ir su teigiamų baigmių glaustuoju sprendiniu (žr. 3.9 išklotinę, plg. su 3.7 išklotine).

Sudarant neraiškiųjų aibių KLA tiesos lentelę pakėlus nuoseklumo slenkstį iki „0,75“ ir leidus daryti

kontrafaktines prielaidas, programa išskyrė dvi pakankamų demokratijos išlikimo tarpukario Euro-

poje sąlygų kon*gūracijas, taigi glaustasis sprendinys tapo nebe toks paprastas. Vieną iš kon*gūra-

cijų apibrėžia santykinai aukštos BNP gyventojui neindustrializuotose šalyse, o kitą – urbanizacija

ir politinis stabilumas. Be to, teigiamų baigmių glaustojo sprendinio bendroji danga nuo 0,812500

sumažėjo iki 0,704861 (nuoseklumas beveik nepakito, bet irgi sumažėjo nuo 0,868812 iki 0,850559).

Gauta išvada, kad industrializacija gali būti nepalankus demokratijos išlikimo veiksnys, gali pasi-

rodyti keista. Tačiau ją galima laikyti ir ta „pridėtine verte“, kurią gavome, pakėlę nuoseklumo slenks-

tį. Be to, yra tyrėjų, kurie kaip tik ir teigia, kad pasiturinčiose agrarinėse šalyse gausi kaimo viduri-

nioji klasė, kuriai atstovauja vadinamosios „šeimyninės fermos“ (angl. family farms), yra demokratiją

konsoliduojantis veiksnys (Vanhanen, 1984). Pramonės darbininkų masės, kurias miestuose suburia

sparti industrializacija, gali būti tinkama dirva radikaliajai kairiajai ar populistinei agitacijai, kuri

savo ruožtu sukelia tokią pat radikalią reakciją iš dešinės politinio spektro pusės, o vidurinius ir pa-

siturinčius gyventojų sluoksnius paskatina manyti, kad išsigelbėjimas ateis tik esant „tvirtos rankos“

autoritariniam valdymui. Taigi galime teigti, kad glaustasis sprendinys, gautas pakėlus nuoseklumo

slenkstį (iki 0,75) sudarant neraiškiųjų aibių KLA tiesos lentelę, gali būti laikomas vienos iš suomių

politologo Tatu Vanhaneno demokratizacijos hipotezių patvirtinimu. Joje labiau diferencijuotai (pa-

lyginti su S. M. Lipseto teorija) atsižvelgiama į skirtingų modernizacijos procesų poveikį demokrati-

nio režimo stabilumui.

Apskritai didesnis neraiškiųjų aibių KLA tikslumas ir yra pranašumas, palyginti su raiškiųjų aibių

KLA. Todėl neraiškiųjų aibių KLA būdinga ir didesnė išryškinamoji galia, pasireiškianti jos gebėji-

mu atsižvelgti ir įvertinti tuos turimų duomenų niuansus, kuriuos „užtušuoja“ jų sudvireikšminimas

raiškiųjų aibių KLA atveju. Žinoma, tai turi savo kainą – priežastinių sąlygų kon*gūracijų nuoseklu-

221


mo griežtesnius reikalavimus. Dėl to atvejai, kurie raiškiųjų aibių KLA gali byloti apie tam tikros

sąlygos nuoseklumą baigmės atžvilgiu, neraiškiųjų aibių KLA atveju gali rodyti jos nepakankamą

nuoseklumą. Pavyzdžiui, jeigu atvejis priklauso priežastinės sąlygos neraiškiajai aibei su reikšme

„0,9“, o baigmės aibei – su reikšme „0,6“, vadinasi, atliekant raiškiųjų aibių KLA, jis neprieštarautų

hipotezei, kad ta sąlyga gali būti laikoma pakankama nagrinėjamai baigmei (t. y. teiginiui, kad prie-

žastinės sąlygos aibė yra baigmės aibės poaibis). Mat sudvireikšminant šio atvejo priklausymo reikš-

mė raiškiosioms priežastinės sąlygos ir baigmės aibėms būtų koduojama „1“. Tačiau neraiškiųjų aibių

KLA atveju jis tokiai hipotezei prieštarautų, nes jo priklausymo priežastinės sąlygos neraiškiajai aibei

reikšmė yra gerokai didesnė (0,3) už jo priklausymo baigmės aibei reikšmę (kalbant apie pakanka-

mas sąlygas, tos reikšmės turėtų būti arba lygios, arba priklausymo priežastinės sąlygos aibei reikšmė

turėtų būti mažesnė už priklausymo baigmės aibei reikšmę).

Kodėl tokie paradoksalūs atvejai yra galimi, vaizdžiai parodo schema 3.31 paveiksle. Kai tikri-

nama hipotezė, kad X yra pakankama Y sąlyga, neraiškiųjų aibių KLA atveju jai neprieštarauja tik

atvejai, kurie yra virš gra*ko įstrižainės. Atliekant raiškiųjų aibių KLA su šia hipoteze yra suderinami

visi atvejai, išskyrus tuos, kurie patenka į dešinįjį apatinį kvadratą D (taigi su hipoteze suderinami

ir trikampiuose B2 bei C

2 esantys atvejai). Pavyzdžiui, atvejis (X

1), kurio priklausymo neraiškiajai

priežastinės sąlygos aibei X reikšmė yra „0,4“, o priklausymo neraiškiajai baigmės aibei Y reikšmė

yra „0,3“, atliekant raiškiųjų aibių KLA, šiai (pakankamos sąlygos) hipotezei neprieštaraus, nes sudvi-

reikšminant priklausymo reikšmes jos abi taps lygios „0“ (atvejis atsidurs taške X 1

' ). Analogiškai

– atliekant raiškiųjų aibių KLA ši hipotezė nebus atmesta ir esant tokiam atvejui (X2), kurio priklau-

symo neraiškiajai priežastinės sąlygos aibei X reikšmė yra „0,8“, o priklausymo neraiškiajai baigmės

aibei Y reikšmė yra „0,6“, nes ir vėl sudvireikšminant priklausymo reikšmes jos abi taps lygios „1“

(atvejis atsidurs taške X 2

' ).

3.31 paveikslas. Neraiškiųjų aibių priklausymo reikšmių transformavimo į priklausymo raiškiosioms aibėms reikšmes paradoksai.

222


Kai tikrinama hipotezė, kad X yra būtina Y sąlyga, neraiškiųjų aibių KLA atveju jai nepriešta-

rauja tik atvejai, kurie yra žemiau gra*ko įstrižainės. Tačiau atliekant raiškiųjų aibių KLA su šia

hipoteze yra suderinami visi atvejai, išskyrus tuos, kurie patenka į kairįj5 viršutinį kvadratą A (taigi

su hipoteze suderinami ir trikampiuose B1 bei C

1 esantys atvejai).

Apibendrindami neraiškiųjų aibių KLA atlikimo procedūras ir rezultatus, gaunamus priimant

skirtingas prielaidas apie nuoseklumo slenksčius (sudarant neraiškiųjų aibių tiesos lenteles) ir apie

logiškai galimus, bet nestebimus atvejus, norime akcentuoti, kad susiduriame su gerai kiekvienam

iš gyvenimiškos patirties pažįstama situacija – nemokamų pusryčių nebūna. Padarius tam tikras

prielaidas, rezultatai pagerėja kuriais nors aspektais, bet pablogėja kitais. Surasti „aukso vidurio“,

geriausiai atspindinčio tikrovę, neįmanoma vien pagal formalias atvejų, priežastinių sąlygų ar

baigmių savybes. Taigi net ir pačios geriausios duomenų apdorojimo programos neišlaisvina

tyrinėtojo nuo būtinybės galvoti, gilintis į tiriamus atvejus ir mokslines teorijas bei pačiam daryti

išvadas.

223

4. Kokybinė lyginamoji daugiareikšmių kinta-mųjų analizė

Taikydami neraiškiųjų aibių KLA galime tik iš dalies išvengti keblumų, su kuriais raiškiųjų aibių

KLA susiduria, kai pradinę tyrimo informaciją išreiškia kiekybiniai kintamieji. Tie keblumai la-

biausiai susiję su sudvireikšminimo slenksčių parinkimu ir didelės dalies informacijos, už*ksuotos

originaliuose kiekybiniuose kintamuosiuose, praradimu. Išlygą „iš dalies“ tenka daryti dėl to, kad

ir transformuojant kiekybinių kintamųjų reikšmes į priklausymo neraiškiosioms aibėms laipsnius

reikia pasirinkti slenkstines transformuojamo kintamojo reikšmes. Informacijos neprarandame tik

tada, kai originalių kiekybinių kintamųjų reikšmes transformuojame į priklausymo tolydžioms ne-

raiškiosioms aibėms laipsnius. Tačiau netgi ir tokiu atveju gali tekti spręsti įvairias subjektyvių pasi-

rinkimų problemas. Pavyzdžiui, transformuodami originalių kiekybinių kintamųjų reikšmes mūsų

aptartu tiesioginio kalibravimo metodu, turime nuspręsti (ir pagrįsti), kurios iš jų bus visiško ne-

priklausymo (0,05), visiško priklausymo (0,95) ir didžiausio neapibrėžtumo dėl priklausymo (0,5)

konstruojamai neraiškiajai aibei slenksčiai. Taigi turime priimti mažų mažiausiai tris sprendimus

dėl slenksčių, nors originaliuose kintamuosiuose už*ksuota informacija ir lieka išsaugota.

Kita vertus, taikyti neraiškiųjų aibių KLA vietoj raiškiųjų aibių KLA gali paskatinti viltis taip

išspręsti prieštaringų tiesos lentelės eilučių (priežastinių sąlygų kon*gūracijų) problemą. Ir kartais

(ypač kai keblumų kyla dėl vieno vienintelio kintamojo) šią problemą, atrodo, geriausia išspręsti

224

4. Kokybinė lyginamoji daugiareikšmių kintamųjų analizė

tiesiog vietoj vieno nustatant kelis slenksčius (geriausiai – du)205, kai atliekama originalių kiekybinių

kintamųjų reikšmių transformacija. Tokiu atveju geriausia raiškiųjų aibių KLA alternatyva yra nebe

neraiškiųjų aibių, o daugiareikšmių kintamųjų KLA. Dvireikšmę („juoda-balta“) klasi*kaciją pakeisti

trireikšme („juoda-pilka-balta“) gali būti paprasčiau negu nuspręsti ir susitarti, kuriuos pilkus daik-

tus laikyti jau nebe baltais, o juodais (to reikalautų dvireikšmis raiškiųjų aibių KLA kintamųjų pobū-

dis). Tai taip pat gali atrodyti paprasčiau, negu nuspręsti ir susitarti: 1) koks pilkumo laipsnis reiškia

visišką neaiškumą dėl daikto baltumo ar juodumo, 2) kur prasideda visiškas baltumas ir 3) visiškas

juodumas (to reikalautų originalių kiekybinių kintamųjų reikšmių transformacija į priklausymo ne-

raiškiosioms aibėms laipsnius naudojant tiesioginio kalibravimo metodą). Be to, dvireikšmės klasi-

*kacijos pakeitimą daugiareikšme ir tokio veiksmo pagrindimą sunkiau apkaltinti arbitralumu negu

dvireikšmės klasi*kacijos kriterijų (slenksčių) reviziją.

Be to, daugiareikšmių kintamųjų KLA galima rekomenduoti ne tik todėl, kad nepavykus tam tikrą

problemą išspręsti pačiu paprasčiausiu būdu ne visada verta iškart griebtis paties sudėtingiausio, o

verta pirma išmėginti tik šiek tiek sudėtingesnį jos sprendimo būdą. Mūsų atveju ta problema yra

kiekybinės informacijos panaudojimas kokybinio palyginimo tikslais. Tačiau dalis tyrimuose suren-

kamos originalios informacijos būna matuojama ir kategorinėmis (kokybinėmis) skalėmis. Be to,

dažniausiai tokia informacija būna *ksuojama daugiareikšmėse skalėse. Pavyzdžiui, skirstant apklau-

sos respondentus pagal gyvenamąją vietą, politines pažiūras ar religinę priklausomybę išskiriama

daug (kartais net per 10) kategorijų. Kaip žinia, tokius daugiareikšmius kokybinius kintamuosius

galima (o atliekant raiškiųjų aibių KLA ir būtina) išreikšti dvireikšmių klasi*kacijų terminais (žr.

toliau). Tačiau daugiareikšmių kintamųjų KLA leidžia išvengti tokių transformacijų ir suteikia ga-

limybę analizėje naudoti kokybinius kintamuosius su tiek reikšmių, kiek jais apibūdinamos tiriamų

reiškinių charakteristikos turi kategorijų. Pavyzdžiui, politinės pažiūros gali konceptualiai turėti tris

kategorijas – kairieji, centristai, dešinieji, kartu ir politines pažiūras *ksuojantis kintamasis daugia-

reikšmių kintamųjų KLA gali turėti tris reikšmes. Tokios galimybės supaprastina analizę ir daro ją

lengviau suprantamą, nes nenutolstama nuo klasi*kacijų, kurios buvo naudojamos renkant ir koduo-

jant originalius duomenis.

4.1. Kokybinės lyginamosios daugiareikšmių kintamųjų analizės loginiai pagrindai

Kadangi daugiareikšmių kintamųjų KLA kintamieji gali turėti daugiau negu dvi reikšmes, ji iš

pirmo žvilgsnio panašesnė į neraiškiųjų aibių KLA (nei į raiškiųjų aibių KLA). Žvelgiant istoriškai,

daugiareikšmių kintamųjų ir neraiškiųjų aibių KLA turi bendrą „protėvį“ – daugiareikšmę logiką,

205 Kaip minėta, transformuojant originalius kintamuosius į priklausymo neraiškiosioms aibėms reikšmes, dažniausiai tenka nustatyti bent tris slenksčius.

225


kuria vadovaujantis galimos daugiau negu dvi tiesos reikšmės. Pirmąją tokios logikos sistemą dar

1917 metais sukūrė lenkų logikas Janas Lukasiewiczius (Plečkaitis, 2006). L. Zadehas iš jos išplėtojo

neraiškiųjų aibių teoriją, remdamasis prielaida, kad tiesos reikšmių gali būti neribotas (begalinis)

skaičius. Tačiau daugiareikšmių kintamųjų KLA negalima tapatinti nei su neraiškiųjų aibių teorija,

nei su daugiareikšme logika. Visų pirma, daugiareikšmių kintamųjų KLA kategorijos yra raiškios. Be

to, skirtingai nuo daugiareikšmės logikos, dvireikšmiškumo principo atsisakoma nenuosekliai, nes

baigmės kintamasis ir dalis priežastinių sąlygų kintamųjų paliekami dvireikšmiai.

Kaip ir raiškiųjų aibių KLA atveju, daugiareikšmių kintamųjų kokybinės lyginamosios analizės

tikslas yra rasti (logiškai esminių) pirminių implikantų rinkinį, kurio pakanka visiems atvejams su ta

pačia baigme „uždengti“ ar paaiškinti (žr. 2.1 skyrelį). Paieška vyksta pagal tą pačią minimizacijos tai-

syklę, pagal kurią pirminių implikantų buvo ieškoma raiškiųjų aibių KLA: kintamasis yra nesvarbus

(t. y. gali būti eliminuotas) tam tikros baigmės atžvilgiu, jeigu sudėtinė Būlio išraiška, į kurios sudėtį

jis įeina, turi tą pačią baigmės kintamojo reikšmę, o jos dėmenyse skiriasi tik to kintamojo reikšmės.

Taigi minimizuodami Būlio logines formules, sudarytas iš dvireikšmių kintamųjų, galėjome sudėtinę

išraišką aBC + ABC = D pakeisti glaustesne išraiška BC = D, nes priežastinių sąlygų kon*gūra-

cija BC turi tą pačią baigmę ir konjunkcijoje su a, ir konjunkcijoje su A. Daugiareikšmių kintamųjų

KLA atveju, kai nagrinėjamas priežastinių sąlygų kintamasis turi daugiau nei dvi reikšmes, jis gali

būti eliminuotas tokiais atvejais, kai sudėtinėje Būlio išraiškoje, į kurios sudėtį jis įeina, yra sub-

formulių, kuriose jis įgyja visas savo galimas reikšmes, o baigmės kintamojo reikšmė yra ta pati.

Pavyzdžiui, jeigu priežastinės sąlygos kintamasis C turi tris reikšmes (1–3) ir turime sudėtinę

formulę A{1}B{1}C{1} + A{1}B{1}C{2} + A{1}B{1}C{3} = D{1}, galime ją pa-

keisti glaustesne A{1}B{1} = D{1}. Tačiau jeigu turime sudėtinę formulę A{1}B{1}C{1} +

A{1}B{1}C{3} = D{1}, taip supaprastinti automatiškai negalime, jei nesame tikri, kad baigmės

kintamojo D reikšmė yra „1“, ir tada, kai C įgyja reikšmę „2“206.

Atlikdama pradinių priežastinių sąlygų kon*gūracijų formulių loginę minimizaciją, programa

TOSMANA naudoja L. Cronqvisto sukurtą pirminių implikantų radimo pasitelkiant agentus algo-

ritmą207 (angl. Agent-based Prime Implicant Finder Algorithm). Šio algoritmo veikimo neįmanoma

aprašyti įprastiniais aibių teorijos, kuri iš visų matematikos mokslo šakų išsaugo glaudžiausią ryšį su

intuityvia nuovoka, terminais. Tiesa, aibių teorijos terminais gali būti interpretuojamas šių operacijų

rezultatas, kurį pateikia TOSMANA programa. Būtent todėl (t. y. kad būtų išsaugota galimybė rezul-

tatus interpretuoti aibių teorijos kontekste) baigmės kintamasis programoje gali būti tik dvireikšmis.

Vis tik visiškas programos funkcionalumas atliekant daugiareikšmių kintamųjų KLA nebuvo išsau-

gotas, nes tapo nebeįmanoma pasinaudoti rezultatų vaizdavimo funkcija Visualize (žr. 2.3.4 skyrelį).

Dėl tokio nesistemiško ir net šiek tiek eklektiško daugiareikšmių kintamųjų KLA įgyvendinimo

TOSMANA programinėje įrangoje, loginių šio kokybinės lyginamosios analizės metodo pagrindų

206 Tokią kontrafaktinę prielaidą galime priimti ieškodami glaustojo sprendinio, bet verta dar kartą priminti, kad tokia prielaida turi būti teoriškai ir dalykiškai adekvati.

207 Programoje jis dar vadinamas agentų algoritmu pasitelkiant grafus (angl. Graph-based Agent Algorithm) ir daugia-reikšmių kintamųjų judant iš viršaus į apačią algoritmu (angl. MultiValue TopDown Algorithm).

226


pristatymas bus minimalus, skirtingai nei raiškiųjų ir neraiškiųjų aibių KLA atvejais. Šiame skyriuje

pakaks aptarti pagrindines operacijas, kuriomis TOSMANA programoje atliekama daugiareikšmių

kintamųjų KLA.

Loginis ar metodologinis daugiareikšmių kintamųjų KLA nesavarankiškumas nereiškia, kad ji

negali būti naudinga lyginamosios perspektyvos tyrimų praktikoje, besivadovaujančioje intensy-

viąja strategija. Labiausiai daugiareikšmių kintamųjų KLA gali praversti, sprendžiant problemas,

iškylančias atliekant raiškiųjų aibių KLA. Ji gali būti pasitelkta kaip „tarpinis etapas“ pereinant nuo

vienokiais loginiais-matematiniais principais paremtos raiškiųjų aibių KLA (kaip jos papildymas

ar apibendrinimas) prie gerokai kitokiais loginiais-matematiniais principais paremtos neraiškiųjų

aibių KLA. Kadangi, kaip minėta, daugiareikšmių kintamųjų KLA gali padėti išspręsti prieštaringų

tiesos lentelės eilučių (priežastinių sąlygų kon*gūracijų) problemą, su kuria gana dažnai praktiškai

susiduriama atliekant raiškiųjų aibių KLA. Juk kartais lengviausia šią problemą išspręsti vieną kurį

nors dvireikšmį kintamąjį perkoduojant į trireikšmį. Šia galimybe pasinaudoti visų pirma patartina

tada, kai patys dvireikšmiai kintamieji buvo gauti transformuojant tvarkos, intervalų ar santykių

skalės kintamuosius, nes atliekant šią procedūrą sudvireikšminimo slenksčio pasirinkimas retai

būna neproblemiškas. O jeigu sudvireikšmintas kintamasis originaliai buvo matuotas tvarkos

lygmens skalėje, pasitelkdami daugiareikšmių kintamųjų KLA galime tiesiog grįžti prie jo origi-

nalių reikšmių. Vis dėlto, jei tokia skalė turi daugiau nei tris ar keturias reikšmes patartina pamė-

ginti jų skaičių sumažinti sujungiant kai kurias kategorijas208.

Jeigu dvireikšmis kintamasis buvo gautas sudvireikšminant intervalų ar santykių skalės kinta-

mąjį, transformuodami jį į trireikšmį kintamąjį galime jo kategorijas įvardyti taip: „mažas“, „viduti-

nis“ ar „didelis“. Tokios kategorijos nesiskiria nuo tvarkos skalės kintamojo reikšmių. Kiekviena jų

nurodo tam tikrą raiškiąją aibę, o pačios aibės yra išdėstytos tam tikra tvarka. Taip perkoduodami

aukštesnio matavimo lygmens kintamąjį galime sumažinti informacijos nuostolius, palyginti su tais,

kuriuos patirtume jį sudvireikšmindami. Toks perkodavimas panašus į intervalų ar santykių skalės

kintamojo reikšmių transformaciją į priklausymo netolydžioms neraiškiosioms aibėms laipsnius

(žr. 3.1.2 skyrelį). Tiesa, jis neleidžia tų nuostolių visiškai išvengti, nors tai pavyksta, kai kiekybinių

kintamųjų reikšmės transformuojamos į priklausymo tolydžioms neraiškiosioms aibėms laipsnius

(žr. 3.1.3 skyrelį).

Vis dėlto nebūtų korektiška daugiareikšmių kintamųjų KLA kintamuosius (kai jie turi daugiau

negu dvi reikšmes) be išlygų tapatinti su statistinėje analizėje naudojamais tvarkos skalės kintamai-

siais (Vink ir van Vliet, 2009, 269). Mat jų reikšmės gali nurodyti ir daugiareikšmės klasi*kacijos ka-

tegorijas. Pavyzdžiui, jeigu politines partijas skirstome į kairiąsias, dešiniąsias ir centristines, galime

sukurti trireikšmį kintamąjį „Partijos ideologinė orientacija“, kurio reikšmės būtų, pavyzdžiui, 1 –

„kairės partija“, 2 – „centro partija“, 3 – „dešinės partija“. Nors šio kintamojo skalė yra pavadinimų

lygmens, tokios duomenų lentelės (matricos) be pertvarkymų panaudoti atlikdami raiškiųjų aibių

KLA negalėtume. Tokiu atveju reikėtų skurti tris dvireikšmius pseudokintamuosius „kairės partija“,

208 Kodėl tikslinga tai daryti, bus paaiškinta toliau.

227


„centro partija“ ir „dešinės partija“. Tačiau, kaip minėta, už papildomų kintamųjų įtraukimą į KLA

reikia mokėti gana brangią kainą, nes kiekvienas jų didina galimų kintamųjų reikšmių kombinacijų

(priežastinių sąlygų kon*gūracijų) skaičių. Tokiu atveju duomenų lentelėje vietoj vieno turėtume

net tris stulpelius partijos ideologinei orientacijai nurodyti. Dar blogiau tai, kad, transformuojant

daugianarę kategorinę klasi*kaciją į dvinarę, didėja beprasmiškų galimų kintamųjų reikšmių kom-

binacijų skaičius. Iš vienos trireikšmės į tris dvireikšmes transformuotos partijų ideologinių orien-

tacijų klasi*kacijos galimos reikšmių kombinacijos pateiktos 4.1 lentelėje.

Atvejai Kairės partija Centro partija Dešinės partijaNr. 1 1 0 0

Nr. 2 0 1 0

Nr. 3 0 0 1

Nr. 4 1 1 0

Nr. 5 0 1 1

Nr. 6 1 0 1

Nr. 7 1 1 1

Nr. 8 0 0 0

4.1 lentelė. Po trireikšmės klasi&kacijos transformacijos į tris dvireikšmes gautos kintamųjų reikšmių kombinacijos.

Empiriškai stebimi gali būti tik atvejai, priklausantys pirmoms trims eilutėms (žinoma, jeigu tar-

sime, kad partija negali turėti persikertančių ideologinių orientacijų ir kad jos ideologinę orientaciją

išvis įmanoma įvardyti). Ir jeigu turėtume dar du dvireikšmius kintamuosius (pavyzdžiui, partijų dydį

ir jų atstovavimą parlamente), iš viso tiesos lentelėje turėtume jau 32 eilutes, iš kurių didžioji dalis

būtų beprasmiškos, nurodančios empiriškai neįmanomus atvejus. Tai sukeltų nemažai problemų

ieškant glaustųjų sprendinių, nes visos tuščios tiesos lentelės eilutės priskiriamos logiškai galimoms

(Remainders) ir programa jas naudoja darydama kontrafaktines prielaidas, kurių dauguma šiuo atveju

bus absurdiškos. Taigi jų pagrindu gauta galutinio sprendinio formulė būtų sunkiai interpretuojama.

Daugiareikšmių kintamųjų KLA tokių komplikacijų kaip tik ir leidžia išvengti, ypač origina-

lių tvarkos ir daugiareikšmių pavadinimų skalių kintamųjų atveju. Tiesa, taikant daugiareikšmių

kintamųjų KLA šis jos pranašumas faktiškai nepanaudojamas209. Dažniausiai daugiareikšmių kin-

tamųjų KLA kintamųjų reikšmės gaunamos sutrireikšminant originalius tvarkos ar aukštesniame

matavimo lygmenyje išmatuotus kintamuosius. Apskritai daugiareikšmių kintamųjų KLA gali būti

naudojami ir daugiau reikšmių turintys kintamieji, bet be reikalo to geriau nedaryti, nes reikšmių

skaičiaus didinimas turi panašių pasekmių, kaip ir naujų kintamųjų įtraukimas atliekant KLA, t. y. di-

dina galimų kintamųjų reikšmių kombinacijų (priežastinių sąlygų kon*gūracijų) skaičių ir taip aštrina

209 Bene vienintelė išimtis yra L. Cronqvisto disertacija, kurioje kaip trijų reikšmių kintamieji naudojamos tokios kelia-reikšmės klasi*kacijos kaip valstybės teritorinės sandaros skirstymas į unitarines, pusiau federacines ir federacines, taip pat partinių sistemų skirstymas į dvipartines, saikingai pliuralistines ir poliarizuotas pliuralistines (Cronqvist, 2007).

228


nepakankamos stebėjimų įvairovės problemą (jeigu stebimų atvejų skaičius išlieka tas pats).

Kai kuriose situacijose dvireikšmio kintamojo pakeitimas trireikšmiu ką tik minėtą problemą

užaštrina mažiau, negu ją išryškintų naujo dvireikšmio kintamojo įtraukimas. Kaip minėta, logiškai

galimų dvireikšmių kintamųjų reikšmių kombinacijų (tiesos lentelės eilučių) skaičius išreiškiamas

formule 2k, kur k yra kintamųjų (priežastinių sąlygų) skaičius. Kai viena ar daugiau sąlygų nėra

dvireikšmės, daugiareikšmių kintamųjų tiesos lentelės eilučių (logiškai galimų priežastinių sąlygų

kombinacijų) skaičius yra 2k2x 3

k3x...x nkn

, kur k yra priežastinių sąlygų (kintamųjų), o n yra reikš-

mių (kategorijų) skaičius (Vink ir van Vliet, 2009, 273–274). Taigi, jeigu turime du dvireikšmius, du

trireikšmius ir vieną keturių reikšmių priežastinių sąlygų kintamąjį, daugiareikšmių kintamųjų KLA

tiesos lentelės eilučių (logiškai galimų priežastinių sąlygų kombinacijų) skaičius yra 22 x 32 x 41 = 144;

jeigu turime du dvireikšmius ir vieną trireikšmį kintamąjį, kombinacijų skaičius yra 22 x 31 = 12;

jeigu vieną dvireikšmį ir du trireikšmius – 21 x 32 = 18 ir t. t.

Tai, be kita ko, reiškia ir tai, kad, padidindami jau turimų kintamųjų reikšmių (kategorijų) skai-

čių, naujų priežastinių sąlygų kombinacijų gauname mažiau, negu padidindami kintamųjų skaičių.

Pavyzdžiui, jeigu turime du dvireikšmius kintamuosius ir įtraukiame trečią, kombinacijų skaičius

padidėja nuo 4 iki 8; o jeigu vieną iš šių kintamųjų pakeičiame trireikšmiu, jų tebus 21 x 31 = 6.

Panašiai, jeigu dvireikšmiai kintamieji buvo trys, įtraukę ketvirtą gausime 16 logiškai galimų prie-

žastinių sąlygų kombinacijų, o vieną iš jų pakeitę trireikšmiu, tokių kombinacijų gautume 22 x 31 =

12. Atitinkamai, jeigu turime 4 dvireikšmius kintamuosius, įvedę penktą, gausime 32 dvireikšmių

kintamųjų reikšmių kombinacijas, o vieną iš tų 4 pakeitus trireikšmiu, tebus 23 x 31 = 24 priežastinių

sąlygų kombinacijos (tiesos lentelės eilutės).

Sprendžiant prieštaringų tiesos lentelės eilučių problemą, šis skirtumas tarp kintamųjų (priežas-

tinių sąlygų) ir jų reikšmių (kategorijų) skaičiaus didinimo pasekmių suteikia daugiareikšmių kin-

tamųjų KLA tam tikrų pranašumų, palyginti su raiškiųjų aibių KLA. Kai atliekame KLA pastaruoju

metodu, prieštaringų priežastinių sąlygų kombinacijų problemą galima išspręsti arba koreguojant

sudvireikšminimo slenksčius, arba įtraukiant papildomus (ar vienus keičiant kitais) kintamuosius,

arba pasitelkiant ir vieną, ir kitą strategiją. Kadangi kiekvieno papildomo kintamojo įtraukimas dvi-

gubai padidina tiesos lentelės eilučių skaičių, prieš žengiant šį žingsnį patartina išmėginti daugia-

reikšmių kintamųjų KLA galimybes ir patikrinti, ar problema neišsisprendžia, vieną iš kintamųjų

sutrireikšminus. Verta pabrėžti, kad toks sudaugiareikšminimas neturi būti savitikslis, o tik prie-

monė sprendžiant prieštaringų tiesos lentelės eilučių (priežastinių sąlygų kon*gūracijų) problemą.

Kitaip jis tik padidina logiškai galimų priežastinių sąlygų kombinacijų skaičių ir paaštrina nepakan-

kamos stebėjimų įvairovės problemą. Pavyzdžiui, jeigu turime 4 dvireikšmius kintamuosius, juos

visus sutrireikšminę vietoj 16 turėsime 81 priežastinių sąlygų kombinaciją. Atvejų skaičiui liekant

tam pačiam, sunkiai tikėtina gauti kokią nors pridėtinę analitinę vertę sudaugiareikšminant visus

dvireikšmius kintamuosius. Todėl taikant daugiareikšmių kintamųjų KLA rekomenduojama sutri-

reikšminti (o jeigu reikia – ir suketurreikšminti) tik vieną ar du kintamuosius, kitus palikti dvireikš-

mius. Renkantis daugiareikšmio kintamojo reikšmių skaičių, primygtinai rekomenduojame taupu-

229


mo kriterijų. Ir ne vien dėl to, kad priešingu atveju, kaip minėta, kyla rizika be reikalo sukomplikuoti

nepakankamos stebėjimų įvairovės problemą. Kai atvejų nedaug, o kintamojo kategorijų (reikšmių)

santykinai daug, vis labiau darosi tikėtina situacija, kad daugelis kategorijų apims tik po vieną ar du

atvejus. Taigi, prikuriant daug kintamųjų kategorijų, galima pasiekti, kad prieštaringų tiesos lentelės

eilučių neliktų, bet pats aiškinimas taps tiek dirbtinai pritaikytas prie individualių atvejų, kad nustos

bet kokio bendrumo.

Į visas šias aplinkybes atsižvelgsime, mėgindami pasinaudoti ką tik aptartais daugiareikšmių

kintamųjų KLA pranašumais toliau nagrinėdami mūsų pavyzdį ir analizuodami demokratijos išli-

kimo (žlugimo) tarpukario Europoje sąlygas. Priminsime, kad, iš pradžių sudvireikšminę S. M. Lip-

seto teorijoje nurodomus keturis priežastinių demokratijos išlikimo socialinių ir ekonominių prie-

žastinių sąlygų kintamuosius bei sudarę raiškiųjų aibių KLA tiesos lentelę (žr. 2.6 lentelę), aptikome

tik dvi neprieštaringas priežastinių sąlygų kombinacijas, iš kurių kiekvieną atitiko po vieną atvejį

(Airija ir Čekoslovakija). Toliau spręsdami prieštaringų tiesos lentelės eilučių problemą, taikėme du

būdus: pirmiausia įvedėme papildomą kintamąjį (vyriausybių stabilumas), o paskui dar pakeitėme

ir vieno iš kintamųjų (BNP gyventojui) sudvireikšminimo slenkstį (nuo 600 USD sumažinome iki

550 USD).

Pirmasis žingsnis gali būti laikomas gerąja prieštaringų tiesos lentelės eilučių sprendimo prak-

tika, bet tik tada, jei atliekame žvalgomąjį ar tiriamąjį (angl. exploratory) tyrimą, t. y. jei iš daugelio

galimų paaiškinimų ieškome tinkamiausio, kuris geriausiai (ir neprieštaringai) paaiškintų demokra-

tijos išlikimą (žlugimą) tarpukario Europoje. Tačiau jei tyrimo tikslas būtų patikrinti S. M. Lipseto

demokratijos išgyvenimo teoriją, tokia strategija būtų visiškai nepriimtina, nes joje išdėstyta nuos-

tata, kad demokratijos stabilumui paaiškinti pakanka socialinių ir ekonominių sąlygų, o įtraukdami

papildomą politinio (vyriausybės) stabilumo kintamąjį mes šią teoriją eklektiškai „atskiedžiame“.

Nors gali būti, kad tik taip atskleidžiame tiesą apie demokratijos žlugimo (stabilumo) priežastis, ta

tiesa nebebūtų tokia „gili“, kaip tuo atveju, jeigu paaiškėtų, kad socialinių ir ekonominių kintamųjų

vis dėlto pakanka demokratijos likimui šalyje paaiškinti. Vyriausybės nestabilumas geriausiu atveju

gali pretenduoti į „tiesioginės“ demokratijos žlugimo priežasties vaidmenį, o socialiniai ir ekonomi-

niai veiksniai gali būti vadinami „tolimesnėmis“ ar „gilesnėmis“ demokratijos žlugimo (stabilumo)

priežastimis, nes jomis gali būti paaiškintas ir pats vyriausybės nestabilumas, kuris dažnu atveju ir

reiškia demokratijos žlugimą.

Vis tik pirmojo žingsnio šalinant prieštaringas tiesos lentelės eilutes nepakako ir teko žengti an-

trąjį žingsnį – keisti esamų kintamųjų sudvireikšminimo slenksčius. Šiuo žingsniu pavyko pašalinti

daugelį prieštaringų eilučių, tik šiek tiek pakeitus turtingas ir neturtingas šalis skiriančio slenks-

čio dydį. Tačiau tokią strategiją nesunku apkaltinti arbitralumu ir subjektyvumu. Siekiant išveng-

ti tokių kaltinimų, geresnė strategija yra originalių kintamųjų transformavimas į daugiareikšmius

kintamuosius. Tai galėtų būti originalaus kiekybinio kintamojo BNP gyventojui transformavimas

į trireikšmį kintamąjį, atvejus suskirstant į turtingų, vidutinių pajamų ir neturtingų gyventojų ša-

230


lis. Kaip minėta (žr. 2.3.3 skyrelį), dirbant su TOSMANA, tokias transformacijas patogiausia atlikti

interaktyviai, t. y. naudojant slenksčių nustatymo vediklį (angl. �reshold Setter). Sudaugiareikšmi-

nimo slenksčius geriausia nustatyti, remiantis teoriniais ir dalykiniais pagrindais, bet, jeigu tokių

nepavyksta rasti arba tik gilinamasi į aiškinimo problemą ir atvejus, labai naudinga, o kartu ir labai

patogu patyrinėti skirtingas sudvireikšminimo alternatyvas ir jų pasekmes analizės rezultatams,

naudojantis šiuo vedikliu.

Kaip praktiškai atlikti daugiareikšmių kintamųjų KLA su programa TOSMANA, bus aptariama

kitame poskyryje, o šį tradiciškai užbaigiame pateikdami daugiareikšmių kintamųjų KLA atlikimo

veiksmų (daugelis kurių nesiskiria nuo tų, kurie atliekami raiškiųjų ir neraiškiųjų aibių KLA atveju)

seką, kurią galima vadinti daugiareikšmių kintamųjų KLA atlikimo algoritmu.


kami tiriamo reiškinio (kurį atspindi baigmės kintamasis) atvejai (palyginami ir atspindintys

pakankamą jo įvairovę).

Atliekama išsami tiriamų atvejų analizė, kad tyrėjas turėtų gilų ir visapusišką supratimą apie 2.

juos. Atliekant atvejų analizę gali tekti pakoreguoti ir atrinktų atvejų aibę, kokia ji buvo at-

rinkta pagal pirmąjį punktą.

Kruopščiai atrenkamos tiriamą reiškinį potencialiai paaiškinančios sąlygos. Atrenkant sąly-3.

gas, remiamasi teorinėmis ir empirinėmis žiniomis, bet sąlygų neturėtų būti per daug – tik

esminės.

Surenkami duomenys ir sudaroma originalių kintamųjų lentelė, kurioje kintamųjų (stul-4.

pelių) reikšmės dar nėra kategorizuotos (išskyrus atvejus, kai kintamieji yra natūraliai

kategoriniai)210.

Sudaromos teoriškai ir empiriškai pagrįstos priežastinių sąlygų kintamųjų kategorizavimo 5.

taisyklės. Svarbu, kad slenksčiai, t. y. ribos, dalijančios originalių kintamųjų reikšmių aibes į

intervalus, kuriems priskiriamos kategorinės reikšmės, būtų pagrįstos realiomis žiniomis ir

išmanymu, o ne kokiais nors techniniais kriterijais.

Į lentelę, kur eilutės atitinka atvejus, o stulpeliai sąlygas ir (paskutinysis) baigtį, suvedami 6.

analizuojamus reiškinius atspindintys duomenys211. Atvejus geriausia išrikiuoti pagal (visas)

sąlygų (kintamųjų) reikšmes.

Sudaugiareikšmintų kintamųjų pagrindu sudaroma tiesos lentelė, kurioje neturėtų būti prieš-7.

taringų atvejų, t. y. tokių eilučių, kuriose priežastinių sąlygų kombinacija ta pati, o baigmė

skiriasi. Jei tokių eilučių pasitaiko, reikia tikrinti tokios padėties priežastis ir arba labiau

210 Būtina pateikti šią lentelę bet kokios rimtesnės analizės atveju, t. y. rengiant straipsnį, atskaitą ar pristatymą.211 Kintamieji turi būti kategoriniai, kurių reikšmės sveiki skaičiai nuo nulio iki n. Tiesa, tų reikšmių negali būti labai

daug, nes tai labai padidintų atliekamų skaičiavimų apimtis. Paprastai, sudaromi dvireikšmiai ir trireikšmiai kintamie-ji.

231


įsigilinus į tiriamus atvejus modi*kuoti jų reikšmes, arba įvesti papildomų sąlygų, kurios

paaiškintų baigtį be prieštaravimų (plačiau žr. Ragin, 1987, 113–118; Ragin, 2000, 122–130;

Rihoux ir Ragin, 2009, 48–56). Duomenų kategorizavimo taisyklių keitimas, t. y. kategorijų

siaurinimas ar platinimas, taip pat yra viena iš tinkamų prieštaringų atvejų šalinimo strategi-

jų. Tiesos lentelėje eilutės atspindi visų logiškai galimų skirtingų priežastinių sąlygų kombina-

cijas, t. y. jų yra tiek, kiek ir galimų skirtingų sąlygų kombinacijų. Todėl tiesos lentelės eilučių

skaičius susijęs ne su atvejų skaičiumi, o su kintamųjų reikšmių skaičiumi (sąsaja tarp tiesos

lentelės eilučių skaičiaus ir kintamųjų reikšmių skaičiaus išreiškiama formule 2k2 x 3

k3 x...x nkn

kur n reiškia kintamojo reikšmių skaičių, o k – tiek reikšmių turinčių kintamųjų skaičių).

Paskutinis stulpelis tiesos lentelėje gali būti atvejų skaičius, kuris parodo, kiek atvejų apima

kiekviena priežastinių sąlygų kon*gūracija.

Sudarius neprieštaringą tiesos lentelę, atliekamas priežastinių sąlygų minimizacijos algoritmas. 8.

Jame vadovaujamasi Būlio algebra ir keletu taisyklių, kurios buvo aprašytos antrojoje knygos

dalyje. Gautas rezultatas yra vadinamieji pirminiai implikantai, kurie savyje talpina (impli-

kuoja) visas sudėtingesnio formato originalias priežastinių sąlygų kon*gūracijas.

Kaip ir raiškiųjų bei neraiškiųjų aibių KLA atveju, būtina atlikti keturias originalių priežas-9.

tinių sąlygų kon*gūracijų Būlio minimizacijos procedūras: teigiamų baigmių, kai neįtrau-

kiami logiškai galimi, bet nestebimi atvejai ir kai jie įtraukiami, bei neigiamų baigmių, kai

neįtraukiami logiškai galimi, bet nestebimi atvejai ir kai jie įtraukiami. Minimizacija turi būti

atliekama kompiuterine programine įranga, nes taip užtikrinamas tikslumas (daugiareikš-

mių kintamųjų KLA atveju naudotina TOSMANA programa).

Iš pirminių implikantų (naudojantis pirminių implikantų lentele) galima atrinkti tik tuos, 10.

kurie yra logiškai esminiai.



nestebimi atvejai), ypatingą dėmesį skiriant toms, kurios, tyrėjo žiniomis, yra mažai tikėtinos

arba prieštaringos (t. y. tokios, kai tiems patiems empiriškai nestebimiems atvejams buvo

priskirtos ir teigiamos, ir neigiamos baigmės reikšmės).

Gauti sprendiniai (priežastinių sąlygų kon*gūracijos, paaiškinančios tam tikrą baigmę) ap-12.

tariami grįžtant prie teorinės ir atvejų analizės. Čia nereikėtų skubėti teigti priežastinio ryšio,

nes atliekant daugiareikšmių kintamųjų KLA nustatoma tik tai, kad tam tikros sąlygų kon-

*gūracijos susijusios su tam tikromis baigmėmis. Taigi ji negali atstoti priežastinės gauto

rezultato interpretacijos, kuri turi remtis tam tikromis prielaidomis ir teorijomis. Šiuo at-

žvilgiu tyrėjo probleminė situacija iš esmės nesiskiria nuo tos, su kuria jis susiduria, atlikda-

mas statistinę analizę, t. y. kai statistinis ryšys (kintamųjų reikšmių kovariacija) pats savaime

232


dar nereiškia priežastinio ryšio. Be to, interpretuojant gautus sprendinius nederėtų pamiršti,

kad daugiareikšmių kintamųjų KLA yra priežastinių sąlygų kon*gūracijų paieškos metodi-

ka, taigi iš galutinio sprendinio negalima paimti vienos kurios nors sąlygos ir jos nagrinėti

atskirai. Šiuo atžvilgiu daugiareikšmių kintamųjų KLA skiriasi nuo statistinės analizės, kur

tyrėją dažniausiai domina pavienio kintamojo grynasis priežastinis poveikis (angl. net e8ect)

(Ragin, 2008, 10 ir 11 skyriai).

Kiekvienos Būlio minimizacijos (iš keturių logiškai galimų) atveju gauti sprendiniai turi būti 13.

aptarti kiekvienas atskirai ir, jei vienas kuris nors yra pasirenkamas kaip geriausias, toks pa-

sirinkimas turi būti pagrindžiamas.

Pateikiant rezultatus reikia panaudoti galimybes juos vaizduoti gra*škai. Taip pat svarbu 14.

tekstinius ir skaitinius rezultatus pateikti kuo sistemiškiau, informatyviau ir patraukliau.

4.2. Daugiareikšmių kintamųjų KLA atlikimas programine įranga TOSMANA

Šiame poskyryje pateikiami pavyzdžiai ir nurodomi veiksmai, kaip atlikti daugiareikšmių kin-

tamųjų KLA naudojantis TOSMANA kompiuterine programa. Kadangi mūsų pagrindinis tikslas –

pademonstruoti, kaip praktiškai veikia programa, rezultatų interpretacija bus minimali. Kaip minėta,

naudojant kompiuterinę programą TOSMANA galima atlikti ne tik raiškiųjų aibių, bet ir daugiareikš-

mių kintamųjų KLA, kuri vienais atžvilgiais panaši į raiškiųjų aibių, o kitais – į neraiškiųjų aibių KLA.

Primename, kad dabartinėje TOSMANA versijoje baigmės kintamasis visada turi būti dvireikšmis.

Šiuo atžvilgiu daugiareikšmių kintamųjų KLA lieka artima raiškiųjų aibių KLA. Tačiau koduodamas

kitų kintamųjų reikšmes tyrėjas turi galimybę kintamiesiems suteikti tris, keturias ar daugiau reikšmių,

todėl ir alternatyvios kintamųjų reikšmės TOSMANA ataskaitose nurodomos sveikais skaičiais (0, 1, 2 ir

t. t.) laužtiniuose skliaustuose, t. y. vietoj A ir a arba turtingumas ir ~turtingumas rezultatuo-

se pateikiama A{1} ir A{0} arba turtingumas{1} ir turtingumas{0}, o patys skaičiai

(jeigu reikšmių yra daugiau nei dvi) jau nebereiškia „yra“ arba „nėra“. Iš esmės (veiksmų sekos

prasme) daugiareikšmių kintamųjų KLA atliekama lygiai taip pat, kaip raiškiųjų aibių KLA su pro-

grama TOSMANA, todėl demonstruodami pavyzdžius apsiribosime minimaliais aprašais.

Pateikdami daugiareikšmių kintamųjų KLA atlikimo TOSMANA programa pavyzdžius nau-

dosime duomenis faile Demokratija.dkKLA.4N.csv, kurį galite parsisiųsti iš vadovėliui skirtos

tinklavietės (www.vaidasmo.lt/KLA)212. Tiesa, kadangi faile yra originalūs kintamieji, prieš de-

monstruodami, kaip atlikti daugiareikšmių kintamųjų KLA (žr. 4.2.1 skyrelį), dar kartą trumpai

212 Duomenis taip pat galima rasti ir Lietuvos HSM duomenų archyvo (LiDA) kataloge (archive.lidata.eu/webview).

233


aptarsime, kaip originalius kiekybinius kintamuosius transformuoti į daugiareikšmius kategori-

nius (plg. 2.3.3 skyrelį).

4.2.1. Kiekybinių kintamųjų transformavimas į daugiareikšmius kategorinius

Kaip minėta, importavus duomenis (Import → Excel or fsqca (csv +le)), pagrindinio TOSMANA

programos lango polangiuose Data ir MVQCA Data kintamųjų pavadinimų langeliuose rodoma

nemažai įvairios papildomos informacijos apie tuos kintamuosius. Pasikartosime, kad prie kinta-

mojo pavadinimo esanti žalia* vėliavėlė ( ) rodo, kad šis kintamasis yra tekstinio tipo ir

analizėje gali būti naudojamas atvejų pavadinimams (Case ID). Po kintamojo pavadinimu esantis

diagramos ženklas ( ) rodo, kad šis kintamasis yra skaitinio kiekybinio tipo, o šalia esantis

įspėjimo ženklas reiškia, jog būtina nustatyti sudvireikšminimo ar sudaugiareikšminimo

slenksčius. Kai slenksčiai nustatomi, vietoj įspėjimo ženklo atsiranda skaičius ar skaičiai

( ), rodantys kokios reikšmės priskirtos slenksčiams. Kaip atrodo sudvireikšminti arba su-

daugiareikšminti duomenys, galima pažiūrėti polangyje MVQCA Data (žr. 4.1 paveikslą).

4.1 paveikslas. Duomenų sudaugiareikšminimo informacija programoje TOSMANA.


234


Nekartodami 2.3.3 skyrelyje pateiktų detalių slenksčių nustatymo procedūrų naudojant

TOSMANA programos interaktyvų slenksčių nustatymo vediklį (angl. �reshold Setter), toliau ilius-

truosime tik vieno kintamojo „BNP gyventojui“ perkodavimo iš kiekybinio į daugiareikšmį (trireikšmį)

kategorinį procedūrą. Likusių originalių kiekybinių kintamųjų transformacijas tik konstatuosime.

Taigi pagrindiniame programos lange, polangyje Data, paspaudus kairįjį pelės klavišą ant kinta-

mojo pavadinimo ir atsivėrusiame meniu pasirinkus Edit Variable, atidaromas kintamųjų redagavi-

mo (Edit Variable) langas (žr. 4.2 paveikslą).

4.2 paveikslas. Kintamojo redagavimo langas programoje TOSMANA.

Tada paspaudžiame mygtuką setter ir atsidaro interaktyvaus slenksčių nustatymo vediklio

(�reshold Setter) langas (žr. 4.3 paveikslą).

4.3 paveikslas. Interaktyvaus slenksčių nustatymo vediklio langas programoje TOSMANA.

235


Lange pavaizduotame gra*ke matome (toliau žr. 4.3 paveikslą), kad kintamojo reikšmės (oran-

žiniai* kvadratėliai) išsidėsčiusios netolygiai, o vidurinė reikšmių intervalo reikšmė213 (t. y. 300 + (

(1098 – 300) / 2) = 699 USD) juos dalija į dvi grupes (plona vertikali žalia* linija arba vadinamasis

slenkstis)214. Reikšmes į dvi grupes dalija ir vidurinė duomenų aibės reikšmė (mediana = 586 USD;

stora horizontali raudona* linija). Iš principo ir viena, ir kita reikšmė galėtų būti naudojama kaip

slenkstis kintamajam sudvireikšminti, bet, kaip minėta, tokia praktika nerekomenduojama. Nesun-

ku paaiškinti kodėl: pasirinkę sudvireikšminimo slenksčiu medianą, dirbtinai atskirtume atvejus,

kurių kintamojo reikšmės labai panašios – Čekoslovakiją (586 USD) ir Suomiją (590 USD). Taip

pat ir vidurinė reikšmių intervalo reikšmė neatrodo tinkama, nes tokiu atveju riba tarp turtingų ir

neturtingų šalių būtų nubrėžta dar aukščiau ir atskirtų Austriją (720 USD) nuo Airijos (662 USD).

Tačiau blogiausia tai, kad gerokai labiau ekonomiškai išsivysčiusios šalys – Airija, Suomija ir Čekos-

lovakija – atsidurtų vienoje kategorijoje su Lietuva ir Lenkija, kurių ekonominės gerovės lygis tuo

metu iš esmės („kokybiškai“) skyrėsi215.

Apskritai tarpukario Europoje 100 USD skirtumas tarp šalių BNP vienam gyventojui „svėrė“

kur kas daugiau, kai jis skyrė šalį su 300 USD BNP vienam gyventojui nuo šalies, kurios šio rodiklio

reikšmė buvo 400 USD, negu tada, kai jis skyrė šalis, kurių šio rodiklio reikšmės buvo atitinkamai

900 ir 1 000 USD216. Todėl jeigu nėra galimybės kiekybinių kintamųjų kategorizavimo slenksčių pa-

grįsti teoriškai, patartina tiesiog patyrinėti, kaip atvejai yra išsidėstę taškinėje sklaidos diagramoje, ir

paieškoti tarp jų properšų, atsižvelgiant į ką tik pažymėtą aplinkybę, kad vienodo dydžio properšos

gali turėti nevienodą „kokybinę“ reikšmę. Svarbu ir tai, kad tos properšos skirtų ne pavienius atvejus

(kategorija bus pernelyg individualizuota), bet jų gana homogeniškas grupes.

Kadangi mūsų atveju bandysime BNP gyventojui kintamąjį sutrireikšminti, tam (kaip ir dvi-

reikšminimo atveju) galima naudoti keletą strategijų. Be jau minėtų teorine analize ir empirinės

duomenų sklaidos nagrinėjimu pagrįstų strategijų, galima naudoti dvi formalias taisykles: pada-

lyti kintamojo reikšmių intervalą į tris lygias dalis (pasirenkant skaičių „2“ �resholds meniu, žr.

4.3 paveikslą) arba pasitelkti klasterinę analizę (paspaudžiant mygtuką cluster). Kadangi teorinėje

literatūroje nėra aiškių kriterijų, kaip būtų galima šį kintamąjį korektiškai sutrireikšminti, naudosi-

me paprasčiausią formalią taisyklę – padalysime kintamojo BNP gyventojui reikšmių intervalą į tris

lygias dalis. Taigi �resholds meniu pasirinkus skaičių „2“, programa pateikia dvi slenkstines reikš-

mes: 566 USD ir 832 USD (žr. 4.4 paveikslą). Pirmąją galima sieti su takoskyra tarp neturtingų ir

vidutiniškai turtingų šalių, o antrąją – su skirtumu tarp šalių vidutiniokių ir labai turtingų šalių.

213 Šis rodiklis nėra tapatus medianai, arba vidurinei duomenų aibės reikšmei (žr. toliau). Skirtumą tarp vidurinės reikšmių intervalo ir duomenų aibės reikšmių iliustruosime trumpu pavyzdžiu. Jei turime didėjimo tvarka išrikiuotus penkis skai-čius 3, 5, 12, 17 ir 20, tai jų mediana bus lygi „12“, o vidurinė reikšmių intervalo reikšmė – 3 + ((20 – 3) / 2) = 11,5.

214 Primename, kad slenkstinę (ploną žalią vertikalią) liniją pele (paspaudus kairįjį jos klavišą ant linijos) galima stumdyti į pasirinktą vietą kairėn ar dešinėn.

215 Remiamės gana gausia istorine literatūra, pateikiančia informaciją apie tai, kaip atrodė kasdienis daugumos žmonių gyvenimas ir buitis šiose šalyse tarpukariu.

216 Daugelis ekonomistų pripažįsta, kad 1 000 USD papildomų pajamų per metus milijonieriaus gerovę padidina mažiau, negu asmens, kurio metinės pajamos tėra 10 000 USD. Taip pat ir visos šalies BVP vienam gyventojui padidėjimas nuo 4 000 iki 5 000 USD (šiuolaikinių) padidina jos gyventojų gerovę (nelabai svarbu, kokiu būdu ją matuotume) daugiau, negu šio rodiklio pokytis nuo 21 000 iki 22 000 USD (Norkus, 2004).

* Atkreipiame dėmesį, kad minimas spalvas matysite kompiuterio ekrane dirbdami programa TOSMANA.

236


4.4 paveikslas. Sutrireikšminimo slenksčių nustatymas programoje TOSMANA.

Taigi slenksčiai anksčiau santykinai homogenišką turtingų šalių grupę padalijo į dvi maždaug

vienodo dydžio grupes. Vidutiniokių grupėje atsidūrė Čekoslovakija, Suomija, Airija, Austrija

ir Vokietija, o labai turtingų – Švedija, Prancūzija, Olandija, Jungtinė Karalystė ir Belgija. Toks

padalijimas (jeigu atmestume tam tikras abejones dėl Vokietijos) yra priimtinas atsižvelgiant į tai,

ką apie šiuos atvejus galime spręsti, remdamiesi gilesnėmis kiekvieno iš jų žiniomis. Įsidėmėtina

ir tai, kad žemesniojo slenksčio reikšmė (566 USD) mažai skiriasi nuo tos, kuri buvo pasirinkta

(po korekcijos) kaip kintamojo sudvireikšminimo slenkstis (550 USD), skyręs turtingas tarpuka-

rio Europos šalis nuo neturtingų. Taigi, kintamąjį sutrireikšminus, anksčiau turtingomis laikytų

šalių grupė buvo padalyta į dvi dalis, o neturtingų šalių grupė liko tokia pati. Svarbiau šiuo atveju

tai, kad jeigu tuomet priklausymo turtingų šalių „klubui“ cenzo pažeminimas galėjo atrodyti kiek

įtartinas, kaip neturtingų ir vidutiniškai pasiturinčių šalių skiriamoji linija šis slenkstis atrodo

gana įtikinamai. Taigi toliau spaudžiame mygtuką ok ir galutinai nustatome pasirinktus sutri-

reikšminimo slenksčius (juos atitinkantys įrašai atsiranda po kintamojo pavadinimu duomenų

lentelės lange, žr. 4.1 paveikslą).

Tada dar reikia perkoduoti likusių trijų kintamųjų reikšmes. Kadangi juos paliekame dvireikš-

mius, reikia naudoti tuos pačius sudvireikšminimo slenksčius, kaip ir raiškiųjų aibių KLA atveju

(žr. 2.1 poskyrį). Perkodavus visus kiekybinius kintamuosius, gaunama daugiareikšmių kintamų-

jų KLA atlikti tinkama duomenų lentelė (matrica), kuri bus tolimesnės analizės pagrindas (žr.

4.2 lentelę).

237


Valstybė BNP gyventojui Urbanizacija Raštingumas Industrializacija DemokratijaAirija 1 0 1 0 1Austrija 1 0 1 1 0Belgija 2 1 1 1 1Čekoslovakija 1 1 1 1 1Estija 0 0 1 0 0Graikija 0 0 0 0 0Ispanija 0 0 0 0 0Italija 0 0 0 0 0Jungtinė Karalystė 2 1 1 1 1Lenkija 0 0 1 0 0Lietuva 0 0 1 0 0Olandija 2 1 1 1 1Portugalija 0 0 0 0 0Prancūzija 2 0 1 1 1Rumunija 0 0 0 0 0Suomija 1 0 1 0 1Švedija 2 0 1 1 1Vengrija 0 0 1 0 0Vokietija 1 1 1 1 0

4.2 lentelė. Socialinio ir ekonominio išsivystymo, vyriausybių stabilumo bei demokratijos rodikliai (trireikšmėse skalėse) tarpu-kario Europos valstybėse apie 1930 m.

4.2.2. Daugiareikšmių kintamųjų KLA atlikimas

Turėdami analizei paruoštus duomenis galime pradėti daugiareikšmių kintamųjų KLA procedūrą (pa-

grindiniame programos meniu pasirinkdami Analysis → Start MV(QCA) arba paspausdami klavišą F9).

Atsidariusiame KLA atlikimo lange (MV)QCA (žr. 2.3.4 skyrelį) sukeliame į atitinkamus laukelius baigmės

(„Demokratija“), priežastinių sąlygų („BNP gyventojui“, „Urbanizacija“, „Raštingumas“ ir „Industrializa-

cija“) ir atvejų pavadinimų („Šalis“) kintamuosius. Tada spaudžiame mygtuką Truth Table, ir programa

rezultatų lange pateikia (tik empiriškai stebimus atvejus apimančią) tiesos lentelę (žr. 4.1 išklotinę).Truth Table:

v1: BNP gyventojui v2: Urbanizacijav3: Raštingumas v4: Industrializacija

O: Demokratija id: Šalis v1 v2 v3 v4 O id1 0 1 0 1 Airija,Suomija1 0 1 1 0 Austrija2 1 1 1 1 Belgija,Jungtinė Karalystė,Olandija1 1 1 1 C Čekoslovakija,Vokietija0 0 1 0 0 Estija,Lenkija,Lietuva,Vengrija0 0 0 0 0 Graikija,Ispanija,Italija,Portugalija,Rumunija2 0 1 1 1 Prancūzija,Švedija Created with Tosmana Version 1.301

4.1 išklotinė. Daugiareikšmių kintamųjų KLA tiesos lentelė programoje TOSMANA.

238


Palyginę šią tiesos lentelę su gauta atlikus raiškiųjų aibių KLA su dvireikšmiais duomenimis

(įtraukiant tik S. M. Lipseto kintamuosius, žr. 2.6 lentelę), matome, kad ji tapo gerokai tinka-

mesnė rezultatyviai Būlio minimizacijai atlikti. Ankstesnėje tiesos lentelėje buvo tik dvi neprieš-

taringos priežastinių sąlygų kombinacijos, kurių vieną reprezentavo Airija, o kitą – Čekoslova-

kija. Dabar turime tik vieną prieštaringą eilutę, į kurią patenka Vokietija ir Čekoslovakija. Kaip

žinoma, vienoje iš jų demokratija tarpukariu žlugo, o kitoje – išliko. Nors šie atvejai svarbūs,

juos pašalindami iš analizės (KLA atlikimo lange (MV)QCA eilutėje Contradictions pažymėda-

mi Exclude, žr. 4.5 paveikslą), vis tiek galime tikėtis gauti kur kas iškalbingesnį rezultatą, negu

galėjome tikėtis, pašalinę visas prieštaringas tiesos lentelės, sudarytos dvireikšmių kintamųjų

pagrindu, eilutes.

Taigi su turima tiesos lentele galime atlikti jos Būlio minimizacijos procedūras. Kaip žinia,

turime atlikti keturias tokias procedūras: teigiamų baigmių, kai neįtraukiami logiškai galimi, bet

nestebimi atvejai ir kai jie įtraukiami, bei neigiamų baigmių, kai neįtraukiami logiškai galimi, bet

nestebimi atvejai ir kai jie įtraukiami. Pradėsime nuo teigiamų baigmių priežastinių sąlygų, kai

neįtraukiami logiškai galimi, bet nestebimi atvejai (kompleksinio sprendinio, angl. complex so-

lution), paieškos procedūros. Taigi KLA atlikimo lange (MV)QCA eilutėje Outcome 1 pažymime

Explain ir spaudžiame mygtuką go (žr. 4.5 paveikslą).

4.5 paveikslas. Daugiareikšmių kintamųjų KLA minimizacijos parinktys programoje TOSMANA: teigiamų baigmių priežastinių sąlygų kon&gūracijų, kai neįtraukiami logiškai galimi, bet nestebimi atvejai, paieška.

239


Gauname išsamiąją daugiareikšmių kintamųjų KLA ataskaitą TOSMANA programos rezultatų

lange (žr. 4.2 išklotinę)217.

Tosmana Report Algorithm: MultiValue TopDownFile: Demokratija.dkKLA.4N.csvSettings: Minimizing Value 1 including

Truth Table: v1: BNP gyventojui v2: Urbanizacijav3: Raštingumas v4: Industrializacija

O: Demokratija id: Šalis v1 v2 v3 v4 O id1 0 1 0 1 Airija,Suomija1 0 1 1 0 Austrija2 1 1 1 1 Belgija,Jungtinė Karalystė,Olandija1 1 1 1 C Čekoslovakija,Vokietija0 0 1 0 0 Estija,Lenkija,Lietuva,Vengrija0 0 0 0 0 Graikija,Ispanija,Italija,Portugalija,Rumunija2 0 1 1 1 Prancūzija,Švedija

Result:

BNP gyventojui{2} * Raštingumas{1} * Industrializacija{1} + BNP gyventojui{1} * Urbanizacija{0} * Raštingumas{1} * Industrializacija{0} (Belgija,Jungtinė Karalystė,Olandija + Prancūzija,Švedija) (Airija,Suomija)

Created with Tosmana Version 1.301

4.2 išklotinė. Teigiamų baigmių priežastinių sąlygų kon&gūracijų, kai neįtraukiami logiškai galimi, bet nestebimi atvejai, Būlio minimizacijos rezultatų išsamioji ataskaita programoje TOSMANA.

Kartodami teigiamų baigmių priežastinių sąlygų paieškos procedūrą taip, kad būtų įtraukti ir logiš-

kai galimi, bet empiriškai nestebimi atvejai, t. y. siekdami surasti glaustąjį sprendinį (angl. parsimonious

solution), turime atlikti visus tuos pačius veiksmus, išskyrus tai, kad KLA atlikimo lange (MV)QCA

eilutėje Remainders papildomai turime pažymėti Include for reduction (toliau žr. 4.6 paveikslą). Atlie-

kant šią procedūrą taip pat būtina pažymėti ir langelį eilutėje Compute Simplifying Assumptions,

kad programa ataskaitoje parodytų, kokios būtent kontrafaktinės prielaidos buvo padarytos. Be to,

reikia nurodyti galimybę pačiam tyrėjui parinkti pirminius implikantus (iš alternatyvių, jei tokių

yra), kurie bus įtraukti į galutinį sprendinį (langelyje Selection Mode pasirenkant Select if possible).

217 Primename, kad daugiareikšmių kintamųjų KLA sprendinių vaizduoti gra*škai TOSMANA programoje nėra galimy-bių (tai buvo įmanoma atliekant raiškiųjų aibių KLA (MV)QCA lange paspaudus mygtuką Visualize).

240


4.6 paveikslas. Daugiareikšmių kintamųjų KLA minimizacijos parinktys programoje TOSMANA: teigiamų baigmių priežastinių sąlygų kon&gūracijų, kai įtraukiami logiškai galimi, bet nestebimi atvejai, paieška.

Paspaudus mygtuką go programa pradeda analizės procedūrą ir iš karto atidaro pirminių im-

plikantų parinkimo langą (Select Prime Implicants, toliau žr. 4.7 paveikslą)218. Tačiau jame matome,

kad rinktis nėra iš ko, nes apatinė lentelė Prime Implicants not used yra visai tuščia, t. y. visa apatinė

lango dalis yra tamsiai pilka. Programa pati sukėlė į viršutinę lentelę abu pirminių implikantų

rinkinius, kuriais gali būti „uždengti“ (paaiškinti) visi atvejai su teigiamomis baigmėmis, priklau-

santys neprieštaringoms priežastinių sąlygų kon*gūracijoms.

4.7 paveikslas. Pirminių implikantų parinkimo langas programoje TOSMANA.

218 Plačiau apie pirminių implikantų parinkimą žr. 2.3.4 skyrelį.

241


Taigi toliau spaudžiame mygtuką ok ir gauname daugiareikšmių kintamųjų KLA išsamiąją atas-

kaitą TOSMANA programos rezultatų lange (žr. 4.3 išklotinę).

Tosmana Report Algorithm: Graph-based AgentFile: Demokratija.dkKLA.4N.csvSettings: Minimizing Value 1 including R




BNP gyventojui{2} + BNP gyventojui{1}Industrializacija{0}(Belgija,Jungtinė Karalystė,Olandija + Prancūzija,Švedija) (Airija,Suomija)


BNP gyventojui{1}Urbanizacija{0}Raštingumas{0}Industrializacija{0} +BNP gyventojui{1}Urbanizacija{1}Raštingumas{0}Industrializacija{0} +BNP gyventojui{1}Urbanizacija{1}Raštingumas{1}Industrializacija{0} +BNP gyventojui{2}Urbanizacija{0}Raštingumas{0}Industrializacija{0} +BNP gyventojui{2}Urbanizacija{0}Raštingumas{0}Industrializacija{1} +BNP gyventojui{2}Urbanizacija{0}Raštingumas{1}Industrializacija{0} +BNP gyventojui{2}Urbanizacija{1}Raštingumas{0}Industrializacija{0} +BNP gyventojui{2}Urbanizacija{1}Raštingumas{0}Industrializacija{1} +BNP gyventojui{2}Urbanizacija{1}Raštingumas{1}Industrializacija{0}



4.3 išklotinė. Teigiamų baigmių priežastinių sąlygų kon&gūracijų, kai įtraukiami logiškai galimi, bet nestebimi atvejai, Būlio minimizacijos rezultatų išsamioji ataskaita programoje TOSMANA.

Toliau pereiname prie neigiamų baigmių daugiareikšmių kintamųjų KLA atlikimo su programa

TOSMANA pavyzdžių. Kaip ir teigiamų baigmių atveju, pradėsime nuo kompleksinio sprendinio

(angl. complex solution) paieškos procedūros. Šiuo atveju KLA atlikimo lango (MV)QCA eilutėje

Outcome 0 pažymime Explain, o visose kitose – Exclude (žr. 4.8 paveikslą).

242


4.8 paveikslas. Daugiareikšmių kintamųjų KLA minimizacijos parinktys programoje TOSMANA: neigiamų baigmių priežastinių sąlygų kon&gūracijų, kai neįtraukiami logiškai galimi, bet nestebimi atvejai, paieška.

Paspaudę mygtuką go, gauname išsamiąją daugiareikšmių kintamųjų KLA ataskaitą TOSMANA


Tosmana Report Algorithm: MultiValue TopDownFile: Demokratija.dkKLA.4N.csvSettings: Minimizing Value 0 including



Result:

BNP gyventojui{0} * Urbanizacija{0} * Industrializacija{0} + BNP gyventojui{1} * Urbanizacija{0} * Raštingumas{1} * Industrializacija{1} (Estija,Lenkija,Lietuva,Vengrija + Graikija,Ispanija,Italija,Portugalija,Rumunija) (Austrija)


4.4 išklotinė. Teigiamų baigmių priežastinių sąlygų kon&gūracijų, kai neįtraukiami logiškai galimi, bet nestebimi atvejai, Būlio minimizacijos rezultatų išsamioji ataskaita programoje TOSMANA.

243


Belieka atlikti neigiamų baigmių priežastinių sąlygų kon*gūracijų, kai įtraukiami logiškai

galimi, bet nestebimi atvejai, minimizavimo algoritmą, t. y. surasti neigiamų baigmių glaustąjį

sprendinį (angl. parsimonious solution). Tam KLA atlikimo lango (MV)QCA eilutėje Outcome 0

reikia pažymėti Explain, Remainders eilutėje – Include for reduction, o likusiose palikti Exclude

(žr. 4.9 paveikslą). Be to, vėl būtina pažymėti langelį eilutėje Compute Simplifying Assumptions,

kad programa ataskaitoje parodytų, kokios būtent kontrafaktinės prielaidos buvo padarytos.

Taip pat reikia nurodyti galimybę pačiam tyrėjui parinkti pirminius implikantus (iš alternaty-

vių, jei tokių yra), kurie bus įtraukti į galutinį sprendinį (langelyje Selection Mode pasirenkant

Select if possible).

4.9 paveikslas. Daugiareikšmių kintamųjų KLA minimizacijos parinktys programoje TOSMANA: neigiamų baigmių priežastinių sąlygų kon&gūracijų, kai įtraukiami logiškai galimi, bet nestebimi atvejai, paieška.

Paspaudus mygtuką go programa pradeda analizės procedūrą ir atidaro pirminių implikantų

parinkimo langą Select Prime Implicants. Tačiau jame vėlgi nėra iš ko rinktis, nes, padariusi re-

zultatų ataskaitoje pateikiamas supaprastinančias prielaidas, programa rado tik vieną vienintelį

rinkinį formulių, kurių pakanka „uždengti“ (paaiškinti) visus atvejus su neigiamomis baigmė-

mis, priklausančius neprieštaringoms sąlygų kon*gūracijoms. Taigi toliau spaudžiame mygtuką

ok ir gauname daugiareikšmių kintamųjų KLA išsamiąją ataskaitą TOSMANA programos rezul-

tatų lange (žr. 4.5 išklotinę).

244


Tosmana Report Algorithm: Graph-based AgentFile: Demokratija.dkKLA.4N.csvSettings: Minimizing Value 0 including R




BNP gyventojui{0} + BNP gyventojui{1}Urbanizacija{0}Industrializacija{1}(Estija,Lenkija,Lietuva,Vengrija + Graikija,Ispanija,Italija,Portugalija,Rumunija) (Austrija)


BNP gyventojui{0}Urbanizacija{0}Raštingumas{0}Industrializacija{1} +BNP gyventojui{0}Urbanizacija{0}Raštingumas{1}Industrializacija{1} +BNP gyventojui{0}Urbanizacija{1}Raštingumas{0}Industrializacija{0} +BNP gyventojui{0}Urbanizacija{1}Raštingumas{0}Industrializacija{1} +BNP gyventojui{0}Urbanizacija{1}Raštingumas{1}Industrializacija{0} +BNP gyventojui{0}Urbanizacija{1}Raštingumas{1}Industrializacija{1} +BNP gyventojui{1}Urbanizacija{0}Raštingumas{0}Industrializacija{1}



4.5 išklotinė. Neigiamų baigmių priežastinių sąlygų kon&gūracijų, kai įtraukiami logiškai galimi, bet nestebimi atvejai, Būlio minimizacijos rezultatų išsamioji ataskaita programoje TOSMANA.

Ką reiškia gauti rezultatai, kuo jie išsiskiria, palyginti su gautais atlikus raiškiųjų ir neraiškiųjų

aibių KLA? Pirmiausia jie tiesiogiai palyginami tik su tais rezultatais, kurie buvo gauti raiškiųjų

aibių KLA atveju iki papildomo kintamojo – vyriausybių stabilumo – įvedimo (žr. 2.6 lentelę).

Kadangi daugiareikšmių kintamųjų KLA to nedarėme219, nepavyko iki galo išspręsti prieštaringų

tiesos lentelės eilučių problemos. Tačiau labiau diferencijuotas vieno iš kintamųjų (BNP vienam

gyventojui) perkodavimas leido gauti rezultatą, kuris yra daug iškalbingesnis vertinant S. M. Lip-

219 Tačiau skaitytojas gali tai padaryti savarankiškai, atlikdamas daugiareikšmių kintamųjų KLA su duomenimis, papildy-tais dvireikšmiu vyriausybės stabilumo kintamuoju.

245


seto teoriją, nei tas, kurį gavome operuodami dvireikšmiais kintamaisiais. Kaip minėta, pagrindinę

šios teorijos hipotezę išreiškia sakinys, kurį C. Schneideris vadina dažniausiai cituojamu lyginamų-

jų socialinių mokslų teiginiu (Schneider, 2008, 47): „kuo šalis yra labiau išsivysčiusi, tuo didesnė

tikimybė, kad joje išsilaikys demokratija (angl. the more well-to-do a nation, the greater the chances

that it will sustain democracy) (Lipset, 1960, 31).

Atskyrę labai turtingas ir vidutiniškai turtingas šalis, gauname rezultatą, kuris aiškiai byloja

S. M. Lipseto hipotezės naudai. Jis ypač ryškus, kai interpretuojame glaustuosius sprendinius – tiek

teigiamų, tiek neigiamų baigmių. Kalbant apie teigiamus atvejus, nė vienoje labai turtingoje ša-

lyje demokratija nežlugo. Kita vertus, demokratija žlugo visose neturtingose šalyse. Taigi, ana-

lizės rezultatai rodo, kad aukštos BNP vienam gyventojui (trireikšmio kintamojo reikšmė „2“)

buvo pakankama demokratijos išlikimo sąlyga. Tai matome iš to, kad į demokratijos išlikimo

tarpukario Europoje pakankamų sąlygų glaustosios Būlio lygties sudėtį įeina atskiras dėmuo

BNP gyventojui{2}.

BNP gyventojui{2} + BNP gyventojui{1}Industrializacija{0} =

Demokratija{1}

Atskiras dėmuo BNP gyventojui{0} demokratijos žlugimo pakankamų sąlygų glaustojo-

je Būlio lygtyje rodo, kad mažos BNP vienam gyventojui buvo pakankama demokratijos žlugimo

sąlyga.

BNP gyventojui{0} + BNP gyventojui{1}Urbanizacija{0}Industrializacija{1} =

Demokratija{0}

Be to, S. M. Lipseto hipotezei (kaip ji suformuluota ką tik cituotame sakinyje) neprieštarauja

ir demokratijos išlikimo bei žlugimo sąlygų KLA radinys, kad vidutinis ekonominio išsivystymo

lygis (vidutinės BNP vienam gyventojui) nėra toks svarbus demokratijos išlikimo veiksnys, kad ir

kokios bebūtų kitos sąlygos, – vienose iš tokių šalių (Vokietijoje ir Austrijoje) demokratija žlugo, o

kitose (Čekoslovakijoje, Airijoje ir Suomijoje) – nežlugo. Pirmieji dėmenys abiejose Būlio lygtyse

nurodo pagrindinį demokratijos išlikimo arba žlugimo tarpukario Europoje kelią. Tačiau, be šių

pagrindinių kelių, būta dar ir alternatyvių, kuriuos nurodo antrieji dėmenys abiejose lygtyse. Pažy-

mėtina, kad į abiejų jų sudėtį įeina vidutinio lygio BNP vienam gyventojui. Tai reiškia, kad demo-

kratijos likimas priklausė nuo vidutinio šalies ekonominio lygmens sąveikos su kitais veiksniais.

Priklausomai nuo to, kokios tos kitos sąlygos buvo, vidutinis šalies ekonominis lygmuo galėjo būti

palankus arba demokratijai išlikti, arba jai žlugti.

Kita vertus, antrąjį demokratijos išlikimo pakankamų sąlygų Būlio lygties dėmenį

BNP gyventojui{1}Industrializacija{0} galima interpretuoti ir kaip liudijimą jau

minėtos (žr. 3.2.5 skyrelį) T. Vanhaneno teorijos (Vanhanen, 1984) naudai: vidutinio ekonomi-

nio lygmens agrarinėse šalyse su stipria kaimo viduriniąja klase buvo kur kas palankesnės sąlygos

demokratijai išlikti negu tose, kuriose susiformavo gausi proletarų darbininkų klasė, susitelku-

246


si tuo metu išaugusiuose pramonės centruose. Būtent remiantis šia teorija galima interpretuoti

ir Austrijos atvejį, kuris vienintelis reprezentuoja antrąjį daugiareikšmių kintamųjų KLA atliki-

mo metu nustatytą demokratijos žlugimo kelią: BNP gyventojui{1}Urbanizacija{0}

Industrializacija{1}. Nors šioje šalyje egzistavo stipri konservatyvi kaimo vidurinioji

klasė, balsavusi už politines jėgas, susitelkusias po krikščioniškosios demokratijos vėliavomis, ne

mažiau stipri buvo ir „raudonojoje Vienoje“ (po 1918 m. iš didžiulės imperijos metropolijos tapu-

sioje palyginti nedidelės šalies sostine) susikoncentravusi ideologiškai radikali darbininkų klasė.

Šios socialinės ir politinės jėgos taip ir nesugebėjo rasti kompromiso, o jų kon�iktai, išsilieję į gin-

kluotus susidūrimus, baigėsi autoritarinio režimo įvedimu (Gerlich ir Campbell, 2000).

Tačiau tarpukario Europoje buvo bent vienas atvejis, kurio vidutinio ekonominio išsivystymo

lygmens poveikį modi*kuojančios sąlygos vis dėlto negali paaiškinti. Tai demokratijos žlugimas

Vokietijoje, kurią (kartu su Čekoslovakija, kurioje demokratija išliko) nuo pagrindiniu demokra-

tijos išlikimo keliu ėjusių šalių skyrė tik kiek žemesnis ekonominio išsivystymo lygmuo. Taigi, jį

galima laikyti šiai teorijai prieštaraujančiu („nukrypstančiu“) atveju, kurio paaiškinti nepavyko

vien tik socialiniais ir ekonominiais veiksniais, net ir tiksliau suformulavus vieną iš tuos veiksnius

atspindinčių kintamųjų. Kad šį atvejį paaiškintume, greičiausiai reikia atsiremti į teorijas, kurios

kitaip aiškina demokratijos išlikimą (žlugimą). Pavyzdžiui, tai gali būti teorijos sureikšminančios

šalies politinės institucinės sandaros ar politinio proceso ypatumus.

Kaip žinia, būtent toks kintamasis ir buvo įtrauktas į analizę, kai buvo ieškoma būdo sumažinti

prieštaringų tiesos lentelės eilučių skaičių, atliekant raiškiųjų aibių KLA su dvireikšmiais kintamai-

siais. Šiuo būdu galima „likviduoti“ ir užsilikusią prieštaringą tiesos lentelės eilutę daugiareikšmių

kintamųjų KLA atveju. Tačiau tai ne vienintelis būdas jos atsikratyti. Jeigu mums rūpi konkrečiai

Vokietijos atvejis, prieštaringą priežastinių sąlygų kon*gūraciją galime eliminuoti, papildę kinta-

mųjų sąrašą kokia nors Vokietiją nuo kitų į ją panašiausių šalių (visų pirma nuo Čekoslovakijos)

atskiriančia sąlyga. Tai gali būti, pavyzdžiui, šalies padėties tarptautinių santykių sistemoje ypa-

tumai: galima išskirti šalis, kurios turėjo teritorinių pretenzijų kaimynams (Vokietija, Vengrija,

Italija, Lietuva), ir tas, kurios savo sienomis buvo daugiau ar mažiau patenkintos.

Tokios pradinio aiškinimo modi*kacijos gali būti naudingos, palaipsniui „besikasant“ prie tie-

sos ir bandant išsiaiškinti, kodėl viskas įvyko taip, kaip iš tikrųjų įvyko. Tačiau šis klausimas labiau

rūpi istorikams, kurie pateikdami reiškinių aiškinimus gali būti ir eklektiški, ir stengtis discipli-

nuotai naudotis KLA vis naujoms priežastinėms hipotezėms kelti. Socialinių mokslų atstovams pa-

prastai labiau rūpi ieškoti kad ir ribotų apibendrinimų. Negalėdami išgelbėti vieno iš jų – „Lipseto

hipotezės“ – jie įtraukia kintamuosius, kurie nepriklauso socialinės ir ekonominės modernizacijos

teorijos konceptualiniam aparatui. Nors galbūt kur kas priimtinesnis jos gelbėjimo būdas būtų vie-

no ar net dviejų likusių kintamųjų sudaugiareikšminimas, kuris leistų atskirti Čekoslovakijos atvejį

nuo Vokietijos. Ar tokia modi*kacija gali būti vaisinga, gali spręsti tik specialistas, rimtai įsigilinęs

į demokratijos išlikimo (žlugimo) priežasčių tarpukario Europoje problemą. Šioje knygoje ji buvo

247


naudojama labiau kaip „musė drozo*la“ ar „jūrų kiaulytė“ – bandomasis gyvūnas, kurį „taršyda-

mi“ skaitytojai gali įgyti analitinių ir techninių (darbo su KLA atlikti skirtomis kompiuterinėmis

programomis) įgūdžių, kuriuos galės panaudoti spręsdami visai kitokias socialinių mokslų ar isto-

rinio aiškinimo problemas.

Autoriams belieka palinkėti skaitytojams sėkmės tokiuose darbuose, o kad juos būtų lengviau

atlikti, paskutiniame skyriuje pateikiame net 16 pavyzdžių ir savarankiško darbo užduočių, kurios,

tikimės, padės didinti ir tobulinti KLA atlikimo kompetenciją.

248

5. KLA pavyzdžiai ir savarankiško darbo užduotys

249

5.1. Raiškiųjų aibių KLA



5.1.1. Etninių teritorinių mažumų politinės mobilizacijos priežastys

Etninės teritorinės mažumos – tai tam tikrose teritorijose susikoncentravusios mažumos.

Politinė etninės mažumos mobilizacija pasireiškia etninės politinės partijos įkūrimu, politiniu

atstovavimu nacionalinėse arba regioninėse įstatymų leidybos institucijose etniniu pagrindu,

etninėmis demonstracijomis ir politine prievarta. Kodėl vienos etninės mažumos politiškai mo-

bilizuojasi, o kitos – ne? Kada galima tikėtis, kad tam tikra etninė teritorinė mažuma politiškai

mobilizuosis?

KLA pradininkas C. Raginas išnagrinėjo iki praėjusio šimtmečio priešpaskutinio dešimtme-

čio vidurio (apie 1985 m.) paskelbtą socialinių mokslų literatūrą, susijusią su šia problema (Ragin,

1987, 133–149), ir aptiko, kad tyrinėtojai dažniausiai išskiria keturis kintamuosius, turinčius įta-

kos politinei etninių mažumų mobilizacijai („etnpolmob“)220.

Visų pirma, tai etninės mažumos dydis („dydis“). Statistinių duomenų apie Vakarų Europos 1.

valstybių gyventojus analizė rodo tam tikrą dėsningumą: mažumas galima suskirstyti į dvi

grupes. Vienai priklauso mažumos, kurių dydis nesiekia 100 000 gyventojų, o kitai – dides-

220 Šio skyrelio užduočiai atlikti reikia naudoti duomenis faile EtnineMobilizacija.raKLA.csv, kurį galite parsisiųsti iš va-dovėliui skirtos tinklavietės (www.vaidasmo.lt/KLA). Duomenis taip pat galima rasti ir Lietuvos HSM duomenų archy-vo (LiDA) kataloge (archive.lidata.eu/webview). Skliausteliuose nurodomi kintamųjų pavadinimai šiame faile.

250


nės nei 100 000 gyventojų. Pirmosios grupės etninės mažumos dydžio kintamojo („dydis“)

reikšmė „1“, antrosios – „0“.

Antrasis veiksnys yra kalbinė kompetencija („kalbkompe“): vienos teritorinės mažumos 2.

yra „užmiršusios“ savo kalbą, o kitos ją aktyviai vartoja. Jeigu dauguma etninės mažumos

narių moka ir kalbėti, ir rašyti savo kalba, kalbinės kompetencijos kintamojo („kalbkompe“)

reikšmė „1“, jeigu ne – „0“.

Trečiasis veiksnys yra mažumos santykinis turtingumas („santykturt“). Jeigu mažumos 3.

atstovų pajamos vienam gyventojui yra tokios pačios arba didesnės nei daugumos atstovų

pajamos vienam gyventojui, santykinio turtingumo kintamojo („santykturt“) reikšmė „1“,

jeigu ne – „0“.

Ketvirtasis veiksnys yra mažumos gyvenamos teritorijos ekonominė būklė – ar ji kyla, 4.

ar smunka („ekonbukle“). Geriausias šio kintamojo rodiklis yra migracijos saldo: jei-

gu imigracija į teritoriją pranoksta emigraciją, ji kyla (kintamojo reikšmė „1“), jeigu yra

atvirkščiai, teritoriją yra apėmęs ekonominis sąstingis arba jos ekonomika smunka (kinta-

mojo reikšmė „0“)221.

KLA panaudosime, kad rastume tokį etninių teritorinių mažumų politinės mobilizacijos aiš-

kinimą, kuris atsižvelgtų į visas šias priežastines sąlygas ir aprėptų visas Vakarų Europos etnines

teritorines mažumas222.

Empiriniai duomenys apie Vakarų Europos etnines teritorines mažumas (36 atvejai) pateikti

5.1 lentelėje223.

221 Paliekame skaitytojui pačiam pasidaryti išvadas apie naujausią emigracijos iš Lietuvos bangą.

222 C. Raginas etninių teritorinių mažumų politinės mobilizacijos aiškinimų metaanalizę atliko iki sovietinio komunizmo

žlugimo, todėl jis apsiriboja liberaliomis demokratinėmis Vakarų Europos šalimis. Autoritariniai ir (tuo labiau) tota-

litariniai politiniai režimai slopina ne vien etninių teritorinių mažumų politinę mobilizaciją, bet ir bet kokį politinį

aktyvumą, todėl joms jo metaanalizėje apibendrinami aiškinimai netinka. Studentas ar doktorantas, ieškantis temos

magistriniam darbui ar net daktaro disertacijai, galėtų pamėginti pakartoti jo tyrimą, atnaujinęs duomenų failą (per

beveik 30 metų daugelio Vakarų Europos šalių etninių teritorinių mažumų politinis elgesys galėjo pasikeisti) bei papil-

dęs ją duomenimis apie demokratinių pokomunistinių šalių etnines teritorines mažumas.

223 Žr. taip pat failą EtnineMobilizacija.raKLA.csv. C. Ragino duomenų lentelė pateikiama kiek modi*kuotu pavidalu,

politinę mobilizaciją koduojant „taip“ arba „ne“. C. Raginas skiria du mobilizacijos laipsnius ir toliau tų atvejų, kurių

kintamųjų „dydis“, „santykturt“, „ekonbukle“, „kalbkompe“ reikšmės yra tos pačios, bet skiriasi mobilizacijos lygiai,

baigmės kintamąjį „etnpolmob“ perkoduoja į „1“, jeigu bent pusei tokių atvejų būdingas aukštas mobilizacijos lygis. Jei-

gu atvejų, kuriems būdingas aukštas mobilizacijos lygis, nėra, baigmės kintamasis „etnpolmob“ koduojamas kaip „0“,

net jeigu tam tikrų etninio politinio aktyvumo apraiškų ir esama. Pavyzdžiui, Austrijos slovėnų ir Danijos grenlandų

atvejis koduojamas kaip „0“, nors jiems kai kurios politinės mobilizacijos apraiškos būdingos.

251


mazuma dydis kalbkompe santykturt ekonbukle etnpolmobLapiai (Suomija) 0 0 0 0 0Suomiai (Švedija) 0 0 0 0 0Lapiai (Švedija) 0 0 0 0 0Lapiai (Norvegija) 0 0 0 0 0Albanai (Italija) 0 0 0 0 0Graikai (Italija) 0 0 0 0 0Šiaurės frizai (Vokietija) 0 0 0 1 0Danai (Vokietija) 0 0 0 1 0Baskai (Prancūzija) 0 0 0 1 0Ladinai (Italija) 0 0 1 0 0Vengrai (Austrija) 0 1 0 0 0Kroatai (Austrija) 0 1 0 0 0Slovėnai (Austrija) 0 1 0 0 0Grenlandai (Danija) 0 1 0 0 0Alandų švedai (Suomija) 0 1 1 0 1Slovėnai (Italija) 0 1 1 1 1Valdensai (Italija) 0 1 1 1 1Sardiniečiai (Italija) 1 0 0 0 0Galisiečiai (Ispanija) 1 0 0 0 0Vakarų frizai (Olandija) 1 0 0 1 1Katalonai (Prancūzija) 1 0 0 1 1Provansaliečiai (Prancūzija) 1 0 0 1 1Velsiečiai (Jungtinė Karalystė) 1 0 0 1 1Bretonai (Prancūzija) 1 0 0 1 1Korsikiečiai (Prancūzija) 1 0 0 1 1Friulai (Italija) 1 0 1 1 1Provansaliečiai (Italija) 1 0 1 1 1Baskai (Ispanija) 1 0 1 1 1Katalonai (Ispanija) 1 0 1 1 1Flamandai (Prancūzija) 1 1 0 0 0Valonai (Belgija) 1 1 0 1 1Švedai (Suomija) 1 1 1 0 1Pietų Tirolio austrai (Italija) 1 1 1 0 1Elzasiečiai (Prancūzija) 1 1 1 1 1Vokiečiai (Belgija) 1 1 1 1 1

Flamandai (Belgija) 1 1 1 1 1

5.1 lentelė. Duomenys apie Vakarų Europos etnines teritorines mažumas ir jų politinę mobilizaciją XX a. antrojoje pusėje.

UžduotysNaudodami failą EtnineMobilizacija.raKLA.csv, programa TOSMANA sudarykite KLA 1. tiesos lentelę. Ar yra prieštaringų priežastinių sąlygų kon*gūracijų?

Programa TOSMANA atlikite tik stebėtų atvejų teigiamų ir neigiamų baigmių Būlio mini-2. mizaciją.

Pakartokite 2 užduoties operaciją, įtraukdami logiškai galimus, bet nestebimus atvejus. Pa-3.

252


lyginkite teigiamų ir neigiamų baigmių glaustųjų sprendinių supaprastinančias prielaidas. Ar yra viena kitai prieštaraujančių prielaidų?

Naudodami programą TOSMANA pavaizduokite Veno diagramoje Būlio minimizacijos 4. rezultatus.

Pakartokite teigiamų ir neigiamų baigmių Būlio minimizaciją (su empiriškai nestebimais 5. atvejais ir be jų) naudodami programą „fs/QCA“. Raskite visų keturių gautų sprendinių nuoseklumo, jų dėmenų bendrosios ir išskirtinės dangos rodiklius.

Ar kuri nors iš keturių sąlygų (arba kurios nors nebuvimas) gali būti pripažinta kaip pakan-6. kama, būtina arba būtina ir pakankama etninės teritorinės mažumos politinės mobilizaci-jos arba jos nebuvimo sąlyga224?

Ar Lietuvoje yra etninių teritorinių mažumų? Apibūdinkite jas keturių nepriklausomų 7. kintamųjų reikšmėmis. Į kurią KLA tiesos lentelės, apibendrinančios duomenis faile EtnineMobilizacija.raKLA.csv (jis gaunamas atlikus 1 užduotį), eilutę patenka jūsų anali-zuojamos mažumos Lietuvoje atvejis? Į kokių šalių ir į kurias teritorines mažumas panašios Lietuvos teritorinės mažumos? Jeigu tokių nėra, t. y. KLA lentelėje pakartotinai atlikus 1 užduotį atsirado nauja eilutė, pakartokite 2–6 užduotyse nurodytas operacijas. Ar papildo-

mas atvejis pakeitė analizės rezultatus?

5.1.2. Barringtono Moore’o demokratijos ir autoritarizmo kilmės aiškinimo taikymas tarpuka-rio Europos politikos raidai

Šio vadovėlio 1.3 poskyryje jau pristatėme lyginamosios istorinės sociologijos klasiko B. Moore’o

idėjas, išdėstytas veikale „Diktatūros ir demokratijos socialinės ištakos. Žemvaldys ir valstietis šiuo-

laikinio pasaulio atsiradimo procese“ (1966). Jame mokslininkas analizavo problemą, labai panašią į

nagrinėtą demonstruojant analitines KLA procedūras (žr. 2 šios knygos skyrių). D. Berg-Schlosseris

ir jo bendradarbiai klausė, kodėl tarpukario Europoje vienose šalyse demokratija žlugo, o kitose – iš-

liko? KLA procedūroms demonstruoti naudojome S. M. Lipseto demokratijos tvarumo aiškinimą,

papildytą vyriausybių stabilumo kintamuoju. B. Moore’as klausė, kodėl vienos šalys iš agrarinių fe-

odalinių visuomenių transformavosi iškart į industrines liberaliąsias demokratijas (kaip Didžioji

Britanija, Prancūzija ir JAV), o kitose industrializacija ir kiti modernizacijos procesai atvedė arba į

fašistinį (kaip Vokietijoje ir Japonijoje), arba komunistinį (kaip Rusijoje ir Kinijoje) režimą?

Ar negalima būtų B. Moore’o idėjų panaudoti ieškant atsakymo į klausimą, kodėl vienose tar-

pukario Europos šalyse demokratija žlugo, o kitose – išliko? Tiesa, pats B. Moore’as primygtinai

nurodo, kad taip daryti nereikėtų. Jis laikė savo koncepciją tinkamą tik vadinamųjų didžiųjų vals-

tybių raidai aiškinti. Tai šalys, kurių politinę raidą labiau lemia ne išorinės, bet vidinės priežastys,

nes jos priklauso stambiųjų savarankiškų tarptautinės politikos žaidėjų „klubui“, kurį sudaro šalys,

224 Būtinas baigmės sąlygas galima rasti arba analizuojant Būlio minimizacijos rezultatus, arba panaudojant „fs/QCA“ funkciją, skirtą būtinų sąlygų analizei.

253


pajėgios arba bent pretenduojančios dalyvauti nustatant tarptautinės politinės sistemos tvarką. To-

dėl iš visų 18 D. Berg-Schlosserio ir jo bendradarbių nagrinėtų tarpukario Europos demokratijų

pats B. Moore’as į savo analizę įtraukė tik Vokietiją, Angliją ir Prancūziją. Be to, jam rūpėjo ne

klausimas apie demokratijos žlugimo, o apie fašizmo įsigalėjimo priežastis. Tai kur kas siaures-

nis, speci*škesnis klausimas225. Tačiau kurdami šią užduotį klasiko draudimą ignoruosime ir kin-

tamuosius, kuriuos B. Moore’as išskyrė, ieškodamas atsakymo į klausimą apie fašizmo priežastis

Vokietijoje, panaudosime atsakydami į klausimą, kas lėmė demokratijos žlugimą arba išlikimą 18

tarpukario Europos šalių.

Panašiai pasielgė ir Johnas D. Stephensas bei Gerhardas Kümmelis (2002), praplėsdami J. Step-

henso dar 1989 m. paskelbtą tyrimą, kuriame jis B. Moore’o pateiktą demokratijos žlugimo Vokieti-

joje analizę pamėgino apibendrinti ir patikrinti, papildomai įtraukdamas Austriją, Italiją ir Ispaniją

(Stephens, 1989). 2002 m. analizuojamų atvejų aibė buvo dar labiau išplėsta.

Analizuodami B. Moore’o pateiktą fašizmo įsigalėjimo Vokietijoje aiškinimą, J. Stephensas ir

G. Kümmelis jame išskyrė tolesnius kintamuosius226.

Stambiųjų žemvaldžių klasė buvo politiškai dominuojanti jėga XIX a. pabaigoje ir išsau-1.

gojo didelę savo galios dalį tarpukario metais („stazemvdom“). Dominavimas konkrečiau

reiškia, kad valstybė formuodama savo politiką pirmiausia atsižvelgia į šios klasės intere-

sus, o išeiviai iš agrarinio elito užima aukščiausias pareigas valstybės institucijose (ypač

kariuomenės vadovybėje, užsienio reikalų ministerijoje ir pan.). Jeigu šaliai (atvejui) tinka

šis aprašas, stambiųjų žemvaldžių klasės dominavimo kintamojo („stazemvdom“) reikšmė

yra „1“; jeigu netinka – „0“.

Stambiųjų žemvaldžių dvaruose naudojama represyvi darbo jėgos kontrolė („reprkon-2.

tr“). Tai reiškia, kad tokiuose dvaruose dirbančiai darbo jėgai, kuri nominaliai yra laisvai

samdoma, jų šeimininkai gali taikyti neekonominę prievartą, pasitelkdami arba vietines

valstybės valdžios struktūras, arba „dvarų policiją“ (šiuolaikiniais terminais – „apsauginin-

kus“). Nedrausmingiems darbininkams gali būti taikomos *zinės bausmės, streikai malši-

nami jėga. Tokiais pačiais būdais sprendžiami ir kon�iktai su smulkiaisiais nuomininkais.

Kon�iktinėse situacijose teismai stoja stambiųjų žemvaldžių pusėn, tad skriaudžiamiems

samdiniams arba nuomininkams nėra prasmės ieškoti juose teisybės. Jeigu šaliai (atvejui)

tinka šis aprašas, represyvios darbo jėgos kontrolės kintamojo („reprkontr“) reikšmė yra

„1“; jeigu netinka – „0“.

Šalyje yra prasidėjusi industrializacija ir buržuazija yra politiškai reikšminga, bet silpnesnė 3.

už stambiuosius žemvaldžius jėga („silpnburz“). Tą silpnumą lemia buržuazijos ideologinis

ir kultūrinis nesavarankiškumas: dauguma jos atstovų pripažįsta žemvaldžių aristokratijos

kultūrinį pranašumą, turtingiausieji mėgdžioja jos gyvenimo būdą, siekia su ja susigimi-

225 Žlugus demokratijai, dažniausiai įsigali ne fašizmas, bet autoritarizmas.226 Šio skyrelio užduočiai atlikti reikia naudoti duomenis faile DemokratijaIrMooreTeorija.raKLA.csv, kurį galite parsisiųsti

iš vadovėliui skirtos tinklavietės (www.vaidasmo.lt/KLA). Duomenis taip pat galima rasti ir Lietuvos HSM duomenų archyvo (LiDA) kataloge (archive.lidata.eu/webview). Skliausteliuose nurodomi kintamųjų pavadinimai šiame faile.

254


niuoti ir pan. Jeigu šaliai (atvejui) tinka šis aprašas, politiškai reikšmingos, bet silpnesnės

už stambiuosius žemvaldžius buržuazijos kintamojo („silpnburz“) reikšmė yra „1“; jeigu

netinka – „0“.

Buržuazija yra ekonomiškai priklausoma nuo stiprios valstybės, kuri vykdo „revoliuciją iš 4.

viršaus“, industrializuodama ir kitaip modernizuodama (visų pirma plėtodama švietimo

sistemą) šalį, apsauginiais muitais remia nacionalinės pramonės plėtotę („burzpriklvalst“).

Jeigu šaliai (atvejui) tinka šis aprašas, ekonomiškai priklausomos nuo stiprios valstybės

buržuazijos kintamojo („burzpriklvalst“) reikšmė yra „1“; jeigu netinka – „0“.

Iki XIX a. vidurio nebuvo revoliucinio atotrūkio nuo praeities („revolatotr“). Jeigu iki XIX a. 5.

vidurio šalyje nebuvo buržuazinės revoliucijos marksistinės tradicijos prasme, revoliucinio

atotrūkio nuo praeities kintamojo („revolatotr“) reikšmė yra „0“; priešingu atveju – „1“.

Demokratijos išlikimas (1) arba žlugimas (0) tarpukario (1918–1940 m.) laikotarpio Euro-6.

poje („demokratija“).

Pasiremdami anksčiau surinktais duomenimis (Stephens, 1989) bei atvejų tyrimais D. Berg-

Schlosserio ir J. Mitchello išleistoje rinktinėje (Berg-Schlosser ir Mitchell, 2000), autoriai pateikė

kintamųjų reikšmes, nurodytas 5.2 lentelėje.

salis stazemvdom reprkontr silpnburz burzpriklvalst revolatotr demokratijaAirija 0 0 0 0 0 1

Austrija 1 1 1 1 0 0

Belgija 0 0 0 0 0 1

Čekoslovakija 1 1 1 0 0 1

Didžioji Britanija 1 0 0 0 1 1

Estija 1 1 1 0 0 0

Graikija 0 0 0 0 0 0

Ispanija 1 1 1 1 0 0

Italija 1 1 0 0 0 0

Lenkija 1 1 1 1 0 0

Olandija 0 0 0 0 0 1

Portugalija 1 1 1 1 0 0

Prancūzija 0 0 0 0 1 1

Rumunija 1 1 1 0 0 0

Suomija 0 0 0 0 0 1

Švedija 0 0 0 0 0 1

Vengrija 1 1 1 1 0 0

Vokietija 1 1 1 1 0 0

5.2 lentelė. Duomenys apie 1850–1900 m. laikotarpio socialines istorines sąlygas ir demokratijos likimą tarpukario Europoje.

255


Priskiriant kintamųjų reikšmes daugeliu atvejų kyla didelių keblumų. B. Moore’o koncepcijoje

svarbiausia yra klasių galios santykių, jų sąjungų ir kon�iktų analizė. Politiniai procesai aiškinami

klasių kova, kuri vyksta dėl įtakos valstybės politikos formavimui, vienos ar kitos klasės interesus

labiau atitinkančių įstatymų priėmimo. Tačiau daugelis tarpukario valstybių 1850–1900 m. dar

neegzistavo: jų teritorija buvo vienos (pavyzdžiui, Airijos, Estijos, dabartinių Čekijos ir Slovaki-

jos) ar kelių kitų valstybių (pavyzdžiui, Lenkijos teritorija) dalis. Todėl labai diskutuotina, ar visos

J. Stephenso ir G. Kümmelio siūlomos kintamųjų reikšmės yra adekvačios.

Pavyzdys gali būti pirmojo kintamojo („stazemvdom“) reikšmė Lenkijos atveju. Carinėje Rusi-

joje, be abejo, politiškai dominavo stambieji žemvaldžiai, bet jos vyriausybė įtariai žiūrėjo į stam-

biuosius lenkų žemvaldžius buvusiose Lietuvos Didžiosios Kunigaikštystės ir Lenkijos Karalystės

žemėse. Po 1831 m. ir ypač 1863 m. ji vykdė politiką, kurios tikslas buvo pakirsti jų ekonominę

ir socialinę galią. Jau po 1831 m. lenkų didikams užsidarė durys siekti aukščiausių postų carinė-

je biurokratijoje, nors jos dar ilgai liko atviros Baltijos vokiečiams iš Estliandijos ir Livliandijos

provincijų. Panaši situacija buvo vakarinėse Lenkijos žemėse, kur Prūsijos (vėliau – Vokietijos)

vyriausybė vykdė dar nuoseklesnę germanizacijos politiką. Tik Lenkijos karalystės žemių, Abiejų

Tautų Respublikos padalijimų metais patekusių į Austrijos valdžią, atžvilgiu nekyla abejonių, kad

šio kintamojo reikšmė yra „1“. Šias abejones galima išsklaidyti, tik sutarus, kad kintamojo reikšmė,

kuri tinka imperijos metropolijai (o ir Vokietijoje, ir Austrijoje-Vengrijoje, ir Rusijoje stambieji

žemvaldžiai buvo politiškai dominuojanti jėga), tinka ir jos periferijoms. Panašiai galima spręsti

keblumus ir dėl kintamųjų, apibrėžiančių buržuazijos padėtį, politinę reikšmę bei vaidmenį. Tačiau

tokie sprendimai tėra sutartiniai ir gana šališki, nes suvienodina skirtumus tarp metropolijų ir

imperinių periferijų (būsimų nepriklausomų valstybių).

Kai kurių naujų valstybių susikūrimą lydėjo revoliuciniai pokyčiai, iš esmės pakeitę jų klasinę

struktūrą. Pavyzdys gali būti žemės reforma Baltijos šalyse, iš esmės likvidavusi žemvaldžių dva-

rininkų klasę. Čia ji (skirtingai nuo Lenkijos) prarado bet kokią politinę galią. Argi tai nebuvo

B. Moore’o sureikšminamas revoliucinis atotrūkis nuo praeities, analogiškas Anglijos XVII a. vidu-

rio ir Prancūzijos XVIII a. pabaigos buržuazinėms revoliucijoms „iš apačios“? Kita vertus, galima

argumentuoti, kad nėra tas pats, ar marksistinę buržuazinės revoliucijos „iš apačios“ sąvoką ati-

tinkančios socialinės ir politinės permainos yra toks istorijos epizodas, kurį nuo aiškinamų įvykių

skiria viena ar daugiau kartų, ar tos pačios kartos gyvenimo patirties įvykis. Po tokių revoliucijų

nei Anglijos, nei (ypač) Prancūzijos politika nebuvo labai stabili. Tik praėjus daugeliui metų ir

šiems įvykiams virtus istorinės atminties mitu, jie galėjo tapti svarbiu demokratinių režimų stabi-

lumo veiksniu, kokio neturėjo, pavyzdžiui, demokratija Vokietijoje. Kitaip sakant, revoliucijos po-

veikis demokratijos stabilumui gali būti skirtingas trumpo ir ilgo laiko perspektyvoje. Matyt dėl to

J. Stephensas ir G. Kümmelis reikšmę „1“ kintamajam „revolatotr“ leidžia priskirti tik tais atvejais,

kai marksistinę buržuazinės revoliucijos „iš apačios“ sąvoką atitinkančios socialinės ir politinės

permainos yra įvykusios iki 1850–1900 m.

256


Į klausimą, ar konkrečioje šalyje įvyko tokia revoliucija, nėra keblu pasakyti, pasitelkus eksper-

tus. Tai istorikai, kurie tokiu klausimu dažniausiai sutaria. Toks sutarimas kur kas mažiau tikėti-

nas kitais klausimais – ar konkrečioje šalyje stambiųjų žemvaldžių dvaruose naudojama represyvi

darbo jėgos kontrolė, ar buržuazija buvo silpnesnė, ar stipresnė už stambiuosius žemvaldžius ir

pan. Maža to, aiškių kriterijų, kaip palyginti skirtingų klasių galią, J. Stephensas ir G. Kümmelis

nepateikia, o tai nelaikytina gera praktika. Panašių keblumų kelia ir tai, kad represyvi darbo jėgos

kontrolė gali būti naudojama tik atskiruose regionuose, kaip tai buvo net ir B. Moore’ą labiausiai

dominusios Vokietijos atveju (tik jos Rytuose – Prūsijoje).

UžduotysNaudodami failą 1. DemokratijaIrMooreTeorija.raKLA.csv, su programa TOSMANA sudary-kite KLA tiesos lentelę. Ar yra prieštaringų priežastinių sąlygų kon*gūracijų? Jei yra, kurie atvejai yra „kaltininkai“? Kokiais būdais galima būtų mėginti šiuos prieštaravimus išspręs-ti?


Pakartokite 2 užduoties operaciją, įtraukdami logiškai galimus, bet nestebimus atvejus. Pa-3. lyginkite teigiamų ir neigiamų baigmių glaustųjų sprendinių supaprastinančias prielaidas. Ar yra viena kitai prieštaraujančių prielaidų?

Naudodami programą TOSMANA pavaizduokite Veno diagramoje Būlio minimizacijos 4. rezultatus.

Pakartokite teigiamų ir neigiamų baigmių Būlio minimizaciją (su empiriškai nestebimais 5. atvejais ir be jų) naudodami programą „fs/QCA“. Raskite visų keturių gautų formulių nuo-seklumo, jų dėmenų bendrosios ir išskirtinės dangos rodiklius.

Ar kuri nors iš penkių sąlygų (arba jos nebuvimas) gali būti pripažinta kaip pakankama, 6. būtina arba būtina ir pakankama demokratijos išlikimo arba jos žlugimo sąlyga227?

Pakartokite programa „fs/QCA“ teigiamų ir neigiamų baigmių Būlio minimizaciją (su em-7. piriškai nestebimais atvejais ir be jų) nustatydami žemesnį nuoseklumo slenkstį (pavyz-džiui, 0,8). Palyginkite gautus rezultatus su tais, kuriuos gavote atlikę 5 užduotį.

Papildykite duomenų rinkinį Lietuvos atveju. Pamėginkite pagrįsti jūsų siūlomas kintamųjų 8. reikšmes 1850–1900 m. laikotarpio Lietuvai ir programa TOSMANA pakartotinai atlikite 1 už-duotį. Į kurią KLA tiesos lentelės, apibendrinančios duomenis faile DemokratijaIrMooreTeorija.raKLA.csv, (ji buvo gauta pirmą kartą atlikus 1 užduotį), eilutę patenka Lietuvoje atvejis? Jeigu KLA tiesos lentelėje pakartojus 1 užduotį atsirado nauja eilutė, pakartokite 2–7 už-duotyse nurodytas operacijas. Ar papildomas atvejis pakeitė analizės rezultatus?

Kokias bendras išvadas atlikta analizė leidžia padaryti apie B. Moore’o idėjų pritaikomumą 9. aiškinant mažesniųjų tarpukario Europos šalių politinę raidą?


257


5.1.3. Dirko Berg-Schlosserio ir Gisèle De Meur tarpukario Europos politinės raidos aiškinimas

S. M. Lipseto ir B. Moore’o teorijos yra tik dvi iš daugelio, kurias aiškindamas demokratijos žlu-

gimo ir išlikimo tarpukario Europoje priežastis taikė ir tikrino tarptautinis tyrėjų kolektyvas, kurį

jau praėjusio šimtmečio paskutinio dešimtmečio pradžioje subūrė Marburgo universitete (Vokie-

tijoje) dirbęs vokiečių politologas D. Berg-Schlosseris. Šio tyrimų projekto rezultatus apibendrina

dvi rinktinės. Viena jų pateikia visų projekto aprėptų tarpukario Europos šalių politinės raidos

atvejų tyrimus (Berg-Schlosser ir Mitchell, 2000). Kitoje šių tyrimų pagrindu taikomos ir kartu

tikrinamos įvairios politikos mokslų prieigos bei teorinės perspektyvos (Berg-Schlosser ir Mitchell,

2002). Jos skiriasi tuo, kokio tipo kintamuosius sureikšmina. Juos apibendrinančiame straipsnyje

D. Berg-Schlosseris kartu su G. De Meur plėtoja „sintetinį aiškinimą“, kuriame siekiama atsižvelg-

ti į kuo daugiau kintamųjų, kuriuos nurodo skirtingi autoriai. Į bendrą jų sąrašą pateko net 73

kintamieji. Autoriai atliko didžiulį darbą, rinkdami empirinę informaciją apie 18 Europos šalių ir

pagrįsdami slenksčius (kai to reikėjo) dvireikšmiam kiekybinių duomenų perkodavimui (kinta-

mųjų sąrašas ir informacija apie kiekybinių kintamųjų sudvireikšminimo slenksčius – De Meur ir

Berg-Schlosser, 1994). Žinoma, palyginti su turimu atvejų skaičiumi, kintamųjų per daug bet ko-

kiai prasmingai analizei – tiek statistinei, tiek kokybinei lyginamajai. Todėl autoriai kintamuosius

suskirstė į grupes ir su kiekvienos grupės kintamaisiais atliko kokybinę lyginamąją analizę atskirai.

Tokių grupių buvo išskirta 10: bendrųjų sąlygų (8 kintamieji), socialinių ir ekonominių sąlygų (8),

socialinės sandaros (4), politinių ir kultūrinių tradicijų (14), tarpinių struktūrų (10), centrinės po-

litinės sistemos (8), išorinių veiksnių (9), tarpukario ekonominės krizės poveikio (4), pagrindinių

intervencijų ir veiksmų (8).

Kokybinė ir statistinė atskirų kintamųjų grupių analizė leido išskirti svarbiausius kintamuosius

kai kuriose iš šių grupių. Kokybinės analizės atveju taip buvo išskirti kintamieji, kurie kartojosi

daugumoje teigiamas arba neigiamas baigmes nulemiančių sąlygų kon*gūracijų ar net pasirodė

kaip tokių baigmių būtinos arba pakankamos sąlygos. Statistinės analizės atveju buvo atrinkti tokie

kintamieji, kurie stipriausiai koreliavo tarpusavyje bei su baigmės (demokratijos likimo) kinta-

muoju. Šių tarpinių išvadų pagrindu atrinkti kintamieji buvo panaudoti antrame analizės etape,

kuriame jau siekta atsižvelgti į visų rūšių (grupių) kintamuosius. Šiuo tikslu autoriai pirmame ty-

rimo etape kai kuriuos išskirtus svarbiausius kintamuosius iš karto įvardijo „ypatingais kintamai-

siais“ (angl. supervariables), o iš kitų, glaudžiai tarpusavyje susijusių tos pačios grupės svarbiųjų

kintamųjų sukonstravo išvestinius „ypatingus kintamuosius“ (Berg-Schlosser ir De Meur, 2002).

Iš viso taip buvo atrinkti 8 „ypatingi kintamieji“, kuriuos buvo galima panaudoti demokratijos

išlikimo arba žlugimo tarpukario Europoje („demokratija“) priežasčių visapusiškai analizei. Toliau

pateikiamas jų sąrašas228.

228 Šio skyrelio užduočiai atlikti reikia naudoti duomenis faile DemokratijaIrYpatingiKintamieji.raKLA.csv, kurį galite parsisiųsti iš vadovėliui skirtos tinklavietės (www.vaidasmo.lt/KLA). Duomenis taip pat galima rasti ir Lietuvos HSM duomenų archyvo (LiDA) kataloge (archive.lidata.eu/webview). Skliausteliuose nurodomi kintamųjų pavadinimai šia-me faile.

258


Pilietinių ir politinių teisių gerbimas („teisgerb“). Šis kintamasis buvo sukonstruotas iš pra-1. dinių kintamųjų „pilietinių teisių gerbimas“ ir „politinių teisių gerbimas“. Konkrečiu atveju šio kintamojo reikšmė yra „1“, jeigu abiejų apibendrinamų kintamųjų reikšmė buvo „1“. Jeigu bent vieno jų reikšmė buvo „0“, ir jungtinio kintamojo reikšmė tapo „0“. Kintamojo „pilietinių teisių gerbimas“ reikšmė yra „0“, jeigu organizacijos „Freedom House“ pilietinės laisvės indekso (www.freedomhouse.org) reikšmė yra „3“ arba daugiau; kintamojo „politi-nių teisių gerbimas“ reikšmė yra „0“, jeigu organizacijos „Freedom House“ politinės laisvės indekso (www.freedomhouse.org) reikšmė yra mažiausiai „2“ arba daugiau (De Meur ir Berg-Schlosser, 1994, 214).

Politinis kariuomenės vaidmuo („kariuovaidm“). Šio kintamojo reikšmė yra „0“, jeigu tar-2. pukario metais analizuojamoje šalyje kariuomenė nesikišo į politiką; priešingu atveju jo reikšmė yra „1“.

Politiniai neramumai („polneram“). Šis kintamasis buvo sukonstruotas pasitelkus faktorinę 3. analizę, analizuojant ryšius tarp 3 iš 8 kintamųjų tarpinių struktūrų grupėje (nors išsamios informacijos autoriai ir nepateikia, žr. Berg-Schlosser ir De Meur, 2002, 281): „antisistemi-nių partijų“, „socialinių judėjimų“ ir „sukarintų grupuočių“. Sudvireikšminant šiuos kinta-muosius, kintamajam „antisisteminės partijos“ priskirta reikšmė „1“, jeigu kairiosios (komu-nistai) ir dešiniosios (fašistai) antisisteminės partijos drauge surenka ne mažiau kaip 15 proc. rinkėjų balsų; kintamajam „socialiniai judėjimai“ priskirta reikšmė „1“, jeigu analizuojamoje šalyje tarpukario metais atsirado naujų stiprių socialinių judėjimų; kintamajam „sukarintos grupuotės“ priskirta reikšmė „1“, jeigu šalyje veikė stiprios sukarintos organizacijos (tokių kaip nacionalsocialistų „smogikai“ ir komunistų „raudonieji frontininkai“ Vokietijoje).

Demokratinė politinė kultūra („dempolkult“). Šis kintamasis siejamas su garsiąja G. Al-4. mondo ir S. Verbos politinės kultūros teorija (1963) ir yra konstruojamas iš kintamųjų, pri-klausančių politinių bei kultūrinių tradicijų grupei: „egalitarizmo“, „tolerancijos“ ir „spren-dimų priėmimo stiliaus“229. Trečiojo kintamojo reikšmė yra „1“, jeigu sprendimų priėmimo stilius yra dalyvaujamasis, o jeigu jis yra autoritarinis, kintamojo reikšmė – „0“. Kintama-jam „dempolkult“ priskirta reikšmė „1“, jeigu kurių nors dviejų iš trijų pradinių kintamųjų reikšmė buvo „1“.

Socialinis heterogeniškumas, arba socialinė segregacija („socheter“). Šis kintamasis sukons-5. truotas apibendrinant visus keturis socialinės sandaros kintamuosius. Trys iš pastarųjų at-spindi skirtingo pobūdžio visuomenės potencialaus pasidalijimo į „visuomenes visuomenėje“ takoskyras (angl. cleavages): etnolingvistines, religines ir regionines. Kintamųjų, apibrėžian-čių šias takoskyras, reikšmė yra „1“, jeigu jomis einančios perskyros tarp žmonių yra tvirtos ar gilios. Tai reiškia, kad skirtingose takoskyrų pusėse esantys žmonės tarpusavyje iš esmės nebendrauja, nesituokia, naudojasi skirtingomis žiniasklaidos priemonėmis, mokosi skir-tingose mokyklose, „serga“ už skirtingas sporto komandas, balsuoja už skirtingas partijas (etnines, religines ar regionines), nesusiduria kaip samdomi darbuotojai įmonių kolekty-vuose (darbdavys teikia pirmenybę savo tautybės, regiono ar religijos darbuotojams) ir net

229 Konkrečių instrukcijų, kaip nustatyti šių kintamųjų reikšmes konkrečiais atvejais, autoriai nepateikė.

259


apsiperka tik „saviškių“ parduotuvėse. Ketvirtasis kintamasis yra „tiltai“. Tai laisvas poli-

tologinėje literatūroje įsitvirtinusio olandiško žodžio „oververzuiling“ (angl. pillarization)

vertimas230. Šiuo žodžiu garsus olandų kilmės amerikiečių politologas Arendas Lijphartas

pavadino (nerasdamas tikslaus angliško atitikmens) jungtis tarp ką tik aprašytomis persky-

romis segreguotų visuomenės segmentų, kurios sieja elitines tų segmentų grupes. Tokias

jungtis jis aptiko, analizuodamas Olandijos visuomenės socialinę sandarą, kuriai XIX a.

pab. – XX a. pirmoje pusėje buvo būdinga segregacija į kalvinistų ir katalikų socialinius

segmentus (Lijphart, 1968; taip pat Lijphart, 1977). Ji nekėlė pavojaus Olandijos demo-

kratijai, nes nepaisant katalikų ir kalvinistų atsiskyrimo kasdieniame gyvenime jų religi-

nio ir politinio elito atstovai (religinių bendruomenių lyderiai) sugebėjo konstruktyviai ir

pragmatiškai bendradarbiauti, sutardami dėl tam tikrų pagrindinių politikos gairių. Kinta-

mojo „tiltai“ reikšmė yra „1“, jeigu takoskyrų suskaldytos (segreguotos) visuomenės elitus

sieja jungtys, analogiškos olandiškajam „oververzuiling“. Apibendrinančio visus 4 kinta-

muosius „ypatingo kintamojo“ „socheter“ reikšmė yra „1“, jeigu bent vieno iš socialines

takoskyras nurodančių kintamųjų reikšmė yra „1“, o kintamojo „tiltai“ reikšmė yra „0“.

Ekonomikos išsivystymo lygis („ekonissivyst“). Šis kintamasis apima 5 kintamuosius iš 6.

8, priklausančių socialinių ir ekonominių sąlygų kintamųjų grupei: nacionalinį produktą

vienam gyventojui, urbanizaciją, raštingumą, pramonėje užimtos darbo jėgos procenti-

nę dalį bei senosios ir naujosios viduriniosios klasės atstovų procentinę dalį. Faktorinė

analizė atskleidė glaudų šių kintamųjų tarpusavio ryšį, o juos apibendrinantis faktorius

mažai kuo skyrėsi nuo aptarto 1.2 poskyryje („modernizacija“). Vienintelis skirtumas,

kad D. Berg-Schlosseris ir G. De Meur į kintamųjų aibę įtraukė dar ir kintamąjį „seno-

sios ir naujosios vidurinės klasės atstovų procentinė dalis“. Sudvireikšminant „ypatingą

kintamąjį“ „ekonissivyst“, šalims, kurių faktoriaus reikšmės didelės, priskirta reikšmė „1“, o

toms, kurių jos mažos, – „0“231.

Feodalizmo liekanos („feodalliek“). Šis „ypatingas kintamasis“ taip pat priklauso socialinių 7.

ir ekonominių sąlygų pradinių kintamųjų grupei ir sukonstruotas iš kintamųjų „stambioji

žemėvalda“ bei „agrarinis proletariatas“. Jam priskirta reikšmė „1“, kai abiejų apibendri-

namų kintamųjų reikšmė buvo „1“. Kintamojo „stambioji žemėvalda“ reikšmė yra „1“, kai

reikšminga (slenkstis nenurodomas) dirbamos žemės dalis priklauso stambiųjų232 žemval-

džių nuosavybei. Kintamajam „agrarinis proletariatas“ tokia reikšmė priskirta, kai tokio po-

būdžio proletariato procentinė dalis tarp kaimo gyventojų sudarė ne mažiau kaip 20 proc.

Demokratija iki Pirmojo pasaulinio karo („ikikardem“). Paskutinis „ypatingas kintamasis“ 8.

paimtas iš sąrašo 8 kintamųjų, kurie nusako bendrąsias politinės raidos tarpukario Euro-

poje sąlygas. Konkrečios šalies jo reikšmė yra „1“, jeigu demokratija joje egzistavo dar iki

Pirmojo pasaulinio karo, kitu atveju – „0“.

230 „Zuil“ olandiškai reiškia stulpą arba koloną, „verzuiling“ reiškia jos pasidalijimą į vertikalius atskirus segmentus, o „over-verzuiling“ reiškia jungtis tokių vertikalių segmentų viršūnėse arba tokių jungčių susidarymo bei palaikymo procesą.

231 Deja, nei sudvireikšminimo slenksčio, nei jo pagrindimo autoriai nepateikė.232 Stambusis žemvaldys valdo ne mažiau kaip 100 ha žemės.

260


D. Berg-Schlosserio ir G. De Meur nurodomos „ypatingų kintamųjų“ reikšmės 18 tarpukario

Europos šalių pateikiamos 5.3 lentelėje233.

salis teisgerbkariuo-vaid

pol-neram

dempol-kult

socheterekon-issivyst

feodal-liek

ikikar-dem

demo-kratija

Airija 1 0 0 1 0 0 0 1 1

Austrija 1 1 1 0 1 0 1 0 0

Belgija 1 0 0 1 0 1 0 1 1

Čekoslovakija 1 0 1 1 0 1 0 0 1

Didžioji Britanija 1 0 0 1 1 1 0 1 1

Estija 1 0 1 0 1 0 0 0 0

Graikija 0 1 0 0 0 0 1 0 0

Ispanija 0 1 1 0 1 0 1 0 0

Italija 1 0 1 0 1 0 1 0 0

Lenkija 0 1 1 0 1 0 1 0 0

Olandija 1 0 0 1 0 1 0 1 1

Portugalija 0 1 0 0 1 0 1 0 0

Prancūzija 1 0 0 1 1 1 0 1 1

Rumunija 0 1 1 0 1 0 1 0 0

Suomija 1 0 1 1 0 0 0 0 1

Švedija 1 0 0 1 0 1 0 1 1

Vengrija 0 1 0 0 0 0 1 0 0

Vokietija 1 1 1 0 1 1 1 0 0

5.3 lentelė. Duomenys apie D. Berg-Schlosserio ir G. De Meur „ypatingų kintamųjų“ reikšmes ir demokratijos likimą tarpukario Europoje.

Užduotys

Naudodami failą 1. DemokratijaIrYpatingiKintamieji.raKLA.csv, programa TOSMANA suda-

rykite KLA tiesos lentelę. Ar yra prieštaringų priežastinių sąlygų kon*gūracijų?

Programa TOSMANA atlikite tik stebėtų atvejų teigiamų ir neigiamų baigmių Būlio mini-2.

mizaciją.


lyginkite teigiamų ir neigiamų baigmių glaustųjų sprendinių supaprastinančias prielaidas.

Ar yra viena kitai prieštaraujančių prielaidų?

Naudodami programą TOSMANA pavaizduokite Veno diagramoje Būlio minimizacijos 4.

rezultatus.

233 Jos rekonstruotos iš minėtų autorių pateikiamo „analitinio Europos žemėlapio“ (Berg-Schlosser ir De Meur, 2002, 282). Autorių naudotame knygos egzemplioriuje yra klaida: dešinėje paveikslo pusėje viršuje 5 kartus iš eilės pakartota Estijos pavadinimo santrumpa. Iš tikrųjų tik pirmoji (plg. įrašą paveikslo apačioje) nurodo Estiją. Kitos santrumpos (iš kairės į dešinę) reiškia Vokietiją, Vengriją, Graikiją ir Austriją.

261


Pakartokite teigiamų ir neigiamų baigmių Būlio minimizaciją (su empiriškai nestebimais 5.

atvejais ir be jų) naudodami programą „fs/QCA“. Raskite visų keturių gautų formulių nuo-

seklumo, jų dėmenų bendrosios ir išskirtinės dangos rodiklius.

Ar kuri nors iš aštuonių sąlygų (arba jos nebuvimas) gali būti pripažinta kaip pakankama, 6.

būtina arba būtina ir pakankama demokratijos išlikimo arba jos žlugimo sąlyga234?

Autoriai nepateikia daugeliui kintamųjų bei „ypatingų kintamųjų“ naudotų sudvireikšmi-7. nimo slenksčių. Vis dėlto pamėginkite papildyti duomenų rinkinį kintamųjų reikšmėmis Lietuvos atveju ir jas pagrįsti. Programa TOSMANA pakartotinai atlikite 1 užduotį. Į ku-rią KLA tiesos lentelės, apibendrinančios duomenis faile DemokratijaIrYpatingiKintamieji.raKLA.csv, (ji buvo gauta, pirmą kartą atlikus 1 užduotį), eilutę patenka Lietuvoje atvejis? Jeigu KLA tiesos lentelėje pakartotinai atlikus 1 užduotį atsirado nauja eilutė, pakartokite 2–6 užduotyse nurodytas operacijas. Ar papildomas atvejis pakeitė analizės rezultatus?

5.1.4. Socialinis homogeniškumas kaip demokratijos stabilumo tarpukario Europoje veiksnys

Viena iš D. Berg-Schlosserio suburtos tyrėjų grupės, nagrinėjusios demokratijos išlikimo ir

žlugimo tarpukario Europoje veiksnius, naudotų priežastinių kintamųjų grupių buvo susijusi su

visuomenės socialine sandara. Iš šios grupės kintamųjų D. Berg-Schlosseris ir G. De Meur su-

konstravo 5.1.3. skyrelyje aptartą socialinio heterogeniškumo „ypatingą kintamąjį“. Tačiau gal tų

keturių kintamųjų, kurie buvo panaudoti jam konstruoti, apskritai pakaktų demokratijos likimo

skirtumams tarpukario Europoje paaiškinti? Gal stabili demokratija galima tik socialiai vienalytėje

(homogeniškoje) visuomenėje, kurioje nėra segreguotų didelių etnolingvistinių arba religinių ma-

žumų ir nepasireiškia stiprūs regioniniai tapatumai? Galbūt vienos ar net dviejų tokių takoskyrų

buvimas nekelia grėsmės demokratijos stabilumui. Tačiau kas atsitinka šalyse, kuriose dvi ar net vi-

sos trys takoskyros sutampa ir susiformuoja didelė segreguota teritorinė etnolingvistinė mažuma,

kuri atsiriboja arba yra atribojama nuo likusių šalies gyventojų dar ir dėl kitokios religijos? Argi ji

nesieks sukurti savo savarankiškos valstybės arba prisijungti prie kaimyninės šalies, kurioje gyvena

jos bendrataučiai arba (ir) bendratikiai?

Gali pasirodyti, kad tokia valstybė gali išlikti tik arba susiformavus autoritariniam režimui,

slopinančiam bet kokį, taigi ir etnolingvistiniais, religiniais arba regioniniais tapatumais pagrįstą

politinį aktyvumą, arba etninių, religinių, etninių religinių, regioninių, etninių regioninių arba

etninių regioninių religinių bendruomenių elito atstovams arba lyderiams „nutiesus sugyvenimo

tiltą“, t. y. sudarius tiesioginį arba netiesioginį paktą, kuriuo (abiem pusėms padarius nuolaidų) su-

derinamos gyvenimo vienoje valstybėje sąlygos bei remiamasi konstruktyviai bendradarbiaujant


262


kasdienėje praktinėje politikoje. Taigi šiame skyrelyje tikrinsime tolesnes hipotezes.

Politiniam elitui nesuk(1) ūrus „sugyvenimo tilto“, etninės, religinės arba regioninės takosky-

ros lėmė demokratijos žlugimą tarpukario Europoje.

Demokratijai išlikti pakako arba šalies socialinio homogeniškumo, arba (heterogeniškose (2)

šalyse) „tilto“ tarp etninių, religinių ir regioninių grupių elitų bei lyderių.

Kaip minėta 5.1.3 skyrelyje, D. Berg-Schlosseris ir G. De Meur šalies socialinės sandaros ypa-

tumus apibūdino 4 kintamaisiais, kurie pateikti toliau235.

Etnolingvistinės takoskyros tarp skirtingomis kalbomis kalbančių etninių grupių („etnlingv“). 1.

Jeigu bent viena tokia takoskyra egzistuoja šalyje, šio kintamojo reikšmė yra „1“, priešingu

atveju – „0“.

Religinės takoskyros tarp skirtingas religijas išpažįstančių bendruomenių („relig“). Jei-2.

gu bent viena tokia takoskyra šalyje egzistuoja, šio kintamojo reikšmė yra „1“, priešingu

atveju – „0“.

Regioninės takoskyros tarp šalies regionų, kurių gyventojai turi stiprų regioninį identitetą 3.

(„region“). Kaip rodo JAV pavyzdys, kur dalis baltųjų šalies gyventojų ligi šiol save tapatina

su „pietiečiais“ (valstijų, kuriose kadaise egzistavo vergija ir kurių mėginimas atsiskirti su-

kėlė 1861–1865 m. pilietinį karą, gyventojų palikuonimis), tokios takoskyros gali egzistuoti

ir tarp skirtingų regionų netgi nesant religinių ar etnolingvistinių skirtumų. Jeigu bent vie-

na tokia takoskyra egzistuoja, šio kintamojo reikšmė yra „1“, priešingu atveju – „0“.

„Sugyvenimo tiltai“, arba „jungtys“ tarp takoskyromis atskirtų, segreguotų vertikalių vi-4.

suomenės segmentų („sugyvtilt“). Šią sąvoką jau paaiškinome, pristatydami 5.1.3 skyrelio

užduotis. Šio kintamojo reikšmė yra „1“, jeigu per visas šalyje egzistuojančias takoskyras yra

nutiesti „tiltai“, priešingu atveju – „0“.

Deja, autoriai neapibūdino rodiklių bei slenksčių, kuriuos naudojo atskirdami takoskyromis

įvardytus etnolingvistinius, religinius ar regioninius skirtumus nuo skirtumų, kurie buvo per silpni

ar negilūs, kad galėtų būti pavadinti takoskyromis236. Pavyzdžiui, šiuolaikinėje Lietuvoje skirtumai

tarp Suvalkijos, Aukštaitijos, Dzūkijos ir net Žemaitijos gyventojų nereiškia (ar vis dar nereiškia)

regioninių takoskyrų. Tačiau skirtumas tarp JAV „pietų“ ir kitų regionų ligi šiol yra reikšmingas

šios šalies politiniam gyvenimui suprasti. Taip pat autoriai nepateikė ir kriterijų, reikalingų „sugy-

venimo tiltams“ arba „jungtims“ tarp vertikaliųjų visuomenės segmentų atpažinti.

D. Berg-Schlosserio ir G. De Meur išskirtų šalies socialinės sandaros kintamųjų reikšmės pa-

teikiamos 5.4 lentelėje lentelėje (De Meur ir Berg-Schlosser, 1994, 215; Berg-Schlosser ir De Meur,

2002, 273).

235 Šio skyrelio užduočiai atlikti reikia naudoti duomenis faile DemokratijaIrSocialineSandara.raKLA.csv, kurį galite parsi-siųsti iš vadovėliui skirtos tinklavietės (www.vaidasmo.lt/KLA). Duomenis taip pat galima rasti ir Lietuvos HSM duome-nų archyvo (LiDA) kataloge (archive.lidata.eu/webview). Skliausteliuose nurodomi kintamųjų pavadinimai šiame faile.

236 Takoskyros sąvoką paaiškinome, pasinaudodami literatūroje įsitvirtinusiais jos apibūdinimais, bet tai nereiškia, kad tie apibūdinimai tiksliai atitinka tą prasmę, kurią į žodį „takoskyra“ įdeda D. Berg-Schlosseris ir G. De Meur.

263


salis etnlingv relig region sugyvtilt demokratijaAirija 0 0 0 0 1

Austrija 0 0 1 0 0

Belgija 1 0 1 1 1

Čekoslovakija 1 1 1 1 1

Didžioji Britanija 0 0 1 0 1

Estija 0 0 0 0 0

Graikija 0 0 1 0 0

Ispanija 1 0 1 0 0

Italija 0 0 1 0 0

Lenkija 1 1 1 0 0

Olandija 0 1 1 1 1

Portugalija 0 0 1 0 0

Prancūzija 1 0 1 0 1

Rumunija 1 0 0 0 0

Suomija 1 0 0 0 1

Švedija 0 0 0 0 1

Vengrija 0 0 0 0 0

Vokietija 0 1 1 0 0

5.4 lentelė. Duomenys apie tarpukario Europos šalių socialinę sandarą ir demokratijos likimą.

Užduotys

Naudodami failą 1. DemokratijaIrSocialineSandara.raKLA.csv, programa TOSMANA suda-

rykite KLA tiesos lentelę. Ar yra prieštaringų priežastinių sąlygų kon*gūracijų? Jei yra,

kurie atvejai yra „kaltininkai“? Kokiais būdais galima būtų mėginti šiuos prieštaravimus

išspręsti?


mizaciją.





rezultatus.




Ar kuri nors iš keturių sąlygų (arba jos nebuvimas) gali būti pripažinta kaip pakankama, 6.

264


būtina arba būtina ir pakankama demokratijos išlikimo arba jos žlugimo sąlyga237?

Programa „fs/QCA“ pakartokite teigiamų ir neigiamų baigmių Būlio minimizaciją (su em-7.

piriškai nestebimais atvejais ir be jų), nustatydami žemesnį nuoseklumo slenkstį (pavyz-

džiui, 0,5). Palyginkite gautus rezultatus su tais, kuriuos gavote atlikę 5 užduotį.

Pamėginkite papildyti duomenų rinkinį tarpukario Lietuvos atveju, nors tai ir gana keblu, 8.

nes nebuvo pateikti reikšmių priskyrimo kriterijai bei sudvireikšminimo slenksčiai. Progra-

ma TOSMANA pakartotinai atlikite 1 užduotį. Į kurią KLA tiesos lentelės, apibendrinan-

čios duomenis faile DemokratijaIrSocialineSandara.raKLA.csv, (ji buvo gauta, pirmą kartą

atlikus 1 užduotį), eilutę patenka Lietuvoje atvejis? Jeigu KLA tiesos lentelėje pakartotinai

atlikus 1 užduotį atsirado nauja eilutė, pakartokite 2–7 užduotyse nurodytas operacijas. Ar

papildomas atvejis pakeitė analizės rezultatus?

Kokias išvadas atlikta analizė leidžia padaryti apie pirmiau suformuluotas hipotezes? Kuo 9.

jų vertinimui svarbūs Estijos ir Vengrijos atvejai?

5.1.5. Dirko Berg-Schlosserio ankstyvo demokratijos žlugimo (iki 1929 m.) tarpukario Europoje priežasčių analizė

5.1.3. skyrelio užduotyje reikėjo ištirti, kokios buvo demokratijos išlikimo ir žlugimo prie-

žastinės sąlygos per visą tarpukario laikotarpį. Atsakymas, kuris patenkinamai atsako į šį klau-

simą, nebūtinai yra tinkamas, jeigu mus domina kiek kitokio pobūdžio klausimas: kas lėmė,

kad vienos iš tarpukario demokratijų žlugo anksčiau, o kitos – vėliau? Kad būtų aiškiau, galima

pateikti pavyzdį iš medicinos praktikos. Jeigu mums rūpi klausimas, kodėl 1995–2000 m. mirė

keturi konkretūs asmenys, atsakymui į šį klausimą gali pakakti fakto, kad visiems jiems 1995 m.

buvo diagnozuotas vėžys. Tačiau šio fakto gali nepakakti, jeigu mums rūpi paaiškinti tikslesnius

dalykus, pavyzdžiui, kodėl du iš jų mirė jau 1996 m., o likę du išgyveno iki 2000 m.?

Istorinėje ir politikos mokslų literatūroje, nagrinėjančioje tarpukario Europos šalių skirtin-

gas politinės raidos trajektorijas, kaip demokratijos žlugimo daugelyje jų priežastis dažniausiai

nurodoma nepaprastai gili 1929–1933 m. pasaulinė ekonominė krizė. Tačiau daugelyje šalių de-

mokratija žlugo dar iki šios krizės. Kita vertus, ir po krizės demokratija žlugo ne visose šalyse.

Aiškinimas, kuris siekia aprėpti visą tarpukario laikotarpį, neišvengiamai pateikia apibendrintą

versiją, kuri šiek tiek nutolusi ir nuo tų priežasčių, kurios lėmė, kad kai kurioms tarpukario de-

mokratijoms savo „mirties valandos“ nereikėjo laukti iki 1929–1939 m., ir nuo tų, kurios lėmė jų

nevienodą atsparumą šios krizės išbandymams.


265


Todėl detalizuodamas ir gilindamas skirtingo demokratijos likimo tarpukario Europos šaly-

se analizę D. Berg-Schlosseris dar atskirai išnagrinėjo, kodėl vienos demokratijos žlugo, o kitos

išliko dviem skirtingais tarpukario laikotarpiais: pirmuoju tarpukario dešimtmečiu iki 1929 m.

ir antruoju – po 1929 m. (Berg-Schlosser, 2002). Pirmosios analizės duomenys naudojami šio

skyrelio užduočiai, o antrosios – 5.1.6 skyrelio užduočiai. Kintamieji, kuriuos tyrėjai laiko reikš-

mingais ankstyvam demokratijos žlugimui paaiškinti, išskiriami remiantis istorinės, politologi-

nės literatūros analize ir tyrimo eigoje atliktų atvejo tyrimų (Berg-Schlosser ir Mitchell, 2000)

radiniais. Kadangi ankstyvo demokratijos žlugimo analizė sukonkretina demokratijos išlikimo

ir žlugimo per visą tarpukario laikotarpį bendrąją analizę, nenuostabu, kad didelė dalis nepri-

klausomų kintamųjų patenka į abi analitines procedūras. Iš viso buvo atrinkti 8 priežastinių

ankstyvo demokratijos žlugimo sąlygų kintamieji238.

Šalis buvo nepriklausoma valstybė iki Pirmojo pasaulinio karo („senaneprvalst“). Kinta-1.

mojo reikšmė yra „1“, jeigu taip ir buvo; priešingu atveju – „0“.

Iki Pirmojo pasaulinio karo šalis buvo konsoliduota demokratija („ikikardem“). Kinta-2.

mojo reikšmė yra „1“, jeigu šalis iki Pirmojo pasaulinio karo buvo konsoliduota demo-

kratija, priešingu atveju – „0“239.

Socialinio ir ekonominio išsivystymo lygis („ekonissivyst“). Šį kintamąjį jau paaiškino-3.

me, pristatydami 5.1.3 skyrelio užduotį.

Feodalizmo liekanos („feodalliek“). Su šiuo kintamuoju taip pat jau supažindinome (žr. 4.

5.1.3 skyrelį).

Socialinis heterogeniškumas („socheter“). Ir šis kintamasis jau buvo aptartas pristatant 5.

kintamuosius užduotims 5.1.3 ir 5.1.4 skyreliuose240.

Šalis buvo Pirmojo pasaulinio karo nugalėtoja („karonugal“). Šio kintamojo reikšmė yra 6.

238 Šio skyrelio užduočiai atlikti reikia naudoti duomenis faile DemokratijaIki1929.raKLA.csv, kurį galite parsisiųsti iš vadovėliui skirtos tinklavietės (www.vaidasmo.lt/KLA). Duomenis taip pat galima rasti ir Lietuvos HSM duomenų archyvo (LiDA) kataloge (archive.lidata.eu/webview). Skliausteliuose nurodomi kintamųjų pavadinimai šiame faile.

239 Taigi kai kurioms šalims, kurios Pirmojo pasaulinio karo išvakarėse tik nominaliai buvo demokratijos (pavyzdžiui, Portugalija, kurioje 1910 m. įvyko demokratinė revoliucija), priskiriama reikšmė „0“. Tai šalys, kuriose demokratija dar nebuvo „vienintelis žaidimas mieste“ (Linz 1990: 156): arba jose dar egzistavo stiprios antisisteminės partijos, kurios nepripažino parlamentinės demokratijos legitimumo, arba jos egzistavo per trumpai, kad atitiktų garsųjį Samuelio Huntingtono „bent dviejų valdžios pasikeitimų“ kriterijų (Huntington, 1991).

240 Vis dėlto atidus skaitytojas pastebės, kad yra kai kurių sunkiai paaiškinamų skirtumų kai kuriais atvejais priskiriant šio kintamojo reikšmes (žr. 5.3 ir 5.5 lentelę). Štai Estijos socialinio heterogeniškumo kintamojo reikšmė 5.3 lentelėje yra „1“, o 5.5 lentelėje – „0“. Graikijos atveju yra atvirkščiai. Apskritai tos reikšmės gali skirtis, nes pirmoje lentelėje apibendrinama informacija apie atvejus per visą tarpukario laikotarpį, o antroje konstatuojama situacija jo pradžioje. Homogeniška visuomenė galėjo pasidaryti heterogeniška, iširus ją sudarančių socialinių segmentinių visuomenių elitų paktui, o heterogeniška tapti homogeniška, tokį paktą sudarius. Kadangi laikotarpis labai trumpas, kur kas kebliau įsivaizduoti pačių etninių, religinių, regioninių takoskyrų atsiradimą arba išnykimą. Tačiau nei atvejo tyrimai, kuriais remiasi D. Berg-Schlosseris, nei kiti šaltiniai nesuteikia pagrindo teigti, kad bent jau Estijoje tarpukario metais įvy-ko kokių nors dramatiškų visuomenės sandaros permainų. O jeigu ir įvyko, visai kita kryptimi, negu teigia D. Berg-Schlosseris, t. y. baigiantis tarpukariui Estijos visuomenė tapo homogeniškesnė negu buvo jo pradžioje.

266


„1“, jeigu šalis buvo viena iš Antantės valstybių (išskyrus Rusiją, kuri sudarė su Vokietija

ir jos sąjungininkėmis separatistinę taiką). Neutralių valstybių, Vokietijos ir valstybių,

kurios susikūrė Rusijos ir Austrijos-Vengrijos imperijų griuvėsiuose, reikšmė yra „0“241.

D. Berg-Schlosseris nepaaiškina, kodėl reikšmę „0“ jis priskiria ir Portugalijai, kuri Pir-

majame pasauliniame kare kariavo (iki pat jo pabaigos) Antantės pusėje (Berg-Schlosser,

2002).

Pilietinis karas („pilkaras“). Šio kintamojo reikšmė yra „1“, jeigu šalyje po Pirmojo pasau-7.

linio karo vyko pilietinis karas; jeigu tokio karo nebuvo, kintamojo reikšmė yra „0“.

Pirmojo pasaulinio karo veteranų judėjimai („veteranai“). Šio kintamojo reikšmė yra „1“, 8.

jeigu pasibaigus Pirmajam pasauliniam karui šalyje susibūrė platus karo veteranų judėji-

mas ar judėjimai. Jeigu taip nebuvo, kintamojo reikšmė yra „0“.

Demokratijos išlikimas arba žlugimas iki 1929 m. („dem1929“). Tai priklausomas kin-9.

tamasis. Jo reikšmė yra „1“, jeigu demokratinis režimas šalyje išliko iki nurodytos datos,

priešingu atveju – „0“. Dėl neaiškių priežasčių D. Berg-Schlosseris reikšmę „1“ priskiria

ir Vengrijai, nors ši šalis buvo bene pirmoji, kurioje demokratija patyrė nesėkmę. 1918 m.

lapkričio mėn. ji buvo paskelbta demokratine respublika. Jau 1919 m. kovo mėn. ją pakei-

tė komunistinė diktatūra, kurią nuvertus, demokratija (skirtingai nuo Suomijos atvejo)

nebeatsikūrė242. Ispanija tarp tarpukario Europos šalių ypatinga tuo, kad joje demokratija

žlugo pakartotinai – 1923 m. ir po 1936–1939 m. pilietinio karo, sužlugdžiusio 1931 m.

atsikūrusią demokratinę respubliką.

D. Berg-Schlosserio ankstyvo demokratijos žlugimo priežastinių sąlygų kintamiesiems pri-

skirtos reikšmės 18 tarpukario Europos šalių pateikiamos 5.5 lentelėje243.

241 Taigi „0“ reiškia ne „valstybė buvo pralaimėtoja“, bet „valstybė nebuvo nugalėtoja“. Tą dalyką reikia pabrėžti, nes Estija, Lenkija ar Lietuva nebuvo Pirmojo pasaulinio karo pralaimėtojos. Juk jeigu ne šis karas, jos apskritai nebūtų atsira-dusios (bent jau aptariamu laikotarpiu) pasaulio politiniame žemėlapyje. Be to, kai kurių šalių (pavyzdžiui, būsimos Lenkijos ir Čekoslovakijos) kareiviai kariavo abiejose fronto pusėse.

242 Gabrielos Ilonszki atvejo tyrime nenurodoma jokia vėlesnė už 1919 m. data, su kuria būtų siejamas demokratijos žlu-gimas Vengrijoje (Ilonszki, 2000). Tiesa, rinkimai tarpukario Vengrijoje vyko, tačiau juos ši ir kiti tyrėjai vieningai pri-pažįsta buvus tik „pseudodemokratijos“ ar „fasadinės demokratijos“ apraiškomis. 1944 m. Vengrijoje vokiečių nacistai nuvertė diktatorių Miklošą Horty ir trumpam į valdžią iškėlė dešiniuosius radikalus. Tačiau tai buvo ne demokratijos žlugimas, bet autoritarinio režimo pakeitimas fašistiniu (totalitariniu). Be to, šis įvykis yra jau už nagrinėjam laikotar-pio chronologinių ribų.

243 Duomenų faile DemokratijaIki1929.raKLA.csv skaitytojas ras ir kintamąjį „demokratija“, kurio reikšmė yra „1“, jeigu demokratija atitinkamoje valstybėje išliko iki pat Antrojo pasaulinio karo pradžios. Su juo skaitytojas gali pakartoti toliau nurodomas užduotis ir patikrinti, ar ir kiek pristatyti kintamieji tinka demokratijos likimui per visą tarpukario laikotarpį aiškinti.

267


salissenane-prvalst

ikikar-dem

ekon-issivyst

feodal-liek

socheterkaro-nugal

pilkarasvetera-nai

dem1929

Airija 0 0 0 0 0 1 1 0 1

Austrija 0 0 0 1 1 0 0 1 1

Belgija 1 1 1 0 0 1 0 0 1

Čekoslovakija 0 0 1 0 0 0 1 0 1

Didžioji Britanija 1 1 1 0 1 1 0 0 1

Estija 0 0 0 0 0 0 1 1 1

Graikija 1 0 0 0 1 1 0 0 1

Ispanija 1 0 0 1 1 0 0 0 1

Italija 1 0 0 1 1 1 1 1 0

Lenkija 0 0 0 0 1 0 0 0 0

Olandija 1 1 1 0 0 0 0 0 1

Portugalija 1 0 0 1 1 0 0 0 0

Prancūzija 1 1 1 0 1 1 0 1 1

Rumunija 1 0 0 1 1 1 0 0 1

Suomija 0 0 0 0 1 0 1 1 1

Švedija 1 1 1 0 0 0 0 0 1

Vengrija 0 0 0 1 0 0 1 0 1

Vokietija 1 0 1 1 1 0 1 1 1

5.5 lentelė. Kontekstinių sąlygų, Pirmojo pasaulinio karo padarinių ir ankstyvo demokratijos žlugimo duomenys.

Užduotys

Naudodami failą 1. DemokratijaIki1929.raKLA.csv, programa TOSMANA sudarykite KLA

tiesos lentelę. Ar yra prieštaringų priežastinių sąlygų kon*gūracijų?


mizaciją.




Jeigu programa siūlo rinktis tarp kelių alternatyvių glaustųjų sprendinių, pasirinkite vieną 4.

iš jų ir pamėginkite pagrįsti savo pasirinkimą.




Jeigu programa siūlo rinktis tarp kelių alternatyvių pirminių implikantų rinkinių, pasirin-6.

kite vieną iš jų ir pamėginkite pagrįsti savo pasirinkimą (jūsų gauta galutinė glaustoji for-

268


mulė turėtų būti tokia pati, kurią pasirinkote, atlikdami 4 užduotį).

Ar kuri nors iš aštuonių sąlygų (arba jos nebuvimas) gali būti pripažinta kaip pakankama, bū-7.

tina arba būtina ir pakankama demokratijos išlikimo arba jos ankstyvojo žlugimo sąlyga244?

Kaip žinoma, Lietuvoje demokratija žlugo jau 1926 m. Pamėginkite papildyti duomenų rin-8.

kinį tarpukario Lietuvos atveju. Į kurią KLA tiesos lentelės, apibendrinančios duomenis

faile DemokratijaIki1929.raKLA.csv, (ji buvo gauta, pirmą kartą atlikus 1 užduotį), eilutę

patenka Lietuvoje atvejis? Jeigu KLA tiesos lentelėje pakartotinai atlikus 1 užduotį atsirado

nauja eilutė, pakartokite 2–7 užduotyse nurodytas operacijas. Ar papildomas atvejis pakeitė

analizės rezultatus?

5.1.6. Dirko Berg-Schlosserio demokratijos žlugimų tarpukario Europoje po 1929 m. priežasčių analizė

Kaip jau buvo nurodyta pristatant 5.1.5 skyrelio užduotį, D. Berg-Schlosseris demokratijos žlu-

gimo ir išlikimo tarpukario Europoje priežastinių sąlygų analizę pagilina, atskirai nagrinėdamas

klausimą apie anksti (dar iki 1929–1939 m. pasaulinės ekonominės krizės) žlugusias demokratijas

ir tas, kurios žlugo (arba išliko) antruoju tarpukario dešimtmečiu. Nagrinėdamas antrajame tar-

pukario dešimtmetyje egzistavusių demokratijų245 likimo skirtumus, vokiečių politologas plėtoja

savo vadinamąjį „cunamio“ modelį (Berg-Schlosser ir Mitchell, 2000, 308–314). Kaip žinoma, cu-

namis – tai seisminės jūros bangos, kurias sukelia povandeninis žemės drebėjimas ar ugnikalnio

išsiveržimas. Pasiekusios krantą, jos nušluoja pajūrio gyvenvietes. 1929–1933 m. ekonominę krizę

D. Berg-Schlosseris ir prilygina žemės drebėjimui.

Žemės drebėjimai būna silpnesni ir stipresni – nuo 1 iki 9 ir daugiau balų Richterio skalėje. Jų

stiprumas priklauso nuo atstumo, skiriančio konkrečią vietovę nuo žemės drebėjimo epicentro.

Taip pat ir ekonominės krizės skiriasi savo stiprumu, kurį galima matuoti jų trukme bei sugriovi-

mais: gamybos nuosmukio dydžiu, bedarbių skaičiumi, de�iacijos lygiu ir pan. 1929–1933 m. krizė

stipriausiai palietė pasaulinės ekonomikos centrus – šalis, labiausiai įsitraukusias į tarptautinį dar-

bo pasidalijimą. Ypač nukentėjo šalys, kurios turėjo didelių skolų ar kitokių tarptautinių *nansinių

įsipareigojimų. Europoje krizė skaudžiausiai palietė Vokietiją, kuri dar papildomai (iki 1932 m.)

turėjo mokėti Pirmojo pasaulinio karo nugalėtojoms reparacijas. Pasaulinės kapitalistinės sistemos

periferijos ar pusiau periferijos šalys, kuriose didžioji gyventojų dalis dirbo dar palyginti menkai

sukomercintame žemės ūkyje, nuo krizės nukentėjo palyginti mažiau.

Tačiau grėsmę demokratijai kėlė ne tiesiogiai pati krizė, bet jos sukelti gyventojų socialinio ir


245 Kaip minėta, abejotinu laikome Vengrijos priskyrimą prie šalių, kuriose demokratija išliko iki antrojo tarpukario de-šimtmečio.

269


politinio elgesio pokyčiai. Buvo šalių (pavyzdžiui, Olandija), kurias krizė palietė skaudžiai, bet jų

gyventojai nesiėmė iš esmės jokių radikalių veiksmų, pasireiškiančių, pavyzdžiui, balsavimu už an-

tisistemines (radikalias kairiąsias ar dešiniąsias) partijas, politiniais streikais, masinėmis demons-

tracijomis, riaušėmis ir pan. Šios plačiųjų masių politinio ir socialinio antisisteminio aktyvumo ap-

raiškos ir yra cunamio bangos analogas. Priklausomai nuo masių aktyvumo masto, šios keliančios

grėsmę demokratinėms institucijoms „bangos“ gali būti didesnės ar mažesnės. Kritiniu pavojaus

slenksčiu D. Berg-Schlosseris laikė 15 proc. rinkėjų balsų, atiduotų už kairiąsias arba dešiniąsias

antisistemines partijas (siekiančias nuversti demokratinį režimą). Bene aukščiausiai antidemokra-

tinio cunamio banga buvo pakilusi Vokietijoje, kur demokratijos žlugimo išvakarėse komunistai ir

nacionalsocialistai surinko iki 60 proc. rinkėjų balsų.

Užplūdusi cunamio banga gali ir nepadaryti žalos, jeigu pakrantės gyvenvietes saugo pakan-

kamai tvirtos ir aukštos dambos, šliuzai, bangolaužiai ir kiti hidrotechniniai įrenginiai (tokie,

kokių pristatyta Olandijoje). Jų analogu vokiečių tyrėjas laiko pradines sąlygas, kaip jas apibrė-

žia 5.1.3 skyrelio užduotyje aptarti „ypatingi kintamieji“. Įrenginiai, galintys apsaugoti pakrantės

miestą nuo cunamio bangų, reikalauja didelių investicijų ir gali būti sukurti tik per ilgesnį laiką.

Panašiai palankios demokratijai išlikti socialinės ir ekonominės sąlygos susiformuoja tik per ilgą

laiką. Jas aptinkame tose ekonomiškai išsivysčiusiose šalyse, kuriose nuo seno gerbiamos pi-

liečių socialinės ir politinės teisės, kariškiai yra įpratinti nesikišti į politiką, piliečiai – spręsti

savo nesutarimus tik nesmurtinėmis legaliomis priemonėms, kurios yra socialiai homogeniš-

kos arba kurių religinių, regioninių arba etnolingvistinių socialinių segmentų elito atstovai yra

įpratę pragmatiškai bendradarbiauti, kur nebėra įtakingos žemvaldžių klasės, puoselėjančios auto-

ritarines feodalinės praeities tradicijas, o jas pakeitė demokratinė politinė kultūra. Visa tai sudaro

dambas, apsaugančias demokratinius režimus nuo politinių sukrėtimų, kuriuos gali sukelti pasi-

kartojantys pasaulinės kapitalistinės ekonomikos svyravimai, kurių amplitudė būna tai didesnė, tai

mažesnė. Tokios demokratinius režimus apsaugančios dambos egzistavo tose šalyse, kurios jau iki

pirmojo pasaulinio karo buvo konsoliduotos demokratijos.

Tačiau Pirmasis pasaulinis karas buvo precedento neturinti Vakarų civilizacijos geopolitinė

katastrofa, sukėlusi kairiojo radikalizmo bangą, savo ruožtu išprovokavusią kraštutinės dešinės

reakciją (fašizmą). Galima sakyti, kad bolševikinė revoliucija Rusijoje turėjo didelės įtakos tam,

kad Europą užplūdo pirmasis antidemokratinis cunamis. Jis mažiausiai palietė neutralias šalis ir

tas, kurios priklausė šalių, nugalėjusių Pirmajame pasauliniame kare, stovyklai. Tačiau daugelyje

Vidurio ir Rytų Europos šalių demokratija kūrėsi šio pirmojo cunamio paliktuose griuvėsiuose.

Daugiausia pirmosios bangos sugriovimų išliko ten, kur iš karto po Pirmojo pasaulinio karo kilo

pilietiniai karai, kuriuose priešininkai buvo komunistai (vieni arba ginklu remiami juos įkvėpusių

Rusijos bolševikų) ir platus antikomunistinių jėgų spektras. Taip pat ir ten, kur nuslopinus komu-

nistines jėgas įsigalėjo ne autoritariniai režimai (kaip atsitiko Italijoje), bet demokratija, daug kur

liko politinių teisių apribojimų, nesuvestų sąskaitų, veikė sukarintos dešiniųjų politinių jėgų orga-

270


nizacijos ir pan. Visa tai D. Berg-Schlosseris lygina su plyšiais ir įtrūkimais demokratijos dambose,

kurios pačios ką tik tebuvo pradėtos statyti.

Kai kuriose šalyse šiuos demokratijos defektus pavyko „sulopyti“ per trumpą 1924–1928 m.

laikotarpį, kai ekonominė gerovė kilo, o politinė situacija stabilizavosi. Tačiau jeigu vienose ša-

lyse pokario palikti randai apgijo, kitose tuo metu atsivėrusios naujos žaizdos tik pagilėjo. Tai

visų pirma galioja šalims, kuriose išliko gana stiprios komunistų (kairiųjų radikalų) partijos

(Čekoslovakijoje, Prancūzijoje, Suomijoje). Kai kuriose šalyse (Lietuvoje, Lenkijoje, Portuga-

lijoje) netgi šiuo santykinai palankiu demokratijos konsolidacijai laikotarpiu įvyko autoritariniai

perversmai. Taigi dominavo arba tokie procesai, kuriuos D. Berg-Schlosseris lygina su demokra-

tijos dambų sėkmingu remontu bei aukštinimu (demokratijos konsolidacija), arba gilėjo ir plėtėsi

pirmaisiais pokario metais atsiradę plyšiai bei skylės (vyko demokratijos erozija).

Politologas samprotauja, kad gamtos stichijos padaryta žala priklauso ne tik nuo jos stiprumo

bei apsauginių įrengimų būklės, bet ir nuo su jos smūgiais susidūrusių žmonių (bet ne vien tik

valdžios) veiksmų. Vienur kyla panika, atsiranda žmonių, kurie ima naudotis suirute, puldami

grobti be priežiūros likusį turtą. Kitur žmonės lieka ramūs, o po nelaimės smūgio patys spontaniš-

kai organizuojasi tvarkai atkurti, gelbėjimo ir atstatymo darbams atlikti. Vienur valdžios atstovai

pirmiausia gelbstisi patys, prisijungia prie marodierių arba tiesiog laukia, kol viskas savaime su-

sitvarkys. Tačiau gali būti ir taip, kad ateinanti nelaimė numatoma ir iš anksto imamasi veiksmų

jos žalai sumažinti: žmonės įspėjami, uždaromi ar atidaromi šliuzai, o bangai nuslūgus nedelsiant

imamasi veiksmų stichijos padarytai žalai likviduoti.

Panašiai buvo ir ekonominės krizės ištiktose šalyse. Vienur kylant antidemokratinio cunamio

bangai demokratinės partijos jungėsi į plačias koalicijas ir izoliuodavo ekstremistus. Kitur, prie-

šingai, jos skaldėsi ir dėjosi į koalicijas su radikaliais dešiniaisiais ar kairiaisiais, leisdamos būti

panaudojamos jų tikslams (nors galbūt tikėjosi patys jais pasinaudoti). Vienos vyriausybės pasy-

viai laukė, kol viską sutvarkys „nematoma rinkos ranka“, o kitos – vienos anksčiau, kitos vėliau –

ėmėsi ekonominės politikos priemonių ekonomikai stimuliuoti arba jos socialiniams padariniams

švelninti. Pagaliau kritinėse situacijose, kai demokratijos likimas „pakibdavo ant plauko“, vienose

šalyse atsakingi aukščiausi valstybės pareigūnai ar įtakingi visuomenės veikėjai pasinaudodavo si-

tuacija savo asmeninei arba jiems artimų politinių jėgų autoritarinei valdžiai įtvirtinti, o kitose –

likdavo ištikimi liberalizmo ir demokratijos vertybėms.

Šiuos su 1929–1933 m. krizės išbandymais susidūrusių tarpukario Europos demokratijų politi-

nės raidos ypatumus D. Berg-Schlosseris analizuoja, išskirdamas šešis nepriklausomus kintamuo-

sius. Kiekvienas jų gaunamas, faktorinės ir diskriminantinės analizės priemonėmis išanalizavus

socialinės ekonominės ir gyventojų socialinio ir politinio aktyvumo statistikos duomenis. Deja,

autorius nepateikia šios analizės išsamios informacijos. Jis pateikia tik „krizės histogramas“ (ats-

kirai šalių, kuriose žlugo ir išliko demokratija), kurios vaizduoja minėtomis procedūromis gautų

sintetinių kiekybinių rodiklių reikšmes, kurios kinta intervale tarp -2 ir +5 (Berg-Schlosser, 2002,

271


310–311). Nenurodomi ir šių rodiklių sudvireikšminimo slenksčiai, nors kai kuriuos iš jų galima

rekonstruoti remiantis autoriaus pateikiamomis dalies atvejų kai kurių kintamųjų reikšmėmis arba

pagal krizės histogramas. Deja, paties autoriaus atliktos KLA rezultatai pateikti tik fragmentiš-

kai, todėl toliau nurodomi sudvireikšminimo slenksčiai gali nesutapti tais, kuriuos naudojo pats

D. Berg-Schlosseris. Taigi kitokie gali būti ir tais pačiais kintamaisiais operuojančios KLA rezul-

tatai.

D. Berg-Schlosseris išskyrė tokius kintamuosius, kurie potencialiai galėjo turėti įtakos vėlyva-

jam (po 1929 m.) demokratijos žlugimui tarpukario Europoje246.

Pasaulinės ekonominės krizės poveikis („ekonkrize“). Šis kintamasis matuoja krizės „seis-1.

minių smūgių“ stiprumą. Dvireikšmėje skalėje šio kintamojo reikšmė yra „1“, jeigu poveikis

buvo stiprus, reikšmė „0“ – jeigu jis buvo silpnas. D. Berg-Schlosseris nurodo jo reikšmę

tik 5 atvejais: Austrijos (1), Vokietijos (1), Estijos (1), Airijos (0), Suomijos (0). Krizės his-

togramose kiekybinio šio kintamojo rodiklio reikšmė didžiausia yra Vokietijos (apie 0,7),

mažiausia Graikijos (apie 0) (Berg-Schlosser, 2002, 314). Iš tų atvejų, kuriems D. Berg-

Schlosseris priskiria „1“ dvireikšmėje skalėje, mažiausia kiekybinio rodiklio reikšmė yra

Estijos (apie 0,4), o iš tų, kuriems priskiriamas „0“ dvireikšmėje skalėje, didžiausia kiekybi-

nio rodiklio reikšmė yra Airijos (apie 0,3). Šią reikšmę ir laikysime slenkstine, priskirdami

reikšmes dvireikšmėje skalėje likusiems atvejams: jeigu krizės poveikio sintetinio kiekybi-

nio rodiklio reikšmė yra „0,3“ arba mažiau, krizės poveikis buvo silpnas (0); jeigu ji didesnė

už „0,3“, jis buvo stiprus (1)247. Pratęsdami cunamio analogiją, galime sakyti, kad kiekybinio

krizės rodiklio dydžiai yra analogiški Richterio skalės balams, o juos sudvireikšmindami

sprendžiame uždavinį, su kuriuo susiduria geologas, kai jam reikia atsakyti į klausimą, kuo

stiprus žemės drebėjimas skiriasi nuo nestipraus.

Pokario krizės poveikis („pokarkrize“). Šio kintamojo reikšmė yra „1“, jeigu iškart po Pir-2.

mojo pasaulinio karo pabaigos buvo ekonominių ir socialinių bei politinių sukrėtimų, pa-

dariusių žalos demokratijos išlikimo sąlygoms. Priešingu atveju jo reikšmė yra „0“. Reikšmė

„1“ priskiriama šalims, kurių kiekybinio šio kintamojo rodiklio reikšmės yra neigiamos

arba „0“; reikšmė „0“ priskiriama šalims, kurių kiekybinio rodiklio reikšmės yra teigiamos

(pagal D. Berg-Schlosserio krizės histogramas).

1924–1928 m. laikotarpio padariniai („tarplaik“). Šio kintamojo reikšmė yra „1“, jeigu 3.

1924–1928 m. dominavo demokratijos erozijos procesai. Jeigu šiuo laikotarpiu dominavo

demokratijos konsolidacijos procesai, kintamojo reikšmė yra „0“. Reikšmė „1“ priskiriama

šalims, kurių kiekybinio šio kintamojo rodiklio reikšmės yra neigiamos arba „0“; reikšmė

„0“ priskiriama šalims, kurių kiekybinio rodiklio reikšmės yra teigiamos (pagal D. Berg-

Schlosserio krizės histogramas).

246 Šio skyrelio užduočiai atlikti reikia naudoti duomenis faile DemokratijaPo1929.raKLA.csv, kurį galite parsisiųsti iš vadovėliui skirtos tinklavietės (www.vaidasmo.lt/KLA). Duomenis taip pat galima rasti ir Lietuvos HSM duomenų archyvo (LiDA) kataloge (archive.lidata.eu/webview). Skliausteliuose nurodomi kintamųjų pavadinimai šiame faile.

247 Vis tik tikslią kiekybinio rodiklio reikšmę nustatyti pagal autoriaus pateikiamas krizės histogramas sudėtinga.

272


Socialinė ir rinkiminė reakcija į Didžiąją depresiją („socrinkreakc“). Šis kintamasis matuoja 4.

krizės sukeltos antidemokratinio cunamio bangos aukštį. Jo reikšmė yra „1“, jeigu tos reak-

cijos kėlė pavojų demokratijai. Jeigu jos demokratijai pavojaus nekėlė, kintamojo reikšmė

yra „0“ Nors D. Berg-Schlosseris nepateikia išsamios informacijos, kaip sukonstruotas an-

tisisteminių reakcijų stiprumą matuojantis sintetinis kiekybinis rodiklis, tarp jo dedamųjų

numanomai didžiausią svorį turi nesisteminių partijų balsų dalis. Todėl šiam kintamajam

suteikiame reikšmę „1“, kai ta dalis buvo 15 proc. ir daugiau (per pačius sėkmingiausius

radikalams rinkimus)248.

Pradinės kontekstinės sąlygos („dambos“). Šis kintamasis matuoja per visą ikikarinę nagri-5.

nėjamų šalių istoriją susiformavusių ekonominių, socialinių ir kultūrinių sąlygų palankumą

demokratijai. Sintetinis kiekybinis šio kintamojo rodiklis buvo sukonstruotas iš 8 „ypatingų

kintamųjų“, jau pristatytų 5.1.3 skyrelio užduotyje. Vėlgi autorius nepateikia išsamios infor-

macijos ir nenurodo to rodiklio sudvireikšminimo slenksčių. Kita vertus, jis beveik visais

atvejais nurodo šio kintamojo reikšmes dvireikšmėje skalėje249.

Svarbių veikėjų įtaka („veikejai“). Šis kintamasis matuoja įtakingų individualių ir kolek-6.

tyvinių veikėjų veiksmų poveikį demokratijos likimui,kilus 1929–1933 m. krizei. Jeigu tie

veiksmai mažino demokratijos žlugimo grėsmę, kintamojo reikšmė yra „1“; jeigu jie tą

grėsmę didino arba net buvo lemiama demokratijos žlugimo priežastis, jo reikšmė yra „0“.

Taip pat ir šiam kintamajam matuoti D. Berg-Schlosseris konstruoja sintetinį kiekybinį ro-

diklį, kurio sudarymo išsami informacija neatskleidžiama. Jis sudvireikšminamas, reikšmę

„1“ priskiriant tiems atvejams, kurių rodiklio reikšmė yra teigiama, o „0“ – tiems atvejams,

kurių šio rodiklio reikšmė yra neigiama250.

Demokratijos išlikimas arba žlugimas iki Antrojo pasaulinio karo pradžios („demokratija“). 7.

Šio kintamojo reikšmė yra „1“, jeigu demokratija išliko iki Antrojo pasaulinio karo pra-

džios. Priešingu atveju jo reikšmė yra „0“.

Aptartų kintamųjų reikšmės pateikiamos 5.6 lentelėje. Verta atkreipti skaitytojo dėmesį į tai,

kad ji apima jau tik 15, o ne 18 atvejų (kaip buvo ankstesnėse užduotyse, kuriose nagrinėjamas

demokratijos likimo tarpukario Europoje klausimas). Į ją nepatenka šalys, kuriose demokratija

žlugo dar iki 1929 m. Išimtis yra Ispanija, kur demokratija trumpam buvo atkurta 1931 m., tačiau

netrukus vėl žlugo pilietinio karo liepsnose.

248 Nors, sprendžiant pagal santykinį šio rodiklio stulpelių aukštį krizės histogramose, jis turi ir daugiau dedamųjų.249 Išimtis yra Suomija, tačiau jos reikšmę nesunku nustatyti, krizės histogramose palyginus Suomijos stulpelio aukštį su

kitų atvejų stulpeliais.250 Išimtis yra Austrijos atvejis, kurio krizės histogramose nurodoma teigiama kiekybinio rodiklio reikšmė, o tekste nu-

rodoma reikšmė „0“ dvireikšmėje skalėje. 5.6 lentelėje pateikiama antroji reikšmė. Iš tikrųjų Austrijoje autoritarinį perversmą 1933 m. kovo mėn. įvykdė kancleris Engelbertas Dolfussas, atstovavęs dešiniosioms klerikalinėms jėgoms. Jo veiksmus galėjo motyvuoti siekis užkirsti kelią dešiniųjų radikalų – nacistų – iškilimui į valdžią. Tačiau tai padaryti buvo galima padaryti ir kitu būdu – išsaugant demokratiją. Tam pakako sudaryti koaliciją su stipria Austrijos socialde-mokratų partija. Greičiausiai dėl techninio broko D. Berg-Schlosserio histogramose nenurodytos kintamųjų „dambos“ ir „veikejai“ reikšmės Ispanijos atveju, bet vargu ar galima rasti argumentų, kodėl jos galėtų būti kitokios nei „0“ abiem atvejais.

273


salis ekonkrize pokarkrize tarplaiksocrink-reakc

dambos veikejaidemo-kratija

Airija 0 0 0 0 1 1 1

Austrija 1 1 0 1 0 1 0

Belgija 1 0 0 1 1 1 1

Čekoslovakija 1 0 1 1 1 1 1

Didžioji Britanija

0 0 0 0 1 1 1

Estija 1 1 1 1 0 0 0

Graikija 0 1 1 1 0 0 0

Ispanija 0 1 1 1 0 0 0

Olandija 1 0 0 0 1 1 1

Prancūzija 1 0 1 1 1 1 1

Rumunija 0 0 0 1 0 0 0

Suomija 0 1 0 1 0 1 1

Švedija 0 0 0 0 1 1 1

Vengrija 0 1 0 0 0 0 0

Vokietija 1 1 1 1 0 0 0

5.6 lentelė. D. Berg-Schlosserio „cunamio“ modelio kintamųjų reikšmės.

Užduotys

Naudodami failą 1. DemokratijaPo1929.raKLA.csv, programa TOSMANA sudarykite KLA

tiesos lentelę. Ar yra prieštaringų priežastinių sąlygų kon*gūracijų?


mizaciją.







Ar kuri nors iš šešių sąlygų (arba jos nebuvimas) gali būti pripažinta kaip pakankama, būti-5.

na arba būtina ir pakankama demokratijos išlikimo arba jos vėlyvojo žlugimo sąlyga251?

Kaip žinoma, Lietuvoje demokratija žlugo jau 1926 m., todėl lyg ir nėra prasmės mėginti 6.

papildyti duomenų failą Lietuvos atveju bei tikrinti, kokią įtaką jis daro analizės rezulta-

tams. Bet štai Zenonas Butkus įdomiame straipsnyje „Valstybiniai perversmai Baltijos šalyse


274


(1926 ir 1934 m.): panašumai ir skirtumai“ (2006) argumentuoja, kad demokratiją Baltijos

šalyse galėjo išgelbėti ne parlamentinio, bet prezidentinio ar bent jau pusiau prezidenti-

nio (su tiesiogiai tautos renkamu prezidentu) valdymo modelio pasirinkimas pačioje ne-

priklausomos valstybės kūrimo pradžioje, kaip tai buvo padaryta Suomijoje. Demokratija

Baltijos šalyse žlugo ne tuo pačiu metu: Lietuvos demokratija žlugo anksčiausiai (1926 m.),

o Estijoje ir Latvijoje – vėliau (1934 m). Taigi, jeigu 1920 m. Estija ir Latvija būtų pasirinku-

sios prezidentinę arba pusiau prezidentinę demokratiją, jose (pagal Z. Butkų) iki 1940 m.

būtų dar gyvavusi prezidentinė demokratija. O kaip Lietuvos atveju? Vadovaujantis lietuvių

istoriko logika, prezidentinė ar pusiau prezidentinė demokratija būtų išgelbėjusi Lietuvą

nuo 1926 m. perversmo. Tačiau ar demokratija prezidentinėje arba pusiau prezidentinėje

Lietuvoje nebūtų žlugusi vėliau, prasidėjus pasaulinei ekonominei krizei? Į kurias antrojo

tarpukario dešimtmečio sulaukusias demokratijas būtų panašiausia hipotetinė prezidentinė

arba pusiau prezidentinė demokratinė Lietuva ir koks demokratijos likimas joje, jūsų nuo-

mone, būtų buvęs labiausiai tikėtinas?

5.1.7. Įtakingi veikėjai ir demokratijos likimas tarpukario Europoje

Visą socialinės *loso*jos istoriją ženklina dviejų krypčių, kurias sąlyginai galima pavadinti

„determinizmu“ ir „voliuntarizmu“, priešstata. Deterministai mano, kad įvykių eigą lemia objekty-

vios sąlygos ir apribojimai, nubrėžiantys siaurus veikėjų pasirinkimo rėmus. Be to, ir patys veikėjai

su jų interesais, tikslais ir tikrovės suvokimu yra visuomenės ir istorijos kūriniai, tam tikrų jiems

objektyviai duotų socialinių vaidmenų atlikėjai ar uždavinių, problemų sprendėjai. Kiekvienas

konkretus tuos vaidmenis atliekantis ar visuomenės problemas sprendžiantis veikėjas gali lengvai

būti pakeistas kitu, tad aiškinant visuomenės gyvenimo eigą apskritai galima abstrahuotis nuo kon-

krečių asmenybių ar net veiksmų kaip tokių, ją nušviečiant kaip ekonominių, socialinių ir kitokių

struktūrų kaitą bei raidą. O štai voliuntaristai teigia, kad socialiniai procesai tuo ir ypatingi, kad jie

yra laisvą valią turinčių veikėjų veiksmų kolektyvinis padarinys. Nors dažniausiai veikėjų veiksmų

padariniai nesutampa su numatytais ir siektais, jie nuo jų priklauso, nors gal ir nevienodu mas-

tu. Pavyzdžiui, tarptautinėje politikoje vienos valstybės turi daugiau, kitos mažiau galios paveikti

procesus. Atitinkamai skiriasi ir jų vyriausybių (kolektyvinių veikėjų) bei jų vadovų (individualių

veikėjų) galia ir atsakomybė.

Nuo šios kontroversijos negali pabėgti ir socialiniai mokslai. Vienuose aiškinimuose labiau su-

reikšminami kintamieji, apibrėžiantys objektyvias sąlygas (pavyzdys gali būti 1.3 poskyryje bei

5.1.2 skyrelyje pateiktoje užduotyje panaudotas B. Moore’o demokratijų ir diktatūrų įsigalėjimo

didžiosiose valstybėse aiškinimas), o kituose – veikėjai ir jų veiksmai. Aiškindamas demokratijos

likimo antruoju tarpukario dešimtmečiu skirtumus, D. Berg-Schlosseris mėgina atsižvelgti ir į vie-

nus, ir į kitus veiksnius, tarp priežastinių sąlygų įtraukdamas svarbių veikėjų įtakos kintamąjį (žr.

275


5.1.6 skyrelį). Atlikdamas 5.1.6 skyrelio užduotis, skaitytojas turėjo aptikti, kad abi kompiuterinės

analizės programos šią sąlygą nurodė kaip būtiną ir pakankamą ir demokratijos išlikimo (sąlygai

esant), ir jos žlugimo (sąlygos neesant) atvejais252.

Su šiuo įdomiu radiniu susijęs keblumas, kad šis kintamasis pernelyg neapibrėžtas. Juk

kiekvienoje šalyje buvo daug individualių ir kolektyvinių veikėjų, nuo kurių priklausė demokrati-

jos likimas. Minėtam kintamajam buvo priskirta reikšmė „1“, jeigu dominavo veikėjai ir veiksmai,

padėję išsaugoti demokratiją, ir reikšmė „0“, jeigu buvo priešingai. Tačiau kiekvienoje konkrečioje

šalyje buvo ir tokių veikėjų bei veiksmų, kurie gynė demokratiją, ir tokių, kurie griovė. Kieno ir

kurie veiksmai buvo svarbiausi? Bandydamas atsakyti į šį klausimą D. Berg-Schlosseris išskaido

sintetinį svarbių veikėjų įtakos kintamąjį į 9 atskirus kintamuosius, kurie susiję arba su kokių nors

svarbių veikėjų (angl. major actor) egzistavimu, arba reikšmingų demokratijos likimui veiksmų

(angl. move) įgyvendinimu politinėje scenoje. Deja, autorius pateikė tik lentelę su kintamųjų ir jų

reikšmių sąrašu nieko nedetalizuodamas (Berg-Schlosser, 2002, 304). Pirmi keturi kintamieji *k-

suoja tam tikro tipo veikėjų buvimą ar nebuvimą, o kiti kalba apie tam tikro tipo veiksmų buvimą

ar nebuvimą šalies politinėje arenoje253.

Socialiniai judėjimai („socjudejim“). Šio kintamojo reikšmė yra „1“, jeigu antruoju tarpu-1.

kario dešimtmečiu šalyje egzistavo bent vienas stiprus socialinis judėjimas, atsiradęs po

Antrojo pasaulinio karo. Priešingu atveju reikšmė yra „0“.

Aktyvi bažnyčia („baznycia“). Šio kintamojo reikšmė yra „1“, jeigu antruoju tarpukario 2.

dešimtmečiu šalyje dominuojančios konfesijos bažnyčia buvo politiškai aktyvi. Priešingu

atveju reikšmė yra „0“.

Aktyvi kariuomenė („kariuomene“). Šio kintamojo reikšmė yra „1“, jeigu antruoju tarpu-3.

kario dešimtmečiu kariuomenės vadovybė buvo politiškai aktyvi. Tai reiškia ne vien kraš-

tutinę tokio aktyvumo formą, kaip karinis perversmas, bet jos faktinę veto teisę skiriant

aukščiausius valdžios pareigūnus (visų pirma vyriausybių vadovus)254.

Stiprūs politiniai lyderiai („stiprpollyd“). Šio kintamojo reikšmė yra „1“, jeigu antruoju po-4.

kario dešimtmečiu šalies politikoje reiškėsi stiprūs charizmatiški lyderiai ir buvo situacijų,

kuriose nuo jų veiksmų priklausė šalies politinės raidos kryptis. Jeigu tokių lyderių nebuvo

arba jeigu jie neturėjo progų pasireikšti, kintamojo reikšmė yra „0“.

Nepaprastosios priemonės („nepaprpriem“). Šio kintamojo reikšmė yra „1“, jeigu politinės 5.

kovos eigoje antruoju tarpukario dešimtmečiu (demokratiją gelbstint arba, atvirkščiai, ją

252 Tiesa, tik tada, kai joms buvo leidžiama manipuliuoti kontrafaktinėmis prielaidomis, ieškant glaustojo sprendinio.253 Šio skyrelio užduočiai atlikti reikia naudoti duomenis faile DemokratijaIrSvarbusVeikejai.raKLA.csv, kurį galite

parsisiųsti iš vadovėliui skirtos tinklavietės (www.vaidasmo.lt/KLA). Duomenis taip pat galima rasti ir Lietuvos HSM duomenų archyvo (LiDA) kataloge (archive.lidata.eu/webview). Skliausteliuose nurodomi kintamųjų pavadinimai šiame faile.

254 Neblogas dabartinio kariuomenės politinio aktyvumo pavyzdys gali būti jos vaidmuo šiuolaikinės Turkijos politinėje sistemoje, kur kariuomenė yra prisiėmusi šalies sekuliarumo garanto funkcijas. Ministro pirmininko kandidatūra turi būti priimtina kariuomenės vadovybei, kad jis galėtų pradėti eiti pareigas (blokuojami politikai, įtariami esą islamistinių pažiūrų).

276


likviduojant) buvo bent kartą įvedama nepaprastoji padėtis arba taikomos kitos priemonės,

nebūdingos „normalios“ politikos praktikai.

Plačių demokratinių koalicijų sudarymas („platidemkoal“). Šio kintamojo reikšmė yra „1“, 6.

jeigu antruoju pokario dešimtmečiu demokratinės partijos bent kartą buvo sudariusios pla-

čią koaliciją demokratijai išsaugoti. Kitu atveju jo reikšmė yra „0“.

Kariuomenės intervencija („karinterv“). Šio kintamojo reikšmė yra „1“, jeigu antruoju tar-7.

pukario dešimtmečiu kariuomenė mėgino įvykdyti valstybės perversmą arba jį įvykdė.

Autoritarinių jėgų intervencija („autjeginterv“). Šio kintamojo reikšmė yra „1“, jeigu 8.

antruoju tarpukario dešimtmečiu konservatyvios dešiniosios politinės jėgos mėgino įvyk-

dyti valstybės perversmą arba jį įvykdė. Kitu atveju jo reikšmė yra „0“.

Fašistinių jėgų intervencija („fasijeginterv“). Šio kintamojo reikšmė yra „1“, jeigu antruoju 9.

tarpukario dešimtmečiu radikalios dešiniosios politinės jėgos mėgino įvykdyti valstybės

perversmą arba jį įvykdė. Kitu atveju jo reikšmė yra „0“.

Demokratijos išlikimas arba žlugimas iki Antrojo pasaulinio karo pradžios („demokratija“). 10.

Šio kintamojo reikšmė yra „1“, jeigu demokratija išliko iki Antrojo pasaulinio karo pra-

džios. Priešingu atveju jo reikšmė yra „0“.

Aptartų kintamųjų reikšmės pateikiamos 5.7 lentelėje. Vėlgi verta atkreipti skaitytojo dėmesį į tai,

kad ji apima 15, o ne 18 atvejų (kaip buvo ankstesnėse užduotyse, kuriose nagrinėjamas demokratijos

likimo tarpukario Europoje klausimas), nes joje nėra šalių, kuriose demokratija žlugo pirmajame

tarpukario dešimtmetyje (išskyrus Ispaniją, kur demokratija 1931 m. trumpam buvo atkurta).

salissocju-dejim

bazny-cia

kariuo-mene

stipr-pollyd

nepapr-priem

plati-demkoal

kar-interv

autjeg-interv

fasijeg-interv

demo-kratija

Airija 1 0 0 1 1 0 0 0 0 1Austrija 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0Belgija 1 1 0 1 0 1 0 0 0 1Čekoslovakija 0 0 0 1 1 1 0 0 0 1Didžioji Britanija 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1Estija 1 0 0 1 1 0 0 1 0 0Graikija 0 0 1 1 1 0 1 1 0 0Ispanija 1 1 1 0 1 0 1 1 1 0Olandija 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1Prancūzija 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1Rumunija 1 0 1 1 1 0 1 1 1 0Suomija 1 0 0 1 1 1 0 0 0 1Švedija 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1Vengrija 1 0 0 1 1 0 0 1 0 0Vokietija 1 0 1 1 1 0 0 1 1 0

5.7 lentelė. Duomenys apie įtakingus veikėjus ir veiksmus antrojo tarpukario dešimtmečio Europos šalyse.

277


UžduotysNaudodami failą 1. DemokratijaIrSvarbusVeikejai.raKLA.csv, programa TOSMANA sudary-kite KLA tiesos lentelę. Ar yra prieštaringų priežastinių sąlygų kon*gūracijų?


Pakartokite 2 užduoties operaciją, įtraukdami logiškai galimus, bet nestebimus atvejus. Pa-3. lyginkite teigiamų ir neigiamų baigmių glaustųjų sprendinių supaprastinančias prielaidas. Ar yra viena kitai prieštaraujančių prielaidų?

Pakartokite teigiamų ir neigiamų baigmių Būlio minimizaciją (su empiriškai nestebimais 4. atvejais ir be jų) naudodami programą „fs/QCA“. Raskite visų keturių gautų formulių nuo-seklumo, jų dėmenų bendrosios ir išskirtinės dangos rodiklius.

Ar kuri nors iš devynių sąlygų (arba jos nebuvimas) gali būti pripažinta kaip pakankama, 5. būtina arba būtina ir pakankama demokratijos išlikimo arba jos žlugimo sąlyga255?

5.1.8. Steve’o Chano 1945–1992 m. laikotarpio karų trukmės priežasčių analizė

Karų tyrimai – populiari politikos mokslų šakos, vadinamos tarptautinių santykių teorija,

tema. Daugiausia dėmesio skiriama karų priežasčių tyrimams. 2003 m. paskelbtame straipsnyje

„Karo pabaigų aiškinimas: Būlio priežastinė analizė“ Kolorado (JAV) universiteto politikos moks-

lų profesorius Steve’as Chanas siekė užpildyti literatūroje aptiktą properšą – atsakyti į klausimą,

kuris (bent jau jo paties teigimu) ligi tol literatūroje buvo ignoruojamas – nuo ko priklauso karų

trukmė (Chan, 2003). Vieni karai prasidėję greitai pasibaigia, kaip antai buvo garsiojo Šešių dienų

karo (1967 m. birželio 5 – 10 d.) atveju, kai Izraelis per kelias dienas sumušė Egipto, Jordanijos ir

Sirijos kariuomenes. Kiti trunka vos ne dešimtmetį, kaip buvo 1964–1973 m. JAV karo su Šiaurės

Vietnamu, 1980–1988 m. Irano ir Irako karo ar vis nesibaigiančio karo Afganistane atveju. Jau iš

pateiktų pavyzdžių matyti, kad nėra priimtinas atsakymas, kuris pirmasis šauna į galvą, kad viską

lemia jėgų santykis – jeigu kariauja dvi lygios galios valstybės, karas trunka ilgai, o jeigu viena

iš pusių turi didelę karinės jėgos persvarą, karas greitai pasibaigia, nes galingesnioji pusė greitai

sutriuškina silpnesniąją.

Toks aiškinimas, viena vertus, yra per stiprus. Jeigu jis būtų teisingas, karų tarp didelių ir mažų

šalių nekiltų, nes beprasmiška pradėti karą, nesitikint jo laimėti. Neturėdama tokių vilčių, maža silpna

šalis turėtų nusileisti galingesnei, gavusi jos ultimatumą. Tačiau faktai rodo, kad ne visus karus,

kuriuose kariaujančių pusių galia asimetriška, laimi ta pusė, kurios karinė ir ekonominė galia yra

didesnė, ir ne visi tokie karai yra trumpi. Pavyzdys gali būti ką tik minėtas JAV ir Šiaurės Vietnamo


278


karas – vienas ilgiausių pokario laikotarpio karų. Be to, aiškiai klaidinga ir prielaida, kad karai

kariaujami, kol vienas iš priešininkų visiškai sutriuškinamas. Tai būdingiau pilietiniams karams,

o tokie karai tarp valstybių, kurie būtų kariaujami iki vienos iš pusių besąlygiškos kapituliacijos,

po kurios nugalėtojas okupuoja nugalėtos šalies teritoriją, nuginkluoja jos kariuomenę, teisia karą

pralaimėjusią vyriausybę (jeigu ji nespėja pabėgti ar pasislėpti), nugalėtą šalį aneksuoja, paverčia

savo kolonija arba satelitu, po Antrojo pasaulinio karo pasitaiko palyginti retai.

Greičiausiai plačiai paplitusį požiūrį, kad karas iki besąlygiškos kapituliacijos yra tipiškas, pa-

laiko prisiminimai apie Antrąjį pasaulinį karą, kuris toks ir buvo. Nors tokių karų pasitaiko ir

pokario laikais (pavyzdys gali būti JAV karas prieš Iraką 2003 metais), daugumoje to meto karų

priešininkai nesiekė besąlygiškos kitos pusės kapituliacijos. Šiaurės Vietnamas nesiekė okupuoti

JAV, nuversti ir nuteisti šios šalies vyriausybę. JAV to nesiekė Šiaurės Vietnamo atžvilgiu (nors

panorėjusi galėjo tai padaryti). Jų tikslas buvo priversti Šiaurės Vietnamą nebesiųsti savo karių į

Pietų Vietnamą partizaninei kovai prieš marionetinę proamerikietišką šios Vietnamo dalies vy-

riausybę256.

Pasigilinus į senesnių laikų istoriją, nesunku rasti laikotarpių, kai imperialistiniai karai, kurių

tikslas buvo valstybių priešininkių sunaikinimas, paverčiant jas nugalėtojos protektoratais, koloni-

jomis, o galiausiai – tiesiog aneksuojant, buvo dominuojanti karo forma (pavyzdys gali būti seno-

vės Romos kariauti karai jos iškilimo laikotarpiu). Šiuolaikiniame pasaulyje tokius karus draudžia

tarptautinė teisė, kurios principus nustatė valstybės, nugalėjusios Antrajame pasauliniame kare ir

įkūrusios Jungtinių Tautų Organizaciją. Vienas svarbiausių jos organų yra Saugumo Taryba, kurios

funkcija – taikos užtikrinimas. Net jeigu agresyvi valstybė užpuolusi prisijungtų silpnesniąją ir ją

aneksuotų, jai vargu ar kada nors pavyktų savo išsiplėtusias sienas legalizuoti.

Todėl S. Chanas savo analizę apriboja laikais po Antrojo pasaulinio karo, kai pradėjo veikti da-

bartinė tarptautinės teisės tvarka. Taigi, jo pateikiamas apibendrinimas apie skirtingos karų trukmės

priežastis nėra taikytinas tiems laikams, kai ši tvarka dar negaliojo (iki 1945 m.) arba jau nebegalio-

ja. Tarptautinių santykių tyrinėtojai tebediskutuoja, ar kartais taip neatsitiko po 1992 m., kai žlugo

Sovietų Sąjunga ir dviejų polių tarptautinę sistemą pakeitė vienos dominuojančios jėgos imperinė

pasaulio tvarka (vadinamoji Pax Americana), kurioje JAV tenka hegemono ir faktinio „pasaulio

policininko“ vaidmuo. Taip galima būtų pagrįsti ir „viršutinės“ chronologinės nagrinėto laikotarpio

ribos pasirinkimą. Iki 1994 m. užtrukęs Armėnijos ir Azerbaidžano karas į S. Chano nagrinėjamų

atvejų populiaciją pateko tik dėl to, kad jis prasidėjo dar iki Sovietų Sąjungos žlugimo257.

256 Nors komunistiškai nacionalistinį Šiaurės Vietnamą rėmė SSRS ir Kinija, jo vyriausybė nebuvo nė vienos šių didžiųjų valstybių marionetė, nes jos neturėjo lemiamos įtakos skiriant pareigūnus į aukščiausius valstybės postus (o, pavyzdžiui, kandidatas tapti nauju komunistinės Lenkijos ar Čekoslovakijos komunistų partijos lyderiu, vyriausybės vadovu ar tik karo ministru turėjo gauti Maskvos palaiminimą). Šiaurės Vietnamo vyriausybė sumaniai naudojosi SSRS ir Kinijos kon�iktu, išsaugodama savarankiškumą ir siekdama savo pačios nusibrėžtų tikslų (suvienyti šalį ir išsikovoti jos visišką nepriklausomybę).

257 Tiesa, pats autorius 1992 m. pasirinkimą pagrindžia tiesiog ta aplinkybe, kad tais metais baigiasi COW (žr. toliau) pro-jekto vykdytojų surinkti duomenys. Tačiau straipsnis paskelbtas 2003 m., taigi panorėjus tą duomenų aibę nesunkiai buvo galima praplėsti (apie karus po 1992 m. žr. Sarkees ir Wayman, 2010).

279


Autorius išsamiau nepaaiškina, kodėl šioje populiacijoje nėra 1979–1989 m. Sovietų Sąjungos

karo Afganistane, JAV karinių akcijų prieš Grenadą (1983 m.) ir Panamą (1989 m.), jau nekalbant

apie Lietuvos Antrąjį nepriklausomybės, arba Pasipriešinimo, karą 1944–1953 m. Jis apsiriboja

nuoroda į grupės JAV tyrėjų atliktą tyrimą Correlates of War (toliau – COW), kuriame surinkti

duomenys saugomi Tarpuniversitetinio socialinių ir politinių tyrimų konsorciumo (angl. Inter-

Universitary Consortium for Political and Social Research) prie Mičigano (JAV) universiteto admi-

nistruojamose duomenų bazėse (www.icpsr.umich.edu). Šį tyrimą atlikę tyrėjai surinko duomenis

apie 1816–1992 laikotarpio pasaulio tarpvalstybinius ir pilietinius karus. 1945–1992 m. laikotarpiu

projekto vykdytojai suskaičiavo tik 23 karus tarp valstybių. Pagal šio projekto vykdytojų apibrėžtis,

SSRS karas Afganistane buvo ne tarpvalstybinis, bet pilietinis karas, o JAV karinės akcijos prieš

Grenadą ir Panamą pareikalavo per mažai aukų, kad būtų pripažintos karu. Pagal COW projekto

nustatytus kriterijus ginkluotas kon�iktas tarp valstybių karu pripažįstamas tik tuo atveju, jeigu

jame žūsta ne mažiau kaip 1 000 karių (civilių aukos neskaičiuojamos). Antrasis Lietuvos nepri-

klausomybės karas šį kriterijų atitinka (vien Lietuvos partizanų žuvo apie 20 000, Anušauskas,

2005, 360), tad šio karo ignoravimą galima paaiškinti tik tuo, kad, COW projekto vykdytojų nuo-

mone, tai buvo pilietinis arba kolonijinis karas258. Tokiuose karuose viena iš kariaujančių pusių

nėra pripažintas tarptautinės teisės subjektas.

Kitas tyrime vartojamas sąvokas ir jas operacionalizuojančius kintamuosius apibrėžė pats S. Cha-

nas, išnagrinėjęs ir apibendrinęs su Šaltojo karo epochos karais susijusią specialiąją literatūrą259.

Smarki karo pradžia („smarkiprad“). Šis kintamasis *ksuoja, kaip karas prasideda. Vieni 1.

karai prasideda smarkiai, užpuolikui mėginant smogti kuo galingesnį ir kuo skaudesnį ne-

tikėtą pirmąjį smūgį, tam panaudojant visas turimas jėgas. Tuo siekiama jį psichologiškai

palaužti ir atsisakyti bet kokių vilčių, kad karas gali baigtis sėkmingai. Tokiu atveju kinta-

mojo reikšmė yra „1“. Priešingas karo pradžios būdas, kai pradedama nuo nedidelio masto

smūgių prieš ne pačius svarbiausius priešininko objektus, taip siekiant parodyti pasirengi-

mą panaudoti ginkluotą jėgą kon�iktui spręsti. Jeigu toks smūgis laukiamų padarinių netu-

ri, kon�iktas palaipsniui stiprinamas, smogiant vis stipresnius ir skausmingesnius smūgius.

258 Tokios prielaidos kritiką pateikia Lietuvos tyrinėtojas Bernardas Gailius (Gailius, 2006). Tačiau B. Gailiaus tezė turi ir problemų. Nė vienas tarptautinės teisės subjektas nepripažino Lietuvos partizanų kariaujančia puse. Jeigu dabartinės Lietuvos Respublikos Seimas priimtų retrospektyvų sprendimą laikyti Antrąjį nepriklausomybės karą SSRS ir Lietuvos valstybių karu, iš SSRS teisių paveldėtojos Rusijos logiška būtų reikalauti ne tik atlyginti okupacijos žalą, bet ir siekti su ja sudaryti taikos sutartį. Pradėjus taikos derybas su Rusija, vargu ar ji nepasinaudotų proga iškelti dabartinių Lietuvos sienų tarptautinio teisėtumo klausimą. Kita vertus, sovietiniai okupantai dėjo daug pastangų įplieksti Lietuvos kaime taip pat ir pilietinį karą ir keblu būtų teigti, kad tos pastangos buvo bevaisės (Pocius, 2009). Tačiau toks pat neapibrėž-tumas (tarpvalstybinis karas su pilietinio karo elementais arba atvirkščiai) egzistuoja ir daugelio kitų COW projekto vykdytojų į tarpvalstybinių karų sąrašą įtrauktų karų atveju. Meredith Sarkees ir Franko Whelono (2010) paskelbtame žinyne, kuriame tęsiamas COW projekto vykdytojų darbas, išskiriami tarpvalstybiniai (angl. inter-state) karai, nevals-tybių (angl. non-state) karai, karai už valstybių ribų su nevalstybinėmis jėgomis (angl. extra-state) ir karai valstybių viduje (angl. intra-state). Į pastarąją (iš esmės pilietinių karų) kategoriją žinyno sudarytojai įtraukia ir jų „Miško brolių karu“ (angl. �e Forest Brethren War, 1945–1951) pavadintą karą tarp SSRS ir Baltijos partizanų (Sarkees ir Wayman, 2010, 408).

259 Šio skyrelio užduočiai atlikti reikia naudoti duomenis faile KaruTrukme.raKLA.csv, kurį galite parsisiųsti iš vadovė-liui skirtos tinklavietės (www.vaidasmo.lt/KLA). Duomenis taip pat galima rasti ir Lietuvos HSM duomenų archyvo (LiDA) kataloge (archive.lidata.eu/webview). Skliausteliuose nurodomi kintamųjų pavadinimai šiame faile.

280


Tokiu atveju kintamojo „smarkiprad“ reikšmė yra „0“. Šis kintamasis įtraukiamas dėl dau-

gelio autorių reiškiamo požiūrio (kuriam pritaria ir S. Chanas), kad kitoms sąlygoms esant

toms pačioms, smarkiai arba visa jėga pradėtas karas baigiasi greičiau negu toks, kuriame

visa jėga pradedama kariauti tik po ilgesnės ar trumpesnės jau aptarto pobūdžio įžanginės

dalies.

Kariauja didelė ir maža valstybė („didmazvalst“). Šio kintamojo reikšmė yra „1“, jeigu viena 2.

iš kariaujančių valstybių yra didžioji valstybė. Didžiąja valstybe laikoma šalis, kuri yra JTO

Saugumo Tarybos nuolatinė narė260. Jeigu kariauja valstybės, kurios nuolatinės vietos JTO

Saugumo Taryboje neturi, arba valstybės, kurios abi yra JTO Saugumo Tarybos narės261,

kintamojo reikšmė yra „0“. Kintamasis įtrauktas dėl jau aptarto vyraujančio požiūrio, kad

esant dideliam galios skirtumui (kai didelė ir galinga valstybė kariauja prieš mažą ir silpną

priešininkę) kon�iktas trunka trumpiau negu tais atvejais, kai priešininkų galios skirtumas

nėra didelis.

Kon�iktas yra daugiašalis („daugiasalis“). Šio kintamojo reikšmė yra „1“, kai bent viena iš 3.

kariaujančių pusių yra dviejų ar daugiau valstybių koalicija. Jo reikšmė yra „0“, jeigu kariau-

ja tik dvi valstybės. Šis kintamasis įtraukiamas atsižvelgiant į dalykinėje literatūroje reiš-

kiamą požiūrį, kad kai tarpusavyje kariauja valstybių koalicijos arba koalicija prieš atskirą

valstybę, karai (kitoms sąlygoms esant toms pačioms) trunka ilgiau negu „diadinių“ karų

atveju. Kadangi gali skirtis sąjungininkų interesai ir požiūriai, kada yra laikas karą užbaigti,

gali prireikti papildomo laiko jiems suderinti. To paprastai neprireikia, kai dvi atskiros vals-

tybės kariauja viena prieš kitą.

Kare dalyvauja pusiau represyvus režimas („pusrepresrez“). Šis kintamasis atsižvelgia į da-4.

lykinėje literatūroje reiškiamas nuomones, kaip karo trukmė priklauso nuo kariaujančių

šalių politinio režimo. Teigiama, kad demokratinės šalys pirmenybę teikia trumpiems ka-

rams. Net jeigu viešoji nuomonė buvo palanki karui, dėl augančių nuostolių ir karo išlaidų

ji ima keistis. Artėjant rinkimams, vyriausybės patiria spaudimą jį kuo greičiau užbaigti

tokiu būdu, kurį galėtų įtikinamai pateikti kaip pergalę. Su viešąja nuomone gali visiškai

nesiskaityti represyvios vyriausybės, tvirtai besilaikančios valdžioje ir nerizikuojančios pra-

rasti valdžią karinės nesėkmės atveju. Tokie Šaltojo karo laikais buvo komunistiniai reži-

mai. Jie visiškai kontroliavo žiniasklaidos priemones, todėl bet kokią karo baigtį (išskyrus

260 Dėl tokios apibrėžties kai kurios kintamojo reikšmės gali pasirodyti paradoksalios. Pavyzdžiui, kadangi Indija nuola-tinės vietos JTO Saugumo Taryboje neturi, jos karų prieš Pakistaną reikšmė yra „0“, nors matuojant plotu, gyventojų skaičiumi bei (šiais laikais) karine galia ji neabejotinai laikytina didžiąja valstybe.

261 Todėl autorius „0“ reikšmę priskiria Korėjos karui, kuriame susidūrė Kinija ir JAV. Toks S. Chano sprendimas gana abejotinas, nes Korėjos karo metais Kinijos vietą JTO Saugumo Taryboje užėmė į Taivaną pasitraukusios Kinijos anti-komunistinės Gomindano vyriausybės atstovas. Tiesa, sprendimą laikyti Korėjos karą karu tarp didžiųjų valstybių ga-lima būtų pagrįsti ir tuo faktu, kad Korėjos kare slaptai dalyvavo ir SSRS. Josifas Stalinas pasiuntė naikintuvų aviacijos pajėgas pridengti Šiaurės Korėją ir Šiaurės Rytų Kiniją nuo JAV antskrydžių. Tačiau tokiu pat būdu SSRS dalyvavo ir daugelyje kitų panašaus pobūdžio karų (pavyzdžiui, 1969–1970 m. Izraelio ir Egipto kare), kuriuos autorius traktuoja kaip mažųjų valstybių tarpusavio karus. Į visus tokius epizodus (ir dar į tuos atvejus, kai karuose slapta dalyvaudavo JAV) skrupulingai atsižvelgus, analizės išvados galėtų iš esmės pasikeisti.

281


visišką karinį sutriuškinimą, nugalėtojams užėmus šalį ir juos nušalinus) jie galėjo pateikti

kaip pergalę. Todėl karinio kon�ikto eigai pakrypus jų nenaudai (arba pasiekus užsibrėž-

tus tikslus)262, tokie režimai neturi vidinių politinių kliūčių priimti sprendimą baigti karą.

Tačiau pralaimėjusioms karą pusiau represyvioms, nepajėgioms visiškai nuslopinti visuo-

menės saviraiškos vyriausybėms beveik neišvengiamai gresia nušalinimas nuo valdžios ir

teismas. Todėl, pradėjusios karą ir negalėdamos jo laimėti, jos laikosi iš paskutiniųjų. Jeigu

bent vienos kariaujančios šalies vyriausybė atitiko šį aprašą, aptariamam kintamajam pri-

skirta reikšmė „1“. O jeigu kariavo demokratiniai ir visiškai represyvūs režimai arba jeigu

tarpusavyje kariavo griežtai represyvūs režimai (pavyzdžiu gali būti komunistinės Kinijos

ir komunistinio Vietnamo karai), arba jeigu tarpusavyje kariavo demokratinės valstybės

(tiesa, tokių karų nebuvo), šiam kintamajam priskirta reikšmė „0“.

Karo trukmė („ilgaskaras“). Šio kintamojo reikšmė yra „1“, jeigu karas trunka ilgiau negu 5.

12 mėn.; priešingu atveju jo reikšmė yra „0“. Karo pabaigos momentu laikomas tiesiog gin-

kluotų veiksmų sustabdymas. Skirtingai nuo ankstesnių laikų, kai karas baigdavosi pasira-

šius taikos sutartį, po Antrojo pasaulinio karo tokių sutarčių beveik nebūna.

Aptartų kintamųjų reikšmės pateikiamos 5.8 lentelėje.

karassmarki-prad

didmaz-valst

daugia-salis

pusrep-resrez

ilgas-karas

Palestinos 1948 0 0 1 1 0Korėjos 1950–1953 1 0 1 1 1SSRS ir Vengrijos 1956 1 1 0 0 0Sinajaus 1956 1 1 1 1 0Kinijos ir Indijos 1962 1 1 0 0 0Vietnamo 1964–1973 0 1 1 1 1Kašmyro II 1965 1 0 0 1 0Šešių dienų 1967 1 0 1 1 0Izraelio ir Egipto 1969–1970 0 0 0 0 1„Futbolo“ 1969 1 0 0 1 0Bangladešo 1971 1 0 1 1 0Yom Kippur 1973 1 0 1 1 0Turkijos ir Kipro 1974 1 0 1 1 0Vietnamo ir Kampučijos 1975–1978 1 0 0 0 1Etiopijos ir Somalio 1977–1978 1 0 0 1 0Ugandos ir Tanzanijos 1978–1979 1 0 0 1 0Kinijos ir Vietnamo I 1979 1 1 0 0 0Irano ir Irako 1980–1988 1 0 0 0 1Jungtinės Karalystės ir Argentinos 1982 1 1 0 1 0Izraelio ir Sirijos 1982 1 0 0 1 0Kinijos ir Vietnamo II 1987 0 1 0 0 1Persijos įlankos 1990–1991 1 1 1 0 0Azerbaidžano ir Armėnijos 1991–1992 0 0 0 1 1

5.8 lentelė. Duomenys apie 1945–1992 m. tarpvalstybinių karų pobūdį ir trukmę.

262 Esant demokratiniam režimui, pergalių įkaitinta viešoji nuomonė gali spausti vyriausybę kariauti toliau ir tuo atveju, kai priešininkas jau yra pasirengęs nusileisti, t. y. karo pradžioje užsibrėžti tikslai jau pasiekti.

282


Užduotys

Naudodami failą 1. KaruTrukme.raKLA.csv, programa TOSMANA sudarykite KLA tiesos

lentelę. Ar yra prieštaringų priežastinių sąlygų kon*gūracijų? Jei yra, kokie atvejai yra „kal-

tininkai“? Kokiais būdais galima būtų mėginti šiuos prieštaravimus išspręsti?


mizaciją.

Pakartokite 2 užduoties operaciją, įtraukdami logiškai galimus, bet nesamus atvejus. Paly-3.

ginkite teigiamų ir neigiamų baigmių glaustųjų sprendinių supaprastinančias prielaidas. Ar

yra viena kitai prieštaraujančių prielaidų?


rezultatus.





būtina arba būtina ir pakankama ilgos (ir trumpos) karų trukmės sąlyga263?

Pakartokite programa „fs/QCA“ teigiamų ir neigiamų baigmių Būlio minimizaciją (su em-7.

piriškai nestebimais atvejais ir be jų) nustatę žemesnį nuoseklumo slenkstį (pavyzdžiui,

0,8). Palyginkite gautus rezultatus su tais, kuriuos gavote atlikę 5 užduotį.

Tarę, kad 1944–1953 m. Pasipriešinimo karas Lietuvoje buvo tarpvalstybinis karas, papildy-8.

kite duomenų rinkinį. Pamėginkite pagrįsti Jūsų siūlomas kintamųjų reikšmes ir programa

TOSMANA pakartotinai atlikite 1 užduotį. Į kurią KLA tiesos lentelės, apibendrinančios

duomenis faile KaruTrukme.raKLA.csv, (ji buvo gauta, pirmą kartą atlikus 1 užduotį), eilutę

patenka SSRS ir Lietuvos karo atvejis? Jeigu KLA tiesos lentelėje pakartotinai atlikus 1 už-

duotį atsirado nauja eilutė, pakartokite 2–7 užduotyse nurodytas operacijas. Ar papildomas

atvejis pakeitė analizės rezultatus?

5.1.9. Ligitos Šarkutės Lietuvos Respublikos vyriausybių (1990–2008) stabilumo veiksnių analizė

2010 m. birželio 29 d. Kauno technologijos universitete buvo apginta šio universiteto Socialinių

mokslų fakulteto Sociologijos katedroje (2005–2009 m.) parengta Ligitos Šarkutės socialinių moks-

lų daktaro disertacija „Sprendimų priėmimo veiksniai ir modeliai: Lietuvos Respublikos vyriausy-


283


bių analizė“ (2010, vadovas – Algis Krupavičius). Autorė, analizuodama sprendimų priėmimo pro-

cesų mokslinę literatūrą, išskyrė kelis pagrindinius sprendimų priėmimo modelius ir disertacijoje

kėlė klausimą, kokius sprendimo modelius iliustruoja Lietuvos vyriausybių sprendimų priėmimo

praktika bei kokie vidiniai ir išoriniai veiksniai jai turi įtakos. Be to, keltas klausimas, kiek nuo

vyriausybės veiklai būdingo sprendimų priėmimo modelio priklausė tų vyriausybių stabilumas.

Akivaizdu, kad tai nebuvo vienintelis veiksnys, nuo kurio priklausė vyriausybių stabilumas, t. y.

kiek ilgai jos išsilaikys valdžioje. Taigi aiškintasi, kokie kiti veiksniai turėjo įtakos vyriausybių sta-

bilumui ir kaip jie sąveikavo su sprendimų priėmimo modeliais.

Nuo Lietuvos nepriklausomybės atkūrimo 1990 m. kovo 11 d. iki 2008 m. lapkričio mėn., kai

baigė darbą Gedimino Kirkilo (XIV) vyriausybė (XV, arba antrosios Andriaus Kubiliaus, vyriausy-

bės darbas jau nebeanalizuotas), šalyje pasikeitė 14 ministrų kabinetų. Trys vyriausybės dirbo per-

nelyg trumpai, kad paliktų duomenų, reikalingų jų sprendimų priėmimo modeliui atpažinti. Tai

Alberto Šimėno (II, dirbusi 3 dienas), Aleksandro Abišalos (IV, dirbusi 125 dienas) ir Bronislovo

Lubio (V, dirbusi 90 dienų) vyriausybės. Dvi iš jų (A. Abišalos ir B. Lubio) buvo suformuotos kaip

laikinosios264. Todėl šios trys vyriausybės į analizuojamų atvejų aibę neįtrauktos. Taigi autorė turėjo

11 atvejų aibę, kuri nėra pakankama statistinei analizei atlikti. Standartines jos priemones (pavyz-

džiui, koreliacinę analizę) L. Šarkutė naudojo tik tada, kai statistinės analizės atvejai buvo ministrų

kabinetų narių interviu duomenys. Tyrėja analizavo net 60 struktūruotų interviu su buvusiais LR

vyriausybių nariais (iš jų aštuoniais ministrais pirmininkais)265. Kai atvejai buvo vyriausybės, duo-

menims apibendrinti autorė taikė tik klasterinę analizę, kuri nereikalauja, kad duomenys tenkintų

griežtas sąlygas. Tačiau N = 11 atvejis jau yra pakankamas KLA atlikti. Išlyga – kintamųjų skaičius

neturi būti pernelyg didelis, palyginti su atvejų skaičiumi.

Išanalizavusi dalykinę literatūrą L. Šarkutė išskyrė 4 kintamuosius, nurodančius priežastines vy-

riausybių ilgaamžiškumo sąlygas, kurie vyriausybių tyrimų literatūroje laikomi reikšmingiausiais266.

Monokratinis vyriausybės sprendimų priėmimų modelis („monokrsprpriem“). Šis kinta-1.

masis buvo matuojamas įvertinant ministrų atsakymus į klausimus apie ministro pirmi-

ninko vaidmenį ir jo vadovavimo stilių, vyriausybės kolegialumo laipsnį, ministerijų au-

tonomijos laipsnį ir ministro pirmininko vaidmenį sprendimų priėmimo procese. Tyrėja

rėmėsi Roberto Elgie vykdomosios valdžios darbo stilių klasi*kacija (Elgie, 1997; Kluonis,

2003; Šarkutė, 2006), kurioje skiriami 6 vyriausybių modeliai: monokratinis, kolektyvinis,

ministerinis, biurokratinis, pasidalytos valdžios ir segmentuotas. Kadangi vėliau buvo atlie-

kama raiškiųjų aibių KLA, tyrėja šią klasi*kaciją supaprastino iki monokratinių ir nemono-

264 Faktiškai toks buvo ir VII (Lauryno Mindaugo Stankevičiaus) vyriausybės, dirbusios 1996 m. vasario–lapkričio mėn., statusas. Autorės teigimu, „L. M. Stankevičiaus vyriausybė buvo objektyviai „užprogramuota“ trumpai trukmei, nes jos pagrindinė funkcija buvo užtikrinti vyriausybės veiklą iki artėjančių parlamento rinkimų, iki kurių buvo likę mažiau nei metai. Galima daryti prielaidą, kad galbūt ši vyriausybė būtų dirbusi gerokai ilgiau“ (Šarkutė, 2010, 124).

265 3 interviu atliko Algis Krupavičius, 7 interviu atliko ir sukodavo Jūratė Smalskytė, visus kitus interviu atliko pati L. Šar-kutė (Šarkutė, 2010, 58).

266 Šio skyrelio užduočiai atlikti reikia naudoti duomenis faile LietuvosVyriausybiuStabilumas.raKLA.csv, kurį galite parsi-siųsti iš vadovėliui skirtos tinklavietės (www.vaidasmo.lt/KLA). Duomenis taip pat galima rasti ir Lietuvos HSM duome-nų archyvo (LiDA) kataloge (archive.lidata.eu/webview). Skliausteliuose nurodomi kintamųjų pavadinimai šiame faile.

284


kratinių vyriausybių dichotomijos267. Sprendimų priėmimo modelis yra monokratinis, kai

ministras pirmininkas yra stiprus lyderis, sprendimai priimami vienašališkai, ministrai yra

tik premjero valios vykdytojai, o biurokratija (išskyrus ministro pirmininko aparatą) neda-

lyvauja formuojant politiką. Taigi tiems kabinetams, kuriems buvo būdingas monokratinis

sprendimų priėmimo būdas, priskirta kintamojo reikšmė „1“, o likusiesiems – „0“.

Partijų įtaka vyriausybės sprendimų priėmimui („partitak“). Parlamentinės demokratijos 2.

sąlygomis (o Lietuva ne kartą tokia (su kai kuriais pusiau prezidentinio modelio bruožais)

buvo pripažinta įvairių tyrinėtojų) ministrus į vyriausybę skiria partijos, kurios parlamente

turi daugumą arba dalyvauja valdančiojoje koalicijoje. Išskirtiniais atvejais formuojamas

nepartinių specialistų kabinetas arba skiriami ministrai, kurie nėra partijų nariai. Kai mi-

nistrai būna partiniai, kartais jie turi vykdyti partijos mandatą (vykdyti partijos instituci-

jų priimtus sprendimus), o kartais tėra partijos patikėtiniai, galintys veikti savo nuožiūra.

L. Šarkutė politinių partijų įtaką vyriausybės sprendimų priėmimui vertino pagal respon-

dentų atsakymus į klausimą, ar partijos buvo svarbios vyriausybei priimant sprendimus.

Toms vyriausybėms, kurių didžioji dauguma narių partijos įtaką sprendimų priėmimui

įvertino kaip labai svarbią arba svarbią, ji priskyrė reikšmę „1“, o kurių dauguma narių teigė,

kad partija sprendimų priėmimui buvo nesvarbi ar visiškai nesvarbi, priskyrė „0“.

Ideologinė vyriausybės orientacija („kairideol“). Šį kintamąjį L. Šarkutė išskyrė pastebėjusi, 3.

kad vyriausybės, kurias formuoja nominaliai kairiosios arba centro kairės partijos, gyvuoja

ilgiau už dešiniųjų arba centro dešinės partijų suformuotas vyriausybės. Pagrindinė Lie-

tuvos kairės politinė jėga tyrimo laikotarpiu buvo ekskomunistinė Lietuvos demokratinė

darbo partija, 2001 m. susijungusi su kita kairiąja politine jėga – Lietuvos socialdemokratų

partija. Jeigu Lietuvos vyriausybės vadovas buvo skirtas nominaliai kairiųjų arba centro

kairiųjų jėgų, šiam kintamajam priskirta reikšmė „1“; priešingu atveju – „0“.

Parlamentinės daugumos parama vyriausybei („parlamdaug“). Šio kintamojo reikšmė yra 4.

„1“, jeigu vyriausybė turi vienpartinės arba daugiapartinės daugumos paramą Seime; prie-

šingu (mažumos vyriausybės) atveju jo reikšmė yra „0“.

Ilga vyriausybės veiklos trukmė arba stabilumas („stabilivyriaus“). Tai priklausomas kinta-5.

masis. Atliekant statistinę (kiekybinę) duomenų analizę, šio kintamojo matas buvo vyriau-

sybės veiklos trukmė dienomis. Atliekant raiškiųjų aibių KLA, buvo būtina taip išmatuotą

kintamąjį sudvireikšminti. Kaip slenkstį L. Šarkutė naudojo visų 11 vyriausybių veiklos

trukmės medianą – 547 dienas268. Vyriausybėms, dirbusioms trumpiau nei nurodytas lai-

kotarpis, priskiriamas „0“, o veikusioms 547 dienas ir ilgiau – „1‘‘ (t. y. jos įvardijamos kaip

stabilios).

267 Siekiant atsižvelgti į nemonokratinių sprendimo modelių skirtumus, galima būtų naudoti daugiareikšmių kintamųjų KLA, tačiau tam antrąją Lietuvos Respubliką valdžiusių ministrų kabinetų skaičius vis dar per mažas.

268 Tiesa, reikia priminti, kad, atliekant KLA, sudvireikšminimo slenksčių nustatymas, remiantis statistine analize, nėra geroji praktika. Sudvireikšminimo slenksčiai turėtų būti pagrįsti teoriškai.

285


Duomenys apie vienuolikos Antrosios Lietuvos Respublikos vyriausybių pirmiau pristatytų

kintamųjų reikšmes pateikti 5.9 lentelėje.

kabinetas monokrsprpriem partitak kairideol parlamdaug stabilivyriausPrunskienės 0 0 0 1 0

Vagnoriaus I 1 0 0 0 1

Šleževičiaus 0 0 1 1 1

Stankevičiaus 0 0 1 1 0

Vagnoriaus II 1 1 0 1 1

Pakso I 0 1 0 1 0

Kubiliaus I 0 1 0 1 0

Pakso II 1 1 0 0 0

Brazausko I 0 1 1 1 1

Brazausko II 0 1 1 1 1

Kirkilo 0 1 1 0 1

5.9 lentelė. Duomenys apie Lietuvos Respublikos vyriausybių (1990–2008) stabilumo priežastinius veiksnius.

Užduotys

Naudodami failą 1. LietuvosVyriausybiuStabilumas.raKLA.csv programa TOSMANA sudary-

kite KLA tiesos lentelę. Ar yra prieštaringų priežastinių sąlygų kon*gūracijų? Jei yra, kurie

atvejai yra „kaltininkai“? Kokiais būdais galima būtų mėginti šiuos prieštaravimus išspręsti?


mizaciją.





rezultatus.





būtina arba būtina ir pakankama Lietuvos vyriausybių stabilumo arba nestabilumo sąly-

ga269?


286


5.1.10. Susan Haworth-Hoeppner moterų mitybos sutrikimų priežasčių tyrimas

Daugumoje pateiktų užduočių stebėjimo ir analizės vienetai yra šalys arba valstybės. Tai gali

sudaryti įspūdį, kad KLA pritaikoma tik lyginamosios istorinės makrosociologijos arba jos gimi-

naitės – lyginamosios politikos – tikslams. Nors skaitytojų dėmesiui siūlomas vadovėlis yra skirtas

daugiausia šių specialybių studentams ir tyrėjams, tai nereiškia, kad KLA negali būti puikiai taiko-

ma ir kitose disciplinose. Ji tinka visur, kur tyrėjas turi pakankamai daug analizės arba stebėjimo

vienetų, bet kurių nėra tiek daug, kad būtų prasminga atlikti statistinę duomenų analizę270. Dauge-

lyje socialinių mokslų disciplinų (psichologijoje, sociologijoje, kultūrinėje antropologijoje) įpras-

tas duomenų rinkimo metodas – pusiau struktūruotas arba nestruktūruotas interviu, kurio išdava

yra garso įrašas, *ksuojantis kartais ir kelias valandas trunkantį pokalbį. Jeigu tyrinėtojas atlieka

daugiau negu 10 tokių interviu, o jo stebėjimo ir analizės vienetai sutampa (t. y. respondentai ir yra

analizės vienetai), verta pagalvoti, ar duomenų analizei negalima būtų panaudoti KLA. Tuo tikslu,

analizuojant surinktą medžiagą, reikia išskirti keletą temų, kurias (arba jų grupes) būtų galima

interpretuoti kaip dvireikšmius kintamuosius, nusakančius reikšmingas tyrimo tikslais analizės

vienetų charakteristikas. Priskyrę šių kintamųjų reikšmes konkretiems atvejams, turėtume duome-

nų failą, tinkamą KLA atlikti271.

Tokio KLA panaudojimo pavyzdys gali būti amerikiečių sociologės Susanos Haworth-Hoepner

tyrimas, kuriame ji nagrinėjo, kokią įtaką socialinė mikrolygmens aplinka šeimoje daro valgy-

mo sutrikimams, žinomiems anoreksijos ir bulimijos pavadinimais (Haworth-Hoeppner, 2000)272.

Anoreksija pasireiškia apetito sumažėjimu arba išnykimu. Sergant bulimija nekontroliuojamai pa-

didėja apetitas. Persivalgiusį ligonį kamuoja antsvorio baimė, kaltės jausmas. Su tikru ar tik įsivaiz-

duojamu svorio padidėjimu „kovojama“, suvalgytą maistą išvemiant, geriant vidurių laisvinamuo-

sius vaistus ir pan. Pasitaiko, kad žmogus serga ir bulimija, ir anoreksija.

Daugelis tyrėjų šį paplitusį labiausiai išsivysčiusiose pasaulio šalyse sveikatos sutrikimą aiš-

kina šiuolaikinei Vakarų kultūrai būdingu lieso raumeningo kūno kultu. Jį palaiko žiniasklaidos

priemonės, tiražuojančios lieknų liesų gražuolių atvaizdus. Nuo jo labiausiai kenčia moterys, ku-

rios kelis kartus dažniau negu vyrai serga bulimija. Kita vertus, nors kultūrinį spaudimą rūpintis

išvaizda, svoriu, „sveikai gyventi“ patiria visi, bulimija ir anoreksija suserga ne visi, jaučiantys tokį

spaudimą. S. Haworth-Hoepner daro prielaidą, kad konkrečių asmenų pažeidžiamumas, pasireiš-

kiantis valgymo sutrikimais, priklauso nuo socialinės mikrolygmens aplinkos šeimoje, kurioje

vyko konkretaus asmens socializacija.

Siekdama nustatyti, kokie konkretūs tos aplinkos veiksniai turi įtakos, autorė atliko 32 gilu-

270 Kita vertus, pats KLA klasikas C. Raginas pastaruoju metu ima įrodinėti, kad KLA (bent jau neraiškiųjų aibių varianto) taikymo galimybės yra praktiškai neribotos ir ji tinka net įprastų apklausų duomenų analizei (pavyzdžiui, Ragin, 2008, 11 skyrius).

271 Taip priskirdamas reikšmes tyrėjas remiasi tik savo paties subjektyviais ekspertiniais vertinimais. Jais suabejoję, turė-tume iš naujo perklausyti interviu įrašus arba perskaityti jų transkripcijas.

272 Šio tyrimo radiniai panaudojami ir H. Russello Bernardo bei Gery W. Ryano vadovėlyje (Bernard ir Ryan, 2009, 333–340).

287


minius interviu (vidutinė trukmė – 2 val.) su 32 viduriniosios klasės 21–44 metų amerikietėmis

moterimis, atrinktomis tikslinės atrankos būdu, naudojant „sniego gniūžtės“ metodą. 21 moteris

kentėjo nuo valgymo sutrikimų, 9 – ne. 2 moterų būklės nepavyko nustatyti, todėl tie atvejai nebu-

vo įtraukti į tolimesnę analizę. Analizuodama respondenčių atsakymus, S. Haworth-Hoepner iš-

skyrė keturias svarbiausias jos tyrimui kategorijas (dvireikšmius kintamuosius), kurios potencialiai

paaiškina, kaip nuo santykių šeimoje vaikystės ir paauglystės metais priklauso suaugusių moterų

valgymo sutrikimai273.

Kritiška aplinka šeimoje („kritiskseima“). Augdama būsima moteris galėjo būti nuolat vie-1.

no ar abiejų tėvų (gal net ir senelių) kritikuojama vos ne už viską: už išvaizdą, svorį, elgesį,

pažangumą mokykloje ir t. t. Jei respondentė teigė, kad augo tokioje šeimoje, šiam kintama-

jam priskirta reikšmė „1“; priešingu atveju – „0“.

Prievartinė tėvų kontrolė („prievartkontrol“). Moteris galėjo būti augusi šeimoje, kurioje 2.

tėvai mitybos klausimais nepaisė jos norų ir primesdavo jai savo valią, aprėkdami, mušda-

mi ir kitaip bausdami, jeigu vaikystėje ar paauglystėje jų neklausydavo. Taip pati ji būdavo

verčiama valgyti, ko ji nenori, jai nebūdavo leidžiama valgyti, ko ji nori, arba ji būdavo bau-

džiama, jeigu vis dėlto suvalgydavo tai ar tiek, ką buvo uždraudę tėvai. Jei respondentė teigė,

kad augo tokioje šeimoje, šiam kintamajam priskirta reikšmė „1“; priešingu atveju – „0“.

Respondentė šeimoje jautėsi nemylima („nemylim“). Moteris vaikystėje galėjo pasigesti dė-3.

mesio, jaustis tėvams nereikalinga ir jų nemylima. Jei respondentė teigė, kad augo tokioje

šeimoje, šiam kintamajam priskirta reikšmė „1“; priešingu atveju – „0“.

Mityba – pagrindinė bendravimo šeimoje tema („mitybpagrtema“). Tėvai bendraudami 4.

tarpusavyje ir su vaikais daugiausia kalbėdavo apie (sveiką) mitybą ir maistą. Kalbantis apie

kitus dalykus, maistas ir mityba būdavo šalutinė tema. Jei respondentė teigė, kad augo to-

kioje šeimoje, šiam kintamajam priskirta reikšmė „1“; priešingu atveju – „0“.

Mitybos sutrikimai („mitybsutrik“). Tai priklausomas kintamasis. Jei respondentė teigė, 5.

kad kenčia nuo anoreksijos, bulimijos arba šių abiejų mitybos sutrikimų, šiam kintamajam

priskirta reikšmė „1“; priešingu atveju – „0“.

S. Haworth-Hoepner straipsnyje pateikė tik KLA tiesos lentelę (Haworth-Hoeppner, 2000,

218). Žinant atvejų skaičių, iš jos galima atkurti pradinių duomenų lentelę, taigi tą ir padarėme (žr.

5.10 lentelę). Kaip žinoma, sociologinių tyrimų praktikoje respondentams turi būti užtikrinamas

anonimiškumas, pakeičiant jų tikrus vardus išgalvotais ar pan. Todėl nenusikalsime sociologinių

tyrimų etikai ir rekonstruotoje S. Haworth-Hoepner tyrimo duomenų lentelėje respondentėms

amerikietėms suteiksime lietuviškus vardus.

273 Šio skyrelio užduočiai atlikti reikia naudoti duomenis faile MitybosSutrikimai.raKLA.csv, kurį galite parsisiųsti iš vado-vėliui skirtos tinklavietės (www.vaidasmo.lt/KLA). Duomenis taip pat galima rasti ir Lietuvos HSM duomenų archyvo (LiDA) kataloge (archive.lidata.eu/webview). Skliausteliuose nurodomi kintamųjų pavadinimai šiame faile.

288


vardas kritiskaseima prievartkontrol nemylim mitybpagrtema mitybsutrikAgnė 1 0 0 0 0

Aistė 0 1 0 0 0

Alina 1 0 1 0 0

Asta 0 0 0 0 0

Cecilija 0 0 0 0 0

Dagnė 0 0 0 0 0

Eglė 0 0 0 0 0

Evelina 0 0 0 0 0

Gintė 0 0 0 0 0

Gražina 1 1 1 0 1

Ieva 1 1 0 0 1

Ida 0 0 0 1 1

Indrė 0 0 0 1 1

Inga 1 0 0 1 1

Jonė 1 0 0 1 1

Jolita 1 1 0 1 1

Jurga 1 1 0 1 1

Kamilė 1 1 0 1 1

Kristina 1 1 0 1 1

Laima 1 0 1 1 1

Laura 1 0 1 1 1

Lina 1 1 1 1 1

Marija 1 1 1 1 1

Milda 1 1 1 1 1

Monika 1 1 1 1 1

Neringa 1 1 1 1 1

Nomeda 1 1 1 1 1

Olga 1 1 1 1 1

Rasa 1 1 1 1 1

Živilė 1 1 1 1 1

5.10 lentelė. Duomenys apie S. Haworth-Hoepner moterų mitybos sutrikimo priežasčių tyrimo respondentes.

Užduotys

Naudodami failą 1. MitybosSutrikimai.raKLA.csv programa TOSMANA sudarykite KLA tie-

sos lentelę. Ar yra prieštaringų priežastinių sąlygų kon*gūracijų?


mizaciją.




289

5.2. Neraiškiųjų aibių KLA


rezultatus.





būtina arba būtina ir pakankama moterų mitybos sutrikimų arba jų nebuvimo sąlyga274?


5.2.1. Gerovės valstybės dosnumo priežasčių analizė

Ikimodernių ir ankstyvųjų naujųjų laikų valstybės buvo karo mašinos, kurių paslaugos pavaldi-

niams apsiribojo vidaus taikos užtikrinimu ir teisminiu tarpininkavimu jų civiliniuose (turtiniuo-

se) kon�iktuose. Nuo XIX amžiaus vis didesnė iš pavaldinių ir piliečių surenkamų mokesčių dalis

(didėjant ir patiems mokesčiams) skiriama socialinės gerovės užtikrinimui. Įvedamas visuotinis

privalomas išsilavinimas (perėjus prie visuotinės karinės prievolės ir tobulinant karo techniką rei-

kia raštingų kareivių), kovojama su užkrečiamomis ligomis (juk nuo tarnų gali užsikrėsti ir viršuti-

nių klasių atstovai). Ilgainiui pareiga baigti pradinę mokyklą tampa teise nemokamai įgyti vidurinį

ar net aukštąjį išsilavinimą, nemokamai gauti bent elementarias medicinos paslaugas. Nuo XIX a.

pabaigos atsiranda privalomas (pačių darbininkų, darbdavių ir valstybės sąskaita) draudimas ligos

ir nedarbingumo atveju. Dar vėliau atsiranda draudimas praradus darbą ir socialinės pašalpos be-

darbiams, išmokos vaikus auginančioms šeimoms.

Ir vis dėlto, nors nėra ekonomiškai išsivysčiusių šalių be gerovės valstybės, ji XX a. skirtingo-

se šalyse buvo išplėtota labai nevienodu mastu. Antai JAV užtikrinant socialinę apsaugą valstybė

atlieka nežymų vaidmenį, apribodama savo teikiamų (ribotų) paslaugų ir išmokų gavėjų ratą tais,

kurie negali dalyvauti darbo rinkoje ir kurių nuolat tikrinamos pajamos yra nepakankamos mini-

maliam pragyvenimui užtikrinti. Valstybė veikia kaip paskutinė gerovės užtikrinimo instancija,

prisidedanti, kai nebėra jokių kitų galinčių ją atstoti gerovės teikėjų. O štai Skandinavijos šaly-

se valstybė teikia viešąsias paslaugas ar moka išmokas daugeliui piliečių, ne vien tam tikroms

probleminėms grupėms. Čia gerovės valstybė yra reikalinga ne tik tam, kad labiausiai skurstantys

nemirtų nuo bado ir šalčio. Socialinės politikos tikslas yra visiems valstybės piliečiams padaryti


290


prieinamas tokios kokybės švietimo, medicinos, socialines ir kitas paslaugas, kokios liberaliojo

režimo sąlygomis yra įperkamos tik viduriniosios klasės nariams. Kita vertus, „dosni“ gerovės vals-

tybė kainuoja – didesnė bendrojo vidaus produkto dalis perskirstoma per valstybės biudžetą.

Baigiantis paskutiniajam XX a. dešimtmečiui netrūko prognozių, kad konkurencija dėl trans-

nacionalinių korporacijų investicijų privers šalis, kuriose gerovės valstybė labiausiai išplėtota, ma-

žinti mokesčius ir dėl to padaryti ją tokią pat šykščią, kokia ji yra JAV ar besivystančiose šalyse.

Dalis analitikų prognozavo, kad apsauga nuo gyvenimo rizikų taps privačiu kiekvieno piliečio rū-

pesčiu. Gerovės valstybę pakeis privačios draudimo rinkos, kurios patenkins pasiturinčių (taigi ir

taip socialiai saugių) gyventojų saugumo poreikius, o nesaugiausius paliks likimo valiai. Tačiau

bent ligi šiol šios prognozės veikiau nepasitvirtino nei pasitvirtino. Viena vertus, šalyse su išplėtota

gerovės valstybe buvo panaikintos arba apkarpytos programos, kurių tikslas buvo mažinti politiš-

kai mažai įtakingų arba pasyvių socialinių grupių atskirtį. Tačiau išlaidos tokioms programoms

išsivysčiusiose šalyse ir taip sudaro palyginti nedidelę visuminių valstybės išlaidų socialinėms

reikmėms dalį. Didžiąją šių išlaidų dalį sudarė išlaidos sveikatos apsaugai bei senatvės pensijoms.

Kadangi šių išlaidų mažinimas būtų palietęs politiškai labai įtakingų grupių interesus, jos nesuma-

žėjo (tam trukdė ir demogra*niai pokyčiai – gyventojų senėjimas). Kita vertus, 2010 m. JAV Kon-

gresas priėmė naujojo JAV prezidento Barako Obamos pasiūlytą nacionalinį sveikatos apsaugos

planą, kuriuo (be kitų dalykų) JAV buvo įvestas visuotinis privalomas sveikatos draudimas. Taigi,

gerovės valstybė čia ne „susitraukė“, o atvirkščiai – išsiplėtė.

Taigi, prognozuota išsivysčiusių šalių gerovės valstybių konvergencija link minimalaus ameri-

kietiško modelio bent ligi šiol neįvyko. Todėl išlieka aktualus ir yra toliau nagrinėjamas klausimas,

apie kurį jau prieš dešimt metų buvo prirašyta daug knygų ir straipsnių, t. y. kas lėmė (ir turbūt

tebelemia) skirtingą gerovės valstybės išsiplėtojimo mastą ekonomiškai išsivysčiusiose šalyse (pa-

vyzdžiui, Esping-Andersen, 1990; Esping-Andersen, 1996; Huber ir kt., 1993; Huber ir Stephens,

2001; Pierson, 1994). Rašydamas knygą „Neraiškiųjų aibių socialiniai mokslai“ KLA pradininkas

C. Raginas atliko šios literatūros bei joje naudotų duomenų metaanalizę. Jos tikslas – išskirti kin-

tamuosius ir surinkti duomenis apie jų reikšmes 18 labiausiai išsivysčiusių pasaulio šalių, kad būtų

galima esamus gerovės valstybės išsiplėtojimo masto aiškinimus patikrinti taikant neraiškiųjų ai-

bių KLA metodą (Ragin, 2000, 290–308)275.

Deja, autorius nepateikė kiekybinių duomenų, kurie buvo naudoti atvejų priklausomybės

neraiškiosioms aibėms reikšmėms nustatyti. Todėl tenka apsiriboti kintamųjų sąrašu ir lentele,

kurioje pateikiamos C. Ragino apskaičiuotos arba kitaip įvertintos reikšmės, kuriomis nagrinėti

atvejai priklauso išskirtus kintamuosius atitinkančioms neraiškiosioms aibėms (žr. 5.11 lentelę).

Būtina pabrėžti, kad autorius apriboja savo analizės galiojimo sritį išsivysčiusiomis industrinėmis

demokratinėmis šalimis (angl. advanced-industrial democratic countries). Mat, daugelio autorių

teigimu, šalies ekonominio išsivystymo lygis yra svarbiausias gerovės valstybės dosnumą paaiš-

kinantis veiksnys. Viena vertus, neturtinga šalis stokoja išteklių gerovės valstybei *nansuoti. Kita

275 Beje, tas pats pavyzdys naudojamas ir C. Schneiderio bei C. Wagemanno vadovėlyje (2007, 232–245).

291


vertus, išsivysčiusi šalis be gerovės valstybės išsiversti negali, nes joje į darbo rinką įtraukiamos

moterys, pasikeičia gyventojų vertybės, tad tradicinė „vyro maitintojo“ išlaikoma monogaminė

šeima nebegali būti toks pat socialinės gerovės ramstis, koks jis yra dar neišsivysčiusiose šalyse.

Jeigu valstybė kratosi socialinės gerovės užtikrinimo funkcijų, jas patikėdama rinkai ir individua-

liai atsakomybei, šaliai keblu išvengti depopuliacijos – nebent vietinės kilmės gyventojų skaičiaus

mažėjimą kompensuotų imigracija, kurios kaina yra visuomenės etninės ir kultūrinės sudėties pa-

sikeitimas, kuris dažnu atveju gali sukelti politinių problemų.

Taigi C. Raginas išskyrė tokius keturis pagrindinius veiksnius, kurie dalykinėje literatūroje

buvo įvardijami kaip lemiantys skirtingą gerovės valstybės išsiplėtojimo mastą ekonomiškai išsi-

vysčiusiose šalyse276.

Stiprios kairiosios partijos („stiprkairpart“). Kiekybinis šio kintamojo matas yra skaičius 1.

metų, kuriuos po Antrojo pasaulinio karo šalį valdė kairiosios socialdemokratų partijos.

Jeigu socialdemokratai valdė kaip koalicijos partneriai, buvo skaičiuojama tik metų dalis.

Konvertuojant šį kintamąjį į priklausymo neraiškiajai aibei „stiprios kairiosios partijos“

reikšmes, reikšmę „0“ („visiškai nepriklauso“) gavo šalys, kuriose socialdemokratai visiškai

nedalyvavo valstybės valdyme. Atitinkamai reikšmė „1“ galėjo būti priskirta šaliai, kurią

socialdemokratai vieni valdė be pertraukų, o kitiems atvejams – pagal procentinę jų valdy-

mo trukmės dalį (įskaitant dalyvavimą koalicinėse vyriausybėse). Tokių šalių nagrinėjamų

atvejų aibėje nebuvo (netgi Švedijoje 1976–1982 m. socialdemokratai buvo opozicijoje),

todėl C. Raginas pasirinko kiek žemesnę „visiško priklausymo“ ribą (kokią, nebuvo nurody-

ta), tačiau ir paskui neatsirado šalių, kurios visiškai priklausytų šiai „stiprių kairiųjų partijų“

neraiškiajai aibei.

Stiprios profesinės sąjungos („stiprprofsaj“). Kiekybinis šio kintamojo matas yra profsąjun-2.

gų narių procentas nuo bendro samdomų darbuotojų skaičiaus. Priklausymo neraiškiajai

šalių su stipriomis profesinėmis sąjungomis aibei reikšmę didesnę už „0,5“ gavo šalys, ku-

riose profsąjungoms priklausė daugiau negu pusė samdomų darbuotojų. Šalims, kuriose

profsąjungų narių procentas nuo bendro gyventojų skaičiaus buvo pats didžiausias, suteikta

priklausymo reikšmė „1“ (ši „garbė“ atiteko Švedijai).

Korporacinė industrinių santykių sistema („korporindsist“). Šis kintamasis parodo, kokiu 3.

mastu yra organizuota šalies interesų grupių sistema, t. y. ar jos yra organizuotos į nacio-

nalines, specializuotas, hierarchines organizacijas, monopolizuojančias tam tikrų interesų

atstovavimą santykiuose su valstybine valdžia ir kitomis interesų grupėmis. Susitarimai dėl

darbo užmokesčio augimo ir darbo sąlygų korporatyvistinėse šalyse sudaromi tarp na-

cionalinio lygmens darbdavių sąjungų ir profsąjungų susivienijimų, aktyviai dalyvaujant

vyriausybei, kuri tokiose derybose ir susitarimuose dalyvauja kaip trečioji šalis. Todėl kar-

276 Šio skyrelio užduočiai atlikti reikia naudoti duomenis faile DosniGerovesValstybe.naKLA.csv, kurį galite parsisiųsti iš vadovėliui skirtos tinklavietės (www.vaidasmo.lt/KLA). Duomenis taip pat galima rasti ir Lietuvos HSM duomenų archyvo (LiDA) kataloge (archive.lidata.eu/webview). Skliausteliuose nurodomi kintamųjų pavadinimai šiame faile.

292


tais korporatyvizmas dar vadinamas „trišaliu derinimu“. Konstruodamas neraiškiųjų ai-

bių kintamąjį C. Raginas pasinaudojo Gerhardo Lehmbrucho „korporatyvizmo indeksu“

(Lehmbruch, 1984). G. Lehmbruchas suskirstė išsivysčiusias industrines demokratines šalis

į penkias kategorijas, kurios sudarė tvarkos skalę pradedant „silpnu“ korporatyvizmu (pa-

vyzdžiui, Kanada) ir baigiant „stipriu“ korporatyvizmu (pavyzdžiui, Švedija). Pasinaudoda-

mas kitų autorių tyrimais apie profesinių sąjungų centralizacijos laipsnio skirtumus, C. Ra-

ginas praplėtė šią 5 kategorijų skalę iki 7 rangų skalės ir ją pavertė tokiomis priklausymo

neraiškiajai netolydžiajai „korporacinės industrinių santykių sistemos“ aibei reikšmėmis: 0,

0,5, 0,17, 0,33, 0,5, 0,67, 0,87, 1. Didžiausia (1) ir mažiausia (0) reikšmė laikytos idealiaisiais

tipais, todėl jas reprezentuojančių empirinių atvejų nėra.

Socialinis ir kultūrinis šalies homogeniškumas („sockulthomog“). Dosniai gerovės valsty-4.

bei *nansuoti reikalingi santykinai dideli mokesčiai. Kai kurie autoriai plėtoja požiūrį, kad

pasiturintys piliečiai, kad ir grieždami dantimis, labiau linkę pasidalyti savo pajamomis su

jiems etniškai ir kultūriškai artimais bendrapiliečiais, o ne su „svetimais“. Todėl dosni ge-

rovės valstybė labiau tikėtina etniškai ir kultūriškai homogeniškose šalyse, o ne tose, kurias

sukūrė iš įvairių pasaulio kraštų suvažiavę skirtingų kultūrų ir tikėjimų imigrantai. Būdinga,

kad didėjant imigrantų nuošimčiui netgi Švedijoje silpnėjo rinkėjų parama senas tradicijas

turinčiai visuotinei gerovės valstybei, kurios dosnumu geriausiai sugebėdavo pasinaudo-

ti dar netgi nespėję kulturos perimti naujieji piliečiai imigrantai arba pretendentai tokiais

tapti. Įvertindamas konkrečios šalies socialinį ir kultūrinį homogeniškumą, C. Raginas pir-

miausia suskaičiavo jų religinio ir etninio bei rasinio homogeniškumo indekso reikšmes.

Šiais skaičiavimais nustatyta santykinė kiekvienos mažumos dalis iš bendro gyventojų skai-

čiaus. Paskui šios dalys buvo pakeltos kvadratu ir sumuotos. Pavyzdžiui, jeigu populiaciją

sudaro dvi vienodo dydžio etninės grupės, etninio homogeniškumo indekso reikšmė yra

(0,5)2 + (0,5)2 = 0,5. Jeigu viena etninė grupė sudaro 80 proc., kita 12 proc. ir trečia 8 proc.,

indekso reikšmė yra „0,6608“. Socialinio ir kultūrinio homogeniškumo indekso reikšmė yra

standartizuotų religinio ir etninio bei rasinio homogeniškumo indeksų reikšmių vidurkis.

Konvertuojant šias reikšmes į šalių priklausymo neraiškiajai socialiai ir kultūriškai homo-

geniškų šalių aibei reikšmes, labiausiai homogeniškoms šalims (Japonijai ir Norvegijai) pri-

skirta reikšmė „0,95“. Mažiausiai homogeniška (JAV) gavo reikšmę „0,05“. Likusių atvejų

reikšmės atsidūrė intervale tarp šių dviejų kraštinių reikšmių, o jų tikslūs dydžiai priklausė

nuo konvertuojamų socialinio ir kultūrinio homogeniškumo indekso reikšmių.

Kaip minėta, priklausomas kintamasis tyrime buvo „dosni gerovės valstybė“ („dosnigerovvalst“).

Šio kintamojo kiekybinį indeksą C. Raginas sukonstravo iš garsaus gerovės valstybės tyrėjo Gøs-

tos Esping-Anderseno sukurtų „išprekinimo“ (angl. decommodi+cation) ir „liberalizmo“ indeksų.

„Išprekinimo“ indeksas matuoja, kiek valstybės viešoji politika senatvės, negalios ar ligos atvejais

žmonėms užtikrina deramą gyvenimo lygį nepriklausomai nuo grynų rinkos jėgų. Kur „išpreki-

293


nimo“ lygis žemas, nuosekliai įgyvendinamas principas „kas nedirba, tas nevalgo“, taigi teikiama

minimali parama nedarbingiems žmonėms ir tiems, kas negali susirasti darbo. „Liberalizmo“ in-

deksas matuoja, kiek įdėmiai valstybė kontroliuoja, kad paramos negautų tie, kurie turi kitokių

pajamų šaltinių. Visuminio (paties C. Ragino naudojamo) gerovės valstybės dosnumo indekso

reikšmės yra standartizuotų „išprekinimo“ ir „liberalizmo“ indeksų reikšmių vidurkiai. Paskui jos

konvertuotos į priklausymo neraiškiajai dosnios gerovės valstybės aibei reikšmes: šalims, kurių

dosnumo indekso reikšmės mažiausios, priskirtos mažos (bet visgi nelygios „0“) priklausymo

neraiškiajai aibei reikšmės, o šalims, kurių dosnumo indekso reikšmės didžiausios, priskirtos ar-

timos „1“ (bet visgi jam nelygios) priklausymo neraiškiajai aibei reikšmės.

Duomenys apie 18 išsivysčiusių industrinių demokratinių Vakarų šalių priklausymo reikšmes

išskirtus kintamuosius atspindinčioms neraiškiosioms aibėms pateikti 5.11 lentelėje.

salis stiprkairpart stiprprofsaj korporindsist sockulthomog dosnigerovvalstAustralija 0,25 0,40 0,17 0,25 0,26

Austrija 0,70 0,64 0,83 0,67 0,72

Belgija 0,54 0,84 0,83 0,29 0,79

Kanada 0,00 0,06 0,05 0,10 0,26

Danija 0,85 0,81 0,83 0,86 0,86

Suomija 0,56 0,86 0,83 0,72 0,76

Prancūzija 0,12 0,10 0,33 0,31 0,57

Vokietija 0,43 0,20 0,67 0,30 0,68

Airija 0,11 0,63 0,67 0,84 0,67

Italija 0,10 0,39 0,50 0,55 0,64

Japonija 0,00 0,04 0,33 0,95 0,52

Nyderlandai 0,33 0,17 0,83 0,27 0,69

Naujoji Zelandija 0,40 0,54 0,17 0,15 0,56

Norvegija 0,95 0,53 0,83 0,95 0,95

Švedija 0,98 1.00 0,95 0,70 0,98

Šveicarija 0,34 0,13 0,67 0,10 0,53

Didžioji Britanija 0,61 0,34 0,50 0,15 0,63

JAV 0,00 0,04 0,05 0,05 0,09

5.11 lentelė. Išsivysčiusių industrinių demokratinių Vakarų šalių narystės reikšmės neraiškiosiose aibėse, atspindinčiose tam tikras tų šalių charakteristikas ir gerovės valstybės dosnumą.

Užduotys

Naudodami failą 1. DosniGerovesValstybe.naKLA.csv ir programos „fs/QCA“ gra*kų braižy-

mo funkciją Graphs → Fuzzy → XY Plot su kiekvienu iš priežastinių sąlygų kintamųjų bei

jų neiginiais ir baigmės kintamuoju bei jo neiginiu atlikite būtinų ir pakankamų sąlygų

analizę277.

277 Būtinų sąlygų analizei taip pat galite naudoti funkciją Analyze → Necessary Conditions.

294



būtina arba būtina ir pakankama dosnios arba nedosnios gerovės valstybės egzistavimo

sąlyga? Ar sąlygos, kurios gali būti kaip įvardytos kaip būtinos (arba beveik būtinos), yra

netrivialios? Ar (ir kaip) analizės išvados pasikeistų, pritaikius tokias „beveik pakankamu-

mo“ ir „beveik būtinumo“ apibrėžtis:

X yra pakankama Y sąlyga, jeigu visų nagrinėjamų atvejų priklausymo neraiškiajai aibei X

reikšmė yra Xi – 0,1 ≤ Y

i;

X yra būtina Y sąlyga, jeigu visų nagrinėjamų atvejų priklausymo neraiškiajai aibei X reikš-

mė yra Xi + 0,1 ≥ Y

i.

Kurių atvejų ir kurių kintamųjų reikšmes verta patikrinti, ieškant galimų matavimo klai-

dų?

Jeigu aptikote būtinų sąlygų (su nuoseklumo rodikliu „0,95“ ir didesniu), įtraukite jas į 3.

tarpinį sprendinį, atlikdami toliau pateikiamas užduotis278.

Sudarykite KLA tiesos lentelę ir ją ištirkite. Raskite, koks galėtų būtų maksimaliai aukštas 4.

baigmės kintamojo nuoseklumo slenkstis, pamėginkite pagrįsti jo pasirinkimą. Nustatykite

pasirinktą maksimaliai aukštą nuoseklumo slenkstį (bet ne tokį, kad apskritai nebeliktų

eilučių su teigiamomis baigmėmis) ir suredaguokite KLA tiesos lentelę.

Atlikite teigiamų ir neigiamų baigmių Būlio minimizaciją (su empiriškai nestebimais atve-5.

jais ir be jų). Raskite visų keturių gautų formulių nuoseklumo, jų dėmenų bendrosios ir

išskirtinės dangos rodiklius.

Naudodami „fs/QCA“ programos funkcijas 6. fuzzyand(x,...,) ir fuzzyor(x,...,)279 sudarykite

kintamuosius, atitinkančius galutinių sprendinių (teigiamų ir neigiamų baigmių, įtrauk-

dami logiškai galimus, bet nestebimus atvejus ir jų neįtraukdami) formulių dėmenis ir vi-

sas formules. Panaudodami gra*kų braižymo funkciją Graphs → Fuzzy → XY Plot, atlikite

subformulių (galutinių formulių dėmenų) pakankamumo ir būtinumo analizę. Palyginkite

šią „rankomis“ atliktą nuoseklumo ir dangos analizę su nuoseklumo ir dangos rodikliais,

kuriuos pateikia programa Būlio minimizacijos ataskaitoje.

Nustatykite mažesnį (bet ne žemesnį už „0,6“) baigmės kintamojo nuoseklumo slenkstį 7.

ir pakartokite 5 užduoties operacijas. Palyginkite ir aptarkite rezultatus, jų nuoseklumo ir

dangos rodiklius, gautus naudojant skirtingus baigmės kintamojo nuoseklumo slenksčius.

278 Primename, kad tarpiniam sprendiniui rasti reikia tiesos lentelės redagavimo lange (Edit Truth Table) pasirinkti Standard Analyses.

279 Primename, kad jas pasitelkti galite duomenų lango (Data Sheet) meniu pasirinkę Variables → Compute.

295


5.2.2. Protesto akcijų prieš Tarptautinio valiutos fondo diktuojamą ekonominę politiką priežasčių analizė

Svarbų vaidmenį palaikant pasaulinės kapitalistinės sistemos stabilumą atlieka tarptautinės *-

nansinės organizacijos, iš kurių svarbiausios yra Pasaulio bankas ir Tarptautinis valiutos fondas

(toliau – TVF). Pokomunistinių šalių gyventojams šios organizacijos gerai pažįstamos iš pokomu-

nistinės transformacijos pirmojo dešimtmečio laikų, kai šiose šalyse buvo įgyvendintos vadinamo-

jo „Vašingtono konsensuso“ reformos (pavyzdžiui, Norkus, 2008, 336–344). Tai rinkinys neoliberalių

ekonominių reformų receptų, kurias vykdyti ėmė reikalauti iš prasiskolinusių „trečiojo pasaulio“ šalių

vadovaujantys tarptautinių *nansinių organizacijų pareigūnai ir turtingųjų pasaulio šalių lyderiai

nuo 9 praėjusio amžiaus dešimtmečio vidurio mainais už naujas paskolas, senų skolų nurašymą bei

mokėjimų atidėjimus (vadinamąjį „skolos restruktūrizavimą“). Pradėjus šias reformas įgyvendinti

(dėl jų dažnai sunkių socialinių pasekmių), daugelyje šalių neretai kildavo streikų, maištų ir kito-

kių protesto akcijų, tyrėjų kartais vadinamų „TVF riaušėmis“ (angl. IMF riots).

Standartinį ekonominių reformų, kurias TVF reikalaudavo vykdyti mainais už *nansinę pa-

galbą, paketą sudaro makroekonominė stabilizacija, ekonomikos vidinė bei išorinė liberalizacija

ir privatizacija. TVF ekonomistai vadovavosi vadinamuoju monetariniu in�iacijos priežasčių aiš-

kinimu, kuris teigia, kad pagrindinė in�iacijos priežastis yra nesubalansuotas valstybės biudžetas,

kai skirtumas tarp valstybės gaunamų pajamų ir išlaidų dengiamas į apyvartą leidžiant papildomą

kiekį pinigų. Vadinasi, in�iaciją galima sumažinti, arba didinant valstybės biudžeto įplaukas, arba

mažinant išlaidas. Teigdami, kad mokesčių didinimas slopina paskatas daugiau dirbti, taupyti ir

investuoti, TVF ekonomistai spausdavo bankrutuojančių šalių vyriausybes taupyti. Tai paprastai

reikšdavo viešojo sektoriaus darbuotojų atlyginimų įšaldymą ar net sumažinimą bei jų skaičiaus

mažinimą, socialinių išmokų ir paslaugų sferos „optimizavimą“ ir „struktūrines“ reformas (didžią-

ja dalimi privatizavimą) švietimo bei sveikatos apsaugos srityse. Nuo griežtos taupymo politikos

nukentėdavo ir privatus verslas, nes gaudavo mažiau valstybės užsakymų.

Vidinė liberalizacija TVF reformų pakete paprastai reiškia kainų reguliavimo administraciniais

metodais bei valstybės subsidijomis panaikinimą. Panaikinus kainų kontrolę bei subsidijas pirmo

būtinumo maisto produktams, išaugdavo jų kainos, nuo to labiausiai nukentėdavo mažiausiai pa-

siturinčių sluoksnių atstovai. Išorinė liberalizacija reiškia šalies ekonomikos atvėrimą panaikinant

barjerus, skiriančius vidaus rinką nuo užsienio šalių rinkų. Išorinė liberalizacija buvo grindžiama

argumentu, kad vietiniai gamintojai, pasinaudodami kainų kontrole, jas pakelia tiek, kad gautų

monopolinius ar oligopolinius viršpelnius. Taigi atvėrus rinką užsienio gamintojams, tokie vers-

lai turėdavo prisitaikyti ir efektyvinti savo veiklą (arba žlugti), kad atlaikytų pigesnių ar geresnės

kokybės produktų iš užsienio konkurenciją. Kita vertus, dėl vietinių įmonių masinių bankrotų

staigiai išaugdavo nedarbas. Trečiajai TVF reikalaujamų neoliberalių ekonominių reformų grupei

priklauso valstybinių įmonių privatizavimas, ypatingą reikšmę įgijęs tik pokomunistinėse šalyse.

296


Vienais atvejais, įgyvendinus TVF ir kitų tarptautinių *nansinių organizacijų primestas neoli-

beralias reformas, po kelerių metų prasidėdavo ekonomikos augimas, kitais – ilgalaikė depresija.

Ekspertai ligi šiol tebesiginčija, ar jos tikrai yra optimalus būdas pradėti ir užtikrinti tvarų ekono-

mikos augimą (pavyzdžiui, Rodrik, 2007). Antai sparčiausiai per paskutinius tris dešimtmečius

augo Kinija, kurios vykdoma ekonominė politika viskuo buvo priešinga TVF ekspertų rekomen-

dacijoms. Kinijos reformas galima vadinti reformomis be „pralaimėtojų“, o vykdant TVF stiliaus

neoliberalias reformas nuo jų nukentėdavo platūs gyventojų sluoksniai, nors daliai jų gerovės

nuostolius bent iš dalies kompensuodavo (kai kam – su kaupu) vėliau įsibėgėjęs ekonomikos augi-

mas. Unikalus TVF ir kitų tarptautinių *nansinių institucijų paskutiniajame XX a. dešimtmetyje

diriguojamų reformų buvusiose komunistinėse šalyse bruožas buvo, kad čia jos nesukėlė daugelio

tyrėjų pokomunistinės transformacijos pradžioje prognozuotų „TVF riaušių“ (pavyzdžiui, Prze-

worski, 1991). Ligi šiol tebediskutuojama apie nepaprasto pokomunistinių šalių gyventojų kantru-

mo priežastis (pavyzdžiui, Greskovits, 1998; Vanhuysse, 2006).

Analitikai, prognozavę „TVF riaušes“ pokomunistinėse šalyse, rėmėsi analogiškų reformų,

vykdytų priešpaskutiniame XX a. dešimtmetyje daugelyje besivystančių šalių, politinių ir socia-

linių padarinių stebėjimais. Vienas iš tyrimų, skirtų šiai temai, yra Johno Waltono ir C. Ragino

straipsnis, kuriame nagrinėjamas klausimas, kas lėmė protestų prieš TVF primetamą ekonominę

politiką priešpaskutiniame XX a. dešimtmetyje stiprumą (1990). Tyrėjai pastebėjo, kad vienose

šalyse jie apsiribojo pavienėmis taikiomis protesto akcijomis, o kitur tokių akcijų buvo daug (jos

vykdavo pakartotinai) ir tai būdavo ne vien taikios demonstracijos, bet riaušės ar net tikri maištai,

kurie kartais pareikalaudavo daugiau ar mažiau žmonių aukų. Šio straipsnio rezultatus C. Raginas

vėliau panaudojo savo jau ne kartą cituotoje metodologinėje studijoje, paklojusioje neraiškiųjų

aibių KLA pagrindus (2000, 262–286). Pavyzdyje, kuriuo iliustruojamos neraiškiųjų aibių KLA

procedūros bei jų rezultatų interpretacija, C. Raginas iš naujo analizuoja minėtame straipsnyje

naudotus duomenis. Tiesa, kintamieji nebuvo visiškai tie patys, o ir ryšiai tarp jų analizuoti nebe

statistinėmis, o neraiškiųjų aibių KLA priemonėmis.

Analizuojamų atvejų populiacijai autorius atrinko 54 trečiojo pasaulio šalis, kurios 1980–1987

m. laikotarpiu derėjosi su TVF dėl *nansinės paramos savo ekonominėms problemoms spręsti ir ją

gavo mainais už ekonominių reformų pažadus. Autorius visų kintamųjų atvejais naudojo septynių

reikšmių neraiškiąsias aibes, kurių skaitmeninės išraiškos ir atitikmenys kasdienėje kalboje buvo

tokios: 1 = visiškai priklauso; 0,83 = beveik visiškai priklauso; 0,67 = didžiąja dalimi priklauso;

0,5 = nei priklauso, nei nepriklauso; 0,33 = didžiąja dalimi nepriklauso; 0,17 = beveik visiškai

nepriklauso; 0 = visiškai nepriklauso. Deja, autorius nepateikė išsamios informacijos, kaip buvo

matuojami kiekybiniai kintamieji, kurie vėliau tapo neraiškiųjų aibių konstravimo pagrindu. Labai

fragmentiškai pateikta ir informacija apie šių kintamųjų slenkstines reikšmes, kurios buvo susietos

su priklausymo atitinkamoms neraiškiosioms aibėms reikšmėmis. Taigi C. Raginas išskyrė šešis

297


pagrindinius veiksnius, kurie potencialiai galėjo lemti „TVF riaušių“ kilimą dėl šalyje įgyvendina-

mų TVF pasiūlytų neoliberalių reformų280.

TVF spaudimas („spaudimas“). Šiam kintamajam matuoti J. Waltonas ir C. Raginas jau 1.

minėtame straipsnyje sukonstravo „TVF spaudimo indeksą“ iš kelių rodiklių, tarp kurių

svarbiausias – pakartotinių susitarimų dėl paskolos sąlygų skaičius (1990). Jeigu tokių su-

sitarimų buvo daug, tai reiškė, kad sandėris su TVF buvo ne „vienkartinis nuotykis“, o įsis-

kolinusios šalies ekonominė politika buvo TVF nuolatos prižiūrima ir kreipiama „teisinga“

linkme. Sudarydamas vis naujus susitarimus, TVF galėjo vyriausybėms užduoti kaskart vis

naujų „namų darbų“. Laisva rinka ir muitų barjerų nebuvimas toli gražu neapsaugojo nuo

*nansinių krizių (gal net priešingai, kaip galėjome įsitikinti 2008 m. Lietuvą pasiekusios

pasaulinės ekonominės krizės metu). Bankroto grėsmė ištikdavo ne tik griežtai reguliuojan-

čias savo ekonomiką, bet ir vykdančias santykinai liberalią ekonominę politiką šalis. Tačiau

iš pirmųjų šalių galėjo būti reikalaujama (nors nebūtinai taip ir buvo daroma) vidinės ir

išorinės liberalizacijos, bet to ne taip prasminga galėjo atrodyti reikalauti iš antrųjų. Ša-

lys, kuriose didelė pramonės ir infrastruktūros dalis buvo valstybės nuosavybė, galėjo būti

spaudžiamos ją privatizuoti (nors nebūtinai visos buvo spaudžiamos tai daryti). Kita vertus,

privatizacija vargu ar galėjo atrodyti svarbi ekonomikai gaivinti priemonė tose su valstybės

iždo bankroto grėsme susiduriančiose šalyse, kuriose patrauklių privatizacijos objektų ne-

buvo. Šiais atvejais TVF „belikdavo“ reikalauti tik mažinti valstybės išlaidas, tačiau iš vienų

šalių buvo reikalaujama karpyti biudžetą daugiau, o iš kitų – mažiau. Autoriai nenustatė nė

vieno atvejo, kurio priklausymo reikšmė neraiškiajai aibei „TVF spaudimas“ būtų „0“. Tokio

spaudimo nepatyrė tik besivystančios šalys, kurios su TVF neturėjo jokių reikalų (pavyz-

džiui, Šiaurės Korėja ar Kuba). Tačiau tokių šalių ir nėra prasmės įtraukti į atvejų aibę, kai

tyrimo tikslas yra išaiškinti protesto prieš TVF priežastis.

Urbanizacija („urbanizac“). Šį kintamąjį įprasta matuoti miestuose gyvenančių šalies gy-2.

ventojų procentine dalimi. Deja, C. Raginas nepateikė informacijos, kokios procentinės da-

lys siejamos su 7 priklausymo neraiškiajai urbanizuotų šalių aibei reikšmėmis.

Ekonominiai sunkumai („eksunkum“). Šis kintamasis dažniausiai matuojamas in�iacijos 3.

lygiu. Pavyzdžiui, net šalių, kurių metinė in�iacija yra triženklė (100 proc. ir daugiau), pa-

tiriami ekonominiai sunkumai nėra dideli, palyginti su šalimis, kuriose triženklė yra jau

mėnesinė in�iacija. C. Raginas nurodė, kad jis naudojo ir kitus ekonominių sunkumų ro-

diklius, bet nepateikė tikslios informacijos, kaip jie skaičiuoti ir kaip parinkti skirtingų pri-

klausymo neraiškiajai ekonominius sunkumus patiriančių šalių aibei reikšmių slenkstiniai

dydžiai.

280 Šio skyrelio užduočiai atlikti reikia naudoti duomenis faile ProtestaiPriesTVF.naKLA.csv, kurį galite parsisiųsti iš vado-vėliui skirtos tinklavietės (www.vaidasmo.lt/KLA). Duomenis taip pat galima rasti ir Lietuvos HSM duomenų archyvo (LiDA) kataloge (archive.lidata.eu/webview). Skliausteliuose nurodomi kintamųjų pavadinimai šiame faile.

298


Priklausomybė nuo užsienio investicijų („priklausom“). Šio kintamojo atveju priklausymo 4.

atitinkamai neraiškiajai aibei reikšmę lemiantis veiksnys – užsienio kapitalo investicijų ap-

imtis ir jų pasiskirstymas tarp skirtingų ekonomikos sektorių.

Politinė liberalizacija („politliberal“). Kai kuriose šalyse viso tyrimo laikotarpiu egzistavo 5.

demokratija, kitose – autoritariniai režimai, trečiose tie režimai „sušvelnėjo“ arba juos pa-

keitė demokratija. Tarptautinės demokratijos plėtros stebėsenos organizacijos tokius poky-

čius registruoja, skaičiuodamos pilietinių ir politinių laisvių indeksus bei skelbdamos, ku-

rio tipo režimų padaugėjo ar sumažėjo. Šalių, kuriose per nagrinėjamą laikotarpį politinių

ir pilietinių laisvių skaičius sumažėjo arba liko nepakitęs, priklausymo neraiškiajai šalies

politinės liberalizacijos aibei reikšmė yra „0“. Jeigu laisvių skaičius padidėjo, atitinkamai

reikšmė yra didesnė, o jos konkretus dydis priklauso nuo padidėjimo masto. Šis kintamasis

įtrauktas siekiant patikrinti hipotezę, ar protesto akcijų prieš TVF primetamą ekonomi-

nę politiką mastas ir pobūdis nėra priklausomas nuo tuo pat metu vykstančių politinių

permainų. Gal liberalias ir demokratines reformas vykdančių šalių gyventojai yra labiau

linkę protestuoti prieš „nepopuliarius sprendimus“, palyginti su tais, kurie gyvena stabilios

demokratijos šalyse arba tokiose, kurios valdomos autoritarinių režimų, slopinančių bet

kokius protestus.

Aktyvios vyriausybės („aktyvyriaus“). Priklausymo šio kintamojo pagrindu sudarytai ne-6.

raiškiajai aibei reikšmę lėmė šalies viešojo sektoriaus dydis, matuotas tokiais rodikliais: 1)

per valstybės biudžetą perskirstoma bendrojo vidaus produkto procentine dalimi; 2) įplau-

kų iš tiesioginių ir iš netiesioginių mokesčių lyginamąja dalimi; 3) skaičiumi metų, kurie

praėjo nuo socialinio saugumo programų įgyvendinimo pradžios.

Kaip minėta, priklausomas kintamasis tyrime buvo „smarkūs protestai prieš TVF“ („pro-

testas“). C. Raginas pasirinko matuoti jį indeksu, kuris *ksuoja į tarptautinės spaudos akiratį pate-

kusių protesto akcijų dažnumą ir smarkumą (angl. severity). Smarkumas savo ruožtu matuojamas

žuvusiųjų ir areštuotųjų skaičiumi, miestų, kuriuose kilo neramumų, skaičiumi ir tuo, kiek dažnai

patys neramumai žurnalistų buvo vadinami „riaušėmis“ (angl. riots). Šalies priklausymo neraiškia-

jai smarkių protestų šalyje prieš TVF primestą politiką aibei reikšmė „0,5“ ir daugiau buvo priskir-

ta tik toms šalims, kuriose buvo gausu duomenų apie smurtinius neramumus. Jeigu protestai apsi-

ribojo taikiomis demonstracijomis ir streikais (riaušių, t. y smurtinių protesto veiksmų, nebuvo),

šalis šiai aibei didžiąja dalimi nepriklausydavo (0,33) arba beveik visiškai nepriklausydavo (0,17).

Duomenys apie 54 šalių priklausymo reikšmes ką tik apibūdintus kintamuosius atspindinčioms

neraiškiosioms aibėms pateikti 5.12 lentelėje.

299


salis spaudimas urbanizac eksunkum priklausom politliberal aktyvyriaus protestasArgentina 1,00 0,83 1,00 0,33 1,00 1,00 1,00Birma 0,17 0,33 0,17 0,00 0,00 0,17 0,00Bolivija 0,83 0,67 1,00 0,50 0,50 0,33 0,67Brazilija 0,83 1,00 1,00 0,50 0,50 0,83 0,83Centrinės Afrikos Respublika 0,33 0,33 0,17 0,83 0,33 0,17 0,00Čilė 1,00 1,00 0,83 0,50 0,33 1,00 0,67Dominikos Respublika 0,83 0,67 0,17 0,67 0,00 0,83 0,50Dramblio Kaulo Krantas 1,00 0,50 0,17 0,83 0,00 0,67 0,17Egiptas 0,33 0,67 0,17 0,00 0,17 0,50 0,33Ekvadoras 0,83 0,67 0,50 0,33 0,67 0,83 0,50Etiopija 0,17 0,17 0,00 0,17 0,17 0,17 0,00Filipinai 0,83 0,50 0,33 0,17 0,83 0,33 0,33Gana 0,50 0,50 0,83 0,67 0,00 0,50 0,17Gvatemala 0,17 0,50 0,17 0,50 0,17 0,17 0,17Haitis 0,50 0,33 0,17 0,33 0,17 0,00 0,50Hondūras 0,83 0,50 0,17 0,83 0,67 0,33 0,00Indija 0,50 0,33 0,17 0,00 0,00 0,33 0,33Jamaika 1,00 0,50 0,50 1,00 0,17 0,67 0,50Jordanija 0,17 0,83 0,17 0,17 0,17 0,17 0,17Jugoslavija 1,00 0,67 0,67 0,00 0,17 0,83 0,50Kenija 0,67 0,17 0,17 0,33 0,00 0,50 0,00Kosta Rika 0,83 0,67 0,50 0,83 0,00 0,83 0,33Lenkija 0,50 0,83 0,50 0,00 0,17 1,00 0,50Liberija 1,00 0,33 0,00 1,00 0,00 0,33 0,17Madagaskaras 0,83 0,17 0,50 0,33 0,00 0,17 0,00Malis 0,17 0,17 0,17 0,00 0,33 0,33 0,00Marokas 1,00 0,50 0,00 0,17 0,00 0,50 0,50Meksika 1,00 1,00 0,83 0,17 0,17 0.67 0,17Nigerija 0,33 0,33 0,33 0,67 0,00 0,67 0,33Nigeris 0,50 0,17 0,17 0,33 0,17 0,50 0,17Nikaragva 0,83 0,83 0,67 0,50 0,17 0,33 0,00Pakistanas 0,83 0,33 0,17 0,00 0,83 0,17 0,00Panama 0,50 0,83 0,00 1,00 0,00 0,67 0,17Peru 1,00 1,00 1,00 0,50 0,67 0,67 1,00Pietų Afrika 0,17 0,67 0,17 0,50 0,00 0,83 0,00Pietų Korėja 0,50 0,83 0,17 0,00 0,83 0,17 0,00Portugalija 0,33 0,33 0,50 0,33 0,17 0,83 0,00Rumunija 0,33 0,83 0,67 0,17 0,00 0,00 1,00Salvadoras 0,17 0,50 0,17 0,33 0,33 0,33 0,17Senegalas 1,00 0,33 0,17 0,67 0,00 0,33 0,00Siera Leonė 0,83 0,33 0,67 0,67 0,17 0,17 0,33Somalis 0,50 0,33 0,50 0,17 0,00 0,17 0,00Sudanas 1,00 0,33 0,50 0,00 0,17 0,83 0,50Šri Lanka 0,50 0,33 0,33 0,33 0,17 0,00 0,00Tailandas 0,33 0,17 0,17 0,17 0,17 0,67 0,00Togas 0,83 0,33 0,17 0,83 0,17 0,83 0,00Tunisas 0,17 0,83 0,17 0,50 0,17 0,83 0,33Turkija 1,00 0,67 0,83 0,00 0,00 0,67 0,33Urugvajus 0,50 1,00 0,83 0,17 1,00 0,83 0,00Venesuela 0,33 0,33 1,00 0,17 0,83 0,00 0,33Vengrija 0,33 0,83 0,00 0,00 0,33 1,00 0,17Zairas 1,00 0,50 0,83 0,67 0,00 0,50 0,50Zambija 0,83 0,67 0,33 0,83 0,00 0,50 0,33Zimbabvė 0,17 0,33 0,33 0,50 0,00 0,50 0,00

5.12 lentelė. Šalių, kuriose 1980–1987 m. vyko protesto akcijos prieš TVF diktuojamą ekonominę politiką, narystės reikšmės neraiškiosiose aibėse, atspindinčiose tam tikras tų šalių charakteristikas ir protestų smarkumą.

300


Užduotys

Naudodami failą 1. ProtestaiPriesTVF.naKLA.csv ir „fs/QCA“ programos gra*kų braižymo

funkciją Graphs → Fuzzy → XY Plot su kiekvienu iš priežastinių sąlygų kintamųjų bei jų

neiginiais ir baigmės kintamuoju bei jo neiginiu atlikite būtinų ir pakankamų sąlygų ana-

lizę281.

Ar kuri nors iš šešių sąlygų (arba jos nebuvimas) gali būti pripažinta kaip pakankama, bū-2.

tina arba būtina ir pakankama smarkių arba nesmarkių protesto akcijų prieš TVF diktuoja-

mą ekonominę politiką sąlyga? Ar sąlygos, kurios gali būti kaip įvardytos kaip būtinos (arba

beveik būtinos), yra netrivialios? Ar (ir kaip) analizės išvados pasikeistų, pritaikius tokias

„beveik pakankamumo“ ir „beveik būtinumo“ apibrėžtis:



i;



i.


dų?

Jeigu aptikote būtinų sąlygų (su nuoseklumo rodikliu 0,95 ir daugiau), įtraukite jas į tarpinį 3.

sprendinį, atlikdami toliau pateikiamas užduotis282.










dami logiškai galimus, bet nestebimus atvejus ir jų neįtraukdami) formulių dėmenis ir vi-

sas formules. Panaudodami gra*kų braižymo funkciją Graphs → Fuzzy → XY Plot, atlikite




281 Būtinų sąlygų analizei taip pat galite naudoti funkciją Analyze → Necessary Conditions.282 Primename, kad tarpiniam sprendiniui rasti reikia tiesos lentelės redagavimo lange (Edit Truth Table) pasirinkti

Standard Analyses.283 Primename, kad jas pasitelkti galite duomenų lango (Data Sheet) meniu pasirinkę Variables → Compute.

301


5.2.3. Konstitucinės vyriausybės kontrolės pobūdžio veiksniai: Paulo Penningso analizė

Naujųjų demokratijų kūrimasis praeito amžiaus dešimtajame dešimtmetyje lėmė tai, jog de-

mokratinių politinių režimų įvairovė padidėjo. Naujųjų demokratijų priimtose konstitucijose

buvo įtvirtinti įvairiausi įstatymų leidžiamosios ir vykdomosios valdžių santykiai. Šių santykių

ašis – konstitucinė kontrolė, t. y. formalios parlamento ir valstybės vadovo galios kontroliuoti

vyriausybės veiklą. Dauguma konstitucinės kontrolės studijų apsiriboja Europa ar konkrečiu pa-

saulio regionu. Manoma, kad trečioji demokratizacijos banga (Huntington, 1991) konstitucinę

vyriausybių kontrolę padarė įvairesnę (atitinkamuose konstitucijų straipsniuose atsirado gerokai

daugiau vyriausybės veiklos reguliavimo įvairovės). Šiuolaikinės demokratijos yra itin sudėtin-

gi dariniai, turintys daugybę institucinių priemonių vyriausybei kontroliuoti. Vienas iš autorių,

dirbančių šioje srityje, olandų politologas Paulas Penningsas kaip tik ir pabandė išnagrinėti kons-

titucinės kontrolės būdų įvairovę šalyse, kur parlamentai atlieka esminį vaidmenį politikos for-

mavimo procese (2003).

P. Penningsas išsikėlė tikslą išanalizuoti ir paaiškinti konstitucinės kontrolės būdų įvairovę vi-

sose demokratijose, kurios atitinka tam tikrus kriterijus. . Daugiausia dėmesio skirta priežastinių

sąlygų kon*gūracijoms ir jų nulemtiems rezultatams (t. y. konstitucinės kontrolės speci*kai ir jos

veiksniams) tyrinėti. Sąlygos autoriaus straipsnyje buvo suprantamos kaip struktūriniai veiksniai,

lemiantys įstatymų vykdomosios ir leidžiamosios valdžių santykius, o rezultatai – kaip parlamen-

tų ir valstybės vadovų vykdomos vyriausybių kontrolės pobūdis.

Išanalizavęs mokslinę literatūrą, kurioje nagrinėjami formalių galių pasiskirstymo tarp parla-

mento ir vyriausybės klausimai, P. Penningsas išskyrė 4 pagrindines šį pasiskirstymą aiškinančias

teorijas.

Daugumos (angl. 1. majoritarian) ar konsensusu (angl. consensus) valdoma demokratija (pa-

grindinis šio požiūrio šalininkas Lijphart (1999); taip pat žr. Norkus, 2008). Konsensusu

valdomoje demokratijoje pagrindinis atskirų segmentuotos visuomenės mažumų grupių

bendradarbiavimo skatinimo įrankis yra galių pasidalijimas. Daugumos valdomoje demo-

kratijoje, priešingai, visa galia koncentruojasi laimėjusios partijos rankose. Konsensuso

demokratijoje egzistuoja didesnė parlamento manevro laisvė negu daugumos demokrati-

jose. Vyriausybės konsensuso demokratijose, tikėtina, esti silpnesnės, nes yra koalicinės.

Daugumos demokratijoms būdingi silpni parlamentai ir dominuojančios kabinetinės vy-

riausybės, dažniausiai ilgalaikės.

Sena ar nauja demokratija (pavyzdžiui, Schmidt, 1999). Teigiama, kad demokratijų prisky-2.

rimas daugumos ar konsensuso tipams negali paaiškinti pagrindinių šiuolaikinių demo-

kratijų skirtumų. Senosiose demokratijose parlamentų institucijos yra labiau išplėtotos ir

aprūpintos didesniais resursais, reikalingais įstatymų leidybos funkcijai atlikti bei domi-

302


nuoti prieš vyriausybę, nei naujosiose demokratijose.

Lanksti ar nelanksti konstitucija (pavyzdžiui, Lane ir Ersson, 2000). Teigiama, kad lanksti 3.

konstitucija (būdinga vadinamajam Westminsterio demokratijos modeliui) lemia stipraus

parlamento egzistavimą, nes galių pasidalijimo principas įtvirtina įstatymų leidžiamosios

valdžios konkurenciją su kitomis valdžios šakomis. Nelanksčios konstitucijos, priešingai,

apriboja parlamento (taip pat ir vyriausybės) manevro laisvę, nes dauguma įstatymų lei-

džiamosios ir vykdomosios valdžių santykių aspektų reguliuojama įstatymiškai.

Parlamentinė ar prezidentinė sistema (Linz, 1994). Šios teorijos šalininkas Juanas Linzas 4.

teigia, kad parlamentai turi daug didesnę galią parlamentinėse sistemose nei prezidentinė-

se. Prezidentizmui būdinga silpna partinė sistema, kuri, savo ruožtu, stiprina prezidento

dominavimą ir net gali skatinti politinį nestabilumą. Pagrindinė priežastis, kad preziden-

tinė sistema yra paremta vienodu ar labai panašiu prezidento ir parlamento, kuriuos abu

tiesiogiai ar netiesiogiai renka tauta, įteisinimu visuomenėje. Kadangi tiek parlamentas,

tiek prezidentas turi tautos mandatą vykdyti politiką, kilus nesutarimų tarp jų, atsiduria-

ma aklavietėje. Manoma, kad kuo daugiau galių priskiriama prezidentui, tuo silpnesnis yra

parlamentas, taigi jis ir mažiau gali kontroliuoti vyriausybę284.

Matome, kad šios keturios konkuruojančios teorijos vyriausybės konstitucinės kontrolės

laipsnio skirtumus skirtingose šalyse aiškina institucinės sąrangos skirtumais dvipolėse skalėse:

konsensusu ar daugumos valdoma demokratija; prezidentinė ar parlamentinė sistema; lanksti ar

nelanksti konstitucija; sena ar nauja demokratija. O štai P. Penningsas pasitelkdamas neraiškiųjų

aibių KLA siekė patikrinti, ar galima remtis kuriuo nors vieninteliu paaiškinimu, t. y. išdėlioti

vienoje kurioje nors iš dvipolių skalių, ar vykdomosios valdžios konstitucinės kontrolės parla-

mentinėse demokratijose laipsnio skirtumus geriau paaiškina kelių sąlygų kon*gūracijos, taigi

kelios teorijos ir skalės papildydamos viena kitą.

Tarptautinės parlamentus vienijančios organizacijos (angl. Inter-Parliamentary Union, IPU)

PARLINE duomenų bazės duomenimis, 1997 m. gegužės mėn. veikė 180 nacionalinių parlamen-

tų (Kurian, 1998, xix). Žinoma, daugelis parlamentų neatitiko ir neatitinka demokratijos kriterijų.

P. Penningsas į analizę įtraukė tik parlamentines ir pusiau prezidentines demokratijas, kuriose

vyriausybė (visiškai) atskaitinga parlamentui ir atitiko demokratinio valdymo kriterijus: vyko

laisvi rinkimai, buvo plačiu mastu užtikrinamos piliečių teisės (formaliai įtvirtintos ir praktiškai

įgyvendinamos) bei vyravo įstatymų viršenybės principas, kurį įkūnijo konstitucija. Taigi P. Pen-

ningso atvejų aibę sudarė parlamentų ir vykdomosios valdžios santykiai 45 valstybėse 1945–1998

metais (Pennings, 2003)285.

284 Be to, prezidentinėje sistemoje paprastai prezidentas turi daugiausia galių formuojant vyriausybės sudėtį ir skiriant premjerą.

285 P. Penningsas rėmėsi Jaapo Woldendorpo, Hanso Kemano ir Iano Budge sudarytos partinių vyriausybių 48 demokra-tinėse šalyse antologijos duomenimis (Woldendorp ir kt., 2000).

303


Analizei autorius apibrėžė penkias neraiškiąsias aibes, iš kurių viena yra baigmės, o likusios

keturios – priežastinių sąlygų. Kiekviena iš pastarųjų susijusi su viena iš keturių pirmiau trumpai

pristatytų konkuruojančių konstitucinės vyriausybės kontrolės masto aiškinimo teorijų286.

Konsensuso demokratija („konsensdem“). Kuo didesnė priklausymo šiai neraiškiajai aibei 1.

reikšmė (nuo 0 iki 1), tuo aukštesnis šalyje konsensuso demokratijos laipsnis. Kintamasis

operacionalizuotas įvertinant efektyvių partijų skaičių ir vyriausybės sudėties tipą: kuo

daugiau efektyvių partijų ir kuo didesnis koalicinių vyriausybių skaičius, tuo šis rodiklis

aukštesnis.

Prezidentinė sistema („prezident“). Kuo didesnė priklausymo šiai neraiškiajai aibei reikš-2.

mė (nuo 0 iki 1), tuo daugiau galių šalyje turi prezidentas. Kintamasis operacionalizuotas

įvertinant prezidento galias pagal JAV politologų Matthew S. Shugarto ir Johno M. Carey

sukurtą indeksą (1992), kuriame sumuojamos prezidento galios įstatymų leidybos srityje

(veto, dekretų leidybos teisės ir pan.) ir vykdomosios valdžios atžvilgiu (kabineto formavi-

mo ir atleidimo, parlamento paleidimo ir pan.): kuo didesnės prezidento galios šalyje, tuo

šis rodiklis aukštesnis.

Nauja demokratija („naujadem“). Kuo didesnė priklausymo šiai neraiškiajai aibei reikšmė 3.

(nuo 0 iki 1), tuo naujesnė demokratija. Kintamasis operacionalizuotas įvertinant metus,

kada demokratija susikūrė: kuo anksčiau ji susikūrė, tuo šis rodiklis aukštesnis.

Nelanksti konstitucija („nelankstkonst“). Kuo didesnė priklausymo šiai neraiškiajai aibei 4.

reikšmė (nuo 0 iki 1), tuo nelankstesnė šalies konstitucija. Kintamasis operacionalizuotas

įvertinant konstitucijos keitimo reikalavimus ir apribojimus: kuo daugiau apribojimų ir

reikalavimų keliama norint pakeisti ar pataisyti konstituciją, tuo ji nelankstesnė ir tuo šis

rodiklis aukštesnis.

Kaip minėta, priklausomas kintamasis tyrime buvo „stipri konstitucinė vyriausybės kontrolė“

(„stiprikontrol“). Kuo didesnė priklausymo šiai neraiškiajai aibei reikšmė (nuo 0 iki 1), tuo dau-

giau vyriausybės veiklai tenka apribojimų. Kintamasis operacionalizuotas įvertinant tokias įsta-

tymų leidžiamosios ir įstatymų vykdomosios valdžių santykius apibrėžiančias procedūras kaip

balsavimas dėl vyriausybės skyrimo ir dėl pasitikėjimo ja bei valstybės vadovo vaidmuo. Deja,

autorius nepateikė originalių duomenų bei jų transformacijų į priklausomybes neraiškiosioms

aibėms procedūrų tikslių aprašų. Jau transformuoti duomenys – konkrečių atvejų priklausymo

kiekvienai iš 5 neraiškiųjų aibių reikšmės – pateikti 5.13 lentelėje.

286 Šio skyrelio užduočiai atlikti reikia naudoti duomenis faile KonstitucineVyriausybesKontrole.naKLA.csv, kurį galite parsisiųsti iš vadovėliui skirtos tinklavietės (www.vaidasmo.lt/KLA). Duomenis taip pat galima rasti ir Lietuvos HSM duomenų archyvo (LiDA) kataloge (archive.lidata.eu/webview). Skliausteliuose nurodomi kintamųjų pavadinimai šia-me faile.

304


salis konsensdem prezident naujadem nelankstkonst stiprikontrolAirija 0,33 0 0,33 0,5 0,5Australija 0,33 0 0,33 0,83 0,33Austrija 0,5 0,5 0,33 0,67 0,33Bangladešas 0,17 0,17 1 0,67 0,33Belgija 1 0 0,17 0,67 0,17Botsvana 0 1 0,67 0,17 0Bulgarija 0,5 0 1 0,17 0,67Čekija 0,5 0,83 1 0,17 0,5Danija 0,83 0 0,17 0,5 0,5Estija 0,83 0,33 1 0,17 0,67Gajana 0 0,33 0,67 0,67 0,17Graikija 0,33 0,67 0,83 0,5 0,5Indija 0,33 0,5 0,5 0,67 0,33Islandija 0,67 0,83 0,33 0 0,17Ispanija 0,33 0 0,83 0,33 0,5Italija 1 0,67 0,5 0,33 0,67Izraelis 1 0 0,5 0 0,83Jamaika 0 0 0,67 0,67 0,33Japonija 0,17 0 0,5 1 0,33Jungtinė Karalystė 0 0 0 0 0,17Kanada 0,17 0 0,17 0,83 0,33Latvija 0,83 0,17 1 0,67 0,83Lenkija 0,5 0,5 1 0,33 0,5Lietuva 0,33 0,33 1 0,33 0,17Liuksemburgas 0,67 0 0,17 0,33 0,5Makedonija 0,5 0 1 0,67 1Malta 0 0,17 0,83 0,33 0,33Namibija 0 0,83 1 0,33 0,17Naujoji Zelandija 0,67 0 0,17 0 0,17Nyderlandai 0,83 0 0,17 0,67 0,5Norvegija 0,67 0 0,17 0,67 0,5Pakistanas 0,17 1 0,83 1 0Pietų Afrikos Respublika 0 0,67 1 0,67 0,5Portugalija 0,17 0,67 0,83 0,67 0,5Prancūzija 0,67 0,5 0,67 0,5 0Rumunija 0,83 0,33 1 1 0,5Rusijos Federacija 0,17 1 1 0,33 0,5Slovakija 0,83 0,83 1 0,17 0,67Slovėnija 0,83 0,5 1 0,17 0,33Suomija 0,83 0,67 0,33 0,67 0,17Šri Lanka 0,33 1 0,83 0,33 0,17Švedija 0,67 0 0,17 0 0,5Turkija 0,5 0,17 0,83 1 0,17Vengrija 0,67 0 1 0,33 1Vokietija 0,5 0,17 0,5 0,83 0,67

5.13 lentelė. 45 šalių narystės reikšmės neraiškiosiose aibėse, atspindinčiose tam tikras tų šalių charakteristikas ir vyriausybės konstitucinės kontrolės stiprumą 1945–1998 metais (Pennings, 2003, 552–553).

Užduotys

Naudodami failą 1. KonstitucineVyriausybesKontrole.naKLA.csv ir „fs/QCA“ programos gra-

*kų braižymo funkciją Graphs → Fuzzy → XY Plot su kiekvienu iš priežastinių sąlygų kinta-

305


mųjų bei jų neiginiais ir baigmės kintamuoju bei jo neiginiu atlikite būtinų ir pakankamų

sąlygų analizę287.


būtina arba būtina ir pakankama stiprios arba silpnos vyriausybės konstitucinės kontrolės

sąlyga? Ar sąlygos, kurios gali būti kaip įvardytos kaip būtinos (arba beveik būtinos), yra

netrivialios? Ar (ir kaip) analizės išvados pasikeistų, pritaikius tokias „beveik pakankamu-

mo“ ir „beveik būtinumo“ apibrėžtis:



i;



i.


dų?












dami logiškai galimus, bet nestebimus atvejus ir jų neįtraukdami) formulių dėmenis ir

visas formules. Panaudodami gra*kų braižymo funkciją Graphs → Fuzzy → XY Plot, atlikite




Nustatykite mažesnį (bet ne žemesnį už „0,6“) baigmės kintamojo nuoseklumo slenkstį 7.

ir pakartokite 5 užduoties operacijas. Palyginkite ir aptarkite rezultatus, jų nuoseklumo

ir dangos rodiklius, gautus naudojant skirtingus baigmės kintamojo nuoseklumo slenks-

čius.


Standard Analyses.289 Primename, kad jas pasitelkti galite duomenų lango (Data Sheet) meniu pasirinkę Variables → Compute.

306


5.2.4. Carsteno Q. Schneiderio demokratijos konsolidacijos sąlygų Lotynų Amerikoje ir pokomunistinėse šalyse analizė

Demokratijos konsolidacijos sąlygų tyrimai į atskirą politologijos probleminę sritį išsiskyrė,

pakilus Samuelio Huntingtono „trečiajai“ demokratizacijos bangai, kuri 8 XX a. dešimtmetyje pra-

sidėjo Pietų Europoje (Portugalijoje, Ispanijoje ir Graikijoje), 9 – persimetė į Lotynų Ameriką, o

paskutiniajame – užplūdo pokomunistinį pasaulį. Demokratizacijos teorijose demokratijos kon-

solidacija suprantama kaip antroji demokratizacijos fazė. Pirmoji fazė vadinama perėjimu į demo-

kratiją (angl. transition), kai demontuojamas autoritarinis arba totalitarinis ancien régime ir pakei-

čiamas demokratinėmis institucijomis. Šią fazę užbaigia pirmi laisvi ir konkurencingi rinkimai bei

tokiais rinkimais įteisintos vyriausybės sudarymas. Perėjimo į demokratiją tyrinėtojus labiausiai

domina perėjimo būdai (revoliucija, reforma ar pan.) ir jų pasekmės demokratijos stabilumui bei

kokybei (demokratizacijos sąvokų ir problemų apžvalga – Norkus, 2008, 427–447).

Konsolidacija, kaip minėta, yra antroji demokratizacijos fazė, dėl kurios apibrėžties moksli-

ninkai tebesiginčija. Dar labiau nesutariama dėl demokratijos stabilumą lemiančių veiksnių. Tra-

diciniu iki „trečiosios“ demokratizacijos bangos dominavusiu požiūriu svarbiausiais buvo laikomi

struktūriniai veiksniai, t. y. sąlygos, kurios susiklosto ar pasikeičia tik per ilgą laiką ir nėra paval-

džios tose sąlygose gyvenančių bei veikiančių žmonių valiai ar politikos veikėjų sprendimams.

Dažniausiai tarp tokių veiksnių išskiriamas šalies ekonominis ir kultūrinis lygis bei etninis ir kul-

tūrinis visuomenės homogeniškumas. Prie jų galima pridėti ir geopolitinį veiksnį – ekonomiškai ir

kitaip stiprius kaimynus, suinteresuotus pašonėje turėti stabilią demokratiją ir todėl padedančius

ją kurti. Taip pat paminėtinas ir demokratinių tradicijų veiksnys. Šaliai, kurioje praeityje egzistavo

(bet žlugo) demokratija, lengviau stabilią demokratiją sukurti „antruoju bandymu“ negu šaliai be

jokių demokratijos tradicijų tai padaryti iš pirmo karto.

Taigi struktūrinė demokratijos konsolidacijos sąlygų samprata palieka mažai vilčių demokra-

tijai ilgai išgyventi neturtingose, etniškai ir kultūriškai heterogeniškose šaliyse, nutolusiose nuo

Vakarų pasaulio ekonominių ir politinių centrų bei stokojančioms demokratinių tradicijų. Tokiai

pozicijai oponuoja požiūris, kurį galima pavadinti „instituciniu“, arba „konstituciniu“. Šio požiū-

rio šalininkai sureikšmina pamatinių politinių institucijų sąrangos (angl. design) reikšmę jų stabi-

lumui. Gerai suprojektuoti laivai ar namai atlaiko didesnes audras ar žemės drebėjimo smūgius,

palyginti su tais, kurių konstrukcija nevykusi. Taip yra ir su demokratija: gerai „sukonstruotas“

demokratinis režimas gali neribotą laiką išlikti (būti stabilus) netgi šalyje, kurioje nėra struktūrinio

požiūrio atstovų sureikšminamų ekonominių, socialinių ir kultūrinių sąlygų. Politikos moksluose

plačiai žinoma J. Linzo hipotezė teigia, kad prezidentinė demokratija yra mažiau tvari už parla-

mentinę demokratiją (1994), nes prezidentinės demokratijos sąlygomis labiau tikėtini įstatymų

leidžiamosios ir vykdomosios valdžios kon�iktai, „išsisprendžiantys“ valstybiniais perversmais. Be

to, ji neskatina stiprių partijų formavimosi, nes svarbiausias šalies politinio gyvenimo įvykis esti

prezidento rinkimai, kurie yra labiau asmenybių, o ne partijų susirėmimai. Pagaliau prezidentinėje

307


demokratijoje politinė kova panašesnė į nulinės sumos lošimą, kuriame nugalėtojas „laimi viską“.

Tai didina valdančiųjų paskatas pasinaudoti savo naudai „administraciniais ištekliais“, t. y. pažeidi-

nėti rinkimų įstatymus arba siekti nekonstituciniais būdais išlikti valdžioje pralaimėjimo atveju.

C. Schneideris knygoje „Demokratijos konsolidacija“ kaip tik ir siekė savaip paaiškinti demokra-

tijos konsolidacijos sąlygas, sujungdamas abi prieigas (2008). Pagrindinė šios sintezės idėja – demo-

kratijos stabilumas priklauso nuo to, ar šalies demokratinė politinė sąranga atitinka jos ekonomi-

nes, socialines ir kultūrines struktūras. Jeigu kuriant demokratinį režimą jo institucinė architektūra

neatitiks šių struktūrų, jis nesikonsoliduos. Ir, atvirkščiai, tinkamai suprojektavus demokratines

institucijas, jos išliks stabilios, net jeigu šalyje (jeigu tikėtume struktūrinėmis teorijomis) palankių

demokratijos konsolidacijos sąlygų nėra. Skirtingai nuo institucinio požiūrio šalininkų, C. Schnei-

deris neteigia, kad parlamentinei demokratijai būdingas didesnis atsparumas demokratiją griau-

nančioms jėgoms. Jo manymu, esant tam tikrai ekonominių, socialinių ir kultūrinių sąlygų kon*-

gūracijai, atsparesnė gali būti kaip tik prezidentinė demokratija.

Išsamus C. Schneiderio teorijos pristatymas pareikalautų daugiau vietos, negu galime skirti

šioje mokymo priemonėje, kur ji mus domina tik kaip medžiagos neraiškiųjų aibių KLA įgūdžiams

lavinti šaltinis. Todėl ją toliau pateiksime supaprastintu pavidalu – tiek, kad būtų lengviau suprasti

autoriaus atliekamų analitinių procedūrų paskirtį ir išryškinti jo siūlomą įdomią strategiją, kaip

spręsti keblumą, su kuriuo dažnai susiduriama mėginant atlikti KLA. Tas keblumas susijęs su kin-

tamųjų ir atvejų skaičiaus disproporcija. Nors ši problema nėra tokia aštri kaip statistinės analizės

atveju, keblu tikėtis empiriškai solidžiai pagrįstų radinių, kai kintamųjų skaičius pranoksta, pri-

lygsta ar nedaug teatsilieka nuo kintamųjų skaičiaus290.

Su tokia pat situacija susidūrė ir C. Schneideris, išskyręs devynis veiksnius (kintamuosius, žr.

toliau), kurie struktūrinių ir institucinių teorijų požiūriu potencialiai gali turėti įtakos demokra-

tijos konsolidacijai. Taigi iš pirmo žvilgsnio sąlygų nėra labai daug, palyginti su atvejų populiacija

(N = 32). Tačiau, atlikęs formulių, kurias sudarė visi 9 nepriklausomi kintamieji (plius priklauso-

mas kintamasis), Būlio minimizaciją, autorius aptiko, kad jos nedaug tesupaprastėjo (netgi leidus

programai eksperimentuoti su kontrafaktinėmis prielaidomis), o galutinių formulių nuoseklumo

ir dangos rodikliai buvo gana žemi291. Tačiau svarbiausia buvo tai, kad gautus rezultatus buvo su-

dėtinga interpretuoti292.

C. Schneideris šį keblumą pabandė išspręsti, atlikdamas KLA dviem etapais. Pirmajame į ją

buvo įtraukti tik kintamieji, kurie nurodė „tolimąsias“ (angl. remote) demokratijos konsolidacijos

sąlygas, t. y. veiksnius, kurie sureikšminami struktūriniuose aiškinimuose. Buvo minimizuojamos

pradinės Būlio formulės, kurios apėmė tik tolimąsias demokratijos žlugimo arba jos konsolidacijos

sąlygas, o į analizę įtraukti ir logiškai galimi, bet empiriškai nestebimi atvejai. Taip iš visų tolimųjų

290 Kaip žinia, ši problema neišnyksta ir tada, kai visi stebimi atvejai reprezentuoja tik tas pačias 2–3 priežastinių sąlygų kon*gūracijas iš kur kas didesnio galimų jų skaičiaus.

291 Kad skaitytojas tuo galėtų įsitikinti, viena šio skyrelio užduočių kaip tik ir yra atlikti neraiškiųjų aibių KLA su pradinė-mis Būlio formulėmis, apimančiomis visus kintamuosius.

292 Panašių keblumų kyla daugeliu panašių atvejų, kai analizei naudojami heterogeniški kintamieji, įtraukti į analizę iš skirtingų teorinių perspektyvų.

308


sąlygų išskirtos svarbiausios, esminės, t. y. tik tos, kurios liko glaustajame sprendinyje, apiman-

čiame tik logiškai esminius pirminius implikantus. Toliau būtent šios sąlygos buvo naudojamos

antrajame analizės etape, kuriame jau buvo įtraukti kintamieji, nurodantys „artimąsias“ (angl. pro-

ximate) demokratijos konsolidacijos arba jos nebuvimo sąlygas, t. y. instituciniuose aiškinimuose

įvardijami veiksniai. Redaguodamas antrojo etapo KLA tiesos lentelę, autorius nustatė aukštesnį

nuoseklumo slenkstį ir laikėsi konservatyvios minimizacijos strategijos, t. y. neįtraukė logiškai ga-

limų, bet empiriškai nestebimų atvejų.

Įvedus naujų (artimųjų) sąlygų sumažėjo prieštaringų KLA tiesos lentelės eilučių skaičius, taigi

padidėjo sprendinio nuoseklumas293 ir danga. Nors taip jos ir nevadinome, panašią dviejų etapų

strategiją jau naudojome 2 vadovėlio skyriuje, kuriame buvo aiškinami raiškiųjų aibių KLA pagrin-

dai, nagrinėjant pavyzdį apie demokratijos išlikimo ir žlugimo aiškinimą S. M. Lipseto demokra-

tijos stabilumo teorijoje sureikšmintais struktūriniais kintamaisiais, matuojančiais ekonominės ir

socialinės modernizacijos lygį. Ten galutinio sprendinio dangą ir nuoseklumą padidinome, įtrauk-

dami naują kintamąjį – „vyriausybės stabilumą“, kuris reprezentavo bene svarbiausią artimąją de-

mokratijos išlikimo (žlugimo) priežastį.

Tiesa, C. Schneiderio gauta glaustoji Būlio formulė kur kas sudėtingesnė – ją sudarė daugiau

Būlio sumos dėmenų, o tuos dėmenis – daugiau daugiklių. Žinoma, tai nebūtinai yra sprendimo

trūkumas (socialinė tikrovė yra labai sudėtinga, tad ir tikroviški jos aiškinimai negali būti per daug

paprasti). Gali būti, kad yra daug demokratijos konsolidacijos kelių, o gebėjimas visą jų įvairovę iš-

ryškinti kaip tik ir yra KLA pranašumas. Kai KLA taikoma teorijai tikrinti, svarbiausias klausimas

yra, ar analizės atskleista kelių į baigmę įvairovė „sutelpa“ į tą teoriją, t. y. atitinka jos numatymus

ir gali būti paaiškinta. Būtent tai ir mėgino savo knygoje padaryti C. Schneideris.

Jo teigimu, kad demokratijos konsolidaciją užtikrina atitikimas tarp vertikalaus ir horizontalaus

galios pasiskirstymo visuomenėje ir politinėje sistemoje. Jeigu galia visuomenėje yra koncentruota

(egzistuoja jos asimetrija tarp socialinių grupių, visuomenė yra etniškai ir kultūriškai homogeniška

ir pan.), demokratijos konsolidacijai palankesnė yra tokia politinė sistema, kurios pamatinės ins-

titucijos numato vertikalią arba horizontalią politinės galios koncentraciją. Vertikali koncentracija

reiškia, kad politinė galia sutelkta valstybės centrinėje valdžioje, o jos teritorinių vienetų vietinių

valdžios organų galios yra menkos. Horizontali koncentracija reiškia, kad priimant bendranacio-

nalinius sprendimus (centrinėje valdžioje) tėra maža dalyvių, turinčių „veto“ teisę. Tačiau visuo-

menėje, kuriai būdinga galios dispersija, demokratijos konsolidaciją užtikrina politinės sistemos

institucijos, kuriose politinė galia vertikaliai ir horizontaliai išsklaidyta. Taigi jeigu visuomenėje

galia yra koncentruota, o politinės sistemos institucijose išskaidyta (arba, atvirkščiai, visuomenėje

galia išskaidyta, o politinėje sistemoje koncentruota), demokratija nesikonsoliduos.

C. Schneiderio įsitikinimu, galutiniai KLA rezultatai jo teoriją patvirtino: neraiškiųjų aibių

KLA metodais išskirtus demokratijos konsolidacijos kelius reprezentuoja šalys, kuriose tarp ga-

lios koncentracijos visuomenėje ir politinėje sistemoje egzistavo atitikimas; o kelius, kurie baigėsi

293 Dar kartą primename, kad antrajame etape naudotas aukštesnis nuoseklumo slenkstis.

309


nekonsoliduota demokratija, – šalys, kuriose tokio atitikimo nebuvo. Kad galėtume įvertinti, ar

tikrai KLA analizės rezultatai patvirtina C. Schneiderio teoriją, visų pirma reikėtų išsamiau aptarti

jo politinės ir socialinės galios horizontalios bei vertikalios koncentracijos sampratą. Čia kiltų ne-

mažai klausimų, nes „galios“ sąvoka yra viena „tamsiausių“ ir sudėtingiausių socialiniuose moks-

luose (pavyzdžiui, Norkus, 1998a). Toliau reikėtų išnagrinėti jo pateikiamą visuomenių ir politinių

sistemų klasi*kaciją pagal vertikalią ir horizontalią galios koncentraciją bei įvertinti atskirų šalių

įverčius. Visa tai gali būti įdomu ir naudinga, bet tiesiogiai nepadeda lavinti KLA įgūdžių, todėl

nesiūlysime užduoties patikrinti, ar tikrai antro etapo KLA (kai neįtraukiami logiškai galimi, bet

empiriškai nestebimi atvejai) rezultatai patvirtina teorinę C. Schneiderio koncepciją.

Užtat būtina trumpai aptarti autoriaus naudotus kintamuosius ir jų slenkstinių reikšmių pa-

grindu sukurtas neraiškiąsias aibes294. Taigi C. Schneideris išskyrė tokius devynis pagrindinius

veiksnius, kurie potencialiai galėjo lemti demokratijos konsolidaciją nagrinėtose šalyse295.

Ekonominio išsivystymo lygis („ekonissivysc“). Šis kintamasis išmatuotas tradiciniu ro-1.

dikliu – bendruoju nacionaliniu produktu (BNP) vienam gyventojui JAV doleriais pa-

gal 2000 m. perkamosios galios paritetą, pagal tiems metams Pasaulio banko pateikia-

mus duomenis, skelbiamus šios institucijos rengiamame „Pranešime apie pasaulio raidą“

(www.wdronline.worldbank.org). Paverčiant šio kintamojo reikšmes priklausymo neraiš-

kiajai ekonomiškai išsivysčiusių šalių aibei reikšmėmis, naudotas kalibravimas tiesioginiu

metodu. Šalis visiškai priklauso šiai aibei (fs > 0,95), kai BNP didesnis nei 20 000 USD; di-

džiausias neapibrėžtumas dėl priklausymo šiai aibei (fs = 0,5) yra, kai BNP lygus 8 500 USD;

šalis visiškai nepriklauso šiai aibei (fs < 0,05), kai BNP mažesnis nei 3 000 USD.

Visuomenės išsilavinimas („aukstissilavin“). Šis kintamasis išmatuotas indeksu, kuriame raš-2.

tingųjų bendro gyventojų skaičiaus procentinė dalis sudėta su padvigubinta besimokančiųjų

visų trijų švietimo sistemos lygių mokymo įstaigose bendro gyventojų skaičiaus procenti-

ne dalimi ir padalyta iš 3. Nagrinėdami demokratijos išlikimo tarpukario Europoje sąlygas,

išsilavinimą matavome tiesiog raštingųjų nuošimčiu. Šis rodiklis nelabai tinka situacijoje,

kai analizuojamų atvejų populiacijoje yra daug išsivysčiusių šalių, kuriose raštingumas yra

beveik visuotinis. Būtent todėl autorius naudojo išvestinį indeksą296. Paverčiant šio indekso

reikšmes priklausymo neraiškiajai labai išsilavinusių visuomenių aibei reikšmėmis, naudotas

kalibravimas tiesioginiu metodu. Šalis visiškai priklauso šiai aibei (fs > 0,95), kai indeksas

didesnis nei 90; didžiausias neapibrėžtumas dėl priklausymo šiai aibei (fs = 0,5) yra, kai in-

deksas lygus 74; šalis visiškai nepriklauso šiai aibei (fs < 0,05), kai indeksas mažesnis nei 60.

294 Čia C. Schneiderio darbas įdomus tuo, kad dauguma jo naudotų neraiškiųjų aibių buvo tolydžios, o priklausymo joms reikšmės gautos, taikant 3.1.3 skyrelyje aptartą kalibravimą tiesioginiu metodu.

295 Šio skyrelio užduočiai atlikti reikia naudoti duomenis faile DemokratijosKonsolidacija.naKLA.csv, kurį galite parsisiųs-ti iš vadovėliui skirtos tinklavietės (www.vaidasmo.lt/KLA). Duomenis taip pat galima rasti ir Lietuvos HSM duomenų archyvo (LiDA) kataloge (archive.lidata.eu/webview). Skliausteliuose nurodomi kintamųjų pavadinimai šiame faile.

296 Duomenų apie besimokančiųjų skaičių šaltinis – Jungtinių tautų vystymo programos (angl. United Nations Develo-pment Program) reguliariai skelbiami „Pranešimai apie žmogaus socialinę raidą“ (hdr.undp.org). Duomenys apie gy-ventojų raštingumą paimti iš JAV Centrinės žvalgybos valdybos skelbiamų suvestinių apie pasaulio šalis (angl. CIA World Factbook) (www.cia.gov/library/publications/the-world-factbook).

310


Visuomenės etnolingvistinis homogeniškumas („homogenisk“). Šiam kintamajam matuoti 3.

naudotas Philipo G. Roederio (2001) sukonstruotas etnolingvistinės frakcionalizacijos in-

deksas bei to paties autoriaus atlikti skaičiavimai, kai kuriais atvejais papildyti ar pakeisti

C. Schneiderio duomenimis. Jo reikšmė kinta tarp „0“ ir „1“, nurodydama tikimybę, kad

bet kurie du atsitiktinai atrinkti individai iš mus dominančios šalies populiacijos priklausys

dviem skirtingoms etnolingvistinėms grupėms297. Paverčiant šio indekso reikšmes priklau-

symo neraiškiajai etnolingvistiniu požiūriu homogeniškų visuomenių aibei reikšmėmis,

naudotas kalibravimas tiesioginiu metodu. Šalis visiškai priklauso šiai aibei (fs > 0,95), kai

šio indekso reikšmė mažesnė nei 0,1; didžiausias neapibrėžtumas dėl priklausymo šiai ai-

bei (fs = 0,5) yra, kai indekso reikšmė didesnė nei 0,27; šalis visiškai nepriklauso šiai aibei

(fs < 0,05), kai indekso reikšmė didesnė nei 0,49.

Nuotolis nuo Vakarų šalių („artivakaru“). Lotynų Amerikos šalių šis kintamasis matuotas 4.

atstumu (kilometrais) tarp atitinkamos šalies sostinės ir JAV sostinės Vašingtono. Europos

šalių – nuotoliu (kilometrais) tarp konkrečios šalies sostinės ir ES sostinės Briuselio. Šis

kintamojo operacionalizacijos būdas pagrįstas tokiu samprotavimu: kuo šalis mažiau geo-

gra*škai nutolusi, tuo labiau Vakarų šalys ekonomiškai, kultūriškai ir geopolitiškai suinte-

resuotos, kad toje šalyje būtų konsoliduota demokratija. Kaip ir ankstesniais atvejais, paver-

čiant šio kintamojo reikšmes priklausymo neraiškiajai artumo Vakarams aibei reikšmėmis,

naudotas kalibravimas tiesioginiu metodu. Šalis visiškai priklauso šiai aibei (fs > 0,95), kai

nuotolis mažesnis nei 1 000 km; didžiausias neapibrėžtumas dėl priklausymo šiai aibei

(fs = 0,5) yra, kai nuotolis lygus 2 800 km; šalis visiškai nepriklauso šiai aibei (fs < 0,05), kai

nuotolis didesnis nei 7 500 km.

Ankstesnė demokratijos patirtis („ilgdempatirt“). Šis kintamasis matuotas skaičiumi metų, 5.

kiek šalyje iki 1974 m., t. y. trečiosios demokratizacijos bangos pradžios, egzistavo demo-

kratija, kurios lygis pagal jau minėtą „Polity“ demokratijos ir autokratijos indeksą indeksą

(jo III versiją, Jaggers ir Gurr, 1996)298 buvo ne mažesnis už +5299. Kaip ir ankstesniais atve-

jais, paverčiant šio kintamojo reikšmes priklausymo neraiškiajai šalių su didele demokra-

tijos patirtimi aibei reikšmėmis, naudotas kalibravimas tiesioginiu metodu. Šalis visiškai

priklauso šiai aibei (fs > 0,95), jeigu ne žemesnio kaip +5 lygio demokratija pagal „Polity III“

indeksą joje egzistavo daugiau nei 41 metus; didžiausias neapibrėžtumas dėl priklausymo

šiai aibei (fs = 0,5) yra, jeigu minėto lygio demokratijos egzistavimo iki 1974 m. trukmė lygi

14,5 metų; šalis visiškai nepriklauso šiai aibei (fs < 0,05), kai ta trukmė lygi 0.

Ankstesnė komunistinė patirtis („bekomunist“). Šis kintamasis matuotas komunistų vald6. y-

mo trukme. Skirtingai nuo anksčiau aptartų kintamųjų, jo reikšmės transformuotos į neto-

lydžią neraiškiąją aibę, turinčią tik tris priklausymo reikšmes: šalis visiškai (fs = 1) priklauso

šalių be komunistinės praeities neraiškiajai aibei, jeigu komunistai jos nevaldė; priklausymo

297 Atkreiptinas dėmesys, kad visuomenių homogeniškumo indeksas atspindi 1985 metų situaciją.298 „Polity“ indekso (įskaitant senesnių bangų) duomenys taip pat prienami čia: www.essex.ac.uk/~ksg/polity.html.299 Primename, kad maksimali indekso reikšmė yra +10, o minimali – -10.

311


šiai aibei reikšmė yra „0,2“, jeigu jie ją valdė ne daugiau kaip 50 metų; šalis visiškai nepri-

klauso (fs = 0) šiai aibei, jeigu komunistai valdė 50 ir daugiau metų.

Parlamentinė ar prezidentinė sistema („parlamsistem“). Šis kintamasis matuoja, kur yra 7.

konkrečios šalies vieta rangų skalėje, kurios du poliai yra gryna parlamentinė sistema ir

gryna prezidentinė sistema. Politologijos literatūroje skiriama daug pereinamųjų ar miš-

rių tipų – pusiau prezidentinių ar pusiau parlamentinių (Lietuvos atvejis – Krupavičius,

2008). Priskirdamas konkrečią šalį kuriam nors iš šių mišrių tipų C. Schneideris rėmėsi šia

literatūra, naudojosi [orsteno Becko drauge su kitais Pasaulio banke dirbančiais tyrėjais

sukurta politinių institucijų duomenų baze (Beck ir kt., 2001) ir kitais šaltiniais (Przeworski

ir kt., 2000). Priklausomybės neraiškiajai 6 reikšmių šalių su parlamentine sistema aibei

reikšmės nustatytos vadovaujantis tokiais kriterijais: fs = 1, jeigu šalyje, ekspertų, vertinimu

apie 2000 m. egzistavo parlamentinė sistema; fs = 0,8, jeigu egzistavo parlamentinė sistema,

bet prezidentas siekė išplėsti savo galias; fs = 0,6, jeigu buvo mišri sistema, bet labiau parla-

mentinė negu prezidentinė; fs = 0,4, jeigu buvo mišri sistema, bet labiau prezidentinė, negu

parlamentinė; fs = 0,2, jeigu egzistavo prezidentinė sistema su prezidento skiriamu premje-

ru; fs = 0, jeigu egzistavo „superprezidentinė“ sistema be premjero (kaip JAV).

Efektyvių parlamentinių partijų skaičius (toliau – EPPS; „daugefektpart“). Šio kintamojo 8.

reikšmė apskaičiuota pagal formulę kur si yra i partijos procentinė vietų

parlamente dalis (Krupavičius ir Lukošaitis, 2004, 256)300. Kadangi jo reikšmė pasikeičia po

kiekvienų parlamento rinkimų, C. Schneideris naudoja jo vidutinę reikšmę per laikotarpį

nuo demokratizacijos pradžios301. Paverčiant šio kintamojo reikšmes priklausymo neraiš-

kiajai demokratijų su dideliu efektyvių parlamentinių partijų skaičiumi aibei reikšmėmis,

naudotas kalibravimas tiesioginiu metodu. Šalis visiškai priklauso šiai aibei (fs > 0,95), jeigu

EPPS didesnis nei 5,9; didžiausias neapibrėžtumas dėl priklausymo šiai aibei (fs = 0,5) yra,

kai EPPS lygus 2,65; šalis visiškai nepriklauso šiai aibei (fs < 0,05), jeigu EPPS mažesnis nei

1,39.

Politinės sistemos decentralizacija („decentraliz“). Šiam kintamajam matuoti autorius pa-9.

sitelkė savo bendrapavardžio Aarono Schneiderio tyrimo rezultatus (2003). Statistiškai iša-

nalizavęs mokestinių įplaukų, valdžios galių pasiskirstymo, rinkimų sistemų ir kitų rodiklių

duomenis, šis tyrėjas aptiko tris faktorius, kuriuos interpretavo kaip tris decentralizacijos

dimensijas – *skalinę, administracinę ir politinę. Analizės rezultatus pristatančiame straips-

nyje buvo pateiktos šių faktorių reikšmės (angl. scores) 68 šalių 1996 metais (Schneider,

2003, 51–52). Šias reikšmes C. Schneideris panaudojo priskirdamas šalims priklausymo ne-

raiškiajai šalių su decentralizuota politine sistema aibei reikšmes netiesioginio kalibravimo

300 Duomenys paimti iš ką tik minėtos knygos, kurią parašė A. Przeworskis su grupe bendraautorių (Przeworski ir kt., 2000), bei kitų šaltinių.

301 Daugeliui šalių suvidurkintų reikšmių laiko eilutė pasibaigia 1996 m., todėl pokomunistinėms šalims jis aprėpia labai trumpą laiką (pavyzdžiui, Lietuvos atveju 1990–1996 m.) ir vargu ar gali būti pripažintas patikimu informacijos apie demokratijos būklę jose šaltiniu.

312


metodu, kuris buvo pristatytas 3.1.3 skyrelyje. Priminsime, kad, taikydami šį metodą, pir-

miausia „rankomis“ suskirstome atvejus į grupes ir kiekvienai jų priskiriame priklausymo

netolydžiai neraiškiajai aibei reikšmę. Paskui šios reikšmės kartu su transformuojamo kin-

tamojo konkrečių atvejų reikšmėmis naudojamos norint įvertinti jų priklausymo neraiš-

kiajai aibei tolydžią reikšmę, taikant trupmeninės logit (angl. fractional logit)302 regresijos

procedūrą (Ragin, 2008, 94–97). Taigi, pirmiausia C. Schneideris nustatė tokias atvejo pri-

klausymo netolydžiai neraiškiajai decentralizuotų politinių sistemų aibei reikšmes: fs = 1,

jeigu visų trijų faktorių reikšmės šaliai yra lygios „0,5“ arba didesnės; fs = 0,6, jeigu bent

dviejų faktorių reikšmės yra lygios „0,5“ arba didesnės; fs = 0,4, jeigu bent vieno faktoriaus

reikšmė yra lygi „0,5“ arba didesnė; fs = 0, jeigu nei vieno faktoriaus reikšmė nėra lygi „0,5“

arba didesnė. Antrame žingsnyje panaudojant šias reikšmes kaip priklausomą kintamąjį, o

visų trijų faktorių reikšmių vidurkius kaip nepriklausomą kintamąjį, pasitelkus trupmeninę

logit regresiją buvo suskaičiuotos atvejų priklausymo tolydžiai neraiškiajai šalių su decen-

tralizuota politine sistema aibei reikšmės, atitinkančios regresijos modeliu prognozuojamas

priklausomo kintamojo reikšmes (angl. predicted values).

Kaip minėta, priklausomas kintamasis tyrime buvo „demokratijos konsolidacija“ („konsdemokr“).

C. Schneideris priėmė Andreaso Schedlerio liberalios demokratijos konsolidacijos apibrėžtį, ku-

rioje ji apibūdinama kaip „tikėtinas liberalios demokratijos išlikimas“ (angl. expected persistence

of liberal democracy) (Schedler, 1998; Schedler, 2001a; Schedler, 2001b). Demokratija yra konso-

liduota, jeigu tikėtina, kad ji išliks (tai „statinė“ konsolidacijos samprata), o pats konsolidacijos

procesas reiškia jos tikėtino išlikimo laiko horizonto plėtimąsi (tai „dinaminė“ konsolidacijos

samprata). Taip suprantamą demokratijos konsolidaciją C. Schneideris matavo pasitelkęs 12 ro-

diklių, kurio kiekvieno reikšmė gali būti „0“, „0,5“ arba „1“ (rodiklių sąrašas ir kodavimo taisyklių

aprašas – Schneider, 2008)303. Matuojama buvo pamečiui, taigi maksimalus skaičius balų, kuriuos

tam tikrais metais galėjo surinkti demokratija, buvo 12 (100 proc.). Tačiau pagrindą spręsti apie

demokratijos išlikimo perspektyvas suteikia ne vienų atskirai paimtų metų balų skaičius ar mak-

simalios sumos procentinė dalis (būtent pastarąjį rodiklį naudojo C. Schneideris), bet to rodiklio

pastovumas per ilgą laiką. Todėl konsolidacijos indekso (toliau – CoD) reikšmė skaičiuojama

pagal tokią formulę:

Šios formulės skaitiklyje yra kasmetinių demokratijos vertinimų nuo perėjimo į ją pradžios

suma, o vardiklyje – skaičius metų, kurie praėjo nuo to laiko, kai šalis už pirmą iš 12 rodiklių gavo

pažymį, didesnį už nulį. Toks skaičiavimo būdas užtikrina didesnes demokratijos CoD reikšmes

šalių, kurios prie demokratijos perėjo greičiau. Taigi tarp šalių su didžiausiomis indekso reikšmė-

mis yra ir pokomunistinių šalių, kurių demokratija gerokai jaunesnė, palyginti su tomis Lotynų

Amerikos šalimis, kuriose demokratija prasidėjo dešimtmečiu anksčiau, tačiau vystėsi daug van-

302 Dėkojame doc. dr. Gediminui Murauskui už patarimą, kaip versti šį terminą į lietuvių kalbą.303 Svarbu pastebėti, kad C. Schneideris kai kurių valstybių priklausymo šalių su konsoliduota demokratija neraiškiajai

aibei reikšmes priskiria „žinių apie atvejį pagrindu“ (angl. based on case knowledge), o tarp tokių šalių yra ir Lietuva.

313


giau. Priklausomybės šalių su konsoliduota demokratija neraiškiajai aibei reikšmės apskaičiuotos

naudojant 2000 m. CoD reikšmes, kurios transformuotos naudojant tiesioginio kalibravimo me-

todą su tokiais slenksčiais: šalis visiškai priklauso šiai aibei (fs > 0,95), jeigu CoD reikšmė 2000 m.

yra 80 proc. jo maksimalios reikšmės arba didesnė; didžiausias neapibrėžtumas dėl priklausymo

šiai aibei (fs = 0,5) yra, kai CoD lygus 55 proc. jo maksimalios 2000 m. reikšmės; šalis visiškai ne-

priklauso šiai aibei (fs < 0,05), kai CoD yra 10 proc. maksimalios 2000 m. reikšmės arba mažiau.

Jau transformuoti duomenys – konkrečių atvejų priklausymo kiekvienai iš 10 neraiškiųjų aibių

reikšmės – pateikti 5.14 lentelėje304.

salisekon-issivysc

aukst-issilavin

homo-genisk

arti-vakaru

ilgdem-patirt

beko-munist

parlam-sistem

dauge-fektpart

decen-traliz

kons-demokr

Albanija 0,06 0,45 0,94 0,88 0,05 0,00 0,80 0,21 0,03 0,35Argentina 0,72 0,88 0,42 0,03 0,15 1,00 0,00 0,54 0,97 0,84Baltarusija 0,37 0,90 0,14 0,88 0,05 0,00 0,00 1,00 0,25 0,06Bolivija 0,03 0,48 0,00 0,10 0,05 1,00 0,00 0,77 0,42 0,41Brazilija 0,34 0,58 0,94 0,07 0,57 1,00 0,00 0,97 0,86 0,65Bulgarija 0,17 0,62 0,65 0,86 0,05 0,20 0,80 0,43 0,74 0,82Čekija 0,79 0,74 0,90 0,97 0,72 0,20 1,00 0,80 0,39 0,85Čilė 0,54 0,77 0,81 0,03 0,68 1,00 0,00 0,87 0,44 0,69Ekvadoras 0,05 0,80 0,02 0,27 0,05 1,00 0,00 0,94 0,35 0,35Estija 0,54 0,96 0,01 0,88 0,07 0,00 0,80 0,90 0,35 0,65Graikija 0,90 0,91 0,93 0,77 0,90 1,00 1,00 0,25 0,35 0,93Gruzija 0,04 0,72 0,02 0,43 0,05 0,00 0,00 1,00 0,23 0,13Gvatemala 0,07 0,07 0,00 0,47 0,15 1,00 0,00 0,62 0,00 0,19Hondūras 0,03 0,13 0,89 0,48 0,60 1,00 0,00 0,21 0,41 0,35Ispanija 0,94 0,97 0,03 0,92 0,92 1,00 1,00 0,51 0,63 0,95Latvija 0,30 0,93 0,00 0,90 0,47 0,00 0,80 0,96 0,46 0,65Lenkija 0,53 0,90 0,96 0,94 0,21 0,20 0,40 0,86 0,35 0,84Lietuva 0,30 0,90 0,19 0,90 0,05 0,00 0,40 0,47 0,62 0,65Meksika 0,52 0,53 0,67 0,46 0,05 1,00 0,00 0,56 0,84 0,65Mongolija 0,02 0,58 0,80 0,07 0,05 0,00 0,60 0,02 0,47 0,78Nikaragva 0,03 0,12 0,66 0,45 0,05 1,00 0,00 0,36 0,63 0,49Paragvajus 0,10 0,46 0,77 0,05 0,05 1,00 0,00 0,26 0,29 0,15Peru 0,11 0,83 0,01 0,14 0,51 1,00 0,00 0,75 0,10 0,32Portugalija 0,90 0,83 0,97 0,86 0,51 1,00 0,60 0,55 0,19 0,93Rumunija 0,24 0,48 0,70 0,85 0,05 0,20 0,60 0,70 0,47 0,75Rusija 0,44 0,88 0,25 0,71 0,05 0,00 0,20 0,99 0,97 0,13Slovakija 0,66 0,79 0,61 0,95 0,72 0,20 1,00 0,79 0,77 0,81Slovėnija 0,91 0,83 0,78 0,96 0,05 0,20 1,00 0,95 0,34 0,94Turkija 0,31 0,19 0,55 0,74 0,40 1,00 1,00 0,42 0,35 0,26Ukraina 0,07 0,85 0,06 0,83 0,05 0,00 0,40 1,00 0,35 0,40Urugvajus 0,52 0,84 0,56 0,03 0,65 1,00 0,00 0,62 0,65 0,96Vengrija 0,72 0,67 0,97 0,94 0,05 0,20 1,00 0,66 0,30 0,76

5.14 lentelė. 35 valstybių priklausymo neraiškiosioms šalių su konsoliduota demokratija bei jos artimųjų ir tolimųjų sąlygų aibėms reikšmės.

304 Latvijos priklausymo šalių su ilga demokratijos patirtimi neraiškiajai aibei reikšmė nurodyta neteisingai (turi būti 0,07). Vis dėlto šią reikšmę paliekame, nes knyga skirta mokymo tikslams. Skaitytojas gali tą reikšmę ištaisyti, pakarto-tinai atlikti visas toliau nurodomas užduotis ir patikrinti, kiek ta klaida turi įtakos analizės rezultatams.

314


Užduotys

Naudodami failą 1. DemokratijosKonsolidacija.naKLA.csv ir „fs/QCA“ programos gra*kų

braižymo funkciją Graphs → Fuzzy → XY Plot su kiekvienu iš priežastinių sąlygų kintamųjų

bei jų neiginiais ir baigmės kintamuoju bei jo neiginiu atlikite būtinų ir pakankamų sąlygų

analizę305.

Ar kuri nors iš devynių sąlygų (arba jos nebuvimas) gali būti pripažinta kaip pakankama, 2.

būtina arba būtina ir pakankama demokratijos konsolidacijos sąlyga? Ar sąlygos, kurios gali

būti įvardytos kaip būtinos (arba beveik būtinos), yra netrivialios? Ar (ir kaip) analizės išva-

dos pasikeistų, pritaikius tokias „beveik pakankamumo“ ir „beveik būtinumo“ apibrėžtis:



i;



i.

Kurių atvejų ir kurių kintamųjų reikšmes verta patikrinti, ieškant galimų matavimo klaidų?










Sudarykite KLA tiesos lentelę, apimančią vien tik tolimąsias demokratijos konsolidaci-6.

jos sąlygas („ekonissivysc“, „aukstissilavin“, „homogenisk“, „artivakaru“, „ilgdempatirt“,

„bekomunist“). Nustatykite nuoseklumo slenkstį, lygų „0,8“, suredaguokite tiesos lentelę ir

atlikite teigiamų ir neigiamų baigmių Būlio minimizaciją (su empiriškai nestebimais atve-



Sudarykite KLA tiesos lentelę, apimančią tik tas tolimąsias demokratijos konsolidacijos są-7.

lygas, kurios pateko į glaustąjį teigiamų baigmių sprendinį (su empiriškai nestebimais atve-

jais307), ir artimąsias demokratijos konsolidacijos sąlygas („parlamsistem“, „daugefektpart“,


Standard Analyses.307 Į jį turėtų patekti tik kintamieji „ekonissivysc“, „homogenisk“. „bekomunist“.

315

5.3. Daugiareikšmių kintamųjų KLA

„decentraliz“). Nustatykite ne mažesnį už „0,6“ nuoseklumo slenkstį, suredaguokite tiesos

lentelę ir atlikite teigiamų ir neigiamų baigmių Būlio minimizaciją (su empiriškai nestebi-

mais atvejais ir be jų). Raskite visų keturių gautų formulių nuoseklumo, jų dėmenų bendro-

sios ir išskirtinės dangos rodiklius.

Palyginkite skirtingais būdais (iškart įtraukus visus nepriklausomus kintamuosius ir juos 8.

įtraukus dviem etapais) atliktos KLA rezultatus ir pamėginkite juos aptarti. Ar galima teigti,

kad dviejų etapų strategija pasiteisino?


5.3.1. Zenono Norkaus sparčios sėkmingos pokomunistinės transformacijos sąlygų analizė

Praėjus jau daugiau negu dvidešimt metų nuo pokomunistinės transformacijos pradžios, bu-

vusios komunistinės šalys skiriasi kur kas labiau negu jos išvakarėse. Išleista begalė literatūros,

skirtos komunistinės transformacijos rezultatų skirtumams nagrinėti (šios literatūros apžvalgą

žr. Norkus, 2008). Dažniausiai pagrįsdami savo teiginius empirine medžiaga autoriai naudoja

kiekybinius metodus. Jeigu taikoma KLA, dažniausiai būna populiariausia jos versija – raiškiųjų

aibių. Be to, paprastai pokomunistinės šalys (dažniausiai tik dalis jų) įtraukiamos į kurią nors

platesnę atvejų aibę, nagrinėjant problematiką, kuri tik persikerta su skirtumų pokomunistinės

transformacijos baigmėse priežasčių klausimu. Vienas iš tokių pavyzdžių gali būti ir 5.2.5 sky-

relyje pristatyta C. Schneiderio liberalios demokratijos konsolidacijos sąlygų analizė, apimanti

ne tik pokomunistines, bet ir Lotynų Amerikos šalis bei Turkiją. Šiame skyrelyje daugiareikšmių

kintamųjų KLA atlikimo įgūdžiams lavinti bus naudojami kintamieji ir duomenys, analizuoti

vieno iš bendraautorių straipsnyje, kuriame buvo nagrinėjamas sparčios sėkmingos pokomunis-

tinės transformacijos priežasčių klausimas (Norkus, 2010).

Z. Norkaus teigimu, pokomunistinė transformacija yra sparti ir sėkminga, jeigu jau pirmojo

jos dešimtmečio pakanka komunistinę planinę administracinę ekonomiką transformuoti į raci-

onalų antreprenerišką kapitalizmą, o komunistinę politinę sistemą ir pototalitarinį autoritarinį

politinį režimą (politinės sistemos ir politinio režimo sąvokos – Laurėnas ir Šerpetis, 2010) – į

liberalią demokratiją. Sėkmė dviguba, jeigu per dešimtmetį pavyksta ir viena, ir kita transforma-

cija: komunizmas transformuojasi į liberalų demokratinį kapitalizmą.

Autorius atkreipė dėmesį į tai, kad neteisinga pirmojo pokomunistinio dešimtmečio pabaigą

visoms šalims skaičiuoti nuo tos pačios datos, ir nustatė atskiroms šalims skirtingas pirmojo

316


reformų dešimtmečio ribas. Vidurio Europos šalyse komunizmą likviduojančios ekonominės ir

politinės reformos prasidėjo dar nežlugus Sovietų Sąjungai (1989–1990 m.), todėl jų pirmasis po-

komunistinis dešimtmetis baigėsi jau 1999 m. O štai buvusioms Sovietų Sąjungos ir Jugoslavijos

respublikoms pirmieji pokomunistinės eros metai buvo 1992 m., nes iki tol jos nebuvo nepriklau-

somos valstybės, nekontroliavo sienų ir negalėjo vykdyti savarankiškos ekonominės politikos.

Tik keliais mėnesiais anksčiau (po 1991 m. rugpjūčio pučo Maskvoje žlugimo) šios galimybės

atsivėrė Baltijos šalims. Taigi šios grupės šalims pirmasis pokomunistinės transformacijos de-

šimtmetis baigėsi 2001 m. Atskiras atvejis buvo Albanija, kurioje pokomunistinė era prasidėjo

1990 m., o pirmasis jos dešimtmetis baigėsi 2000 m. Be to, autorius datavo Kinijos išėjimo iš

komunizmo pradžią tik 1993 m. (argumentuodamas, kad iki tol vyko tik valstybinį socializmą

modi*kuojančios ir tobulinančios reformos), o pabaigą – 2001 m., kai šalis įstojo į Pasaulinę

prekybos organizaciją, arba 2002 m., kai Kinijos komunistų partija pradėjo priiminėti į savo

gretas kapitalistus verslininkus (pastebėdamas, kad tai būtų tas pats, kaip nacistų sprendimas

atverti savo partiją žydams).

Nepavykusi per pirmąjį dešimtmetį, transformacija į liberalų demokratinį kapitalizmą gali

pavykti per antrąjį. Demokratizacija („spalvotosios revoliucijos“) ir rinkos reformos gali prasi-

dėti iš naujo. Tačiau tokių „antrosios reformų bangos“ rezultatai – tai jau atskira problema, kuri

straipsnyje nebuvo nagrinėta. Politinės ir ekonominės problemos, su kuriomis susidūrė „an-

trosios bangos“ reformatoriai, iš esmės skiriasi nuo tų, kurias sprendė komunizmo griovėjai.

Priežastinių veiksnių, kurių pakanka paaiškinti pirmojo pokomunistinio dešimtmečio rezultatų

skirtumus, gali nebepakakti, kai aiškinimo objektą nuo komunizmo žlugimo laikų skiria dvigu-

bai ilgesnis laiko tarpas.

Straipsnyje ieškota atsakymo į iškeltą klausimą nagrinėjant pokomunistinės transformacijos

pradinių sąlygų ir nueito kelio trajektorijų skirtumus. Formuluodamas ir pagrįsdamas pokomu-

nistinės transformacijos „dėsnius“, autorius naudojo tuos pačius kintamuosius, kuriuos jau buvo

išskyręs ir aptaręs monogra*joje „Kokia demokratija, koks kapitalizmas?“ (2008, 325–344), todėl

čia jie išsamiau neaptariami, o dėmesys sutelkiamas į jų operacionalizaciją (konkrečių reikšmių

priskyrimą atskiriems atvejams)308.

Pokomunistinės transformacijos orientacija („Orientacija“). Šis kintamasis apibrėžia ša-1.

lies politinės ir ekonominės kultūros pobūdį išėjimo iš komunizmo metu. Kintamojo

reikšmės: „0“ – kontinuacinė; „1“ – restauracinė (restitucinė); „2“ – mimetinė (imitaci-

nė); „3“ – inovacinė orientacija. Kiekviena jų atitinka tam tikrą pokomunistinės trans-

formacijos įteisinimo būdą. Įprastai konkrečios šalies politinėje ir ekonominėje kultū-

roje galima aptikti visas 4 orientacijas, bet kurios nors vienos iš jų raiška paprastai būna

308 Šio skyrelio užduočiai atlikti reikia naudoti duomenis faile SpartiPokomunistineTransformacija.dkKLA.csv, kurį galite parsisiųsti iš vadovėliui skirtos tinklavietės (www.vaidasmo.lt/KLA). Duomenis taip pat galima rasti ir Lietuvos HSM duomenų archyvo (LiDA) kataloge (archive.lidata.eu/webview). Skliausteliuose nurodomi kintamųjų pavadinimai šia-me faile.

317


stipriausia. Taigi šalies ekonominės ir politinės kultūros pobūdis suklasi*kuotas pagal

stipriausią orientaciją. Geriausi duomenys tokiai klasi*kacijai pagrįsti būtų buvę viešo-

sios nuomonės apklausos. Deja, daugelyje šalių tyrimui reikalingu metu jos dar nebuvo

vykdomos, o ten, kur jos buvo vykdomos, žmonių klausinėta kitokių dalykų. Todėl daž-

niausiai autoriui teko remtis netiesioginiais arba kokybiniais duomenimis.

Kontinuacinės orientacijos kriterijus – komunistinių arba ekskomunistinių politinių

jėgų pergalė pirmuose bent jau santykinai laisvuose rinkimuose. Ten, kur šis kriterijus

nebuvo pakankamas orientacijos tipui nustatyti (šalyse, kuriose tokių rinkimų nebuvo

arba ekskomunistai juos pralaimėjo), reikšmes atvejams teko priskirti remiantis atvejų

analize. Taigi aiškiausiais restauracinės (restitucinės) orientacijos atvejais buvo įvardytos

Baltijos šalys, kuriose išėjimas iš komunizmo įgijo valstybinės nepriklausomybės ir jos

žlugimo metu egzistavusios socialinės bei ekonominės santvarkos atkūrimo pavidalą. Su

šia orientacija paprastai sutapo ir konkuravo mimetinė (imitacinė), kai pokomunistinės

transformacijos tikslu buvo laikomas išsivysčiusių Vakarų šalių ekonominių, politinių

institucijų ir kultūros perėmimas. Vidurio Europos šalyse pastaroji orientacija dėl įvairių

priežasčių buvo stipresnė už restauracinę. Tarpukario Lenkijos restauracijos programa

buvo neįmanoma dėl geopolitinių pokyčių (J. Stalino vykdyto Lenkijos „perkėlimo“ į Va-

karus), tarpukario Vengrijos – dėl autoritarinio jos pobūdžio, o Čekoslovakijos – dėl kliū-

čių išlikti jungtinei čekų ir slovakų valstybei. Inovacinės orientacijos požymiais įvardyta

parama politiniams lyderiams ir reformoms, kuriomis buvo ieškoma „trečiojo“ ar „savojo“

kelio ekonomikoje ir politikoje, bei santykinis imunitetas hegemoniškam neoliberaliajam

ekonominiam diskursui. Europoje tokią orientaciją galima buvo pastebėti tik Slovėnijoje,

Azijoje ją galima buvo konstatuoti Kinijoje ir Vietname.309 Sėkmingą planinės adminis-

tracinės ekonominės sistemos transformaciją į racionalų antreprenerišką kapitalizmą Ki-

nijoje ir Vietname lėmė ne tiek „išmintinga“ komunistinės valdžios politika, o itin gyva

ir paplitusi visuomenėje „kapitalizmo dvasia“, kurios gyvybingumą ir jėgą galima sieti su

savita šių šalių civilizacine tradicija, savo amžiumi toli pranokstančia daugelio „naujosios

Europos“ šalių priklausomybės Vakarų civilizacijai stažą.

Ekonominės komunizmo transformacijos pobūdis („Ekonominė transformacija“). Šis 2.

kintamasis apibrėžia šalies komunistinės (planinės administracinės) ekonominės sistemos

transformacijos pobūdį per pirmąjį pokomunistinio perėjimo dešimtmetį. Kintamojo

reikšmės: „0“ – minimalios reformos; „1“ – šališkos (dalinės) reformos; „2“ – laipsniškos

reformos; „3“ – greitos radikalios reformos („šoko terapija“). Dar sovietinio komunizmo

žlugimo išvakarėse prasidėjusioje ir ligi šiol tebevykstančioje diskusijoje dėl optimalios

pokomunistinių ekonominių reformų strategijos, Z. Norkaus teigimu, daroma klaidinga

309 Šiais atvejais tik ekonominės kultūros srityje.

318


prielaida, kad buvo tik du ekonominės komunizmo transformacijos būdai: greitas ir ra-

dikalus („šoko terapija“) arba laipsniškas („žingsnis po žingsnio“). Tokios ekonominių

transformacijų klasi*kacijos yda yra perskirstomųjų vienokio ar kitokio rinkos reformų

būdo pasekmių ignoravimas. Šį trūkumą ir bandė ištaisyti autorius, išplėsdamas klasi*-

kacijos kategorijų skaičių. Jo manymu, be „šoko terapijos“ ir laipsniškų reformų galima

identi*kuoti dar du ekonominės komunizmo transformacijos būdus: minimalių ir šališkų

rinkos reformų.

Minimalių rinkos reformų būdas pasireiškė tose komunistinėse šalyse, kurios apsiribojo

privačios ekonominės veiklos legalizacija, tačiau siekė išsaugoti „komanduojančią vals-

tybės ranką“ ekonomikoje. Ryškiausi minimalaus rinkos reformų būdo atvejai – Balta-

rusija ir Uzbekistanas310. Šališkos (dalinės) rinkos reformos taip vadinamos, nes daliai tų

žmonių, kuriuos ji palietė („ankstyviesiems laimėtojams“), sukūrė galimybes pasisavinti

komunizmo laikais sukurtą ir valstybės valdytą visuomenės turtą. Dėl to iš perėjimo prie

rinkos ekonomikos laimėjo tik nedidelė gyventojų dalis, o dauguma nuskurdo. Ekonomi-

ka augti šiose šalyse pradėjo tik antrajame pokomunistiniame dešimtmetyje, o pirmasis

daugumai šių šalių gyventojų liko „prarastuoju dešimtmečiu“. Vykdant minimalias re-

formas, buvo išsaugotas sovietinių laikų gerbūvis, bet tik dėl to, kad didžioji visuomenės

turto dalis liko valstybės kontroliuojama. Pralaimėtojų buvo nedaug, bet nedaug buvo ir

laimėtojų. Vykdant ekonomikos reformas „šoko terapijos“ principu, taip pat vyko platus

nuosavybės perskirstymas, tačiau transformacinis nuosmukis truko palyginti trumpai ir

nuskurdino tik santykinę gyventojų mažumą. Neilgai trukus po rinkos reformų pradžios

prasidėjus ekonomikos augimui, jaunesnio amžiaus pralaimėtojai gavo galimybę „pradėti

viską iš naujo“. Vyresnio amžiaus pralaimėtojams buvo suteiktos plačios galimybės išeiti į

pensiją (Vanhuysse, 2006). Baigiantis pirmajam pokomunistinės transformacijos dešimtme-

čiui, dauguma šių šalių gyventojų (išimtimi laikytina Rusija, kurioje „šoko terapija“ patyrė

nesėkmę) jau gyveno geriau negu paskutiniaisiais komunizmo metais. Mažiausiai pralai-

mėtojų buvo iš komunizmo (valstybinio socializmo) į kapitalizmą pereinant laipsniškų

reformų būdu. Unikalūs yra Kinijos ir Vietnamo atvejai, kur dėl komunizmo transforma-

cijos į kapitalizmą laimėjo visi. Tiesa, nepaprastai išaugo ekonominė nelygybė, bet taip

atsitiko dėl to, kad vieni iš rinkos reformų išlošė daugiau, o kiti mažiau.

Norėdamas atskirti, kurios pokomunistinės šalys per pirmąjį pokomunistinės transfor-

macijos dešimtmetį vykdė minimalias, kurios – šališkas (dalines), o kurios – laipsniškas

arba „šoko terapijos“ rinkos reformas, autorius pasitelkė Europos rekonstrukcijos ir plėtros

banko (angl. European Bank for Reconstruction and Development, toliau – EBRD) kas-

310 Autoriaus nuomone, labiausiai tikėtina komunistinės ekonominės sistemos transformacijos minimalių reformų būdu baigmė – valstybinis kapitalizmas. O štai šališkos (dalinės) reformos turėjo vesti į politinį oligarchinį kapitalizmą (žr. toliau).

319


met skelbiamus rinkos reformų pažangos pokomunistinėse šalyse ekspertinius vertinimus

(www.ebrd.com/pages/research/publications/�agships/transition.shtml). Kasmet šios ins-

titucijos ekspertai pokomunistinėms šalims rašo pažymius, vertindami devynis rinkos re-

formų aspektus: 1) stambiųjų įmonių privatizaciją (ar didžioji dauguma stambiųjų įmonių

yra privačiose rankose); 2) smulkiųjų įmonių privatizaciją (ar visos smulkiosios įmonės

yra privačiose rankose); 3) valdymą ir įmonių restruktūravimą (ar griežta kreditavimo

ir subsidijų politika, ar neefektyviai dirbančioms įmonėms taikomos bankroto procedū-

ros); 4) kainų liberalizavimą (ar didžioji dauguma kainų yra nereguliuojamos valstybės);

5) užsienio prekybos ir atsiskaitymų sistemą (ar laisva užsienio prekyba, užsienio valiutų

konvertavimas ir tarptautinio kapitalo judėjimas); 6) konkurencijos politiką (ar skatina-

ma konkurencija, kovojama su monopolijų atsiradimu); 7) bankinės sistemos ir palūkanų

normų liberalizavimą (ar bankų veiklos reguliavimas atitinka pasaulinius standartus, ar jų

paslaugų rinka konkurencinga); 8) vertybinių popierių rinkos ir kitų nebankinių *nansi-

nių institucijų sistemos funkcionavimą (ar plačiai išplėtota tokių institucijų veikla, ar jų

reguliavimas atitinka pasaulinius standartus); 9) iššūkių gausą atskiruose rinkos sekto-

riuose (ar deramai veikia atskirų rinkos sektorių struktūros ir tų sektorių funkcionavimo

užtikrinimo institucijos). Minimalus pažymys, kurį šalis gali gauti už atitinkamos srities

reformas, yra „1“, o maksimalus – „4,33“ (arba „4+“). Maksimalus pažymys reiškia, kad

nustatyto kriterijaus atžvilgiu situacija šalyje nesiskiria nuo tos, kuri būdinga išsivysčiu-

sioms industrinėms arba „senosioms“ rinkos ekonomikos šalims, t. y. kad rinkos reformos

pasiekė „lubas“.

Taigi šalių, kuriose pirmasis pokomunistinės transformacijos dešimtmetis baigėsi 1999

m., pasiekimai (ne mažesnių kaip trejetas įvertinimų EBRD skalėse skaičius) buvo tokie:

Bulgarija – „5“, Čekija – „8“, Lenkija – „8“, Rumunija – „3“, Slovakija – „6“, Vengrija – „9“.

Buvusių SSRS ir Jugoslavijos respublikų, kuriose pirmasis transformacijų dešimtmetis bai-

gėsi 2001 m., rezultatai buvo tokie: Armėnija – „4“, Azerbaidžanas – „3“, Baltarusija – „0“,

Estija – „9“, Gruzija – „4“, Kazachstanas – „4“, Kirgizija – „4“, Kroatija – „5“, Latvija – „6“,

Lietuva – „7“, Moldova – „4“, Mongolija – „3“, Serbija – „2“, Slovėnija – „6“, Tadžikista-

nas – „3“, Turkmėnija – „0“, Ukraina – „4“, Uzbekistanas – „1“. Albanija, kurioje pirmasis

pokomunistinis dešimtmetis baigėsi 2000 m., tais metais mažiausiai trejetui buvo refor-

mavusi 4 sritis. Matome, kad pokomunistinių šalių, kurios po pirmojo ekonomikos refor-

mų dešimtmečio būtų gavusios devynis ketvertus su pliusu, nebuvo nė vienos (beje, tokių

nebuvo ir pasibaigus antrajam dešimtmečiui).

Pirmiausia autorius suskirstė šalis į tokias grupes: šalis, kurios po pirmojo ekonominių

reformų dešimtmečio negavo bent trijų trejetukų, priskyrė prie vykdžiusių minimalias

rinkos reformas (Baltarusijos, Turkmėnistano ir Uzbekistano atvejus), o šalis, kurios gavo

320


ne mažiau kaip trejetą už rinkos reformas ne mažiau kaip trijose, bet ne daugiau kaip

penkiose srityse, priskyrė vykdžiusioms šališkas (dalines) reformas. 150. Kaip ypatingą

atvejį Z. Norkus išskyrė Rusiją, kuri 2001 m. turėjo tik tris didesnius už trejetą pažymius.

Taigi, ją lyg ir turėtume laikyti vos ne minimalių rinkos reformų šalimi. Tačiau dar 1997

m. (garsiosios Rusijos krizės išvakarėse) ji didesnių už „3 „pažymių turėjo net penkis. At-

sižvelgdamas į gana platų ekspertų konsensusą, 1992–1995 m. Rusiją laikančių „šoko tera-

pijos“ poligonu, autorius priskiria ją prie vykdžiusių „šoko terapiją“ šalių. Taigi, keblumas

sprendžiamas, konstatuojant, kad „šoko terapija“ ne visur buvo sėkminga. Šalys, kuriose

racionalaus antrepreneriško kapitalizmo kūrimo darbas vyko sėkmingai, nuosekliai kaupė

EBRD balus ir po dešimties metų turėjo bent šešis trejetukus. Šalys, kur jis nesisekė, šio

„cenzo“ taip ir neįveikė: arba todėl, kad nebesugebėjo tų balų kaupti, arba dėl to, kad jau

sukauptus balus vėliau prarado (gal kaip tik dėl mėginimo juos sukaupti „spartuoliško

darbo“ būdu).

Be to, autorius pripažino, kad EBRD duomenys nepakankami, kad būtų galima ne tik

identi*kuoti ypatingus atvejus, bet ir nustatyti slenksčius, kurie leistų atskirti laipsniškas

reformas vykdžiusias šalis nuo tų, kuriose jos buvo vykdomos „šoko terapijos“ principu311.

Jis argumentavo, kad taip yra visų pirma dėl to, kad ne vien tik EBRD ekspertai dalines

(šališkas) ir laipsniškas reformas laiko tapačiomis. Skirtumus autorius išryškino, pasigili-

nęs, kaip vyko perėjimas iš komunizmo „sėkmingose“ šalyse, t. y. tose, kuriose raciona-

laus antrepreneriško kapitalizmo pagrindai buvo pakloti jau po pirmojo pokomunistinės

transformacijos dešimtmečio (Norkus, 2008, 360–378).

Politinės komunizmo transformacijos pobūdis („Politinė transformacija“). Tai kintamasis, 3.

apibrėžiantis politinės komunizmo sistemos transformacijos būdus. Šio kintamojo reikš-

mės: 0 – konservatyvus transformacijos būdas; 1 – reformos „iš viršaus“; 2 – revoliucija „iš

apačios“; 3 – „refoliucija“. Šio kintamojo reikšmę yra „0“ tų šalių, kuriose iš komunizmo

buvo išeita autoritarinio politinio režimo sąlygomis. Taip buvo Kinijoje ir Vietname – ša-

lyse, kurių autoritarinės vyriausybės neišsižadėjo marksistinės-lenininės ideologijos, bet

vykdė laipsniškas rinkos reformas, priimdamos „progresyvias“ visuomenės iniciatyvas „iš

apačios“, ir transformavosi į liberalias nedemokratijas (plg. Zakaria, 2003). Jos nesuteikė

savo pavaldiniams politinių teisių, bet gerbė turtingosios jų dalies pilietines (visų pirma,

turtines) teises. Panašiai Uzbekistane ir Turkmėnistane autoritarinės vyriausybės, nors ir

išsižadėjo marksizmo-leninizmo, bet vykdė tik minimalias rinkos reformas ir netapo libe-

raliomis nedemokratijomis. Ir vienu, ir kitu atveju autorius minėtas šalis priskyrė prie tų,

311 Autorius nurodė du (didelius) EBRD indeksų trūkumus: 1) juose neatspindima reformų Kinijoje ir Vietname eiga, 2) indeksai sukonstruoti taip, kad šalys, vykdžiusios EBRD rekomenduotą „šoko terapiją“, gautų aukštesnius įvertinimus. Abu trūkumus jis aiškino neoliberalizmo ideologijos įtaka. Be to, jis išskyrė dar vieną (ne tokį rimtą) indeksų trūkumą – juose nėra informacijos apie Rytų Vokietijos, kurioje „šoko terapija“ buvo taikoma radikaliausia forma, pokomunistinės transformacijos vertinimus.

321


kurių komunistinės politinės sistemos transformacija vyko konservatyviuoju būdu312.

Analizuodamas komunistinių šalių politinių sistemų trajektorijas, kurios vedė demokra-

tijos linkme, Z. Norkus įvardijo tris demokratinio perėjimo, kurį užbaigia pirmieji laisvi

ir konkurenciniai rinkimai bei tokiais rinkimais įteisintos vyriausybės sudarymas, būdus:

reformas „iš viršaus“, revoliuciją „iš apačios“ ir tarpinį tarp reformų ir revoliucijos de-

mokratizacijos kelią, kuris literatūroje vadinamas JAV žurnalisto Timothy Gartono Asho

pasiūlytu terminu „refoliucija“ (1989). Anot Z. Norkaus, reformų „iš viršaus“ būdu de-

mokratizacija vyko Bulgarijoje, Kroatijoje, Rumunijoje, Rusijoje, Ukrainoje, Moldovoje,

Mongolijoje, Ukrainoje ir Baltarusijoje (kur ją nutraukė Aleksandro Lukašenkos išrinki-

mas prezidentu), revoliuciniu būdu ji vyko Albanijoje, Armėnijoje, Azerbaidžane, Gru-

zijoje, Tadžikistane, Rytų Vokietijoje ir Čekoslovakijoje, o taip pat Estijoje ir Latvijoje313,

o „refoliucijos“ būdu demokratizacija vyko Lietuvoje, Lenkijoje, Vengrijoje ir Slovėnijoje

(Norkus, 2008, 432–437)314.

Pokomunistinės transformacijos baigmėms apibrėžti Z. Norkus išskyrė penkis dvireikšmius315

kintamuosius, bet užduotyse naudosime tik tris iš jų – tuos, kuriuos autorius nuosekliai apibūdi-

no straipsnyje.

Racionalus antrepreneriškas kapitalizmas („Antrepreneriškas kapitalizmas“). Racionaliu 1.

antreprenerišku kapitalizmu (kintamojo reikšmė „1“) autorius įvardijo atvirą, laisvą ir to-

dėl konkurencingą rinkos sistemą, kurioje verslininkai veikia be reikšmingos vyriausybės

pagalbos lengvatiniais kreditais ar subsidijomis, t. y. bankrutuoja, jeigu gaminamos pro-

dukcijos gamybos kaštai pasirodo esą didesni už jos rinkos kainą, kurią nustato daugiau

ar mažiau laisva konkurencija. Šioje sistemoje daugumos įmonių savininkai yra privatūs

asmenys, o ne valstybė, kuri apriboja savo funkcijas koreguodama bendrąsias rinkos ne-

sėkmes. Varomoji tokios ekonomikos jėga yra daugelio tarpusavyje konkuruojančių an-

treprenerių veikla, orientuota į pelną maksimizuojančių gamybos veiksnių kombinacijų

bei technologinių inovacijų paieškas, o ne į kovą dėl politinės valdžios (tai būtų politinė

antreprenerystė) ar į palankiais valstybės valdžios sprendimais (monopolinėmis teisėmis,

lengvatomis ir pan.) sukuriamos rentos paieškas (tai būtų politinis oligarchinis kapitaliz-

mas). Neradęs geresnės alternatyvos atskirti, kurios pokomunistinės šalys sparčiai (per

pirmąjį pokomunistinės transformacijos dešimtmetį) sukūrė racionalų antreprenerišką

312 Be to, konservatyvioji politinė komunizmo transformacija dar pasireiškė Kazachstane, Kirgizijoje ir Serbijoje.313 Šiose Baltijos šalyse komunistų partija buvo uždrausta po 1991 m. rugpjūčio pučo, rusakalbė jos nomenklatūros dalis

prarado pilietybės teises, o vietinė tautinė buvo de facto liustruota.314 Čia demokratinio režimo pamatus paklojo tiesiogiai išreikštas arba tylus ekskomunistinio ir antiekskomunistinio elito

paktas: mainais už lojalumą naujam režimui komunistinis elitas galėjo privatizuoti didelę dalį buvusios valstybinės nuosavybės, o liustracija apsiribojo „atpirkimo ožiais“ – buvusiais slaptųjų tarnybų darbuotojais (perėjimo būdų sąvo-kos ir išsamus joms atstovaujančių atvejų aptarimas – Norkus, 2008, 432–437).

315 Priminsime, kad vadovėlio rašymo periodu TOSMANA programa iš esmės buvo galima atlikti tik dvireikšmių baigmės kintamųjų analizę.

322


kapitalizmą, o kurios – ne, autorius pasitelkė jau aptartus EBRD rodiklius316. Slenkstine

reikšme tapo ne mažiau kaip šešių trejetukų rodiklis, t. y. šalis įvardyta kaip sukūrusi raci-

onalų antreprenerišką kapitalizmą, jei ne mažiau kaip šešiose srityse jos rinkos reformos

EBRD ekspertų įvertintos ne mažiau kaip trejetu317.

Liberalioji demokratija („Liberali demokratija“). Liberalia demokratija (kintamojo reikš-2.

mė „1“) autorius įvardijo politinį režimą, kuriam esant aukščiausi valdžios pareigūnai

renkami laisvuose sąžininguose konkurencinguose rinkimuose ir yra gerbiamos piliečių

pilietinės, politinės ir kitos teisės, įtvirtintos šalies konstitucijoje. Jeigu tos teisės pažeidi-

nėjamos, demokratija yra ne liberali, o tik rinkiminė. Rinkimai, kaip žinoma, vyksta kas 4

ar 5 metus, ir apie jų kokybę galima spręsti pagal vietinių ir tarptautinių stebėtojų ataskai-

tas bei pagal pralaimėjusios pusės vertinimus. Jeigu pralaimėjusieji neturi didelių ir esmi-

nių skundų dėl rinkimų laisvumo ir sąžiningumo, jie tokie ir buvo. Didesnių problemų

kilo nustatant konstitucinių teisių būklę, kurių stebėseną atlieka įvairios organizacijos.

Jis atmetė bene garsiausią tokio pobūdžio organizacijos „Freedom House“ sudarinėja-

mą indeksą (www.freedomhouse.org), nes nemažai tyrėjų jį vertina kritiškai ir atkreipia

dėmesį į vertinimų priklausomybę nuo vertinamos šalies santykių su JAV (pavyzdžiui,

Munck, 2009). Pirmenybę Z. Norkus suteikė jau ne kartą minėtam mažiau savo ideolo-

giniu angažuotumu išgarsėjusiam JAV įsikūrusio Sisteminės taikos tyrimų centro (angl.

Center for Systemic Peace) projekto „Polity IV“ rėmuose sudarinėjamam politinės bendruo-

menės indeksui (angl. Polity Score) (www.systemicpeace.org/polity/polity4.htm)318. Autorius

pasikliovė indekso kūrėjų nurodymu demokratijomis laikytis šalis, kurių vertinimai ne ma-

žesni kaip +6. Būtent tokia slenkstinė reikšmė buvo nustatyta, skirstant pokomunistines šalis

po jų pirmojo pokomunistinės transformacijos dešimtmečio į liberalias demokratijas ir ne.

Liberalus demokratinis kapitalizmas („Liberalus demokratinis kapitalizmas“). Liberalaus 3.

demokratinio kapitalizmo šalių aibei (kintamojo reikšmė „1“) priskirtos pokomunistinės

šalys, kurios antrąjį pokomunistinį dešimtmetį pasitiko, būdamos ir racionalaus antrepre-

neriško kapitalizmo, ir liberalios demokratijos šalys.

316 Tai gali pasirodyti „bloga praktika“, nes kai priklausomo ir nepriklausomo kintamojo rodikliai yra tie patys, ryšys tarp priklausomo ir nepriklausomojo kintamojo yra automatiškas, bet tik tariamas (angl. spurious). Tačiau nustatant, kokiu būdu buvo vykdytos reformos, EBRD ekspertų vertinimai nėra vienintelis kriterijus. Nors šoko terapijos ir dalinių ekonominių reformų sėkmė reiškia racionalaus antrepreneriško kapitalizmo sukūrimą, ne visur jos buvo sėkmingos (pavyzdžiui, Rusijoje), o laipsniškos reformos nuo šoko terapijos negali būti atskirtos be gelminės kokybinės pavie-nių atvejų analizės. Taigi, ryšys tarp ekonominių reformų būdo ir jų baigmės nėra automatiškas. Apskritai kalbant, ir minimaliomis arba šališkomis reformomis prasidėjusi komunistinės ekonominės sistemos transformacija gali baigtis racionalaus antrepreneriško kapitalizmo sukūrimu, bet tik po 20, 30 ar daugiau metų. Šoko terapijos arba laipsniškų reformų atveju racionalaus kapitalizmo sukūrimo jau per pirmą dešimtmetį tikimybė didžiausia, bet sėkmė nėra ga-rantuota.

317 Autoriaus orientyras nustatant tokias slenkstines reikšmes buvo šalių, kurios po kelerių metų (2004 m.) buvo priimtos į ES, rodikliai po pirmojo ekonominių reformų dešimtmečio (tikslus laikotarpių įvardijimas jau buvo aptartas pirmiau). Autoriaus nuomone, sunkiai tikėtina, jog ES – racionalaus antrepreneriško kapitalizmo šalių klubo – narėmis galėjo tapti šalys, neįvykdžiusios pakankamų tam reformų.

318 Primename, kad šiame indekse demokratijos būklė vertinama 21 balo skalėje, kurios kraštiniai taškai yra +10 ir -10, o tai leidžia gana diferencijuotai vertinti demokratijos būklę ir jos pokyčius.

323


Šalis OrientacijaEkonominė

transformacijaPolitinė trans-formacija

Antrepre-neriškas

kapitalizmas

Liberali demokratija

Liberalus demokratinis kapitalizmas

Albanija 0 1 2 0 0 0Armėnija 0 1 2 0 0 0Azerbaidžanas 0 1 2 0 0 0Baltarusija 0 0 1 0 0 0Bulgarija 0 1 1 0 0 1Kinija 3 2 0 1 0 0Kroatija 2 1 1 0 0 0Čekija 2 3 2 1 1 1Rytų Vokietija 2 3 2 1 1 1Estija 1 3 2 1 1 1Gruzija 0 1 2 0 0 0Vengrija 2 2 3 1 1 1Kazachstanas 0 1 0 0 0 0Kirgizija 0 1 0 0 0 0Latvija 1 3 2 1 1 1Lietuva 1 3 3 1 1 1Moldova 0 1 1 0 0 1Mongolija 0 1 1 0 0 1Lenkija 2 3 3 1 1 1Rumunija 0 1 1 0 0 1Rusija 2 3 1 0 0 0Serbija 1 0 0 0 0 0Slovakija 2 2 2 1 1 1Slovėnija 3 2 3 1 1 1Tadžikistanas 0 0 2 0 0 0Turkmėnistanas 0 0 0 0 0 0Ukraina 0 1 1 0 0 1Uzbekistanas 0 0 0 0 0 0Vietnamas 3 2 0 1 1 0

5.15 lentelė. Duomenys apie postkomunistinių transformacijų pobūdį pirmajame reformų dešimtmetyje.

Užduotys

Naudodami failą 1. SpartiPokomunistineTransformacija.dkKLA.csv“, kaip priklausomą kinta-

mąjį pasirinkę „liberalų demokratinį kapitalizmą“, programa TOSMANA sudarykite KLA

priežastinių sąlygų kon*gūracijų lentelę319 ir ją ištirkite. Ar yra prieštaringų priežastinių

sąlygų kon*gūracijų?

Programa TOSMANA atlikite tik stebėtų atvejų teigiamų ir neigiamų baigmių priežastinių 2.

sąlygų kon*gūracijų lentelės minimizaciją.



319 Vietoje jau įprasto „KLA tiesos lentelės“ termino naudojame sąvoką „KLA priežastinių sąlygų kon*gūracijų lentelė“, nes kintamųjų reikšmės daugiareikšmių kintamųjų KLA nėra teiginių tiesos reikšmių daugiareikšmėje logikoje (taigi, ir ten naudojamų tiesos lentelių) analogai.

324



Jeigu atliekant 3 operaciją programa buvo pasiūliusi pasirinkti tarp alternatyvių pirminių 4.

implikantų, pakartokite priežastinių sąlygų kon*gūracijų lentelės minimizaciją pasirink-

dami skirtingus alternatyvius pirminius implikantus. Palyginkite visų gautų teigiamų ir

neigiamų baigmių glaustųjų sprendinių supaprastinančias prielaidas. Kuris iš jų remiasi

mažiausiu prieštaringų prielaidų skaičiumi320?

Jeigu skirtingos glaustųjų sprendinių formulės formaliu požiūriu nesiskiria (jų teigiamų ir 5.

neigiamų baigmių supaprastinančios prielaidos neprieštaringos arba vienodai prieštarin-

gos), pamėginkite pagrįsti vienos iš jų pasirinkimą dalykiniu požiūriu.

Ar kuri nors iš trijų sąlygų (arba jos nebuvimas) gali būti pripažinta kaip pakankama, būti-6.

na arba būtina ir pakankama sparčios sėkmingos (arba nesėkmingos) komunistinės siste-

mos transformacijos į liberalų demokratinį kapitalizmą sąlyga?

Pakartokite 1–6 operacijas, priklausomu kintamuoju pasirinkę „antreprenerišką kapitaliz-7.

mą“ ir „liberalią demokratiją“.

5.3.2. Giedriaus Žvaliausko ir Vaido Morkevičiaus Lietuvos politinių partijų vidinės demokrati-jos veiksnių analizė

Politinių partijų egzistavimo atstovaujamoje demokratijoje prasmė yra atstovauti piliečių inte-

resams valdžios institucijose. Šis principas yra ne tik teorinis loginis politikos mokslo postulatas,

bet ir praktikoje realiai įgyvendinama demokratinės valstybės funkcionavimo aksioma sine qua

non. Tiesiog užtenka paminėti, kad Vokietijoje partijų vaidmens svarba demokratijai yra apibrėžta

netgi konstitucijoje. Lietuvos atveju partijoms nėra suteiktas išskirtinis aukščiausiu teisiniu lygiu

įtvirtintas statusas, bet vis dėlto jos laikomos išskirtinėmis organizacijomis (skirtingai nei kitos

organizacijos, partijos turi savo veiklą reglamentuojančių specialių įstatymų). Taigi politinės parti-

jos iš esmės yra tarpinės organizacijos tarp pilietinės visuomenės ir valstybės ir atlieka jungiamąją

funkciją (Lawson, 1980; Römmele ir kt., 2005). Kita vertus, partijų organizacinėje struktūroje atsi-

spindi ir bendrasis visuomenės politinio gyvenimo modelis: mažiau demokratiškose šalyse – par-

tijos esti mažiau demokratiškos ir atvirkščiai.

Paaiškinimai, kodėl taip yra Vakarų visuomenėse, dažniausiai formuluojami juos susiejant su

dviem veiksniais: interesų grupių raiškos stiprėjimu praėjusio amžiaus pradžioje ir bendra visuo-

menės emancipacija praėjusio amžiaus septintajame dešimtmetyje, kurią paskatino materialinė

gerovė ir išsilavinimo augimas (pavyzdžiui, Young ir Cross, 2002). Abiem atvejais galime sakyti,

kad pagrindinis veiksnys, skatinęs Vakarų partijas demokratizuotis, buvo visuomenių liberalėji-

320 Primename, kad kuo mažiau prieštaravimų, tuo sprendinys geresnis.

325


mas (arba emancipacija) ir prasidėjusi kova už savo teises pareikšti nuomonę, būti išklausytiems

ir lemti svarbių sprendimų baigtį. Pirmiausia ta kova buvo organizacinio lygmens. Ir tai turbūt

natūralu, nes praėjusio amžiaus pradžioje atskiri žmonės nebuvo galinga jėga, galėjusi priversti

elitą (ir politinio elito „frakcijų“ sambūrius – kadrines partijas) atsižvelgti į jų reikalavimus. Tik

organizuodamiesi į grupes (dažniausiai į darbininkų ir žemdirbių organizacijas) jie galėjo paveikti

valdžioje esančių žmonių požiūrį ir elgseną. Panašiai ir praėjusio amžiaus septintajame dešimtme-

tyje emancipacija išplito daugelyje visuomenės grupių, kurių dauguma iki tol buvo pakraščiuose.

Šiems žmonėms pradėjus lemti rinkimų baigtį (tą signalizavo žaliųjų partijų dalinė sėkmė rinki-

muose) ir partijoms pajutus pavojų naujų narių pritraukimo bei atsinaujinimo (taip pat ir pačių

partinių organizacijų tęstinumo užtikrinimo) procese (tą rodė vis mažėjantis žmonių noras jungtis

į tradicines partijas), tradicinės partijos turėjo imtis „atsakomųjų“ veiksmų. Joms galutinai teko

susitaikyti su tuo, kad demokratinėje visuomenėje turės ir savo viduje tvarkytis demokratiškai.

Visgi partijų organizacinės struktūros tyrimai yra gana retas reiškinys net Vakarų akademinia-

me diskurse. Tiesa, vandenis šiame darbų bare kažkiek sujudino provokuojantis ir intriguojantis

1995 m. Richardo S. Katzo ir Peterio Mairo straipsnis „Partijų politikos“ žurnale, kuriame autoriai

plataus empirinio tyrimo medžiagą apibendrino iškeldami partinės sistemos kartelizacijos tezę

(Katz ir Mair, 1995). R. Katzo ir P. Mairo nuomone, Vakarų Europos šalyse susiformavusi kartelio

tipo partinė sistema (ir tokioje partinėje sistemoje prisitaikiusios veikti partijos) kėlė tam tikrą

susirūpinimą dėl demokratijos raidos kokybės. Jei idealiajame masinės partijos modelyje partija

buvo tarpininkas tarp visuomenės ir valstybės, agreguojantis ir artikuliuojantis panašius (ir tam

tikrą ideologiją atitinkančius) žmonių interesus, kartelio tipo partinėje sistemoje partijos suaugo

su valstybe ir sąmoningai ar nesąmoningai „atsisakė“ vykdyti („nustūmė į šalį kaip nereikalingą“)

visuomenės interesų raiškos funkciją. Taigi visuomenės nusivylimas tradicine („partine“) politika

bei socialinių judėjimų ir protesto politikos paplitimas bent iš dalies yra ir partijų „suaugimo su

valstybe“ išdava. Demokratiškai nusiteikę piliečiai (ir partijų nariai) nebenori būti valdomi „mažai

besikeičiančio politikų būrelio“. Šiuo atveju verta prisiminti ir tai, kad kairiųjų partijų susikūrimas

reiškė didelės žmonių dalies įpilietinimą praėjusio amžiaus pradžioje. Todėl apibendrintai galima

teigti, kad partinės demokratijos raida ir vidinė partinio gyvenimo dinamika iš dalies žengė koja

kojon su bendruoju visuomenės demokratėjimo procesu321. Akivaizdu, kad partijų vidinės demo-

kratijos nagrinėjimas turėtų būti svarbi tyrimų sritis politikos moksluose.

Lietuvoje bene išsamiausią pagrindinių partijų organizacijų tyrimą atliko Giedrius Žvaliauskas

(2007). Buvo sudaryta plati ir išsami partijų vidinės demokratijos rodiklių schema, o suformuotas

partijų demokratiškumo indeksas leido įvertinti pagrindinių Lietuvos partijų vidinės demokratijos

dinamiką po nepriklausomybės atstatymo 1990 m. Tiesa, tyrimas buvo sukoncentruotas į partijų

demokratiškumo analizę ir visiškai nenagrinėjo to demokratiškumo veiksnių, t. y. klausimo, kodėl

vienos Lietuvos partijos pasirenka daugiau ar mažiau demokratišką saviorganizacijos modelį, o

321 Apie Kanados partijų demokratėjimo procesą, kuris buvo susijęs su bendra šalies demokratizacija, rašė jau minėti L. Youngas ir W. Crossas (2002)

326


kitos lieka (arba tampa) partijos viršūnių (lyderių) raiškos platforma. Taigi gana natūraliai vie-

nam iš vadovėlio autorių kilo idėja praplėsti kolegos tyrimą ir išsiaiškinti Lietuvos partijų vidinio

demokratiškumo veiksnius, o tam bene geriausiai tinkama metodika pasirodė besanti KLA, nes

nagrinėjamų atvejų yra santykinai nedaug (8) ir siekiama nustatyti egzistuojančios vidinio partinio

gyvenimo taisyklių įvairovės priežastis322.

G. Žvaliauskas monogra*joje sukonstravo iš 26 komponentų sudarytą partijų demokratiškumo

indeksą323, kurio komponentai pateikti 5.17 lentelėje.

1. Stojimo į partiją bei partinės drausmės procedūrų

demokratiškumas

1.1. Stojimo į partiją procedūra

1.2. Nuobaudų skyrimas

1.3. Apeliacijos teikimas

2. Partijos pagrindinių dokumentų tvirtinimo proce-

dūrų demokratiškumas

2.1. Partijos statuto (įstatų) tvirtinimas

2.2. Partijos bendrosios programos tvirtinimas

3. Partijos institucijų formavimo procedūrų demokra-

tiškumas

3.1. Skyriaus pirmininko rinkimai

3.2. Suvažiavimo delegatų mandatų skirstymas

3.3. Tarybos narių mandatų skirstymas

3.4. Partijos pirmininko rinkimai

3.5. Vykdomosios institucijos narių mandatų skirstymas

3.6. Etikos komisijos narių rinkimai

3.7. Revizijos komisijos narių rinkimai

4. Tarybos veiklos priežiūros procedūrų demokratiš-

kumas

4.1. Tarybos atskaitomybė

4.2.Tarybos sprendimų atšaukimas

5. Partijos pirmininko veiklos priežiūros procedūrų

demokratiškumas

5.1. Partijos pirmininko atskaitomybė

5.2. Partijos pirmininko sprendimų atšaukimas

5.3. Partijos pirmininko įgaliojimų atšaukimas

6. Vykdomosios institucijos veiklos priežiūros proce-

dūrų demokratiškumas

6.1. Vykdomosios institucijos atskaitomybė

6.2. Vykdomosios institucijos sprendimų atšaukimas

6.3. Vykdomosios institucijos narių įgaliojimų atšaukimas

7. Parlamento frakcijos veiklos priežiūros procedūrų

demokratiškumas

7.1. Parlamento frakcijos politikos derinimas

7.2. Parlamento frakcijos atskaitomybė

7.3. Nuobaudų parlamentarams skyrimas

8. Partijos atstovų Vyriausybėje veiklos priežiūros

procedūrų demokratiškumas

8.1. Partijos atstovų Vyriausybėje politikos derinimas

8.2. Vyriausybės narių atskaitomybė

8.3. Nuobaudų Vyriausybės nariams skyrimas

5.16 lentelė. Partijų demokratiškumo indekso komponentai (šaltinis: Žvaliauskas, 2007).

Konkrečios partijos demokratiškumo indekso reikšmė skaičiuojama sudedant visus balus pagal

visus partijų vidinės organizacijos demokratiškumo aspektus (DI = 1.1 + ... + 8.3). Taigi jame su-

322 Juk socialinio pasaulio įvairovės priežasčių aiškinimas yra pagrindinis lyginamosios analizės tikslas (Ragin, 1994, 105–130).

323 Autorius juos papildomai suskirstė į tam tikras santykinai atskiras grupes, kurios atspindi skirtingus partijų vidinės organizacijos demokratiškumo aspektus.

327


muojami visi demokratiškumo aspektai, o kiekvienas aspektas turi savo reikšmių aibę, atspindinčią

to aspekto rodiklių reikšmių sumą (pavyzdžiui, DI1 = 1.1 + 1.2 + 1.3; DI

2 = 2.1 + 2.2 ir t. t.). Savo

ruožtu kiekvienas rodiklis turi savo atskirą reikšmių aibę, priklausančią nuo jo pobūdžio (kiekvie-

no rodiklio reikšmių aibė ir kodavimas – Žvaliauskas, 2007). Nesigilinant į indekso skaičiavimo

išsamią informaciją, pateiktą minimoje monogra*joje, reikia pasakyti, kad bendrojo demokratiš-

kumo indekso reikšmių aibė yra nuo 0 (partija pagal visus aspektus ir rodiklius nedemokratiška)

iki 26 (partija demokratiška pagal visus aspektus ir rodiklius). Taigi teorinė vidurinė reikšmė, kurią

perkopęs partijų demokratiškumo indeksas signalizuoja, kad nagrinėjama partija yra daugiau de-

mokratiška nei nedemokratiška pagal daugelį aspektų, yra 13. Būtent tokia slenkstinė priklausomo

kintamojo reikšmė buvo nustatyta jį sudvireikšminant.

G. Žvaliauskas tyrime įvertino kiekvienos iš pagrindinių partijų bendrojo demokratiškumo

indekso (taip pat atskirų jo aspektų) kitimą nuo 1990 m. Šioje užduotyje pasinaudosime tik infor-

macija apie situaciją partijose vėliausiu autoriaus nagrinėtu laikotarpiu – 2007 m. pirmoje pusėje.

Tad į indeksą pateko tik įtakingiausios tuo metu egzistavusios partijos, kurių vidinės organizacijos

demokratiškumo indekso reikšmės 2007 m. pradžioje pateiktos 5.18 lentelėje.

Partija Demokratiškumo indeksasDP 12,60LiCS 11,56LKD 16,00LSDP 16,64LVLS 11,13NS 10,12TS 13,68TT 12,11

5.17 lentelė. Svarbiausių Lietuvos partijų demokratiškumo indekso reikšmės 2007 m. (G. Žvaliausko skaičiavimai; autoriai dėkoja už galimybę jais naudotis).

Toliau trumpai pristatysime partijų vidinės demokratijos sąlygų veiksnius, kurie buvo atrinkti

kaip potencialiai galintys lemti partijų demokratiškumą. Visų pirma tai ideologinės orientacijos

veiksnys. Kaip žinia, Vakarų šalių kairiosiose partijose nuo pat jų atsiradimo egzistuoja daugiau

vidinės demokratijos (pavyzdžiui, Enyedi ir Linek, 2008). Be to, išplitę žaliųjų partijų sąjūdžiai

iškėlė dar radikalesnes demokratiškumo (dalyvaujamosios demokratijos) idėjas. Galima sakyti,

kad kairiosios partijos demokratizavo Vakarų šalių visuomenes ir kartu pačios buvo demokratiš-

ko tvarkymosi pavyzdys. O dešiniosios partijos buvo ir, kaip dažnai teigiama, tebėra orientuotos

į lyderius. Be to, jų pagrindinis rinkiminės sėkmės rodiklis visuomet buvo geras ir „patrauklus“

lyderis.

Kiti veiksniai yra susiję su partinių organizacijų išplėtojimu. Didelės partijos, turinčios pla-

čią organizaciją ir daugelį stiprių ir įtakingų lyderių, greičiausiai turėtų susikurti demokratiškas

veiklos taisykles, kad valdžia nebūtų „uzurpuojama partijos centrinės viršūnės“. Jei partijos ma-

328


žos, jų organizacijos menkai išplėtotos ir yra aiškus ir santykinai populiarus lyderis, tikėtina, kad

demokratinės žaidimo taisyklės bus minimalios, o viskas koncentruosis lyderio ir jį palaikančios

komandos rankose.

Galų gale partijų vidiniam demokratiškumui gali būti svarbus ir jų santykio su valdžia aspek-

tas. Teigiama, kad partijos, turinčios atstovų vyriausybėje, skiria gerokai mažiau dėmesio vidinei

demokratijai ir procedūrų plėtotei, o vyriausybei nepriklausančios partijos turi laiko „užsiimti vi-

diniais procedūriniais žaidimais“, nes turi daugiau „laisvo laiko“ nei būdamos valdžioje. Svarbu ir

tai, kad vyriausybinės partijos turi aiškius lyderius, užimančius svarbiausius (galimus) postus val-

džioje, ir todėl vidinė demokratija, susijusi su opozicijos buvimu, iš tikrųjų nėra pageidaujama.

Taigi autoriai išskyrė šešis partijų vidinei demokratijai galinčius turėti įtakos veiksnius

(kintamuosius)324.

Partinė ideologija („Kairioji ideologija“). Tai dvireikšmis kintamasis: jei partija savo narių 1.

ir visuomenės vertinimu priskiriama kairiajai ideologijai – ji kairioji (1), kitais atvejais

partija nėra kairioji (0).

Partijos narių skaičius 2007 m. („Narių kiekis“).2.

Savivaldoje turimų mandatų skaičius ir procentas („Mandatų savivaldoje kiekis (%)“). 3.

Partijos mandatų skaičius, gautas per 2007 m. savivaldos rinkimus, ir procentas nuo visų

(1 550) mandatų savivaldoje.

Merų skaičius savivaldoje („Merų savivaldoje kiekis (%)“). Partijai atstovaujančių merų 4.

skaičius po 2007 m. savivaldos rinkimų ir procentas nuo visų (60) merų savivaldoje.

Aiškaus lyderio partijoje buvimas („Aiškus lyderis“), Šis kintamasis turi tris reikšmes: jei 5.

paskutiniuose partijos pirmininko rinkimuose buvo vienas kandidatas – partijos lyderis

yra aiškus (2), jei buvo keli kandidatai, bet vis tiek dominavo vienas iš jų (buvo suor-

ganizuota demokratinių rinkimų imitacija) – partijos lyderis yra daugmaž aiškus (1), o

jei paskutiniuose partijos vadovo rinkimuose buvo keli alternatyvūs kandidatai – partijos

lyderis neaiškus (0).

Partijos dalyvavimas centrinės valdžios aparate („Pozicijoje“). Tai dvireikšmis kintamasis: 6.

jei partijos atstovai įeina į vyriausybę – ji pozicijoje (1), jei partija atstovų vyriausybėje

neturi – ji opozicinė (0).

Kaip minėta, priklausomas kintamasis yra demokratiškumo indeksas 2007 m. pradžioje

(„Demokratiškumas“), o visų kintamųjų reikšmės pateiktos 5.19 lentelėje.

324 Šio skyrelio užduočiai atlikti reikia naudoti duomenis faile LietuvosPartijuDemokratiskumas.dkKLA.csv, kurį galite parsisiųsti iš vadovėliui skirtos tinklavietės (www.vaidasmo.lt/KLA). Duomenis taip pat galima rasti ir Lietuvos HSM duomenų archyvo (LiDA) kataloge (archive.lidata.eu/webview). Skliausteliuose nurodomi kintamųjų pavadinimai šiame faile, išskyrus merų ir mandatų kiekį savivaldoje, kurie analizėje yra sujungti į bendrą kintamąjį „mandatų ir merų kiekis savivaldoje“ (žr. 5.20 lentelę).

329


PartijaKairioji

ideologija*Narių

kiekis**

Mandatų savivaldoje kiekis (%)

Merų savivaldoje kiekis (%)

Aiškus lyderis***

PozicijojeDemokra-tiškumas

DP 0 13 601 111 (7,2) 2 (3,3) 2 0 12,60LiCS 0 4 343 182 (11,7) 6 (10,0) 0 1 11,56LKD 0 5 133 95 (6,1) 2 (3,3) 0 0 16,00LSDP 1 15 480 302 (19,5) 17 (28,3) 1 1 16,64LVLS 1 2 500 141 (9,1) 8 (13,3) 2 1 11,13NS 1 6 485 97 (6,3) 2 (3,3) 2 0 10,12TS 0 13 984 256 (16,5) 8 (13,3) 2 0 13,68TT 0 6 514 181 (11,7) 6 (10,0) 1 0 12,11

5.18 lentelė. Duomenys apie Lietuvos partijas ir jų vidinę demokratiją 2007 m. pradžioje.Pastabos* Partijos ideologinė orientacija įvertinta pagal VU TSPMI atliktą tyrimą (Jankauskas, 2005).** Bendras rinkėjų skaičius: 2 694 909.*** G. Žvaliausko duomenys (autoriai dėkoja už galimybę jais naudotis).

Norint atlikti KLA, reikia nustatyti keturių iš šių kintamųjų („Narių kiekis“, „Mandatų savi-

valdoje kiekis (%)“, „Merų savivaldoje kiekis (%)“ ir „Demokratiškumas“) sudvireikšminimo arba

sudaugiareikšminimo slenksčius. Buvo pasirinkti toliau pateikiami slenksčiai.

Narių kiekio kintamajam nustatytas vienas slenkstis (10 000 narių) ir reikšmės sužymėtos �

taip: „0“ – jei mažiau arba lygu 10 000; „1“ – jei daugiau.

Mandatų ir merų kiekio savivaldoje kintamasis sujungtas į vieną „mandatų ir merų kiekis �

savivaldoje“ ir nustatyti du slenksčiai, o reikšmės sužymėtos taip: „2“ – jei partija turi 10

arba daugiau proc. mandatų ir merų savivaldoje; „1“ – jei partija turi 10 arba daugiau proc.

mandatų arba merų savivaldoje; „0“ – jei partija turi mažiau nei 10 proc. mandatų ir merų

savivaldoje.

Demokratiškumo kintamojo skalės vidurinė reikšmė (13) buvo pasirinkta, kaip šio kinta- �

mojo slenkstis, o reikšmės sužymėtos taip: „0“ – jei mažiau arba lygu 13; „1“ – jei daugiau.

Sužymėjus duomenis gauta daugiareikšmių kintamųjų KLA tinkama kintamųjų ir atvejų kryž-

minė lentelė, kurios duomenys naudotini atliekant užduotis.

PartijaKairioji

ideologijaNarių kiekis

Mandatų ir merų kiekis savivaldoje

Aiškus lyderis PozicijojeDemokra-tiškumas

DP 0 1 0 2 0 0LiCS 0 0 2 0 1 0LKD 0 0 0 0 0 1LSDP 1 1 2 1 1 1LVLS 1 0 1 2 1 0NS 1 0 0 2 0 0TS 0 1 2 2 0 1TT 0 0 2 1 0 0

5.19 lentelė. Sudvireikšminti ir sutrireikšminti duomenys apie Lietuvos partijas ir jų vidinę demokratiją 2007 m. pradžioje.

330


Užduotys

Naudodami failą 1. LietuvosPartijuDemokratiskumas.dkKLA.csv programa TOSMANA suda-

rykite KLA priežastinių sąlygų kon*gūracijų lentelę325 ir ją ištirkite. Ar yra prieštaringų

priežastinių sąlygų kon*gūracijų? Jei tokių yra, kokie atvejai yra „kaltininkai“? Kokiais bū-

dais galima būtų mėginti šiuos prieštaravimus išspręsti?

Programa TOSMANA atlikite tik stebėtų atvejų teigiamų ir neigiamų baigmių priežastinių 2.

sąlygų kon*gūracijų lentelės minimizaciją.




Jeigu atliekant 3 operaciją programa buvo pasiūliusi pasirinkti tarp alternatyvių pirminių 4.

implikantų, pakartokite priežastinių sąlygų kon*gūracijų lentelės minimizaciją pasirink-

dami skirtingus alternatyvius pirminius implikantus. Palyginkite visų gautų teigiamų ir

neigiamų baigmių glaustųjų sprendinių supaprastinančias prielaidas. Kuris iš jų pagrįstas

mažiausiu prieštaringų prielaidų skaičiumi326?

Jeigu skirtingos glaustųjų sprendinių formulės formaliu požiūriu nesiskiria (jų teigiamų ir 5.

neigiamų baigmių supaprastinančios prielaidos neprieštaringos arba vienodai prieštarin-

gos), pamėginkite pagrįsti vienos iš jų pasirinkimą dalykiniu požiūriu.

Ar kuri nors iš penkių sąlygų (arba jos nebuvimas) gali būti pripažinta kaip pakankama, 6.

būtina arba būtina ir pakankama Lietuvos partijų vidinės demokratijos arba jos nebuvimo

sąlyga?

325 Primename, kad vietoje jau įprasto „KLA tiesos lentelės“ termino naudojame sąvoką „KLA priežastinių sąlygų kon*-gūracijų lentelė“, nes kintamųjų reikšmės daugiareikšmių kintamųjų KLA nėra teiginių tiesos reikšmių daugiareikšmė-je logikoje (taigi, ir ten naudojamų tiesos lentelių) analogai.

326 Primename, kad kuo mažiau prieštaravimų, tuo sprendinys geresnis.

331

Literatūra

Literatūra

Allison G. T., 1971. Essence of Decision; Explaining the Cuban Missile Crisis. Boston: Little, Brown.

Almond G. A., Verba S., 1963. �e Civic Culture: Political Attitudes and Democracy in Five Nations. Princeton: Princeton University Press.

Andrijauskas A., 2001. Lyginamoji civilizacijos idėjų istorija. Vilnius: Vilniaus dailės akademijos leidykla.

Andrijauskas A., 2004. Kultūros, +loso+jos ir meno pro+liai (Rytai–Vakarai–Lietuva). Vilnius: Kultūros, *loso*jos ir meno institutas.

Andrijauskas A., red., 2002a. Rytai–Vakarai: komparatyvistinės studijos – I. Vilnius: Vaga.

Andrijauskas A., red., 2002b. Rytai–Vakarai: kultūrų sąveika. Vilnius: „Lumen“ fondas.

Anušauskas A., 1997. Ginkluotos kovos dėl Baltijos šalių ir Vakarų Ukrainos nepriklausomybės lyginamoji analizė. Genocidas ir rezistencija, 2, 14–18.

Anušauskas A., red., 2005. Lietuva, 1940–1990: okupuotos Lietuvos istorija. Vilnius: Lietuvos gyventojų genocido ir rezistencijos tyrimo centras.

Ar* B., 2010. Linguistic Fuzzy Logic Methods in Social Sciences. Berlin, Heidelberg: Springer.

Ash T. G., 1989. Revolution in Hungary and Poland. �e New York Review of Books, 36(13), 9–15.

Atverkime socialinių mokslų gelmes. C. Gulbenkiano socialinių mokslų pertvarkymo komisijos pranešimas. Vilnius: Knygiai, 2002.

Bauža Č., Kašauskienė V., red., 1993. Lietuvos respublikos vyriausybės (1918.XI.11 – 1940.VI.15). Kaunas: Šviesa.

Beck T., Clarke G., Gro� A., Keefer P., Walsh P., 2001. New Tools in Comparative Political Economy: [e Database of Political Institutions. �e World Bank Economic Review, 15(1), 165–176.

Bendix R., 1963. Concepts and Generalizations in Comparative Sociological Studies. American Sociological Review, 28(4), 532–539.

Berg-Schlosser D., 2002. Cross-Sectional and Longitudinal Analysis. // D. Berg-Schlosser, J. Mitchell, eds., Authoritarianism and Democracy in Europe, 1919-39: Comparative Analyses, 285–315. Houndmills, Basingstoke, New York: Palgrave Macmillan.

Berg-Schlosser D., Cronqvist L., 2005. Macro-Quantitative vs. Macro-Qualitative Methods in the Social Sciences. An Example from Empirical Democratic [eory Employing New So�ware. Historical Social Research, 30(4), 154–175.

Berg-Schlosser D., De Meur G., 2002. Reduction of Complexity. // D. Berg-Schlosser, J. Mitchell, eds., Authoritarianism and Democracy in Europe, 1919-39: Comparative Analyses, 270–284. Houndmills, Basingstoke, New York: Palgrave Macmillan.

332

Literatūra

Berg-Schlosser D., Mitchell J., eds., 2000. Conditions of Democracy in Europe, 1919–39: Systemic Case-Studies. Houndmills, Basingstoke: Palgrave Macmillan.

Berg-Schlosser D., Mitchell J., eds., 2002. Authoritarianism and Democracy in Europe, 1919–39: Comparative Analyses. Houndmills, Basingstoke, New York: Palgrave Macmillan.

Bernard H. R., Ryan G. W., 2009. Analyzing Qualitative Data: Systematic Approaches. [ousand Oaks, London, New Delhi, Singapore: SAGE Publications.

Biernacki R., 1995. �e Fabrication of Labor: Germany and Britain, 1640-1914. Berkeley, Los Angeles, London: University of California Press.

Bitinas B., Rupšienė L., Žydžiūnaitė V., 2008. Kokybinių tyrimų metodologija. Klaipėda: S. Jokužio leidykla-spaustuvė.

Blalock H. M. J., 1961. Causal Inferences in Nonexperimental Research. Chapel Hill: [e University of North Carolina Press.

Bollen K. A., Entwisle B., Alderson, A. S., 1993. Macrocomparative Research Methods. Annual Review of Sociology, 19, 321–351.

Butkus Z., 2006. Valstybiniai perversmai Baltijos šalyse (1926 ir 1934 m.): panašumai ir skirtumai. Lietuvos istorijos studijos, 18, 69–82.

Caramani D., 2009. Introduction to the Comparative Method with Boolean Algebra (Sage University Paper Series on Quantitative Applications in the Social Sciences, 07–158). Los Angeles, London, New Delhi, Singapore: SAGE Publications.

Chan S., 2003. Explaining War Termination: A Boolean Analysis of Causes. Journal of Peace Research, 40(1), 49–66.

Cohen M. R., Nagel E., 1934. An Introduction to Logic and Scienti+c Method. New York: Harcourt, Brace.

Cronqvist L., 2002. How MVQCA Works: A Short Introduction to the Ideas of the Algorithm Used in TOSMANA. www.tosmana.org/resources/howmvqca.ppt.

Cronqvist L., 2003. Using Multi-Value Logic Synthesis in Social Science. // Paper in 2nd General Conference of the European Consortium for Political Research (ECPR), Section 6: Methodological Advances in Comparative Research: Concepts, Techniques, Applications, Panel 8: Assessing the respective potential of Qualitative Comparative Analysis (QCA), Fuzzy Sets and Other Techniques: Applications Marburg. www.essex.ac.uk/ecpr/events/generalconference/marburg/papers/6/8/Cronqvist.pdf.

Cronqvist L., 2007. Konfgurationelle Analyse mit Multi-Value QCA als Methode der Vergleichenden Politikwissenscha� mit einem Fallbeispiel aus der Vergleichenden Parteienforschung (Erfolg Grüner Parteien in den achtziger Jahren). archiv.ub.uni-marburg.de/diss/z2007/0620/pdf/cronqvist.pdf.

Čekanavičius V., Murauskas G., 2000. Statistika ir jos taikymai. I knyga. Vilnius: TEV.

Čekanavičius V., Murauskas G., 2002. Statistika ir jos taikymai. II knyga. Vilnius: TEV.

333

Literatūra

De Meur G., Berg-Schlosser D., 1994. Comparing Political Systems: Establishing Similarities and Dissimilarities. European Journal of Political Research, 26(2), 193–219.

De Meur G., Rihoux B., 2002. L’analyse Quali-Quantitative Comparée (AQQC-QCA): Approche, Techniques Et Applications En Sciences Humaines. Louvain-la-Neuve: Academia-Bruylant.

Degutis M., 1999. Socialinių tyrimų metodologija: paskaitų konspektai. Kaunas: Naujasis lankas.

Dimitrov V., Hodge B., 2002. Social Fuzziology: Study of Fuzziness of Social Complexity. Heidelberg, New York: Physica-Verlag.

Dogan M., Rokkan S. eds., 1969. Quantitative Ecological Analysis in the Social Sciences. Cambridge: [e MIT Press.

Durkheim E., 2002. Savižudybė. Sociologinis etiudas. Vilnius: Pradai.

Dusa A., 2007. User Manual for the QCA(GUI) Package in R. Journal of Business Research, 60(5), 576–586.

Elgie R., 1997. Models of Executive Politics: A Framework for the Study of Executive Power Relations in Parliamentary and Semi-presidential Regimes. Political Studies, 45(2), 217–231.

Enyedi Z., Linek L., 2008. Searching for the Right Organization. Party Politics, 14(4), 455–477.

Esping-Andersen G., 1990. �e �ree Worlds of Welfare Capitalism. Cambridge, Oxford: Polity Press.

Esping-Andersen G., ed., 1996. Welfare States in Transition : National Adaptations in Global Economies. London, [ousand Oaks, New Delhi: SAGE Publications.

Gaidys V., 1999. Visuomenės nuomonės tyrimai: teorija ir praktika. Vilnius: Žara.

Gailius B., 2006. Partizanai tada ir šiandien. Vilnius: Versus aureus.

Gerlich P., Campbell D., 2000. Austria: from Compromise to Authoritarianism. // D. Berg-Schlosser, J. Mitchell, eds., Conditions of Democracy in Europe, 1919-39: Systemic Case-Studies, 40–58. Houndmills, Basingstoke: Palgrave Macmillan.

Gerring J., 2001. Social Science Methodology: A Criterial Framework. Cambridge, New York: Cambridge University Press.

Glaser B. G., Strauss A. L., 1967. �e Discovery of Grounded �eory: Strategies for Qualitative Research. New York: Aldine de Gruyter.

Goertz G., 2005. Social Science Concepts: A User’s Guide. Princeton: Princeton University Press.

Goodman L. A., 1953. Ecological Regressions and Behavior of Individuals. American Sociological Review, 18(6), 663–664.

Goodman L. A., 1959. Some Alternatives to Ecological Correlation. �e American Journal of Sociology, 64(6), 610–625.

334

Literatūra

Grenda V., 2006. Kas yra nehiumistinė priežastingumo teorija? Problemos, 69, 27–38.

Grenda V., 2008. Nesatys kaip reduktyvistinės priežastingumo analizės argumentas. Problemos, 73, 104–114.

Greskovits B., 1998. Political Economy of Protest and Patience: East European and Latin American Transformation Compared. Budapest: Central European University Press.

Haack S., 1996. Deviant Logic, Fuzzy Logic: Beyond the Formalism. Chicago, London: University of Chicago Press.

Haydu J., 1988. Between Cra� and Class: Skilled Workers and Factory Politics in the United States and Britain, 1890-1922. Berkeley, Los Angeles, London: University of California Press.

Haworth-Hoeppner S., 2000. [e Critical Shapes of Body Image: [e Role of Culture and Family in the Production of Eating Disorders. Journal of Marriage and Family, 62(1), 212–227.

Hofstede G., 2001. Culture’s Counsequences. Comparing Values, Behaviors, Institutions, and Organizations Across Nations. [ousand Oaks: SAGE Publications.

Huang R., 2010. QCA3: Yet Another Package for Qualitative Comparative Analysis. asrr.r-forge.r-project.org.

Huber E., Ragin C. C., Stephens J. D., 1993. Social Democracy, Christian Democracy, Constitutional Structure, and the Welfare State. �e American Journal of Sociology, 99(3), 711–749.

Huber E., Stephens J. D., 2001. Development and Crisis of the Welfare State: Parties and Policies in Global Markets. Chicago and London: University of Chicago Press.

Huntington S. P., 1991. �e �ird Wave: Democratization in the Late Twentieth Century, Norman, London: University of Oklahoma Press.

Huntington S. P., 1996. �e Clash of Civilizations and the Remaking of World Order. New York: Simon & Schuster.

Ilonszki G., 2000. Hungary: Crises and Pseudo-Democratic Compromise. // D. Berg-Schlosser, J. Mitchell, eds., Conditions of Democracy in Europe, 1919-39: Systemic Case-Studies, 242–262. Houndmills, Basingstoke: Palgrave Macmillan.

Young L., Cross W., 2002. [e Rise of Plebiscitary Democracy in Canadian Political Parties. Party Politics, 8(6), 673–699.

Jaggers K., Gurr T. R., 1996. POLITY III: Regime Change and Political Authority, 1800-1994 [computer *le] (Study #6695), 2nd ICPSR version. www.icpsr.umich.edu/icpsrweb/ICPSR/studies/6695.

Jankauskas A., 2005. Lietuvos politinės partijos: struktūrinio ir funkcinio pajėgumo tyrimas (baigiamoji tyrimo ataskaita). Vilnius: VU TSPMI.

Kardelis K., 2007. Mokslinių tyrimų metodologija ir metodai, 2-asis patais. ir papild. leid. Kaunas: Judex.

Katz R. S., Mair P., 1995. Changing Models of Party Organization and Party Democracy: [e

335

Literatūra

Emergence of the Cartel Party. Party Politics, 1(1), 5–28.

King G., 1997. A Solution to the Ecological Inference Problem: Reconstructing Individual Behavior from Aggregate Data. Princeton: Princeton University Press.

King G., Rosen O., Tanner M. A. eds., 2004. Ecological Inference: New Methodological Strategies. Cambridge, New York, Melbourne: Cambridge University Press.

Klir G. J., Clair U. S., Yuan B., 1997. Fuzzy Set �eory: Foundations and Applications. Englewood Cli�s: Prentice Hall.

Kluonis M., 2003. Vyriausybės stabilumo lygį lemiantys veiksniai: Vidurio ir Rytų Europos atvejis. Politologija, 32, 38–56.

Kosko B., 1990. Fuzziness vs. Probability. International Journal of General Systems, 17(2&3), 211–240.

Kosko B., 1994. Fuzzy �inking: �e New Science of Fuzzy Logic. New York: Hyperion.

Krupavičius A., 2008. Semi-Presidentialism in Lithuania: Origins, Development and Challenges. // R. Elgie, S. Moestrup, eds., Semi-Presidentialism in Central and Eastern Europe, 65–84. Manchester, New York: Manchester University Press.

Krupavičius A., Lukošaitis A., red., 2004. Lietuvos politinė sistema: sąranga ir raida. Kaunas: Poligra*ja ir informatika.

Kurian G. T. ed., 1998. World Encyclopedia of Parliaments and Legislatures. Washington: Congressional Quarterly Press.

Lane J.-E., Ersson S., 2000. �e New Institutional Politics: Performance and Outcomes. London, New York: Routledge/Taylor & Francis Group.

Langbein L. I., Lichtman A. J., 1978. Ecological Inference (Sage University Paper Series on Quantitative Applications in the Social Sciences, 07-010). Newbury Park, London, New Delhi: SAGE Publications.

Laurėnas V., Šerpetis K., 2010. Sąvokų politinė sistema ir politinis režimas analitinis potencialas. Politologija, 58, 97–124.

Lawson K., red., 1980. Political Parties and Linkage: A Comparative Perspective. New Haven: Yale University Press.

Lee K. H., 2004. First Course on Fuzzy �eory and Applications. Berlin: Springer-Verlag.

Lee P. M., 2004. Bayesian Statistics: An Introduction, 3rd ed. London: Arnold.

Lehmbruch G., 1984. Concertation and the Structure of Corporatist Networks. // J. H. Goldthorpe, eds., Order and Con�ict in Contemporary Capitalism: Studies in the Political Economy of Western European Nations, 60–80. Oxford, New York: Oxford University Press,.

Lieberson S., 1985. Making It Count: �e Improvement of Social Research and �eory. Berkeley, Los

336

Literatūra

Angeles, London: University of California Press.

Lijphart A. D., 1968. �e Politics of Accommodation: Pluralism and Democracy in the Netherlands. Berkeley: University of California Press.

Lijphart A. D., 1971. Comparative Politics and the Comparative Method. �e American Political Science Review, 65(3), 682–693.

Lijphart A. D., 1977. Democracy in Plural Societies: A Comparative Exploration. New Haven, London: Yale University Press.

Lijphart A. D., 1999. Patterns of Democracy: Government Forms and Performance in �irty-Six Countries. New Haven, London: Yale University Press.

Linz J. J., 1990. Transitions to Democracy. Washington Quarterly, 1990, 13(2), 143-162.

Linz J. J., 1994. Presidential or Parliamentary Democracy: Does it Make a Di�erence? // J. J. Linz, A. Valenzuela, eds., �e Failure of Presidential Democracy: Comparative Perspectives, 3–87. Baltimore, London: [e Johns Hopkins University Press.

Linz J. J., 2000. Totalitarian and Authoritarian Regimes. Boulder and London: Lynne Rienner Publishers.

Lipset S. M., 1960. Political Man: �e Social Bases of Politics. Garden City: Doubleday.

Lynd R. S., 1929. Middletown: A Study in Contemporary American Culture. New York: Harcourt, Brace and Company.

Longest K. C., Vaisey S., 2008. fuzzy: A Program for Performing Qualitative Comparative Analyses (QCA) in Stata. �e Stata Journal, 8(1), 79–104.

Luobikienė I., 2009. Sociologinių tyrimų metodika: mokomoji knyga. Kaunas: Technologija.

MacIntyre A. C., 1978. Is a Science of Comparative Politics Possible? // P. G. Lewis, D. C. Potter, F. G. Castles, eds., �e Practice of Comparative Politics: A Reader, 2nd ed., 266–84. London, New York: Longman.

Mahoney J., 1999. Nominal, Ordinal, and Narrative Appraisal in Macrocausal Analysis. �e American Journal of Sociology, 104(4), 1154–1196.

Martinaitis Ž., 2010. �e Political Economy of Skills Formation: Explaining Di8erences in Central and Eastern Europe. Doctoral Dissertation. Social Sciences, Political Science (02S). Vilnius: Vilnius University.

McClelland D. C., 1961. �e Achieving Society. New York: [e Free Press.

McKim V. R., Turner S. P., eds., 1997. Causality in Crisis? Statistical Methods and the Search for Causal Knowledge in the Social Sciences. Notre Dame: University of Notre Dame Press.

Merkys G., 1995. Pedagoginio tyrimo metodologijos pradmenys: paskaitų konspektas. Šiauliai: Šiaulių pedagoginis institutas.

337

Literatūra

Merton R. K., 1967. On Sociological [eories of the Middle Range. // R. K. Merton, ed., On �eoretical Sociology. Five Essays, Old and New, 39–72. New York: [e Free Press.

Mill J. S., 1916. System of Logic Ratiocinative and Inductive. London: Longmans.

Moore B., Jr., 1966. Social Origins of Dictatorship and Democracy: Lord and Peasant in the Making of the Modern World. Boston: Beacon Press.

Morkevičius V., Telešienė A., Žvaliauskas G., 2008. Kompiuterizuota kokybinių duomenų analizė su „NVivo“ ir „Text Analysis Suite“. www.lidata.eu/index.php?file=files/mokymai/NVivo/nvivo.html&course_*le=nvivo_turinys.html.

Mukaidono M., 2001. Fuzzy Logic for Beginners. Singapore, River Edge, London: World Scienti*c Publishing Company.

Munck G. L., 2009. Measuring Democracy: A Bridge between Scholarship and Politics. Baltimore: [e Johns Hopkins University Press.

Naroll R., 1972. A Holonational Bibliography. Comparative Political Studies, 5(2), 211–230.

Nekrašas E., 1979. Loginis empirizmas ir mokslo metodologija. Tikimybės ir indukcijos problema. Vilnius: Mintis.

Norkus Z., 1996. Istorika. Istorinis įvadas. Vilnius: Taura.

Norkus Z., 1998a. Du galios veidrodžiai. Politologija, 11, 103–116.

Norkus Z., 1998b. Kontrafaktiniai sąlyginiai teiginiai istoriogra*joje. Problemos, 53, 43–60.

Norkus Z., 1999. Maxo Weberio „idealieji tipai“ ir šiuolaikinė istorijos ir socialinių mokslų *loso*ja. Lietuvos aukštųjų mokyklų mokslo darbai. Istorija, 42.

Norkus Z., 2000. Mokslo vertybinio neutralumo problema XX a. *loso*joje (M. Weberis, analitinė mokslo *loso*ja ir metaetika, kritinė teorija). Problemos, 59, 9–40.

Norkus Z., 2003a. Max Weber ir racionalus pasirinkimas. Vilnius: Margi raštai.

Norkus Z., 2003b. Tikėjimas: racionalaus pasirinkimo prieigos perspektyva. // N. Putinaitė, red. Tikėjimo prieigos: +loso+nės studijos, 92–140. Vilnius: Aidai.

Norkus Z., 2004. Ar galime gyventi geriau? Velfarizmas ir jo alternatyvos. Politologija, 36, 3–39.

Norkus Z., 2008. Kokia demokratija, koks kapitalizmas? Pokomunistinė transformacija Lietuvoje lyginamosios istorinės sociologijos požiūriu. Vilnius: Vilniaus universiteto leidykla.

Norkus Z., 2009. Nepasiskelbusioji imperija. Lietuvos Didžioji Kunigaikštija lyginamosios istorinės imperijų sociologijos požiūriu. Vilnius: Aidai.

Norkus Z., 2010. Sparčios sėkmingos pokomunistinės transformacijos ir jos nesėkmės „dėsniai“: daugiareikšmių kintamųjų kokybinė lyginamoji analizė. Politologija, 60, 3–51.

Pearl J., 2000. Causality: Models, Reasoning, and Inference. Cambridge: Cambridge University

338

Literatūra

Press.

Pennings P., 2003. Beyond Dichotomous Explanations: Explaining Constitutional Control of the Executive with Fuzzy-Sets. European Journal of Political Research, 42(4), 541–567.

Pierson P., 1994. Dismantling the Welfare State? Reagan, �atcher and the Politics of Retrenchment. Cambridge, New York: Cambridge University Press.

Pivoras S., 2000. Lietuvių ir latvių pilietinės savimonės raida : XVIII a. pabaiga – XIX a. pirmoji pusė (lyginamasis aspektas). Kaunas: Vytauto Didžiojo universiteto leidykla.

Plečkaitis R., 2006. Logikos pagrindai, 2-oji pataisyta laida. Vilnius: Tyto alba.

Pocius M., 2009. Kita mėnulio pusė. Lietuvos partizanų kova su kolaboravimu 1944-1953 metais. Vilnius: Lietuvos istorijos instituto leidykla.

Pomeranz K., 2000. �e Great Divergence: China, Europe, and the Making of the Modern World Economy. Princeton, Oxford: Princeton University Press.

Porter T., 1986. �e Rise of Statistical �inking. Princeton: Princeton University Press.

Przeworski A., 1991. Democracy and the Market: Political and Economic Reforms in Eastern Europe and Latin America. Cambridge: Cambridge University Press.

Przeworski A., Alvarez M. E., Cheibub J. A., Limongi F., 2000. Democracy and Development: Political Institutions and Well-Being in the World, 1950-1990. Cambridge, New York, Melbourne: Cambridge University Press.

Przeworski A., Teune H., 1970. �e Logic of Comparative Social Inquiry. New York, London, Toronto, Sydney: John Wiley & Sons.

Ragin C. C., 1987. �e Comparative Method: Moving Beyond Qualitative and Quantitative Strategies. Berkeley, Los Angeles, London: University of California Press.

Ragin C. C., 1994. Constructing Social Research: �e Unity and Diversity of Method. [ousand Oaks, London, New Delhi: Pine Forge Press.

Ragin C. C., 1999. [e Logic of Qualitative Comparative Analysis. // L. J. Gri�n, M. van der Linden, eds., New Methods for Social History. International Review of Social History Supplements, 105–124. Cambridge, New York, Melbourne: Cambridge University Press.

Ragin C. C., 2000. Fuzzy-set Social Science. Chicago: Chicago University Press.

Ragin C. C., 2004. From Fuzzy Sets to Crisp Truth Tables. www.compasss.org/*les/WP*les/Raginfztt_April05.pdf.

Ragin C. C., 2008. Redesigning Social Inquiry: Fuzzy Sets and Beyond. Chicago, London: [e University Of Chicago Press.

Ragin C. C., 2009. Qualitative Comparative Analysis Using Fuzzy Sets (fsQCA). // B. Rihoux, C. C. Ragin, eds., Con+gurational Comparative Methods: Qualitative Comparative Analysis (QCA) and

339

Literatūra

Related Techniques, 87-121. Los Angeles, London, New Delhi, Singapore: SAGE Publications.

Ragin C. C., Becker H. S., eds., 1992. What Is a Case? Exploring the Foundations of Social Inquiry. Cambridge, New York: Cambridge University Press.

Ragin C. C., Zaret D., 1983. [eory and Method in Comparative Research: Two Strategies. Social Forces, 61, 731–754.

Rihoux B., Ragin C. C. eds., 2009. Con+gurational Comparative Methods: Qualitative Comparative Analysis (QCA) and Related Techniques. [ousand Oaks: SAGE Publications.

Robinson W. S., 1950. Ecological Correlations and the Behavior of Individuals. American Sociological Review, 15(3), 351–357.

Rodrik D., 2007. One Economics, Many Recipes: Globalization, Institutions, and Economic Growth. Princeton: Princeton University Press.

Roeder P. G., 2001. Ethnolinguistic Fractionalization (ELF) Indices, 1961 and 1985. weber.ucsd.edu/~proeder/elf.htm.

Römmele A., Farrell D. M., Ignazi P., eds., 2005. Political Parties and Political Systems: �e Concept of Linkage Revisited. Westport, London: Praeger Publishers.

Sayer A., 1992. Method in Social Science: A Realist Approach, 2nd ed. London, New York: Routledge/Taylor & Francis Group.

Sarkees M. R., Wayman F. W., 2010. Resort to War: A Data Guide to Inter-State, Extra-State, Intra-State, and Non-State Wars, 1816-2007. Washington: CQ Press.

Schaefer J. M., ed., 1974. Studies in Cultural Di8usion: Galton’s Problem. New Haven: HRAF Press.

Schedler A., 1998. What is Democratic Consolidation? Journal of Democracy, 9(2), 91–107.

Schedler A., 2001a. Measuring Democratic Consolidation. Studies in Comparative International Development, 36(1), 66–92.

Schedler A., 2001b. Taking Uncertainty Seriously: [e Blurred Boundaries of Democratic Transition and Consolidation. Democratization, 8(4), 1–22.

Schmidt M. G., 1999. On the Political Productivity of Democracies. Scandinavian Political Studies, 22(4), 281–294.

Schneider A., 2003. Decentralization: Conceptualization and Measurement. Studies in Comparative International Developmen, 38(3), 32–56.

Schneider C. Q., 2008. �e Consolidation of Democracy: Comparing Europe and Latin America. London, New York: Routledge/Taylor & Francis Group.

Schneider C. Q., Wagemann C., 2007. Qualitative Comparative Analysis (QCA) und Fuzzy Sets: Ein Lehrbuch für Anwender und jene, die es werden wollen. Opladen, Farmington Hills: Barbara Budrich.

340

Literatūra

Schweizer T., ed., 1987. Methodological Problems of Cross-Cultural Comparison. New Haven: HRAF Press.

Shaw C. R., 1930. �e Jack-Roller: A Delinquent Boy’s Own Story. Chicago: [e University of Chicago Press.

Shugart M. S., Carey J. M., 1992. Presidents and Assemblies: Constitutional Design and Electoral Dynamics. Cambridge, New York: Cambridge University Press.

Skocpol T., 1979. States and Social Revolutions: A Comparative Analysis of France, Russia, and China. Cambridge, New York: Cambridge University Press.

Skocpol T., Somers M., 1980. [e Uses of Comparative History in Macrosocial Inquiry. Comparative Studies in Society and History, 22(2), 174–197.

Smithson M., 1986. Fuzzy Set Analysis for Behavioral and Social Sciences. New York: Springer.

Smithson M., Verkuilen J., 2006. Fuzzy Set �eory: Applications in the Social Sciences (Sage University Paper Series on Quantitative Applications in the Social Sciences, 07–147). [ousand Oaks: SAGE Publications.

Stephens J. D., 1989. Democratic Transition and Breakdown in Western Europe, 1870-1939: A Test of the Moore [esis. �e American Journal of Sociology, 94(5), 1019–1077.

Stephens J. D., Kümmel G., 2002. Class Structure and Democratization. // D. Berg-Schlosser, J. Mitchell, eds., Authoritarianism and Democracy in Europe, 1919-39: Comparative Analyses, 39–63. Houndmills, Basingstoke, New York: Palgrave Macmillan.

Swanson G. E., 1971. Frameworks for Comparative Research: Structural Anthropology and the [eory of Action. // I. Valier, ed., Comparative Methods in Sociology: Essays on Trends and Applications, 141–202. Berkeley, Los Angeles, London: University of California Press.

Šarkutė L., 2006. Sprendimų priėmimo modeliai Lietuvos Respublikos vyriausybėse: vidinių veiksnių analizė. Viešoji politika ir administravimas, 18, 99–115.

Šarkutė L., 2010. Sprendimų priėmimo veiksniai ir modeliai: Lietuvos Respublikos vyriausybių analizė. Daktaro disertacija. Socialiniai mokslai, sociologija (05S). Kaunas: Kauno technologijos universitetas.

Tidikis R., 2003. Socialinių mokslų tyrimų metodologija. Vilnius: Lietuvos teisės universiteto Leidybos centras.

Tilly C., 1990. How (and What) Are Historians Doing? American Behavioral Scientist, 33(6), 685–711.

Treadwell W. A., 1995. Fuzzy Set [eory Movement in the Social Sciences. Public Administration Review, 55(1), 91–98.

Tureikytė D., 2008. Socialinių tyrimų metodologija ir metodai kriminologijoje: metodinė priemonė sociologijos-kriminologijos specialybės studentams. Vilnius: Eugrimas.

341

Literatūra

Vaitkevičius R., Saudargienė A., 2006. Statistika su SPSS psichologiniuose tyrimuose. Kaunas: Vytauto Didžiojo universiteto leidykla.

Valackienė A., Mikėnė S., 2008. Sociologinis tyrimas: metodologija ir atlikimo metodika (vadovėlis). Kaunas: Technologija.

Valantiejus A., 2004. Kritinis sociologijos diskursas: tarp pozityvizmo ir postmodernizmo. Vilnius: VU/STI/Vilniaus universiteto leidykla.

van Deth J. W., 1998. Equivalence in Comparative Political Research. // J. W. van Deth, ed., Comparative Politics. �e Problem of Equivalence, 1–19. London and New York: Routledge.

Vanhanen T., 1984. �e Emergence of Democracy: A Comparative Study of 119 States, 1850-1979. Helsinki: Societas Scientiarum Fennica.

Vanhuysse P., 2006. Divide and Pacify: Strategic Social Policies and Political Protests in Post-Communist Democracies. Budapest: Central European University Press.

Verkuilen J., 2005. Assigning Membership in a Fuzzy Set Analysis. Sociological Methods & Research, 33(4), 462–496.

Vink M. P., van Vliet O., 2009. Not Quite Crisp, Not Yet Fuzzy? Assessing the Potentials and Pitfalls of Multi-value QCA. Field Methods, 21(3), 265–289.

Walton J., Ragin C. C., 1990. Global and National Sources of Political Protest: [ird World Responses to the Debt Crisis. American Sociological Review, 55(6), 876–890.

Whyte W. F., 1943. Street Corner Society: �e Social Structure of an Italian Slum. Chicago: [e University of Chicago Press.

Woldendorp J., Keman H., Budge I., 2000. Party Government in 48 Democracies (1945-1998): Composition - Duration – Personnel. Dordrecht: Kluwer Academic Publishers.

Zadeh L. A., 1965. Fuzzy Sets. Information and Control, 8(3), 338–353.

Zakaria F., 2003. �e Future of Freedom: Illiberal Democracy at Home and Abroad. New York, London: W. W. Norton & Company.

Žvaliauskas G., 2007. Ar partijos Lietuvoje yra demokratiškos? Kaunas: Technologija.

342

Table of Contents

Table of Contents

Foreword.................. ........................................................................................................7

Introduction......... ..........................................................................................................11

Qualitative Comparative Analysis in the Context of the Comparativist Methodology of the 1 Social Sciences ..........................................................................................................23

Comparison, Comparative Perspective, and Comparative Method 1.1 ...................................23

Comparative Perspective and its Extensive Strategy 1.2 .............................................................35

Case Study and Intensive Strategy of the Comparative Perspective 1.3 ....................................48

Crisp-Set Qualitative Comparative Analysis 2 ................................................................63

Logical Foundations of the Crisp-Set Qualitative Comparative Analysis 2.1 ..........................63

Crisp-Set Comparative Qualitative Analysis Using fs/QCA So�ware 2.2 ................................86

Opening and Saving a Data File 2.2.1 ...................................................................................87

Creating a New Data File and Editing Data 2.2.2 ................................................................88

Performing Crisp-Set Comparative Qualitative Analysis 2.2.3 .........................................92

Crisp-Set Comparative Qualitative Analysis Using TOSMANA So�ware 2.3 ......................114

Opening and Saving a Data File 2.3.1 .................................................................................114

Creating a New Data File and Editing Data 2.3.2 ..............................................................117

Transforming Quantitative Variables with [resholdSetter 2.3.3 ...................................119

Performing Crisp-Set Comparative Qualitative Analysis 2.3.4 .......................................122

Fuzzy-Set Qualitative Comparative Analysis 3 ............................................................. 141

Logical Foundations of the Fuzzy-Set Qualitative Comparative Analysis 3.1 .......................143

Fuzzy Sets De*ned 3.1.1 .......................................................................................................143

Transforming Values of Quantitative Variables into the Discrete Fuzzy Set Mem- 3.1.2 bership Scores ...............................................................................................................146

Transforming Values of Quantitative Variables into the Continuous Fuzzy Set 3.1.3 Membership Scores ......................................................................................................156

Operations with Fuzzy Sets 3.1.4 .........................................................................................168

Su�cient and Necessary Conditions in the F 3.1.5 uzzy Sets Analysis and their Consis-tency and Coverage ......................................................................................................175

Fuzzy-Sets Qualitative Comparative Analysis Using fs/QCA So�ware 3.2 ...........................187

Transforming Values of Quantitative Variables into the Fuzzy Set Membership 3.2.1 Scores Using Direct the Direct Method of Calibration ...........................................188

343

Table of Contents

Performing Logical Operations with Fuzzy Set Variables 3.2.2 .......................................189

Analysis of Su�cient and Necessary Conditions Using Graphical Interface 3.2.3 .......195

Calculating Consistency and Coverage Using Graphical Interface 3.2.4 .......................197

Performing Fuzzy-Set Comparative Qualitative Analysis 3.2.5 ......................................198

Multi-Value Qualitative Comparative Analysis 4 .......................................................... 223

Logical Foundations of the Multi-Value Qualitative Comparative Analysis 4.1 ...................224

Multi-Value Qualitative Comparative Analysis Using TOSMANA So�ware 4.2 ..................232

Transforming Quantitative Variables into Multi-Value Categorical Variables 4.2.1 .....233

Performing Multi-Value Comparative Qualitative Analysis 4.2.2 ...................................237

Examples and Exercises in the Comparative Qualitative Analysis 5 ................................ 249

Crisp-Sets Comparative Qualitative Analysis 5.1 ......................................................................249

[e Causes of Political Mobilization of the Territorially Based Linguistic Minori- 5.1.1 ties ................................................................................................................................249

[e Application of the Barrington Moore’s Jr. Explanation of the Origins of 5.1.2 Democracy and Dictatorship to the Breakdowns of Democracy in the Interwar Europe .........................................................................................................................252

Dirk Berg-Schlosser and Gisèle De Meur on the Causes of the Democracy Break- 5.1.3 downs in the Interwar Europe ..................................................................................257

Social Homogeneity as a Factor of the Democratic Stability in the Interwar Eu- 5.1.4 rope ..............................................................................................................................261

Dirk Berg-Schlosser on the Early (before 1929) Breakdowns of Democracy in the 5.1.5 Interwar Europe .........................................................................................................264

Dirk Berg Schlosser on the Democracy Breakdown in the Interwar Europe (a�er 5.1.6 1929) ............................................................................................................................268

Major Actors and Survival of Democracy in the Interwar Europe 5.1.7 ......................274

Causes of the Duration of Wars in 1945-1992 according to Steve Chan 5.1.8 ............277

Ligita Šarkutė’s Analysis of the Conditions of Governmental Stability in Lithuania 5.1.9 (1990-2008) .................................................................................................................282

Causes of the Women Eating Disorders According to Susan Haworth Hoeppner 5.1.10 . ......................................................................................................................................286

Fuzzy-Set Comparative Qualitative Analysis 5.2 .......................................................................289

[e Causes of Welfare State Generosity 5.2.1 ..................................................................289

Causes of the Riots against the Economic Policy Dictated by the International 5.2.2 Monetary Foundation ...............................................................................................295

344

Table of Contents

Paul Pennings‘ Explanation of the Constitutional Control of the Executive 5.2.3 ......301

[e Conditions for Democracy Consolidation in Latin America and Post-Com- 5.2.4 munist Countries According to Carsten Q. Schneider .........................................306

Multi-Value Comparative Qualitative Analysis 5.3 ...................................................................315

Zenonas Norkus‘ Analysis of the Conditions of the Rapid Successful Post-Com- 5.3.1 munist Transformation .............................................................................................315

[e Analysis of the Conditions of Internal Democracy of the Political Parties in 5.3.2 Lithuania by Giedrius Žvaliauskas and Vaidas Morkevičius ................................324

Bibliography.......... ...................................................................................................... 331

345

Summary

Summary

Zenonas Norkus, Vaidas Morkevičius

Qualitative Comparative Analysis. A Textbook for Higher School Students

[e book is a user-friendly and practically-oriented introduction into the comparative qualita-

tive analysis (QCA), covering all the three of its approaches: crisp-sets QCA (csQCA), fuzzy-sets

QCA (fsQCA) and multi-value QCA (mvQCA). [e book starts the series Research Methods pub-

lished by the Lithuanian Data Archive for Social Sciences and Humanities (LiDA) and opens with

the preface of its editor-in-chief prof. Algis Krupavičius. [e book consists of *ve chapters.

[e *rst chapter provides methodological introduction into the QCA, grounded in the dis-

tinction between comparison, comparative method and comparative perspective, which includes

extensive and intensive strategies. Comparison is a universal cognitive operation. Comparative

perspective is the distinguishing feature of the research where scientists work with observations

from di�erent cultures, societies, civilizations or other social or cultural macro-units. Its exten-

sive strategy uses statistical analysis, whereas its intensive strategy uses comparative method. [is

method covers the middle ground (small-N) in the non-experimental research design between the

single case study and statistical analysis of large N. [e comparative method might be employed

using two approaches: (1) application of J. S. Mill‘s canons in non-experimental context and (2) the

QCA. [e second approach needs more than a very small number of cases but at the same time

much less cases than is needed for the statistical analysis. QCA is unique in providing qualitative

researchers with the framework for testing or elaborating deterministic hypotheses involving mul-

tiple conjunctural causation.

Second chapter of the book provides both informal presentation of the logical foundations

of the crisp-set QCA and discusses problems of its application, focusing on how to cope with

contradictory con*gurations of conditions. [is chapter also explains how to operate fs/QCA 2.0

and TOSMANA 1.3 so�ware performing csQCA and how to interpret the output of the results.

[ird chapter starts with explication of the limitations of the csQCA, explains the concept of fuzzy

sets, describes the procedures for transforming values of quantitative variables into scores of the

membership in the discrete and continuous fuzzy sets. [en the demonstration how to perform

operations with fuzzy sets using fsQCA 2.0 so�ware follows. On the similar lines, fourth chapter

provides conceptual introduction into multi-value QCA and demonstrates its performance using

TOSMANA so�ware. For demonstration purposes, the research data and *ndings of the inter-

national team of scholars (led by Dirk Berg-Schlosser) on the conditions of the breakdown (and

survival) of democracy in the interwar Europe is used. [e original data set is supplemented with

case of the Republic of Lithuania in 1918-40.

[e unique feature of the textbook – exercises provided in the concluding chapter for the self-

346

Summary

study and training of analytical skill in performing QCA. [ese exercises represent all three ap-

proaches to the QCA and are collected both from international and Lithuanian social scienti*c

research327.

[e publication of this book and its contribution to the series Research Methods are parts of

the project „Development of Lithuanian Data Archive for Social Science and Humanities (LiDA)“

which was started in July, 2009, and continues the project „Storage and Administration of Empiri-

cal Data and Information: Lithuanian Humanities and Social Science Data Archive (LiDA)“ which

was *nalized in September, 2008. Both projects are funded by the European Social Fund and [e

Ministry of Education and Science of the Republic of Lithuania and implemented by the Kaunas

University Technology in collaboration with researchers from other universities in Lithuania328.

327 [e data *les are available at: www.vaidasmo.lt/KLA and archive.lidata.eu/webview.328 For more information see: www.lidata.eu.

Zenonas Norkus – Vilniaus universiteto Filoso$ jos fakulteto Sociologijos katedros profesorius, habilituotas socialinių mokslų daktaras. Paskelbė knygas Istorika. Istorinis įvadas (1996); Max

Weber und Rational Choice (2001, vertimas į lietuvių kalbą 2003). Kokia demokratija, koks kapitalizmas? Pokomunistinė

transformacija Lietuvoje lyginamosios istorinės sociologijos požiūriu (2008), Nepasiskelbusioji imperija. Lietuvos Didžioji Kunigaikštija

lyginamosios istorinės imperijų sociologijos požiūriu (2009).

Vaidas Morkevičius – Kauno technologijos universiteto Socialinių mokslų fakulteto Politikos ir viešojo administravimo instituto mokslo darbuotojas, socialinių mokslų daktaras. Nuo pat įkūrimo dirba ir Lietuvos HSM duomenų archyve (LiDA), ir atsako už tarptautinių tyrimų vykdymo koordinavimą, yra Europos socialinio tyrimo koordinatorius Lietuvoje.

„Kokybinė lyginamoji analizė“ yra vienas solidžiausių metodologijos ir tyrimų metodikos tekstų lietuviškų socialinių mokslų kontekste. <...> Z. Norkaus ir V. Morkevičiaus knyga – išskirtinė. Autoriai susitelkia į vieną sprendinį – detaliai ir nuosekliai pademonstruoja, kaip gali būti išnaudotos vieno metodo galimybės, kokios yra jo prielaidos, kokios ir kaip gali būti naudojamos programinės įrangos, kaip turėtų būti formuluojamos hipotezės bei išvados. Būtent tokios – konkrečios, išsamios, argumentuotos ir techniškai informatyvios – mokomosios literatūros galima pasigesti Lietuvoje. <...> „Kokybinė lyginamoji analizė“ – unikalus tekstas, kadangi nei vienas Lietuvos universitetas ar institutas nieko panašaus nėra publikavęs. (Doc. dr. Liutauras Kraniauskas)

Kokybiški metodologijos kursai Lietuvos universitetuose retenybė. Šis vadovėlis gali padėti įveikti mokslinių diskusijų skurdą. <...> Tokio pobūdžio studija yra pirma, o jos lyginti Lietuvoje nėra su kuo. <...> Darbas atspindi naujausias akademines kokybinių tyrimų „madas“. (Prof. dr. Šarūnas Liekis)

Nuotraukoje knygos autoriai (kairėje-Zenonas

Norkus, dešinėje-Vaidas Morkevičius).

kokybinĖ lyginamoji analizĖ · 2 turinys udk 001.8 no-79 vadovėlio leidybą ﬁnansavo europos...

Documents