Irina Culic este conferen?iar la Catedra de Sociologie, Universitatea Babe? - Bolyai din Cluj-Napoca, cercet?tor principal la Centrul de Cercetare a Rela?iilor Interetnice (CCRIT) ?i autoare a anumitor studii ?i articole, precum ?i co-autoare a unor lucr?ri de specialitate (Statistica aplicat? în cercetarea sociologic?, Reflections on Differences. Focus on Romania)

A?a cum autoarea arat? înc? din Introducere cartea se vrea a fi un îndrumar, un manual atât pentru studen?i cât ?i pentru sociologi sau pentru cei care doresc s? fac? o cercetare în domeniul ?tiin?elor sociale.

Cartea este structurat? în ?apte capitole, fiecare având un nume sugestiv pentru tema abordat?, o Introducere, un Cuprins, un Glosar de termeni ?i o Bibliografie toate cuprinse în 232 de pagini.

Am putea spune c? primele trei capitole sunt „preg?titoare” extrem de importante pentru datele tehnice care urmeaz?, acestea sunt un fel de introducere, explicând majoritatea termenilor cu care se va opera.

Astfel, primul capitol Metodologia cercet?rii sociale „încearc? s? surprind? esen?a metodologiei cercet?rii în ?tiin?ele sociale” ?i se axeaz? pe stabilirea câtorva principii care s? ghideze activitatea de cercetare social?. De asemenea, se încearc? o descriere a cunoa?terii sociale în paralel cu cunoa?terea din ?tiin?ele naturale. Cuno?terea în ?tiin?ele sociale este nelimitat? având în vedere c? realitatea social? este într-o continu? schimbare, spre deosebire de cea din ?tiin?ele naturii care este „dat?” (p. 16), opineaz? autoarea. În paginile urm?toare acestui capitol se vorbe?te despre trasarea a dou? principii de baz?: principiul adecv?rii ?i cel al simplit??ii.

Principiul adecv?rii se refer? la modul în care un cercet?tor î?i „determin? ?i elaboreaz? cadrul conceptual” (p. 21) pentru o tem? de studiu  ?i alegerea metodei folosite în cercetarea ei. Pentru o mai bun? în?elegere, cercetare sau descriere a temei alese cercetatorul trebuie s? aleag? cea mai bun? metodologie sau s? se ab?in? a îngloba toate informa?iile într-o lucrare scris?.. Pentru o mai bun? abordare a temei trebuie ca metodologia s? fie adecvat? (tehnicile folosite s? ofere cât mai multe r?spunsuri concludente), s? serveasc? intereselor cercet?torului ?i bibliografia s? fie folosit? „critic” (p. 22)

Principiul simplit??ii este enun?at ca fiind unul dintre principiile de baz? acre se reg?sesc pe m?sur? ce parcurgem celelalte capitole. În enun?area lui, autoarea pleac? de la un citat al lui Asimov pentru a ajunge la o interpretare proprie „este preferabil s? avem un model cât mai simplu pentru reprezentarea ?i descrierea realit??ii, c? o structur? mai simpl? este mai profitabil? decât una complex?” (p.27).

Îns? autoarea ridic? ?i problema echilibrului dintre simplitatea ?i acurate?ea modelului, problem? ce se anun?? a fi rezolvat? pe parcursul c?r?ii.    

Capitolul doi î?i propune s? stabileasc? termeni precum „date” sau teorii despre date, „m?surare” ?i arat? felul cum se selecteaz? datele în func?ie de anumite elemente subiective sau obiective, se dore?te facilitarea folosirii acestor metode ?i tehnici. Capitolul începe prin definirea clar ?i la obiect a datelor: „informa?ia pe care am decis s? o analiz?m (p. 29) urmând ca autoarea s? clarifice no?iunea de „informa?ie” sau s? arate cum „func?ioneaz?” percep?ia unui observator în func?ie de date sau informa?ii.

Un alt concept analizat este „m?surarea”, procedur? prin care obiectelor li se atribuie numere în func?ie de o însu?ire a lor, defini?ie sus?inut? prin exemple, tabele sau figuri. În paginile urm?toare, autoarea urm?re?te s? simplifice cercet?rile studen?ilor prin l?murirea felului cum po?i transpune un chestionar în baza de date (variabile SPSS) ?i precizeaz? cele dou? forme de reprezentare în SPSS a variabilelor: numeric? sau             ?ir de caractere.

Capitolul trei urm?re?te tot un demers tehnic ca ?i primele dou? ?i pune la punct în?elegerea termenului „analiza multivariat?” ?i a accep?iunilor ei.
Analiza multivariat? reprezint? „toate metodele statistice care analizeaz? simultan valorile mai multor variabile pentru fiecare dintre obiectele sau cazurile din e?antion”   (p. 65). Prin tehnica analizei multivariate se încearc? explica?ia varia?iei unei variabile care poate influen?a varia?ia  altor variabile. Autoarea ne ofer? un exemplu concludent în acest sens: într-o popula?ie, gradul de educa?ie este diferit pentru c? oamenii au preferin?e diferite sau provin dintr-un mediu economic diferit.

Apoi se face o clasificare a analizei multivariate din punctul de vedere al tehnicilor de dependen?? ?i interdependen??. Urm?toarele capitole se bazeaz? pe aceste tehnici de interdependen?? tocmai pentru c? sunt mai pu?in cunoscute si utilizarea lor corect? ar fi concludent? pentru o cercetare. La sfâr?it autoarea expune un model de analiz? multivariat? privind percep?ia corup?iei în România.

În capitolele cinci, ?ase ?i ?apte se prezint? tehnicile de analiz? multivariat? de  interdependen??, p?r?ile teoretice fiind sus?inute în fiecare capitol de modul de folosire a SPSS (Statistical Package for Social Sciences, pachet de programe statistice, versiunea 10.1), de câte un exemplu bazat pe tehnica expus? sau de date statistice oferite de BOP (Barometrul de Opinie Public?), autoarea precizând c? aceste date sunt disponibile pe Internet pentru a putea fi consultate de publicul interesat.

Capitolul cinci descrie  analiza cluster care reprezint? „mul?imea metodelor de grupare a obiectelor pe baza similarit??ilor caracteristicilor lor (p. 130), ffind o metod? ce reduce datele, organizându-le într-un num?r cât mai mic. Analiza cluster poate avea mai multe avantaje printre care furnizarea de clasific?ri, formularea unro scheme conceptuale, generarea de ipoteze sau testerea lor (p. 131- p. 132).

De asemenea, autoarea precizeaz? modul în care se realizeaz? o analiz? cluster prin parcurgerea anumitor etape (p. 135 – p. 154): formularea problemei de cercetare ?i stabilirea scopului analizei cluster, selec?ia variabilelor care servesc drept criterii de grupare, m?suri de similariatea a obiectelor, metode (algoritmi ) de grupare, stabilirea num?rului de grupuri ?i interpretarea grupurilor. Autoarea ajunge chiar s? detalieze minu?ios, ca într-o adev?rat? lec?ie de informatic?, ar?tând ce fi?iere, op?iuni sau meniuri trebuie s? acces?m în SPSS 10.1. (p. 154 – p. 156)

Capitolul ?ase discut? despre scalarea multidimensional? care „cuprinde o serie de tehnici de reducere a datelor, prin care pot fi identificate principalele dimensiuni latente ale reprezent?rii unei mul?imi de obiecte (….) produce o „hart? perceptual?”  a pozi?ion?rii relative a obiectelor în func?ie de dou? sau mai multe dimensiuni subiective” (p. 163). Obiectele pot fi reprezentate de orice: persoane, ac?iuni, percep?ii, etc. , iar datele prelucrate pot fi „date de similaritate” ?i „date de preferin?e”.

Ca ?i în cazul analizei cluster, vorbim de anumite etape ce trebuie parcurse pentru realizarea unei analize de scalare multidimensionar?: formularea problemei de cercetare  ?i stabilirea obiectivelor cercet?rii, colectarea datelor ?i formarea matricei de proximit??i, ob?inerea configura?iei de puncte, decizia asupra dimensionalit??ii modelului, interpretarea ?i evaluarea rezultatelor ?i validarea analizei.

Apoi ni se prezint? procedura „Multidimensional Scaling” în sistemul SPSS 10.1, f?cându-se aceea?i detaliere minu?ioas?. La sfâr?itul capitolului ni se ofer? de data aceasta dou? exemple concludente pentru aceast? tehnic?: reprezentarea ora?elor României pe o hart? perceptual?, plecând de la distan?ele pe caela ferat? dintre ele ?i harta perceptual? a structurii profesionale ?i a structurii de prietenie în câmpul social al scriitorilor din Cluj – Napoca.      

Ultimul capitol detaliaz? analiza de coresponden?? ?i analiza de omogenitate, tehnica descoper? „structura unui set complex de date con?inut într-un tabel de contingen??” (p. 196), fiind o metod? care descrie rela?ia dintre dou? variabile nominale ?i rela?iile dintre categoriile lor (p. 196). Aceast? metod? este folosit? aproape în totalitate pentru „explorarea ?i descrierea datelor” (p. 198).

Pentru a p?stra aceea?i structur? compozi?ional?, ni se prezint? etapele prin care trebuie s? treci pentru a face o asemenea analiz?, iar la sfâr?itul capitolului ni se d? un exemplu de cercetare f?cut? cu ajutoul aceste metode: structura parlamentului României între anii 1996 –2000.

Cartea este destul de facil?, cel pu?in primele trei capitole se citesc cursiv, iar termenii pot fi în?ele?i cu u?urin?? de cei cu o baz? în ?tiin?e sociale sau cei care dispun de un dic?ionar bun, în caz contrar. Acolo unde este nevoie teoria este sus?inut? de exemple elocvente, figuri, tabele, formule matematice sau explica?ii în plus tocmai pentru a fi accesibil? unei categorii largi de cititori. În schimb, nu s-au folosit prea multe formul?ri sau formule matematice, s-au folosit „cuvinte, cât mai multe cuvinte” (p. 9)

Totu?i, ultimele patru capitole sunt mai dificil de în?eles, dar merg pe ideea c? primele au pus baza cuno?tin?elor în ceea ce prive?te analiza multivariat? de interdependen??. Toate no?iunile prezentate sunt explicate riguros pentru a nu ap?rea confuzii sau s? se întrebuin?eze gre?it, de?i unii termeni, dup? cum se precizeaz? în Introducere ,  nu sunt relua?i deoarece sunt elementari (pentru termenii de neîn?eles cititorul poate apela la Glosarul de termeni de la sfâr?itul lucr?rii).

În Bibliografie z?rim nume ca Isaac Asimov, Margaret Archer, Auguste Comte, Traian Rotariu, Anthony Giddens, Michel Focault sau Max Weber, nume la care se apeleaz? pentru sus?inerea unor idei.

Dup? p?rerea mea lucrarea de fa?? este destul de important? în ceea ce prive?te noutatea metodelor prezentate, acestea fiind sus?inute de un cadru teoretic ?i conceptual pentru o mai bun? în?elegere ?i parcurgere.