Управление запасами. Экономический анализ

Анализ документов по сравнению с другими методами сбора информации имеет свои плюсы и минусы.

Достоинства анализа документов:

Наиболее экономичен с точки зрения трудозатрат и финансов.

Позволяет оперативно получить фактографические данные о предприятии в целом и его служащих и рабочих.

Полученная информация носит объективный характер.

Можно получать сведения о прошедших событиях, наблюдение за которыми уже невозможно.

Исследовательский процесс не оказывает существенного влияния на объект исследования. Обычная для других методов исследования проблема возмущающего влияния субъекта на объект при проведении данного вида социологического исследования фактически снимается. Для его проведения никто не подвергается эксперименту, анкетированию или интервьюированию.

Официальные материалы для контент-анализа легкодоступны, так как многие официальные общественные документы опубликованы в газетах, журналах, и т.п. и получить их в библиотеке не представляет особой трудности.

Проведение контент-аналитического исследования аудиовизуальных средств массовой информации облегчает современное записывающее видео- и аудиооборудование.

Используя анализ документов, исследователь может дать верную оценку событий и процессов, происходящих в социальных группах, которые он не может наблюдать лично, но информацию о которых он может получить из разного рода документов.

Документы в отличие от респондента не имеют никакой возможности "приспосабливаться" к исследователю, ведь основная масса документов, подвергающихся анализу, бывает создана ранее и не по воле исследователя, а значит, независимо от его интересов. В редких случаях при создании документа автор может заранее предполагать, что данный документ будет подвергнут специальному исследованию.

Недостатки анализа документов:

1. Часто количество сообщений, относящихся к изучаемой теме, очень ограничено.

2. Не всегда регулярно в доступных средствах массовой информации освещаются некоторые темы.

3. Часть информации, содержащейся в документах, устаревает.

4. Качество учетной и отчетной информации не всегда бывает достоверным, поэтому иногда требуется проводить контроль с помощью опросов и наблюдения.

5. В основной массе ведомственной документации не содержится информация о состоянии сознания работников.

6. Часто цели создания документов не совпадают с задачами, которые собирается решить социолог в своем исследовании, поэтому ему приходится содержащуюся в документах информацию перерабатывать и переосмысливать.

7. Для проведения контент-анализа от исследователя требуется гораздо больше воображения и изобретательности, чем для проведения других методов социологического исследования.

8. Проведение анализа документа достаточно только в том случае, если для решения задач достаточно фактографической документации.

9. Часть официальных документов носит конфиденциальный характер, вплоть до полной секретности, что затрудняет ознакомление с такими документами и их социологическую оценку. Проведение социологического исследования оказывается возможным только в том случае, если данные исследования полностью или частично будут засекречены в той же степени, что и используемые материалы.

10. К письменному документу нельзя ничего добавить, а так как автор при составлении документа может забыть или не видеть значимости того или другого факта, то исследователю приходится довольствоваться тем, что есть. В отличие от этого при проведении интервью по неясным для исследователя пунктам, он может задать новые вопросы и таким образом дополнить информацию.

11. Так как в документах фиксируются социальные явления, которые уже произошли, то полученные социальные данные должны быть отнесены лишь к тому периоду времени, когда они собирались.

12. Статистические документы в значительной степени абстрактны. Изложенные в них обстоятельства абстрагируются от многих событий, условий, явлений, которые сопутствовали зафиксированному процессу. Это, естественно, ведет к существенным потерям информации о совокупности обусловливающих связей и сопутствующего им фона. Обычно бывает возможно определить только те их них, которые автор описал, так как считал их существенными в связи с другими целями и задачами.

Особо следует отметить недостатки, присущие неофициальным, личным документам :

Малая объективность, отображение реальных данных всегда субъективно окрашено;

На изложение фактов часто влияют ситуационно возникающие аффекты и эмоции;

При описании мотивов и импульсов своего поведения часто свойственен самообман;

Оптимистическая оценка описываемых событий, которая увеличивается по мере увеличения промежутка времени между событием и его отображением;

Затруднения вызывает сбор личных документов, особенно неофициальных, так как в этом случае необходим личный контакт с автором, собственником или распорядителем личных документов, чтобы убедить его выдать интересующую исследователя документацию и получить разрешение на проведение научного анализа ее;

При изучении личных документов (письма, биографии) невозможно составить репрезентативную выборку, так как людей, которые не могут выражать свои мысли в письменной форме, гораздо больше людей, стесняющихся отвечать устно;

Часто возникают трудности при анализе и кодификации письменных биографий. Эта проблема возникает и при открытых вопросах в анкетировании и интервью, но в данном случае она увеличивается благодаря тому, что отсутствуют четко поставленные вопросы. Поэтому каждый автор дает определенное количество информации, очень интересной, но трудно сопоставимой с другими данными. Исследователю очень сложно классифицировать, а тем более обобщать имеющуюся информацию.

Благодаря появлению звукозаписи и кинолентам представилась возможность не только сохранять, но и воспроизводить и наблюдать много раз определенную документацию. Возможность снова пересмотреть интересующий исследователя фильм или вновь прослушать какую-либо запись является очень ценной. Подобным образом сохраненная документация имеет ряд преимуществ:

Ею могут пользоваться разные исследователи;

С помощью кино можно произвести глобальное наблюдение, что не под силу осуществить отдельным лицам. Например, в области политических наук, при исследовании демонстрации или митинга наблюдатель-одиночка чисто физически не в состоянии увидеть все.

Необходимо отметить и недостатки:

Получаемые с помощью данных инструментов материалы такие же сырые, как и сама жизнь;

Хотя людям на экране нельзя задавать вопросы, зато их можно наблюдать непосредственно в их действительной жизни.

Разработка инструментария

Необходимым условием контент-аналитического исследования является разработка соответствующего инструментария (таблицы, бланки кодировки). Таблицы контент-анализа - это основной рабочий документ, с помощью которого оно проводится. Тип таблицы зависит от этапа исследования. При разработке категориального аппарата исследователь составляет таблицу, представляющую собой систему скоординированных и субординированных категорий анализа. Таблица такого типа внешне напоминает анкету: каждая категория (вопрос) предполагает ряд признаков (ответов), благодаря чему становится возможным количественное выражение качественных признаков, содержащихся в тексте.

Для регистрации единиц анализа исследователь составляет уже другого типа таблицу - кодировальную матрицу (см. табл. 3) (37, с. 77).

Для регистрации единиц счета, в зависимости от характера исследования, четкости его задач и гипотез, разрабатывается определенный рабочий документ, с помощью которого проводится контент-анализ. Это могут быть специально разработанные макеты таблиц (в клетках которых отмечается встречаемость определенных единиц), перфокарты, карточки или специальные кодировальные матрицы.

Тип рабочего документа определяется этапом исследования. Если исследование носит поисковый характер и приходится собирать избыточную первичную информацию, то чаще всего используются кодировальные матрицы (определенный тип таблицы, составленный для регистрации единиц анализа). Столбцы такой матрицы означают отдельные документы (сообщения), а строки - классификационные единицы соответствующих единиц анализа (перечень тем, персонажей и т.п.). В результате этого в каждом столбце оказывается закодированным по интересующим нас признакам отдельное сообщение (табл. 4).

Таблица 4

Подобного рода таблица-анкета может быть достаточно объемной. Например, в проводимом в Белорусской ССР исследовании эффективности функционирования республиканских средств массовой информации каждый текст анализировался по 248 признакам (37, с.77).

Если выборка невелика (до 100 классификационных единиц), то кодировальная матрица может быть отдельным листом и можно проводить двумерный или даже многомерный анализ, а если объем выборки достаточно велик (свыше 100 сообщений и единиц), то кодировщик, как правило, работает с целой тетрадью таких матричных листов.

Таблица может быть использована и на этапе количественной обработки данных. Наиболее важными в контент-анализе являются способы расчета совместной встречаемости, т.е. связанности, зависимости различных элементов содержания в сообщениях. Начало разработки этих способов было положено американским психологом А. Болдуином в 1942 г., и продолжено его последователем, известным психологом и психолингвистом Чарльзом Осгудом в конце 50-х гг. По мнению Ч. Осгуда, неслучайные зависимости элементов содержания в сообщениях указывают на определенные ассоциации в мышлении коммуникатора, а наличие случайных зависимостей указывает на процессы диссоциации. Процедура методики Ч. Осгуда состоит в том, что в сообщениях (частях текста) регистрируется наличие или отсутствие интересующих исследователя единиц содержания, после чего осуществляется подсчет совместной встречаемости этих единиц и определяется случайность или неслучайность их совместного появления. Для этого анализируемые единицы фиксируются в специально созданной матрице, с помощью которой выявляются меры случайности совпадения каждой классификационной единицы со всеми остальными (см. табл. 5) (25, с. 56-57; 37, с. 78).

Таблица 5

Например, единица А встречается в 20% анализируемых текстов (P a =0,2), а единица В в 50% текстов (P в =0,5), тогда, по теореме умножения вероятностей, ожидаемая частота совместного появления этих единиц будет равна 0,10
(Р ав = Р а х Р в = 0,2 х 0,5 = 0,10). Полученное число записывается в соответствующую верхнюю от матричной диагонали клетку. После этого подсчитывается, сколько раз на самом деле единицы А и В совместно встречались в текстах. В действительности оказалось, что они совместно встречались только в 6% сообщений (f ав =0,06). Это число записывается в соответствующую нижнюю от диагонали клетку.

Подобным образом продолжаем рассчитывать дальше вероятность и частоту совместного появления всех остальных единиц анализа. В конечном итоге, сравнивая полученные фактические и вероятностные величины, можно определить, какие фактические зависимости оказались неслучайными (например, из приведенной выше таблицы видно, что совместное появление единиц А и В - случайно, так как фактическая величина ниже вероятностной, т.е. реальное совпадение ниже ожидаемого; а единиц А и С - неслучайно, так как фактическая величина больше вероятностной). Можно также рассчитать уровень значимости неслучайных зависимостей, выделить группы взаимосвязанных единиц и т.д.

При количественном контент-анализе проведение подсчета в общем виде аналогично стандартным приемам классификации по выделенным группировкам ранжирования и измерения ассоциаций. Применительно к контент-анализу существуют даже специальные процедуры подсчета, например формула коэффициента Яниса (с), для вычисления соотношения положительных и отрицательных (относительно избранной позиции) суждений, оценок, аргументов. Если число положительных суждений превышает число отрицательных, то коэффициент Яниса находится по формуле

где f - число положительных оценок; n - число отрицательных оценок; r - объем содержания текста, имеющего прямое отношение к изучаемой проблеме; t - общий объем анализируемого теста.

А если число положительных суждений меньше отрицательных, то коэффициент Яниса подсчитывается по формуле

Существуют и более простые способы измерения. Например, удельный вес той или иной категории можно определить с помощью следующей формулы (37, с.79)

На первом этапе необходимо также провести пробный (пилотажный) анализ документов, который обычно позволяет выявить имеющиеся недостатки методики. После необходимых доработок исследователю остается только проверить надежность разработанной методики, т.е. испытать ее на обоснованность (соответствие задачам и теоретическим понятиям исследования) и устойчивость (воспроизводимость результатов).

Обоснованность (validity - валидность) обычно проверяют при помощи экспертов (специалистов по проблематике проводимого исследования) или посредством получения аналогичных данных другими методами.

Устойчивость (consistency) (иногда ее отождествляют с надежностью (relibility) и объективностью (objectivity) анализа документов) можно определить при помощи повторного кодирования одних и тех же документов по единой инструкции одним и тем же кодировщиком ("устойчивость во времени") или кодированием одних и тех же документов по единой инструкции разными кодировщиками ("устойчивость среди аналитиков"). Для этого можно взять наугад только часть документов из выборки (например, 30 или 50 единиц). Если данные разных кодировщиков будут в достаточной степени соответствовать друг другу (например, расхождение не выше 5% или коэффициент корреляции на уровне значимости 0,05), то можно вполне уверенно считать, что разработанная методика позволяет получать устойчивые результаты.

Если исследователю необходимо проанализировать очень много материалов и процесс кодирования растягивается на недели, следует проводить выборочную проверку устойчивости получаемых данных, для этого процесс кодирования целесообразно проводить параллельно несколькими кодировщиками.

Контент-анализ (англ. content analysis; от content - содержание) - формализованный метод изучения текстовой и графической информации, заключающийся в переводе изучаемой информации в количественные показатели и ее статистической обработке. Характеризуется большой строгостью, систематичностью.

В настоящее время к основным процедурам контент-анализа относятся:

1. Выявление смысловых единиц контент-анализа, которыми могут быть:

а) понятия, выраженные в отдельных терминах;
б) темы, выраженные в целых смысловых абзацах, частях текстов, статьях, радиопередачах и т. п.;
в) имена, фамилии людей;
г) события, факты и т. п.;
д) смысл апелляций к потенциальному адресату.

Единицы контент-анализа выделяются в зависимости от содержания, целей, задач и гипотез конкретного исследования.

2. Выделение единиц счета, которые могут совпадать либо не совпадать с единицами анализа. В 1-м случае процедура сводится к подсчету частоты упоминания выделенной смысловой единицы, во 2-м - исследователь на основе анализируемого материала и здравого смысла сам выдвигает единицы счета, которыми могут быть:

а) физическая протяженность текстов;
б) площадь текста, заполненная смысловыми единицами;
в) число строк (абзацев, знаков, колонок текста);
г) длительность трансляции по радио или ТВ;
д) метраж пленки при аудио- и видеозаписях,
е) количество рисунков с определенным содержанием, сюжетом и пр.

3. Процедура подсчета в общем виде сходна со стандартными приемами классификации по выделенным группировкам. Применяется составление специальных таблиц, применение компьютерных программ, специальных формул (напр., «формула оценки удельного веса смысловых категорий в общем объеме текста»), статистические расчеты понятности и аттрактивности текста.

К достоинствам контент-анализа можно отнести следующие характеристики:

Возможность точной регистрации внешне неразличимых показателей в объемных массивах эмпирических данных;

Обеспечение высокой степени надежности полученных данных (возможность их перепроверки);

Допустимость осуществления отсроченного во времени анализа событий и ситуаций, в т.ч. исследования социально-психологических феноменов в историческом плане;

Обеспечение интегрального видения моделируемого объекта в многообразии его свойств;

Возможность исключить влияние исследователя на изучаемый объект (невключенность, «ненавязчивость» метода, предполагающая элиминирование «эффекта присутствия»).

Главные достоинства метода анализа документов заключаются в возможности избежать влияния исследователя на изучаемый объект и достижения сравнительно высокой степени надежности получаемых данных, так как документы наиболее удобны для перепроверки.

Недостатками контент-анализа, таким образом,выступают:

Опасность абсолютизации его процедурной стороны;

Трудности, связанные с определением набора категорий анализа (в частности, принятие решения об отнесенности элемента содержания к той или иной категории, о введении иерархии категорий и подкатегорий анализа);

Вероятность искажающего влияния исследователя (например, по причине низкой его квалификации) на анализ текста;

Трудоемкость и громоздкость процедуры контент-анализа, требующие от исследователя большого внимания и упорства.

95) Метод обработки информации – виды и особенности применения.

Существование множества видов обработки информации связано с различными подходами к работе с ней. Однако, началом всегда являет сбор и анализ, после чего специалисты приступают к синтезу, преобразованию, формализации или комбинированию. Результаты подобной работы чаще всего выступают в форме пресс-релизов, отчетов, различных сводок и сообщений. За краткими текстами или большими статьями стоит титанический труд по обработке огромного количества информации.

Анализирование
Информация может поступать в различных видах и вариациях, однако специалист всегда знает, как правильно распределить полученные данные. Начальным этапом становится приведение всей полученной информации к единому виду для упрощения операций с ней. Для современного секретаря или журналиста это, несомненно, электронный вид текстовых документов или таблиц. Далее процесс существенно ускорится и облегчится, поскольку данные в одном виде проще анализировать и сортировать.

Синтезирование
Важным приемом обработки информации становится синтез, который подразумевает соединение и объединение данных от разных источников на основе анализа информации. При этом специалист проводит немалую работу, тщательно выбирая схожие данные, для того, чтобы подготовить сводную таблицу, пресс-релиз, увлекательную статью или лекцию. Современные виды обработки информации подразумевают тщательную серьезную работу с полученными данными. Синтезирование по сути своей является одним из самых сложных этапов, поскольку нуждается в отборе и соединение полученных данных, объединении их по тем или иным критериям для последующего анализа на этапе преобразования.

Преобразование
Одна из самых простых составляющих работы с информацией, поскольку не требует кропотливой и сложной работы аналитика. Для преобразования нужен критический и аналитический взгляд, а также немалые навыки журналиста, секретаря или писателя. Достаточно оформить и «собрать сливки» предыдущих этапов обработки для того, чтобы создать интересные статьи, пресс-релизы, обзоры, лекции, отчеты, сообщения и материалы брифингов.

96) Корреляционный анализ социологической информации, особенности применения .

Корреляционный анализ - раздел многомерного статистического анализа, объединяющий методы оценки размерности множества наблюдаемых переменных посредством исследования структуры ковариационных или корреляционных матриц. Иначе говоря, задача метода - переход от реального большого числа признаков или причин определяющих наблюдаемую изменчивость к небольшому числу наиболее важных переменных (факторов) с минимальной потерей информации.

Все основные положения теории корреляции разрабатывались применительно к предположению о нормальном характере распределения исследуемых признаков. Поэтому, необходимо изучить форму распределения параметра, дающую возможность обосновать правомерность применения методов корреляционного анализа. Для проверки исходной предпосылки нормальности распределения необходимо в каждой группе иметь достаточно большое количество наблюдений, что на практике осуществить достаточно проблематично из-за проблем исследовательского характера. При построении корреляционных моделей все факторы должны иметь количественное выражения, иначе составить модель корреляционной зависимости не представляется возможным.

Контент-анализ имеет ряд преимуществ. Это очень «прозрачный» метод исследования. Схема кодирования и процедуры формирования выборки могут быть четко сформулированы, следовательно, появляется возможность для воспроизведения конкретного эксперимента и проведения дальнейших исследований. Именно эта ясность зачастую позволяет считать контент-анализ объективным методом анализа.

Он позволяет довольно легко включить в исследование элемент лонгитюдного анализа . Некоторые исследования позволяют проследить за изменением частоты встречаемости определенных единиц анализа с течением времени. Например, в своем исследовании Кабанофф и его коллеги анализировали организационные ценности с интервалом в 4 года. Аналогично, в случае судебных разбирательств по трудовому праву, в которых рассматривались случаи дискриминации по гендерному, расовому или физическому признаку, временной анализ можно было провести, сравнив отчеты о судебных разбирательствах, опубликованные в газетах в течение двух периодов времени - 1960-е и 1990-е годы. Таким образом, появляется возможность исследовать изменения в расстановке акцентов.

Контент-анализ часто называют ненавязчивым методом. Этот термин ввел Вебб и его коллеги для описания метода, предполагающего, что участники эксперимента не должны принимать во внимание присутствие исследователя. Следовательно, это не-реактивный метод. Хотя к этому утверждению все же следует относиться с некоторой опаской. Несомненно то, что когда объектом контент-анализа становятся газетные статьи или телевизионные программы, реактивный эффект отсутствует.

Газетные статьи, понятно, не пишут с мыслью о том, что когда-нибудь они будут включены в контент-анализ. Следовательно, как предполагает Гаррис, контент-анализ вторичных данных, например, газетных статей, особенно актуален в случае, если исследуются деликатные вопросы, такие, как этическое поведение. С помощью этого метода появляется возможность преодолеть тенденцию людей отрицать в себе социально нежелательные черты, а признавать только желательные. С другой стороны, если контент-анализ основывается на таких документах, как расшифровки интервью или на этнографии, то, хотя сам процесс контент-анализа и не производит реактивного эффекта, все же, этому влиянию могут подвергаться сами документы, как минимум отчасти.

Контент-анализ - это очень гибкий по своей природе метод. Его можно применять к широкому спектру разнообразных типов неструктурированной информации.

Хотя контент-анализ в социальных науках, как правило, связывают с анализом «продуктов» СМИ, он имеет более широкое применение в исследованиях менеджмента и организаций.

Недостатки контент-анализа

Как и все техники исследования, контент-анализ имеет ряд ограничений.

Контент-анализ может быть хорошим лишь настолько, насколько хороши документы, над которыми работает исследователь. Рекомендуют оценивать документы в терминах таких критериев, как: аутентичность (действительно ли речь в документе идет о том, о чем заявлено в названии документа); надежность (есть ли основания полагать, что содержание документа было искажено каким-либо образом); и репрезентативность (репрезентирует ли исследуемый документ все возможные релевантные документы, как если бы обобщаемость определенных документов, которые недоступны или больше не существуют, находилась под угрозой). Эти замечания особенно важно иметь в виду, когда контент-анализ применяют для исследования таких документов, как отчеты компаний или внутренние меморандумы.

Почти невозможно составить руководство по кодированию, которое не включало бы определенную долю интерпретацию со стороны кодировщиков. Кодировщики должны опираться на свой повседневный опыт и знания как представители их культуры, чтобы быть способными кодировать материал, с которым они сталкиваются.

Спорным остается вопрос, оправдано ли предположение о существовании согласия между людьми, ответственными за составление анализируемых документов, и людьми, их кодирующими.

Посредством контент-анализа сложно получить ответы на вопрос «почему?». Например, исследователи обнаружили, что на протяжении почти десятилетия, академически-ориентированные статьи на тему организационной культуры постепенно адаптировались и переняли подход практиков. Почему? Хотя авторы предлагают ряд гипотетических ответов на этот вопрос, сам контент-анализ не может предоставить ответ. Как утверждается, «конвергенция - принятие теоретиками более практичного подхода - могла возникнуть из-за того, что они хотели обезопасить ценные ресурсы и сохранить большую аудиторию для своих работ, но, учитывая природу данных, в равной степени возможны и другие объяснения». Следовательно, утверждают теоретики, определение мотивов этой конвергенции потребует проведения интервью с авторами работ «и исследования набора цитат с целью - выяснить, кто же и на кого повлиял».

Исследования, в которых применяют контент-анализ, часто обвиняют в том, что они атеоретичны. Несложно понять, почему мог возникнуть атеоретичный подход. Тот акцент, который в контент-анализе делают на метрике, может легко и непреднамеренно трансформироваться в акцент, который делают на том, что можно измерить, а не на том, что теоретически значимо или важно. Однако контент-анализ не обязательно атеоретичен.

Понимание языковых категорий - это важная составляющая исследований, в особенности во включенном наблюдении. Это важно потому, что знание способов употребления значения специфических слов и специфических терминов в местном жаргоне часто считают решающим фактором для оценки того, как изучаемый социальный мир воспринимают его участники.

По материалам A. Bryman, E. Bell. Business Research Methods. Oxford, 2003.

Несколько последних статей я посвятил теме группировки данных. Этот раздел в статистике занимает очень важное место, так как с помощью одних только группировок можно провести достаточно качественных анализ.

Статистические группировки можно проводить различными способами. Основные и часто используемые это разделение данных на одинаковые по размеру группы и равные интервалы, а также известный принцип Парето, который лежит в основе не менее известного ABC-анализа. Сегодня разговор об ABC-анализе .

С точки зрения строгой математической логики трудно найти более простой метод, чем АВС-анализ (средние величины и индексы не в счёт). Он действительно тривиален: проводим сортировку и разбиваем на три группы (80%. 15% и 5%, или около того). По этой причине АВС-анализ является одним из самых практических методов, и его уже миллионы раз "обкатали" на практике. В результате многократного применения метода в разных ситуациях были выявлены его сильные и слабые стороны. Вот сегодня и поговорим о преимуществах и недостатках АВС-анализа .

Преимущества ABC-анализа

В литературе в подавляющем большинстве случаев описание АВС-анализа сводится к перечислению его преимуществ. Не буду пока отклоняться от традиций. Начнём по порядку.

1. Простота . Первое и главное преимущество – это простота использования. Чем проще метод, тем он надёжней – это аксиома. Из-за простоты его легко приспособить к различным ситуациям. Обучение также не требует много времени.
2. Прозрачность . Это преимущество вытекает из простоты. Чем проще, тем надёжней, но также и понятней. Любой этап анализа можно проследить и, если нужно, подкорректировать. Интерпретация расчётов не вызывает проблем. Сложные статистические методы таким преимуществом не обладают.
3. Универсальность . Еще одно важное преимущество – это почти полная универсальность. С помощью АВС-метода можно анализировать хоть товарооборот, хоть деньги, хоть урожай зерна, хоть что угодно, что можно разделить на составляющие элементы. Перед АВС-анализом все равны. Приоритетность (различие вклада в общий результат) наблюдается почти везде.
4. Автоматизация . Когда не было компьютеров, все расчеты делались на бумаге и в уме, в лучшем случае на калькуляторе. Поэтому проведение любого анализа было сопряжено с трудоемкостью расчётов. Сейчас эта проблема потеряла свою актуальность. Для АВС-анализа это вообще не проблема, так как алгоритм достаточно строг. можно сделать с помощью нескольких нажатий клавиш. Существует также множество специализированных программ, макросов и приложений, которые сокращают количество нажатий до одного. Короче, АВС-анализ нынче делается быстро. Умножать и делить столбиком уметь не обязательно, про логарифмические линейки и счёты, наконец, можно забыть.
5. Оптимизация ресурсов . Это фактически назначение метода. Успешное использование АВС-анализа позволяет сократить и высвободить огромное количество временных и трудовых ресурсов. Это достигается путем концентрации работы над наиболее важными элементами и, наоборот, экономия ресурсов на менее приоритетных составляющих.

Недостатки ABC-анализа

Теперь ложка дёгтя в бочку мёда. То, что метод полезный и широко известен, ещё не значит, что его можно вставлять везде, где ни попадя без включения мозгов. АВС-анализ, как и любой другой статистический метод, является инструментом в руках аналитика. Топор сам по себе не рубит, это делает плотник. Аналитическими методами также нужно уметь пользоваться, а не размахивать, круша всё вокруг. О преимуществах рассматриваемого метода можно прочитать на тысячах сайтов, а вот про недостатки и подводные камни надо ещё поискать . Ввиду наличия не всегда очевидных недостатков остановлюсь на них поподробнее.

Второй недостаток вытекает из первого и из способа его преодоления. Как я только что отметил, приоритетность элементов многомерного объекта следует рассматривать, используя сразу несколько показателей. Для этого определяют группы А, В и С сразу по нескольким переменным. В результате, если мы используем два показателя, то количество возможных групп будет девять. Максимальное число групп определяется количеством возможных сочетаний АВС групп по двум показателям (AA, AB, AC, BA, BB, BC, CA, CB, CC). Вот, как это выглядит схематично на картинке.

Каждая ячейка – это группа в двухмерном АВС-анализе. Если элемент попадает в группу СА, то это значит, что по первому признаку он соответствует группе С, по второму – группе А. Если элемент попадает в группу АВ, то по первому признаку – А, по второму – В и так далее. Как видно, всего может быть девять групп. Самые приоритетные позиции находится в группе АА, наименее приоритетные – в СС. Интерпретация всех групп и принимаемые в связи с этим решения целиком и полностью зависят от природы данных и целей анализа. Для трёх показателей количество групп достигает уже 27 (три в кубе равно двадцать семь).

Таким обозначением (особенно если групп 3 и более) пользоваться не всегда удобно, и тогда сочетание букв заменяют каким-либо одним (одномерным) рейтингом. Например, все группы, в которых присутствует буква А (AA, AB, AC, BA, CA) заменяют общим рейтингом А. Очевидно, что группы А по первому и второму признакам далеко не всегда будут полностью совпадать. Это значит, что в общую агрегированную группу А попадут уже не 20% пресловутых приоритетных наименований, которые дают 80% результата, а существенно больше. Например, в сводную группу А (состоящую из AA, AB, AC, BA, CA) может попасть 1/3 всех позиций. Это еще ничего. А вот если половина всех элементов? Как видим, правило 20/80 может превратиться в 50/80, что звучит уже не так радостно, а управлять 50% элементами уже не так легко, как 20%.

Давайте-ка я приведу пример, а то с этими абстракциями можно совсем загрустить. Имеется ассортимент товаров. Нужно, как обычно сократить стоимость запасов, да так, чтобы продажи не пострадали. Неумелый аналитик сразу проведет АВС-анализ по доходу и скажет, что группу В и С смело сокращаем, а группу А не трогаем. Так ему подсказал учебник. Однако реальность – коварная штука. Представим, что в магазине продаются и дорогие, часто спрашиваемые товары (из группы А), и дешевые, непопулярные (из группы С). Приходит покупатель за дорогим пальто (группа А) и к нему хочет купить запасные пуговицы, заплатку на будущее и новые красивые шнурки в кеды (группа С). Пальто, допустим, имеется в наличии (группа А всегда должна быть), а вот после советов нашего аналитика некоторые позиции из группы С выпали, так как по ним был сокращен запас. В итоге покупатель видит пальто, но не может купить пуговицы и шнурки. Ему теперь нужно ехать в другой магазин – это же огромное расстройство. Такая ситуация называется плохим обслуживанием клиентов, когда покупатель не может приобрести всё, что ему надо. Короче, он психует и уходит из магазина вообще без покупок. Зачем таскать с собой пальто, если его можно купить в другом месте, где будут и пуговицы, и шнурки? Вот и получается, что из-за отсутствия товаров группы С уменьшаются продажи группы А.

Для того, чтобы уменьшить количество подобных ситуаций, следует сделать так, чтобы наиболее часто спрашиваемые (не приносящие доход, а именно спрашиваемые) товары всегда были в наличии. Это увеличит качество обслуживания, то есть уровень удовлетворения спроса, и не будет в будущем отпугивать покупателей. В этих целях нужно провести АВС-анализ по частоте покупок (можно анализировать количество расходных накладных или чеков по товарам). Далее по известным алгоритмам отбираются группы А, В и С. В группу А попадут наиболее часто спрашиваемые позиции, они всегда должны быть в наличии. Далее останутся группы В и С, которые имеют меньший приоритет. Если сюда добавить АВС-анализ по доходу , то у нас получится многомерный АВС-анализ по двум показателям: по доходу и по частоте покупок. Для управления запасами можно будет использовать сочетание из двух букв, а можно и заменить общим рейтингом, как было показано выше. Тогда в сводную группу А попадут все товары, которые приносят максимальный доход и/или чаще всего спрашиваются. Поверьте на слово, количество значений в группе А будет существенно больше, чем 20%. Что делать дальше, дело третье. Но суть, надеюсь, понятна.

Третий недостаток – это разделение данных независимо от их качественной характеристики. Наверное, правильнее сказать, что это недостаток аналитика, а не метода, но, тем не менее, при наличии такой проблемы АВС-анализ также нужно использовать крайне осторожно. Представим, что мы анализируем продажи большого ассортимента, в который входят несколько торговых марок или разных по потребительским свойствам товаров (кеды, ручки, хлеб, двери, колёса и другое). Если всё это смешать и провести АВС-классификацию, то получится, что в каждой группе будут совсем несопоставимые между собой позиции, не имеющие ничего общего. В этом случае группировка не будет иметь практического смысла. Группы выделяются для того, чтобы ими можно было управлять, а как можно управлять совершенно разными по своим свойствам товарами? Поэтому перед проведением АВС-анализа неплохо бы разделить данные на более-менее похожие по своей природе группы. Здесь такую аналогию можно провести. Имеются 2 арбуза и 3 вишни. Если их сложить, то получится 5... чего? Да ничего. Складывать вишни и арбузы – это идиотизм. Так и в АВС-анализе. В группу А у неразумного аналитика могут попасть и огурцы, и зубная паста. Подобных перемешиваний нужно избегать – засмеют. Хотя для финансового анализа, чисто для определения локомотива, который дает основной оборот, можно и так анализировать. Все зависит от цели.

Четвёртый недостаток , который проявляется не всегда, но о нём стоит знать. Возвращаясь к примеру с ассортиментом, следует отметить, что среди товаров могут встречаться не только те, которые плохо продаются, но и те, которые не продаются вообще или которые продаются в убыток. То есть товары, которые наносят урон похуже группы С. Для этого часто добавляют еще одну группу – D. Получается ABCD-анализ. Или вот еще пример. В группу А вошли 40-50% ассортимента, что в абсолютном выражении может быть весьма много. Тогда из группы А можно выделить группу А+, куда войдут самые-самые позиции.

Три группы А, В и С не всегда способны качественно разделить данные, поэтому часто добавляют дополнительные группы, не предусмотренные классическим вариантом.

Пятый недостаток относится ко всем методам статистического анализа, так как он связан с качеством, достоверностью и актуальностью данных. Можно было бы и не отмечать этот пункт, но я все-таки остановлюсь и заострю внимание тех, кто при виде аббревиатуры АВС радостно хлопает в ладоши с криком "я знаю, что такое АВС-анализ". При всей простоте далеко не каждый отчётливо осознаёт взаимосвязь между исходными данными и выводами. Общих рекомендаций здесь не будет, так как по этому пункту все сугубо индивидуально. У всех данных могут быть свои проблемы. Но пару примеров об анализе ассортимента товаров и продаж приведу.

Как известно, анализ продаж производится за некоторый период. Результаты и выводы переносятся на будущее с предположением, что закономерности и структура продаж не изменятся. В большинстве случаев так и происходит. Однако бывает и так, что в динамике продаж наступают резкие изменения, связанные, например, с сезонностью. Допустим, мы провели АВС-анализ продаж за 1-й квартал года. Получили некоторый результат. В группу С попали товары, которые зимой продаются плохо, но летом наступает всплеск. Если об этом не думать, то по результатам проведенного анализа группа С будет иметь минимальный товарный запас (таковы правила эффективного управления запасами), а когда наступят тёплые деньки, остатки быстро обнулятся. Получается, что данные АВС-анализа за зимний период не будут соответствовать летней АВС-группировке. Ситуация бывает и обратной. Набрали на склад плавок и кремов для загара, а их почему-то зимой никто не хочет покупать. Мораль такова, что структура продаж может быть не постоянна и при проведении АВС-анализа ассортимента этот факт стоит учитывать.

Другой пример с продажами. Часто бывает, что некоторые позиции выпадают из продаж. Это происходит по разным причинам: нет у поставщика, ошибка в закупках и прочее. Тогда получается, что в течение некоторого времени товар не продавался и общий объём продаж будет ниже потенциально возможного. Если это позиция из группы А, то по результатам расчёта она легко может попасть в группу В или даже С. Последствия от подобной ошибки могут быть весьма чувствительны. Проблема решается путём устранения из расчётов тех периодов, когда товар отсутствовал. Это не сложно сделать, перейдя от суммарных продаж к средним продажам за более мелкий период (от годовых продаж к месячным, или от месячных к недельным и тому подобное), не изменяя общую длину анализируемого периода. Тогда периоды с аут-оф-стоком (дефицитом) можно просто убрать из расчёта, оставив только то время, когда товар был на складе и продавался. Структура продаж станет более правдоподобна.

В общем, прежде чем проводить анализ, неплохо бы просто задуматься, насколько данные хорошо отражают анализируемый процесс или явление. Этот момент можно смело распространить на все статистические методы.

Скорее всего, можно было бы и ещё найти слабые стороны АВС-анализа, но вот то, что мне пока вспомнилось.

Таким образом, АВС-анализ обладает большими преимуществами, которые выражаются в простоте, универсальности и легкой реализации.

Из отрицательных моментов нужно отметить в первую очередь то, что АВС-группировка по одному показателю далеко не всегда корректно расставляет приоритеты. При использовании многомерного ABC-анализа количество элементов в группе А может быть существенно больше 20%. ABC-анализ не умеет распознавать качество и природу данных, это должен делать аналитик перед проведением расчётов.

Вот, пожалуй, и всё, что я хотел рассказать по обозначенной тематике.

Перепечатка и перепостинг статьи вместе с этим текстом, указанием автора, и ссылки на - приветствуются!

Анализ документов. Этот метод широко применяется в социальных исследованиях. В его основе лежит соответствующее использование информации, которая представлена в каком-либо тексте (рукописном или печатном), на фото или кинопленке, магнитной ленте и т. д.

В качестве объекта исследовательского анализа могут выступать как официальные, так и неофициальные документы. Это деление обусловлено статусом источника документации. В первом случае речь идет о материалах, полученных из официальных организаций. К ним относятся документы государственных органов, хозяйственных и финансовых учреждений, данные государственной и ведомственной статистики, материалы судебных дел, протоколы и решения тех или иных партий. Неофициальные документы составлены по личному поводу или на основе задания и не имеют официального подтверждения их правильности. Это деловые записи, проекты решений, научные труды, описание событий в литературе, личные письма, дневники, автобиографии, мемуары.

Некоторые исследователи подчеркивают особую значимость официальной документации, поскольку она подлежит определенному контролю» и часто имеет более высокую степень обобщения, нежели неофициальная. Преимущество использования неофициальных документов состоит в том, что они дают информацию об интересах, потребностях, мотивах, ценностях и других проявлениях психики индивидов и социальных групп. Нередко исследователи сопоставляют официальные и неофициальные материалы, относящиеся к одним и тем же социально-психологическим явлениям, что позволяет обогащать понимание изучаемой проблематики и осуществлять взаимный контроль этих данных. И официальные, и неофициальные документы дают исследователю возможность получить информацию как об объективных условиях социальной среды, так и о мнениях, отношениях, настроениях, других субъективных проявлениях отдельных индивидов и групп людей.

По степени персонификации документы подразделяются на личные и безличные (Ядов). К личным относят карточки индивидуального учета (например, библиотечные формуляры, анкеты и бланки, заверенные подписью), характеристики, выданные какому-либо лицу, заявления, а также неофициальные документы, упомянутые выше - письма, дневники, мемуары и т. п. Безличные документы - это статистические материалы, протоколы собраний, данные прессы, которые не выражают мнения конкретного человека.

Ряд социальных исследователей скептически относятся к личным неофициальным документам, отмечая, что мотивы, побуждающие людей составлять эти документы, отражаются на достоверности информации. К таким мотивам можно отнести самооправдание своих поступков, стремление продемонстрировать особенности собственного внутреннего мира, снятие личной психологической напряженности, стремление исповедоваться перед авторитетом.

Американский историк Готтшальк выделяет следующие условия доверия личным документам.

2. Когда свидетельство наносит определенный ущерб автору и сама запись носит характер исповеди.

3. Если данные, сообщаемые в этих документах, являлись в момент записи всеобщим достоянием и автор сообщает, следовательно, нечто общеизвестное.

4. Когда сообщение или его часть представляют интерес для исследователя и вместе с тем оказывается не соответствующим точке зрения основного содержания текста личного документа. Например, в письме может подробно излагаться содержание встречи нескольких человек с упоминанием имен участников. Можно отнестись с сомнением к передаче содержания разговора, но сделать заключение о том, что встреча между определенными лицами имела место.

Заслуживает доверия также сообщение, которое находится в противоречии с предполагаемыми исследователем установками автора.

Классификация документов подразделяется по их целевому назначению. Так, выделяют документы, которые были созданы независимо от исследователя, и документы, называемые «целевыми». Они готовятся людьми по заданию исследователя в соответствии с его научным замыслом. Сюда можно отнести ответы на открытые вопросы интервью и анкет, автобиографии, сочинения на определенную тему, написанные по заказу исследователей. К особой категории документов многие исследователи относят также разнообразные материалы средств массовой информации - газет, журналов, телевидения, кино.

Первым и ярким примером широкого использования разнообразных документов в целях научного анализа было исследование, которое провели в начале XX в. американский социальный психолог Томас и польский - Знанецкий. Их совместная работа длилась более десяти лет и была посвящена приспособлению польских крестьян, эмигрировавших в Америку, к новым условиям жизни. Эмпирической основой исследования служили документы различного рода - личные и официальные. Это была переписка 50 семей эмигрантов с родными, оставшимися в Польше (всего 754 документа), письма, направленные в «Общество защиты эмигрантов», архивы польской эмигрантской газеты, материалы церковно-приходских общин, землячеств, судебные отчеты, документы благотворительных обществ. По просьбе исследователей один из молодых поляков написал подробную автобиографию на 300 страницах. Знанецкий был настолько увлечен анализом личных документов, что считал его основным в социальных науках. Итогом указанного исследования стала работа Томаса и Знанецкого «Польский крестьянин в Европе и Америке». Их произведение состояло из пяти томов, выходивших в свет с 1918 по 1920 гг. в США. Исследовательский анализ обнаружил сильное влияние социальной группы на поведение ее членов. Тогда Томас и Знанецкий определили социальную психологию как «научное исследование установок». С тех пор изучение установок прочно вошло в основную проблематику западной социальной психологии.

В течение последних десятилетий большое распространение получил метод изучения документов, получивший название контент-анализ (или анализ содержания). Суть этого метода состоит в выделении сравнительно постоянных элементов текста, затем систематической фиксации данных элементов (единиц изучаемого содержания) с последующей квантификацией, то есть количественным выражением качественных признаков. В итоге выявляется частота использования данных элементов в тексте, что в сочетании с качественным анализом позволяет делать соответствующие выводы об их значимости для автора сообщения, определять его цели, направленность на ту или иную аудиторию и т. д.

Необходимой предпосылкой количественного анализа документов является анализ качественный. Исследователь выделяет единицы анализа в соответствии с целями исследования. При этом необходимо различать единицу счета, то есть элементы текста, которые подлежат подсчету (количественные) и смысловые единицы, или категории анализа (качественные). Так, если объектом анализа является текст, то единицей счета может быть слово, предложение, параграф, тема. Выбор соответствующих категорий анализа также обусловлен замыслом исследователя». При анализе текста это могут быть, например, категории «за», «против», «нейтрально», «выгодно - невыгодно», «хорошо - плохо», различные ценности. Единица анализа может совпадать или не совпадать с единицей счета. Очень важно определить категории анализа как можно более точно, так как в случае, если в анализе документов занято несколько человек, это минимизирует возможные искажения, обусловленные их субъективизмом.

Основы контент-анализа были разработаны американскими социологами Лассуэллом и Берельсоном. В качестве метода социальных наук контент-анализ начинает широко использоваться с 20-30-х гг. XX века в США. Первоначально этот метод получил распространение в сферах журналистики и литературоведения. Подсчитывалась и анализировалась частота употребления определенных слов, терминов, частей речи. Особенно широкое применение получил контент-анализ в США при изучении различных сторон массовой коммуникации, в частности, с целью выяснения эффективности пропаганды. Так, Лассуэлл предложил ставшую классической при анализе массовых коммуникаций формулировку, согласно которой «акт коммуникации» рассматривается по мере ответа на вопросы: «Кто говорит? Что говорит? Кому? Как? С каким результатом?» В период Второй мировой войны контент-анализ на Западе стал использоваться в разведывательных и пропагандистских целях. Так, эксперты Би-Би-Си (Лондонского радио) обрабатывали сообщения нацистской пропаганды и предсказывали развитие событий, как в области внутренней, так и внешней политики на основе анализа данных сообщений. Лассуэлл произвел контент-анализ текстов газеты «Истинный американец», выходившей в то время в США, и убедительно доказал, что, судя по содержанию ее материалов, эта газета является профашистской. Заключение исследователя послужило основанием для ее запрещения.

У нас контент-анализ получил распространение с конца 60-х гг. XX века. В качестве примеров можно привести анализ материалов газеты «Известия», проведенный Барановым, с целью выявления «доли» апелляции к субъективным интересам; исследования Алексеева, также посвященные анализу содержания массовой периодической печати; изучение Грушиным уровня информированности населения по проблемам, выявленным путем анализа сообщений, передаваемых через газеты и другие средства массовой коммуникации.

Исследования содержания различных произведений литературы и искусства, проведенные Семеновым, показали возможности использования метода контент-анализа при изучении эстетической коммуникации для получения данных об авторах художественных произведений как представителях определенных социально-профессиональных и демографических групп (прежде всего в плане социальной перцепции). Результаты анализа содержания художественной прозы показывают, что подобный анализ может использоваться с целью формулирования гипотез о различных социально-психологических явлениях. Так, изучая образы брака и любви в прозе молодежных журналов, Семенов выявил различные типы совместимости и несовместимости супругов, которые могут быть использованы в качестве гипотетических в исследованиях успешности брака. При этом писатели могут квалифицироваться как специфически одаренные наблюдатели и эксперты в сфере интуитивного познания социально-психологических явлений.

Учитывая опыт многочисленных исследований, можно отметить следующие основные области применения контент-анализа в социально-психологических исследованиях (Семенов).

1. Изучение социально-психологических особенностей коммуникаторов (лиц, передающих сообщения, авторов) через содержание их сообщений. Одним из видов подобного изучения являются сравнительные исследования типов личности и ценностей в различных обществах и культурах.

2. Изучение реальных социально-психологических явлений объекта, которые отражены в содержании сообщений (включая явления, имевшие место в прошлом и недоступные для исследования другими методами). Особый интерес в этом плане представляет анализ произведений литературы и искусства, а также публицистики.

3. Изучение различных средств коммуникации через содержание сообщений, а также особенностей форм и приемов организации содержания, в том числе пропагандистских.

4. Изучение социально-психологических особенностей реципиентов (адресатов коммуникации, аудитории). Это имеет смысл только тогда, когда известно, что коммуникатор (автор сообщения) достаточно верно представляет реципиента.

5. Изучение социально-психологических аспектов воздействия эффектов коммуникации на реципиентов через содержание сообщений.

Кроме того, можно выделить следующие виды применения контент-анализа во вспомогательных целях:

а) для обработки открытых вопросов анкет и интервью, данных проективных методик;

б) специальное (науковедческое) употребление для изучения научной литературы по социальной психологии - эволюция интересов ученых по различным проблемам в разное время, анализ цитирований и ссылок.

Завершая рассмотрение метода анализа документов (в том числе контент-анализа), отметим, что он используется на разных стадиях социально-психологического исследования. Так, на начальном этапе работы при составлении программы исследования к этому методу порой обращаются с целью уточнения изучаемой проблематики и окончательного формулирования гипотез. Анализ документов может выступать также как основной метод сбора первичной информации. Наконец, анализ документов иногда применяется с целью дополнения информации, полученной другими методами социальной психологии.

Главные достоинства метода анализа документов заключаются в возможности избежать влияния исследователя на изучаемый объект и достижения сравнительно высокой степени надежности получаемых данных, так как документы наиболее удобны для перепроверки. Кроме того, этот метод позволяет получать информацию, которую не удается выявить посредством других методов. Недостатком метода анализа документов (особенно контент-анализа) является значительная сложность всей процедуры, необходимость высокого уровня квалификации аналитиков. Не переоценивая возможностей этого метода, отметим, что ему отводится незаменимая роль при выявлении широкого круга социально-психологических явлений, объективированных в различных документах.