Využití sociomapování v malých sociálních skupinách

"Využití sociomapování v malých sociálních skupinách"

"The use of sociomapping in small social groups"

Autoři:

Ing. Pavel Michálek

PhDr., Jaroslav Sýkora,IAAM

Doc. MUDr. Josef Dvořák,CSc.,IAAM

Abstrakt v češtině:

V roce 1997 na pracovišti Centra pro výzkum stresu v Praze vyvinul Mgr. Radvan Bahbouh dynamickou sociometrii, novou metodu sociometrické analýzy, založené na fuzzy teorii množin.

Sociomapování je zvláštní prostředek systému mapování vztahů mezi prvky komplexního systému, který je charakterizován jako neurčitý a nekompletní.

Bahbouh chápe dynamickou sociometrii jako komplexní analýzu, která je zaměřena na klíčové faktory skupinové struktury a dynamiky. Velmi redukovanou formou dynamické sociometrie je klasická Morenova sociometrie (Moreno, 1967)

Informace obsažené v souhrnných sociometrických datech, formované do množiny, mohou být graficky znázorněny jako sociogram. Forma Morenova sociogramu není standardizována. Všichni dobře víme, že klasická forma je velmi složitá pokud se vzhledem k okolnostem snažíme obsáhnout větší počet prvků (subjektů a/nebo skupin).

Data dynamické sociometrie jsou zobrazena ve formě sociomapy, shodné na pohled s běžnou geografickou mapou. Výšky jednotlivých subjektů vyjadřují jejich celkovou pozici ve skupině (kardinální informace), distance, vzdálenosti zase jejich vzájemný vztah (ordinální informace).

Abstrakt v angličtině:

In 1997 Bahbouh in the Stress Research Center in Prague, Czech Republic, developed dynamic sociometry, a new method of sociometric analysis, based on the fuzzy sets theory (Zadeh, 1965).

Sociomapping is a specific part of system mapping for the analysis of relations among elements of a complex system, even if represented by uncertain and uncompleted data.

Bahbouh understands dynamic sociometry as a complex of analyses, aimed at key factors of group structure and dynamics. A very reduced form of dynamic sociometry is represented by the classical Moreno's sociometry (Moreno, 1967).

The information contained in a complex of sociometric data, formed into a set, can be graphically presented as a sociogram. The form of the Moreno's sociogram is not standardized. It is well known that its classical form is very complicated if a great number of elements (subjects and/or groups) are to be taken into account.

Data of dynamic sociometry are featured in form of a map, identical in appearance with a current geographical chart. The altitudes of separate subjects are the expression of their general position in the group (cardinal information about the subject), the distances express their relations (ordinal information).

Klíčová slova:

dynamická sociometrie, Morenova sociometrie, sociomapa, fuzzy logika, fuzzy množina, sociální vztah, sociální pozice

Keywords:

dynamic sociometry, Moreno's sociometry, sociomap, fuzzy logic, fuzzy sets theory, social relation, social position

Úvod:

Účelem této prezentace je přiblížení problematiky sociomapování, které se přes relativně krátkou dobu své existence stalo součástí různých výzkumných projektů v oblasti sociologie. Využití metodiky sociomapování se však nabízí i v ekonomii, ať v analýze vzájemného vztahu výrobek-prodejce nebo prodejce-prodejce nebo v oblasti personalistiky, plánování.

Cíle a metody:

Sociomapování je založeno na spojení několika matematických teorií - fuzzy teorie, topologie a strukturální analýzy (ve smyslu pattern recognition theory). Toto spojení umožňuje efektivní analýzu dat a jejich přehlednou prezentaci, kterou je možné používat v kombinaci s řadou již vyvinutých postupů a technik.

1) Vzhledem k tomu, že fuzzy teorie má z uvedených

teorií dominantní postavení přiblížil bych zde její základní myšlenky.

Fuzzy teorie vznikla koncem šedesátých let jako reakce na snahu popisovat složité a neurčité systémy stále složitějšími matematickými modely. S touto tendencí byl spojen nezdůvodněný předpoklad, že bude-li do matematického popisu skutečnosti pojato dostatečně veliké množství parametrů a informací a budou-li data dostatečně přesná - bude možné popsat skutečnost vyčerpávajícím způsobem.

Zakladatel fuzzy teorie, matematik L.A.Zadeh, neurčitost za nedostatek nepovažoval, ale naopak ji chápal jako jeden ze stěžejních atributů všech složitých systémů. Jeho přístup je dobře vidět na klíčovém pojmu fuzzy teorie - fuzzy množině. Na rozdíl od klasické Booleovy množiny, do které některé prvky patří a jiné nikoli, je fuzzy množina daleko více mlhavá a neostrá. Zatímco některé prvky tam mohou patřit zcela jistě a jiné vůbec, je celá řada prvků, které tam tak trochu patří a tak trochu nepatří. Některé více než jiné, ale nikde nelze stanovit pevnou mez, kdy tam ještě nepatří či kdy tam patří.

Zatímco lidé, kteří mají méně než 500 vlasů tvoří striktně vymezenou, tudíž klasickou množinu, je množina plešatých lidí fuzzy množinou, do níž patří člověk s 0 vlasy zcela nepochybně, stupeň náležení do množiny s každým vlasem pomalu klesá.

Přes zdánlivou nejednoznačnost mají fuzzy množiny řadu výhod. Striktně zadané pojmy totiž naráží v praxi na řadu obtíží. Už samotná identifikace lidí s méně než pěti sty vlasy by byla krkolomnou akcí, která by spolkla malý grant. I kdybychom ji provedli a měli bychom tak pro statistickou analýzu dat připravenou jednoznačně definovanou proměnnou, nebudou získané výsledky pro většinu čtenářů zajímavé, pokud ovšem si tuto proměnnou zpětně jako plešatost nepřeloží. To je úmyslně přehnáno, není při bližším pohledu na některé operacionalizační postupy a statistické analýzy ničím neobvyklým.

Vezmeme-li si pojmy, které se běžně ve fuzzy teorii používají, jako třeba HODNĚ, KOLEM PĚTI, MLADÝ ČLOVĚK, DOCELA POZDĚ, ŽLUTOZELENÁ BARVA..., vidíme, že jde o pojmy přirozeného jazyka. To není náhoda. Zadeh razil při analýze složitých systémů lingvistický přístup. I víceznačnost, obecnost a vágnost přirozeného jazyka považoval za daleko vhodnější nástroj rozboru a kontroly složitých systémů než přesnou matematizaci; podstatné je umět zmíněné charakteristiky vhodně zužitkovat. Tomuto přístupu odpovídá skutečnost, že ve fuzzy modelech - stejně jako v přirozeném jazyce - je korektní užití tertium non datur zřídkavé.

Zde je na místě jedna poznámka. Práce s přirozeným jazykem je sice svůdná, ale nese s sebou řadu komplikací. Vedle komplikací již zmíněných můžeme ještě uvést různorodost chápání, polymorfii, polysémii, ale třeba i metamorfičnost apod. Pozvolnost přechodu mezi prvky, které do fuzzy množiny tak trochu patří či nepatří, je ovlivněna vlastností prvku - subjektivitou. Nijak se nezastírá, že je tento stupeň náležení závislý na kontextu i hostiteli. Budeme-li modelovat pojem "starší člověk" tak, že budeme letům přiřazovat určitý stupeň náležení do fuzzy množiny odpovídající tomuto pojmu, budou jistě tyto hodnoty jiné u šestnáctileté dívky a padesátiletého muže, stejně jako zřetelný rozdíl, budeme-li tyto údaje sbírat v čekárně u doktora nebo na diskotéce.

Lidské vnímání je ve své podstatě fuzzy. Ve většině případů jsou tak jako tak termíny objektivního jazyka "překládány" do běžných pojmů. Co je však nejzajímavější je to, že mlhavé pojmy mají v konkrétním kontextu velmi blízkou interpretaci. Najde-li se v tomto kontextuálním poli jedinec, jehož pole příslušného pojmu je signifikantně odlišné, obvykle se za tím skrývá důležitá informace. Nezřídka se tento člověk dostává do větších konfliktů se svým okolím a k rozdílnému hodnocení stavu věcí.

Především však lze vidět pragmatický důkaz výše uvedeného tvrzení v překvapivé výkonnosti fuzzy kontrolních systémů, na fuzzy postupech založených technických produktů a ekonomických fuzzy modelů, a to už nejen v Japonsku, které fuzzy teorii zavedlo do praxe jako první. Ve většině případů je tedy možné fuzzy pojmy zobecnit.

2) Ohlížejíce se na to, že má pojem struktury veskrze jasný a zároveň velmi obecný význam (vnitřní uspořádání, jakýkoli vztah mezi prvky zkoumaného systému, souboru, množiny), musím podotknout, že v sociomapování je struktura chápána čistě jako matematický pojem.

3) Topologie je velmi rozsáhlou matematickou disciplínou, která se, stručně řečeno, zabývá zobrazeními v rámci různých matematických prostorů, a to především se zaměřením na invariaci určitých objektů a struktur vůči těmto vyobrazením. Z rozsáhlého arzenálu topologie se využívá především prokládání křivek body, vlastnosti spojitých zobrazení, nalézání vhodných rovin a jejich transformací. Jsou zde užity též poznatky z některých speciálnějších topologických partií a z disciplín, které s topologií blízce souvisí - z teorií polí, z kartografie a taxonomie. Velmi důležitou oblastí topologických poznatků při dokazování jednotlivých matematických tvrzení je také teorie grafů.

Výsledky:

Jednou z hlavních výhod sociomapování je to, že mohou mít informace obsažené ve fuzzy modelu grafickou podobu. Protože tato podoba připomíná topografické nebo synoptické mapy, a protože bylo hlavní využití sociomapování od počátku hlavně při analýze struktury a dynamiky malých sociálních skupin, nazývá se tato grafická podoba sociomapou.

Sociomapy mají hned několik výhod:

* Pravidla jejich tvorby zaručují, že sociomapa obsahuje všechny informace příslušného fuzzy modelu.

* Práce s mapami je velmi přehledná. V krátké chvíli umožňuje zorientovat se v hlavních vztazích a vazbách.

* Velmi se osvědčila pro práci laiků. Jelikož patří orientace v mapě k základním dovednostem každého člověka, není třeba žádného zácviku.

* Z map jsme schopni vstřebávat daleko větší množství informací než ze schémat, speciálně pro tento účel vytvořených. Proto jsou mapy vhodné i k záznamu řady kvalitních informací podle předem dohodnutých (volných) pravidel.

* Ze sociomap se také velmi dobře orientujeme v kontinuálních změnách díky všeobecné rozšířenosti synoptických map.

Sociomapa je z matematického hlediska spojitou reálnou funkcí dvou reálných poměrných. Každá mapa je totiž postižitelná třemi souřadnicemi tak, že zadáním hodnot dvou souřadnic definičního oboru mapy (zeměpisná délka a šířka) je dána i hodnota souřadnice třetí (zeměpisná výška). To by však ještě nestačilo. Mapa je zobrazením povrchu, po kterém "se dá chodit". S průběžnou změnou zeměpisné délky či šířky se tak mění i nadmořská výška kontinuálně, nedochází k žádným skokům či "dírám".

Diskuse:

Sociomapování původně vzniklo v souvislosti s potřebou analyzovat tenze v malých sociálních skupinách, kde nemohly být použity běžné sociometrické postupy. Nejen kvůli samotnému charakteru skupin (posádky v dlouhodobé izolaci, skupiny v aktuální krizi, sociální skupiny ve vězení a podobně), ale i kvůli řadě nedostatků běžně užívaných postupů (informace založené jen na testově zjišťovaných vědomých volbách, falešná stabilita sociometrických testů, nedostatečná ilustrativnost sociogramů a nestandardizovanost jejich vyjádření, dolní a horní omezení počtu analyzovaných osob...).

Hlavní výhodou sociomapování je možnost integrace a efektivního zpracování velkého množství různorodých dat, která umožňuje odhalit nejen jejich strukturu v aktuálním čase, ale i dynamiku průběžných změn. Těžištěm této metody je pak praktická upotřebitelnost, čemuž napomáhají i jednoduché výstupy, včetně sdělného a pro laika srozumitelného grafického provedení - vlastní sociomapy.

Původní aplikační sféru však sociomapování přesahuje. Spektrum oblastí, kde lze sociomapování užít, je dáno tím, že lze celou metodu formulovat velmi obecně jako metodu, která umožňuje analyzovat asymetrické vztahy ve složitých systémech, jsou-li tyto vztahy tvořeny řadou dílčích vazeb.

Takto se může uplatnit tato metoda i v makrosociologické sféře. Můžeme analyzovat komunikační toky v organizacích, mezi podsystémy větších celků, vztahy mezi stranami, většími skupinami... . Můžeme analyzovat postoje k různým otázkám (veřejné mínění), vzájemné souvislosti určitých oblastí, které se nemusí týkat jenom afinity, ale jakéhokoli atributu, který uvádí sledované prvky do vzájemného vztahu. Tím už se dostáváme za hranice makrosociologie. Sociomapování je vhodné pro obsahové analýzy nejrůznějších materiálů, může sledovat vztahy mezi testy, výpověďmi, zdroji informací. První pokusy byly realizovány i v rámci etologie, ekonomie.

Literatura:

1. Sociomapování, Bahbouh R., nakladatelství Gema, 1994

2. Člověk v krizi, Sýkora J., Dvořák J., skripta PEF ČZU, 1998

3. Fuzzy sets. Inf.&Control, Zadeh L.A., 8, 1965, str. 338-353