Введение в экспериментальную психосемантику

Однако следует подчеркнуть, что в частных областях психологии наметилась явная тенденция использования метода реконструкции субъективных пространств в качестве подсобного метода — в качест­ве подготовительного средства для проведения экспериментов по проверке определенных теоретических моделей. В результате происхо­дит стремительный рост числа все новых алгоритмов, но не хватает обобщающего анализа теоретических основ самого метода, который Имеет даже большее значение не для академических изысканий, а для практической психодиагностики. Можно выразить убеждение в том, что Тленно такая интегративная психологическая дисциплина как психо­семантика, интересующаяся общими принципами и конкретными фор­мами субъективной репрезентации Мира, способна дать теоретические ориентиры для психометрики субъективных пространств.

2.2. Кластерный анализ и семантические деревья

Наряду с распространением многомерного шкалирования в обще­ственных науках ширится использование различных процедур автома­тической классификации, таксономического анализа, или, как чаще го­ворят в психологии, кластерного анализа. Обычно понятия "многомерное шкалирование" и "кластерный анализ" употребляются как рядополож-ные. Но в смысле теории измерения и кластерный анализ является шкалированием — его результатом является построение вторичной номинальной шкалы - шкалы низшего типа, задающей только разбие­ние множества объектов на классы эквивалентности (см. например, Клигер и др., 1978). Иерархическая классификация задает на множест­ве классов эквивалентности еще и отношение включенности — указания на то, какие мелкие классы объединяются в крупные классы. Проце­дуры, о которых шла речь в предыдущем параграфе, обеспечивают получение из матриц сходства координатно-метрических моделей субъ­ективной репрезентативной системы. Также и кластер-анализ может применяться как по отношению к объективным, так и по отношению к субъективным матрицам сходства. В первом варианте можно указав на примеры его эффективного использования для анализа объективной батареи интеллектуальных тестов и для анализа квазиобъективных дан ньгх опросника MMPI (Tryon, Bailey, 1970).

Также как и алгоритмы координатно-метрического представле­ния, кластер-анализ может быть применен для сжатого описания струк­туры матриц сходства любого типа — будь то непосредственные или косвенные данные, групповые или индивидуальные, выраженные в виде расстояний и в виде корреляций. Существует много вариантов различ­ных алгоритмов кластер-анализа. Их общий математический прин­цип состоит в максимизации целевой функции, выражающей отношение внутриклассового и межклассового сходства заданных объектов (под­робнее см. Айвазян и др., 1974; Дюран, Одел, 1977). Задача классифи­кации считается решенной, если любая пара объектов, попавших в один класс, оказывается более сходной, чем любая пара объектов, попавших в разные классы.