ChemNet
 

Заседание семинара по социофизике

А.А. Алексеев (физфак МГУ)

Изучение социальной структуры России с помощью кластерного анализа на материале базы данных RLMS-HSE

Аннотация доклада

Разработка критериев многомерной стратификации современного российского общества является одной из важных задач, стоящих на данный момент перед отечественной социологической наукой. Обобщив подходы стратификации общества из работ социологов Н.Е. Тихоновой, О. В. Бобровского и Дж. Голдторпа, мы взяли 6 критериев кластеризации: 1) является ли человек предпринимателем (собственником средств производства); 2) какое количество подчинённых на основной работе (роль в организации труда); 3) среднемесячная зарплата (отражает размер получаемой части общественного богатства); 4) доступ к важным общественным ресурсам, в том числе наличие возможности приобрести в собственность недвижимость; 5) субъективная оценка собственного общественного положения и 6) уровень образования человека (среднее, высшее и т.д.).

Для количественной оценки были использованы данные Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения НИУ ВШЭ (RLMS-HSE) 2015 и 2016 г.г. по отдельным членам домохозяйства. В опроснике RLMS-HSE были найдены вопросы, позволяющие количественно характеризовать каждый из критериев числовым параметром. Была проведена кластеризация по методу k-средних, при этом оптимальное количество кластеров, определенное с помощью Calinski-Harabasz Index, оказалось равным 23. На заключительном этапе работы для каждого кластера были выделены распределения каждого из параметров кластеризации, а также распределение ряда показателей, не используемых при кластеризации — возраст, профессия, место жительства и др. Таким образом, для каждого кластера получено обобщенное социально-экономическое описание.




Сервер создается при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований
Не разрешается  копирование материалов и размещение на других Web-сайтах
Вебдизайн: Copyright (C) И. Миняйлова и В. Миняйлов
Copyright (C) Химический факультет МГУ
Написать письмо редактору

Для того, чтобы мы могли качественно предоставить Вам информацию, мы используем cookies, которые сохраняются на Вашем компьютере (сведения о местоположении; ip-адрес; тип, язык, версия ОС и браузера; тип устройства и разрешение его экрана; источник, откуда пришел на сайт пользователь; какие страницы открывает и на какие кнопки нажимает пользователь; эта же информация используется для обработки статистических данных использования сайта посредством интернет-сервисов Google Analytics и Яндекс.Метрика). Нажимая кнопку «СОГЛАСЕН», Вы подтверждаете то, что Вы проинформированы об использовании cookies на нашем сайте. Отключить cookies Вы можете в настройках своего браузера.
СОГЛАСЕН