Паттерн-анализ и кластеризация в исследовании государственной состоятельности: "адаптивная оптика" для политической науки

Политическая наука. 2019. № 3. С. 112–139.

Ахременко А. С., Мячин А. Л.

Центральный фокус работы – методологический. На примере
набора индикаторов государственной состоятельности авторы показывают кон-
кретную стратегию выявления устойчивых структур в многомерных массивах
данных, отражающих сложные и неоднозначные понятия политической науки.
Ключевая особенность этой стратегии – применение родственных, но существен-
но различающихся по своим техническим особенностям многомерных методов –
кластерного и паттерн-анализа. В статье использована иерархическая кластериза-
ция с различными сочетаниями метрик и правил объединения, а также порядково-
инвариантная паттерн-кластеризация. Попутно впервые в политологической ли-тературе (насколько известно авторам) описаны особенности паттерн-анализа как
метода исследования многомерных массивов данных. Если кластеризация давно
и активно используется в политологии, то паттерн-анализ пока еще практически
не «встал на вооружение» в нашей науке. При этом паттерн-анализ обладает не-
которыми важными и во многом уникальными возможностями.
Было показано, что совместное использование кластерного и паттерн-
анализа позволяет выявить согласованные структуры, имеющие ясную интерпре-
тацию в терминах политической науки. Таким образом, в ходе исследования вы-
явлено несколько типов государственной состоятельности, хотя эта задача носила
скорее иллюстративный характер.
Эмпирическими индикаторами государственной состоятельности стали до-
ля военных расходов в ВВП, доля военного персонала в общей численности насе-
ления, доля налоговых поступлений в ВВП, суммарный уровень убийств и жертв
внутренних конфликтов, качество государственных институтов. Данные по более
чем 150 странам взяты за 1996, 2005 и 2015 гг. Устойчивые сочетания значений
этих показателей, выявленные одновременно с помощью кластерного и паттерн-
анализа, формируют искомые структуры государственной состоятельности.
В заключение приводятся наиболее перспективные направления развития
описанной методологии. Одним из наиболее важных представляется анализ ди-
намики стран в рамках паттерн-кластерных структур государственной состоя-
тельности.

Ключевые слова: кластер, state capacity, cluster analysis, государственная состоятельность, кластерный анализ, cluster, pattern analysis, анализ паттернов, порядково-инвариантная паттерн-кластеризация, pattern, паттерн, ordinal-invariant pattern clustering