Составить кластер ценности для человека: Ценности в жизни каждого человека: 5 самых важных

Содержание

Ценности в жизни каждого человека: 5 самых важных

У каждого человека свои ценности в жизни. Но есть некоторые фундаментальные приоритеты, которые нас объединяют.

В чем смысл жизни? Как прожить полноценную и счастливую жизнь? Что по-настоящему ценно в жизни? Правильно ли я живу? Это главные вопросы, на которые мы все пытаемся найти ответ… В этой статье я предлагаю тебе новую возможность пересмотреть свои жизненные приоритеты и найти для себя ответы на эти вечные вопросы.

Когда я серьезно заинтересовался темой главны ценностей человека и начал поиски, то обнаружил, что лучшие ответы на все вышеупомянутые вопросы дают нам люди, которые в своей жизни столкнулись лицом к лицу со смертью.

Я изучил книги-бестселлеры о людях, которые узнали, что очень скоро умрут и поменяли свои жизненные приоритеты; собрал различные исследования на тему «о чем сожалеют перед смертью»; добавил немного восточной философии и в результате получился этот список из пяти истинных ценностей в жизни каждого человека.

Если бы не моя болезнь, я никогда и не задумался бы над тем, как прекрасна жизнь.
Рэнди Пауш, американский профессор, автор «Последней лекции»

Какие ценности в жизни человека важны

Итак, что же является самым важным в жизни каждого из нас? Прежде, чем читать далее, настройся и читай сердцем, а не разумом. Слушай и доверяй своему сердцу, оно всегда точно знает ответ.

Самобытность

Все в жизни имеет свое назначение. У каждого живого существа на планете есть своя миссия. И у каждого из нас есть своя роль. Реализуя свои уникальные таланты и способности, мы обретаем счастье и богатство. Путь к тому, чтобы определить, в чем твоя уникальность и миссия, лежит через твои детские желания и мечты.

Ставь цели и достигай их!

Бесплатный мастер-класс «ДЕЙСТВУЙ! УДВОЙСЯ! Х2». Только сегодня книга «Ставь цели» в подарок!

Индивидуальность — высочайшая ценность в мире.

Ошо, индийский духовный лидер.

Одна женщина (Бронни Вее) много лет проработала в хосписе, где ее задачей было облегчать душевное состояние умирающих пациентов. Из своих наблюдений она выявила, что наиболее частое сожаление у людей перед смертью, — это сожаление о том, что им не хватило смелости жить жизнью, которой они хотели. Той жизнью, которая была бы правильной именно для них, а не той, которой от них ожидали другие. Ее пациенты сожалели о том, что они так и не воплотили в жизнь свои мечты. И лишь в конце пути они осознали, что это было только последствием их выбора. Они сделали его сами.

Чтобы правильно расставить приоритеты в жизни, составь список своих талантов и способностей, а так же список любимых дел, в которых они выражаются. Будь предельно честен с собой. Добавь в список даже те дела, которые другим кажутся глупостью. Так ты найдешь свои уникальные таланты. Используй их для служения другим. Для этого спрашивай себя как можно чаще: «Чем я могу быть полезен (миру, людям, с которыми соприкасаюсь)? Как я могу служить?»

Составь план действий и тогда можешь бросить нелюбимую работу. Не бойся нищеты, неудач и ошибок! Доверяй себе и не беспокойся о мнении окружающих. Верь в себя. Лучше один раз рискнуть, чем потом сожалеть о том, что ты прожил серую и бездарную жизнь, «убиваясь» при этом на нелюбимой работе в ущерб себе и своим близким.

Всегда помни, что ты уникален, и твоя миссия — дать максимум своей уникальности миру. Только тогда ты познаешь истинные ценности жизни и обретешь счастье. Так задумал Бог.

Открой свою божественность, найди свой уникальный талант, и ты сможешь создать любое богатство, какое захочешь.
Дипак Чопра, автор книг о духовном развитии и нетрадиционной медицине.

Это интересно:

Самораскрытие и духовный рост

Перестань быть животным! Конечно, нам необходимо удовлетворять физиологические потребности, но только лишь для того, чтобы развиваться духовно. Люди в основном гоняются за материальным благополучием и озабочены, прежде всего, вещами, а не душой. Тогда, как первичный смысл и цель человеческой жизни заключаются в том, чтобы осознать, что он духовное существо и материальные блага — не главное.

Мы не человеческие существа, получающие время от времени духовный опыт. Мы духовные существа, получающие время от времени человеческий опыт.
Дипак Чопра, автор книг о духовном развитии и нетрадиционной медицине.

Отыщи Бога внутри себя. Человек — это переходное существо от животного к духовному. И у каждого из нас есть ресурсы совершить этот переход. Чаще практикуй состояние «Быть», когда у тебя нет мыслей и тебе ничего не нужно, когда ты просто ощущаешь жизнь и наслаждаешься ее полнотой. Состояние «здесь и сейчас» само по себе является духовным переживанием.

Среди нас есть люди, немного, но есть, которые понимают, что начинать откладывать деньги на старость надо еще в то время, пока она далеко, чтобы успела скопиться определенная сумма…Так почему бы заодно не позаботиться и о том, что важнее денег? О душе.
Юджин О’Келли, «В погоне за ускользающим светом»

Самосовершенствоваться не нужно, когда приходит осознание того, что ты уже совершенен. Просто потому, что человек — духовное существо. Развивай эту духовность в себе. Занимайся самораскрытием.

Познать себя как можно лучше, чтобы быть как можно большим для мира — это важнейшая задача человека.
Робин Шарма, канадский писатель.

Даже тогда, когда ты достигаешь целей, истинный успех связан не с достижением, а с теми переменами в сознании, которые произошли, как неизбежное следствие твоего продвижения к этим целям. Дело не в реализации целей, а в том, что происходит с тобой в процессе ее достижения. Главная ценность в жизни — не прибытие в пункт назначения, а в том, чтобы идти своей дорогой к нему.

Открытость

Как часто перед лицом смерти люди сожалеют о том, что им так и не хватило смелости выразить любовь своим родным и близким! Они сожалеют о том, что часто подавляли свои эмоции и чувства, потому что боялись реакции окружающих. Они сожалеют, что не позволили себе быть более счастливыми. Лишь в конце пути они осознавали, что быть счастливым или нет — это вопрос выбора, который могли сделать только они сами.

Каждое мгновение мы расставляем приоритеты, выбираем, как себя повести, чтобы получить ту или иную реакцию в разных ситуациях. И каждый раз по-своему интерпретируем события. Будь бдителен. Следи за своим выбором каждое мгновение. Научись определять, чем был продиктован твой выбор — чувствами, разумом или желанием угодить окружающим, вписаться в социальные нормы.

Что посеешь, то и пожнешь.
Народная мудрость

Что нужно сделать, чтобы стать более открытым?

Дай волю своим эмоциям и чувствам. Покатайся на самом крутом аттракционе и покричи в свое удовольствие; поделись своими чувствами с другими людьми; стань оптимистом — радуйся, смейся, веселися, несмотря ни на что.
Прими себя и жизнь такой, какая она есть. Позволь себе быть таким, какой ты есть, а событиям — случаться самим. Твоя задача мечтать, двигаться к цели и наблюдать, какие чудеса преподносит тебе жизнь. И если что-то складывается не так, как ты хотел, значит будет еще лучше. Просто расслабься и получай удовольствие.

Я умираю и веселюсь. И я собираюсь веселиться каждый отпущенный мне день.

Рэнди Пауш «Последняя лекция».

Тебе понравится:

Любовь

Не это ли является одной из основных человеческих ценностей? Печально, но многие люди лишь перед лицом смерти осознают, как мало было в их жизни любви, как мало они радовались и наслаждались простыми вещами. Мир преподнес нам столько чудес! Но мы слишком заняты, чтобы их замечать. Мы не можем оторвать взор от своих планов и насущных проблем, чтобы взглянуть на эти дары и насладиться ими по полной.

Любовь — это питание для души. Любовь для души — это то же самое, что пища для тела. Без пищи тело слабо, без любви слаба душа.
Ошо, индийский духовный лидер.

Самый лучший способ поднять волну любви в своем теле — это благодарность. Начни благодарить Бога за все, что он преподносит тебе каждое мгновение: за эту пищу, за крышу над головой, за общение, за это ясное небо, за все, что ты видишь и получаешь.

И когда ты поймаешь себя на раздражении, сразу спрашивай себя: «За что я должен быть благодарен сейчас?» Ответ придет из самого сердца, и, поверь, он тебя воодушевит.

Любовь — это энергия, из которой соткан мир. Стань миссионером любви. Одаривай людей комплиментами. Заряжай любовью все, к чему прикасаетесь. Давай больше, чем получаешь. Делай все от сердца, а не от головы. Следуй за сердцем, именно оно подскажет тебе самый верный путь.

Путь без сердца никогда не бывает радостным. Уже для того, чтобы на него выйти приходится тяжело работать. Напротив, путь, у которого есть сердце, всегда легкий; чтобы его полюбить, не нужно особых усилий.
Карлос Кастанеда, американский писатель и антрополог.

Отношения

Жизнь проходит. И в повседневных заботах мы часто теряем из виду одну из главных ценностей в жизни — отношения со своими родными и друзьями. В конце пути мы будем чувствовать опустошение, глубокую печаль и тоску от этого.

Как можно чаще проводи время с теми, кого любишь и ценишь. Они — это самое дорогое, что у тебя есть. Всегда будь открыт для общения и новых знакомств, это обогащает. Как можно чаще дари людям свое внимание и восхищение ими, — все это вернется к тебе в сто крат. С радостью и бескорыстно помогай, дари и так же с радостью принимай дары от других.

Блаженство тоже заразительно, как любая болезнь. Если ты помогаешь другим быть счастливыми, по большому счету ты помогаешь быть счастливым самому себе.
Ошо, индийский духовный лидер.

P.S.: Недавно в Сети наткнулся на интересный опрос: «О чем ты будешь сожалеть перед смертью?» 70% участников ответило: «Когда придет время, тогда и узнаем».

О чем ты будешь сожалеть в конце своего пути?

Читайте также

Не пропускай самые интересные публикации для личностного роста. Подписывайся на нас в той социальной сети, которую любишь больше всего: Instagram, Facebook, Telegram.

Максим Дудкин

Бизнес-тренер, коуч.
Победитель Всероссийского конкурса «Мастер Бизнес-тренинга» в 2018 г.
Автор книги по ораторскому мастерству «Лидер мнений за 30 дней»
Компании клиенты: ОАО «Сбербанк», ОАО «СИБУР холдинг», ПАО «РусГидро», ПАО «НК «Роснефть» и др.

Page not found — ПЕГАС ЦЕНТР

Unfortunately the page you’re looking doesn’t exist (anymore) or there was an error in the link you followed or typed. This way to the home page.

Blog

12/17/2020 — Кто я?
11/12/2020 — Последний этап ПЕРЕХОДА 2
08/01/2020 — Пора начинать думать
07/04/2020 — Будьте открытыми
06/29/2020 — Сила духа
06/29/2020 — Не туда смотрите, дети мои
05/30/2020 — Иметь, знать и уметь
05/10/2020 — «Почему не исполняются желания?» и другие Юлины мысли
04/02/2020 — Не ставьте преграды в сердце своём
01/17/2020 — Коллективный разум
12/13/2019 — Новая Жизнь — новый закон и новый порядок
11/07/2019 — Быть!
10/04/2019 — Приобщение к Новой Жизни
06/21/2019 — Любовь и Разум
03/04/2019 — Любить ближнего
02/07/2019 — Берегите себя
01/14/2019 — Трансформация знаний
01/04/2019 — Перестройка сознания
01/04/2019 — Очищение информационного поля Земли
12/15/2018 — Продиктованные фразы
07/24/2018 — Последний этап ПЕРЕХОДА
07/22/2018 — Неслучайные совпадения
05/30/2018 — Кристаллическая Решётка Знаний
03/10/2018 — Вознесение духа
02/08/2018 — Победила Вечность
01/07/2018 — Поток Причинности
12/28/2017 — Путь Счастья
10/06/2017 — Эра Божественных Начал — эра обнуления
06/04/2017 — Правильно — неправильно
03/18/2017 — Уходите от иллюзий
02/09/2017 — Другая Жизнь
01/16/2017 — Движение Вечности
01/09/2017 — Божественное Присутствие
10/28/2016 — Время уходит
09/29/2016 — Твоё сегодня
04/25/2016 — Постулаты VI
04/13/2016 — Свобода выбора
04/07/2016 — Техника духовных практик
02/28/2016 — Постулаты V
02/26/2016 — Не мешайте себе быть счастливыми!
02/25/2016 — Очищение воды
02/22/2016 — Вознесение началось!
01/28/2016 — Последнее предупреждение
11/10/2015 — Недовольство и его последствия
09/17/2015 — Наступление свободы
08/01/2015 — Постулаты IV
07/11/2015 — Жили-были муж и жена
06/11/2015 — Откуда берутся проблемы
05/10/2015 — Постулаты III
02/13/2015 — Служение — зов совести
02/01/2015 — Что значит «Принять решение»?
01/25/2015 — Время принимать решения
01/09/2015 — Вопрос «Зачем?»
01/02/2015 — Чайка по имени Ричард Бах
12/31/2014 — Душа — источник силы человека
11/17/2014 — Тепло Земли
11/06/2014 — Возможен ли рай на Земле?
10/18/2014 — Постулаты II
10/04/2014 — Ещё раз о творце и о творчестве
08/18/2014 — Марина Цветаева. Детям.
08/09/2014 — Постулаты
07/19/2014 — Почему старые Учения ничему не научили человека?
07/14/2014 — Жак Превер. Несколько стихотворений.
06/23/2014 — Разумное мышление
06/15/2014 — Притча «Немой, слепой и глухой»
05/03/2014 — Небесное благородство — благородство души
04/15/2014 — ПУТЬ ДУШИ
03/25/2014 — Разум пришёл на Землю
03/14/2014 — Уход от жалости
03/04/2014 — Духовное здоровье или что такое «думать»
02/03/2014 — Истинное Начало Новой Жизни
12/30/2013 — Что мешает стать самим собой?
12/13/2013 — Сила человека
10/29/2013 — Любовь как чудо
10/15/2013 — Будьте счастливы!
09/30/2013 — Любит — не любит
09/10/2013 — Духовное образование
08/26/2013 — Галина Абронина «О Ветре»
08/20/2013 — Уважение к себе
08/13/2013 — Эра Проявлений
08/06/2013 — Любовь у обрыва
07/29/2013 — Вы проснулись?
07/15/2013 — Своя реальность
07/08/2013 — Долги и чувство долга
06/28/2013 — По следам «Письма к Богу»
06/22/2013 — Деньги, их ценность и значимость
06/19/2013 — Схема взаимодействия качеств человека
06/14/2013 — Голос Бога
05/24/2013 — «Не верь, не бойся, не проси!»
05/14/2013 — Сфера семьи — сфера любви
05/02/2013 — Единение знаний, сил и возможностей
04/16/2013 — Новая Жизнь и старые привычки
04/05/2013 — Диктовки души
03/28/2013 — Спасение человечества
03/13/2013 — Рождение Новой Жизни
03/06/2013 — Есть ли у Бога дети?
02/21/2013 — Свобода, независимость и ответственность
02/11/2013 — Энергии Космоса и Законы Благородства
01/31/2013 — Закон Притяжения и Закон Соответствия и Подобия
01/26/2013 — Ричард Бах «Молитвы»
01/24/2013 — Послания
01/08/2013 — Т-лимфоцит — носитель Божественного Решения
12/29/2012 — Позор души
12/21/2012 — Доброта, добро и благодетели
12/13/2012 — 21 декабря 2012 года. Тьма невежества и окаменелость сознания
12/06/2012 — Великий Переход и его связь со временем
11/30/2012 — Воспитание чувств
11/22/2012 — Время Действия пришло!
11/12/2012 — Уроки Новой Жизни
11/03/2012 — Ураган Познания — ураган космических знаний
10/22/2012 — Законы Новой Жизни
10/15/2012 — Революция сознания
10/11/2012 — Одиночества нет
10/06/2012 — Продолжение Судного дня и Л. Н. Толстой о религии
09/29/2012 — Л.Н. Толстой «Разрушение ада и восстановление его»
09/26/2012 — Судный день
09/17/2012 — Нас проверяют
09/13/2012 — Я верю…
09/06/2012 — Спасибо, д-р Роберт С. Мендельсон!
08/24/2012 — Чувство меры и чувство собственного достоинства
08/15/2012 — Что мешает нам жить
08/08/2012 — Чужие знания
08/03/2012 — Тяжёлые времена и груз прошлого
07/26/2012 — Человек из другого рассказа
07/13/2012 — Время ПЕРЕХОДА
07/02/2012 — Началось!
06/16/2012 — Треугольник зла
06/08/2012 — Лекарство от зависти
05/31/2012 — Продолжение сказки
05/26/2012 — Моя первая сказка
05/21/2012 — Идите вперед, не останавливайтесь!
05/04/2012 — Логика космоса и геометрия слов
04/26/2012 — О зависти
04/18/2012 — Бог не прощает предательства
04/16/2012 — Где живет любовь?
04/06/2012 — «Я люблю Тебя!»
03/27/2012 — Сказать Богу «Да»
03/19/2012 — Путь к здоровью
03/13/2012 — О собаках 2
03/03/2012 — Проект Атолл — геометрия Торы
03/01/2012 — Онкология — болезнь творца
02/23/2012 — 12 жизненных ценностей
02/13/2012 — Сер Кен Робинсон — Образование убивает творчество
02/09/2012 — Мудрость души и Божья кара
01/30/2012 — Нет неразрешимых проблем или как отдать проблему Богу
01/23/2012 — О заблуждениях
01/16/2012 — Найти себя
01/10/2012 — Сглаз, порчи и проклятья или глупость и невежество серого мира
01/03/2012 — Как читать книги и смотреть фильмы о духовном развитии
12/30/2011 — С Новым годом! Счастья и радости!
12/24/2011 — О собаках
12/18/2011 — Виды и способы получения информации из Тонкого Мира
12/13/2011 — Ответственность и благодарность
12/06/2011 — Взаимоотношения родителей и детей. Законы тепла.
11/30/2011 — Взгляд сверху
11/26/2011 — Страх – самый тяжелый груз на сердце человека
11/21/2011 — Об иерархии Божественной любви. Уроки дела.
11/17/2011 — «Жалость», «жало» и «пожалуйста»
11/10/2011 — О жалости
10/29/2011 — Откройте ваши души
10/22/2011 — Правда о самых обыденных вещах
10/16/2011 — «От себя не уйти»
10/10/2011 — Любовь. Иллюзия и реальность.
10/04/2011 — Частица «НЕ» — враг позитивного мышления
09/28/2011 — О единении с Богом
09/23/2011 — О насилии до рождения, в детстве и после смерти
09/19/2011 — Дети пишут Богу
09/14/2011 — Конец света — начало новой жизни
09/09/2011 — Борьба с самостью. Позитивное мышление
09/03/2011 — Как найти духовного учителя?
08/29/2011 — «Что такое хорошо и что такое плохо?»
08/23/2011 — Борьба с самостью. Взгляд на себя со стороны.
08/19/2011 — О самости
08/15/2011 — Возможность видеть и слышать Бога и правда о человеческом сердце
08/10/2011 — Письмо к Богу
08/10/2011 — Рекомендуемые фильмы
08/07/2011 — Уроки любви
08/02/2011 — Свобода выбора или зачем нужна связь с Ведущим
07/27/2011 — Адажио Альбинони
07/26/2011 — Любовь и нелюбовь
07/22/2011 — Волнение души
07/17/2011 — Что такое разумный эгоизм
07/17/2011 — О себе
07/15/2011 — О книге Анатолия Шлыкова «Жив, Богат и здоров» или как растить душу

Высшие человеческие ценности: cоставьте свой список

Высшие человеческие ценности. Наши ценности – это те кирпичики, из которых мы строим свою жизнь. Но это все кирпичики невидимые и неощутимые. Они составные части нашего внутреннего мира. Наш внутренний мир так же наполнен жизнью, как и внешний.

Ориентироваться многим из нас в своем внутреннем мире ой как сложно. Но если не ориентироваться на свои интересы, свои глубокие запросы и жизненные мотивы, то в этом случае мы никак не сможем быть счастливыми. Ведь счастье приходит только тогда, когда мы живем согласно своему внутреннему миру, своим ценностям. Высшие человеческие ценности и то, как они присутствуют в вашей жизни, определяют ваш уровень счастья, перспектив и количество энергии, которое у вас есть для достижения целей. Если дело вдохновляет, то мы, естественно, быстрее и легче добиваемся результата. А «родные» ценности человека именно вдохновляют на реализацию целей.

Роль ценностей в жизни человека

Роль ценностей в жизни человека высока. Высшие человеческие ценности, далее «ценности», являются строительным материалом для нашей жизни. Все наши успехи, всё удовольствие от жизни, исполнение предназначения – всё это возможно, только если опираться на ценности. Как навскидку понять ценности, которые принадлежат именно вам? Мы мечтаем, визуализируем, представляем свою жизнь через ценности. Если ценности являются строительным материалом нашей жизни, то, естественно, такое строительство начинается с мечты. Кто-то мечтает о близком союзе в паре: «жили они долго и счастливо и умерли в один день», кто-то о карьерном или личностном росте: «лучше гор могут быть только горы…». И все эти картины строятся из различного материала. В первом случае человек живет и думает категорией отношений, во втором карьеры, способностей и т.д.

Система жизненных ценностей в вашей жизни

Систему жизненных ценностей каждого человека определяет некий не очень большой список ценностей. Этот набор ценностей очень индивидуален. Именно он определяет вашу жизнь. Какие бывают ценности? У каждого человека существует набор из 3-5 главных ценностей, которыми он пользуется как инструментом для строительства своей жизни. Каждый получает свои жизненные блага только благодаря своим ценностям. Один человек зарабатывает на жизнь идя на войну, другой – строя бизнес, третий – снимаясь в фильмах. Основные ценности человека определяют жизненный путь и способ реализации в жизни.

Высшие человеческие ценности

Ниже приведен список ценностей и даны их описания. Мы не всегда отдаем себе отчет, какая ценность нас ведет по жизни. Поэтому даны описания ценностей и их короткое определение. Все это облегчит понимание именно ваших ценностей. В следующих статьях, вы, уважаемый читатель, сможете прочитать о мотивах. Они дают еще лучшее понимание о том, как работают ценности, как бы наводят резкость на цель. В этой статье так же немного говорится о мотивах. Мотивы – это та движущая сила, которую мы можем осознавать, даже ничего не зная о ценностях. Также приведены некоторые качества, которые напрямую связаны с ценностями.

Изобилие

Человек с этой ценностью воспринимает мир, как источник благополучия, разнообразия и множества возможностей. Сам он при этом будет щедрым. Если же эта ценность искажена, то здесь возможны такие варианты. Он может быть скупым, жадным или наоборот, расточительным. Он может цепляться за каждую возможность, как за последнюю (например, постоянно покупать акционные продукты, искать во всем выгоду). Он не будет верить в щедрость мира и будет считать, что «на всех не хватит», не важно чего – денег, еды, счастья, возможностей. Мотивы, которыми они руководствуются: благополучие, разнообразие, общее благо, материальный достаток, прибыль, экономия, выгода.

Закон

Это ценность закона как формы упорядоченного взаимодействия с людьми. Для людей, имеющих эту ценность важно соблюдение общечеловеческих принципов: морали, нравственности, этичности. В негативе могут проявляться такие качества, как высокомерие, нетерпимость, догматизм, менторство, избыточное нравоучение. В позитиве – порядочность, этичность, хорошие организаторские способности. Эта ценность может проявляться через такие мотивы: общественная деятельность, наставничество, учительствование, религия, мораль, нравственность.

Развитие

Люди с этой ценностью стремятся к самосовершенствованию, открытию имеющихся способностей и наработке новых. Для них важно воплощать имеющиеся знания на практике. В широком аспекте они поощряют развитие не только свое, но и других людей, организаций, ситуаций – всего. Это прямая включенность в один из законов вселенной: все должно развиваться.

Познание

Это стремление узнать, понять окружающий мир и себя. Может быть как самодостаточной ценностью, так и составной частью Развития. У людей с такой ценностью выражена тяга к знаниям, либо в каких-то отдельных областях, либо могут интересоваться всем подряд (если не хватает осознанности). Их главная черта – любознательность (в негативе любопытство). Руководствуются такими мотивами: интеллект, информация, знания, учеба, понимание.

Истина

Это суть всего – любого знания, человека, процесса, мироздания. Люди с этой ценностью стремятся докопаться до сути, найти ответы на свои вопросы. В искажении это не только докопаться до сути, но и предъявить миру все найденные несоответствия и обличить виновников, «вывести на чистую воду». Также искажением является желание отстаивать «свою правду» и отказ смотреть на проблему с разных сторон. В положительном аспекте такие люди честные, искренние, справедливые, открытые. Эти же качества ценят и в других. В искажении эти качества превращаются в бескомпромиссность, категоричность, жесткость и непримиримость. Мотивы: правда, справедливость, смысл, причина, естественность, натуральность, правильность, поиск и разрешение несоответствий.

Созидание

Эта ценность выражается стремлением создавать новое и полезное либо улучшать имеющееся. Это могут быть как материальные объекты (строить дома, варить борщ, ремонтировать автомобили), так и нематериальные (строить отношения в семье, писать программы). Люди с этой ценностью, как правило, не склонны к разрушению чего бы то ни было. Искажение чаще всего выражается в ощущении невозможности действовать. Мотивы: полезность, практичность, результативность, строительство, мастерство, ручной труд, проектирование, усовершенствование, улучшение, сохранение.

Творчество

Это создание нового и уникального (этим отличается от созидания). Это желание привнести через себя в мир что-то оригинальное.

Свобода

Это ценность отсутствия ограничений и рамок. В гармоничной наработке свобода воспринимается естественно, как само собой разумеющееся. Если же есть искажения (дефицит), человек начинает отстаивать свою свободу, болезненно переносит любое посягательство на нее (даже мнимое), старается сбросить с себя все, что хоть чуть-чуть напоминает ограничения. Может протестовать против несвободы как открыто и активно, так и внутри себя, сопротивляясь и упираясь. Мотивация таких людей – независимость, т.е. мотивация «от». В позитиве присутствуют такие качества: нестандартность мышления, открытость новому, отсутствие стереотипов, идеализм. В негативе: эксцентричность, анархичность, неуправляемость, отрицание авторитетов, дух противоречия. Помимо независимости могут руководствоваться такими мотивами: перемены, реформы, демократия, равенство, приключения.

Единство

Эта объемная ценность включает в себя важность взаимодействия с другими людьми. Человек с этой ценностью заинтересован в том, чтобы налаживать контакты, строить отношения и сохранять их, учитывать интересы других людей – развивать все виды и формы межличностных отношений. Если же эта ценность искажена, мы можем видеть 2 сценария. Человек может залипать на отношениях и полностью зависеть от них, подчас теряя себя. Или же станет мизантропом и будет говорить, что ненавидит людей и ему лучше без них, но это маска – он так боится боли от отношений, что предпочитает избегать их. Мотивы, которыми руководствуются люди с этой ценностью: дружба, семья, семейные отношения, родственные связи, род, партнерство, сотрудничество, идентификация с другим человеком, принятие, взаимность, поддержка, одобрение другими людьми.

Любовь

Может проявляться двумя способами. На нижних уровнях открывается как любовь человеческая, близкие отношения с любимым человеком. В высоком плане – это милосердие, сострадание, любовь к ближнему, согласие и принятие божественных законов.

Борьба

Это одна из форм развития. Как в споре рождается истина, так и борьба в итоге приводит к гармонии (если нет искажений). В позитиве люди с этой ценностью обладают такими качествами: смелость, выносливость, целеустремленность, соревновательность, решительность, уверенность, упорство, настойчивость, активность, опора на себя. Искажения превращают эти качества в негативные: конфликтность, задиристость, агрессивность, нетерпеливость, самоуверенность, дерзость, недоверчивость, зацикленность на себе, грубость, наглость. Мотивы: сила, воля, победа, экстрим, риск, конкуренция, лидерство, победа, карьера, достижения, героизм, отстаивание своих интересов.

Могущество

От слова «могу». Это важность масштаба в своей деятельности, наращивание оборотов, расширение. Эта ценность способствует тому, чтобы человек становился лучшим в своем деле и постоянно увеличивал масштаб своей деятельности. Например, если повар обладает могуществом, выглядит это так. Сначала он постигает все тонкости своего мастерства и развивается в нем. Он не боится экспериментировать и выходить за рамки того, чему его научили. Со временем он становится мастером своего дела и выходит на новый уровень – становится шеф-поваром, управляет другими поварами. Постепенно нарабатывая опыт управления, он приходит к готовности открыть свое заведение. Открывает, утверждается на рынке, открывает следующее, запускает сеть и т.д. Эта ценность подразумевает наличие энергии и готовность ее реализовывать. Если же при этом нет никакой деятельности, т.е. русла, куда направить энергию, рождается искажение: человек начинает раздувать масштаб своего эго. Так появляется жажда власти, желание подавлять других, самоутверждаться любым способом. В этом случае мы видим такие качества: авторитарность, эгоизм, эгоцентризм, жестокость, самоуверенность, зацикленность на себе и т. д. Возможные мотивы для людей с этой ценностью: развитие, расширение, власть, авторитет, внутренняя сила, превосходство, контроль, влияние, достижения.

Мир

В высоком смысле – это принятие мироустройства, мироздания. На более низких – это ценность окружающего мира и всего с ним связанного. Сюда входит природа – от бабочки до вселенной, тяга к путешествиям, включенность в мир – интерес к географии, биологии, физике, астрономии и т.д., но не обязательно с позиции познания, а с позиции сопричастности.

Жизнь, сущность, бытие

Эти 3 слова описывают разные уровни, на которых может находиться данная ценность. В высшем смысле – это осознание важности присутствия в этом мире себя и всего сущего. На уровне пониже – это важность всего, что дарит жизнь и способствует ее продлению. Мотивы этого уровня: здоровье, молодость, юность, восстановление, реставрация, спасение, материнство, отцовство, дети. На нижнем уровне это ценность проявления себя в этом мире. В этом случае мотивы такие: слава, почет, престиж, статус, популярность, самовыражение, самобытность. Если ценность развита гармонично, человеку присущи такие качества: яркость, открытость, жизнерадостность, активность, самостоятельность, артистизм, авторитетность. Если же имеются искажения, выглядит это следующим образом: тщеславие, самолюбование, эгоизм, мания величия, склонность к мишуре и показушности, пышность, помпезность.

Порядок, структура

Это значимость иерархии, порядка и структуры, как формы обустройства существования и взаимодействия. Проявляется как анализ, создание правил и предписаний для эффективного взаимодействия, рационализация процессов и отношений, системный подход к решению задач. Дополнительные мотивы: организация и управление процессами, структура, системность, контроль, стабильность, компетентность, эффективность, правила. Качества: любовь к порядку, надежность, дисциплинированность, исполнительность, самодостаточность, серьёзность, внутренний стержень. Качества при наличии искажений: нелюдимость, пессимизм, деспотизм, консерватизм, холодность, подозрительность.

Встроенность в структуру, единство с системой

Подразумевает важность осознания себя, как части чего-то большего с пониманием своего места и взаимной значимости – себя для системы и системы для себя. Этим отличается от предыдущей ценности, в которой структура ставится во главу угла, а человек лишь исполнитель ее правил. В зависимости от уровня развития человека масштаб структуры также может отличаться. Например, для кого-то это ценность встроенности в какую-то организацию, для кого-то – в свой род (не путайте с Единством), а для кого-то – встроенность в мир, вселенную и т.д. Мотивы, приблизительно описывающие эту ценность: чувство долга, служение, самопожертвование, регенерация, преобразование. Качества: добросовестность, педантичность, аналитичность, познание глубины вещей, адаптивность к любым условиям, чистоплотность, объективность. Качества в искажении: дотошность, занудство, брезгливость, зацикленность на мелочах, въедливость.

Баланс

Это важность равновесия во всем, в некотором смысле это гармония (частично). Эта ценность объемная, во многих сферах она имеет свои аспекты. Это дипломатия, компромисс, согласование. Также это чувствование пропорций, чувство меры, сочетание различных составляющих, различение нюансов, способность гармонично совмещать разнородные элементы. Примечание: если вы заметили в себе баланс касательно межличностных отношений, но в остальных сферах он не проявлен, вероятно, задействована ценность Единство, а не Баланс. Так же, например, если у вас развито чувство вкуса, вы хорошо разбираетесь в сочетании цветов и фактур, а остальное – так себе, скорее всего, ваша ценность Красота.

Красота

Это значимость визуальной составляющей внешнего мира. В некоторой степени ее можно расценивать, как частный случай Баланса. Мотивы: эстетика, чувство вкуса, изобразительное искусство и другие способы создания и передачи визуальных образов. При наличии искажения, красоте придается слишком большое значение, когда внутреннее содержимое теряет для человека значимость или отодвигается на задний план.

Уважаемые читатели, для того, чтобы понять, как строится ваша жизнь, выберите для себя 5-7 ценностей, выстройте их в порядке значимости от первого до последнего пункта. Это и будет ваш основной список ценностей. Сравните этот список со своими основными сценариями жизни. Если вы боретесь со всем и вся, значит одна из ваших ключевых ценностей борьба, она должна быть на 1-2 месте в вашем списке. Если строите отношения со всеми, тогда одна из ваших основных ценностей «единство». Обращу ваше внимание на ту пользу, которую вы получаете, когда знаете, какие у вас задействованы ценности:

Вы строите свою жизнь осознанно, видя наперед ближайшие и далекие перспективы;
Не допускаете грубых ошибок и не повторяете их в событиях;
Получаете энергию от реализации желаний;
Чувствуете счастье;
Можете жить по своему предназначению;
Имеете вдохновение достигать и творить в каждый момент жизни.

Изучайте свои ценности, живите по ним, стройте свое будущее и тогда ваша жизнь наладится. Вы можете задать вопрос о своих ценностях на встрече с психологом «Частные вопросы» уже завтра, 10 февраля.

5 английских букв:

Помогите составить кластер ценности человека

впр по обществознанию 6 класс 2021 в понедельник впр помогите пожалуйста как нибудь

люди, срочно, супер пошлый и короткий стих про АРТЕМА

Что общего между Родиной и матерью? (Приведите 3 примера.) СРОЧНО!ПОМОГИТЕ!

Обмен редкими иностранными монетами с другом является примером такой функции денег как средства обращения.СРОЧНО НАДО ПОЖАЛУЙСТА!!!

СРОЧНО!!!!!!(50 баллов) копия не правильный ответ удалю аккаунт Задание 3 . Перед вами основные обязанности гражданина РФ. А. Соблюдение Конституции … РФ и законов РФ (статья 15, часть 2). Б. Уважение прав и свобод других лиц (статья 17, часть 3). В. Забота о детях и нетрудоспособных родителях (статья 38, части 2, 3). Г. Получение основного общего образования (статья 43, часть 4). Д. Забота о памятниках истории и культуры (статья 44, часть 3). Е. Уплата налогов и сборов (статья 57). Ж. Охрана природы и окружающей среды (статья 58). З. Защита Отечества (статья 59). Придумайте и напишите ситуации со сказочными героями, соответствующие исполнению обязанностей граждан РФ, всего должно быть не менее 7 примеров, по одному к каждой обязанности гражданина.

1. Прочитайте текст и выполните задания. В настоящее время многие учёные выделяют информацию в качестве пятого всеобщего производственного фактора, ко … торый является основой инновационной экономики. Если рассматривать производственные факторы через призму исторического развития общества, то становится ясным, что постепенно одни факторы становятся менее значимыми, уступая приоритет другим — более молодым. По-видимому, этот процесс может быть связан с уменьшающейся предельной отдачей от использования «традиционных» факторов, поэтому сегодня именно информация и организация определяют развитие экономической системы после достижения критического уровня потребления труда, земли и капитала. Такой подход к сопоставлению всеобщих производственных факторов позволяет предположить наличие определяющей зависимости типа общественного развития от значимости фактора. Тогда доиндустриальному обществу будет соответствовать земля и труд, индустриальному — капитал, постиндустриальному — организация, а информационному — информация. Таким образом, в условиях трансформации постиндустриального общества в информационное информация превращается в ведущий всеобщий производственный фактор, а деятельность по её сбору, передаче, хранению, обработке и анализу становится одной из наиболее значимых сфер общественного производства. Это позволяет предположить, что именно информационный путь развития является магистральным направлением развития постиндустриальной экономики. Информация превратилась из просто знания о чём-либо в производительную силу, приносящую прибыль собственнику. Но информация как особый фактор производства имеет свои специфические признаки. Так, например, трудно определить цену информации потому, что производство информации и её потребление строго не определены, то есть затраты на производство информации и получаемые результаты не всегда сопоставимы. Во многих случаях нельзя точно спрогнозировать весь полезный эффект от приобретённой информации, в том числе и при изначально определённых издержках. Одной из основных причин этой неопределённости является растянутость потребления информации во времени и в пространстве. Растянутость потребления во времени означает возможность использования одной и той же информации в течение сколь угодно долгого временного промежутка. При этом нельзя точно определить, в какой момент времени полученная информация может принести положительный эффект и когда этот эффект будет максимальным. 1) Используя текст и свои знания из курса обществознания, дайте определение информации как фактора производства и напишите не менее двух предложений, раскрывающих его смысл. 2) Как изменилась мировая экономика при переходе к информационному обществу? Напишите не менее трёх положений и приведите два примера использования информации в экономической сфере жизни общества. 2. С одной стороны, информация играет большую роль в развитии бизнеса и производства, позволяет потребителям составить верное впечатление о качестве товара. С другой стороны, нередко использование информации направлено на намеренный обман потребителя и предлагает большое количество возможностей для мошенничества. Какое из приведённых утверждений вам ближе? Приведите не менее двух аргументов в его защиту.в

Как вы думаете почему искусство облагораживает человека

Российской императрице Екатерине принадлежит следующее высказывание: «Всякий родитель должен воздерживаться при детях своих не только от дел, но и от … слов, клонящихся к … брани, драк, всякой жестокости и тому подобных поступков, и не дозволять и тем, которые окружают детей его, давать им такие дурные примеры». 2.Дайте своё объяснение смысла высказывания.Ответ. 3.Какие положительные примеры поведения,по Вашему мнению,родители должны демонстрировать своим детям? Ответ

составить слово из букв е о н з п а и н

Загадка человека — презентация онлайн

1. Загадка человека

ОБЩЕСТВОЗНАНИЕ 5 класс
Загадка
человека

2. Цель урока:

Формирование целостных
представлений учащихся
зачем человек рождается,
для чего живет,
в чем отличие человека от
животных,
каковы ценности
человеческой жизни.

3. Актуализация знаний

ОБЩЕСТВОЗНАНИЕ
ОБЩЕСТВО
ЗНАНИЯ

4. Какие знания нам дает обществознание

Знания о
взаимоотношениях
с другими людьми,
обществом
Знания о человеке
знания
об обществе
Знания о
взаимоотношениях
с природой
Знания о
взаимоотношениях
с государством

5. Эпиграф урока:

• «Только тогда
станешь человеком,
Когда научишься
видеть человека в
другом».
(А. Н. Радищев)

6. Мотивация урока

• Попробуйте дать ответ на вопрос
«Что такое человек?»

7. Мотивация урока

• Ребята, а чего о человеке вы еще не
знаете, но хотели бы узнать?

8. Учебная цель урока

в чем отличие человека
от животного;
зачем человек
рождается;
каковы ценности
человеческой жизни.

9. Создать кластер. «Чем человек отличается от других живых существ»

10. Чем человек отличается от других живых существ

Способен к
творчеству
Владеет речью
Имеет
хорошо
развитый
головной
мозг
Способен
к
прямохождению
Способен к
действиям по
плану
Умеет
производить
орудия труда
Обладает
фантазией
Осознаёт
самого себя

11. Заполни пропуски в тексте:

речью
Человек в отличие от животных обладает ________,
прямохождению может действовать
способен к ___________________,
по плану имеет хорошо развитый
___________,
головной мозг создаёт ____________________.
орудия труда
_________________,

12. Зачем человек рождается?

• Одни считают, что человек создан для счастья,
благополучной и сытой жизни.

13. Появление человека на Земле

Социальный
Биологически
й этап
2,5 млн. лет
этап
40 тыс. лет
Становлени
е человека

14. Этапы становления человека

Биологический
(от греческого bios — жизнь, logos —
учение) — природный; связанный с
живой природой
Социальный
(от латинского socialis) —
общественный; связанный с
обществом.

15. Социальное и биологическое в человеке

• Во время
биологического этапа
сформировались
основные признаки,
которые и сегодня
отличают человека от
других живых существ:
прямохождение,
развитый мозг,
способность мыслить,
членораздельная речь,
сознание, овладение
орудиями труда и
огнём.
• Появление речи
позволило человеку
накапливать знания об
окружающем мире и
передавать их из
поколения в поколение,
дало возможность
общаться с другими
людьми. В
коллективной трудовой
деятельности человек
развился как существо
социальное,
общественное.

16. Человек

Труд
Мозг
Физическая
сила
Органы
чувств
Как
биологическ
ое существо
Общение
Обычаи
Как
социальное
существо

17. Социальное и биологическое в человеке

Как вы понимаете выражение «человек —
биологическое и социальное существо»? При ответе
используйте схему.

19. Зачем человек рождается?

• Другие
видят назначение
человека
в
служении Родине, в совершении добрых
поступков, в гуманном отношении к людям.

20. Зачем человек рождается

• В народе говорят, что за свою жизнь человек
обязательно должен построить дом, посадить
дерево и вырастить ребёнка.
Зачем человек рождается?

22. Работа с карточками:

Задание 1
Закончите выражения:
* Ребенок родился. Чтобы ему расти
и развиваться нужно
воспитываться в обществе, чтобы
_______________

23. Работа с карточками:

Задание 2.
Закончите предложение.
Ребенок родился. Чтобы ему расти
и развиваться нужно
общаться с ровесниками для того, чтобы
___________
Страница 11

25. Прочтите стихотворение В. Д. Берестова «Кому двенадцать лет…»

• Кому двенадцать лет,
• Обсудите стихотворение в
тот в детский сад
паре и опровергните (или
Ходил тысячелетия
согласитесь) мнение о том,
назад.
что детство – это «в
Об этом самом
геройской
биографии
детстве золотом
пятно».
Он вспоминает чуть • Можно ли утверждать, что
мир
детства
–
это
не со стыдом.
волшебный мир, а детские
Забыть его скорее!
годы — это одна из
Ведь оно –
ценностей
человеческой
• В геройской
жизни»?
биографии пятно.
• Почему?

26. Важнейшие ценности для человека ?

• Ценности – признанные в обществе
или большей его частью представления
о том, к каким целям должен
стремиться человек

27. Важнейшие ценности для человека ?

• Составить дома кластер
• «Ценности для человека»
ЦЕННОСТИ

28. Закрепляем знания

Что нужно для ребёнка, чтобы он рос и
развивался?
Воспитываться с
рождения среди
людей, чтобы …
Слушать и понимать
человеческую речь,
общаться со
взрослыми, чтобы…
Заниматься разнообразной
деятельностью самостоятельно и со
сверстниками (трудиться, играть,
гулять), чтобы…
Зачем человек рождается?
Что сказал поэт?
в, даже, детстве, имеет, не,
неправедных,
поступков, права, совершать,
человек.
Александр Блок

30. Что такое наследственность Уч-к, стр.11-13

• Сформулируйте определение
наследственности.
• В чем проявляется наследственность у
животных?
• В чем проявляется биологическая
сущность человека?
• Можно ли говорить, что ребенок
рождается как «чистый лист»?

31. Наследственность – это получение любым живым существом от своих родителей (предков) определенных биологических признаков

(свойств).

32. Наследственность у животного проявляется в его инстинктах, т.е. в определенных действиях (поведении), уже имеющихся при

рождении
Например:
• Различать врагов
• Охотиться
• Защищаться
• Строить жилища
• Запасать на зиму
корм
• Впадать в спячку
• Ухаживать за
потомством
• и мн. др.

33. Наследственность – биологическая сущность человека

• Инстинкты (пить, есть, спать,
передвигаться…)
• Способность воспринимать окружающий
мир, мыслить, говорить…
• Внешние черты (цвет волос, глаз, голос…)
• Внутренние характеристики (темперамент,
эмоции, склонности к какому-либо делу…)
Человек – существо
биологическое,
а значит, часть природы

34. Можно ли влиять на наследственность? Уч-к, стр. 13-14

35. Проверь себя

1. Что такое наследственность? Какие
биологические признаки наследует
человек?
2. Докажи, что человек не только
биологическое, но и социальное существо.
3. Известны ли тебе случаи, когда
человеческого детеныша воспитывали
звери? Что из этого получилось?
4. Можно ли влиять на наследственность?
Домашнее задание: §1,
РТ 1/4,7,9

36. Источники:

• Вешникова Е. В., Методическая разработка
урока обществознания, 5 класс.
http://kladraz.ru/blogs/elena-valerevnaveshnikova/konspekt-urokaobschestvoznanija.html
• Буйволова И.Ю. Обществознание. 5 класс:
программа и технологические карты
уроков по учебнику под ред. Л.Н.
Боголюбова, Л. Ф. Ивановой. Волгоград:
Учитель, 2015.

Базовые ценности и абстрактные графемы

Вопрос «кто мы?» из относительно праздного или чисто познавательного превращается во все более жизненно важный. В связи с этим к концу ХХ века заметно усилилось и постоянно возрастает внимание к природе человека и, в частности, к природным основаниям относительно небольшого списка представленных в сознании всех его конечных предпочтений и допустимых способов их достижения – базовых ценностей. Проблема благополучия жизни людей на Земле все настоятельнее требует уточнения их роли, а также ограничений, вытекающих из природы человека, на его устремления, поведение и действия. Человечество вполне созрело, чтобы думать в масштабе биосферы и экосферы и, исходя из этого, соответственно уточнять свою систему ценностей. Однако, в отсутствие сиюминутной угрозы, говорить о готовности людей к пересмотру даже не списка (он, видимо, заметно ограничен природой человека), а иерархии и содержательного наполнения своих базовых ценностей в масштабах, сопоставимых, к примеру, с теми, что должны были сопровождать переход к земледелию и скотоводству, имеющиеся у нас данные не позволяют.

Число людей на Земле, превысив на рубеже веков 6 миллиардов, за прошедшее столетие увеличилось в 4 раза. Относительно благополучно при этом живет только «золотой» миллиард. Опираясь на достижения естествознания, человек, с некоторой оглядкой на возможность экологической катастрофы, наращивает перенаправление все более заметного количества ресурсов планеты на реализацию ограниченного набора своих базовых ценностей (включая и традиционные, и ценности приемлемой обществом модернизации). Естественно, при этом он не может не воспроизводить все более углубляющиеся проблемы продолжения собственной жизни в приемлемых условиях. Трудно не согласиться с тем, что людям «…пора в поисках конечных смыслов обратиться к вещам более важным, чем они сами» (Sperry 1975: 257). Что же на сегодняшний день, исходя из данных эмпирических исследований, можно сказать о базовых ценностях, о распространенности их приятия, содержательном наполнении, об их внутренней природе и связи с природой внешней?

Господствовавший на протяжении большей части ХХ века в социальных науках взгляд на то, что активность людей за очень редким исключением определяется только культурой (передается воспитанием), которая автономна от всего биологического (природного) оснащения человека, все чаще стал подвергаться законным сомнениям. (Для исследования ценностей из принципа чисто культурной детерминации социального поведения вытекает следствие – фиксация только распределения сознательно принятых базовых ценностей, или спекуляции о гипотетических размерностях ценностей или культуры без возможности проверки полноты охвата).

Нисколько не умаляя роль культуры в определении поведения людей, нельзя забывать о том, что она в своем возникновении не абсолютно автономна, а в чем-то ограничена биологическим, генетически закрепленным оснащением, особенно в области приемлемости предлагаемых форм. Кроме того, история конкретно сложившейся культуры одновременно в итоге есть закрепление удачных попыток организации наиболее эффективного взаимодействия сообщества со средой. Каждая культура в результате закрепляет свой способ организации взаимодействия с природной средой, опираясь на природу человека и учитывая специфику соответствующего вмещающего ландшафта. Однако закрепление удачных способов не означает оптимальных, что легко обнаруживается при изменении условий.

В результате синтеза заметно пополняющихся баз данных полевых и сравнительных исследований этнографов, антропологов, лингвистов и внимательного анализа того, что, в принципе, может претендовать на звание человеческой универсалии, становится ясно, насколько их много, даже только с точки зрения культурной антропологии (Brown 1991). Как и то, насколько диапазон наблюдаемого поведения людей – уже предположения о чистой произвольности. Работа по установлению человеческих универсалий продвигалась бы быстрее, если бы многие специалисты, собиравшие в поле данные среди представителей разных народов и культур, не были, в силу полученного образования, нацелены, прежде всего, на поиск специфики и отличий культур. Можно встретить даже такое оправдание: то, что является общим для всех, можно изучать и дома, без полевых и сравнительных исследований. конечно, можно, но нужно доказать или хотя бы показать, что нечто действительно общо всем.

Сделав упор на поиск устойчивых особенностей в ценностной сфере, на поиск универсалий в природе этой устойчивости, мы, не забывая и о специфике больших групп населения, неизбежно приходим к необходимости общепсихологического подхода. Отметим, что и при объяснении и интерпретации наблюдаемых данных во многих социальных науках явно, а чаще неявно, опираются на и исходят из справедливости существования общепсихологических, то есть присущих всем людям, характеристик людей.

Действительно, к примеру, есть всего два источника наших знаний об огромном, обычно именуемом «доисторическим», периоде в жизни людей на Земле, то есть до появления дошедших до наших дней памятников письменности. Нельзя не отметить, что все эти крохи материальных следов (первый источник), да и аналогии с жизнью групп охотников собирателей (которых в XIX и XX веках в Африке, Азии, Латинской Америке и Океании обнаруживают не только колонизаторы, прагматично настроенные на освоение ресурсов, или миссионеры, догматично настроенные на приобщение туземцев к «истинной вере», но и исследователи – второй источник), были бы совсем бесполезны в попытках как-то воссоздать картину жизни людей далеких эпох, если не признавать открыто или хотя бы не подразумевать существования известного постоянства, целостных структур, организующих любое сообщество людей. Иными словами, интерпретация многих данных была бы просто невозможна без признания наличия некоторой устойчивой природы человека. Именно опора на подразумеваемые при этом универсалии позволяет нам по отрывочным сведениям составить хотя бы некоторое представление о целостности, о жизни людей в те времена, которые не смогли, скорее, в силу используемых материалов, а не в силу отсутствия своей культуры оставить нам сколько-нибудь детальных сообщений о специфике своей социальности, культуры и ее воспроизводства, об используемых символических формах.

Многие природные, детерминированные геномом, врожденные людям особенности вовсе не обязательно должны быть «животноподобными», хотя бы уж потому, что заметная их часть, особенно с точки зрения возможностей символизации (усвоения языка, культуры), может и должна быть типична только для вида «человек» (homo sapiens sapiens). Не исключено, что многообещающая при своей заявке позиция социобиологии, все же не отошедшей от жест-кой дихотомии – природа и не зависимая от нее культура, – изначально ограничившей свой анализ генетических корней социального поведения только общим и человеку, и животным, привела к тому, что их объяснения оказываются крайне интересны для интерпретации поведения животных, но пока мало что изменили в понимании социального поведения людей.

Построение единых принципов познания для естественных и гуманитарных наук было одной из далеких целей разработки своей системы еще у Р. Декарта. Единства подходов в познании пока не достигнуто. И. Кант в своих «критиках» жестко поставил вопрос о том, что наличие универсальных принципов и необходимости лежит в самом человеческом разуме. Они для Канта знаки проекции порядка, идущего от разума, а не принадлежат миру вне него, хотя здравый смысл обычно помещает их именно туда.

Попытки построить социальные дисциплины по образу естественных наук (а если быть точнее, обычно по схематичному, заметно упрощенному, а значит, и неизбежно искаженному образу, который имеют о них гуманитарии) невольно приводят к поиску особых способов описания и вычленения социальных явлений и феноменов, событий и поведения. Стараются в ходе таких попыток остановиться только на таких характеристиках и элементах, которые позволили бы построенные затем высказывания о закономерностях, связях между ними однозначно толковать либо как истинные, либо как ложные. Уже из-за этого складывающаяся картина очень не полна и мозаична, а рассматриваемые элементы не обязательно самые существенные для людей.

Естественно, социальные явления, их ход хотелось бы социологам и обществоведам, как и представителям многих других наук, уметь более или менее точно предсказывать. Однако уже исследования логиков показывают, что ряд высказываний о будущих событиях (а предсказания и являются примерами таких высказываний), когда возможно вмешательство людей, не укладываются в рамки классической двузначной логики, а требуют для описания их истинности введения многозначной логики. Еще Аристотель в главе «Об интерпретации» говорил, что утверждение о победе одной из сторон в завтрашнем морском сражении, сегодня может быть отчасти истинным, отчасти ложным. Об истинности такого рода утверждений нельзя высказаться однозначно. И связано это с наличием активности людей, принципиальной возможности творческого акта, хотя не обходится и без многих чисто реактивных действий.

Рассмотрим высказывание «через месяц планета Земля окажется в такой-то определенной точке своей орбиты». Расчеты такого рода специалисты по небесной механике научились проводить с высокой точностью, однако нельзя исключить того, что, хотя и с малой вероятностью, активность людей может вмешаться в ход, казалось бы, чисто механического движения. К примеру, одновременный взрыв нескольких водородных бомб на одной из сторон земного шара вполне может придать Земле такой импульс, что внесет коррективы в орбиту планеты (да к тому же в дополнение к эффекту «ядерной зимы» может сделать разреженной атмосферу, оставив заметную ее часть на старой орбите).

Однако и помимо активности людей, которая в отдельных случаях могла бы стать самоубийственной, только сил природы вполне достаточно, чтобы Земля резко изменила орбиту, к примеру, после столкновения с каким-либо космическим телом вроде часто описываемого в фантастике крупного астероида. Впрочем, маловероятное появление космического «странника» не так уж и обязательно для не менее серьезных для жизни на Земле последствий. Достаточно идущих на самой Земле без вмешательства людей естественных процессов.

Например, при очень крупном извержении прибрежного вулкана вследствие попадания больших масс морской воды в образующуюся большую трещину (относительно недавний пример реальности извержения такого рода – вулкан Кракатау) мы рискуем оказаться свидетелями взрыва, вполне сравнимого по мощности со всеми накопленными запасами ядерного оружия людей, и столкнемся с соответствующими последствиями. Одна из такого ряда катастроф – взрыв после извержения вулкана Санторина на острове Фера (около XV в. до н. э.) смыл 20-метровой волной налаженную, с высоко развитой культурой жизнь на острове Крит, что, видимо, предопределило угасание Минойской цивилизации.

Социальная же жизнь пронизана активностью реализующих свои ценности людей, и уже только потому она во многом принципиально не может быть хорошо предсказуема. Попутно такая ситуация способствует укреплению позиции о резком разделении природы и культуры. Основная причина непредсказуемости социальной жизни, на наш взгляд, состоит в том, что имеется неопределенность в принятии ряда очень важных решений (выборов из альтернатив), которые только будут приняты разными людьми. Некоторые философы утверждают, что даже заметное продвижение в социальном познании, когда кто-то на основе своих новых «полных» знаний закономерностей развития общества будет готов дать достаточно точный прогноз действий многих людей в будущем, не сможет отменить этой основы для неопределенности. Действительно, теперь «знающий» сам будет перед выбором: вмешиваться ему или нет, как и в какой мере, призывать ли других изменить ход событий – все это будет зависеть от разделяемых им ценностей. И тогда неопределенность, в принципе, не исчезнет, хотя знание его базовых ценностей может помочь эту неопределенность снизить, так же, как знание жизненных принципов людей, разделяемых культурных норм и установок помогает нам в повседневности делать немало сбывающихся предсказаний поведения окружающих.

Оценки и на их основе выбор решений следует рассматривать как проявление духа, а не голого рационализма, они есть акт обращения к ценностям (иногда неосознанно, иногда как само собой разумеющееся), и даже в случае рациональных и прагматичных решений политиков или бизнесменов не обходится без обращения хотя бы к одной ценности – власти или пользы.

И все же, если не рассматривать действий, обязанных новизной прогрессу техники, а обратиться к тому, к чему стремятся, чего добиваются люди, в поступках людей «ничто не ново под луной». Конкретных решений, их последовательностей и сочетаний может быть много, но опирающееся на них реально наблюдаемое поведение почему-то укладывается в некоторые пусть широкие, но жестко заданные русла. Если бы все решения были, действительно, безгранично произвольны, то мы имели бы гораздо более широкое разнообразие репертуара поведения людей. Однако ни принимаемые решения, ни наблюдаемое поведение не нарушают того порядка, который присущ людям и определяется границами, задаваемыми их биологическим оснащением. Понимание логики этой организации порядка не приходит как результат чисто логического или рационального вывода и, может быть, поэтому называется мудростью.

Выстраивая вербально и образно свою картину мира, ментальную «модель» реальности, многими и сегодня наивно принимаемую за саму данность мира, человек руководствуется, скорее, готовыми символическими формами, а не требованием ее полноты или аргументами, пробивающимися из действительности и выражающими линии ее упорядоченности. Чтобы психическая модель мира оказалась для людей полезной, она в каком-то смысле должна быть адекватна по крайней мере задачам выживания. Человек имеет «потребность» в структурировании окружающего, в обладании целостной, максимально обобщенной и, тем самым, законченной картиной, объясняющей как сам мир, так и образ жизни, природу других людей и т. п. Причем в массе эти объяснения не обязательно развернуты и четко сформулированы; в лучшем случае это мало связанный набор принципов и соответствующих «притч».

Мы уже подчеркивали, что человеку важна уверенность в обладании верной целостной картиной видения окружающего его мира. Основательное словесное изложение комплекса реальности с до-исторических времен давал миф. И сегодня человеку вследствие мозаичности добываемых знаний не получается синтезировать действительно научное, а не мифическое представление о мире в целом, в том числе и о себе самом. В качестве реакции на эту ситуацию появились даже высказывания о закате роли научного и, прежде всего, естественнонаучного познания в создании картины мира людей. Хотя нельзя не отметить, что роль самой науки, особенно благодаря распространению мифов о ней средствами массовой информации, несомненно, падает и из-за трудностей понимания последних достижений не специалистами, и из-за невозможности дать целостную, а не мозаичную, с огромными пробелами картину массовому сознанию. На этом фоне не может не активизироваться никогда не исчезавший канал мифического и мистического способа обобщения.

Другой способ создать у человека иллюзию полноты его картины мира, широко практикуемый культурой любой цивилизации (поначалу, может, только на уровне вождя, властной элиты), заключается в том, чтобы снабдить его принципами, стандартами, достаточно универсальными для оценки либо любой ситуации, либо широкого спектра ситуаций. В сфере сознания это тщательно, при опоре на природу человека веками отработанные в культуре терминальные и инструментальные базовые ценности.

Для индивида базовые ценности выступают как его собственные конечные предпочтения. Поэтому культура не может предлагать произвольный список, базовые ценности, чтобы стать действенными, не могут не опираться на природу человека. Основания самих ценностей бесполезно искать в сознании, они коренятся в специфически человеческой биологии, приобретенной в ходе эволюции человека, в специфике развития у него социальности, в том неосознаваемом психическом, которое исторически было предшественником его сознания. 1,5 миллиона лет охоты и собирательства не могли пройти бесследно.

Можно вспомнить, что уже С. Кьеркегор в своем известном анализе свободы человеческого выбора (в работе 1843 года: Или-или. – М., 1993. – с. 205–207) старался показать, что все базовые принципы этики должны быть индивидуально выбраны без какого-либо критерия. Не вытекая логически из какого-то человеческого стандарта, они для каждого необходимо абсолютны и, по его мнению, высказанному в последующих работах («Страх и трепет» и др.), от Бога. После осмысления идей Дарвина, Менделя и Юнга, последних данных лингвистов, антропологов и генетиков есть все основания сказать: истоки базовых ценностей надо искать в природе человека. Культура предоставляет только определенные средства их выражения.

Ограничения на возможный список базовых ценностей связаны с генетически закрепленными допустимыми пределами (признавать которые не очень приятно) на пути развития сознания людей. Пределы, которые можно выявить при внимательном рассмотрении того, как люди познают мир, постоянно наталкиваясь на одни и те же «вечные проблемы», сколь оказывается труден синтез накапливаемых знаний. А также при рассмотрении того, от чего человек испытывает радость и удовлетворение в своей жизни, чему огорчается, от чего испытывает гнев и страх, независимо от разнообразия культурного багажа, социальных условий и воспитания.

Учитывая специфику нашего сознания, наука, как одно из подразделений культуры, так же приспосабливает свою репрезентацию реальности к ограниченным возможностям познания человека и для сокращения избыточности идет тем же понятным для человека путем. Целостное описание сводится к формулировке достаточно универсально действующих принципов. С появлением телевидения все большее значение в навязывании большим массам населения «нужных» форм наполнения содержанием отдельных ценностей вместе с попытками дискредитации других (обычно из традиционалистского ядра) играет тиражирование мифов, типажей, стереотипов.

Людей во все времена не покидает надежда, что за внешней случайностью событий, за сложившимся ходом истории людей скрыты пока еще им мало известные, однако какие-то ясные и четкие правила, закономерности, делающие никем не предсказываемый, но реально наблюдаемый ход событий неизбежным. Долгое время источником стабильности социальной жизни признавалось то или иное все ведающее высшее божество. Однако для объяснения того, что результат в виде реальной жизни никогда не совпадает с планами отдельных людей, нет необходимости обращаться к загадочной, неизвестной воле богов, достаточно факта наличия активности реализующих свои ценности многих людей, которая, как правило, мало согласована, а иногда и разнонаправлена.

Э. Дюркгейм, стараясь строить социологию по образу естественных наук, исходил из идей крайней социологизации. Все в человеке и его поведении определяют социальные условия и соответственно культура. Выбор отдельного человека, индивида оказывался заранее предрешен и выпадал из рассмотрения. Так, в классической работе «Самоубийство» он впечатляюще показал, что столь, казалось бы, глубоко индивидуальный акт имеет мощную социальную предопределенность. Нельзя при этом не отметить, что тщательная проверка через 30 лет тех закономерностей, которые он описал в своей работе как незыблемые, не подтвердила их новыми материалами о самоубийствах.

М. Вебер же настаивал на обращении к парадигме действия, согласно которой социальные явления – итог действий индивидов, агрегированный результат их активности. Действие же каждого предопределено его духом, психологией, детерминируется его мотивацией, которую наблюдатель, как такой же носитель духа, в состоянии понимать. В одних и тех же условиях люди с разной мотивацией будут вести себя по-разному.

Регуляция активности людей включает многие элементы, среди которых выделяется роль принятых, разделяемых данным человеком разнообразных диспозиций. В эксперименте можно выявить ряд диспозиций разного уровня универсальности и обобщенности. Например, в полевых работах социологов фиксируются разделяемые человеком базовые ценности, принятые им социальные установки, нормы поведения, сложившиеся предубеждения и т. п. Однако существует «вечная» проблема расхождения выявленных диспозиций и реального поведения. Действительно, с одной стороны, наличие диспозиции является необходимым, но не достаточным условием конкретного поведения, последнее определяется и другими факторами, часто ситуативными. С другой стороны, полученные в опросе данные о диспозициях нередко оказываются смещены разного рода представлениями о социальной желательности и «политкорректности» отвечавших, напором обсуждения в СМИ и т. п. К тому же не всякая готовность действовать определенным образом осознается адекватно.

Базовые ценности, разделяемые человеком, несомненно, важная часть его субъективного опыта. Есть, однако, очень серьезные проблемы достижения объективности любых проверок того, что связано с субъективным опытом. Кто и как может убедиться в реальности содержания образа, вызванного словами (рассказом, поэмой и т. п.)? Только со слов пережившего это.

Есть несколько причин, по которым язык имел и будет иметь особое значение для изучения природы человека, в том числе и как форма выражения его конечных предпочтений. Во-первых, это истинно видовое свойство, уникальное по существу для человеческого вида, часть нашей общебиологической оснащенности, наследуется с малыми вариациями среди людей, за исключением довольно серьезной патологии. Во-вторых, язык – мощный и посредник, и носитель мысли, намерения, что сказывается на регуляции действий и социальных отношений. И, наконец, для обладателя сознания немаловажно, что язык относительно доступен для изучения. Уже Декарт и его последователи отмечали, что использование языка инновационно, не ограничено, относительно свободно от контроля внешними стимулами или внутренними состояниями, при этом логически связано и соответствует ситуациям, оно порождает мысли и переживания у слушателей. Нормальная речь – это не просто повторение уже слышанного, а производство новых лингвистических форм. Тут и серии случайных попыток (особенно у ребенка), соответствующих ситуации, которая их вызвала, но не определила. Н. Хомский (1988) различает знание и использование языка. Например, два человека знают произношение, принятое в некотором языке, значения слов, понимают структуру предложения – знания идентичны. Но один – поэт, а другой говорит клише, как и многие. Поэтому способность использовать язык, в принципе, можно развить без изменения его знания. Ребенок, изучающий язык, имеет интуитивное понимание ряда концепций, таких, как физический объект, человеческое намерение, его нарушение, причина, цель и т. д. Они создают систему опоры для мысли и языка и общи всем языкам в мире. Хотя конкретные языки могут отличаться в значениях сходных конструкций. О том, сколь эта система отсчета может изменяться под влиянием опыта и культуры, можно дискутировать, однако несомненно то, «что пополнением словаря руководит богатая и инвариантная концептуальная система, которая априори любому опыту».

Опыты по обучению животных (гориллы, шимпанзе, особенно бонабо, орангутанги) некоторым рудиментам языка человека нельзя с точки зрения достигаемого уровня овладения и особенно продуцирования назвать успешными. Однако их результаты очень важны с другой точки зрения. Да, до того как этих животных стали обучать люди, они и не пытались использовать, пусть нетвердо, символы. Но сами факты достижения ими в ходе кропотливой работы хоть какого-то уровня овладения символами свидетельствуют о том, что природа этих животных, а не только человека, не стоит непреодолимым барьером для использования символов, их биологическое оснащение допускает такую способность. Тут для животных в каком-то смысле обнаруживается своего рода «зона ближайшего развития» (термин Л. С. Выготского). И при каких-то условиях их эволюция могла на основе уже имеющегося у них биологического оснащения пойти дальше – может, плавно, а может быть, и сделав резкий скачок в использовании символов.

Похоже, что ребенок приступает к заданию овладения языком, обладая богатой концептуальной системой отсчета, а также богатой системой принятых положений о звуковой структуре и о более сложных высказываниях. Они составляют часть человеческого биологического оснащения, которое должно быть разбужено опытом и должно быть отточено и расширено в ходе взаимодействий ребенка с людьми и материальным миром.

Иногда биологи говорят о «языке» животных, имея в виду их систему коммуникаций. Язык же человека гораздо больше, чем просто система коммуникаций. Он используется для выражения мыслей, для установления межличностных взаимоотношений и вне чисто коммуникативных задач, например, для игры и еще многого другого. В отличие от упрощенных, искусственных языков, имеющих максимально четкую и простую структуру, естественный язык, которым легко овладевает ребенок (или аналог которого развивают слепые или глухие при малейшей внешней стимуляции), имеет более сложные концепции и принципы. А ребенок, как показали специалисты, и без обучения овладевает этими сложностями. А как убедиться в реальности не осознаваемых человеком вещей, к примеру, архетипического и т. п., а не тех, что, согласно Фрейду, были ранее вытеснены из сознания, а затем, проявляясь в его снах, в замеченных другими оговорках или будучи специально выявленными в ходе терапевтической работы (анализа), впоследствии могут быть хотя бы частично возвращены обратно в сознание?

Выходя в рассмотрении чего-либо на уровень психики, включая и сознание, и неосознаваемые области психического, нередко забывают о некой несимметричности. Если мир духовный, которым так гордится человек, убрать, то мир реальный будет и дальше существовать и ничего в нем не изменится, за микроскопическим исключением – не станет действий интенциональных, исходящих из мира духа. Действий, сводящихся пока только к легкому перенаправлению, и то не всегда с точки зрения собственной экологии успешно, потоков уже существующих процессов, что для жизни на Земле в целом оканчивается обычно уменьшением ее разнообразия, хотя на время и увеличивает комфорт для части людей.

Упомянем такую крайнюю точку зрения, что никакого реального мира, доступного или плохо доступного познанию, вообще не существует (ведь достаточно закрыть глаза и мир исчезнет), как еще один пример одной из «вечных» проблем, которые порождены и все время воспроизводятся, скорее, ограниченностью (заданной во многом глубинными структурами языка) логики рассуждений человека. Иными словами, логикой мира его духа: ведь только этот мир озабочен этой проблемой. Эта проблема воспроизводится несмотря на ряд успехов познания реалий мира. В существовании таких проблем, видимо, еще одно указание, сродни кантовскому, на несоответствие данности вне сознания и репрезентации реальности в сознании. А также напоминание о необходимости для людей посредничества в этом процессе различных символических форм, когда видится не реальность сама по себе, а то, к чему подготовлены все мы в ходе воспитания в широком смысле. Такая подготовка, впрочем, при всем разнообразии подходов и методов педагогических воздействий, не может противоречить априорному, архетипически организованному порядку, о котором говорил Кант, и успеха в ней добиваются только при опоре, не всегда ясно выраженной, на этот порядок.

Несмотря на все трудности, попытки эмпирического изучения ценностной сферы сознания людей не прекращаются. Повседневный опыт подсказывает нам, что реально существует целостность, единство природной и духовной жизни людей. И, несмотря на кажущееся разнообразие подходов и соответственно многообразие граней, которые может описать исследователь этой целостности, можно в качестве гипотезы исследования предположить, что есть ограниченный набор типов структур, такое единство описывающих. Пока еще не разработаны методы, которые, к примеру, учитывали бы нелинейность мира или описывали самодействие, что для полноты описания целостности в будущем станет необходимо, а пока почти все имеющиеся методы снижения размерностей линейны. К тому же человеку, который, может, даже и сам ведет исследования одной из граней, представление результатов о других гранях реальности только через линейные связи и кажется убедительным.

Перейдем к обсуждению полученных нами в целом ряде комплексных исследований ценностной сферы данных. Ценностная сфера (включая и «тень») содержит в виде набора принципов также и кратко изложенную картину представлений о природе человека, набор всех его конечных устремлений и способов их достижения. Частично становление определенного списка базовых ценностей – это становление в культуре представлений о человеке, фиксация его «вечных» особенностей и идеалов, затрагивающая не всегда явно и глубинные структуры. В работе (Смирнов 2002б) кратко изложены основные итоги объемного комплексного исследования, включающего уточнение психосемантическим методом списка базовых в русской культуре ценностей и, впервые для полноты, тем же методом получение списка антипредпочтений, своего рода «тени». Из обсуждения результатов опросов о важности ценностей и неприятии «тени» (отдельно для себя, отдельно для страны) ясно следует вывод о том, что имеется много хорошо воспроизводящихся на каждой из четырех репрезентативных населению Томской области (всего более 6000 человек) выборках структурных особенностей. Выявленные таким образом хорошо воспроизводящиеся структурные особенности следует отнести к своего рода «тонким» структурам. Действительно, с одной стороны, специфика выбора ценностных предпочтений рассмотренными группами, хотя и устойчиво воспроизводится на всех четырех выборках, все же за редким исключением оказывается не настолько в количественном плане существенна, чтобы можно было говорить об этих группах как о кардинально отличных от выборки в смысле ценностного выбора. Статистически значимые отклонения выбора отдельных ценностей группой от доли этой группы в выборке редки и далеко не всегда превышают 10 %. Поэтому анализ дает немало оснований говорить об отсутствии резкой дифференциации групп населения при осознанном отборе ими отдельных ценностей или антипредпочтений. С другой стороны, игнорировать действительно устойчивые, пусть и небольшие различия в специфике осознанного выбора ценностей разными группами населения, которые складываются в постоянно воспроизводящуюся структуру такого выбора, было бы неверно.

Полученная «тонкая» структура осознанного выбора требует некоторого уточнения. С точки зрения описания более наглядно выглядят устойчиво воспроизводящиеся плавно нарастающие или убывающие изменения предпочтения выбора той или иной ценности с возрастом или уровнем образования. Ряд таких описаний дан в работе 1997 года (Смирнов 1997). Уточнения требует и разделение случаев «маскировки» кардинально других предпочтений под малозаметные, хотя и стабильные проявления «тонкой» структуры и случаев реального отражения этой структурой действительно существующих различий в предпочтениях. И тогда относительно небольшие величины отклонений все же смогут хорошо описать специфику ценностных предпочтений рассматриваемых групп.

Нельзя не отметить, что немало чисто структурных особенностей постоянно воспроизводится на разных ранее анализировавшихся нами выборках, в том числе и на трех общероссийских. Естественно, они были зафиксированы и на четырех выборках при анализе специфики выбора ценностей в связи с полом, возрастом, образованием и рядом других характеристик людей, и впервые в наших данных это сделано для «тени». Тем самым очень устойчивое воспроизводство таких пусть и частных структур полностью отвергает предположение о чисто случайном наборе ценностей в ответах индивида. Вывод тут простой: модель декларируемых ценностных предпочтений людей, изучаемых методом массового опроса, нужно базировать не на логике вероятностей. Данные, полученные в этой работе и ранее, указывают на то, что декларируемый выбор базовых ценностей в конкретной культуре составляет какую-то свою устойчивую специфическую, может, латентную структуру. Частные же проявления наличия структуры свидетельствуют о том, что мы имеем дело с проекциями сложной целостной структуры на плоскости, задаваемые используемым нами инструментом.

Представленные в этой работе данные о специфике декларируемых ценностных предпочтениях имеют свою значимость. Это важно всем, кто стремится понять специфику ядра сегодняшней российской культуры, оценить ее динамику, всем, кто, так или иначе, в своей работе не может по тем или иным причинам не учитывать разделяемых людьми в массе ценностей. Ряд широко бытующих стереотипов не нашел уверенного эмпирического подтверждения, часть же «мифов» о типичных для той или иной группы населения ценностях и антипредпочтениях оказалась достоверно справедливой. Задача же выявления стоящей за выказываемыми предпочтениями структуры требует привлечения новых методов и обращения к неосознаваемым основаниям выбора. Для выхода за пределы чистой феноменологии сознания и обращения к новым размерностям, универсалиям нами была предложена проективная методика (2002a). На одной из упомянутых выборок, репрезентативных населению Томской области (1512 человек), была показана неслучайность ассоциирования базовых ценностей и относительно универсальных графем (2002b).

Свои поиски графического материала для составления проективной методики мы, естественно, начали с неолитических образцов изобразительного искусства, отбирая из них только то, что во все времена и в любом месте используется в графических образах вплоть до сегодняшнего дня. Особый интерес представляют также ранние детские рисунки, созданные до того возраста (около 30 месяцев), когда дети начинают находить в своих каракулях смысл и видеть изображения предметов. Так, Кэлог (Kellogg 1969), анализируя большое множество таких рисунков, выделил 20 основных категорий, которые типичны для детей из самых разных стран мира.

Образы, иногда рассматриваемые и обсуждаемые клиницистами юнгеанского и других направлений психоанализа в качестве архетипических, как правило, конкретны, а значит, в своем выражении культурно и соответственно исторически специфичны. Речь идет как об описываемых в статьях и работах, так и о собранной в Архиве для исследований архетипического символизма (The Archive for Research in Archetypal Symbolism – ARAS[1]) коллекции около 13 000 фотографий памятников материальной культуры, остатков материальной культуры древнего человека, мифологических, ритуальных и символических образов, собранных из всех уголков мира и представляющих все эпохи человеческой истории от палеолита до современной. Как в образах из снов, так и из произведений искусства, предметов культов и т. д. выделены мифические темы, соотносимые аналитиками с архетипами, например, образ героя положительного и отрицательного, персонифицированного и обезличенного, образы матери, женщины, положительные и отрицательные, от девочки до старухи, от заботливой до ведьмы, образы мудрого старца, младенца, образы рождения, становления, умирания и т. п. Коллекция послужила материалом для издания двух томов «Энциклопедии архетипического символизма» (Moon 1997; Encyclop…1996).

Этот материал представляет большой интерес для уточнений, сравнений и вычленения общих тем архетипов, называя которые, К. Юнг сильно опирался на такое их проявление, как мифы народов мира. Собранная база данных полезна и для сравнительной мифологии, и для религиоведов, и для историков цивилизации. Однако все ли проявления архетипов (отметим, уже Юнг говорил об их огромном числе) можно свести к этим темам? Все ли архетипические образы должны иметь конкретно культурно-заданную форму? При составлении нам было важно максимально уйти от конкретно исторического воплощения, которое несет в себе не одну только архетипическую тему. Конкретное изображение к тому же отличает «плотная схема» (Goodman 1968: 252–255) и, следовательно, отсутствие возможности однозначной артикуляции (в отличие от языкового описания), а также то, что небольшое изменение в цвете, толщине линий или текстуре делает наше «чтение» такого изображения в чем-то отличным от первоначального. Поэтому очень конкретные изображения из архива при отборе материала для проекции не могли нам помочь.

Нас привлекла другая графика, которая, как и орнамент, не имеет содержательного наполнения, понятийно культурной специфики (чисто ритм, структура, не отягощенная шелухой конкретики, созвучная неосознаваемым структурам априорной психики и потому энергетически насыщенная как положительной, так и отрицательной энергией), а облекает наглядностью некие мировые формулы бытия. Если орнамент кажется лишенным трансцендентального содержания, то это – по малой доступности его предмета сознанию, не привыкшему к орлиным взлетам. Как правило, люди не много внимания обращают на бесконечное разнообразие повторяющихся паттернов и мотивов, которые часто встречаются им. Обычно их принимают за фон и редко анализируют. Еще реже задаются вопросом, что это и почему же человечество испытывает это универсальное стремление, прилагая немало энергии, покрывать вещи точками и завитушками, шахматным рисунком и цветочными паттернами и т. п. Не было описано народа или культуры, которая бы не имела традиций использования орнамента.

Еще одно важное основание устойчивости использования орнамента предложил Е. Гомбрич, отметив, что «декоративные формы и паттерны дают человеку удовольствие пережить чувство порядка, создавая и разглядывая простые конфигурации безотносительно их соотнесенности к реальному миру. Мир, который человек обычно создает сам для себя, – мир простых геометрических форм» (Gombrich 1979).

Подавляющее большинство отбиравшихся нами символов, не являясь ни изображениями предметов, ни существами из привычной среды обитания, ни конкретно мифическими или религиозными персонажами, хотя и не могло при том или ином конкретном употреблении избежать влияния культуры, но оставило за собой универсальный характер. В результате в качестве искомого материала для составления проективной методики было решено использовать графические зрительные образы или символы, которые предположительно связаны с архетипами. Архетипы не имеют простого словесного оформления, выраженные в понятиях, они перестают выполнять свою функцию априорной формы психики. Задача архетипа – как дать общее русло для развития человеческого сознания, так и восстановить структуру сознания в критических ситуациях (болезни, обессмысливание жизни и т. п.) или уберечь от уж слишком односторонней рациональной сознательной картины мира, которая может отсечь нечто очень для природы человека жизненно важное.

Таблица 1

		Среднее число совпадений выбора ценностей, приходящихся на символ
между группами возрастов	между группами по образованию		мужчины и женщины	между группами по социальному самочувствию	символ
2,8	4,3		4	2,0	символ 1
3,8	4,3		4	2,8	символ 2
2,5	3,3		2	3,2	символ 3
4,2	3,0		5	3,3	символ 4
2,8	2,3		3	2,7	символ 5
2,2	2,3		3	1,8	символ 6
3,5	4,3		4	4,5	символ 7
3,8	4,7		3	2,7	символ 8
3,3	3,0		4	3,5	символ 9
3,3	3,7		4	2,8	символ 10
3,3	2,3		4	3,3	символ 11
3,8	4,3		5	4,0	символ 12
3,5	3,7		5	3,5	символ 13
4,5	4,0		4	3,8	символ 14
2,5	1,7		3	2,8	символ 15
2,5	3,7		4	2,5	символ 16
2,8	3,7		3	3,7	символ 17
2,7	2,7		3	2,7	символ 18

Несмотря на выявленные групповые различия в трактовке графем, по результатам проведения методики на выборке в 1512 человек следует специально отметить тот факт, что смысловые поля представителей разных групп пересекаются в достаточно большой степени. И если из полученных данных следует, что в ведущей пятерке ассоциаций у всех четырех рассмотренных групп, как правило, совпадают одна-две ценности, то данная таблица, наоборот, показывает высокую степень пересечения выявленных четырех множеств ведущих ассоциаций. В целом, они одни и те же у представителей всех анализируемых групп, и если в одной из групп какая-либо ведущая ассоциация других трех групп не входит в аналогичную пятерку ведущих, то, скорее всего, данная ценность занимает в этой группе шестое или седьмое место. Высокая степень пересечения ассоциативных полей самых разных подгрупп выборки (а сказанное относится и к разновозрастным группам) означает: смысл, вкладываемый людьми в абстрактные графемы, обусловливается какими-то общими для всех этих людей факторами. Определение же этих факторов – задача будущих исследований.

Подводя итоги, можно отметить, что проведенное исследование позволило выявить имеющие неслучайный характер связи между базовыми ценностями людей и абстрактными графемами. Характерно, что тенденция к установлению этих связей обнаружена в самых различных социально-демографических и социально-психо-логических слоях и группах населения, что подтверждает общечеловеческую природу установленных закономерностей. Полученные данные помещены в приведенной ниже таблице. Отсутствие ассоциаций, совпадающих во всех анализируемых группах, обозначено в таблице 2 буквой О.

Таблица 2

№	Графемы	Среди первых пяти ценностей, ассоциирующихся с данными символами, одновременно встречаются
№	Графемы	у мужчин и у женщин	в трех группах с разным образованием	в четырех разно-возрастных группах	в четырех группах с различным социальным самочувствием
1	2	3	4	5	6
1		Свобода, Равенство, Покой, Природа	Свобода, Равенство, Покой, Природа	Покой, Свобода	О
2		Стабильность, Покой, Законность, Порядочность	Стабильность, Покой, Законность	Стабильность, Покой, Порядочность	Стабильность, Покой
3		Успех, Достаток	Успех, Удовольствие	Успех	Успех, Достаток

4	Семья, Внимание к людям, Природа Сотрудничество, Милосердие	Семья, Внимание к людям	Семья, Внимание к людям, Природа	Семья, Внимание к людям
5	Порядочность, Справедливость, Достаток	Равенство	Равенство	О
6	Милосердие, Вера, Уважение к родителям	Уважение к родителям	О	Вера
7	Стабильность, Долг, Законность, Убеждения	Власть, Стабильность, Долг, Законность	Власть, Стабильность	Власть, Стабильность, Долг
8	Покой, Родина, Мир	Покой, Родина, Мир, Здоровье	Покой, Родина, Здоровье	Покой
9	Удовольстие, Покой, Любовь, Успех	Удовольствие, Милосердие	Удовольствие, Милосердие	Удовольствие, Покой
10	Труд, Законность, Власть, Профессионализм	Труд, Законность, Равенство	Труд, Законность	Труд, Законность
11	Творчество, Природа, Свобода, Независимость	Творчество	Творчество, Природа	Творчество, Природа

12	Дружба, Любовь, Сотрудничество, Равенство, Согласие	Дружба, Любовь, Равенство, Согласие	Сотрудничество, Равенство, Дружба	Равенство, Дружба
13	Могущество, Творчество, Смысл жизни, Развитие, Образование	Могущество, Творчество, Образование	Могущество, Творчество, Образование	Могущество, Образование
14	Безопасность, Родина, Мир, Стабильность	Безопасность, Родина, Мир, Стабильность	Безопасность, Родина, Мир, Стабильность	Безопасность, Родина, Мир
15	Профессионализм, Образование, Развитие	Образование	Образование	Образование
16	Равенство, Свобода, Развитие, Сотрудничество	Равенство, Независимость, Развитие,	Независимость	Равенство
17	Природа, Любовь, Успех	Природа, Любовь, Успех	Природа, Любовь	Природа, Любовь, Успех
18	Безопасность, Семья, Уважение к родителям, Образование	Безопасность, Семья	Безопасность, Семья	Безопасность, Семья

Более того, применение проективной методики позволило проявить несознаваемые представления о близости ценностей и, опираясь на них, выделить среди списка базовых ценностей блоки. Что в свою очередь, дало возможность совершенно по-новому рассмотреть процесс и основания выбора ценностей в ходе массовых опросов.

В свое время М. Рокич (1973) для американской культуры пробовал, обобщая данные общеамериканского опроса по своей широко известной методике, выделять латентные структуры ценностей. Ш. Шварц сознательно сначала теоретически, а затем путем опросов во многих странах старался выделить общие всем людям объединения базовых ценностей, назвав их мотивационные типы. Нельзя не отметить, что и для получения факторов, выявленных Рокичем, и для выделения мотивационных типов, по Шварцу, составленные ими списки терминальных и инструментальных ценностей использовались вместе, составляя по результатам факторного анализа у М. Рокича и по результатам многомерного шкалирования у Ш. Шварца (1992, 1995) соответствующие совместные блоки. Однако, к примеру, соответствующие нагрузки или веса у многих ценностей, входивших в факторы оказались довольно малы, не все ценности из списков оказались охвачены и потому сами факторы, приводимые в работе М. Рокича (1973), трудно интерпретируемы, причем наиболее высокие веса, определяющие содержание направленности факторов, получали инструментальные ценности. Вардомацкий (1989) также отмечал, что на основе его массива данных, выделение факторных структур не удалось. Наличие мотивационных типов нашло неплохое (не проявился как отдельный только один из предсказываемых типов – духовность) подтверждение на данных, собранных в разнообразных культурах (Европа, Латинская Америка, Африка). Однако данные четырех китайских выборок (как континентальной, так и диаспоры в одной из стран), а также тайванских плохо согласовывались с другими в сфере коммюнитарной и смешанной, хотя неплохо совпадали в индивидуальной. И вновь отметим, что наибольшую согласованность между выборками вновь продемонстрировали инструментальные ценности.

Итак, чтобы хотя бы в первом приближении для имеющегося у нас списка ценностей обойти непроизвольный самообман испытуемых в декларируемых ответах об их значимости или важности, было решено опереться на данные о близости ценностей, собранные с помощью проективной методики, вне заданий сознательного сравнения значимости ценностей.

Эти данные (смотрите таблицу в работе: Смирнов 2002б) позволили нам провести необходимый кластерный анализ сходства неосознанных эмоциональных реакций на базовые ценности. Для объединенной выборки (более 6000 человек) после вращения было получено три ясно выделившихся компонента (см. табл. 1 в работе: Смирнов, 2002б).

При рассмотрении проекций распределения людей на плоскости, образованные попарно факторами, оказалось, что наиболее наглядно (смотрите таблицу 3) дифференцирует людей кластер, в который входят ценности «внимание к людям», «милосердие», «вера», «уважение к родителям», «здоровье»). Затем кластер «долг», «убеждения», «законность», «порядочность», «справедливость», «независимость», «свобода» и, наконец, «мир», «родина», «безопасность». Причем эти кластеры соответственно с весами около 0,9 определили содержание третьего, второго и первого компонента. Ниже приводятся как трехмерное, так и отдельно двухмерные проекции расположения каждого (из 6000) опрошенного в пространстве трех факторов. Наглядно видные на проекциях разряжения между группами с хорошо определенными границами дают нам веское основание для деления людей на группы по каждому из факторов. Хотя деление по первому фактору, в отличие от второго и третьего, носит, скорее, искусственный характер, так как здесь нет тех диапазонов, не заполненных опрошенными людьми, которые наиболее ясно говорят о возможности деления на группы.

Нельзя не отметить и очень хорошую воспроизводимость полученной факторной структуры отдельно на материале каждой из четырех выборок. Видимо, это основано на очень хорошем воспроизведении формы распределения величин новых переменных для каждого из девяти кластеров. Поскольку рассматриваемые компоненты ортогональны друг другу, в том числе, и после вращения, постольку возможно рассмотреть группы отдельно по каждому компоненту. Было выделено пять групп по третьему фактору (восьмой кластер ценностей), пять групп по второму (первый кластер ценностей) и три группы по первому фактору (четвертый кластер ценностей). Получившиеся группы имеют в ответах на ценностный блок вопросов свою специфику, наиболее яркую в крайних группах. Естественно, каждая группа отличается выбором ценностей из своего определяющего компонент кластера, но при этом иногда оказывается, что выбор ряда ценностей из других кластеров так же линейно связан с номером группы. И это справедливо не только для ценностей, но и для «антиценностей». Таким образом, мы получаем новые структурные характеристики выбора ценностей.

Подчеркнем, что основания для их получения были не теоретические конструкции, а эмпирические данные о связях ценностей. Причем эти данные о связях были получены благодаря использованию проективной методики, когда не было ни задачи выбора важных ценностей, ни задачи высказывания отношения к ним.

Таблица 3

Графемы послужили здесь своего рода мерой неосознаваемого эмоционального отношения к ценностям, надеемся, без прямого влияния социальных установок. При этом оказалось, что получающиеся на этом основании структуры и блоки ценностей вполне соответствуют опыту экспертов, исследователей ценностной сферы россиян, не вызывая сомнений в реалистичности своего существования, однако именно такие конструкции, насколько нам известно, никакими теоретическими схемами ни социологов, ни культурологов, ни психологов ранее не предлагались. Нам кажется, это связано с тем, что, с одной стороны, были предприняты специальные усилия по полноте представления ценностной сферы людей, а, с другой стороны, обращение к графическим относительно древним символам дало возможность отойти от чисто словесного описания выбора людей.

Литература

Кьеркегор, С.1993. Или-или. М.

Овчинникова, О. В., Насиновская, Е. Е., Иткин, Н. Г.1989. Гипноз в экспериментальном исследовании личности. М.: Изд-во МГУ.

Первин, Л., Джон, О. 2001. Психология личности. Теория и исследования / пер. с англ. М.: Аспект Пресс.

Садмен, С., Брэдбери, Н. 2002. Как правильно задавать вопросы. Введение в проектирование опросного инструмента / пер. с англ. М.: Институт фонда «Общественное мнение».

Смирнов, Л. М.

1997. Стабильность и динамика структуры базовых ценностей россиян. Ментальность россиян. М.: При участии изд-ва АСТ.

2000. Коллективное бессознательное и базовые ценности. Поиск истоков. (Социоестественная история. Вып. 16). М.: Институт Востоковедения РАН.

2001. Изучение совместности выбора базовых ценностей. Природа и культура (Социоестественная история. Вып. 20). М.: Институт востоковедения РАН. С. 207–227.

2002. Ассоциация базовых ценностей и графических символов // Развитие личности 1: 138–149.

2002. Эмпирическое изучение базовых ценностей. Мир России 1: 166–183.

Флоренский, П. А. 2000. Анализ пространственности <и времени> в художественно-изобразительных произведениях. Собр. соч. т. 7. История и философия искусства. М.

Флоренский, П. А., Ларионов, А. И.1984. «Symbolarium» Публикация: Некрасова Е. А. Неосуществленный замысел 1920-х годов создания «Symbolarium’а» (словаря символов) и его первый выпуск. Памятники культуры 1982: 99–115. Л.

Шмелев, А. Г.2002. Психодинамика личностных черт. СПб.: Речь.

Brown, D. E. 1991. Human universals. Philadelphia.

Chomsky, N.1988. Language and problems of knowledge. Cambridge.

Gombrich, E. H. 1979. The sense of order. A study in the psychology of decorative art. Oxford. Phaidon.

Goodman, N.1968. Languages of Art.

Kellogg, R. 1969. Analyzing children’s art. Palo Alto, CA: National Press Books.

Rokeach, M. 1973. Nature of human values. N. Y.: Free Press.

Understanding Human Values / еd. by Rokeach M. N.Y.: Free Press, 1979.

Schwartz, S. H. 1992. Universals in the Content and Structure of Values: Theoretical Advances and Empirical Tests in 20 Countries. Advances in Experimental Social Psychology 25.

Schwartz, S. H., Sagiv, L. 1995. Identifying culture-specifics in the content and structure of values. Journal-of-Cross-Cultural-Psychology. Jan. 26 (1): 92–116.

Smith, P. B., Peterson, M. F., Schwartz, S. H. 2002. Cultural Values, Sources of Guidance, And Their Relevance to Managerial Behavior.A 47–Nation Study. Journal-of-Cross-Cultural-Psychology 33 (2): 188–208.

Sperry, P. 1975. Bridging science and values. The centrality of science and absolute values. N. Y.

[1] Множество оригинальных иллюстраций древних символических предметов культуры было собрано Olga Froebe-Kapteyn в ее поместье на озере Maggiore в южной Швейцарии, где каждый год в конце августа, начиная с 1933, она проводила собрания общества «Eranos». Она собирала образы, чтобы иллюстрировать тему каждого летнего собрания общества. В 1946 она передала свою коллекцию изображений предметов культуры в Институт Warburg в Лондоне. Фотодубликаты архива были переданы Институту К. Юнга в Zurich и в фонд Bollingen в Нью-Йорке. Jessie E. Fraser, библиотекарь клуба Аналитической психологии в Нью-Йорке, начала редактировать и разрабатывать архив, расширяя диапазон его содержания, собирая, сортируя и классифицируя этот материал. В конечном счете коллекция в Нью-Йорке, теперь составляющая Архив для исследований первичной системы символов, была приобретена фондом К. Юнга Нью-Йорка. Копии коллекции имеются также в Институтах Юнга в Сан-Франциско и в Лос-Анджелесе. К. Г. Юнг был сторонником точки зрения, которая настаивает на трансперсональных и символических связях, превосходящих культурные и теологические границы. Эта идея лежит в основе архива. Хотя психологическая интерпретация при описании изображений сильно опирается на теорию архетипов Юнга, универсальная природа системы символов на культурном и религиозном уровне базовая для этой секции. Описания изображенного предмета культуры помимо анализа архетипической темы содержат библиографию, время и место создания, детали мифа, культа или ритуала.

Семья и семейные ценности

Семья и семейные ценности.

Что такое семья?

Семья — основанная на браке или кровном родстве малая группа, члены которой связаны общностью быта, взаимной помощью, моральной и правовой ответственностью.

В теории семейного права семья определяется как круг лиц, связанных личными неимущественными и имущественными правами и обязанностями, вытекающими из брака, родства, усыновления.

Для ребёнка семья — это среда, в которой складываются условия его физического, психического, эмоционального и интеллектуального развития.

Для взрослого человека семья является источником удовлетворения ряда его потребностей и малым коллективом, предъявляющим к нему разнообразные и достаточно сложные требования. На стадиях жизненного цикла человека последовательно меняются его функции и статус в семье.

Семья… На чем же должна строиться семья? Может быть, на доверии и любви? А может, на взаимоуважении и взаимопонимании? Конечно же, все это составляющие крепкого фундамента для семьи, словом семейные ценности. То есть семейные ценности — это то, что нельзя купить ни за какие деньги, получить по наследству или украсть. Семейные ценности можно обрести и пронести их через всю жизнь всем вместе. Конечно, в рамках одной статьи рассказать обо всех этапах становления семьи сложно. Поэтому поговорим о том, каким образом можно привнести семейные ценности, такие, например, как семейные традиции.

О семейных традициях

Действительное стремление к семейному счастью и семейному благополучию находит выражение в создании семейных традиций. Когда-то традиции были обязательной особенностью «объединенной» семьи, отражали нравственную позицию ее членов. Раннее приобщение детей к обсуждению всех вопросов семейной жизни — давняя хорошая традиция.

Семейные традиции — это духовная атмосфера дома, которую составляют распорядок дня, обычаи, уклад жизни и привычки его обитателей. Так, одни семьи предпочитают рано подниматься, завтракать на скорую руку, уходить на работу и встречаться вечером без расспросов и разговоров. В других семьях приняты совместные трапезы, обсуждение планов, появляется повышенное внимание к проблемам друг друга.

В каждом доме, за время его существования складывается свой ритуал. Дом привыкает к своим жильцам, начинает жить в их ритме. Его энергетическая структура несколько изменяется под влиянием традиций. Ведь, по большому счету, традиции — это не только семейный уклад, но и отношения, которые складываются между членами семьи. Эти-то отношения и улавливает дом. Если семья фиксирует традиции для самих себя как обязательные, то они могут сослужить неплохую службу. Часто следование традициям помогает нам жить. И какими бы странными они не казались, важно одно: семейные традиции и ритуалы не должны быть громоздкими и надуманными. Пусть они входят в жизнь естественно.

Крайне сложно формировать семейную традицию, если дети выросли и уже сформировали общее отношение к семье. Другое дело, молодые семьи, где родители вольны показать ребенку всю красоту мира, окутать его любовью и сформировать надежную жизненную позицию на протяжении всей жизни.

Маленький ребенок воспринимает мир глазами взрослых – его родителей. Папа и мама формируют детскую картину мира с самой первой встречи со своим малышом. Сначала они выстраивают для него мир прикосновений, звуков и зрительных образов, затем – учат первым словам, затем – передают свое ко всему этому отношение.

То, как ребенок впоследствии отнесется к себе, окружающим и жизни в целом – целиком и полностью зависит от родителей. Жизнь может представляться ему бесконечным праздником или увлекательным путешествием, а может видеться, как пугающая вылазка по диким местам или – как скучный, неблагодарный и тяжелый труд, ожидающий каждого сразу за школьными воротами.

Если большинство привычных семейных ритуалов несут не ограничения, а лишь радость и удовольствие, это укрепляет в детях чувство целостности семьи, ощущение неповторимости собственного дома и уверенность в будущем. Тот заряд внутреннего тепла и оптимизма, который несет в себе каждый из нас, приобретается в детстве, и чем он больше, тем лучше. Конечно, характер ребенка формируется не в один день, но можно сказать с уверенностью: чем больше детство было похоже на праздник, и чем больше в нем радости, тем счастливее человечек будет в дальнейшем.

Начните с малого — чтение на ночь. Даже если ваш ребенок еще слишком маленький, чтобы понимать то, что вы ему говорите, только звук вашего голоса будет для малыша необыкновенно полезен. Каждая книга должна учить ребенка, воспитывать его.

Если нужно, Вы можете самостоятельно сочинять вечерние сказки. Во-первых, это не займет у вас много времени(20-30 минут в день), так как сказка не должна быть длинной, чтобы ребенок не утомился. Во-вторых, вы сможете сами учить его тому, что вы считаете хорошим.

Семейные традиции и ритуалы:

позволяют малышу ощущать стабильность жизненного уклада: «при любой погоде»;
в вашей семье состоится то, что заведено;
дают ему чувство уверенности в окружающем мире и защищенности;
настраивают кроху на оптимизм и позитивное восприятие жизни, когда каждый день – праздник»;
создают неповторимые детские воспоминания, о которых малыш будет когда-нибудь рассказывать своим детям;
позволяют ощутить гордость за себя и свою семью.
Вам вполне по силам создать несколько семейных традиций, которых, возможно, будут придерживаться дети и внуки! Не забудьте только три главных правила:
повторяющееся событие должно быть для малыша ярким, позитивным, запоминающимся;
традиция на то и традиция, чтобы соблюдаться всегда;
можете задействовать запахи, звуки, зрительные образы,

– Главное, чтобы в этом традиционном действии было что-то, влияющее на чувства и восприятие ребенка. Какими же могут быть семейные праздники и ритуалы? Вместо привычных «привет-пока» дружная семейка может договориться приветствовать друг друга особым «кодовым» словом, понятным только «своим»! Например: «Здорово, богатырь!» или «Привет, принцесса!» Забавно, если, здороваясь, кто-то произносит первую половину слова, а его собеседник – вторую. Можно придумать и специальные формы прощания – вроде забавных пожеланий или советов друг другу на весь день. Большой простор для создания семейных традиций таят в себе кухня и кулинарные таланты кого-нибудь из членов семьи. Прекрасно, если по выходным все собираются на семейный обед или ужин. Главное, чтобы это не было унылым поеданием деликатесов, а запомнилось звоном бокалов, аппетитным запахом вкусных блюд и улыбками домочадцев. Будет еще интереснее, если ты дашь малышу возможность освоить свое «коронное блюдо», которое и займет почетное место на столе. Или предложишь ему каждое воскресенье вместе учиться чему-нибудь новенькому. Кухонные эксперименты хороши для крохи тем, что результат всегда нагляден, ощутим, и… очень вкусно пахнет! Можете организовать и праздники «национальной» кухни – одной или самых разных! Так малыш сможет и узнать много нового об окружающем мире, и освоить экзотические премудрости поведения за столом, – например, как держать палочки или… пить из блюдца. Вот еще несколько идей для прочных кулинарных традиций: разнообразные заготовки «на зиму», уникальный способ приготовления чая или кофе или традиционный выезд на пикник впервые выходные лета. Может быть, Вы удивитесь, но самая лучшая традиция, связанная с днем рождения ребенка, это… действительно отмечать этот день как самый лучший праздник! Многие взрослые с грустью вспоминают, что в их семье «было не принято отмечать дни рождения». Пусть Ваш малыш никогда не произнесет эту печальную фразу!

День рождения как шумный веселый праздник именно с теми гостями, которых хочет пригласить сам виновник торжества, – лучший подарок. Пусть кроха с детства чувствует свою значимость для близких, учится принимать гостей и… конечно, привыкает к традиции непременно отмечать дни рождения! А для взрослых этот праздник – повод пофантазировать на тему особенных ритуалов. Во многих семьях принято отмечать рост ребенка на специальной линейке Можно каждый год обводить ручку и ножку малыша или создать галерею фотографий. Словом, делать нечто, что поможет ему, потом вспомнить свое детство. Вместе с ребенком можно заняться составлением генеалогического древа или начать собирать какую-нибудь коллекцию, простор для фантазии безграничен! Главное – почувствовать, что это действительно «ваше» и приносит радость всем членам семьи. Отличный вариант — ежегодная поездка всей семьей к морю или за город на пикник. Во время таких поездок семья еще больше сближается, улаживая внутренние конфликты.

Воскресные совместные просмотры фильмов не в кинотеатре, а именно дома. Помните, как раньше, когда не было компьютеров и планшетов вся семья собиралась у телевизора и смотрела фильм, обсуждая героев, делясь впечатлениями от увиденного. Это очень объединяет. Независимо от того, стараетесь ли вы сохранить старые домашние традиции, которые дороги вам или вашему мужу, или – пытаетесь придумать и привить семье нечто новое, помните, что детство формирует ребенка на всю жизнь. И главное в детстве – чтобы оно у ребенка было. Старайтесь знать меру: чрезмерно строгие правила, по которым живет семья, не оставляющие детям никакой «свободы маневра», перенапрягают детскую психику. Отсутствие же устойчивого домашнего уклада и предсказуемых домашних ритуалов, успокаивающих малыша своей непременной обязательностью, — передают ребенку ощущение незащищенности дома и шаткости вселенной.

значений кластера | Документы Microsoft

30.11.2020
3 минуты на чтение

В этой статье

Кластерные значения автоматически создают группы со схожими значениями с использованием алгоритма нечеткого сопоставления, а затем сопоставляют значение каждого столбца с наиболее подходящей группой. Это преобразование очень полезно, когда вы работаете с данными, которые имеют множество различных вариаций одного и того же значения, и вам нужно объединить значения в согласованные группы.

Рассмотрим образец таблицы со столбцом id , который содержит набор идентификаторов, и столбцом Person , содержащим набор вариантов написания и прописных букв с разными буквами имени Мигеля, Майка, Уильяма и Билла.

В этом примере результат, который вы ищете, представляет собой таблицу с новым столбцом, в котором показаны правильные группы значений из столбца Person , а не все различные варианты одних и тех же слов.

Примечание

Функция значений кластера доступна только для Power Query Online.

Создать столбец кластера

Для кластеризации значений сначала выберите столбец Человек , перейдите на вкладку Добавить столбец на ленте, а затем выберите параметр Значения кластера .

В диалоговом окне Значения кластера подтвердите столбец, из которого вы хотите создать кластеры, и введите новое имя столбца. В этом случае назовите этот новый столбец Cluster .

Результат этой операции дает результат, показанный на следующем изображении.

Примечание

Для каждого кластера значений Power Query выбирает наиболее частый экземпляр из выбранного столбца в качестве «канонического» экземпляра. Если несколько экземпляров происходят с одинаковой частотой, Power Query выбирает первый.

Использование параметров нечеткого кластера

Для кластеризации значений в новом столбце доступны следующие параметры:

Порог схожести (необязательно) : этот параметр указывает, насколько похожими должны быть два значения, чтобы их можно было сгруппировать.При минимальном значении 0 все значения группируются вместе. Максимальное значение 1 позволяет группировать вместе только те значения, которые точно совпадают. По умолчанию 0,8.
Игнорировать регистр : При сравнении текстовых строк регистр игнорируется. Эта опция включена по умолчанию.
Группировка путем объединения частей текста : алгоритм пытается объединить части текста (например, объединение Micro и soft в Microsoft) для группировки значений.
Показать оценки сходства : Показывает оценки сходства между входными значениями и вычисленными репрезентативными значениями после нечеткой кластеризации.
Таблица преобразования (необязательно) : вы можете выбрать таблицу преобразования, которая сопоставляет значения (например, сопоставление MSFT с Microsoft), чтобы сгруппировать их вместе.

В этом примере новая таблица преобразования с именем Моя таблица преобразования используется для демонстрации того, как значения могут быть сопоставлены. В этой таблице преобразований есть два столбца:

Из : текстовая строка для поиска в таблице.
Кому : текстовая строка, используемая для замены текстовой строки в столбце От .

Важно

Важно, чтобы таблица преобразования имела те же столбцы и имена столбцов, что и на предыдущем изображении (они должны называться «От» и «Кому»), иначе Power Query не распознает эту таблицу как таблицу преобразования и никакой трансформации не произойдет.

Используя ранее созданный запрос, дважды щелкните шаг Clustered values , затем в диалоговом окне Clustered values  разверните Fuzzy cluster options .В разделе Параметры нечеткого кластера включите параметр Показывать оценки сходства . Для Таблица преобразования (необязательно) выберите запрос, который имеет таблицу преобразования.

После выбора таблицы преобразования и включения опции Показать оценки сходства выберите ОК . Результат этой операции даст вам таблицу, которая содержит те же столбцы id и Person , что и исходная таблица, но также включает два новых столбца справа с именами Cluster и Person_Cluster_Similarity .Столбец Cluster содержит правильно написанные и прописные версии имен Мигель для версий Мигеля и Майка и Уильям для версий Билла, Билли и Уильяма. Столбец Person_Cluster_Similarity содержит оценки сходства для каждого из имен.

4.1 Кластеризация: Группировка выборок на основе их сходства

Кластеризация: группировка выборок на основе их сходства

В геномике мы очень часто хотели бы оценить, как наши образцы связаны друг с другом.Наши реплики похожи друг на друга? Имеют ли образцы из одной и той же группы лечения схожие сигналы по всему геному? Имеют ли пациенты с подобными заболеваниями схожие профили экспрессии генов? Возьмем, к примеру, последний вопрос. Нам необходимо определить метрику расстояния или сходства между профилями экспрессии пациентов и использовать эту метрику для поиска групп пациентов, которые более похожи друг на друга, чем остальные пациенты. Это, по сути, общая идея кластеризации. Нам нужна метрика расстояния и метод использования этой метрики расстояния для поиска самоподобных групп.Кластеризация — это повсеместная процедура в биоинформатике, а также в любой другой области, которая имеет дело с многомерными данными. Весьма вероятно, что каждая статья по геномике, содержащая несколько образцов, имеет своего рода кластеризацию. Из-за такой повсеместности и общей полезности этот метод очень важен для изучения.

Метрики расстояния

Первым необходимым шагом для кластеризации является метрика расстояния. Это просто измерение того, насколько похожи экспрессии генов друг на друга. Существует множество вариантов метрик расстояния, и выбор метрики очень важен для кластеризации.Рассмотрим простой пример, когда у нас есть четыре пациента и экспрессия трех генов, измеренная в таблице 4.1. Какие пациенты похожи друг на друга на основании профилей экспрессии генов?

ТАБЛИЦА 4.1: Экспрессия генов пациентов
пациент1	11	10	1
пациент2	13	13	3
пациент3	2	4	10
пациент4	1	3	9

На первый взгляд это может быть неочевидно из таблицы, но если мы построим профиль экспрессии генов для каждого пациента (показан на рисунке 4.1), мы увидим, что профили экспрессии пациента 1 и пациента 2 больше похожи друг на друга, чем у пациента 3 или пациента 4.

РИСУНОК 4.1: Значения экспрессии генов для разных пациентов. {n} | e_ {Ai} -e_ {Bi} |} \), где \ (d_ {AB} \ ) — расстояние между пациентами A и B, а \ (e_ {Ai} \) и \ (e_ {Bi} \) — значения экспрессии гена \ (i \) th для пациентов A и B.{2}}}} \). Это расстояние называется «Евклидово расстояние» или «норма L2» . Обычно это метрика расстояния по умолчанию для многих алгоритмов кластеризации. Из-за операции возведения в квадрат значения, которые сильно различаются, имеют больший вклад в расстояние. Из-за этого, по сравнению с расстоянием Манхэттена, на него больше могут повлиять выбросы. Но, как правило, если выбросы редки, этот показатель расстояния работает хорошо.

Последняя метрика, которую мы представим, — это «расстояние корреляции» .Это просто \ (d_ {AB} = 1- \ rho \), где \ (\ rho \) — коэффициент корреляции Пирсона между двумя векторами; в нашем случае эти векторы представляют собой профили экспрессии генов пациентов. При использовании этого расстояния векторы экспрессии генов, которые имеют похожий образец, будут иметь небольшое расстояние, тогда как когда векторы имеют разные образцы, они будут иметь большое расстояние. В этом случае имеет значение линейная корреляция между векторами, хотя масштаб векторов может быть другим.

Теперь давайте посмотрим, как мы можем вычислить эти расстояния в R.Во-первых, у нас есть экспрессия наших генов для каждой таблицы пациентов.

  ## IRX4 OCT4 PAX6
## пациент1 11 10 1
## пациент2 13 13 3
## пациент3 2 4 10
## пациент4 1 3 9

Затем мы вычисляем метрики расстояния, используя функцию dist () и выражение 1-cor () .

  dist (df, method = "manhattan")

  ## пациент1 пациент2 пациент3
## пациент2 7
## пациент3 24 27
## пациент4 25 28 3

  dist (df, method = "euclidean")

  ## пациент1 пациент2 пациент3
## пациент2 4.123106
## пациент3 14.071247 15.842980
## пациент4 14.594520 16.733201 1.732051

  as.dist (1-cor (t (df))) # расстояние корреляции

  ## пациент1 пациент2 пациент3
## пациент2 0,004129405
## пациент3 1.988522468 1.970725343
## пациент4 1.988522468 1.970725343 0.000000000

Масштаб перед вычислением расстояния

Прежде чем мы приступим к кластеризации, нам нужно позаботиться еще об одном.Следует ли нормализовать наши данные? Масштаб векторов в нашей матрице выражений может повлиять на расчет расстояния. Таблицы экспрессии генов могут иметь некоторую нормализацию, поэтому значения указаны в сопоставимых масштабах. Но каким-то образом, если значения экспрессии гена находятся в гораздо более высоком масштабе, чем другие гены, этот ген будет влиять на расстояние больше, чем другие при использовании евклидова или манхэттенского расстояния. Если это так, мы можем масштабировать переменные. Традиционный способ масштабирования переменных заключается в вычитании их среднего и делении на их стандартное отклонение. Эта операция также называется «стандартизацией».Если это сделать для всех генов, каждый ген будет одинаково влиять на измерения расстояния. Решение о применении масштабирования в конечном итоге зависит от наших данных и ваших целей. Если значения экспрессии генов предварительно нормализованы между пациентами, наличие генов, которые доминируют в метрике расстояния, может иметь биологическое значение, и поэтому может быть нежелательно дальнейшее масштабирование переменных. В R стандартизация выполняется с помощью функции scale () . Здесь мы масштабируем значения экспрессии генов.

  ## IRX4 OCT4 PAX6
## пациент1 11 10 1
## пациент2 13 13 3
## пациент3 2 4 10
## пациент4 1 3 9

  ## IRX4 OCT4 PAX6
## пациент1 0,6932522 0,5212860 -1,0733721
## пациент2 1.0194886 1.1468293 -0.6214260
## пациент3 -0,7748113 -0,7298004 0,9603856
## пациент4 -0,9379295 -0,9383149 0,7344125
## attr (, "масштабировано: центр")
## IRX4 OCT4 PAX6
## 6,75 7,50 5,75
## attr (, "scaled: scale")
## IRX4 OCT4 PAX6
## 6.130525 4,795832 4,425306

Hiearchical кластеризация

Это один из наиболее распространенных алгоритмов кластеризации. Используя этот алгоритм, вы можете увидеть взаимосвязь отдельных точек данных и взаимосвязь кластеров. Это достигается путем последовательного соединения небольших кластеров друг с другом на основе расстояния между кластерами. В конце концов, вы получите древовидную структуру или дендрограмму, которая показывает взаимосвязь между отдельными точками данных и кластерами. Высота дендрограммы — это расстояние между кластерами.Здесь мы можем показать, как использовать это на нашем наборе игрушечных данных от четырех пациентов. Базовая функция в R для выполнения иерархической кластеризации в hclust () . Ниже мы применяем эту функцию к евклидовым расстояниям между пациентами. Результирующее дерево кластеризации или дендрограмма показано на рисунке 4.1.

  d = расстояние (df)
hc = hclust (d, method = "complete")
участок (гк)

РИСУНОК 4.2: Дендрограмма матрицы расстояний

В приведенном выше фрагменте кода мы использовали аргумент method = "complete" , не объясняя его.Аргумент метода определяет критерии, которые определяют, как объединяются подкластеры. Во время кластеризации, начиная с однокомпонентных кластеров, кластеры объединяются в зависимости от расстояния между ними. Существует много разных способов определения расстояния между кластерами, и в зависимости от того, какое определение вы используете, результаты иерархической кластеризации меняются. Таким образом, аргумент метода управляет этим. Этот аргумент может принимать несколько значений; мы перечисляем их и их описание ниже:

«полный» означает «полная связь», а расстояние между двумя кластерами определяется как наибольшее расстояние между любыми элементами двух кластеров.
«одиночный» означает «одиночная связь», а расстояние между двумя кластерами определяется как наименьшее расстояние между любыми элементами двух кластеров.
«среднее» означает «среднее сцепление» или, точнее, метод UPGMA (метод невзвешенных парных групп со средним арифметическим). В этом случае расстояние между двумя кластерами определяется как среднее расстояние между любыми членами двух кластеров.
«палата.D2» и «палата.D ” обозначает различные реализации метода минимальной дисперсии Уорда. Этот метод направлен на поиск компактных сферических кластеров путем выбора кластеров для слияния на основе изменения дисперсии кластеров. Кластеры объединяются, если увеличение комбинированной дисперсии по сравнению с суммой специфичных для кластера дисперсий является минимальным по сравнению с альтернативными операциями объединения.

В реальной жизни мы получаем профили экспрессии тысяч генов, и обычно у нас будет намного больше пациентов, чем в нашем игрушечном примере.Один из таких наборов данных представляет собой значения экспрессии генов из 60 образцов костного мозга пациентов с одним из четырех основных типов лейкемии (ALL, AML, CLL, CML) или контрольной группы без лейкемии. Мы урезали этот набор данных до 1000 самых изменчивых генов, чтобы было легче работать с ними, поскольку гены, которые не очень изменчивы, не влияют на расстояние между пациентами. Теперь мы будем использовать этот набор данных для кластеризации пациентов и отображения значений в виде тепловой карты и дендрограммы. На тепловой карте показаны значения экспрессии генов у пациентов в цветовой кодировке.Функция тепловой карты pheatmap () , которую мы будем использовать, также выполняет кластеризацию. Матрица, содержащая выражения генов, содержит гены в строках и пациентов в столбцах. Поэтому мы также будем использовать цветовой код со стороны столбца, чтобы отмечать пациентов по типу лейкемии. Для иерархической кластеризации мы будем использовать метод Уорда, обозначенный аргументом clustering_method функции pheatmap () . Полученная тепловая карта показана на рисунке 4.3.

  библиотека (pheatmap)
expFile = system.file ("extdata", "leukemiaExpressionSubset.rds",
                    package = "compGenomRData")
mat = readRDS (expFile)

# установить аннотацию типа лейкемии для каждого образца
annotation_col = data.frame (
                    LeukemiaType = substr (colnames (mat), 1,3))
rownames (annotation_col) = colnames (мат)
  

pheatmap (mat, show_rownames = FALSE, show_colnames = FALSE,
         annotation_col = annotation_col,
         scale = "нет", clustering_method = "ward.D2",
         clustering_distance_cols = "евклидово")

РИСУНОК 4.3: Тепловая карта значений экспрессии генов у больных лейкемией. Каждый столбец представляет пациента. Столбцы сгруппированы с использованием экспрессии генов и цветовой кодировки по типу заболевания: ОЛЛ, ОМЛ, ХЛЛ, ХМЛ или отсутствие лейкемии.

Как мы можем видеть на тепловой карте, каждый кластер имеет отдельный набор значений выражений. Основные кластеры почти идеально различают типы лейкозов. Только один пациент с ХМЛ классифицируется как образец без лейкемии. Это может означать, что профилей экспрессии генов достаточно для классификации типа лейкемии.Чтобы убедиться в этом, необходимы более подробный анализ и эксперименты, но, посмотрев на этот исследовательский анализ, мы сможем решить, на чем сосредоточить наши усилия в следующий раз.

Где спилить дерево?

Приведенный выше пример кажется наглядным примером, в котором мы можем выбрать кластеры на дендрограмме на глаз. В основном это связано с методом Уорда, где предпочтительны компактные кластеры. Однако, как это обычно бывает, у нас нет ярлыков пациентов, и было бы трудно сказать, какие листья (пациенты) на дендрограмме мы должны рассматривать как часть одного и того же кластера.Другими словами, насколько глубоко мы должны разрезать дендрограмму, чтобы каждый образец пациента, все еще связанный через оставшиеся суб-дендрограммы, составлял кластеры. Функция cutree () предоставляет функциональные возможности для вывода либо желаемого количества кластеров, либо кластеров, полученных при разрезании дендрограммы на определенной высоте. Ниже мы сгруппируем пациентов с иерархической кластеризацией, используя метод по умолчанию «полное связывание», и разрежем дендрограмму на определенной высоте. В этом случае вы также заметите, что изменение расстояния от Уорда до полного связывания повлияло на кластеризацию.Теперь два кластера, которые определяются расстоянием Уорда, расположены ближе друг к другу, и их труднее отделить друг от друга, как показано на рисунке 4.4.

  hcl = hclust (dist (t (mat)))
сюжет (hcl, метки = FALSE, завис = -1)
rect.hclust (hcl, h = 80, border = "red")

РИСУНОК 4.4: Дендрограмма пациентов с лейкемией, сгруппированных по иерархической кластеризации. Прямоугольники показывают кластер, который мы получим, если срежем дерево на высоте = 80 .

  clu.k5 = cutree (hcl, k = 5) # вырезать дерево так, чтобы получилось 5 кластеров

clu.h80 = cutree (hcl, h = 80) # вырезать дерево / дендрограмму с высоты 80
table (clu.k5) # количество выборок для каждого кластера

  ## clu.k5
## 1 2 3 4 5
## 12 3 9 12 24

Помимо произвольных значений высоты или количества кластеров, как мы можем определять кластеры более систематично? Поскольку это общий вопрос, позже в этой главе мы покажем, как определить оптимальное количество кластеров.

Кластеризация K-средних

Другой очень распространенный алгоритм кластеризации — k-means.Этот метод делит или разбивает точки данных, наши рабочие примеры пациентов, на заранее определенное количество кластеров «k» (Hartigan and Wong, 1979). Следовательно, эти типы методов обычно называют методами «разделения». Алгоритм инициализируется случайно выбранными \ (k \) центрами или центроидами. В некотором смысле центроид — это точка данных с несколькими значениями. В нашем рабочем примере это гипотетический пациент со значениями экспрессии генов. Но на этапе инициализации эти значения экспрессии генов выбираются случайным образом в пределах границ распределения экспрессии генов от реальных пациентов.На следующем этапе алгоритма каждому пациенту назначается ближайший центроид, а на следующей итерации центроиды устанавливаются равными среднему значению генов в кластере. Этот процесс установки центроидов и назначения пациентов кластерам повторяется до тех пор, пока сумма квадратов расстояний до центроидов кластера не будет минимизирована.

Как видите, кластерный алгоритм начинается со случайных начальных центроидов. Эта функция может давать разные результаты для каждого запуска алгоритма.Теперь мы покажем, как использовать метод k-средних для набора данных экспрессии генов. Мы будем использовать set.seed () для воспроизводимости. В дикой природе вы можете запустить этот алгоритм несколько раз, чтобы убедиться, что ваши результаты кластеризации стабильны.

  набор. Семян (101)

# мы должны перенести матрицу t ()
# чтобы мы вычисляли расстояния между пациентами
kclu = kmeans (t (мат), центры = 5)

# количество точек данных в каждом кластере
таблица (kclu $ cluster)

  ##
## 1 2 3 4 5
## 12 14 11 12 11

Теперь давайте проверим процентное соотношение каждого типа лейкемии в каждом кластере.Мы можем представить это в виде таблицы. Глядя на таблицу ниже, мы видим, что каждый из 5 кластеров преимущественно представляет один из 4 типов лейкемии или контрольных пациентов без лейкемии.

  type2kclu = data.frame (
                    LeukemiaType = substr (colnames (mat), 1,3),
                    кластер = kclu $ кластер)

стол (type2kclu)

  ## кластер
## Тип лейкемии 1 2 3 4 5
## ВСЕ 12 0 0 0 0
## ПОД 0 1 0 0 11
## CLL 0 0 0 12 0
## CML 0 1 11 0 0
## Нет 0 12 0 0 0

Другой связанный и, возможно, более надежный алгоритм называется «k-medoids» кластеризации (Reynolds, Richards, Iglesia, et al.2006 г.). Процедура почти идентична кластеризации k-средних с некоторыми отличиями. В этом случае выбранные центроиды являются реальными точками данных для наших пациентов, а метрика, которую мы пытаемся оптимизировать в каждой итерации, основана на манхэттенском расстоянии до центроида. В k-средних это было основано на сумме квадратов расстояний, то есть евклидово расстояние. Ниже мы покажем, как использовать функцию кластеризации k-medoids pam () из пакета cluster .

  kmclu = cluster :: pam (t (mat), k = 5) # кластер с использованием k-medoids

# создаем фрейм данных с типом лейкемии и идентификатором кластера
type2kmclu = данные.Рамка(
                    LeukemiaType = substr (colnames (mat), 1,3),
                    кластер = kmclu $ кластер)

стол (type2kmclu)

  ## кластер
## Тип лейкемии 1 2 3 4 5
## ВСЕ 12 0 0 0 0
## ПОД 0 10 1 1 0
## CLL 0 0 0 0 12
## CML 0 0 0 12 0
## НЕТ 0 0 12 0 0

Мы не можем визуализировать кластеризацию из методов разделения с деревом, как мы это делали для иерархической кластеризации.Даже если мы сможем получить расстояния между пациентами, алгоритм не вернет расстояния между кластерами из коробки. Однако, если бы у нас был способ визуализировать расстояния между пациентами в двух измерениях, мы могли бы увидеть, как пациенты и кластеры связаны друг с другом. Оказывается, есть способ сжать расстояние между пациентами до двухмерного графика. Есть много способов сделать это, и мы представим эти методы уменьшения размерности, включая тот, который мы будем использовать позже в этой главе.На данный момент мы собираемся использовать метод, называемый «многомерное масштабирование», и изобразить пациентов на двухмерном графике с цветовой кодировкой их кластерных назначений, показанных на рисунке 4.5. Мы объясним этот метод более подробно в разделе «Многомерное масштабирование» ниже.

  # Расчет расстояний
dists = dist (t (мат))

# вычислить MDS
mds = cmdscale (диски)

# рисуем пациентов в 2D-пространстве
сюжет (mds, pch = 19, col = rainbow (5) [kclu $ cluster])

# устанавливаем легенду для цветов кластера
легенда ("снизу",
       легенда = вставить ("clu", уникальный (kclu $ cluster)),
       fill = rainbow (5) [уникальный (kclu $ cluster)],
       border = NA, поле.столбец = NA)

РИСУНОК 4.5: Принадлежность к кластеру K-средних показана на многомерном графике масштабирования.

Полученный график показывает разделение кластеров. Однако он не очень хорошо показывает разделение между кластерами 3 и 4, которые представляют пациентов с ХМЛ и «без лейкемии». Нам может понадобиться другое измерение, чтобы правильно визуализировать это разделение. Кроме того, эти два кластера также были тесно связаны в иерархической кластеризации.

Как выбрать «k», количество кластеров

До этого момента мы избегали вопроса о выборе оптимальных кластеров чисел.Как мы узнаем, где разрезать нашу дендрограмму или какой k выбрать? Прежде всего, это сложный вопрос. Обычно кластеры имеют разную степень детализации. Некоторые кластеры являются плотными и компактными, а некоторые — широкими, и оба этих типа кластеров могут находиться в одном наборе данных. При визуализации некоторые большие кластеры могут выглядеть так, как будто они могут иметь подкластеры. Итак, следует ли рассматривать большой кластер как один кластер или следует рассматривать субкластеры как отдельные кластеры? Есть несколько показателей, которые могут помочь, но однозначного ответа нет.Ниже мы покажем пару из них.

Силуэт

Один из способов определить качество кластеризации — измерить ожидаемую самоподобную природу точек в наборе кластеров. Значение силуэта делает именно это, и это мера того, насколько похожа точка данных на ее собственный кластер по сравнению с другими кластерами (Rousseeuw 1987). Значение силуэта находится в диапазоне от -1 до +1, где положительные значения указывают на то, что точка данных хорошо совпадает с собственным кластером, если значение равно нулю, это пограничный случай, а если значение минус, это означает, что точка данных может быть неправильно кластеризована, потому что она больше похожа на соседний кластер.Если большинство точек данных имеют высокое значение, то кластеризация подходит. В идеале можно создать много разных кластеров с разными параметрами \ (k \), указывающими количество кластеров, и оценить их соответствие с помощью среднего силуэтные ценности. В R значения силуэта в документации называются шириной силуэта.

Значение силуэта вычисляется для каждой точки данных. В нашем рабочем примере каждый пациент получит значения силуэта, показывающие, насколько хорошо они соответствуют назначенным им кластерам.Формально это рассчитывается следующим образом. Для каждой точки данных \ (i \) мы вычисляем \ ({\ displaystyle a (i)} \), который обозначает среднее расстояние между \ (i \) и всеми другими точками данных в том же кластере. Это показывает, насколько хорошо точка вписывается в этот кластер. Для той же точки данных мы также вычисляем \ ({\ displaystyle b (i)} \), что обозначает наименьшее среднее расстояние \ ({\ displaystyle i} \) до всех точек в любом другом кластере, из которых \ ( {\ displaystyle i} \) не является участником. Кластер с этим самым низким средним значением \ (b (i) \) является «соседним кластером» точки данных \ ({\ displaystyle i} \), поскольку он является следующим кластером, наиболее подходящим для этой точки данных.Тогда значение силуэта для данной точки данных будет \ (s (i) = \ frac {b (i) — a (i)} {\ max \ {a (i), b (i) \}} \) .

Как описано, эта величина положительна, когда \ (b (i) \) высокое, а \ (a (i) \) низкое, что означает, что точка данных \ (i \) самоподобна своему кластеру. И значение силуэта, \ (s (i) \), является отрицательным, если оно больше похоже на своих соседей, чем назначенный ему кластер.

В R мы можем вычислить значения силуэтов с помощью функции cluster :: silhouette () . Ниже мы вычисляем значения силуэтов для кластеризации k-medoids с помощью функции pam () с k = 5 .Полученные значения силуэтов показаны на рисунке 4.6.

  библиотека (кластер)
набор. семян (101)
pamclu = cluster :: pam (t (мат), k = 5)
сюжет (силуэт (pamclu), main = NULL)

РИСУНОК 4.6: Значения силуэта для k-medoids с k = 5

Теперь давайте посчитаем среднее значение силуэта для разных значений \ (k \) и сравним. Мы будем использовать функцию sapply () , чтобы получить средние значения силуэта для значений \ (k \) от 2 до 7. Внутри sapply () есть анонимная функция, которая выполняет кластеризацию и вычисляет средние значения силуэта для каждого \ (к \).График, показывающий средние значения силуэта для различных значений \ (k \), показан на рисунке 4.7.

  Ks = sapply (2: 7,
    функция (я)
      сводка (силуэт (pam (t (mat), k = i))) $ avg.width)
plot (2: 7, Ks, xlab = "k", ylab = "av. silhouette", type = "b",
     пч = 19)

РИСУНОК 4.7: Средние значения силуэта для кластеризации k-medoids для k значений от 2 до 7

В этом случае кажется, что наилучшее значение для \ (k \) равно 4. Функция k-medoids pam () обычно объединяет случаи ХМЛ и «без лейкемии» вместе, когда k = 4 , которые также являются связанные кластеры в соответствии с иерархической кластеризацией, которую мы сделали ранее. 2 \)

, где \ (\ mathrm {x} _i \) — точка данных в кластере \ (k \), а \ (\ mu_k \) — среднее значение кластера, а \ (W_k \) — общее количество вариаций внутри кластера. мы описали.Однако проблема в том, что величина вариации уменьшается с количеством кластеров. Чем больше у нас центроидов, тем меньше становятся расстояния до центроидов. Более надежным подходом было бы вычисление ожидаемой вариации из эталонного нулевого распределения и сравнение ее с наблюдаемой вариацией для каждого \ (k \). В подходе статистики пробелов ожидаемое распределение рассчитывается с помощью точек выборки на границах исходных данных и вычисления количества вариаций внутри кластера для нескольких раундов выборки (Tibshirani, Walther, and Hastie 2001).* \ {\ log W_k \} \) — это ожидаемое изменение логарифмической шкалы при размере выборки \ (n \) от эталонного распределения, а \ (\ log W_k \) — наблюдаемое изменение. Наша цель — выбрать \ (k \) количество кластеров, которое максимизирует \ (\ mathrm {Gap} _n (k) \).

Мы можем легко вычислить статистику разрыва с помощью функции cluster :: clusterGap () . Теперь мы будем использовать эту функцию для расчета статистики разрыва для данных экспрессии генов наших пациентов. Итоговая статистика разрывов показана на Рисунке 4.8.

  библиотека (кластер)
набор. семян (101)
# определяем функцию кластеризации
pam1 <- функция (x, k)
  список (cluster = pam (x, k, cluster.only = TRUE))

# вычислить статистику разрыва
pam.gap = clusterGap (t (мат), FUN = pam1, K.max = 8, B = 50)

# построить статистику разрыва по значениям k
plot (pam.gap, main = "Статистика разрыва для данных о лейкемии")

РИСУНОК 4.8: Статистика разрыва для кластеризации набора данных лейкемии с помощью алгоритма k-medoids (pam).

В этом случае статистика разрыва показывает, что \ (k = 7 \) является лучшим, если мы принимаем максимальное значение как лучшее.Однако после \ (k = 6 \) статистика имеет более или менее устойчивую кривую. Это наблюдение включено в алгоритмы, которые могут выбрать наилучшее значение \ (k \) на основе статистики разрыва. Разумный способ - принять во внимание ошибку моделирования (планки ошибок в 4.8) и принять наименьшее значение \ (k \), статистика разрыва которого больше или равна одному из \ (k + 1 \) за вычетом ошибки моделирования. Формально написано, мы бы выбрали наименьшее \ (k \), удовлетворяющее следующему условию: \ (\ mathrm {Gap} (k) \ geq \ mathrm {Gap} (k + 1) - s_ {k + 1} \), где \ (s_ {k + 1} \) - ошибка моделирования для \ (\ mathrm {Gap} (k + 1) \).

Использование этой процедуры дает нам \ (k = 6 \) как оптимальное количество кластеров. Биологически мы знаем, что существует 5 основных категорий пациентов, но это не означает, что нет подкатегорий или подтипов для рассматриваемых нами видов рака.

Другие методы

Есть несколько других методов, которые позволяют понять, сколько кластеров. Фактически, пакет NbClust предоставляет 30 различных способов определения количества оптимальных кластеров и может предложить механизм голосования для выбора лучшего числа.Ниже мы покажем, как использовать эту функцию для некоторых из оптимального числа методов обнаружения кластеров.

  библиотека (NbClust)
nb = NbClust (данные = t (мат),
             distance = "евклидово", min.nc = 2,
        max.nc = 7, method = "kmeans",
        index = c («kl», «ch», «cindex», «db», «силуэт»,
                "дуда", "псевдот2", "бил", "ратковский",
                «пробел», «гамма», «макклейн», «gplus»,
                "тау", "sdindex", "sdbw"))

table (nb $ Best.nc [1,]) # консенсус выглядит как 3 кластера

Однако читатели должны помнить, что кластеризация - это исследовательский метод.Если у вас есть надежные метки для ваших точек данных, возможно, кластеризация - это просто проверка работоспособности, и вместо этого вам следует просто выполнить прогнозное моделирование. Однако в биологии редко бывают твердые ярлыки и вещи имеют разную степень детализации. Возьмем случай пациентов с лейкемией, который мы использовали, например, известно, что типы лейкемии имеют подтипы и те подтипы, которые имеют разные профили мутаций и, следовательно, имеют разные молекулярные сигнатуры. Из-за этого неудивительно, что некоторые методы оптимального числа кластеров сочтут целесообразным большее количество кластеров.С другой стороны, ХМЛ (хронический миелоидный лейкоз) - это медленно прогрессирующее заболевание, и, возможно, их молекулярные сигнатуры ближе к пациентам, у которых нет лейкемии, поэтому алгоритмы кластеризации могут спутать их в зависимости от того, с какой степенью детализации они работают. Всегда полезно смотреть на тепловые карты после кластеризации, если у вас есть значимые самоподобные точки данных, даже если метки, которые у вас есть, не согласны с тем, что могут быть разные кластеры, вы можете выполнить последующий анализ, чтобы лучше понять подкластеры .Как мы видели, мы можем оценить оптимальное количество кластеров, но мы не можем принимать эту оценку за абсолютную истину. При наличии большего количества точек данных или другого набора сигнатур выражений у вас могут быть разные оптимальные кластеры, или предполагаемая оптимальная кластеризация может пропускать ранее известные подгруппы ваших данных.

Основные ценности, поддерживающие здоровье, безопасность и благополучие на работе

Аннотация

Предпосылки

Здоровье, безопасность и благополучие (HSW) на рабочем месте сами по себе представляют собой важные ценности.Однако кажется, что другие значения могут способствовать HSW. В какой-то степени это отражено в научной литературе по тому вниманию, которое уделяется таким ценностям, как доверие или справедливость. Однако обзор того, какие значения важны для HSW, отсутствовал. Наш центральный вопрос исследования заключался в следующем: какие организационные ценности поддерживают здоровье, безопасность и благополучие на работе?

Методы

Литература была изучена с помощью метода снежного кома для определения ценностей и факторов, влияющих на стоимость, которые поддерживают HSW.Двадцать девять факторов были определены как релевантные, включая синонимы. На следующем этапе они были сгруппированы вокруг семи основных ценностей. Наконец, эти основные ценности были разделены на три основных кластера.

Результаты

Первый ценностный кластер характеризуется положительным отношением к людям и их «бытию»; он включает в себя основные ценности взаимосвязанности, участия и доверия. Второй кластер ценностей имеет отношение к организационным и индивидуальным «действиям», к запланированным или предпринятым действиям и включает справедливость и ответственность.Третий ценностный кластер имеет отношение к «становлению» и характеризуется согласованием личного и организационного развития; он включает в себя ценности роста и устойчивости.

Заключение

Выявленные три группы основных ценностей можно рассматривать как «базовые ценностные допущения», которые лежат в основе как организационной культуры, так и культуры предотвращения. Выявленные основные ценности образуют естественный и, возможно, необходимый аспект культуры предотвращения, дополняющий акцент на рациональном и осознанном поведении при работе с рисками, связанными с HSW.

Ключевые слова

охрана труда

организационная культура

охрана труда

социальная ответственность

социальные ценности

Рекомендуемые статьиЦитирующие статьи (0)

Просмотреть аннотацию

Цитирование статей

Итак, у вас есть кластеры, что теперь?

Как повысить ценность ваших кластеров

Автор: Фань Чжан, Инна Калер

Проблема

Одним из наиболее распространенных способов применения обучения без учителя к набору данных является кластеризация, в частности кластеризация на основе центроидов.Кластеризация берет массу наблюдений и разделяет их на отдельные группы на основе сходства.

Рисунок 1. Взятие двумерного набора данных и разделение его на 3 отдельных кластера

Тем, кто ранее писал алгоритм кластеризации, наверняка знакома концепция K-средних и нахождение оптимального числа кластеров с помощью метода локтя. На вопрос труднее ответить - Что означает каждый кластер ? Мы столкнулись именно с этой проблемой, когда использовали кластеризацию, чтобы понять поведение наших продавцов.

Мы начали с определенных предположений о том, как данные будут сгруппированы, без конкретных прогнозов того, на сколько отдельных групп разделятся наши продавцы. Первым побуждением было вручную сгенерировать набор сигналов, которые, как мы знали, были интересными. Например, объем платежей, сумма платежей и тип бизнеса - одни из наиболее распространенных параметров, которые отличают наших продавцов, поэтому мы попытались использовать их в нашем кластерном анализе. Полученные кластеры были наиболее оптимально разделены по измерениям, которые мы уже знали как важные и поддерживали наше первоначальное понимание.Розничные продавцы отличаются от продавцов продуктов питания и напитков, крупные компании с несколькими офисами отличаются от небольших компаний с одним местоположением и т. Д. Хотя это полезно для подтверждения предыдущего понимания и анализа, это не дало нам ничего нового!

Мы не получили нового понимания того, чем наши продавцы отличаются, потому что мы встроили наши предубеждения в отношении того, какие сигналы важны, в наш набор данных. Итак, как нам это обойти?

Данные и методы

Чтобы попытаться раскрыть более интересные идеи, мы перестроили наши кластеры с набором данных, содержащим меньше смещений.Системы управления рисками Square генерируют тысячи сигналов для каждого продавца на основе различных поведенческих сигналов. По сути, это кухонная раковина данных, и мы использовали этот набор данных вместо сигналов ручного отбора, что привело к вышеупомянутой предвзятости. Конечно, есть некоторые оговорки в отношении этого метода, включая возможность того, что мы заменили известные предубеждения неизвестными. Мы надеемся посетить эту конкретную тему в будущих сообщениях в блоге.

На данный момент у нас есть наши данные, наш набор функций, определенное количество кластеров K и сгруппированные продавцы в наши кластеры K.Затем мы пробуем несколько разных подходов к назначению «профилей» каждому из наших кластеров:

Эмпирический подход

После того, как мы построим кластеры, мы можем составить список всех продавцов и того, к какому кластеру они принадлежат. Затем мы можем взять конкретный кластер и изучить характеристики продавца по известным параметрам. В качестве альтернативы мы можем посмотреть, какие группы имеют повышенный или неполный индекс по определенным параметрам по сравнению с другими кластерами. Для обоих подходов мы составляем список измерений, которые различаются для разных кластеров, а затем делаем предположения о том, что будут представлять кластеры.

Вот пример второго подхода. В этом примере мы соединили наш первичный ключ и метку кластера с интересующими нас функциями профилирования и построения среднего масштабированного значения каждого кластера. Интересующий объект находится на оси x, а масштабированное среднее значение этого объекта - на оси y. Визуализация различий позволяет нам увидеть, что нулевой кластер классифицируется по первому и последнему признакам. Между тем, третий кластер имеет самые высокие значения почти для каждой профилированной функции.Отсюда мы можем начать переводить невзрачные метки кластера в значимые, понятные аудитории.

Рисунок 2. Средняя «оценка» каждого кластера по 4 различным параметрам

В зависимости от цели кластеризации данных набор функций для профилирования кластеров будет изменяться. При использовании кластеризации для понимания того, как разные продавцы используют продукт Square, размеры зависят от данных об использовании. Когда вы хотели определить ценность этих продавцов для Square, набор функций состоял из широких переменных, связанных с доходом, размером продавца, LTV и т. Д.

Центроидный подход

Мы можем определить, какой продавец из каждого кластера находится ближе всего к центроиду (центральной точке), и отметить этого продавца как наиболее «репрезентативного» продавца для этого кластера. Затем мы можем изучать продавцов по известным измерениям или сигналам, чтобы сделать лучшее предположение о профиле кластера, как при эмпирическом подходе. Альтернативный подход - изучить гипотетический центроид вместо наиболее репрезентативного элемента. Для обоих подходов мы делаем предположения о том, как представление работает в наших группах, поэтому какой из двух подходов лучше - это строго ситуационный.Конечно, если дисперсия внутри кластеров велика, то ни гипотетический, ни эмпирический центроид не будут очень репрезентативными для группы.

Вот пример такого подхода. На приведенном ниже графике звезда в середине каждого кластера указывает на наиболее представительного члена кластера.

Рисунок 3: Звезды определяют центр тяжести каждого скопления

Контролируемое обучение на основе членства в кластере

После создания кластеров мы можем выделить наиболее важные функции, которые больше всего различаются в разных кластерах, и сделать обоснованное предположение о профиле кластера.Это более сложная версия определения того, насколько сильно или недостаточно индексируются кластеры.

Один из способов выделить важные особенности - это классификатор случайного леса. Например, если у нас есть 4 кластера, мы можем использовать наши существующие сигналы для прогнозирования вероятности того, что все будут принадлежать первому кластеру, затем второму и т. Д. Результатом будет K моделей для соответствия K кластерам, одна модель на кластер и прогнозирование принадлежности экземпляра к каждому кластеру.Большинство стандартных реализаций алгоритма случайного леса покажут вам, какие функции важны для каждого конкретного прогноза, что может вдохновить больше на интуицию в отношении того, что эти важные функции говорят о самом кластере.

Еще один способ оценить влияние функции - использовать единую модель многоклассовой классификации (sklearn.multiclass) с вашим ответом в виде столбца «Кластер» со значениями 1,…, K. Это дает преимущество единственной модели, которую можно использовать для прогнозирования кластера экземпляра с использованием дополнительных сигналов за пределами набора данных K-средних.Например, в приложении использования продукта вы можете профилировать пользователей в кластеры, не используя продукт, чтобы более конкретно сегментировать ваш адресный рынок. Мы надеемся расширить эту технику в одном из будущих сообщений блога.

Результаты

Как только мы определим, какие измерения имели значение при разделении наших кластеров, мы, вероятно, обнаружим одну из двух вещей: либо верхние сигналы не совпадают с тем, что мы ранее считали важными, либо они совпадают.

Если наш результат прежний, то отлично! Вы можете понять, какие новые модели поведения расходятся в ваших наблюдениях и чем они отличаются от ваших существующих предположений. В идеале эти расхождения значительны и требуют действий.

Однако чаще всего верхние сигналы о том, что кластеры разделены, уже известны и ожидаются. Это, по крайней мере, подтверждает, что существующие сегменты имеют смысл, но мы можем узнать больше.

Учитывая, что ваши данные наиболее оптимально разделены вашим верхним сигналом, что, если вы снова сгруппируете эти кластеры? Тогда это позволит выявить второй набор важных сигналов, контролирующих первый набор.Мы сделали именно это, когда обнаружили, что наши первые кластеры были разделены на существующую сегментацию по размеру бизнеса. Мы добавили дополнительный список сигналов, которых не было в нашем первом наборе данных, и появился список идей, которые позволили нам понять, чем наши продавцы различаются в разных масштабах бизнеса. Этот набор инсайтов обеспечил стратегию всех маркетинговых и продуктовых команд и обеспечил индивидуальный подход к разработке продукта и взаимодействию с продавцом.

Когда дело доходит до кластеризации, вы редко заканчиваете после того, как выберете оптимальное количество кластеров и запустите алгоритм.Большое значение имеет интерпретируемость ваших кластеров и дополнительное понимание ваших данных.

3.5B: Кластеры ценностей - Социальные науки LibreTexts

Последнее обновление
Сохранить как PDF

Ключевые моменты
Ключевые термины
Обзор мировых ценностей
Тенденции

Люди разного происхождения, как правило, имеют разные системы ценностей, которые объединяются в более или менее согласованную систему.

Цели обучения

Оценить разделение мировых ценностей на категории «самовыражения» и «выживания»

Ключевые моменты

Всемирный обзор ценностей используется для выявления различных групп ценностей по всему миру.
Традиционные ценности и ценности выживания, как правило, группируются в развивающихся странах.
С индустриализацией страны переходят от традиционных ценностей к светским.
С развитием экономики знаний страны, как правило, переходят от ценностей выживания к ценностям самовыражения.
С развитием экономики знаний страны, как правило, переходят от ценностей выживания к ценностям самовыражения.

Ключевые термины

Светские ценности : Светские ценности, в отличие от традиционных ценностей, основывают мораль на человеческих способностях, таких как логика, разум или моральная интуиция, а не на предполагаемом сверхъестественном откровении или руководстве (которое является источником религиозной этики).
Традиционные ценности : Традиционные ценности подчеркивают важность религии, связей между родителями и детьми, уважения к власти и традиционных семейных ценностей.Люди, которые придерживаются этих ценностей, также отвергают развод, аборт, эвтаназию и самоубийства. Эти общества обладают высоким уровнем национальной гордости и националистическим мировоззрением.

Люди разного происхождения, как правило, имеют разные наборы ценностей или системы ценностей. Некоторые ценности могут сгруппироваться в более или менее согласованную систему. Коммунальная или культурная система ценностей поддерживается сообществом, группой или обществом и применяется к ней. Некоторые общественные системы ценностей отражены в правовых кодексах и законах.

Обзор мировых ценностей

Некоторые социологи заинтересованы в более точном определении и измерении ценностных кластеров в разных странах. Для этого они разработали так называемое «Мировое исследование ценностей» - опрос, который задают людям во всем мире и используют для выявления различных групп ценностей в разных регионах. На протяжении многих лет Всемирный обзор ценностей показал, что убеждения людей играют ключевую роль в определении жизни в разных странах, определяя все, от экономического развития страны до появления демократических институтов и повышения гендерного равенства.

Всемирное исследование ценностей: Всемирное исследование ценностей проводится среди людей по всему миру. Их ответы агрегированы и могут использоваться для выявления кластеров региональных ценностей, подобных тем, которые показаны на этой карте.

Тенденции

В целом, Всемирный обзор ценностей выявил две основные оси, по которым группируются ценности: (1) континуум от традиционных до светских ценностей и (2) континуум от выживания до самовыражения. Традиционные ценности подчеркивают важность религии, связей между родителями и детьми, уважения к власти и традиционных семейных ценностей.Люди, которые придерживаются этих ценностей, также отвергают развод, аборт, эвтаназию и самоубийства. Эти общества обладают высоким уровнем национальной гордости и националистическим мировоззрением. Светские ценности имеют противоположные предпочтения по сравнению с традиционными ценностями. В этих обществах меньше внимания уделяется религии, традиционным семейным ценностям и власти. Развод, аборт, эвтаназия и самоубийство считаются относительно приемлемыми. Индустриализация, как правило, приводит к переходу от традиционных ценностей к светским.

С развитием общества знаний культурные изменения движутся в новом направлении.Переход от индустриального общества к обществу знаний связан с переходом от ценностей выживания к ценностям самовыражения. В обществах знаний, таких как Соединенные Штаты, все большая часть населения выросла, считая выживание само собой разумеющимся. Ценности выживания делают упор на экономическую и физическую безопасность. Это связано с относительно этноцентрическим мировоззрением и низким уровнем доверия и толерантности. Ценности самовыражения уделяют первоочередное внимание защите окружающей среды; толерантность к иностранцам, геям и лесбиянкам; гендерное равенство; и участие в принятии решений, касающихся экономической и политической жизни.

Проведение и интерпретация кластерного анализа

Что такое кластерный анализ?

Кластерный анализ - это исследовательский анализ, который пытается идентифицировать структуры в данных. Кластерный анализ также называется анализом сегментации или анализом таксономии. В частности, он пытается идентифицировать однородные группы случаев, если группировка ранее не была известна. Поскольку он исследовательский, он не делает различий между зависимыми и независимыми переменными.Различные методы кластерного анализа, которые предлагает SPSS, могут обрабатывать двоичные, номинальные, порядковые и масштабные (интервальные или относительные) данные.

Кластерный анализ часто используется вместе с другими видами анализа (например, дискриминантным анализом). Исследователь должен уметь интерпретировать кластерный анализ на основе своего понимания данных, чтобы определить, действительно ли результаты, полученные в результате анализа, значимы.

Типичные вопросы исследования, на которые дает ответы кластерный анализ:

Медицина - Какие диагностические кластеры? Чтобы ответить на этот вопрос, исследователь разработал бы диагностический опросник, который включает возможные симптомы (например, в психологии, тревожность, депрессию и т. Д.).). Затем кластерный анализ позволяет выявить группы пациентов со схожими симптомами.
Маркетинг - Какие сегменты клиентов? Чтобы ответить на этот вопрос, исследователь рынка может провести опрос, охватывающий потребности, отношения, демографические данные и поведение клиентов. Затем исследователь может использовать кластерный анализ для выявления однородных групп клиентов, которые имеют схожие потребности и отношения.
Образование - Какие группы учащихся нуждаются в особом внимании? Исследователи могут измерить психологические характеристики, способности и достижения.Затем кластерный анализ может определить, какие однородные группы существуют среди студентов (например, хорошо успевающие по всем предметам или студенты, которые преуспевают по одним предметам, но терпят неудачу по другим).
Биология - Какова систематика видов? Исследователи могут собрать набор данных о разных растениях и отметить разные атрибуты их фенотипов. Кластерный анализ может сгруппировать эти наблюдения в серии кластеров и помочь построить таксономию групп и подгрупп похожих растений.

Другие методы, которые вы, возможно, захотите попробовать, чтобы идентифицировать подобные группы наблюдений, - это Q-анализ , многомерное масштабирование (MDS) и анализ скрытых классов .

Кластерный анализ в SPSS

Наш исследовательский вопрос для этого примера кластерного анализа выглядит следующим образом:

Какие однородные группы учащихся появляются на основе результатов стандартизированных тестов по математике, чтению и письму?

В SPSS Cluster Analyses можно найти в Анализировать / Классифицировать… .SPSS предлагает три метода кластерного анализа: кластер K-средних , иерархический кластер и двухступенчатый кластер .

Кластер K-средних - это метод быстрой кластеризации больших наборов данных. Исследователь заранее определяет количество кластеров. Это полезно для тестирования разных моделей с различным предполагаемым количеством кластеров.

Иерархический кластер - наиболее распространенный метод. Он генерирует серию моделей с кластерными решениями от 1 (все случаи в одном кластере) до n (каждый случай представляет собой отдельный кластер).Иерархический кластер также работает с переменными, а не с наблюдениями; он может объединять переменные в кластеры аналогично факторному анализу. Кроме того, иерархический кластерный анализ , может обрабатывать номинальные, порядковые и масштабные данные; однако не рекомендуется смешивать разные уровни измерения.

Двухэтапный кластерный анализ идентифицирует группировки, сначала выполняя предварительную кластеризацию, а затем выполняя иерархические методы. Поскольку он заранее использует алгоритм быстрого кластера, он может обрабатывать большие наборы данных, для которых потребуется много времени для вычисления с помощью методов иерархического кластера.В этом отношении это комбинация двух предыдущих подходов. Двухэтапная кластеризация может обрабатывать масштабные и порядковые данные в одной модели и автоматически выбирает количество кластеров.

Иерархический кластерный анализ состоит из трех основных шагов: 1) вычисление расстояний, 2) связывание кластеров и 3) выбор решения путем выбора правильного количества кластеров.

Во-первых, мы должны выбрать переменные, на которых мы основываем наши кластеры. В диалоговом окне мы добавляем тесты по математике, чтению и записи в список переменных.Поскольку мы хотим сгруппировать дела, оставим остальные отметки по умолчанию.

В диалоговом окне Статистика… мы можем указать, хотим ли мы выводить матрицу близости (это расстояния, вычисленные на первом этапе анализа) и прогнозируемую кластерную принадлежность наблюдений в наших наблюдениях. Опять же, все настройки оставляем по умолчанию.

В диалоговом окне Plots… мы должны добавить Dendrogram .Дендрограмма графически покажет, как кластеры объединяются, и позволит нам определить подходящее количество кластеров.

Диалоговое окно Метод… позволяет нам указать меру расстояния и метод кластеризации. Во-первых, нам нужно определить правильную меру расстояния. SPSS предлагает три больших блока измерений расстояния для интервальных (шкала), счетных (порядковых) и двоичных (номинальных) данных.

Для интервальных данных наиболее распространенным является Квадратное евклидово расстояние .Он основан на евклидовом расстоянии между двумя наблюдениями, которое представляет собой квадратный корень из суммы квадратов расстояний. Поскольку евклидово расстояние возведено в квадрат, это увеличивает важность больших расстояний, в то же время ослабляя важность малых расстояний.

Если у нас есть порядковые данные (количество), мы можем выбрать между хи-квадрат или стандартизированным хи-квадрат, называемым Phi-Square . Для двоичных данных обычно используется квадрат Евклидова расстояния.

В нашем примере мы выбрали интервал и квадратное евклидово расстояние .

Затем мы должны выбрать метод кластера . Как правило, возможны следующие варианты: связь между группами (расстояние между кластерами - это среднее расстояние между всеми точками данных в этих кластерах), ближайший сосед (одиночная связь: расстояние между кластерами - это наименьшее расстояние между двумя точками данных), самый дальний сосед (полная связь: расстояние - это наибольшее расстояние между двумя точками данных) и метод Уорда (расстояние - это расстояние всех кластеров до общего среднего значения выборки).Одиночная связь лучше всего работает с длинными цепочками кластеров, тогда как полная связь лучше всего работает с плотными пятнами кластеров. Связь между группами работает с обоими типами кластеров. Рекомендуется сначала использовать одинарную связь. Хотя одиночная связь имеет тенденцию создавать цепочки кластеров, она помогает выявлять выбросы. После исключения этих выбросов мы можем перейти к методу Уорда. В методе Уорда используется значение F (как в ANOVA), чтобы максимизировать значимость различий между кластерами.

Последнее соображение - это стандартизация . Если переменные имеют разные шкалы и означают, мы могли бы стандартизировать либо до , Z баллов , либо путем центрирования шкалы. Мы также можем преобразовать значения в абсолютные значения, если у нас есть набор данных, где это может быть целесообразно.

Statistics Solutions может помочь с количественным анализом, помогая разработать методологию и разделы результатов. Услуги, которые мы предлагаем, включают:

План анализа данных

Измените свои исследовательские вопросы и нулевые / альтернативные гипотезы

Напишите свой план анализа данных; указать конкретную статистику для ответа на вопросы исследования, допущения статистики и обосновать, почему они являются подходящей статистикой; предоставить ссылки

Обоснуйте размер вашей выборки / анализ мощности, предоставьте ссылки

Объясните вам свой план анализа данных, чтобы вы чувствовали себя комфортно и уверенно

Два часа дополнительной поддержки у вашего статистика

Раздел количественных результатов (Описательная статистика, двумерный и многомерный анализ, моделирование структурных уравнений, анализ траектории, HLM, кластерный анализ)

Чистый и кодовый набор данных

Проведение описательной статистики (т.е., среднее значение, стандартное отклонение, частота и процент, в зависимости от случая)

Проведите анализ для изучения каждого из вопросов вашего исследования

Результаты повторной записи

Предоставьте APA 6 ^th edition, таблицы и рисунки

Объяснение выводов по главе 4

Постоянная поддержка всей статистики по главам результатов

Пожалуйста, позвоните по номеру 727-442-4290, чтобы запросить расценки на основе специфики вашего исследования, расписания с использованием календаря на его странице или по электронной почте [электронная почта защищена]

Найти кластеры в данных - Таблица

Кластерный анализ разделяет метки в представлении на кластеры, где метки в каждом кластере больше похожи друг на друга, чем на метки в других кластерах.

Посмотрите видео : Чтобы увидеть связанные концепции, продемонстрированные в Tableau, посмотрите 2-минутное бесплатное обучающее видео «Кластеризация» (ссылка открывается в новом окне). Используйте свою учетную запись tableau.com (ссылка открывается в новом окне) для входа в систему.

Пример, демонстрирующий процесс создания кластеров с выборочными данными, см. В разделе «Пример: создание кластеров с использованием данных мировых экономических показателей».

Создать кластеры

Чтобы найти кластеры в представлении Табло, выполните следующие действия.

Создайте представление.
Перетащите кластер из панели аналитики в представление и поместите его в целевую область представления:
Вы также можете дважды щелкнуть Cluster, чтобы найти кластеры в представлении.
Когда вы отбрасываете или дважды щелкаете Cluster:
- Tableau создает группу кластеров в Color и раскрашивает метки в вашем представлении по кластерам. Если поле в Color уже есть, Tableau перемещает это поле в Detail и заменяет его в Color результатами кластеризации.
  Tableau присваивает каждую метку в представлении одному из кластеров.В некоторых случаях отметки, которые не подходят для кластера, назначаются кластеру «Не кластеризованный».
- Tableau отображает диалоговое окно Clusters, в котором вы можете настроить кластер.
Настройте результаты кластера, выполнив одно из следующих действий в диалоговом окне «Кластеры».
- Перетащите новые поля из панели «Данные» в область «Переменные» диалогового окна «Кластеры». Вы также можете перетащить поля из области переменных, чтобы удалить их.
  Когда вы добавляете переменные, меры агрегируются с использованием агрегирования по умолчанию для поля; измерения агрегируются с использованием ATTR, который является стандартным способом агрегирования измерений в Tableau.
  Чтобы изменить агрегирование переменной, щелкните ее правой кнопкой мыши.
- Укажите количество кластеров (от 2 до 50). Если вы не укажете значение, Tableau автоматически создаст до 25 кластеров.
Когда вы закончите настройку результатов кластера, щелкните X в правом верхнем углу диалогового окна Clusters, чтобы закрыть его:

Примечание: Вы можете переместить поле кластера из «Цвет» на другую полку в представлении.Однако вы не можете переместить поле кластера с полки «Фильтры» на панель «Данные».

Чтобы переименовать полученные кластеры, необходимо сначала сохранить кластер как группу. Дополнительные сведения см. В разделах «Создание группы из результатов кластера» и «Изменение кластеров».

Ограничения кластеризации

Кластеризация доступна в Tableau Desktop, но недоступна для создания в Интернете (Tableau Server, Tableau Online).Кластеризация также недоступна при выполнении любого из следующих условий:

Когда вы используете кубический (многомерный) источник данных.
Когда на виде присутствует смешанный размер.
Когда нет полей, которые можно использовать как переменные (входные данные) для кластеризации в представлении.
Если в агрегированном ракурсе нет измерений.

При выполнении любого из этих условий вы не сможете перетаскивать кластеры с панели аналитики в представление.

Кроме того, следующие типы полей не могут использоваться в качестве переменных (входных данных) для кластеризации:

Редактировать кластеры

Чтобы отредактировать существующий кластер, щелкните правой кнопкой мыши (удерживая клавишу Control на Mac) поле «Кластеры» в поле «Цвет» и выберите «Редактировать кластеры».

Чтобы изменить имена, используемые для каждого кластера, сначала нужно перетащить поле «Кластеры» на панель «Данные» и сохранить его как группу. Дополнительные сведения см. В разделе Создание группы на основе результатов кластера.

Щелкните группу кластеров правой кнопкой мыши и выберите «Изменить группу», чтобы внести изменения в каждый кластер.

Выберите группу кластера в списке групп и нажмите «Переименовать», чтобы изменить имя.

Создать группу из результатов кластера

Если вы перетащите кластер на панель данных, он станет групповым измерением, в котором отдельные элементы (кластер 1, кластер 2 и т. Д.) Содержат метки, которые, как определил алгоритм кластера, более похожи друг на друга, чем на другие марки.

После перетаскивания группы кластеров на панель «Данные» ее можно использовать на других листах.

Перетащите кластеры с карточки «Метки» на панель «Данные», чтобы создать группу таблиц:

После создания группы из кластеров группа и исходные кластеры становятся отдельными и разными. Редактирование кластеров не влияет на группу, а редактирование группы не влияет на результаты кластера. Группа имеет те же характеристики, что и любая другая группа Tableau. Это часть источника данных.В отличие от исходных кластеров, вы можете использовать группу на других листах в книге. Таким образом, если вы переименуете сохраненную группу кластеров, это переименование не применяется к исходной кластеризации в представлении. См. Раздел «Исправление ошибок данных» или «Объединение элементов измерения путем группировки данных».

Ограничения на сохранение кластеров как групп

Вы не сможете сохранять кластеры на панели данных ни при одном из следующих обстоятельств:

Когда меры в представлении дезагрегированы и показатели, которые вы используете в качестве переменных кластеризации, не совпадают с показателями в представлении.Подробности см. В разделе «Как дезагрегировать данные».
Когда кластеры, которые вы хотите сохранить, находятся на полке фильтров.
Когда в представлении отображаются имена показателей или значения показателей.
Когда на виде присутствует смешанный размер.

Установить сохраненные кластеры

Когда вы сохраняете поле Кластеры как группу, оно сохраняется вместе с аналитической моделью. Вы можете использовать свои кластерные группы в других листах и книгах, однако они не обновляются автоматически.

В этом примере сохраненная группа кластеров и ее аналитическая модель были применены к другому рабочему листу.В результате некоторые метки еще не включены в кластеризацию (обозначены серыми метками).

Если базовые данные изменяются, вы можете использовать опцию Refit, чтобы обновить и пересчитать данные для сохраненной группы кластеров.

Для установки сохраненного кластера

Щелкните правой кнопкой мыши группу кластеров на панели «Данные» и выберите команду «Установить».
Вот пример обновленной кластеризации после переустановки сохраненного кластера:
При повторной установке сохраненных кластеров будут созданы новые кластеры, а существующие псевдонимы для каждой категории группы кластеров будут заменены новыми универсальными псевдонимами кластера. Имейте в виду, что переустановка сохраненных кластеров может изменить ваши визуализации, которые используют существующие кластеры и псевдонимы.

Как работает кластеризация

Кластерный анализ разделяет метки в представлении на кластеры, где метки в каждом кластере больше похожи друг на друга, чем на метки в других кластерах. Tableau различает кластеры с помощью цвета.

Примечание : Дополнительные сведения о том, как работает кластеризация в Tableau, см. В сообщении блога «Общие сведения о кластеризации в Tableau 10».

Алгоритм кластеризации

Tableau использует алгоритм k-средних для кластеризации. Для заданного количества кластеров k алгоритм разбивает данные на k кластеров. У каждого кластера есть центр (центроид), который является средним значением всех точек в этом кластере. K-средство определяет местонахождение центров с помощью итеративной процедуры, которая минимизирует расстояния между отдельными точками в кластере и центром кластера. В Tableau вы можете указать желаемое количество кластеров или попросить Tableau протестировать различные значения k и предложить оптимальное количество кластеров (см. Критерии, используемые для определения оптимального количества кластеров).

K-means требует начальной спецификации кластерных центров. Начиная с одного кластера, метод выбирает переменную, среднее значение которой используется в качестве порога для разделения данных на две части. Центроиды этих двух частей затем используются для инициализации k-средних для оптимизации принадлежности двух кластеров. Затем для разделения выбирается один из двух кластеров и выбирается переменная в этом кластере, среднее значение которой используется в качестве порога для разделения этого кластера на два. Затем K-средство используется для разделения данных на три кластера, инициализируемых центроидами двух частей разделенного кластера и центроидом оставшегося кластера.Этот процесс повторяется до тех пор, пока не будет достигнуто заданное количество кластеров.

Tableau использует алгоритм Ллойда с квадратами евклидовых расстояний для вычисления кластеризации k-средних для каждого k. В сочетании с процедурой разделения для определения начальных центров для каждого k> 1 результирующая кластеризация является детерминированной, а результат зависит только от количества кластеров.

Алгоритм начинается с выбора начальных центров кластеров:

Затем он разделяет метки, присваивая каждой ближайший центр:

Затем он уточняет результаты, вычисляя новые центры для каждого раздела, усредняя все точки, назначенные одному и тому же кластеру:

Затем он проверяет присвоение меток кластерам и переназначает любые метки, которые теперь находятся ближе к другому центру, чем раньше.

Кластеры переопределяются, и метки повторно назначаются итеративно до тех пор, пока не перестанут происходить изменения.

Критерии определения оптимального количества кластеров

Tableau использует критерий Калински-Харабаса для оценки качества кластера. Критерий Калински-Харабаса определяется как

, где SSB - общая дисперсия между кластерами, SSW - общая дисперсия внутри кластера, k - количество кластеров, а N - количество наблюдений.

Чем больше значение этого отношения, тем более сплочены кластеры (низкая дисперсия внутри кластера) и тем более отчетливы / разделены отдельные кластеры (высокая дисперсия между кластерами).

Поскольку индекс Калински-Харабаса не определен для k = 1, его нельзя использовать для выявления случаев с одним кластером.

Если пользователь не указывает количество кластеров, Tableau выбирает количество кластеров, соответствующее первому локальному максимуму индекса Калински-Харабаса.По умолчанию k-means будет запущен для 25 кластеров, если первый локальный максимум индекса не будет достигнут для меньшего значения k. Вы можете установить максимальное значение 50 кластеров.

Примечание : Если категориальная переменная (то есть измерение) имеет более 25 уникальных значений, Tableau не будет учитывать эту переменную при вычислении кластеров.

Какие значения присваиваются категории «Не кластеризовано»?

Когда есть нулевые значения для меры, Tableau присваивает значения строкам с нулевым значением категории «Некластеризованный».Категориальные переменные (то есть измерения), которые возвращают * для ATTR (что означает, что все значения не идентичны), также не кластеризуются.

Масштабирование

Tableau автоматически масштабирует значения, чтобы столбцы с большим диапазоном значений не преобладали в результатах. Например, аналитик может использовать инфляцию и ВВП в качестве входных переменных для кластеризации, но поскольку значения ВВП выражаются в триллионах долларов, это может привести к тому, что значения инфляции почти полностью не будут учитываться при расчетах.Tableau использует метод масштабирования, называемый min-max normalization , в котором значения каждой переменной сопоставляются со значением от 0 до 1 путем вычитания минимума и деления на его диапазон.

Информация о статистических моделях, используемых для кластеров

Диалоговое окно Describe Clusters предоставляет информацию о моделях, вычисленных Tableau для кластеризации. Вы можете использовать эту статистику для оценки качества кластеризации.

Когда представление включает кластеризацию, вы можете открыть диалоговое окно «Описание кластеров», щелкнув правой кнопкой мыши «Кластеры» на карточке «Метки» (удерживая нажатой клавишу «Control» на Mac) и выбрав «Описать кластеры». Информация в диалоговом окне «Описание кластеров» доступна только для чтения, хотя вы можете нажать «Копировать в буфер обмена», а затем вставить содержимое экрана в записываемый документ.

Описание кластеров - вкладка "Сводка"

Вкладка «Сводка» определяет входные данные, которые использовались для создания кластеров, и предоставляет некоторую статистику, характеризующую кластеры.

Входы для кластеризации

Переменные

Определяет поля, которые Tableau использует для вычисления кластеров. Это поля, перечисленные в поле «Переменные» диалогового окна «Кластеры».

Уровень детализации

Обозначает поля, которые влияют на уровень детализации представления, то есть поля, определяющие уровень агрегирования.Дополнительные сведения см. В разделе «Как измерения влияют на уровень детализации представления».

Масштабирование

Обозначает метод масштабирования, используемый для предварительной обработки. Нормализованный в настоящее время единственный метод масштабирования, который использует Tableau. Формула для этого метода, также известного как нормализация min-max, равна (x - min (x)) / (max (x) - min (x)) .

Сводная диагностика

Количество кластеров

Количество отдельных кластеров в кластере.

Количество точек

Количество отметок на виде.

Межгрупповая сумма квадратов

Показатель, количественно определяющий расстояние между кластерами как сумму квадратов расстояний между центром каждого кластера (среднее значение), взвешенное по количеству точек данных, назначенных кластеру, и центром набора данных.Чем больше значение, тем лучше разделение кластеров.

Внутригрупповая сумма квадратов

Показатель, определяющий сплоченность кластеров как сумму квадратов расстояний между центром каждого кластера и отдельными отметками в кластере. Чем меньше значение, тем более связными кластеры.

Общая сумма квадратов

Подсчитывает сумму квадратов между группами и сумму квадратов внутри группы.Отношение (межгрупповая сумма квадратов) / (общая сумма квадратов) дает долю дисперсии, объясняемую моделью. Значения от 0 до 1; большие значения обычно указывают на лучшую модель. Однако вы можете увеличить это соотношение, просто увеличив количество кластеров, поэтому сравнение пятикластерной модели с трехкластерной, используя только это значение, может ввести в заблуждение.

Статистика кластера

Для каждого кластера в кластеризации предоставляется следующая информация.

# Items

Количество меток в кластере.

Центры

Среднее значение в каждом кластере (показано для числовых элементов).

Наиболее распространенные

Наиболее распространенное значение в каждом кластере (отображается только для категориальных элементов).

Описание кластеров - вкладка "Модели"

Дисперсионный анализ (ANOVA) - это набор статистических моделей и связанных процедур, полезных для анализа вариаций внутри и между наблюдениями, которые были разделены на группы или кластеры. В этом случае дисперсионный анализ вычисляется для каждой переменной, и итоговая таблица дисперсионного анализа может использоваться для определения того, какие переменные наиболее эффективны для различения кластеров.

Соответствующий анализ дисперсионной статистики для кластеризации включает:

F-статистика

F-статистика для однофакторного или однофакторного дисперсионного анализа - это доля дисперсии, объясняемая переменной.Это отношение межгрупповой дисперсии к общей дисперсии.

Чем больше F-статистика, тем лучше соответствующая переменная различает кластеры.

p-значение

p-значение - это вероятность того, что F-распределение всех возможных значений F-статистики принимает значение больше, чем фактическая F-статистика для переменной. Если значение p падает ниже заданного уровня значимости, то нулевая гипотеза (что отдельные элементы переменной являются случайными выборками из одной совокупности) может быть отклонена.Степени свободы для этого F-распределения равны (k - 1, N - k), где k - количество кластеров, а N - количество элементов (строк), сгруппированных в кластеры.

Чем ниже p-значение, тем больше ожидаемые значения элементов соответствующей переменной различаются между кластерами.

Модельная сумма квадратов и степеней свободы

Модельная сумма квадратов - это отношение межгрупповой суммы квадратов к модельным степеням свободы.Сумма квадратов между группами является мерой вариации между средними значениями кластера. Если средние значения кластера близки друг к другу (и, следовательно, близки к общему среднему), это значение будет небольшим. Модель имеет k-1 степеней свободы, где k - количество кластеров.

Ошибка Сумма квадратов и степеней свободы

Сумма квадратов ошибок - это отношение суммы квадратов внутри группы к степеням свободы ошибок. Сумма квадратов внутри группы измеряет разброс между наблюдениями в каждом кластере.Ошибка имеет N-k степеней свободы, где N - общее количество наблюдений (строк), сгруппированных в кластеры, а k - количество кластеров.

Сумму квадратов ошибок можно рассматривать как общую среднеквадратическую ошибку, предполагая, что каждый центр кластера представляет «истину» для каждого кластера.

Пример: создание кластеров с использованием данных мировых экономических показателей

Функция кластеризации Tableau разделяет метки в представлении на кластеры, где метки в каждом кластере больше похожи друг на друга, чем на метки в других кластерах.В этом примере показано, как исследователь может использовать кластеризацию для поиска оптимального набора оценок (в данном случае стран / регионов) в источнике данных.

Цель

Поскольку во всем мире продолжительность жизни увеличивается, а пожилые люди остаются более активными, туризм для пожилых людей может стать прибыльным рынком для компаний, которые знают, как найти потенциальных клиентов и привлечь их. Образец данных World Indicators, поставляемый с Tableau, содержит данные, которые могут помочь компаниям определить страны или регионы, в которых имеется достаточное количество нужных клиентов.

Поиск нужных стран / регионов

Вот пример того, как кластеризация Tableau может помочь такой компании определить страны / регионы, в которых может преуспеть туристический бизнес для пожилых людей. Представьте, что вы аналитик. Вот как вы могли бы продолжить.

Откройте пример источника данных World Indicators в Tableau Desktop.
Дважды щелкните страну / регион на панели данных.
Tableau автоматически создает вид карты с отметкой в каждой стране / регионе.
На карточке Метки измените тип метки на Карта:
Теперь вы должны увидеть проекцию карты, где все страны / регионы залиты сплошным цветом:

Следующим шагом является определение полей, которые вы будете использовать в качестве переменных для кластеризации.Вот поля, которые вы выбираете:

Поле	Причина включения
Ожидаемая продолжительность жизни женщин и мужчин	Там, где люди живут дольше, чаще встречаются люди, которые в более позднем возрасте хотят путешествовать.
Население Городское	В районах с большей плотностью населения легче продавать услуги.
Население 65+	Целевая группа - пожилые люди, у которых есть время и средства для поездок.
Туризм	Это мера, которую необходимо создать как именованное вычисляемое поле. Формула: `SUM ([Туризм за границу]) / SUM ([Всего по населению])` Туризм Outbound - это сумма денег (в долларах США), которые жители страны / региона ежегодно тратят на международные поездки.Но эта сумма должна быть разделена на численность населения каждой страны / региона, чтобы определить среднюю сумму, которую каждый житель тратит на международные поездки.

Нет никакой гарантии, что это идеальные поля для выбора или что эти поля дадут четкие и однозначные результаты кластера. Кластеризация - это итеративный процесс: экспериментирование ведет к открытию, которое, в свою очередь, ведет к большему количеству экспериментов.

Перетащите эти пять полей с панели «Данные» на «Подробности» на карточке «Метки».
Щелкните, чтобы открыть панель аналитики:
Перетащите кластер с панели аналитики и отпустите его в представлении:
Таблица
отображает диалоговое окно Кластеры и добавляет меры в представлении в список переменных:
Он также обновляет вид, добавляя кластеры в Color.В этом случае Tableau находит два отдельных кластера и не может назначить определенные страны / регионы (окрашенные в красновато-розовый цвет) ни в один из кластеров:
Примечание. Подробную информацию о данных, которые Tableau назначает «не кластеризованным», см. В разделе «Как работает кластеризация».
Вы решаете, что двух кластеров недостаточно - у вас нет ресурсов для открытия магазина в половине стран / регионов мира.Итак, вы вводите 4 в поле Number of Clusters диалогового окна Clusters.
Карта становится интереснее:
Но как эти кластеры соотносятся с выбранными вами переменными? Какой из них лучше всего коррелирует с факторами, поддерживающими туризм для пожилых людей? Пришло время взглянуть на статистику кластеров.
Закройте диалоговое окно Clusters, щелкнув X в правом верхнем углу:
Щелкните поле Clusters на карточке Marks и выберите Describe Clusters.
В таблице внизу вкладки «Модели» диалогового окна «Описание кластеров» показано среднее значение для каждой переменной в каждом кластере:
Кластер 4 имеет самую высокую продолжительность жизни (как мужчин, так и женщин), самую высокую концентрацию городского населения и самые высокие расходы на международный туризм: 1360,40 долларов США на душу населения. Единственная переменная, для которой кластер 4 не имеет наивысшего значения, - это население 65+, где кластер 3 имеет преимущество: 0.От 15493 (чуть менее 16%) до 0,11606 (чуть более 11%) в кластере 4.
Алгоритм кластеризации не знает, ищете ли вы максимальное значение для этих переменных, минимальное значение или что-то среднее - он просто ищет корреляцию. Но вы знаете, что более высокие значения этих переменных - это сигнал, который вы ищете, и кластер 4 - лучший выбор.
Вы можете попытаться выбрать страны / регионы кластера 4 на карте, но есть более простой способ.Закройте диалоговое окно «Описание кластеров», затем щелкните «Кластер 4» в легенде «Цвет» и выберите «Сохранить только».
Выберите текстовую таблицу в ShowMe.
Теперь вы видите список стран / регионов в кластере 4:
Этот список не является концом процесса.