Formal methods of text research: technicaldocuments analysis application.pdf Анализ текста как частный метод является разновидностью праксимет-рических методов, которые, в свою очередь, вместе с наблюдением, измере-нием и экспериментом составляют общенаучные методы. К праксиметриче-ским методам (архивные методы) относятся методы, при использовании ко-торых исследователь не измеряет и не наблюдает актуальное поведение ис-пытуемого, а анализирует продукты его деятельности: дневниковые записи, архивные материалы, продукты трудовой и учебной деятельности и пр. [1. С. 444-448]. По сравнению с другими общенаучными методами праксимет-рические методы обладают достоинствами и недостатками, которые распро-страняются и на методы анализа текста . К преимуществам относятся дос-тупные (в связи с ключевой ролью информации в современном мире) базы данных для исследования; возможность для проверки новых гипотез при помощи данных, уже полученных ранее; возможности для реконструкции психических процессов, явлений и состояний по ограниченному набору за-фиксированной информации; отсутствие необходимости контроля побочных переменных; минимизация эффекта испытуемого и др. К недостаткам можно отнести значительную трудоемкость анализа; ограниченность информации существующим объемом, в кот ором могут отсутствовать репрезентативные данные; значительное влияние исследователя на отбор информации и интер-претацию данных; ограниченную возможность для проверки полученных результатов (в связи с этим праксиметрические методы чаще используются в качестве дополнения к наблюдению или эксперименту) и др.Анализ текста по отношению к другим видам праксиметрических мето-дов имеет свою специфику, которая обусловлена объектом исследования -текстом, представляющим собой сложную систему коммуникативных еди-ниц, характеризующихся цельностью, связностью и относительной завер-шенностью. Текст является сложным объектом для анализа как одновремен-но лингвистический, психологический, социальный и культурологический феномен, обладающий многоаспектной природой. В связи с этим его анализ предполагает учет определенного набора принципов (см. [2]).Формализованные методы исследования текстов611..Подчиненность внутренней структуры текста и языковых знаков его предметному содержанию.2..Прагматическая направленность текста, обусловленная интенцией ав-тора относительно предполагаемого собеседника или адресата, предопреде-ляющая выбор средств выражения и семантику отражения действительности в тексте.3..Операциональность и функциональная направленность текста как вида речевой деятельности.4..Ситуативная (контекстуальная) специфика предметного содержания текста.5..Специфика соотношения (влияния) когнитивной организации пред-ставлений относительно семантических компонентов и средств выражения в содержательной структуре текста.6.Мотивационно-эмоциональная обусловленность отражения и избира-тельности описываемых в тексте ситуаций.7.Учет динамической природы текста, бесконечной вариативности, не-исчерпаемости интерпретаций предметного содержания текста.8..Соотнесенность содержания текста с историко-культурным контек-стом его создания и прочтения.Существуют различные подходы, которые по-разному используют вы-шеперечисленные принципы при содержательном анализе текста. Так, на-пример, в информационном подходе (И.Р. Гальперин, Н.И. Жинкин, Л.П. Доблаев, Т.М. Николаева, А.И. Новиков, З.Я. Тураева, Л.А. Черняхов-ская) осуществляется содержательный анализ целого текста, внутреннего строения и иерархии его единиц в соответствии с логикой внеязыковых предметных отношений. Когнитивный подход (А.Г. Баранов, Е.С. Кубряко-ва, Г.Г. Молчанова, М.А. Шахнарович, Т. ван Дейк, В. Кинч) предполагает анализ информационной структуры текста в соответствии с системой разно-образных знаний, мнений и наблюдений в рамках конкретной речевой дея-тельности. Для оценки подобного соответствия вводятся понятия макро-структуры, когниотипа, модели ситуации, концепта, фрейма и пр. Антропо-центрический подход расширяет представления о соответствии информаци-онной структуры когнитивным процессам, подчиняя их в денотатной иерар-хии эмоциям и мотивам субъекта (E.W.T.V. Kneepkens, R.A. Zwaan). Другой пример использования вышеперечисленных принципов есть в подходе, рас-сматривающем текст как источник самодостаточных единиц анализа - кон-цептов, в которых заключаются «свернутые» представления, отражающие объекты как предметной, так и психической, социальной (культурной) дей-ствительности (А. Вежбицкая, В.И. Карасик, Д.С. Лихачев, С.Х. Ляпин, Ю.С. Степанов). Выделяют также подход к анализу текста с точки зрения ключевых слов (И.В. Арнольд, Л.Н. Мурзин), которые представляют в сжа-том виде содержание законченных отрезков текста, а набор таких ключевых слов образует своеобразную тематическую сетку текста, отражающую логи-ку смыслового развертывания текста.Расширение контекста методов применения анализа текста, а также по-иск зависимостей и связей единиц анализа текста с психическими и социаль-ными процессами создало большое разнообразие подходов и способов ис-следования, которые на настоящий момент с трудом поддаются системати-О.В. Митина, А.С. Евдокименко 62зации. Развитие компьютерных технологий и увеличение роли информации на настоящий день отвело методам анализа текста особую привилегирован-ную роль. Методы анализа текста применяются при поиске, систематизации, оценке, отборе информации, диагностике, анализе и прогнозировании собы-тий или поведения субъекта, из-за чего широкое применение эти методы по-лучили в системах безопасности. Возможности применения методик анализа текста с интерактивными компьютерными системами и базами данных зна-чительно ускоряют развитие искусственного интеллекта. Однако, на наш взгляд, принципиально существенной ролью методов анализа текста стала возможность систематизации и адекватного представления баз знаний (Mind Mapping, Knowledge base) на основе источников информации, позволяющих аккумулировать и преобразовывать (выделяя существенное или выстраивая отношения в текстах) информацию под конкретные запросы и нужды обу-чаемого или пользователя, что многократно увеличивает возможности и ско-рость процессов обучения. На основе формирований подобных баз знаний становится возможным, например, развитие инжиниринга знаний («knowledge engineering») или создание экспертно-аналитических систем. В связи с этим остановимся на некоторых общих чертах всех методов анализа текста и выделим критерии их систематизации.Отправным моментом, который объединяет все методики анализа текста, является то, что в их основе лежат представления о единице анализа. Поня-тие единиц анализа является крайне важным аспектом, поскольку выступает своего рода аналогом исследуемых (но неконтролируемых) переменных в эксперименте. Под единицами анализа в широком смысле понимаются такие продукты анализа, которые в отличие от элементов обладают всеми основ-ными свойствами, присущими целому, и являются далее неразложимыми живыми частями этого единства (по определению Л.С. Выготского). Однако их трактовка в конкретном методе анализа текста может быть принципиаль-но различной. Так, например, под единицей лингвистического анализа текста понимаются инварианты различных лингвистических моделей описания языка (морфема, фонема, предложение, словосочетание, высказывание и др., их трактовка в различных лингвистических направлениях также различна), которые соотносятся с языком или языковым стандартом. Под единицей психолингвистического анализа понимаются речевые действия и операции, находящиеся друг с другом в иерархических отношениях, которые соотно-сятся с речевой деятельностью, или сегменты сообщения, которые являются функционально оперативными как целые в процессах декодирования и ко-дирования, поддающиеся уровневому анализу. Таким образом, психолингви-стическими единицами анализа текста могут выступать фреймы, концепты, когниотипы, эмотемы, пропозиции и др. Единицей же психологического анализа относительно текста выступают компоненты, обеспечивающие ре-чевую деятельность - письмо или произношение - благодаря тому, что в вы-сказывании, тексте объективируются вся совокупность психологических ус-ловий деятельности и индивидуально-психологические особенности её субъ-екта. Другими словами, единицами психологического анализа текста могут выступать представления субъекта о языке, отражение в сознании языковой способности, мотивы, интенции и др.Формализованные методы исследования текстов63В зависимости от выбранных единиц анализа, цели исследования и ха-рактера данных различают огромное количество разновидностей как качест-венного, так и количественного анализа текста, это интент-анализ, контент-анализ, фоносемантический анализ, дискурс-анализ, нарративный анализ, экспертная оценка (экспертиза), морфологический анализ, синтаксический анализ, семантический анализ, структурный анализ, семиотический (семи-ологический) анализ, системный анализ, символический (мифологический) анализ; анализ социальных индикаторов и наррации (линии) ключевых слов; социально-ролевой анализ, риторический анализ, перформативный анализ, жанровый анализ, речедеятельностный анализ, психоаналитический анализ, критический анализ, исторический анализ, культурологический анализ, ин-тертекстуальный анализ, феноменологический анализ; анализ коммуника-тивных стратегий и свободных ассоциаций; прагма-, психо-, социо-, этно-, когнитивно-лингвистический анализ и т.д.Неоспоримым преимуществом во всем разнообразии методов анализа текста обладает контент-анализ, модификации и разновидности которого позволяют решать самые разнообразные исследовательские задачи (подроб-нее см. [3]). В общем виде контент-анализ определяется как метод исследо-вания документальных источников, заключающийся в переводе текстовой информации в количественные показатели с их последующей статистиче-ской обработкой. Ряд исследователей различают качественный и количест-венный контент-анализ [4]. Количественный контент-анализ определяет час-тоту появления в тексте определенных характеристик (переменных) содер-жания, в то время как качественный контент-анализ позволяет делать выво-ды даже на основе единственного присутствия или отсутствия в тексте опре-деленной характеристики содержания. Очевидно, что количественный кон-тент-анализ легче поддается компьютерной отработке и в большей степени отвечает требованиям объективности. Однако такое разделение не совсем корректно, так как и количественный анализ в своей основе использует каче-ственные параметры, определенные исследователем. Сущность метода мож-но определить как способ раскрытия неявного содержания коммуникации через изучение его проявлений в структуре текста, а также внетекстовых со-циальных процессов и явлений на основе текстовых фактов [5. С. 68]. В свя-зи с этим итогом анализа может выступать определение содержания текста (как явное, так и скрытое содержание), выявление установок, измерение со-циальных тенденций, личностные характеристики автора, его цели, характе-ристики адресата текста и т.д.Для проведения процедуры контент-анализа формируется некоторая со-вокупность текстов, удовлетворяющая критериям относительной однород-ности и массовости; при этом необходимо отследить представительность данного массива относительно изучаемой социальной тенденции. Затем вы-бираются повторяющиеся элементы содержания, существенные с точки зре-ния исследования, - категории анализа. В качестве категории может высту-пать набор слов, объединенных по определенному основанию. Причем сле-дует уделять внимание не простому наличию или отсутствию категорий в тексте, а связям между категориями, т.е. совместной встречаемости слов различных категорий (подробнее см. [6]).О.В. Митина, А.С. Евдокименко 64Как правило, в соответствии с категориями выделяются единицы наблю-дения. Единицы эти в зависимости от целей анализа, типа информационного массива, а также ряда дополнительных причин могут быть весьма разнооб-разны. К ним предъявляются два требования, которые обычно трудносо-вместимы на практике: единицы контент-анализа должны однозначно опо-знаваться в тексте и одновременно должны быть значимы для последующей (политологической, культурологической, социологической и т.д.) интерпре-тации. Разнообразие единиц контент-анализа практически безгранично (под-робнее см. [7]). Кодирование данных при контент-анализе обычно осуществ-ляется с помощью анкет или компьютерных программ, в которых фиксиру-ется каждое появление в анализируемом тексте искомой единицы. Результа-том являются ча ст ота, отн осительный и удельный вес, вероятн ость встре-чаемости и пр. (представляются рядами диаграмм, столбчатых или круго-вых), на основе чег о д ела ется качественный или количественный вывод в зависимости от выдвинутой гипотезы. В распоряжении контент-аналитика имеется все разнообразие средств представления как количественных, так и качественных данных: для отображения отношений между единицами кон-тент-анализа и результатов их категоризации используются такие стандарт-ные средства отображения структур, как различные графы. Содержательная интерпретация результатов зависит от целей анализа; она является, прежде всего, творческим актом, результаты которого во многом предопределены квалификацией и интуицией аналитиков.Важными параметрами при проведении контент-анализа выступают дос-товерность полученных данных (обеспечиваемая полнотой анализируемого текста и его репрезентативностью) и надежность интеркодирования единиц анализа, полностью зависимая от квалификации исследователя и теоретиче-ской модели, лежащей в основе. Ограничения применения контент-анализа связаны в первую очередь с субъективным влиянием исследователя, опреде-ляющего выбор единиц анализа и интерпретацию полученных числовых данных. Подробнее о проблемных зонах метода см. [8].Несмотря на подобные ограничения, сфера применения контент-анализа теоретически неисчерпаема: он позволяет анализировать содержание как тек-стовой, так и вербальной информации закрепленных в тексте, а богатство лин-гвистических, психолингвистических и психологических моделей определяет специфику его использования в широком спектре исследовательских задач.Для того чтобы проиллюстрировать возм ожности , кот орые дает приме-нение контент-анализа в самых различных областях, приведем описание ис-следования, проведенного с целью выявления объективных критериев для сравнительного анализа документации по эксплуатации ряда отечественных и зарубежных АЭС в части учета человеческого фактора. Атомные электро-станции являются высокотехнологичными объектами, нормальное функцио-нирование которых обеспечивается работой большого количества людей. Как в России, так и в других странах приоритетным направлением является обеспечение безопасности АЭС. Особое значение в связи с этим имеет ис-следование особенностей человека-оператора в перспективе рассмотрения надежности «человеческого фактора» (англ. Human factors и Human factors engineering) при вероятностном анализе риска возникновения аварийФормализованные методы исследования текстов65(Probabilistic risk assessment). В широком смысле слова «человеческий фак-тор» - это понятие, включающее описание любых антропометрических, фи-зиологических и психологических характеристик человека, влияющих на эффективность производства. В более узком смысле данное понятие подчер-кивает возможности и ограничения человека в конкретных условиях его взаимодействия с теми или иными техническими системами.Существующие за рубежом стандарты разработки такого рода документов предполагают, что проблеме учета человеческого фактора отводится специ-альная глава, подробно разбирающая все связанные с этим вопросы и пробле-мы. Отечественные стандарты в настоящее время не предусматривают такой главы, однако аналогичные вопросы и проблемы так или иначе рассматрива-ются в различных местах текстов, других главах и разделах. Поэтому проце-дуре контент-анализа в этом случае подвергался весь документ целиком.Для анализа использовались следующие тексты:Специальная глава, посвященная учету человеческого фактора, в до-кументации по обеспечению безопасности и контроля на АЭС нового по-коления«AP1000»международногоконцернаВестингауз (www.westinghousenuclear.com , ap1000.westinghousenuclear.com): UK AP1000 Safety, Security, and Environmental Report (Chapter 18 «Human Factors Engi-neering», 2007), Великобритания, Westinghouse.Специальная глава, посвященная учету человеческого фактора, в до-кументации по обеспечению контроля на АЭС типа APWR в модификации для США концерна Mitsubishi Heavy Industries (www.mnes-us.com ): Design Control Document (Chapter 18 «Human Factors Engineering», 2007), США, Mitsubishi Heavy Industries, Ltd. & U.S. Nuclear Regulatory Commission.3.Специальная глава, посвященная учету человеческого фактора, в до-кументации по обеспечению безопасности на АЭС типа EPR в модификации для США концерна AREVA NP Inc U.S. (www.areva-np.com ): Final Safety Analysis Report (Chapter 18 «Human Factors Engineering», 2007).А также 2 материала по отечественным проектам:1..Предварительный отчет по обоснованию безопасности Ленинградской АЭС (lennpp.rosenergoatom.ru) (глава 13 «Эксплуатация» и глава 14 «Ввод в эксплуатацию» ФГУП «СПбАЭП» 2007 г.).2..Предварительный отчет по обоснованию безопасности Нововоронеж-ской АЭС (novnpp.rosenergoatom.ru) (глава 13 «Эксплуатация» и глава 14 «Ввод в эксплуатацию» ФГУП «Атомэнергопроект», 2007 г.).Для проведения контент-анализа были определены категории анализа -наиболее общие, ключевые понятия имеющие отношение к «человеческому фактору». Для проведения автоматизированной процедуры тексты докумен-тов были предварительно специальным образом подготовлены:- в западных текстах были убраны списки литературы, прилагающиеся в конце каждой главы; составлены отдельные библиографические списки по каждому документу;- во всех текстах были удалены обложки, оглавления и детали оформле-ния (их вес оказался бы значительным и оказал бы серьезное влияние на ре-зультаты контент-анализа);О.В. Митина, А.С. Евдокименко 66- во всех текстах были заменены аббревиатуры и сокращения на полные их аналоги, в соответствии с прилагающимися к документам списками со-кращений;- во всех текстах были убраны графические изображения, рисунки и схемы;- для получения результатов, позволяющих сравнить западные и отече-ственные тексты, были подсчитаны значения частоты встречаемости каждо-го термина относительно общего числа слов в каждом документе. Затем бы-ли подсчитаны средние значения по трем западным и двум отечественным документам.Указанная подготовка текстов проводилась с целью снижения влияния на результаты контент-анализа «зашумляющих» элементов.Контент-анализ текстов проводился с помощью программы Content Analyzer v0.52, нацеленной на выделение списков ключевых слов и слово-сочетаний. Для получения результатов, позволяющих сравнить западные и отечественные тексты, были подсчитаны значения частоты встречаемости каждого термина относительно общего числа слов в каждом документе. Затем были подсчитаны средние значения по трем западным документам и двум отечественным. В результате контент-анализа по западным и отечест-венным материалам были получены массивы данных, отражающие частоту встречаемости тех или иных терминов (словооснов, слов, словосочетаний), имеющих отношение к «человеческому фактору». На основе этих данных был проведен сопоставительный анализ. Для этого из наиболее часто встречающихся терминов было выбрано 46 пар, максимально близких по значению (с точностью до ошибки перевода).Были вычислены коэффициенты корреляций между соответствующими частотными распределениями и оценена их статистическая значимость на уровне р ≤ 0.01 (см. таблицу).Результаты корреляционного анализа частотных словарей пяти документовCorrelationsAP1000APWREPRНВАЭСЛАЭСAP1000 Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N1 46,817** ,000 46,980** ,000 46,237 ,113 46,161 ,285 46APWR Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N,817** ,000 461 46,823** ,000 46,162 ,282 46,081 ,594 46EPR Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N,980** ,000 46,823** ,000 461 46,196 ,191 46,120 ,427 46НВАЭС Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N,237 ,113 46,162 ,282 46,196 ,191 461 46,973** ,000 46ЛАЭС Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N,161 ,285 46,081 ,594 46,120 ,427 46,973** ,000 461 46Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).Формализованные методы исследования текстов67Предварительные оценки показали, что два русскоязычных текста дейст-вительно очень близки друг к другу (r=0,973), так же как близки между со-бой в статистическом отношении англоязычные документы. Следует отме-тить, однако, что англоязычные тексты в целом менее однородны: связь между проектами AP100 и EPR теснее (r=0,98), чем их связь с APWR (r=0,82). В сравнении с этими внутригрупповыми связями соотношения между текстами, написанными на разных языках, практически нет. Исходя из достаточной схожести внутри каждой из двух групп документов мы провели межгрупповое сопоставление (рис. 1). Общее появление соответ-ствующего термина берется за 100%, а разными оттенками серого цвета указывается процентное появление в группе отечественных документов и0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%human/человекcontrol/кoнтpoльengineering/учетoperator/oпepaтopsafety/бeзoпacнocтьuser/пользовательemergency/чpeзвычaйнаяguideline/инструкцияdevelopment/paзвитиеpersonnel/пepcoнaлexperience/опытreliability/надежностьteam/командаtraining/пoдгoтoвкаmanual/pукoвoдcтвоmonitoring/мониторингstaffing/кадрыerror/ошибкаaccident/аварияstatus/статусmanagement/упpaвлeниеgoal/цeльcommunication/коммуникацияrisk/рискhuman-system/человеко-машинныйevaluation/oцeнкаcrew/бригадаindividual/индивидуаль ныйstaff/дoлжнocтьgroup/группаdiscipline/дисциплинаguide/справочникassessment/подборmanager/pукoвoдитeльresponsibility/ответственностьtesting/испытанияqualified/cпeциaлиcтqualification/квaлификaцияskill/навыкknowledge/знaниеworker/paбoчийworker/paбoтникright/пpaвоwork/тpудtask/обязанностьlearning/oбучeниеанглоязычные русскоязычныеРис. 1. Сопоставительная диаграмма частотных распределений слов в русско- и англоязычных документахПриведем некоторые результаты сравнения частот. Например, слово «human» встречается в англоязычных текстах почти в сто раз чаще, чем сло-во «чел овек» в русскоязычных текстах. Для пары «safety/безопасность» со-отношение равно 3/7. Это значит, что термин «безопасность» встречается вО.В. Митина, А.С. Евдокименко 68русскоязычных текстах более чем в два раза чаще, чем термин «safety» в англоязычных. Соотношение частот терминов «task» и «обязанность» указы-вает на то, что учет распределения функций в западных текстах более выра-жен, чем перечисление обязанностей в нормативных отечественных доку-ментах. Ввиду переноса ответственности с персонала на другие аспекты производственного процесса, в западных материалах вопросы подготовки персонала выглядят, по сравнению с отечественными документами, доволь-но скудно (частоты терминов training/подготовка, qualification/квалификация и qualified/специалист). Отечественные документы также отличает присутст-вие как практического, так и теоретического обучения персонала, тогда как в западных документах центр тяжести приходится на практическую трениров-ку (контраст в частоте терминов skill/навык, training/подготовка, с одной стороны, и knowledge/знание, а также learning/обучение - с другой).Отметим также, что игнорирование имеющихся внутри пар семантиче-ских различий может привести к неверным выводам. Например, пара «task/обязанность» является одним из примеров существенных различий. В англоязычных текстах этот термин встречается в связи с учетом распределе-ния функций, а в отечественных при перечислении обязанностей в норма-тивных документах. Поэтому в идеале при установлении соответствия нуж-но учитывать не только дословный перевод, но и типичный контекст упот-ребления термина. Таким образом, проведенный анализ документов позво-ляют сделать следующие выводы о степени учета в соответствующих проек-тах человеческого фактора. В плане эксплуатации АЭС отечественные доку-менты являются серьезными и глубоко проработанными материалами. Осо-бенно детально проработана система подготовки персонала, установлен чет-кий порядок взаимодействия между сотрудниками станции. Эта особенность проработана чрезвычайно серьезно по сравнению с зарубежными материа-лами ввиду необходимости подготовки персонала для выполнения сложной деятельности и прямой зависимости уровня подготовки сотрудника и его личной ответственности. Вместе с тем в отечественных документах нет ни-каких указаний на анализ надежности персонала станции. Комплексное кад-ровое сопровождение, описанное в отечественных материалах, является профилактическим и не несет прогностической или компенсаторной функ-ции. Оценка рисков и надежности человеческого фактора в отечественных документах не прослеживается (термин «риск» вообще не встречается), что также говорит о невозможности проведения полноценного вероятностного прогноза работы станции. Возможность внесения корректив предусмотрена только в инструкциях по эксплуатации, что не позволяет создать полноцен-ный механизм корректировки, поскольку инструкции сами по себе не спо-собны корректировать действия персонала. Назначение инструкции - нало-жение обязательств и ответственности на того, кто с ней ознакомился.В западных материалах сравнительно хорошо представлен анализ рас-пределения задач персонала; в отечественных документах (ввиду норматив-ного подхода) анализу задач соответствует информация о распределении обязанностей. Исходя из соотношения частот терминов «task» (в переводе -«задача») и «обязанность», отраженных на рисунке, можно отметить, что анализ задач наиболее хорошо проработан в западных материалах. На этоФормализованные методы исследования текстов69стоит обратить внимание, поскольку, несмотря на человеко-ориентированный подход, учет распределения функций в западных текстах более выражен, чем перечисление обязанностей в нормативных отечествен-ных документах. Это можно объяснить тем, что результатом анализа задач является вероятностное прогнозирование работы станции в целом, т.е. суще-ствует механизм внесения корректив в эксплуатацию станции из-за данных по учету человеческого фактора, поэтому анализ распределения задач явля-ется настолько важным. В отечественных же документах распределение обя-занностей несет в себе больше административно-ответственную функцию, и их анализ не предполагается, поэтому «обязанностям» уделено сравнительно меньше внимания, чем «задачам (task)» в западных документах. В то же вре-мя вопросам субординации в отечественных документах уделено гораздо большее внимание (выраженность понятий «рабочий», «работник», «руково-дитель», «управление», «руководство» относительно других терминов).Если оценивать полученные результаты в целом, можно отметить, что в отечественных и западных материалах представлены два разнонаправленных подхода к человеческому фактору: ориентировка на выполнение задачи («task-oriented») в западных и ориентировка на личную ответственность («person-oriented)» в отечественных. Эти данные полностью подтверждают ранее проведенный сравнительный анализ документов и приводят к заклю-чению об ограниченной применимости западных методов учета человече-ского фактора в российских условиях.Литература

Скачать электронную версию публикации