• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
03
Август

Интервью с призёром НИРС 2020 Владимиром Новиковым

Владимир Новиков — призёр НИРС (2020), студент третьего курса ОП “Политология”

Работа на тему: Атрибуция ответственности и устойчивость автократий 

Научный руководитель: Захаров Алексей Владимирович

Интервью с призёром НИРС 2020 Владимиром Новиковым

 

Почему выбрал тему курсовой атрибуции ответственности?

Когда-то ещё в конце первого курса на паре по категориям политической науки мы обсуждали тему электоральных автократий. Говорили о том, что диктатор может быть заинтересован в (нефальсифицированных) выборах, чтобы оценить истинные предпочтения населения. Например, его может интересовать, насколько народ доволен качеством работы местных чиновников как управленцев. Тогда я задумался, что чиновник, если он не дурак, догадается сфальсифицировать результаты. Записал эту идею себе в записную книжку и в начале второго курса, когда надо было выбирать тему курсовой, эта идея оказалась самой интересной. Потом я нашел научного руководителя, он предложил использовать концепт атрибуции ответственности и так возникла финальная формулировка.

Скажи пожалуйста, при выборе темы ты ориентировался больше на собственные интересы или на актуальность проблемы?

Два в одном: часть про фальсификации выборов — собственное желание получить формальную модель, отвечающую на возникший на той паре по КПН вопрос. Сам по себе вопрос фальсификации выборов в 2020 году далеко не самый актуальный в политической науке. Часть про атрибуцию ответственности предложил научник со словами "в этом году все в политикал сайнс про это пишут". Действительно, вышло несколько статей в том числе про Россию, поэтому определенная актуальность присутствует скорее в вопросе оптики.

Есть ли у тебя собственные лайфхаки по написанию научной работы? Может чему-то ты уделяешь больше внимания или как-то особенно структурируешь свою работу над проблемой?

Не то чтобы у меня был большой опыт успешного написания научных статей, но, на мой взгляд, есть несколько важных аспектов. Для начала очень важно хорошо проработать теоретическую часть. Довольно странно решать проблему, которую до тебя уже решили, если ты не Аджемоглу, конечно :). Помимо этого в эмпирических работах много времени уходит на поиск, сбор и обработку данных — особенно если использовать что-то кроме готовых датасетов, как минимум собрать свой датасет надо как можно раньше. В остальном, главное — это не писать все в последнюю неделю и стараться сначала пройти хороший курс по теории игр, а только после этого писать работы с формальными моделями. Далее, когда какие-то результаты будут получены, надо уделять особое внимание проверке устойчивости результатов, если работа претендует на какую-либо серьезность.

Какой стратегии работы с литературой ты придерживаешься?

Сначала я скачиваю из jstor, taylor&francis и springer несколько десятков работ по теме, по возможности вышедших после 2010 года и, конечно, в последние пару лет. После прочтения n работ у меня формируется какое-то представление о том, что происходит в данном поле, какие проблемы уже решены, какие вопросы наиболее актуальны. На этом моменте можно уточнить и окончательно определить тему, исследовательский вопрос и проблему. После этого я уже выборочно ищу литературу по конкретным вопросам, которые возникают в процессе написания.

Какой совет ты дашь тем, кто не может понять с чего начать писать работу?

Конечно, нужно начать с поиска темы или проблемы, которая не иронично будет интересна именно вам. В таком случае намного проще мотивировать себя искать литературу и эмпирический/формальный ответ на исследовательский вопрос. И в ситуациях какой-то дальнейшей потери мотивации/концентрации/забивания на курсовую в течении полугода будет легче вернуться к теме, которая действительно интересна.


* Атрибуция ответственности (blame attribution) — комбинация психологической концепта атрибуции и economic voting theory (ретроспективное голосование на основе соотношения ожидаемого и актуального качества управления). Blame attribution — когда население attribute ответственность за тот или иной перформанс кому-то. Blame shift — перенос ответственности на других акторов (например,  диктатор старается перенести ответственность на чиновника).