Автореферат (1136864), страница 4
Текст из файла (страница 4)
Оценитьсреднее значение параметра генеральной совокупности можно по формулеГорвитца-Томпсона:E (Y HT ) =1NIN∑ak =1kIkYk,πkгдеπ k = E (a k ) -математическоеожиданиевероятности отбора элемента k. В случае простой случайной выборки π k =n,NIтогда:YI =1 N∑ a k I k Ykn k =1Если экстраполировать результаты на все население, то ошибка выборкисоставит:BY HT = E (Y HT ) − Y = Y I − Y =N NI(Y I − Y NI ) .NВторая глава завершается пятым параграфом «Концептуальный объект =население», в котором рассматриваются принципы построения выборки в вебисследованиях со случайным отбором, репрезентирующих все население.
Врепрезентативныхрезультативностионлайнонлайнпанеляхопросоврассчитываютсяпоаналогиискоэффициентыкоэффициентами,разработанными AAPOR (The American Association for Public Opinion Research– Американская ассоциация исследователей общественного мнения) длятелефонных интервью, т.к. наибольшая угроза в данном случае – ошибканеответов.19Основываясь на коэффициенте рекрутирования индивида на стадиителефонного дозвона ( PRECR ) и коэффициенте ответов на стадии заполненияпрофильной анкеты( PROR ), а также учитывая уровень удержания панели( RETR ) и процент респондентов, приглашенных участвовать в опросе изаполнивших анкету до конца ( COMR ), кумулятивной коэффициент ответов( CURR ) в онлайн опросе можно рассчитать по следующей формуле:CURR = PRECR * PROR * RETR * COMRВычислить стандартную ошибку неответов в подобном онлайн опросеможно по следующей формуле:n−rn − r ˆse ( yˆ ur − y f ) = se( yˆ un ) = var ( y ur − y un ) = () [var( yˆ ur ) + var( yˆ un )] ,n nгде y f =yf -rn−ryˆ unyˆ ur +nnответы,которыебыдалиреспондентыипанелисты,неоткликнувшиеся на приглашение принять участие в опросе, ŷ ur - оценкапеременной на основе ответов респондентов,ŷ un -оценка переменнойиндивидов, не принявших участие в опросе, n - количество респондентов ипанелистов, не принявших участие в опросе (количество разосланныхприглашений), r - количество респондентов.Третья глава диссертационной работы «Онлайн опрос посетителейказино: опыт построения и оценки RDS выборки» посвящена проведенномуавтором методическому эксперименту – онлайн RDS опросу посетителейказино (май-август 2009 года).
Игроки в казино являются, с одной стороны,закрытой группой с большим количеством внутригрупповых связей, с другой –труднодоступной группой для опроса. Методология RDS позволяет опроситьобъект исследования и количественно оценить параметры генеральнойсовокупности. Отметим, что опрос выпал на «переломное» время для игорныхзаведений: 1 июля 2009 года в России были закрыты все казино,располагающиеся внеотведенных законом четырех игровых зон.20Назакрытость, сплоченность и плотность социальных связей в группе игроковуказывает тот факт, что после закрытия казино многие игроки стали играть «накатранах», или, другими словами, подпольно на квартирах, куда возможнопопасть только по личной рекомендации нескольких игроков.Целью проведения методического эксперимента является апробация иоценка применимости, а также изучение особенностей использования методаонлайн RDS для исследования редких совокупностей.Эксперимент апробирован на материале онлайн опроса индивидов,посещающих казино и/или играющих в онлайн казино.
Всего в исследованиибыло опрошено 99 респондентов, 4 из которых выступили в качестве«первичных» участников. Четырем участникам были высланы ссылки наонлайн анкету, после заполнения которой они могли также выслать её 6 новымреспондентам. Далее новым респондентам предлагалось заполнить анкету иразослать её 6 другим участникам – игрокам, посещающим казино, илииндивидам, играющим в онлайн казино. Отметим, что как за участие, так и заприведениеновыхреспондентоворганизаторыневыплачиваливознаграждение. Скорее всего, это повлияло как на сроки проведения полевыхработ (они длились 4 месяца), так и небольшой финальный объем выборки.География опроса: г. Москва.В первом и втором параграфах, «Модели анализа гемблинга» и «Методысбора данных», представлены имеющиеся паттерны анализа поведения игрокови методы сбора данных при изучении азартного поведения.
Для опросаигроков, имеющих склонность к азартным играм, и, в частности, играющих вказино,используютнеслучайнуювыборку.Этообъясняетсятруднодоступностью объекта и отсутствием основы выборки. Наиболее частодля опроса игроков используется выборка доступных случаев, а такжестихийная выборка.В третьем параграфе «Результаты методического эксперимента»представлены результаты проведенного опроса.
Используя программу RDSAT21v.6.0, разработанную Э.Вольцем для анализа RDS данных12, автором полученыследующие оценки параметров генеральной совокупности: доля мужчин средиигроков в казино в Москве составляет 0.73, доля женщин – 0.26; доля людей ввозрасте до 35 лет – 0.70, в возрасте 35 лет и более – 0.30; доля людей,играющих в обычном казино – 0.47, в Интернет казино – 0.28, играющих как вобычном, так и онлайн казино – 0.25.Как возможно измерить эффективность применения онлайн RDS вотношении посетителей казино? Следует сравнить полученные оценки соценкамипараметровгенеральнойсовокупностивисследованиисприменением случайной выборки. Предположим, что изменения в численностиаудитории казино в Москве за последние четыре года не повлияли наполовозрастные пропорции посетителей казино, тогда есть возможностьсравнить полученные оценки параметров генеральной совокупности соценками исследования ФОМа 2006 года13.
Имеются два важных отличиямежду данным исследованием и опросом ФОМа, которые следует учитывать:(1) ФОМ не включал в оценку индивидов, играющих в онлайн казино,(2) методология данного опроса - онлайн RDS, значит, в выборку моглипопасть только респонденты, пользующиеся всемирной сетью.По данным ФОМа, доля мужчин среди игроков казино в Москве – 0.73,доля женщин – 0.27. В нашем исследовании оценка доли мужчин среди игроковказино (в обычном и онлайн казино) получилась такими же. Следовательно,оценки доли параметров генеральной совокупности по переменной «пол»совпали с оценками ФОМа. Что касается возрастных оценок игроков, то вонлайн RDS оценка возрастной группы до 35 лет получилась выше – 0.70, в товремя как, по оценкам ФОМа, доля данной возрастной группы составляет 0.60.Различие с оценкой ФОМа составляет 0.10 и является статистически значимым.С одной стороны, такое различие можно объяснить неточной оценкой RDS1213http://www.respondentdrivensampling.org/reports/RDSAT60.htmМассив данных по исследованию любезно предоставлен сотрудниками ФОМа.22опроса, с другой стороны – различием между объектом исследования ФОМа иметодического эксперимента.Основываясь на опыте проведения онлайн RDS опроса, автор выделяетследующие преимущества данной методологии:1)ОнлайнRDSопроспозволяетлегчеустановитьконтактспотенциальными участниками исследования.
По Интернету можно охватитьбольшее количество игроков: как респондентов, посещающих обычные ионлайн казино, так и играющих «на катранах», или подпольно в квартирах.Вследствие того, что ссылку на заполнение анкеты присылали игроки ипросили других посетителей казино принять участие в исследовании, доверие копросу было довольно высоким, что позволило опросить в Москве 99респондентов без предоставления вознаграждения.2) Проведение опроса с помощью онлайн RDS методологии позволилозавершить полевые работы за четыре месяца – довольно короткий срок,учитывая труднодоступность группы, низкий уровень кооперации, отсутствиевознаграждения и «переломное» время для казино.
Сокращение сроков наполевые работы можно объяснить тем, что исследователю не приходилосьзаниматься поиском игроков в казино, договариваться об организацииинтервью, а также встречаться с информантами для проведения опроса. Такимобразом, онлайн RDS методология (по сравнение с оффлайн) позволяетсократить как материальные, так и нематериальные издержки на планированиеи проведение опроса.3) Определяя эффективность полученных RDS оценок, отметим, чтооценкипараметровгенеральнойсовокупностипопеременной«пол»,полученной при помощи онлайн RDS, статистически не отличались от оценок,полученных в случайном опросе, проведенном ФОМом в 2006 году.Преимущества онлайн RDS метода очевидны, но следует также очертитьи ограничения его использования.
Во-первых, несмотря на то, что онлайн RDSпредставляетоднуизнаиболееудобных форм23принятияучастиявисследовании, когда респондент, получая ссылку от знакомого, заполняетанкету в любое удобное для него время, уровень кооперации в группе игроковказино остается на низком уровне. В связи с отсутствием вознаграждения инизким уровнем кооперации исследователь был вынужден регулярно писать поэлектронной почте или звонить респондентам, принявшим участие в опросе, спросьбой выслать ссылку или письмо с напоминанием знакомым, играющим вказино, для участия в онлайн опросе.Во-вторых, в связи с тем, что для оценки параметров генеральнойсовокупности базовая методология требует введения информации о том, ктоименно рекрутировал тех или иных респондентов, принявших участие висследовании, методологияне обеспечивает достаточно высокий уровеньконфиденциальности личной информации участников опроса.
Недоверие кисследованию также может означать и то, что в опросе будут с меньшейвероятностью принимать участие респонденты, заинтересованные скрыватьсвою деятельность.В-третьих, автором не было подтверждено базовое допущение RDS ослучайности рекрутирования участников по переменным «пол», «возраст» и«тип казино». Отметим, что вопрос корректности использования RDS оценок вопросе, в которых не подтверждаются базовые допущения, пока остаетсяоткрытым.В-четвертых, сто опрошенных, скорее всего, является недостаточнойбазой для статистических выводов об игроках казино в Москве. Напомним, чтов RDS опросе объем выборки должен вдвое превышать объем выборки,приемлемый в опросе с использованием случайной выборки.
Недостаточныйобъём выборки в опросе привел к тому, что автором не совсем корректно былиоценены параметры генеральной совокупности по возрасту.В Заключении диссертационной работы подводятся итоги исследования,обозначается круг поставленных проблем и предложенных решений. В работебыло показано, что одна из сильных сторон использования веб-исследований –24проведение опросов труднодоступных групп. Проведенное нами исследованиене претендует на исчерпывающую полноту. Возможные решения проблемывалидности и надежности данных в веб-исследованиях, новые походы кформированию выборки, а также новаторские методы онлайн исследований ианализа многообразной информации в Интернете являются для авторапредметом дальнейшей научной работы.25По теме диссертационного исследования автором опубликованыследующие работы в ведущих рецензируемых научных журналах,рекомендованных ВАК Министерства образования и науки РФ:1.
Мавлетова А.М. Социологические опросы в сети Интернет: возможностипостроениятипологии//Социология:методология,методы,математическое моделирование. 2010. №31. С. 115-134 (объемом 1 п.л.).Другие работы, опубликованные автором по теме диссертации:2. Мавлетова А.М. Борьба за качество и надежность данных в онлайнисследованиях: основные результаты панельной конференции CASRO 2009// Онлайн исследования в России 2.0 / Под ред. А.В.
Шашкина,И.Ф. Девятко, С.Г. Давыдова. М: РИЦ «Северо-Восток», 2010. С. 43-61(объемом 1 п.л.).3. Мавлетова А.М. Казино: территория эмоциональности или расчета? //Социальная реальность. 2008, №3. С. 100-110. №4. С. 96-1101 п.л.).Лицензия ЛР № 020832 от 15 октября 1993 г.Подписано в печать 20 сентября 2010 г. Формат 60х84/16Бумага офсетная. Печать офсетная.Усл. печ.
л. 1.Тираж 100 экз. Заказ №Типография издательства ГУ-ВШЭ, 125319г. Москва, Кочновский пр-д, д.3.(объемом.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
