Оценка качества собранных данных эмпирических данных в исследовании социально-экономических процессов

Некоторые широко используемые основы выборки считаются репрезентативными (или почти репрезентативными) для некоторых генеральных совокупностей. В случае с исследование социально-экономических процессов эта часто будет касаться выборки домохозяйств. Например, считается, что Реестр адресной доставки Почтовой службы США служит почти полной и точной основой выборки из генеральной совокупности домохозяйств США.[4]Эффективность создания выборки и сбора данных может оцениваться при сравнении характеристик респондентов с характеристиками популяции или с каким-либо общепризнанным стандартом. Таким образом можно проверить, действительно ли выборка репрезентативна по отношению к определенной генеральной совокупности. Например, в случае с социально-экономическими процессами можно говорить о сравнении уровня потребления какого-либо товара, полученное из данных опроса домохозяйств в регионе и с экономической статистикой по предприятиям, которые реализуют товар в том же регионе. Существенное расхождение будет говорить об искажении данных или ошибке в них. Кроме того, осмысленным будет сравнение распределений респондентов с распределениями в популяции переменных, которые при отборе не контролировались. Например, в исследовании изучался характер потребительских микрозаймов, которые берут индивиды. Для оценки качества данных можно сравнить распределение их пола и возраста с тем, что говорят о распределении этих характеристик данные переписи населения или Росстата.Другой пример, это анализ корреляции между уровнем образования и владения недвижимостью. Если уровень образования или владение недвижимостью при отборе не контролировались, то сравнение по этим переменным покажет, кого в исследовании охватили, а кого нет. Если в выборке доля владельцев недвижимости существенно превышает истинное значение в популяции, то вероятнее всего выборка и по другим переменным (например, по возрасту, доходу, длительности проживания в населенном пункте) тоже будет отличаться от популяции, а потому все оценки могут оказаться смещенными. Данные будут некачественными, если в основе формирования выборки лежат следующиепринципы:в выборку вошли только те, кто сам согласился, при этом не фиксируется и не раскрывается процент отказов интервьюер выбирает респондентов на основе личных предпочтений, а не по инструкции или вслепую метод снежного кома, когда респонденты приводят в исследование своих знакомых выборки, исходящие из удобства исследователей, т.е. такие, в которых компании, занимающиеся опросами общественного мнения, работают в городах, где у них есть хорошие друзья и связи, или там, куда относительно удобно добраться.Оценивая вероятность того, что в выборку не попали значительная часть респондентов, обеспечивающих репрезентативность выборки, можно связаться и проинтервьюировать какую-то значительную долю (или выборку) неответивших. Зачастую этот способ требует существенных финансовых и временных затрат и редко дает информацию о «принципиальных отказниках». Например, при внедрении программы лояльности компания может провести опрос клиентов, которые перестали недавно пользоваться услугами компании. Люди могут не ответить на вопросы. Тогда дополнительная проверка будет проводиться с помощью трансакций и попытки выйти на интервью с этими людьми в более приемлемой для клиентов форме. При оценке качества данных о социально-экономическом процессе следует обратить внимание на опросник или анкету, которые использовались для исследования. Следует обратить внимание на исходные материалы (анкеты, протоколы проведения опросов и анкетирования), соответствуют ли они следующим критериям: однозначность формулировок и возможность однозначной интерпретации. Данные будут искажены, если респонденты смогут по-разному трактовать прочитанное проведение опроса, анкетирования и интервью происходит в оптимальных и одинаковых условиях для всех респондентовЧтобы проверить качество данных в рамках исследования, можно обратить внимание на признаки, которые могут свидетельствовать о подделке данных интервьюерами или респондентами. Например, одинаковый почерк на бланках с анкетами, резкое расхождение результатом с прошлыми или аналогичными исследованиями, слишком быстрое выполнение задания. Это позволит выявить факторы, которые снизили качество данных на этапе непосредственно полевой работы. Анализ обширной и богатой коллекции данных, собранной в «Advertising Research Foundation» привел к сходным выводам и, кроме того, показал, что такое поведение часто является следствием неудачного дизайна анкеты. Поэтому для оценки качества данных следует обратить внимание и на саму анкету: ее длину, вероятность фреймирования ответов и понятность для респондента. При оценке результатов выборочного опроса важно учитывать возможное влияние используемого вознаграждения на результаты опроса. Качество данных может быть хуже, если за опрос платили деньги. Это смещает выборку в сторону тех людей, которые нуждаются в деньгах. В качестве примера комплексной методики оценки качества эмпирических данных в социально-экономических исследованиях можно провести критерии Евростата. [5]Актуальность: как собранные данные удовлетворяют текущие и потенциальные потребности пользователей;Точность: близость вычислений или оценок к истинным значениям.;Своевременность и пунктуальность: временной интервал между событием и доступностью информации о нем; и временной интервал между выпуском данных и намеченной датой, когда это необходимо;Доступность и ясность: условия, в которых пользователи могут получать данные и сопутствующую документацию, также и сопутствующей информации, включая информацию о качестве данных и доступности профессиональной помощи.;Сопоставимость: влияние применяемых концепций и инструментов измерения на сопоставимость во времени, между географическими районами или между предметными областями, т.е. степень, в которой различия между статистическими данными отражают реальные различия между областями по трем измерениям.;Согласованность, адекватность и достоверность различных комбинаций статистических данных и их различного использования.Отдельно в социальных науках изучается возможность оценки данных из интернета для исследования социально-экономических процессов. Одна из самых серьезных трудностей в использовании социальных медиа для сбора данных заключается в невозможности формировать основу выборки для отбора респондентов.В частности, для оценки качества данных следует определить, какую именно генеральную совокупность исследуют ученые. От этого будет зависеть, например, сбор данных через устройства или аккаунты. Известно, что за одним устройством скорее может стоять несколько человек, чем за одним аккаунтом. Хотя и это не исключено. Таким образом, при оценке качества данных следует учитывать, вероятность ошибки охвата. И, наконец, некоторое количество аккаунтов и постов в социальных медиа «липовые» и созданы исключительно для распространения спама. [6]Исследования в области социально-экономических процессов должны учитывать, как на данных сказывается уровень навыков использования интернета и социально-экономический статус. Например, исследования показывают, что раса, образование, место проживания (город/сельская местность) и социально-экономический статус играют важную роль в использовании и умении пользоваться социальными медиа.При оценке данных из интернета применяются методы оценки возможности смещения результатов. Например, вовлеченные сообщества можно использовать для пилотных исследований, но они не дадут репрезентативного понимания о генеральной совокупности. Дополнительно следует указать, что для оценки данных, необходимы для изучения социально-экономических процессов, следует оценивать релевантность хронологического периода поставленной цели. Так как процесс – это динамичное явление, данные должны учитывать изменчивость факторов. ЗАКЛЮЧЕНИЕВ социологии важна точность измерений. При этом в силу сложности явлений, которые изучают общественные науки, сложно добыть качественные и достоверные данные. В социальных науках за последние пятьдесят лет масштабные социологические обследования утвердились как один из основных способов измерения социального, экономического и политического поведения. Серьезные исследователи полагают, что при наличии высоких стандартов, небрежности и ошибкам нет места. В такой ситуации единственным критерием, подтверждающим, что данные имеет смысл анализировать, является точное соблюдение процедур построения шести звеньев цепочки между респондентом и исследователем.Один из способов контроля за качеством данных - это научная апробация исследований. Принятое в науке правило о публикации данных по определенным стандартам дает возможность проверить, были ли соблюдены все необходимые процедуры во время сбора данных. А раскрытие сырых данных позволяет обратиться к ним непосредственно. При оценке данных о социально-экономических процессах следует учитывать несколько аспектов. Во-первых, это понимание социоэкономического контекста сбора данных и учет факторов, которые могли повлиять на сбор конкретных данных. Во-вторых, это оценка метода формирования выборки, ее релевантность и соответствие поставленным задачам. Для этого следует обратить внимание на ее соотношение с генеральной совокупностью, детальность описания. В частности, признаком хороших данных будет детальное описание процедуры их получение и возможность воспроизвести это исследование с получением такого же результата. В-третьих, следует учитывать, с помощью какого метода и какой процедуры были собраны эмпирические данные. Это даст представление о возможных искажениях и ошибках.В-четвертых, о проблемах с качеством данных может говорить их резкое отличие от аналогичных исследований. СПИСОК ИСТОЧНИКОВBarreto A., Anderson B. The sociological value of transactional data? // slideshare.net. — URL: http://www.slideshare.net/essexsociology/. Датадоступа: 18.10.2022. Blalock M. ‘The Real and Unrealised Contributions of Quantitative Sociology.’ // American Sociological Review. — №54. —С. 447–460.Groves, R.M. ‘Nonresponse Rates and Nonresponse Bias in Household Surveys.’ // Public Opinion Quarterly. — 2006. — 70 (5). — С.646–675.Krejčí J. Approaching quality in survey research: Towards a comprehensive perspective // Sociologickýčasopis / Czech Sociological Review. – 2010. – Т. 46. – №. 06. – С. 1011-1033.NexgateH. State of Social Media Spam. — URL: http://nexgate.com/wp-content/uploads/2013/09/Nexgate-2013-State-of-Social-Media-Spam-Research-Report.pdfГречихин В.Г. Лекции по методике и технике социологических исследований. — Москва, 1988. — 345 с. Девятко И.Ф. Методы социологического исследования. — Екатеринбург: Изд-во Урал, ун-та, 1998.— 208 с.Девятко И.Ф. Причинность в обыденном сознании и в социологическом объяснении: контуры нового исследовательского подхода // Социология: 4М (методология, методы, математическое моделирование). — 2007. — № 25. — С. 5–21.Журавлева С.Л. Влияние метода сбора данных на искренность ответов респондентов: Анализ результатов методического эксперимента // Современное состояние, проблемы и перспективы развития российской экономики. Вторые Кондратьевские чтения: Матер, науч.-практ. конф.. — Иваново: Изд-во ИГЭУ, 1998. — С. 231-235.Зайцева М.И. Анкета как инструмент конкретно-социологического исследования // Социальные исследования. — Вып. 5. — М.: Наука, 1970. — С. 266-287.Клюшина Н.А. Причины, вызывающие отказ от ответа // Социологические исследования. — 1990. — No 1. — С. 98—104.Козина И.М. Поведение работников на рынке труда. Способы трудоустройства и личные стратегии занятости // Реструктурирование занятости и формирование локальных рынков труда в России. — Москва, 1996. — С. 84—107.Лавриненко В.Н. Исследование социально-экономических и политических процессов. — Москва : Юрайт, 2021. — 281 с. Методы социологического исследования: учебное пособие. — СПб.: Изд-во РГПУ им. А. И. Герцена, 2021. — 124 с.Мягков А.Ю. Искренность респондентов в сенситивных опросах. – Москва : Вариант, 2012. – 328 с. Оценка качества опроса в сложных реалиях сегодняшнего дня / Американская ассоциация исследователей общественного мнения ; пер. с англ. В.Л. Силаевой, О.А. Оберемко. —  -Москва : АО «ВЦИОМ», 2017. — 78 с.Радаев В. Можно ли доверять социологическим исследованиям? // Российский экономический журнал. — 1994. — № 10. — С. 81-87.Радаев В.М. Экономическая социология. — Москва : НИУ ВШЭ, 2014. — 342 с. Рогозин Д.М. Когнитивный анализ опросного инструмента. —М.: Институт Фонда «Общественное мнение», 2002. — 138 с. Сваффорд М.С. Международные стандарты оценки качества социологических исследований // Как изучать сегодняшнюю Россию. — 1999. — С.76-89. Хоффман А. Достоверность и надежность в устной истории // Биографический метод в социологии: история, методология, практика / Ред. колл.: В. В. Семенова, Е. Ю. Мещеркина. — Москва, 1993. — С. 42—50.Шашкин А.В. Влияние заинтересованности панелистов на качество данных: результаты исследования удовлетворенности участников онлайн панели anketka.ru // Онлайн исследования в России 2.0. — М., 2010. — С. 61–86.Ядов В.А. Стратегия социологического исследования. Описание, объяснение, понимание  социальной  реальности. — Москва : Добросвет, 2003. — 654 с.