Онлайн исследования в социологии: новые методы анализа данных
На сегодняшний день анализ социальных сетей и медиа, Интернет-сообществ, пользователей в целом используется в основном в маркетинге. Компания может отслеживать мнение своих потребителей, вступать с ними в дискуссии, реагировать на проблемы, более того, компания может также следить и за своими конкурентами. Все это позволяет им эффективно управлять производством, строить взаимоотношения с потребителями, следить за своим имиджем и так далее.
Для социологии – это все еще практически неопробованный метод, который только входит в исследовательские практики единичными случаями. Однако многие ученые прогнозируют стремительное развитие новых методов работы с информацией в Интернете. Это связано с тем, что в Интернет-пространствах хранится и ежедневно производится и потребляется огромное количество информации. Эти данные идут огромными потоками, которые трудно охватить и собрать самостоятельно, без каких-либо специализированных инструментов. Все это превращается в новое поле для социологических исследований, которое требует как определенных возможностей для сбора информации, так и для ее анализа.
Главной задачей для социологов на сегодняшний день становится обеспечение валидности данных и возможности построения вероятностной выборки. Во многом данная проблема связана с правовыми и этическими нормами. Владельцы сайта не вправе разглашать информацию о своих пользователях (например, возраст, пол, место жительства, если человек сам не предоставил открытого доступа к этим данным), однако, именно такие социально-демографические характеристики важны практически для любого исследования.
Рассмотрим работы современных исследователей в данном направлении.
Если раньше СМИ вели скорее монолог, излагая новости, события, происходящие в мире, городе или стране, то с момента их перехода в Интернет-пространства начинается взаимодействие с аудиторией. Пользователи оставляют комментарии, вступают в дискуссии, имеют возможность обратиться к экспертам и журналистам, но, что более важно, все это происходит в реальном времени. Дальше люди могут сами разносить полученную или увиденную ими информацию, вовлекая все больше и больше людей в этот виртуальный диалог. Все это может открыто хранится на различных сайтах, что уже дает информацию для исследователя. Первые, «чистые» реакции людей на различные события, происходящие в настоящее время. Такие потоки информации могут стать хорошей основой для социологических исследований. Но существует множество ограничений, тормозящих развитие новых методов в гуманитарных науках.
В работе Хью Макея «Information and the Transformation of Sociology: Inter-activity and Social Media Monitoring»20 обсуждается выход новых автоматизированных методов сбора информации на первый план, в то время как, такие традиционные методы как опросы и интервью, постепенно теряют свою значимость: «social media monitoring tools come to the fore – because of the vast scope of their data, its granularity, and its capacity to allow so many dimensions of the data to be cross tabulated».
Автор на примере исследовательских практик BBC демонстрирует два метода работы с социальными медиа с помощью продуктов компании Sysomos:
Sysomos MAP (Media Analysis Platform)
Web-аналитика – предоставление количественной информации об особенностях различных сайтов, исходя из активности их пользователей
Сбор контента – занесение в базу всех найденных сообщений, написанных пользователями по какой-либо тематике
Анализ настроений – качественный анализ собранного контента
Данный инструмент позволяет в реальном времени увидеть, что обсуждается в Сети, какие мнения являются лидирующими, на каких Интернет-площадках ведутся активные дискуссии (блоги, социальные сети, форумы). Также можно сравнить, как предоставляется и обсуждается информация на разных сайтах, произвести сегментацию пользователей по демографическим характеристикам и их активности.
Heartbeat - Social Media Monitoring Dashboard
Позволяет произвести более детальный анализ конкретных дискуссий, возникшей вокруг какого-либо события или новости, определить эмоциональную окраску сообщений и мнений. То есть, можно проследить за реакцией пользователей на данную тематику, увидеть, как распространяется мнение или новость, какие вызывает эмоции у различных групп пользователей.
Однако ключевая проблема состоит в том, что все эти инструменты во многом недоступны исследователям. То есть, они принадлежат частным владельцам и это вызывает необходимость оплаты их услуг (по предоставлению этих инструментов сбора информации), либо платы за готовые базы данных. Более того, эти инструменты разработаны и используются в маркетинговых исследованиях. Однако уже сейчас прогнозируется использование данных инструментов и в других сферах.
Например, Департамент защиты в Америке планирует использовать инструменты мониторинга социальных сетей для отслеживания потоков информации в публичных пространствах Интернета, обнаружения дезинформации, а так же попытки предотвращения реальных беспорядков и общественных волнений21.
Исследовательские практики в России
В России исследование Интернет-пространств только начинает развиваться. Однако уже сейчас, многие исследователи рассматривают новые инструменты и методики, а также размышляют о новых возможностях анализа такой информации.
Например, проект, разработанный в Санкт-Петербургском национальном исследовательском университете информационных технологий и оптики (НИУ ИТМО), «Социодинамика»22. Целью данного проекта является создание специализированного инструмента, позволяющего проводить социометрический анализ в социальных сетях. Для демонстрации возможностей работы центра были проанализированы сообщества в Интернете, обсуждающие законы о пропаганде гомосексуализма и педофилии. Данная тема активно обсуждалась в различных регионах: с одной стороны, выступали защитники прав меньшинств, с другой – ярые противники гомосексуализма.
Исследователи ставили перед собой задачу рассмотрения плотности связей внутри сообщества и между отдельными пользователями, количество таких связей, анализ количества записей во времени и измерения настроения обсуждений. На основе автоматически собранных сообщений по заданным ключевым словам, были построены различные социограммы (см. Приложение 1). В ходе анализа было выявлено, что пользователи самоорганизуются в сообщества на основе обсуждений, выявлены лидеры мнений, представлена динамика обсуждений и всплесков (резкое увеличение количества сообщений по данной тематике).
Главным же выводом исследования стало доказательство возможности применения методик центра для социометрических исследований. Следовательно, данные инструменты и техники могут стать основой для различных исследований по другим тематикам как в социодинамике, так и в каких-либо других гуманитарных исследованиях.
Другой интересный проект предоставил Фонд содействия изучению общественного мнения.
Исследователи решили провести эксперимент: произвести прогноз на политических выборах президента в Венесуэле в апреле 2013 года (исследование проводилось с 13 марта по 14 апреля)23. Было проанализировано 6 378 390 упоминаний и 827 385 авторов. Составленный прогноз полностью совпал с официальными результатами голосования (50,7% голосов за Николаса Мадуро и 48,8% за Энрике Каприлеса). Эксперимент подтвердил эффективность данной методики для политического прогнозирования. В дальнейшем исследователи планируют провести подобные исследования и в России.
В работе Анни Петит «Как обычное исследование»24 также обсуждается возможность применения метода анализа социальных сетей. Автор предлагает рассмотреть новые методы онлайн-исследований в контексте «традиционных» методов социологии. В своей работе Петит доказывает, что в пространстве социальных сетей можно найти те же возможности и ограничения, что и при проведении онлайн-опросов.
Сбор данных. Вместо анкетных вопросов – поиск уже написанных мнений. Главное условие достижения полноты выборки – максимально возможное количество сайтов, где возможно найти интересующие нас мнения людей. В онлайн-опросах используется либо готовая база (обычно в маркетинговых исследованиях), либо выборка «снежного шара», распространение через рекламу и так далее. В обоих случаях исследователь ищет людей, которые могут дать какую-либо информацию, мнение по интересующей его (исследователя) теме.
Качество данных. Вне зависимости от методы сбора данных, исследователь может столкнуться с проблемой искажения данных. Респонденты могут намеренно предоставлять ложные данные, некачественно заполнять анкеты (одинаковые ответы в таблицах, слишком быстрое заполнение, несоответствие ответов в одинаковых вопросах или вопросах-ловушка и так далее). Похожие ситуации можно наблюдать и в социальных сетях, например, существуют сообщения, где в обычном, с первого взгляда, тексте пользователя содержатся различные ссылки, не имеющие отношения к обсуждаемой теме.25В обоих случаях существуют методы устранения таких данных из выборки.
Выборка. Существуют различные «традиционные» методы построения выборки, которые применимы и к онлайн-опросам. При использовании метода анализа социальных сетей также необходимо строить выборку, но по несколько иным основаниям. В данном случае, критерием отбора являются различные сообщения пользователей, содержащие ключевые слова по тематике, интересующей исследователя.
Взвешивание. Также возможно при анализе социальных сетей. Однако, если в случае опроса происходит взвешивание по социально-демографическим характеристикам, то в исследовании социальных сетей основанием становится тип ресурса, на котором размещается информация. Так, например, учитывается направленность сетей: блоги, микроблоги, форумы и так далее. Учитывая статистику пользования людьми определенных типов сайтов, можно производить взвешивание полученных данных.
Шкалирование. Онлайн-анкета представляет собой совокупность различных шкал, позволяющих буквально преобразовать слова в цифры, что необходимо для дальнейшего анализа. При исследовании социальных сетей можно также преобразовать текстовые данные в цифровые. По эмоционально окрашенным сообщениям можно определить степень согласия или несогласия «респондентов» к тем или иным темам, проблемам.
Переменные. Совокупность полученных текстов позволяет разбивать их на различные переменные, которые отражают различные аспекты исследуемой темы.
|
