Нерандомизированные техники для сенситивных опросов: сравнительный анализ

Обложка

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Дано описание и анализ «перекрестной» и «триангулярной» моделей ‒ двух наиболее известных в западной социологии техник, относящихся к классу нерандомизированных опросных процедур (NRRT), специально предназначенных для стимулирования самораскрытия респондентов в сенситивных опросах, посвященных «деликатным» темам. Главная цель статьи – опираясь на результаты зарубежных исследований, оценить возможности этих моделей для получения искренних ответов опрашиваемых. Дается описание особенностей дизайна, принципов работы, вопрос-ответной логики и статистических оснований обеих исследуемых моделей. Представлены способы расчета оценочной доли лиц, обладающих сенситивной (скрываемой) характеристикой. Приводятся результаты эмпирических тестов, позволяющих судить о валидности двух техник. Показаны преимущества перекрестной и триангулярной моделей по сравнению с уорнеровской техникой RRT и прямыми методами, основанными на самоотчетах респондентов, а также их недостатки и ограничения, связанные с несоблюдением респондентами предписанных в анкете инструкций. Раскрыт механизм появления фальшиво-позитивных оценок, негативно влияющих на валидность итоговых данных. Предложены возможные решения этой проблемы. В результате сравнительного анализа двух изучаемых моделей сделан вывод о предпочтительности использования перекрестной модели над триангулярной за счет симметричности ее дизайна и более эффективного контроля социальной желательности.

Об авторах

Александр Юрьевич Мягков

Ивановский государственный энергетический университет им. В.И. Ленина

Иваново, Россия

Список литературы

  1. Мягков А.Ю. Искренность респондентов в сенситивных опросах: методы диагностики и стимулирования. Изд. 2-е испр. и доп. М.: Вариант, 2012. [Myagkov A.Yu. (2012) Sinserity of the Respondents in Sensitive Surveys: Diagnostic and Stimulation Methods. 2nd ed., fix and add. Moscow: Variant. (In Russ.)]
  2. Мягков А.Ю. Стимулирование искренних ответов респондентов в опросных исследованиях: Вопросы методологии и методов / ФГБОУ ВО «Ивановский государственный энергетический университет. Иваново, 2018. [Myagkov A.Yu. (2018) Stimulating the Sincere Answers of Respondents in Survey Research: Methodology and Methods Questions. Ivanovo. (In Russ.)]
  3. Мягков А.Ю. Техника «непарных чисел»: опыт экспериментального тестирования // Социологические исследования. 2016. № 1. С. 37–48. [Myagkov A.Yu. (2016) Unmatched Count Technique: The Trial of Experimental Testing. Sotsiologicheskie issledovaniya [Sociological Studies]. No. 1: 37–48 (In Russ.)]
  4. Мягков А.Ю. Bogus pipeline: валидная процедура или «призрачная мечта»? (К дискуссиям в зарубежных социальных науках) // Социологические исследования. 2020. № 3. С. 121–130. [Myagkov A.Yu. (2020) Bogus pipeline: valid procedure or «ghostly dream»? (To discussions in foreign social sciences). Sotsiologicheskie issledovaniya [Sociological Studies]. No. 3: 121–130 (In Russ.)]
  5. Atsusaka Y., Stevenson R.T. (2021) A Bias-Corrected Estimator for the Crosswise Model With Inattentive Respondents. March 31, 2021: 1‒49. URL: https://arxiv.org/pdf/2010.16129.pdf (accessed 13.12.2022).
  6. Cerry J., Davis E.O., Verissimo D. et al. (2021) Specialized Questioning Techniques and their Use in Conservation: A Review of Available Tools, With a Focus on Methodological Advances. Biological Conservation. Vol. 257. No. 109089: 1–39.
  7. Dempsey L., Dowling M., Larkin P. et al. (2016) Sensitive Interviewing in Qualitative Research. Research in Nursing & Health. Vol. 39. No. 4: 480‒490.
  8. Dickson-Swift V., James E.L., Liamputtong P. (2008) Undertaking Sensitive Research in the Health and Social Sciences: Managing Boundaries, Emotions and Risks. Cambridge: Cambridge University Press.
  9. Erdmann A. (2019) Non-Randomised Response Models: An Experimental Application of the Triangular Model as an Indirect Questioning Method for Sensitive Topic. Methods, Data, Analyses. Vol. 13. No. 1: 139–167.
  10. Gröenitz H. (a) (2014) A new privacy-protecting survey design for multihotomous sensitive variables. Metrika. Vol. 77. No. 2: 211‒224.
  11. Gröenitz H. (b) (2014) Applying the nonrandomized diagonal model to estimate a sensitive distribution in complex sample surveys. Journal of Statistical Theory and Practice. Vol. 8. No. 2: 319‒342.
  12. Heck D.W., Hoffmann A., Moshagen M. (2018) Detecting Nonadherence Without Loss in Efficiency: A Simple Extension of the Crosswise Model. Behavioral Research Methods. Vol. 50: 1895–1905.
  13. Hoffman A., Meisters J., Musch J. (2020) On the Validity of Nonrandomized Response techniques: An Experimental Comparison of the Crosswise Mоdel and the Triangular Model. Behavior Research Methods. Vol. 52. No. 4: 1768–1782.
  14. Hoffman A., Meisters J., Musch J. (2021) Nothing But the Truth? Effects of Faking on the Validity of the Crosswise Model. PLoS ONE. Vol. 16. No. 10. e0258603: 1–20. URL: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0258603 (accessed 15.11.2022).
  15. Hoffmann A., Diedenhofen B., Verschuere B. et al. (2015) A Strong Validation of the Crosswise Model Using Experimentally-Induced Cheating Behavior. Experimental Psychology. Vol. 62. No. 6: 403–414.
  16. Höglinger M., Diekmann A. (2017) Uncovering a Blind Spot in Sensitive Question Research: False Positives Undermine the Crosswise-Model RRT. Political Analyses. Vol. 25. No. 1: 131–137.
  17. Jensen U.T. (2020) Is Self-Reported Social Distancing Susceptible to Social Desirability Bias? Using the Crosswise Model to Elicit Sensitive Behaviors. Journal of Behavioral Public Administration. Vol. 3. No. 2: 1–11.
  18. Jerke J., Johann D., Rauhut H., Thomas K. (2019) Too Sophisticated Even for Highly Educated Survey Respondents? A Qualitative Assessment of Indirect Question Formats for Sensitive Questions. Survey Research Methods. Vol. 13. No. 3: 319‒351.
  19. Jerke J., Krumpal I. (2013) Plagiarism in Student Papers: An Empirical Study Using Triangular Model. Methods, Data, Analyses. Vol. 7. No. 3: 347–368.
  20. Johann D., Thomas K. (2017) Testing the Validity of the Crosswise Model: A Study on Attitudes Towards Muslims. Survey Methods: Insights from the Field. URL: https://survey-insights.org/?p=8887 (accessed 6.11.2022).
  21. Jones E.E., Sigall H. (1971) The Bogus Pipeline: A New Paradigm for Measuring Affect and Attitude. Psychological Bulletin. Vol. 76. No. 2: 349–364.
  22. Korndörfer M., Krumpal I., S.C. Schmukle S.C. (2014) Measuring and Explaining Tax Evasion: Improving Self-Reports Using the Crosswise Model. Journal of Economic Psychology. Vol. 45. No. 1: 18–32.
  23. Krumpal I. (2013) Determinants of Social Desirability Bias in Sensitive Surveys: A Literature Review. Quality & Quantity. Vol. 47. No. 4: 2025–2047.
  24. Maxfield M.G., Weiler B.L., Widom C.S. (2000) Comparing Self-Reports and Official Records of Arrests. Journal of Quantitative Criminology. Vol. 16. No. 1: 87–110.
  25. Meisters J., Hoffmann A., Musch J. (2020) Controlling Social Desirability Bias: An Experimental Investigation of the Extended Crosswise Model. PLoS ONE. Vol. 15. No. 12: e0243384. URL: https://doi.org/10.1371/journal.pone.-0243384 (accessed 6.11.2022).
  26. Miller J.D. (1984) A New Survey Technique for Studying Deviant Behavior. Ph.D. thesis. Washington, D.C.: The George Washington University.
  27. Sagoe D., Cruyff M., Spendiff M. et al. (2021) Functionality of the Crosswise Model for Assessing Sensitive or Transgressive Behavior: A Systematic Review and Meta-Analysis. Frontiers in Psychology. Vol. 12. No. 655592: 1–19.
  28. Schnell R., Thomas K. (2021) A Meta-Analyses of Studies on the Performance of the Crosswise Model. Sociological Methods and Research. 1–26. URL: https://www.researchgate.net/publication/351438964_A_Metaanalsis_of-_Studies_on_the_Performance_of_the_CrosswiseModel/link/-60a2f719458515952dd23c26/download (accessed 06.11.2022).
  29. Tian G.-L., Tang M.-L. (2019) Incomplete Categorical Data Design. Nonrandomized Response Techniques for Sensitive Questions in Surveys. Boca Raton, Fl.: CRC Press, Tailor & Francis Group.
  30. Walzenbach S., Hinz T. (2019) Pouring Water into Wine: Revisiting the Advantages of the Crosswise Model for Asking Sensitive Questions. Survey Methods: Insights from the Field. URL: https://survey-insights.org/?p=10323 (accessed 09.11.2022).
  31. Warner S.L. (1965) Randomized response: A Survey Technique for Eliminating Evasive Answer Bias. Journal of the American Statistical Association. Vol. 60. No. 309: 63–69.
  32. Wu Q., Tang M.-L. (2016) Non-Randomized Response Model for Sensitive Survey with Nonсompliance. Statistical Methods in Medical Research. Vol. 25. No. 6: 2827–2839.
  33. Yu J.-W., Tian G.-L., Tang M.-L. (2008) Two New Models for Survey Sampling with Sensitive Characteristic: Design and Analyses. Metrika. Vol. 67: 251–263.

© Российская академия наук, 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».