СОЦИАЛЬНО-ДЕМОГРАФИЧЕСКИЕ КОРРЕЛЯТЫ ИСТОЩЕНИЯ ВЫБОРКИ В ЛОНГИТЮДНЫХ ОНЛАЙН-ОПРОСАХ В РОССИИ: ДАННЫЕ ЧЕТЫРЕХ ВОЛН ПРОЕКТА «ЦЕННОСТИ В КРИЗИСЕ»

Обложка

Полный текст

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

Аннотация

В статье исследованы социально-демографические корреляты выбытия участников лонгитюдного онлайн-опроса. Для этого использовались российские материалы четырех волн международного проекта «Ценности в кризисе». Респонденты рекрутировались с помощью потребительской панели компании OMI; сбор данных происходил в июне 2020, апреле-мае 2021, ноябре-декабре 2021 и июле-сентябре 2022 гг. Во всех четырех волнах приняли участие 606 человек – 39,7% от исходной выборки (N = 1527); остальные пропустили как минимум один этап либо выбыли. Анализ описательных статистик и моделирование с помощью бинарной логистической регрессии показали, что вероятность пройти опрос до конца выше для мужчин, старших возрастных групп, образованных и наиболее обеспеченных. В целом истощение онлайн-выборки в российском контексте может быть существенным и искажает ее социально-демографическую структуру. Это необходимо учитывать при планировании лонгитюдных исследований на основе веб-опросов и содержательной интерпретации их результатов.

Об авторах

Б. О. Соколов

НИУ «Высшая школа экономики»; Лаборатория сравнительных социальных исследований им. Р. Ф. Инглхарта, НИУ «Высшая школа экономики»

Email: bssokolov@hse.ru
Санкт-Петербург, Россия; Москва, Россия

В. И. Корсунова

Лаборатория сравнительных социальных исследований им. Р. Ф. Инглхарта, НИУ «Высшая школа экономики»

Email: vikorsunova@hse.ru
Москва, Россия

Список литературы

  1. Афанасьева Ю. А., Соколов Б. О., Широканова А. А. Изменчивость ковид-скептических установок в России: результаты анализа двух волн лонгитюдного опроса «Ценности в кризисе» // Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. 2024. № 2. С. 53–77. doi: 10.14515/monitoring.2024.2.2523.
  2. Гаврилов К. А. Платформа Толока как источник респондентов для онлайн-опроса: опыт оценки качества данных // Социология: 4М. 2022. № 53. С. 165–209. doi: 10.19181/4m.2021.53.5.
  3. Девятко И. Ф. Онлайн исследования и методология социальных наук: новые горизонты, новые (и не столь новые) трудности // Онлайн исследования в России 2.0 / Под ред. А. В. Шашкина, И. Ф. Девятко, С. Г. Давыдова. М.: OMI RUSSIA, 2010. С. 17–30.
  4. Девятко И. Ф. Методы социологического исследования. Екатеринбург: Уральский ун-т, 1998.
  5. Корсунова В. И., Понарин Э. Д. и др. Values in Crisis – International / Ценности в кризис (данные по российской выборке) 2020–2022. 2024. Номер свидетельства: RU 2024621301. Дата регистрации: 27.03.2024. URL: http://www1.fips.ru/fips_servl/fips_servlet? DB=DB&DocNumber=2024621301&TypeFile=html? (дата обращения: 25.01.2025).
  6. Корсунова В. И., Соколов Б. О. Динамика поддержки эмансипативных ценностей в России в ходе пандемии COVID-19 // Социологический журнал. 2023. № 2. С. 8–24. doi: 10.19181/socjour.2023.29.2.1.
  7. Корсунова В. И., Соколов Б. О. Ценностные установки россиян: сравнение результатов онлайн- и офлайн-опросов // Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. 2022. № 3. С. 4–27. doi: 10.14515/monitoring.2022.3.2083.
  8. Мавлетова А. М. Социологические опросы в сети Интернет: возможности построения типологии // Социология: 4 М. 2010. № 31. С. 115–134.
  9. Некрасов С. И. Сравнение результатов онлайн- и оффлайн-опросов (на примере анкет разной сложности) // Социология: 4 М. 2011. № 32. С. 53–74.
  10. Соколов Б. О., Завадская М. А. Социально-демографические особенности, личностные черты, ценности и установки ковид-скептиков в России // Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. 2021. № 6. С. 410–435. doi: 10.14515/monitoring.2021.6.1938.
  11. Терентьев Е. А., Мавлетова А. М., Косолапов М. С. Интервьюирование с помощью компьютерных технологий в лонгитюдных обследованиях домохозяйств // Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. 2018. № 3. С. 47–64. doi: 10.14515/monitoring.2018.3.03.
  12. Чуриков А. В. Основы построения выборки для социологических исследований. М.: Ин-т ф-да «Общественное мнение», 2020.
  13. Arel-Bundock V, Greifer N, Heiss A. How to Interpret Statistical Models Using marginaleffects for R and Python // Journal of Statistical Software. 2024. No. 111(9). P. 1–32. doi: 10.18637/jss.v111.i09.
  14. Barber J., Kusunoki Y. et al. Participation in an Intensive Longitudinal Study with Weekly Web Surveys Over 2.5 Years // Journal of Medical Internet Research. 2016. Vol. 18. No. 6. P. e105. doi: 10.2196/jmir.5422.
  15. Bu F., Cernat A. et al. Online Survey Retention and Re-engagement: Learning from the COVID-19 Social Study // Field Methods. 2025. Vol. 37. No. 3. P. 244–259. doi: 10.1177/1525822X241289870.
  16. Castorena O., Lupu N. et al. Online Surveys in Latin America // PS: Political Science & Politics. 2023. Vol. 56. No. 2. P. 273–280. doi: 10.1017/S1049096522001287.
  17. Deng Y., Hillygus D. S. et al. Handling Attrition in Longitudinal Studies: The Case for Refreshment Samples // Statistical Science. 2013. Vol. 28. No. 2. P. 238–256. doi: 10.1214/13-STS414.
  18. Frankel L. L., Hillygus D. S. Looking Beyond Demographics: Panel Attrition in the ANES and GSS // Political Analysis. 2014. Vol. 22. No. 3. P. 336–353. doi: 10.1093/pan/mpt020.
  19. Herron M. C. Postestimation Uncertainty in Limited Dependent Variable Models // Political Analysis. 1999. Vol. 8. No. 1. P. 83–98. doi: 10.1093/oxfordjournals.pan.a029806.
  20. Lüdecke D., Ben-Shachar M. S. et al. Performance: An R Package for Assessment, Comparison and Testing of Statistical Models // Journal of Open Source Software. 2021. Vol. 6. No. 60. P. 3139. doi: 10.21105/joss.03139.
  21. Lugtig P. Panel Attrition: Separating Stayers, Fast Attriters, Gradual Attriters, and Lurkers // Sociological Methods & Research. 2014. Vol. 43. No. 4. P. 699–723. doi: 10.1177/0049124113520305.
  22. Lynn P. Tackling Panel Attrition // The Palgrave Handbook of Survey Research / Ed. by D. L. Vannette, J. A. Krosnick. Cham, Switzerland: Palgrave Macmillan, 2017. P. 143–153.
  23. Maslovskaya O., Lugtig P. Representativeness in Six Waves of Cross-National Online Survey (CRONOS) Panel // Journal of the Royal Statistical Society Series A: Statistics in Society. 2022. Vol. 185. No. 3. P. 851–871. doi: 10.1111/rssa.12801.
  24. R Core Team. R: A Language and Environment for Statistical Computing. Vienna: R Foundation for Statistical Computing, 2024. URL: https://www.R-project.org/ (дата обращения: 25.01.2025).
  25. Rübsamen N., Akmatov M. K. et al. Factors Associated with Attrition in a Longitudinal Online Study: Results from the HaBIDS Panel // BMC Medical Research Methodology. 2017. Vol. 17. P. 132. doi: 10.1186/s12874-017-0408-3.
  26. Yu T., Chen J. et al. Predicting Panel Attrition in Longitudinal HRQoL Surveys During the COVID-19 Pandemic in the US // Health and Quality of Life Outcomes. 2022. Vol. 20. P. 104. doi: 10.1186/s12955-022-02015-8.
  27. Zhang C., Antoun C. et al. Professional Respondents in Opt-In Online Panels: What Do We Really Know? // Social Science Computer Review. 2020. Vol. 38. No. 6. P. 703–719. doi: 10.1177/0894439319845102.
  28. Zhou H., Fishbach A. The Pitfall of Experimenting on the Web: How Unattended Selective Attrition Leads to Surprising (Yet False) Research Conclusions // Journal of Personality and Social Psychology. 2016. Vol. 111. No. 4. P. 493–504. doi: 10.1037/pspa0000056.

© Российская академия наук, 2025

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».