CC BY
19
Научная статья УДК 316:311.2+303:523.2 DOI 10.52070/2500-347X_2023_2_851_97
к вопросу о качестве онлайн-выборок при изучении социальной структуры в социологических исследованиях
В. Л. Примаков
Московский государственный лингвистический университет, Москва, Россия [email protected]
Аннотация. В статье рассматривается проблема определения и оценки качества эмпирической информации
в социологических исследованиях с использованием онлайн-выборок. Теоретико-методологический анализ направлен на выявление характеристики репрезентативности онлайн-выборок при изучении структуры социума . Раскрываются методологические аспекты контроля и обеспечения репрезентативности онлайн-выборок.
Ключевые слова: социологические исследования, качество онлайн-выборок, социальная структура, репрезентативность онлайн-выборок
Для цитирования: Примаков В. Л. К вопросу о качестве онлайн-выборок при изучении социальной структуры в социологических исследованиях // Вестник Московского государственного лингвистического университета. Общественные науки. 2023. Вып. 2 (851). С. 97-104. DOI 10.52070/2500-347Х_2023_2_851_97
Original article
Online Sampling Quality Revisited When Studying Social Structure in Sociological Research
Viacheslav L. Primakov
Moscow State Linguistic University, Moscow, Russia [email protected]
Abstract. The article concerns the problem of determining and evaluating the quality of empirical information
in sociological research using online sampling. Theoretical and methodological analysis focuses on the characterization of the representativeness of online samples when studying the social structure. Methodological aspects of monitoring and ensuring the representativeness of online samples are revealed.
Keywords: sociological research, online sampling quality, social structure, representativeness of online
samples
For citation: Primakov, V. L. (2023). Online sampling quality revisited when studying the social structure in
sociological research. Vestnik of Moscow State Linguistic University. Social Sciences, 2(851), 97-104. 10.52070/2500-347X_2023_2_851_97
введение
Проблема качества эмпирической информации всегда была актуальной, особенно в социологической науке. В последние годы ее результаты чаще всего базируются на данных количественных1 выборочных онлайн-исследований. Так, по данным опроса ESOMAR Global Market Research, в российском сегменте мирового исследовательского рынка по-прежнему преобладают количественные исследования, причем 40 % из них - это количественные онлайн-исследования, которых почти в два раза больше, чем исследований с использованием любых других методик сбора данных2. Как правило, они основаны на онлайн-выборках. Это побуждает исследователей внимательно относиться к проблемам качества таких выборочных проектов.
Проблема валидности и способов ее обеспечения в социологических онлайн-исследова-ниях находит систематическое освещение в академической и прикладной научной литературе. Например, особенностям построения онлайн-вы-борок посвящена отдельная глава учебника Санкт-Петербургского государственного университета [Методология и методы социологического исследования, 2014]. Полезный практический опыт определения оценки качества выборочных данных представлен в книге А. В. Чурикова «Основы построения выборки для социологических исследований» [Чуриков, 2020]. Регулярно пишет об этом специализированный сборник статей российских и зарубежных ученых и практиков, ведущих в этой области [Онлайн-исследования в России, 2016].
Разнонаправленный спектр обсуждений методик онлайн-выборок и обеспечиваемых ими качества представляют различные научно-прикладные web-площадки для специалистов и практиков. Например, на одной из них однозначно фиксируется вывод, касающийся качества исследований, построенных на онлайн-выборках: «Онлайн-исследо-вания, где объектом являются только его участники, основаны на невероятностной выборке добровольцев. Они представляют коллективное мнение респондентов и не претендуют на валидность и надежность данных»3. Звучит как научный приговор.
Однако проблема качества онлайн-выборок не только не исчерпана, но и практически не решена;
1Следует заметить, что в профессиональном тезаурусе исследователей, и не только социологов, закрепилось устойчивая классификация исследовательских стратегий на количественные и качественные. Поэтому мы используем их названия без кавычек.
2Состояние рынка социологических и маркетинговых исследований в 2021 году. URL: https://researchfund.ru/files/industry_report_2021.pdf
3Применение онлайн методов в социологических и маркетинговых исследованиях. URL: http://www.voxru.net/onlineresearch.pdf
она все более «уходит в тень». Поэтому во многих исследованиях неслучайная онлайн-выборка приравнивается к случайной, а выводы априори классифицируются как валидные и представительные для всех, а не только для онлайн-пользователей, да еще и с вероятностной оценкой. Это особенно часто проявляется в практике начинающих социологов-исследователей. Анализ показывает, что более 95 % студентов-социологов МГЛУ при осуществлении исследовательских курсовых проектов и написания ВКР пользуются именно онлайн-выборками. Отсутствие устойчивых знаний о качестве выборочных данных и компетенций контроля и обеспечения необходимой (задаваемой) репрезентативности негативно отражается на надежности информации и валидности формулируемых выводов. Проблема усугубляется в контексте решения аналитических задач изучения структуры социума, дифференциации, классификации, типологизации, сравнения различных структурных элементов общества, социальных общностей как сложных иерархизирован-ных систем.
Цель данной статьи - выявить и проанализировать различные теоретико-методологические аспекты определения и оценки качества эмпирической информации в социологических онлайн-выборках.
методологические аспекты оценки и обеспечения качества эмпирической информации в выборочном изучении структуры социума
Как известно, качество социологического исследования - характеристика весьма сложная, интегральная, определяемая как теоретической важностью, актуальностью, так и достоверностью результатов исследования [Социология: Словарь-справочник, 1991]. Достоверные результаты можно получить тогда, когда корректные теоретические выводы (определяемые качеством теории, используемой для интерпретации данных) основаны на качественных эмпирических данных. Нередко подобную характеристику именуют надежностью эмпирической социологической информации. Этому посвящены многочисленные работы авторов, к сожалению, незаслуженно забытых [Волович, 1974; Докторов, 1979; Саганенко, 1979; Саганенко, 1983].
Надежность эмпирической социологической информации чаще всего связывают с недостатками как теоретико-методологическими (теоретические ошибки исследования), так и методическими, процедурными (инструментальными). Методические недостатки, или качество методики исследования,
в свою очередь, связаны с (а) ошибками отбора и (б) ошибками измерения, осуществления процедур сбора данных. Именно ошибки отбора единиц анализа исследования (респондентов, чаще всего), как случайные, так и систематические, выступают важнейшей интегральной составляющей, определяющей надежность эмпирической информации и качество всего социологического исследования. Эти ошибки обусловливают важное свойство выборочной совокупности, именуемой репрезентативностью.
Несмотря на распространенность и широкую употребимость данного понятия, особенно в социологии, «репрезентативность» достаточно неоднозначно трактуется в специальной социологической литературе, а тем более понимается исследователями. Причин тому немало, однако мы полагаем, что тема данной статьи не предполагает глубокого анализа обозначенной проблемы. Сформулируем научное определение, основанное общепринятой методологией.
Под репрезентативностью (фр. representative -представительный) выборки в социологическом исследовании понимается свойство выборочной совокупности воспроизводить (представлять) параметры генеральной совокупности по признакам, значимым с точки зрения цели и задач исследования.
Характеризуя рассматриваемое свойство выборки, сделаем некоторые пояснения. Во-первых, репрезентативность выборки в социологических исследованиях как свойство не носит абсолютного характера. Она определяется целью и задачами исследования, выбранной обоснованной стратегией их достижения. Например, для многих целенаправленных выборок это свойство принципиально не только избыточно, но даже неприменимо.
Во-вторых, принципиальным и важным остается вопрос о критериях репрезентативности. Традиционно в общенаучной практике репрезентативность относилась исключительно к случайным методикам конструирования выборочной совокупности, имеющим вероятностно-статистическое обоснование (расчет соответствующего объема выборки, случайной статистической ошибки и случайных способов отбора). Критерием репрезентативности выступала вероятностно оцениваемая статистическая ошибка выборки, нередко называемая статистической погрешностью.
Достаточно распространенный социологический взгляд на анализируемое свойство несколько расширяет представление о нем, например, утверждая, что «понятие репрезентативности социологического исследования не ограничено рамками понятия репрезентативности в вероятностном смысле, и понятие ошибки в социологии шире,
чем в теории вероятностей и математической статистике» [Социологическая энциклопедия, 2003, с. 347]. Лишь отчасти можно согласиться с таким понимаем репрезентативности, однако такой подход дает возможность широкого использования онлайн-выборок в социологических исследованиях.
В-третьих, отметим, что выборка не может быть репрезентативна по всем признакам или даже одновременно по всем наиболее значимым, контролируемым. Она может быть репрезентативна по одним и нерепрезентативна по другим признакам. Признаки, по которым проектируется выборка (осуществляется расслоение ее объема и, соответственно, контролируется и оценивается репрезентативность), нередко называют контролируемыми или признаками репрезентации. Их, как правило, не бывает много, и они отличны от другой группы признаков, часто называемых исследуемые (изучаемые), описывающие объектно-предметную область на эмпирическом уровне. Причем качество выборочных эмпирических данных обусловлено предпочтением не любых, случайных или типичных, принятых, а нередко, только известных, признаков репрезентации, контролируемых при проектировании и реализации выборки (как правило, это известные социально-демографические переменные: «пол», «возраст», «место жительства» и др.). Основной критерий их выбора - содержательная и статистическая корреляция с признаками исследуемыми, обусловливающая зависимость исследуемых признаков, описывающих изучаемое явление, их вариацию от признаков репрезентации, определяющих эту неоднородность.
Сформулированное определение и сделанные пояснения позволяют акцентировать внимание на конкретных параметрах выборки, существенным образом определяющих качество эмпирических данных в социологическом выборочном исследовании. Чаще всего это объем, структура и ошибка выборки.
Объем выборки - число единиц анализа (наблюдения), составляющих выборочную совокупность. Основания для его определения, как правило, широко и доступно даны в учебной и методической литературе, особенно в статистической теории и методике. Важно, что объем выборки непосредственно и формализовано связан с ошибками выборки, особенно случайными, под которыми понимаются вызванные различными причинами отклонения оценок выборочных параметров от их значений в генеральной совокупности. Сложнее с систематическими ошибками, их вычислить трудно, практически невозможно. Подчеркнем лишь, что для осмысления этих ошибок
и их связи с объемом и структурой выборки достаточно научной литературы и нет необходимости в анализе данной темы.
Понятие «структура выборки» относительно редко можно встретить в словарях, справочниках по социологии. Чаще говорят о расслоении, размещении выборки, а еще чаще соединяют их с методами отбора: например, стратифицированная структура, квотная структура и пр. Основная методическая задача структурирования1 (структу-рации, расслоения) случайной выборки - повышение точности выборочных оценок, или, другими словами, уменьшение ошибок выборки. Структурируя выборочную совокупность, исследователь как бы «выбирает» неоднородность, вызванную распределением по признакам репрезентации, и в результате «сохраняет» ту, которая обусловлена случайным характером различий и отклонений. Тем самым, собственно, и уменьшается ошибка выборки, повышается ее репрезентативность и, соответственно, качество собранного эмпирического материала.
Однако, помимо этой методической задачи, такое расслоение при различных видах отбора имеет весьма важную методологическую установку - обеспечить представительство в выборке частей генеральной совокупности, отражающих ее объективную структуру, либо определенные подсовокупности, интересующие исследователя. Всё это становится особенно важным и проблемным в условиях как самой внутренней принципиальной неоднородности практически любой социальной совокупности, так и отсутствия сведений о степени этой неоднородности. Примечательно, что признаки, лежащие в основе такого выборочного структурирования, должны обоснованно и релевантно представлять (воспроизводить) основные признаки структуры генеральной совокупности, важные с точки зрения цели и задач исследования.
Несколько пояснений о социальной структуре изучаемой совокупности. «В широком смысле под социальной структурой понимается деление общества на сферы жизни людей <...>; в узком -все значимые различия между людьми в процессе их жизнедеятельности» [Тезаурус социологии, 2013, с. 222]. Другими словами, социальная структура означает деление общества, а значит,
1Зд. и далее термины «структурирование», «структурация», «расслоение», «разделение» мы рассматриваем как синонимы, характеризующие общенаучный структурный подход к анализу чего-либо общего (например, общества, совокупности людей) через его элементы (социальные группы, слои, страты), являющиеся его составными частями. Необходимо учитывать, что эти термины принципиально отличаются от описывающих определенные социальные феномены понятия «социальная стратификация» П. Сорокина, Т. Парсонса и др., «социальная структурация» Э. Гидденса, «структурный конструктивизм» П. Бурдье.
и обследуемой генеральной совокупности, на подсовокупности, общности, группы на основании того или иного или нескольких взаимосвязанных признаков. Часто это - объективное деление, например, по признаку «пол», «возраст», «место жительства», «семейное положение», «уровень образования» и др. Но нередко в профиль структурного разделения исследователем могут закладываться и субъективные основания, например, «политическая ориентация», «религиозность», «этническая идентификация» и другие.
Структура выборки, соотнесенное пропорциональное (долевое), либо оптимальное (с учетом доли и дисперсии) распределение ее объема по признакам репрезентации, по сути, дает исследователю методический ключ сохранения объективной структуры генеральной совокупности в структуре выборочного проекта. В руках социолога-исследователя появляется механизм воспроизводства социальной структуры совокупности, являющейся объектом выборочного наблюдения.
методологические проблемы обеспечения репрезентативности ОНЛАйН-ВЫБОрОК изучения социальной структуры
Следует особенно отметить, что основным требованием к выделяемым в проекте выборки структурным частям является достоверность исходной информации о долевом (чаще всего) распределении социальной структуры в генеральной совокупности по значениям репрезентируемых признаков. В этой связи имеет смысл напомнить, что в онлайн-выборках реализация этого требования сопряжена с серьезными проблемами и ограничениями. В контексте необходимости воспроизводства социальной структуры изучаемой совокупности в онлайн-выборке эти проблемы носят принципиальный характер.
Во-первых, социальные структуры пользователей Интернета в широком смысле, а тем более структуры конкретных интернет-площадок (социальные сети, форумы, чаты, блоги и пр.), существенно отличаются как друг от друга, так и от социальной офлайн-структуры2. Причин тому много. Они связаны не только с так называемым цифровым неравенством, но и с различием в тематических интересах пользователей, их в интернет-активности, в принятых способах социального
2В данном случае мы сознательно не стали употреблять понятие «реальная» социальная структура, так как полагаем, что социальная структура онлайн-пользователей также может быть реальна, правда, с иной исследовательской точки зрения.
взаимодействия в Сети и др. Проблема, на которой мы хотим сосредоточить внимание, не в наличии всех этих структурных различий, а в том, какую социальную структуру мы воспроизводим в выборочной совокупности и с какой переносим выводы на генеральную совокупность. Казалось бы, очевидный ответ на поверхности: коль скоро выборка строится из генеральной совокупности пользователей Интернета, то и выводы должны переноситься только на этих онлайн-пользователей. Такой тип выстраивания субъектно-объектных отношений не всегда отвечает целям и задачам исследования. Следовательно, в подавляющем большинстве онлайн-исследований выводы переносятся на всю социальную офлайн-действительность. К тому же, понятно, что и онлайн-пользователи различных интернет-площадок неоднородны с точки зрения традиционно учитываемых признаков репрезентации (чаще всего, это социальнодемографические переменные), что существенно искажает пропорциональную (а тем более, оптимальную) репрезентацию респондентов соответствующих социальных статусов в онлайн-выборке.
Во-вторых, использование онлайн-выборки не только затрудняет, а, по сути, исключает использование однозначных верифицированных маркеров социальной стратификации среди потенциальных носителей информации по проблеме исследования. Подобная проблема существует и в офлайн-выбор-ках. Однако там она может хотя бы отчасти контролироваться исследователем. В онлайн-выборках вопрос: «Кто я? - решает каждый респондент субъективно, исходя из собственных соображений о своем статусе в конкретном онлайн-взаимодей-ствии. Проблему усложняет и принятая в сетевом сообществе интернет-культура, характеризующаяся не только анонимностью, но и различными формами искажения социальных статусных характеристик. Эта проблема имеет место даже в панельных выборках с верификацией через регистрационные (профилирующие) анкеты, а тем более в поточных, стихийных и целевых.
В-третьих, особые сложности в анализе социальной структуры создают локализации потенциальных респондентов в интернет-исследованиях. Эти сложности обнаруживаются и в географических, и во временных, и в тематических, и в коммуникационных, и в иных особенностях он-лайн-выборок. Онлайн-исследование практически не в состоянии верифицированно выявить, а значит, и обоснованно представить в выборочной совокупности конкретную географическую совокупность потенциальных респондентов. Респонденты-пользователи по-разному могут определять и выбирать, например, свое «место жительства», «место
работы», «место постоянного проживания», «место нахождения в настоящее время». Нерепрезентативно «работает» и временной критерий отбора, поскольку позволяет осуществить выборочный срез не «здесь и сейчас», а зависит от многих вневременных условий (рейтинговой позиции сообщения, интенсивности информационного потока, отношения респондента к информации и пр.). О тематической локализации говорить тем более сложно. Поскольку обсуждать одно и то же событие респонденты могут на разных тематических площадках, ресурсах, от общих сетей до тематических блогов, форумов, каналов, чатов и пр., пользуясь гиперссылками и связями цитирования. Более того, постоянно изменяется интенсивность информационного контента, а значит, меняется и локализация интернет-активности пользователей. И в каждой такой коммуникативной интернет-локальности социальные структуры пользователей могут существенно различаться, особенно по наиболее важным, с точки зрения цели и задач конкретного исследования, признакам. Наконец, проблема локализации усугубляется слабо контролируемой даже программно-техническими средствами возможностью обеспечения принципа бесповторности в формировании онлайн-выборки.
При этом целесообразно акцентировать внимание на такой характеристике признаков струк-турации (расслоения, разделения), как «важные». Их мы называли контролируемые признаки репрезентации и к ним относили те, которые имеют действительную связь с исследуемыми признаками, поскольку, традиционные социально-демографические переменные в выборке могут относительно адекватно представлять генеральную совокупность, но иметь весьма отдаленную связь с предметными признаками исследования и потому не являться обоснованными, а значит, и неважными признаками структурации. В любом проекте выборки, а тем более онлайн, исследователь вынужден обосновывать значимость этих признаков, их корреляцию с исследуемыми предметными признаками. Варьирование значений этих важных признаков репрезентации, собственно, и определяет структуру выборки, представляет в ней объективную социальную структуру носителей информации, валидную с точки зрения изучаемой проблемы и цели исследования.
Всё это заставляет исследователей решать вопрос об оценке репрезентации социальной структуры в онлайн-выборках. Это важно при реализации как дескриптивных, так и аналитических и экспериментальных количественных стратегических планов исследования.
Наша принципиальная позиция состоит в том, что выборочное онлайн-исследование не может
обеспечить контроль и реализацию задаваемой репрезентативности с использованием принятого вероятностного математико-статистического обоснования и случайных методов формирования выборки. Однако, полагая возможным приблизить структуру выборки к структуре генеральной совокупности, можно в качестве представительной оценки использовать апостериорную ошибку различия по важным контролируемым признакам. Такой методологический подход «открывает дверь» для широкого использования онлайн-вы-борок в социологических исследованиях, в том числе социальной структуры на основе использования различных неслучайных способов структурирования (расслоения).
С нашей точки зрения, критерий репрезентативности можно обоснованно определять, исходя из анализа выбранной стратегии и методического профиля выборочного исследования. Для количественных исследований, основанных на неслучайных методах отбора, главным образом квотном отборе, такой критерий сводится к точности воспроизведения значимых элементов социальной структуры и приближенном (часто повышенном) определении объема выборки, статистически значимого для проверки содержательных гипотез. Такого мнения придерживаются многие социологи-исследователи [Горшков, Шереги, 2009; Саганенко, 1983; Социология: Словарь-справочник, 1991; Ядов, 2001; Чуриков, 2020]. Такие выборочные проекты наиболее распространены в исследовательской практике. Они составляют подавляющее большинство онлайн-исследований в социологии и маркетинге. Соответственно, ошибка определяется апостериори на основе оценки различия задаваемых квот в выборке и достоверных статистических пропорций в генеральной совокупности.
Отдельное дополнение необходимо сделать относительно важного условия репрезентации, связанного с приближенным, часто повышенным, объемом онлайн-выборки в количественных исследованиях описательно-аналитического стратегического профиля. Прежде всего потому, что, например, квотная онлайн-выборка неслучайна и расчет ее объема не имеет четкого вероятностного математико-статистического обоснования, а порой и смысла, как показывает практика. При этом повышение такого объема по сравнению со случайным отбором не является отягощающей или трудноразрешимой задачей в онлайн-исследовании.
Обеспечение апостериорной ошибки выборки существенным образом связано не только со степенью однородности изучаемых структурных элементов генеральной совокупности, но и с глубиной последующего статистического анализа
сравниваемых подвыборок, репрезентующих эти структурные части, что не менее существенно. Речь идет о статистически значимом различии сравнительного анализа подвыборок. Другими словами, объем подвыборок должен быть статистически значим для их аналитического сравнения в соотнесении с предельной задаваемой ошибкой. Не углубляясь в анализируемую проблему, отметим, что в учебной и научной литературе она предметно описана, правда, зачастую и повсеместно игнорируется в конкретных эмпирических исследованиях, особенно неопытных социологов. Позволим себе процитировать коллег для пояснения сформулированного тезиса: «Необходимость обеспечить подвыборки определенного размера вытекает из задач их сравнения между собой. В этом случае наполнение подвыборок должно быть достаточным для того, чтобы констатировать статистические различия в их характеристиках. Как и в случае с выборками в целом, ключевым фактором для определения минимально необходимого размера подвыборок является размер ожидаемых различий между ними, который исследователь хочет зафиксировать с помощью статистических методов анализа» [Методология и методы ... 2014, с. 142]. В. А. Ядов предложил и методику оценки объема и статистической значимой разности в сравниваемых подвыборках [Ядов, 2001].
Что же касается качественных исследований с направленными и / или целевыми выборками, то проблема репрезентативности в них не стоит в принципе. Для подтверждения данного вывода не откажем себе в удовольствии еще раз процитировать классика: «В аналитических и экспериментальных исследованиях проблема статистической репрезентативности выборки оказывается второстепенной в сравнении с необходимостью обеспечить качественное представительство изучаемых социальных объектов» [Ядов, 2001, с. 114-115].
Отметим только, что качество качественного (здесь, по-нашему мнению, тавтология оправдана) социологического исследования и, соответственно, надежность эмпирического материала, собираемого с его помощью, не определяется структурным соответствием пропорций выборочных объектов наблюдения, обоснованно и целенаправленно отобранных. Определяющее значение имеет не структурная представительность выборки, а качественная представительность наблюдаемых объектов, составляющих подвыборку, целям исследования. Другими словами, объекты, включаемые в целевые выборки, должны содержательно представлять конкретную анализируемую целевую подгруппу, объем и структурный профиль которой может остаться неизвестным. Объемы таких
целевых групп могут быть частично ограничены оценкой однородности этих групп по ряду взаимосвязанных признаков (чем выше однородность, тем меньшая численность может обеспечить качественную представительность). Важное значение при конструировании таких целевых выборок имеет принадлежность единиц наблюдения к определенным тематическим полям коммуникации. Тем более надежность выводов, достигаемая на таких выборках, существенно зависит от особых профессиональных качеств исследователя, среди которых: теоретическая интерпретивистская подготовленность, индуктивная логика, «мягкая» методологическая ориентация, навыки интерпретационной работы с данными, способность к концептуальным обобщениям и т. п.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Несмотря на то что проблема качества в выборочных социологических исследованиях носит дискуссионный характер, научное осмысление репрезентативности онлайн-выборок позволяет найти вполне обоснованные способы обеспечения необходимого качества эмпирических данных. Их адекватная фиксация имеет особое значение при решении аналитических задач исследования социальной структуры, сравнения структурных компонентов изучения социальных общностей, сложных структурированных систем, дифференциации, классификации и типологизации. Учет необходимых методологических и методических требований конструирования таких онлайн-вы-борок существенно повышает качество получаемой социологической информации и обоснованность выводов эмпирических социологических исследований.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Методология и методы социологического исследования: учебник / под ред. В. И. Дудиной, Е. Э. Смирновой. СПб. : Изд-во СПбГУ, 2014.
2. Чуриков А. В. Основы построения выборки для социологических исследований. М. : Общественное мнение, 2020.
3. Онлайн-исследования в России: тенденции и перспективы / под ред. А. В. Шашкина, И. Ф. Девятко, С. Г. Давыдова. М. : Типография, 2016.
4. Социология: Словарь-справочник. Т. 4. Социологическое исследование: методы, методика, математика и статистика. М. : Наука, 1991.
5. Волович В. И. Надежность информации в социологическом исследовании. Киев : Наука думка, 1974.
6. Докторов Б. З. О надежности измерения в социологическом исследовании. Ленинград : Наука. Ленингр. отд-ние, 1979.
7. Саганенко Г. И. Социологическая информация: Статистическая оценка надежности исходных данных социологического исследования. Ленинград : Наука. Ленингр. отд-ние, 1979.
8. Саганенко Г. И. Надежность результатов социологического исследования / под ред. В. А. Ядова. Ленинград : Наука, 1983.
9. Социологическая энциклопедия: В 2 т. Т.2 / Национальный общественно-политический фонд / Руководитель научного проекта Г. Ю. Семигин: Главный редактор В. Н. Иванов. М. : Мысль, 2003.
10. Тезаурус социологии: тематический словарь-справочник / под. ред. Ж. Т. Тощенко. М. : ЮНИТИ-ДАНА, 2013.
11. Горшков М. К., Шереги Ф. Э. Прикладная социология: методология и методы: учебное пособие. М. : Альфа-М : ИНФРА-М, 2009.
12. Саганенко Г. И. Надежность результатов социологического исследования. Ленинград : Наука, 1983.
13. Ядов В. А. Стратегия социологического исследования. Описание, объяснение, понимание социальной реальности. М. : Добросвет, 2001.
references
1. Dudina, V. I., Smirnova, E. E. (Ed.). (2014). Metodologiya i metody sociologicheskogo issledovaniya: uchebnik = Methodology and methods of sociological research: textbook. St. Petersburg: Izdatelstvo SPBGU (In Russ.)
2. Churikov, A. V. (2020). Osnovy postroeniya vyborki dlya sociologicheskih issledovanij = Fundamentals of sampling in sociological research. Moscow: Obchestvennoe mnenie. (In Russ.)
3. Shashkina, A. V., Devyatko, I. F., Davydova, S. G. (Ed.). (2016). Onlajn-issledovaniya v Rossii: tendencii i perspektivy = Online research in Russia: tendencies and perspectives. Moscow: Tipografiya. (In Russ.)
4. Osipov, G. V. (Ed.). (1991). Sociologija: Slovar'-spravochnik. T. 4. Sociologicheskoe issledovanie: metody, metodika, matematika i statistika. = Sociology: Dictionary-reference. Vol. 4. Sociological research: methods, methodology, mathematics and statistics. Moscow: Nauka. (In Russ.)
5. Volovich, V. I. (1974). Nadezhnost' informacii v sociologicheskom issledovanii = Reliability of information in sociological research. Kiev : Nauka dumka. (In Russ.)
6. Doktorov, B. Z. (1979). O nadezhnosti izmerenija v sociologicheskom issledovanii = On the Reliability of Measurement in Sociological Research = On the Reliability of Measurement in Sociological Research. Leningrad: Nauka. Leningr. otd-nie. (In Russ.)
7. Saganenko, G. I. (1979)Sociologicheskaja informacija: Statisticheskaja ocenka nadezhnosti ishodnyh dannyh sociologicheskogo issledovanija = Sociological information: Statistical assessment of the reliability of the initial data of a sociological study. Leningrad : Nauka. Leningr. otd-nie. (In Russ.)
8. Saganenko, G. I. (1983) Nadezhnost' rezul'tatov sociologicheskogo issledovanija = Reliability of results of sociological research. Ed. V. A. Jadov. Leningrad : Nauka. (In Russ.)
9. Ivanov, V. M. (Ed.). (2003). Sociologicheskaja jenciklopedija: V 2 t. T. 2. Nacional'nyj obshhestvenno-politicheskij fond = The Sociological Encyclopedia. In 2 vols. Vol. 2. National Socio-Political Foundation. Moscow: Mysl'.
10. Toshhenko, Zh. T. (Ed.). (2013). Tezaurus sociologii: temat. slov.-sprav = Thesaurus of Sociology: thematic dictionary-reference. Moscow: JuNITI-DANA. (In Russ.)
11. Gorshkov, M. K. (2009). Prikladnaja sociologija: metodologija i metody: Uchebnoe posobie = Applied Sociology: methodology and methods: textbook. Moscow: ALFA-M: INFRA-M. (In Russ.)
12. Saganenko, G. I. (1983). Nadezhnost' rezul'tatov sociologicheskogo issledovanija = Reliability of the results of sociological research. Leningrad: Nauka. (In Russ.)
13. Yadov, V. A. (2001). Strategija sociologicheskogo issledovanija. Opisanie, ob'jasnenie, ponimanie social'noj real'nosti = Strategy of sociological research. Description, explanation, understanding of social reality. Moscow: Dobrosvet. (In Russ.)
информация об авторе
примаков Вячеслав леонидович
доктор социологических наук, профессор профессор кафедры социологии
Института международных отношений и социально-политических наук Московского государственного лингвистического университета
information about the author
Primakov Viacheslav Leonidovich
Doctor of Sociology (Dr. habiL), Prof. Professor at the Department of Sociology
Institute for International Relations and Social and Political Sciences Moscow State Linguistic University
Статья поступила в редакцию одобрена после рецензирования принята к публикации
30.01.2023 13.02.2023 03.04.2023
The article was submitted approved after reviewing accepted for publication
