CC BY
32ФИЛОЛОГИЧЕСКИЕ НА УКИ/PHILOLOGICAL SCIENCES
УДК 81-139: 7.017.412: 316.613
ОБОСНОВАНИЕ ВЫБОРКИ МАССОВОГО ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОГО
ОБСЛЕДОВАНИЯ НОСИТЕЛЕЙ РУССКОГО ЯЗЫКА, НАПРАВЛЕННОГО НА ДИАГНОСТИКУ РАЗВИТИЯ СИСТЕМЫ ЦВЕТООБОЗНАЧЕНИЙ
©Грибер Ю. А., SPIN-код: 8214-8269, ORCID: 0000-0002-2603-5928, д-р культурологии, Смоленский государственный университет, г. Смоленск, Россия, [email protected] ©Двойнев В. В., SPIN-код: 9806-4316, ORCID: 0000-0002-8931-3382, канд. социол. наук, Смоленский государственный университет, г. Смоленск, Россия, [email protected]
SAMPLE VALIDATION FOR THE EXPERIMENTAL MASS SURVEY OF NATIVE RUSSIAN SPEAKERS FOCUSSED ON THE DIAGNOSTICS OF COLOR NAMING
©Griber Yu., SPIN-code: 8214-8269, ORCID: 0000-0002-2603-5928, Dr. habil., Smolensk State University, Smolensk, Russia, [email protected] ©Dvoinev V., SPIN-code: 9806-4316, ORCID: 0000-0002-8931-3382, Ph.D., Smolensk State University, Smolensk, Russia, [email protected]
Аннотация. Массовые обследования носителей языка представляют собой сложную практику социолингвистических исследований, поскольку сопряжены с комплексом методических, финансовых и организационных трудностей. Одной из наиболее заметных проблем массового обследования носителей языка является отбор информантов, изучение которых дает возможность распространить полученные выводы на весь изучаемый социум. Целью настоящей статьи является обоснование выборочной совокупности массового экспериментального обследования носителей русского языка, направленного на определение современной структуры системы цветонаименований: (1) определение критериев отбора респондентов из генеральной совокупности; (2) расчет объемов выборки; (3) обсуждение ее репрезентативности и достаточности. Приводится описание инструментария онлайн эксперимента, позволяющего сопоставлять цветовые термины, которые используются носителями разных языков, с цветовыми шкалами RGB и Манселла. Определяются лингвистический и социальный объекты исследования. Приводится численное выражение генеральной совокупности. Описывается стратегия формирования выборочной совокупности, приводятся формулы и выполненные расчеты. C опорой на произведенные расчеты внутри генеральной совокупности и в соответствии с полученными процентными долями рассчитывается количество респондентов, которых необходимо опросить для реализации выборочной совокупности. Предлагаемая схема формирования выборочной совокупности в настоящее время используется при проведении массового социолингвистического обследования носителей русского языка, направленного на диагностику развития системы цветообозначений, и может использоваться в качестве модели для анализа других языковых подсистем.
Abstract. Mass surveys of native speakers are an intricate research practice in the field of sociolinguistics, connected with many methodological, financial, and organizational difficulties. One of the most noticeable problems of a native speakers' mass survey is the selection of
respondents, who can provide information based on which conclusions can be made about the entire social object to be studied. The objective of this article is to validate the sample calculated for an experimental mass survey of native speakers of Russian. This survey is focused on understanding the actual structure of the colour-naming system, which means to: (1) determine the selecting criteria for respondents; (2) calculate the sample and (3) discuss its representativeness and sufficiency. The paper presents a description of the research toolkit (the RGB and Munsell colour scales) for the online experiment that allows to compare the terms used by native speakers of different languages for naming colours. The linguistic and social objects of the conducted research are also defined in the article. The article provides quantitative data about the population of Russia. Further, the authors represent the strategy of sampling. The calculations based on special formulas made possible to form the representative body of those to be surveyed from the entire population. The proposed way of sampling is being used for current sociolinguistic mass surveys of native speakers of Russian with the aim to test, to which extend their system of colour designation is elaborated. The presented sampling model can also be implemented in the analyses of other linguistic subsystems.
Ключевые слова: массовое обследование, русский язык, цветообозначения, обоснование выборки.
Keywords: mass survey, Russian, colour names, sample validation.
Введение
Массовые обследования носителей языка представляют собой достаточно сложную практику социолингвистических исследований, поскольку сопряжены с целым комплексом методических, финансовых и организационных трудностей (см., напр.: [1-2]). Обычно они проводятся для того, чтобы определить специфику функционирования в обществе отдельных подсистем языка, выводы о которых нельзя сделать, опираясь на единичные или случайные наблюдения. Поскольку в центре внимания при этом находится использование языка социальными группами, а не отдельными индивидами, одной из наиболее заметных проблем массового обследования носителей языка становится отбор информантов, изучение которых позволит распространить выводы на весь изучаемый социум.
Целью настоящей статьи является обоснование выборочной совокупности массового экспериментального обследования носителей русского языка, направленного на определение современной структуры системы цветонаименований: (1) определение критериев отбора респондентов из генеральной совокупности; (2) расчет объемов выборки; (3) обсуждение ее репрезентативности и достаточности.
Материал и методы исследования
Инструментарий онлайн эксперимента [3] позволяет сопоставлять цветовые термины, которые используются носителями разных языков, с цветовыми шкалами RGB и Манселла [4]. Процедура эксперимента включает несколько этапов, на главном из которых респонденту последовательно предъявляются равномерно окрашенные прямоугольные карточки (цветовые образцы), случайно отобранные компьютером из палитры эксперимента, и предлагается назвать каждый цвет, используя наиболее подходящее цветообозначение (простые и составные слова, словосочетания, предложения). Вместе с названиями, которые участники дают появляющимся на экране цветовым образцам, записывается скорость каждого ответа, которая рассчитывается как временной интервал между предъявлением
цветового стимула и введением первого знака в строке ответа. Кроме этого, регистрируются условия наблюдения и собирается информация биографического характера, которая касается места рождения и постоянного проживания участников, их национальности, уровня владения языком, образования, возраста, пола и опыта работы с цветом.
Результаты и обсуждение
В случае массового экспериментального изучения носителей русского языка с целью выяснения современной структуры системы цветонаименований определение объема выборки представляет собой многоступенчатую процедуру.
Сначала определяются лингвистический и социальный объекты исследования: совокупность лексических единиц, которые используются носителями современного русского языка для обозначения цвета и его оттенков, и русскоговорящие жители Российской Федерации (носители русского языка) в возрасте 16 лет и старше. Соответственно, в генеральную совокупность должны войти все респонденты старше 16 лет, которые говорят на русском языке, родились и постоянно проживают на территории РФ.
Далее проводится пилотажное исследование на случайной выборке, в ходе которого уточняются методические детали и определяются социальные характеристики членов изучаемого социума, релевантные для изучаемого объекта [5-7].
Только после этого определяются критерии отбора респондентов из генеральной совокупности, производится расчет объемов выборки и обоснование ее репрезентативности и достаточности.
На основе имеющихся данных государственной статистики о численности населения на 1 января 2017 года [8-9] в численном выражении генеральная совокупность (^ составляет 121 255 699 человек.
Расчет выборочной совокупности производится с применением формулы для случайного бесповторного отбора респондентов [10, с. 44]:
N • Ь2 • р • д
п =
N • А2 + г2 • р • ц
где п — объем выборочной совокупности; N — объем генеральной совокупности, А — предельная ошибка репрезентативности, p и q — выборочные доли, I — коэффициент доверия.
Предельная ошибка репрезентативности А составляет для данного исследования 0,05, следовательно, значение доверительной вероятности равно 0,95. Это позволяет говорить о верности выводов по результатам исследования относительно параметров генеральной совокупности в 95% случаев из возможных 100%. Соответствующий выбранному значению предельной ошибки репрезентативности А коэффициент доверия t составляет 1,96 [10, с. 44]. Для удобства расчетов его значение может быть увеличено до 2 (в этом случае значение доверительной вероятности составит 0,954) [11, с. 60]. Предельная ошибка выборки, таким образом, не превысит 5%, что допускается в исследованиях, проводимых в области общественных наук [11, с. 63]. Значение выборочных долей p и q принимается за 0,5 для каждой [10, с. 44].
121255699 • 4^0,5 • 0,5 121255699
п =-= -= 1599,9
121255699 • 0,0025 + 4^ 0,5^0,5 75785,811875
Таким образом, репрезентативная выборочная совокупность для исследования при предельной ошибке выборки, не превышающей 5%, составит 1600 человек. В целях повышения достоверности результатов исследования целесообразно предусмотреть запас в размере 400 человек. С учетом этой корректировки итоговая выборочная совокупность составит 2000 человек.
Поскольку носители языка представляют собой объект исследования, крайне неоднородный в возрастном, территориальном, социальном и других отношениях, критерии отбора респондентов должны определяться в строгом соответствии с рабочей гипотезой о корреляции структуры системы цветообозначений русского языка с полом, возрастом и местом проживания носителей.
Квоты выборочной совокупности (п=2000) рассчитываются в соответствии с составом генеральной совокупности.
В первую очередь, в генеральной совокупности определяются процентные доли мужского и женского населения старше 15 лет (по возрастным группам) в городах и сельской местности (Таблица 1).
Таблица 1.
СОСТАВ ГЕНЕРАЛЬНОЙ СОВОКУПНОСТИ [8, с. 21; 9, с. 92]
городское население
сельское население
мужчины
женщины
мужчины
женщины
возраст N % N % N % N %
15-19 2454068 6 2369727 5 964073 7 902121 6
20-24 2937833 7 2908866 6 1055540 7 925492 6
25-29 4608721 11 4653103 9 1425577 10 1191029 7
30-34 4798310 12 4952620 10 1471851 10 1314667 8
35-39 4208161 11 4449282 9 1297025 9 1240011 8
40-44 3771836 9 4130368 8 1235914 9 1242920 8
45-49 3246864 8 3627995 7 1191824 8 1212787 7
50-54 3205367 8 3887340 8 1339644 9 1402543 9
55-59 3451046 9 4579719 9 1496065 10 1628295 10
60-64 2807763 7 4226204 9 1155755 8 1420110 9
65-69 2151124 5 3590868 7 791372 6 1103859 7
70-74 898256 2 1703481 3 295709 2 518658 3
75-79 1087541 3 2624347 5 426763 3 962777 6
80-84 482622 1 1358257 3 208999 1 544253 3
85 + 344886 1 1182461 2 129702 1 461328 3
всего 40454398 100 50244638 100 14485813 100 16070850 100
Следующим шагом является выявление соотношения мужчин и женщин в генеральной совокупности, а также соотношения городского и сельского населения (Таблицы 2-3).
СОСТАВ ГЕНЕРАЛЬНОЙ СОВОКУПНОСТИ (население РФ в возрасте 15 и старше; мужчины и женщины) Таблица 2.
N %
Мужчины Женщины 54940211 66315488 Всего 121255699 45 55 100
СОСТАВ ГЕНЕРАЛЬНОЙ СОВОКУПНОСТИ (городское и сельское население в возрасте 15 и старше) Таблица 3.
N %
Городское население 90699036 Сельское население 30556663 Всего 121255699 75 25 100
После этого в генеральной совокупности вычисляются процентные доли мужчин и женщин старше 15 лет в городском и сельском населении (Таблицы 4-5).
СОСТАВ ГЕНЕРАЛЬНОЙ СОВОКУПНОСТИ (городское население в возрасте 15 и старше; мужчины и женщины) Таблица 4.
N %
Мужчины Женщины Всего 40454398 50244638 90699036 45 55 100
СОСТАВ ГЕНЕРАЛЬНОЙ СОВОКУПНОСТИ (сельское население в возрасте 15 и старше; мужчины и женщины) Таблица 5.
N %
Мужчины Женщины Всего 14485813 16070850 30556663 47 53 100
Дальнейшие расчеты проводятся с целью дифференциации в генеральной совокупности процентных долей мужского населения старше 15 лет в городах и сельской местности и женского населения старше 15 лет в городах и сельской местности (Таблицы 6-7).
СОСТАВ ГЕНЕРАЛЬНОЙ СОВОКУПНОСТИ (городское и сельское население; мужчины в возрасте 15 лет и старше) Таблица 6.
N %
Городское население 40454398 Сельское население 14485813 Всего 54940211 74 26 100
СОСТАВ ГЕНЕРАЛЬНОЙ СОВОКУПНОСТИ (городское и сельское население; женщины в возрасте 15 лет и старше) Таблица 7.
N %
Городское население 50244638 Сельское население 16070850 Всего 66315488 76 24 100
С опорой на произведенные расчеты внутри генеральной совокупности и в соответствии с полученными процентными долями рассчитывается количество респондентов, которых необходимо опросить для реализации выборочной совокупности (Таблицы 8-13).
Таблица 8.
СОСТАВ ВЫБОРОЧНОЙ совокупности
(п=2000; мужчины и женщины в возрасте 15 и старше)
N %
Мужчины 900 Женщины 1100 Всего 2000 45 55 100
СОСТАВ ВЫБОРОЧНОЙ СОВОКУПНОСТИ (п=2000; городское и сельское население в возрасте 15 и старше) Таблица 9.
N %
Городское население 1502 Сельское население 498 Всего 2000 75,1 25,0 100
Таблица 10. СОСТАВ ВЫБОРОЧНОЙ СОВОКУПНОСТИ (п=1502; городское население в возрасте 15 и старше; мужчины и женщины)
N %
Мужчины 676 Женщины 826 Всего 1502 45 55 100
СОСТАВ ВЫБОРОЧНОЙ СОВОКУПНОСТИ (п=498; сельское население в возрасте 15 и старше; мужчины и женщины) Таблица 11.
N %
Мужчины Женщины Всего 234 264 498 47 53 100
СОСТАВ ВЫБОРОЧНОЙ СОВОКУПНОСТИ (городское и сельское население; мужчины в возрасте 15 лет и старше) Таблица 12.
N %
Городское население Сельское население Всего
666 234 900
74 26 100
Таблица 13.
СОСТАВ ВЫБОРОЧНОЙ СОВОКУПНОСТИ
_(городское и сельское население; женщины в возрасте 15 лет и старше)_
_N_%_
Городское население 836 76
Сельское население 264 24
Всего 1100 100
В заключение рассчитанные квоты распределяются между возрастными группами в городской и сельской местности в полном соответствии с долями генеральной совокупности (ср. Таблицы 1 и Таблицы 14).
Таблица 14.
СОСТАВ ВЫБОРОЧНОЙ СОВОКУПНОСТИ (п=2000)_
_городское население_сельское население_
мужчины женщины мужчины женщины
возраст N % N % N % N %
15-19 40 6 42 5 16 7 16 6
20-24 47 7 49 6 16 7 16 6
25-29 74 11 74 9 23 10 18 7
30-34 81 12 83 10 23 10 21 8
35-39 74 11 74 9 21 9 21 8
40-44 61 9 66 8 21 9 21 8
45-49 54 8 58 7 19 8 18 7
50-54 54 8 66 8 21 9 24 9
55-59 61 9 74 9 23 10 27 10
60-64 47 7 74 9 19 8 24 9
65-69 34 5 58 7 14 6 18 7
70-74 13 2 25 3 5 2 8 3
75-79 20 3 42 5 7 3 16 6
80-84 8 1 25 3 3 1 8 3
85 + 8 1 16 2 3 1 8 3
всего 676 100 826 100 234 100 264 100
ИТОГО 1502 498
Выборочная совокупность формируется с помощью комбинированной стратегии. На первом этапе (n <1000) используется простая случайная бесповторная выборка. Далее применяется стратегия типической выборки, стратифицированной по полу, возрасту и месту проживания носителей русского языка, и осуществлялся направленный рекрутинг участников исследования до выполнения всех необходимых условий репрезентативности выборки.
Заключение
Предлагаемая схема формирования выборочной совокупности в настоящее время используется при проведении массового социолингвистического обследования носителей русского языка, направленного на диагностику развития системы цветообозначений. Данные собираются в ходе онлайн эксперимента [3]. Предполагается, что в ходе исследования будет получено не менее 40 000 валидных цветообозначений от по меньшей мере 2 000 участников с различными социальными характеристиками (полом, возрастом, профессией, местом проживания). Собранные данные пройдут многоступенчатую «очистку», включающую проверку написания и орфографии, которая будет проводиться с использованием компьютерных программ и вручную, и представлены в форматах OpenOffice и Excel, удобных для последующего количественного анализа данных.
Публикация подготовлена в рамках поддержанного РФФИ научного проекта №17-2909145 «Картография цвета: диагностика развития цветонаименований русского языка с использованием естественно-научных, историографических, социологических и психологических методов».
Источники:
(1). Colour naming experiment. Режим доступа: http://colornaming.net (дата обращения 19.10.2018).
(2). Демографический ежегодник России. 2017: статистический сборник / Росстат. М.: Федеральная служба государственной статистики, 2017. 263 с.
(3). Российский статистический ежегодник. 2017: статистический сборник / Росстат. М.: Федеральная служба государственной статистики, 2017. 686 с.
Список литературы:
1. Крысин Л. П. Русский язык по данным массового опроса. М.: Проспект, 1968. 114 с.
2. Патрушева Г. М. Шорцы сегодня: современные этнические процессы. Новосибирск: Наука, 1996. 120 с.
3. Mylonas D., MacDonald L. Online Colour Naming Experiment Using Munsell Samples // Proceedings of the 5th European Conference on Colour in Graphics, Imaging and Vision (CGIV). Joensuu: IS&T, 2010. P. 27-32.
4. Paramei G. V., Griber Y. A., Mylonas D. An online color naming experiment in Russian using Munsell color samples // Color Research and Application. 2018. №43. P. 358-374. DOI: 10.1002/col.22190.
5. Грибер Ю. А., Милонас Д. Картография цвета: эмпирический анализ цветонаименований русского языка // Человек и культура. 2015. №6. С. 64-94. DOI: 10.7256/2409-8744.2015.6.16636.
6. Griber Y. A., Paramei G. V., Mylonas D. Gender Differences in Russian Colour Naming // Being Color with health. AIC Color 2017 Proceedings / ed. by Y. J. Lee, J. Hwang, H. J. Suk, Y. K. Park. Jeju: KSCS, 2017. OS05-4.
7. Ротман Д. Г. Оперативные социологические исследования в комсомольской работе. Минск: Университетское, 1988. 113 с.
8. Могильчак Е. Л. Методика социологического исследования. Выборочный метод. М.: Юрайт, 2018. 117 с.
References:
1. Krysin, L. P. (1968). Russkii yazyk po dannym massovogo oprosa. Moscow, Prospekt, 114. (in Russian).
2. Patrusheva, G. M. (1996). Shortsy segodnya: sovremennye etnicheskie protsessy. Novosibirsk, Nauka, 120. (in Russian).
3. Mylonas, D., & MacDonald, L. (2010). Online Colour Naming Experiment Using Munsell Samples. Proceedings of the 5th European Conference on Colour in Graphics, Imaging and Vision (CGIV), Joensuu, IS&T, 27-32.
4. Paramei, G. V., Griber, Y. A., & Mylonas, D. (2018). An online color naming experiment in Russian using Munsell color samples. Color Research and Application, (43), 358-374. doi:10.1002/col.22190.
5. Griber, Y. A., & Milonas, D. (2015). Kartografiya tsveta: empiricheskii analiz tsvetonaimenovanii russkogo yazyka. Chelovek i kul'tura, (6), 64-94. doi:10.7256/2409-8744.2015.6.16636. (in Russian).
6. Griber, Y. A., Paramei, G. V., & Mylonas, D. (2017). Gender Differences in Russian Colour Naming. Being Color with health. AIC Color 2017 Proceedings / ed. by Y. J. Lee, J. Hwang, H. J. Suk, Y. K. Park. Jeju, KSCS, OS05-4.
7. Rotman, D. G. (1988). Operativnye sotsiologicheskie issledovaniya v komsomol'skoi rabote. Minsk, Universitetskoe, 113. (in Russian)
8. Mogilchak, E. L. (2018). Metodika sotsiologicheskogo issledovaniya. Vyborochnyi metod. Moscow, Yurait, 117. (in Russian)
Работа поступила Принята к публикации
в редакцию 11.10.2018 г. 16.10.2018 г.
Ссылка для цитирования:
Грибер Ю. А., Двойнев В. В. Обоснование выборки массового экспериментального обследования носителей русского языка, направленного на диагностику развития системы цветообозначений // Бюллетень науки и практики. 2018. Т. 4. №11. С. 527-536. Режим доступа: http://www.bulletennauki.com/griber-dvoinev (дата обращения 15.11.2018).
Cite as (APA):
Griber, Yu., & Dvoinev, V., (2018). Sample validation for the experimental mass survey of native Russian speakers focussed on the diagnostics of color naming. Bulletin of Science and Practice, 4(11), 528-536. (in Russian).
