CC BY
259
МЕТОДОЛОГИЯ И МЕТОДЫ СОЦИОЛОГИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ
ПРОВЕДЕНИЕ В РЕЖИМЕ ОНЛАЙН RDS-ЭКСПЕРИМЕНТА: ИЗУЧЕНИЕ МОТИВАЦИИ ГЕМБЛЕРОВ
А.М. Мавлетова
Факультет социологии Государственный университет — Высшая школа экономики Кочновский проезд, 3, Москва, Россия
В статье описано проведение онлайн RDS-эксперимента с целью изучения мотивов гембле-ров — людей, имеющих склонность к азартным играм; обосновывается валидность данной методики для изучения социальной группы закрытого типа, включая гемблеров.
Ключевые слова: гемблинг, методология RDS, мотивы посещения казино, социологический опрос.
Постановка исследовательской задачи. Гемблинг изучается психиатрами и психологами и определяется как патологическая склонность к азартным играм. К азартным играм исследователи относят игру в казино, лотереи, карточные игры на деньги, ставки на спортивных мероприятиях, лошадиных скачках или собачьих бегах и др.
Почему люди играют в азартные игры? В экономической модели гемблинг анализируется как рискованное действие. Игроки готовы идти на риск, но воспринимают риск со стороны вероятности выигрыша, а не потерь [9. P. 1256—1280]. Психологическая модель рассматривает гемблинг как эмоциональное поведение. Азартные игры воспринимаются индивидами на эмоциональном уровне: люди играют, чтобы получить сильные эмоциональные переживания или снять напряжение. И. Гофман утверждает, что эмоциональная составляющая отнюдь не является индивидуальной характеристикой: ее задает фрейм, маркируемый матрицей восприятия и интерпретации события, а также определяющий практики индивидов [3. P. 239]. Другое объяснение популярности гемблинга заключается в возможности для индивида уйти от реальности повседневного мира и занять более активную позицию [6. P. 255—264], а также самостоятельно принимать решение [2. P. 227].
Для определения игровых практик и выявления мотивов посещения казино в мае—августе 2009 г. было проведено исследование методом онлайн RDS
(RDS — respondent-driven sample — выборка, управляемая респондентами). Игроки в казино являются, с одной стороны, закрытой группой с большим количеством внутригрупповых связей, с другой — труднодоступной группой для опроса. Методология RDS позволяет в данном случае опросить объект исследования и количественно оценить параметры генеральной совокупности. Целью исследования было проведение методического эксперимента с использованием RDS, учитывающего описанные в более ранних исследованиях поведенческие и социально-демографические особенности труднодоступной группы гемблеров.
Отметим, что опрос выпал на «переломное» время для игорных заведений: 1 июля 2009 г. в России были закрыты все казино, располагающиеся вне отведенных законом четырех игровых зон. На закрытость, сплоченность и плотность социальных связей в группе игроков указывает тот факт, что после закрытия казино многие игроки стали играть «на катранах», или, другими словами, подпольно на квартирах, куда можно попасть только по личной рекомендации нескольких игроков. Автор данной работы ранее проводил наблюдения в казино «Метелица» в г. Москве в 2008 г. [1]. Благодаря этому имелась возможность связаться с участниками, четверо из которых выступили в качестве «первичных» респондентов и помогли далее рекрутировать остальных участников опроса.
Методология RDS — это разновидность сетевой выборки, позволяющая построить выборку, независимую от субъектов, с которых начался опрос. В результате финальная выборка не зависит от того, были ли отобраны первые респонденты случайным образом или нет. Наиболее значимый результат для исследователей в данном случае — возможность применить к полученным данным статистические методы расчетов, измерить ошибку выборки, вычислить доверительный интервал и, таким образом, экстраполировать результаты на генеральную совокупность.
Для организации RDS на первом этапе исследователь выбирает первых респондентов («первичные» респонденты, или «семена»), которые далее по цепочке рекрутируют остальных участников опроса. Респондентам платят вознаграждение за участие в исследовании, а также за рекрутирование каждого нового участника. Каждый респондент может рекрутировать ограниченное количество участников: введенная квота позволяет увеличить количество волн, необходимых для достижения точки равновесия и получения стабильных характеристик выборки. Длительность волн, исходящих от изначально выбранных «семян», позволяет получить распределение, не зависящее от характеристик первоначальных респондентов, и теоретически вероятностную выборку, когда каждый член исследуемой группы имеет шанс попасть в выборку [4. P. 179—180].
Модель RDS опирается на четыре теоремы.
Теорема I. Рекрутирование новых участников от волны к волне приводит к достижению точки равновесия — состояния, независимого от характеристик субъектов, с которых началось исследование [5. P. 16—17].
Теорема II. Процесс набора респондентов приводит к тому, что равновесие в RDS достигается в геометрической прогрессии.
Теорема III. Результаты КОБ не имеют ошибки гомофилии в том случае, если коэффициенты гомофилии равны в группах (Ha = Hb).
Теорема IV. КОБ не имеет ошибки, связанной с размером социальной сети, только в том случае, если размеры социальной сети групп x и у равны между собой: N = ^.
Каким образом в подобной выборке можно сделать статистические выводы о генеральной совокупности? «Ключевая идея оценочной процедуры, — пишут М. Салганик и Д. Хекаторн, — состоит не в прямой оценке параметров генеральной совокупности на основе выборочных данных, но в первоначальной оценке параметров социальной сети, на основе которых уже оцениваются параметры генеральной совокупности» [8. Р. 201]. Таким образом, если в традиционном подходе параметры генеральной совокупности оцениваются на основе выборочных данных, то в КОБ — на основе данных социальной сети.
Базовым предположением для Хекаторна является представление цепочки опрашиваемых в виде марковской цепи. Это дает возможность предположить, что смещения, которые могли быть вызваны изначально построенной выборкой, должны быть нивелированы при последующих волнах, таким образом, финальная выборочная совокупность не зависит от выбранных исследователям «семян».
Как возможно оценить параметры генеральной совокупности в КОБ? Для построения доверительного интервала используется оценочная процедура бут-стреппинга, в которой симулируется процедура выборки (генерируется более 2500 выборок). Процедура бутстреппинга включает в себя несколько шагов [8. Р. 83—98]:
— выбирается первичный респондент, с которого начинается отбор;
— из группы, к которой принадлежит первичный респондент, случайно выбирается первый респондент;
— из группы, члены которого рекрутировали первого респондента, случайным образом выбирается второй респондент и т.д.;
— эта процедура продолжается N раз, где N — объем выборки.
Шаг 1 Процедура генерирования новых выборок
Шаг 2 Оценка
ШагЗ
Построение
доверительного
интервала
-►РЇ’
„ р<2' гА
-► Р?
-► рТ
Доверительный интервал
Рис. 1. Процедура бутстреппинга
£ £)
При этом =----------т--а—-—— , где £а- — сглаженная доля респондентов
ЬаВЬ + КьВа
из группы А, которая рекрутировала респондентов из группы В; £)а — средняя
оценка размера социальной сети среди членов группы А.
Можно выделить два главных преимущества проведения КОБ-опроса в Интернете:
— полное сохранение анонимности участников исследования. Респондентам, принявшим участие в опросе, не представляет большого труда переслать ссылку знакомым и попросить их принять участие в исследовании. Респондентам также нет необходимости встречаться с исследователем для проведения интервью;
— значительное сокращение сроков и стоимости проведения полевых работ.
Игроки в казино являются труднодоступной и закрытой социальной группой
с сильными внутригрупповыми связями, что и определяет необходимость использования метода в режиме онлайн КОБ-для опроса игроков. Следует изучать индивидов, играющих как в обычных казино или покерных клубах, так и в онлайн-казино. Отметим, что особо значима методологическая сторона исследования.
РЕЗУЛЬТАТЫ МЕТОДИЧЕСКОГО ЭКСПЕРИМЕНТА
Программа методического эксперимента. В мае—августе 2009 г. был проведен специальный методический эксперимент для тестирования методологии КОБ-выборки в режиме онлайн. Целью проведения методического эксперимента являлась апробация и оценка применимости, а также изучение особенностей использования метода онлайн КОБ для исследования редких совокупностей.
Эксперимент апробирован на материале онлайн-опроса индивидов, посещающих казино и/или играющих в онлайн-казино.
Всего в исследовании было опрошено 99 респондентов, 4 из которых выступили в качестве первичных участников. Четырем участникам были высланы ссылки на онлайн-анкету, после заполнения которой они могли также выслать ее шести новым респондентам. Далее новым респондентам предлагалось заполнить анкету и разослать ее шести другим участникам — игрокам, посещающим казино, или индивидам, играющим в онлайн-казино. Как за участие, так и за приведение новых респондентов организаторы не выплачивали вознаграждение. Скорее всего, это повлияло как на сроки проведения полевых работ (они длились четыре месяца), так и небольшой финальный объем выборки.
Как первичные респонденты, так и последующие участники опроса проживают в г. Москве.
В исследовании были выбраны четыре «первичных» участника.
Первичные респонденты были отобраны по следующим критериям:
— имеют достаточное количество знакомых, играющих в казино (подыскивались так называемые «социометрические звезды»);
— имеют разные социально-демографические характеристики;
— проявили интерес к исследованию и потенциально могли заинтересовать других игроков.
В таблице 1 приведены социально-демографические характеристики первичных респондентов.
Таблица 1
Описание первичных респондентов
Первичный Пол Возраст Опыт игры Количество % приведенных
респондент приведенных респондентов респондентов
1 Мужской 53 Более 10 лет 17 18
2 Мужской 39 10 лет 24 25
3 Женский 34 5 лет 29 31
4 Женский 28 5 лет 25 26
Каждому участнику было разрешено приглашать не более шести новых участников. Исследование проводилось в пять волн. Финальное количество участников составило 99 респондентов, 85% из которых — мужчины, 15% — женщины; 45% игроков в возрасте до 35 лет, 55% — в возрасте 35 лет и старше; 49% участников играют в обычном казино или покерном клубе, 13% играют в интернет-казино, 38% — как в обычном, так и онлайн-казино.
Анализ данных RDS-эксперимента. Рассмотрим композицию выборки на уровне нулевой и пятой (последней) волны. Разделим совокупность по полу, возрасту и типу казино. Для того чтобы в каждой ячейке было необходимое количество наблюдений, для анализа данных мы разделили выборочную совокупность на две возрастные группы — до 35 лет, 35 лет и старше.
На уровне нулевой волны было опрошено четыре респондента:
двое мужчин, две женщины (50% / 50%);
два респондента в возрасте до 35 лет, два респондента — 35 лет и старше (50% / 50%);
два респондента посещают обычное казино, два респондента 50 — и обычное, и онлайн казино(50% / 50%).
К пятой волне количество участников достигает 99 респондентов:
85% мужчин, 15% женщин;
55% в возрасте до 35 лет, 45% в группе «35 лет+»;
49% посещают обычное казино, 13% играют в онлайн-казино, 38% играют как в обычном, так и онлайн-казино.
Какое количество волн потребовалось для достижения равновесия — состояния, независимого от характеристик субъектов, с которых началось исследование? Оценки при равновесии показывают композицию выборочной совокупности, если предположить отсутствие различий в размере социальных сетей и паттернах рекрутирования.
Для определения следует посмотреть, в какой волне различие между п-й и (п - 1)-й волной было меньше 2%. В опросе для достижения равновесия по полу и возрасту потребовалось три волны опроса, для достижения равновесия по переменной «тип казино» — четыре.
Используя программу КОБАТ у.6.0, разработанную Э. Вольцем для анализа КОБ-данных (1), были получены следующие оценки параметров генеральной совокупности: доля мужчин среди игроков в казино в Москве составляет 0,73, доля женщин — 0,27 (табл. 2); доля людей в возрасте до 35 лет — 0,70, в возрасте 35 лет и более — 0,30 (табл. 3); доля людей, играющих в обычном казино — 0,47, в интернет-казино — 0,28, играющих как в обычном, так и онлайн-казино — 0,25 (табл. 4).
Таблица 2
Оценка параметров генеральной совокупности по полу
Характеристики ЯРБ-опроса Респонденты Итого
мужчины женщины
Мужчины-рекрутеры
Число респондентов 69 10 79
Вероятность отбора (в) 87% 13% 100%
Статистически сглаженное число респондентов 71,8 10,4 82,2
Женщины-рекрутеры
Число респондентов 13 3 16
Вероятность отбора (в) 81% 19% 100%
Статистически сглаженное число респондентов 10,4 2,4 11,8
ИТОГО
Число респондентов 82 13 95
Итоговое число участников (включая «первичных» респондентов) 84 15 99
Пропорции групп в выборке 0,848 0,152
Пропорции групп при равновесии 0,865 0,135
Вес 0,865 1,756
Компонента размера социальной сети 0,848 1,974
Компонента рекрутирования 1,02 0,89
Оценка среднего размера социальной сети 11,55 5
Коэффициент гомофилии 0,524 -0,295
Оценка пропорции групп в генеральной совокупности (ЯРБ) 0,73 0,27
Таблица 3
Оценка параметров генеральной совокупности по возрасту
Характеристики ЯРБ-опроса Возраст респондента Итого
до 35 лет | 35 лет и старше
Возраст рекрутера до 35 лет
Число респондентов 32 17 49
Вероятность отбора (в) 65% 35% 100%
Статистически сглаженное число респондентов 34,5 18,3 41,8
Возраст рекрутера 35 лет и старше
Число респондентов 20 26 46
Вероятность отбора (в) 43,5% 56,5% 100%
Статистически сглаженное число респондентов 18,3 23,8 42,1
ИТОГО
Число респондентов 52 43 95
Итоговое число участников (включая «первичных» респондентов) 54 45 99
Пропорции групп в выборке 0,545 0,455
Пропорции групп при равновесии 0,556 0,444
Вес 1,283 0,660
Компонента размера социальной сети 1,259 0,676
Компонента рекрутирования 1,020 0,976
Сглаженная оценка среднего размера социальной сети 7,56 14,37
Коэффициент гомофилии -0,067 0,379
Оценка пропорции групп в генеральной совокупности (ЯРБ) 0,70 0,30
Таблица 4
Оценка параметров генеральной совокупности по типу казино
Характеристики ЯРБ-опроса Тип казино, которое посещает респондент Итого
обычное казино интернет- казино обычное и интернет-казино
Рекрутер играет в обычном казино
Число респондентов 26 7 19 52
Вероятность отбора (в) 50% 14% 36% 100%
Статистически сглаженное число респондентов 22,2 4,8 17,4 44,4
Рекрутер играет в онлайн-казино
Число респондентов 2 3 3 8
Вероятность отбора (в) 25% 37,5% 37,5% 100%
Статистически сглаженное число респондентов 4,8 5,4 4,3 14,5
Рекрутер играет в обычном и онлайн-казино
Число респондентов 18 3 14 35
Вероятность отбора (в) 51% 9% 40% 100%
Статистически сглаженное число респондентов 17,4 4,3 14,4 36,1
ИТОГО
Число респондентов 46 13 36 95
Итоговое число участников (включая «первичных» респондентов) 48 13 38 99
Пропорции групп в выборке 0,485 0,131 0,384
Пропорции групп при равновесии 0,467 0,153 0,380
Вес 0,977 2,121 0,646
Компонента размера социальной сети 0,985 1,823 0,653
Компонента рекрутирования 0,963 1,163 0,990
Сглаженная оценка среднего размера социальной сети 9,57 4,81 14,89
Коэффициент гомофилии 0,050 0,134 0,202
Оценка пропорции групп в генеральной совокупности (ЯРБ) 0,47 0,28 0,25
Для измерения эффективности применения онлайн КОБ-методологии в отношении посетителей казино следует сравнить полученные оценки с оценками параметров генеральной совокупности в исследовании с применением случайной выборки.
Предположим, что изменения в численности аудитории казино в Москве за последние четыре года не повлияли на половозрастные пропорции посетителей казино, тогда можно сравнить полученные оценки параметров генеральной совокупности с оценками исследования ФОМа 2006 г. (2). Имеются два важных отличия между данным исследованием и опросом ФОМа, которые следует учитывать:
— ФОМ не включал в оценку индивидов, играющих в онлайн-казино;
— методология данного опроса — онлайн КОБ, значит, в выборку могли попасть респонденты, пользующиеся всемирной сетью.
По данным ФОМа, доля мужчин среди игроков казино в Москве — 0,73, доля женщин — 0,27. В нашем исследовании оценка доли мужчин среди игроков казино (в обычном и онлайн-казино) получилась также равной 0,73, оценка доли женщин — 0,27 (табл. 5). Таким образом, оценки доли параметров генеральной совокупности по переменной «пол» совпали с оценками ФОМа.
Что касается возрастных оценок игроков, то в КОБ-опросе оценка возрастной группы до 35 лет получилась выше — 0,70, в то время как по оценкам ФОМа доля данной возрастной группы составляет 0,60 (табл. 6). Различие с оценкой
ФОМа составляет 0,10 и является статистически значимым. Среднее значение возраста игрока казино в Москве составляет, по данным ФОМа, 34 года, в онлайн КОБ-исследовании немного меньше — 32 года.
В ходе сравнения половозрастных оценок параметров онлайн КОБ с оценками ФОМа были получены схожие оценки по полу и статистически значимые различия в оценках по возрасту. В нашем опросе мы получили большую оценку возрастной группы меньше 35 лет.
Таблица Б
Оценка параметров генеральной совокупности по полу
Оценка Пол
мужской женский
Оценка пропорции групп в генеральной совокупности (ЯРБ) 0,73 0,27
Оценка ФОМ 0,73 0,27
Таблица б
Оценка параметров генеральной совокупности по возрасту
Оценка Возрастная группа
до 35 лет 35 лет и старше
Оценка пропорции групп в генеральной совокупности (ЯРБ) 0,70 0,30
Оценка ФОМ 0,60 0,40
В среднем игроки посещают обычное казино 3—4 раза в месяц, онлайн-казино — немного реже — 1—2 раза в месяц. При этом среднее время пребывания в казино составляет 3—4 часа. Средний опыт игры в казино среди посетителей обычного казино — 5 лет, среди посетителей интернет-казино он фиксируется на уровне 2 лет.
Чаще всего посетители обычного казино играют в покер в покерной комнате (59% участников опроса), 56% респондентов играют в рулетку, а также в игровые автоматы, половина респондентов играют в покер против казино, в Блэк Джек играют 16% участников, посещающих обычное казино. Среди игроков онлайн-казино самой популярной игрой является также покер в покерной комнате (49%), 18% играют в покер против казино, 9% играют в рулетку.
Почти половина участников опроса ставили на кон сумму в 100—1000 долл. США, четверть респондентов — 1000—10 000 долл. Выигрывали сумму 100— 1000 долл. 30% респондентов, сумму 1000—10 000 долл. — 41%, более 10 000 долл. — 11%. В то же время среди посетителей казино проигрывали 100—1000 долл. 18% респондентов, 1000—10 000 долл. — 50%, более 10 000 долл. — 16%.
Для выявления мотивов посещения казино используем шкальные вопросы GABS (gambling attitudes and beliefs scale), выявляющие отношение игроков к казино и мотивы его посещения. Для определения мотивов на основе вопросов GABS проведем факторный анализ.
Можно выделить три основных фактора, в целом объясняющих 64% дисперсии (табл. 7). Первый фактор связан с эмоциональными мотивами посещения казино (28,5% дисперсии):
— я играю в казино, потому что я азартный человек;
— азартные игры позволяют мне почувствовать жизнь в полной мере;
— казино — это самое волнующее и захватывающее место;
— если человек никогда не переживал эмоций от больших ставок во время игры, он не чувствовал жизнь по-настоящему;
— человек, играющий в азартные игры, более решительный и смелый по сравнению с человеком, не играющим в них.
Большинство посетителей казино привлекает сама игра, эмоции, которые они переживают во время игры, и чтобы вновь испытать их, они приходят в казино снова и снова. Игроки становятся субъектами действий в казино: они могут самостоятельно принимать решения, идти на добровольные риски, которых можно избежать, тем самым проверяя фортуну, и получают сильные эмоции в случае выигрыша. Именно получение эмоций и возбуждения, а также демонстрация сильного характера перед другими игроками становится целью игры в казино.
Однако в большинстве своем игроки не показывают эмоции в казино. Главным умением игроков становится контроль над эмоциями и умелое сокрытие их от других. Игроки должны показать, как в условиях неопределенности во время роковых событий с непредвиденными последствиями они смогут, несмотря на возможные проигрыши и неудачи, проявить свой характер, управляя эмоциональным состоянием и направляя все усилия на достижение победы. В казино все действия игроков направлены на самоутверждение: в них прославляются характер и самость индивида. Казино можно рассматривать как ситуацию, в которой взаимодействующие, контролируя эмоции, «соревнуются характерами» и получают сильнейшее эмоциональное возбуждение в том случае, если на фоне других показывают собственный «сильный характер». При этом важно, что играющий в казино, по мнению игроков, совершает более решительные и смелые действия и вне казино.
Второй фактор связан с возможностью забыть в казино о мире повседневности и избежать ежедневных проблем (20,8% дисперсии):
— когда у меня плохое настроение, я пытаюсь его поднять, играя в азартные игры;
— мне нравится играть в азартные игры, так как это помогает забыть о моих ежедневных проблемах.
Казино организовано таким образом, чтобы посетители, забывая «серый» и скучный мир повседневности, в котором нет эмоций и страстей, больших побед и обидных поражений, переносились в яркий мир казино, в котором человек сам управляет своей судьбой, испытывает удовлетворение от удачной игры или погружается в бездну отчаяния в случае проигрыша.
Третий фактор связан с восприятием игры в казино в качестве дополнительного или основного дохода (14,9% дисперсии):
— я играю в азартные игры, потому что это приносит мне дополнительный доход;
— я играю в азартные игры, потому что игра приносит мне основной доход.
Большинство игроков воспринимают игру в казино как возможность выигрыша. Отсутствие страха проиграть и готовность пойти на риск становятся основными элементами, идентифицирующими игрока и создающими предпосылки
для возможных его побед. Несмотря на то, что в среднем игроки проигрывают больше, чем выигрывают, многие посетители считают, что игра — это возможность заработать дополнительный доход.
Таблица 7
Объясненная дисперсия
Ком- по- нента Начальные собственные значения Суммы квадратов нагрузок извлечения Суммы квадратов нагрузок вращения
всего % дисперсии кумуля- тивный % всего % дисперсии кумуля- тивный % всего % дисперсии кумуля- тивный %
1 3,763 31,356 31,356 3,763 31,356 31,356 3,421 28,509 28,509
2 2,416 20,129 51,485 2,416 20,129 51,485 2,493 20,772 49,281
3 1,519 12,659 64,144 1,519 12,659 64,144 1,784 14,863 64,144
4 0,961 8,012 72,156
5 0,832 6,931 79,087
6 0,651 5,423 84,51
7 0,565 4,705 89,215
8 0,469 3,909 93,124
9 0,321 2,672 95,797
10 0,284 2,367 98,164
11 0,22 1,836 100
12 2,44E-16 2,04Е-15 100
Таблица 8
Матрица повернутых компонент
Утверждения Компонента
1 2 3
Азартные игры позволяют мне почувствовать жизнь в полной мере 0,843 0,174 0,055
Если человек никогда не переживал эмоции от больших ставок во время игры, он не чувствовал жизнь по-настоящему 0,833 0,019 0,077
Человек, играющий в азартные игры, более решительный и смелый по сравнению с человеком, не играющим в них 0,799 0,021 0,050
Казино — это самое волнующее и захватывающее место 0,779 0,189 0,061
Я играю в казино, потому что я азартный человек 0,694 0,129 -0,027
Люди, делающие большие ставки, могут выглядеть сексуально привлекательными в глазах других людей 0,406 -0,128 0,078
Когда у меня плохое настроение, я пытаюсь его поднять, играя в азартные игры 0,162 0,929 -0,134
Мне нравится играть в азартные игры, ибо это помогает забыть о моих ежедневных проблемах -0,121 0,726 0,030
Я играю в азартные игры, потому что игра приносит мне основной доход -0,013 -0,121 0,897
Я играю в азартные игры, потому что это приносит мне дополнительный доход 0,108 -0,093 0,891
Я играю в азартные игры, потому что игра приносит мне удовольствие 0,215 0,342 0,355
Метод выделения: Анализ методом главных компонент. Метод вращения: Варимакс с нормализацией Кайзера. Вращение сошлось за 4 итерации.
Расположим группы игроков в трехмерном пространстве полученных факторов (рис. 2). Наиболее высокие оценки по оси «эмоции/азарт» получились в группе мужчин, а также среди игроков в возрасте 35 лет и более, самые низкие
оценки получились среди игроков в интернет-казино; по оси «избегание ежедневных проблем» наиболее высокие оценки получились среди игроков интернет-казино, самые низкие — среди игроков, посещающих как обычное, так и интернет-казино; по оси «доход» наиболее высокие оценки получились среди игроков в возрасте 35 лет и более, а также среди игроков, посещающих как обычное, так и интернет-казино; самые низкие — среди женщин и игроков интернет-казино.
Эмоции
0,2500
0,0000
-0,2500
-0,5000
-0,7500
• 35 лет и более • Мужчины
• Обычное казино
До 35 ^ет
• Интернет-казино-"’
1 Обычное + интернет-казино
Женщины
°-50, еЛа^е и-°ООо
о
фФ
'°‘3000Л^
Рис. 2. Расположение группы игроков в пространстве трех факторов
Преимущества и ограничения онлайн RDS-метода для опроса труднодоступных групп. Исследование показало, что опрос редких совокупностей можно проводить в Интернете с помощью такой методологии, как выборка, управляемая респондентами (КОБ). В качестве объекта были выбраны посетители казино — труднодоступная группа с высокой плотностью внутригрупповых связей, подходящая для применения метода ЯББ.
Каковы преимущества данного метода?
Прежде всего онлайн КОБ-опрос позволяет легче установить контакт с потенциальными участниками исследования и гарантировать сохранение анонимности информантов. Опрос проходил в сложное для игровых заведений время, когда все казино в России вне отведенных законом четырех игровых зон, были закрыты. Опрос игроков казино было возможно организовать либо в отведенных зонах (выборка на основе картографирования по месту и времени), либо по Интернету. Важно, что по Интернету можно охватить большее количество игроков — как респондентов, посещающих обычные казино и онлайн-казино, так и играющих «на катранах» или подпольно в квартирах. Вследствие того что ссылку на заполне-
ние анкеты присылали игроки, которые просили других посетителей казино принять участие в исследовании, доверие к опросу было довольно высоким, что позволило опросить в Москве 99 респондентов без предоставления вознаграждения.
Кроме того, проведение опроса с помощью методологии КОБ в режиме онлайн позволило завершить полевые работы за четыре месяца — довольно короткий срок, если учитывать труднодоступность группы, низкий уровень кооперации, отсутствие вознаграждения и «переломное» время для казино. Сокращение сроков на полевые работы можно объяснить тем, что исследователю не приходилось заниматься поиском игроков в казино, договариваться об организации интервью, а также встречаться с информантами для проведения опроса. Таким образом, онлайн КО Б-методология (по сравнению с офлайн) позволяет сократить как материальные, так и нематериальные издержки на планирование и проведение опроса.
Наконец, определяя эффективность полученных КОБ-оценок, отметим, что оценки параметров генеральной совокупности по переменной «пол», полученной при помощи онлайн КОБ, статистически не отличались от оценок, полученных в случайном опросе, проведенном ФОМом в 2006 г.
Преимущества метода онлайн КОБ очевидны, но следует также очертить и ограничения использования данной методики.
Несмотря на то, что онлайн КОБ представляет одну из наиболее удобных форм принятия участия в исследовании, когда респондент, получая ссылку от знакомого, заполняет анкету в любое удобное для него время, уровень кооперации в группе игроков казино остается на низком уровне. В связи с отсутствием вознаграждения и низким уровнем кооперации исследователь был вынужден регулярно писать по электронной почте или звонить респондентам, принявшим участие в опросе, с просьбой выслать ссылку или письмо с напоминанием знакомым, играющим в казино, для участия в онлайн-опросе. Таким образом, проведение КОБ-опроса по Интернету отнюдь не исключает активную позицию исследователя, который должен регулярно следить за ходом полевых работ.
В связи с тем, что исследователю необходимо знать, кто именно рекрутировал тех или иных респондентов, принявших участие в исследовании, опрос не обеспечивал тот высокий уровень конфиденциальности личной информации, который ожидали участники исследования. Вследствие того, что исследователь запрашивал как личную информацию респондента, так и информацию об участнике, от которого была получена в режиме онлайн ссылка на анкету, некоторые респонденты не заполнили анкету до конца или не предоставили информацию, которая является критической для оценки параметров генеральной совокупности (13 респондентов, данные которых не были включены в анализ). Недоверие к опросу также может означать и то, что в опросе будут с меньшей вероятностью принимать участие играющие в казино подпольно на квартирах — игроки, скрывающие свою деятельность.
Не было подтверждено базовое допущение КОБ о случайности рекрутирования участников по переменным «пол», «возраст» и «тип казино». Отметим, что вопрос корректности использования КОБ-оценок в опросе, в которых не подтверждаются базовые допущения, еще пока остается открытым.
Сто опрошенных, скорее всего, являются недостаточной базой для статистических выводах об игроках казино в Москве. Напомним, что в RDS-опросе объем выборки должен вдвое превышать объем выборки, приемлемый в опросе с использованием случайной выборки. Недостаточный объем выборки в опросе привел к тому, что не совсем корректно были оценены параметры генеральной совокупности по возрасту.
Если говорить о направлении дальнейшей работы, то следует расширять географию первичных респондентов (это, в свою очередь, позволит охватить другие города, помимо Москвы), а также совмещать методологию онлайн RDS и офлайн RDS, что позволит охватить респондентов, не имеющих доступа в Интернет.
ПРИМЕЧАНИЯ
(1) http ://www .respondentdrivensampling.org/reports/RDSAT60.htm
(2) Массив данных по исследованию любезно предоставлен сотрудниками ФОМа.
ЛИТЕРАТУРА
[1] Мавлетова А. Казино: территория эмоциональности или расчета? // Социальная реальность. — 2008 — № 3. — С. 100—110.
[2] Campbell F. Gambling: A positive view // Gambling and Society: Interdisciplinary Studies on the Subject of Gambling / Ed. by W. Eadington. Springfield: Charles T. Thomas.
[3] Goffman E. Where the action is // Interaction ritual: Essays on face-to-face behavior. — New York: Pantheon Books, 1967.
[4] Heckathorn D. Respondent-driven sampling: A new approach to the study of hidden populations // Social Problems. — 1997. — Vol. 44. — No. 2.
[5] Heckathorn D. Respondent-driven sampling II: Deriving valid population estimates from chain-referral samples of hidden populations // Social Problems. — 2002. — Vol. 49. — No. 2.
[6] Kusyszyn I. How gambling saved me from a misspent sabbatical // Gambling and Society: Interdisciplinary Studies on the Subject of Gambling / Ed. by W. Eadington. Springfield: Charles T. Thomas, 1976.
[7] Salganik M. Variance estimation, design effects, and sample size calculations for respondent-driven sampling // Journal of Urban Health. — 2006. — Vol. 111.
[8] Salganik M., Heckathorn D. Sampling and estimation in hidden populations using respondent-driven sampling // Sociological Methodology. — Vol. 34.
[9] Tversky A., WakkerP. Risk attitudes and decision weights // Econometrica. — 1995. — Vol. 63. — No. 6.
RDS EXPERIMENT ONLINE: THE STUDY OF GAMBLERS’ MOTIVATION
A.M. Mavletova
The Department of Sociology The State University Higher School of Economics
Kochnovskyi proezd, 3, Moscow, Russia
The article focuses on the online RDS experiment conducted to study the motivation of gamblers — i.e. people with an addiction to gambling. The rationale for the validity of the given technique for the investigation of closed social groups including the gamblers is provided by the author.
Key words: gambling, RDS methodology, motivations to visit a casino, survey.
