Английская компания — провайдер онлайн-панелей Toluna предложила новый вариант вознаграждения панелистов за участие в онлайн-проектах: возможность создавать и проводить собственные опросы.

Авторы идеи считают, что подобное нововведение позволит повысить качество данных панели и создаст у респондентов «чувство вовлеченности» и «чувство локтя», отвлекая их от денежных вознаграждений (хе-хе).

Участники панели могут создавать собственные простые опросы из одного вопроса и рассылать их друзьям или размещать на блогах и страничках профилей в социальных сетях.
[Далее…]

«Не доверяйте тому, что говорит статистика, если у вас нет четкого и ясного представления о том, что она умалчивает»
— William W. Watt

Вот и меня всегда интересовало, какой прок «обычным» людям от данных, к примеру, количественных политических исследований про толерантность, если непонятно, в рамках каких политологических теорий делались исследования и даже непонятно то, каким образом авторы исследования определяют, к примеру, толерантность или электоральную активность? Но зато ошибка выборки при этом — 3,6%, да 🙂

Таким образом, то, что показывают широким массам в результатах исследований, — это, имхо, искаженная картина общественной и политической жизни. Как правило, не потому, что кто-то фальсифицирует данные или неправильно задает вопрос. А потому, что практическая ценность фразы «63% россиян то-то» в отрыве от теории и научного контекста равна 0.

Какая разница — 63% или 93% россиян «то-то», если «то-то» каждый для себя определяет в силу образования, стереотипов и прочих факторов? И самое интересное: даже если написать «в рамках теории политолога X», все равно ведь будет непонятно, если не заниматься этой темой вплотную (даже профессиональным социологам). А многотомную теорию политолога X не изложишь в формате и стиле газеты «Московский Комсомолец».

А люди чувствуют, что «что-то не то», но думают, что «есть ложь, наглая ложь и статистика». А это просто социологии и статистике, в отличие от физики, не повезло — если бы в газетах публиковали результаты физических экспериментов, то была бы «ложь, наглая ложь, статистика и физика» 🙂

Я далеко не поклонница национальных, а тем более международных исследований с выборкой в 200-300 человек, проведенных методом «снежного кома» в интернете :). Но, тем не менее, результаты одного такого исследования от RexerAnalytics (начало 2007 года, онлайн-опрос, n=214), мне показались интересными.

Основной целью исследования было определение способов анализа данных, инструментов и алгоритмов, которые используют data miners, определение факторов, влияющих на выбор того или иного инструмента для анализа, типов анализируемых данных, а также проблем и сложностей, встречающиеся на тернистом пути data miner-ов. Ну и, безусловно, составление «типичного портрета data miner-a» — ну как же без этого при выборке в 214 человек *язвительно* :).

В защиту авторов исследования можно вспомнить о том, что «добытчики данных» или «дата майнеры» (data miners), в отличие от обычных аналитиков и обработчиков данных — птицы достаточно редкие и сравнительно немногочисленные, а уж исследования про них встречаются еще реже.

Поэтому, закроем глаза на то, что авторы исследования считают свое исследование «репрезентирующим 35 стран» и, как я поняла, все без исключения отрасли, в которых используется data mining (от медицины до маркетинга и политических исследований). В отличие от многих других исследований с подобной выборкой, авторы хорошо понимают все свои недостатки и недоработки, достаточно внятно их указывают и не собираются останавливаться на достигнутом.

[Далее…]