Краткий план исследования влияния социальных сетей на политическую мобилизацию молодёжи (с методологией, выборкой и ключевыми переменными).
Цель и вопросы
- Цель: оценить, как использование соцсетей влияет на политическую мобилизацию молодёжи (поведение и намерения).
- Исследовательские вопросы: 1) Есть ли связь между интенсивностью/типом использования соцсетей и участием в политических акциях? 2) Через какие механизмы (политические знания, политическая эффективность, сети) идёт влияние?
Дизайн
- Смешанный (mixed methods): кросс‑секционный количественный опрос + эксперимент (внешняя валидность + каузальность) + качеционные интервью и контент‑анализ.
- Последовательность: 1) предварительный контент‑анализ; 2) основной опрос + эксперимент внутри опроса (RCT на экспозицию материалов); 3) углублённые интервью для интерпретации.
Выборка
- Целевая популяция: молодёжь, например, возрастный диапазон — задайте: (рекомендация) $18\text{–}29$ лет (или иной, уточнить).
- Метод: стратифицированная случайная выборка по возрасту, полу, региону и уровню урбанизации; для онлайн‑опроса — панельное/рекрутинговое агентство + корректировка весами.
- Размер выборки для опроса (оценка для доли с точностью): формула
$$n=\frac{Z^{2}p(1-p)}{e^2},$$ где $Z=1.96$ (для $95\%$), $p$ — ожидаемая доля (рекомендуется $p=0.5$), $e$ — допустимая погрешность. При $p=0.5,e=0.05$ получаем $n\approx 384$. Для подгрупп и многовариантного моделирования целесообразно $n\ge 800\text{–}1200$.
- Эксперимент: расчет мощности для разницы средних:
$$n=\frac{2(Z_{1-\alpha /2}+Z_{1-\beta }{)}^2{\sigma }^2}{{\Delta }^2},$$ например при $\alpha =0.05,\beta =0.2,d=\Delta /\sigma =0.3$ требуется порядка $n\approx 350$ на группу.
- Интервью: $20\text{–}40$ респондентов, отобранных по типам активности и платформам.
Ключевые переменные и операционализация
- Зависимые переменные (политическая мобилизация):
- Фактическое участие (бинарно/число событий): участие в митингах, подписаниях, волонтёрстве в прошлом году.
- Намерение участвовать (шкала 1–5).
- Политическая активность онлайн (репосты, подписи петиций).
- Независимые переменные (соцсети):
- Интенсивность использования: время в соцсетях в день (часы) — переменная непрерывная.
- Платформы: Facebook, Instagram, TikTok, VK и т.д. (категориальные).
- Контент‑экспозиция: доля политического контента в ленте (самоотчёт/контент‑анализ).
- Вовлечённость: лайки/комментарии/репосты политического контента (частота).
- Тип контента: информационный, призывной, организационный.
- Источник: официальные/независимые/пиринговые.
- Медиаторы/модераторы:
- Политические знания (тест знаний).
- Политическая эффективность (шкала).
- Социальная сеть/связность (число политически ориентированных контактов).
- Скептицизм/доверие к медиа, возраст, пол, образование, соцэкономический статус, прошлый уровень участия.
- Контроли: политическая ориентация, религиозность, занятость, доступ в интернет.
Инструменты сбора данных
- Анкета: стандартизированные шкалы (частота, 5‑балльные шкалы), индексы политической эффективности и интереса.
- Эксперимент: рандомизированное показное воздействие (например, призывные посты vs информационные vs нейтральные) и измерение мгновенных намерений/поведения.
- Контент‑анализ: выборка постов по хештегам/темам; кодирование тональности, призывности, достоверности.
- Трейс‑данные (при согласии): логи использования, сетевой анализ (эго‑сети).
- Интервью/фокус‑группы для качественного контекста.
Аналитические методы
- Описательная статистика; корреляции.
- Множественная регрессия:
$$Y_i={\beta }_0+{\beta }_{1}S{M}_i+{\beta }_2{X}_i+{ϵ}_i,$$ где $Y_i$ — индикатор мобилизации, $S{M}_i$ — мера соцсетей, $X_i$ — набор контролей.
- Логит/пробит для бинарных исходов:
$$\text{logit}(P(Y_i=1))={\beta }_0+{\beta }_{1}S{M}_i+\dots$$ - Анализ воздействия (для RCT): разница средних, ITT/ATT.
- Медиционные анализы (causal mediation / SEM) для проверки механизмов.
- Многоуровневые модели при кластеризации по регионам/школам/университетам.
- Контент‑ и сетевой анализ (центральность, кластеризация).
Этика и валидность
- Информированное согласие, анонимизация, хранение данных согласно GDPR/локальному законодательству.
- Проверка внешней валидности: репрезентативность выборки, трекинг реального поведения (по возможности).
- Ограничения: самозаявленные данные, проблема обратной причинности (решать с помощью RCT/панельных данных).
Ожидаемые результаты и интерпретация
- Оценить прямой эффект использования соцсетей на участие и опосредованные эффекты через знание/эффективность/сети.
- Рекомендации по практическому использованию данных (кампании гражданского просвещения, платформа‑политики).
Примерный таймлайн
- Подготовка и пилот: $2$ месяца; сбор данных опрос+эксперимент: $3\text{–}4$ месяца; интервью и анализ контента: параллельно $2$ месяца; анализ и отчёт: $2$ месяца.
Если нужно — могу составить шаблон анкеты, кодбук для контент‑анализа или расчёт мощности под ваши конкретные параметры.