Цель: изучить процессы интеграции, формирования субкультур и их влияние на академическую среду (учебные успехи, благополучие, академические сети, конфликты и солидарность).
Краткий дизайн: смешанный метод (последовательный смешанный — качественный → количественный → интеграция результатов) для выявления механизмов, измерения распространённости и моделирования сетевой динамики.
1) Исследовательские вопросы
- Как формируются субкультуры и сети солидарности в университете?
- Какие механизмы интеграции/сегрегации действуют (например, гомофилия, институциональные практики, дискриминация)?
- Как наличие субкультур и сетей влияет на академические результаты, вовлечённость и психологическое благополучие?
- Как конфликты и солидарность распространяются по социальным сетям?
2) Последовательность и обоснование
- Этап A (качественный, разведочный) → формулировка и вёрстка измерительных инструментов.
- Этап B (количественный + SNA, кросс‑секционный или лонгитюдный) → масштабные оценки и тестирование гипотез.
- Этап C (глубокая качественная валидация) → уточнение и объяснение количественных результатов.
3) Выборка и размер выборки
- Целевая популяция: все студенты и преподаватели университета; стратификация по факультету, курсу, идентичности.
- Для опроса — расчет на уровне пропорции: $$n=\frac{Z^{2}p(1-p)}{e^2}.$$ При $Z=1.96,p=0.5,e=0.05$ получаем примерно $$n\approx 384.$$ Рекомендуется целевой размер: $$n\approx 400\text{–}600$$ для стратифицированного анализа.
- SNA: полнота переписи внутри выбранных популяций (например, 4 факультета, каждый со всеми студентами) или выборка респондентов с указанием контактов — целевой когорте для сетевого анализа: $$N_{network}\approx 200\text{–}400$$ на когорту.
- Качественные интервью: $$n\approx 30\text{–}40$$ (разные группировки); фокус‑группы $$6\text{–}8$$ групп по $$6\text{–}8$$ человек; наблюдение по ключевым контекстам (мероприятия, общие пространства).
4) Инструменты и переменные
- Опрос: демография, самоидентификация (несколько выборов), шкалы:
- интеграция/принадлежность (adapted sense of belonging),
- восприятие дискриминации/микроагрессий,
- социальная поддержка/социальный капитал,
- академические показатели (самооценка, GPA — по согласию),
- психическое здоровье (напр., PHQ‑9, GAD‑7),
- участие в субкультурных практиках.
- SNA: именовой генератор («с кем вы чаще всего обсуждаете учёбу/политические/личные вопросы?»), атрибутивные данные (идентичность, статус), тип отношений (поддержка, конфликт, сотрудничество).
- Качественные методы: полуструктурированные интервью (темы: происхождение принадлежности, опыт конфликтов/поддержки, институционные реакции), фокус‑группы, участное наблюдение, анализ артефактов (соцсети, объявления, группы).
5) Аналитические подходы
- Качественный анализ: тематический анализ / grounded theory для выработки механизмов; кодирование с двойной кодировкой для надёжности.
- Количественный анализ:
- описательная статистика, факторный анализ для валидации шкал;
- латентный профильный анализ / кластеризация для выявления типов идентичностей/субкультур;
- регрессии и мультимодельный анализ: многоуровневая модель, например
$$Y_{ij}={\beta }_0+{\beta }_1{X}_{ij}+u_j+{ϵ}_{ij},$$ где $i$ — индивидуум, $j$ — группа/факультет, $u_j$ — случайный эффект.
- проверка модераторов/медиаторов (напр., роль сетевого положения как медиатора влияния субкультуры на результаты).
- SNA-анализ:
- метрики: степень, близость, междуцентральность, коэффициент кластеризации, индекс гомофилии;
- моделирование структуры: ERGM
$$\mathrm{Pr}(Y=y)=\frac{1}{\kappa (\theta )}\exp ({\theta }^{\top }g(y)),$$ для оценки эффектов гомофилии, треугольников и т.д.;
- динамические модели (RSiena) при наличии лонгитюдных данных для оценки совместной эволюции отношений и поведений.
- Интеграция: смешение данных (triangulation), матричный вывод — сравнить тематические механизмы с сетевыми и статистическими ассоциациями.
6) Практическая реализация и логистика
- Пилот опроса и интервью ($\approx 1\text{–}2$ месяца).
- Сбор данных: опросы + SNA ($\approx 3\text{–}6$ месяцев); параллельно наблюдение и интервью.
- Анализ: первичный количественный и SNA ($\approx 2\text{–}3$ месяца), качественный глубокий анализ ($\approx 2$ месяца), интеграция ($\approx 1$ месяц).
- Итого цикл: ориентировочно $$8\text{–}12$$ месяцев.
7) Этические и практические соображения
- Информированное согласие, конфиденциальность, осторожность при работе с уязвимыми группами.
- Анонимизация сетевых данных (особенно чувствительна информация о конфликтах) — рассмотреть хранение ссылок отдельно и публикацию агрегированных результатов.
- План управления рисками при эскалации конфликтов (контакты службы поддержки, протокол уведомления).
- Репрезентативность: возможна недовыборка маргинализованных групп — компенсировать целевой подборкой/сети‑рефералами.
8) Ограничения
- Кросс‑секционный дизайн ограничивает причинность (для причинности — лонгитюдный сбор минимум в $2$ волны).
- SNA чувствительна к неполным ответам; стремиться к высокой покрываемости в выбранных сетях.
- Самоотбор и социально‑желаемые ответы — минимизировать анонимностью и валидированными шкалами.
9) Выходы
- Карты сетевой структуры, модели факторов риска/защиты, тематические отчёты по механизмам формирования субкультур, рекомендации для университетской политики (инклюзия, урегулирование конфликтов, поддержка уязвимых групп).
Если нужно, могу предложить шаблон опроса, перечень вопросов для интервью и примерную матрицу кодирования.