Краткая методика социологического исследования: цель — измерить отношение общества к уличному распознаванию лиц, понять компромиссы между безопасностью и приватностью и выработать рекомендации для политики.
1) Цели и вопросы
- Оценить уровень поддержки/противодействия технологии.
- Выяснить, при каких условиях люди готовы её принимать (цели, места, гарантии).
- Измерить восприятие риска/безопасности и доверие к властям/операторам.
- Вопросы: «Поддерживаете ли вы использование распознавания лиц для предотвращения преступлений?», варианты условий (ограничение хранения данных, независимый аудит и т.д.).
2) Дизайн исследования — смешанный (количественный + качественный)
- Количественный: репрезентативный опрос населения.
- Качественный: фокус‑группы и глубинные интервью для понимания мотиваций и нюансов.
- Эксперименты в опросе: вignettes (сценарии) и conjoint для оценки готовности принимать разные комбинации условий.
3) Выборка и размер
- Стремимся к репрезентативной по возрасту/полу/региона/образованию выборке.
- Формула для базового размера при оценке доли:
$$n=\frac{Z_{1-\alpha /2}^{2}p(1-p)}{E^2}$$ где $Z_{1-\alpha /2}$ — критическое значение, $p$ — ожидаемая доля, $E$ — допустимая погрешность.
- Пример: при уровне доверия $95\%$ ($Z_{1-\alpha /2}=1.96$), $p=0.5$, допуске ошибки $E=0.03$:
$$n\approx \frac{1.96^2\cdot 0.5\cdot 0.5}{0.03^2}\approx 1068.$$ - Учитываем дизайн‑эффект: $n_{eff}=n\cdot DEFF$ (для стратифицированных/кластерных выборок часто $DEFF\in [1.2,2]$).
- Для подгрупп увеличить выборку, чтобы обеспечить статистическую мощность.
4) Инструменты сбора данных
- Опрос: смешанные режимы — САСИ/CAWI + телефоны/лица для охвата разных групп.
- Вопросы: чёткие сценарии (где, кем используются, какие гарантии), шкалы Лайкерта $1$–$5$.
- Эксперименты:
- Vignette: меняем цель (борьба с терроризмом vs административный контроль), место (аэропорт vs жилой квартал), хранение данных.
- Conjoint: атрибуты — оператор, место, срок хранения, аудит, санкции; оценка относительной важности.
- Качественные: 6–8 фокус‑групп по ключевым сегментам (город/провинция, возраст, профессия).
5) Методы анализа
- Описательная статистика и взвешивание по генеральной совокупности.
- Регрессии: логит/пробит для бинарных ответов:
$$\log \frac{P(Y=1)}{1-P(Y=1)}={\beta }_0+{\beta }_1{X}_1+\cdots +{\beta }_k{X}_k.$$ - Анализ экспериментальных данных: разница средних/модели условного логита для conjoint.
- Сегментация: кластерный анализ или latent class для выявления групп (например, «преимущество безопасности», «преимущество приватности», «условные сторонники»).
- Оценка компромиссов: кривые предпочтения, willingness‑to‑accept по атрибутам.
6) Этические и правовые аспекты
- Анонимизация данных, минимизация сбора персональных данных.
- Информированное согласие, возможность отказаться.
- Прозрачный кодекс хранения и уничтожения данных, внешняя экспертиза.
7) Практическая реализация и таймлайн (ориентировочно)
- Разработка инструментария и пилот: $2$–$4$ недели.
- Сбор данных (опрос + эксперименты): $4$–$8$ недель.
- Фокус‑группы/интервью: параллельно $2$–$4$ недели.
- Анализ и отчёт: $3$–$6$ недель.
- Итог: бейслайн‑репорт, policy brief с рекомендациями и вариантами регулирования.
8) Выдача результатов для власти/общества
- Чёткие меры: какие ограничения/гарантии увеличивают приемлемость технологии.
- Различия по группам: кому и при каких условиях нужно больше гарантий.
- Рекомендации по прозрачности, аудиту, срокам хранения данных и правам поданных.
Если хотите, могу подготовить шаблон анкеты, список атрибутов для conjoint‑анализа и примерный бюджет/таймлайн под вашу страну.