Задача на методологию: предложите дизайн смешанного исследования (количественные и качественные методы) для изучения влияния социальных сетей на формирование политических убеждений среди студентов; какие переменные вы измерите и какие гипотезы проверите?
Задача на методологию: предложите дизайн смешанного исследования (количественные и качественные методы) для изучения влияния социальных сетей на формирование политических убеждений среди студентов; какие переменные вы измерите и какие гипотезы проверите?
Не можешь разобраться в этой теме?
Обратись за помощью к экспертам
Гарантированные бесплатные доработки в течение 1 года
Быстрое выполнение от 2 часов
Проверка работы на плагиат
Поможем написать учебную работу
1) Общая схема
- Конвергентный смешанный дизайн: одновременно собираются количественные данные (анкета + цифровые следы) и качественные данные (полуструктурированные интервью, контент‑дневники). Опционально — вложенный эксперимент (рандомизированное краткосрочное влияние разных типов ленты) для проверки причинности.
2) Количественная часть — что измеряем и как
- Зависимые переменные:
- Политическая позиция (самооценка по шкале «лево—право», 7‑балльная) — непрерывная/ординальная.
- Аффективная поляризация (разность «термометров» для своей/противоположной группы) — непрерывная.
- Политическая убеждённость (степень уверенности в убеждении, шкала Лайкерта) — непрерывная.
- Политические знания (тест правдивости фактов, количество правильных) — дискретная.
- Независимые переменные (главные):
- Интенсивность использования соцсетей (время в часах/день; число сессий).
- Доля политического контента в ленте (самоотчёт или оценка по цифровым следам).
- Характер активности: пассивное потребление vs активное взаимодействие (лайки, репосты, комментарии).
- Экспозиция одностороннего контента (индекс однородности/гомофилии сети).
- Медиаторы и модераторы:
- Экспозиция к оппозиционным/различным мнениям (диверсификация контента).
- Доверие к соцмедиа и к традиционным СМИ.
- Политическая грамотность / медиа‑грамотность.
- Демографические и предшествующие убеждения (контрольные: возраст, пол, факультет, политический семейный фон).
- Источники данных:
- Анкетный опрос (стандартизованные шкалы).
- Добровольный экспорт цифровых следов (API/скриншоты) или мониторинг публичной активности.
- Гайд‑вопросы для эксперимента (если есть).
3) Качественная часть — что и как
- Полуструктурированные интервью (20–30 студентов, стратифицировано по интенсивности использования и идеологии).
- Темы: как формировались убеждения, роль конкретных постов/людей, реакции на противоположные мнения, восприятие алгоритмов.
- Контент‑дневники (7 дней): запись случаев изменения мнения или усиления позиции.
- Анализ: тематический анализ + дискурсивный анализ примеров, чтобы раскрыть механизмы (как именно влияет контент).
4) Аналитические подходы и модели (количественная часть)
- Регрессия для проверки ассоциаций (контроль ковариат):
Yi=β0+β1SMusei+β2Diversityi+β3(SMusei×Diversityi)+Xiγ+εi Y_i = \beta_0 + \beta_1 SMuse_i + \beta_2 Diversity_i + \beta_3 (SMuse_i \times Diversity_i) + \mathbf{X}_i\gamma + \varepsilon_i
Yi =β0 +β1 SMusei +β2 Diversityi +β3 (SMusei ×Diversityi )+Xi γ+εi где YiY_iYi — показатель поляризации/убеждённости.
- Медиционная модель:
SMuse→Exposure→Polarization,indirect effect=a×b SMuse \rightarrow Exposure \rightarrow Polarization,\quad indirect\ effect = a \times b
SMuse→Exposure→Polarization,indirect effect=a×b (проверять через бутстрэппинг).
- Модерация: тест взаимодействия между интенсивностью и диверсификацией контента (β3\beta_3β3 выше).
- Для цифровых следов: сетевой анализ (индексы гомофилии), тематический/сентимент‑анализ постов.
- Эксперимент (опционально): ANOVA/регрессия для эффекта типа ленты на краткосрочное изменение позиции.
5) Гипотезы (примерный набор)
- H1: Интенсивность использования соцсетей положительно связана с аффективной поляризацией студентов, при прочих равных (β1>0\beta_1>0β1 >0).
- H2: Высокая доля политического контента в ленте ассоциирована с большей убеждённостью в собственных политических взглядах.
- H3: Эффект интенсивности на поляризацию усиливается при низкой диверсификации контента (модерация): β3<0\beta_3<0β3 <0 для взаимодействия с Diversity (или формально: при высокой Diversity эффект снижается).
- H4: Экспозиция к одностороннему/гомофильному контенту опосредует связь между использованием соцсетей и поляризацией (медиатор Exposure).
- H5 (альтернативная): Активное взаимодействие (комментирование/репосты) сильнее связано с изменением убеждений, чем пассивное потребление.
6) Выборка и мощность
- Количественная: целевой nnn для обнаружения среднего эффекта размера δ\deltaδ при уровне значимости α\alphaα и мощности 1−β1-\beta1−β:
n≈(Z1−α/2+Z1−β)2σ2δ2 n \approx \frac{(Z_{1-\alpha/2}+Z_{1-\beta})^2\sigma^2}{\delta^2}
n≈δ2(Z1−α/2 +Z1−β )2σ2 Практика: n≈300 − 600n\approx 300\!-\!600n≈300−600 студентов для регрессий с контролями.
- Качественная: 20–30 интервью до насыщения; 10–20 дневников.
7) Интеграция результатов
- Сопоставить количественные паттерны (напр., «высокая гомофилия → поляризация») с качественными объяснениями механизмов (какие типы контента формируют убеждения, роль доверия, эмоциональные реакции).
- Использовать качественные кейсы для интерпретации неожиданных статистических результатов и уточнения направлений причинности.
8) Этика
- Добровольное согласие, анонимизация, осторожность с хранением цифровых следов, возможность отказа от передачи личных данных.
Кратко: измеряйте интенсивность, характер активности, экспозицию/диверсификацию контента; измеряйте политические позиции, поляризацию, убеждённость и знания; проверяйте прямые ассоциации, медиаторы (экспозиция), модераторы (диверсификация) и различие эффектов активного vs пассивного использования; сочетайте регрессионные/медиционные анализы с качественными интервью для выяснения механизмов.