Цель: выяснить структуры участия, идентичности, практики и транснациональные связи фанатов K‑pop и как они различаются между странами.
Дизайн (смешанный, сравнительный, многоуровневый)
- Фаза 0 — картирование: анализ основных платформ, групп и событий в каждой стране (онлайн и офлайн) — чтобы выбрать сайты/сообщества и ключевые переменные.
- Фаза 1 — количественный опрос (масштабный, стандартизованный): цельная выборка в каждой стране для оценки распространённости типов участия, мотиваций, интенсивности фанатизма, демографии. Рекомендация по размеру выборки: $n\approx 1000$ на страну при общем сравнении; для подгрупп можно $n\approx 200$–$300$.
- ключевые шкалы: идентичность, сетевые практики, потребление (мерч, концерты), политические/социальные связанные позиции.
- анализ: описательная статистика, регрессии, многоуровневые модели (пример модели: $$y_{ij}={\beta }_0+{\beta }_1{x}_{ij}+u_j+e_{ij}$$, где $i$ — индивид, $j$ — страна, $u_j$ — страновой эффект).
- Фаза 2 — качественные исследования (поясняющие):
- полуструктурированные интервью: $30$–$50$ на страну с фанатами разного профиля; глубинные вопросы о мотивации, сети, практике.
- фокус‑группы: 3–5 на страну для обсуждения норм и представлений.
- много‑площадочная этнография / участие в жизни сообществ (онлайн и офлайн) — наблюдение на фан‑форумах, в Telegram/Discord, на концертах; multi‑sited подход для выявления транснациональных связей.
- Фаза 3 — цифровые следы и контент‑анализ:
- сбор хэштегов, постов, видео (Twitter/X, Instagram, TikTok, VLive, Weibo и др.), сетевой анализ (узлы/центральность), тематическое моделирование, дискурсивный/сетевой анализ.
- метрики: частота, интеракция, центральность ($C_i$), кластеризация, тематика (LDA) и тональность.
- Триангуляция: сопоставление результатов опросов, интервью и цифровых данных; выявление сходств и расхождений между странами.
Выборка и сопоставимость
- Стратегия: комбинированные методы — стратифицированная онлайн/офлайн выборка для опросов; ключевые критерии стратификации: возраст, пол, урбан/рурал, интенсивность участия.
- Перевод и адаптация инструментов: back‑translation, пилот в каждой стране; культурная валидизация шкал.
Аналитические приёмы
- Описательная и сравнительная статистика между странами.
- Многоуровневые регрессии для оценки влияния индивидуальных и страновых факторов.
- Качественный тематический/дискурсивный анализ для объяснения механизмов.
- Сетевой анализ для выявления лидеров и транснациональных мостов.
Этические и практические требования
- Согласие, конфиденциальность, анонимизация цифровых следов; соблюдение местных законов о данных (GDPR и локальные аналоги).
- Чёткая политика работы с закрытыми группами и несовершеннолетними.
Ограничения и способы минимизации
- Смещение выборки: онлайн‑набор может переоценивать наиболее активных и молодых фанатов — частично компенсировать офлайн‑рекрутингом и стратификацией.
- Платформенная и культурная неоднородность: разные платформы доминируют в разных странах (например, Weibo vs TikTok) — сравнивать сопоставимые каналы и учитывать платформенный эффект.
- Языковые и переводческие искажения: минимизировать через back‑translation и участие местных исследователей.
- Генерализуемость: фан‑сообщества часто нишевые; явно ограничивать выводы рамками выборки и дополнять качественными данными.
- Наблюдательный эффект и социально желательное ответствование: комбинировать опросы с пассивным сбором цифровых данных.
- Доступ к данным/правовые ограничения: заранее оценить API/политики, использовать этичные и легальные методы сбора.
- Временная изменчивость: фан‑культуры быстро меняются; рассмотреть лонгитюдную компоненту или повторные волны опроса.
Кратко: рекомендую мульти‑пристёпный дизайн — стандартизованный кросс‑национальный опрос ($n\approx 1000$ на страну) + качественные интервью/этнография + цифровой анализ и многоуровневая статистика — с учётом языковой адаптации, платформенных особенностей и этических ограничений.