MASARYKOVA UNIVERZITA FAKULTA SOCIÁLNÍCH STUDIÍ Institut výzkumu dětí, mládeže a rodiny Online metody prof. PhDr. David Šmahel, Ph.D. Typy výzkumů – offline i online -Kvalitativní -Kvantitativní (online) -Obsahová analýza -„Pozorování“ -Metaanalýzy -„Technické“ metody -Smíšené metody... Výřez obrazovky (Vehovar & Manfreda, 2008) Penetrace internetu v ČR – internetová populace je odlišná Výřez obrazovky (World Internet Project – Lupač, Chrobáková, Sládek, 2014) Penetrace internetu v ČR dle vzdělání Výřez obrazovky Podíly uživatelů internetu dle genderu a sociálního statusu (World Internet Project – Lupač, Chrobáková, Sládek, 2014) Výřez obrazovky Kdo jsou neuživatelé? Výřez obrazovky (World Internet Project – Lupač, Chrobáková, Sládek, 2014) • Kde se používá internet Výřez obrazovky (World Internet Project – Lupač, Chrobáková, Sládek, 2014) • Čas na internetu Výřez obrazovky (World Internet Project – Lupač, Chrobáková, Sládek, 2014) • Znalosti práce s počítačem (World Internet Project – Lupač, Chrobáková, Sládek, 2014) Výřez obrazovky • Internetová populace • •Z hlediska ČR není a nemůže být reprezentativní •Má specifické vlastnosti a charakteristiky •Odlišnosti z hlediska psychologických charakteristik neznáme •Paralela s kritikou výzkumu VŠ studentů • • • Internet jako médium • •Vhodný pro výzkum: •specifických skupin (studenti, organizace, IT profesionálové, vědci...) •subkultur jinak nedostupných (drogová komunita, hackeři, sexuální deviace...) •komunit vznikajících na internetu (chaty – např. seznamky homosexuálů, blogy, zájmové skupiny...) •„citlivých témat“ – větší otevřenost při anonymitě • Větší otevřenost online najdeme u části uživatelů internetu Někteří uživatelé internetu také tvrdí, že se online lépe vyjádří Odlišnosti online populace - příklad (Zdroj dat: World Internet Project; Šmahel, 2015 – konference Virtuálna generácia, listopad 2015, Bratislava) Kde můžeme zmíněné skupiny hledat? •Vycházíme z výběru příslušné populace (záleží tedy, kde ji jako takovou najdeme, jak jsme ji schopni oslovit): •WWW stránky – různé skupiny •blogy – virtuální deníky •chaty - on-line prostředí pro komunikaci •diskusní „nástěnky“ •dostupné databáze e-mailů (typ „IS“, školy, organizace) – pozor na svolení s oslovením! •instant messangery (např. Skype?) •sociální sítě • • Způsoby oslovení •e-mail – nejvíce invazivní metoda, ale zároveň „nejsilnější“ – nejvíce účinná (doporučuje se personifikované oslovení, zaujmout příjemce, platí totéž co pro reálné dotazníky atd.) – návratnost dotazníků 2 – 50%, pozor na problematiku SPAMu! •příspěvky v chatech / webových nástěnkách s prosbou o vyplnění dotazníku – více charakter ankety, záleží na kontextu prostředí a typu výzkumu, návratnost ? •osobní oslovení přes instant messanger – poměrně účinné, ale dosti pracné – vždy oslovení 1 osoby... •oslovení prostřednictvím upoutávky / „reklamy“ např. na www, nástěnka, nejvíce charakter ankety, „nejslabší“ (klikne kdo chce), „click rate“ banerů je 0,1 – 2% • • Způsoby sběru dat •nejlépe webový dotazník: profesionální x možnost využít dostupné systémy zdarma pro tvorbu dotazníků: http://freeonlinesurveys.com/ či Limesurvey - (kvalita??), rozsáhlé možnosti – adaptivní dotazníky, větvení, sledování času stráveného nad otázkou/dotazníkem, sledování dotazníků vyplněných z jednoho místa, přímý export do DB atd. •vyplnění dotazníku (např.) v Excelu (nebo i jiném editoru) – dotazník stažený z webu nebo zaslaný e-mailem – méně vhodné, část respondentů dotazník nestáhne, neotevře atd. •zaslání e-mailu a dotazník přímo v textu – pracné zpracování, nepřehledné... • Problémy s nevypněnými údaji („non-response problem“) •Dáme-li uživateli možnost nevyplňovat některé položky, bude v online dotazníku přeskakovat •Problém: které položky „nutit“ vyplňovat ?? •Vynucení vyplnění položek = nižší reliabilita daných položek •Velmi záleží na motivaci respondentů •„Response rate“ v online dotaznících: 1 – 100% •Problematika odměňování respondentů •Ptát či neptat se na možnost následného kontaktu? Co všechno ovlivňuje odpovídání respondentů? •Motivace (!!) •Digitální vzdělanost – znalosti ohledně technologií •Postoje uživatele k technologiím •Obavy o soukromí •Design dotazníku •PLUS co víme z offline výzkumů – např. sebeprezentace • •Strategie analýzy dat: •- Čištění dat, analýza reliability atd … • (Viz také: Vehovar & Manfreda, 2008) Shrnutí: Pozitiva výzkumů přes internet oVelký rozsah vzorku. oGlobální dosah: transkulturní vzorky, fyzicky a sociálně handicapovaní oRedukce nákladů a úspora času oNačítání otázek podle předchozích odpovědí respondenta -> lepší orientace respondenta (+ adaptivní testování) oZachování anonymity: výzkumy o citlivých tématech a na těžko dosažitelných populacích oVětší otevřenost respondentů. oPřístup ke specifickým populacím. oKomfort účastníků výzkumu. oMinimalizace chyb a zkreslení dat způsobené tazatelem. oFlexibilita výzkumných metod - použití videa, fotografií, kamery atp. oMinimalizace „missing values“ - je-li žádoucí • Shrnutí: Negativa výzkumů přes internet o Omezená zevšeobecnitelnost výsledků – vážení jako možnost částečné nápravy o Zkreslené odpovědi – možnosti částečně omezit o Ztráta informací o kontextu výzkumného procesu o Omezení neverbálních složek komunikace o Nároky na technické znalosti výzkumníka i respondenta o Technologické rozdíly o Absence přímého kontaktu o Zabezpečení důvěrnosti a bezpečnosti q •Grant – GAMU „Experimentální výzkum chování uživatelů ICT v oblasti bezpečnosti perspektivou sociálních věd, práva a informatiky“ (2014 – 2016) • •Spolupráce s firmami – zde výzkum s uživateli ESET antiviru • •Autoři: Lenka Dědková, Hana Macháčková, David Šmahel Příklad výzkumu jak uživatelé odpovídají online ESET •Cyber security company producing internet security software •Detecting „potentially unwanted application“ is part of installation process • A potentially unwanted application (PUA) is a program that contains adware, installs toolbars or has other unclear objectives. There are some situations where a user may feel that the benefits of a potentially unwanted application outweigh the risks. For this reason, ESET assigns such applications a lower-risk category compared to other types of malicious software, such as trojan horses or worms. • The aim: to increase the number of users enabling the detection of PUA ESET •15 variants of the screen • •Restructured text •Different answer options •Warning symbols •Hyperlink to more detailed explanation of PUA • • PUA detection: what made the „good“ difference •Change the order of clickable options: positive first • 89.8% 83.9% 74.5% PUA detection: what made the „bad“ difference 71.1% 74.5% 71.6% 72% -> uživatelé delší texty v online dotazech často prakticky nečtou ! … 30 Komunikační technologie vhodné pro kvalitativní výzkum online q Asynchronní: • Email - vhodné v rozhovorech jeden na jednoho • Email listy – vhodné pro on-line Focus groups a on-line pozorování • Internetové diskusní skupiny - vhodné pro on-line Focus groups a on-line pozorování • qSynchronní: • Internet Relay Chat (IRC) channels (Skype) – vhodné pro rozhovory, on-line Focus groups a on-line pozorování • Multi-User Dungeons/Domains - ve hrách - vhodné pro on-line zúčastněné pozorování • • Nevýhody on-line výzkumu (obecně) •Problémy s technologií – může selhat •Povaha on-line skupin – používaní různých pseudonymů – multiple identities •Chybějící informace – neverbální komunikace (emoce, rychlost tempo řeči, oční kontakt..), demografické charakteristiky, prostor na reflexi je různý • 31 Online focus groups • Výhody: •On-line skupiny mají přirozený setting •Diverzita skupiny •Zúčastnění rozumí využívané technologii •Více času než v face – to –face focus groups • • 32 Online Focus groups • Nevýhody: •Skupinový bias způsobený členstvím v konkrétní skupině •Možné problémy s ošetřením etických aspektů •Problémy spojené se zajištěním soukromí •Informovaní souhlas – autorství účastníků •Problémy se stálostí vzorky •Absence neverbální komunikace (body langure) •Možné problémy se sledováním diskuze na emaily například • 33 Etnografie online • Výhody: •Dobrý přístup k respondentům •Přístup k respondentům 24 hodin 7 dní v týdnu skrz všemi státy •Tázající se a setting nemá tak velký dopad na data jako ve face-to-face rozhovorech • 34 Etnografie online • Nevýhody: •Těžké stanovení kritérií pro populaci •Rychlo se měnící prostředí •Nároční navázání na rozhovor, když se respondent odhlásí •Problémy s demografickými údajmi • 35 Použitá literatura •Clarke, P. 2000 The Internet as a Medium for Qualitative Research [online]. •Hewson, C. et al. 2003. Internet Research Methods: A Practical Guide for the Social and Behavioural Sciences. •Mann, Ch., F. Stewart. 2000. Internet Communication and Qualitative Research: A Handbook for Researching Online. • 36 Literatura •Povinná literatura: –Complementary Exploratiove Data Analyses: The Reconciliation of Quantitative and Qualitative Principles, Sudweeks, F., Simoff, S. J. (1999) in Doing Internet Research, pp. 29-55 •Doporučená literatura: –Overview: Online Surveys, Vehovar, V., Manfreda, K. L. (2008). The SAGE Handbook of Online Research Methods. str. 177 – 194 –Internet Survey Software Tools, Kaczmirek, L., (2008). The SAGE Handbook of Online Research Methods. str. 236 – 254 –Hewson, C. et al. (2003). Internet Research Methods: A Practical Guide for the Social and Behavioural Sciences. London: Sage. –Fricker, S. et al. (2005) An Experimental Comparison of Web and Telephone Surveys. Public Opinion Quarterly, 370-392. –SECTION 4: The Internet Survey. In Fielding, N., Lee, R. M., Blank, G. (2008) The SAGE Handbook of Online Research Methods. str. 236 – 254