10Пример эмпирической интерпретации понятий

Эмпирическая интерпретация понятия “информационная культура личности" (разработана лабораторией социологических исследований в образовании ЦРО)

Информационная культура личности
Когнитивный уровень (знания, умения)	Эмоционально-ценностный уровень (установки, оценки, отношения)	Поведенческий уровень (реальное и потенциальное поведение)
Интернет-грамотность Навыки обращения с информацией: умение организовать поиск необходимой информации; умение работать с отобранной    информацией: структурировать, систематизировать, обобщать, представлять в виде, понятном другим людям; умение общаться с другими людьми с помощью современных средств информатики.	Содержание информационных потребностей и интересов. Мотивы обращения к различным источникам информации и связанные с этим ожидания. Предпочтительность каналов получения необходимой информации. Cтепень удовлетворения информационных потребностей, самооценка информационной компетентности. Отношение к девиантному поведению в Интернет.	Способы поиска и каналы получения необходимой информации. Интенсивность обращения к различным источникам информации и их характеристика. Применение полученной информации в различных сферах своей деятельности. Способы распространения новой информации. Степень включенности в Интернет-сообщество. Формы деятельности в Интернет.

15 Разработка гайда фокус группы на конкретном примере.

(Тема исследования - восприятие целевой аудиторией программ планирования семьи) 1. Провести разогревающую часть группового интервью. 2. Первые ассоциации.  Когда вы думаете о планировании семьи, назовите первое, что приходит вам в голову. (уточняйте) - Расскажите об этом еще. - Можете ли вы пояснить? - Приведите пример. - Что вы думаете (чувствуете) по этому поводу? - (почему, почему, почему) 3. Отношение к детям. Расскажите мне о детях. Как на них влияет семья? (отметьте данные о каждом участнике - сколько детей, пол, возраст и т.д.). - Как ваши дети себя чувствуют? - Счастливые. - Здоровые. - Ухоженные. - (почему) - Какие они будут, когда вырастут? - Похожие на вас. - Другие. - Лучше. - Хуже. (почему) 4. Планирование семьи. Что вы себе представляете, когда я произношу выражение “планирование семьи”? Получить ответы и уточнить. - Что-нибудь об этом. - Вы можете объяснить? - Что вы при этом чувствуете? - Что думают об этом ваши близкие? - Расскажите об этом еще. Процесс принятия решения для тех, кто использует ПС. - Что вы используете? - Как долго вы это используете? - Как вы об этом узнали? - Как вы это Выбрали? - Кто вам посоветовал выбрать это? - (почему?) Для тех, кто не использует, узнать почему. - А теперь вы не хотите попробовать? - Вы когда-нибудь пробовали? - Что случилось? - (Ловите на противоречиях, сталкивайте противоположные точки зрения) - Представьте, что ваш друг сказал вам, что решил попробовать. Что бы Вы ему посоветовали? - (почему) 5. Показать стимульный материал. Реакции: - Нравится. - Не нравится. - Относительно. - Затрудняюсь. - Внушает доверие. - Значительно. - (почему) 6. Впечатления о продукте (программа планирования семьи). Представьте, что я из далекой деревни и никогда об этом не слышал. Расскажите мне об этом. 7. Восприятия пользователей. Кто, по вашему мнению, те люди, которые пользуются …? Как они выглядят? Расскажите о них. На что похожа их жизнь? Чем они отличаются от тех, кто не пользуется …? 8. Благоприятные и неблагоприятные условия. Опишите две или три ситуации, в которых люди, как вы, могли бы попробовать …. Опишите две или три ситуации, в которых люди, как вы, решили бы не пробовать …. 9. Закрытие группы. Подытожить мнения, разногласия и согласия, проявившиеся во время группы.

16 Использование методов социологического исследования в оценке эффективности проведения рекламной кампании.

Оценивать эффективность рекламы необходимо даже в том случае, когда рыночные показатели говорят о том, что рекламная компания достигает поставленных целей.

В самом общем виде измерение эффективности рекламы выражается в изучении знакомства целевой аудитории с информацией о фирме и ее товарах, а также о том, что именно о них известно, какой образ компании и товаров сформировался и каково отношение к ним потенциальных потребителей.

При измерении эффективности с помощью полевых опросов, обычно используются два метода . Первый – опрос групп потребителей, который очень похож на панельный. Теоретически, это самый лучший способ, так как для диагностики каждого этапа эффективности создается панель (выборка из целевой группы) и эту панель периодически опрашивают до рекламы и после нее. Этот метод позволяет выяснить закономерность на уровне отдельных потребителей (опрашиваем одних и тех же), но опять же только теоретически. На практике, подобные опросы очень дороги и трудоемки. Второй метод – волновой опрос различных групп. Он позволяет связывать разные этапы оценки эффективности только косвенно, так как невозможно установить зависимости даже теоретически, потому что опрашиваются разные люди. Кроме того, между волнами обычно проходит в среднем 3-6 месяцев. Оба эти метода имеют один общий недостаток – когда эффективность измерена – уже поздно что-то менять, рекламная кампания прошла, бюджет потрачен, а эффект может быть нулевым. В качестве альтернативы, повышающей качество проводимых опросов, может быть использован метод последовательных опросов, примененный в 1999-2000 при анализе рекламной кампании салона “Венеция”. Он обладает еще одним преимуществом – может применяться уже во время проведения рекламной кампании . Этот метод дает возможность установить причинную зависимость и обеспечивает достаточную надежность результатов. Результаты, полученные в результате использования метода последовательного опроса, могут применяться для определения причин неэффективности рекламных кампаний , стимулирования сбыта, корректировки рекламной кампании , доработки рекламных материалов. Приблизительную эффективность рекламы можно измерять практически на каждом этапе рекламной кампании, учитывая косвенные признаки благополучия или появившихся трудностей. Точных цифр эти наблюдения дать не смогут, но они могут помочь руководителю сориентироваться в общей ситуации. Например, имеет смысл обратить внимание на мнения персонала, работающего с клиентами, самих покупателей о рекламе и ее результатах, следить за числом запросов на дополнительную информацию о товаре или услуге и увеличением / снижением количеством покупок, анализировать причины их возникновения и роль в этом рекламы.

17 Методы статистической обработки информации.

Методами статистической обработки результатов называются математические приемы, формулы, способы количественных расчетов, с помощью которых показатели, получаемые в ходе эксперимента, можно обобщать, приводить в систему, выявляя скрытые в них закономерности. Речь идет о таких закономерностях статистического характера, которые существуют между изучаемыми в эксперименте переменными величинами.

1. Методы первичной статистической обработки результатов эксперимента

Все методы математико-статистического анализа условно делятся на первичные и вторичные. Первичными называют методы, с помощью которых можно получить показатели, непосредственно отражающие результаты производимых в эксперименте измерений. Соответственно под первичными статистическими показателями имеются в виду те, которые применяются в самих психодиагностических методиках и являются итогом начальной статистической обработки результатов психодиагностики. Вторичными называются методы статистической обработки, с помощью которых на базе первичных данных выявляют скрытые в них статистические закономерности.

К первичным методам статистической обработки относят, например, определение выборочной средней величины, выборочной дисперсии, выборочной моды и выборочной медианы. В число вторичных методов обычно включают корреляционный анализ, регрессионный анализ, методы сравнения первичных статистик у двух или нескольких выборок.

Рассмотрим методы вычисления элементарных математических статистик.

Модой называют количественное значение исследуемого признака, наиболее часто встречающееся в выборке.

Медианой называется значение изучаемого признака, которое делит выборку, упорядоченную по величине данного признака, пополам.

Выборочное среднее (среднее арифметическое) значение как статистический показатель представляет собой среднюю оценку изучаемого в эксперименте психологического качества.

Разброс (иногда эту величину называют размахом) выборки обозначается буквой R. Это самый простой показатель, который можно получить для выборки - разность между максимальной и минимальной величинами данного конкретного вариационного ряда.

Дисперсия - это среднее арифметическое квадратов отклонений значений переменной от её среднего значения.

2. Методы вторичной статистической обработки результатов эксперимента

С помощью вторичных методов статистической обработки экспериментальных данных непосредственно проверяются, доказываются или опровергаются гипотезы, связанные с экспериментом. Эти методы, как правило, сложнее, чем методы первичной статистической обработки, и требуют от исследователя хорошей подготовки в области элементарной математики и статистики.

Обсуждаемую группу методов можно разделить на несколько подгрупп:

1 Регрессионное исчисление

Регрессионное исчисление - это метод математической статистики, позволяющий свести частные, разрозненные данные к некоторому линейному графику, приблизительно отражающему их внутреннюю взаимосвязь, и получить возможность по значению одной из переменных приблизительно оценивать вероятное значение другой переменной.

2.Корреляция

Следующий метод вторичной статистической обработки, посредством которого выясняется связь или прямая зависимость между двумя рядами экспериментальных данных, носит название метод корреляций. Он показывает, каким образом одно явление влияет на другое или связано с ним в своей динамике. Подобного рода зависимости существуют, к примеру, между величинами, находящимися в причинно-следственных связях друг с другом. Если выясняется, что два явления статистически достоверно коррелируют друг с другом и если при этом есть уверенность в том, что одно из них может выступать в качестве причины другого явления, то отсюда определенно следует вывод о наличии между ними причинно-следственной зависимости.

3 Факторный анализ

Факторный анализ - статистический метод, который используется при обработке больших массивов экспериментальных данных. Задачами факторного анализа являются: сокращение числа переменных (редукция данных) и определение структуры взаимосвязей между переменными, т.е. классификация переменных, поэтому факторный анализ используется как метод сокращения данных или как метод структурной классификации.

19Логические процедуры анализа данных

Объяснение выступает более сложной процедурой логического анализа информации, поскольку главная задача объяснения – установление сущностных связей и отношений объекта. Иначе говоря, объяснение – это систематическое, эмпирически выверенное понимание того, почему явление происходит именно таким образом.

Выявить причинно-следственные связи явлений можно применяя факторный, функциональный и генетический способы анализа.

Факторный анализ используется для выяснения причинно следственных связей через выявление факторов, их обусловливающих. Например, причины отказного материнства можно выявить, исследуя объективные и субъективные, социально-экономические, социально-психологические, социально-педагогические, демографические и другие факторы.

Функциональный подход используется для того, чтобы увидеть место объекта в определенной системе, соотнести его функциональное предназначение с реальной поведенческий практикой. К примеру, изучение внутригрупповых отношений в обязательном порядке предполагает использование функционального подхода в поиске объяснений.

Генетический подход к объяснению чаще всего используется при проведении повторных исследований, поскольку именно здесь возможно отслеживание причинно-следственных связей в их динамике.

Прогноз.

Самой сложной процедурой анализа полученных данных выступает прогноз.

Прогноз – вероятностное научно-обоснованное суждение о состоянии какого-либо явления в будущем. Прогнозы различаются по целям, задачам, объектам, проблемам, характеру, периоду упреждения и т.д. Прогнозы бывают также поисковые и нормативные.

Поисковый прогноз представляет собой определение возможных состояний явления в будущем на основе гипотетического перенесения в будущее тенденций, присущих явлению в прошлом и настоящем. При этом исключается из рассмотрения возможное принятие решений, реализация которых способна повлиять на тенденции радикальным образом. Таким образом, поисковым прогнозом определяются наиболее вероятные перспективы при условии сохранения наличных тенденций.

Нормативный прогноз – это определение путей и сроков достижения возможных состояний явления, которые являются желательными. Построение поискового прогноза осуществляется на определенной шкале (поле, спектре) возможностей, на которой затем устанавливается степень вероятности прогнозируемого явления. При нормативном прогнозировании аналогичное распределение вероятностей осуществляется в обратном порядке, от заданного состояния к наблюдаемым тенденциям – тем самым производится вероятностное описание возможных путей достижения некоторых целей.