Определение качества социологического инструментария на основе анализа невербальных реакций респондентов (результаты эксперимента)
Notice bibliographique
Résumé
Качество социологическойинформации напрямую зависит от качестваинструментария. В статье представленырезультаты эксперимента, направленного наоценку перспективности применения анализаневербальных проявлений эмоций и искаженийответов, как реакций респондентов на вопросыанкеты, содержащей сенситивную тематику, приработе с ней в пилотажных исследованиях длядальнейшего определения ее качества. Длядостижения этой цели был использованметодический эксперимент, включающийнаблюдение, анкетирование, интервьюирование,исследовательскую триангуляцию.Доказана эффективность фиксирования и анализаневербальных реакций человека на вопросыанкеты в пилотажных исследованиях с цельюопределения качества анкеты. Установлено, что вовремя работы с анкетой респондентыдемонстрируют мимические проявленияпримерно в 2,5 раза чаще, чем жестикуляцию, и в5 раз чаще, чем изменение позы. Установлено,что демонстрация респондентами при работе санкетой в пилотажных исследованияхневербальных проявлений негативных эмоций(страха, отвращения, раздражения) служитповодом для доработки анкеты. Удивление ивеселье в меньшей степени угрожают качествусоциологической информации, однако в рядеслучаев это также является основанием длядоработки анкеты.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».