VÁLASZTÁSI ELŐREJELZÉS SURVEY ADATOKBÓL

A Survey Methods Room Budapest kutatócsoport kutatása.

Projekt időtartama: 2024. február – 2025. február

Kutatócsoportunk elnyerte az Egyetemi Kiválósági Alap (EKA) támogatását az „Új módszer a becslések pontosságának növelésére az empirikus társadalomkutatásban: elérhetőség-alapú utólagos rétegzés” című projektre.

A kutatás során kérdőíves adatokból egy új módszer segítségével választási előrejelzést készítünk, melyben speciális, proxy kérdéseket alkalmazunk, majd ezek alapján utólagos rétegzést végzünk. Fő kérdésünk az, hogy mennyiben kapunk így eltérő eredményeket a választásokban való részvétellel kapcsolatos attitűdök becslésekor, amikor nem kizárólag a demográfiai jellemzők alapján, hanem az elérhetőségi csoportok mentén is korrigáljuk a kapott válaszokat.

A projekt 2025 februárjáig tart, mely az európai parlamenti, valamint az önkormányzati választások évében különösen aktuális kutatási témának tekinthető.  A módszer több nemzetközi és hazai kutatásra épül és a társadalomtudományok számára is használható eljárást eredményezhet.

A kutatásban Rudas Tamás, Szeitl Blanka, Túry-Angyal Emese, Nagy Bernadett és Kovács Anna vesz részt.

KÖZVÉLEMÉNYKUTATÁSI MÓDSZEREK ÚJ TECHNOLÓGIAI ÉS TÁRSADALMI KÖRNYEZETBEN

A Survey Methods Room Budapest kutatócsoport kutatása, támogató: Társadalmi Innovációs Nemzeti Laboratórium

Projekt időtartama: 2022. január – 2024. január

A projekt célja a hazai online survey kutatások módszertani vizsgálata volt. A kutatás keretein belül az aktuális hazai adatgyűjtési lehetőségek piaci és tudományos szempontjait is elemeztük: eredményeink szerint a globális és regionális tendenciáktól eltérően Magyarországon az adatgyűjtési piac jelentősen vesztett a méretéből és drasztikus minőségromlás ment végbe: a 2017. évi becsült 107 millió dolláros piacméret 2021-re 63 millió dolláros piacméretre zsugorodott, a hivatalos IMDP (Insight Market Development Index) mérőszám alapján pedig a második leggyengébb fejlettségű iparral rendelkezünk. 

A magyar lakossági paraméterek (területi internetpenetrációs adatok, összetettválaszadói attitűd-, és szocio-demográfiai összetételbecslések alapján) alapján átültettük azokat a nemzetközi irányelveket, melyek az online kérdőíves adatgyűjtéssel dolgozó kutatások korrekt és megbízható lebonyolításához és az adatok értelmezéséhez szükségesek. Szimulációs vizsgálatokat végeztünk annak érdekében, hogy képet kapjunk arról, hogy milyen kutatási kérdések esetében használhatóak az online gyűjtött kutatási adatok, és melyek azok a témák, melyek esetében ez félrevezető lehet. Személyes survey adatok segítségével definiáltuk a populáció offline és az online módon elérhető elméleti almintáit és az ezekből származó becsléseket is kiértékeltük. A kutatás szimulációs eredményeit egy komplex dashboard formájában összegeztük és interaktív módon elérhetővé tettük a tudományos és a civil szféra számára egyaránt.

A POLITIKAI NYILVÁNOSSÁG RÉTEGEI MAGYARORSZÁGON 2001-2020

Az NKFIH által támogatott kutatás (K-134428 azonosító alatt), a Research Center for Computational Social Science kutatóközpont kutatása.

Projekt időtartama: 2020. december – 2023. december

A projekt kutatói tanszékünkről Németh Renáta (vezető kutató), Buda Jakab és Rakovics Márton voltak.

A kutatás átfogó célja a magyar online politikai közbeszéd feltérképezése volt a 2000-es évektől napjainkig. A politikai szféra és a nyilvánosság átalakulása körvonalazta kutatásunk tartalmi keretét. A politikai diskurzus különböző rétegeit elemeztük, beleértve a hivatalos kommunikációs csatornákat (pl. parlamenti beszédeket); a politikai sajtó különböző típusait (pl. online sajtót, hírportálokat, bulvárlapokat), valamint a felhasználók által generált tartalmakat (online kommenteket, fórumokat, blogokat és nyilvános Facebook-bejegyzéseket). Nemcsak ezen rétegek belső diszkurzív tartalmát és dinamikáját kívántuk elemezni, hanem a köztük lévő kölcsönhatásokat is. 

Az online nyilvánosságban megjelenő digitális adatok elsősorban szöveges jellegűek. A feldolgozásukhoz szükséges eszközök csak a közelmúltban váltak hozzáférhetővé, a természetes nyelvfeldolgozás (NLP) elterjedésével, amely képes nagy mennyiségű szöveges adat szisztematikus, automatizált feldolgozására. Ezek az innovatív eszközök megfelelő mélységű eredményeket biztosítanak a szociológia számára is (Németh és Koltai, 2020). 
Kapcsolódó eredmények itt.

A DEPRESSZIÓ DISZKURZÍV KERETEZÉSE ONLINE FÓRUMOK KÖZÖSSÉGÉBEN 

Az ELTE TáTK Research Center for Computational Social Science kutatóközpontjának kutatása, tanszékünkről Buda Jakab, Németh Renáta és Rakovics Márton vesz részt benne, támogató: Társadalmi Innovációs Nemzeti Laboratórium.

Projekt időtartama: 2018–2024

Kutatásukban az NLP módszerek lehetőségeit vizsgáltuk a depresszió online betegközösségekben megjelenő egyéni szintű keretezésének megértésében. A depresszió kognitív keretezése társadalmi konstrukció. A keretezés határozza meg a depresszió jelentését a beteg számára, oksági magyarázatot kínál rá, sőt akár a kezelési preferenciákat is meghatározza. A depresszió jelenlegi klinikai magyarázatai a biológiai, pszichológiai és szociológiai diskurzusok felé mutatnak (e.g. Comer, 2015). 

E téren korábban elsősorban kvalitatív módon, offline szövegek (naplók, levelek, interjúk) elemzésével közelítették a keretezést (lásd pl. Riskind et al, 1989). Meggyőződésünk volt, hogy a digitális társadalom online betegközösségeinek nem-klinikai jellegű írásai jó terepet kínálnak a kérdés vizsgálatára, s hogy az automatizált szöveganalitikai módszerek jelentős kutatási potenciált jelentenek e téren.

Kapcsolódó eredmények itt.

SZÖVEGANALITIKAI MODELLEK TÁRSADALOMTUDOMÁNYI KORPUSZOKON

Projekt időtartama: 2018–2020

A kutatásban Németh Renáta vett részt tanszékünkről a Research Center for Computational Social Science kutatóközpont tagjaként, a Felsőoktatási Intézményi Kiválósági Program támogatásával. 

A kutatócsoport több altémán dolgozott:

1. Szöveganalitikai vizsgálatok robusztusságának vizsgálata. A kutatás során néhány alapvető módszertani szempont szerint vizsgálták a szöveganalitikai módszerek (elsősorban Twitter-adatok szentiment-elemzése) robusztusságát, ismert és publikált adatok másodelemzésével, a cél módszertani ajánlások megfogalmazása volt.
2. Szintén módszertani szempontból vizsgálták az automatizált szöveganalitikai módszerek szociológia számára nyújtott új lehetőségeit (cím: Discovering sociological knowledge through automated text analytics).
3. Korrupcióval kapcsolatos online sajtóbeli hírek elemzése zajlott, dinamikus topikmodellek segítségével.
4. Online fórumokon közzétett posztok segítségével a depresszió keretezésének vizsgálata történt meg. Kérdésük az volt, hogy a bejegyzések milyen okokra vezetik vissza a felmerülő problémákat: inkább biológiai, pszichológiai vagy éppen szociológiai tényezőkre. 

OKSÁGI KÖVETKEZTETÉS A TÁRSADALOMTUDOMÁNYI KUTATÁSBAN 

Németh Renáta kutatása az MTA Bolyai János Kutatási Ösztöndíja támogatásával

Projekt időtartama: 2012–2015

A klasszikus axiómát, amely szerint oksági következtetések levonására csak randomizált kísérletekből származó adatok alkalmasak, az utóbbi évtizedek néhány eredménye új megvilágításba helyezte. A Bolyai János Kutatási ösztöndíjjal támogatott kutatásomban a társadalomtudományok nézőpontját képviselve ezen új eredményekhez kapcsolódom. Fő kérdésem, hogy hogyan járulhatnak hozzá a kauzalitást érintő új statisztikai eredmények a társadalomtudományi kutatásokhoz.

STRUKTURÁLIS HATÁSOK KERESZTOSZTÁLYOZOTT ADATOKBAN 

Rudas Tamás Országos Tudományos Kutatási Alapprogramok (OTKA) által támogatott kutatása

Projekt időtartama: 2012–2016.

We expect to gain a deeper understanding of what aspects of data collection designs determine whether or not causal inference is possible based on the data collected. That understanding will offer methods to assess designs and to tell what extent a causal inference may be valid. Methods will be developed, together with software implementation, to measure the effects of assignment and the effects of treatment, given a particular design. These results will be applied to the analysis of data arising from various data collection procedures that are now identified in the literature as pseudo-experiments, natural experiments, confounded or partially confounded designs, etc. The results will be relevant for sociological research and evidence-based policy making.

MIGRÁCIÓ – A VALÓSÁG KÖZELÍTÉSE INNOVATÍV MÓDSZEREKKEL

Simon Dávid kutatása.

A migráció egy szenzitív társadalmi, gazdasági és politikai téma, amely körültekintő elemzést igényel. Napjainkig Magyarországon csak néhány kutatás célozta meg a kivándorlás kérdését, különösen annak gazdasági és munkapiaci következményeit. Ha módszertani szempontból vizsgáljuk a rendelkezésre álló adatokat, felsorolhatjuk az erősségeket és gyengeségeket, de belátható, hogy a felhasznált módszerek nem merítik ki a módszertani lehetőségeket. Migrációkutatáshoz kapcsolódó kutatási célunk a migránsok migrációhoz kapcsolódó veszteségeinek és nyereségeinek felmérése. További célunk, hogy innovatív mintavételi eljárásokat értékeljünk a migráns populáció vizsgálatára, survey-statisztikai kontextusban, felhasználva az ezen a területen alkalmazott megközelítéseket, terminológiát és statisztikai eszközrendszert. Két független adatfelvételt tervezünk: egy egyszerű online kérdőíves adatfelvételt propensity score matching korrekcióval (a MEF és népszámlálási adatok felhasználásával), illetve virtuális online válaszadó-vezérelt mintavételt. Kiegészítő módszerként félig strukturált interjúkat tervezünk annak érdekében, hogy jobban megértsük a mintavételi torzítások okait és a válaszadás sajátosságait.

TOVÁBBI KUTATÁSOK:

• 2014–2017 EURA-NET (Transnational Migration in Transition: Transformative Characteristics of Temporary Mobility of People) 7-es keretprogram finanszírozású nemzetközi kutatás, Simon Dávid oktatónk részvételével (Kopint-Tárki Zrt., konzorciumvezető: University of Tampere)
• 2015 Innovatív blended learning tanártovábbképzési programok komplex értékelő kutatása Simon Dávid oktatónk részvételével (Oktatáskutató és Fejlesztő Intézet)
• 2015 Elégedettség az állami egészségügyi intézményekkel a Közép-Magyarországi régióban, Simon Dávid oktatónk részvételével (Állami Egészségügyi Ellátó Központ)
• 2015 Iskolai szegregáció állapotának felmérése oktatási adatbázisok összekapcsolásával és másodelemzésével, Simon Dávid oktatónk részvételével
• 2015 Óvodai bántalmazás felmérése, Simon Dávid oktatónk részvételével (TKKI)
• 2014–2015 Iskolai bántalmazás komplex vizsgálata, Simon Dávid oktatónk részvételével (Oktatáskutató és Fejlesztő Intézet)