Графический ассоциативный тест отношения как удобный инструмент имплицитного измерения в массовых опросах

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Несколько последних выборов и референдумов ознаменовались очевидными провалами предвыборных прогнозов, основанных на массовых опросах избирателей. В ответ на недовольство общественности и политиков стали появляться альтернативные подходы, такие как «рынки прогнозирования», тест неявного отношения (IAT), прогнозы, основанные на ожиданиях, и т.д. IAT представляется одним из наиболее эффективных способов обогащения моделей прогнозирования и повышения их точности. Однако проблема в том, что первоначальная форма IAT устанавливает жесткие методические ограничения, вписаться в которые традиционные массовые опросы просто не могут. Являясь тщательным лабораторным измерением нервных реакций на раздражители, IAT требует создания особой среды, например, ничто не должно беспокоить или отвлекать респондента во время выполнения экспериментальных заданий. Такую среду трудно обеспечить во время массового опроса, и обычно исследователи используют IAT в лабораторных условиях на малых выборках. В статье графический ассоциативный тест отношения (GATA) представлен в качестве способа измерения имплицитной компоненты социальной установки, пригодного для использования в массовых опросах. Насколько можно судить по накопленным данным, это функциональный аналог IAT, протестированный в широком спектре предвыборных массовых опросов в России. Его легко реализовать даже с неопытной сетью интервьюеров, поскольку простые и интуитивно понятные задачи не создают дополнительных барьеров для респондентов и не влияют на уровень отказов. В практическом плане GATA достаточно надежно выявляет имплицитные факторы поведения и помогает повысить точность его прогноза. В теоретическом плане представленные в статье данные подтверждают концепцию «двойственных моделей» структурной теории установки.

Об авторах

Олег Леонидович Чернозуб

Институт социологии ФНИСЦ РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: 9166908616@mail.ru
кандидат социологических наук, ведущий научный сотрудник Центра комплексных социальных исследований Института социологии ул. Кржижановского, 24/35, к. 5, Москва, 117218, Россия

Список литературы

  1. Alwin D.F. Feeling thermometers versus 7-point scales: Which are better? Sociological Methods and Research. 1997; 25 (3).
  2. Anson I.G., Hellwig T. Economic models of voting. Emerging Trends in the Social and Behavioral Sciences: An Interdisciplinary, Searchable, and Linkable Resource. Wiley; 2015.
  3. Arcuri L., Castelli L., Galdi S. et al. Predicting the vote: Implicit attitudes as predictors of the future behavior of decided and undecided voters. Political Psychology. 2008; 29.
  4. Arrow K., Forsythe R., Gorham M. et al. The promise of prediction markets. Science. 2008; 320.
  5. Atanasov P. et al. Distilling the wisdom of crowds: Prediction markets versus prediction polls. Academy of Management Proceedings. 2015. https://doi.org/10.5465/AMBPP.2015.15192abstract.
  6. Baskakova Yu. Techniques and methods of political forecasting in the 2016-2018 elections. Elections after the Crimea. Fedorov V. (Ed). Moscow; 2018. (In Russ.).
  7. Celli F., Stepanov E.A., Poesio M., Riccardi G. Predicting Brexit: Classifying agreement is better than sentiment and pollsters. Proceedings of the Workshop on Computational Modeling of People’s Opinions, Personality, and Emotions in Social Media. Osaka; 2016.
  8. Choma B.L., Hafer C.L. Understanding the relation between explicitly and implicitly measured political orientation: The moderating role of political sophistication. Personality and Individual Differences. 2009; 47.
  9. Chernozub O.L. The two-component model of behavior factors: Evidences of orthogonality of explicit and implicit factors. RUDN Journal of Sociology. 2022; 22 (1).
  10. Chernozub O.L. Implicit factors and inconsistency of electoral behavior: from a theoretical concept to an empirical phenomenon. Monitoring of Public Opinion: Economic and Social Changes. 2020; No4.
  11. Chernozub O.L. Implicit factors and inconsistency of electoral behavior: From attitude to behavior. Monitoring of Public Opinion: Economic and Social Changes. 2020; 5.
  12. Etkind A.M. The color test of attitude. General Psychodiagnostics. Moscow; 1987. (In Russ.).
  13. Himmelfarb S., Eagly A.H. Orientations to the study of attitudes and their change. S. Himmelfarb, A.H. Eagly (Eds.). Readings in Attitude Change. New York; 1974.
  14. Fishbein M., Ajzen I. Predicting and Changing Behavior: The Reasoned Action Approach. New York-Hove; 2011.
  15. Ganser C., Riordan P. Vote expectations at the next level. Trying to predict vote shares in the 2013 German Federal Election by polling expectations. Electoral Studies. 2015; 40.
  16. Gayo-Avello D. A meta-analysis of state-of-the-art electoral prediction from Twitter data. Social Science Computer Review. 2013; 31.
  17. Graefe A. Accuracy of vote expectation surveys in forecasting elections. Public Opinion Quarterly. 2014; 78.
  18. Graefe A. Political Markets. Sage Handbook of Electoral Behavior; 2016.
  19. Green D.Ph. On the dimensionality of public sentiment toward partisan and ideological groups. American Journal of Political Science. 1988; 32 (3).
  20. Greenwald A.G., Poehlman T.A., Uhlmann E.L., Banaji M.R. Understanding and using the Implicit Association Test: III. Meta-analysis of predictive validity. Journal of Personality and Social Psychology. 2009; 97 (1).
  21. Greenwald A.G., Smith C.T., Sriram N., Bar-Anan Y., Nosek B.A. Implicit race attitudes predicted vote in the 2008 U.S. Presidential Election. Analyses of Social Issues and Public Policy. 2009; 9.
  22. Jacoby W.G. Feeling thermometers. Candidate Evaluation Conference Proceedings. 1994. URL: http://www.electionstudies.org/conferences/1994Candidate/1994Candidate_Jacoby.pdf.
  23. Kennedy C. et al. An Evaluation of 2016 Election Polls in the United States. URL: https://www.aapor.org/getattachment/Education-Resources/Reports/AAPOR-2016-ElectionPolling-Report.pdf.aspx.
  24. Kiesler Ch.A., Collins B.E., Miller N. Attitude Change. A Critical Analysis of Theoretical Approaches. New York; 1969.
  25. Kou S.G., Sobel M.E. Forecasting the vote: A theoretical comparison of election markets and public opinion polls. Political Analysis. 2004; 12.
  26. Leigh A., Wolfers J. Competing Approaches to Forecasting Elections: Economic Models, Opinion Polling and Prediction Markets. IZA Discussion Papers. No. 1972. Bonn; 2006.
  27. Lewis-Beck M.S., Stegmaier M. Economic models of voting. The Oxford Handbook of Political Behavior. Ed. by J. Dalton, H.-D. Klingemann. Oxford University Press; 2007.
  28. Lupton R.N., Jacoby W.G. The Reliability of the Anes Feeling Thermometers: An optimistic assessment. Presentation at the 2016 Annual Meetings of the Southern Political Science Association. San Juan-Puerto Rico; 2016.
  29. Lüscher M. The Luscher Color Test. New York; 1990.
  30. Mamonov M.V., Gavrilov I.V., Vyadro M.A. Imitational features of the 2018 presidential elections and their impact on the next electoral cycle: Results of public opinion polls. Monitoring of Public Opinion: Economic and Social Changes. 2018; 4. (In Russ.).
  31. Markert С. Test Your Emotions. Wellingborough; 1980.
  32. Mercer A., Deane C., McGeeney K. Why 2016 election polls missed their mark? URL: http:// www.pewresearch.org/fact-tank/2016/11/09/why-2016-election-polls-missed-their-mark.
  33. Metaxas P.T., Mustafaraj E., Gayo-Avello D. How (not) to predict elections: Privacy, security, risk and trust. 2011 IEEE Third International Conference on Social Computing. Boston; 2011.
  34. Murr A.E. The wisdom of crowd: Applying Condorcet’s jury theorem to forecasting US presidential elections. International Journal of Forecasting. 2015; 31.
  35. O’Keefe D.J. Persuasion: Theory and Research. Sage; 1990.
  36. Perugini M. Predictive models of implicit and explicit attitudes. British Journal of Social Psychology. 2005; 44.
  37. Roccato M., Zogmaister C. Predicting the vote through implicit and explicit attitudes: A field research. Political Psychology. 2010; 31.
  38. Rogers T., Aida M. Why Bother Asking? The Limited Value of Self-Reported Vote Intention. Harvard Kennedy School of Government. Faculty Research Working Paper Series. 2012. URL: http://EconPapers.repec.org/RePEc:hrv:hksfac:7779639.
  39. Rothschild D., Wolfers J. Forecasting Elections: Voter Intentions versus Expectations. 2012. URL: https://ssrn.com/abstract=1884644.
  40. Sturgis P., Baker N., Callegaro M. at al. Report of the Inquiry into the 2015 British General Election Opinion Polls. London; 2016.
  41. Tumasjan A., Sprenger T.O., Sandner P.G., Welpe I.M. Predicting elections with Twitter: What 140 characters reveal about political sentiment. Proceedings of the 4th International AAAI Conference on Weblogs and Social Media. AAAI Press; 2010.
  42. Vandenberghe F. On the coming end of sociology. Canadian Review of Sociology = Revue Canadienne de Sociologie. 2019; February. https://doi.org/10.1111/cars.12238.
  43. Whiteley P. Four reasons why the polls got the U.S. election result so wrong. URL: http:// www.newsweek.com/polls-2016-us-elections-trump-potus-hillary-clinton-520291.
  44. Wilcox C., Sigelman L., Cook E. Some like it hot: Individual differences in responses to group feeling thermometers. Public Opinion Quarterly. 1989; 53 (2).
  45. Yarygin G., Yarygin O. Modeling of electoral process: From conceptual model to computer simulation. Azimuth of Science and Research. 2016; (1). (In Russ.).

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. Figure 1. Examples of K. Markert’s Test stimuli used to measure voters’ implicit attitudes

Скачать (35KB)
Метаданные
2. Fig. 2. Mismatch of explicit and implicit attitudes (Governor election 2017)

Скачать (268KB)
Метаданные
3. Figure 3. Mismatch of explicit and implicit attitudes (Governor election 2018)

Скачать (217KB)
Метаданные
4. Figure 4. Cases of experimental and control data match/mismatch

Скачать (270KB)
Метаданные

© Чернозуб О.Л., 2023

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах