• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Бакалавриат 2021/2022

Методы исследований общественного мнения в политической науке

Статус: Курс по выбору (Политология)
Направление: 41.03.04. Политология
Когда читается: 4-й курс, 1 модуль
Формат изучения: без онлайн-курса
Охват аудитории: для своего кампуса
Преподаватели: Чмель Кирилл Шамилевич
Язык: русский
Кредиты: 6
Контактные часы: 36

Программа дисциплины

Аннотация

Данный курс посвящен тематическим направлениям и методологии исследований общественного мнения, его структуры и динамики в политических науках. Успешно освоив материалы трех блоков дисциплины, посвященных формированию общественного мнения и концепции выборочного исследования, каузальному анализу, а также избранным темам в исследованиях электората и его предпочтений, слушатели курса смогут самостоятельно разработать и провести такое исследование. В курсе будут последовательно рассмотрены как теоретические основания (концепция общественного мнения, модели его формирования и др.), так и методологические (выборочное исследование, экспериментальный дизайн и др.). Работа на курсе строится из обсуждения наиболее актуальных работ по изучению общественного мнения, опубликованных в таких журналах как Public Opinion Quarterly, Journal of Politics, American Journal of Political Science, Journal of Experimental Political Science, Political Analysis и др., а также из практической работы с данными опросных исследований, собранных в рамках проектов различных подразделений НИУ ВШЭ. Благодаря последнему, у слушателей курса будет возможность на практике увидеть, каким образом исследования общественного мнения проводятся на более ранних этапах, таких как разработка дизайна анкеты, пилотирование инструмента и непосредственно этап полевых работ. Итоговый проект на курсе - разработка методологии опросного или экспериментального исследования - может стать основой для методологической секции курсовых и выпускных квалификационных работ.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Формирование у слушателей курса навыков и компетенций для проведения исследований общественного мнения с использованием таких методологий как выборочное исследование, лабораторный эксперимент, опросный эксперимент и полевой эксперимент.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • В соответствии с целью исследования и бюджетом проекта разрабатывать онлайн и оффлайн методологии исследования.
  • Определять генеральную совокупность и выборку в соответствии с теоретическим объектом и целью исследования.
  • Определять каузальность в терминах модели причинности Рубина.
  • Определять общественное мнение в терминах идеологии, интереса, предпочтений и отношений для исследовательских задач.
  • Определять этические ограничения академического исследования.
  • Разработать методологию и организовать лабораторное экспериментальное исследование.
  • Разработать методологию и организовать опросное экспериментальное исследование.
  • Разработать методологию и организовать полевое экспериментальное исследование.
  • Составлять таблицу операционализации и уметь анализировать валидность и надежность опросного инструментария.
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Концепция общественного мнения
  • Методология выборочного исследования
  • Анкета как исследовательский инструмент
  • Оффлайн vs онлайн методы сбора опросных данных
  • Влияние на общественное мнение: эксперименты в политических науках
  • Лабораторные эксперименты в политических науках
  • Логика и дизайн опросных экспериментов
  • Полевые эксперименты в политических науках
  • Этика экспериментальных исследований
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Активность на семинарских занятиях
  • неблокирующий Тесты на семинарских занятиях
    Один тест, за который студент получил самый низкий балл или пропустил его без уважительной причины, не будет учитываться в оценке. В случае пропуска по уважительной причине, тест не будет учитываться при расчете оценки. Студент обязан предоставить информацию о пропуске по уважительной причине преподавателю и учебному ассистенту.
  • неблокирующий Домашние задания
    Одно домашнее задание, за которое студент получил самый низкий балл или не сдал без уважительной причины, не будет учитываться в оценке. В случае пропуска по уважительной причине - см. правила пересдачи.
  • неблокирующий Эссе
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2021/2022 учебный год 1 модуль
    0.3 * Домашние задания + 0.4 * Эссе + 0.1 * Тесты на семинарских занятиях + 0.2 * Активность на семинарских занятиях
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Field experiments : design, analysis, and interpretation, Gerber, A. S., 2012
  • Fielding, N., Lee, R. M., & Blank, G. (2017). The SAGE Handbook of Online Research Methods: Vol. Second edition. SAGE Publications Ltd.
  • Morgan, S. L., & Winship, C. (2007). Counterfactuals and Causal Inference : Methods and Principles for Social Research. Cambridge University Press.
  • Norman M. Bradburn, Seymour Sudman, & Brian Wansink. (2004). Asking Questions : The Definitive Guide to Questionnaire Design —— For Market Research, Political Polls, and Social and Health Questionnaires: Vol. Rev. ed. Jossey-Bass.
  • Sharon L. Lohr. (2019). Sampling : Design and Analysis: Vol. Second edition. Chapman and Hall/CRC.
  • Zaller, J. (1992). The Nature and Origins of Mass Opinion. Cambridge University Press.

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Jan E. Leighley. (2010). The Oxford Handbook of American Elections and Political Behavior. OUP Oxford.
  • John H. Kagel, & Alvin E. Roth. (2020). The Handbook of Experimental Economics. Princeton University Press.
  • Mutz, D. C. (2011). Population-Based Survey Experiments. Princeton: Princeton University Press. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=nlebk&AN=370823
  • Paul S. Levy, & Stanley Lemeshow. (2008). Sampling of Populations : Methods and Applications: Vol. 4th ed. Wiley.
  • Shepherd, B. E., Jarrett, R., & Fu, L. (2016). Causal Inference for Statistics, Social, and Biomedical Sciences: An Introduction. Biometrics, 72(4), 1387–1388. https://doi.org/10.1111/biom.12615