Социологические онлайн-опросы: желаемое, возможное, должное
Научная статья
Для цитирования
Кузнецов И. С., Попова Е. С. Социологические онлайн-опросы: желаемое, возможное, должное // Управление наукой: теория и практика. 2026. Том 8. № 2. С. 150-166. DOI: https://doi.org/10.19181/smtp.2026.8.2.9 EDN: QHGYIF
Аннотация
В условиях продолжающегося развития информационных технологий и оптимизации затрат на проведение социологических опросов онлайн-исследования приобретают всё бо́льшую популярность. Применение онлайн-опросов обеспечивает достижение адекватного ситуации компромисса между необходимой скоростью сбора данных в многократно меняющемся социальном мире и качеством получаемой эмпирической информации, что неизбежно ведёт к трансформации логики и архитектуры социологического исследования в условиях цифровизации науки. При этом в социальных науках до сих пор не сложилось единого устоявшегося мнения относительно данного метода опроса. Несмотря на то, что многие из возникающих трудностей не являются новыми, как никогда ранее методологическая прозрачность становится критически важной для современных исследований социальной реальности. Особенно и потому, что результаты социологических исследований ложатся в основу разработки решений в сферах социального прогнозирования и управления. В фокусе внимания данной работы находятся методологические особенности онлайн-опросов. В частности, анализируются возможности и ограничения онлайн-выборок, основанных на неслучайном отборе, применительно к изучению социального поведения молодёжи в сфере образования. Рассматриваются связанные с ними проблемы репрезентативности, ошибки покрытия и эффект самоотбора. Подчёркивается важность идентификации уникальных черт и отличий онлайн-выборок от генеральной совокупности. Приводится сопоставление социальных, демографических характеристик респондентов, отобранных через электронную почту, онлайн-панели и социальную сеть. Показано, что такие неслучайные онлайн-выборки могут отличаться от генеральной совокупности по социально-демографическим параметрам. В заключении обсуждается необходимость методологической прозрачности онлайн-исследований, которая укрепляет социологию как науку в эпоху цифровизации.
Ключевые слова:
онлайн-опрос, онлайн-выборка, репрезентативность, ошибка покрытия, эффект самоотбора, социальная сеть, онлайн-панель, электронная почта
Литература
1. Индикаторы цифровой экономики: 2025 : стат. сб. / В. Л. Абашкин, Г. И. Абдрахманова, К. О. Вишневский, Л. М. Гохберг [и др.] ; Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». М. : ИСИЭЗ ВШЭ, 2025. 296 с. ISBN 978-5-7598-3029-0. DOI 10.17323/978-5-7598-3029-0.
2. Lehdonvirta V., Oksanen A., Räsänen P., Blank G. Social media, web, and panel surveys: Using non-probability samples in social and policy research // Policy & Internet. 2021. Vol. 13, № 1. P. 134–155. DOI 10.1002/poi3.238. EDN YUMJRS.
3. Couper M. P. Web surveys: A review of issues and approaches // Public Opinion Quarterly. 2000. Vol. 64, № 4. P. 464–494. EDN IYQPDX.
4. Девятко И. Ф. Онлайн исследования и методология социальных наук: новые горизонты, новые (и не столь новые) трудности // Онлайн исследования в России 2.0 / под ред. А. В. Шашкина, И. Ф. Девятко, С. Г. Давыдова. М. : Северо-Восток, 2010. C. 17–30. EDN XRJYFL.
5. Evans J. R., Mathur A. The value of online surveys: A look back and a look ahead // Internet Research. 2018. Vol. 28, № 4. P. 854–887. DOI 10.1108/intr-03-2018-0089.
6. Цифровые технологии и большие данные в социологических исследованиях: концепция, методология, возможности / Д. Л. Константиновский, Е. С. Попова, И. С. Кузнецов, Р. С. Кузнецов // Мир России. Социология. Этнология. 2025. Т. 34, № 1. С. 144–160. DOI 10.17323/1811-038X-2025-34-1-144-160. EDN OVVFFM.
7. A review of conceptual approaches and empirical evidence on probability and nonprobability sample survey research / C. Cornesse, A. G. Blom, D. Dutwin [et al.] // Journal of Survey Statistics and Methodology. 2020. Vol. 8, № 1. P. 4–36. DOI 10.1093/jssam/smz041. EDN RROSQG.
8. Малошонок Н. Г., Семёнова Т. В., Терентьев Е. А. Эффект самоотбора при формировании онлайн-панели: опыт первого года лонгитюдного исследования студентов НИУ ВШЭ // Онлайн-исследования в России: тенденции и перспективы / под ред. А. В. Шашкина, И. Ф. Девятко, С. Г. Давыдова. М. : МИК, 2016. С. 237–264.
9. Стандартные определения: систематическое описание диспозиционных кодов и коэффициентов результативности для массовых опросов / Американская ассоциация исследователей общественного мнения ; пер. с англ.: А. А. Ипатова, Д. М. Рогозин. 8-е изд. М. : АО «ВЦИОМ», 2016. 88 с. ISBN 978-5-9905-9703-7.
10. Revilla M. Analyzing survey characteristics, participation, and evaluation across 186 surveys in an online opt-in panel in Spain // Methods, Data, Analyses. 2017. Vol. 11, № 2. P. 135–162. DOI 10.12758/mda.2017.02.
11. Norris P. Digital divide: Civic engagement, information poverty, and the Internet worldwide. Cambridge ; New York : Cambridge University Press, 2001. xv, 303 p.
12. Lefever S., Dal M., Matthíasdóttir Á. Online data collection in academic research: Advantages and limitations // British Journal of Educational Technology. 2007. Vol. 38, № 4. P. 574–582. DOI 10.1111/j.1467-8535.2006.00638.x.
13. Andrade C. The limitations of online surveys // Indian Journal of Psychological Medicine. 2020. Vol. 42, № 6. P. 575–576. DOI 10.1177/0253717620957496. EDN PMVJPZ.
14. Hargittai E., Walejko G. The participation divide: Content creation and sharing in the digital age // Information, Communication & Society. 2008. Vol. 11, № 2. P. 239–256. DOI 10.1080/13691180801946150.
15. Попова Е. С. Неравенство образовательных шансов в цифровом измерении // Профессиональное образование и рынок труда. 2022. № 1 (48). С. 55–67. DOI 10.52944/PORT.2022.48.1.004. EDN NHJPNZ.
16. Porter S. R., Whitcomb M. E. Non-response in student surveys: The role of demographics, engagement and personality // Research in Higher Education. 2005. Vol. 46, № 2. P. 127–152. DOI 10.1007/s11162-004-1597-2. EDN NUHTPT.
17. Отчёт рабочей группы AAPOR о неслучайных выборках: июнь 2013 / Американская ассоциация исследователей общественного мнения ; пер. с англ.: Д. М. Рогозин, А. А. Ипатова. М. : Общероссийский общественный фонд «Общественное мнение», 2016. 170 с. ISBN 978-5-4465-1006-1.
18. Biemer P. P., Lyberg L. E. Introduction to survey quality. Hoboken, NJ : Wiley, 2003. xiv, 402 p. ISBN 0-471-19375-5.
19. Kish L. Statistical design for research. New York : John Wiley & Sons, 1987. xxii, 267 p. ISBN 0-471-08359-3.
20. Kohler U., Kreuter F., Stuart E. A. Nonprobability sampling and causal analysis // Annual Review of Statistics and Its Application. 2019. Vol. 6. P. 149–172. DOI 10.1146/annurev-statistics-030718-104951.
21. Čehovin G., Bosnjak M., Lozar Manfreda K. Item nonresponse in web versus other survey modes: A systematic review and meta-analysis // Social Science Computer Review. 2023. Vol. 41, № 3. P. 926–945. DOI 10.1177/08944393211056229. EDN JSOLBK.
22. Blank G., Lutz C. Representativeness of social media in Great Britain: Investigating Facebook*, LinkedIn, Twitter, Pinterest, Google+, and Instagram* // American Behavioral Scientist. 2017. Vol. 61, № 7. P. 741–756. DOI 10.1177/0002764217717559.
23. Kalimeri K., Beiró M., Bonanomi A., Rosina A., Cattuto C. Traditional versus Facebook* -based surveys: Evaluation of biases in self-reported demographic and psychometric information // Demographic Research. 2020. Vol. 42. P. 133–148. DOI 10.4054/DEMRES.2020.42.5. EDN MTKBSS.
24. Callegaro M., Villar A., Yeager D., Krosnick J. A. A critical review of studies investigating the quality of data obtained with online panels based on probability and nonprobability samples // Online panel research: A data quality perspective. New York : Wiley, 2014. P. 23–53. DOI 10.1002/9781118763520.ch2.
25. Кузнецов И. С. Доверие студентов и их образовательная траектория после окончания вуза // Высшее образование в России. 2023. Т. 32, № 1. С. 110–129. DOI 10.31992/0869-3617-2023-32-1-110-129. EDN BKJLYT.
26. Yeager D. S., Krosnick J. A., Chang L., Javitz H. S., Levendusky M. S., Simpser A., Wang R. Comparing the accuracy of RDD telephone surveys and Internet surveys conducted with probability and non‐probability samples // Public Opinion Quarterly. 2011. Vol. 75, № 4. P. 709–747. DOI 10.1093/poq/nfr020.
27. Семёнов Е. В., Соколов Д. В. Исследователи и сети научных коммуникаций в эпоху цифровых технологий и академического капитализма. Рецензия на монографию С. А. Душиной, В. А. Куприянова, Т. Ю. Хватовой «Учёные в сетях “открытой науки”» // Управление наукой: теория и практика. 2020. Т. 2, № 3. С. 252–259. DOI 10.19181/smtp.2020.2.3.14. EDN FUQLSA.
28. Соколов Д. В. Осмысление цифровизации науки: сравнительный очерк основных аналитических подходов // Управление наукой: теория и практика. 2024. Т. 6, № 1. С. 147–164. DOI 10.19181/smtp.2024.6.1.8. EDN VFDXRQ.
2. Lehdonvirta V., Oksanen A., Räsänen P., Blank G. Social media, web, and panel surveys: Using non-probability samples in social and policy research // Policy & Internet. 2021. Vol. 13, № 1. P. 134–155. DOI 10.1002/poi3.238. EDN YUMJRS.
3. Couper M. P. Web surveys: A review of issues and approaches // Public Opinion Quarterly. 2000. Vol. 64, № 4. P. 464–494. EDN IYQPDX.
4. Девятко И. Ф. Онлайн исследования и методология социальных наук: новые горизонты, новые (и не столь новые) трудности // Онлайн исследования в России 2.0 / под ред. А. В. Шашкина, И. Ф. Девятко, С. Г. Давыдова. М. : Северо-Восток, 2010. C. 17–30. EDN XRJYFL.
5. Evans J. R., Mathur A. The value of online surveys: A look back and a look ahead // Internet Research. 2018. Vol. 28, № 4. P. 854–887. DOI 10.1108/intr-03-2018-0089.
6. Цифровые технологии и большие данные в социологических исследованиях: концепция, методология, возможности / Д. Л. Константиновский, Е. С. Попова, И. С. Кузнецов, Р. С. Кузнецов // Мир России. Социология. Этнология. 2025. Т. 34, № 1. С. 144–160. DOI 10.17323/1811-038X-2025-34-1-144-160. EDN OVVFFM.
7. A review of conceptual approaches and empirical evidence on probability and nonprobability sample survey research / C. Cornesse, A. G. Blom, D. Dutwin [et al.] // Journal of Survey Statistics and Methodology. 2020. Vol. 8, № 1. P. 4–36. DOI 10.1093/jssam/smz041. EDN RROSQG.
8. Малошонок Н. Г., Семёнова Т. В., Терентьев Е. А. Эффект самоотбора при формировании онлайн-панели: опыт первого года лонгитюдного исследования студентов НИУ ВШЭ // Онлайн-исследования в России: тенденции и перспективы / под ред. А. В. Шашкина, И. Ф. Девятко, С. Г. Давыдова. М. : МИК, 2016. С. 237–264.
9. Стандартные определения: систематическое описание диспозиционных кодов и коэффициентов результативности для массовых опросов / Американская ассоциация исследователей общественного мнения ; пер. с англ.: А. А. Ипатова, Д. М. Рогозин. 8-е изд. М. : АО «ВЦИОМ», 2016. 88 с. ISBN 978-5-9905-9703-7.
10. Revilla M. Analyzing survey characteristics, participation, and evaluation across 186 surveys in an online opt-in panel in Spain // Methods, Data, Analyses. 2017. Vol. 11, № 2. P. 135–162. DOI 10.12758/mda.2017.02.
11. Norris P. Digital divide: Civic engagement, information poverty, and the Internet worldwide. Cambridge ; New York : Cambridge University Press, 2001. xv, 303 p.
12. Lefever S., Dal M., Matthíasdóttir Á. Online data collection in academic research: Advantages and limitations // British Journal of Educational Technology. 2007. Vol. 38, № 4. P. 574–582. DOI 10.1111/j.1467-8535.2006.00638.x.
13. Andrade C. The limitations of online surveys // Indian Journal of Psychological Medicine. 2020. Vol. 42, № 6. P. 575–576. DOI 10.1177/0253717620957496. EDN PMVJPZ.
14. Hargittai E., Walejko G. The participation divide: Content creation and sharing in the digital age // Information, Communication & Society. 2008. Vol. 11, № 2. P. 239–256. DOI 10.1080/13691180801946150.
15. Попова Е. С. Неравенство образовательных шансов в цифровом измерении // Профессиональное образование и рынок труда. 2022. № 1 (48). С. 55–67. DOI 10.52944/PORT.2022.48.1.004. EDN NHJPNZ.
16. Porter S. R., Whitcomb M. E. Non-response in student surveys: The role of demographics, engagement and personality // Research in Higher Education. 2005. Vol. 46, № 2. P. 127–152. DOI 10.1007/s11162-004-1597-2. EDN NUHTPT.
17. Отчёт рабочей группы AAPOR о неслучайных выборках: июнь 2013 / Американская ассоциация исследователей общественного мнения ; пер. с англ.: Д. М. Рогозин, А. А. Ипатова. М. : Общероссийский общественный фонд «Общественное мнение», 2016. 170 с. ISBN 978-5-4465-1006-1.
18. Biemer P. P., Lyberg L. E. Introduction to survey quality. Hoboken, NJ : Wiley, 2003. xiv, 402 p. ISBN 0-471-19375-5.
19. Kish L. Statistical design for research. New York : John Wiley & Sons, 1987. xxii, 267 p. ISBN 0-471-08359-3.
20. Kohler U., Kreuter F., Stuart E. A. Nonprobability sampling and causal analysis // Annual Review of Statistics and Its Application. 2019. Vol. 6. P. 149–172. DOI 10.1146/annurev-statistics-030718-104951.
21. Čehovin G., Bosnjak M., Lozar Manfreda K. Item nonresponse in web versus other survey modes: A systematic review and meta-analysis // Social Science Computer Review. 2023. Vol. 41, № 3. P. 926–945. DOI 10.1177/08944393211056229. EDN JSOLBK.
22. Blank G., Lutz C. Representativeness of social media in Great Britain: Investigating Facebook*, LinkedIn, Twitter, Pinterest, Google+, and Instagram* // American Behavioral Scientist. 2017. Vol. 61, № 7. P. 741–756. DOI 10.1177/0002764217717559.
23. Kalimeri K., Beiró M., Bonanomi A., Rosina A., Cattuto C. Traditional versus Facebook* -based surveys: Evaluation of biases in self-reported demographic and psychometric information // Demographic Research. 2020. Vol. 42. P. 133–148. DOI 10.4054/DEMRES.2020.42.5. EDN MTKBSS.
24. Callegaro M., Villar A., Yeager D., Krosnick J. A. A critical review of studies investigating the quality of data obtained with online panels based on probability and nonprobability samples // Online panel research: A data quality perspective. New York : Wiley, 2014. P. 23–53. DOI 10.1002/9781118763520.ch2.
25. Кузнецов И. С. Доверие студентов и их образовательная траектория после окончания вуза // Высшее образование в России. 2023. Т. 32, № 1. С. 110–129. DOI 10.31992/0869-3617-2023-32-1-110-129. EDN BKJLYT.
26. Yeager D. S., Krosnick J. A., Chang L., Javitz H. S., Levendusky M. S., Simpser A., Wang R. Comparing the accuracy of RDD telephone surveys and Internet surveys conducted with probability and non‐probability samples // Public Opinion Quarterly. 2011. Vol. 75, № 4. P. 709–747. DOI 10.1093/poq/nfr020.
27. Семёнов Е. В., Соколов Д. В. Исследователи и сети научных коммуникаций в эпоху цифровых технологий и академического капитализма. Рецензия на монографию С. А. Душиной, В. А. Куприянова, Т. Ю. Хватовой «Учёные в сетях “открытой науки”» // Управление наукой: теория и практика. 2020. Т. 2, № 3. С. 252–259. DOI 10.19181/smtp.2020.2.3.14. EDN FUQLSA.
28. Соколов Д. В. Осмысление цифровизации науки: сравнительный очерк основных аналитических подходов // Управление наукой: теория и практика. 2024. Т. 6, № 1. С. 147–164. DOI 10.19181/smtp.2024.6.1.8. EDN VFDXRQ.
Статья
Поступила: 27.01.2026
Опубликована: 25.06.2026
Форматы цитирования
Другие форматы цитирования:
APA
Кузнецов, И. С., & Попова, Е. С. (2026). Социологические онлайн-опросы: желаемое, возможное, должное. Управление наукой: теория и практика, 8(2), 150-166. https://doi.org/10.19181/smtp.2026.8.2.9
Раздел
Информационная среда и проблемы цифровизации
JATS XML
