Главное о хранилище данных опросов, автоматизации и правилах составления аналитических отчетов
Мастер-класс начался с рассказа начальника отдела обработки и анализа данных Елены Галицкой о G-Системе, которую уже неоднократно упоминали Мастера во время предыдущих лекций. Это хранилище, в котором собраны данные абсолютно всех опросов, проведенных ФОМом с 1992 года, и одновременно инструмент для работы с ними.
Елена Галицкая подробно рассказала о работе G-Системы – об особенностях структуры базы данных и предоставления доступа к ней, о том, как в базе размещаются и отображаются данные опросов и какие операции с ними можно производить.
«Любой рассказ эмоционально и содержательно меняется, и сейчас я бы спланировала и провела свое выступление совсем по-другому. Вообще, мне преподавание дается с трудом. Я 16 лет преподавала в «Вышке», и для меня это было испытание, но Ефим Борисович уговаривал меня, потому что наши темы связаны: он – начало, а я – завершение. Уже два года не преподаю. Не мое это. А вот Ефим Борисович, наоборот, получает от этого удовольствие – он артист!»
Елена Галицкая, начальник отдела обработки и анализа данных
Тему анализа данных продолжил начальник Лаборатории анализа данных Ефим Галицкий, в шутку назвавший свое подразделение «Ла-Бандой». Помимо непосредственно анализа данных, Лаборатория осуществляет программную поддержку полевых работ и автоматизирует подготовку отчетов.
Ефим Галицкий рассказал о подготовке аналитических текстов, в том числе статей о результатах Лонгитюда Малого Бизнеса. Далее он привел в пример три любопытных опроса, проведенных ФОМом и основанных на рейтингах больших списков: общенародный репрезентативный конкурс красоты, в ходе которого респондентам показывали фото известных российских женщин, выбор городов, достойных украсить купюры номиналом 200 и 2000 рублей, а также выбор политических деятелей, оказавших наибольшее влияние на историю России. Подробнее всего Ефим Галицкий остановился на теме многомерного анализа. Он рассказал о круге исследовательской работы, которая предполагает семь этапов: формулирование теоретических понятий, в терминах которых предполагается описывать глубинные свойства изучаемого объекта, выдвижение гипотез о связях между глубинными свойствами, разработку вопросов анкеты, опрос, нахождение латентных переменных, служащих измерителями глубинных свойств, проверку гипотез о взаимосвязях между латентными переменными и уточнение теоретических понятий. При этом начальник Лаборатории анализа данных оговорился, что обсуждать это с заказчиками категорически нельзя – им нужны простые и наглядные результаты. Поэтому он разработал методику, в основе которой лежит типологизация. В качестве примера Ефим Галицкий привел исследование в рамках Проекта «Социология Малого Бизнеса»: выясняя, что бизнес ждет от государства, аналитики выявили четыре типа предпринимателей в зависимости от их ожиданий. В конце Мастер рассказал об электоральных расчетах и инструменте, который на основе результатов социологических опросов помогает спрогнозировать итоги выборов.
Далее Ефим Галицкий рассказал о роли Лаборатории анализа данных в поддержке полевых работ – при проведении планшетных (автоматический перевод анкеты из вордовского файла в файл, распознаваемый программой для проведения опросов, адаптация анкеты к региону, шаблоны проверки квот), телефонных (автоматический перевод анкеты из вордовского файла в файл, распознаваемый сервисом для проведения телефонников) и бумажных (размножение анкет с учетом регионов) опросов. Также он рассказал об автоматизации подготовки отчетов – форм ГеоРейтинга с указанием места, которое занимает регион, и динамики и стандартных отчетов с графиками и таблицами. В завершение своей лекции Ефим Галицкий пошутил, что автоматизация внедряется потому, что сотрудники Лаборатории анализа данных очень любят жизнь и хотят уходить с работы домой.
Учебный день продолжился еще одной лекцией руководителя группы «Финансовое поведение» Людмилы Пресняковой и главного аналитика ФОМа Григория Кертмана, которые провели яркий Мастер-класс о замыслах опросов и вопросниках. В начале своего выступления, посвященного особенностям подготовки аналитических отчетов, они подчеркнули, что аналитика не должна быть абстрактной – у нее всегда есть конкретный адресат, и именно он влияет на фокус и подход к анализу данных. Мастера рассказали о главных целевых аудиториях. По словам Людмилы Пресняковой, власть и бизнес всегда приходят с готовым запросом (причем власть чаще – с менее формализованным, чем бизнес), поэтому им нужна аналитика, соответствующая решению их задач. При этом важно учитывать, что отчет будут читать на разных уровнях – не только непосредственный заказчик, но и его руководители из числа топ-менеджеров. И последним необходим не 700-страничный отчет (это реальность – тут Людмила Преснякова не приукрасила), а презентация на шесть, а лучше – на четыре слайда с ключевыми выводами. У двух других целевых аудиторий – общества и сообщества (научного и исследовательского) запросов нет. Тут Григорий Кертман оговорился, что запросы поступают к социологам через журналистов, но они настолько искажены, что реальными запросами не являются. Тем не менее, социологи должны предъявлять результаты своих опросов в публичной сфере. Главный аналитик ФОМа объяснил это тем, что социальная миссия исследовательских компаний заключается в том, чтобы способствовать повышению интерпретативной рациональности и коммуникативной компетенции всех социальных акторов. По его словам, полноводный поток информации о том, как функционирует массовое сознание, о ценностях, приоритетах людей, механизмах интерпретации информации способствует более адекватному ее восприятию. А значит, у каждого социального актора больше шансов действовать эффективно, совершать меньше глупостей, добиваться своих целей и не вызывать негативных последствий ни для себя, ни для общества. Все это, по мнению Григория Кертмана, способствует повышению уровня взаимопонимания и снижению агрессии в обществе. А вместе с тем помогает преодолевать синдром единомыслия – когда люди склонны считать свою точку зрения в отношении власти и государства единственной нормальной, а всех считающих иначе – людьми либо недалекими, либо ангажированными.
Далее Мастера перешли к правилам подготовки аналитических отчетов. Людмила Преснякова заострила внимание на том, что аналитики имеют дело с отчетами респондентов о своей субъективной реальности, поэтому и говорить они обязаны не о фактах, а о том, что сообщили информанты. Она также отметила важность работы с цифрами – стоит показывать только те, что отвечают задачам анализа. Григорий Кертман признался, что идеального аналитического продукта не существует, и привел свой список правил, которые позволяют избежать типовых ошибок. Он назвал его техникой безопасности. В частности, главный аналитик ФОМа призвал всегда помнить о знаменателе (то есть проценты от какого числа показываются) и статистической погрешности, предъявлять точные формулировки вопросов и полное распределение ответов, а также не путать проценты с процентными пунктами и стараться быть нейтральными. Каждое правило Григорий Кертман проиллюстрировал ярким примером.
Ну и наконец Мастера рассказали об основных форматах аналитики: текстовом отчете, презентации и сюжете для медиа. По словам Людмилы Пресняковой, хороший аналитический отчет интересно читать, а для этого текст нужно четко структурировать и обогатить его интерпретацией данных. Презентация должна быть красивой и кратко передавать главные цифры и выводы, и здесь важно в процессе сокращения не потерять суть. А при подготовке сюжета для медиа нужно все формулировать предельно четко и понятно – чтобы читатели однозначно поняли написанное. Здесь Григорий Кертман привел пример, когда журналисты исказили данные, и дал совет: с представителями прессы нужно коммуницировать и одновременно воспитывать их.
«Видно, что ребята втянулись и слушают с интересом. Мы постарались провести Мастер-класс в том же ключе, что и в прошлый раз. В этот раз мы сидели, а не стояли. Зато было меньше соблазна жестикулировать и размахивать микрофоном, надеюсь, звук сегодня записался лучше».
Григорий Кертман, главный аналитик ФОМа
______
Что сказали о Мастер-классе студенты
«Мастер-класс про G-Систему было немного сложно воспринимать. Хотя, конечно, нам дали подробную информацию о том, как работает внутренняя база данных ФОМа. И эта информация, наверное, была полезна для тех, кто с ней будет работать, но за один раз все равно в ней очень сложно разобраться. В «Шанинке» нам такое не рассказывают, потому что у нас больше уклон на теоретическое, а если говорить про исследования, то больше про качественные исследования, чем про количественные. Поэтому все, что касается статистики, формул, – для нас в новинку. Но я проходил курс по выборке, который у нас вел Тимур Османов, поэтому мне это все было полезно. В целом курс интересный, очень полезно посмотреть, как работает ФОМ, и получить какие-то практические навыки».
Иван Большаков, 2-й курс магистратуры
___
«Мне в целом понравилось, но кажется, что информация про G-Систему лучше воспринималась бы, если бы нам показали, как система работает, вживую, а не только на слайдах. Хотя, судя по тому, что говорили спикеры, это действительно полезная система. Самым интересным для меня было, когда Ефим Галицкий рассказывал про примеры конкретных опросов, как они их проводят. А еще, когда речь шла о тех трудностях, с которыми они сталкиваются по ходу проведения опросов, и как они их преодолевают».
Дмитрий Казаков, программа профпереподготовки
___
«Самым интересным для меня было про списки и рейтинги, где пример был про красавиц и про купюры. А еще мне очень понравилось, как мы разбирали G-Систему, потому что функционал отличается от Excel и там даже больше функций, и это, по сути, собственная разработка ФОМа. Дизайн интерфейса достаточно простой, и, как мне кажется, все то, что выглядит просто, на самом деле очень долго прорабатывается, поэтому прям классно. Понравилось, что были скриншоты и все наглядно. В университете нам так подробно не рассказывали про процесс работы, поэтому здесь мне больше нравится, потому что понимаешь применимость этого всего. Это не просто абстрактное что-то, а реальные примеры. Начинаешь понимать: «А, значит, и я тоже могу это сделать». Я, конечно, не вижу себя в анализе данных, мне больше нравится работа в поле и сбор данных, но анализ – это тоже классно. В любом случае, для полной картины полезно».
Анна Сиднева, 4-й курс