Analyzing the Data Quality of Online Surveys and Surveys Collected using Crowdsource in Japan and the United States

点击翻译按钮获取中文摘要

研究２年度（2022年）は、電子化した調査票を用いて、日本と米国でWeb調査会社（業者）とクラウドソーシング（CS）を用いてデータを回収し、それらのデータを確率抽出を用いて回収したデータ（例えば、General Social Survey（GSS））と比較してどの程度偏りがあるのかを分析することだった。社会状況の急激な変化と職場の異動による規定の変化のため、本調査の実施には至らなかった。2022年は米国ではほぼコロナウイルスの影響がない生活に戻ったが、日本では引き続き強く影響が残っていた。新型コロナウイルスの予防行動に関する二国間比較の質問を入れていたが、日米で社会の状況が大きく異なるため削除することにした。加えて、年度当初に急速な円安が起こり改善の見込みが見られなかったため、アンケートの質問数とサンプル数を再考しなくてはならなくなった。また職場の異動により、倫理審査と業者への委託の規定が大きく変わったため、その対応に多大な時間を費やした。CSのデータとWeb調査会社のデータは同時期に回収することが望ましいため、CSを用いた大規模データの回収も延期した。CSを用いたデータ回収は、アンケートの電子化や適当に質問に回答している回答者（satisficers）を省くなど、研究者自身が対応することが多い。研究責任者はCSを用いての米国でのデータ回収経験がなかったため、小規模の予備調査を実施し、アンケートの回収がスムーズに行くかを確認した。質問項目の確定とデータの回収がうまく進まなかったため、本経費を用いて実施した調査を基にした学会報告や論文等は未発表である。日本社会学会の年次大会に参加して国際比較調査やWeb調査に関する知見を得た。関連科研では、米国でWeb調査会社を用いてデータ回収を行い、データの分析を行うとともに、本科研との比較分析を検討している。