3.1 Inleiding

Onderzoekers die dolfijnen bestuderen, kunnen hen geen vragen stellen en moeten daarom proberen te leren over dolfijnen door hun gedrag te observeren. Onderzoekers die mensen bestuderen, hebben het daarentegen gemakkelijker: hun respondenten kunnen praten. Praten met mensen was in het verleden een belangrijk onderdeel van sociaal onderzoek en ik verwacht dat dit ook in de toekomst zal gebeuren.

In sociaal onderzoek neemt het praten met mensen meestal twee vormen aan: enquêtes en diepte-interviews. Grofweg omvat onderzoek met enquêtes systematische rekrutering van grote aantallen deelnemers, sterk gestructureerde vragenlijsten en het gebruik van statistische methoden om van de deelnemers te generaliseren naar een grotere populatie. Onderzoek met behulp van diepte-interviews daarentegen gaat doorgaans gepaard met een klein aantal deelnemers, semi-gestructureerde gesprekken en resulteert in een rijke, kwalitatieve beschrijving van de deelnemers. Enquêtes en diepte-interviews zijn beide krachtige benaderingen, maar enquêtes worden veel meer beïnvloed door de overgang van het analoge naar het digitale tijdperk. Daarom zal ik in dit hoofdstuk focussen op survey-onderzoek.

Zoals ik in dit hoofdstuk zal laten zien, creëert het digitale tijdperk vele spannende mogelijkheden voor survey-onderzoekers om gegevens sneller en goedkoper te verzamelen, om verschillende soorten vragen te stellen en om de waarde van onderzoeksgegevens met big data-bronnen te vergroten. Het idee dat survey-onderzoek kan worden getransformeerd door een technologische verandering is echter niet nieuw. Rond 1970 vond een soortgelijke verandering plaats, aangedreven door een andere communicatietechnologie: de telefoon. Gelukkig kan ons begrip van de manier waarop de telefoon van survey-onderzoek veranderde ons helpen om ons voor te stellen hoe het digitale tijdperk van survey-onderzoek zal veranderen.

Onderzoeksonderzoek, zoals we het vandaag kennen, begon in de jaren dertig van de vorige eeuw. Tijdens het eerste tijdperk van survey-onderzoek, zouden onderzoekers willekeurig geografische gebieden (zoals stadsblokken) bemonsteren en vervolgens naar die gebieden reizen om face-to-face gesprekken te voeren met mensen in willekeurig bemonsterde huishoudens. Toen leidde een technologische ontwikkeling - de wijdverbreide verspreiding van vaste telefoons in rijke landen - uiteindelijk tot het tweede tijdperk van survey-onderzoek. Dit tweede tijdperk verschilde zowel in hoe mensen werden bemonsterd als in de manier waarop gesprekken plaatsvonden. In het tweede tijdperk, in plaats van huishoudens in geografische gebieden te bemonsteren, bemonsterde de onderzoekers willekeurig telefoonnummers in een procedure die willekeurige cijfers wordt genoemd . En in plaats van te reizen om met mensen van aangezicht tot aangezicht te praten, noemden onderzoekers ze in plaats daarvan telefonisch. Dit lijken misschien kleine logistieke veranderingen, maar ze hebben het onderzoek naar onderzoeken sneller, goedkoper en flexibeler gemaakt. Naast empowerment waren deze veranderingen ook controversieel omdat veel onderzoekers vreesden dat deze nieuwe bemonsterings- en interviewprocedures verschillende vertekeningen zouden kunnen introduceren. Maar uiteindelijk, na veel werk, ontdekten onderzoekers hoe ze gegevens betrouwbaar konden verzamelen met behulp van random-digit dialing en telefonische interviews. Door te onderzoeken hoe de technologische infrastructuur van de samenleving succesvol kan worden ingezet, konden onderzoekers moderniseren hoe ze survey-onderzoek deden.

Nu zal een andere technologische ontwikkeling - het digitale tijdperk - ons uiteindelijk naar een derde tijdperk van survey-onderzoek brengen. Deze transitie wordt gedeeltelijk aangedreven door het geleidelijke verval van benaderingen van het tweede tijdperk (BD Meyer, Mok, and Sullivan 2015) . Om uiteenlopende technologische en sociale redenen nemen non-responspercentages, dat wil zeggen het percentage van de steekproefmensen die niet deelnemen aan enquêtes, bijvoorbeeld al vele jaren toe (National Research Council 2013) . Deze langetermijntrends zorgen ervoor dat het non-responspercentage nu hoger kan zijn dan 90% in standaard telefonische enquêtes (Kohut et al. 2012) .

Aan de andere kant wordt de overgang naar een derde tijdperk mede aangedreven door opwindende nieuwe kansen, waarvan ik sommige in dit hoofdstuk zal beschrijven. Hoewel de zaken nog niet zijn geregeld, verwacht ik dat het derde tijdperk van survey-onderzoek zal worden gekenmerkt door niet-waarschijnlijkheidsmonsters, computergestuurde interviews en de koppeling van enquêtes aan big data-bronnen (tabel 3.1).

Tabel 3.1: Three Eras of Survey Research Based on Groves (2011)
monsterneming Interviewen Gegevensomgeving
Eerste tijdperk Area probability sampling Oog in oog Op zichzelf staande enquêtes
Tweede tijdperk Random-digit dialing (RDD) kanssteekproef Telefoon Op zichzelf staande enquêtes
Derde tijdperk Niet-waarschijnlijkheidsbemonstering -Computer toegediend Enquêtes gekoppeld aan big data-bronnen

De overgang tussen het tweede en derde tijdvak van survey-onderzoek verliep niet helemaal soepel en er zijn heftige discussies geweest over hoe onderzoekers zouden moeten doorgaan. Terugkijkend op de overgang tussen de eerste en tweede tijdperken, denk ik dat er nu één belangrijk inzicht voor ons is: het begin is niet het einde . Dat wil zeggen dat aanvankelijk veel op het tweede tijdperk gebaseerde telefonische methoden ad hoc waren en niet erg goed werkten. Maar door hard te werken, hebben onderzoekers deze problemen opgelost. Onderzoekers hadden bijvoorbeeld vele jaren lang getallengestuurd voordat Warren Mitofsky en Joseph Waksberg een methode voor het kiezen van willekeurige cijfers met goede (Waksberg 1978; ??? ) en theoretische eigenschappen ontwikkelden (Waksberg 1978; ??? ) . We moeten dus de huidige stand van de benaderingen van het derde tijdperk niet verwarren met hun uiteindelijke uitkomsten.

De geschiedenis van survey-onderzoek toont aan dat het veld evolueert, aangedreven door veranderingen in technologie en de maatschappij. Er is geen manier om die evolutie te stoppen. Integendeel, we moeten het omarmen, terwijl we de wijsheid uit eerdere tijdperken blijven trekken, en dat is de benadering die ik in dit hoofdstuk zal volgen. Ten eerste zal ik beargumenteren dat big data-bronnen enquêtes niet zullen vervangen en dat de overvloed aan big data-bronnen de waarde van enquêtes verhoogt (niet verkleint) (paragraaf 3.2). Gezien die motivatie, zal ik het totale kader voor fouten in de enquête (paragraaf 3.3) samenvatten dat tijdens de eerste twee tijdperken van het survey-onderzoek is ontwikkeld. Dit kader stelt ons in staat om nieuwe benaderingen van representatie te begrijpen - in het bijzonder, niet-waarschijnlijkheidsmonsters (paragraaf 3.4) - en nieuwe benaderingen van metingen - in het bijzonder nieuwe manieren om vragen te stellen aan respondenten (paragraaf 3.5). Ten slotte zal ik twee onderzoekssjablonen beschrijven voor het koppelen van onderzoeksgegevens aan big data-bronnen (paragraaf 3.6).