눈덩이 샘플링

Snowball sampling

사회학 및 통계 연구에서 눈덩이[1] 샘플링(또는 연쇄 샘플링, 연쇄 참조 샘플링, 참조[2][3] 샘플링)은 기존 연구 대상이 지인 중에서 미래 피험자를 모집하는 비확률 샘플링 기법이다.따라서 표본군은 구르는 눈덩이처럼 커진다고 한다.표본이 축적됨에 따라 연구에 유용한 충분한 데이터가 수집됩니다.이 표본 추출 기술은 연구자가 접근하기 어려운 약물 사용자나 성노동자와 같은 숨겨진 모집단에서 종종 사용된다.샘플 부재는 샘플링 프레임에서 선택되지 않기 때문에 눈덩이 샘플은 다수의 바이어스를 받는다.예를 들어, 친구가 많은 사람들은 표본에 채용될 가능성이 더 높습니다.가상 소셜 네트워크가 사용될 때, 이 기술은 가상 눈덩이 [4]샘플링이라고 불립니다.

눈덩이 표본으로부터 편파적인 추정을 하는 것은 불가능하다고 널리 믿어졌지만, 응답자 중심[5][6][7] 표본이라고 불리는 눈덩이 표본의 변형은 연구자들이 특정한 조건 하에서 눈덩이 표본으로부터 점근적으로 편파적이지 않은 추정을 할 수 있게 하는 것으로 나타났다.눈덩이 표본 추출과 응답자 중심의 표본 추출은 또한 연구자들이 숨겨진 모집단을 연결하는 소셜 네트워크에 대해 추정할 수 있게 해준다.

묘사

눈덩이 표본 추출은 소셜 네트워크를 통해 자격 기준을 충족하고 특정 연구에 잠재적으로 기여할 수 있는 다른 참가자를 지명하기 위해 소수의 초기 정보 제공자를 사용한다."눈덩이 샘플링"이라는 용어는 눈덩이가 [8]내리막길을 구를수록 크기가 커지는 것과 유사하다.

방법

  1. 참여 프로그램 초안을 작성합니다(변경될 수 있지만 지시적임).
  2. 이해관계자에게 접근하여 연락처를 요청한다.
  3. 연락처를 얻고 참여를 요청합니다.
  4. 참여 프로그램에 포함될 수 있는 커뮤니티 이슈 그룹이 나타날 수 있습니다.
  5. 필요한 경우 더 많은 이해당사자를 확보할 수 있도록 연락책으로 눈덩이처럼 불어나는 것을 계속합니다.
  6. 눈덩이처럼 불어나는 연습에 관여하는 사람들의 프로필을 넓힘으로써 다양한 접촉을 확보한다.

적용들

필요

참가자들은 자신을 [9]연구에 포함시킬 수 있는 특성을 공유하는 다른 사람들을 알고 있을 것이다.

해당하는 상황

눈덩이 샘플링은 인구 구성원이 숨겨져 있어 찾기 어렵고(예: 노숙자나 불법 마약 사용자의 샘플), 이러한 구성원이 밀접하게 연결되어 있을 때(예: 조직 범죄, 유사한 관심사 공유,[9] 프로젝트와 관련된 동일한 그룹에 관여) 사용하기에 매우 적합하다.

적용 분야

소셜 컴퓨팅

눈덩이 샘플링은 소셜 컴퓨팅 분야에서 평가 샘플링으로 인식될 수 있습니다.예를 들어 인터뷰 단계에서는 눈덩이 표본을 사용하여 도달하기 어려운 모집단에 도달할 수 있습니다.이미 접촉한 참가자 또는 정보 제공자는 소셜 네트워크를 사용하여 잠재적으로 연구에 참여하거나 연구에 기여할 수 있는 다른 사람들에게 연구자를 소개할 수 있다.

충돌 환경

불신과 의심 때문에 갈등 환경에서 연구를 진행하는 것이 어렵다는 지적이 나왔다.사람들 또는 집단이 자신의 요구와 목표가 다른 사람들 또는 집단의 목표나 요구와 모순된다고 생각하는 충돌 환경.이러한 집단이나 사람들 사이의 갈등에는 상당한 오해를 불러일으키고 신뢰와 의심이 부족한 환경으로 이어지는 의견 차이를 야기하는 영토, 자원, 무역, 시민권, 종교적 권리를 주장하는 것이 포함된다.분쟁 환경에서는 특정 집단보다는 전체 인구가 어느 정도 소외되어 조사자들이 연구를 수행하기 위해 연구 대상에 도달하는 것을 매우 어렵게 만든다.예를 들어 권위주의 체제 하에서 위협적인 정치 환경은 조사관들이 연구를 수행하는데 장애물을 만든다.눈덩이 표본 추출은 이스라엘과 [10]아랍 분쟁과 같은 분쟁 환경에서 연구를 수행하는 두 번째 최선의 방법임이 입증되었습니다.눈덩이 표본 추출은 조사자들이 인지적, 정서적 수준에서 소외된 인구에 접근하여 연구에 등록할 수 있게 해준다.눈덩이 샘플링은 트레이스 링크 방법론을 [11]통해 미래에 대한 불확실성으로 인해 발생하는 신뢰 결여 조건에 대처한다.

전문가 정보 수집

눈덩이샘플링은 의약품, 제조공정, 고객관계 방법 등 특정 분야의 전문가를 파악하고 전문적이고 가치 있는 지식을 수집하기 위해 사용할 수 있습니다.

예를 들어, 3M은 눈덩이 시료를 이용하여 수술용 천을 신체에 적용하는 방법과 관련된 모든 분야의 전문가를 불렀다.관련된 모든 전문가는 더 많은 정보를 제공할 수 있는 다른 전문가를 제안할 수 있습니다.

소외되고 낙인이 찍힌 인구를 대상으로 한 공공 및 인구 보건 연구

눈덩이 샘플링은 소외되거나 범죄화되거나 오명을 쓴 행동과 그 결과에 대한 연구 참가자를 모집하는 데 사용될 수 있다.예로는 불법 물질(예: 처방되지 않은 약물), 불법 물질(예: 상아, 무면허 무기)의 수집 또는 낙인찍힌 관행(예: 거식증, 성적 집착에 대한 지원)이 포함된다.다수 사회로부터 배제되거나 노출이나 수치심에 대한 두려움은 참가자들에게 일반적인 수단을 통해 연락하는 것을 어렵게 만든다.그러나 이러한 행동들 중 많은 것들은 사람들이 서로 접촉한다는 것을 의미합니다.눈덩이 표본 추출은 거리에 관여하는 [12]인구에 대한 많은 연구에서 사용된다.

장점과 단점

이점

  1. 숨겨진 모집단 찾기:평가관은 소셜 네트워크를 통해 자신이 몰랐을 사람들을 설문조사에 포함시킬 수 있습니다.
  2. 특정 모집단의 사람 찾기:인구 구성원(예: 노숙자, 불법 마약 사용자)의 위치를 파악할 수 있는 목록이나 다른 명확한 출처가 없다.조사자는 이전의 접촉과 피실험자와의 커뮤니케이션을 이용하여 새로운 피실험자의 접근과 협력을 얻을 수 있다.피험자의 협력을 문서화하고 접근하기 위한 열쇠는 신뢰입니다.이것은 조사자들이 선의로 행동하고 피실험자들과 좋은 업무 관계를 확립하는 것을 달성한다.
  3. 방법론:피실험자가 숨겨진 모집단을 찾는 데 사용되므로, 연구자는 표본 추출에 드는 비용과 시간을 줄일 수 있습니다.눈덩이채취법은 복잡한 계획이 필요하지 않으며, 필요한 인력도 다른 [13]표본채취법에 비해 상당히 적다.

눈덩이 표본 추출은 대안 또는 보완 연구 방법론에서 모두 사용될 수 있다.대안 방법론으로서, 다른 연구 방법을 사용할 수 없는 경우, 어려운 상황으로 인해, 무작위 표본 추출이 불가능한 경우.연구 수행의 품질과 효율성을 높이고 쿼터 [11][14]샘플링과 같은 샘플링 편향을 최소화하기 위한 다른 연구 방법론과의 보완적 방법론.

단점들

  1. 커뮤니티 바이어스:첫 번째 참가자는 샘플에 강한 영향을 미칩니다.눈덩이 샘플링은 정확하지 않고 다양하고 부정확한 결과를 얻을 수 있습니다.이 방법은 실제 샘플링을 수행하는 개인의 기술과 수직 네트워크 연결 및 적절한 샘플을 찾는 능력에 크게 의존합니다.성공하려면 대상 영역 내의 이전 연락처와 대상 [15]그룹 전체에서 정보 흐름을 유지할 수 있는 기능이 필요합니다.
  2. 비랜덤:눈덩이 표본 추출은 무작위 선택과 대표성에[16] 대한 전통적인 개념을 뒷받침하는 많은 가정들을 위반한다. 하지만, 사회 시스템은 연구자들이 무작위로 모집할 수 있는 능력을 넘어선다.눈덩이 표본 추출은 사회 제도에서 불가피하다.
  3. 수 없는 샘플링 모집단 크기:전체 [9]인구의 총 규모를 알 수 있는 방법은 없다.
  4. 앵커:눈덩이 표본 추출의 또 다른 단점은 표본이 대상 모집단의 정확한 판독치인지 여부에 대한 확실한 지식이 부족하다는 것입니다.선택된 소수의 사람만을 대상으로 하는 것으로, 결과 그룹내의 실제의 경향을 나타내는 것은 아닙니다.표본 추출을 수행할 적절한 인물을 특정하고 정확한 대상을 찾는 것은 시간이 많이 걸리는 과정이며, 이로 인해 편익이 비용을 약간 초과할 뿐이다.
  5. 표본 추출 방법에 대한 관리 결여:피실험자가 숨겨진 모집단을 찾을 때, 연구는 표본 추출 방법에 대한 통제를 거의 하지 않는다. 표본 추출 방법은 주로 원래 피실험자와 후속 피실험자에 의존하게 되며, 원래 피실험자는 연구자가 통제할 수 없는 방법을 사용하여 알려진 표본 추출 풀에 추가할 수 있다.

보상

약점에 대한 최선의 방어는 가능한 [9]한 다양한 초기 정보 제공자부터 시작하는 것입니다.눈덩이 표본 추출의 주요 단점을 개선하기 위한 노력은 응답자 중심 표본 추출(RDS)[17] 방식으로 이어졌다.RDS는 최초의 비랜덤 선택을 보상하기 위해 샘플의 가중치를 부여함으로써 레퍼런스 [13]방법을 증가시키고, 이는 레퍼런스 방법에 의한 샘플링에서 발생하는 오류를 감소시킬 수 있다.

가상 눈덩이 샘플링

가상 눈덩이 샘플링은 전통적인 눈덩이 샘플링의 변형으로 참가자들의 가상 네트워크에 의존합니다.그것은 연구자에게 새로운 장점과 단점을 가져다 준다.

이점

  • 도달하기 어렵고 관여하기 어려운 모집단에서 온라인 표본 추출은 연구자의 관심사를 더 잘 탐지할 수 있으며[4] 연구의 지리적 범위를 확장할 수 있다.
  • 결과의[4] 대표성을 높일 수 있는 가능성을 가져옵니다.
  • 가상 표본 추출은 기존의 눈덩이 표본 추출에 비해 반응 수를 늘릴 수 있습니다.페이스북을 이용해 연구 대상자를 찾고 연구를 진행한 발타(2012년)에 따르면, 참가자와 연구원 사이의 신뢰 형성에 필요한 시간을 단축할 수 있었다.연구원이 자신의 페이스북 프로필에서도 개인정보를 공유하고 있었기 때문에 참가자들은 자신의 개인정보를 공유할 가능성이 더 높았다.신뢰도가 높아지면 응답률이[4] 높아진다.
  • 기존 눈덩이 샘플링[4] 기술에 비해 비용 절감

단점들

  • 가상표본방식은 결과의 대표성을 높일 수 있지만 표본선택은 성별, 연령, 교육수준, 사회경제수준 [4]등 온라인 인구의 특성에 치우친다.
  • 대상 집단이 항상 인터넷에[4] 액세스할 수 있는 것은 아닐 수 있습니다.

연구에 사용되는 예

스페인에 거주하는 아르헨티나 기업가 소수 그룹 연구의 참가자를 찾기 위해 가상 눈덩이 샘플링 기술을 사용했습니다.이 인구의 약 60%가 스페인인과 아르헨티나인 모두 이중 국적을 가지고 있다.스페인 국가 통계는 이들을 유럽 시민으로만 분류하며 스페인 내 기업가 프로필과 관련된 출생지에 대한 정보도 없다.따라서 국가 통계만을 참고하여 본 연구를 위한 샘플 프레임을 구축하는 것이 불가능했다.도달하기 어려운 모집단의 이 예에서 가상 네트워크의 사용은 참여 대상자의 수를 증가시켰고 그 결과 [4]연구 결과의 대표성을 향상시켰다.

윤리적 문제

윤리적인 문제로 인해 연구 스태프가 많은 잠재적 응답자와 직접 접촉하지 못할 수 있다.따라서, 가능한 응답자를 알고 있던 프로그램 디렉터나 담당자는 초기 연락을 한 후 협력 의사가 있는 사람에게 직접 연락을 취할 수 있습니다.각 사례에서 새로 모집된 연구 참가자는 연구의 적격 기준을 이해하고 받아들이도록 교육받아야 합니다.예를 들어 눈덩이 채취를 이용한 약물 사용 장애 치료 연구에서는 치료 및 비치료에 관한 상식적인 이해에 위배되는 기준이 있어 많은 사람들이 자격 기준을 이해하기 어려웠다.예를 들어, 많은 사람들은 이러한 기관에 대한 그들의 약속이 비자발적인 것이거나 석방 후 다시 중독되었다가 나중에 [18]회복되었기 때문에 민사 약속 프로그램에 오래 머무르더라도 치료되지 않은 것으로 스스로를 정의한다.그러므로, 사전동의의 질은 의심스러웠다.

질적 연구에서는 강박감에 대한 우려를 검토하여 잠재적인 윤리적 딜레마에 대해 연구 과정에 대한 권고사항을 제시한다.[19]

개선점

눈덩이 샘플링은 특정 모집단에 접근하기 위해 참가자들의 소셜 네트워크에 대한 조사를 사용하는 모집 방법입니다.Kath Browne이 [20]쓴 논문에서 언급된 연구에 따르면, 소셜 네트워크를 사용하여 연구를 할 수 있습니다.이 연구에서, Kath Browne은 소셜 네트워크를 이용하여 비성애 여성을 연구했다.눈덩이 표본 추출은 잠재적인 참가자의 수가 적거나 주제의 민감성 때문에 조사 대상 인구에 접근하기 어렵기 때문에 자주 사용된다.저자는 대인관계와 인맥을 이용한 눈샘플링의 채용기법을 제시했다.소셜 네트워크와 대인 관계의 사용으로 인해, 눈덩이 샘플링은 포커스 그룹, 커플 인터뷰, 인터뷰 등에서 개인이 어떻게 행동하고 상호작용하는지를 형성한다.그 결과, 눈덩이 샘플링은 특정 샘플의 모집을 초래할 뿐만 아니라, 이 기술을 사용하여 참가자의 삶의 계정을 생성합니다.이러한 위험을 줄이기 위해서는 대상 섹터에 대한 데이터를 수집하기 위해 단일 샘플링 방법에 의존하지 않는 것이 중요합니다.기업은 정보를 가장 정확하게 얻기 위해 가능한 모든 방법을 동원하여 샘플링이 관리되도록 해야 합니다.또, 실제 샘플링을 실시하려면 , 적절한 스탭을 사용하는 것이 불가결합니다.실제 샘플링을 실시하지 않으면 결과가 왜곡될 수 있기 때문입니다.

응답자 중심의 샘플링

숨겨진 모집단 연구에 대한 새로운 접근법.눈덩이 표본 추출 시 편향을 방지하기 위해 효과적으로 사용됩니다.응답자 중심 표본 추출은 모집단에서 동질성이 존재하는지 여부를 수정하는 현장 표본 추출 기술과 사용자 정의 추정 절차를 모두 포함한다.응답자 주도 표본 추출 방법은 그러한 표본의 일부 결함을 극복하기 위해 이중 체계화된 인센티브 시스템을 사용한다.다른 체인 레퍼런스 방식과 마찬가지로 RDS는 숨겨진 모집단의 멤버에 가장 잘 접근할 수 있는 것이 자신의 [21]피어라고 가정합니다.

PEST(Peer Expect Snowling)

Peer Expect Snowling은 눈덩이 표본 추출의 변형으로, 소수의 전문가 의견 집단을 조사하는 데 유용합니다.그 지지자들은[22] 그것이 눈덩이처럼 불어나는 다른 기술에 비해 많은 이점을 가지고 있다고 주장한다.

  1. 첫 번째 파형의 접촉 시드를 객관적으로 식별하는 지명 단계를 옹호함으로써 눈덩이에 대한 초기 시드 샘플에 내재된 선택 편향을 감소시킨다.
  2. 네트워크 데이터를 분석함으로써 연구자가 정의한 모집단 경계에 의해 편향되지 않은 모집단 크기의 추정치를 제공한다.
  3. 모집단에 대한 표본 크기의 추정치를 보고함으로써 상대적 중요성의 측정치를 제공한다(이 맥락에서 최적의 표본 데이터를 보고할 수 있다).
  4. 의뢰의 네트워크 분석을 통해 응답 프로파일의 변화를 설명하는 데 중요한 전문가 집단을 식별할 수 있다.
  5. 는 경우에 따라서는 응답률을 향상시킬 수 있는 추천 전략을 가능하게 합니다.또한 추천 전략은 정보 제공자에 대한 전문지식의 궁극적인 검증으로서 기능하기 때문에 콘텐츠의 유효성이 향상됩니다.

레퍼런스

  1. ^ Goodman, L.A. (1961). "Snowball sampling". Annals of Mathematical Statistics. 32 (1): 148–170. doi:10.1214/aoms/1177705148.
  2. ^ "Snowball Sampling". Experiment-resources.com. (2011년 5월 8일 입수).
  3. ^ 눈덩이 샘플링, 변경 Minds.org, http://changingminds.org/explanations/research/sampling/snowball_sampling.htm (2011년 5월 8일).
  4. ^ a b c d e f g h Baltar, Fabiola; Brunet, Ignasi (2012). "Social research 2.0: virtual snowball sampling method using Facebook". Internet Research. 22 (1): 55–74. doi:10.1108/10662241211199960.
  5. ^ Heckathorn, D.D. (1997). "Respondent-Driven Sampling: A New Approach to the Study of Hidden Populations". Social Problems. 44 (2): 174–199. doi:10.1525/sp.1997.44.2.03x0221m.
  6. ^ Salganik, M.J.; D.D. Heckathorn (2004). "Sampling and Estimation in Hidden Populations Using Respondent-Driven Sampling". Sociological Methodology. 34 (1): 193–239. doi:10.1111/j.0081-1750.2004.00152.x. S2CID 16626030.
  7. ^ Heckathorn, D.D. (2002). "Respondent-Driven Sampling II: Deriving Valid Estimates from Chain-Referral Samples of Hidden Populations". Social Problems. 49 (1): 11–34. doi:10.1525/sp.2002.49.1.11.
  8. ^ David L., Morgan (2008). The SAGE Encyclopedia of Qualitative Research Methods. SAGE Publications, Inc. pp. 816–817. ISBN 9781412941631.
  9. ^ a b c d David L., Morgan (2008). The SAGE Encyclopedia of Qualitative Research Methods. SAGE Publications, Inc. pp. 816–817. ISBN 9781412941631.
  10. ^ Arieli, Tamar (1 June 2009). "Israeli‐Palestinian border enterprises revisited". Journal of Borderlands Studies. 24 (2): 1–14. doi:10.1080/08865655.2009.9695724. ISSN 0886-5655. S2CID 143340129.
  11. ^ a b Cohen, Nissim; Arieli, Tamar (1 July 2011). "Field research in conflict environments: Methodological challenges and snowball sampling". Journal of Peace Research. 48 (4): 423–435. doi:10.1177/0022343311405698. ISSN 0022-3433. S2CID 145328311.
  12. ^ Marshall, Brandon DL; Kerr, Thomas; Livingstone, Chris; Li, Kathy; Montaner, Julio SG; Wood, Evan (2008). "High prevalence of HIV infection among homeless and street-involved Aboriginal youth in a Canadian setting". Harm Reduction Journal. 5 (1): 35. doi:10.1186/1477-7517-5-35. ISSN 1477-7517. PMC 2607257. PMID 19019253.
  13. ^ a b Voicu, Mirela-Cristina (2011). "Using the Snowball Method in Marketing Research on Hidden Populations". Challenges of the Knowledge Society. 1: 1341–1351.
  14. ^ "Social Research Update 33: Accessing Hidden and Hard-to-Reach Populations". sru.soc.surrey.ac.uk. Retrieved 2 April 2017.
  15. ^ "Snowball sampling".
  16. ^ Atkinson, Rowland; Flint, John (2004). Encyclopedia of Social Science Research Methods. SAGE Publications, Inc. pp. 1044–1045. ISBN 9780761923633.
  17. ^ Heckathorn, Douglas D. (1997). "Respondent-Driven Sampling: A New Approach to the Study of Hidden Populations" (PDF). Social Problems. 44 (2): 174–199. doi:10.2307/3096941. JSTOR 3096941. Retrieved 19 September 2016.
  18. ^ Bernacki, Waldorf / SNOWAL SAMPLING
  19. ^ Brace-Govan, Jan (2004). "Issues in snowball sampling: The lawyer, the model and ethics". Qualitative Research Journal. 4 (1): 52.
  20. ^ Browne, Kath (2005). "Snowball sampling: using social networks to research non‐heterosexual women". International Journal of Social Research Methodology. 8 (1): 47–60. doi:10.1080/1364557032000081663. S2CID 143873466.
  21. ^ http://www.respondentdrivensampling.org/reports/RDSsummary.htm
  22. ^ Dimitrios C. Christopoulos (2010). "Peer Esteem Snowballing: A methodology for expert surveys". {{cite journal}}:Cite 저널 요구 사항 journal=(도움말)

외부 링크