Riassunto esame Analisi dell'opinione pubblica scelte di consumo e customer satisfaction, prof. Pitrone, libro consigliato La survey tra crisi e innovazione, Biolcati, Martire

Stati Uniti, aumento di cui beneficia anche la ricerca sociale legata a tali politiche;dall'altro, sul finire del periodo, alla progressiva divergenza delle pratiche con cui la ricerca pubblica e accademica e la ricerca privata iniziano ad affrontare i primi preoccupanti segnali di diminuzione dei tassi di risposta. Il progressivo deterioramento dei tassi di risposta è certamente una delle principali caratteristiche della terza era dell'indagine campionaria che inizia negli anni '90 e prosegue fino a oggi. Una seconda caratteristica della terza era è l'aumentata criticità dei tradizionali frame di campionamento che va ricondotta alle trasformazioni di diverso tipo che caratterizzano le società contemporanee, in particolare i processi migratori e la diffusione delle nuove tecnologie. In questo caso la situazione varia molto da Paese a Paese: in Italia, per esempio, le liste elettorali rappresentano il frame di campionamento tradizionalmente

utilizzato per le interviste faccia-a-faccia marisultano sempre più problematiche per la loro incapacità di coprire la popolazione immigrata che costituisce una quota sempre più consistente della popolazione italiana. Una terza caratteristica è il ritorno in auge del questionario auto-compilato nelle sue versioni Web e la combinazione di diverse modalità di rilevazione: la diffusione dei mixed modes non è stimolata solo dalle necessità pratiche di contenere i costi, ma anche dagli obiettivi metodologici di allargare i frames di campionamento e aumentare i tassi di risposta. La caratteristica che più di tutte contraddistingue la terza era è l'esponenziale diffusione di quelli che Groves definisce come dati organici: tali dati sono il frutto della progressiva digitalizzazione dei sistemi in cui si organizzano le diverse società e costituiscono un naturale sotto-prodotto di questi processi. La loro organicità li

differenzia profondamente da quella che è una delle caratteristiche costitutive del dato survey, ossia quella di essere un dato progettato in ambito scientifico per la rilevazione di determinati concetti. Gli sviluppi osservati nella terza era della survey sfidano quelli che sono sempre stati i suoi tratti distintivi: la rappresentatività del campione e il carattere "progettato" del dato.

2. Direzioni e contesti dell'innovazione

Semplificando, le innovazioni nel campo della metodologia della survey possono essere classificate in due filoni. Da una parte vi sono le innovazioni interne al disegno di ricerca, relative alle modalità di somministrazione e campionamento (Web survey e mixed modes), alle declinazioni sperimentali dell'indagine campionaria (survey experiment) e all'integrazione tra dati survey (che coprono, anche se non completamente, le applicazioni dell'analisi secondaria). Dall'altra, vi è invece l'integrazione

Con dati di diversa natura sempre all'interno di disegni di ricerca quantitativi (dati amministrativi, dati biosociali, big data) e la combinazione di approcci quantitativi e qualitativi (metodi misti). La Web survey va considerata non solo come veicolo di somministrazione ma anche come frame di campionamento.

Relativamente al primo aspetto, la Web survey ha segnato il ritorno all'autocompilazione del questionario coi suoi svantaggi (mancanza di controllo sul processo di intervista, a volte sull'identità stessa dell'intervistato) e vantaggi (i costi decisamente ridotti ma anche la maggior riservatezza garantita nella risposta a domande percepite come intime). Ma è il frame campionamento alla base dell'impatto della Web survey sulle pratiche di ricerca sociale e non solo. Da una parte c'è una certa consapevolezza dei problemi di copertura che tale frame porta con sé, problemi però che sono molto differenti da Paese a Paese.

Dall'altra parte c'è ancora molta confusione sulla differenza tra i campioni probabilistici e i cosiddetti panel online (non probabilistici) offerti da istituti specializzati la cui qualità è molto eterogenea: i costi ridottissimi dei dati così raccolti ne hanno decretato il rapido successo, inducendo talvolta a sottostimare i problemi di copertura, autoselezione e "professionalizzazione" degli intervistati. La vera frontiera dell'innovazione è però ormai quella dei mixed modes, ossia la combinazione di diverse modalità di somministrazione del questionario (faccia a faccia, Web ecc.). Anche in questo caso lo sviluppo tecnologico, la sua crescente diffusione e la riduzione dei budget di ricerca hanno creato la potente miscela alla base dell'espansione dei mixed modes. Inoltre, la flessibilità che le modalità miste di rilevazione introducono nel disegno di ricerca consente di aumentare i tassi di risposta.

Un’ulteriore direzione dell’innovazione è quella dei survey experiments. L’inchiesta campionaria è solitamente associata a dati osservazionali, viene quindi definita come un «second best» se l’obiettivo è quello di stabilire una relazione causale tra variabili. Negli ultimi anni si è però consolidato un filone di ricerca che ha una lunga tradizione e prevede la manipolazione di domande all’interno di surveys su campioni rappresentativi al fine di misurarne gli effetti nelle percezioni e valutazioni degli individui. In questo modo, la survey dimostra la propria flessibilità e la capacità di adattarsi a disegni di ricerca non osservazionali, mentre l’approccio sperimentale può spingersi oltre la classica critica basata sul criterio della validità esterna. La contaminazione con altri dati e strategie di ricerca costituisce un importante filone di innovazione per la survey. In questocollaborazione. Oggi, invece, si sta assistendo a una convergenza tra le due metodologie, con l'utilizzo dei big data per arricchire e integrare le analisi dei dati delle surveys. Questa evoluzione è resa possibile grazie alla sempre maggiore disponibilità di dati digitali, che vengono generati dalle interazioni degli individui con le tecnologie digitali. I big data offrono una vasta quantità di informazioni che possono essere analizzate per ottenere nuove conoscenze e approfondire la comprensione dei fenomeni sociali. L'analisi secondaria dei dati delle surveys può trarre vantaggio dai big data in diversi modi. Ad esempio, i big data possono essere utilizzati per arricchire le informazioni raccolte dalle surveys, integrando dati demografici, geografici o comportamentali. Inoltre, i big data possono essere utilizzati per validare o ampliare i risultati delle surveys, fornendo una prospettiva più ampia e completa sui fenomeni sociali. Tuttavia, l'utilizzo dei big data presenta anche delle sfide. La vastità e la complessità dei dati richiedono competenze specifiche per la loro analisi e interpretazione. Inoltre, è necessario affrontare questioni legate alla privacy e alla sicurezza dei dati, garantendo la protezione delle informazioni personali degli individui. In conclusione, l'analisi secondaria delle surveys sta evolvendo grazie all'integrazione dei big data. Questa convergenza offre nuove opportunità per approfondire la conoscenza dei fenomeni sociali, ma richiede anche una riflessione critica sulle sfide e le implicazioni etiche legate all'utilizzo dei dati digitali.collaborazione; un duello, peraltro, dal destino segnato: il nuovo (big data) avrebbe sostituito il vecchio (survey). Sono passati gli anni e la crisi della survey non è arrivata; il sondaggio sembra mantenere – se non incrementare – la sua quota in tutti i "mercati" della ricerca sociale. L'espressione "big data" viene in molti casi usata per richiamare un dominio empirico genericamente associato ai dati, alle informazioni e alle tracce presenti nella Rete. In un contesto di opportunità multiple l'approccio dei mixed methods, con il suo quadro teorico/concettuale di riferimento e le esperienze di ricerca a esso collegate, può rivelarsi uno strumento di orientamento efficace nella individuazione di forme e livelli di integrazione tra la survey e altri disegni di indagine caratterizzati da gradi diversi di innovatività. Le combinazioni tra dati survey e big data o, più in generale, la realizzazione di indagini.campionarie all'interno di un disegno mixed methods, hanno lo scopo di valorizzare le complementarietà di strategie di ricerca, ciascuna delle quali ha, sul piano metodologico, determinate potenzialità ma anche limiti intrinseci. Inoltre, negli ultimi anni si stanno sviluppando le cosiddette biosocial surveys, indagini campionarie in cui, oltre ai temi che tradizionalmente si indagano con i questionari delle surveys, si rilevano anche dati fisici e biologici (incluso, in alcuni casi, il DNA) degli intervistati. In questo caso, l'integrazione tra dati diversi non è motivata dall'esigenza di combinare modi alternativi di rilevazione dello stesso fenomeno, le biosocial surveys hanno lo scopo di integrare domini empirici di natura diversa (aspetti sociali, psicologici e biologici) in un comune impianto metodologico, di cui si riconosce e valorizza l'utilità. A questo proposito vale la pena concentrarsi su quei contesti di ricerca che sembranovalutare l'innovazione con più attenzione: la statistica ufficiale e le grandi indagini internazionali. Per quanto riguarda la prima, sono sostanzialmente due i fronti dell'innovazione: da una parte l'integrazione (tra indagini diverse, compresi registri statistici e big data) per andare oltre la logica delle indagini a sé stanti, dall'altra la diffusione del Cawi e dei mixed modes. Il ricorso ai registri statistici così come ai big data è spinto anche dalla necessità di espandere la rilevazione indiretta, ma vi è la consapevolezza dell'opportunità che questa offre di aumentare la qualità dei dati quando la rilevazione diretta è necessaria. Allo stesso modo i mixed modes permettono certamente di contenere i costi ma sono utili anche per ridurre l'errore di copertura e aumentare il tasso di risposta. In ambito internazionale la statistica ufficiale è un settore in grande effervescenza, con un'importante attenzione all'innovazione e all'utilizzo delle nuove tecnologie.

proliferare di progetti, collaborazioni e networks. Gli istituti nazionali di statistica non condividono lo stesso livello di sviluppo nell'innovazione metodologica; per l'Italia si tratta di un percorso già avviato che la recente riorganizzazione, con la centralizzazione delle attività di raccolta dati, potrebbe favorire. Per quanto riguarda le grandi indagini internazionali, la tendenza emergente è quella di una progressiva centralizzazione della ricerca a carattere collaborativo tipica di queste iniziative scientifiche. Le surveys transnazionali europee nascono infatti da reti di collaborazione che si danno qualche forma strutturata di coordinamento. Per molte di queste iniziative la tendenza è quella di una progressiva centralizzazione. L'obiettivo generale è quello di elevare la qualità dei dati raccolti mentre dal punto di vista organizzativo le reti di collaborazione vogliono trasformarsi in infrastrutture, per andare oltre le

elle risorse necessarie, sia in termini di tempo che di denaro. Inoltre, è fondamentale considerare anche le possibili complicazioni burocratiche che potrebbero rallentare il processo di finanziamento. Per affrontare queste sfide, è importante adottare una strategia ben definita e pianificare attentamente ogni fase del progetto. Inoltre, è consigliabile cercare collaborazioni e partnership con altre organizzazioni o enti che possano fornire supporto finanziario o logistico. È inoltre fondamentale tenere conto delle possibili fluttuazioni del mercato e delle condizioni economiche generali, che potrebbero influire sulla disponibilità di finanziamenti. In questi casi, è importante essere flessibili e pronti a adattare il piano di finanziamento in base alle circostanze. Infine, è essenziale mantenere una comunicazione chiara e trasparente con tutti gli stakeholder coinvolti nel progetto, in modo da condividere le sfide e le soluzioni proposte e garantire un flusso stabile di finanziamenti.