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如何讓一些小眾用戶、小眾群體為自己所用呢？怎么去研究這類群體、以及怎么去收集他們的信息呢？

互聯(lián)網(wǎng)時代的“長尾理論”，讓我們重新認識了小眾用戶、小眾產(chǎn)品、亞文化群體的意義和價值。網(wǎng)絡(luò)上的亞文化群體，包括嘻哈文化、二次元、同性戀文化、宅文化、小清新、非主流等等，小眾群體包括小眾作者的粉絲、小眾產(chǎn)品的用戶等；現(xiàn)實生活中，亞文化群體則包括性工作者、吸毒者、流浪藝人等所謂的“隱藏人口”。

如何研究這些群體，收集他們的信息為我所用呢？顯然，概率抽樣、問卷調(diào)查可能是一種流行的做法。

概率抽樣的困境

在研究小眾群體或亞文化群體時，通常會面臨一系列抽樣困境：

• 第一，這些小眾群體或亞文化群體在總體中所占比例較低，群體的規(guī)模和邊界不太清楚，很難找到合適的抽樣框；
• 第二，小眾群體，尤其是亞文化群體的成員，常常因種種原因拒絕暴露自己的身份，這就加大了我們獲取有效信息的難度。

舉個例子：

假設(shè)在A社交平臺上，我們的研究對象是同性戀群體，我們想了解這群用戶的情況。假設(shè)A社交平臺有1億用戶，其中有5萬名用戶受同性戀文化影響。我們通過簡單隨機抽樣，抽取一個10萬人的樣本（已經(jīng)是相當大的樣本了），從中可以得到的同性戀亞文化群體樣本也只有50個左右，考慮到亞文化群體較高的拒訪率，實際獲得的樣本可能更少。顯然，概率抽樣的效率極低。

受訪者驅(qū)動抽樣的優(yōu)勢

那么有沒有更好的方法呢？

受訪者驅(qū)動抽樣（Respondent-Driven Sampling，下文簡稱RDS）在很大程度上能解決這種抽樣困境。RDS抽樣承襲自雪球抽樣（snow-ball sampling），先從總體中的少數(shù)成員開始調(diào)查，由已知成員推薦符合要求的新成員，然后樣本像滾雪球一樣越來越大。

雪球抽樣雖然操作簡單，但它是非概率抽樣，并非按照隨機抽樣原則來抽取樣本，失去了大數(shù)定律的存在基礎(chǔ)，也就無法確定抽樣誤差,無法準確地說明樣本的統(tǒng)計值在多大程度上適合于總體。

RDS不僅具有類似雪球抽樣的易操作性，同時它又有效解決了抽樣偏誤和抽樣概率未知等問題，可以對總體情況做出相對準確的估計。

RDS抽樣的理論基礎(chǔ)源自社會網(wǎng)絡(luò)分析（social network analysis）中的小世界網(wǎng)絡(luò)（small world）理論。社會網(wǎng)絡(luò)分析是一種分析社會結(jié)構(gòu)的理論和方法，將人與人之間、群體與群體之間的聯(lián)系視為一條條連線，整個社會結(jié)構(gòu)就可以視為由各個點及其連線構(gòu)成的一張大網(wǎng)絡(luò)[i]。小世界網(wǎng)絡(luò)是指，網(wǎng)絡(luò)中大部分的節(jié)點彼此并不相連，但絕大部分節(jié)點之間經(jīng)過少數(shù)幾步就能聯(lián)系在一起。

小世界網(wǎng)絡(luò)(Small-world)

哈佛大學(xué)心理學(xué)教授斯坦利·米爾格拉姆做過一次連鎖信實驗，證明平均只需要6步就可以聯(lián)系任何兩個互不相識的美國人，這便是著名的“六度分隔理論”；而Facebook2016年公布的官方研究報告（Research At Facebook）則顯示，全球 15.9億用戶中間，僅僅隔著3.57個朋友而已。

2016年，F(xiàn)acebook上15.9億人中間，僅隔著3.57個朋友而已

弱關(guān)系的力量

提到網(wǎng)絡(luò)分析，就不能不提格蘭諾維特以及那篇令他聲名大噪的論文——《弱關(guān)系的力量》（The strength of weak ties），這篇論文是社會學(xué)史上引用率最高的論文，他本人也憑借其在網(wǎng)絡(luò)分析領(lǐng)域的杰出貢獻，作為一個社會學(xué)家，提名了諾貝爾經(jīng)濟學(xué)獎。

論文的核心觀點是：

與自己頻繁接觸的親朋好友是一種“強關(guān)系”，通過這種關(guān)系獲取到的往往是同質(zhì)性的信息；但社會上更為廣泛的是一種并不深入的人際關(guān)系（即弱關(guān)系），這種弱關(guān)系能夠使個體獲得通過強關(guān)系無法獲取到的信息，從而在工作和事業(yè)上、在信息的擴散上起到?jīng)Q定作用[ii]。

強關(guān)系與弱關(guān)系

RDS抽樣依據(jù)社會網(wǎng)絡(luò)理論認為，個人總是生活在一定的網(wǎng)絡(luò)之中，一旦我們知道了這些亞文化群體或者小眾群體的社會網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成情況，那么我們也就能對總體人口的特征有一個比較清晰的認識。

RDS方法與常規(guī)抽樣方法的最大區(qū)別在于：常規(guī)抽樣方法是先從界定清晰的總體中抽取出一定數(shù)量的有代表性的樣本，然后根據(jù)樣本情況直接估計總體的參數(shù)；而在RDS方法中，總體是尚不清晰的，從總體的社會網(wǎng)絡(luò)中抽取樣本，先估計樣本所在社會網(wǎng)絡(luò)的情況，然后再根據(jù)網(wǎng)絡(luò)情況來推斷總體的情況[iii]。

常規(guī)抽樣方法與RDS方法的差異

RDS抽樣的具體操作方法

• 第一、研究者先任意找到幾個符合調(diào)查要求的目標用戶，這幾個目標用戶是我們的“種子”，研究者對種子進行調(diào)查，并給他們發(fā)放物質(zhì)獎勵作為酬謝，這就是調(diào)查的起始輪次（wave 0）。
• 第二，研究者給種子發(fā)放一定數(shù)量的調(diào)查券，調(diào)查券上必須標明新受訪者的編號（在推算子群體在總體中所占比例會用到），讓種子把這些調(diào)查券發(fā)給自己認識的、符合調(diào)查要求的目標用戶，并承諾：只要得到調(diào)查券的人接受調(diào)查，不僅接受調(diào)查的人會得到物質(zhì)獎勵，推薦他來的種子也會因為推薦新人而得到額外獎勵。
• 第三，研究者確認持首輪調(diào)查券來接受調(diào)查的人是否屬于目標用戶，如果符合，就對其進行調(diào)查，調(diào)查后給他們發(fā)放獎勵，同時給招募他們的種子發(fā)放獎勵。這是研究的第一輪次（wave 1）。
• 第四，研究者給每一個第一輪受訪者發(fā)放同樣數(shù)量的次輪調(diào)查券，并標上新一輪被調(diào)查者的編號。要求他們把調(diào)查券發(fā)給自己認識的目標群體成員，并同樣承諾會同時為持券接受調(diào)查者和招募者發(fā)放獎勵，新的受訪者還會得到招募新人和獲得獎勵的機會。
• 第五，經(jīng)確認后調(diào)查每個持次輪調(diào)查券來接受調(diào)查的目標用戶，并獎勵受訪者及其招募人，完成第二輪次調(diào)查（wave 2）。
• 第六，重復(fù)以上步驟，進行下一輪調(diào)查，直到達到研究設(shè)計所確定的樣本總數(shù)為止。

RDS抽樣的具體操作方法

美國社會學(xué)家赫克索恩證明了RDS抽樣方法是一個一階馬爾科夫過程（first-order Markovprocess）[iv]，即樣本在招募被訪者的過程中會實現(xiàn)均衡，并與初始的種子相互獨立。此外，他的研究結(jié)論還證實了，研究者初始選擇的“種子”，并不需要刻意保持隨機性，而且使用RDS方法無需經(jīng)過太多輪次就可使樣本達到均衡。

RDS抽樣在國外已有了豐碩的研究成果，尤其在諸如艾滋病患者、性工作者等亞文化群體中。赫克索恩也曾在互聯(lián)網(wǎng)上使用RDS對在校大學(xué)生抽樣，與常規(guī)概率抽樣進行對比，并得出結(jié)論：RDS的估計值不僅合理，還可以進一步提高精確性。

總而言之，對于用戶研究來說，當我們研究的群體小眾或用戶調(diào)研參與意愿低，那么RDS不失為一種很好的替代概率抽樣的方法！

參考文獻：

1. 劉林平，范長煜，王婭. 被訪者驅(qū)動抽樣在農(nóng)民工調(diào)查中的應(yīng)用:實踐與評估[J]. 社會學(xué)研究，2015，30(02)：149-173+244-245.

2. 趙延?xùn)|，Jon Pedersen. 受訪者推動抽樣:研究隱藏人口的方法與實踐[J]. 社會，2007(02)：192-205+208.

3. Granovetter M S. The strength of weak ties[M]//Social networks.1977: 347-367.

4. Heckathorn D D. Respondent-driven sampling: a new approach to thestudy of hidden populations[J]. Social problems, 1997, 44(2): 174-199.

[i]趙延?xùn)|,JonPedersen.受訪者推動抽樣:研究隱藏人口的方法與實踐[J].社會,2007(02):192-205+208.

[ii]轉(zhuǎn)自維基百科：馬克·格蘭諾維特

[iii]趙延?xùn)|,JonPedersen.受訪者推動抽樣:研究隱藏人口的方法與實踐[J].社會,2007(02):192-205+208.

[iv]如果某一事件每次發(fā)生狀態(tài)轉(zhuǎn)移時，都只與上一時刻的狀態(tài)有關(guān)，而與過去的狀態(tài)無關(guān)，則稱此狀態(tài)轉(zhuǎn)移過程為馬爾可夫過程。

作者：盛少奇，網(wǎng)易UEDC用戶研究院，社會學(xué)專業(yè)背景，跟進過教育、母嬰、只能硬件等產(chǎn)品，熟悉定量研究，熱愛電影、足球和籃球

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本文來源于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理合作媒體@網(wǎng)易UEDC，作者@盛少奇

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