Кто я по национальности? (С точки зрения россиян)
К одному из опросов, которые мы делали, мы прикрутили крутой «патч». Респондентам (их было больше 7 тысяч) была показана моя фотография и было предложено определить, кто я по национальности.
Точнее сначала мы сфотографировали меня, затем попросили ИИ создать похожую фотографию «русской женщины 35 лет», сама же процедура выглядела так: сначала говорилось, что сейчас будет проверяться ваше умение угадывать национальность по лицу; затем – на 10 секунд демонстрировалась моя фотография и предлагалось (1) вписать в окошко предположительную национальность человека на фото, (2) выбрать степень уверенности в ответе, (3) ответить, является ли человек на фото мигрантом (что бы это ни значило); затем все это проворачивалось применительно к ИИ-барышне. В результате мы получили набор переменных, а, с учетом того, что этот «патч» был интегрирован в большой опрос, в нем было много прочих полезных переменных. Закодировав национальности разными способами, мы начали считать. И вот, что получилось.
Для начала – распределения. С запасом чаще всего и меня и барышню люди определяют как русских. Меня так определяют 46% или 2030 человек, ее – 78% или 3391 человек. Затем в моем случае идут «таджик» (18% и 768), татарин (8% и 338), и узбек (6% и 273). Как еврея же меня определяет только 1% или 45 человек, почти столько же, сколько видит во мне чеченца (1% и 47 человек) и армянина (1% и 44). Из единичной экзотики – «афганский моджахед таджикский вахабит». Барышню же, кроме того, определяют как украинку (9% и 371 человек), белоруску (3,5% и 152) и немку (3% и 109). Остальные цифры несущественны, а из нелинейного – «охохлевшая русская :)» Теперь – об интересных взаимосвязях.
Итак, если респондент русский, определять и меня и барышню как русских он будет чаще, чем если он любой другой национальности. Русским меня считают 40% русских и только 33% нерусских (после контролей OR=1,44, p<0,000001), а барышню – 63% и 59% соответственно (OR=1,34, p<0,001).
Затем, к национальности крепко «пришита» мигрантскость. Если меня считают нерусским, вероятность того, что меня также посчитают «мигрантом» (OR) выше в 12 раз. С барышней – все более или менее также, но OR = 6. Заметим, никаких вводных кроме собственно фотографий респондентам не давалось.
Можно было бы предположить, что люди с большей вероятностью «видят своих», но нет. Если применительно к категории «русский» это так, для категории «татарин», например, это не так. Но если человек, неважно какой национальности, живет в Татарстане, вероятность, что он будет определять меня как татарина – в два раза (OR = 1,99) выше.
Важно, что эффекты такого рода «пакетные» -- если человек называет меня русским, то и женщину он назовет русской с более высокой (OR=2,4) вероятностью. А если он считает меня мигрантом, вероятность того, что он посчитает мигранткой и барышню –почти в 2,5 раза выше.
Далее, если человек сильно не любит мигрантов, вероятность того, что он будет отвечать на вопрос о национальности людей на фото «макрокатегориями» -- «азиат», «кавказец», «славянин» выше, люди же спокойно относящиеся к мигрантам – наоборот с большей вероятностью будут отвечать «русский», «татарин», «таджик», то есть указывать более конвенциональные национальности.
Кроме же того, есть более и менее «мигрантские» национальности. Так, из тех, кто меня назвал «русским», только 13% назвали меня мигрантом. Если татарином – уже 22%. Если дагестанцем – 33%. Если евреем – 51%. Если армянином – 58%. Если цыганом – 66%. Если чеченцем – 70%. Если турком – 79%. Если арабом или таджиком – 89%. И речь здесь идет не обо мне (или об ИИ-барышне, у которой похожие результаты), а о том, как у людей в голове связаны этнические категории и мигрантский статус.
О чем это все может говорить? Например, о том, что «русский» для русских эквивалентен тому, что человек «нормальный», то есть у него не антенны вместо ушей и не какая-нибудь звериная сущность, а он такой же, как мы. Но надо считать дальше – простор для моделей немыслимый.
А вы как думаете, о чем говорят результаты?
Post #415
469

- 🔥 18
- ❤ 9
- 👍 4
- 🎅 3
- 😁 2
- 🥱 2
- 🤣 2