Abstract

Over the last decade the use of mixed-mode in social surveys has become more and more popular, both for reducing time and costs and for enhancing coverage. Meanwhile, internet penetration trough the population has been growing, making respondents more approachable all over the world at any time, so web self-administration mode (CAWI) seems to be a great opportunity to compensate the decreasing CAPI-CATI accessibility to respondents. However, data collected through different modes might be biased by different responding behaviors due to the characteristics of each of them, for instance the presence/absence of an interviewer.

The aim of this paper is to verify if there is a ‘mode effect' (CAWI vs CATI) through the use of text mining techniques applied to data coming from the Italian survey on graduates' transition from education to employment, which is based on a sequential mixed-mode (CAWI-CATI). We focus our analysis on an open question asking respondents to name their occupation and to describe it in as many details as possible.

Riassunto

Nel corso dell'ultimo decennio le indagini sociali sulle famiglie hanno fatto sempre maggiore ricorso a tecniche miste di rilevazione dei dati, con il duplice obiettivo di contenere tempi e costi e di massimizzare il tasso di risposta. Contemporaneamente, la crescente diffusione di dispositivi informatici di comunicazione all'interno delle famiglie offre sempre di più la possibilità di raggiungere i rispondenti senza vincoli geografici o temporali.

Per questo motivo sta diventando sempre più interessante la prospettiva offerta dalla tecnica CAWI (Computer assisted web interviewing), in alternativa al più tradizionale ricorso alla combinazione CAPI-CATI che sempre di più rende difficile il contatto con i rispondenti. Tuttavia, le informazioni raccolte attraverso tecniche di rilevazione diverse rischiano di portare con sé differenze dovute alle tecniche di rilevazione, per esempio la presenza/assenza di un intervistatore.

In questo lavoro vengono utilizzate tecniche di analisi testuale per verificare se tra i dati rilevati in modalità CAWI e CATI vi sia un ‘effetto tecnica'. I dati analizzati provengono dall'indagine Istat sull'inserimento professionale dei laureati, un'indagine basata su una tecnica di rilevazione mista sequenziale (CAWI - CATI). I testi analizzati provengono da una domanda aperta in cui si chiede al rispondente di descrivere in modo dettagliato la propria professione.