ماذا نفعل بشأن تلوث الذكاء الاصطناعي في أبحاث الاستبيانات؟ بعض الأفكار حول المستقبل: 1) @YouGov و@Prolific يعملون لضمان استجابات عالية الجودة. (إفصاح: ليس لدي علاقة مالية شخصية مع أي من الشركتين، لكنني استخدمت كلاهما لجمع البيانات.) آخرون مثل @pewresearch يحتفظون بلوحات تخضع لفحص دقيق. 2) مزودو اللوحات الذين لديهم أدوات جمع خاصة لديهم ميزة كبيرة. على سبيل المثال، يمكن لYouGov مراقبة أنماط الاستجابة مباشرة بطرق لا تستطيع الشركات التي تعتمد على منصات طرف ثالث مثل كوالتريكس أن تفعلها. 3) أصبح كوالتريكس نقطة ضعف (في رأيي). اكتشاف الروبوتات لديهم ضعيف - لقد أشار لي (كإنسان) كروبوت بينما لم يلاحظ الروبوت الحقيقي. تفتقر المنصة أيضا إلى المرونة التي يحتاجها الباحثون لتنفيذ بروتوكولات كشف روبوتات مخصصة دون المرور بمراحل معقدة. بالنسبة لمنتج بسعر مرتفع بالكاد تطور في السنوات الأخيرة، فإن عرض القيمة أصبح أكثر تساؤلا. 4) شبكات الموزعين غير الشفافة تقوض الجودة. عندما تقوم اللجان ببساطة بالوساطة مع أرخص المستجيبين المتاحين من مصادر مجهولة، كيف يمكن للباحثين التحقق من سلامة البيانات؟ 5) النظر في طرق أخذ عينات أكثر أمانا: عينات الطلاب، واللوحات المخصصة التي تم بناؤها من خلال التوظيف عبر الرسائل النصية، وأخذ العينات المعتمدة على العنوان، ومطابقة ملفات الناخبين توفر تحققا أكبر من المستجيبين. 6) يجب أن نتعلم من المقارنين الذين قبلوا منذ زمن طويل أن جمع البيانات الدقيق غالبا ما يتطلب عملا ميدانيا وجها لوجه مكثف من الوقت. 7) لا يمكننا أن نتوقع من الباحثين في بداية مسيرتهم المهنية بناء مسيرتهم المهنية على تجارب بسيطة باستخدام عينات راحة رخيصة جدا. يجب أن تتطور معاييرنا للرسائل العلمية، والتوظيف، والتثبيت لتعكس التكلفة الحقيقية لجمع البيانات ذات الجودة.