Co dělat s kontaminací AI ve výzkumu průzkumů? Několik myšlenek do budoucna: 1) @YouGov a @Prolific pracují na zajištění kvalitní reakcí. (Upozornění: Nemám žádný osobní finanční vztah s žádnou z těchto firem, ale obě jsem použil ke sběru dat.) Jiní například udržují panely@pewresearch, které jsou hluboce prověřené. 2) Poskytovatelé panelů s proprietárními nástroji pro sběr mají velkou výhodu. YouGov například dokáže přímo sledovat vzorce odezvy způsoby, které firmy spoléhající na platformy třetích stran jako Qualtrics nedokážou. 3) Qualtrics se podle mě stal zranitelností. Jejich detekce botů je slabá – označila mě (člověka) jako bota, zatímco přehlédla mého skutečného bota. Platforma také postrádá flexibilitu, kterou výzkumníci potřebují k implementaci vlastních protokolů detekce botů bez nutnosti složitých překážek. U prémiového produktu, který se v posledních letech sotva vyvinul, je hodnota stále více sporná. 4) Neprůhledné sítě prodejců podkopávají kvalitu. Když panely jednoduše zprostředkují nejlevnější dostupné respondenty z neznámých zdrojů, jak mohou výzkumníci ověřit integritu dat? 5) Zvažte bezpečnější metody výběru: Studentské vzorky, vlastní panely vytvořené prostřednictvím náboru SMS, adresového vzorkování a porovnání volebních spisů nabízejí lepší ověření respondentů. 6) Měli bychom se poučit od komparativistů, kteří už dlouho uznávají, že důkladný sběr dat často vyžaduje časově náročnou, osobní terénní práci. 7) Nemůžeme očekávat, že začínající vědci budou budovat kariéru na jednoduchých experimentech s použitím velmi levných praktických vzorků. Naše standardy pro disertační práce, nábor a trvalé pracovní poměry se musí vyvíjet tak, aby odrážely skutečné náklady na kvalitní sběr dat.