Cosa facciamo riguardo alla contaminazione da AI nella ricerca tramite sondaggi? Alcuni pensieri su come procedere: 1) @YouGov e @Prolific stanno lavorando per garantire risposte di alta qualità. (Dichiarazione: non ho alcuna relazione finanziaria personale con nessuna delle due aziende, ma le ho utilizzate entrambe per raccogliere dati.) Altri come @pewresearch mantengono pannelli che sono stati approfonditamente verificati. 2) I fornitori di pannelli con strumenti di raccolta proprietari hanno un grande vantaggio. YouGov, ad esempio, può monitorare direttamente i modelli di risposta in modi che le aziende che si affidano a piattaforme di terze parti come Qualtrics non possono. 3) Qualtrics è diventato una vulnerabilità (a mio avviso). La loro rilevazione dei bot è debole: ha contrassegnato me (un umano) come un bot mentre ha perso il mio vero bot. La piattaforma manca anche della flessibilità di cui i ricercatori hanno bisogno per implementare protocolli di rilevazione dei bot personalizzati senza dover affrontare complessi ostacoli. Per un prodotto a prezzo premium che è evoluto poco negli ultimi anni, la proposta di valore è sempre più discutibile. 4) Le reti di rivenditori opache minano la qualità. Quando i pannelli semplicemente intermediano i rispondenti più economici disponibili da fonti sconosciute, come possono i ricercatori verificare l'integrità dei dati? 5) Considerare metodi di campionamento più sicuri: campioni di studenti, pannelli personalizzati costruiti tramite reclutamento SMS, campionamento basato su indirizzi e abbinamento di file elettorali offrono una maggiore verifica dei rispondenti. 6) Dobbiamo imparare dai comparativisti che hanno a lungo accettato che la raccolta di dati rigorosa richiede spesso lavoro sul campo faccia a faccia che richiede tempo. 7) Non possiamo aspettarci che i giovani studiosi costruiscano carriere su semplici esperimenti utilizzando campioni di convenienza a basso costo. I nostri standard per le tesi, le assunzioni e la tenure devono evolversi per riflettere il vero costo della raccolta di dati di qualità.