Hva gjør vi med KI-forurensning i undersøkelsesforskning? Noen tanker om å gå videre: 1) @YouGov og @Prolific jobber for å sikre svar av høy kvalitet. (Opplysning: Jeg har ingen personlig økonomisk tilknytning til noen av firmaene, men har brukt begge til å samle inn data.) Andre som @pewresearch vedlikeholder paneler som er grundig vurdert. 2) Panelleverandører med proprietære innsamlingsverktøy har en stor fordel. YouGov, for eksempel, kan direkte overvåke responsmønstre på måter som bedrifter som er avhengige av tredjepartsplattformer som Qualtrics ikke kan. 3) Qualtrics har blitt en sårbarhet (etter min mening). Deres bot-deteksjon er svak – den flagget meg (et menneske) som en bot mens den overså min faktiske bot. Plattformen mangler også den fleksibiliteten forskere trenger for å implementere tilpassede bot-deteksjonsprotokoller uten å måtte gå gjennom komplekse hindringer. For et premiumprodukt som knapt har utviklet seg de siste årene, er verdiforslaget stadig mer tvilsomt. 4) Ugjennomsiktige forhandlernettverk undergraver kvaliteten. Når paneler bare forhandler de billigste tilgjengelige respondentene fra ukjente kilder, hvordan kan forskere verifisere dataintegritet? 5) Vurder sikrere utvalgsmetoder: Studentutvalg, tilpassede paneler bygget gjennom SMS-rekruttering, adressebasert utvalg og velgerfilmatching gir bedre respondentverifisering. 6) Vi bør lære av komparativister som lenge har akseptert at grundig datainnsamling ofte krever tidkrevende, ansikt-til-ansikt feltarbeid. 7) Vi kan ikke forvente at forskere tidlig i karrieren bygger karrierer på enkle eksperimenter med billige bekvemmelighetsprøver. Våre standarder for avhandlinger, ansettelser og ansettelse må utvikles for å reflektere de reelle kostnadene ved kvalitetsdatainnsamling.