Что нам делать с загрязнением ИИ в исследовательских опросах? Некоторые мысли о том, как двигаться вперед: 1) @YouGov и @Prolific работают над обеспечением высококачественных ответов. (Раскрытие информации: у меня нет личных финансовых отношений с обеими компаниями, но я использовал обе для сбора данных.) Другие, такие как @pewresearch, поддерживают панели, которые тщательно проверяются. 2) Провайдеры панелей с собственными инструментами сбора данных имеют значительное преимущество. Например, YouGov может напрямую отслеживать паттерны ответов так, как это не могут делать компании, полагающиеся на сторонние платформы, такие как Qualtrics. 3) Qualtrics стал уязвимостью (на мой взгляд). Их обнаружение ботов слабое — оно отметило меня (человека) как бота, пропустив мой настоящий бот. Платформа также не обладает гибкостью, необходимой исследователям для реализации собственных протоколов обнаружения ботов без сложных манипуляций. Для продукта с высокой ценой, который едва эволюционировал в последние годы, ценностное предложение становится все более сомнительным. 4) Непрозрачные сети реселлеров подрывают качество. Когда панели просто перепродают самых дешевых доступных респондентов из неизвестных источников, как исследователи могут проверить целостность данных? 5) Рассмотрите более безопасные методы выборки: студенческие выборки, кастомные панели, созданные через набор SMS, выборка по адресам и сопоставление с избирательными файлами предлагают большую проверку респондентов. 6) Мы должны учиться у сравнительных исследователей, которые давно приняли, что строгий сбор данных часто требует времязатратной, лицом к лицу полевой работы. 7) Мы не можем ожидать, что молодые ученые будут строить карьеры на простых экспериментах с дешевыми удобными выборками. Наши стандарты для диссертаций, найма и получения постоянной должности должны эволюционировать, чтобы отражать истинную стоимость качественного сбора данных.