Що ми робимо з забрудненням ШІ у дослідженнях опитувань? Декілька думок щодо майбутнього: 1) @YouGov та @Prolific працюють над забезпеченням високої якості відповідей. (Відкриття: у мене немає особистих фінансових стосунків з жодною з фірм, але я використовував обидві для збору даних.) Інші, як @pewresearch, підтримують панелі, які проходять глибоку перевірку. 2) Постачальники панелей із власними інструментами збору мають значну перевагу. Наприклад, YouGov може безпосередньо відстежувати патерни реакції так, як компанії, що покладаються на сторонні платформи, такі як Qualtrics, не можуть. 3) Qualtrics став вразливістю (на мою думку). Їхнє виявлення ботів слабке — він позначив мене (людину) як бота, хоча мого справжнього бота немає. Платформа також не має гнучкості, необхідної дослідникам для впровадження власних протоколів виявлення ботів без необхідності проходити складні процедури. Для продукту з преміальною ціною, який майже не розвивався останніми роками, його цінність стає дедалі сумнівнішою. 4) Непрозорі мережі реселерів підривають якість. Коли панелі просто пропонують найдешевших доступних респондентів з невідомих джерел, як дослідники можуть перевірити цілісність даних? 5) Розгляньте більш безпечні методи відбору: зразки студентів, кастомні панелі, створені за SMS-набором, вибірка за адресою та співставлення файлів виборців забезпечують кращу перевірку респондентів. 6) Ми повинні вчитися у компаративістів, які давно визнають, що суворий збір даних часто вимагає трудомістких, особистих польових досліджень. 7) Ми не можемо очікувати, що молоді науковці будуватимуть кар'єру на простих експериментах, використовуючи дуже дешеві зручні зразки. Наші стандарти для дисертацій, найму та отримання посади мають еволюціонувати, щоб відображати справжню вартість якісного збору даних.