Chúng ta nên làm gì về sự ô nhiễm AI trong nghiên cứu khảo sát? Một số suy nghĩ về việc tiến lên: 1) @YouGov và @Prolific đang làm việc để đảm bảo các phản hồi chất lượng cao. (Tiết lộ: Tôi không có mối quan hệ tài chính cá nhân với bất kỳ công ty nào, nhưng đã sử dụng cả hai để thu thập dữ liệu.) Những công ty khác như @pewresearch duy trì các bảng khảo sát đã được kiểm tra kỹ lưỡng. 2) Các nhà cung cấp bảng khảo sát với công cụ thu thập độc quyền có lợi thế lớn. YouGov, chẳng hạn, có thể theo dõi trực tiếp các mẫu phản hồi theo cách mà các công ty dựa vào các nền tảng bên thứ ba như Qualtrics không thể. 3) Qualtrics đã trở thành một điểm yếu (theo ý kiến của tôi). Hệ thống phát hiện bot của họ yếu - nó đã đánh dấu tôi (một con người) là bot trong khi bỏ lỡ bot thực sự của tôi. Nền tảng này cũng thiếu sự linh hoạt mà các nhà nghiên cứu cần để triển khai các giao thức phát hiện bot tùy chỉnh mà không phải vượt qua những rào cản phức tạp. Đối với một sản phẩm có giá cao mà gần như không phát triển trong những năm gần đây, giá trị của nó ngày càng trở nên nghi ngờ. 4) Các mạng lưới bán lại không minh bạch làm suy yếu chất lượng. Khi các bảng khảo sát chỉ môi giới những người phản hồi rẻ nhất từ các nguồn không rõ ràng, làm thế nào các nhà nghiên cứu có thể xác minh tính toàn vẹn của dữ liệu? 5) Cân nhắc các phương pháp lấy mẫu an toàn hơn: Mẫu sinh viên, các bảng khảo sát tùy chỉnh được xây dựng thông qua tuyển dụng SMS, lấy mẫu dựa trên địa chỉ, và khớp hồ sơ cử tri cung cấp sự xác minh người phản hồi tốt hơn. 6) Chúng ta nên học hỏi từ các nhà so sánh, những người đã lâu chấp nhận rằng việc thu thập dữ liệu nghiêm ngặt thường yêu cầu công việc thực địa tốn thời gian và trực tiếp. 7) Chúng ta không thể mong đợi các học giả mới vào nghề xây dựng sự nghiệp dựa trên các thí nghiệm đơn giản sử dụng các mẫu tiện lợi rẻ tiền. Các tiêu chuẩn của chúng ta cho luận án, tuyển dụng và thăng tiến phải phát triển để phản ánh chi phí thực sự của việc thu thập dữ liệu chất lượng.