如何识别在线调查的不良数据和不良被访者 | 勺海译文

发布时间:2024/05/27 00:00      浏览:101
作者:乔纳森·易法连(JONATHAN EPHRAIM)
来源:IntelliSurvey
市场研究依赖于高质量的调查数据。
然而,不良数据的存在对决策制定构成了重大威胁。不良数据可能源于多种因素,包括调查参与者的质量、激励措施吸引到的不良行为者、样本提供商的招聘捷径,以及传统的数据清洗方法无法检测到的欺诈行为。
即使研究团队遵循正确的方法,不良数据仍可能渗透进调查结果。
因此,IntelliSurvey提出可以在问卷中插入一些检查内容,它们有助于在进入主体调查环节之前过滤掉不良行为者,减少调查后数据清洗的工作量,并且通过在调查过程中识别作弊者和快速回答者来加快现场完成速度。
01 感知检查
为识别受访者是否真实地提供了与其生活经历相符的答案,可通过插入一系列相反的陈述或不切实际的行为,以推断受访者是否一致地以相同的方式回应非常相似的问题。
02 注意力检查
为了确定受访者是否在注意,可以插入一个检查题目,比如“请为了质量目的选择数字3”。
如果这些特定的问题回答错误,可以合理怀疑受访者是在没有考虑问题内容的情况下快速点击。


03 知识检查

通过设置受访者能够回答的相关知识问题来判定。
例如,如果目标用户与IT相关,可以设计一个无法快速在线查找且受访者应该知道的与计算机相关的知识检查。
04 资质审核
为了提高自己在在线调研中的合格率,一些受访者往往会夸大其个人经历和资质。
可通过列出一些已知的不常见活动,并设定一个受访者不应超过的活动数量上限。
如果受访者报告的活动数量超过了这个上限,他们的回答可能会被视为不可靠,并进行相应的处理。
05 频率检查
通过列举列出一些常见的日常活动——比如喝水、购买食品、观看电视、驾车出行,并为这些活动设定一个受访者必须达到的最低频率阈值。
如果受访者报告的活动频率低于这个阈值,他们的回答可能会被视为不一致或不可靠。

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