تفاعل الجهاز العشوائي: ما هو مع الأساليب

نظرًا لأن الهواتف أصبحت أقل انتشارًا في كل مكان ، يصبح من الصعب إجراء استطلاعات عبر الهاتف. لكن الخبر السار هو أن هناك طريقة جديدة لإجراء الاستطلاعات! تعد المشاركة العشوائية للأجهزة (RDE) طريقة مبتكرة لإجراء البحوث التي تستخدم المعرف الفريد للمستجيب باعتباره حجر الأساس لمشاركته.

من المهم ملاحظة أنه من خلال مراقبة معرف الإعلانات العالمية للأجهزة ، يمكن لشركات المسح منع الاحتيال المرتبط بـ SUMA (مستخدمون فرديون ، حسابات متعددة). عينات RDE هي أيضًا عشوائية تمامًا وغير متحيزة. يتم استخدام تحسين الاتصال بالأرقام العشوائية للتفاعل مع الهواتف الأرضية (والآن الخلوية) بشكل عشوائي.

تتمتع هذه المرونة بعدد من المزايا مقارنة بأساليب الاستقصاء التقليدية: تعتبر RDE أقل تكلفة لأنها لا تتطلب السفر أو تكاليف أخرى مرتبطة بإجراء المقابلات ؛ أنها توفر المزيد من الخصوصية للمستجيبين لأنه لا أحد يرى من أكمل أو لم يكمل الاستطلاع ؛ وهم يوفرون مزيدًا من التحكم في وقت وصول المستجيبين إلى الاستبيان نظرًا لعدم وجود حاجة لإجراء مقابلات أو موظفين آخرين في مواقع التجميع (Tucker 1983؛ West and Blom 2017).

ما هو الانخراط العشوائي في الجهاز؟

دعنا نقدم Random Device Engagement (RDE) ؛ الخليفة الطبيعي لـ RDD (الاتصال العشوائي) من حيث قواعد الإملاء والفلسفة والجودة.

يعتمد اقتراع مشاركة الجهاز العشوائي (RDE) على شبكات الإعلان أو بوابات أخرى على الأجهزة لإشراك الأشخاص العشوائيين أينما كانوا. أحد أكثر الإصدارات شيوعًا من هذا هو داخل وحدات الإعلان على الهواتف الذكية ، ولكن يمكن وضعها بسهولة في الألعاب ، والواقع الافتراضي ، وما إلى ذلك.

المبدأ الكامن وراء استطلاع Random Device Engagement هو أن الأشخاص الذين تم اختيارهم من قبل شركة الاقتراع هم أكثر عرضة للمشاركة في الاقتراع من أولئك الذين لم يتم اختيارهم. يمكن للمعلنين الاستفادة من استطلاع RDE بهذه الطريقة لفهم تجربة العملاء بشكل أفضل ضمن منتجاتهم أو خدماتهم وكيف يمكنهم تحسينها.

يمثل Random Device Engagement فائدة كبيرة ، خاصة عند مقارنته بـ RDD. بينما يمكن إكمال الاستطلاعات في غضون أيام ، فليس من غير المألوف أن تستغرق RDD أسابيع أو حتى أشهر. من خلال الشبكات الاجتماعية والتعهيد الجماعي المدعوم ، يمكن إكمال الاستطلاعات بشكل أسرع قليلاً من RDE ، ولكنها لا تزال تفتقر إلى السرعة التي تقدمها RDE.

تكون اللوحات عبر الإنترنت قابلة للمقارنة في السرعة إذا دفعت مبلغًا إضافيًا للمستجيبين من اللوحات المدمجة (تفرض اللوحات عبر الإنترنت رسومًا إضافية للحصول على مستجيبين من اللوحات الأخرى لأنها تزيد من سرعتهم).

عندما يتعلق الأمر بدقة RDE ، من المهم معرفة أن التغطية هي أحد العوامل الرئيسية. داخل سوق الولايات المتحدة ، يمكن لشركات RDE الرئيسية الوصول إلى أكثر من 5،000،000 مستجيب فريد. لا تزال RDE متخلفة عن RDD من حيث التغطية في هذا الوقت ، لكنها ستلحق بالركب قريبًا. يشبه الاقتراع الجماعي باستخدام وسائل التواصل الاجتماعي التعهيد الجماعي بمساعدة وسائل التواصل الاجتماعي ، وتتفوق التغطية على اللوحات عبر الإنترنت.

اللوحات المتوفرة عبر الإنترنت لها بصمة صغيرة جدًا ، مما يؤثر على قدرتها على جمع معلومات مفصلة عن السكان.

طرق إشراك الأجهزة العشوائية

دعونا نراجع العمل المنشور في كل من Goel و Obeng و Rothschild (2015) و Konitzer و Corbett-Davies و Rothschild (Nd) لعرض مدى فعالية عينات RDE. وأضف أمثلة من انتخابات الكونجرس الخاصة 2017-2018.

تم إجراء الدراسة الأولى بواسطة Goel et al. (2015) الذين استخدموا عينة سكانية من 1200 ناخب مسجل في الانتخابات العامة في ميشيغان. تم سحب العينة من ملفات الناخبين الرسمية من مجلس Canvassers في ميشيغان وشملت الناخبين الذين كانوا مؤهلين للتصويت ولكنهم لم يدليوا بأصواتهم في عام 2004.

كشفت هذه الدراسة أن غير الناخبين كانوا أكثر ميلًا من الناخبين إلى تفضيل كيري على بوش في عام 2004 ، مع ميزة نسبية قدرها 8 نقاط مئوية لكيري بين غير الناخبين مقارنة بـ 3 نقاط مئوية فقط بين الناخبين (p <0.05).

الدراسة الثانية أجراها كونيتسر وآخرون (2016) الذين استخدموا دراسة انتخابات الكونجرس التعاونية (CCES) ، والتي قابلت 1068 مستجيبًا عبر RDDs خلال دورة الانتخابات الرئاسية لعام 2008. تتضمن مجموعة بيانات CCES معلومات حول المواقف السياسية للمشاركين بالإضافة إلى سلوكهم الانتخابي السابق ، مما سمح لكونيتزر وآخرين بفحص كيفية تأثير سلوك التصويت السابق على الإقبال في المستقبل.

تمكن الباحثون من إظهار كيف أن استخدام RDE ، من خلال Pollfish ، كان قادرًا على مطابقة استطلاعات الرأي ذات المعيار الذهبي مثل المسح الاجتماعي العام. وجد الباحثون أنه يمكن استخدام هذه الطريقة لاستبدال مكالمات المنزل في الاستطلاعات لأن مكالمات المنزل غالبًا ما تكون باهظة الثمن بالنسبة لمعظم المشاريع البحثية ، لذلك يعد هذا معيارًا مفيدًا.

أظهرت النتائج أن تنبؤاتهم المستندة إلى استطلاع واحد ليست أسوأ بكثير من توقعات مجمعي الاستطلاعات مثل Huffington Post Pollster (HPP). عند مقارنة تقديراتهم لكل حالة على حدة بالنتيجة الفعلية ، وجدوا أنه بالمقارنة مع تقديرات HPP ، كان RMSE الخاص بهم أعلى قليلاً فقط: 4.24٪ نقاط مقابل 3.62٪ نقاط (لـ 50 ولاية باستثناء DC)

الطريقة رقم 1 - الاتصال بالأرقام العشوائية (RDD)

الطريقة الأولى ، الاتصال بالأرقام العشوائية (RDD) ، هي الطريقة التقليدية. إنه يعمل بشكل جيد ، لكنه محكوم عليه بالفشل في السنوات القليلة المقبلة. وبالتالي ، فإن هذا يتعلق حقًا بأي من طرق أخذ عينات الاستطلاع الجديدة عبر الإنترنت ستحل محله: اللوحات عبر الإنترنت ، أو التعهيد الجماعي بمساعدة ، أو المشاركة العشوائية للأجهزة (RDE). نعتقد أن RDE هو المستقبل.

خلال عامي 2017 و 2018 ، استخدمت شركات الاقتراع جميع الأساليب الجديدة الثلاثة في توقع نتائج انتخابات الكونجرس: يأتي RDE فوق الطريقتين الأخريين.

استخدمت شركات الاستطلاعات ثلاث طرق جديدة للتنبؤ بنتائج انتخابات الكونجرس خلال عامي 2017 و 2018. أداء RDE أفضل من الآخرين.

في هذه المقالة ، نقدم تحليلاً مفصلاً لنقاط قوة الطريقة ، بما في ذلك الاستطلاعات التي أجراها مركز بيو للأبحاث.

الطريقة رقم 2 - T elemetry Data

استخدام بيانات القياس عن بعد في أبحاث المسح ليس بالأمر الجديد. في الواقع ، أشهر مثال على هذه التقنية هو دراسات الانتخابات الوطنية الأمريكية (ANES) ، التي تقوم بجمع الاستطلاعات الهاتفية وجهاً لوجه على مستوى الأسرة منذ عام 1948. ويجمع ANES هذه المعلومات على أساس دوري حتى يتسنى للباحثين يمكنه تتبع التغييرات بمرور الوقت وعبر المواقع الجغرافية.

في الآونة الأخيرة ، بدأت RDE في استكمال بيانات المواقف المجمعة بمجموعة متنوعة من البيانات البارامترية أو البيانات عن بُعد.

يختلف الأشخاص الذين يجرون الاستبيانات اختلافًا جوهريًا عن أولئك الذين لا يجرون الاستطلاعات ، كما نعلم جميعًا. كمتجر التحليلات التقدمية ، جادلت CIVIS مؤخرًا ، أن مجموعة من ما يقرب من 30 سؤالًا إضافيًا من الأسئلة الديموغرافية ، والمواقفية ، وأسئلة نمط الحياة التي تتعرف على مفاهيم الثقة الاجتماعية والعالمية ضرورية لتكون قادرًا على تقييم وتصحيح جميع الطرق التي يستخدمها المشاركون في الاستطلاع. غير عادي.

كما يجادل Konitzer و Eckman و Rothschild (2016) ، فإن بيانات القياس عن بُعد هي طريقة أكثر فعالية من حيث التكلفة (وغير مزعجة) لجمع هذه المتغيرات. موقع المنزل والعمل ، أو أنماط التنقل أو التنقل ، أو التركيب السياسي للحي أو الشبكة الاجتماعية ، المستمدة من بيانات تنسيق الموقع الطولية (قراءة: دقيقة للغاية) المستندة إلى الأقمار الصناعية تتنبأ بالمتغيرات الديموغرافية جيدًا.

الطريقة رقم 3 - أخذ العينات النهرية

أخذ العينات النهرية هو طريقة لتجنيد المستجيبين الذين يستخدمون لافتات الإعلانات. إنها ممارسة شائعة في أبحاث السوق واستطلاعات الرأي ، ولكن لها بعض العيوب الرئيسية.

اعتمادًا على طريقة أخذ العينات النهرية ، يمكن استخدام إعلانات البانر في الاقتراع ، أو يمكن أن تتم المشاركة من خلال مواقع الويب القديمة أو المواقع التي يقوم فيها تعداد البيانات السريع بتجنيد المستجيبين. تتمتع RDE بإمكانية الوصول إلى أرقام الحسابات ، ولكن أخذ العينات من الأنهار ليس كذلك ، مما يؤدي إلى عيبين جديين: أخذ العينات النهرية غير قادر على اكتشاف SUMA - قد يغش المحتالون من خلال المشاركة مرتين في نفس الاستطلاع ، خاصة إذا كان هناك حافز مالي للمشاركة. وأي درجة من الاستهداف الديموغرافي / الجغرافي تبدو مستحيلة.

العملية بسيطة: يأتي طلب إعلان إلى الخادم ، والذي يعيد توجيهه بعد ذلك إلى شبكة الإعلانات للمعالجة مباشرة. تحدد شبكة الإعلانات ما إذا كانت هناك أي إعلانات متاحة مناسبة لذلك المستخدم المحدد وترسلها إلى الخادم.

يتم إجراء استطلاع RDE الجيد بالتعاون مع الناشر ، مما يوفر تجربة أصلية ، بينما يتم دفع إعلانات البانر عبر شبكة الإعلانات.

أمثلة على تفاعل الجهاز العشوائي

كما هو موضح سابقًا ، نعتقد اعتقادًا راسخًا أن الاتصال الرقمي العشوائي (RDD) محكوم عليه بالفشل. تعتبر اللوحات عبر الإنترنت فعالة ولكنها باهظة الثمن ، ويعمل التعهيد الجماعي المدعوم جيدًا ولكنه يستغرق وقتًا طويلاً للغاية ، كما أن المشاركة العشوائية للأجهزة (RDE) أسرع بكثير وأكثر فعالية من حيث التكلفة.

مستقبل RDE مشرق. سيزداد اختراق الأجهزة في المستقبل ، مما يزيد من وصول RDE في الولايات المتحدة ويجعل RDE البديل الوحيد القابل للتطبيق في الأسواق الأقل تطورًا. خذ إفريقيا على سبيل المثال: من المتوقع أن ينمو معدل انتشار الهواتف الذكية بنسبة 52.9٪ على أساس سنوي.

يوجد حاليًا 293 مليون مستخدم للهواتف الذكية في جميع أنحاء القارة ، مما يعني أنه مع مراعاة معدلات النمو الحالية ، سيكون هناك 929.9 مليون هاتف ذكي بحلول عام 2021 في إفريقيا. لكن المستقبل الوردي لـ RDE لا يتعلق فقط بالاختراق - فالتقدم في ربط معرفات الإعلانات بمعرفات أخرى معروفة في السوق الأمريكية يعني أن الاستهداف الفردي استنادًا إلى التاريخ المالي أو أنماط الإنفاق ببطاقات الائتمان سيكون ممكنًا.

وبينما نتحدث عن سد الفجوة بين مصادر البيانات: يمكن الآن لشركات المسح السياسي التصويت مباشرة من ملف ناخب يضم 250 مليون أمريكي.

استنتاج

بدأنا بمناقشة كيفية عمل RDD التقليدي وكيف كان محكومًا عليه بعدم مشاركة الشباب الذين تقل احتمالية امتلاكهم لخطوط أرضية. استعرضنا تقنيتين جديدتين: اللوحات عبر الإنترنت والتعهيد الجماعي المساعد. تشبه اللوحات عبر الإنترنت لوحات RDD التقليدية ولكن مع تقنيات أكثر حداثة ؛ لا يطلبون من المشاركين الإجابة على أي أسئلة بأنفسهم أو حتى التحدث مع إنسان.

بدلاً من ذلك ، يستخدمون البرامج النصية والخوارزميات الآلية لجمع البيانات من مستخدمي الإنترنت الذين يوافقون على المشاركة. التعهيد الجماعي بمساعدة البشر وكذلك أجهزة الكمبيوتر ؛ يتم استخدام البشر في مهام مثل وضع علامات على الصور أو نسخ التسجيلات الصوتية بينما تقوم أجهزة الكمبيوتر بأشياء أخرى مثل تحليل المستندات النصية لأغراض تحليل المشاعر.

أخيرًا ، ناقشنا طريقتنا المفضلة: Random Device Engagement (RDE). تستخدم هذه الطريقة خوارزميات معقدة لتحديد الأجهزة تلقائيًا.

تعرف على كيفية إطلاق العنان لقوة البحث مع جمهور QuestionPro. يستخدم منتجاتنا أكثر من 3 ملايين شخص في أكثر من 50 دولة ، ونحن نبحث دائمًا عن طرق جديدة لاستخدام تقنيتنا لمساعدتك في جمع المزيد من الأفكار المفيدة من عملائك وعملائك.

استخدم جمهور QuestionPro لمساعدتك في إنشاء استطلاعات أكثر دقة من شأنها أن تزودك ببيانات أفضل.

يتعلم أكثر