Keterlibatan perangkat acak: Ada apa dengan Metode

Karena telepon menjadi semakin tidak ada di mana-mana, menjadi sulit untuk melakukan survei berbasis telepon. Tapi kabar baiknya adalah ada cara baru untuk melakukan survei! Random device engagement (RDE) adalah metode inovatif dalam melakukan penelitian yang menggunakan pengenal unik responden sebagai kunci partisipasi mereka.

Penting untuk dicatat bahwa dengan mengamati pengidentifikasi iklan dunia perangkat, perusahaan survei dapat mencegah penipuan yang terkait dengan SUMA (pengguna tunggal, banyak akun). Sampel RDE juga sepenuhnya acak dan tidak bias. Peningkatan pada panggilan digit acak, digunakan untuk berhubungan dengan telepon rumah (dan sekarang seluler) secara acak.

Fleksibilitas ini memiliki sejumlah keunggulan dibandingkan metode survei tradisional: RDE lebih murah karena tidak memerlukan perjalanan atau biaya lain yang terkait dengan pelaksanaan wawancara; mereka memberikan lebih banyak privasi bagi responden karena tidak ada yang melihat siapa yang telah atau belum menyelesaikan survei; dan mereka menawarkan kontrol yang lebih besar ketika responden memiliki akses ke survei karena tidak perlu pewawancara atau personel lain di lokasi pengumpulan (Tucker 1983; West dan Blom 2017).

Apa itu keterlibatan perangkat acak?

Mari kita perkenalkan Random Device Engagement (RDE); penerus alami RDD (Random Digit Dialing), dari segi ortografi, filosofi, dan kualitas.

Jajak pendapat keterlibatan perangkat acak (RDE) bergantung pada jaringan iklan atau portal lain di perangkat untuk melibatkan orang-orang secara acak di mana pun mereka berada. Salah satu versi paling umum dari ini ada di dalam modul iklan ponsel cerdas, tetapi dapat dengan mudah ditempatkan di game, realitas virtual, dll.

Prinsip di balik jajak pendapat Keterlibatan Perangkat Acak adalah bahwa orang-orang yang telah dipilih oleh perusahaan jajak pendapat lebih mungkin untuk berpartisipasi dalam jajak pendapat daripada mereka yang belum dipilih. Pengiklan dapat memanfaatkan polling RDE dengan cara ini untuk lebih memahami pengalaman pelanggan dalam produk atau layanan mereka dan bagaimana mereka dapat meningkatkannya.

Keterlibatan Perangkat Acak merupakan manfaat besar, terutama jika dibandingkan dengan RDD. Meskipun survei dapat diselesaikan dalam hitungan hari, tidak jarang RDD membutuhkan waktu berminggu-minggu atau bahkan berbulan-bulan. Dengan jejaring sosial dan crowdsourcing yang dibantu, survei dapat diselesaikan sedikit lebih cepat dibandingkan dengan RDE, tetapi masih kurang kecepatan yang ditawarkan RDE.

Panel online sebanding dalam kecepatan jika Anda membayar ekstra untuk responden dari panel gabungan (panel online mengenakan biaya tambahan untuk mendapatkan responden dari panel lain karena meningkatkan kecepatan mereka).

Dalam hal akurasi RDE, penting untuk diketahui bahwa cakupan adalah salah satu faktor utama. Di pasar AS, perusahaan RDE besar dapat menjangkau lebih dari 5.000.000 responden unik. RDE masih tertinggal dari RDD dalam hal cakupan saat ini, tetapi akan segera menyusul. Polling crowdsourced menggunakan media sosial mirip dengan crowdsourcing yang dibantu media sosial, dan cakupannya lebih unggul daripada panel online.

Panel yang tersedia online memiliki jejak yang sangat kecil, yang memengaruhi kemampuan mereka untuk mengumpulkan informasi terperinci tentang populasi.

Metode Keterlibatan Perangkat Acak

Mari kita tinjau karya yang diterbitkan di Goel, Obeng, dan Rothschild (2015) dan Konitzer, Corbett-Davies dan Rothschild (Nd) untuk menunjukkan seberapa efektif sampel RDE. Dan, tambahkan contoh dari pemilihan kongres khusus 2017-2018.

Studi pertama dilakukan oleh Goel et al. (2015) yang menggunakan sampel berbasis populasi sebanyak 1.200 pemilih terdaftar dalam pemilihan umum di Michigan. Sampel diambil dari file pemilih resmi dari Board of Canvasser di Michigan dan termasuk pemilih yang memenuhi syarat untuk memilih tetapi tidak memberikan suara pada tahun 2004.

Studi ini mengungkapkan bahwa non-pemilih lebih mungkin daripada pemilih untuk mendukung Kerry daripada Bush pada tahun 2004, dengan keuntungan relatif 8 poin persentase untuk Kerry di antara non-pemilih dibandingkan dengan hanya 3 poin persentase di antara pemilih (p<0,05).

Studi kedua dilakukan oleh Konitzer et al., (2016) yang menggunakan Cooperative Congressional Election Study (CCES), yang mewawancarai 1.068 responden melalui RDD selama siklus pemilihan presiden 2008. Kumpulan data CCES mencakup informasi tentang sikap politik responden serta perilaku memilih mereka di masa lalu, yang memungkinkan Konitzer dkk., untuk memeriksa bagaimana perilaku memilih di masa lalu memengaruhi jumlah pemilih di masa mendatang.

Para peneliti mampu mendemonstrasikan bagaimana penggunaan RDE, melalui Pollfish, mampu menyamai polling standar emas seperti General Social Survey. Para peneliti menemukan bahwa metode ini dapat digunakan untuk menggantikan panggilan rumah dalam survei karena panggilan rumah seringkali terlalu mahal untuk sebagian besar proyek penelitian, jadi ini adalah tolok ukur yang berguna.

Hasil penelitian menunjukkan bahwa prediksi mereka berdasarkan jajak pendapat tunggal tidak secara signifikan lebih buruk daripada prediksi dari agregator jajak pendapat seperti Huffington Post Pollster (HPP). Ketika membandingkan perkiraan negara bagian mereka dengan hasil aktual, mereka menemukan bahwa dibandingkan dengan perkiraan HPP, RMSE mereka hanya sedikit lebih tinggi: 4,24% poin vs 3,62% poin (untuk 50 negara bagian tidak termasuk DC)

Metode #1 – Panggilan Digit Acak (RDD)

Metode pertama, Random Digit Dialing (RDD), adalah metode tradisional. Ini berfungsi dengan baik, tetapi akan hancur dalam beberapa tahun ke depan. Jadi, ini benar-benar tentang metode pengambilan sampel survei online baru yang akan menggantikannya: panel online, Assisted Crowdsourcing, atau Random Device Engagement (RDE). Kami percaya bahwa RDE adalah masa depan.

Selama tahun 2017 dan 2018 perusahaan jajak pendapat telah menggunakan ketiga metode baru dalam memprediksi hasil pemilihan Kongres: RDE keluar jauh di atas dua lainnya.

Perusahaan polling telah menggunakan tiga metode baru untuk memperkirakan hasil pemilihan Kongres selama 2017 dan 2018. RDE berkinerja lebih baik daripada yang lain.

Dalam artikel ini, kami memberikan analisis rinci tentang kekuatan metode ini, termasuk survei yang dilakukan oleh Pew Research Center.

Metode #2 – Data telemetri

Penggunaan data telemetri dalam penelitian survei bukanlah hal baru. Faktanya, contoh paling terkenal dari teknik ini adalah American National Election Studies (ANES), yang telah mengumpulkan survei telepon dan tatap muka tingkat rumah tangga sejak tahun 1948. ANES mengumpulkan informasi ini secara bergiliran sehingga para peneliti dapat melacak perubahan dari waktu ke waktu dan di seluruh lokasi geografis.

Baru-baru ini, RDE telah mulai melengkapi data sikap yang dikumpulkan dengan berbagai data parametrik atau telemetri.

Orang yang mengikuti survei pada dasarnya berbeda dengan mereka yang tidak mengikuti survei, seperti yang kita semua tahu. Sebagai toko analitik progresif, CIVIS berpendapat baru-baru ini, hampir 30 pertanyaan demografis, sikap, dan gaya hidup tambahan yang memahami kepercayaan sosial dan kosmopolitanisme diperlukan untuk dapat menimbang dan memperbaiki semua cara di mana responden survei tidak biasa.

Seperti yang dikatakan Konitzer, Eckman, dan Rothschild (2016), data telemetri adalah cara yang jauh lebih hemat biaya (dan tidak mengganggu) untuk mengumpulkan variabel-variabel ini. Lokasi rumah dan kantor, pola perjalanan atau mobilitas, atau susunan politik lingkungan atau jaringan sosial seseorang, yang diturunkan dari data koordinat lokasi longitudinal berbasis satelit (baca: sangat akurat) memprediksi variabel demografis dengan baik.

Metode #3 – Pengambilan sampel sungai

Pengambilan sampel sungai adalah metode perekrutan responden yang menggunakan iklan banner. Ini adalah praktik umum dalam riset pasar dan jajak pendapat, tetapi memiliki beberapa kelemahan utama.

Bergantung pada metode pengambilan sampel sungai, iklan spanduk dapat digunakan untuk pemungutan suara, atau keterlibatan dapat dilakukan melalui situs web lama atau lokasi di mana Rapid Data Enumeration merekrut responden. RDE memiliki akses ke nomor rekening, tetapi pengambilan sampel sungai tidak, menimbulkan dua kerugian serius: Pengambilan sampel sungai tidak mampu mendeteksi SUMA – penipu mungkin menipu dengan berpartisipasi dua kali dalam survei yang sama, terutama jika ada insentif keuangan untuk berpartisipasi. Dan, segala tingkat penargetan demografis/geografis tampaknya mustahil.

Prosesnya sederhana: permintaan iklan datang ke server, yang kemudian mengarahkannya ke jaringan iklan untuk diproses secara langsung. Jaringan iklan menentukan apakah ada iklan yang tersedia yang sesuai untuk pengguna tertentu dan mengirimkannya ke server.

Polling RDE yang baik dilakukan dengan kerja sama penerbit, memberikan pengalaman asli, sementara iklan spanduk didorong melalui jaringan iklan.

Contoh Keterlibatan Perangkat Acak

Seperti yang dijelaskan sebelumnya, kami sangat yakin bahwa Panggilan Digit Acak (RDD) akan gagal. Panel online efektif tapi mahal, Assisted Crowd-sourcing bekerja dengan baik tetapi memakan waktu terlalu lama, dan Random Device Engagement (RDE) jauh lebih cepat dan lebih hemat biaya.

Masa depan RDE cerah. Penetrasi perangkat akan semakin meningkat di masa depan, meningkatkan jangkauan RDE di AS dan menjadikan RDE satu-satunya alternatif yang layak di pasar yang kurang berkembang. Ambil contoh Afrika: tingkat penetrasi smartphone diproyeksikan tumbuh 52,9% YoY.

Saat ini, ada 293 juta pengguna smartphone di seluruh benua, yang berarti dengan mempertimbangkan tingkat pertumbuhan saat ini, akan ada 929,9 juta smartphone pada tahun 2021 di Afrika. Namun masa depan cerah untuk RDE bukan hanya tentang penetrasi—kemajuan dalam menjembatani ID Iklan dengan pengenal lain yang diketahui di pasar Amerika berarti bahwa penargetan individu berdasarkan riwayat keuangan atau pola pengeluaran kartu kredit akan dimungkinkan.

Dan sementara kita berbicara tentang menjembatani sumber data: perusahaan survei politik sekarang dapat melakukan polling langsung dari file pemilih 250 juta orang Amerika.

Kesimpulan

Kami mulai dengan membahas bagaimana RDD tradisional bekerja dan bagaimana hal itu dikutuk oleh kurangnya partisipasi dari orang-orang muda yang cenderung tidak memiliki sambungan telepon rumah. Kami meninjau dua teknik baru: panel online dan Crowdsourcing yang dibantu. Panel online mirip dengan RDD tradisional tetapi dengan teknologi yang lebih modern; mereka tidak meminta peserta untuk menjawab sendiri pertanyaan apa pun atau bahkan berbicara dengan manusia.

Sebagai gantinya, mereka menggunakan skrip dan algoritme otomatis untuk pengumpulan data dari pengguna internet yang setuju untuk berpartisipasi. Assisted Crowdsourcing menggunakan manusia dan juga komputer; manusia digunakan untuk tugas-tugas seperti menandai gambar atau menyalin rekaman suara sementara komputer melakukan hal-hal lain seperti menganalisis dokumen teks untuk tujuan analisis sentimen.

Akhirnya, kami membahas metode pilihan kami: Random Device Engagement (RDE). Metode ini menggunakan algoritma canggih untuk mengidentifikasi perangkat secara otomatis.

Pelajari cara membuka kekuatan penelitian dengan Audiens QuestionPro. Produk kami digunakan oleh lebih dari 3 juta orang di lebih dari 50 negara dan kami selalu mencari cara baru untuk menggunakan teknologi kami guna membantu Anda mengumpulkan wawasan yang lebih bermakna dari pelanggan dan klien Anda.

Gunakan Audiens QuestionPro untuk membantu Anda membuat survei yang lebih akurat yang akan memberi Anda data yang lebih baik.

BELAJARLAH LAGI