Стандартныя абследавання расточные для ўдзельнікаў; што можа змяніцца, і гэта павінна змяніцца.
Да гэтага часу я казаў пра новыя падыходы да высвятлення, якія палегчаныя кампутара ўводзіць інтэрв'ю. Тым не менш, адзін недахопам кампутарных ўводзяцца інтэрв'ю з'яўляецца тое, што няма чалавечага інтэрв'юера, каб дапамагчы выклікаць і падтрымліваць удзел. Гэта праблема, таму што многія даследаванні з'яўляюцца працаёмкімі і сумным. Такім чынам, у будучыні распрацоўнікі абследавання прыйдзецца праектаваць вакол іх удзельнікаў і зрабіць працэс адказу на пытанні больш прыемным і гульня, як. Гэты працэс часам называюць Gamification.
Для таго, каб праілюстраваць, што пацешнае даследаванне можа выглядаць, давайце разгледзім Friendsense, апытанне, які быў спакаваны, як гульня на Facebook. Шарада Гоел Winter Mason, і Дункан Ўотс (2010) хацеў ацаніць , колькі людзей думаюць , што яны падобныя на сваіх сяброў і колькі яны на самой справе , як і іх сяброў. Гэтае пытанне аб рэальным і ўспрыманым дачыненні падабенстве атрымлівае непасрэдна на здольнасці людзей дакладна ўспрымаць іх сацыяльную сераду і мае наступства для палітычнай палярызацыі і дынамікі сацыяльных зменаў. Канцэптуальна, рэальнае і успрыманае стаўленне падабенства з'яўляецца лёгкім справай для вымярэння. Даследчыкі маглі б задаць шмат людзей аб іх меркаваннях, а затым папрасіць свае адзін пра сваіх меркаваннях (гэта дазваляе для вымярэння рэальнага пагаднення адносіны), і яны маглі б папрасіць шмат людзей адгадаць стаўленне сваіх сяброў (гэта дазваляе для вымярэння успрыманага пагаднення адносіны ). На жаль, вельмі цяжка для інтэрв'ю як рэспандэнта і яе сябра. Таму Гоели і яго калегі звярнулі сваё даследаванне ў дадатак Facebook, якое было цікава гуляць.
Пасля таго, як удзельнік пагадзіўся быць у даследаванні, прыкладанне выбрала адзін з рахунку адказчыка Facebook і задаў пытанне аб адносінах да гэтага аднаго (малюнак 3.11). Перамяшаныя з пытаннямі аб выпадкова выбраных сяброў, адказчык таксама адказаў на пытанні пра сябе. Пасля адказу на пытанне пра іншае, рэспандэнт сказаў, ці быў яе адказ правільны або, калі яе сябар не адказаў, адказчык быў у стане заахвоціць свайго сябра ўдзельнічаць. Такім чынам, даследаванне распаўсюджваецца часткова з дапамогай віруснага набору.
Пытанні адносіны былі адаптаваныя з агульнага сацыяльнага абследавання. Напрыклад, «Ці ёсць [ваш сябар] сімпатызаваў ізраільцян больш, чым палестынцы ў сітуацыі на Блізкім Усходзе?» І «Would [ваш сябар] плаціць больш высокія падаткі для ўрада, каб забяспечыць ўніверсальны ахова здароўя?» На вяршыні гэтых сур'ёзных пытанняў , даследчыкі змешваюць у больш легкадумных пытаннях: «Ці будзе [ваш сябар], а піць віно за піва» і «? Ці будзе [ваш сябар], а значыць, улада, каб чытаць думкі, замест таго, каб улада лётаць» зрабіў гэта бесклапотнае ставіць пад сумнеў працэс больш прыемным для ўдзельнікаў, а таксама дазволіла цікавае параўнанне: будзе стаўленне пагаднення быць падобныя на сур'ёзныя палітычныя пытанні і бесклапотных пытанняў аб пітной і звышдзяржаў?
Існавалі тры асноўныя вынікі даследавання. Па-першае, сябры былі больш схільныя даваць адзін і той жа адказ, чым чужых, але нават блізкія сябры да гэтага часу не пагадзіліся на каля 30% пытанняў. Па-другое, рэспандэнты пераацанілі сваю згоду са сваімі сябрамі. Іншымі словамі, большасць з разнастайнасці меркаванняў, якія існуюць паміж сябрамі не заўважыў. Нарэшце, удзельнікі былі, верагодна, каб быць у курсе рознагалоссяў са сваімі сябрамі па сур'ёзных пытаннях палітыкі, як з бестурботнымі пытаннямі аб пітных і звышдзяржавай.
Нягледзячы на тое, што прыкладанне больш, на жаль, не даступна, каб гуляць, гэта быў добры прыклад таго, як даследчыкі могуць ператварыць стандартнае абследаванне адносіны да чаго-то прыемнаму. У больш агульным плане, з некаторым творчасцю і праектнымі работамі, можна палепшыць карыстацкі досвед для ўдзельнікаў апытання. Так, у наступны раз, калі вы распрацоўваеце абследаванне, скарыстацца момантам, каб думаць пра тое, што вы маглі б зрабіць, каб зрабіць вопыт лепш для вашых удзельнікаў. Некаторыя асцерагаюцца, што гэтыя крокі ў кірунку Gamification могуць пашкодзіць якасць дадзеных, але я думаю, што нудныя ўдзельнікі прадстаўляюць значна большы рызыка для якасці дадзеных.
Праца Goel і яго калег таксама ілюструе тэму наступнага раздзела: злучаюць даследаванні на вялікія крыніцы дадзеных. У гэтым выпадку, звязваючы іх даследаванне з Facebook даследчыкі аўтаматычна мелі доступ да спісу сяброў удзельнікаў. У наступным раздзеле мы разгледзім ўзаемасувязь паміж абследаваннямі і вялікімі крыніцамі дадзеных больш падрабязна.