Wiki კვლევები საშუალებას ახალი ჰიბრიდები დახურული და ღია კითხვები.
გარდა იმისა, რომ სვამს კითხვებს უფრო ბუნებრივი ჯერ და უფრო ბუნებრივი კონტექსტში, ახალი ტექნოლოგიები საშუალებას გვაძლევს, რომ შეიცვალოს ფორმა შეკითხვებს. ყველაზე გამოკითხვა დახურულია, სადაც რესპონდენტები ასარჩევად კომპლექტი არჩევანი დაწერილი მკვლევარები. ეს არის პროცესი, რომელიც ერთი თვალსაჩინო მკვლევარის მოუწოდებს "აყენებს სიტყვა ხალხის პირებს." მაგალითად, აქ არის დახურული გამოკითხვა კითხვა:
"ეს შემდეგი კითხვა თემაზე მუშაობა. თქვენ, გთხოვთ, შევხედოთ ამ ბარათის და მეუბნებოდა, რომელიც, რაც ამ სიაში თქვენ ყველაზე ურჩევნია სამუშაოს? "
- მაღალი შემოსავალი;
- საფრთხე არ მიმდინარეობს გასროლა;
- სამუშაო საათები მოკლედ, უამრავი თავისუფალი დრო;
- შანსი წინსვლას;
- მუშაობა მნიშვნელოვანია, და აძლევს გრძნობა კეთილმოწყობის.
ახლა აქ არის იგივე კითხვაზე, ღია სახით:
"ეს შემდეგი კითხვა თემაზე მუშაობა. ხალხს ვეძებთ სხვადასხვა რამ სამუშაოს. რას ყველაზე ურჩევნია სამუშაოს? "
მიუხედავად იმისა, რომ ამ კითხვებზე, როგორც ჩანს, საკმაოდ მსგავსია, კვლევის ექსპერიმენტი Howard შუმანი და Stanley Presser (1979) დადგინდა, რომ ისინი შეიძლება ძალიან განსხვავებული შედეგები: თითქმის 60% ღია შედეგები დაეცემა გარეთ კატეგორია დახურულ პასუხები (ნახაზი 3.7).
მიუხედავად იმისა, რომ ღია და დახურული კითხვები შეიძლება გამოიღო სრულიად განსხვავებული ინფორმაცია და ორივე პოპულარული ადრეულ დღეებში კვლევა, დახურული კითხვები არ მოვიდა დომინირებს სფეროში. ამ ბატონობის არ არის, რადგან დახურულ შეკითხვებს უკვე დაადასტურა, რომ უზრუნველყოს უკეთესი გაზომვა, არამედ იმიტომ, რომ ისინი ბევრად უფრო ადვილია გამოყენება; პროცესი კოდირების ღია შეკითხვებზე, რთული და ძვირი. ნაბიჯი დაშორებით ღია კითხვები სამწუხაროა, რადგან ეს არის ზუსტად იმ ინფორმაციით, რომ მკვლევარი არ ვიცი ადრე, რომელიც შეიძლება იყოს ყველაზე ძვირფასი.
ზოგიერთ კვლევის ვაკეთებ Karen Levy, ჩვენ შევეცადეთ, რომ შეიქმნას ახალი ტიპის კვლევის საკითხი, რომ აერთიანებს საუკეთესო თვისებები ორივე ღია და დახურული კითხვები (Salganik and Levy 2015) . რომ არის, ეს საშუალებას აძლევს მკვლევარებს ახალ ინფორმაციას როგორც ღია კითხვას, და ნაყოფს მარტივი ანალიზი მონაცემები, დახურული კითხვა. შთაგონებული ონლაინ სისტემები ამოძრავებს მომხმარებლის გენერირებული შინაარსი, რომლის Wikipedia მაგალითს, ჩვენ მოუწოდა ჩვენი სისტემა ვიკი კვლევა. By აერთიანებს მახასიათებლები Wikipedia და ტრადიციული კვლევა, ვიმედოვნებთ, რომ ახალი გზა სვამს კითხვებს.
მონაცემთა შეგროვების პროცესის wiki კვლევის ილუსტრირებულია პროექტი გავაკეთეთ ერთად ნიუ-იორკში მერიას, რათა ინტეგრირება მოსახლეობის იდეები PlaNYC 2030, ნიუ-იორკის citywide მდგრადობის გეგმა. უნდა დაიწყოს პროცესი, თბილისის მერიას, გენერირებული სიაში 25 დაფუძნებული იდეების მათი წინა ურთიერთობის (მაგალითად, "მოითხოვს ყველა დიდი შენობები, რათა დარწმუნდეს, ენერგოეფექტურობის განახლება", "ასწავლე ბავშვებს მწვანე საკითხები, როგორც ნაწილი სკოლის სასწავლო გეგმა"). გამოყენება ამ 25 იდეა, როგორც "თესლი", თბილისის მერიას, კითხვაზე "რომელი მიგაჩნიათ უკეთესი იდეა შექმნის მწვანე, დიდი ნიუ იორკში?" რესპონდენტებს წარმოდგენილი წყვილი იდეები (მაგალითად, "ღია schoolyards მასშტაბით ქალაქის, როგორც საჯარო მოედნები "და" გაზრდის ხე ნარგავების უბნების მაღალი ასთმის განაკვეთები "), და სთხოვეს, მათ შორის (ნახაზი 3.8). არჩევის შემდეგ, გამოკითხულთა დაუყოვნებლივ წარმოდგენილი კიდევ ერთი შემთხვევით შერჩეული წყვილი იდეები. რესპოდენტებს საშუალება მიეცათ განაგრძობს წვლილის ინფორმაცია მათი პრეფერენციები, რადგან მათ სურდათ, ან ხმის მიცემის და არჩევის "მე ვერ გადაწყვეტს." ძალიან მნიშვნელოვანია, ნებისმიერ მომენტში, გამოკითხულთა შეძლეს შეუწყობს საკუთარი იდეები, რომელიც-შექმნილა დამტკიცებას მერიამ-ნაწილი გახდა აუზი იდეების წარედგინება სხვები. ასე რომ, კითხვა, რომელიც მონაწილეები მიიღებენ როგორც ღია და დახურული ერთდროულად.
მერიას დაიწყო wiki კვლევა 2010 წლის ოქტომბერში ერთად სერია შეხვედრების მიიღოს მკვიდრი კავშირი. დაახლოებით ოთხი თვის განმავლობაში, 1,436 გამოკითხულთა წვლილი 31.893 რეაგირება და 464 ახალი იდეები. მნიშვნელოვანია, 8 10 საუკეთესო ქულის მინიჭება იდეები ატვირთული მონაწილეთა ვიდრე ნაწილი კომპლექტი სათესლე იდეების მერიას. და, როგორც ჩვენ აღწერს ჩვენი ქაღალდი, ეს არის ნიმუში ბევრი ვიკი კვლევები. სხვა სიტყვებით, რომ ღია ახალი ინფორმაცია, მკვლევარები შეუძლია ისწავლოს რამ, რომ უკვე გაშვებული გამოყენებით უფრო დახურული მიდგომები ითხოვს.