иш

ачкыч:

• кыйынчылык даражасы: жеңил , орто , катуу Абдан катуу
• математиканы талап кылат ( )
• код талап кылат ( )
• маалыматтарды чогултуу ( )
• менин суйуктуу ( )

1. [ , ] Бөлүмдө, мен кийинки катмарларга абдан оң болду. Бирок, ал ар дайым баалоо сапатын жакшыртуу бербейт. баа берүүнүн сапатын төмөндөтүүгө болот катмарлашуусу-жаза алат кырдаалды куруу. (Калаарын кара Thomsen (1973) ).

2. [ , , ] Дизайн жана Amazon MTurk эмес ыктымалдуулук сурамжылоо курал менчик жөнүндө суроо ( «Сен эмне, же үй-бүлөсү менен эч ким кылса, бир тапанча, мылтык же тапанча менен? Бул сиз же кимдир бирөө үй-башка ээлик?») Жүргүзүү жана курал-жарактарга байланыштуу мамилени ( «көбүрөөк курал ээлик кылуу, же курал менчик көзөмөлдөөгө америкалыктардын укугун коргоо үчүн маанилүү? деп эмне»).

   1. Сурамжылоонун канча убакыт керек? Бул канча турат? Кандай үлгүдөгү көбөйгөн АКШ калктын калкконуштары үчүн кандай жалпылык бар?
   2. Сиздин үлгүдөгү колдонуп курал менчик чийки маанайы кандай болуп жатат?
   3. кийинки катмарлуу же дагы башка ыкманы колдонуп үлгүдөгү эмес Өкүлчүлүк үчүн туура. Азыр курал менчик баа деген эмне?
   4. Кандай баа Pew изилдөө борборунун акыркы баа салыштырылат? кайсы жерде болсо, келишпестиктерди түшүндүрүп деп ойлойсуз, эмне?
   5. курал контролдоо карата кандай көз карашта болуу үчүн 2-5 көнүгүүнү кайталап. Сиздин ачылыштар ортосунда кандай айырма бар?

3. [ , , ] Goel жана кесиптештери (2016) Amazon MTurk боюнча Pew изилдөө борборунун бир эмес ыктымалдуулук негизделген изилдөө 49 бир нече тандоо мамилелериндеги суроолорго General коомдук изилдөөнүн алынган турган (GSS) жана тандалган изилдөөлөр жүргүзүлөт. Алар модель негизделген кийинки катмарлуу (Mr. P) колдонуу менен маалыматтарды Өкүлчүлүк өзгөртүп, жана ыктымалдуулук негизделген GSS / Pew изилдөө колдонуп эсептелген адамдар менен эске алуу менен баалоо салыштыруу. MTurk эле иштерин жүргүзүү жана GSS / Pew көбү акыркы айлампасында келген баа менен такталган сметасын салыштырып Figure 2а жана Figure 2B орнотууга аракет (49 суроолордун тизмесин тиркеме стол A2 карагыла).

   1. Салыштыруу жана Pew жана GSS жыйынтыгында жыйынтыктарын карама-каршы.
   2. Салыштыруу жана өз натыйжаларын MTurk сурамжылоонун натыйжаларына карама Goel, Obeng, and Rothschild (2016) .

4. [ , , ] Көптөгөн изилдөөлөр уюлдук иш маалыматтарды өз алдынча отчет чараларды колдонот. Бул изилдөөчүлөр Logged жүрүм-туруму менен өзүн-өзү билдирди турумуна салыштырып болот кызыктуу жөндөө (мисалы, кара, Boase and Ling (2013) ). чакыруу жана жазышканда жөнүндө сурап эки жалпы жүрүм-турум жана «өткөн аптада». эки жалпы убакыт «кечээ» жана

   1. өзүн-өзү отчет чаралар ар кандай маалыматтарды, сен дагы так ойлойсуз чогултуу алдында? Неге?
   2. Сиздин изилдөө болушу үчүн дос 5 тартуу. Сураныч, кыскача бул 5 дос тандалып алынган кантип жалпылайт. бул тандап алуу жол-жобосу Сиздин баа конкреттүү проблемалар мүмкүн эле?
   3. Сураныч, аларды төмөнкү чакан сурамжылоо сурап:
   • «Кечээ, башкаларды чакырууга уюлдук тел сиз канча жолу колдонгон?»
   • «Канча Текст кабарлар Сиз кечээ жиберген?»
   • «Канча жолу акыркы жети күн ичинде башкаларды чакырып, уюлдук аппараттан кантип колдонгон?»
   • «Канча жолу уюлдук тел жиберип же текст кабарларды кабыл алууга колдонууга кантип / SMS акыркы жети күн ичинде?» Изилдөө аяктагандан кийин, алардын тел же кызмат көрсөтүүчү аркылуу кирип, алардын колдонуу маалыматтарды сурап текшертсе.
   4. Кантип өзүн-өзү отчет колдонуу лог берилиштерин салыштырган? жок дегенде, так болуп турган, абдан так болуп саналат?
   5. Эми сиз Класстагы башка адамдардан алынган маалыматтар менен чогултулган (бир классы үчүн ушул ишти кылып жаткан болсо) маалыматтарды айкалыштырган. Бул ири танышуусуна менен, бир бөлүгү (г) кайталап.

5. [ , ] Шуман жана Пичирилло (1996) деген суроо буйруктары суроолордун ортосундагы мамилелер эки түрлөрү үчүн кандай мааниге ээ болбой калат талашып: эки суроолор өзгөчөлүгүн бир денгээлде болуп бөлүк-бөлүгү суроолорго (мисалы, эки президенттик талапкерлердин Рейтинг); жана жалпы суроо бир кыйла конкреттүү суроо төмөнкүдөй бөлүгү бүт суроолорго (мисалы, сурап: «Сенин иши менен канчалык канааттандырат?», «өмүр менен канчалык канааттандырат?» кийин).

   Алар андан ары суроо токтому күчүнө эки түрүн мүнөздөгөн: ырааттуулугу таасирлери кийинчерээк суроого берген жообунда жакын (алар башкача болмок караганда) мурда суроосуна берген алып жатканда пайда; эки суроолорго жооп ортосундагы айырмачылыктар бар болгондо болушу таасирин салыштырып.

   1. бөлүк-бөлүгү суроолордун көп суроо үчүн таасирин тийгизет деп ойлойм, бир жуп түзүп, бир топ тартип таасир этет деп ойлойм бөлүгү бүт суроолордун бир жуп жана тартип сен эч нерсе эмес деп ойлойм суроолордун дагы бир жуп. Сиздин суроо сынап MTurk боюнча сурамжылоо эксперимент.
      
   2. бөлүк-бөлүгү таасири канчалык чоң болгон түзүү үчүн алышкан? бул ырааттуулугу же карама өбөлгө түзгөн?
   3. бөлүгү бүт таасири канчалык чоң болгон түзүү үчүн алышкан? бул ырааттуулугу же карама өбөлгө түзгөн?
   4. сен үчүн кандай мааниге ээ болбой калат деп эмес, сиздин жуп бир суроо үчүн таасири бар эле?

6. [ , ] Шуман жана Пичирилло, иши жөнүндө куруу Moore (2002) суроо токтому күчүнө өзүнчө нукка сүрөттөйт: кошумчалары жана subtractive. Респонденттердин суроолор коркунучу бар, анын ичинде ири алкагында дагы сезимтал кылып жаткан айырма жана ырааттуулугу таасири бири-бирине, кошумча карата эки заттар респонденттердин баа натыйжасында өндүрүлгөн жана subtractive таасирлери өндүрүлгөн жатабыз. Окуп Moore (2002) , анда иштеп жана кошулмасы же subtractive таасир көрсөтүүгө MTurk боюнча сурамжылоо эксперимент.

7. [ , ] Christopher Антуан жана кесиптештери (2015) төрт түрдүү онлайн кадр булактардан алынган ынгайлуулугу үлгүлөрүн салыштырып изилдөө жүргүзүлгөн: MTurk, Craigslist, Google AdWords жана Facebook. Жөнөкөй сурамжылоого иштеп чыгуу жана жок дегенде, эки, башка онлайн кадр булактары аркылуу катышуучуларды тартуу (алар колдонулган төрт булактардан башка булактар ​​болушу мүмкүн Antoun et al. (2015) ).

   1. ар түрдүү булактар ​​ортосунда, акча жана убакыт жагынан тартуу күнүнө наркын, салыштырып көрөлү.
   2. ар кандай булактардан алынган үлгүлөрдү курамын салыштырып болбойт.
   3. үлгүлөрдү ортосундагы маалыматтардын сапатын салыштырып болбойт. Респонденттердин маалымат сапатын өлчөө үчүн кантип идеяларды, көрүп Schober et al. (2015) .
   4. Сиз жактырган булагы эмне? Неге?

8. [ ] YouGov, интернет-рыноктук изилдөө бекем, ЕБ макул натыйжасын Британияда болжол менен 800000 респонденттердин комиссиянын жана алдын ала мырза П. колдонулган онлайн сурамжылоо жүргүзүлгөн (мисалы, Brexit) UK шайлоочулар добуш же бойдон же ЕБди таштап.

   YouGov анын статистикалык моделдин толук сүрөттөлүшү бул жерде (https://yougov.co.uk/news/2016/06/21/yougov-referendum-model/). Болжол менен сүйлөп, YouGov 2015 жалпы шайлоо добуштарды тандоо боюнча түрлөрүнө шайлоочуларды тосмолор, жашы, адистиги, гендердик, маек күнү, ошондой эле шайлоо округдарында, алар жашаган биринчи., Алардын арасында, баалоо YouGov панелчилер чогултулган маалыматтарды пайдалануу добуш бергендер, өргүү добуш берүүгө ниеттенип, ар бир шайлоочу типтеги адамдардын үлүшү. Алар шайлоочулардын тизмелерин тактоо чейин шайлоочулардын тастыкталды 2015 Британиянын шайлоо изилдөө (BES) кийинки шайлоо бетме-бет сурамжылоонун жардамы аркылуу ар бир шайлоочу түрү пайызы жумшалат. Акыр-аягы, алар көп адамдар шайлоочулардын ар бир шайлоочу типтеги BES акыркы каттоонун жана жылдык Калк изилдөөнүн (кээ бир кошумча маалыматтардын негизинде бар, YouGov сурамжылоо жалпы шайлоо жүзүндөгү маалыматтар жана маалымат канча киши кантип аныктоо үчүн добуш берди ар бир шайлоо округу боюнча ар бир партия).

   добуш берүү үч күн калганда, YouGov өргүүгө эки пункту колго көрсөттү. Добуш берүүнүн алдында, сурамжылоо (49-51 бойдон) деп өтө жакын болгон. акыркы күнү-күнү изилдөө (https://yougov.co.uk/news/2016/06/23/yougov-day-poll/) бойдон пайдасына 48/52 алдын ала айткан. Чынында, бул баа төрт пайыздык пунктка, түпкү натыйжасын (52-48 Leave) калган.

   1. ката кеткен болушу мүмкүн баалоо Бул бөлүмдө талкууланган жалпы иликтөө ката базасын колдонуу.
   2. шайлоо (https://yougov.co.uk/news/2016/06/24/brexit-follows-close-run-campaign/) кийин YouGov жообу мындай деген: «Бул алгачкы ири бөлүгү көрүнөт - бир нерсе деп мындай кылдат салмактуу жарыштын жыйынтыгы үчүн чечүүчү мааниге бардык бирге мындай болмок эмес. Биздин добуш модель жарым-жартылай негизделген, айрыкча түндүк-жылы респонденттердин болобу, өткөн жалпы шайлоонун жана жалпы шайлоо жогоруда бир добуш деңгээл моделин капа боюнча добуш берген жок «. Ал бул бөлүгү үчүн жооп өзгөртө алабы (а)?

9. [ , ] Сүрөттө өкүлчүлүк каталар ар бир сүрөттөө үчүн окшош жазуу 3.1.

   1. Бул каталар иш жүзүндө жокко кырдаалды түзүү.
   2. каталар, бири-бирине көбүрөөк татаалдаштыруу кырдаалды түзүү.

10. [ , ] Blumenstock жана кесиптештери изилдөө (2015) Сурамжылоонун жоопторун алдын ала санариптик изи маалыматтарды тийиши мүмкүн машина окуу моделин курууга катышкан. Эми, сиз башка танышуусуна менен бир эле нерсени аракет кылабыз. Kosinski, Stillwell, and Graepel (2013) Facebook жеке сапаттарын жана касиеттерин айта алат жактыруулар табылган. Ошондуктан, бул алдын ала досторумдун жана кесиптештеримдин ошол да так болушу мүмкүн (Youyou, Kosinski, and Stillwell 2015) .

    1. Окуп Kosinski, Stillwell, and Graepel (2013) , жана Figure 2. Алардын маалымат бул жерде жеткиликтүү көбөйүшөт: http://mypersonality.org/
    2. Эми, 3-сүрөт көбөйүшөт.
    3. Акыр-аягы, өз Facebook маалыматтары боюнча, алардын моделин аракет: http://applymagicsauce.com/. силер үчүн кандай жакшы иштейт?

11. [ ] Toole et al. (2015) пайдалануу чакыруу майда жазуулары (ЖККББны) уюлдук чейин жалпы жумушсуздук багыттарын алдын ала.

    1. Салыштыруу жана дизайнын карама-каршы Toole et al. (2015) менен Blumenstock, Cadamuro, and On (2015) .
    2. Сиз ЖККББны, салттуу изилдөөлөр ордуна, аларды толуктап, же жумушсуздук көз салуу үчүн өкмөт саясатчылары үчүн бардык учурда пайдаланылышы мүмкүн эмес, керек деп ойлойсуз? Неге?
    3. Кандай далилдер ЖККББны толугу менен жумушсуздуктун салттуу чараларды алмаштыра албайт деп ынандырат беле?