үйл ажиллагаа

түлхүүр:

  • хүндрэл зэрэг: хялбар хялбар , дунд дунд , хатуу хатуу , маш хэцүү маш хэцүү
  • математикийн шаарддаг ( математикийн шаарддаг )
  • шаардлагатай бичих ( бичих шаардлагатай )
  • мэдээлэл цуглуулах ( мэдээлэл цуглуулах )
  • Миний дуртай ( миний дуртай )

  1. [ хатуу , математикийн шаарддаг ] Бүлэгт би дараах уян хатан, маш эерэг байсан юм. Гэсэн хэдий ч, энэ нь үргэлж тооцооны чанарыг сайжруулах биш юм. Дараах ангилал тооцооны чанарыг бууруулж болно нөхцөл байдлыг барих. (А өнгөөр ​​үзнэ үү Thomsen (1973) ).

  2. [ хатуу , мэдээлэл цуглуулах , бичих шаардлагатай ] Зураг төсөл, буу эзэмших тухай асуух Amazon MTurk дээр бус магадлалын судалгаа хийх ( "та нарт байна уу, эсвэл танай өрхийн хэн вэ, буу, буу эзэмших, эсвэл гар буу? Юу гэж та эсвэл танай өрхийн өөр хэн нэгэн?") Болон буу хяналтын хандах хандлага ( "та бодож байна вэ буу эзэмших, эсвэл буу эзэмших хянах америкчуудын эрхийг хамгаалах хэд хэдэн чухал ач холбогдолтой-вэ?").

    1. Таны судалгаа хэр хугацаа шаардагдах вэ? Энэ нь хэр үнэтэй вэ? Таны дээж хүн ам зүй АНУ-ын хүн амын хүн ам зүйн хэрхэн харьцуулах вэ?
    2. Таны дээжийг ашиглан буу эзэмших түүхий тооцоо гэж юу вэ?
    3. Таны дээжийг дараах давхрага, эсвэл өөр ямар нэгэн арга техникийг ашиглан бус төлөөлөх зөв. Одоо буу эзэмших тооцоо гэж юу вэ?
    4. Таны тооцоо Pew Research Center хамгийн сүүлийн үеийн тооцоогоор хэрхэн харьцуулах вэ? Та зөрүүг тайлбарлаж, юу гэж бодож ямар нэгэн байгаа эсэхийг вэ?
    5. буу хяналтын хандах хандлагыг нь дасгал 2-5 давтана. Таны үр дүн нь ямар ялгаатай байна вэ?

  3. [ маш хэцүү , мэдээлэл цуглуулах , бичих шаардлагатай ] Goel болон түүний хамтрагчид (2016) Amazon MTurk дээр Pew Research Center гэхэд Ерөнхий Нийгмийн судалгаа (GSS) болон судалгааны-г сонго зурсан 49 Олон сонголттой хандлагын асуулт бүрдсэн бус магадлалд суурилсан судалгааг удирдан. Тэд дараа нь загвар дээр суурилсан дараах давхрага (ноён P) ашиглан өгөгдлийг бус төлөөлөх нь тохируулах болон магадлалд суурилсан GSS / Pew судалгааны ашиглан тооцсон тэдгээр нь тохируулж тооцоог харьцуулна. MTurk ижил судалгаа явуулж, GSS / асуултад хамгийн сүүлийн үе шаттай авч тооцоо нь таны тохируулсан тооцоог харьцуулан Зураг 2a, Зураг 2B хуулбарлах хичээдэг (49 асуулт жагсаалтыг Хавсралт хүснэгт А2 үзнэ үү).

    1. Харьцуулж, асуултад ба GSS үр дүнд нь таны үр дүнг эрс ялгаа.
    2. Харьцуулах ба MTurk судалгааны үр дүн таны үр дүнг эрс ялгаа Goel, Obeng, and Rothschild (2016) .

  4. [ дунд , мэдээлэл цуглуулах , бичих шаардлагатай ] Олон судалгаанууд нь гар утасны үйл ажиллагааны мэдээллийг өөрийгөө тайлан арга хэрэглэдэг. Энэ бол сонирхолтой тохиргоо судлаачид бүртгэх зан нь өөрийгөө мэдээлсэн зан харьцуулж болох юм (үзнэ үү жишээ нь, Boase and Ling (2013) ). Дуудлага, мессежээр байна, хоёр нийтлэг цаг хугацааны талаар асуух хоёр нийтлэг зан үйл "өнгөрсөн долоо хоногт." "өчигдөр" болон юм

    1. нь ямар ч өгөгдөл, та илүү үнэн зөв байх гэж бодож байна вэ өөрийгөө тайлангийн арга хэмжээ цуглуулах өмнө? Яагаад тэр вэ?
    2. Таны судалгааны байх нь таны найз 5 сонгон шалгаруулж авах. товч Эдгээр 5 найзууд хэрхэн дээж авсан нэгтгэн уу. Энэ дээж авах журам өөрийн тооцоонд тодорхой алдааг хүргэж болох вэ?
    3. Тэд дараах бичил судалгаа асууна уу:
    • "Та нар хэдэн удаа бусдад өчигдөр дуудах гар утас хэрэглэдэг юм бэ?"
    • "Чи өчигдөр текст хэдэн мессеж илгээх юм бэ?"
    • "Та нар хэдэн удаа өнгөрсөн долоо хоногийн бусдад дуудах таны гар утас хэрэглэдэг юм бэ?"
    • Тэдний гар утас эсвэл үйлчилгээ үзүүлэгчээс бүртгэдэг талаар судалгаа дууссаны дараа "олон удаа та илгээх буюу өнгөрсөн долоо хоногийн дотор текст мессеж / SMS хүлээн? Таны гар утас хэрэглэдэг байсан хэрхэн", тэдгээрийн хэрэглээ мэдээллийг шалгаж асуу.
    1. өөрийгөө тайлан хэрэглээ нь бүртгэлийн мэдээллийг хэрхэн харьцуулах вэ? Аль наад зах нь үнэн зөв бөгөөд энэ нь хамгийн зөв юм бэ?
    2. Одоо (хэрэв та анги энэ үйл ажиллагааг хийж байгаа бол) та анги бусад хүмүүсээс мэдээлэл цуглуулсан мэдээллийг нэгтгэх. Энэ том Датасетийн нь, хэсэг (г) давтан хийнэ.

  5. [ дунд , мэдээлэл цуглуулах ] Шуманы ба дарагч (1996) гэсэн асуулт захиалга асуулт хоорондын харилцаа нь хоёр төрлийн чухал гэж үздэг: хагас хэсэг нь асуулт хоёр асуулт өвөрмөц ижил түвшинд байдаг (жишээ нь хоёр Ерөнхийлөгчийн нэр дэвшигчдийн үнэлгээ); болон хагас бүтэн асуултууд ерөнхий асуулт нь илүү тодорхой асуултыг дараах (жишээ нь асууж "Та ажил хэр сэтгэл хангалуун байдаг вэ?", дараа нь "таны амьдралд хэр сэтгэл хангалуун байдаг вэ?").

    Тэд цаашид асуулт зэрэг нөлөө хоёр төрлийн тодорхойлох: уялдаа нөлөө нь дараа нь асуултад хариулт ойрхон (учир нь тэд өөр байх байсан бусад) өмнөх асуултанд өгсөн хүмүүст авчирч байх үед; хоёр асуултын хариу хооронд их ялгаа байгаа үед тохиолдож нөлөө эрс ялгаа.

    1. Хэрэв та том асуудал зэрэг нөлөө, та том захиалга нөлөө үзүүлж болно гэж боддог хэсэг нь бүх асуултын нэг хос, болон захиалгын та чухал биш гэж бодож асуулт өөр нэг хос байх болно гэж бодож байна хагас хэсэг нь асуулт хос үүсгэнэ. Таны асуулт шалгахын тулд MTurk дээр судалгаа туршилт ажиллуулна.
    2. хагас хэсэг нь нөлөө танд бий болгох боломжтой байсан хэр их байсан бэ? Энэ нь тогтвортой байдал, эсвэл ялгаатай нөлөө байсан уу?
    3. хагас бүтэн нөлөө танд бий болгох боломжтой байсан хэр их байсан бэ? Энэ нь тогтвортой байдал, эсвэл ялгаатай нөлөө байсан уу?
    4. Та захиалга чухал гэж бодож байсан таны хос нэг асуулт зэрэг нөлөө байсан уу?

  6. [ дунд , мэдээлэл цуглуулах ] Шуман ба дарагч, ажил дээр бий Moore (2002) нэмэлт болон subtractive: асуулт зэрэг нөлөө нь тус тусад нь хэмжээс тайлбарлах болно. тодосгогч болон уялдаа нөлөө бие биенээ, нэмэлт холбоотой хоёр зүйлийг судалгаанд хамрагдсан "үнэлгээний үр дүнд үйлдвэрлэсэн бөгөөд оролцогчид асуулт нь дотор тавьсан байгаа томоохон хүрээнд илүү мэдрэмтгий болсон үед subtractive нөлөө гаргадаг байна. Унших Moore (2002) , дараа нь боловсруулах болон нэмэлт буюу subtractive нөлөөг харуулах MTurk дээр судалгаа туршилт ажиллуулах хэрэгтэй.

  7. [ хатуу , мэдээлэл цуглуулах ] Кристофер Antoun болон түүний хамтрагчид (2015) MTurk, Craigslist, Google AdWords ба Facebook: дөрвөн өөр онлайн ажилд авах эх сурвалжаас авсан тохиромжтой дээж харьцуулан судалгаа хийсэн байна. Энгийн судалгаа боловсруулах ба наад зах нь хоёр өөр онлайн ажилд авах эх үүсвэрээс дамжуулан оролцогчдыг сонгон шалгаруулж авах (тэд хэрэглэж дөрвөн эх сурвалжаас өөр эх үүсвэр байж болно Antoun et al. (2015) ).

    1. өөр өөр эх үүсвэрээс хооронд, мөнгө, цаг хугацааны хувьд шинэ цэрэг ногдох зардал, харьцуул.
    2. өөр өөр эх сурвалжаас авсан дээжийн бүтцийг харьцуул.
    3. дээж хоорондын өгөгдлийн чанарыг харьцуул. Хэрхэн хариулсан нь мэдээллийн чанарыг хэмжих талаар санаа үзнэ үү Schober et al. (2015) .
    4. таны дуртай эх үүсвэр гэж юу вэ? Яагаад тэр вэ?

  8. [ дунд ] YouGov, интернет дээр суурилсан зах зээлийн судалгааны компани, Их Британид ойролцоогоор 800,000 оролцогчдын нэг самбар онлайн санал асуулга явуулж, Их Британийн сонгогчид саналаа аль нэг хэвээр ЕХ-ны асуулгын (өөрөөр хэлбэл, Brexit) үр дүнг урьдчилан таамаглах Ноён П. ашиглаж эсвэл Европын холбоонд үлдээх хэрэгтэй.

    YouGov статистикийн загварын талаар дэлгэрэнгүй мэдээлэл энд байна (https://yougov.co.uk/news/2016/06/21/yougov-referendum-model/). Ойролцоогоор хэлэхэд, YouGov 2015 оны ерөнхий сонгуулийн санал хураалт сонголт, нас, мэргэжил, хүйс, ярилцлага он, сар, түүнчлэн тооцох тойрогт тэд Нэгдүгээрт, тэд YouGov илтгэгч эрдэмтдийн цуглуулсан мэдээллийг ашигласан байна. Амьдардаг хүмүүсийн дунд тулгуурлан төрлийн руу сонгогчдод хуваалтууд санал хэн үлдээх санал бодолтой сонгогчдын төрөл бүрийн хүмүүсийн эзлэх хувь. Тэд 2015 онд Их Британийн Сонгуулийн судалгаа (BES) дараах сонгуулийн нүүр тулсан судалгаа, сонгогчдын нэрийн жагсаалт үйлдэх нь ирцийг баталгаажуулах ашиглан сонгогчдын төрөл бүрийн ирцийг тооцох. Эцэст нь тэд BES зарим нэмэлт мэдээллийг хамгийн сүүлийн үеийн тооллого, Хүн амын жилийн судалгаа (дээр үндэслэн, УИХ-ын сонгуулийн, мэдээлэл өнцөг булан бүрээс YouGov Судалгааны мэдээлэл олон хүн саналаа өгсөн хэрхэн сонгогчдын сонгогчдын төрөл бүрийн байдаг олон хүмүүс хэрхэн тооцох тойрог бүрт нам) тус бүр.

    санал Гурван хоногийн өмнө YouGov үлдээх нь хоёр цэг нь хар тугалга байна. санал хураалтын өмнөх орой, санал асуулга (49-51 хэвээр) гэж нэрлэдэг нь хэтэрхий ойрхон байна. эцсийн дээр тутмын судалгаа хэвээр нь (https://yougov.co.uk/news/2016/06/23/yougov-day-poll/) ашигтайгаар 48/52 таамаглажээ. Үнэн хэрэгтээ энэ тооцоо дөрвөн пунктээр эцсийн үр дүнг (52-48 чөлөө) алдсан.

    1. буруу явж байж болох вэ үнэлэх Энэ бүлэгт нийт судалгаанд алдаа тогтолцоог ашиглаж байна.
    2. Сонгуулийн (https://yougov.co.uk/news/2016/06/24/brexit-follows-close-run-campaign/), дараа нь YouGov хариу тайлбарлахдаа: "Энэ нь ирц нь том хэсэгт шиг - ямар нэг зүйл гэж бид ийм сайхан хөгийг нь тэнцвэртэй уралдааны үр дүнд нь чухал ач холбогдолтой байх болно л хамт гэж байна. Бидний ирц загвар, хэсэгчлэн, судалгаанд хамрагдсан эсэхийг өнгөрсөн УИХ-ын сонгуулийн үеэр саналаа өгсөн байсан, ерөнхий сонгуулийн гэж дээрх ирц түвшин, ялангуяа Хойд загвар, сэтгэл дундуур дээр "Энэ хэсгийн (а) таны хариулт өөрчлөх вэ тулгуурлан гаргасан байна.?

  9. [ дунд , бичих шаардлагатай ] Зураг 3.1-д төлөөлөл алдаа бүрийг харуулах нь дуурайх бич.

    1. Энэ алдаа нь яг үнэндээ гарч цуцлах нөхцөл байдлыг бий болгож байна.
    2. алдаа бие биенээ улам дордуулах нөхцөл байдлыг бий болгож байна.

  10. [ маш хэцүү , бичих шаардлагатай ] Blumenstock, хамт олны судалгаа (2015) судалгаагаар хариу урьдчилан дижитал ул мөр өгөгдлийг ашиглаж болох нь машин сургалтын загварыг бий болгох оролцсон. Одоо та өөр датасетийн нь нэг зүйлийг туршиж үзэх гэж байна. Kosinski, Stillwell, and Graepel (2013) Facebook-ийн бие даасан шинж ба шинж чанарыг урьдчилан таамаглах боломжгүй дуртай болохыг тогтоосон байна. Гайхалтай нь эдгээр таамаглал найз нөхөд, хамт олны бодвол илүү үнэн зөв байх болно (Youyou, Kosinski, and Stillwell 2015) .

    1. Унших Kosinski, Stillwell, and Graepel (2013) , болон Зураг 2. хуулбарлах Тэдний мэдээллийг энд байна: http://mypersonality.org/
    2. Одоо Зураг 3 хуулбарлах.
    3. http://applymagicsauce.com/: Эцэст нь хэлэхэд, өөрийн Facebook өгөгдөл дээр тэдний загварыг үзээрэй. Энэ нь та нарт хэр сайн ажиллах вэ?

  11. [ дунд ] Toole et al. (2015) гар утас нь ашиглах дуудлага нарийвчилсан бүртгэл (CDRs) нийт ажилгүйдлийн чиг хандлагыг урьдчилан таамаглах.

    1. Харьцуулах болон загварыг эрс ялгаа Toole et al. (2015) нь Blumenstock, Cadamuro, and On (2015) .
    2. Та CDRs уламжлалт судалгаа солих хэрэгтэй тэдгээрийг нөхөж, эсвэл ажилгүйдэл хянах төрийн бодлого бүх үед хэрэглэж болохгүй гэж бодож байна уу? Яагаад тэр вэ?
    3. CDRs бүрэн ажилгүйдлийн түвшин уламжлалт арга хэмжээ сольж болно гэдгийг би та нарт юу нотолгоо итгүүлэх вэ?

Powered by Open Review Toolkit