3.5.2 Wiki survey
Wiki survey paganahin ang mga bagong hybrids ng closed at bukas na katanungan.
Bilang karagdagan sa pagtatanong sa mas natural na panahon at sa mas natural na konteksto, pinapayagan din ng bagong teknolohiya na baguhin namin ang anyo ng mga tanong. Karamihan sa mga tanong sa survey ay sarado, na ang mga respondent ay pumili mula sa isang nakapirming hanay ng mga pagpipilian na isinulat ng mga mananaliksik. Ito ay isang proseso na tinatawag ng isang kilalang survey researcher na "paglalagay ng mga salita sa mga bibig ng mga tao." Halimbawa, narito ang saradong survey na tanong:
"Ang susunod na tanong ay tungkol sa paksa ng trabaho. Gusto mo mangyaring tingnan ang card na ito at sabihin sa akin kung aling bagay sa listahan na ito na iyong pinaka-gusto sa isang trabaho?
- Mataas na kita
- Walang panganib na ma-fired
- Ang mga oras ng paggawa ay maikli, maraming libreng oras
- Mga pagkakataon para sa pagsulong
- Ang gawain ay mahalaga, at nagbibigay ng isang pakiramdam ng pagtupad. "
Ngunit ang mga ito ang posibleng sagot lamang? Maaaring nawawala ang mga mananaliksik ng isang bagay na mahalaga sa pamamagitan ng paglilimita sa mga tugon sa limang ito? Ang alternatibo sa mga tanong na sarado ay isang bukas-natapos na tanong sa survey. Narito ang parehong tanong na tinanong sa isang bukas na form:
"Ang susunod na tanong ay sa paksa ng trabaho. Ang mga taong tumingin para sa iba't ibang mga bagay sa isang trabaho. Ano ang gusto mong pinakagusto sa isang trabaho? "
Kahit na ang dalawang tanong na ito ay medyo magkatulad, ang eksperimento ng survey na sina Howard Schuman at Stanley Presser (1979) nagpahayag na maaari silang gumawa ng iba't ibang mga resulta: halos 60% ng mga sagot sa bukas na tanong ay hindi kasama sa limang tugon na nilikha ng mananaliksik ( tayahin 3.9).
Figure 3.9: Mga resulta mula sa isang eksperimentong survey na nagpapakita na ang mga sagot ay maaaring depende sa kung ang tanong ay tinanong sa closed o open form. Inangkop mula sa Schuman and Presser (1979) , talahanayan 1.
Kahit na bukas at sarado na mga katanungan ay maaaring magbunga ng lubos na iba't ibang impormasyon at kapwa ay popular sa mga unang araw ng pananaliksik sa pananaliksik, sarado na mga tanong ay dumating upang mangibabaw sa patlang. Ang dominasyon na ito ay hindi dahil ang mga tanong na nakasarang ay napatunayang upang magbigay ng mas mahusay na sukatan, ngunit sa halip ay mas madaling gamitin; ang proseso ng pag-aaral ng bukas-natapos na mga tanong ay madaling kapitan ng sakit at mahal. Ang paglayo mula sa bukas na mga tanong ay kapus-palad dahil ito ay tiyak na ang impormasyon na hindi alam ng mga mananaliksik bago pa man ang maaaring maging pinakamahalaga.
Gayunpaman, ang paglipat mula sa human-administered sa mga computer na ibinibigay na mga survey ay nagpapahiwatig ng isang bagong paraan ng lumang problema na ito. Paano kung maaari naming magkaroon ng mga katanungan sa survey na pagsamahin ang pinakamahusay na mga tampok ng parehong bukas at sarado na mga tanong? Iyon ay, kung ano ang maaari naming magkaroon ng isang survey na parehong ay bukas sa mga bagong impormasyon at gumagawa ng madaling-aralan ang mga sagot? Iyan ay eksakto kung ano ang sinubukan ni Karen Levy at ako (2015) na lumikha.
Sa partikular, naisip ko at ni Karen na ang mga website na mangolekta at mag-uugnay sa nilalaman na binuo ng gumagamit ay maaaring ipaalam sa disenyo ng mga bagong uri ng mga survey. Natutulungan kami ng Wikipedia-isang kahanga-hangang halimbawa ng isang bukas, dynamic na sistema na hinimok ng nilalamang binuo ng gumagamit-kaya tinawag namin ang aming bagong survey na isang survey sa wiki . Tulad ng nabago ng Wikipedia sa paglipas ng panahon batay sa mga ideya ng mga kalahok nito, naisip namin ang isang survey na nagbabago sa paglipas ng panahon batay sa mga ideya ng mga kalahok nito . Nag-develop kami ni Karen ng tatlong pag-aari na dapat masunod ng mga survey ng wiki: dapat silang sakim, collaborative, at adaptive. Pagkatapos, sa isang koponan ng mga web developer, lumikha kami ng isang website na maaaring magpatakbo ng mga survey sa wiki: www.allourideas.org .
Ang proseso ng pagkolekta ng data sa isang survey sa wiki ay isinalarawan sa pamamagitan ng isang proyekto na ginawa namin sa Opisina ng Lungsod ng New York upang maisama ang mga ideya ng mga residente sa PlaNYC 2030, ang plano ng pagpapanatili ng lungsod ng New York. Upang simulan ang proseso, ang Office ng Alkalde ay nagbuo ng isang listahan ng 25 ideya batay sa kanilang nakaraang outreach (hal., "Nangangailangan ng lahat ng malalaking gusali upang gumawa ng mga pag-upgrade ng kahusayan sa enerhiya" at "Turuan ang mga bata tungkol sa mga berdeng isyu bilang bahagi ng kurikulum ng paaralan"). Gamit ang 25 ideya na ito bilang binhi, tinanong ng Alkalde Office ang tanong na "Alin sa tingin mo ay isang mas mahusay na ideya para sa paglikha ng isang berdihan, mas malaki New York City?" Respondents ay iniharap sa isang pares ng mga ideya (hal., "Buksan ang mga schoolyards sa buong lungsod bilang pampublikong palaruan "at" Palakihin ang mga target na plantings ng puno sa mga kapitbahayan na may mataas na hika rate "), at hiniling na pumili sa pagitan nila (figure 3.10). Pagkatapos pumili, ang mga respondent ay agad na iniharap sa isa pang random na piling pares ng mga ideya. Nagawa nilang patuloy na mag-ambag ng impormasyon tungkol sa kanilang mga kagustuhan hangga't gusto nila sa pamamagitan ng pagboto o sa pamamagitan ng pagpili ng "Hindi ako makapagpapasiya." Mahalaga, sa anumang punto, ang mga respondent ay nakapag-ambag ng kanilang sariling mga ideya, na naghihintay ng pag-apruba sa pamamagitan ng ang Opisina ng Alkalde-ay naging bahagi ng grupo ng mga ideya upang maipakita sa iba. Kaya, ang mga tanong na natanggap ng mga kalahok ay parehong bukas at sarado nang sabay-sabay.
Figure 3.10: Interface para sa isang survey ng wiki. Ang Panel (a) ay nagpapakita ng screen ng tugon at panel (b) ay nagpapakita ng resulta ng screen. Salganik and Levy (2015) ng pahintulot mula sa Salganik and Levy (2015) , tayahin 2.
Inilunsad ng Opisina ng Alkalde ang survey sa wiki nito noong Oktubre 2010 kasabay ng isang serye ng mga miting ng komunidad upang makuha ang feedback ng residente. Sa loob ng mga apat na buwan, 1,436 ang nag-ambag ng 31,893 tugon at 464 mga bagong ideya. Sa kritikal, 8 sa mga top 10 scoring ideas ang na-upload ng mga kalahok sa halip na bahagi ng hanay ng mga ideya ng binhi mula sa Opisina ng Mayor. At, tulad ng inilalarawan namin sa aming papel, ang parehong pattern na ito, na may na-upload na mga ideya na mas mahusay kaysa sa mga ideya ng binhi, ay nangyayari sa maraming mga survey sa wiki. Sa ibang salita, sa pamamagitan ng pagiging bukas sa bagong impormasyon, ang mga mananaliksik ay may kakayahang matuto ng mga bagay na maaaring hindi napalampas na gumagamit ng higit pang mga sarado na pamamaraan.
Higit pa sa mga resulta ng mga tukoy na survey na ito, ang aming proyekto sa survey ng wiki ay naglalarawan din kung paano ang gastos sa istraktura ng digital na pananaliksik ay nangangahulugan na ang mga mananaliksik ay maaari na ngayong makisali sa mundo sa medyo iba't ibang paraan. Ang mga mananaliksik sa akademiko ay nakapagtatayo na ngayon ng mga tunay na sistema na maaaring magamit ng maraming tao: nag-host kami ng higit sa 10,000 mga survey sa wiki at nakolekta ang higit sa 15 milyong mga tugon. Ang kakayahang lumikha ng isang bagay na maaaring gamitin sa iskala ay mula sa katotohanan na sa sandaling ang website ay binuo, ito ay karaniwang walang gastos upang gawin itong malayang magagamit sa lahat ng tao sa mundo (siyempre, hindi ito magiging totoo kung mayroon kaming tao -nag-aatas na mga panayam). Dagdag dito, ang scale na ito ay nagbibigay-daan sa iba't ibang uri ng pananaliksik. Halimbawa, ang mga 15 milyong tugon, pati na rin ang aming stream ng mga kalahok, ay nagbibigay ng isang mahalagang pagsubok na kama para sa pananaliksik sa pamamaraan sa hinaharap. Ilalarawan ko ang higit pa tungkol sa iba pang mga pagkakataon sa pananaliksik na nilikha ng mga istraktura ng cost-digital na edad-lalo na zero variable cost data-kapag tinatalakay ko ang mga eksperimento sa kabanata 4.
