ווייַטער קאָמענטאַר

דעם אָפּטיילונג איז דיזיינד צו ווערן געניצט ווי אַ דערמאָנען, אלא ווי צו זייַן לייענען ווי אַ דערציילונג.

• הקדמה (אָפּטיילונג 3.1)

פילע פון די טעמעס אין דעם קאַפּיטל האָבן אויך געווען עקאָוד אין פריש פּרעסידענטיאַל ווענדט אין די אמעריקאנער אַססאָסיאַטיאָן פון ציבור מיינונג פֿאָרש (אַאַפּאָר), אַזאַ ווי Dillman (2002) , Newport (2011) , Santos (2014) , און Link (2015) .

פֿאַר מער היסטארישע הינטערגרונט וועגן דער אַנטוויקלונג פון יבערבליק פאָרשונג, זען Smith (1976) און Converse (1987) . פֿאַר מער אויף דעם געדאַנק פון דרייַ עראַס פון יבערבליק פאָרשונג, זען Groves (2011) און Dillman, Smyth, and Christian (2008) (וואָס ברייקס אַרויף די דרייַ עראַס אַ ביסל אנדערש).

א שפּיץ ין די יבערגאַנג פון די ערשטער צו די רגע טקופע אין יבערבליק פאָרשונג איז Groves and Kahn (1979) , וואָס טוט אַ דיטיילד קאָפּ-צו-קאָפּ פאַרגלייַך צווישן אַ פּנים-צו-פּנים און טעלעפאָן יבערבליק. Brick and Tucker (2007) קוקט צוריק בייַ די היסטארישע אַנטוויקלונג פון ראַנדאָם ציפֿער דיילינג מוסטערונג מעטהאָדס.

פֿאַר מער ווי יבערבליק פאָרשונג האט געביטן אין דער פאַרגאַנגענהייַט אין ענטפער צו ענדערונגען אין געזעלשאַפט, זען Tourangeau (2004) , Mitofsky (1989) , און Couper (2011) .

• אַסקינג ווס אַבזערווינג (אָפּטיילונג 3.2)

לערנען וועגן ינערלעך שטאַטן דורך אַסקינג שאלות קענען זייַן פּראָבלעמאַטיק ווייַל מאל די ריספּאַנדאַנץ זיך זענען נישט אַווער פון זייער ינערלעך שטאַטן. לעמאָשל, Nisbett and Wilson (1977) האָבן אַ ווונדערלעך פּאַפּיר מיט די יוואַקאַטיוו טיטל: "טעלינג מער ווי מיר קענען וויסן: מינדלעך מעלדעט אויף גייַסטיק פּראַסעסאַז." אין די פּאַפּיר די מחברים פאַרענדיקן: "סאַבדזשעקס זענען מאל (אַ) ניט וויסנדיק פון די עקזיסטענץ פון אַ סטימול אַז ימפּאָרטאַנטלי ינפלוענסעד אַ ענטפער, (ב) ניט וויסנדיק פון דעם עקזיסטענץ פון די ענטפער, און (C) ניט וויסנדיק אַז די סטימול האט אַפפעקטעד די ענטפער. "

פֿאַר טענות אַז ריסערטשערז זאָל בעסער וועלן באמערקט אָפּפירונג צו געמאלדן אָפּפירונג אָדער אַטאַטודז, זען Baumeister, Vohs, and Funder (2007) (פּסיכאָלאָגיע) און Jerolmack and Khan (2014) און רעספּאָנסעס (Maynard 2014; Cerulo 2014; Vaisey 2014; Jerolmack and Khan 2014) (סאָוסיאַלאַדזשי). די חילוק צווישן אַסקינג און אַבזערווינג אויך ערייזאַז אין עקאָנאָמיק, ווו ריסערטשערז רעדן וועגן סטייטיד און גילוי פּרעפֿערענצן. לעמאָשל, אַ פאָרשער קען פרעגן ריספּאַנדאַנץ צי זיי בעסער וועלן עסן ייַז קרעם אָדער געגאנגען צו ספּאָרטזאַל (סטייטיד פּרעפֿערענצן) אָדער די פאָרשונג קען אָבסערווירן ווי אָפט מענטשן עסן ייַז קרעם און גיין צו די ספּאָרטזאַל (גילוי פּרעפֿערענצן). עס איז טיף סקעפּטיסיזאַם פון זיכער טייפּס פון סטייטיד פּרעפֿערענצן דאַטן אין עקאָנאָמיק (Hausman 2012) .

א הויפּט טעמע פון ​​די וויכוחים איז אַז געמאלדן אָפּפירונג איז ניט שטענדיק פּינטלעך. אבער, אויטאָמאַטיש רעקאָרדעד אָפּפירונג מייַ ניט זיין פּינטלעך, מייַ ניט זיין געזאמלט אויף אַ מוסטער פון אינטערעס, און מייַ ניט זיין צוטריטלעך צו ריסערטשערז. אזוי, אין עטלעכע סיטואַטיאָנס, איך טראַכטן אַז געמאלדן אָפּפירונג קענען זיין נוצלעך. ווייַטער, אַ רגע הויפּט טעמע פון ​​די וויכוחים איז אַז מעלדעט וועגן ימאָושאַנז, וויסן, עקספּעקטיישאַנז, און מיינונגען זענען נישט שטענדיק פּינטלעך. אבער, אויב אינפֿאָרמאַציע וועגן די ינערלעך שטאַטן זענען דארף דורך ריסערטשערז-אָדער צו העלפן דערקלערן עטלעכע אָפּפירונג אָדער ווי די זאַך צו זיין דערקלערט-דעמאָלט אַסקינג מייַ זייַן צונעמען.

• גאַנץ יבערבליק טעות (אָפּטיילונג 3.3)

פֿאַר בוך לענג טריטמאַנץ אויף גאַנץ יבערבליק טעות, זען Groves et al. (2009) אָדער Weisberg (2005) . פֿאַר אַ געשיכטע פון די אַנטוויקלונג פון גאַנץ יבערבליק טעות, זען Groves and Lyberg (2010) .

אין ווערטער פון פאַרטרעטונג, אַ גרויס הקדמה צו די ישוז פון נאַן-ענטפער און ניט-ענטפער פאָרורטייל איז די נאַשאַנאַל ריסערטש קאָונסיל באַריכט אויף נאָנרעספּאָנסע אין סאציאל וויסנשאַפֿט פּאָללס: א פֿאָרש אַגענדאַ (2013) . אן אנדער נוציק איבערבליק איז צוגעשטעלט דורך (Groves 2006) . אויך, גאַנץ ספּעציעל ישוז פון דער זשורנאַל פון באַאַמטער סטאַטיסטיק, ציבור מיינונג קוואַרטערלי, און די אַננאַלס פון די אמעריקאנער אַקאַדעמי פון פּאָליטיש און סאציאל וויסנשאַפֿט האָבן שוין ארויס אויף דער טעמע פון נאַן-ענטפער. צום סוף, עס זענען אַקטשאַוואַלי פילע פאַרשידענע וועגן פון קאַלקיאַלייטינג די ענטפער טעמפּאָ; די אַפּראָוטשיז זענען דיסקרייבד אין דעטאַל אין אַ מעלדונג דורך די אמעריקאנער אַססאָסיאַטיאָן פון ציבור מיינונג רעסעאַרטשערס (אַאַפּאָר) (Public Opinion Researchers} 2015) .

די 1936 ליטערארישע דיגעסט אַנקעטע האט שוין געלערנט אין דעטאַל (Bryson 1976; Squire 1988; Cahalan 1989; Lusinchi 2012) . עס האט אויך שוין געניצט ווי אַ משל צו וואָרענען קעגן כאַפּכאַזערד דאַטן זאַמלונג (Gayo-Avello 2011) . אין 1936, דזשארזש גאַלאַפּ געניצט אַ מער sophisticated פאָרעם פון מוסטערונג, און איז ביכולת צו פּראָדוצירן מער פּינטלעך עסטאַמאַץ מיט אַ פיל קלענערער מוסטער. גאַלאַפּ ס הצלחה איבער די ליטערארישע דיגעסט איז געווען אַ מיילסטאָון די אַנטוויקלונג פון יבערבליק פאָרשונג (Converse 1987, Ch 3; Ohmer 2006, Ch 4; Igo 2008, Ch 3) .

אין ווערטער פון מעזשערמאַנט, אַ גרויס ערשטער מיטל פֿאַר דיזיינינג קוועסטשאַנערז איז Bradburn, Sudman, and Wansink (2004) . פֿאַר אַ מער אַוואַנסירטע באַהאַנדלונג פאָקוסעד ספּעסיפיקאַללי אויף שטעלונג שאלות, זען Schuman and Presser (1996) . מער אויף PRE-טעסטינג שאלות איז בנימצא אין Presser and Blair (1994) , Presser et al. (2004) , און טשאַפּטער 8 פון Groves et al. (2009) .

דער קלאַסיש, בוך-לענג באַהאַנדלונג פון די האַנדל-אַוועק צווישן יבערבליק קאָס און יבערבליק ערראָרס איז Groves (2004) .

• ווער צו פרעגן (אָפּטיילונג 3.4)

קלאַסיש בוך-לענג באַהאַנדלונג פון נאָרמאַל מאַשמאָעס מוסטערונג און אָפּשאַצונג זענען Lohr (2009) (מער ינטראַדאַקטערי) און Särndal, Swensson, and Wretman (2003) (מער אַוואַנסירטע). א קלאַסיש בוך-לענג באַהאַנדלונג פון פּאָסטן-סטראַטיפיקאַטיאָן און פֿאַרבונדענע מעטהאָדס איז Särndal and Lundström (2005) . אין עטלעכע דיגיטאַל עלטער סעטטינגס, ריסערטשערז וויסן גאַנץ אַ ביסל וועגן ניט-ריספּאַנדאַנץ, וואָס איז ניט אָפֿט אמת אין די פאַרגאַנגענהייַט. פאַרשידענע Forms פון נאַן-ענטפער אַדזשאַסטמאַנט זענען מעגלעך ווען ריסערטשערז האָבן אינפֿאָרמאַציע וועגן ניט-ריספּאַנדאַנץ (Kalton and Flores-Cervantes 2003; Smith 2011) .

די קסבאָקס לערנען פון Wang et al. (2015) ניצט אַ טעכניק גערופֿן מאַלטילעוואַל ראַגרעשאַן און פּאָסטן-סטראַטיפיקאַטיאָן (MRP, מאל גערופֿן "מיסטער פּ") אַז אַלאַוז ריסערטשערז צו אָפּשאַצונג צעל מיטל אַפֿילו ווען עס זענען פילע, פילע סעלז. כאָטש עס איז עטלעכע דעבאַטע וועגן דער קוואַליטעט פון די עסטאַמאַץ פון דעם טעכניק, עס מיינט ווי אַ פּראַמאַסינג געגנט צו ויספאָרשן. די טעכניק איז געווען ערשטער געניצט אין Park, Gelman, and Bafumi (2004) , און עס האט שוין סאַבסאַקוואַנט נוצן און דעבאַטע (Gelman 2007; Lax and Phillips 2009; Pacheco 2011; Buttice and Highton 2013; Toshkov 2015) . פֿאַר מער אויף די פֿאַרבינדונג צווישן יחיד ווייץ און צעל-באזירט ווייץ זען Gelman (2007) .

פֿאַר אנדערע אַפּראָוטשיז צו ווייטינג וועב סערווייז, זען Schonlau et al. (2009) , Valliant and Dever (2011) , און Bethlehem (2010) .

מוסטער וואָס ריכטן זיך איז פּראָפּאָסעד דורך Rivers (2007) . Bethlehem (2015) טענהט אַז די אויפֿפֿירונג פון מוסטער וואָס ריכטן וועט אַקטשאַוואַלי זיין ענלעך צו אנדערע מוסטערונג אַפּראָוטשיז (למשל, סטראַטיפיעד מוסטערונג) און אנדערע אַדזשאַסטמאַנט אַפּראָוטשיז (למשל, פּאָסטן-סטראַטיפיקאַטיאָן). פֿאַר מער אויף אָנליין פּאַנאַלז, זען Callegaro et al. (2014) .

מאל ריסערטשערז האָבן געפֿונען אַז מאַשמאָעס סאַמפּאַלז און גויים-מאַשמאָעס סאַמפּאַלז טראָגן עסטאַמאַץ פון ענלעך קוואַליטעט (Ansolabehere and Schaffner 2014) , אָבער אנדערע קאַמפּעראַסאַנז האָבן געפֿונען אַז ניט-מאַשמאָעס סאַמפּאַלז טאָן ערגער (Malhotra and Krosnick 2007; Yeager et al. 2011) . איינער מעגלעך סיבה פֿאַר די חילוק איז אַז ניט-מאַשמאָעס סאַמפּאַלז האָבן ימפּרוווד איבער צייַט. פֿאַר אַ מער פּעסימיסטיש מיינונג פון נאַן-מאַשמאָעס מוסטערונג מעטהאָדס זען די די אַאַפּאָר טאַסק מאַכט אויף נאָן-מאַשמאָעס סאַמפּלינג (Baker et al. 2013) , און איך אויך רעקאָמענדירן לייענען די קאָמענטאַר אַז גייט די קיצער באַריכט.

פֿאַר אַ מעטאַ-אַנאַליסיס אויף די ווירקונג פון ווייטינג צו רעדוצירן פאָרורטייל אין ניט-מאַשמאָעס סאַמפּאַלז, זען טיש 2.4 אין Tourangeau, Conrad, and Couper (2013) , וואָס לידז די מחברים צו פאַרענדיקן "אַדזשאַסטמאַנץ ויסקומען צו זיין נוצלעך אָבער פאַלליבלע קערעקשאַנז. . . "

• ווי צו פרעגן (אָפּטיילונג 3.5)

Conrad and Schober (2008) גיט אַ עדיטיד באַנד טייטאַלד ענוויסיאָנינג די יבערבליק אינטערוויו פון דער צוקונפֿט, און עס ווענדט פילע פון די טעמעס אין דעם אָפּטיילונג. Couper (2011) ווענדט ענלעך טעמעס, און Schober et al. (2015) Offers אַ פייַן בייַשפּיל פון ווי דאַטן זאַמלונג מעטהאָדס אַז ביסט טיילערד צו אַ נייַ באַשטעטיקן קענען רעזולטאַט אין העכער קוואַליטעט דאַטן.

פֿאַר אן אנדער טשיקאַווע בייַשפּיל פון ניצן Facebook אַפּפּס פֿאַר געזעלשאַפטלעך וויסנשאַפֿט סערווייז, זען Bail (2015) .

פֿאַר מער עצה אויף מאכן סערווייז אַ ענדזשויאַבאַל און ווערטפול דערפאַרונג פֿאַר פּאַרטיסאַפּאַנץ, זען אַרבעט אויף די טאַילאָרעד פּלאַן מעטאַד (Dillman, Smyth, and Christian 2014) .

Stone et al. (2007) Offers אַ בוך לענג באַהאַנדלונג פון עקאַלאַדזשיקאַל מאָומאַנטערי אַסעסמאַנט און פֿאַרבונדענע מעטהאָדס.

• פּאָללס לינגקט צו אנדערע דאַטן (אָפּטיילונג 3.6)

Judson (2007) דיסקרייבד די פּראָצעס פון קאַמביינינג סערווייז און אַדמיניסטראַטיווע דאַטן ווי "אינפֿאָרמאַציע ינטאַגריישאַן," באהאנדלט עטלעכע אַדוואַנידזשיז פון דעם צוגאַנג, און Offers עטלעכע יגזאַמפּאַלז.

אן אנדער וועג אַז ריסערטשערז קענען נוצן דיגיטאַל טראַסעס און אַדמיניסטראַטיווע דאַטן איז אַ מוסטערונג ראַם פֿאַר מענטשן מיט ספּעציפיש קעראַקטעריסטיקס. אָבער, צוטריט די רעקאָרדס צו ווערן געניצט אַ מוסטערונג ראַם קענען אויך שאַפֿן שאלות פֿאַרבונדענע צו פּריוואַטקייט (Beskow, Sandler, and Weinberger 2006) .

וועגן אַמפּליפיעד אַסקינג, דעם צוגאַנג איז ניט ווי נייַ ווי עס זאל דערשייַנען פֿון ווי איך ווע דיסקרייבד עס. דעם צוגאַנג האט טיף קאַנעקשאַנז צו דרייַ גרויס געביטן אין סטאַטיסטיק-מאָדעל-באזירט פּאָסטן-סטראַטיפיקאַטיאָן (Little 1993) , ימפּוטאַטיאָן (Rubin 2004) , און קליין געגנט אָפּשאַצונג (Rao and Molina 2015) . עס איז אויך שייך צו די נוצן פון סעראַגאַט וועריאַבאַלז אין מעדיציניש פאָרשונג (Pepe 1992) .

אין דערצו צו די עטישע ישוז וועגן אַקסעסינג די דיגיטאַל שפּור דאַטע, אַמפּליפיעד אַסקינג קען אויך ווערן געניצט צו אָפּלערנען שפּירעוודיק טרייץ אַז מען זאל נישט קלייַבן צו אַנטדעקן אין אַ יבערבליק (Kosinski, Stillwell, and Graepel 2013) .

די פּרייַז און צייַט עסטאַמאַץ אין Blumenstock, Cadamuro, and On (2015) אָפּשיקן מער צו בייַטעוודיק פּרייַז-דעם קאָסטן פון איינער נאָך יבערבליק-און טאָן ניט אַרייַננעמען פאַרפעסטיקט קאָס אַזאַ ווי די פּרייַז צו ריין און פּראָצעס די רופן דאַטן. אין אַלגעמיין, אַמפּליפיעד אַסקינג וועט מיסטאָמע האָבן הויך פאַרפעסטיקט קאָס און נידעריק בייַטעוודיק קאָס ענלעך צו דיגיטאַל יקספּעראַמאַנץ (זען טשאַפּטער 4). מער דעטאַילס אויף די דאַטן געניצט אין Blumenstock, Cadamuro, and On (2015) פּאַפּיר זענען אין Blumenstock and Eagle (2010) און Blumenstock and Eagle (2012) . אַפּראָוטשיז פון קייפל ימפּוטואַטיאָן (Rubin 2004) זאל העלפן כאַפּן אַנסערטאַנטי אין עסטאַמאַץ פון אַמפּליפיעד אַסקינג. אויב ריסערטשערז טאן אַמפּליפיעד אַסקינג בלויז זאָרגן וועגן געמיינזאַם קאַונץ, גאַנץ ווי יחיד-מדרגה טרייץ, דעמאָלט דער אַפּראָוטשיז אין King and Lu (2008) און Hopkins and King (2010) מייַ זיין נוצלעך. פֿאַר מער וועגן די מאַשין וויסן אַפּראָוטשיז אין Blumenstock, Cadamuro, and On (2015) , זען James et al. (2013) (מער ינטראַדאַקטערי) אָדער Hastie, Tibshirani, and Friedman (2009) (מער אַוואַנסירטע). אן אנדער פאָלקס מאַשין וויסן לערנבוך איז Murphy (2012) .

וועגן ענריטשט אַסקינג, די רעזולטאטן אין אַנסאָלאַבעהערע און הערש (2012) הינגע אויף צוויי שליסל טריט: 1) די פיייקייַט פון קאַטאַליסט צו פאַרבינדן פילע דיספּעריט דאַטע קוואלן צו פּראָדוצירן אַן פּינטלעך בעל דאַטאַפילע און 2) די פיייקייַט פון קאַטאַליסט צו רונג די יבערבליק דאַטן צו זייַן בעל דאַטאַפילע. דעריבער, אַנסאָלאַבעהערע און הערש טשעק יעדער פון די טריט Carefully.

צו מאַכן די בעל דאַטאַפילע, קאַטאַליסט קאַמביינז און כאַרמאַנייזיז אינפֿאָרמאַציע פון ​​פילע פאַרשידענע קוואלן כולל: קייפל אָפּשטימונג רעקאָרדס סנאַפּשאַץ פון יעדער שטאַט, דאַטן פון די פּאָסטאַמט ס נאַשאַנאַל טוישן פון אַדרעס רעגיסטרי, און דאַטן פון אנדערע ונספּעסיפיעד געשעפט פּראַוויידערז. די גאָרי דעטאַילס וועגן ווי אַלע דעם רייניקונג און מערדזשינג כאַפּאַנז זענען אויסער די פאַרנעם פון דעם בוך, אָבער דעם פּראָצעס, קיין ענין ווי אָפּגעהיט, וועט פאַרמערן ערראָרס אין די אָריגינעל דאַטע קוואלן און וועט פאָרשטעלן ערראָרס. כאָטש קאַטאַליסט איז געווען גרייט צו דיסקוטירן זייַן דאַטן פּראַסעסינג און צושטעלן עטלעכע פון ​​זייַן רוי דאַטן, עס איז געווען נאָר אוממעגלעך פֿאַר ריסערטשערז צו אָפּשאַצונג די גאנצע קאַטאַליסט דאַטן רערנ. אלא, די ריסערטשערז זענען אין אַ סיטואַציע ווו די קאַטאַליסט דאַטן טעקע האט עטלעכע אומבאַקאַנט, און טאָמער ונקנאָוואַבלע, סומע פון ​​טעות. דעם איז אַ ערנסט דייַגע ווייַל אַ קריטיקער זאל ספּעקולירן אַז די גרויס חילוק צווישן די יבערבליק מעלדעט אויף די קסעס און די נאַטור אין די קאַטאַליסט בעל דאַטן טעקע געווען געפֿירט דורך ערראָרס אין די בעל דאַטן טעקע, ניט דורך מיסרעפּאָרטינג דורך ריספּאַנדאַנץ.

אַנסאָלאַבעהערע און הערש האט צוויי פאַרשידענע אַפּראָוטשיז צו אַדרעסינג די דאַטן קוואַליטעט דייַגע. ערשטער, אין דערצו צו קאַמפּערינג זיך-געמאלדן אָפּשטימונג צו אָפּשטימונג אין די קאַטאַליסט בעל טעקע, די ריסערטשערז אויך קאַמפּערד זעלבסט-געמאלדן פּאַרטיי, ראַסע, וויילער רעגיסטראַציע סטאַטוס (למשל, רעגיסטרירט אָדער ניט רעגיסטרירט) און אָפּשטימונג אופֿן (למשל, אין מענטש, פאַרפעלער שטימצעטל, אאז"ו ו) צו די וואַלועס געפֿונען אין די קאַטאַליסט דאַטאַבייסיז. פֿאַר די פיר דעמאָגראַפיק וועריאַבאַלז, די ריסערטשערז געפֿונען פיל העכער לעוועלס פון העסקעם צווישן יבערבליק באַריכט און דאַטן אין די קאַטאַליסט בעל טעקע ווי פֿאַר אָפּשטימונג. אזוי, דער קאַטאַליסט בעל דאַטן טעקע אויס צו האָבן הויך קוואַליטעט אינפֿאָרמאַציע פֿאַר טרייץ אנדערע ווי אָפּשטימונג, סאַגדזשעסטינג אַז עס איז נישט פון נעבעך קוילעלדיק קוואַליטעט. רגע, אין טייל ניצן דאַטן פון קאַטאַליסט, אַנסאָלאַבעהערע און הערש דעוועלאָפּעד דרייַ פאַרשידענע מיטלען פון קוואַליטעט פון קאַונטי אָפּשטימונג רעקאָרדס, און זיי געפֿונען אַז די עסטימאַטעד קורס פון איבער-ריפּאָרטינג פון אָפּשטימונג איז געווען יסענשאַלי אַנרילייטיד צו קיין פון די דאַטן קוואַליטעט מיטלען, אַ דערגייונג וואָס פֿאָרשלאָגן אַז די הויך רייץ פון איבער-ריפּאָרטינג זענען נישט ווייל געטריבן דורך קאַונטיז מיט אַניוזשואַלי נידעריק דאַטן קוואַליטעט.

געגעבן די שאַפונג פון דעם בעל אָפּשטימונג טעקע, די צווייט מקור פון פּאָטענציעל ערראָרס איז פֿאַרבינדונג די יבערבליק רעקאָרדס צו עס. לעמאָשל, אויב דעם לינגקאַדזש איז געטאן ינקערעקטלי עס קען פירן צו אַ איבער-שאַצן פון די חילוק צווישן געמאלדן און וואַלאַדייטאַד אָפּשטימונג נאַטור (Neter, Maynes, and Ramanathan 1965) . אויב יעדער מענטש האט אַ סטאַביל, יינציק identifier וואָס איז געווען אין ביידע דאַטן קוואלן, דעמאָלט לינגקאַדזש וואָלט זיין נישטיק. אין די יו און רובֿ אנדערע לענדער, אָבער, עס איז קיין וניווערסאַל identifier. ווייַטער, אַפֿילו אויב עס זענען געווען אַזאַ אַ identifier מענטשן וואָלט מיסטאָמע זיין כעזיטאַנט צו צושטעלן עס צו יבערבליק ריסערטשערז! אזוי, קאַטאַליסט האט צו טאָן די לינגקאַדזש ניצן ימפּערפעקט ידענטיפיערס, אין דעם פאַל פיר ברעקלעך פון אינפֿאָרמאַציע וועגן יעדער ענטפערער: נאָמען, דזשענדער, געבורט יאָר, און היים אַדרעס. לעמאָשל, קאַטאַליסט האט צו באַשליסן אויב די האָמיע דזש סימפּסאָן אין די קסעס איז געווען די זעלבע מענטש ווי די האָמער Jay סימפּסאָן אין זייער בעל דאַטן טעקע. אין פיר, וואָס ריכטן איז אַ שווער און מעסי פּראָצעס, און צו מאַכן זאכן ערגער פֿאַר די ריסערטשערז, קאַטאַליסט געהאלטן זייַן ריכטן טעכניק צו זייַן פּראַפּרייאַטערי.

אין סדר צו וואַלאַדייט די וואָס ריכטן אַלגערידאַמז, זיי רילייד אויף צוויי טשאַלאַנדזשיז. ערשטער, קאַטאַליסט אנטייל אין אַ וואָס ריכטן זיך פאַרמעסט וואָס איז געווען לויפן דורך אַ זעלבשטענדיק, דריט-פּאַרטיי: די מיטרע קאָרפּאָראַטיאָן. מיטרע ביטנייַ אַלע פּאַרטיסאַפּאַנץ צוויי טומלדיק דאַטע טעקעס צו זיין מאַטשט, און פאַרשידענע טימז קאַמפּיטיד צו צוריקקומען צו מיטרע דער בעסטער וואָס ריכטן זיך. ווייַל מיטרע זיך געוואוסט די ריכטיק ריכטן זיי זענען ביכולת צו כעזשבן די טימז. פון די 40 קאָמפּאַניעס אַז קאַמפּיטיד, קאַטאַליסט געקומען אין רגע אָרט. דאס מין פון זעלבשטענדיק, דריט-פּאַרטיי יוואַליויישאַן פון פּראַפּרייאַטערי טעכנאָלאָגיע איז גאַנץ זעלטן און ינקרעדאַבלי ווערטפול; עס זאָל געבן אונדז בטחון אַז קאַטאַליסט ס וואָס ריכטן פּראָוסידזשערז זענען יסענשאַלי בייַ די שטאַט-פון-דעם-קונסט. אבער איז די שטאַט-פון-דעם-קונסט גוט גענוג? אין דערצו צו דעם וואָס ריכטן זיך פאַרמעסט, אַנסאָלאַבעהערע און הערש Created זייער אייגן ריכטן אַרויסרופן פֿאַר קאַטאַליסט. פון אַ פריער פּרויעקט, אַנסאָלאַבעהערע און הערש האט געזאמלט וויילער רעקאָרדס פון Florida. זיי ביטנייַ עטלעכע פון ​​די רעקאָרדס מיט עטלעכע פון ​​זייער fields רעדאַקטעד צו קאַטאַליסט און דעמאָלט קאַמפּערד קאַטאַליסט ס מעלדעט פון די fields צו זייער פאַקטיש וואַלועס. צומ גליק, קאַטאַליסט ס מעלדעט געווען נאָענט צו די וויטכעלד וואַלועס, ינדאַקייטינג אַז קאַטאַליסט קען גלייַכן פּאַרטיייש וויילער רעקאָרדס אַנטו זייער בעל דאַטן טעקע. די דאזיקע צוויי טשאַלאַנדזשיז, איינער דורך א דריט-פּאַרטיי און איינער דורך אַנסאָלאַבעהערע און הערש, געבן אונדז מער צוטרוי אין די קאַטאַליסט וואָס ריכטן אַלגערידאַמז, אַפֿילו כאָטש מיר קענען נישט אָפּשאַצונג זייער פּינטלעך ימפּלאַמענטיישאַן זיך.

עס האָבן שוין פילע פרייַערדיק אַטטעמפּץ צו וואַלאַדייט אָפּשטימונג. פֿאַר אַן איבערבליק פון וואָס ליטעראַטור, זען Belli et al. (1999) , Berent, Krosnick, and Lupia (2011) , Ansolabehere and Hersh (2012) , און Hanmer, Banks, and White (2014) .

עס איז וויכטיק צו טאָן אַז כאָטש אין דעם פאַל ריסערטשערז זענען ינקעראַדזשד דורך די קוואַליטעט פון דאַטן פון קאַטאַליסט, אנדערע יוואַליויישאַנז פון געשעפט ווענדאָרס האָבן שוין ווייניקער ינטוזיאַסטיק. ריסערטשערז האָבן געפֿונען נעבעך קוואַליטעט ווען דאַטן פון אַ יבערבליק צו אַ קאַנסומער-טעקע פון מאַרקעטינג סיסטעמס GROUP (וואָס זיך מערדזשד צוזאַמען דאַטן פון דרייַ פּראַוויידערז: אַקקסיאָם, עקספּעריאַן, און ינפאָוסאַ) (Pasek et al. 2014) . אַז איז, די דאַטן טעקע האט נישט גלייַכן יבערבליק רעספּאָנסעס אַז ריסערטשערז געריכט צו זיין ריכטיק, די דאַטאַפילע האט פעלנדיק דאַטן פֿאַר אַ גרויס נומער פון שאלות, און די פעלנדיק דאַטן מוסטער איז קאָראַלייטאַד צו געמאלדן יבערבליק ווערט (אין אנדערע ווערטער די פעלנדיק דאַטן איז סיסטעמאַטיש , ניט ראַנדאָם).

פֿאַר מער אויף רעקאָרד לינגקאַדזש צווישן סערווייז און אַדמיניסטראַטיווע דאַטן, זען Sakshaug and Kreuter (2012) און Schnell (2013) . פֿאַר מער אויף רעקאָרד לינגקאַדזש אין אַלגעמיין, זען Dunn (1946) און Fellegi and Sunter (1969) (היסטאָריש) און Larsen and Winkler (2014) (מאָדערן). ענלעך אַפּראָוטשיז האָבן אויך שוין דעוועלאָפּעד אין קאָמפּיוטער וויסנשאַפֿט אונטער די נעמען אַזאַ ווי דאַטן דעדופּליקאַטיאָן, בייַשפּיל לעגיטימאַציע, נאָמען וואָס ריכטן, דופּליקאַט דיטעקשאַן, און דופּליקאַט רעקאָרד דיטעקשאַן (Elmagarmid, Ipeirotis, and Verykios 2007) . עס זענען אויך פּריוואַטקייט פּראַזערווינג אַפּראָוטשיז צו רעקאָרד לינגקאַדזש וואָס טאָן ניט דאַרפן די טראַנסמיסיע פון פּערסנאַלי ידענטיפיינג אינפֿאָרמאַציע (Schnell 2013) . רעסעאַרטשערס בייַ Facebook דעוועלאָפּעד אַ פּראָצעדור צו פּראָבאַביליסטיקסלי לינק זייער רעקאָרדס צו אָפּשטימונג נאַטור (Jones et al. 2013) ; דעם לינגקאַדזש איז געשען צו אָפּשאַצן אַן עקספּערימענט אַז איך וועט דערציילן איר וועגן אין טשאַפּטער 4 (Bond et al. 2012) .

אן אנדער משל פון פֿאַרבינדונג אַ גרויס-וואָג געזעלשאַפטלעך יבערבליק צו רעגירונג אַדמיניסטראַטיווע רעקאָרדס קומט פֿון די געזונט און רעטירעמענט יבערבליק און די סאציאל סעקוריטי אַדמיניסטראַטיאָן. פֿאַר מער אויף וואָס לערנען, כולל אינפֿאָרמאַציע וועגן די צושטימען פּראָצעדור, זען Olson (1996) און Olson (1999) .

דער פּראָצעס פון קאַמביינינג פילע קוואלן פון אַדמיניסטראַטיווע רעקאָרדס זיך אַ בעל דאַטאַפילע-דעם פּראָצעס אַז קאַטאַליסט עמפּלוייז-איז פּראָסט אין די סטאַטיסטיש אָפפיסעס פון עטלעכע נאציאנאלע גאַווערמאַנץ. צוויי ריסערטשערז פון סטאַטיסטיק שוועדן האָבן געשריבן אַ דיטיילד בוך אויף דער טעמע (Wallgren and Wallgren 2007) . פֿאַר אַ בייַשפּיל פון דעם צוגאַנג אין אַ איין קאונטי אין די פֿאַראייניקטע שטאַטן (אָלמסטעאַד קאָונטי, מינעסאטע; היים פון די Mayo קליניק), זען Sauver et al. (2011) . פֿאַר מער אויף ערראָרס אַז קענען דערשייַנען אין אַדמיניסטראַטיווע רעקאָרדס, זען Groen (2012) .