Visapusiška darbo eiga, valdymas ir atsakingas naudojimas — Dirbtinis intelektas sociologijoje ir socialiniuose tyrimuose

Pelnas:

Gebėjimas planuoti tyrimą kaip nuoseklią šešių etapų darbo eigą nuo projektavimo iki dokumentacijos
Galimybė nustatyti saugaus dirbtinio intelekto naudojimo ribą kiekviename etape ir patikrinti ankstesnę išvestį etapų perėjimuose
Gebėjimas suformuoti atsakingo naudojimo protokolą komandos lygiu ir įsivertinti pagal penkis pagrindinius principus

Ankstesniuose dešimtyje skyrių apžvelgėme AI kiekviename socialinio tyrimo etape: klausimai ir literatūra, atranka, apklausa ir kiekybinė analizė, kokybinis kodavimas ir tema, mišrūs metodai, vizualizacija, etika, atkuriamumas ir rašymas. Visa tai sujungiame į šį galutinį vienetą. Tikslas yra sujungti individualius įgūdžius į visapusišką darbo eigą – nuoseklų, saugų ir sąžiningą procesą nuo tyrimo klausimo iki paskelbtos išvados. Taip pat neapsiribosime individu ir kalbėsime apie valdymą: bendras taisykles, kaip komanda, skyrius ar institucija gali atsakingai naudoti dirbtinį intelektą socialiniuose tyrimuose.

Mąstymo nuo galo iki galo vertė yra ta, kad sprendimas, kurį priimate kiekviename etape, turi įtakos kitam. Šališko mėginio nepavyks išsaugoti net atlikus tobulą analizę; Nepatvirtintas šaltinis paneigia net geriausią raštą. Štai kodėl dirbtinį intelektą būtina naudoti tais pačiais principais kiekviename etape: aprūpinkite jį galingais ištekliais, patikrinkite kiekvieną išvestį, apsaugokite žmogaus sprendimą, iš anksto pasirūpinkite etika ir privatumu, skaidriai dokumentuokite procesą. Šiuos principus galima apibendrinti vienu sakiniu: AI pagreitina tyrimus, bet nepakeičia tyrėjo.

Žingsnis po žingsnio: srautas nuo galo iki galo

1. Dizainas (klausimas + etika + pavyzdys). Nustatykite aiškius klausimus, persvarstykite etikos patvirtinimą ir konfidencialumo planavimą bei įvertinkite imties reprezentatyvumą. Šiame etape AI padeda abejoti susiaurėjimu ir etine rizikos patikra.

2. Duomenų rinkimas (apklausa + interviu). Paruoškite patikimą apklausos ir interviu vadovą. AI gaudo klausimų spąstus; Duomenų rinkimo ir dalyvių santykių užduotis yra jūsų.

3. Apdorojimas (valymas + kodavimas + anonimiškumas). Anonimizuoti, išvalyti, koduoti duomenis. AI gamina brėžinius; Jūs patvirtinate kiekvieną sprendimą ir kodų knygą.

4. Analizė (kiekybinė + kokybinė + trianguliacija). Vykdykite statistiką per programą, susiekite temas su citatomis, kryžminį patikrinimą. AI paaiškina metodą, o ne skaičiavimą.

5. Pristatymas (vizualizacija + rašymas). Kurkite sąžiningą grafiką ir originalų tekstą. Kiekvienas šaltinis ir numeris yra patikrinti; Deklaruojamas AI vaidmuo.

6. Dokumentacija (žurnalas + raginimas įrašymas + dalijimasis). Dokumentuokite sprendimus, raginimus ir konversijas ir, jei įmanoma, bendrinkite anoniminius duomenis ir kodą.

Patarimas: prie savo stalo laikykite išsamų kontrolinį sąrašą. Pereinant kiekviename žingsnyje paklauskite: „Ar patvirtinau šio veiksmo rezultatus, ar esu saugus pavyzdys/etiškas/šaltinis, ar nepalikau jokių pėdsakų? Atsipalaidavimas viename etape susilpnina visą grandinę.

trys mini dėklai

1 atvejis – silpniausia grandinės grandis. Viena komanda atliko puikią kokybinę analizę, tačiau jų pavyzdys buvo iš vienos internetinės grupės. Kad ir kaip gerai jie koduotų, radinys įstrigo šioje grupėje. Pamoka: nuo galo iki galo kokybė yra tokia gera, kokia yra silpniausia stadija; analizės metu negalima ištaisyti dizaino šališkumo.

2 atvejis. Suveikė komandos valdymas. Tyrimų centras visai komandai parašė bendrą AI naudojimo protokolą: kuris įrankis, kokie duomenys anonimizuoti, su kuriuo patikrinimo žingsniu. Naujai atvykęs padėjėjas nuo pat pirmos dienos dirbo saugiai pagal protokolą; Sumažėjo asmeninių klaidų.

3 atvejis – skaidri grandinė įgijo teisėjo pasitikėjimą. Viename straipsnyje buvo pridėtas sprendimų žurnalas, greitieji žurnalai ir AI pareiškimas. Recenzentai galėjo stebėti procesą nuo pradžios iki pabaigos ir sutiko, manydami, kad jis „produktyvus ir sąžiningas“. Skaidrumas buvo klijai, kurie sujungė visus atskirus žingsnius.

Keturi kopijuojami šablonai

1) Nuo galo iki galo kontrolinio sąrašo generavimas:

Mano tyrimas eis per šiuos etapus: projektavimas, duomenų rinkimas, apdorojimas, analizė, pristatymas, dokumentavimas. Sudarykite kiekvieno etapo kontrolinį sąrašą: kur galiu saugiai naudoti dirbtinį intelektą tame etape, kokius rezultatus turėčiau patikrinti, į kokią etinę / privatumo riziką turėčiau atsižvelgti, ką turėčiau dokumentuoti? Pateikite jį į lentelę.

2) Komandos AI protokolo projektas:

Sukurkite AI naudojimo protokolą socialinių tyrimų grupei. Įtraukite: patvirtintus įrankius, duomenų anonimiškumo taisyklę, kurioje vaidmuoAI leidžiamas / ribojamas / draudžiamas, privalomi patikrinimo veiksmai, AI deklaracijos taisyklė, atskaitomybė. Rašykite paprastus, veiksmingus elementus.

3) Fazių perėjimo valdymas:

Baigiau [X fazę], pereinu prie [Y fazės]. Išvardykite dalykus, kuriuos turiu patikrinti prieš šį perėjimą: ar patikrinau ankstesnio etapo išvestį, ar turiu klaidą (neteisingas pavyzdys, nepatvirtintas šaltinis, nesekamas sprendimas), dėl kurios bus nutrauktas kitas etapas? Ar esu pasiruošęs perėjimui, o jei ne, ką turėčiau taisyti?

4) Atsakingo naudojimo įsivertinimas:

Atlikite mano atsakingo dirbtinio intelekto naudojimo auditą. Įvertinkite ir atkreipkite dėmesį į šių penkių principų trūkumus: (1) tvirtas tiekimas iš šaltinio, (2) kiekvieno rezultato patvirtinimas, (3) žmogaus sprendimo išsaugojimas, (4) etika ir konfidencialumas, (5) skaidri dokumentacija. Procesas: [santrauka]

Silpnas raginimas / Stiprus raginimas

Silpnas raginimas:

Atlikite šį tyrimą nuo pradžios iki pabaigos naudodami AI ir užbaikite.

Taip bandoma visą atsakomybę perkelti modeliui. Rezultatas: šališkas pavyzdys, išgalvotas šaltinis, nepatikrinta statistika ir nepateisinamas tekstas. Joks etapas iki galo nėra saugus.

Galingas raginimas:

Noriu planuoti savo tyrimą nuo galo iki galo. Kiekviename etape (dizainas, duomenys, apdorojimas, analizė, pristatymas, dokumentacija) tai yra gairės, kur galiu saugiai naudoti dirbtinį intelektą, kur reikia žmogaus sprendimo ir patikrinimo ir į kokią etinę bei privatumo riziką turėčiau atsižvelgti. Atminkite, kad aš esu atsakingas.

Skirtumas: antrasis metodas AI pozicionuoja kaip kompanioną; Ji nuo pat pradžių pripažįsta, kad sprendimai ir patikrinimas priklauso žmonėms.

Visapusiška atsakingo naudojimo politika

principu

Taikymas

Kuriame padalinyje

Maitinkite galingu šaltiniu

Pateikite savo duomenis / šaltinį

1, 2

Paklauskite pavyzdžio

Atstovavimo ir šališkumo auditas

Atlikite skaičiavimus programoje

Priversti AI generuoti skaičius

išlaikyti lojalumą

Susieti citatą su eilutės numeriu

Laikykite atvirą prieštaravimą

Trianguliacija, sąžiningas pristatymas

6, 7

Pirmiausia etika ir privatumas

Anoniminis, patikrintas įrankis

Dokumentuokite procesą

Dienoraštis, greitas įrašas

Išlaikyti originalumą

Patikrinkite šaltinį, savo balsą

Dažnos klaidos

Atsižvelgdami į etapus atskirai ir pamiršdami grandinę. Šališkumas viename etape sugadina visą tyrimą.
Atsakomybės perdavimas AI. Sprendimas, patikrinimas ir etika visada priklauso nuo žmogaus.
Komandoje nėra bendrų taisyklių. Individualus naudojimas sukelia nenuoseklumą ir riziką.
Dokumentus paliekame paskutiniam. Pėdsakai išlaikomi viso proceso metu; vėliau negalima prisiminti.
Kai tik išmoksi ir atsipalaiduoji. Atsakingas naudojimas yra disciplina, kuri iš naujo taikoma kiekviename projekte.

Apibendrinant

Tikroji AI vertė socialiniuose tyrimuose atsiranda ne atskirose užduotyse, o nuoseklioje ir atskaitingoje darbo eigoje nuo galo iki galo. Taikykite tuos pačius principus visuose etapuose, nuo projektavimo iki dokumentacijos: naudokite galingą šaltinį, patikrinkite kiekvieną išvestį, išlaikykite žmogaus nuomonę, teikite pirmenybę etikai ir konfidencialumui, skaidriai dokumentuokite procesą. Bendras komandos lygmens protokolas daro šiuos principus nuolatiniais. Grandinė yra tiek stipri, kiek stipri jos silpniausia grandis; Jokiame etape neatsipalaiduokite. AI pagreitina tyrimus, bet niekada nepakeičia tyrėjo sprendimo, atsakomybės ir sąžiningumo.

Taikymo užduotis

Sukurkite šešių žingsnių planą savo mokslinių tyrimų projektui (realiam arba planuojamam) naudodami „nuo galo iki galo“ kontrolinio sąrašo generavimo šabloną. Kiekviename etape užsirašykite, kur naudosite dirbtinį intelektą, ką tikrinsite ir kokias etines / privatumo rizikas apsvarstysite. Tada naudokite „atsakingo naudojimo savęs vertinimo“ šabloną, kad įvertintumėte penkis principus, nurodytumėte dvi silpniausias vietas ir kaip jas sustiprinti.

kontrolinis sąrašas

[ ] Tyrimą planavau kaip šešių etapų eigą nuo galo iki galo.
[ ] Kiekviename etape nustatiau saugaus AI naudojimo ribą.
[ ] Aš patikrinau ankstesnę išvestį kiekviename perėjimo etape.
[ ] Visą laiką buvo laikomasi etikos, konfidencialumo ir dokumentacijos.
[ ] Aš pats įvertinau atsakingą naudojimą pagal penkis principus.

Modulio egzaminas

1. Kuris iš šių dalykų yra tiksliausias dirbtinio intelekto pozicionavimas sociologijoje ir socialiniuose tyrimuose?

A) Dirbtinis intelektas gali pats atsakyti į tyrimo klausimą, interpretaciją ir etinį sprendimą be žmogaus pritarimo.
B) Dirbtinis intelektas veikia tik apibendrinant tekstą, jis neturi nieko bendra su kitais tyrimo etapais
C) Dirbtinis intelektas yra santrauka, nuorašas, kodas ir juodraščio asistentas; Atsakomybė už interpretaciją, pagrindą ir etinį sprendimą tenka tyrėjui ✔
D) Kadangi dirbtinis intelektas visada yra nešališkesnis nei žmonės, aiškinimas turėtų būti visiškai paliktas jam.

Aprašymas: Dirbtinis intelektas; yra asistentas, kuris apibendrina tekstus, redaguoja nuorašus, siūlo kodą ir rašo juodraščius. Atsakomybė už kritinį darbą, pavyzdžiui, tyrimo klausimą, teorinį pagrindą, imties sprendimą, interpretaciją ir etinį sprendimą, priklauso tyrėjui; Nepatvirtinta išvestis gali sukelti klaidingą nuorodą, išgalvotą statistiką arba klaidingą priskyrimą.

2. Kodėl rizikinga nuskaityti literatūrą tiesiogiai dirbtiniam intelektui pasakyti „surašyk 10 svarbiausių straipsnių šia tema kartu su bibliografija“?

A) AI gali sudaryti šaltinius, autorius ir DOI, kurie atrodo realistiški, bet neegzistuoja; Turite rasti šaltinį iš duomenų bazės ✔
B) Dirbtinis intelektas veikia labai lėtai ir eikvoja laiką surašydamas išteklius
C) Dirbtinis intelektas pasigenda turkiškos literatūros, nes gali rasti tik angliškų šaltinių
D) Sąrašas plečiasi, nes dirbtinis intelektas kelis kartus kartoja tą patį šaltinį

Aprašymas: literatūros apžvalga yra užduotis, kai dirbtinis intelektas sukelia daugiausia haliucinacijų; Gali sudaryti straipsnius, autorius ir DOI, kurie atrodo realistiški, bet neegzistuoja. Šaltinių paieška yra duomenų bazių darbas; AI turėtų apibendrinti tik faktines jūsų rastas santraukas.

3. Kokios problemos atžvilgiu reikėtų atidžiau interpretuoti 78 % pasitenkinimą savivaldybės tinklalapyje paskelbtoje apklausoje?

A) Procentų skaičiavimas neteisingas; Pasitenkinimo lygis niekada negali būti išreikštas vienu skaičiumi
B) Kadangi apklausa buvo per ilga, dalyviai nuobodžiavo ir atsakė atsitiktinai
C) Sociologiškai neįmanoma išmatuoti pasitenkinimo, todėl rezultatas yra negaliojantis
D) imtyje yra atrankos šališkumas; Kadangi dalyvauti gali tik svetainės vartotojai, išvados negalima apibendrinti visai visuomenei ✔

Paaiškinimas: Svetainėje paskelbtoje apklausoje per daug atstovaujama tų, kurie jau naudojasi svetaine (kurie gali naudotis paslauga ir tikriausiai yra labiau patenkinti); Tai yra atrankos šališkumas. Išvadą galima apibendrinti tik „svetainės naudotojams“, o ne visai visuomenei.

4. Kodėl nesaugu įklijuoti 300 eilučių duomenų rinkinį kaip tekstą ir nurodyti AI „apskaičiuoti vidurkį“?

A) Kadangi dirbtinis intelektas gali nuskaityti tik iki 100 duomenų eilučių, jis atmeta daugiau
B) Kalbos modelis nėra skaičiuotuvas; Aritmetuojant tekste gali atsirasti neteisingų skaičių, skaičiuoti reikia programoje ✔
C) Vidurkis yra sociologiškai beprasmis matas ir jo apskritai nereikėtų skaičiuoti.
D) Kai duomenys įklijuojami kaip tekstas, AI automatiškai juos ištrina

Paaiškinimas: kalbos modelis nėra skaičiuotuvas ir gali neteisingai pateikti vidurkį, procentą arba p reikšmę, kai atliekama teksto aritmetika. Faktinis skaičiavimas turėtų būti atliktas statistinėje programoje arba lentelėje; AI turėtų būti naudojamas tik metodams ir aiškinimui.

5. Ką reikėtų daryti prieš priimant dirbtinio intelekto pasiūlytą citatą kokybinėje temos analizėje?

A) Jei citata atrodo sklandžiai ir įspūdingai, ją galima pridėti tiesiai prie ataskaitos
B) Jei citatos ilgis neviršija vienos pastraipos, tikrinti nereikia
C) Turėtų būti patvirtinta eilutės numeriu, kad citata iš tikrųjų yra nuoraše ✔
D) Citata automatiškai patikima, nes dirbtinis intelektas nurodo šaltinį

Paaiškinimas: Kokybinio tyrimo esmė – ištikimybė paties dalyvio žodžiams. AI gali sudaryti citatą, kuri yra sklandi, bet iš viso neegzistuoja nuoraše. Todėl kiekviena citata turėtų būti susieta ir patikrinta su tikruoju teiginiu tekste ir pageidautina eilutės numeriu.

6. Jei tyrimo metu 72 % apklausos dalyvių sako „aš perdirbu“, bet interviu metu dauguma jų iš tikrųjų sako, kad tai daro nereguliariai, kaip reikėtų spręsti šį prieštaravimą?

A) Prieštaravimas neturėtų būti paslėptas; turėtų būti pateiktas kaip išvada su galimais paaiškinimais, tokiais kaip socialinis geidžiamumo šališkumas ✔
B) Interviu duomenys turėtų būti atmesti kaip netikslūs ir pranešti tik apklausos rezultatai
C) Apklausos duomenis reikia atmesti, nes jie neteisingi, reikia pranešti tik apie pokalbį
D) Abu duomenys turėtų būti pašalinti iš ataskaitos, nes prieštaravimas yra gėdingas

Paaiškinimas: kiekybinių ir kokybinių išvadų neatitikimas nėra trūkumas, bet dažnai yra pats vertingiausias atradimas. Čia esantis prieštaravimas rodo tokį reiškinį kaip „socialinio geidžiamumo šališkumas“ ir turėtų būti pateiktas kaip atradimas jo neslepiant.

7. Ką daryti, jei skirtumas tarp dviejų grupių (51 % ir 54 %) atrodo kaip „milžiniškas tarpas“ grafike, kurio y ašis prasideda nuo 50?

A) Diagrama turėtų būti palikta tokia, kokia yra, nes skirtumas jau atrodo didelis
B) Skirtumas turėtų būti visiškai paslėptas, vietoj dviejų grupių rodant vieną vidurkį
C) Skirtumas turėtų būti dar įspūdingesnis, į grafiką įtraukus trimatį efektą.
D) Y ašis turi būti inicijuojama nuo nulio; sutrumpinta ašis klaidina skaitytoją perdėdama nedidelius skirtumus ✔

Paaiškinimas: sutrumpinta ašis (nepradedant nuo nulio) suklaidina nedidelį skirtumą, nes atrodo didžiulis. Sąžiningoje juostinėje diagramoje ašis turėtų prasidėti nuo nulio; todėl skirtumas matomas iš tikro, mažo dydžio. Vaizdo tikslas – ne įtikinėjimas, o teisingas bendravimas.

8. Kodėl vien pavardžių ištrynimas iš nuorašų dažnai nepakanka anonimiškumo?

A) Visada pakanka ištrinti pavadinimą; jokia kita informacija tapatybės neatskleidžia
B) Netiesioginiai identifikatoriai (unikalus vaidmuo, vieta, reta savybė) gali perduoti asmenį be jo vardo ✔
C) Anonimizuoti reikia tik tada, kai yra telefono numeris
D) Vardų trynimas yra beprasmis, nes tekstas tampa neįskaitomas

Paaiškinimas: Nepakanka tik ištrinti pavadinimą; Netiesioginiai aprašai, tokie kaip „vienintelė vaistininkė X apylinkėje“ arba „vienintelė inspektorė savivaldybėje“, gali duoti asmenį savarankiškai. Norint tinkamai anonimizuoti, reikia išvalyti visus tiesioginius ir netiesioginius identifikatorius.

9. Kodėl su dirbtiniu intelektu atliekamoje analizėje svarbu įrašyti raginimus, naudojamą modelį ir datą?

A) Kadangi tai tik teisinė prievolė, ji neturi mokslinės vertės
B) Raginimai saugomi dėl komercinių priežasčių, nes jiems taikomos autorių teisės.
C) Padaro procesą atsekamu ir atkuriamu; Priešingu atveju „AI taip pasakė“ nebūtų mokslinis pateisinimas ✔
D) Registracija yra tik formalumas, nes modelis visada pateikia tą patį atsakymą

Paaiškinimas: Kalbos modeliai ne kiekvieną kartą pateikia tiksliai tą patį atsakymą; Jei raginimai ir modelio informacija neįrašomi, procesas tampa juoda dėže ir niekas kitas (net jūs) negali atkurti kūrinio. Šie įrašai yra kūrinio „medžiagų sąskaita“ ir yra atkuriamumo pagrindas.

10. Kur yra riba tarp teisėto dirbtinio intelekto naudojimo akademiniame rašte ir akademinio sąžiningumo pažeidimų?

A) AI gali padėti išreikšti savo turinį; Tačiau mąstyti savo vardu ir kurti turinį bei pateikti jį kaip savo darbą yra pažeidimas ✔
B) Bet koks dirbtinio intelekto sukurtas tekstas gali būti naudojamas tiesiogiai, jei tik gramatika yra teisinga
C) Kol dirbtinis intelektas prideda išteklių, visiškai atspausdinti turinį be problemų.
D) Dirbtinio intelekto naudojimas yra draudžiamas bet kokiomis aplinkybėmis ir negali būti naudojamas jokiame etape.

Atskleidimas: dirbtinio intelekto naudojimas siekiant paaiškinti savo projektą ir pagerinti kalbą bei struktūrą yra teisėtas ir paskelbtas skaidriu. Dirbtinio intelekto parašytas turinys ir jo pateikimas kaip savo paties darbas pažeidžia originalumą ir beveik neabejotinai sukuria išgalvotus šaltinius. Eilutė: AI padeda išreikšti savo mintis, jis negalvoja už jus.

11. Ką socialiniuose tyrimuose reiškia principas „kokybė iki galo iki silpniausios stadijos“?

A) Svarbu tik paskutinis etapas – rašyba; ankstesnių etapų klaidos taisomos rašybos būdu.
B) Pakopos nepriklauso viena nuo kitos; Vieno klaida neturi įtakos kitiems
C) Stipriausia fazė išsaugo visą grandinę, todėl pakanka sutelkti dėmesį į vieną fazę
D) Silpnumas viename etape (šališka imtis, nepatikrintas šaltinis) negali būti ištaisytas vėlesniuose etapuose ir susilpnina visą tyrimą ✔

Paaiškinimas: Sprendimas kiekviename etape turi įtakos kitam: šališkas mėginys negali būti išsaugotas net atlikus tobulą analizę; Nepatvirtintas šaltinis paneigia net geriausią raštą. Todėl kiekviename etape – nuo projektavimo iki dokumentacijos – turėtų būti taikomi tie patys atsakingo naudojimo principai.

12. Jei dirbtinis intelektas apibendrina jūsų pateiktą nuorašą ir prideda rėmelį, kurio nėra tekste, pavyzdžiui, „pagyvenę žmonės bijo technologijų“, koks tai pavyzdys?

A) Tai tiksli tikrosios dalyvio nuomonės santrauka
B) Tai stereotipo, kurį dirbtinis intelektas perneša iš savo mokymo duomenų, įvedimas į duomenis ✔
C) Tai statistinio reikšmingumo testo rezultatas
D) Tai įrodymas, kad anonimiškumas buvo sėkmingai įgyvendintas

Paaiškinimas: Tai yra stereotipo (stereotipinio apibendrinimo), kurį AI neša iš tekstų, kuriais jis mokomas, pavyzdys. Modelis gali pridėti sprendimą, kurio iš tikrųjų nėra duomenyse. Tyrėjas turėtų panaikinti šį papildymą sakydamas „tiesiog pasikliaukite teksto teiginiais“.

13. Kuris iš šių klausimų yra gerai susiaurintas tyrimo klausimas?

A) Kodėl visuomenė atsidūrė tokioje situacijoje?
B) Ar žmonės laimingi?
C) Dėl kokių priežasčių universiteto studentai nuo 18 iki 25 metų nedalyvauja savivaldos rinkimuose? ✔
D) Koks yra santykis tarp socialinės žiniasklaidos ir visko?

Paaiškinimas: geras tyrimo klausimas yra atsakomas, ribotas ir prasmingas; Jos populiacija, kontekstas ir dėmesys yra aiškūs. Vietoj plataus klausimo, pavyzdžiui, „Kodėl jaunimas nusigręžia nuo politikos?“, galima tirti klausimą, apimantį konkrečią amžiaus grupę, kontekstą ir konkretų dėmesį.

14. Kodėl tai nėra tikra trianguliacija, jei dvi skirtingos internetinės apklausos įdarbina dalyvius iš tos pačios socialinės žiniasklaidos grupės ir duoda tuos pačius rezultatus?

A) Du šaltiniai nėra nepriklausomi, nes yra iš tos pačios šališkos imties; tai yra to paties šališkumo pakartojimas ✔
B) Visada nebūtina naudoti dviejų apklausų, užtenka vienos apklausos
C) Internetinės apklausos niekada nepateikia galiojančių duomenų
D) Tai, kad jie duoda tą patį rezultatą, įrodo, kad rezultatas yra visiškai teisingas.

Paaiškinimas: Trianguliacija yra kryžminis išvados patikrinimas su tikrai nepriklausomais šaltiniais. Jei du šaltiniai gaunami iš tos pačios šališkos imties, jų vienas kitą „patvirtinti“ yra klaidinga; tai yra to paties šališkumo pakartojimas, o ne nepriklausomas patvirtinimas.