Faida:
- Kuwa na uwezo wa kufafanua ulimwengu kwa uwazi na kutathmini uwakilishi wa njia ya sampuli na ambaye ametengwa kimfumo.
- Uwezo wa kutofautisha kati ya upendeleo katika data na mila potofu inayobebwa na akili ya bandia na kudhibiti zote mbili.
- Uwezo wa kueleza matokeo kwa sampuli pekee, bila kutia chumvi, na kuandika sehemu ya mapungufu ya uaminifu.
Dhana muhimu zaidi ya utafiti wa kijamii ni sampuli - yaani, kikundi kidogo unachochagua kwa sababu huwezi kuchunguza kikundi kizima unachovutiwa nacho (ulimwengu/idadi ya watu: watu wote au vitengo ambavyo utafiti unataka kuzungumzia) mmoja baada ya mwingine. Ambao matokeo ya utafiti yanaweza kujumlishwa (yaani, "ikiwa matokeo haya ni halali kwa watu hawa pekee au kwa kundi pana") inategemea kabisa uwakilishi wa sampuli. Matokeo ya sampuli isiyo sahihi au ya upendeleo si sahihi, haijalishi imechanganuliwa vyema vipi. Katika kitengo hiki, utajifunza jinsi ya kutumia AI kufikiria juu ya muundo wa sampuli, kugundua upendeleo - kusogea kwa utaratibu kwa data au tafsiri katika mwelekeo mmoja, na kuelezea kwa uaminifu mipaka ya ujanibishaji.
Inahitajika kutofautisha aina mbili za ubaguzi hapa. Ya kwanza ni upendeleo katika data: sampuli inawakilisha kundi moja kupita kiasi na inawakilisha kikundi kingine kidogo (k.m. wale wanaoweza tu kushiriki katika uchunguzi wa mtandaoni, yaani wale walio na ufikiaji wa mtandao). Ya pili ni upendeleo wa AI mwenyewe: AI hubeba muundo wa matini ambayo imefunzwa na inaweza kutoa maoni ya jumla juu ya kikundi cha kijamii. Mtafiti mzuri wa kijamii lazima awe macho kwa wote wawili; AI inaweza kukusaidia kutambua zote mbili, au inaweza kuzikuza zote mbili.
Hatua kwa hatua: kufikiria juu ya uwakilishi
1. Eleza ulimwengu. Unataka kumwambia nani kuhusu utafutaji wako? "Wapiga kura wote nchini Türkiye" na "wapiga kura vijana katika kitongoji cha Istanbul" ni ulimwengu tofauti sana. Sampuli haiwezi kuanzishwa bila kuandika hii kwa uwazi.
2. Chagua njia ya sampuli. Mbinu kama vile nasibu (kila mtu ana nafasi sawa ya kuchaguliwa), kuweka tabaka (kugawanya ulimwengu katika vikundi na kuchagua kutoka kwa kila kikundi), mpira wa theluji (mshiriki mmoja akimpendekeza mwingine) hutoa nguvu tofauti za uwakilishi. AI inaweza kueleza faida na hasara za kila mbinu kwa lugha nyepesi.
3. Uliza ni nani aliyeachwa. Kila sampuli hukosa mtu. Uchunguzi wa mtandaoni unawakosa wasio na mtandao, uchunguzi wa simu unawakosa wasio na simu ya mezani, mahojiano ya mchana hukosa wafanyakazi. AI hutoa orodha nzuri ya "njia hii inamtenga nani kimfumo?"
4. Ramani ya vyanzo vya upendeleo. Orodhesha vyanzo kama vile upendeleo wa uteuzi (nani aliyechaguliwa), upendeleo wa majibu (nani anajibu), kukumbuka upendeleo (kukumbuka vibaya zamani).
5. Andika kikomo cha jumla. Tamka matokeo kama "vijana katika sampuli hii," sio "vijana wote." AI inaweza kuripoti kuzidishwa kwa jumla katika rasimu yako.
Kidokezo: Ripoti nzuri ya utafiti inaimarishwa, sio dhaifu, na sehemu ya "mapungufu". Kuandika kwa uaminifu kuhusu nani sampuli yako haiwakilishi hufanya utafiti wako kuwa wa kuaminika zaidi. Kuwa na rasimu ya AI ya sehemu hii, lakini thibitisha mapungufu yoyote mwenyewe.
kesi tatu ndogo
Kesi ya 1 - Upendeleo uliofichwa wa uteuzi. Ili kupima kuridhika na huduma za manispaa, timu moja iliweka utafiti kwenye tovuti ya manispaa na kupata kuridhika kwa 78%. Nilipouliza AI "sampuli hii inakosa nani?", ikawa kwamba sehemu ambayo tayari inatumia tovuti (yaani, ina ufikiaji wa huduma na labda imeridhika zaidi) imewakilishwa zaidi. Matokeo yalisahihishwa hadi "78% kati ya watumiaji wa tovuti."
Kesi ya 2 - Aina ya AI. Wakati mtafiti alifanya AI ifanye muhtasari wa "mtazamo wa wazee wa vijijini kuhusu teknolojia," AI iliongeza sura isiyo ya kawaida ambayo haikuwa kwenye data, kama vile "wazee wanaogopa teknolojia." Mtafiti alipogundua hili na kusema "tegemea tu taarifa katika nakala", ilionekana kuwa kweli kulikuwa na mitazamo mingi katika data.
Kesi 3 - Marekebisho ya sampuli zilizowekwa. Katika sampuli ya watu 500, wanawake walikuwa 30%, ikilinganishwa na 51% katika idadi ya watu. AI ilielezea mantiki ya uzani kwa lugha rahisi, na timu ilipima matokeo kulingana na idadi ya watu, na kusababisha picha wakilishi zaidi.
Violezo vinne vinavyoweza kunakiliwa
1) Ukosoaji wa sampuli:
Ulimwengu wa utafiti wangu: [maelezo]. Njia yangu ya sampuli ni: [njia]. Jukumu lako: orodhesha ni nani sampuli hii inaweza kuwakilisha chini au kupita kiasi. Zingatia chaguo, jibu, na kumbuka makosa tofauti. Toa pendekezo la kupunguza kwa kila hatari. Usizidishe ugunduzi wangu; Onyesha mipaka kwa uaminifu.
2) Udhibiti wa jumla:
Chunguza sentensi hizi za kutafuta: [maandishi]. Weka alama kwa kila ujanibishaji wa jumla. Andika upya taarifa kama vile "wote/kila mtu/vijana/wanawake" kwa kauli finyu ambayo data inaungwa mkono. Kwa mfano, badala ya "vijana hufanya X," "Y% ya vijana katika sampuli hii waliripoti X." Ripoti dai lolote la asili isiyojulikana.
3) Ukamataji wa upendeleo wa AI:
Nimekupa muhtasari hapa chini. Angalia: je, hukumu, vivumishi au jumla ulizoongeza zipo KWELI kwenye maandishi uliyopewa? Tia alama na uondoe misemo yoyote ambayo haiko katika maandishi lakini inayotoka kwa mifumo yako mwenyewe. Shikilia tu kile kilicho kwenye maandishi.
4) Sehemu ya vikwazo vya rasimu:
Andika rasimu ya sehemu ya "Mapungufu" kulingana na maelezo ya mbinu ifuatayo: ukubwa wa sampuli [n], mbinu [x], muktadha [y]. Eleza jinsi kila kizuizi kinaweza kuathiri matokeo. Wala kutia chumvi wala kudharau; Uwe mwenye usawaziko na mwaminifu. Nitathibitisha kila kitu.
Mwongozo dhaifu / Mwongozo thabiti
Agizo dhaifu:
Kulingana na matokeo ya uchunguzi wangu, vijana wengi wana maoni haya. Andika hili kwa sentensi kali.
Hii hutoa ujanibishaji zaidi bila kuhoji sampuli. AI inaingia kwa urahisi katika dai ambalo data haileti, kama vile "Vijana nchini Türkiye..."
Agizo lenye nguvu:
Sampuli yangu: Wanafunzi 220 wa shahada ya kwanza katika chuo kikuu kimoja, uchunguzi wa mtandaoni, ushiriki wa hiari. Ningependa kueleza matokeo: 61% ya washiriki walitoa maoni X. Andika hili katika sentensi ya kitaaluma isiyo na mashiko ambayo inaeleza kwa uwazi mipaka ya sampuli (uwakilishi, upendeleo wa kujitolea). Weka kikomo cha ujanibishaji kwa sampuli hii.
Tofauti: sentensi ya pili hutoa dai linaloweza kutetewa ambalo data inaunga mkono.
Mbinu za sampuli na uwakilishi
Mbinu
Jinsi gani kazi
nguvu ya uwakilishi
Hatari ya kawaida
rahisi nasibu
Nafasi sawa kwa kila mtu
juu
gharama ya usafiri
tabaka
Gawanya na uchague katika vikundi
juu
Hitilafu ya ufafanuzi wa kikundi
upendeleo
Kujaza viwango vya kikundi
kati
Upendeleo wa kikundi
rahisi
Usiulize mtu yeyote anayeweza kufikiwa
chini
Upendeleo mkubwa wa uteuzi
mpira wa theluji
Kwa pendekezo la mshiriki
chini
Kufanana kwa mtandao
Makosa ya kawaida
- Kuanzisha sampuli bila kufafanua ulimwengu. Uwakilishi hauwezi kutathminiwa bila kujua utamjumlisha nani.
- Kuongeza sampuli za urahisi kwa watu wote. Makosa ya kawaida; "wahojiwa wa uchunguzi" wamechanganyikiwa na "kila mtu".
- Usiulize kamwe ni nani aliyeachwa. Kila mbinu huteka nyara mtu; Tafuta hii kwa uangalifu.
- Bila kugundua stereotype iliyoongezwa na AI. Muundo unaweza kuongeza mila potofu ambazo hazipo kwenye data.
- Kuficha mapungufu. Kuficha udhaifu wa sampuli hufanya utafiti kuwa tete, si wa kutegemewa.
Kwa muhtasari
Thamani ya matokeo ni sawa na uwakilishi wa sampuli ambayo msingi wake ni. AI; ni usaidizi mkubwa katika kueleza mbinu za sampuli, kupanga ramani ya nani ana uwakilishi mdogo, kuripoti ujumlishaji wa jumla, na kuandaa sehemu ya mapungufu ya uaminifu. Lakini jihadharini na upendeleo mbili: upendeleo wa data yenyewe na ubaguzi unaobebwa na AI. Bainisha ulimwengu kwa uwazi, uliza ni nani ameachwa, punguza ujanibishaji kwa sampuli, na uandike vikwazo kwa uaminifu.
Jukumu la maombi
Eleza idadi ya watu na mbinu ya sampuli kwa ajili ya utafiti halisi au dhahania. Dondoo ambao wanaweza kuwa chini ya/kuwakilishwa zaidi kutoka kwa AI ukitumia kiolezo cha "uhakiki wa sampuli" na utambue angalau vyanzo vitatu vya upendeleo. Kisha utafsiri taarifa ya kutafuta kuwa taarifa finyu ambayo data inakubali kwa mchoro wa "kukagua kwa ujumla". Mwishowe, andika sehemu ya mapungufu ya ukurasa wa nusu.
orodha ya ukaguzi
- [ ] Nimefafanua kwa uwazi ulimwengu (ambao nitaujumlisha).
- [ ] Nilitathmini uwakilishi wa mbinu ya sampuli.
- [ ] Niliorodhesha ni nani aliyeachwa kwa utaratibu.
- [ ] Nilielezea matokeo yaliyopatikana kwa sampuli tu na bila kutia chumvi.
- [ ] Niliondoa dhana potofu/kanuni ambazo AI iliongeza.