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对于在线选择参与民意调查中的虚假受访者，很难修复
一项检查在线选择加入民意调查的新研究发现，虽然删除虚假受访者通常可以提高数据质量，但没有一种方法可以可靠地解决该问题。
来源:皮尤研究中心信息这项研究旨在衡量虚假受访者对选择加入调查的影响。它还比较了识别和删除虚假受访者的三种方法：1）使用陷阱问题，有时称为“注意力检查”，2）CloudResearch 专有的 Sentry 预筛选系统，以及 3）将受访者与国家选民档案进行匹配。
我们为什么这样做？
皮尤研究中心开展高质量的研究，帮助公众、媒体和决策者了解重要主题。我们的方法研究调查了民意调查行业当前面临的挑战，包括过去关于选择加入调查中虚假受访者影响的工作。
了解有关皮尤研究中心和我们的方法研究的更多信息。
我们是如何做到这一点的？
我们于 2024 年 11 月 14 日至 19 日对 11,114 名美国成年受访者进行了一项大型在线选择加入调查。调查结束后，同意提供姓名和联系信息的受访者将与登记选民档案进行匹配。
我们评估了每种消除虚假案例的方法在三个数据质量指标上的表现：“同意”，或者无论提出什么问题都同意，2）开放式文本响应的质量，以及 3）响应顺序效果。我们还研究了筛选方法如何对 2024 年总统选举的选民投票率和投票选择的估计产生实质性影响。
以下是本报告调查方法中使用的问题。
在线选择参与投票中最紧迫的问题之一是虚假（或欺诈）受访者。这些调查接受者并不努力如实回答问题，而只是希望快速完成调查并获得奖励。
为了应对这一威胁，研究人员开发了多种方法来识别和清除调查样本中的虚假案例。方法包括 1) 陷阱问题，有时称为“注意力检查”，真正的受访者应始终正确回答，2) 自动预筛选服务，3) 将受访者与登记选民档案进行匹配。