عدم الانحياز في أبحاث مسح وسائل التواصل الاجتماعي

تخضع بحوث وسائل التواصل الاجتماعي، كما تجري حاليا، لتحيز عدم المشاركة. وهناك عدد من أنواع التحيز من عدم المشاركة، وكل نوع لديه القدرة على التأثير على موثوقية نتائج البحوث - في كثير من الأحيان بطرق مخفية أو غير معروفة. في الواقع، أظهرت الأبحاث أن المشاركين في البحث الذين يصعب الوصول إليهم، ويتطلبون جهودا متعددة للاتصال بهم، يختلفون بطرق هامة عن المشاركين الآخرين.

هذه الاختلافات كانت في العمر والجنس والحالة الاجتماعية والوضع الاجتماعي والاقتصادي والحالة الصحية وعدد الأطفال.

معدل الاستجابة

ويشار إلى مدى شمول البيانات عند اختتام الدراسة لجميع الأعضاء في العينة باسم معدل الاستجابة. في حين أن هذا المفهوم واضح في مسح منظم أو مجموعة من المقابلات، فإنه أكثر غموضا في أبحاث وسائل الاعلام الاجتماعية. ومع ذلك، فإنه لا يقل أهمية في أبحاث وسائل الاعلام الاجتماعية مما هو عليه في أنواع أخرى من البحوث النوعية. ويحسب معدل الاستجابة بعدد المشاركين الذين يكملون الاستقصاءات أو يوافقون على إجراء المقابلات - مقسوما على العدد الإجمالي للأشخاص الذين يشكلون جهود أخذ العينات الأصلية. ويجب أن يشمل العدد الإجمالي الأشخاص الذين لم يتم الاتصال بهم بنجاح أو الذين رفضوا المشاركة في البحث.

مسألة التعميم

بغض النظر عن كيفية جمع البيانات، لا يمكن التأكيد على أهمية ارتفاع معدل الاستجابة بما فيه الكفاية.

ليس من الممكن أن تولد واقعيا إلى عدد أكبر من السكان عندما يكون معدل استجابة عينة منخفضة. ويزداد التحيز العينة مع انخفاض معدل الاستجابة. وفي الدراسات الاستقصائية المرتكزة على وسائل الإعلام، عندما تنخفض معدلات العودة إلى 20 أو 30 في المائة من العينة، فإن هذه المجموعة من المشاركين لا تشبه كثيرا العينة المأخوذة من السكان.

نفس ميل الناس إلى إعادة البريد في المسح أو الموافقة على المشاركة في مسح الهاتف يحدث مع الناس الذين ينخرطون في شبكات وسائل الاعلام الاجتماعية: وهذا هو، مصلحة خاصة في الموضوع ( أو المنتج أو الخدمة، حسب الحالة).

حجم العينة

عينات أصغر لديها عينات أكبر خطأ من عينات أكبر. ضع في اعتبارك أن بيانات العينة توفر تقديرا لخصائص السكان الأكبر حجما. وتقدم كل عينة مأخوذة من إطار أخذ العينات تقديرا مستقلا عن ذلك العدد الأكبر من السكان. نظريا، يمكن أن يكون هناك نمط منفصل من الردود في كل عينة اتخذت لكل سؤال طلب. وبمرور الوقت، مع وجود عينات كافية مأخوذة من إطار أخذ العينات، فإن النمط الحقيقي سيتقارب حول النمط الحقيقي (الحقيقي) للسكان الأكبر حجما.

هامش الخطأ

يصف خطأ المعاينة دقة تقدير من أي من العينات المأخوذة من عدد أكبر من السكان.ويعبر عن خطأ العينة من حيث هامش الخطأ المرتبط بمستوى من الثقة، وهو مقياس إحصائي. ففي استطلاع للرأي الرئاسي، على سبيل المثال، قد يبين التقرير أن شاغل الوظيفة يفضله 64 في المائة من الناخبين. هامش الخطأ سيكون زائد أو ناقص 3 نقاط بمستوى ثقة 95٪.

وبعبارة أخرى، إذا أجري الاستطلاع مرة أخرى مع 100 عينة مختلفة من الناخبين، من أصل 100 ناخب، 95 الناخبين تشير إلى أن شاغل هذه الوظيفة يفضل 61٪ إلى 67٪ من الناخبين. أي 61٪ من الناخبين + 3٪ أو -3٪.

قرارات حول حجم العينة

ينخفض ​​هامش الخطأ المرتبط بأخذ العينات كلما زاد حجم العينة، ولكن فقط إلى نقطة معينة. عندما يصل حجم العينة إلى 1000 إلى 2000 المستجيبين، هامش الخطأ صغير بما فيه الكفاية وذلك لجعل النظر في عينات أكبر (وليس خيارا فعالة من حيث التكلفة). وعندما تكون المجموعات الفرعية جزءا من عدد أكبر من السكان، يمكن تبرير أحجام عينات أكبر لأن هامش الخطأ سيختلف لكل مجموعة فرعية تبعا لعدد الأشخاص في المجموعات الفرعية. على سبيل المثال، نظرا إلى 1000 عضو من شبكة وسائل التواصل الاجتماعي وهامش خطأ يساوي ما بين 1 إلى 3 نقاط مئوية مع فاصل ثقة 95٪، فإن تحليل مجموعة فرعية من شبكة التواصل الاجتماعي هذه، مثلا، الامهات ترقيم حوالي 100-سيكون هامش أعلى من الخطأ من حوالي 4 إلى 10 نقطة.

قياس عينة الكفاية

يتم تقييم العينات عادة وفقا لإجراءات الاختيار المستخدمة بدلا من الحجم النهائي أو التركيب. وھذا أمر أساسي لأنھ في معظم الحالات - من المستحیل قیاس کیفیة تمثیل العینة من السکان الأکبر. وتستخدم اإلجراءات اإلحصائية ألنها تسمح بتقديرات مريحة وموثوقة بشكل جوهري. إن إنشاء فترة ثقة معقولة وهامش خطأ في البداية يتيح للباحثين التركيز على المتغيرات مثل معدل الاستجابة وإطارات العينات المناسبة.