Não participação Bias na pesquisa de pesquisas de mídia social

A pesquisa de mídia social, como é atualmente realizada, está sujeita a viés de não participação. Existem vários tipos de viés de não participação e cada tipo tem o potencial de impactar a confiabilidade dos achados da pesquisa - muitas vezes de forma oculta ou desconhecida. Na verdade, a pesquisa mostrou que os participantes da pesquisa que são difíceis de alcançar, exigindo múltiplos esforços para contatá-los, diferem de forma significativa de outros entrevistados.

Essas diferenças foram observadas em idade, gênero, estado civil, status socioeconômico, estado de saúde e número de crianças.

Taxa de Resposta

A extensão em que os dados no final de um estudo inclui todos os membros em uma amostra é referida como a taxa de resposta. Embora este conceito seja claro em uma pesquisa estruturada ou conjunto de entrevistas, é mais ambíguo na pesquisa de mídia social. No entanto, não é menos importante na pesquisa de mídia social do que em outros tipos de pesquisa qualitativa. A taxa de resposta é calculada pelo número de participantes que completaram pesquisas - ou concordam em ser entrevistados - divididos pelo número total de pessoas que compõem o esforço original de amostragem. O número total deve incluir pessoas que não foram contatadas com sucesso ou que se recusaram a participar da pesquisa.

A questão de generalização

Independentemente de como os dados são coletados, a importância de uma alta taxa de resposta não pode ser suficientemente enfatizada.

Não é possível gerar de forma realista para uma população maior quando a taxa de resposta de uma amostra é baixa. O viés da amostra aumenta à medida que a taxa de resposta cai. Nos inquéritos baseados na mídia, quando as taxas de retorno caem para 20 ou 30% da amostra, esse grupo de participantes tem pouca semelhança com a população amostral em geral.

A mesma tendência das pessoas para retornar uma pesquisa por correspondência ou concordar em participar de uma pesquisa telefônica ocorre com pessoas que se envolvem em redes de redes sociais: isto é, um interesse particular no assunto ( ou produto ou serviço, conforme o caso).

Tamanho da amostra

As amostras menores apresentam um erro de amostragem maior do que as amostras maiores. Considere que os dados da amostra fornecem uma estimativa dos atributos da população maior. Cada amostra extraída de um quadro de amostragem fornece uma estimativa separada dessa população maior. Teoricamente, pode haver um padrão separado de respostas em cada amostra tomada para cada pergunta. Ao longo do tempo, com amostras suficientes tiradas da moldura de amostragem, o padrão verdadeiro converge em torno do padrão real (verdadeiro) da população maior.

Margem de erro

Erro de amostragem descreve a precisão de uma estimativa de qualquer uma das amostras retiradas da população maior.O erro de amostragem é expresso em termos de margem de erro associada a um nível de confiança, que é uma medida estatística. Em uma pesquisa de preferência presidencial, por exemplo, o relatório pode mostrar que o titular é favorecido por 64% dos eleitores. A margem de erro seria mais ou menos 3 pontos com um nível de confiança de 95%.

Em outras palavras, se a pesquisa fosse realizada novamente com 100 amostras diferentes de eleitores, dos 100 eleitores, 95 eleitores indicariam que o titular é favorecido por 61% a 67% dos eleitores. Ou seja, 61% dos eleitores + 3% ou -3%.

Decisões sobre o tamanho da amostra

A margem de erro associada à amostragem diminui à medida que o tamanho da amostra aumenta, mas apenas para um determinado ponto. Quando o tamanho da amostra atinge 1000 a 2000 entrevistados, a margem de erro é suficientemente pequena, de modo a considerar as amostras maiores (não uma escolha econômica). Quando os subgrupos são parte da população maior, tamanhos de amostra maiores podem ser justificados porque a margem de erro variará para cada subgrupo dependendo do número de pessoas nos subgrupos. Por exemplo, com 1000 membros de uma rede de redes sociais e uma margem de erro que equivale a entre 1 a 3 pontos percentuais com um intervalo de confiança de 95%, a análise de um subgrupo dessa rede de redes sociais - digamos, permaneça em casa - Mães com cerca de 100 - teriam uma margem de erro maior de cerca de 4 a 10 pontos.

Suavidade da amostra de medição

As amostras são tipicamente avaliadas de acordo com os procedimentos de seleção usados ​​em vez do tamanho ou composição final. Isso é fundamental porque - na maioria das situações - é impossível medir com precisão quão representativa é uma amostra da população maior. Os procedimentos estatísticos são usados ​​porque permitem estimativas convenientes e fundamentalmente confiáveis. Estabelecer um intervalo de confiança razoável e margem de erro no início permite que os pesquisadores se concentrem em variáveis ​​como taxa de resposta e quadros de amostragem adequados.