یک پرسشنامه آنلاین با دقت طراحی شده، دادههای عالی را جمعآوری میکند و تصمیمات بهتری را تحویل میدهد. اما معمولاً تعصب در پس پردهها مخفی میشود و باعث تحریف نتایج میشود. بیاموزید چگونه تعصب پرسشنامه آنلاین را شناسایی کنید، تحقیقات را به درستی انجام دهید و پاسخهای دقیقتری را به دست آورید. تعصب در همه اشکال تحقیق وجود دارد و میتواند در هر مرحله از فرآیند تحقیق ظاهر شود. اگر بدون کنترل باقی بماند، تعصب باعث میشود نتایج پرسشنامه آنلاین نامعتبر و ناقص شوند.
همه چیز درباره تعصب پرسشنامه آنلاین
برندهایی که وقت خود را صرف انجام پرسشنامه آنلاین از مخاطبانشان میکنند، میخواهند حقیقت در مورد رضایت و درد مشتریانشان را بدانند. اما یک طراحی تحقیقاتی تعصبآمیز این هدف را دچار مشکل میکند. تعصب در زمانی رخ میدهد که یک پرسشنامه آنلاین باعث تحریک پاسخدهندگان به انتخاب یک جواب دیگر میشود. این افراد را راهنمایی میکند تا به شیوهای متفاوت از احساسات و رفتار واقعی خود پاسخ دهند. این بدان معناست که دادهها ممکن است هدفمند و دقیق نباشد، بنابراین نتایج پرسشنامه آنلاین در نهایت ناقص خواهد بود. زمانی که تعصب در یک سوال حضور داشته باشد، برای مثال، برخی از موضوعات - مانند رأیگیری یا تغذیه سالم - به تعصب اجتماعی وابسته هستند. اکثر افراد احساس میکنند که باید حق رأی خود را استفاده کنند یا روزانه مقدار مناسبی از سبزیجات مصرف کنند، بنابراین آنها اغلب بر اساس اینکه چه چیزی قابل قبولتر است، پاسخ میدهند تا بر اساس رفتار واقعی خود.
طراحان و سازندگان پرسشنامه آنلاین میتوانند این تعصب را در سوال تقویت کنند با نشان دادن اینکه یک پاسخ خاص صحیح است. یا آنها میتوانند سوالات را طراحی کنند تا افراد احساس کنند که هر پاسخی معتبر است. این تلاشها باعث تولید نتایج دقیقتر و کم تعصبآمیز تر میشوند.
تعصب یک فیلتر گمراهکننده بر روی واقعیت قرار میدهد. تحقیقاتی که به خوبی طراحی شدهاند، منجر به تصمیمات خوبی میشوند، اما تحقیقاتی که تعصبآمیز هستند میتوانند یک شرکت را می توانند به خطا ببرند. اگر تیم برند برای اطلاعات دقیق درباره استراتژی کسبوکار خود تحقیق میکند، یک مجموعه داده تعصبآمیز میتواند نشان دهد که بازار به سمت جهت دیگری در حال حرکت است.
زمانی که تیمهای محصول پرسشنامه آنلاین را برای درک تجربه کاربری انجام میدهند، سوالات تعصبآمیز آنها را به سمت اشتباه میکشاند. بازاریابان اغلب از پرسشنامه آنلاینها برای ایجاد گزارشهای صنعتی استفاده میکنند. اگر نتایج به شدت تعصبآمیز به نفع برندشان باشد، مخاطبان ممکن است احساس کنند که دادهها متمایل به خطا هستند و به طور کلی نادرست است. اعتبار شرکتشان به عنوان یک نتیجه کاهش مییابد.
در هر یک از این موارد، تعصب به نتایج نابودکنندهای برای کسبوکار منجر میشود. به همین دلیل تیمهایی که تحقیقات پرسشنامه آنلاین انجام میدهند، باید یاد بگیرند که تعصب را به هر شکلی که دارد، شناسایی کنند.
بازاریابان ممکن است بخواهند بپرسند: "چقدر از استفاده از محصول فوقالعاده ما لذت میبرید؟" اما این سوال منجر به پاسخهای تعصبآمیز است. این فشار زیادی را بر روی مخاطبان میگذارد تا به شیوه مثبتی پاسخ دهند. ممکن است موضوع گفتگو مناسبی باشد، اما به عنوان بخشی از یک پرسشنامه آنلاین، سوال تاثیرگذار است. فرموله کردن سوال فرض میکند که مخاطبان از فیلمهای مارول خوششان میآید و آنها را به سمت یک جهت خاص هدایت میکند.
آیا میخواهید نتایج بهتری از پرسشنامه آنلاین که منجر به تصمیمات محکم میشود؟ یاد بگیرید که تعصب را در طراحی تحقیقات محدود کنید.
۴ راهکار برای طراحی پرسشنامه آنلاین بدون تعصب
تیمها باید هر کاری را که میتوانند انجام دهند تا پرسشنامه آنلاینهای بدون تعصبی بسازند. تحقیقاتی که به خوبی طراحی شدهاند، احساسات و تجربیات صادقانه پاسخدهندگان را برمیشمارد، نه نتایج ترجیحی یا فرضیات محققان. این چهار راهکار را مانند نقاط کنترلی در نظر بگیرید تا در هر مرحله از فرآیند طراحی تحقیق، برای شناسایی تعصب، بررسی کنید.
۱. برنامهریزی خود را بدون تعصب انجام دهید
گام اول پرسیدن یک سوال است که هدایتکننده انجام تحقیقات باشد. جیمز این مرحله اولیه تحقیقات را به این شکل توصیف میکند: "یک گام به عقب برداشته و بسیار واضح در مورد اینکه، تصمیمی که به عنوان نتیجه انجام تحقیق گرفته خواهد شد چیست؟ چه اطلاعاتی نیاز داریم تا بتوانیم این تصمیم را انجام دهیم؟"
فرضیه تحقیق به عنوان یک نقطه شروع برای پرسشنامه آنلاین خدمت میکند. اگر بازاریابان پرسشنامه آنلاین را با امید به تأیید یک فرضیه برگزار کنند به جای آنکه بررسی کنند که آیا آن واقعیت را اثبات میکند یا خیر، آن نمودار داده را از هم میپاشاند.
تعصب زمانی رخ میدهد که محققان پرسشنامه آنلاینها را به گونهای طراحی میکنند که فرضیه آنها را حمایت کند. دیوید میگوید که دلیل این کار ممکن است مانند این باشد: "من این فرضیه خاص را دارم که میخواهم با تحقیقات اثبات کنم و ادامه میدهم. من دادههایی که فکر میکنم فرضیهام را اثبات میکند را پیدا خواهم کرد." از این نگرش خودداری کنید و به جای آن، بر روی جستجوی حقیقت - بدون توجه به اینکه آیا با فرضیه شما همخوانی دارد یا خیر - تمرکز کنید.
یک راه عالی برای شکل دادن به یک فرضیه قوی پیش از انجام تحقیقات پرسشنامه آنلاین، شروع با تحقیقات کیفی مانند مصاحبههای مشتری است. گفتگوهایی با افراد واقعی میتواند نشان دهد که مخاطبان چگونه فکر میکنند و فرضیات داخلی را که ممکن است فرضیه یا طراحی تحقیق را تحت تأثیر قرار دهند، رد کند.
۲. نوشتن سوالات مناسب برای پرسشنامه آنلاین خود
هر سوال فرصتی برای ورود تعصب است. محققان باید در مورد پرسیدن سوالات درست به درستی مراقب باشند. این راهنماییها و نکات، یک چارچوب ارائه میدهند.
سوالات راهبردی نپرسید
شیوهای که شما یک سوال را مطرح میکنید تفاوت بزرگی ایجاد میکند. فرمولهکردن میتواند روی پاسخدهندگان تأثیر بگذارد و آنها را از راه حقیقت دور کند. سوالاتی مانند "چقدر از محصول X خوشتان میآید؟" یا "چهقدر احساس مثبتی در مورد ویژگی Y دارید؟" میتوانند باعث شود که افراد احساس فشار کنند به جای اینکه نظر صادقانهشان را بدهند. از زبان و متعادل استفاده کنید. "تجربه شما از این محصول چیست؟" یا "محصول ما را از مقیاس ۱ (من آن را دوست ندارم) تا ۵ (من آن را دوست دارم) ارزیابی کنید" به پاسخدهندگان فرصت میدهد تا به پاسخ صادقانه خود فکر کنند.
سعی کنید از کسی که در پرسشنامه آنلاین سهمیهای ندارد (و نتایج را نپذیرد) برای بازبینی سوالات به منظور تعیین سوگیری استفاده کنید. با ارائه پاسخهای مثبت و منفی مساوی برای سوالات مقیاس لیکرت، سوالات را متعادل نگه دارید. اگر یک سوال گزینههای بیشتری برای "راضی" نسبت به "ناراضی" داشته باشد، پاسخها احتمالاً به سوی مثبت خواهند رفت - یک مقیاس متعادل به افراد اجازه میدهد تا گزینههای خود را با توزیع منصفانه مقایسه کنند.
3. در ترتیب سوالات محتاط باشید
هر کسی که قبل از اخبار بد، خبرهای خوب را به پدر یا شریک خود اعلام می کند تا در حالت خوبی قرار گیرند، میداند که ترتیب مهم است. با این حال، یک پرسشنامه آنلاین بیطرف باید از این رفتار خودداری کند. به عنوان مثال، یک پرسشنامه آنلاین ممکن است از افراد خواسته باشد تا رضایت خود را از چندین ویژگی محصول محبوب ارزیابی کنند، که ممکن است آنها را به سمتی مثبت کشانده باشد. اگر یک سوال بازخورد کلی محصول بعد از آن دنبال کند، آنها ممکن است به سوی یک بررسی بهتر کشانده شوند، حتی اگر تجربهای خنثی یا منفی داشته باشند.
به همین دلیل، سوالات پرسشنامه آنلاین را از کلی به خاصترین مورد مرتب کنید. به این ترتیب، موضوعات پیچیدهتر نمیتوانند نظر کلی شخص را به سمت خود جلب کنند. از سوالاتی که ممکن است پاسخهای بیشتری داشته باشد خودداری کنید. سوالات چندگزینهای باید تمام پاسخهای ممکن را دربرگیرند. در حالی که چندین انتخاب اولیه ممکن است بیشتر موارد را پوشش دهند، اما نه همیشه تجربه تمامی پاسخدهندگان را دربرگیرند.
یک پاسخ "دیگر" یا گزینهی متن بازی ارائه دهید که به افراد اجازه دهد به بهترین شکل ممکن پاسخ دهند. بدون این گزینه اضافی، آنها ممکن است فقط یک پاسخ دیگر را که آنها آن را "بهترین" میدانند، انتخاب کنند که دقت دادههای شما را تحت تأثیر قرار میدهد.
در خوب نگه داشتن تمرکز پرسشنامه آنلاین تلاش کنید. کسی با یک پرسشنامه آنلاین بیپایان پیروز نمیشود. هنگامی که مخاطب خسته یا بیحوصله میشود، اغلب شروع به خواندن سریعتر یا فقط انتخاب اولین پاسخ میکنند - و این یک دستورالعمل برای نتایج نامفید پرسشنامه آنلاین است. هر چه پرسشنامه آنلاین هدفمندتر باشد، احتمال پاسخگویی خوب تا آخرین سوال بیشتر است.
4. تجزیه و تحلیل دادهها
هنگامی که پاسخها در دست است، وقت آن است که کلاه تحلیلگر را بپوشانید و به نتایج بپردازید - و تجزیه و تحلیل داده نقش مهمی در محدود کردن سوگیری دارد. ابتدا با تمیز کردن دادهها و جستجوی نقاط نامتعادل شروع کنید. ایدهآل، هر پرسشنامه آنلاین باید طول مناسبی داشته باشد تا مردم جلب شوند و پاسخهای خود را با دقت و توجه به هر پاسخ بدهند. اما در دنیای واقعی، مجموعه دادهای مانند این کمیاب است. پژوهشگران باید پاسخهایی که ممکن است دادهها را کج کنند، شناسایی و مورد بررسی قرار دهند. جیمز توصیه میکند به دنبال این نشانههای قرمز در مجموعه داده باشید:
- آیا کسی پاسخهای متناقض و ناهمسان با یکدیگر ارائه داده است؟
- آیا کسی فقط در طرف دور از مقیاس پاسخ میدهد یا هر بار روی پاسخ اول کلیک میکند؟
- آیا کسی یک فرم را به طور سریع تکمیل کرده است که تقریباً غیرممکن است که هر سوال را بخواند و با دقت به آن پاسخ دهد؟
هر یک از این الگوها میتوانند نشان دهندهی این باشند که پاسخهای شخصی، شاید نمایانگر آنچه فکر میکنند، نباشند. با شناسایی این نقاط ناهمسان در مجموعه داده، جیمز میگوید: "سپس میتوانید تصمیماتی بگیرید. آیا باید ادامه دهیم و اینها را شامل شویم؟ یا آیا باید آنها را از تحلیل حذف کنیم؟" وزن تأثیر این پاسخها بر مجموعه داده را بسنجید. حذف یا نگهداشتن آنها میتواند نوعی از سوگیری خود را داشته باشد - به دنبال رویکردی باشید که کمترین تأثیر را بر نتایج داشته باشد.
گاهی اوقات، یک پرسشنامه آنلاین هنوز یک مجموعه دادهای خراب شده را برمیگرداند، با وجود تمام تلاشهای بیطرفی همه. اگر تجزیه و تحلیل دقیق نقصی را در طراحی تحقیقاتی آشکار کند، شما ممکن است نیاز به انجام تغییرات در پرسشنامه آنلاین داشته باشید و آن را دوباره اجرا کنید. دیوید میگوید که یک مطالعه با دادههای فریبآور و نادقیق در واقع بیارزش است.
پژوهشگران میتوانند با تجزیه و تحلیل آنچه که اشتباه افتاده است، سعی کنند تا مطالعه را نجات دهند، او توجه میکند. "اما این همچنین میتواند مسئله دشواری باشد چون کل طراحی از ابتدا سوالات پژوهش نادرست دارد"، دیوید توضیح میدهد. "اگر همه سوالات به سمتی خاص راهاندازی شده باشند، در حال حاضر فریب خوردهاند و باید دوباره انجام شوند."
مطالعه مجدد طراحی پرسشنامه آنلاین، و شناسایی جایی که فریب وارد شده است. آیا این به چگونگی عبارتگذاری سوالات برمیگردد؟ ترتیب سوال؟ گزینههای پاسخ؟ متوجه شوید که کجا فریب وارد شده است، و سپس این مسائل را با پرسیدن سوالات به یک روش بیشتر نیوترال، محدود کردن فریب ترتیب، و تصادفی کردن ترتیب گزینههای پاسخ حل کنید. با یک طراحی متقاطعتر، باز مخلوط کردن تحقیقات میتواند نتایج بهتری تولید کند که تصمیمات قویتری را ایجاد میکنند.
نتیجه گیری
در نتیجه، برای کاهش فریب در پرسشنامه آنلاینها، مواردی مانند بازبینی سوالات توسط افرادی که در پرسشنامه آنلاین سهمیهای ندارند، حفظ توازن در سوالات مقیاس لیکرت، رعایت ترتیب مناسب سوالات، ارائه گزینه "دیگر" در سوالات چندگزینهای، تمرکز بر تعداد سوالات و انجام تجزیه و تحلیل دقیق دادهها از اهمیت بسزایی برخوردارند. علاوه بر این، استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی مانند آنچه توسط یوچک ارائه میشود، میتواند به بازاریابان کمک کند تا فرایند طراحی و اجرای پرسشنامه آنلاینها را بهبود بخشند و از فریب در دادهها جلوگیری کنند. با این اقدامات، میتوان به نتایج دقیقتری رسید و تصمیمگیریهای موثرتری انجام داد.
بله، بازبینی سوالات توسط افرادی که سهمیهای در پرسشنامه آنلاین ندارند، میتواند کمک کند تا فریب در سوالات شناسایی شود و دادهها بیشتر بیطرفانه شوند. بله، ارائه گزینه "دیگر" در سوالات چندگزینهای به افراد امکان میدهد تا پاسخی که بهترین مطابقت را دارد را انتخاب کنند و از فریب در دادهها جلوگیری کنند. بله، استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی میتواند در بهبود طراحی و اجرای پرسشنامه آنلاینها و همچنین در تجزیه و تحلیل دادهها به کاهش فریب در پرسشنامه آنلاینها کمک کند.
سوالات متداول
۱. آیا نیاز است که سوالات پرسشنامه آنلاین را توسط افرادی که در پرسشنامه آنلاین سهمیهای ندارند، بازبینی کنیم؟
۲. آیا باید گزینه "دیگر" در سوالات چندگزینهای ارائه شود؟
۳. آیا استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی میتواند در کاهش فریب در پرسشنامه آنلاینها موثر باشد؟