Domande “Trabocchetto”: un Utile strumento per Garantire l’Integrità dei Dati 

Noi di Made in Surveys siamo molto orgogliosi della qualità dei dati che raccogliamo.

Mantenere uno standard qualitativo alto è un processo impegnativo e non privo di sfide. In media, ci troviamo a dover eliminare circa il 20% delle risposte ad ogni sondaggio, perché purtroppo non tutti i partecipanti rispondono in modo serio ai questionari. Per questo motivo utilizziamo diverse azioni di controllo qualitativo, e i nostri responsabili della ricerca sono costantemente impegnati a sostenere l'integrità dei dati.

Processo Meticoloso di Pulizia dei Dati 

Una volta completato il sondaggio, il nostro team avvia immediatamente un meticoloso processo di pulizia dei dati. Esaminiamo tutti gli aspetti concernenti la ricerca: località degli intervistati, tempi di risposta, coerenza dei dati, pertinenza delle risposte alle domande aperte, ecc. Questo controllo manuale garantisce che solo dati affidabili e di alta qualità vengano poi inseriti nei database. Si tratta di un compito che richiede molto tempo, in particolare nelle aree con obiettivi di indagine complessi, dove spesso abbiamo bisogno di anticipare un surplus di risposte.

Per semplificare questo processo, e renderlo in parte automatizzato, abbiamo implementato varie misure proattive. Queste includono l’utilizzo del blocco IP (sia per evitare risposte doppie che per bloccare risposte da aree geografiche non pertinenti) e l’impostazione di tempi di risposta minimi per identificare rapidamente chi non risponde in modo serio al sondaggio. Ciò aiuta a ridurre al minimo il numero di risposte che richiedono una pulizia approfondita alla fine del sondaggio.

Sfruttare le "domande trabocchetto" per implementare l'integrità dei dati 

Una delle nostre strategie chiave è l'uso di "domande trabocchetto". Queste hanno un duplice scopo: verificare l'autenticità dei partecipanti e monitorare il loro coinvolgimento durante il sondaggio.

Utilizziamo due tipi di domande trabocchetto: di verifica e controllo dell’attenzione.

• Domande di verifica: Le domande di verifica sono posizionate strategicamente all'inizio dei nostri questionari. Fungono da gatekeeper, bloccando i partecipanti che non possono fornire una risposta valida. Oltre ai tradizionali strumenti captcha (che impediscono ai bot automatizzati di distorcere i risultati), abbiamo innovato il processo con domande video. Questa ulteriore verifica garantisce che gli intervistati siano presenti fisicamente durante il questionario, attivamente coinvolti, e in grado di valutare contenuti multimediali, rafforzando così l'autenticità delle loro risposte.
• Domande di controllo dell’attenzione: vengono poste in varie parti del questionario e disponibili in diverse forme.

- Domande ripetute: ponendo la stessa domanda sia all'inizio che alla fine di un sondaggio, individuiamo gli intervistati le cui risposte non sono allineate, segnalando potenziali incoerenze o disattenzioni;

- Domande con istruzioni: introdotte a metà sondaggio, queste semplici attività misurano il livello di attenzione degli intervistati, chiedendo loro di compiere una semplice azione (ad esempio, selezionare il colore blu);

- Domande logiche : progettate per garantire un coinvolgimento continuo, questo tipo di domande verificano che gli intervistati leggano con attenzione e riflettano durante tutto il questionario, utilizzando domande semplici come “che giorno è oggi?”.

Sebbene efficaci, è fondamentale utilizzare questi strumenti con giudizio. Una loro errata applicazione, infatti, può inavvertitamente penalizzare anche gli intervistati più seri. Ad esempio, la modifica dell'ordine delle risposte nelle domande ripetute può portare a differenze di interpretazione, che non dovrebbero comportare la cancellazione dei dati.

Esistono quindi molti metodi che possono essere combinati per garantire la qualità dei dati. Che si tratti di controlli automatici o di verifiche manuali, il team di Made In Surveys si impegna a garantire sempre database di altissima qualità.

E tu, cosa fai per garantire la qualità dei dati raccolti?
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