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皮尤研究发现,网上民意调查的虚假受访者可能夸大了特朗普和奥巴马医改的支持率



  皮尤研究中心(Pew Research Center)周二发布的一项重大研究显示,在美国,参与在线调查的受访者中,假受访者占4%至7%。

  这个皮尤研究使用多种方法来识别那些给出不诚实或不正当反应的在线民意调查对象。他们发现,虚假的在线民意测验者倾向于支持一切,78%的人赞成特朗普总统的工作表现,84%的人赞成奥巴马总统和国会通过的2010年医改法,特朗普极力反对废除该法案。

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  皮尤研究中心发现,如果没有发现和删除虚假的受访者,使用在线选择样本的民意调查可能会高估特朗普和其他政治人物及政策的支持率约两个百分点。这一相对较小的影响对于面临着近距离连任的特朗普这样的总统来说可能是有意义的,而且对包括西班牙裔在内的某些亚群体来说也会被放大。

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  许多虚假的受访者表现出专业的民意测验参与者对完成许多调查获得奖励感兴趣,并以市场研究人员想要的方式回答问题。

  虚假受访者对知名网络调查的实际影响尚不清楚:皮尤研究了在线调查公司招聘的原始样本,有些公司可能会使用不同的方法将它们剔除。

  皮尤调查主任考特尼·肯尼迪(Courtney Kennedy)在写给“华盛顿邮报”(The Washington Post)的一封电子邮件中写道:“据我们所知,一些在线民意测验人员自己进行调查,但很多人可能不这样做(至少在公共领域没有这方面的证据)。”“为了帮助公众更好地区分值得信赖和不值得信赖的民意调查,如果民意调查方法声明中提到进行了哪些检查,这将是有帮助的。”

  这份报告称,尽管调查结果“并不意味着大规模投票被打破、错误或不可信”,但它强调2018年大选前民调和2016年全国民调的准确性,而且该研究没有对电话民调进行审查。

  自特朗普就职以来,该网站跟踪了全国民意调查RealClearPolitical特朗普的支持率往往比基于固定电话和手机样本的民调高出两个百分点,分别为43%和41%。但这种关系并不一致,而且在2020年,特朗普的支持率在电话调查中略高一些。

  皮尤研究中心试图用六种方式对网上调查中不诚实或不合法的受访者的普遍程度进行量化,在2019年春季对每一种方法对10 000多名受访者进行调查。

  这些调查中有四项采用了选择抽样法,这些样本由自愿参加网络调查的人组成,以获取金钱或其他回报,而其余两个样本来自基于概率的互联网面板,在这些面板中,受访者采用基于随机地址的抽样方式,包括皮尤的美国趋势小组(AmericanTrendingPanel)。

  皮尤将一名受访者归类为“假”,如果他们做了以下几项调查之一:多次接受调查,报告生活在美国以外,对所有七位政治领导人和意识形态领域的政策给予正面评价,或者对不符合问题的开放式问题给予多个答复。

  上一次测试要求研究人员对375,000多个开放式答案进行分类,但发现有数千个问题得到了回答,比如“你认为你今天感觉如何?”与非后续的反应,如“伟大的产品”,抄袭文本从其他网站,会话文本或其他不相关的回应。

  总的来说,在接受调查的受访者中,至少有一个被认为是假的。通过众包网站招聘的受访者中,假应答者的比例最高;但在三个被占比例小组中,有两个人的比例也是6%。相比之下,在两项调查中,假受访者只占1%。这两项调查都是在离线招聘的小组中进行的。

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  虚假回答者最大的统一特征是他们对所有政治问题的善意回答。即使是非常不受欢迎的数字,虚假受访者的下意识肯定的回答也是如此。当皮尤(Pew)发现有可能参加不止一次民意调查的虚假受访者时,有42%的受访者支持俄罗斯总统弗拉基米尔·普京(Vladimir Putin)。32%的受访者对未回答的问题给出了不匹配的答案。作为对比,福克斯新闻民意调查通过电话进行的调查发现,去年有9%的美国登记选民对普京持赞同态度。

  尽管来自一小部分受访者的随机回应可能会在长期内抵消,但虚假受访者做出正面回应的倾向可能会导致此类民意调查高估政治领导人和政策的受欢迎程度。影响也可能不均匀分布。在皮尤调查中,10%的受访者认为是西班牙裔,而在被归类为假的受访者中,这一比例上升到了30%。当假受访者被排除在外时,特朗普在西班牙裔选民中的支持率下降了3至18个百分点,其中最大的波动发生在被占比人群样本中。

  虚假的受访者似乎不太可能影响选举民调问题,因为他们没有一个明确的积极选择,而非合法的受访者可能会被吸引到哪一个候选人的支持范围内。肯尼迪说:“然而,如果研究人员单独询问候选人的情况,并要求被调查者说他们对每一位候选人的看法是有利的还是不利的,那么这种问题可能会显示出来自虚假受访者的微小偏见。”

  当被问到在线民意调查人员可能会采取什么方法来应对被选中的虚假受访者时,肯尼迪说,她不相信任何检查清单都能捕捉到这些人,但她表示,提高方法的透明度将有利于消费者。




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