在线民调中的假受访者难题无解

No Easy Fix for Bogus Respondents in Online Opt-In Polls

Pew Research Center 最新研究发现，在线自愿参与式民调中充斥着只为快速完成任务换取奖励的假受访者。研究对比了三种主流清洗方法：陷阱问题（trap questions）、CloudResearch 的 Sentry 自动预筛选系统，以及将受访者与选民登记簿（voter file）进行匹配。结果令人意外：匹配选民数据反而可能因剔除大量未注册选民而增加误差；陷阱问题和自动筛选虽能小幅提升数据质量，但都会导致对 2024 年大选中民主党支持率的轻微高估。目前，彻底根除假受访者的完美方案依然 elusive，这一难题持续困扰着在线民调的准确性。