Quantitative conversations: the importance of developing rapport in standardised interviewing
Notice bibliographique
Résumé
When developing household surveys, much emphasis is understandably placed on developing survey instruments that can elicit accurate and comparable responses. In order to ensure that carefully crafted questions are not undermined by 'interviewer effects', standardised interviewing tends to be utilised in preference to conversational techniques. However, by drawing on a behaviour coding analysis of survey paradata arising from the 2012 UK Poverty and Social Exclusion Survey we show that in practice standardised survey interviewing often involves extensive unscripted conversation between the interviewer and the respondent. Whilst these interactions can enhance response accuracy, cooperation and ethicality, unscripted conversations can also be problematic in terms of survey reliability and the ethical conduct of survey interviews, as well as raising more basic epistemological questions concerning the degree of standardisation typically assumed within survey research. We conclude that better training in conversational techniques is necessary, even when applying standardised interviewing methodologies. We also draw out some theoretical implications regarding the usefulness of the qualitative-quantitative dichotomy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,397 | 0,524 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,025 |
| Communication savante | 0,016 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,025 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».