ជៀសវាងកំហុសឆ្គងនៃគំរូទាំងនេះនៅក្នុងការស្រាវជ្រាវប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយសង្គម

វិធីដើម្បីលើកកម្ពស់គុណភាពនៅក្នុងគំរូប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយសង្គម

ការស្រាវជ្រាវតាមប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយសង្គមដូចដែលវាត្រូវបានគេអនុវត្តនាពេលបច្ចុប្បន្នគឺស្ថិតក្រោមការលំអៀងមិនចូលរួម។ ចំនួនលំអៀងនៃការមិនចូលចិត្តមួយចំនួនមានហើយប្រភេទនីមួយៗមានសក្តានុពលក្នុងការ ប៉ះពាល់ដល់ភាពជឿទុកចិត្ត នៃការស្រាវជ្រាវដែលជារឿយៗតាមរបៀបដែលត្រូវបានលាក់ឬមិនស្គាល់។ ជាការពិតការស្រាវជ្រាវបានបង្ហាញថាអ្នកចូលរួមស្រាវជ្រាវដែលពិបាកក្នុងការឈានដល់ការទាមទារកិច្ចខិតខំប្រឹងប្រែងច្រើនដើម្បីទាក់ទងពួកគេខុសគ្នាតាមវិធីសំខាន់ៗពីអ្នកឆ្លើយសំណួរដទៃទៀត។

ភាពខុសគ្នាទាំងនេះត្រូវបានគេមើលឃើញតាមអាយុភេទនិងស្ថានភាពគ្រួសារស្ថានភាពសេដ្ឋកិច្ចសង្គមស្ថានភាពកុមារនិងចំនួនកុមារ។

អត្រាឆ្លើយតប

វិសាលភាពដែលទិន្នន័យនៅចុងបញ្ចប់នៃការសិក្សាមួយរួមបញ្ចូលទាំងសមាជិកទាំងអស់នៅក្នុងគំរូមួយត្រូវបានសំដៅដល់ថាជា អត្រាឆ្លើយតប ។ ខណៈពេលដែលគំនិតនេះគឺច្បាស់លាស់នៅក្នុងការស្ទង់មតិរចនាសម្ព័ន្ធឬសំណុំសំភាសន៍វាកាន់តែមិនច្បាស់នៅក្នុងការស្រាវជ្រាវប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយសង្គម។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយវាមិនមានសារៈសំខាន់ក្នុងការស្រាវជ្រាវប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយសង្គមជាងការស្រាវជ្រាវដទៃទៀតនោះទេ។ អត្រាឆ្លើយតបត្រូវបានគណនាដោយចំនួនអ្នកចូលរួមដែលបានបំពេញការស្ទង់មតិឬយល់ព្រមក្នុងការសម្ភាសន៍ដោយចំនួនសរុបនៃមនុស្សដែលជា កិច្ចខិតខំប្រឹងប្រែងគំរូដើម ។ ចំនួនសរុបត្រូវតែរួមបញ្ចូលមនុស្សដែលមិនបានទាក់ទងដោយជោគជ័យឬអ្នកដែលមិនចូលរួមក្នុងការស្រាវជ្រាវ។

បញ្ហាទូទៅទូទៅ

ដោយមិនគិតពីទិន្នន័យដែលត្រូវប្រមូលបានទេ សារៈសំខាន់នៃអត្រាឆ្លើយតបខ្ពស់ មិនអាចត្រូវបានសង្កត់ធ្ងន់គ្រប់គ្រាន់នោះទេ។

វាមិនអាចទៅរួចក្នុងការបង្កើតប្រជាពលរដ្ឋដែលមានទំហំធំជាងនេះទេនៅពេលដែលអត្រាឆ្លើយតបនៃសំណាកគំរូទាប។ ភាពលំអៀងគំរូកើនឡើងខណៈដែលអត្រាឆ្លើយតបថយចុះ។ នៅក្នុងការស្ទង់មតិផ្អែកលើប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយនៅពេលអត្រានៃការត្រឡប់មកវិញធ្លាក់ទៅ 20 ឬ 30 ភាគរយនៃគំរូនោះ អ្នកចូលរួមទាំងនោះ មានលក្ខណៈស្រដៀងគ្នាទៅនឹងចំនួនប្រជាជនសរុប។

ទំនោររបស់មនុស្សដើម្បីឆ្លើយតបការស្ទង់មតិឬការចូលរួមក្នុងការស្ទង់មតិតាមទូរស័ព្ទបានកើតឡើងជាមួយមនុស្សដែលចូលរួមនៅក្នុងបណ្តាញផ្សព្វផ្សាយសង្គម: នោះគឺជាចំណាប់អារម្មណ៍ពិសេសមួយចំពោះបញ្ហាប្រធានបទ (ឬផលិតផលឬសេវាកម្មតាមករណី ត្រូវបាន) ។

ទំហំ​ធម្មតា

សំណាកតូចមានកំហុសគំរូធំជាងគំរូធំ។ ពិចារណាថាទិន្នន័យគំរូផ្តល់នូវការប៉ាន់ស្មាននៃគុណលក្ខណៈនៃចំនួនប្រជាជនកាន់តែច្រើន។ សំណាកនីមួយៗដែលត្រូវបានដកចេញពី ស៊ុមសំណាកគំរូ ផ្តល់នូវការប៉ាន់ប្រមាណដាច់ដោយឡែកពីចំនួនប្រជាជនដែលមានចំនួនច្រើន។ តាមទ្រឹស្តីមានគំរូនៃការឆ្លើយតបដាច់ដោយឡែកនៅក្នុងគំរូនីមួយៗដែលត្រូវបានគេយកទៅសួរ។ ក្នុងរយៈពេលយូរដោយមានសំណាកគ្រប់គ្រាន់យកចេញពីស៊ុមសំណាកគំរូពិតប្រាកដនឹងបង្រួមជុំវិញគំរូពិតប្រាកដនៃចំនួនប្រជាជនកាន់តែច្រើន។

កម្រៃនៃកំហុស

កំហុសគំរូបង្ហាញពីភាពជាក់លាក់នៃការប៉ាន់ស្មានពីសំណាកណាមួយដែលបានមកពីប្រជាជនដែលមានទំហំធំ។ កំហុសគំរូត្រូវបានបង្ហាញនៅក្នុងលក្ខខណ្ឌនៃកំហុសនៃកំហុសដែលត្រូវបានផ្សារភ្ជាប់ជាមួយនឹងកម្រិតនៃទំនុកចិត្តដែល ជាវិធានការស្ថិតិមួយ ។ ឧទាហរណ៍ក្នុងការស្ទង់មតិចំណាប់អារម្មណ៍ប្រធានាធិបតីឧទាហរណ៍របាយការណ៍នេះអាចបង្ហាញថាអ្នកកាន់តំណែងនេះត្រូវបានគាំទ្រដោយ 64% នៃអ្នកបោះឆ្នោត។ គែមនៃកំហុសនឹងត្រូវបានបូកឬដក 3 ចំនុចជាមួយនឹងកម្រិតទំនុកចិត្ត 95% ។

និយាយម្យ៉ាងទៀតប្រសិនបើការស្ទង់មតិនេះត្រូវបានធ្វើឡើងជាថ្មីម្តងទៀតជាមួយអ្នកបោះឆ្នោតចំនួន 100 ខុសៗគ្នាក្នុងចំណោមអ្នកបោះឆ្នោតចំនួន 100 នាក់អ្នកបោះចំនួន 95 នាក់នឹងបញ្ជាក់ថាអ្នកបោះឆ្នោតត្រូវបានគាំទ្រដោយ 61% ទៅ 67% នៃអ្នកបោះឆ្នោត។ នោះគឺ 61% នៃអ្នកបោះឆ្នោត + 3% ឬ -3% ។

ការសម្រេចចិត្តអំពីទំហំគំរូ

រឹមនៃកំហុសដែលទាក់ទងនឹងគំរូត្រូវបានថយចុះនៅពេលទំហំគំរូកើនឡើងប៉ុន្តែចំណុចតែមួយប៉ុណ្ណោះ។ នៅពេល ទំហំសំណាក មានកម្រិតចាប់ពី 1000 ដល់ 2000 នាក់គែមនៃកំហុសឆ្គងគឺមានទំហំតូចគ្រប់គ្រាន់ដើម្បីធ្វើឱ្យមានការពិចារណាលើសំណាកធំ ៗ (មិនមែនជា ជម្រើសដែលមានប្រសិទ្ធិភាពចំណាយ ) ។ នៅពេលក្រុមតូចជាផ្នែកមួយនៃចំនួនប្រជាជនធំជាងទំហំនៃទំហំគំរូអាចមានភាពយុត្តិធម៌ពីព្រោះទំហំនៃកំហុសឆ្គងនឹងប្រែប្រួលសម្រាប់ក្រុមតូចនីមួយៗអាស្រ័យលើចំនួនមនុស្សនៅក្នុងក្រុមរង។ ឧទាហរណ៍បានផ្តល់ឱ្យ 1000 សមាជិកនៃបណ្តាញប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយសង្គមនិងរឹមនៃកំហុសដែលស្មើគ្នារវាង 1 ទៅ 3 ចំណុចភាគរយជាមួយ 95% ទំនុកចិត្តចន្លោះពេលការវិភាគនៃក្រុមរងនៃបណ្តាញប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយសង្គមមួយដែលនិយាយថាស្នាក់នៅនៅផ្ទះ - ម៉ាក់ដែលមានលេខប្រហែល 100 មានអត្រាកំហុសខ្ពស់ជាង 4 ទៅ 10 ពិន្ទុ។

ការវាស់ស្ទង់ភាពគ្រប់គ្រាន់នៃគំរូ

គំរូត្រូវបានវាយតម្លៃជាទូទៅយោងទៅតាមនីតិវិធីនៃការជ្រើសរើសប្រើជាជាងទំហំឬសមាសធាតុចុងក្រោយ។ នេះគឺជាមូលដ្ឋានគ្រឹះពីព្រោះក្នុងករណីភាគច្រើនវាមិនអាច វាស់វែងបាន ត្រឹមត្រូវ ពីរបៀបដែលអ្នកតំណាងគំរូ នៃប្រជាជនធំនោះទេ។ នីតិវិធីស្ថិតិត្រូវបានគេប្រើព្រោះពួកគេអនុញ្ញាតឱ្យមានការប៉ាន់ប្រមាណទុកចិត្តបានងាយស្រួលនិងមូលដ្ឋានគ្រឹះ។ ការបង្កើតចន្លោះប្រហាក់ប្រហែលដែលមានភាពសមហេតុផលនិងកំរិតនៃកំហុសនៅដើមដំបូងអាចឱ្យអ្នកស្រាវជ្រាវផ្តោតលើអថេរដូចជា អត្រាឆ្លើយតប និងស៊ុមសំណាកគំរូគ្រប់គ្រាន់។