心理学研究を救うための機械的ターク?

心理学の研究が直面している問題の1つは、実際にはすべての医学研究で、研究するのに十分な適切な被験者を見つけることです。研究結果を一般化するためには、被験者は全体として母集団を代表する方法で取得する必要があります。

2010年8月に書いたように、これは実際の問題です。なぜなら、米国の大学の1つのキャンパスの大学生だけに基づいて、文字通り何千もの心理学の研究があるからです。確かに、人間の行動のいくつかの側面を理解するのに役立ちます。これらの研究で観察した行動が60歳の女性と男性にも当てはまると思い込むことはできません。

Amazon.comのMechanical Turkサービスに参加してください。テクノロジーは、人口をより代表する十分な数の人々を見つけるという難題を解決し、費用効果の高い方法で解決できるでしょうか?

最初に、Mechanical Turkとは何かを理解するのに役立つ場合があります。これは、オンラインマーケットであり、販売者はある種のオンラインタスクのために非常に安価なコストで人間の労働力を購入することができます。 「このサイトには、100か国以上から100,000人を超えるユーザーがおり、毎日何万ものタスクを完了している大規模で多様な従業員がいる」と研究者たちは述べている。これらの労働者は、タスクごとに少しずつ、場合によっては1セントという低額で給料を受け取ります。タスクはさまざまで、エラーを探すWebサイトの閲覧から調査の記入まで、何でも実行できます。

ええ、調査に記入します。心理学の研究の多くは、人々に調査に記入してもらうことに基づいています。大学生ではない人々が、調査あたり10ドル未満でこれを行うことができればいいのではないでしょうか。たとえば、10セントですか。

Buhrmester et al。 (2011)そのようなメカニカルタークの人々が、似たような何かを対面で行うように依頼する可能性のある人々と一致する方法で調査に記入するかどうかを確認するために設定されます。

最初に、研究者は3,006人のMechanical Turk参加者の人口統計を調査し、Mechanical Turkから取得されていない大規模なインターネットサンプルと比較しました。彼らは、Mechanical Turk(MTurk)の参加者は、インターネットのサンプルと大学生の標準的な人口サンプルの両方よりも多様であることを発見しました。

次に、さまざまな時間(5、10、30分)を要する一連の調査に記入するために、さまざまな価格(2、10、50セント)を確認しました。彼らが発見したことは、MTurkを使用した人にとって驚くべきことではありません。

これらの分析は、参加者を迅速かつ安価に採用できることを示唆しています。参加率は報酬額と時間の約束に敏感ですが、我々の調査結果は、MTurkを介してまともなサイズのサンプルを単なるドルで収集できることを示しています。 30分のタスクにわずか2セントを提供する場合でも、25人の参加者を蓄積しました(約5時間の投稿時間内)。さらに、報酬をわずかに(たとえば50セントに)増やすことで、2時間未満の投稿時間で同数の参加者を獲得することができました。

しかし、安価な労働力は品質が良くなく、心理学研究者が必要とする心理測定基準を満たしていない場合、何が良いのでしょうか。

研究者たちは、最低2セントの補償レベルであっても、支払いレベルがデータ品質に影響を与えていないように見えることを発見しました。研究者は、調査を完了するために数ペニーを支払うことができ、高品質のデータが確実に返されます。

研究者たちは、オンラインで実施した6つの性格調査票のすべての補償レベルで平均アルファ信頼性スコアを計算しました。彼らは、MTurkアルファスコアが従来のサンプルアルファの200分の1ポイント以内であることを発見しました。彼らはまた、テストと再テストの信頼性スコアをテストし、60%の再テスト完了率で平均r = 0.88を見つけました。これらはすべて非常に優れた数値であり、従来の方法と比べて遜色ありません。

この調査研究の概要は、Mechanical Turkが大学の人口を使用して調査データを取得することの信頼できる代替手段であり、従来のインターネット調査よりも優れた代替手段である可能性があることを示唆しています。ほんの数セントの場合、人々はプロジェクトや研究で他の人を助けるための努力の中で、長いアンケートにも答えます。これらの調査結果を確認するにはさらに調査を行う必要がありますが、MTurkは市場であり、より多くの心理学研究者が次の調査を準備する際に検討する必要があります。

参照

Buhrmester、M.、Kwang、T。、およびGosling、S.D。 (2011)。 AmazonのMechanical Turk:安価でありながら高品質なデータの新しいソース? 心理学の展望、6(1)、3-5。


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