在數字研究的發展中，參與者參與人群平台的動態引起了極大的關注。儘管研究人員越來越多地解決在線數據收集平台，但了解影響參與者行為的因素以及數據質量變得至關重要。
由奧本大學的卡羅琳·里奇（Carolyn Ritchey）領導的一項基礎研究與合作者Corina Jiemenez-Gomez博士和佛羅里達大學的Christopher Podlesnik博士一起揭示了人群研究中的一個重大發現：最高工資率顯著提高了參與者的保留和數據質量。這項在PLOS中提出的研究批評在線搜索平台上的補償是多產的。
調查薪資率對人群平台的影響是及時的努力。里奇指出：“在數據是國王的數字時代，確保了該數據的質量是主要的。我們的研究旨在揭示經濟激勵措施對參與者參與的影響。”該研究將參與者分為不同的群體，改變工資率以匹配或使美國最低工資增加一倍。
該研究最重要的發現之一是最高工資水平與提高數據質量之間的明確聯繫。里奇說：“我們發現薪水水平的重複大大降低了參與者的吸引力。”這強調了參與者的薪酬和承諾之間的牢固關係。
但是，該研究還發現，其他說明對參與者的表現產生了可觀的影響。 Ritchey補充說：“有趣的是，我們的數據表明，雖然其他指令並未顯著影響數據的提款或質量，但工資水平是關鍵因素。”這一發現挑戰了有關詳細指導在人群任務中的作用的偏見。
儘管該研究對於了解人群的動態很有用，但它也接受了某些限制，例如缺乏人口統計學變量的控制，這可能會影響數據準確性。此外，研究中使用的吸引力的廣泛定義包括不完整的任務和未能返回隨後的任務，是未來探索的一個成熟領域。
總之，這項研究標誌著人群研究領域的重大進展。他強調了公平補償的關鍵作用，不僅在降低參與者的輟學水平，而且在提高收集的數據質量方面。儘管互聯網研究方法繼續發展，但這些知識為旨在最大化人群研究的效率和可靠性的研究人員提供了寶貴的指導。
參考：
Ritchey CM，Jiemenez-Gomez C，Podlesnik CA（2023）薪酬率和指示對吸引人群研究的影響。 PLOS ONE 18（10）：E0292372。 https://dii.org/10.1371/journal.pone.0292372
圖片來源： www.epictop10.com
