Качество данных, ИИ и будущее исследований методом опросов с Марио Каллегаро

В этом выпуске подкаста Survey & Beyond: The Data Collection Podcast ведущая Марта Коста беседует с Марио Каллегаро, основателем Callegaro Research, о том, как методы сбора данных развивались в области маркетинговых исследований и исследований пользовательского опыта, и почему внедрение ИИ требует экспертного контроля, а не слепой автоматизации. Что вы узнаете: Как отличить опросы от ИИ Методология триангуляции для проверки результатов исследований Почему неопределенность в отношении ИИ требует новой ментальной модели для исследователей Структурная проблема разделения команд маркетинговых и UX-исследований Как создать содержательные знания в качестве механизма контроля качества И многое другое! Марио Каллегаро — основатель Callegaro Research и эксперт в области методологии опросов, сбора данных и исследований с использованием ИИ. Марио, получивший образование в области социологии и прошедший обучение передовым методам исследования в Университете Небраски, более 15 лет руководил инициативами в области количественных исследований и исследований пользовательского опыта в крупных технологических компаниях, включая Google и Knowledge Panel, где он разработал новаторские подходы к методологии онлайн-опросов и обеспечению качества данных. Разделы на YouTube: 0:00 Введение 00:49 От лаборатории CATI в Италии до докторской степени в Небраске 05:58 Маркетинговые исследования против исследований пользовательского опыта 10:25 Почему опросы не всегда являются подходящим инструментом 16:30 Качество данных: ваш собственный список против дикого запада онлайн-панелей 21:47 Где ИИ действительно помогает исследователям сегодня 30:54 Будущее: размытые границы между качественными и количественными данными 35:48 Опросы с использованием ИИ в практике проведения опросов