Vivelio Science
Szczegóły
Nowa przestrzeń badawcza
Podstawowym założeniem w badaniach naukowych kwestionariuszowych jest wnioskowanie oparte na odpowiedziach udzielonych przez badanych.
Praca w nowych, dotąd nie eksplorowanych, obszarach nauki może dać szansę na odkrycie zupełnie nowych zjawisk lub opracowanie innowacyjnego podejścia do problemów. Wyzwania związane z rozwiązywaniem złożonych problemów i nieustanne przesuwanie granic wiedzy są jednym z najważniejszych motorów działania ludzi świata nauki.
Vivelio pozwala na włączenie do analizy końcowej nie tylko warstwy odpowiedzi końcowych. Narzędzie to otwiera możliwość prowadzenia analizy związanej z procesem decyzyjnym i sposobem wypełniania kwestionariusza. Jednocześnie poprzez prezentacje zindeksowanych wartości dla odpowiedzi, dostęp do nowych warstw informacyjnych jest uporządkowany, rzetelny i funkcjonalny..
Dotarcie do warstwy bewioralnej w badaniach ankietowych ma szczególne znaczenie w dziedzinach, których kontekst zachowania ma szczególne znaczenie. Badania psychologiczne, psychiatryczne, pedagogiczne, socjologiczne, politologiczne oraz nauki o zdrowiu to tylko kilka przykładów dziedzin, w których pogłębione analizy odpowiedzi pozwalają na uzyskanie nowych, nieznanych dotąd informacji.
Dzięki pogłębionym badaniom psychologicznym i socjologicznym, można identyfikować czynniki wpływające na zachowania ludzi oraz na ich podejmowanie decyzji. Dzięki temu możliwe stanie się tworzenie bardziej skutecznych strategii i narzędzi, które mogą pomóc w rozwiązywaniu problemów społecznych.
Także w psychiatrii poszerzenie wiedzy, którą można uzyskać poprzez badania kwestionariuszowe, o dodatkowe aspekty, takie jak zmiany decyzji, wahanie, odpowiedzi intencjonalne. Ogromną wartość stanowi możliwość weryfikacji, czy sposób udzielania odpowiedz był przemyślany i pewny, czy tez były to przypadkowe, chaotyczne, losowo udzielone odpowiedzi. Staje się to szczególnie istotne, gdy informacje te stanowią podstawę decyzji diagnostycznej lub planowania terapii dla pacjentów.
Rozwiązanie Vivelio Science pozwala dotrzeć do zupełnie nowych nieznanych dotąd warstw informacyjnych w badaniach. To dodatkowa warstwa wiedzy, nie wymagająca zwiększonego nakładu pracy badawczej. Umożliwia także rzetelne i precyzyjne wnioskowanie w oparciu o modelowanie oparte na sztucznej inteligencji,
Pogłębione analizy
Choć badania ankietowe są powszechnie stosowane w badaniach naukowych, to ich prowadzenie wymaga zmierzenia się z pewnymi wyzwaniami i trudnościami. Jednym z najpowszechniejszych ograniczeń jest analizowanie wyłącznie ostatecznych. Oznacza to, nie uwzględnienia się całego procesu podejmowania decyzji, poprzedzającego wybór ostatecznej odpowiedzi. Co za tym idzie, ignoruje się ważne informacje, takie jak: wahanie, zmiana zdania, stanowczość czy rzetelność odpowiedzi respondenta.
Istotność takich danych jest nie do przecenienia. Podczas badania ankietowego niektórzy respondenci mogą udzielać zdecydowanych odpowiedzi, podczas gdy inni zastanawiają się nad decyzją, mogą ją zmieniać lub rozważać. Może to wskazywać, że badany nie jest pewny swoich opinii lub że jego opinie uległy zmianie. Ta informacja może być cenna w zrozumieniu złożoności procesu decyzyjnego, który może zupełnie odmienić sposób, w jaki należy interpretować otrzymane odpowiedzi. Niestety, jest ona tracona w tradycyjnym podejściu do badań ankietowych.
Vivelio Science to przełomowy mechanizm pogłębionej analizy udzielonych odpowiedzi w oparciu o Indeksy Behawioralne Vivelio. Pozwala on na określenie, czy udzielone odpowiedź są rzetelne, czy dana odpowiedź udzielona została w sposób zdecydowany (bez wahania) oraz czy sam proces decyzyjny przebiegał w sposób skoncentrowany czy chaotyczny. Odkrywa też warstwy odpowiedzi intencjonalnych a zatem takich, które badany rozważał, ale które nie zostały ostatecznie udzielone. Ponadto identyfikuje czynniki, które mają istotny wpływ na zachowanie badanego. Wszystko to razem otwiera możliwość eksploracji zupełnie nowych obszarów badawczych w dziedzinach psychologii, psychiatrii, socjologii, politologii czy nauk medycznych.
Obiektywne odpowiedzi
Jednym z wyzwań w badaniach ankietowych jest zjawisko obciążenia odpowiedzi (ang. response bias) rozumiane jako różnica pomiędzy odpowiedzią uzyskaną w badaniu a odpowiedzią, którą badany rozważał. Na powstanie takiej różnicy może wpływać wiele czynników, takich jak skłonność uczestników do udzielania odpowiedzi w sposób zgodny z oczekiwaniami przeprowadzającego badanie lub odnoszący się do pewnych stereotypów lub uprzedzeń. Skutkiem tego zjawiska może by obniżenie jakości badania – uzyska się wprawdzie informację, ale jej przydatność w formułowaniu wniosków będzie niewielka.
Rozważania badanego nad wyborem odpowiedzi i jego proces podejmowania decyzji są pomijane w standardowych narzędziach do badań ankietowych. Jednocześnie do analizy brane są pod uwagę wyłącznie odpowiedzi końcowe. Waga odpowiedzi udzielonych z przekonaniem i w sposób zdecydowany jest taka sama, jak tych, które zostały udzielone z wahaniem lub zmianami zdanie.
Dzięki pogłębionej analizie behawioralnej, Vivelio Science pozwala na dotarcie do obiektywnej warstwy odpowiedzi, nie zaburzonej czynnikami zewnętrznymi, np. wpływem opinii badającego, chęcią udzielenia odpowiedzi zgodnej z oczekiwaniem badającego lub normą społeczną. Dzięki temu można odtworzyć przebiegi procesu podejmowania decyzji o odpowiedzi, w tym ewentualnych wahań, zmian zdania. Uwzględniając m.in. wagi odpowiedzi w zależności od uzyskanych wartości indeksów behawioralnych, system przeprowadza także modelowanie oparte na sztucznej inteligencji.
Rozwiązanie dla niepełnych danych
Przeprowadzanie badań naukowych to proces wymagający dużo czasu, wysiłku i zasobów i mierzenia się z rozmaitymi wyzwaniami. Szczególnym przypadkiem są tu badania ankietowe, w którym powszechnym problemem jest uzyskiwanie niepełnych danych zwrotnych od osób badanych.
Efektem takiej sytuacji jest często konieczność wnioskowanie na bazie niejednorodnych i niekompletnych wyników badań. Opieranie się na takich danych jest trudne, a także stwarza zagrożenie niedokładności wniosków. Sytuacja taka może mieć miejsce np. gdy badani nie udzielają wszystkich odpowiedzi w ankiecie lub nie stawiają się na zaplanowane badanie. Rezygnacja z udziału w projektach badawczych (ang. dropout ) jest zjawiskiem powszechnym i wpływa na proces wnioskowania z uzyskanych wyników badania. Przy wysokim poziomie dropout trudno jest wyciągnąć istotne statystycznie wnioski na temat badanej populacji.
Wyzwaniem w prowadzeniu analiz może być także heterogeniczna struktura danych. Jeżeli badanie wymaga analizy danych różnego typu, np. numerycznych, symbolicznych czy logicznych, ich łączna interpretacja wymagać może konwersji, np. na dane liczbowe. Takie konwersje mogą niekiedy zniekształcać rzeczywistość, wprowadzając podobieństwa między niepodobnymi danymi.
Vivelio Science dzięki zaimplementowanym mechanizmom wnioskowania z wykorzystaniem sztucznej inteligencji grafowej umożliwia rzetelne i wiarygodnie wnioskowanie w oparciu o niepełne dane, bez konieczności stosowania metod imputacji lub estymacji. Narzędzie to pozwala także na usprawnienie analizy wyników badania poprzez możliwość prowadzenia całościowej analizy danych o heterogenicznej strukturze, bez konieczności wykonywania odrębnych analiz dla poszczególnych kategorii danych.
Grupy badawcze
Współpraca w ramach projektów naukowych przynosi szereg korzyści, jednak trudną kwestią pozostaje organizacja współpracy w ramach projektu badawczego, w który zaangażowani są naukowcy z różnych ośrodków naukowych.
Skuteczne zarządzanie badaniami ankietowymi jest kluczowe dla osiągnięcia sukcesu projektu. Przeprowadzenie badania ankietowego obejmuje różne etapy, od zaprojektowania kwestionariusza, poprzez jego dystrybucję, po analizy i raportowanie.
Jednym z kluczowych wyzwań jest efektywna alokacja czasu pracy osób zaangażowanych w projekty badawcze. Im sprawniej przebiegają czasochłonne etapy związane z fazą zbierania czy raportowania danych, tym więcej czasu i energii pozostaje badaczowi na przygotowanie interpretacji uzyskanych w badaniu wyników.
Istotne jest także zapewnienie skutecznej komunikacji i współpracy między osobami zaangażowanymi w projekt: członkami zespołu badawczego, uczestnikami badania, kierownikiem projektu. Wymaga to efektywnej komunikacji i koordynacji w trakcie całego projektu, szczególnie trudnej, gdy prowadzone jest badanie wieloośrodkowe a dane napływają na bieżąco.
Korzyści, jakie przynosi używanie Vivelio Science w projektach badawczych to przede wszystkim skuteczna współpraca w ramach grupy badawczej w tej samej organizacji oraz pomiędzy organizacjami. Dzięki zwiększeniu ilości wyników uzyskiwanych w ramach jednego projektu, istnieje możliwość lepszej alokacja czasu badacza. Narzędzie umożliwia efektywne zbieranie danych poprzez wykorzystanie wielu strumieni dystrybucji ankiet, zarówno anonimowych, jak i spersonalizowanych. Oferuje także bardzo sprawne i intuicyjne zarządzanie wynikami projektu w ramach grupy badawczej.
Analiza predykcyjna
W dzisiejszych czasach, kiedy dane i informacje odgrywają coraz większą rolę w wielu dziedzinach życia, analiza predykcyjna jest urasta do rangi jednej z najbardziej potrzebnych metod badawczych. Jest ona wręcz niezbędna kiedy dochodzi do podejmowania strategicznych decyzji lub długofalowego planowania czy przygotowywania opinii. Znajduje zastosowanie naukowe. Wykorzystywana w psychometrii pozwala na uzyskanie bardziej precyzyjnych wyników badania, co ma istotne znaczenie dla procesu diagnozowania i terapii psychologicznej.
Badanie ankietowe są podstawowym narzędziem badawczym w obszarze badań psychometrycznych. Wyniki uzyskane w badaniach kwestionariuszowych mogą mieć zastosowanie w analizie predykcyjnej poprzez wykorzystanie odpowiedzi ankietowych do przewidywania przyszłych zachowań lub zdarzeń.
Aby sprostać temu wyzwaniu, konieczne jest stosowanie zaawansowanych metod statystycznych, takich jak analiza regresji wielorakiej lub analiza szeregów czasowych, aby uwzględnić różne czynniki, które mogą mieć wpływ na dokładność prognoz. Dodatkowo, konieczne mogą być badania kontrolne, aby potwierdzić dokładność prognoz i odpowiednio dostosować modele predykcyjne.
Metodologia prowadzenia badań ankietowych wyłącza z modelowania wiele warstw informacyjnych, które są cennym nośnikiem informacji.
Vivelio Science, jako zaawansowane rozwiązanie do badań kwestionariuszowych oparte na sztucznej inteligencji, pozwala na analizę predykcyjną, gotowa do stosowania w psychologii, psychiatrii, socjologii, politologii i badaniach medycznych. Poprzez wykorzystanie nieznanych dotąd warstw informacyjnych w badaniach ankietowych, otwiera nowy wymiar badań psychometrycznych, daje także możliwość tworzenia własnych indeksów behawioralnych. Otwiera to pole do prowadzenia badań w obszarach do tej pory niemożliwych do realizacji, takich, jak ocena wpływu wybranych czynników na sposób udzielania odwiedzi, lub uzyskania większej ilości informacji z badań, które już prowadzisz.
