例如,如果你正在进行一项研究,研究社交媒体的使用如何潜在地影响或受到情绪的影响,你很可能会依靠自我报告的统计数据来衡量这两项指标。
当然,没有客观的方法来衡量情绪,所以你必须依赖参与者所说的话。有人会认为,这些人对他们在Facebook、Instagram或Twitter上滚动了多长时间会有相当不错的把握。不太喜欢!
每个人都知道这些自我报告的数字会有错误,一些研究已经证明了这一点,但Facebook的这项元研究将自我报告与实际的服务器日志进行了比较,表明连接可能不够可靠,不足以用于严肃的科学工作。
与内部数据相比,对一些问题的回答显示,人们平均高估了他们在现场的时间几个小时。但他们也低估了打开应用程序或网站的次数。看看这张令人兴奋的图表:
正如你所看到的,不管他们怎么想,很少有人真正每天在这个网站上花费超过三个小时,绝大多数人只花了一个小时。而登录的情况正好相反:相对而言,很少有人认为他们每天打开这款应用程序10次或更多,但这是非常普遍的。年轻人尤其容易出错,考虑到这些研究往往有更多的这一人群,这只是强调了这个问题。
这并不是说Facebook不是一个人们花费大量-也许太多-时间的网站,即使是按照他们自己的估计。但对这些现象的研究要以可靠的数据为基础,这一点很重要,而似乎自我报告的数据并非如此。
正如Facebook所说:“我们建议研究人员不要直接使用这些值,而是将人们自我报告的时间解读为他们相对于其他受访者的分布位置的嘈杂估计。”
换句话说,与其说“在facebook上花费两个小时或更长时间的青少年更有可能使用…。”你可能会说,“在自己报告的facebook使用量中,排名前10%的用户更有可能使用…。”或者诸如此类的。如果需要准确的在线时间,使用追踪应用或与Facebook合作可能是个好主意。