Skip to main content
Global

10.3: قياس الرأي العام

  • Page ID
    167156
  • \( \newcommand{\vecs}[1]{\overset { \scriptstyle \rightharpoonup} {\mathbf{#1}} } \) \( \newcommand{\vecd}[1]{\overset{-\!-\!\rightharpoonup}{\vphantom{a}\smash {#1}}} \)\(\newcommand{\id}{\mathrm{id}}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\) \( \newcommand{\range}{\mathrm{range}\,}\) \( \newcommand{\RealPart}{\mathrm{Re}}\) \( \newcommand{\ImaginaryPart}{\mathrm{Im}}\) \( \newcommand{\Argument}{\mathrm{Arg}}\) \( \newcommand{\norm}[1]{\| #1 \|}\) \( \newcommand{\inner}[2]{\langle #1, #2 \rangle}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \(\newcommand{\id}{\mathrm{id}}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\) \( \newcommand{\range}{\mathrm{range}\,}\) \( \newcommand{\RealPart}{\mathrm{Re}}\) \( \newcommand{\ImaginaryPart}{\mathrm{Im}}\) \( \newcommand{\Argument}{\mathrm{Arg}}\) \( \newcommand{\norm}[1]{\| #1 \|}\) \( \newcommand{\inner}[2]{\langle #1, #2 \rangle}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\)\(\newcommand{\AA}{\unicode[.8,0]{x212B}}\)

    أهداف التعلم

    في نهاية هذا القسم، ستكون قادرًا على:

    • تذكر كيف يتم قياس الرأي العام
    • فهم كيفية تأثير المقاييس الفردية للرأي العام على المقاييس الإجمالية للرأي العام
    • تطبيق مبادئ القياس على استطلاع الرأي العام

    استطلاعات الرأي العام

    يستخدم الباحثون والاستشاريون مجموعة متنوعة من التقنيات عند محاولة قياس الرأي العام، ولكن الأداة الأكثر شيوعًا هي استطلاعات الرأي العام. استطلاع الرأي العام هو عينة عشوائية من الموضوعات من مجموعة أوسع من المواطنين الذين تمت مقابلتهم والذين تستخدم إجاباتهم للاستدلال على تلك الهيئة الأكبر. بمعنى آخر، من خلال إجراء مقابلة مع عينة فرعية أصغر من السكان، يمكننا إجراء تخمينات معقولة حول ما يعتقده عدد أكبر من السكان.

    تخيل صنع وعاء كبير من صلصة السباغيتي. لكنك تريد اختبار الصلصة قبل تقديمها للآخرين. لذلك، من خلال تذوق عينة، يمكنك تخمين مذاق مجموعة الصلصة بأكملها بشكل معقول. لكي ينجح ذلك، يجب أن تحتوي الملعقة الصغيرة التي تستخدمها لاختبار الصلصة على جميع المكونات والتوابل بنفس نسب وعاء الصلصة الأكبر. إنها نفس الديناميكية في الاقتراع (NBC News Learn 2020). إذا أردنا قياس ما يعتقده الجمهور بشأن مجموعة من القضايا، فيجب أن تتضمن عينتنا جميع المجموعات المختلفة من التركيبة السكانية والتأثيرات الإقليمية في تلك الهيئة الأكبر.

    كيف تمثل عينة أصغر حقًا الجمهور الأكبر؟ يجب أن تكون العينة تمثيلية أو تحتوي على نفس الميزات والعناصر بنفس نسب الجسم الأكبر. ولتحقيق ذلك، يستخدم الباحثون وعلماء السياسة العشوائية عند اختيار المستجيبين. يحدث التوزيع العشوائي في هذه الحالة عندما يكون لدى كل فرد في المجموعة السكانية الكبيرة فرصة متساوية للاختيار للعينة التمثيلية الأصغر.

    تخيل لو كان لديك قالب سداسي الوزن تمامًا. إذا قمت بتدويره ست مرات، فمن المحتمل أنك لن تحصل على رقم واحد من كل رقم. إذا رميت النرد ستين مرة، فمن المستبعد جدًا أن تحصل على 10 من كل رقم (توزيع متساوٍ لكل جانب من جوانب القالب)، ولكن من المحتمل أن تحصل على بضع لفات على الأقل مع كل رقم. إذا رميت النرد ستمائة مرة، فربما لن تحصل على 100 من كل رقم، ولكنك ستقترب من 100 لكل رقم مما ستحصل عليه 10 لكل رقم إذا قمت بلفه 60 مرة فقط. وإذا قمت برمي النرد ستة آلاف مرة فسوف تقترب أكثر من هذا التوزيع المتساوي مما لو قمت بلفه ستمائة أو ستين مرة فقط. بمعنى آخر، كلما زاد عدد المرات التي تقوم فيها بلف القالب، زاد احتمال حصولك على توزيع متساوٍ لكل رقم.

    حتى عند اتباع قوانين التوزيع العشوائي، تحتوي جميع استطلاعات الرأي العامة على هامش خطأ، وهذا تقدير إحصائي لدقة عينتك. بالعودة إلى تشبيه الصلصة، إذا كنت تستخدم ملعقة أكبر لتذوق صلصة السباغيتي، فمن المحتمل أن تحصل على المزيد من جميع المكونات النشطة مقارنة باستخدام ملعقة صغيرة. لذلك، في هذه الحالة، سيكون للملعقة الأكبر هامش خطأ أقل من الملعقة الصغيرة. بمعنى آخر، إحصائيًا، من المرجح أن تكون العينة العشوائية الأكبر دقة أكثر من العينة الأصغر.

    عند قراءة الاستطلاعات، يتم تمثيل هذا الرقم باستخدام تصنيف «+/-». لذلك، إذا زعم الاستطلاع أن 45٪ من الجمهور يستمتعون بمشروب معين، وأن هامش الخطأ هو «+/- 5٪»، فهذا يعني أن الاستطلاع يدعي حقًا أن ما بين 40-50٪ يستمتعون بهذا المشروب المحدد (قمنا ببساطة بإضافة وطرح 5٪ من 45٪). كيف تعرف ما إذا كان الرقم الفعلي هو 40٪ وليس 42٪ أو 45٪؟ الجواب القصير هو أننا لا نفعل ذلك. إذا حصلنا على عينة أكبر، فقد نتمكن من تقليل هامش الخطأ والحصول على لقطة أكثر دقة، ولكن هذا هو البديل الوحيد. استطلاعات الرأي العام هي أداة مصممة لتقدير وجهة نظر الجمهور. طالما أن المرء يعرف قيود هذه الأداة، فإن الاستطلاعات يمكن أن تكون تقنية قيمة لقياس الرأي.

    طريقة أخرى لقياس الرأي العام هي استخدام مجموعات التركيز (Morgan 1996). في حين أن استطلاعات الرأي تعطينا فكرة جيدة عما يشعر به الجمهور الأوسع أو يفكر فيه، فإنها لا تكشف حقًا ديناميكية الحياة الحقيقية لكيفية تشكيل الآراء أو مشاركتها. هل سبق لك أن شاركت في محادثة حيث يغير الشخص الذي يتحدث معك رأيك؟ أو أين توافق ببساطة مع من حولك لأنك حقًا لا تهتم بالمشكلة؟ أو ربما شعرت بقوة بمشكلة ما ثم تعرضت لمزيد من المعلومات (كما هو الحال في مقال إخباري أو بودكاست أو إعلان تلفزيوني) ثم غيرت رأيك؟

    مجموعات التركيز هي مجموعة فرعية صغيرة من الأفراد الذين يتعرضون لعلاج من نوع ما ثم يتم سؤالهم عن انطباعاتهم عن هذا العلاج. ومع ذلك، عند طرح انطباعاتهم، يُسمح للآخرين بإدخال آرائهم أيضًا، ويمكن أن يتبع ذلك المزيد من التفاعل الواقعي بشكل طبيعي. مجموعات التركيز هي أداة رائعة لمعرفة كيف يمكن تشكيل الآراء أو كيف يمكن للشخصيات المهيمنة التأثير على من حولها، ولكن لا يمكن تعميمها على الجمهور بشكل عام. ومع ذلك، فهي أداة جيدة لمحاولة فهم كيفية تفاعل الفرد مع مجموعة من المحفزات.

    طرق الاتصال وأنواع الاستطلاعات

    عادةً ما يتم إجراء أفضل الاستطلاعات العلمية عبر الهاتف عن طريق الاتصال الرقمي العشوائي (RDD). تعد استطلاعات الرأي ذات الأرقام العشوائية جيدة لمجموعة متنوعة من الأسباب. يمكنك استخدام أجهزة الكمبيوتر لإجراء الكثير من جهات الاتصال في غضون فترة زمنية قصيرة، ونتيجة لذلك، الحصول على نتائج أكثر دقة. إذا استغرق إكمال الاستطلاع وقتًا طويلاً، فقد يكون أولئك الذين استجابوا مبكرًا قد غيروا رأيهم بحلول الوقت الذي انتهى فيه الاستطلاع. يمكن أن يصبح هذا أيضًا مشكلة إذا تم إجراء الاستطلاع خلال انتخابات مع العديد من المرشحين وقرر المرء الانسحاب. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للباحثين وخبراء الاستطلاع استخدام الكمبيوتر لطلب الأرقام بشكل عشوائي وهي واحدة من أفضل الطرق لمحاولة الحصول على عينة عشوائية. أكبر مشكلة هي أن الاستطلاع ينحاز ضد الأفراد الذين ليس لديهم هواتف، ويستخدمون الهواتف المحمولة فقط في المقام الأول. يمكن أن تكون استطلاعات RDD باهظة الثمن أيضًا (فكر في الساعات التي سيستغرقها الاتصال بآلاف المستجيبين لإكمال خمسمائة إلى ألف مقابلة)، ولكنها لا تزال ميسورة التكلفة أكثر من توظيف الأشخاص للذهاب من باب إلى باب. على الرغم من أن الاتصال الرقمي العشوائي ليس مثاليًا، إلا أنه أفضل من بعض البدائل الأرخص بعدة طرق.

    تم استخدام الاستطلاعات عبر الإنترنت بتواتر أكبر مع تطور التكنولوجيا، وأصبح من الأسهل من خلال مواقع الويب على الإنترنت مثل Survey Monkey لأي شخص إنشاء استطلاع والقيام بتفجير البريد الإلكتروني. لكن المشاكل المحتملة ستظهر بسرعة. يشك الكثير من الناس في القيام بأي شيء عبر الإنترنت إذا كانوا لا يعرفون المصدر. وقد سمحت لنا التكنولوجيا بفحص المكالمات ورسائل البريد الإلكتروني المجهولة (مثل معرف المتصل ومجلدات الرسائل غير المرغوب فيها). كلما انخفض معدل الاستجابة في أي استطلاع (النسبة المئوية لجهات الاتصال التي تكمل الاستبيان)، تصبح أي افتراضات تقوم بها حول السكان المستهدفين أقل دقة، لأننا لا نستطيع أن نقول على وجه اليقين أن السكان الذين يجيبون على الاستطلاع مختلفون عن أولئك الذين يجيبون على الاستطلاع.

    ومع ذلك، يمكن أن تكون استطلاعات الرأي عبر الإنترنت مفيدة جدًا في جمع المعلومات في ظروف محددة جدًا. على سبيل المثال، إذا استخدمت شركة استطلاعًا داخليًا عبر الإنترنت لقياس المواقف داخل تلك الشركة، ولكن في هذه الحالات يعرف المستجيبون بالفعل أن الاستطلاع سيأتي قبل إكماله. قد يقدم بعض المستطلعين حوافز مالية (مثل بطاقة الهدايا أو سحب اليانصيب) لتحسين معدل الاستجابة، ولكن القيام بشيء من هذا القبيل سيخلق، مرة أخرى، المزيد من التحيز لأننا يمكن أن نفترض أن أولئك الذين من المرجح أن يكملوا الاستطلاع بسبب هذا الحافز هم أكثر عرضة للحاجة إليه.

    هناك مجموعة متنوعة من الاستطلاعات، بعضها يستخدم RDD أو عبر الإنترنت، والبعض الآخر قد يستخدم مزيجًا. استطلاعات التتبع هي أداة شائعة يستخدمها الباحثون والشركات. غالبًا ما يتم استخدامه لقياس تقييمات الموافقة بين المسؤولين العموميين. تقوم استطلاعات التتبع بجمع عينة على مدار بضعة أيام (عادةً من 3 إلى 7)، واستخدام عينة متجددة. يتم إجراء جهات الاتصال كل يوم، ويتم إضافة جهات الاتصال الجديدة باستمرار إلى العينة أثناء إخراج جهات الاتصال القديمة. لذلك، بالنسبة لاستطلاع التتبع، فهو أداة مفيدة للنظر إلى مسار المواقف أكثر من أي لقطة واحدة.

    يتم إجراء استطلاعات الخروج في يوم الانتخابات. عندما يخرج الأفراد الذين أدلوا بأصواتهم من موقع الاقتراع، يُجري العاملون في الاستطلاع مقابلات مع المستجيبين بعد الإدلاء بأصواتهم. هذه البيانات جيدة لأننا نسأل الأفراد الذين صوتوا بالفعل لمن صوتوا لصالحه، ضد سؤال شخص يخططون للتصويت له. والقصير هو أن هذه الاستطلاعات تُجرى في وقت مبكر من اليوم (مما قد يؤدي إلى تحيز من تتم مقابلته) وتستخدم تكتيكًا يسمى العشوائية المنهجية (اختيار مستجيب واحد عشوائيًا وإجراء مقابلة كل رقم ثالث أو رابع أو أي رقم ثابت آخر بعده). من الصعب جدًا اتباع هذا التكتيك باستمرار مما لو كان الشخص يجري مكالمة باردة.

    استطلاعات الرأي هي تلك المصممة لتوفير المعلومات تحت ستار قياس رأي شخص ما. كثيرًا ما تستخدم الحملات هذه لمحاولة بناء حماس زائف. يتضمن الاستطلاع معلومات قد لا يعرفها المستجيب عن المرشح. على سبيل المثال، تخيل سلسلة من الأسئلة مثل هذه: السؤال 1: هل تعلم أن المرشح A أنقذ ذات مرة حياة طفل من مبنى محترق؟ سؤال 2: هل تعلم أن المرشح B قيد التحقيق لفشله في دفع نفقة الطفل? السؤال 3: إذا كانت الانتخابات غدًا، هل ستصوت للمرشح أ أو ب؟ كما ترى، تم تصميم ترتيب الأسئلة لدفع المستجيب للإجابة بطريقة معينة.

    غالبًا ما تستخدم استطلاعات Straw في الأحداث أو المؤتمرات لقياس تفضيلات أولئك الذين حضروا. تكمن المشكلة في هذه الاستطلاعات في أن الحاضرين ينجذبون عادةً إلى هذه الأحداث لرؤية المرشح، لذلك ما لم يسمعوا شيئًا في الحدث يغير رأيهم، فسيختارون من جذبهم هناك. تخيل إجراء استطلاع في إحدى مباريات لوس أنجلوس ليكر يسأل أولئك الذين حضروا عن لاعب كرة السلة المفضل لديهم. ستكون النتائج التي تحصل عليها في تلك اللعبة مختلفة تمامًا عما لو طرحت نفس السؤال بين عشاق كرة السلة على الصعيد الوطني.

    أخيرًا، يحتاج المرء إلى توخي الحذر بشأن استخدام البيانات من استطلاع غير علمي. المثال الكلاسيكي للنتائج الخاطئة لاستطلاع غير علمي يتجلى في عنوان «ديوي يهزم ترومان» الكاذب المستند إلى استطلاع ريدرز دايجست غير العلمي خلال الانتخابات الرئاسية عام 1946. غالبًا ما نرى هذه الاستطلاعات على مواقع الويب الحزبية أو الإخبارية. هذه الاستطلاعات ليست عشوائية، وأولئك الذين يكملون الاستطلاعات يريدون إكمال الاستطلاع. ونتيجة لذلك، يمكنك رؤية نتائج منحرفة بشكل كرتوني. على سبيل المثال، لنفترض أن شبكة إخبارية محافظة تجري استطلاعًا يسأل مشاهديها الذين فازوا في المناظرة. وتظهر النتائج أن 90٪ من المستطلعين قالوا إن المرشح الجمهوري فاز. المشكلة هي أن أولئك الذين يزورون الموقع هم أكثر عرضة لأن يكونوا ناخبين جمهوريين أكثر من غيرهم. لذلك بالطبع، سيختارون المرشح الجمهوري.

    مشاكل مع استطلاعات الرأي

    بغض النظر عن مدى فعالية الباحث أو المستطلع في الاستطلاع في تحقيق التوزيع العشوائي لعينته، يجب أن يهتموا جميعًا بالمخاطر المحتملة في كيفية تقديم استطلاعهم. يجب على المرء أن يكون على دراية بالتأثيرات الأولية. تتمثل التأثيرات الأولية في جعل المستجيب يفكر في موضوع معين لا يفكر فيه أو يفكر فيه عادةً في ذلك الوقت. أكدت الدراسات الحديثة حدوث تأثيرات أولية (Lenz 2019). إذا اتصلت بمستجيب وسألته عما إذا كان يفضل الهامبرغر من Whataburger أو In-and-Out. ثم بعد أن يقدموا لك الرد، تسألهم عما يخططون لتناوله على العشاء هذا المساء. وبشكل مروع، أجابوا بـ «الهامبرغر». بالطبع يمكن أن يقولوا لك الحقيقة، لكن هل كانوا سيخططون لتناول برغر على العشاء، إذا لم تجعلهم يفكرون أولاً في الهامبرغر من خلال طرح سؤال Whataburger/in-and-out أولاً؟

    نوع آخر من التأثير الذي يمكن أن يحرف النتائج هو التأطير (نيلسون وأوكسلي 1999). تأثيرات التأطير هي تلك التي تؤثر على المستجيب من خلال كيفية تقديم السؤال. هناك طرق مقبولة بنفس القدر لطرح الأسئلة، ولكن استخدام الكلمة التي يستخدمها المرء يمكن أن يمثل المشكلة في ضوء مختلف. على سبيل المثال، تخيل قراءة مقال صحفي عن معاناة المهاجرين غير المسجلين. ثم تخيل قراءة مقال مماثل، ولكن بدلاً من استخدام مصطلح «غير موثق»، فإنه يستخدم «غير قانوني». تتغير نغمة المقالة بأكملها تمامًا.

    عند سؤال المستجيبين عن تفضيلات السياسة، يمكن أن تؤثر كيفية التعبير عن اللغة على إجاباتهم. على سبيل المثال، يمكن للمرء استخدام لغة إنسانية للإشارة إلى المجموعات أو نتائج السياسة، أو على العكس من ذلك، يمكن للمرء استخدام المصطلحات الفنية أو اللغة اللاإنسانية عند وصف المجموعات أو نتائج السياسة. تعد محاولة تقليل تأثيرات التحضير والتأطير من أكبر التحديات التي قد يواجهها الباحثون. لذلك، عند استخدام البيانات من استطلاعات الرأي، من المهم قراءة أداة الاقتراع أو الاستبيان بعين ناقدة. يعد التحليل النقدي ضروريًا في اختيار البيانات إذا كان الهدف هو إجراء استنتاجات قابلة للتعميم.

    بالإضافة إلى ذلك، يجب على المرء أن يكون حذرًا من تأثيرات الرغبة الاجتماعية (والتي يشار إليها عادةً باسم «تأثير برادلي» عند مناقشتها من قبل وسائل الإعلام) وتأثيرات band-wagon. اسأل نفسك: هل هناك إجابات على الأسئلة التي يعتبرها المجتمع «جيدة» أو «صحيحة»؟ وإذا كانت إجابتك «نعم»، فهل يمكن للأسئلة حول هذه الموضوعات أن تسفر عن نتائج غير صحيحة لأن المستجيب إما لم يرغب في الشعور بالحرج من خلال الإجابة «بشكل غير صحيح» أو ربما الحكم عليه من قبل القائم بإجراء المقابلة؟

    الافتراض وراء أي استطلاع هو أن المستجيبين يقولون لك الحقيقة، ونحن نعلم أن الناس لا يقولون الحقيقة دائمًا. على سبيل المثال، إذا اتصل بك طالب جامعي في مركز اتصال، فهل يمكن أن يتغير رأيك في موضوع سياسي مثل «الإعفاء من ديون قرض الطالب» لأنك تتحدث إلى شخص في الكلية؟ ماذا لو وجدت المتصل ساحرًا؟ حتى لو كانت الإجابة «لا»، فلا يجب أن يتأثر الكثير من الناس بتأثيرات الرغبة الاجتماعية (Streb et al. 2008) لتحريف إدراك الواقع بشكل كبير، خاصة في مجتمع مستقطب بالتساوي.

    تأثيرات Band-wagon متشابهة. في هذه الحالة، لا يتعلق الأمر بالضرورة بمواجهة المجتمع، ولكن التأثر بحماس من حولك (Marsh 1985). نشأت كمشجع للبيسبول في لوس أنجلوس أنجلز، وكنت أعرف بالفعل بشكل بديهي تأثيرات عربة الفرقة قبل أن أحضر أول ندوة دراسية على مستوى الدراسات العليا. حتى انتصارهم في بطولة العالم، كانت الملائكة أضحوكة لعبة البيسبول. كما كانوا يتمتعون بسمعة طيبة لكونهم فنانين مختنقين (يفشلون دائمًا في تحقيق نتائج قوية). سيكون نوع المنظمة التي قد يضع فيها المعجبون أحيانًا كيسًا ورقيًا فوق رؤوسهم. ثم في إحدى السنوات المعجزة، فازوا ببطولة العالم. مع تقدم الموسم، كانت هناك وفرة كبيرة من قمصان أنجيليس وقبعات الهالة التي ازدهرت في جميع أنحاء جنوب كاليفورنيا. هل سيعود هؤلاء المشجعون عندما يبدأ الفريق في النضال مرة أخرى في العام المقبل أو العام الذي يليه؟ على الأرجح لا.

    في بعض الأحيان يكون هناك الكثير من الإثارة (أو الغضب) تجاه المرشح، ويمكن أن ينتشر بشكل معدي. بعد كل شيء، هل سبق لك أن أحببت أو كرهت شخصًا ما ولم تعرف السبب؟ لقد عرفت للتو أن كل من حولك (وربما الأشخاص الذين تثق بهم كثيرًا) شعروا بطريقة معينة وتبنت إلى حد ما نفس الاعتقاد على الرغم من أنه ربما لم يكن لديك الوقت الكافي للبحث عن المرشح أو الموضوع بنفسك؟ لا يمكنك حقًا تجنب هذه التأثيرات في صياغة الاستبيان، ولكن كن على دراية بهذه التأثيرات عند دراسة النتائج قصيرة وطويلة المدى للرأي العام. في بعض الأحيان (وليس كل شيء)، يمكن أن يتحول الرأي العام بشكل كبير في اتجاه واحد مثل الآخر بقدر ما يمكن مع تأثيرات العربة.

    عند دراسة البيانات من البلدان الأخرى وإجراء التحليل المقارن، درس علماء السياسة بشكل جماعي حول ظاهرة تأثيرات العلم (Baum 2002). يمكن رؤية هذه الآثار في الارتفاع الكبير (الذي غالبًا ما يكون مؤقتًا) في درجات الموافقة العامة التي يتمتع بها قادة الدول خلال زمن الحرب، أو على الأقل في بداية النزاع المسلح. قد تعني مفاجئة الزيادات أيضًا أن الآراء أقل استقرارًا. على سبيل المثال، كانت الموافقة العامة للرئيس جورج بوش في التسعينيات المنخفضة بعد عملية عاصفة الصحراء، ومع ذلك فقد الانتخابات الرئاسية بعد أقل من عامين.

    كانت موافقة الرئيس جورج دبليو بوش في التسعينيات المنخفضة بعد أحداث 11 سبتمبر، لكنه فاز فقط بإعادة انتخابه بنسبة تزيد قليلاً عن اثنين بالمائة (تصويت شعبي). يتم تنشيط الشعور بهوية الفرد كمواطن لأمة، وتقوم بإعادة ترتيب أولوياتك مؤقتًا كاستجابة لتهديد خارجي (Hetherington and Nelson 2003). يمكن تنشيط نفس النوع من الظاهرة حول أي شخص تحدده إحدى المجموعات يمكنك مشاركته. على سبيل المثال، هل سبق لك أن انزعجت من سماع شخص يهاجم فئتك العمرية على الرغم من أنك لم تكن هدفًا للنقد؟

    لا ينبغي أن تثير أوجه القصور في استطلاعات الرأي العام استياء أي شخص من استخدامها كأداة بحث. هناك العديد من الباحثين الجيدين الذين تم تدريبهم على تقنيات ممتازة لتقليل المشاكل المحتملة. تستخدم العديد من المدارس والشركات شركات الاقتراع والاستشارات لجمع البيانات ولأغراض التسويق. لن تدفع الشركات والمنافذ الإخبارية مقابل النتائج إذا لم يكن هناك سجل قوي في نجاح الاقتراع. ولكن نظرًا لأن الاقتراع أصبح أكثر استخدامًا، فقد دخلت العديد من الشركات والشركات في هذه الصناعة. لا تطبق بعض الشركات نفس المعايير والضمانات التقليدية في استطلاعاتها كما يفعل الأكاديميون. لذلك، من الجيد دائمًا النظر إلى دقة الاستطلاعات السابقة التي أنتجتها الشركة عند البحث عن أماكن ذات سمعة جيدة للحصول على البيانات.