Skip to main content
Query

10.3: Kupima Maoni ya Umma

  • Page ID
    164799
  • \( \newcommand{\vecs}[1]{\overset { \scriptstyle \rightharpoonup} {\mathbf{#1}} } \) \( \newcommand{\vecd}[1]{\overset{-\!-\!\rightharpoonup}{\vphantom{a}\smash {#1}}} \)\(\newcommand{\id}{\mathrm{id}}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\) \( \newcommand{\range}{\mathrm{range}\,}\) \( \newcommand{\RealPart}{\mathrm{Re}}\) \( \newcommand{\ImaginaryPart}{\mathrm{Im}}\) \( \newcommand{\Argument}{\mathrm{Arg}}\) \( \newcommand{\norm}[1]{\| #1 \|}\) \( \newcommand{\inner}[2]{\langle #1, #2 \rangle}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \(\newcommand{\id}{\mathrm{id}}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\) \( \newcommand{\range}{\mathrm{range}\,}\) \( \newcommand{\RealPart}{\mathrm{Re}}\) \( \newcommand{\ImaginaryPart}{\mathrm{Im}}\) \( \newcommand{\Argument}{\mathrm{Arg}}\) \( \newcommand{\norm}[1]{\| #1 \|}\) \( \newcommand{\inner}[2]{\langle #1, #2 \rangle}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\)\(\newcommand{\AA}{\unicode[.8,0]{x212B}}\)

    Malengo ya kujifunza

    Mwishoni mwa sehemu hii, utaweza:

    • Kumbuka jinsi maoni ya umma yanapimwa
    • Kuelewa jinsi hatua za mtu binafsi za maoni ya umma zinaathiri hatua za jumla za maoni ya umma
    • Tumia kanuni za kipimo kwa utafiti wa maoni ya umma

    Uchaguzi wa maoni ya Umma

    Watafiti na washauri hutumia mbinu mbalimbali wakati wa kujaribu kupima maoni ya umma, lakini chombo cha kawaida kinachotumiwa ni uchaguzi wa maoni ya umma. Uchaguzi wa maoni ya umma ni sampuli ya random ya masomo kutoka kwa bwawa pana la wananchi ambao wanahojiwa na ambao majibu yao hutumiwa kufanya maelekezo juu ya mwili huo mkubwa. Kwa maneno mengine, kwa kuhoji sampuli ndogo ndogo ya idadi ya watu tunaweza kufanya nadhani nzuri juu ya kile idadi kubwa ya watu wanaamini.

    Fikiria kufanya sufuria kubwa ya mchuzi wa tambi. Lakini unataka kupima mchuzi kabla ya kuitumikia kwa wengine. Kwa hiyo, kwa kulawa sampuli unaweza kufanya nadhani nzuri nini kundi zima la mchuzi hupenda. Ili hii itumike, kijiko kidogo unachotumia kupima mchuzi lazima iwe na viungo vyote na msimu kwa kiwango sawa cha sufuria kubwa ya mchuzi. Ni nguvu sawa katika kupigia kura (NBC News Learn 2020). Kama tunataka kupima kile umma anaamini juu ya seti ya masuala, basi sampuli yetu lazima ijumuishe mchanganyiko tofauti wa idadi ya watu na mvuto wa kikanda katika mwili huo mkubwa.

    Je, sampuli ndogo inawakilisha umma mkubwa? Sampuli lazima iwe mwakilishi, au uwe na vipengele vyote sawa na vipengele kwa kiwango sawa cha mwili mkubwa. Ili kufikia hili, watafiti na wanasayansi wa kisiasa hutumia randomization wakati wa kuchagua washiriki. Randomization katika kesi hii ni wakati kila mtu katika idadi kubwa ana nafasi sawa ya kuchaguliwa kwa sampuli ndogo mwakilishi.

    Fikiria, kama alikuwa na uzito kikamilifu sita upande mmoja kufa. Kama akavingirisha ni mara sita, ni tabia mbaya huwezi kupata moja ya idadi ya kila. Kama akavingirisha dice mara sitini, ni uwezekano mkubwa utapata 10 ya idadi ya kila (usambazaji sawa wa kila upande wa kufa), lakini pengine utapata angalau michache ya mistari na idadi ya kila. Kama akavingirisha dice mara mia sita pengine utasikia kupata 100 ya idadi ya kila, lakini utapata karibu na 100 kwa idadi ya kila kuliko ungependa kupata 10 kwa idadi ya kila kama akavingirisha ni mara 60 tu. Na kama wewe akavingirisha dice mara sita elfu ungepata hata karibu na usambazaji huo sawa kuliko kama akavingirisha ni mia sita au mara sitini tu. Kwa maneno mengine, mara nyingi unapokwisha kufa, uwezekano mkubwa wa kuwa na usambazaji sawa wa kila nambari.

    Hata wakati wa kufuata sheria za randomization, uchaguzi wote wa umma una kiasi cha makosa, hiyo ni makadirio ya takwimu ya usahihi wa sampuli yako. Kurudi kwenye mlinganisho wa mchuzi, ukitumia kijiko kikubwa cha sampuli mchuzi wako wa tambi, utaweza kupata zaidi ya viungo vyote vilivyotumika kuliko ukitumia kijiko kidogo. Kwa hiyo, katika kesi hii kijiko kikubwa kitakuwa na kiwango cha chini cha kosa kuliko kijiko kidogo. Kwa maneno mengine, takwimu, sampuli kubwa ya random ni zaidi ya kuwa sahihi kuliko ndogo.

    Wakati wa kusoma kura, nambari hii inawakilishwa kwa kutumia uainishaji wa “+/-”. Kwa hiyo, ikiwa uchaguzi unadai kuwa 45% ya umma hufurahia kinywaji fulani, na kiasi cha kosa ni “+/- 5%”, hiyo inamaanisha kupigia kura kwa kweli kudai kwamba mahali fulani kati ya 40-50% hufurahia kinywaji hicho (tuliongeza tu na tuondoe 5% kutoka 45%). Unajuaje kama idadi halisi ni 40% na si 42%, au 45%? Jibu fupi ni hatuwezi. Kama sisi kupata sampuli kubwa tunaweza kuwa na uwezo wa kupunguza kiasi yetu ya makosa na kupata snapshot sahihi zaidi, lakini hiyo ni kuhusu mbadala tu. Kupigia kura kwa maoni ya umma ni chombo kilichopangwa ili kukadiria mtazamo wa umma. Mradi mtu anajua mapungufu ya chombo hiki basi uchaguzi unaweza kuwa mbinu muhimu ya kupima maoni.

    Njia nyingine ya kupima maoni ya umma ni kwa kutumia vikundi vya lengo (Morgan 1996). Ingawa uchaguzi unatupa wazo nzuri la kile ambacho umma pana anahisi au kufikiri, haidhihirisha maisha halisi ya jinsi maoni yanavyoumbwa au yanayoshirikiwa. Je! Umewahi kushiriki katika mazungumzo ambapo mtu anayezungumza nawe anabadili mawazo yako? Au wapi, unakubaliana tu na wale walio karibu nawe kwa sababu hujali kuhusu suala hilo? Au labda, ulijisikia sana juu ya suala na kisha ukaonekana kwa habari zaidi (kama katika makala ya habari, podcast, au matangazo ya televisheni) kisha ukabadili mawazo yako?

    Makundi ya kuzingatia ni subset ndogo ya watu binafsi ambayo yanajulikana kwa matibabu ya aina fulani na kisha huulizwa kuhusu hisia zao za matibabu hayo. Wakati, ingawa, kuuliza maoni yao wengine wanaruhusiwa kuingiza maoni yao pia, na mwingiliano zaidi wa maisha halisi unaweza kufuata kimwili. Makundi ya kuzingatia ni chombo cha ajabu cha kuona jinsi maoni yanaweza kuundwa au jinsi sifa kubwa zinaweza kuathiri wale walio karibu nao, lakini haziwezi kuzalishwa kwa umma kwa ujumla. Hata hivyo, ni chombo kizuri cha kujaribu kuelewa jinsi mtu atakavyoitikia kwa seti ya msukumo.

    Njia za Mawasiliano na Aina za Uchaguzi

    Uchaguzi bora wa kisayansi kwa kawaida hufanyika kupitia simu na Random Digit Dial (RDD). Random tarakimu piga kura ni nzuri kwa sababu mbalimbali. Unaweza kutumia kompyuta kufanya mawasiliano mengi ndani ya muda mfupi, na matokeo yake, kuwa na matokeo sahihi zaidi. Ikiwa itachukua muda mrefu sana kukamilisha uchaguzi huo, wale ambao walijibu mapema wanaweza kuwa wamebadilisha mawazo yao kwa wakati uchaguzi ulipomaliza. Hii pia inaweza kuwa tatizo kama uchaguzi unachukuliwa wakati wa uchaguzi na wagombea wengi na mmoja anaamua kuacha. Aidha, watafiti na pollsters wanaweza kutumia kompyuta kwa namba nasibu piga ambayo ni moja ya njia bora ya kujaribu kufikia sampuli random. kubisha kubwa ni kwamba uchaguzi biases dhidi ya watu ambao hawana simu, hasa tu kwa kutumia simu za mkononi. Uchaguzi wa RDD pia unaweza kuwa ghali (fikiria masaa itachukua kuwaita maelfu ya washiriki kukamilisha mahojiano mia tano hadi elfu), lakini bado ni nafuu zaidi kuliko kuajiri watu kwenda mlango kwa mlango. Ingawa random tarakimu piga si kamili, ni bora kuliko baadhi ya njia mbadala nafuu kwa njia mbalimbali.

    Uchaguzi wa mtandaoni umetumiwa kwa mzunguko mkubwa kama teknolojia imebadilika, na inakuwa rahisi kupitia tovuti za mtandaoni kama vile Monkey ya Utafiti kwa mtu yeyote kuunda uchaguzi na kufanya mlipuko wa barua pepe. Matatizo ya uwezekano, ingawa, yatatokea haraka. Watu wengi wana wasiwasi wa kufanya kitu chochote mtandaoni ikiwa hawajui chanzo. Na teknolojia ina kuruhusiwa screen nje wito bila majina na barua pepe (yaani mpigaji ID na SPAM folders). Kiwango cha chini cha majibu katika uchaguzi wowote (asilimia ya waasiliani wanaomaliza utafiti) inamaanisha mawazo yoyote unayofanya kuhusu idadi yako ya watu wanaolengwa inakuwa sahihi zaidi, kwa sababu hatuwezi kusema kwa uhakika kwamba idadi ya watu wanaojibu uchaguzi ni tofauti na wale wanaofanya.

    Uchaguzi wa mtandaoni unaweza kuwa muhimu sana katika kukusanya habari katika hali maalum sana, hata hivyo. Kwa mfano, ikiwa biashara inatumia uchaguzi wa ndani wa mtandaoni ili kupima mitazamo ndani ya kampuni hiyo, lakini katika kesi hizi washiriki tayari wanajua uchaguzi unakuja kabla ya kukamilisha. Baadhi ya wapiga kura wanaweza kutoa motisha za kifedha (kama kadi ya zawadi au kuchora bahati nasibu) ili kuboresha kiwango cha majibu yao, lakini kufanya kitu kama hicho, tena, kujenga upendeleo zaidi kwa sababu tunaweza kudhani wale ambao wana uwezekano wa kukamilisha uchaguzi kwa sababu ya motisha hiyo wana uwezekano mkubwa wa kuihitaji.

    Kuna aina mbalimbali za uchaguzi, baadhi ambayo hutumia ama RDD au on-line, na wengine ambao wanaweza kutumia mchanganyiko. Kufuatilia Kura ni chombo cha kawaida kinachotumiwa na watafiti na makampuni. Mara nyingi hutumika kupima ratings kibali kati ya viongozi wa umma. Kufuatilia uchaguzi kukusanya sampuli katika kipindi cha siku chache (kawaida 3-7), na kutumia sampuli rolling. Mawasiliano hufanywa kila siku, na anwani mpya zinaendelea kuongezwa kwenye sampuli wakati anwani za zamani zinachukuliwa nje. Kwa hiyo, kwa uchaguzi wa kufuatilia, ni chombo muhimu zaidi cha kuangalia trajectory ya mitazamo kuliko snapshot yoyote.

    Toka Kura ni uliofanywa siku ya uchaguzi. Kama watu ambao walipiga kura kutoka eneo la kupigia kura, wafanyakazi wa uchaguzi huhoji waliohojiwa baada ya kupiga kura. Takwimu hii ni nzuri kwa sababu tunawauliza watu ambao kwa kweli walipiga kura ambao walipiga kura, kinyume na kumwuliza mtu ambaye wanapanga kupiga kura. Muda mfupi ni kwamba uchaguzi huu unafanywa mapema siku (ambayo inaweza upendeleo ambaye anahojiwa) na hutumia mbinu inayoitwa utaratibu randomization (nasibu kuchagua mhojiwa moja na kuhoji kila tatu, nne, au nyingine fasta idadi baada). Mbinu hii ni vigumu sana kufuata mara kwa mara kuliko kama mtu alikuwa akifanya simu ya baridi.

    Push Pulls ni wale iliyoundwa kutoa taarifa chini ya kivuli cha kupima maoni ya mtu. Kampeni mara nyingi hutumia hizi kujaribu kujenga shauku ya uongo. Iliyoingia katika uchaguzi ni habari mhojiwa anaweza kujua kuhusu mgombea. Kwa mfano, fikiria mfululizo wa maswali kama haya: Swali la 1: Je! Unajua kwamba mgombea A mara moja aliokoa maisha ya mtoto kutoka jengo linalowaka? Swali la 2: Je, ungefahamu kwamba mgombea B ni chini ya uchunguzi kwa kushindwa kulipa msaada wa watoto? Swali la 3: Ikiwa uchaguzi ulikuwa kesho, ungependa kumpigia kura mgombea A au B? Kama unaweza kuona, kuagiza swali ni iliyoundwa kushinikiza mhojiwa kujibu kwa njia fulani.

    Majani Uchaguzi mara nyingi hutumika katika matukio au makusanyiko ya kupima upendeleo wa wale waliohudhuria. Tatizo la uchaguzi huu ni kwamba wahudhuria kwa kawaida huvutiwa na matukio haya ili kumwona mgombea, hivyo isipokuwa wasiposikia kitu katika tukio hilo linalobadilisha mawazo yao, watachagua nani aliyewavutia huko. Fikiria kufanya uchaguzi katika mchezo Los Angeles Laker kuuliza wale ambao walihudhuria ambaye favorite mpira wa kikapu mchezaji wao ni. Matokeo unayopata kwenye mchezo huo yatakuwa tofauti kabisa kuliko ikiwa uliuliza swali lile kati ya mashabiki wa mpira wa kikapu nchini kote.

    Hatimaye, mtu anahitaji kuwa waangalifu kuhusu kutumia data kutoka kwa uchaguzi usio wa kisayansi. Mfano wa classic wa matokeo mabaya ya uchaguzi usio wa kisayansi ulionyeshwa katika kichwa cha uongo cha 'Dewey Anamshinda Truman' kulingana na Uchaguzi wa Wasomaji Digest wasiokuwa wa kisayansi wakati wa uchaguzi wa rais wa 1946. Mara nyingi tunaona uchaguzi huu kwenye tovuti za msaidizi au habari. Hizi uchaguzi si random, na wale ambao kukamilisha uchaguzi wanataka kukamilisha uchaguzi. Matokeo yake, unaweza kuona matokeo ambayo yamepigwa kwa cartoonishly. Kwa mfano, hebu sema mtandao wa habari wa kihafidhina hufanya uchaguzi kuuliza watazamaji wao ambao walishinda mjadala. Na matokeo yanaonyesha 90% ya washiriki wanasema mgombea wa Republican alishinda. Tatizo ni wale wanaotembelea tovuti hiyo wana uwezekano mkubwa wa kuwa wapiga kura wa Republican kuliko sio. Hivyo bila shaka, wao itabidi kuchagua mgombea Republican.

    Matatizo na Kura

    Haijalishi ni kiasi gani mtafiti au pollster kwa ufanisi anafikia randomization ya sampuli yao, wote wanapaswa kuwa na wasiwasi na pitfalls uwezo katika jinsi uchaguzi wao ni iliyotolewa. Mtu anapaswa kuwa na ufahamu wa madhara ya kupendeza. Madhara ya kupendeza ni kuwa na mhojiwa kufikiri juu ya suala fulani ambalo hawatafikiri au kufikiri wakati huo. Uchunguzi wa hivi karibuni umethibitisha madhara ya kupendeza yanatokea (Lenz 2019). Kama mimi kuwasiliana na mhojiwa na kuwauliza kama wanapendelea hamburgers yao kutoka Whataburger au Katika-na-nje. Kisha baada ya kukupa jibu, unawauliza nini wanapanga kula chakula cha jioni jioni hii. Na kwa kushangaza, wanajibu, “hamburger”. Wao bila shaka wangeweza kukuambia ukweli, lakini wangekuwa wamepanga kula Burger kwa chakula cha jioni, ikiwa hukuwafanya kwanza kufikiri kuhusu hamburgers kwa kuwauliza swali la Whataburger/In-na-out kwanza?

    Aina nyingine ya athari ambayo inaweza skew matokeo ni kutunga (Nelson na Oxley 1999). Madhara ya kutunga ni yale yanayoathiri mhojiwa kwa jinsi swali linavyowasilishwa. Kuna njia zinazokubalika za kuuliza maswali, lakini matumizi ya neno moja hutumia inaweza kuwasilisha suala hilo kwa nuru tofauti. Kwa mfano, fikiria kusoma makala ya gazeti juu ya mapambano ya wahamiaji wasiokuwa na nyaraka. Kisha fikiria kusoma makala inayofanana, lakini badala yake kwa kutumia neno “lisilo na nyaraka”, linatumia “haramu”. Sauti ya makala nzima inabadilika kabisa.

    Wakati wa kuuliza washiriki kuhusu mapendekezo ya sera, jinsi lugha inavyoelezwa inaweza kuathiri majibu yao. Kwa mfano, mtu anaweza kutumia lugha ya humanizing kutaja makundi au matokeo ya sera, au kinyume chake, mtu anaweza kutumia jargon ya kiufundi au lugha ya dehumanizing wakati wa kuelezea makundi au matokeo ya sera. Kujaribu kupunguza priming na kutunga madhara ni baadhi ya changamoto kubwa watafiti wanaweza uso. Kwa hiyo, wakati wa kutumia data kutoka kwa uchaguzi, ni muhimu kusoma kupitia chombo cha kupigia kura au dodoso kwa jicho muhimu. Uchunguzi muhimu ni muhimu katika kuchagua data ikiwa lengo ni kufanya maelekezo ya generalizable.

    Kwa kuongeza, mtu anapaswa kuwa waangalifu wa madhara ya kijamii (ambayo hujulikana kama 'Athari ya Bradley' wakati wa kujadiliwa na vyombo vya habari) na madhara ya gari la bendi. Jiulize: Je, kuna majibu ya maswali ambayo jamii inaona kuwa 'nzuri' au 'haki'? Na kama jibu lako ni 'ndiyo', basi maswali kuhusu mada haya yanaweza kutoa matokeo yasiyofaa kwa sababu mhojiwa ama hakutaka kuwa na aibu kwa kujibu 'vibaya' au labda kuhukumiwa na mhojiji?

    Dhana nyuma ya uchaguzi wowote ni kwamba washiriki wanakuambia ukweli, na tunajua watu hawana daima kusema ukweli. Kwa mfano, ikiwa unawasiliana na mwanafunzi wa chuo kikuu kwenye kituo cha kupiga simu, je, maoni yako juu ya mada ya kisiasa kama “msamaha wa madeni ya mkopo wa mwanafunzi” hubadilika kwa sababu unazungumza na mtu aliye chuo kikuu? Nini kama wewe kupatikana mpigaji haiba? Hata kama jibu ni 'hapana', sio watu wengi wanapaswa kuathiriwa na madhara ya kijamii (Streb et al. 2008) kwa kasi skew mtazamo wa ukweli, hasa katika jamii ambayo ni sawasawa polarized.

    Madhara ya gari la bendi ni sawa. Katika kesi hii, sio lazima juu ya kupinga jamii, lakini kuathiriwa na shauku ya wale walio karibu nawe (Marsh 1985). Kukua kama shabiki wa baseball wa Los Angeles Angeles, Mimi intuitively tayari alijua kuhusu madhara ya bendi ya gari kabla ya hata kuchukua semina yangu ya kwanza ya kuhitimu ngazi. Hadi mpaka ushindi wao wa mfululizo wa dunia, Malaika walikuwa hisa ya kucheka ya baseball. Pia walikuwa na sifa ya kuwa wasanii wakichochea (daima kushindwa kumaliza nguvu). Wangekuwa aina ya shirika ambapo shabiki anaweza mara kwa mara kuweka mfuko wa karatasi juu ya kichwa chao. Na kisha mwaka mmoja wa miujiza, walishinda Mfululizo wa Dunia. Kama msimu uliendelea, kulikuwa na cornucopia kabisa ya jezi za Angeles na kofia za halo ambazo zilipanda katika Kusini mwa California. Je, mashabiki hawa watarudi wakati timu itaanza kujitahidi tena mwaka ujao au mwaka baada ya? Uwezekano si.

    Wakati mwingine kuna msisimko mkubwa (au hasira) kwa mgombea, inaweza kuenea kwa kuambukiza. Baada ya yote, umewahi kupenda au kumpenda mtu na hukujua kwa nini? Wewe tu alijua kila mtu karibu nawe (na labda watu unaowaamini sana) waliona njia fulani na wewe kwa kiasi fulani ulipitisha imani hiyo ingawa huenda haujapata muda wa kutosha wa kujifunza mgombea au kujijishughulisha mwenyewe? Huwezi kuepuka madhara haya katika maneno ya maswali, lakini uwe na ufahamu wa madhara haya wakati wa kusoma matokeo ya muda mfupi na ya muda mrefu ya maoni ya umma. Wakati mwingine (lakini si wote), maoni ya umma yanaweza kuhama kama kasi katika mwelekeo mmoja kama nyingine kama inaweza na madhara ya bendi ya gari.

    Wakati wa kusoma data kutoka nchi nyingine na kufanya uchambuzi wa kulinganisha, wanasayansi wa siasa wamejifunza mkutano wa hadhara kuzunguka uzushi wa athari za bendera (Baum 2002). Madhara haya yanaweza kuonekana katika Mwiba mkubwa (ambayo mara nyingi ni ya muda mfupi) katika viongozi wa umma kibali ratings taifa na wakati wa vita, au angalau mwanzo wa vita. Ghafla ya spikes inaweza pia kumaanisha maoni hayakuwa imara. Kwa mfano, idhini ya umma ya Rais George H. Bush ilikuwa katika miaka ya tisini ya chini baada ya Operation Desert Storm, hata hivyo alipoteza uchaguzi wa rais chini ya miaka miwili baadaye.

    Idhini ya Rais George W. Bush ilikuwa katika miaka ya tisini ya chini baada ya 9/11, lakini alishinda uchaguzi wake tena kwa asilimia zaidi ya mbili (kura maarufu). hisia ya utambulisho wa mtu kama raia wa taifa ni ulioamilishwa, na kwa muda upya vipaumbele yako kama kukabiliana na tishio nje (Hetherington na Nelson 2003). Aina hiyo ya uzushi inaweza kuanzishwa karibu na mtu yeyote kikundi kimoja kinabainisha unaweza kushiriki. Kwa mfano, umewahi kuwa na hasira kusikia mtu anayepiga kikundi chako cha umri ingawa haukuwa lengo la upinzani?

    Mapungufu ya uchaguzi wa maoni ya umma haipaswi kumfadhaisha mtu kutoka kuitumia kama chombo cha utafiti. Kuna watafiti wengi nzuri ambao wamefundishwa katika mbinu bora katika kupunguza matatizo ya uwezo. Makampuni ya kupigia kura na ushauri hutumiwa na shule nyingi na makampuni kwa ajili ya kukusanya data na madhumuni ya masoko. Makampuni na maduka ya habari hayangeweza kulipia matokeo kama hapakuwa na rekodi yenye nguvu katika mafanikio ya kupigia kura. Lakini, kama kupigia kura kunatumiwa mara kwa mara, makampuni mengi zaidi na makampuni yamekuwa yakiingia katika sekta hiyo. Baadhi ya biashara hazitumii viwango vya jadi sawa na ulinzi katika uchaguzi wao kama wasomi wanavyofanya. Kwa hiyo, daima ni wazo nzuri kuangalia usahihi wa uchaguzi uliopita kampuni imezalisha wakati wa kutafuta maeneo yenye sifa nzuri ili kupata data.