根據通訊傳播委員會(NCC)的資料顯示,市話的涵蓋率在這幾年間逐年下降,從民國94年的1,362萬戶,下降至112年8月僅剩下1,012萬戶,大幅下降350萬戶,每百人的用戶數也從59.8戶下ˋ降至43.3戶。 在市話涵蓋率大幅下降的情況下,傳統市話調查的研究方法也受到前所未有的挑戰。
與市話相反,自民國94年以來手機用戶數逐年上升,截至112年8月手機用戶數已經達到3,011萬戶,平均每百人擁有128.7支手機門號。並且根據國發會的數位落差調查報告顯示,台灣民眾12歲以上的上網率高達86.6%,在手機與上網人口都大幅增加的情況下,手機儼然成為調查的新顯學。
針對關注議題進行綁定(Ex:文青族、新竹年輕媽媽);再針對該特性的年齡進行分層隨機抽樣。
針對受訪者的手機簡訊或者受訪者的Facebook ID進行多重精準投遞,由受訪者收到問卷後主動回填問卷。
受訪資料自動儲存到本公司的雲端系統,自動辨識IP來源位址相同之回答,來避免重複灌票。
針對受訪者的居住地、性別年齡進行多重反覆加權處理。
針對相關的題目進行統計分析,圖表繪製與報告撰寫。
透過大數據輿情找到議題關鐽族群,避免過濾樣本時候所造成的不必要調查成本的浪費。在同樣經費規模下,精準鎖定核心受訪者,回收樣本規模可擴大。
與傳統網路調查以少數資料庫推估母體方式不同,採用該議題的關注族群作爲整體母體,使得抽出樣本更具有代表性,也避免重複訪問造成樣本取得的偏誤。
一次撒出一定比例的樣本進行回收,面對短期內要回收大量樣本的情況,可不受限於電訪人員人力極限問題,在短時間內回收一定的樣本數,掌握議題更具有時效性。
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