Promotieonderzoek naar beantwoorden enquêtevragen door mensen uit verschillende culturen

Hoe vergelijk je meningen van mensen uit verschillende landen op een eerlijke manier? Dat blijkt lastiger dan het lijkt. Mensen uit verschillende culturen kunnen dezelfde enquêtevraag namelijk anders interpreteren. In haar proefschrift onderzoekt Ingrid Arts hoe onderzoekers zulke verschillen beter kunnen herkennen en corrigeren.

Arts’ studie laat zien dat traditionele statistische methoden vaak tekortschieten, maar dat een flexibelere Bayesiaanse aanpak, namelijk Bayesian Approximate Measurement Invariance (BAMI), betere vergelijkingen tussen landen mogelijk maakt. Daarnaast keek de promovendus naar web probing: een techniek waarbij respondenten na een gesloten vraag uitleg geven over hun antwoord. Onderzoek in de Verenigde Staten en India laat zien dat vooral het ontwerp van de vragen en antwoordmogelijkheden bepalend is voor de kwaliteit van de antwoorden, vaak meer dan culturele verschillen.

Op basis van deze resultaten stelt Arts een interessante richting voor toekomstig onderzoek voor: het combineren van BAMI en web probing. De kwalitatieve inzichten uit open antwoorden zouden onderzoekers kunnen helpen om statistische modellen beter af te stemmen op verschillen tussen landen. Deze integratie is in haar proefschrift nog niet uitgevoerd, maar biedt mogelijk een veelbelovende manier om internationale vergelijkingen verder te verbeteren.

Arts toont in haar proefschrift dat een slimme vormgeving van antwoordvelden de kwaliteit van reacties aanzienlijk verbetert. En ze bespreekt in haar studie nieuwe uitdagingen voor online onderzoek, zoals het herkennen van antwoorden die door AI-gestuurde bots zijn gegenereerd.

Arts concludeert dat betrouwbare internationale enquêtes vragen om een combinatie van geavanceerde statistiek, zorgvuldig ontworpen vragen en voortdurende aandacht voor hoe mensen uit verschillende culturen enquêtevragen begrijpen en beantwoorden.