Uso de sensores para medir la adopción de tecnología en las ciencias sociales

Uso de sensores para medir la adopción de tecnología en las ciencias sociales

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Las ciencias sociales empíricas se basan en gran medida en las encuestas para medir el comportamiento humano. Estudios previos muestran que dichos datos son propensos a errores aleatorios y sesgos sistemáticos causados ​​por la deseabilidad social, los desafíos de recuerdo y el efecto Hawthorne. Además, la recopilación de datos de encuestas de alta frecuencia a menudo es imposible, lo cual es importante para los resultados que fluctúan. La innovación en la tecnología de sensores podría abordar estos desafíos. En este estudio, usamos sensores para describir la adopción de luz solar en Kenia y analizamos hasta qué punto los datos de la encuesta están limitados por errores sistemáticos y aleatorios. Los datos de los sensores revelan que los hogares usaron luces durante unas 4 horas al día. Las visitas frecuentes de los encuestadores para una submuestra aleatoria aumentaron el uso de luz a corto plazo, pero no tuvieron efectos a largo plazo. A pesar de los grandes errores de medición en los datos de la encuesta, el uso autoinformado no difiere de las mediciones del sensor en promedio y las diferencias no están correlacionadas con las características del hogar. Sin embargo, se destaca el error de medición de reversión a la media: los hogares que usan mucho la luz tienden a subregistrar, mientras que los hogares que la usan poco tienden a sobre-reportar el uso. Por último, las preguntas de uso general brindan información más precisa que preguntar sobre cada hora del día. Los datos de los sensores pueden servir como punto de referencia para probar las preguntas de la encuesta y parecen especialmente útiles para los análisis de muestras pequeñas.

18 de mayo de 2021