אחרי הפתעות הענק, הכירו את העתיד של תעשיית הסקרים

סיפורן של בחירות 1948 בארצות הברית מוכר היטב. המועמד הרפובליקני, תומאס דיואי, היה מועמד וודאי לניצחון על הארי טרומן, בהתבסס על כל הסקרים שהיו זמינים בשעתו. אלא שלרוע המזל, הייתה זו הטכנולוגיה שקראה לא נכון את המצב. סקרים רבים בוצעו באמצעות המכשיר החדיש – הטלפון, ונראה שהסוקרים שכחו את הנתונים שכבר היו זמינים. הרפובליקנים היו יותר אמידים ולכן גם הסבירות שלהם להיות בעליו של מכשיר טלפון הייתה גבוהה יותר בהשוואה לדמוקרטים, ולכן הסקרים היו מוטים ושגויים.

כשטרומן הוכרז כמנצח, זכורה מאוד התמונה המפורסמת שלו מניף מעלה עותק של העיתון Chicago Daily Tribune, שפרסם בטעות כתבה עם דיואי כמנצח; העיתונים ירדו לדפוס לפני שנודעו התוצאות.

טרומן המנצח, 1948 | צילום מסך: יוטיוב

כמעט שבעה עשורים חלפו מאז, והדברים היו אמורים להשתנות. אלא שברור למדי שהם לא. בין אם מדובר בהצבעה על הברקזיט בבריטניה, בבחירתו של דונלד טראמפ לנשיאות ארצות הברית או בעליית כוחו המפתיעה של המועמד לנשיאות צרפת מלנשון, הסוקרים פשוט הבינו את התמונה לא נכון ב-2016 וב-2017, בדיוק כפי שכשלו ב-1948.

איש לא חזה אפילו את גל התמיכה שסחף את מפלגת הלייבור בבחירות האחרונות בבריטניה, מפלגה שכולם ציפו שתימחץ על ידי השמרנים המכהנים… כולם חוץ מחברת נתוני מובייל לונדונית אחת בשם Qriously.

Qriously זיהתה את אותו גל תמיכה בלייבור, צפתה גם את הברקזיט ואת עליית כוחו של טראמפ בכמה ממדינות חגורת החלודה וסיפקה תחזית מדויקת גם בנוגע למקבץ של אירועי בחירות פחות מתוקשרים, כמו למשל אלו שנערכו בהולנד ובדרום קוריאה.

מודלי החיזוי שלה כל כך אמינים, עד שכמה מקרנות הגידור הגדולות בעולם, ואפילו משטרת ניו יורק, משתמשות בטכנולוגיה שלה כדי להציץ אל העתיד. מרשימה אפילו יותר העובדה שכל "צוות החיזוי" שלה מורכב משני אנשים בלבד.

איך זה עובד?

לפני מספר חודשים הסברנו כאן בפורבס ישראל מדוע שיטת הסקרים הולכת ומאבדת מיכולתה לנבא תוצאות מדויקות לאירועים גדולים שתלויים בדעת קהל. מסקנתנו העיקרית הייתה שהטלפון, המכשיר המתודולוגי העיקרי של הסוקרים, הפך בעצמו להטייה, וכי מי שירצה לייסד את עולם הסקרים 2.0 יצטרך להתבסס על הרי המידע שבאינטרנט.

לצרכנים שמשתמשים באחת הרשתות של Qriously, המונות יותר מ-50,000 אפליקציות, מוצג באנר ששואל אותם שאלה, בניגוד לבאנרים המסורתיים שמציגים פרסומות. אם הם בוחרים להקליק על באנר כזה, מוצג להם מעברון לסקר.

יחידת הסקר מכילה בדרך כלל 15 עד 20 שאלות. יש בה את כל המאפיינים המסורתיים של סקרי מחקרי שוק, כולל רכיב skip logic (שמקפיץ את המשיב לדפי נחיתה בהתאם לתשובות שהוא מספק), רנדומליות, piping (כלי המאפשר להשתיל תשובות של הנסקר משאלות קודמות כחלק מניסוח השאלות הבאות) ועוד – העיקר הוא שהמשיבים לעולם לא נאלצים לעזוב את האפליקציה.

כל זה יוצר חוויה חלקה, שיעורי השתתפות גבוהים יותר ושביעות רצון רבה יותר בהשוואה לפאנלים המסורתיים הנהוגים בתחום. המשתמשים לא מקבלים תמריצים כדי להשלים את הריאיון, והם נותרים אנונימיים לחלוטין.

"חיזוי הוא כרגע עסק צדדי מבחינתנו – אנחנו עדיין ממוקדים בשיפור המתודולוגיה שלנו. בסופו של דבר, אנחנו רוצים שלכולם תהיה גישה למה שאנחנו בונים, ולא רק לסוקרים מתוחכמים ולמדעני מידע", אומר כריס קהלר, מנכ"ל Qriously.

כריס קהלר | צילום מסך: יוטיוב

אז מה הרוטב הסודי שהופך את Qriously לכל כך שונה מיריביה בתחומי הסקרים ומאגרי המידע? האם זה אלגוריתם שעלות המימון שלו הייתה מאות אלפי דולרים, או שהם גילו סוג חדש בעולם האינטליגנציה המלאכותית?

לא זה ולא זה. מודלי החוזי של החברה מבוססים בעיקר על בני אדם ועל טלפונים סלולאריים. מה שהחברה כנראה גילתה הוא את העובדה שבעיית טרומן מתרחשת היום שוב – הדגימה היא הדבר הראשון שצריך להיות נכון. ב-1948 הסוקרים הגיעו רק לאנשים אמידים עם טלפונים. כיום, רוב הסוקרים עובדים באמצעות גיוס של אנשים שחותמים על הצטרפות לפאנל, ומשלמים להם עבור מילוי הסקר. הכלכלה שמאחורי השיטה הזו מובילה לגיבוש פאנלים מוטים מיסודם.

על מנת לפצות על כך, רוב חברות הסקרים נאלצו ליישם מודלים מסובכים למדי. אבל גם המודלים המהודרים ביותר בעולם לא יוכלו לפצות על דגימה עלובה, משום שאם היא לא מייצגת את האוכלוסייה, היא פשוט לא תוכל להשיג תוצאה אמינה. א'-ב' בסטטיסטיקה.

אקראי זה הכי הכי

הדרך הטובה ביותר להשיג מדגם מייצג היא לבחור אנשים באופן רנדומאלי לחלוטין ו"להכריח" אותם לענות על הסקר; כלי שנכון להיום אינו זמין לסוקרים, למרות שעם מצב העניינים הנוכחי, זה יכול להשתנות ממש בכל רגע.

אבל אם נשים את הבדיחות בצד לרגע, הדרך השנייה הטובה ביותר היא "לסמן" אנשים רנדומאליים דרך הסמרטפונים שלהם, בגלל הסיבה הפשוטה שזה כמעט הדבר היחיד שיש כיום לכולם במשותף.

המתודולוגיה של Qriously מתבססת על למידת מכונה, במטרה לנסות ולמצוא את אותם אנשים אקראיים דרך הטלפונים החכמים שלהם, להעביר אליהם את הסקרים ובכך להשיג את המדגמים המייצגים ביותר. הם עושים זאת באמצעות מתודולוגיה שהם פיתחו, המכונה דגימה פרוגרמטית, שכמו "תופסת טרמפ" על גבה של תשתית הפרסום הקיימת כיום ברשת, זו שמקשרת כמעט כל טלפון חכם – מיליארדי בני אדם – לכדי רשת וירטואלית.

אתם תגלשו, אנחנו נמצא אתכם | צילום: Fotolia

"למצוא אנשים אקראיים באמת זו משימה קשה בהרבה ממה שחשבנו. למרות שלרוב האנשים יש טלפון חכם, מכלול האפליקציות שבהן אנשים משתמשים נמצא כל הזמן תחת מגמת שינוי. זה המקום שבו למידת המכונה נכנסת לתמונה. לקח לנו שנתיים של ניסויים עד שהצלחנו לעשות את זה כמו שצריך", מוסיף קהלר.

והתוצאה? הם טוענים שהם יכולים להגיע לפלח רחב יותר של אוכלוסייה בהשוואה לכל סוקר טלפוני (מי שלעתים קרובות נתקלים במכשולים כמו הנטישה הנפוצה של קווי הטלפון הנייחים והתסכול שיוצר המטרד של טלפונים חוזרים ונשנים), ולמדגם יותר מייצג מכל פאנל מקוון, שחייב כאמור לשדל ולשכנע את האנשים להצטרף לשורותיו באמצעות תמריצים כספיים זעומים.

טענות מהסוג הזה הן בגדר רעידת אדמה בעולם שנראה כאילו הוא נהפך על הראש, אחרי האירועים המאוד בלתי צפויים של 18 החודשים האחרונים. התחזית הטובה ביותר נכון לעכשיו היא ש- Qriously תחזה את תוצאות האירועים הקרובים בדיוק רב יותר מכל אחד אחר.

יותר מזה זה כבר כדור בדולח… תשאלו את המועמד המובס לנשיאות ארצות הברית של 1948…