“我们是真理的仲裁者”
快速阅读: 据《研究杂志》称，市场调研行业面临数据质量危机，AI和合成数据带来挑战。MRS发起“更好数据运动”，呼吁协作、培训与技能提升，以确保数据可信，维护行业信誉。
2025年5月21日“我们是真相的仲裁者”：为什么行业正在共同构建更好的数据基础
市场调研行业必须进行变革，以应对质量问题。协作、技能和对研究原则的关注将是帮助该行业保持相关性的关键。在MRS“更好数据运动”启动后，凯蒂·麦克夸特采访了行业代表，探讨改善数据的时机已到。
稳健的数据对于洞察力的重要性，就如同汽车需要燃料一样，而洞察力反过来又是组织决策的关键。无论是新产品、战略转型还是效率提升，高质量研究的影响在我们周围的结果中显而易见。然而，支撑这些洞察的数据正受到威胁。质量问题已有详细记录。从恶意行为者策划的调查欺诈到人工智能传播不准确甚至虚假信息，支撑调研行业的数据面临被破坏的风险。2024年Research Live的一档播客指出，这对该行业来说是一个“生存问题”。
广告近年来，行业加强了合作，以解决这一问题，2023年推出了全球数据质量（GDQ）倡议，这是由MRS、Esomar和其他全球行业机构共同发起的一项举措，旨在解决市场和社会研究、消费者洞察和分析中的数据质量问题。其成果包括“数据质量卓越承诺”，供市场调研行业组织遵循严格标准。2025年，形势再次发生变化。人工智能已成为研究过程中的重要组成部分，行业正在更大规模地试验和部署合成数据。虽然整个行业对AI的好处持乐观态度，但技术也可能加剧行业潜在的质量问题。由于供应商正在开发自己的方法来确保质量，因此需要更多的协作——更多经验分享、培训和技能发展。因此，今年5月初，MRS与创始合作伙伴Ipsos和Kantar一起推出了“更好数据运动”，以“未来保障”该行业证据的质量。
为什么现在？
严谨的研究是优质洞察的基础，人们也明白并非所有数据都是平等的。那么，为什么研究领域要承担这个责任——而且为什么现在？英国和爱尔兰Ipsos首席执行官凯利·比弗表示，行业必须进行变革，也有责任承担这一任务。“世界各地都有大量数据，了解消费者和公民，最终，这些信息通常是人们做决定的基础，”比弗说。“如果你考虑一下这些决定的重要性，是高风险还是低风险，如果数据质量不够高，你所做的选择将影响你的组织、政策和公民生活的未来。如果数据不够准确、可信，可能做出错误的决定。因此，高质量的数据有助于做出良好且准确的决策，从而在各种不同的范围内获得正确的结果。”
比弗表示，尽管行业始终努力提供“尽可能高质量的数据”，但有几个因素正在汇聚，使现在“尤其重要”。她提到了AI和合成数据的发展。“这些都是巨大的可能性，但也伴随着挑战。” AI的局限性已被广泛记录，包括放大数据偏见或不准确性。比弗补充道：“如果你想想网络上假信息的泛滥，这使得辨别事实和虚构变得比以往任何时候都更具挑战性。”
比弗继续说道：“所以，可用数据的数量，一些消费者接触点的碎片化以及像合成数据这样的事物的兴起；这意味着行业本身必须进行变革——而在不断变化的环境中，我们需要持续保持严格且具有前瞻性的数据质量评估标准。”比弗认为行业“处于独特的位置”来解决这些问题。“我们确实有许可，并且能够将此作为行业专业知识的一个领域来利用，这是一个挑战。我们是为客户传递真相的人——有时是关于产品是否能畅销或是否吸引消费者的令人不快的真相。因此，我们是真相的仲裁者，把公众的声音、公民的声音和消费者的声音带入董事会。”
比弗补充道，如果行业倡导更好的数据实践，它将改善英国和世界各地董事会的决策。“我认为我们在这里有一个独特的位置，我们需要加以利用。”Kantar的卡罗琳·弗兰克姆表示，尽管基本原理保持不变，但AI时代带来了新的紧迫感。弗兰克姆是Kantar的资料部门全球首席执行官，她说：“值得信赖的客观性一直是市场调研行业成功的核心，这一点从未改变。”“我们必须确保我们真正代表我们所服务的日益多样和复杂的这个世界，这并非易事。我们必须跟上转型进化的速度，我们确实处于AI和大型语言模型的时代。”
弗兰克姆表示，关键是“在机器和人类协作之间找到正确的平衡”——“确保我们的AI解决方案作为行业来说是合适的，以确保客户能够以符合生活节奏的速度和规模获得洞察，同时也要确保它们基于可信赖的数据”。根据弗兰克姆的说法，这意味着更多的培训和更专业的技能集，以确保市场调研专业人员能够熟练处理AI。此外，她说行业必须确保“我们与真正的用户交流，他们确实是他们所说的那样，我们要给他们一个引人入胜的体验，这样他们实际上愿意在回答我们的问题时真正具有代表性。”
弗兰克姆表示，关键是“在机器和人类协作之间找到正确的平衡”——“确保我们的AI解决方案作为行业来说是合适的，以确保客户能够以符合生活节奏的速度和规模获得洞察，同时也要确保它们基于可信赖的数据”。弗兰克姆补充道，综合所有这些因素，是该行业“持续演进”的过程。她说：“我喜欢这个活动的一点是，你看到行业中最大的两家公司Ipsos和Kantar走到了一起，说：‘每个人都在谈论质量。很多人声称质量。让我们为行业设立一些坚实的基础，表明对我们来说很重要，我们专注于随着整个行业和整个世界的演变而不断发展，同时确保我们的人才和技术相互协作，以确保我们提供的数据是有意义和有代表性的。’”
这种演变是必要的，因为如果不解决这些问题，该行业可能会变得无关紧要。在与“更好数据运动”同期发表的一篇文章中，MRS首席执行官简·弗罗斯特写道：“如果不能阻止参与者信任的下降，并且我们产生的数据不足以让我们感到自豪，那么每个人在研究领域的未来都将受到威胁。”比弗表示：“如果我们未能应对不断变化的环境和随之而来的数据质量问题，我们将危及整个行业的信誉和价值。世界上充斥着虚假信息，而我们作为行业与参与者和客户之间的信任是我们拥有的。我们的数据需要继续保持可靠，这样我们的洞察才能被理解、听到并被决策所接受。最终，整个行业的相关性取决于我们的信任和信誉。”
这种演变是必要的，因为如果不解决这些问题，该行业可能会变得无关紧要。在与“更好数据运动”同期发表的一篇文章中，MRS首席执行官简·弗罗斯特写道：“如果不能阻止参与者信任的下降，并且我们产生的数据不足以让我们感到自豪，那么每个人在研究领域的未来都将受到威胁。”Kantar洞察部门首席执行官玛丽·里德格利表示：“如果我们集体不合作并保护人类洞察力，这将损害我们职业的健康，也将损害我们品牌和企业的长期健康。”
客户期望变革的风往往来自客户——作为研究的买家，他们的需求推动着行业趋势。那么，他们对数据质量有多担心？里德格利表示，自从“更好数据运动”启动以来，她交谈过的客户都表示支持，因为他们“认为这是行业健康发展的根本”。里德格利表示，这归根结底是客户希望他们在决策基础上有安全感。“从根本上说，客户来找我们是为了帮助他们做出商业决策，因此他们必须非常非常确信他们做决策的基础，因为这有商业价值。”她补充道，如果没有高质量的“人类数据”，组织就没有依据来做决策。“然后，当AI出现时，显然这意味着你可以放大某些可能难以触及的样本——同样，你需要知道他们是真实的人类，而不是伪造的答案，这样才能基于这些构建模型。”
贝弗表示，客户对供应商的期望已经发生了变化。“客户，尤其是那些长期使用调查数据和非调查数据的客户，知道低质量的数据会导致资源浪费、错失机会，最终导致糟糕的业务成果，而他们对此负有责任或至少部分责任。”贝弗表示，客户在数据及其影响方面的理解正在变得“越来越成熟”。因此，“他们期望合作伙伴维持最高标准的数据质量和诚信”，她补充道。
詹姆斯·萨洛斯是MRS高级客户委员会成员，曾在Haleon和IPG担任高级洞察职位，目前是乐高的营销效果负责人。他认为，尽管客户始终关注其业务中使用数据的可靠性和准确性，但细节可能会被忽视。“没有一个客户会说这不是首要任务，”萨洛斯表示。“然而，如果你重新表述这个问题为：‘你有多深入地查看数据的来源、起源和构成？’那么你将得到一组完全不同的答案：‘我相信我的供应商。我相信我的合作伙伴。我没有时间去做这件事。我的假设是已经有一些原则存在，一切都没问题。’我认为人们更关心结果而不是输入，当然，两者是相关的。”
就这一点，萨洛斯表示，整个行业需要在研究的所有环节中建立信任，从数据收集到结果。他相信“更好的数据运动”将使该行业重新聚焦于加强这种信任或在必要时重建它。萨洛斯还指出另一个问题——行业的快速发展已经超过了客户和采购人员的知识水平。他不确定人们是否了解应提出哪些问题来判断数据是否高质量。萨洛斯解释道：“部分原因在于出现了新的领域和新的数据类型，部分原因是在某个阶段我们已经丢失了一些关于方法的基本问题。我认为特别是从面对面受访者转变为电话受访者、在线受访者、小组和小组交换时，人们并没有真正理解其实际影响。”
“我无法想象采购团队会提出足够困难的问题，比如使用路由器样本与小组样本的影响。我认为技术太过复杂，人们难以理解。”他还补充说，需要就高质量数据的定义达成广泛共识。“如果你相信行业中使用的语言，每个人都是高质量的。但并非所有数据和样本都是一样的。很多人并不了解这一点，也没有意识到：‘如果我的数据来源是A还是B，这会产生影响。’它们可能被认为是可以互换的，但实际上却大不相同。”
坚实的基础
洞察专业人士一直明白，洞察的质量取决于其基于的数据。支撑研究的方法不会偶然发生，詹姆斯·萨洛斯认为研究原则和数据质量是“相辅相成”的。“对我来说，研究原则和抽样原则非常重要，”萨洛斯表示。“在我最近的几个职位中，我在数据质量和方法论的理解方面遇到了同样多的挑战，所以我认为这两者是相辅相成的。如果我们谈论的是更好的数据质量，那也包括对方法的欣赏。研究是一门科学和艺术，只有两者结合才能提供高质量的数据。”
洞察专业人士一直明白，洞察的质量取决于其基于的数据。支撑研究的方法不会偶然发生，詹姆斯·萨洛斯认为研究原则和数据质量是“相辅相成”的。萨洛斯认为需要更多的意识和培训来理解这种平衡。“任何行业都是如此——当人们进入一个行业时，他们不再接受培训。因此，如果没有认识到抽样实践的微小变化会对最终数据产生巨大影响，那么当然，你在商业中做出的将是最快捷、最有利可图的决定。”
里奇利表示，需要考虑“下一代研究和洞察专业人士”的发展路径。她表示：“对我们下一代行业专业人员的教育和重新参与是一个非常重要的领域。这更多是关于以相关的方式与他们日常生活中使用的AI工具建立联系，但同时也要说明：‘在这背后，是人类的反应。’”“这也非常鼓舞人心，因为它描绘了我们处于AI前沿的画面，但在新世界中仍要运用所有重要的基本技能。对我来说，这就是重新激发人们对职业可能性的认识。”
她表示：“对我们下一代行业专业人员的教育和重新参与是一个非常重要的领域。这更多是关于以相关的方式与他们日常生活中使用的AI工具建立联系，但同时也要说明：‘在这背后，是人类的反应。’”
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凯蒂·麦克夸特 编辑 人工智能专题 英国
(以上内容均由Ai生成)
