政治學的實證工作必須以強而有力的科學準確的測量為基礎。然而，測量誤差的問題尚未充分解決。最近，Willem Saris 和 Daniel Oberski 開發了調查品質預測軟體，以更好地預測可靠性和方法差異，並獲得了美國輿論研究協會頒發的 2014 年 Warren J. Mitofsky 創新者獎。我與政治分析撰稿人 Daniel Oberski（蒂爾堡大學方法論與統計學系潛變量建模和調查方法的博士後研究員）坐下來討論了軟體、調查、潛變量和跨學科研究。
您與西班牙龐貝法布拉大學的威廉·薩里斯共同開發的「調查品質預測」（SQP）軟體榮獲美國輿論研究協會頒發的 2014 年沃倫·米托夫斯基創新者獎。是什麼促使您和 Willem 開發這款軟體的？
調查問題是重要的測量工具，它的設計和使用需要我們用科學的方法。畢竟，儘 数据库到数据 管如今我們擁有「大數據」和神經成像技術，了解人們情況的最有效方法之一仍然是詢問他們（另請參閱Mick Couper 的主題演講）。但調查問題並不完美：我們必須認識並考慮測量誤差。這是 SQP 的主要動機。
威廉於 20 世紀 80 年代末開始與密西根大學的弗蘭克·安德魯斯 (Frank Andrews) 合作研究估算測量誤差，並畢生致力於收集盡可能多的有關不同類型調查問題質量的信息。在物理學中，人們通常將自己的職業生涯奉獻給測量；例如，我的父親花了大量時間測量背景輻射如何干擾 CERN 實驗，以便以後可以糾正這種幹擾。在社會科學領域，這種項目並不多見。然而，多虧威廉數十年的努力，我們能夠對他的實驗結果進行元分析，將問題的特徵與其可靠性聯繫起來，從而解釋這一點。
然後，我們創建了一個網路應用程序，允許用戶根據對 3000 多個問題的元分析，根據問題的特徵預測可靠性和方法差異。目標是讓研究人員認識測量誤差，選擇最適合其目的的測量工具，並在他們感興趣的分析中解釋誤差的影響。