3.3.1 استازيتوب

د استازيتوب څخه ستاسو ځواب ستاسې د پام وړ نفوس څو وکولی کولو په اړه ده.

د دې لپاره چې د غلطيو چې کولای شي له لويو خلکو ته د ځواب inferring کله پېښ ډول پوه شي، راځئ د ادبي Digest نارسمي سروې چې هڅه وړاندوینه د 1936 د امریکا د ولسمشرۍ د ټاکنو د پایلو په پام کې. که څه هم دا 75 څخه ډیر کاله وړاندې وه، دې به څومر اوس هم يو مهم لوست د نن څېړونکو درس ورکړي.

ادبي Digest د عمومي ګټې نامتو مجلې وه، او د 1920 د پیل دوی بوس ټاکنو منډه وړاندوینه کې د ولسمشرۍ د ټاکنو د پایلو له پيل وکړ. له دغه وړاند وينې د هغوي به په ساده توګه چې د خلکو په ډېر پاڼې ته واستوي، او بیا د رایو چې ته راستانه شوي دي مالومی؛ ادبي Digest په وياړ راپور ورکړی چې د رايو هغوی تر لاسه شوي نه "وزن، تعدیل، او نه تفسیر." دا کړنلاره په سمه توګه د ګټونکې وړاندوينه په 1920، 1924، 1928 او 1932. په 1936 د ټاکنو، د د لوی اقتصادي رکود په منځ کې، ادبي Digest رایو څخه تر 10 ميليونه کسان، چې نومونه يې ټولیز څخه د تليفون ډایرکټرۍ او د موټرو د ثبت اسناد راغلل واستول. دلته د څه ډول يې خپل میتودولوژي تشریح:

"د هضم د ملایم-منډه ماشین سره د دیرشو کلونو د تجربو د سملاسي دقت او حرکت کوي چې د سخت حقایق لګری کم کړي. . . .دا اونۍ 500 قلمونه بهر څخه په ورځ کې د یو میلیون ادرسونو څلورمه برخه شوګارې. هره ورځ، په يوه لويه خونه لوړ پورته موټور-ribboned څلورم Avenue، په نیویارک کې، د 400 کارکوونکو ځېرکۍ د چاپ موضوع-کافي څلوېښت ښار بلاکونو-د حل envelops پرودی هواره یو میلیون ټوټې ته غورځیدلی شي. په هره ګړۍ کې، په د هضم د خپل ليکنه د دفتر له سب سټيشن، درې مخابراتي پوستی ميټرونو ماشينونه مهر او د سپين oblongs ټاپه؛ ماهر پستي کارکوونکو هغوی څخه ډکيږي mailsacks چپه؛ د بیړیو Digest لارۍ سترګوولیدل چی هغوی ته پست-اورګاډي څرګند کړي. . . راتلونکې اونۍ، د دغو لس ميليونه لومړي ځوابونه به د پام وړ رايې راتلونکي د څپو په پیل شي، تر څو برابره-وکتل، تاييد، پنځه ځله د پولې د محرم او ټولټال وي. کله چې په تېرو شمېره totted شوي او چک، که تېرو تجربو ده معيار، په هیواد کې به د 1 په سلو کې څلوېښت ميليونه [رايه ورکوونکو] د واقعی د خلکو د رایو یوه برخه کې دننه پوهيږي. "(د اګست په 22، 1936)

د اندازې د Digest د fetishization نن هرچاته د هر ډول "لوی معلومات" څېړونکی دی. د 10 میلیونه پاڼې وېشل، یو حیرانونکې 2.4 ملیونه رايې ته راستون شو-چې نږدې د عصري سياسي ټاکنو په پرتله په 1،000 ځله لویو. له دغو 2.4 میلیونه ځواب د حکم روښانه وو: ادبي Digest وړاندوينه وکړه، چې د سیال ALF Landon شوه برحال فرانکلین روزویلټ ته ماتې ورکړي. خو، په حقیقت کې، د کره برعکس وشول. روزویلټ په یوه د ښویدو له Landon ته ماتې ورکړه. څنګه کېدای شي ادبي Digest غلط سره دومره معلوماتو ته ځي؟ زموږ د نمونې عصري درک کوي ادبي Digest د غلطيو روښانه او موږ په راتلونکې کې د جوړولو ورته تېروتنې د مخنيوي کې مرسته کوي.

په اړه نمونې په واضح ډول سوچ او موږ ته اړتيا لري، چې د خلکو په څلورو مختلفو ګروپونو (انځور 3.1) په پام کې. د خلکو د لومړۍ ډله د هدف نفوس لري؛ دا ډله چې د څېړنې د ګټو د نفوس په توګه تعریف دی. د ادبي Digest په حالت کې د پام وړ نفوس د 1936 د ولسمشرۍ د ټاکنو د رايه ورکوونکو وه. تصميم پر هدف نفوس څخه وروسته، یو څېړونکی راتلونکي ته اړتيا لري، چې د خلکو چې د نمونه وکارول شي يو لست جوړ کړي. دغه لست یوه نمونه چوکاټ په نامه او په نمونه چوکاټ د نفوس په چوکاټ کې د وګړو غږ وکړ. د ادبي Digest د قضيې په چوکاټ کې د نفوس د 10 ميليونه خلک چې د نومونو څخه د تليفون ډایرکټرۍ او د موټرو د ثبت اسناد ټولیز راووتل. له هیلې سره سم د هدف د خلکو او په چوکاټ نفوس به دقیقا همداسې وي، خو په عمل کې دا اکثرا د نه په صورت کې. د هدف نفوس او چوکاټ د وګړو تر منځ د توپيرونو په نامه د پوښښ تېروتنه دي. پوښښ تېروتنه نه، په خپله ستونزې تضمين کړي. خو، که په چوکاټ کې د نفوس د خلکو دي له خلکو څخه په سيستماتيک ډول د مختلفو نه په چوکاټ نفوس به پوښښ تعصب وي. سره د ادبي Digest د ټاکنو د سترو نیمګړتیاوو د لومړي پوښښ تېروتنه وه. هغوی غوښتل چې د رایې ورکوونکو-چې د و په اړه زده کړي د هغوی هدف د نفوس-خو هغوی يو نمونه چوکاټ څخه د تليفون ډایرکټرۍ او د موټرو د ثبت، د سرچينو ټولیز ډول جوړ چې-استازيتوب شتمن امریکایان احتمال یې ډیر زیات ALF Landon (دراټولنې ملاتړ کوي، چې د دغه تکنالوژۍ د دواړو وو، چې عام دی نن، په هغه وخت کې او دا چې د لوی اقتصادي رکود په منځ کې د امریکا د وه) نسبتا نوي وو.

انځور 3.1: استازيتوب تېروتنې.

انځور 3.1: استازيتوب تېروتنې.

په چوکاټ کې د وګړو د ټاکلو وروسته، په بل ګام لپاره د نمونې خلکو ته د ټاکلو لپاره یو څېړونکی دی؛ دا هغه خلک دي چې د څېړونکی به د مرکې هڅه دي. که د نمونې په چوکاټ کې د نفوسو په پرتله بل ډول صفتونه لري، نو موږ کولای نمونه تېروتنه معرفي کړي. دا د ګمراهۍ ډول په د تیروتنې حاشیه کې چې معمولا د اټکل سره مل زياتيږي. د ادبي Digest رسوايې په صورت کې، هلته په حقيقت کې نه نمونه وه. دوی هڅه وکړه چې په په چوکاټ کې د وګړو د هر تماس ونيسئ. که څه هم د نمونه تېروتنه نه وه، هلته اوس هم تېروتنه وه څرګنده. دا واضح چې د تېروتنې په حاشیه کې چې په خاصه توګه له سروې سره د اټکل راپور معمولا misleadingly وړو؛ هغوی د تیروتنې د ټولو سرچينو نه دي شاملې.

په پای کې، د څېړونکي هڅه کوي چې په نمونه نفوس هر چا سره مرکه وکړه. هغه کسان دي چې په برياليتوب سره مرکه شوي ځواب غوښتنه وکړه. هیلې سره سم، د نمونې د نفوس او د ځواب به دقیقا همداسې وي، خو په عمل کې شتون لري د غیر ځواب. چې ده، هغه خلک چې په نمونه ټاکل شوي دي ته د ګډون څخه ډډه کوي. که هغه خلک چې د ځواب له هغه چا ته ځواب نه توپير لري، نو کولای شي د غیر ځواب تعصب. Non-ځواب تعصب سره د ادبي Digest د ټاکنو د دوهم اصلي ستونزه وه. د هغو خلکو د رايې ترلاسه يوازې 24٪ په ځواب کې، او دا چې ولېدل شول چې هغه خلک چې Landon ملاتړ احتمال ډیر ته ځواب وو.

ها خوا د یوه مثال په توګه د استازيتوب د نظرونو معرفي کېږي، د ادبي Digest د ټاکنو يو قبلوونکی تکرار مثال، خبرداری د اتفاقي نمونه د خطر په هکله د څیړونکو. له بده مرغه، زه فکر کوم چې د لوست چې زيات شمېر خلک دا کیسه له رسم دی غلط یو. د کيسه تر ټولو عام اخلاقي ده چې د څېړونکو له غیر احتمال نمونې څه (يعنې د نمونې سخت احتمال پر بنسټ د اصولو پرته لپاره د غوراوي ګډون) نه شي زده کولای. خو لکه زه به وروسته په دې فصل کې وښيي، چې نه خورا حق. پر ځای، زه فکر کوم چې په رښتيا هم د دې کيسه دوه اخلاقو شتون لري؛ اخلاقو چې دي په توګه رښتيا نن ځکه چې دوی په 1936. لومړی وو، د haphazardly راټول دداتا یوه لویه پیمانه به ښه اټکل ضمانت نه. دوهم، د څېړونکو ته اړتيا لري تر څو د خپلو معلوماتو په څه ډول راټول کله چې له هغې څخه د اټکل کولو جوړوي. په بل عبارت، ځکه چې په ادبي Digest د ټاکنو د معلوماتو د راټولولو بهیر سیستماتیک جوړې ځینو ځواب په لور وه، څېړونکو ته اړتيا یو پيچلی اټکل پروسه چې وزن ځینو ځواب نور څخه ګټه واخلي. وروسته په دې فصل کې، زه به تاسو-طبقه طرزالعمل-وروسته چې یو د دا ډول د وزن کولای جوګه تاسو ته د غیر احتمال نمونې ښه اټکل وکړي وښيي.