Estruturas de qualidade de dados para combater fraudes em pesquisa – Cint™
Adotar uma abordagem coletiva para se concentrar na qualidade
Qualidade dos dados é o pilar central de todo o ecossistema de investigação e a boa qualidade consistente dos dados só é alcançável quando são feitos esforços coletivos. Um recente webinar organizado pela Market Research Society (MRS) apresentou o resultado de organizações que fazem um esforço concertado e coletivo para trabalhar em colaboração para otimizar a qualidade dos dados e minimizar os efeitos nocivos da fraude em toda a indústria.
Ocorrendo no final de janeiro de 2026, a discussão centrou-se num “ciclo de feedback” recentemente concebido que visa proporcionar à indústria da investigação um quadro para a partilha de feedback padronizado sobre questões relativas à qualidade dos dados e um meio de categorizar exactamente por que os entrevistados podem ser removidos dos dados da pesquisa.
Este ciclo de feedback — que foi criado graças à iniciativa existente de Qualidade Global de Dados (GDQ) da MRS — é um meio de gerar conversas transparentes dentro de um ecossistema complexo.
A Cint tem orgulho de participar desta iniciativa, aproveitando sua experiência e processos para ajudar a moldar o codeframe e contribuindo para um piloto com dados de amostra.
A Cint tem orgulho de participar desta iniciativa, aproveitando sua experiência e processos para ajudar a moldar o codeframe e contribuindo para um piloto com dados de amostra.
O papel da Cint no piloto foi ser a plataforma que a Cobalt Sky usou para coletar dados para um projeto. A Cobalt Sky então tentou limpar esses dados e acrescentar motivos do quadro de código, fornecendo feedback com base em sua experiência.
A Cint também criou um exemplo de como os fornecedores podem usar o quadro de código: envio > armazenamento > ação.
O webinar GDQ mostrou o poder do pensamento coletivo, onde Debrah Harding da MRS se juntou a Joanna Price (Kantar), Rebecca Cole (Cobalt Sky), Bob Fawson (Data Quality Co-Op) e Rachel Alltmont (Samplecon) para discutir o ciclo de feedback.
Falando a mesma língua
O webinar da MRS apresentou aos participantes — e à indústria em geral — um “Quadro de Código” que atua como base de uma linguagem compartilhada para discutir questões relacionadas à qualidade dos dados na pesquisa de mercado moderna.
Esse quadro de código descreve 18 razões pelas quais um entrevistado pode ser removido de um estudo por motivos de qualidade, dando aos profissionais de pesquisa de mercado um vocabulário comum para identificar razões específicas de reversão e reconciliação.
Abrange tudo, desde perguntas armadilhas explícitas (definidas como ‘falha numa pergunta destinada a verificar se os participantes estão a prestar atenção’) até à velocidade (‘preencher um questionário mais rapidamente do que o razoavelmente esperado’).
O quadro de código está disponível on-line e todas as definições referem-se ao contexto mais amplo Glossário GDQ.
Quais são os benefícios de ter um vocabulário compartilhado para compradores e fornecedores?
Fornecedor os benefícios da adoção do quadro de código incluem:
- Motivos padronizados para reversões permitem que os compradores forneçam feedback quantificável sobre cada reversão.
- A facilitação de processos aprimorados de tomada de decisão quando se trata de avaliar a qualidade dos entrevistados e das subfontes.
- Apoiar conversas abertas entre compradores e fornecedores quando se trata de preocupações sobre motivos de reversão e reconciliação.
Para compradoreso ciclo de feedback e o quadro de código do GDQ fornecem:
- Uma estrutura completa para avaliar a presença de questões relativas à qualidade dos dados.
- Uma compreensão melhor e mais profunda das questões de concepção dos inquéritos que podem estar a contribuir para a má qualidade dos dados.
- Mais confiança quando se trata de fazer julgamentos objetivos sobre reversões.
Tomadas coletivamente, as organizações — como a Cint — que alimentam e trabalham com o ciclo de feedback do GDQ podem esperar maior transparência e clareza, uma resolução mais rápida de problemas de qualidade de dados e uma confiança reforçada entre compradores e fornecedores.
“As reversões muitas vezes parecem uma caixa preta para os fornecedores que precisam de insights para diagnosticar problemas de fornecimento e implantar as soluções apropriadas”, afirma Shelby Downes, gerente sênior de programas da Cint. “Compradores e fornecedores devem ficar entusiasmados com uma estrutura que promova a transparência em torno de reversões e possa desencadear conversas que levem a melhorias significativas na qualidade.”
“Compradores e fornecedores devem ficar entusiasmados com uma estrutura que promova a transparência em torno de reversões e possa desencadear conversas que levem a melhorias significativas na qualidade.”
Shelby Downes
Gerente de Programa Sênior, Cint
A abordagem da Cint para ciclos de feedback de qualidade
Na Cint, estabelecemos nossa própria base para a transparência por meio da criação e implementação de ciclos de feedback que garantem a manutenção de um ecossistema de coleta de dados saudável e responsável, onde os participantes são recompensados de forma justa e há monitoramento consistente dos problemas de qualidade enfrentados pelos compradores.
Dentro de a troca Cintoferecemos aos clientes um processo de reconciliação que permite aos compradores remover itens completos que não atendem aos padrões de qualidade.
Todos os compradores que operam em nosso mercado têm a responsabilidade de enviar suas próprias reversões e cada resposta revertida deve ser associada a um motivo de reversão.
Os motivos de reversão variam de conclusão fantasma (que ocorre quando uma conclusão para um respondente foi registrada, mas não há evidência desse respondente específico na pesquisa do comprador) até aceleração (quando a duração da entrevista (LOI) de um entrevistado estava fora da LOI razoável para a pesquisa) e auditorias desse tipo ajudam a melhorar a saúde do Cint Exchange.
Tal como a proposta mais ampla do GDQ, é uma política de reconciliação que depende de um esforço coletivo: As reconciliações dos compradores informam tanto a Cint como os nossos fornecedores, permitindo-nos identificar novas tendências de fraude e tomar medidas para proteger os compradores.
A política é sustentada por uma série de soluções e programas tecnológicos para garantir o seu sucesso:
- Rastreamento de plataforma – garante que os usuários tenham total visibilidade de quais itens concluídos são elegíveis para reconciliação, permitindo que os compradores revisem e processem reconciliações rapidamente.
- Monitoramento Automatizado – um protocolo automatizado que aplica a política de reconciliação da Cint. Avalia as reconciliações para possíveis contratempos, como remoções excessivas, e verifica a validade dos motivos.
- Validação Humana – o sistema automatizado é apoiado por um programa operacional, onde uma equipe de especialistas está disponível para realizar investigações manuais quando necessário.
“A política de reconciliação da Cint nos fornece dados essenciais para o sucesso de nossos programas operacionais projetados para melhorar a qualidade dos compradores e dos fornecedores”, afirma Downes. “Esses insights significam que começamos a trabalhar ao diagnosticar problemas e identificar soluções.
Leia mais sobre o compromisso contínuo da Cint com a qualidade
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Você também pode conferir mais de nosso conteúdo relacionado à qualidade acessando nosso Centro de Qualidade agora mesmo.
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