本セミナーでは、自らも博士号を持ち、数多くの学術調査に携わってきたリサーチャーが登壇。トラップ設問によるデータクリーニングから、倫理審査(IRB)や科研費対応といった事務的負担の解消まで、研究者目線で解説いたします。
・査読や論文投稿に向けて、調査データの学術的妥当性を高めたい
・調査設計からデータ確認まで、全体の精度を底上げしたい
・調査に伴う事務や運用の負担を減らし、本来の研究活動に集中したい
このような方にお勧めのセミナーです。
学術研究における調査の実査には、データの学術的妥当性、倫理審査への対応、大学・研究機関特有の事務手続き、そして複雑な研究デザインの実装といったさまざまな壁が立ちはだかります。特に、生成AIによる回答汚染やボットの高度化といった新たなリスクも懸念される昨今、査読においても、収集したデータがいかに「学術的妥当性を確保」できているかという点が厳格に問われています。
では、研究成果を最大化し、データの信頼性を客観的に証明するためには、どのようなリサーチ体制を構築すべきなのでしょうか。
貴重な研究時間を守りながら、妥当性の高いデータを確保するためには、調査会社を単なる作業の委託先としてではなく「伴走パートナー」として活用し、専門的な知見を研究プロセスに上手く取り入れることが有効な手段の一つといえます。
本セミナーでは、自らも博士号を持ち、数多くの学術調査に携わってきたリサーチャーが登壇。トラップ設問によるデータクリーニングから、倫理審査(IRB)や科研費対応といった事務的負担の解消まで、研究者目線で解説いたします。
※同業の方・同業他社の方のお申し込みはお控えください。
※社名・ご氏名を正しくご入力いただけていない場合は、セミナー視聴のご案内を控えさせていただきますのでご了承ください。
■プログラム
・はじめに
・研究者が直面する「調査の壁」
・研究の成功に向けた調査会社の活用
・支援体制のご紹介