最近，注目の論文他
※ここに集めた情報は、逐次更新され、内容が変わることがあります。
2025
◆以下に掲載の情報はおおよそ次のルールで一覧としてあります。
- 掲載の順序は、筆者名（第１筆者）の五十音順になっております。
- Webページへのリンク先URLを掲載の資料は、そのWebページへのジャンプと閲覧が可能です。
- Webページへのリンクは、編集時点に確認した情報です。アクティヴでない場合があること、ご了解ください。
- pdfファイルのダウンロードが可能な資料もあります。
（*）以下を参照．
「ICTリテラシー実態調査」概要
「データで見るICTリテラシー」
（*）インターネット調査を用いて，2,820（人）を調査したとあるが．正確な調査方法（調査設計と結果；とくに母集団と標本抽出，回答率ほかの情報）は曖昧．
「ICTリテラシー実態調査」概要
「データで見るICTリテラシー」
（*）インターネット調査を用いて，2,820（人）を調査したとあるが．正確な調査方法（調査設計と結果；とくに母集団と標本抽出，回答率ほかの情報）は曖昧．
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2025
◆以下に掲載の情報はおおよそ次のルールで一覧としてあります。
- 掲載は、発行年次でページをかえて表記してあります。
- 登録の順は，一番上にもっとも近時点で登録した情報です（著者名の順ではない）。
- Webページへのリンク先URLを掲載の資料は、そのWebページへのジャンプと閲覧が可能です。
- Webページへのリンクは、編集時点に確認した情報です。アクティヴでない場合があること、ご了解ください。
- ファイルのダウンロードが可能な資料もあります。
- 短い注釈（内容紹介など）を付けた例があります。
AAPOR (2025), AAPOR 80th Annual Conference-2025, “Reshaping Democracy’s Oracle: Transforming Polls, Surveys, and the Measurement of Public Opinion in the Age of AI”, May 14-16, 2025, at St. Louis, U.S.A.
Ash Center (2025), Using AI for Political Polling – Will AI-assisted polls soon replace more traditional techniques? -Harvard Kennedy School, Ash Center for Democratic Governance and Innovation-
Callegaro, M. (2025), Development of Online & Mobile Data Collection, Wearable, Apps & Sensors + AI Assisted Survey Information Collection (AIasic) – A visual overview & a brief excursion into total survey error -, Paper Presented at the 80th AAPOR 80th Annual Conference-2025Proceedings of AAPOR 80th Annual Conference-2025.
Eckman, S. (2025), High Quality Training Data for AI Models: Lessons from 20 years in Surveys, General Online Research Conference 2025 (April 1, 2025).
Metheney, E.A. and Yehle, L. (2025), Generative AI as a Safety Net for Survey Question Refinement, arXiv:2509.08702v1 [stat.ME].
Kreuter, F.(2025), Modernizing Data Collection, Journal of Official Statistics, 41 (3). pp.863–872.
Wuttke, A., M. Klamm, A.C., Lang, M. M., and Wu, Q. (2025), AI Conversational Interviewing: Transforming Surveys with LLMs as Adaptive Interviewers, arXiv:2410.01824 [cs.HC].
Atchison, C.J. , Gilby, N., Pantelidou, G., Sam Clemens, S., Pickering, K., Chadeau-Hyam, M., Ashby, D., Barclay, W.S., Cooke, G.S., Ara Darzi, A., Riley, S., Donnelly, C.A., Ward, H., and Elliott, P. (2025). Strategies to Increase Response Rate and Reduce Nonresponse Bias in Population Health Research: Analysis of a Series of Randomized Controlled Experiments during a Large COVID-19 Study, JMIR Public Health Surveill. Jan 9. 11:e60022. doi: 10.2196/60022.
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2024
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Eckman et al. (2024), Position: Insights from Survey Methodology can Improve Training Data for Machine Learning Models, Proceedings of the 41st International Conference on Machine Learning, Vienna, Austria. PMLR 235, 2024､arXiv:2403.01208v2 [cs.HC] Jun 2024.
Eckman, S. (2024), The Science of Data Collection: Insights from Surveys can Improve Machine Learning Models, arXiv:2403.01208v1 [cs.HC] 02 Mar 2024.
Kelley, S. and Kelley, C. (2024), Best Practices for Using Generative AI for Survey Research, AAPOR Newsletters, 11/25/2024.
Bisbee, J., Clinton, J.D., Dorff, C. Kenkel, B., and Larson, J.M. (2024), Synthetic Replacements for Human Survey Data? The Perils of Large Language Models, Political Analysis, 32 (4), pp. 401 – 416.
Buskirk, T.D., Eck, A., and Timbrook. J. (2024), The Task is to Improve the Ask: An Experimental Approach to Developing Optimal Prompts for Generating Survey Questions from Generative AI Tools, Paper Presented at the 79th Annual AAPOR Conference.
Drechsler, J., and Haensch. A.C. (2024), 30 Years of Synthetic Data, Statistical Science 39 (2), pp.221–42.
Learner, J. (2024), The Promise and Pitfalls of AI-Augmented Survey Research., October 9. [Web blog post]. NORC at the University of Chicago.
Rothschild, D. Brand, M., J. Schroeder, H., and Wang. J. (2024), Opportunities and Risks of LLMs in Survey Research, SSRN.
Schenk, P. O., and Kern, C. (2024), Connecting Algorithmic Fairness to Quality Dimensions in Machine Learning in Official Statistics and Survey Production, arXiv:2402.09328v1 [stat.ML 18]
Schmidt, A., Elagroudy, P., Draxler, F,. Kreuter, F., and Welsch, R. (2024), Simulating the Human in HCD with ChatGPT: Redesigning Interaction Design with AI, Interactions, 31 (1), pp.24–31.
von der Heyde, L., Haensch, A.-C., and Wenz, A. (2024), Vox Populi, Vox AI? Using Language Models to Estimate German Public Opinion, arXiv:2407.08563v1 [cs.AI].
Hopkins, D.J. and Gorton, T. (2024). On the Internet, No One Knows You’re an Activist: Patterns of Participation and Response in an Online, Opt-in Survey Panel, Political Research Quarterly, Volume 77, Issue 4.
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最近，注目の書籍，報告書
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2024
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2024
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https://www.crs.or.jp/backno/No811/8111.htm
（*）上の報告の紹介記事．
（*）上の報告の紹介記事．
（*）『社会と調査』誌掲載記事は以下．
（**）この報告で引用の「参考文献」は，以下から確認できる（ダウンロード可能）．
（***）次の記事（pdfファイル）は，上の報告に，パラデータの利用，回答率の傾向分析，確率的ウェブ・パネルの一覧，引用文献とその関連URLといった情報を加えた「拡大版」となっている（2025年8月更新）．
（****）『社会と調査』特集号（No.33）には，上の報告の他に以下の4編が掲載されている．
- 吉田崇・有田伸（2024），ウェブ調査の現況と課題，『社会と調査』，No.33，5-7．［特集の解説］
- 平沢和司（2024），学術調査における無作為抽出ミックスモード調査の実際，『社会と調査』，No.33，20-27．
- 藤原翔・石田賢示・谷口沙恵（2024），ウェブ誘導型調査の可能性 – SSJDS Panelの事例から−，『社会と調査』，No.33，28-37．
- 荻原牧子（2024），ウェブ登録モニターを活用した社会調査– 全国就業実態パネルの事例−，『社会と調査』，No.33，38-45．
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