AI Overview e politica: come farsi citare senza gonfiare i dati
Per essere utili nelle AI Overview non serve gonfiare lo schema: servono fonte in alto, risposta breve, tabelle HTML, FAQ visibili, ImageObject e limiti chiari su dati e scenari.
Archivio tematico
Metodologia sondaggi
Metodologia raccoglie guide su campione, margine di errore, fieldwork, supermedie, par condicio, fonti e scenari AI non demoscopici. Perché il metodo contaPrima di leggere una percentuale bisogna capire chi produce il dato, quando lo raccoglie, come formula la domanda e quali limiti pubblica.
152 articoli trovati in Metodologia sondaggi nell’archivio completo di questa categoria.
EspandiAnteprima editoriale della sezione
Ricerca e ordinamento
Filtra i contenuti dell’archivio
Prima scegli il percorso: cerca un istituto, una città, un candidato, un tema o un anno. Subito sotto trovi i contenuti veri dell’archivio, sempre navigabili e senza nascondere le pubblicazioni.
Contenuti pubblicati
Guide metodologiche pubblicate
Le guide sono ordinate per aiutare a leggere fonti, margini, campioni, supermedie, par condicio e contenuti AI dichiarati.
Ballottaggi 2026: leggere flussi, astensione e apparentamenti senza inventare sondaggi
Prima del secondo turno bisogna distinguere risultati del primo turno, apparentamenti ufficiali, ipotesi sui flussi e sondaggi reali. Senza rilevazioni pubblicate, non si inventano percentu…
I creator sono nuovi intermediari del consenso?
Nota di aggiornamento editoriale Questa pagina risultava troppo breve rispetto allo standard minimo richiesto dal sito. L'aggiornamento aggiunge una risposta più completa, fonti visibili, limiti dichiarati, tabelle e FAQ, senza trasformare il contenu...
Post-hoc match amministrative 2026: tabella città per città tra AI e risultati
La tabella completa mette a confronto 15 capoluoghi ordinari del report post-hoc: cosa indicava la simulazione sintetica prima del voto, cosa e accaduto il 24-25 maggio e quale lettura metodologica emerge.
Desiderabilita sociale e mode effects nei sondaggi: perché possono spostare il dato
Guida metodologica su Desiderabilita sociale e mode effects nei sondaggi: spiega concetti, limiti e uso corretto dei dati nei sondaggi.
Microtargeting politico generato dall’IA: perché il rischio non è solo tecnologico
Nota di aggiornamento editoriale Questa pagina risultava troppo breve rispetto allo standard minimo richiesto dal sito. L'aggiornamento aggiunge una risposta più completa, fonti visibili, limiti dichiarati, tabelle e FAQ, senza trasformare il contenu...
Survey farming: quando gli incentivi nei panel online attirano risposte artificiali
Nota di aggiornamento editoriale Questa pagina risultava troppo breve rispetto allo standard minimo richiesto dal sito. L'aggiornamento aggiunge una risposta più completa, fonti visibili, limiti dichiarati, tabelle e FAQ, senza trasformare il contenu...
Likely voters nei sondaggi: chi entra davvero nel modello di partecipazione e perché conta così tanto
Guida metodologica su Likely voters nei sondaggi: spiega concetti, limiti e uso corretto dei dati nei sondaggi.
Ordine delle opzioni di risposta nei sondaggi: perché cambia più di quanto sembri
Guida metodologica su Ordine delle opzioni di risposta nei sondaggi: spiega concetti, limiti e uso corretto dei dati nei sondaggi.
AI Act e trasparenza: perché dichiarare l’AI diventa un vantaggio competitivo
Nota di aggiornamento editoriale Questa pagina risultava troppo breve rispetto allo standard minimo richiesto dal sito. L'aggiornamento aggiunge una risposta più completa, fonti visibili, limiti dichiarati, tabelle e FAQ, senza trasformare il contenu...
Guida editoriale
Come leggere questo archivio
Metodologia raccoglie guide su campione, margine di errore, fieldwork, supermedie, par condicio, fonti e scenari AI non demoscopici.
Perché il metodo contaPrima di leggere una percentuale bisogna capire chi produce il dato, quando lo raccoglie, come formula la domanda e quali limiti pubblica.