सर्वेक्षण अनुसंधान लगातार घटते उत्तर दरों और संभाव्यता-आधारित सर्वेक्षणों की बढ़ती लागतों द्वारा चुनौतीपूर्ण होता जा रहा है, जिसके परिणामस्वरूप तेज़, कम लागत वाले गैर-संभाव्यता के नमूनों पर अधिक निर्भरता बढ़ रही है। हालाँकि, गैर-संभाव्यता के सर्वेक्षण गंभीर कवरेज और मापन त्रुटियों का सामना करते हैं जो महत्वपूर्ण पूर्वाग्रह को पेश करते हैं, जिसे केवल मानक जनसांख्यिकीय वेटिंग का उपयोग करके ठीक नहीं किया जा सकता। TrueNorth® 3.0 NORC का उन्नत कैलिब्रेशन दृष्टिकोण है जिसे इन सीमाओं को संबोधित करने के लिए डिजाइन किया गया है, जो उच्च गुणवत्ता वाले संभाव्यता नमूनों को, जो AmeriSpeak® पैनल द्वारा संलग्न हैं, गैर-संभाव्यता डेटा के साथ जोड़ता है, जिससे शोधकर्ताओं को लागत दक्षता और सुधारित डेटा गुणवत्ता दोनों हासिल करने में सक्षम करता है। TrueNorth 3.0 परंपरागत वेटिंग से आगे बढ़ता है और एक उन्नत ट्री-आधारित सुपरवाइज्ड लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग कर उत्तरदाताओं को समृद्ध सर्वेक्षण उत्तर पैटर्न के आधार पर अनुभवजन्य प्रकारों में वर्गीकृत करता है। संभाव्यता नमूनों को एक बेंचमार्क के रूप में उपयोग करते हुए, यह विधि समावेश संभावनाओं का अनुमान लगाती है, कैलिब्रेटेड संयुक्त वजन उत्पन्न करती है, और अंतिम जनसांख्यिकीय समायोजन लागू करती है। व्यापक सिमुलेशन और बड़े पैमाने पर फील्ड अध्ययन दिखाते हैं कि TrueNorth 3.0 लगातार सभी आकलनों, प्रमुख जनसांख्यिकीय उपसमूहों और विविध विषय क्षेत्रों में पूर्वाग्रह को आधा या अधिक कम करता है। संयुक्त नमूना डिज़ाइन के लिए विश्वसनीयता प्रदान करके, TrueNorth 3.0 आधुनिक सर्वेक्षण अनुसंधान के लिए एक कठोर रूप से परीक्षण किया गया, व्यावहारिक समाधान प्रदान करता है।
Clapp et al. (गुरुवार,) ने इस प्रश्न का अध्ययन किया।