Los diseños híbridos CATI–CAWI se han consolidado como una estrategia habitual en la investigación en opinión pública, si bien plantean desafíos metodológicos relevantes derivados de la distinta naturaleza de los modos de recogida, especialmente en el caso del CAWI, donde los mecanismos de auto-selección pueden comprometer la representatividad de las muestras. Este trabajo presenta la estrategia metodológica desarrollada en el CEMOP para abordar estos desafíos en el contexto de sus barómetros regionales. El diseño combina entrevistas telefónicas (CATI), incluyendo tanto entrevistadores humanos como asistentes conversacionales basados en inteligencia artificial, con un panel online propio (CAWI). A diferencia de otros enfoques, el estudio asume la equivalencia funcional entre las distintas modalidades de administración del CATI, centrando el problema metodológico en la corrección de los sesgos asociados al CAWI.

La contribución principal radica en la implementación de un sistema de selección muestral optimizada en el panel online, junto con la estimación de modelos de propensión a la participación que permiten corregir los sesgos de selección mediante técnicas de ponderación y calibración, lo que permite maximizar la eficiencia muestral sin renunciar a la calidad inferencial.

A partir de datos de campo recientes, el trabajo evalúa el impacto de estas estrategias en la reducción de sesgos y en la estabilidad de las estimaciones, comparando resultados antes y después de la aplicación de los ajustes. Asimismo, se discute el papel de las innovaciones tecnológicas en el modo CATI, mostrando que la incorporación de asistentes conversacionales no altera sustantivamente los patrones de respuesta, lo que refuerza su viabilidad como herramienta complementaria en la recogida de datos.