1. ร่างแผนงานการมีส่วนร่วม (อาจมีการเปลี่ยนแปลงได้ แต่เป็นเพียงแนวทางเบื้องต้น)
2. ติดต่อผู้มีส่วนได้ส่วนเสียและขอข้อมูลติดต่อ
3. สร้างเครือข่ายติดต่อและขอให้พวกเขามีส่วนร่วม
4. อาจมีกลุ่มประเด็นปัญหาในชุมชนเกิดขึ้น ซึ่งสามารถนำมาเข้าร่วมในโครงการการมีส่วนร่วมได้
5. ดำเนินการสร้างเครือข่ายความสัมพันธ์ต่อไปเพื่อเพิ่มจำนวนผู้มีส่วนได้ส่วนเสียหากจำเป็น
6. สร้างความหลากหลายของเครือข่ายติดต่อโดยขยายขอบเขตของบุคคลที่เกี่ยวข้องในกระบวนการสร้างเครือข่ายแบบลูกโซ่

ผู้เข้าร่วมมีแนวโน้มที่จะรู้จักผู้อื่นที่มีลักษณะที่ทำให้พวกเขามีสิทธิ์เข้าร่วมในการศึกษา^{[ 10 ]}

การสุ่มตัวอย่างแบบลูกโซ่ค่อนข้างเหมาะสมที่จะใช้เมื่อสมาชิกของประชากรถูกซ่อนและหาได้ยาก (เช่น ตัวอย่างของคนไร้บ้านหรือผู้ใช้ยาเสพติดผิดกฎหมาย) และสมาชิกเหล่านี้มีความเชื่อมโยงกันอย่างใกล้ชิด (เช่นอาชญากรรมที่จัดตั้งขึ้นมีความสนใจคล้ายกัน มีส่วนร่วมในกลุ่มเดียวกันที่เกี่ยวข้องกับโครงการที่กำลังดำเนินการอยู่) ^{[ 10 ]}

1. ค้นหากลุ่มประชากรที่ซ่อนเร้น : เป็นไปได้ที่ผู้สำรวจจะรวมผู้คนในการสำรวจที่พวกเขาอาจไม่รู้จักหากไม่ได้ใช้เครือข่ายสังคมออนไลน์
2. การค้นหาบุคคลในกลุ่มประชากรเฉพาะ : ไม่มีรายชื่อหรือแหล่งข้อมูลที่ชัดเจนอื่นใดสำหรับการค้นหาสมาชิกของกลุ่มประชากร (เช่น คนไร้บ้าน ผู้ใช้ยาเสพติดผิดกฎหมาย) นักวิจัยจึงใช้การติดต่อและการสื่อสารก่อนหน้านี้กับบุคคลเหล่านั้น จากนั้นจึงสามารถเข้าถึงและได้รับความร่วมมือจากบุคคลใหม่ได้ กุญแจสำคัญในการเข้าถึงและบันทึกความร่วมมือของบุคคลคือความไว้วางใจ ซึ่งจะเกิดขึ้นได้ก็ต่อเมื่อนักวิจัยกระทำการด้วยความสุจริตและสร้างความสัมพันธ์ในการทำงานที่ดีกับบุคคลเหล่านั้น
3. ระเบียบวิธีวิจัย : เนื่องจากมีการใช้กลุ่มตัวอย่างเพื่อค้นหาประชากรที่ซ่อนอยู่ นักวิจัยจึงลงทุนเงินและเวลาในการสุ่มตัวอย่างน้อยลง วิธีการสุ่มตัวอย่างแบบลูกโซ่ไม่จำเป็นต้องมีการวางแผนที่ซับซ้อน และจำนวนบุคลากรที่ต้องการก็น้อยกว่าเมื่อเทียบกับวิธีการสุ่มตัวอย่าง อื่น ๆ อย่างมาก ^{[ 14 ]}

การสุ่มตัวอย่างแบบสโนว์บอลสามารถใช้ได้ทั้งในวิธีการวิจัยทางเลือกและวิธีการวิจัยเสริม ในฐานะวิธีการทางเลือก เมื่อไม่สามารถใช้วิธีการวิจัยอื่นได้เนื่องจากสถานการณ์ที่ท้าทาย และเมื่อไม่สามารถสุ่มตัวอย่างแบบสุ่มได้ ในฐานะวิธีการเสริมร่วมกับวิธีการวิจัยอื่น ๆ เพื่อเพิ่มคุณภาพและประสิทธิภาพของการวิจัย และเพื่อลดอคติในการสุ่มตัวอย่าง เช่น การสุ่มตัวอย่าง แบบโควตา^{[ 12 ] [ 15 ]}

1. อคติของชุมชน : ผู้เข้าร่วมกลุ่มแรกจะมีผลกระทบอย่างมากต่อกลุ่มตัวอย่าง การสุ่มตัวอย่างแบบลูกโซ่ไม่แม่นยำและอาจทำให้ได้ผลลัพธ์ที่หลากหลายและไม่ถูกต้อง วิธีนี้ขึ้นอยู่กับทักษะของบุคคลที่ทำการสุ่มตัวอย่างจริงเป็นอย่างมาก รวมถึงความสามารถของบุคคลนั้นในการสร้างเครือข่ายในแนวดิ่งและค้นหากลุ่มตัวอย่างที่เหมาะสม การที่จะประสบความสำเร็จนั้นจำเป็นต้องมีการติดต่อกับกลุ่มเป้าหมายมาก่อน และความสามารถในการรักษาการไหลเวียนของข้อมูลให้ต่อเนื่องตลอดกลุ่มเป้าหมาย^{[ 16 ]}
2. การสุ่มตัวอย่าง แบบไม่สุ่ม : การสุ่มตัวอย่างแบบลูกโซ่ขัดแย้งกับสมมติฐานหลายประการที่สนับสนุนแนวคิดทั่วไปของการเลือกแบบสุ่มและการเป็นตัวแทน^{[ 17 ]}อย่างไรก็ตาม ระบบสังคมนั้นอยู่นอกเหนือความสามารถของนักวิจัยที่จะคัดเลือกแบบสุ่ม การสุ่มตัวอย่างแบบลูกโซ่จึงเป็นสิ่งที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ในระบบสังคม
3. ขนาดประชากรตัวอย่างที่ไม่ทราบ : ไม่มีวิธีใดที่จะทราบขนาดทั้งหมดของประชากรโดยรวมได้^{[ 10 ]}
4. ข้อจำกัดของวิธีการสุ่มตัวอย่างแบบลูกโซ่ ( Snowball Sampling) คือ การขาดความรู้ที่แน่ชัดว่าตัวอย่างนั้นสะท้อนภาพรวมของประชากรเป้าหมายได้อย่างถูกต้องหรือไม่ การเลือกกลุ่มตัวอย่างเพียงไม่กี่คนไม่ได้บ่งชี้ถึงแนวโน้มที่แท้จริงในกลุ่มตัวอย่างเสมอไป การระบุบุคคลที่เหมาะสมในการดำเนินการสุ่มตัวอย่าง รวมถึงการค้นหากลุ่มเป้าหมายที่ถูกต้อง เป็นกระบวนการที่ใช้เวลานาน ทำให้ผลประโยชน์ที่ได้รับนั้นคุ้มค่ากับต้นทุนเพียงเล็กน้อย
5. ขาดการควบคุมวิธีการสุ่มตัวอย่าง : เมื่อกลุ่มตัวอย่างค้นพบประชากรที่ซ่อนอยู่ การวิจัยจะควบคุมวิธีการสุ่มตัวอย่างได้น้อยมาก ซึ่งส่วนใหญ่จะขึ้นอยู่กับกลุ่มตัวอย่างดั้งเดิมและกลุ่มตัวอย่างในภายหลัง ซึ่งอาจเพิ่มจำนวนกลุ่มตัวอย่างที่ทราบแล้วโดยใช้วิธีการที่อยู่นอกเหนือการควบคุมของผู้วิจัย

วิธีป้องกันจุดอ่อนที่ดีที่สุดคือการเริ่มต้นด้วยกลุ่มผู้ให้ข้อมูล เบื้องต้น ที่มีความหลากหลายมากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้^{[ 10 ]} ความพยายามในการปรับปรุงข้อเสียหลักของการสุ่มตัวอย่างแบบลูกโซ่ส่งผลให้เกิดวิธีการสุ่มตัวอย่างแบบขับเคลื่อนโดยผู้ตอบแบบสอบถาม (RDS) ^{[ 18 ]} RDS เสริมวิธีการอ้างอิงโดยการถ่วงน้ำหนักตัวอย่างเพื่อชดเชย การเลือก ที่ไม่เป็นแบบสุ่ม ในเบื้องต้น ซึ่งอาจนำไปสู่การลดข้อผิดพลาดที่เกิดขึ้นในการสุ่มตัวอย่างโดยวิธีการอ้างอิง^{[ 14 ]}

• ในกลุ่มประชากรที่เข้าถึงยากและมีส่วนร่วมยาก การสุ่มตัวอย่างทางออนไลน์สามารถตรวจจับบุคคลที่นักวิจัยสนใจได้ดีขึ้น และช่วยให้สามารถขยายขอบเขตทางภูมิศาสตร์ของการศึกษาได้^{[ 5 ]}
• นำมาซึ่งความเป็นไปได้ในการเพิ่มความสามารถในการเป็นตัวแทนของผลลัพธ์^{[ 5 ]}
• การสุ่มตัวอย่างเสมือนจริงสามารถเพิ่มจำนวนการตอบกลับได้เมื่อเปรียบเทียบกับการสุ่มตัวอย่างแบบลูกโซ่แบบดั้งเดิม ตามที่ Baltar (2012) ซึ่งใช้Facebookในการค้นหาผู้เข้าร่วมสำหรับการศึกษาของเขาและดำเนินการวิจัย พบว่าสามารถลดเวลาที่จำเป็นในการสร้างความไว้วางใจระหว่างผู้เข้าร่วมและนักวิจัยได้ ผู้เข้าร่วมมีแนวโน้มที่จะแบ่งปันข้อมูลส่วนบุคคลมากขึ้นเนื่องจากนักวิจัยก็แบ่งปันข้อมูลส่วนบุคคลบนโปรไฟล์ Facebook ของตนเช่นกัน ระดับความเชื่อมั่นที่เพิ่มขึ้นส่งผลให้มีอัตราการตอบกลับที่สูงขึ้น^{[ 5 ]}
• ต้นทุนต่ำกว่าเมื่อเทียบกับเทคนิคการสุ่มตัวอย่างแบบลูกบอลหิมะแบบดั้งเดิม^{[ 5 ]}

• แม้ว่าวิธีการสุ่มตัวอย่างเสมือนจริงจะสามารถเพิ่มความสามารถในการเป็นตัวแทนของผลลัพธ์ได้ แต่การเลือกตัวอย่างก็มีอคติต่อลักษณะของประชากรออนไลน์ เช่น เพศ อายุ ระดับการศึกษา ระดับเศรษฐกิจและสังคม เป็นต้น^{[ 5 ]}
• กลุ่มเป้าหมายอาจไม่สามารถเข้าถึงอินเทอร์เน็ตได้เสมอไป^{[ 5 ]}

เทคนิคการสุ่มตัวอย่างแบบลูกโซ่เสมือนจริงถูกนำมาใช้เพื่อค้นหาผู้เข้าร่วมในการศึกษากลุ่มชนกลุ่มน้อย ซึ่งก็คือผู้ประกอบการชาวอาร์เจนตินาที่อาศัยอยู่ในสเปน ประมาณร้อยละ 60 ของประชากรกลุ่มนี้มีสัญชาติคู่ คือทั้งสเปนและอาร์เจนตินา สถิติแห่งชาติของสเปนจัดประเภทพวกเขาเป็นพลเมืองยุโรปเท่านั้น และไม่มีข้อมูลเกี่ยวกับสถานที่เกิดที่เชื่อมโยงกับโปรไฟล์ของผู้ประกอบการในสเปน ดังนั้น การอ้างอิงเฉพาะสถิติแห่งชาติจึงทำให้ไม่สามารถสร้างกรอบตัวอย่างสำหรับการวิจัยนี้ได้ การใช้เครือข่ายเสมือนจริงในตัวอย่างของประชากรที่เข้าถึงได้ยากนี้ ช่วยเพิ่มจำนวนผู้เข้าร่วมและส่งผลให้ผลการศึกษามีความเป็นตัวแทนที่ดีขึ้น^{[ 5 ]}

แนวทางใหม่ในการศึกษาประชากรที่ซ่อนเร้น วิธีนี้ใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพเพื่อหลีกเลี่ยงอคติในการสุ่มตัวอย่างแบบลูกโซ่ การสุ่มตัวอย่างแบบขับเคลื่อนโดยผู้ตอบแบบสอบถามเกี่ยวข้องกับทั้งเทคนิคการสุ่มตัวอย่างภาคสนามและขั้นตอนการประมาณค่าแบบกำหนดเองที่แก้ไขการมีอยู่ของความเหมือนกันในคุณลักษณะในประชากร วิธีการสุ่มตัวอย่างแบบขับเคลื่อนโดยผู้ตอบแบบสอบถามใช้ระบบแรงจูงใจที่มีโครงสร้างแบบคู่เพื่อเอาชนะข้อบกพร่องบางประการของการสุ่มตัวอย่างดังกล่าว เช่นเดียวกับวิธีการอ้างอิงแบบลูกโซ่อื่นๆ RDS ถือว่าผู้ที่สามารถเข้าถึงสมาชิกของประชากรที่ซ่อนเร้นได้ดีที่สุดคือเพื่อนร่วมงานของพวกเขาเอง^{[ 22 ]}

การสุ่มตัวอย่างแบบสโนว์บอลโดยอาศัยความเคารพจากเพื่อนร่วมงานเป็นรูปแบบหนึ่งของการสุ่มตัวอย่างแบบสโนว์บอล ซึ่งมีประโยชน์สำหรับการตรวจสอบความคิดเห็นของผู้เชี่ยวชาญในกลุ่มประชากรขนาดเล็ก ผู้สนับสนุน^{[ 23 ]}โต้แย้งว่ามีข้อดีหลายประการเมื่อเทียบกับเทคนิคการสุ่มตัวอย่างแบบสโนว์บอลอื่นๆ

1. ช่วยลดอคติในการคัดเลือกที่เกิดขึ้นในตัวอย่างเมล็ดพันธุ์เริ่มต้นสำหรับการแพร่กระจายแบบลูกโซ่ โดยสนับสนุนให้มีขั้นตอนการเสนอชื่อที่ระบุเมล็ดพันธุ์ติดต่อสำหรับคลื่นลูกแรกได้อย่างเป็นกลาง
2. โดยการวิเคราะห์ข้อมูลเครือข่าย จะทำให้ได้ค่าประมาณขนาดประชากร ซึ่งปราศจากอคติจากขอบเขตประชากรที่กำหนดโดยนักวิจัยใดๆ
3. การรายงานค่าประมาณขนาดตัวอย่างเทียบกับประชากร จะให้มาตรวัดความสำคัญเชิงสัมพัทธ์ (สามารถรายงานข้อมูลการสุ่มตัวอย่างที่เหมาะสมที่สุดในบริบทนี้ได้)
4. การวิเคราะห์เครือข่ายการอ้างอิงช่วยให้สามารถระบุกลุ่มผู้เชี่ยวชาญที่อาจมีบทบาทสำคัญในการอธิบายความแตกต่างในรูปแบบการตอบสนองของพวกเขาได้
5. กลยุทธ์การเสนอชื่อผ่านการอ้างอิงช่วยให้สามารถปรับปรุงอัตราการตอบกลับได้ในบางกรณี ในขณะที่กลยุทธ์การเสนอชื่อนี้ทำหน้าที่เป็นเครื่องยืนยันความเชี่ยวชาญของผู้ให้ข้อมูลในขั้นสุดท้าย และด้วยเหตุนี้จึงช่วยปรับปรุงความถูกต้องของเนื้อหา