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Zusammenfassung Amazon's Mechanical Turk wird häufig zur Datensammlung verwendet; jedoch könnte die Datenqualität aufgrund der Nutzung von virtuellen privaten Servern, um betrügerisch Zugang zu Studien zu erhalten, zurückgehen. Leider wissen wir wenig über das Ausmaß und die Konsequenzen dieses Betrugs, und die Werkzeuge für Sozialwissenschaftler zur Detection und Prävention dieses Betrugs sind unterentwickelt. Zunächst analysieren wir 38 Studien und zeigen, dass dieser Betrug nicht neu ist, sondern kürzlich zugenommen hat. Dann zeigen wir, dass diese betrügerischen Befragten besonders qualitativ minderwertige Daten liefern und die Behandlungseffekte schwächen können. Schließlich bieten wir zwei Lösungen an: eine benutzerfreundliche Anwendung zur Identifizierung von Betrug in bestehenden Datensätzen und eine Methode zur Sperrung betrügerischer Befragter in Qualtrics-Umfragen.
Kennedy et al. (Fr,) haben diese Frage untersucht.