使用流行病学测试诊断来选择欺诈检测方法:对定量横截面调查数据的二次分析.
Rachel Willard-Grace1, Tali Klima2, Mansi Dedhia1
1Department of Family and Community Medicine, University of California, San Francisco, Box 1315 2540 23rd St., Floor 5, 5511, San Francisco, CA, 94143, United States, 1 415-297-3969.
机器人攻击通过创建欺诈性记录来威胁调查数据完整性. 这项研究发现,大多数用于检测机器人攻击的方法的灵敏度较低,但结合欺诈标记器和重复响应块是有效的.
科学领域:
- 调查方法调查方法.
- 计算社会科学 计算社会科学
- 流行病学 流行病学
背景情况:
- 机器人攻击,是一种参与者欺诈形式,损害了调查数据的完整性,并可以使边缘化的声音沉默.
- 识别和减轻机器人攻击的可扩展方法至关重要,但目前的研究指南有限.
研究的目的:
- 通过流行病学诊断测试框架评估推的欺诈检测方法的有效性.
- 为基于网络的调查研究人员提供有关识别和减轻机器人攻击的指导.
主要方法:
- 关于加利福尼亚州儿科子专科护理准入的横截面基于网络的调查分析.
- 通过家庭资源中心招聘患有慢性疾病的儿童的照顾者.
- 应用流行病学诊断测试框架来评估欺诈检测策略,包括敏感性,特异性和预测值.
主要成果:
- 在1551个总体调查记录中,有905个因机器人攻击而被确定为欺诈性.
- 响应的突然升是机器人攻击的主要指标.
- 大多数文献推的方法在检测机器人攻击时的灵敏度较低;欺诈标记和重复响应阻止的组合被证明是最有效的.
结论:
- 机器人攻击对调查研究数据质量构成重大和日益增长的威胁.
- 灵活,可适应的协议对于有效识别和减轻机器人攻击至关重要.
- 准确的调查数据对于确保真实参与者的声音为政策和计划决策提供信息至关重要.
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