دانلود مقاله ISI انگلیسی شماره 161091
ترجمه فارسی عنوان مقاله

مقاله کامل مقاله: آیا آسیبدیدگان داده ها را تهدید می کنند؟ معاینه اشتباه در ارائه ی کارگران و پیامدهای آن در نیروی کار مکانیکی ترک آمازون

عنوان انگلیسی
Full length articleDo imposters threaten data quality? An examination of worker misrepresentation and downstream consequences in Amazon's Mechanical Turk workforce
کد مقاله سال انتشار تعداد صفحات مقاله انگلیسی
161091 2018 42 صفحه PDF
منبع

Publisher : Elsevier - Science Direct (الزویر - ساینس دایرکت)

Journal : Computers in Human Behavior, Volume 83, June 2018, Pages 243-253

ترجمه کلمات کلیدی
مکانیک ترک، جمع آوری اطلاعات آنلاین، فریب دموکراسی،
کلمات کلیدی انگلیسی
Mechanical Turk; Online data collection; Demographic deception;
پیش نمایش مقاله
پیش نمایش مقاله  مقاله کامل مقاله: آیا آسیبدیدگان داده ها را تهدید می کنند؟ معاینه اشتباه در ارائه ی کارگران و پیامدهای آن در نیروی کار مکانیکی ترک آمازون

چکیده انگلیسی

Amazon's Mechanical Turk (MTurk) is fast becoming the most popular online research platform, and as such, it is crucial for researchers to recognize its advantages and shortcomings. Here, we focused on the issue of worker deception and examined the downstream consequences of demographic misrepresentation in MTurk. In two studies, we asked: “Are we testing who we think we are testing?” and “Does demographic deception ultimately have an impact on data quality?” We found that in the presence of explicit eligibility requirements, an alarmingly high proportion of our samples misrepresented themselves in order to qualify for the studies (55.8% in Study 1 and 21.8% in Study 2). We also found that the nature of the downstream consequences of demographic deception varied across studies. Specifically, the scope of the impact may rest with the relationship between the demographic variable of interest and the outcome measure. In sum, the impact of demographic deception on data quality is multi-faceted, and a fruitful avenue of future research is to identify additional motivating factors that may underlie such deception.