Evaluating Reddit as a Crowdsourcing Platform for Psychology Research Projects
Notice bibliographique
Résumé
Background: Online crowdsourcing platforms, such as Amazon Mechanical Turk (MTurk), have become popular alternatives to the ubiquitous student samples used in psychology research. r/SampleSize, an alternative pool on the website Reddit, allows for online participant recruitment without compulsory or immediate payment, making it potentially useful for students, research trainees, and course instructors. Objective: The current study sought to assess the viability of using r/SampleSize as a participant pool by comparing its data characteristics to MTurk and existing lab samples. Method: Two hundred and fifty-six MTurk workers and 277 r/SampleSize participants completed identical questionnaires on demographics, participation motivations, and standard psychology scales. Results: Participants recruited through r/SampleSize reported diverse ages, education levels, income, and employment, although White ethnic background and US residence were predominant. r/SampleSize participants were more internally motivated than MTurk to participate in research and had greater need for cognition but did not differ significantly in altruism or motivation to gain self-knowledge. r/SampleSize data reliability and quality were comparable to MTurk and lab samples across most analyses. Teaching Implications: r/SampleSize can be used to recruit relatively large and diverse samples for undergraduate research projects with minimal setup, labor, and cost. Conclusion: The findings suggest that r/SampleSize is a diverse and viable participant pool.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,050 | 0,090 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».