Evaluating CloudResearch’s Approved Group as a solution for problematic data quality on MTurk
Notice bibliographique
Résumé
Maintaining data quality on Amazon Mechanical Turk (MTurk) has always been a concern for researchers. These concerns have grown recently due to the bot crisis of 2018 and observations that past safeguards of data quality (e.g., approval ratings of 95%) no longer work. To address data quality concerns, CloudResearch, a third-party website that interfaces with MTurk, has assessed ~165,000 MTurkers and categorized them into those that provide high- (~100,000, Approved) and low- (~65,000, Blocked) quality data. Here, we examined the predictive validity of CloudResearch's vetting. In a pre-registered study, participants (N = 900) from the Approved and Blocked groups, along with a Standard MTurk sample (95% HIT acceptance ratio, 100+ completed HITs), completed an array of data-quality measures. Across several indices, Approved participants (i) identified the content of images more accurately, (ii) answered more reading comprehension questions correctly, (iii) responded to reversed coded items more consistently, (iv) passed a greater number of attention checks, (v) self-reported less cheating and actually left the survey window less often on easily Googleable questions, (vi) replicated classic psychology experimental effects more reliably, and (vii) answered AI-stumping questions more accurately than Blocked participants, who performed at chance on multiple outcomes. Data quality of the Standard sample was generally in between the Approved and Blocked groups. We discuss how MTurk's Approval Rating system is no longer an effective data-quality control, and we discuss the advantages afforded by using the Approved group for scientific studies on MTurk.
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 | 0,063 | 0,285 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».