Unsupervised [randomly responding] survey bot detection: In search of high classification accuracy
Notice bibliographique
Résumé
While online survey data collection has become popular in the social sciences, there is a risk of data contamination by computer-generated random responses (i.e., bots). Bot prevalence poses a significant threat to data quality. If deterrence efforts fail or were not set up in advance, researchers can still attempt to detect bots already present in the data. In this research, we study a recently developed algorithm to detect survey bots. The algorithm requires neither a measurement model nor a sample of known humans and bots; thus, it is model agnostic and unsupervised. It involves a permutation test under the assumption that Likert-type items are exchangeable for bots, but not humans. While the algorithm maintains a desired sensitivity for detecting bots (e.g., 95%), its classification accuracy may depend on other inventory-specific or demographic factors. Generating hypothetical human responses from a well-known item response theory model, we use simulations to understand how classification accuracy is affected by item properties, the number of items, the number of latent factors, and factor correlations. In an additional study, we simulate bots to contaminate real human data from 36 publicly available datasets to understand the algorithm’s classification accuracy under a variety of real measurement instruments. Through this work, we identify conditions under which classification accuracy is around 95% or above, but also conditions under which accuracy is quite low. In brief, performance is better with more items, more categories per item, and a variety in the difficulty or means of the survey items.
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 | 0,022 | 0,109 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».