Vulnerabilities to Crypto Currency Scams and Online Persuasion Strategies
Notice bibliographique
Résumé
As deepfakes and scams online become more common, many individuals, organizations and nation-states struggle to maintain trust and remain credible sources for their stakeholders. Increasingly algorithms shape the digital information landscape, choosing what content is displayed and deepening the individual silos of information seeking. Recently it has been suggested that the best efforts to combat misinformation are not to try to stop its spread but through understanding the vulnerabilities on which it lands in the individual receiving the false information. There is an urgent need to investigate the mechanisms and extent of deception in online environments, as little is known about these specific vulnerabilities that then cause individuals to become victims for online scams. In the digital environment, different vulnerabilities exist yet they result from siloed studies in specific contexts. This paper starts by categorizing the different levels on which digital communication may be vulnerable. Further, this research asks how these vulnerabilities are utilized and what persuasion tactics are at use when crypto scams are concerned. Building on the persuasion principles, this paper analyzes three recent highly successful online scams. The findings conclude that social proof and scarcity were most used influence mechanisms, suggesting that scam prevention needs to understanding the vulnerabilities on which these influence mechanisms build.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».