Como pesquisadores de mercado e provedores de painéis estão travando fraude
Kyle Hope, diretor de parcerias e suprimentos – Quest Mindshare
David Herrman, vice -presidente sênior – Quest Mindshare
Ken Donaven, parceiro – o grupo Martec
No cenário de pesquisa de mercado infiltrado de AI de hoje, a integridade dos dados não é apenas uma referência-é um imperativo comercial. Os clientes confiam nas idéias que orientam as decisões críticas e qualquer coisa menos que dados de alta integridade ameaça a credibilidade da pesquisa e os resultados que isso deve informar.
No entanto, sustentar que a integridade é mais difícil do que nunca, obrigado em parte para a crescente sofisticação da inteligência artificial … mas apenas em parte. Respostas fraudulentas – especialmente de fraudadores humanos – são mais comuns, mais sofisticados e mais difíceis de detectar do que nunca. Não é mais suficiente limpar os dados após a conclusão do trabalho de campo … A prevenção agora é uma defesa da linha de frente.
Como provedor de painéis e consultoria de pesquisa que colaborou em vários projetos, vimos em primeira mão o que é preciso para interromper a fraude na fonte, e é assim que as empresas mais eficazes estão fazendo isso. Como costuma ser o caso, talvez a melhor maneira de evitar a fraude de dados seja impedir que isso aconteça em primeiro lugar. Como diz o ditado, Uma onça de prevenção vale um quilo de cura.
“O Martec Group e a Quest Mindshare estão comprometidos com as melhores práticas de integridade de dados e permanecem diligentes em nossos esforços para proteger a pesquisa contra fraudes. É do melhor interesse de todos ficar à frente da curva, ser proativo e inovador em nossa busca pela integridade dos dados e fornecer os dados mais altos de qualidade possível aos nossos clientes.”
A fraude nem sempre é digital – geralmente é humano
Embora a automação, os bots e a IA recebam a parcela de atenção do leão nas discussões de fraude nos dias de hoje, eles não são a ameaça mais persistente. De fato, a detecção de fraude melhorou até o ponto em que a maioria das respostas geradas por máquina é sinalizada de maneira rápida e confiável por ferramentas básicas.
Os fraudadores mais perigosos (e muito mais difíceis de identificar) são pessoas reais – os intra -ambanos que procuram “jogar o sistema” para colher incentivos apenas para obter ganhos financeiros. Frequentemente operando de regiões de baixos salários do mundo ou trabalhando como parte das fazendas organizadas de pesquisas, esses atores sabem como trapacear e fazer o seu melhor para evitar a detecção. Eles podem imitar os perfis dos entrevistados desejados, usar modelos para atravessar os rastreadores e até coordenar respostas para evitar bandeiras vermelhas.
Eles não são não sofisticados. Eles entendem que respostas os qualificarão e pagam. E eles não são facilmente capturados pelos métodos convencionais de detecção baseados em tecnologia.
A primeira linha de defesa: triagem avançada de pré-pesquisa
Para proteger verdadeiramente a integridade dos dados, a prevenção de fraudes deve começar antes que os entrevistados vejam as perguntas principais da pesquisa. Isso significa rastrear os participantes antes que eles entrem no questionário.
Na Quest, usamos um sistema multicamada que combina tecnologia proprietária com ferramentas de terceiros confiáveis. Um exemplo é a nossa plataforma de qualidade de dados personalizada, integrada com dtect; Isso nos fornece as mais recentes e mais recentes ferramentas de detecção anti-fraude, juntamente com nossos aplicativos de testes e monitoramento de conhecimento mais práticos. Essa plataforma usa tecnologia avançada para evitar fraudes antes de afetar os dados da pesquisa. A plataforma DTECT nos ajuda a analisar metadados do dispositivo, configurações do navegador, preferências de idiomas, geolocalização e muito mais. Cobrando -se como “a plataforma de qualidade de dados que impede a fraude de pesquisa”, o DTECT está na vanguarda do uso da tecnologia avançada para garantir que os dados da pesquisa sejam reais.
O sistema DTECT funciona avaliando cada entrevistado em vários critérios para atribuir uma pontuação de risco de fraude. Se alguém estiver acessando a pesquisa de um IP em Chicago, mas seu dispositivo está definido para um idioma ou fuso horário que não corresponde, isso gera uma bandeira vermelha. E não paramos por aí – também procuramos padrões nas campanhas e monitoramos a atividade de resposta o tempo todo. Os picos de atividade durante o que podem ser considerados “fora” de horas, contradições entre a localização declarada e a localização do dispositivo e/ou pula nas taxas de conversão, por exemplo, podem indicar esforços de fraude organizados que desencadeiam mais investigação.
Esse nível de due diligence nos permite interromper os entrevistados fraudulentos antes de impactar um único ponto de dados. Isso requer a responsabilidade e a experiência prévia da supervisão humana, mas também a tecnologia que corresponde-ou supera!-que os maus atores estão utilizando, para permanecer cada vez mais intigina e à frente da curva que os fraudadores de dados estão buscando com gosto.
Amostragem inteligente e melhor design de rastreador
Os fraudadores não estão apenas usando IPs falsos ou filas automáticos-eles estão imitando títulos, indústrias e comportamentos reais. É por isso que enfatizamos uma mudança de critérios demográficos rígidos para a triagem baseada no conhecimento.
Por exemplo, se a sua pesquisa tem como alvo compradores de equipamentos comerciais de cozinha, recomendamos que você não apenas pergunte a um potencial entrevistado o título. Em vez disso, pergunte quais marcas ou modelos específicos eles usaram no passado. Pergunte sobre as especificações ou desafios do produto que apenas um usuário final humano legítimo saberia.
Essa abordagem filtra os entrevistados de baixo conhecimento-se eles são abertamente fraudulentos ou simplesmente não é uma boa opção para o estudo. Nas áreas cinzentas, essa pode ser a diferença entre um entrevistado de baixa qualidade e um ruim.
A estratégia de incentivo importa mais do que você pensa
O design de sua estratégia de incentivo também pode desempenhar um papel importante em quem você atrai … e quem você deter.
Pouca compensação pode dissuadir os entrevistados legítimos de participar e fornecer informações valiosas para o estudo em questão. Mas demais pode servir como um “farol” atraente para fraudadores. É por isso que defendemos estruturas de incentivo que são justas, equilibradas e alinhadas com o público.
Na pesquisa B2B, isso pode significar renunciar ao dinheiro … e cada vez mais. Vimos um forte envolvimento de profissionais quando a recompensa é o acesso a conteúdo exclusivo do setor, insights especialistas ou mesmo amostras de produtos que têm utilidade real para o entrevistado – mas nenhum valor para um fraudador.
Além disso, nem todo mundo que precisamos entrevistar responde a dinheiro – especialmente em ambientes B2B. Alguns entrevistados já são altamente compensados e seu tempo é mais valioso do que o dinheiro que um cliente pode oferecer como incentivo. Outras vezes, a política corporativa proíbe os entrevistados de receber compensação em dinheiro. Nesses casos, procuramos maneiras de ser criativas. Por exemplo, uma doação de caridade à instituição de caridade preferida do entrevistado ou acesso ao relatório de resumo do estudo é mais eficaz – e mais apropriado.
Os incentivos bem alinhados também melhoram a experiência geral dos entrevistados-outro fator importante na qualidade dos dados a longo prazo. Quando as pessoas se sentem respeitadas e compensadas adequadamente, são mais propensas a fornecer respostas honestas e atenciosas.
Colaboração entre empresas de pesquisa e provedores de painéis
Prevenir a fraude não é uma missão solo. Requer colaboração ativa entre provedores de painéis e empresas de pesquisa – e, muitas vezes, os clientes finais também!
Temos (em conjunto e individualmente) processos construídos que garantem a comunicação em tempo real sobre bandeiras vermelhas, padrões suspeitos ou inconsistências nos dados iniciais. Se um pesquisador vê respostas inadequadas, o comportamento improvável do entrevistado ou aglomerados demográficos estranhos, que o feedback é imediatamente sinalizado, o provedor do painel é notificado e esses sinais são referenciados cruzados entre as fontes de recrutamento. Usuários fraudulentos são purgados do sistema.
Esse loop de feedback ajuda a melhorar não apenas a qualidade de um determinado projeto, mas a saúde do painel em geral. Também promove a confiança – um ingrediente crítico para qualquer relacionamento com o cliente neste espaço.
Coletivamente, também estamos ajudando a educar os clientes sobre como é realmente a garantia da qualidade nos bastidores. Muitos ainda assumem que a fraude zero é uma expectativa realista, e qualquer coisa menos que a perfeição é inaceitável. Na realidade, identificar e interromper a fraude é um esforço contínuo. A boa notícia é: as empresas que fazem isso bem são transparentes, metódicas e responsáveis. É do interesse de todos estar vigilante e proativo ficar um passo à frente dos ataques fraudulentos tecnológicos e mais manuais.
Torção da trama! AI nem sempre é o vilão; Pode ser um aliado valioso
A inteligência artificial foi lançada em alguns círculos como uma ameaça à qualidade dos dados, mas vemos isso de maneira diferente. Na verdade, já estamos usando a IA para ajudar a detectar fraudes.
A IA sofisticada ajuda a sinalizar a sinalizar a duplicar ou plagiar as respostas abertas, as respostas padronizadas ao ponto, a identificar retenção e destacar contradições na lógica do rastreador. Essas são tarefas tediosas e demoradas para os seres humanos-mas perfeitos para as máquinas realizarem com rapidez e precisão.
No futuro, vemos a IA desempenhando um papel ainda maior no design do rastreador e na pontuação do entrevistados em tempo real. Por exemplo, a IA pode ajudar a identificar perguntas do rastreador baseadas no conhecimento que indicam experiência em domínio … ou gerar armadilhas lógicas que erguem os falsos.
Longe de ser um boogeyman, A IA está nos ajudando.
Fortalecendo o ecossistema de tecnologia
Embora nossas ferramentas internas sejam eficazes, elas são apenas uma parte do ecossistema de tecnologia mais amplo. Plataformas de pesquisa como Qualtrics, Forsta e QuestionPro têm seus próprios controles de fraude incorporados em seu software. Embora algumas plataformas sejam mais robustas que outras, esse vínculo vital entre o pesquisador, o provedor de painéis e o entrevistado também tem interesse em prevenir respostas fraudulentas.
Por fim, integramos o máximo de prevenção de fraudes possível em nossos fluxos de trabalho de pesquisa. Recursos como hash de redirecionamento, validação servidor para servidor e plug-ins de plataforma de pesquisa nos permitem controlar o que acontece não apenas antes da pesquisa, mas durante e depois.
É importante que os provedores de painéis tenham acesso e conhecimento profundo das plataformas que seus clientes usam. Quando podemos conectar as ferramentas para verificação de velocidade, análise de texto e detecção de resposta duplicada, estamos em uma posição muito melhor para sinalizar e remover os dados.
O futuro da prevenção de fraudes é a transparência
Talvez o argumento mais importante para os clientes seja o seguinte: a prevenção de fraudes seja um processo ativo e contínuo. Não é algo que acontece automaticamente ou em segundo plano. Requer atenção constante, melhoria contínua e colaboração contínua.
Estamos totalmente comprometidos com esse esforço: investir em ferramentas, refinar nossas práticas e manter -se alerta sobre novas ameaças. Não estamos prometendo perfeição 100% do tempo, mas estamos promissores de transparência, capacidade de resposta e um compromisso compartilhado com dados limpos e confiáveis.
Porque quando a integridade dos seus dados é protegida, os insights a seguir são mais inteligentes, mais nítidos e mais confiáveis.
E isso é uma vitória para todos.
Kyle Hope serve como diretor de parcerias e suprimentos e David Herrman é svp em Quest Mindshareum provedor de painel de coleta de dados líder do setor. Ken Donaven atua como parceiro em O grupo Martecuma empresa de pesquisa de mercado que trabalha nas indústrias B2B e B2C, fornecendo pesquisa e análise qualitativa e quantitativa de mercado.