Botar och falska identiteter saboterar användarundersökningar

Imitatörer stör användarundersökningar allt oftare, eftersom rekrytering på distans och lättillgängliga AI-verktyg gör bedrägligt deltagande enklare, enligt en artikel av Kathren Neuss på TechRadar.

Distansundersökningar blev vanliga under covid-19-pandemin och är fortfarande populära eftersom de kan minska rese- och logistikkostnader och nå deltagare i ett större geografiskt område. Men digital anonymitet och låga trösklar för identitetskontroller har också bidragit till en grupp ”professionella deltagare” som använder studier med ersättning som en extra inkomstkälla.

Data från Global Data Quality, ett initiativ från Market Research Society, visade att 95 % av de tillfrågade kvalitativa forskarna hade upplevt deltagarbedrägerier under de föregående 12 månaderna. Bedrägliga svar kan snedvrida studieresultat och dölja användarnas behov. En fallstudie från 2025 uppgav att andelen användbara svar sjönk från cirka 75% till omkring 10% efter att bedrägliga svar hade kommit in i urvalet.

Neuss varnar för att se avsaknad av video eller ljudproblem som bevis på bedrägeri, eftersom deltagare kan ha legitima tillgänglighetsrelaterade eller personliga skäl. Forskare kan i stället leta efter mönster, till exempel motsägelser mellan svar vid urvalet och svar under intervjun, likartade ovanliga e-postadresser och grupper av misstänkta ansökningar. Inget av dessa tecken fastställer bedrägeri på egen hand.

Enligt artikeln bör forskare utesluta data från deltagare som bevisligen har lämnat felaktiga uppgifter om sin behörighet och gå igenom händelserna med teamet. AI kan bidra till bedrägligt deltagande, men mönsterigenkänning kan också hjälpa till att hitta återkommande deltagare och misstänkta svarskluster.