Qualité alimentée par l’IA dans chaque sondage, avec PureScore™

Avant même qu’un répondant n’atteigne un sondage en direct, PureScore™ évalue plusieurs signaux de crédibilité, y compris les données des appareils, les schémas de localisation et les indicateurs comportementaux, afin d’évaluer la qualité du répondant. Les participants qui reçoivent un faible PureScore™ sont complètement bloqués d’accès à la plateforme.

Lors de la phase de présélection, les répondants peuvent rencontrer une batterie dynamique de qualité des données qui détermine intelligemment quand une validation supplémentaire est nécessaire au cours d’une session. Ce système est déclenché en fonction du comportement des répondants et comprend trois types de questions distincts conçus pour évaluer la cohérence, l’intention et l’authenticité. Dans la composante ouverte, PureText™ analyse les réponses en temps réel afin de détecter le langage généré par l’IA, les formulations suspectes ou les incohérences, s’assurant que seuls les répondants crédibles passent à l’expérience du sondage.

Au fur et à mesure que les répondants progressent dans un sondage, PureScore™ peut être intégré à l’expérience du sondage pour évaluer en temps réel les signaux d’engagement, les comportements de réponse et les schémas d’activité. Lorsqu’elle est activée, cette surveillance comportementale identifie les comportements inattentifs, automatisés ou suspects au fur et à mesure, aidant à détecter les risques de qualité émergents pendant que le sondage est sur le terrain.

En même temps, PureText™ peut analyser les réponses ouvertes pour vérifier leur authenticité, leur pertinence et leur cohérence, ajoutant une couche supplémentaire de protection pour aider à maintenir une contribution fiable et de haute qualité des répondants.

Après la fin du sondage, vous recevez des données fiables. Les contrôles de qualité et la notation au niveau des répondants ont été appliqués tout au long du cycle de vie de l’enquête pour soutenir des analyses fiables et une intégrité cohérente des données à travers les études.

PureScore™ continue de s’améliorer au fil du temps en apprenant du comportement des répondants, renforçant ainsi sa capacité à identifier et prévenir une participation de faible qualité dans les recherches futures.

D’autres options comme le nettoyage des données et PureText™ sont disponibles pour les équipes qui souhaitent un examen plus approfondi.

Dans bien des cas, les clients ne rencontrent jamais de problèmes de qualité des données grâce à des mesures de protection proactives et intégrées. Lorsque des risques potentiels ou des schémas de réponse inhabituels surviennent, ils sont amplifiés pour une enquête approfondie par l’équipe de qualité des données de PureSpectrum.

Dirigée par des cadres supérieurs en science des données avec des décennies d’expérience en IA, analytique et apprentissage automatique, cette équipe apporte une expertise approfondie en analyse comportementale et détection de fraude. Ils examinent les comportements signalés, les modes de réponse et l’activité des fournisseurs afin d’agir rapidement, en retirant les répondants, en bloquant les sources de trafic ou en appliquant des mesures de protection pour protéger l’intégrité de l’écosystème des répondants.