Une qualité optimisée par l'IA pour chaque enquête, grâce à PureScore™

Avant même qu'un participant n'accède à un sondage en direct, PureScore™ analyse divers indicateurs de crédibilité, notamment les données relatives à l'appareil, les habitudes de localisation et les indicateurs comportementaux, afin d'évaluer la qualité des participants. Les participants qui obtiennent un score PureScore™ faible se voient totalement refuser l'accès à la plateforme.

Au cours de la phase de présélection, les participants peuvent être soumis à une série de tests dynamiques de qualité des données qui déterminent de manière intelligente à quel moment une validation supplémentaire est nécessaire au cours d'une session. Ce système est déclenché en fonction du comportement du participant et comprend trois types de questions distincts conçus pour évaluer la cohérence, l'intention et l'authenticité. Dans la partie à réponse libre, PureText™ analyse les réponses en temps réel afin de détecter les textes générés par l'IA, les formulations suspectes ou les incohérences, garantissant ainsi que seuls les participants crédibles puissent poursuivre l'enquête.

Au fur et à mesure que les participants avancent dans le questionnaire, PureScore™ peut être intégré à l'expérience d'enquête afin d'évaluer en temps réel les indicateurs d'engagement, les comportements de réponse et les schémas d'activité. Une fois activée, cette surveillance comportementale identifie les comportements inattentifs, automatisés ou suspects dès qu'ils se produisent, ce qui permet de détecter les risques de qualité émergents pendant que l'enquête est en cours.

Par ailleurs, PureText™ est capable d'analyser les réponses ouvertes afin d'en vérifier l'authenticité, la pertinence et la cohérence, ajoutant ainsi un niveau de protection supplémentaire qui contribue à garantir la fiabilité et la qualité des réponses fournies par les participants.

Une fois l'enquête terminée, vous recevez des données fiables. Des contrôles qualité et une notation au niveau des répondants ont été mis en place tout au long du cycle de vie de l'enquête afin de garantir la fiabilité des conclusions et la cohérence des données d'une étude à l'autre.

PureScore™ ne cesse de s'améliorer au fil du temps en tirant les leçons du comportement des participants, ce qui lui permet de mieux identifier et prévenir les contributions de mauvaise qualité dans les futures études.

Des options supplémentaires, telles que le nettoyage des données et PureText™, sont disponibles pour les équipes qui souhaitent effectuer une analyse plus approfondie.

Dans de nombreux cas, les clients ne sont jamais confrontés à des problèmes de qualité des données grâce à des mesures de sécurité proactives et intégrées. Lorsque des risques potentiels ou des schémas de réponse inhabituels apparaissent, ils sont signalés à l'équipe chargée de la qualité des données de PureSpectrum afin qu'elle mène une enquête approfondie.

Dirigée par des responsables chevronnés en science des données, forts de plusieurs décennies d'expérience dans les domaines de l'IA, de l'analyse de données et de l'apprentissage automatique, cette équipe apporte une expertise approfondie en matière d'analyse comportementale et de détection des fraudes. Elle examine les comportements signalés, les schémas de réponse et l'activité des fournisseurs afin d'intervenir rapidement, qu'il s'agisse d'exclure des répondants, de bloquer des sources de trafic ou de mettre en place des mesures de protection pour préserver l'intégrité de l'écosystème des répondants.