Crowdsourcing methods in addiction science: Emerging research and best practices.
Crowdsourcing methods in addiction science: Emerging research and best practices.
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DOI：
10.1037/pha0000582
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发表时间：
2022-08
影响因子：
2.3
通讯作者：
Reed, Derek D.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Strickland, Justin C.;Amlung, Michael;Reed, Derek D.
众包平台，如亚马逊机械土耳其，多产和Qualtrics Panels近年来已成为主要的抽样形式。众包使研究人员能够有效和高效地抽样研究参与者，这些参与者具有更大的地理变异性，可以接触到难以接触到的人群，并降低了成本。这些方法越来越多地被用于心理科学的各个领域，由于它们为远程研究提供了便利，因此对于新冠肺炎大流行期间的研究至关重要。最近的工作记录了提高数据质量的方法、新兴的众包平台，以及众包数据如何适应更广泛的研究计划。成瘾科学家将受益于采用众包的最佳实践指南，以及开发新的方法、场所和应用程序来推动该领域的发展。
Crowdsourcing platforms such as Amazon Mechanical Turk, Prolific, and Qualtrics Panels have become a dominant form of sampling in recent years. Crowdsourcing enables researchers to effectively and efficiently sample research participants with greater geographic variability, access to hard-to-reach populations, and reduced costs. These methods have been increasingly used across varied areas of psychological science and essential for research during the COVID-19 pandemic due to their facilitation of remote research. Recent work documents methods for improving data quality, emerging crowdsourcing platforms, and how crowdsourcing data fit within broader research programs. Addiction scientists will benefit from the adoption of best practice guidelines in crowdsourcing as well as developing novel approaches, venues, and applications to advance the field.
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作者：
Borodovsky, Jacob T.
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Borodovsky, Jacob T.
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