Toda plataforma de investigación suele atraer a personas que pueden afectar tus proyectos. Estos defraudadores se cuelan en tus encuestas, se llevan los incentivos y desaparecen, dejando a su paso información corrupta y presupuestos desperdiciados. Hoy vamos a conocer cómo proteger la calidad de datos e identificar a aquellas entidades no humanas (probablemente bots o scripts automatizados) que pueden afectar nuestra investigación.
Parecía demasiado bueno para ser verdad
Tomemos el caso de una encuesta de consumo que se completó en un tiempo récord. ¿Prometedor? Al principio. Luego vinieron las respuestas abiertas.
Diez respuestas diferentes comenzaron con:
«En el mundo acelerado de hoy, requiero soluciones que maximicen la productividad.»
Eso no fue una coincidencia. Fue una falla en la matriz. Un bot había entrado.
Cómo QuestionPro descubrió las huellas digitales
En QuestionPro, cada encuestado deja más de 40 puntos de datos en el momento en que ingresa a una encuesta, un rastro de huellas dactilares digitales. Analizamos:
- WebGL y canvas renders
- Zonas horarias vs. IP
- Movimiento del ratón y patrones de desplazamiento
- Idioma del navegador vs. coincidencias de SO
QuestionPro ofrece un alto nivel de calidad de datos en las encuestas para rastrear datos de encuestas incorrectos.
Por ejemplo:
La IP de un encuestado indicaba una ubicación en el sureste de EE. UU., pero el navegador informó Mac OS X, el reloj del sistema estaba configurado en la hora del Pacífico y el idioma era ucraniano.
Esa combinación no ocurre por accidente.
También encontramos hashes de lienzo duplicados en diferentes ubicaciones. Un hash apareció para un encuestado en dos ciudades diferentes. Misma huella dactilar, identidades distintas. Rechazamos ambos antes de que pudieran influir en los datos.
El comportamiento no miente: los humanos se mueven, los bots se deslizan.
Dentro de un estrecho lapso de tiempo, se enviaron 63 encuestas completadas, cada una tomando exactamente 8.2 segundos. Los movimientos del ratón fueron altamente uniformes, sin desplazamiento ni pausas.
Este tipo de interacción es inconsistente con el comportamiento humano normal. Los encuestados genuinos suelen variar en velocidad, releer preguntas e interactuar con la interfaz de la encuesta de maneras menos predecibles.
También observamos intentos de enmascarar la identidad del dispositivo. Algunas entradas cambiaron de Chrome en Windows a Safari en iOS, pero conservaron una cadena de renderizado WebGL solo de escritorio. Esta falta de coincidencia indicaba el uso de herramientas de emulación o suplantación, lo que reforzaba la presencia de respuestas automatizadas o no auténticas.
¿Por qué QuestionPro capturó lo que otros pasaron por alto?
El tráfico pasó por tres proveedores de protección contra el fraude antes de llegar a QuestionPro. Parecía limpio en la superficie, pero nuestra defensa lo atrapó.
Así es como lo hicimos:
1. Huella digital
Analizamos cadenas de GPU vinculadas al hardware. J4U imitó un MacBook M2 mientras se ejecutaba en una sandbox de Windows; esa falta de coincidencia activó nuestra primera señal de alerta.
2. Análisis de comportamiento
Los datos del ratón se registran cada 50 ms. Los humanos hacen pausas, se desvían, hacen clics aleatorios. J4U se movía con precisión mecánica: líneas rectas, sin desplazamientos, coordenadas de respuesta idénticas.
3. Verificación humana
Enviamos correos electrónicos de seguimiento a una muestra aleatoria de encuestados. Los usuarios genuinos suelen responder. Con J4U, 17 de 20 rebotaron y el resto permaneció en silencio.
4. Auditorías de respuestas abiertas
En un estudio, 12 usuarios escribieron la frase idéntica:
«La conectividad confiable me permite prosperar en un panorama dinámico.»
Nuestro sistema marcó cualquier lote donde se repitieran 9 o más palabras consecutivas. Doce entradas falsas fueron eliminadas instantáneamente.
El costo real del fraude: presupuestos quemados y malas decisiones
En un caso, un proyecto se pausó anticipadamente debido a la detección de fraude. El resultado:
- $12,000 ahorrados en incentivos
- Se evitó la falsa confianza en una nueva idea
- Se entregó información clara a los tomadores de decisiones
Y ese es solo un ejemplo de cómo proteger la calidad de datos..
Lecciones sobre cómo proteger la calidad de datos de los respondentes
¿Quieres mantener tus datos limpios? Empieza con estos cuatro principios:
1. Exige transparencia de la fuente
Pregunta siempre a tu proveedor de muestras sobre las fuentes de origen. Si J4U está en la lista, aísla o verifica dos veces ese tráfico.
2. Observa los patrones de finalización
Ten cuidado con:
- Duraciones de encuestas idénticas
- Respuestas abiertas de copiar y pegar
- Cadenas de dispositivos que no coinciden con la geografía del usuario
3. Envía un correo electrónico de seguimiento simple
Una rápida nota de agradecimiento y una pregunta de seguimiento eliminan a la mayoría de los falsificadores y mejoran el compromiso con los encuestados reales.
4. Confía en tu plataforma
QuestionPro actualiza sus modelos de detección de fraude semanalmente, busca anomalías y bloquea miles de bots cada mes.
¿Los datos baratos te están costando caro?
Los paneles de encuestas de bajo costo pueden parecer una solución atractiva, pero a menudo comprometen la calidad de los datos. Resultados poco confiables conducen a decisiones equivocadas, recursos malgastados y estrategias fallidas.
En QuestionPro, la calidad es prioridad. Implementamos un enfoque proactivo contra el fraude con múltiples capas de defensa y controles en tiempo real. Detectamos y excluimos encuestados no confiables antes de que contaminen tus resultados. Así, obtienes información precisa y útil, siempre.
¿Listo para dejar atrás el riesgo y avanzar con confianza? Habla con nosotros y descubre cómo mantenemos tus datos protegidos.
