英国《本周》报记者威尔·巴克尔
近期，医疗研究人员发现参与调查和试验的"冒牌参与者"数量激增，引发对患者安全及研究可靠性的担忧。这些冒牌者包括自动机器人，以及隐瞒既往病史或故意误导研究人员健康状况的个体。
今年英国医学杂志发布的一项审查分析了23项研究，发现其中18项存在数据源被破坏问题，冒牌参与者渗透率从3%至94%不等。这一趋势可能"威胁健康研究的完整性，进而动摇基于此制定的政策和临床决策"。
在线实践引发的地震式转变
学术界尚不清楚冒牌者的具体动机。当不存在经济利益时，"无聊"和"好奇"成为主要驱动因素；在更严重的情况下，"蓄意破坏研究的意识形态意图"可能起作用。
生物工程师指出，线上招募方式已在医疗领域引发"地震式转变"。其吸引力显而易见："扩大可及性"使参与研究变得前所未有的便捷，但这同时也为个人和人工智能来源"伪造数据"或"模仿"真实应答打开了大门。
《泰晤士报》表示，虽然多数试验具备安全性，但转向线上信息收集可能加剧行业固有问题。"问卷式研究"作为最常用方法之一，以及健康应用程序收集的体验相关数据，更容易吸引"说谎"个体。
识别参与者可信度的方法之一是实施"图灵测试"，该测试可区分人类与机器应答。若答案记录于"凌晨至凌晨4点"，或"填写速度异常迅速"，则很可能涉及机器人。
艾伦·马蒂诺和阿里埃尔·佩罗塔在《对话》网站撰文指出，研究人员本就在获取可信公平结果的钢丝上行走，必须在"严格审查"与"尊重参与者自主权的伦理承诺"间保持平衡。
某些研究比其他研究更易受影响。定量研究的数据收集通常允许"匿名"入口点，采用"极少直接互动"的方式（如在线填写表格）。通过资格预筛或"自动验证方法"可大幅减少干扰。
但该方法"并非总能良好转化"至定性研究领域，后者包含更多"个人化"步骤，例如一对一访谈或对受试者的持续观察。常规索要信息可能让人感到"侵扰甚至疏离"，尤其对"智力障碍等边缘群体"。
系统性威胁
英国医学杂志强调，为应对冒牌者带来的"系统性威胁"，亟需采取进一步行动。期刊应"鼓励对保障措施进行持续透明报告"并"承认局限性"；投资者需"跟上行业与策略演变"；政策制定者若发现研究结论未明确说明防范冒牌参与者的措施，应保持"谨慎"。
马蒂诺和佩罗塔指出，在确保数据"有效性"与"避免为合法参与者设置障碍"之间存在微妙平衡。若措施过于严格，可信担忧可能被忽视。即使常见"警示信号"（如拒绝出镜、无法回答基础问题或偏好未经验证的支付方式），也可能有"隐私顾虑或技术限制"等"合理解释"。
"成功的关键在于谨慎与同理心的平衡"，需权衡患者体验并分析纳入或排除他们的风险。若招募流程"清晰具体"，对报酬保持谨慎并改进访谈实践，研究人员的可信度将得以提升。
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