その結果、機械学習では、この環境で個人が真実の情報を提供する可能性があるかどうかを、平均89.2%の精度で予測した。情報を改ざんする際にユーザーが取る戦略は、4つの異なるタイプ「パターンやフォーマットに従わない回答(無効な情報)」「フォーマットやパターンに従っているが、完全に真実ではない回答」「フォーマットやパターンに従っているが、部分的に真実である回答」「回答する意思がないことを示唆する回答」に分類できた。
部分的に真実でない回答には、真実の情報の一部を提供し残りの情報を差し控える、真実の情報に偽の情報を追加するの2種類がある。例えば、住所の途中までは真実を入力しているが番地などの詳細は省いたり、または番地だけ虚偽の情報を入力したりすることだ。
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