--- - |2 Abstract Although crowdsourcing websites like Amazon's Mechanical Turk (MTurk) allow researchers to conduct research efficiently, it is unclear if MTurk and traditionally recruited samples are comparable when assessing the sequela of traumatic events. We compared the responses to validated self‐report measures of posttraumatic stress disorder (PTSD) and related constructs that were given by 822 participants recruited via MTurk and had experienced a DSM‐5 Criterion A traumatic event to responses obtained in recent samples of participants recruited via traditional methods. Results suggested that the rate of PTSD in the present sample (19.8%) was statistically higher than that found in a recent systematic review of studies that used only traditional recruitment methods. The severity of PTSD reported in the MTurk sample was significantly greater than that reported in a college sample, d = 0.24, and significantly less than that reported in a veteran sample, d = 0.90. The factor structure of PTSD found in the MTurk sample was consistent with prevailing models of PTSD. Findings indicate that crowdsourcing may improve access to this hard‐to‐reach population. Resumen Spanish Abstracts by Asociación Chilena de Estrés Traumático (ACET) Trauma en Crowdsourcing (Colaboración Masiva Abierta): Psicopatología en una muestra expuesta a trauma reclutada por medio de Mechanical Turk RECLUTAMIENTO DE TRAUMA MEDIANTE MECHANICAL TURK (MTURK) Aunque sitios de crowdsourcing como Mechanical Turk (MTurk) de Amazon permiten a los investigadores llevar a cabo investigaciones eficientemente, no es claro si estas muestras de MTurk y aquellas reclutadas por mecanismos tradicionales son comparables cuando se evalúa la secuela de eventos traumáticos. Comparamos las respuestas, a medidas de auto‐reporte validadas de trastorno de estrés postraumático (TEPT) y constructos relacionados, proporcionadas por 822 participantes reclutados por medio de MTurk y que habían experimentado un evento traumático del Criterio A del DSM‐5, con las respuestas obtenidas en muestras recientes de participantes reclutados por medio de métodos tradicionales. Los resultados sugirieron que la tasa de TEPT en la presente muestra (19.8%) fue significativamente mayor que la encontrada en una reciente revisión sistemática de estudios que usaron solo métodos de reclutamiento tradicionales. La severidad del TEPT reportado en la muestra MTurk fue significativamente mayor a la reportada en una muestra de estudiantes universitarios, d = 0.24, y significativamente menor que la reportada en una muestra de veteranos, d = 0.90. La estructura factorial de TEPT encontrada en la muestra MTurk fue consistente con los modelos predominantes de TEPT. Los hallazgos indican que el sistema de crowdsourcing podría mejorar el acceso a poblaciones difíciles de reclutar. 抽象 Traditional and Simplified Chinese Abstracts by the Asian Society for Traumatic Stress Studies (AsianSTSS) 簡體及繁體中文撮要由亞洲創傷心理研究學會翻譯 Crowdsourcing Trauma: psychopathology in a traumaexposed sample recruited via Mechanical Turk Traditional Chinese 標題: 創傷的群眾外包:透過Mechanical Turk收集的受創樣本的精神病理學 撮要: 群眾外包網站如亞馬遜公司(Amazon)的Mechanical Turk (MTurk)給予研究員一個有效率地進行研究的渠道。可是, 在評估創傷事件後遺症時, 我們不清楚是否可拿從MTurk收集的數據來跟以傳統方式收集的數據比較。我們從MTurk收集822名人士的數據, 他們提供有關創傷後壓力症(PTSD)有效的自評測量及相關構念數據, 而且均經歷過符合DSM‐5準則A (Criterion A)的創傷事件。我們拿MTurk的數據跟近期以傳統方式收集的樣本數據比較, 對只用傳統方式收集數據的研究作系統性檢討, 發現現有樣本的PTSD比率(19.8%)較高。MTurk樣本的PTSD嚴重度比大學生樣本顯著較高(d = 0.24), 但比退役軍人樣本顯著較低(d = 0.90)。MTurk樣本裡的PTSD因素結構跟既有的PTSD模型一致。結果顯示, 群眾外包的方法有可能可令我們更易聯絡到這群難以接觸的人口。 Simplified Chinese 标题: 创伤的群众外包:透过Mechanical Turk收集的受创样本的精神病理学 撮要: 群众外包网站如亚马逊公司(Amazon)的Mechanical Turk (MTurk)给予研究员一个有效率地进行研究的渠道。可是, 在评估创伤事件后遗症时, 我们不清楚是否可拿从MTurk收集的数据来跟以传统方式收集的数据比较。我们从MTurk收集822名人士的数据, 他们提供有关创伤后压力症(PTSD)有效的自评测量及相关构念数据, 而且均经历过符合DSM‐5准则A (Criterion A)的创伤事件。我们拿MTurk的数据跟近期以传统方式收集的样本数据比较, 对只用传统方式收集数据的研究作系统性检讨, 发现现有样本的PTSD比率(19.8%)较高。MTurk样本的PTSD严重度比大学生样本显著较高(d = 0.24), 但比退役军人样本显著较低(d = 0.90)。MTurk样本里的PTSD因素结构跟既有的PTSD模型一致。结果显示, 群众外包的方法有可能可令我们更易联络到这群难以接触的人口。 - Journal of Traumatic Stress, Volume 31, Issue 4, Page 549-557, August 2018.