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  • [论文笔记] Anatomy of a crowdsourcing platform Using the example of microworkers.com (IMIS, 2011)

    Time:   2.5 hours
    Timespan: May 7 – May 8, 2012
    Matthias Hirth, Tobias Hoβfeld, and Phuoc Tran-Gia. 2011. Anatomy of a Crowdsourcing Platform - Using the Example of Microworkers.com. In Proceedings of the 2011 Fifth International Conference on Innovative Mobile and Internet Services in Ubiquitous Computing (IMIS '11). IEEE Computer Society, Washington, DC, USA, 322-329.

    作者Matthias Hirth是德国维尔茨堡大学的研究助理,近年来发表过多篇Crowdsourcing方向的论文。

    这是篇调查报告,主要介绍了Microworkers.com平台,并与之将 mTurk进行了比较;文章本身没有难懂的地方。下面是论文相关内容:

    1. 【概念】Crowdsourcing这个词是由Jeff Howe在2006年创造的(虽然crowdsourcing的应用早在之前就已存在),对crowdsourcing的定义如下:
        "Crowdsourcing is the act of taking a job traditionally performed by a designated agent (usually an employee) and outsourcing it to an undefined, generally large group of people in the form of an open call."

    2. (S1)中提到了两类CS平台:

    • specilized – InnoCentive (R&D), Clickworker (text creation/data categorization/web-search/survey)
    • non-specialized – MTurk, Microworkers, ShortTask

    3. MTurk平台与Microworkers的比较


    MTurk

    Microworkers

    上线日期 2005年底 May 2009
    重要名词 requester, worker/turker, HIT worker, employer, job, campaign
    收款账户开户地 美国、印度 不限(使用paypal等第三方支付工具)
    参与者国籍 以美国、印度为主 印度尼西亚、孟加拉、印度、美国等
    同一账户是否可有不同角色 不允许 允许
    是否有predefined category  
    对任务有哪些描述 见文中S2.B 见文中S2.C
    谁提供任务? 可能以公司为主 可能以个人为主

    4. 本文第三、四、五章对相关内容进行了详尽的分析,图文并茂(均为数据分析的图,看懂了这几张图,对这几章乃至全文的内容自然就了解了),其中

    • 第三章: 分析microworkers用户的国籍,并与mTurker的相对比。
      • user的国籍分布比率
      • worker的国籍分布比率
      • employer的国籍分布比率
      • User、worker、employer的数量与所在国家发达程度的关系(使用联合国HDI指数表示国家的发达程度)。得到的一个结果是:主力worker分布在中等发展程度的国家。
    • 第四章: 分析了这两个平台上任务的特点。
      • 多少比例的奖金由多少比例的employer提供?
      • 多少比例的任务由多少比例的worker完成?
      • 任务的类别
    • 第五章: 比较了这两个平台的一些参数。
      • 获得的奖金与完成任务数的关系
      • 各类任务的平均奖金
      • campaign得到第一份提交的时间点分布
      • campaign得到完成的时间点分布
      • 任务完成数与一天内时间段的关系
      • 任务完成数与一周内时间段的关系

    5. 这篇文章一个比较大的特点是对数据进行了多方面、较深入的分析,并结合使用了各种类型的图表,这点值得学习。

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