Crowdsourcing via betalda mikrotasks har framgångsrikt tillämpats i en uppsjö av domäner och uppgifter. Tidigare insatser för att göra sådana crowdsourcing mer effektiva har övervägt aspekter så olika som uppgift och arbetsflöde design, skräppost upptäckt, kvalitetskontroll och prismodeller. Vårt arbete bygger vidare på sådana ansträngningar genom att undersöka möjligheterna att lägga till gamification till gränssnitt för mikrotask som ett sätt att förbättra både arbetstagarnas engagemang och effektivitet. Vi kör en serie experiment i bildmärkning, en av de vanligaste användningsfall för microtask crowdsourcing, och analysera arbetarbeteende i form av antal färdiga bilder, kvalitet på anteckningar jämfört med en guldstandard, och svar på ekonomiska och spelspecifika belöningar. Varje experiment studerar dessa parametrar i två inställningar: en baserad på en toppmodern, icke-gamifierad uppgift på CrowdFlower och en annan med hjälp av ett alternativt gränssnitt som innehåller flera spelelement. Våra resultat visar att gamifiering leder till bättre noggrannhet och lägre kostnader än konventionella metoder som endast använder sig av ekonomiska incitament. Dessutom verkar det göra betalt mikrotask arbete mer givande och engagerande, särskilt när sociala funktioner införs. Efter dessa inledande insikter definierar vi en prediktiv modell för att uppskatta de mest lämpliga incitamenten för enskilda arbetstagare, baserat på deras tidigare bidrag. Detta gör att vi kan bygga en personlig spelupplevelse, med vinster sett på volymen och kvaliteten på arbetet slutfört.
I REF visar författarna att gamifiering i crowdsourcing kan förbättra både arbetstagarnas engagemang och effektivitet.
Improving Paid Microtasks through Gamification and Adaptive Furtherance Incentives
{'venue': "WWW '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}