Det växande behovet av märkta träningsdata har gjort crowdsourcing till en viktig del av maskininlärningen. Kvaliteten på crowdsourced etiketter påverkas dock negativt av tre faktorer: 1) arbetarna är inte experter, 2) arbetarnas incitament är inte i linje med dem som begär, och 3) gränssnittet tillåter inte arbetstagare att förmedla sina kunskaper på ett korrekt sätt, genom att tvinga dem att göra ett enda val bland en uppsättning alternativ. I detta dokument tar vi itu med dessa frågor genom att införa godkännanderöstning för att utnyttja kompetensen hos arbetstagare som har delvis kunskap om det sanna svaret, och koppla samman den med en ("helt korrekt") incitamentskompatibel ersättningsmekanism. Vi visar rigorösa teoretiska garantier för att vår mekanism är optimal tillsammans med en enkel axiomatisk karakterisering. Vi genomför också empiriska studier på Amazon Mechanical Turk som validerar vår strategi.
Det bör noteras att incitament för arbetstagare, som inte är anpassade till dem som begär det, påverkar kvaliteten på crowdsourcing-arbetet.
Approval Voting and Incentives in Crowdsourcing
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Economics', 'Mathematics']}