Hierarkiska crowdsourcing nätverk (HCN) ger en användbar mekanism för social mobilisering. Den spontana utvecklingen av den komplexa resursfördelningsdynamiken kan emellertid leda till oönskat beteende där en liten grupp välrenommerade arbetare överbelastas samtidigt som andra arbetare blir sysslolösa. Befintliga herding control mekanismer utformade för typiska crowdsourcing system är inte effektiva i HCNs. För att överbrygga denna klyfta undersöker vi odlingsdynamiken i HCN:er och föreslår en Lyapunov-optimering baserad beslutsstödsmetod - Reputation-aware Task Subdelegation approach med dynamisk arbetsinsats Prissättning (RTS-P) - med objektiva funktioner som syftar till att uppnå superlinjär tidsmedelvärde kollektiv produktivitet i en HCN. Genom att beakta arbetstagarnas nuvarande rykte, arbetsbörda, iver att arbeta och förtroenderelationer ger RTS-P ett systematiskt tillvägagångssätt för att minska häckningen genom att hjälpa arbetstagarna att fatta gemensamma beslut om uppgiftsdelegering, uppgiftsacceptans och ansträngningsprissättning på ett distribuerat sätt. Det är ett individuellt beslutsstöd som leder till uppkomsten av produktiva och robusta kollektiva mönster i HCN. Högupplösta simuleringar visar att RTS-P minskar spridningen mer effektivt än den senaste tekniken. Organisationen av sociala och ekonomiska aktiviteter för att effektivt samordna deltagarnas insatser är ett viktigt ämne inom ekonomisk teori. Tack vare Internet, sociala medier och sociala nätverk online har social mobilisering genom crowdsourcing uppnått en aldrig tidigare skådad framgång. Crowdsourcing avser den process genom vilken kunder (även känd som Crowdsourcing). crowdsources) få behövliga tjänster genom att begära bidrag från en stor grupp människor (även känt som t.ex. 1................................................................ Crowdsourcing samhällen baserade på sociala nätverk tenderar att ha hierarkiska strukturer 2,3. Dessa hierarkiska crowdsourcing nätverk (HCN) har använts för att mobilisera massorna i många betydande verkliga tillämpningar inklusive politiska möten 4, vetenskaplig forskning 5, kartläggning av naturmiljön funktioner 6, 7, och storskaliga sök-och-räddningsuppdrag 8. I huvudsak kan crowdsourcing-system behandlas som resursfördelningsekosystem som innehåller ett stort antal samverkande arbetstagare (dvs. resurser) och crowdsources. Crowdsourcers är typiskt egenintresserade; deras främsta avsikt är att maximera sina egna verktyg. Detta kommer vanligtvis att leda dem till endast utvalda arbetare med högt upplevt rykte, vilket leder till uppkomsten av vallning 9. Herding hänvisar till den situation där ett stort antal förfrågningar om uppgifter koncentreras på en liten grupp välrenommerade arbetare, vilket gör att de blir överbelastade medan de lämnar andra arbetare sysslolösa. Det kan leda till kaskadfel och så småningom resultera i katastrofala system haveri 10. Risken för vallning är särskilt uttalad i HCNs där crowdsources saknar global kunskap och arbetstagare har begränsade resurser för att utnyttjas i 11. För att säkerställa en hållbar drift av dessa problemlösningsekosystem är det viktigt att begränsa odlingen i HCNs 12. I allmänhet fattar arbetstagare i en HCN tre viktiga beslut på ett distribuerat sätt: 1) hur mycket ny arbetsbörda att acceptera, 2) hur mycket befintlig arbetsbörda att sub-delegate till andra i HCN (och till vem), och 3) hur man prissätter sina tjänster. Den kollektiva effekten av dessa gemensamma beslut som fattas av alla deltagare i HCN avgör
Han och Al. REF föreslog en Lyapunov optimering baserad på ett beslutsstöd tillvägagångssätt, rykte-medveten uppgift vidaredelegering tillvägagångssätt med dynamisk arbetsinsats prissättning (RTS-P) för att ta itu med det faktum att spontan utveckling av den komplexa resurs allokering dynamik kan leda till oönskade herding beteenden.
Mitigating Herding in Hierarchical Crowdsourcing Networks
{'venue': 'Scientific reports', 'journal': 'Scientific reports', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}