Webbbaserade verktyg för analys av sociala data som bygger på offentlig diskussion för att producera hypoteser eller förklaringar av mönster och trender i data ger sällan resultat av hög kvalitet i praktiken. Crowdsourcing erbjuder ett alternativt tillvägagångssätt där en analytiker betalar arbetstagarna för att få fram sådana förklaringar. Men att be arbetare med varierande färdigheter, bakgrunder och motiv att helt enkelt "förklara varför ett diagram är intressant" kan leda till irrelevanta, oklara eller spekulativa förklaringar av variabel kvalitet. För att ta itu med dessa problem bidrar vi med sju strategier för att förbättra kvaliteten och mångfalden i arbetsrelaterade förklaringar. Våra experiment visar att användning av (S1)-funktionsorienterade frågor, som ger (S2) goda exempel, och inklusive (S3) referensinsamling, (S4) diagramläsning, och (S5) annotering subtagg ökar kvaliteten på svaren med 28% för amerikanska arbetstagare och 196% för icke-amerikanska arbetstagare. Feature-orienterade prompts förbättra förklaringskvaliteten med 69% till 236% beroende på prompt. Vi visar också att (S6) föranmälningsdiagram kan fokusera arbetarnas uppmärksamhet på relevanta detaljer och visa att (S7) generera förklaringar iterativt ökar förklaringsmångfalden utan att öka arbetstagarnas attraktion. Vi använde våra tekniker för att generera 910 förklaringar för 16 dataset, och fann att 63% var av hög kvalitet. Dessa resultat visar att betalda crowdarbetare på ett tillförlitligt sätt kan generera olika förklaringar av hög kvalitet som stöder analysen av specifika datauppsättningar.
Willett et al REF använder crowd arbetare för att förklara avvikande trender i visualisering i mänskliga förståeliga termer, och presentera sju strategier för att förbättra arbetargenererade förklaringar.
Strategies for crowdsourcing social data analysis
{'venue': "CHI '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}