Dåligt underhållna trottoarer, saknade trottoarramper och andra hinder utgör betydande tillgänglighetsutmaningar, men det finns för närvarande få, om ens några, mekanismer för att fastställa tillgängliga områden i en stad a priori. I den här artikeln undersöker vi möjligheten att använda otränade trängselarbetare från Amazon Mechanical Turk (turkers) för att hitta, märka och bedöma tillgänglighetsproblem på trottoaren i Google Street View bilder. Vi rapporterar om två studier: Studie 1 undersöker genomförbarheten av denna märkning uppgift med sex dedikerade etiketter inklusive tre rullstolsanvändare; Studie 2 undersöker den jämförande prestandan hos turkers. Totalt samlade vi 13,379 etiketter och 19,189 verifikationsetiketter från totalt 402 turkers. Vi visar att turkers är kapabla att avgöra förekomsten av ett tillgänglighetsproblem med 81% noggrannhet. Med enkla kvalitetskontrollmetoder ökar detta antal till 93 %. Vårt arbete visar på en lovande ny, mycket skalbar metod för att förvärva kunskap om tillgänglighet på trottoaren.
Andra verk använde Google Street View för att identifiera tillgänglighetsproblem på gatunivå med crowdworkers REF.
Combining crowdsourcing and google street view to identify street-level accessibility problems
{'venue': "CHI '13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}