Crowdsourcing tekniker som Amazons Mechanical Turk ("MTurk") tjänst har exploderat i popularitet under de senaste åren. Dessa tjänster används i allt högre grad för komplexa databehandlingsuppgifter som är beroende av människan, t.ex. märkning av en samling bilder, kombination av två uppsättningar bilder för att identifiera personer som förekommer i båda, eller extrahera känslor från en samling textsnuttar. Det finns flera utmaningar med att utforma ett arbetsflöde som filtrerar, aggregaterar, sorterar och förenar mänskliga datakällor. För närvarande är crowdsourcingbaserade arbetsflöden handbyggda, vilket resulterar i allt mer komplexa program. Dessutom måste utvecklare handoptimera kompromisser mellan monetära kostnader, noggrannhet och tid till slutförande av resultat. Dessa utmaningar är väl lämpade för ett deklarativt frågegränssnitt som gör det möjligt för utvecklare att beskriva sin worflow på en hög nivå och optimerar automatiskt arbetsflöde och inställningsparametrar. I denna demonstration kommer vi att presentera Qurk, ett nytt frågesystem som tillåter humanbaserad bearbetning för relationella databaser. Publiken kommer att interagera med systemet för att bygga frågor och övervaka deras framsteg. Publiken kommer också att se Qurk ur en MTurk användares perspektiv, och slutföra flera uppgifter för att bättre förstå hur en fråga behandlas.
Qurk Ref ger en interaktiv miljö för människor att bygga frågor och övervaka deras framsteg.
Demonstration of Qurk: a query processor for humanoperators
{'venue': "SIGMOD '11", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}