Visuella frågesvarssystem ger användarna möjlighet att ställa frågor om vilken bild som helst och få ett giltigt svar. Befintliga system förklarar dock ännu inte att en visuell fråga kan leda till ett enda svar eller flera olika svar. Även om en folkmassa ofta håller med om det, uppstår meningsskiljaktigheter av många skäl, däribland att de visuella frågorna är tvetydiga, subjektiva eller svåra. Vi föreslår en modell, CrowdVerge, för att automatiskt förutsäga från en visuell fråga om en publik skulle komma överens om ett svar. Vi föreslår sedan hur man utnyttjar dessa förutsägelser i en ny ansökan för att effektivt samla alla giltiga svar på visuella frågor. I synnerhet kräver vi färre mänskliga svar när man förväntar sig en överenskommelse om svar och mer mänskliga svar på annat sätt. Experiment på 121.811 visuella frågor från synskadade och blinda visar att jämfört med befintliga crowdsourcing system, fångar vårt system samma svar mångfald med typiskt 14-23% mindre publik engagemang.
I sitt prisbelönade dokument tog REF upp ett relaterat datafokuserat problem – hur man kan få färre mänskliga svar när man förväntar sig svarsöverenskommelser och fler svar på annat sätt, baserat på förutsägelser från en visuell fråga om huruvida en skara skulle komma överens om ett svar.
CrowdVerge: Predicting If People Will Agree on the Answer to a Visual Question
{'venue': None, 'journal': 'Proceedings of the 2017 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}