Vi presenterar SmartCrowd, ett ramverk för att optimera samverkande kunskapsintensiva crowdsourcing. SmartCrowd utmärker sig genom att redovisa mänskliga faktorer i processen att tilldela arbetsuppgifter till arbetstagare. De mänskliga faktorerna anger arbetstagarnas kompetens när det gäller olika färdigheter, deras förväntade minimilöner och deras tillgänglighet. I SmartCrowd formulerar vi uppdragsuppgift som ett optimeringsproblem, och förlitar oss på preindexering av medarbetare och underhåll av indexen adaptivt, på ett sådant sätt att uppgiftstilldelningsprocessen optimeras både kvalitativt och tidsmässigt. Vi presenterar rigorösa teoretiska analyser av optimeringsproblemen och föreslår optimala och approximativa algoritmer. Vi utför slutligen omfattande prestanda- och kvalitetsexperiment med hjälp av verkliga och syntetiska data för att visa att adaptiv indexering i SmartCrowd är nödvändig för att uppnå effektiv uppgiftstilldelning av hög kvalitet.
På samma sätt anser SmartCrowd REF att uppgiftstilldelning är ett optimeringsproblem baserat på arbetstagarnas kompetens och deras belöningskrav.
Optimization in Knowledge-Intensive Crowdsourcing
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}