Miljontals elever idag använder sig av video för att behärska nya färdigheter inom en mängd olika domäner. Men att bläddra i sådana videor är ofta tröttsamt och ineffektivt eftersom videospelares gränssnitt inte är optimerade för den unika steg-för-steg-strukturen i sådana videor. Denna forskning syftar till att förbättra inlärningsupplevelsen av befintliga videofilmer med steg-för-steg-anmärkningar. Vi genomförde först en formativ studie för att kontrollera att kommentarer faktiskt är användbara för inlärare. Vi skapade ToolScape, en interaktiv videospelare som visar stegbeskrivningar och miniatyrbilder av mellanresultat i videotidslinjen. Lärarna i vår studie presterade bättre och fick mer själveffekt med ToolScape jämfört med en traditionell videospelare. För att lägga till nödvändiga steganteckningar till befintliga videos i skala, introducerar vi ett nytt crowdsourcing arbetsflöde. Det ex trakterar steg-för-steg struktur från en befintlig video, inklusive steg tider, beskrivningar, och före och efter bilder. Vi följer Find-Verifiera-Expand mönster för temporal och visuell annotation, som tillämpar klustering, text processing, och visuell analys algoritmer för att slå samman crowd output. Arbetsflödet är inte beroende av domänspecifika anpassningar, fungerar ovanpå befintliga videor och rekryterar otränade crowd workers. Vi utvärderade arbetsflödet med Mechanical Turk, med 75 matlagnings-, makeup- och Photoshop-videor på YouTube. Resultaten visar att vårt arbetsflöde kan extrahera steg med en kvalitet som är jämförbar med den för utbildade annoterare inom alla tre domäner med 77% precision och 81% recall.
Dessutom använde ToolScape REF en mekanisk Turk publik för att generera steg-för-steg anteckningar för hur-till-videor.
Crowdsourcing step-by-step information extraction to enhance existing how-to videos
{'venue': "CHI '14", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}