Ett crowdsourced stream processing system (CSP) är ett system som innehåller crowdsourced uppgifter i behandlingen av en dataström. Detta kan ses som en möjlighet för crowdsourcing arbete att tillämpas på ett urval av storskaliga data i hög hastighet, eller på motsvarande sätt, gör det möjligt strömma bearbetning att använda mänsklig intelligens. Det leder också till en betydande ökning av databehandlingssystemens kapacitet. För att kunna konstruera ett CSP-system krävs en kombination av mänskliga och maskinberäknade element. Ur ett allmänt systemteoriperspektiv innebär detta att man tar hänsyn till såväl nedärvda som framväxande egenskaper från båda dessa element. I det här dokumentet placerar vi CSP-system inom en bredare taxonomi, beskriver en serie designprinciper och utvärderingsmått, presenterar en extensibel ram för deras design och beskriver flera designmönster. Vi visar upp kapaciteten hos CSP-system genom att utföra en fallstudie som tillämpar vårt föreslagna ramverk för utformning och analys av ett verkligt system (AIDR) som klassificerar sociala mediemeddelanden under tidskritiska krishändelser. Resultaten visar att jämfört med en ren ström bearbetningssystem, AIDR kan uppnå en högre dataklassificering noggrannhet, medan jämfört med en ren crowdsourcing lösning, systemet använder sig bättre av mänskliga arbetstagare genom att kräva mycket mindre manuella arbetsinsatser.
I REF föreslås en allmän ram för crowdsourced stream processing systems (CSPs) där crowd workers validerar produktionen av maskinbaserad bearbetning.
Engineering Crowdsourced Stream Processing Systems
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}