Crowdsourcingsystem är komplexa inte bara på grund av det stora antalet potentiella strategier för att tilldela arbetstagare uppgifter, utan också på grund av de dynamiska egenskaper som förknippas med arbetstagare. Maximering av social välfärd i sådana situationer är känt för att vara NP-hård. För att ta itu med dessa grundläggande utmaningar föreslår vi överraskningsminimering-värde-maximering (SMVM). Genom att analysera den typiska crowdsourcing-systemdynamiken etablerade vi ett enkelt och nytt index för arbetstagares önskvärdhet (WDI) med hänsyn till effekten av varje arbetstagares rykte, arbetsbörda och motivation att arbeta på kollektiv produktivitet. Genom att utvärdera arbetstagarnas WDI-värden påverkar SMVM enskilda arbetstagare i realtid om handlingsvägar som kan gynna arbetstagarna och leda till hög kollektiv produktivitet. Lösningar kan produceras i polynom tid och har visat sig vara asymptotiskt avgränsade av en teoretisk optimal lösning. Högupplösta simuleringar baserade på en verklig datauppsättning visar att SMVM avsevärt överträffar den senaste tekniken. En omfattande 3-årig empirisk studie med 1 144 deltagare i över 9 000 sessioner visar att SMVM överträffar mänskliga uppgiftsdelegationsbeslut över 80 % av tiden under gemensamma arbetsförhållanden. Metoden och resultaten kan hjälpa till att skapa mycket skalbara datadrivna beslutsstödsystem för algoritmisk hantering för crowdsourcing. Crowdsourcing system avser system som är utformade för att få nödvändiga tjänster, idéer eller innehåll genom att begära bidrag från en stor grupp människor och särskilt från online community 1. Under årens lopp har crowdsourcing-teknik gett upphov till "delningsekonomin", ett ekonomiskt paradigm där enskilda personer kan låna eller hyra tillgångar som ägs av någon annan. Exempel är Uber (https://www.uber.com), världens största "taxiföretag" som crowdsources rider för pendlare, och Airbnb (https://www.airbnb.com), världens största "hotellkedja" som crowdsources logi för resenärer. En färsk studie av PricewaterhouseCoopers (PwC) uppskattar att storleken på delningsekonomin kommer att uppgå till 335 miljarder dollar år 2025 2. I dag är det många organisationer som på ett flexibelt sätt lägger ut arbete på en global grupp av tillfälligt anställda. I själva verket har crowdsourcing använts framgångsrikt för en rad uppgifter, inklusive samarbetsanalys [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9], medborgarvetenskap 10, 11, och mänskliga-drivna online-säkerhet 12. I crowdsourcing system, crowdsources föreslår uppgifter för arbetstagare att slutföra. Sådana system består ofta av ett stort antal interagerande crowdsources och arbetare. Det finns vanligtvis flera arbetstagare (dvs. resurser) tillgängliga för en crowdsourcer. I Amazons Mekaniska Turk (mTurk) (https://www.mturk.com) finns det till exempel fler arbetstagare än crowdsources nästan 20 till 1 13. Som sådan är antalet möjliga sätt att fördela arbetet mellan arbetstagarna mycket stort. Kostnaden för att delegera en uppgift till en arbetare i crowdsourcing beror inte enbart på antalet crowdsources som engagerar denna arbetare. Som människa är en arbetare inte bara begränsad i produktivitet (dvs. hur mycket arbetsbelastning han kan bearbeta per enhet tid), men också har olika kompetens som kan påverka kvaliteten på de resultat som produceras 14. Dessa personliga egenskaper kan variera över tid och kan endast
De föreslog en överraskningsminimering-värde maximization (SMVM) metod för att ta itu med NP-hårda problemet med tilldelning uppgift till arbetstagare och maximera social välfärd i crowdsourcing system REF.
Algorithmic Management for Improving Collective Productivity in Crowdsourcing
{'venue': 'Scientific Reports', 'journal': 'Scientific Reports', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}