Abstract-Medan microtask crowdsourcing ger ett nytt sätt att lösa stora volymer av små uppgifter till ett mycket lägre pris jämfört med traditionella interna lösningar, lider den av kvalitetsproblem på grund av bristen på incitament. Å andra sidan är det svårt att skapa incitament för crowdsourcing för mikrotask eftersom det är så dyrt att kontrollera kvaliteten på de lösningar som lämnats in att det kommer att förneka fördelen med crowdsourcing för mikrotask. Vi studerar kostnadseffektiva incitamentsmekanismer för mikrotask crowdsourcing i detta dokument. I synnerhet betraktar vi en modell med strategiska arbetare, där det primära målet för en arbetare är att maximera sin egen nytta. Baserat på denna modell analyserar vi först två grundläggande mekanismer och visar deras begränsningar när det gäller att samla högkvalitativa lösningar med låga kostnader. Sedan föreslår vi en kostnadseffektiv mekanism som använder kvalitetsmedveten utbildning av arbetstagare som ett verktyg för att stimulera arbetstagare att tillhandahålla högkvalitativa lösningar. Vi bevisar teoretiskt att den föreslagna mekanismen kan utformas för att få lösningar av hög kvalitet från arbetstagarna och samtidigt säkerställa den begärandes budgetåtstramningar. Utöver dess teoretiska garantier, visar vi ytterligare effektiviteten av våra föreslagna mekanismer genom en uppsättning beteendeexperiment.
Författarna i REF beaktar hårdheten i kontrollen av inlämnad kvalitet och föreslår en kostnadseffektiv mekanism med garanterad symmetrisk Nash Equilibrium.
On Cost-Effective Incentive Mechanisms in Microtask Crowdsourcing
{'venue': 'IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games', 'journal': 'IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}