文献

J-GLOBAL ID：202102220740047716   整理番号：21A2587040

視線によるクラウドワークの品質評価:適応型個人クラウドソーシングに向けて【JST・京大機械翻訳】

Quality Assessment of Crowdwork via Eye Gaze: Towards Adaptive Personalized Crowdsourcing

著者 (7件)： Islam Md. Rabiul (Osaka Prefecture University, Sakai, Japan) ,  Nawa Shun (Osaka Prefecture University, Sakai, Japan) ,  Vargo Andrew (Osaka Prefecture University, Sakai, Japan) ,  Iwata Motoi (Osaka Prefecture University, Sakai, Japan) ,  Matsubara Masaki (University of Tsukuba, Tsukuba, Japan) ,  Morishima Atsuyuki (University of Tsukuba, Tsukuba, Japan) ,  Kise Koichi (Osaka Prefecture University, Sakai, Japan)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12933  ページ： 104-113  発行年： 2021年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 効率的で公正なクラウドソーシングプラットフォームを作成するための重要な課題は,クラウドワークの品質の迅速評価にある。クラウドワーカーがスキル,動機づけ,または適切な品質タスク完了を提供する理解を欠いているならば,これはプラットフォームの有効性を低下させる。これは,タスクプロバイダに対する問題のみのように見えるが,現実は,この問題の負担が,群衆国にますます活用されていることである。例えば,タスクプロバイダは,タスク結果の評価が完了された後に,彼らの仕事のために,混雑者を払わないかもしれない。本論文では,正しい回答率を推定することにより,視線情報を用いてクラウドワークの品質を迅速に評価する方法を提案した。自己監督学習(SSL)により生成された特徴を持つ方法は,0.09の平均絶対誤差で最も効率的な結果を与えることを見出した。結果は,適応個別化クラウドソーシングプラットフォームを容易にするために,眼注視情報を使用する可能性を示した。Copyright IFIP International Federation for Information Processing 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 学習 ,  動機づけ ,  *労働者 ,  教師つき学習 ,  有効性 ,  機械学習
準シソーラス用語： *品質評価 ,  ISP【インターネット】 ,  *クラウドソーシング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： クラウドソーシング ,  眼凝視 ,  自己教師つき学習 ,  機械学習

分類 (4件)： 事務・経営情報処理  (JE15020F) ,  その他の情報処理  (JE15050M) ,  計算機網  (JC03000K) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 視線 ,  クラウド ,  ワーク ,  品質評価 ,  個人 ,  クラウドソーシング