Modelisation de l'incertitude et de l'imprecision de donnees de crowdsourcing : MONITOR
Abstract
Crowdsourcing is defined as the outsourcing of tasks to a crowd of contributors. The crowd is very diverse on these platforms and includes malicious contributors attracted by the remuneration of tasks and not conscientiously performing them. It is essential to identify these contributors in order to avoid considering their responses. As not all contributors have the same aptitude for a task, it seems appropriate to give weight to their answers according to their qualifications. This paper, published at the ICTAI 2019 conference, proposes a method, MONITOR, for estimating the profile of the contributor and aggregating the responses using belief function theory.
Le crowdsourcing se définit par l'externalisation de tâches à une foule de contributeurs. La foule est très diversifiée sur ces plateformes et inclut des contributeurs malveillants attirés par la rémunération des tâches et ne les réali-sant pas consciencieusement. Il est essentiel d'identifier ces contributeurs afin de ne pas considérer leurs réponses. Tous les contributeurs n'ayant pas les mêmes aptitudes pour une tâche, il semble pertinent d'accorder un poids à leurs réponses en fonction de leurs qualifications. Ce papier, publié lors de la conférence ICTAI 2019, propose une méthode, MONITOR, pour l'estimation du profil du contri-buteur et l'agrégation des réponses par la théorie des fonctions de croyance.
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