[论文笔记] Human computation: a survey and taxonomy of a growing field (CHI, 2011)

Time: 5 hours
Timespan: Dec 17 - Dec 19, 3 days

Alexander J. Quinn and Benjamin B. Bederson. 2011. Human computation: a survey and taxonomy of a growing field. In Proceedings of the 2011 annual conference on Human factors in computing systems (CHI '11). ACM, New York, NY, USA, 1403-1412. (gs: 36)

 

        作者Alex Quinn,2002年毕业于华盛顿大学,目前是University of Maryland(UMD)的博士生。这哥们接触过的研究方向也不少,  自06年读博开始,研究过的方向包括crowdsourcing, human computation , digital libraries, information visualization, online trust , and personal information management,总体来说大方向是human computer interaction,他的毕业论文题目是"Crowdsourcing and human computation for decision support"。

 

    本文先介绍了背景,然后讨论了hc的定义,并与相关技术进行区分和比较,之后重点提出了针对hc系统的分类体系,并说明了如何根据所提出的分类体系来寻找新的研究点,全文结构如下:

ExpandedBlockStart.gif 全文结构
    1. Introduction
    2. Definition of human computation
    3. Comparison with related ideas
        - crowdsourcing
        - social computing
        - data mining
        - colletive intelligence
    4. Classification dimensions (将近5页,占据全文一半篇幅)
        - motivation
        - quality control
        - aggregation
        - human skill
        - process order
        - task-request cardinality
    5. Opennings for growth
    6. Conclusion

 

以下是论文笔记

1. Introduction部分提到的一些信息可了解一下
(1) 第一篇关于hc的博士论文:von Ahn, L. Human Computation. Doctoral Thesis. UMI Order Number: AAI3205378, CMU, (2005).
(2) 第一个关于hc的workshop:Human Computation Workshp(HCOMP 2009), June 28, 2009 Paris, France, co-located with KDD-09
(3) 做hc的学者来自哪些背景:AI, business, cryptography, art, genetic algorithms, HCI

2. human computation的定义
von Ahn在他博士论文里的定义:
”… a paradigm for utilizing human processing power to solve problems that computers cannot yet solve.”

文中还列出了不同专家给出的定义,基本上都强调需要人力参与以及计算机目前还不能解决(或有效解决),还有些文献提到需要大量人员参与。
综述作者则认为构成human computation需要满足两个条件:

  • The problems fit the general paradigm of computation, and as such might someday be solvable by computers.
  • The human participation is directed by the computational system or process.

3. 相关技术

image

上图是作者给出的相关技术关系图。

 对比技术
侧重
human computation
侧重
Comment
crowdsourcingreplace traditional human workers with members of the publicreplace computers with humans对crowdsourcing的介绍见另一篇博文。交叉部分是那些机器和人都可完成(replacement)的应用。
social computingfacilitates relatively natural human behavior that happens to be mediated by technologyparticipation directed by the human computation systemblogs, wikis, online communities都是social computing
data miningdoes not encompass the collection of the datadoes encompass the collection of the data 
collective intelligenceapplies only when the process depends on a group of participatepossible that computations performed by a single worker in isolation与crowdsourcing的侧重点比较也适用于此; 是crowdsourcing的超集

    作者在与collective intelligence比较时提到hc system可以只由单个人参与,但在其他学者对hc的描述中有强调“很多人参与”,因此这一点目前是有争议的。
从实际的角度来看,“多人”的hc系统才有意义。

    另外,作者特意提到,他认为wikipedia的模式不属于human computation,因为现在的wikipedia “ is created through a dynamic social process of discussion about the facts and presentation of each topic among a network of the authors and editors.”

4. Classification Dimensions (分类维度)

作者提出了6个维度,分为两组:

  • motivation, human skill, aggregation:
  • quality control, process, task-request cardinality

各个维度的含义及其值大多都较易理解,就算部分不能完全理解关系也不大,下面是一览表:

image

5. 对于新的方向

作者认为根据其提出的维度,可从以下几个方面来考虑:

  • 组合不同的维度来发现新的应用
  • 对于给定的维度,创造新的值
  • 遇到新的hc系统时,将其按照目前维度归类,以发现新东西

6. 文中提到的一些系统有空可以去了解一下,比如:

  • Amazon Mechanical Turk (官方网站  wikipedia): online market for small tasks that uses monetary payment

转载于:https://www.cnblogs.com/yuquanlaobo/archive/2011/12/19/2291374.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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