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On the Design of Strategic Task Recommendations for Sustainable Crowdsourcing-Based Content Moderation
arXiv - CS - Computers and Society Pub Date : 2021-06-04 , DOI: arxiv-2106.02708 Sainath Sanga, Venkata Sriram Siddhardh Nadendla
arXiv - CS - Computers and Society Pub Date : 2021-06-04 , DOI: arxiv-2106.02708 Sainath Sanga, Venkata Sriram Siddhardh Nadendla
Crowdsourcing-based content moderation is a platform that hosts content
moderation tasks for crowd workers to review user submissions (e.g. text,
images and videos) and make decisions regarding the admissibility of the posted
content, along with a gamut of other tasks such as image labeling and
speech-to-text conversion. In an attempt to reduce cognitive overload at the
workers and improve system efficiency, these platforms offer personalized task
recommendations according to the worker's preferences. However, the current
state-of-the-art recommendation systems disregard the effects on worker's
mental health, especially when they are repeatedly exposed to content
moderation tasks with extreme content (e.g. violent images, hate-speech). In
this paper, we propose a novel, strategic recommendation system for the
crowdsourcing platform that recommends jobs based on worker's mental status.
Specifically, this paper models interaction between the crowdsourcing
platform's recommendation system (leader) and the worker (follower) as a
Bayesian Stackelberg game where the type of the follower corresponds to the
worker's cognitive atrophy rate and task preferences. We discuss how rewards
and costs should be designed to steer the game towards desired outcomes in
terms of maximizing the platform's productivity, while simultaneously improving
the working conditions of crowd workers.
中文翻译:
基于众包的可持续内容审核战略任务建议的设计
基于众包的内容审核是一个平台,它为众包工作者提供内容审核任务,以审查用户提交的内容(例如文本、图像和视频)并就发布内容的可接受性做出决定,以及一系列其他任务,例如图像标记和语音到文本的转换。为了减少员工的认知过载并提高系统效率,这些平台根据员工的喜好提供个性化的任务建议。然而,当前最先进的推荐系统忽略了对工人心理健康的影响,尤其是当他们反复接触具有极端内容(例如暴力图像、仇恨言论)的内容审核任务时。在本文中,我们提出了一部小说,众包平台的战略推荐系统,根据员工的心理状态推荐工作。具体而言,本文将众包平台的推荐系统(领导者)和工作者(追随者)之间的交互建模为贝叶斯 Stackelberg 博弈,其中追随者的类型对应于工作者的认知萎缩率和任务偏好。我们讨论了应如何设计奖励和成本,以最大限度地提高平台的生产力,同时改善众包工作者的工作条件,以引导游戏朝着预期的结果发展。s 推荐系统(领导者)和工人(追随者)作为贝叶斯 Stackelberg 游戏,其中追随者的类型对应于工人的认知萎缩率和任务偏好。我们讨论了应如何设计奖励和成本,以最大限度地提高平台的生产力,同时改善众包工作者的工作条件,以引导游戏朝着预期的结果发展。s 推荐系统(领导者)和工人(追随者)作为贝叶斯 Stackelberg 游戏,其中追随者的类型对应于工人的认知萎缩率和任务偏好。我们讨论了应如何设计奖励和成本,以最大限度地提高平台的生产力,同时改善众包工作者的工作条件,以引导游戏朝着预期的结果发展。
更新日期:2021-06-08
中文翻译:
基于众包的可持续内容审核战略任务建议的设计
基于众包的内容审核是一个平台,它为众包工作者提供内容审核任务,以审查用户提交的内容(例如文本、图像和视频)并就发布内容的可接受性做出决定,以及一系列其他任务,例如图像标记和语音到文本的转换。为了减少员工的认知过载并提高系统效率,这些平台根据员工的喜好提供个性化的任务建议。然而,当前最先进的推荐系统忽略了对工人心理健康的影响,尤其是当他们反复接触具有极端内容(例如暴力图像、仇恨言论)的内容审核任务时。在本文中,我们提出了一部小说,众包平台的战略推荐系统,根据员工的心理状态推荐工作。具体而言,本文将众包平台的推荐系统(领导者)和工作者(追随者)之间的交互建模为贝叶斯 Stackelberg 博弈,其中追随者的类型对应于工作者的认知萎缩率和任务偏好。我们讨论了应如何设计奖励和成本,以最大限度地提高平台的生产力,同时改善众包工作者的工作条件,以引导游戏朝着预期的结果发展。s 推荐系统(领导者)和工人(追随者)作为贝叶斯 Stackelberg 游戏,其中追随者的类型对应于工人的认知萎缩率和任务偏好。我们讨论了应如何设计奖励和成本,以最大限度地提高平台的生产力,同时改善众包工作者的工作条件,以引导游戏朝着预期的结果发展。s 推荐系统(领导者)和工人(追随者)作为贝叶斯 Stackelberg 游戏,其中追随者的类型对应于工人的认知萎缩率和任务偏好。我们讨论了应如何设计奖励和成本,以最大限度地提高平台的生产力,同时改善众包工作者的工作条件,以引导游戏朝着预期的结果发展。