NEXT: A system to easily connect crowdsourcing and adaptive data collection
NEXT: A system to easily connect crowdsourcing and adaptive data collection
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上一条：轻松连接众包和自适应数据收集的系统
DOI：
10.25080/shinma-7f4c6e7-010
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发表时间：
2017
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Robert Mankoff
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Scott Sievert;Daniel Ross;Lalit P. Jain;Kevin G. Jamieson;R. Nowak;Robert Mankoff
获得有用的众包结果往往需要更多的回应，而不是容易收集到的。通过使用“自适应”采样算法来适应先前的响应，可以减少所需的响应数量，但这些算法在与众包结合时提出了一个根本性的挑战。在威斯康星大学麦迪逊分校，我们建立了一个强大的众包数据收集工具，称为NEXT (http://nextml.org)，可以与任意自适应算法一起使用。每周，我们的系统被《纽约客》用来举办他们的漫画标题竞赛（http://www.newyorker.com/cartoons/vote）。在本文中，我们将解释NEXT是什么，它的应用程序，架构和实验使用。
Obtaining useful crowdsourcing results often requires more responses than can be easily collected. Reducing the number of responses required can be done by adapting to previous responses with "adaptive" sampling algorithms, but these algorithms present a fundamental challenge when paired with crowdsourcing. At UW–Madison, we have built a powerful crowdsourcing data collection tool called NEXT (http://nextml.org) that can be used with arbitrary adaptive algorithms. Each week, our system is used by The New Yorker to run their Cartoon Caption contest (http://www.newyorker.com/cartoons/vote). In this paper, we will explain what NEXT is and it’s applications, architecture and experimentalist use.
DOI：
--
发表时间：
2016
期刊：
JMLR workshop and conference proceedings
影响因子：
--
作者：
Jun,Kwang-Sung;Nowak,Robert
通讯作者：
Nowak,Robert