Mechanism Design for Self-Organized Crowdsourcing

本研研究課題の目的は，インターネット上において,多数の人々が自律的に協力することによって，個人では実行不可能な大規模かつ複雑な作業を効率的に行うためのメカニズム設計技術を確立することである．まず，パブリックプロジェクトを対象にした費用分担についてディープラーニングを用いた自動メカニズム設計技法の提案を行った．これはクラウドワーカらの報酬分担にも拡張が可能である．本研究成果は，マルチエージェントシステムのトップ国際会議（AAMAS-2021）に採択された．次に，クラウドワーカのチーム編成問題に関して効率的な解法の提案を行った．最適なチーム編成を見つけることはNP完全問題として知られている．この問題について整数線形計画問題として定式化したが，クラウドワーカ間の関係を考慮することで，制約条件を削減することに成功し，効率的に解を求めることが可能となった．本研究成果は，国際論文誌 Constraintsに採録された．また，クラウドワーカらの意見統合方法に関する研究を行った．人々のメタ認知を考慮した投票方法に着目し，人々のメタ認知の形成とソーシャルネットワークとの関係性などを計算機実験によって分析を行った．本研究成果は，国内学会にて発表を行った．このように，2021年度及び，研究期間を延長して実施した2022年度では，クラウドワーカらへ報酬配分，チーム編成，意見集約に関して研究を行い，研究成果を得ることができた．

本研研究課題の目的は，インターネット上において,多数の人々が自律的に協力することによって，個人では実行不可能な大規模かつ複雑な作業を効率的に行うためのメカニズム設計技術を確立することである．まず，パブリックプロジェクトを対象にした費用分担についてディープラーニングを用いた自動メカニズム設計技法の提案を行った．これはクラウドワーカらの報酬分担にも拡張が可能である．本研究成果は，マルチエージェントシステムのトップ国際会議（AAMAS-2021）に採択された．次に，クラウドワーカのチーム編成問題に関して効率的な解法の提案を行った．最適なチーム編成を見つけることはNP完全問題として知られている．この問題について整数線形計画問題として定式化したが，クラウドワーカ間の関係を考慮することで，制約条件を削減することに成功し，効率的に解を求めることが可能となった．本研究成果は，国際論文誌 Constraintsに採録された．また，クラウドワーカらの意見統合方法に関する研究を行った．人々のメタ認知を考慮した投票方法に着目し，人々のメタ認知の形成とソーシャルネットワークとの関係性などを計算機実験によって分析を行った．本研究成果は，国内学会にて発表を行った．このように，2021年度及び，研究期間を延長して実施した2022年度では，クラウドワーカらへ報酬配分，チーム編成，意見集約に関して研究を行い，研究成果を得ることができた．