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Publicações do PESC

Título
Estimando Similaridades entre Observações Através de Jogos com Propósito
Linha de pesquisa
Engenharia de Dados e Conhecimento
Tipo de publicação
Dissertação de Mestrado
Número de registro
Data da defesa
25/9/2015
Resumo
A computação humana é um paradigma que utiliza seres humanos para auxiliar na resolução de problemas computacionais. Porém, diferentemente de máquinas, seres humanos necessitam de alguma forma de motivação para realizarem tais tarefas. Jogos com propósito são sistemas de computação humana que tem como fator motivacional o entretenimento. Para isto, os problemas são modelados de forma que sejam resolvíveis através de ações realizadas nestes jogos. Nestes modelos, cada jogador é considerado uma unidade de processamento de um sistema distribuído híbrido homem-máquina que realiza tarefas em troca de diversão. Nos últimos anos foram criados diversos jogos para a resolução de problemas computacionais como a tradução de textos, a geração de rótulos para imagens etc. Entretanto, na maioria destes jogos, a tarefa necessária para a resolução do problema real, como a digitalização de um texto, é delegada diretamente aos jogadores, através de uma competição cujo vencedor é aquele que digita mais rápido, por exemplo. Visto isso, neste trabalho adaptamos e formalizamos um modelo de elaboração de jogos com propósito que isola o problema que está sendo resolvido. O principal objetivo deste modelo é fazer com que os jogadores não tenham conhecimento do problema que é resolvido. Em paralelo, propomos um método para estimar similaridades entre pares de observações baseado nesta formalização, seguido de um algoritmo para encontrar agrupamentos baseado nas similaridades estimadas. Por fim, alguns jogos foram implementados para avaliar o método proposto.
Abstract
Human computation is a paradigm that relies on human beings to support resolution of computational problems. However, differently than machines, human beings need sorts of motivation to execute tasks. Games with a purpose are human computation systems that use entertainment as a motivational factor. To accomplish this, problems are modeled in a way that they can be solved through actions executed in those games. In these models, each player is considered a processing unit that composes a hybrid human-machine distributed system, in which each player executes tasks in exchange for fun. In the last years, many games to resolve computational problems have been created, such as text translation and image labeling. Nevertheless, in most of those games, the necessary task to solve the real problem, e.g., text digitalization, is directly assigned to players in a competition whose the winner is the one who types faster. Given this, in this work we adapt and formalize a model for elaboration of games with a purpose that isolates the problem that is being solved. The main goal of this model is to make players play without knowing the problem being solved. In addition, we also propose a method to estimate pairwise similarities based on this formalization, following an algorithm that finds clusters based on the estimated similarities. Finally, some games are implemented to evaluate the proposed method.
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