移动众包——通过工作者档案匹配激活智能手机用户以获取专业知识

应用于移动设备工作的众包模型不断达到解决复杂问题的新方式，如今借助便携先进设备，用户不再局限于固定使用。由于经验不足或恶意的工人，众包模型存在质量方面的开放问题。本文中，我们提出了一个模型及一个平台的简要规范，用于一种捆绑的广泛可用众包机制，其试图最大化利用工人的个体特征。分析的解决方案依赖于按定位类别分类的地理数据。其次，我们通过精确分析移动工人的活动历史来为其建立档案。本研究结果将对更好地理解移动设备用户的潜在能力产生影响。这不仅带来更好的结果质量，还开启了实现“twitch crowdsourcing”或紧急救援系统的可能性。分配给移动设备拥有者的特殊任务可以帮助那些需要帮助的人，使他们成为任务创建者。