面向可持续众包内容审核的策略性任务推荐设计

基于众包的内容审核是一个为众包工作者托管内容审核任务的平台，供其审查用户提交内容（例如文本、图像和视频）并就发布内容的可受理性做出决策，以及一系列其他任务如图像标注和语音转文本。为了减轻工作者的认知负荷并提升系统效率，这些平台根据工作者的偏好提供个性化任务推荐。然而，当前最先进的推荐系统忽视了对其心理健康的影响，尤其是当他们反复接触含有极端内容（例如暴力图像、仇恨言论）的内容审核任务时。在本文中，我们提出了一种新颖的、策略性的众包平台推荐系统，其基于工作者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）与工作者（跟随者）之间的交互建模为贝叶斯 Stackelberg 博弈，其中跟随者的类型对应于工作者的认知萎缩速率与任务偏好。我们讨论了应如何设计奖励与成本，以引导博弈朝向期望的结果，即在最大化平台生产力的同时改善众包工作者的工作条件。