CSCW 2021 研讨会论文集——调查与缓解众包数据中的偏差
人机交互
2021-11-30 v1
摘要
本卷收录了在 2021 年 10 月 23 日于第 24 届 ACM 计算机支持的协同工作与社会计算会议（CSCW 2021）在线举办的 CSCW 2021 研讨会——调查与缓解众包数据中的偏差上发表的立场论文。该研讨会探讨了特定众包工作流、工作者属性及工作实践如何导致数据中的偏差。研讨会还讨论了缓解标注偏差（尤其在众包背景下）的研究方向，以及此类方法对工作者的影响。
引用
@article{arxiv.2111.14322,
title = {Proceedings of the CSCW 2021 Workshop -- Investigating and Mitigating Biases in Crowdsourced Data},
author = {Danula Hettiachchi and Mark Sanderson and Jorge Goncalves and Simo Hosio and Gabriella Kazai and Matthew Lease and Mike Schaekermann and Emine Yilmaz},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.14322},
year = {2021}
}
备注
30 pages, More details available in the workshop website at https://sites.google.com/view/biases-in-crowdsourced-data