用户界面设计中内在动机对提升Amazon MTurk工人绩效的作用
人机交互
2020-11-17 v1
摘要
生物学家与科学家多年来一直致力于海洋生物监测与鱼类资源量估算问题。目前工作正转向非侵入式方法,利用专门设计的水下机器人采集海洋种群图像。通过对采集图像训练机器学习算法,我们可估算种群数量,进而有助于实施管控以抑制过度捕捞。然而,训练这些模型需要带标注图像。对十余年采集的大规模图像集进行标注颇具挑战。因此,我们借助众包平台Amazon Mechanical Turk (MTurk)完成图像标注任务。尽管MTurk上完成任务迅速,但所得工作质量常较差。本文旨在从自我决定理论视角理解设计人类智能任务(HITs)中的人为因素。应用该理论要素,我们设计了一种HIT以提升工人的胜任感与动机。在实验框架内,我们发现新界面显著提高了工人绩效的准确性。
引用
@article{arxiv.2002.10971,
title = {Role of Intrinsic Motivation in User Interface Design to Enhance Worker Performance in Amazon MTurk},
author = {Pushyami Kaveti and Md Navid Akbar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2002.10971},
year = {2020}
}
备注
7 pages, 6 figures