Sifter：面向大规模主题视频策展的混合工作流
人机交互
2020-08-13 v2 社会与信息网络
摘要
用户生成内容平台将其庞大的存储库策展为主题合集，以促进高质量内容的发现。寻求严格编辑控制的平台雇佣人工进行策展，但这一过程涉及耗时的日常任务，例如从数千个视频中筛选。我们引入了 Sifter，这是一个通过将自动化技术与人工流水线相结合来改进策展过程的系统，该流水线负责浏览、选择并就哪些视频应包含在合集中达成一致。我们通过从超过 34,000 个用户生成视频中创建 12 个合集来评估 Sifter。Sifter 比专职策展人快三倍多，且其输出质量相当。我们反思了 Sifter 带来的挑战与机遇，以为需要在大规模下对视频进行主观人类判断的内容策展系统的设计提供参考。
引用
@article{arxiv.2004.01790,
title = {Sifter: A Hybrid Workflow for Theme-based Video Curation at Scale},
author = {Yan Chen and Andrés Monroy-Hernández and Ian Wehrman and Steve Oney and Walter S. Lasecki and Rajan Vaish},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.01790},
year = {2020}
}