[4Rin1] インタラクティブ2

[4Rin1-74] クラウドソーシングにおける効率的な回答収集のための動的なマイクロタスク追加発注

〇森永 聖也¹、斎藤 奨^1,2、中野 鐡兵^1,2、小林 哲則¹、小川 哲司¹ (1.早稲田大学、2.知能フレームワーク研究所)

キーワード：クラウドソーシング、品質管理、コスト管理

クラウドソーシングにおける出力を低コストに高品質化するためには，問題毎に収集する回答数を変更し，多数決を行うことが有効である．未知データの開発セットを用いて動的に回答を追加収集し，得られた結果から未知データ全体のデータ収集を行う際に，どの様な方式でラベリングをするのが効率的か推定する枠組みを提案する．費用対効果を最適化しながら問題毎に収集する回答数を変更するためには適切な条件設定が必要となる．二値ラベリングのタスクを題材とし，正解ラベルが付与された開発セットに対して動的な回答収集のシミュレーションを行うことで，どのような方式でラベリングを行うのが最も効率的かを決定する．決定した方式で，未知データ全体のデータ収集を行う．評価実験を行った結果，決定したパラメータを用いてデータ収集を行うことで，エラー改善率と金銭コストに関してシミュレーション時と類似した傾向が確認できた．