Crowdsourcing is the outsourcing of tasks to a crowd of contributors on a dedicated platform. The crowd on these platforms is very diversified and includes various profiles of contributors which generates data of uneven quality. However, majority voting, which is the aggregating method commonly used in platforms, gives equal weight to each contribution. To overcome this problem, we propose a method, MONITOR, which estimates the contributor's profile and aggregates the collected data by taking into account their possible imperfections thanks to the theory of belief functions. To do so, MONITOR starts by estimating the profile of the contributor through his qualification for the task and his behavior.Crowdsourcing campaigns have been carried out to collect the necessary data to test MONITOR on real data in order to compare it to existing approaches. The results of the experiments show that thanks to the use of the MONITOR method, we obtain a better rate of correct answer after aggregation of the contributions compared to the majority voting. Our contributions in this article are for the first time the proposal of a model that takes into account both the qualification of the contributor and his behavior in the estimation of his profile. For the second one, the weakening and the aggregation of the answers according to the estimated profiles.


翻译:众包是将任务外包给专门平台上的众多贡献者,这些平台上的人群非常多样化,包括产生质量不均数据的各类贡献者的各种特征。然而,多数投票是平台上常用的总合方法,对每项贡献具有同等的份量。为了解决这一问题,我们建议采用一个方法,即监测器,根据信仰功能理论,评估贡献者的情况,汇总收集的数据;为了做到这一点,监测器首先通过评估贡献者的工作资格和行为来估计贡献者的情况。 开展rowformformation运动是为了收集必要的数据,对真实数据进行测试,以便与现有方法进行比较。实验结果表明,由于采用混合分析法,我们在汇总贡献者的情况之后,与多数投票者相比,我们获得了更好的正确答复率。我们在本篇文章中的贡献是首次提出一种模式,既考虑到贡献者的资格,又考虑到其估计情况中的行为。第二,根据估计的概况,对答案的削弱和汇总。</s>

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