[論文レビュー] Crowd computing: a survey

Jafar Muhammadi, Hamid R. Rabiee|arXiv (Cornell University)|Jan 13, 2013

Mobile Crowdsensing and Crowdsourcing参考文献 63被引用数 7

ひとこと要約

本調査は、分類問題を解消するための複数回の検証シナリオを用いて、解決策の質を向上させるために、クラウドコンピューティングの体系的フレームワークを提案する。人間のバイアス、ノイズ、専門知識の制限といった課題に対処するため、現在の手法を分析し、クラウドベースのシステムを最適化するためのガイドラインを提示する。

ABSTRACT

Crowd computing empowers computer systems by utilizing humans' perception, and their ability to solve non-algorithmic problems. In this approach, a group of humans are asked to contributively solve a problem that cannot be solved easily by individuals, or perfectly by computers. However, there are complexities in using humans to solve problems. Lack of generative models, complex cost models, lower speed in comparison to computers, limitation of knowledge and skills, noise, bias and error are examples of such complexities. An optimized crowd computing system should overcome these complexities, and improve the quality of solutions. This paper includes answers to three main questions: What is crowd computing? Why should one use crowd computing? And, how to use crowd computing? We will briefly answer the two former questions, while we will focus more on the latter one, specially on solving classification problems using multiple checking scenario. In addition, we will compare the current methods of crowed computing, and provide some guidelines for future works based on the current open issues in this field.

研究の動機と目的

• クラウドコンピューティングを定義し、非アルゴリズム的問題を解消する上で果たす役割を明確化すること。
• 計算能力を超えるタスクにおいて、なぜクラウドコンピューティングが価値あるのかを説明すること。
• 特に分類タスクにおいて、クラウドコンピューティングを効果的に活用するための方法について包括的な分析を提供すること。
• 人間ベースの計算におけるバイアス、ノイズ、コストといった主な課題を特定すること。
• 分野における未解決問題に基づき、今後の研究に向けた実行可能なガイドラインを提示すること。

提案手法

• 本稿は、人間の知覚能力や認知的特徴を活用した協働的問題解決アプローチとしてクラウドコンピューティングを定式化する。
• 冗長性とコンセンサスを活用して分類結果を検証・改善するための複数回の検証シナリオを提案する。
• 意思決定におけるノイズやバイアスを低減するために、複数の人的入力を集約する手法を含む。
• 分類タスクにおける有効性に注目して、既存のクラウドコンピューティング技術を比較分析する。
• リソース配分の最適化を図るため、コストモデリングと品質管理をフレームワークに統合する。
• 人間の行動をシミュレートする生成モデルを用い、解決策の信頼性を評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 クラウドコンピューティングとは何か。また、従来の計算とはどのように異なるか。
• RQ2 なぜ非アルゴリズム的または複雑な人間中心の問題を解くためにクラウドコンピューティングが必要なのか。
• RQ3 複数回の検証メカニズムを用いて、クラウドコンピューティングを分類問題に効果的に応用する方法は何か。
• RQ4 現在のクラウドコンピューティングシステムにおける主な制限要因や課題は何か。
• RQ5 既存の未解決問題に基づき、今後の研究に向けたガイドラインをどのように導き出せるか。

主な発見

• クラウドコンピューティングは、人間の直感や知覚能力を活用することで、アルゴリズムのみでは処理が困難な問題を効果的に解決する。
• 複数回の検証シナリオは、個人の誤りやバイアスを低減することで、解決策の質を著しく向上させる。
• 標準化された生成モデルの欠如と複雑なコスト関数は、システム最適化における主な障壁のままである。
• 人間の応答におけるノイズやばらつきは、堅牢な集約および検証技術の必要性を示唆する。
• 現在の手法は信頼性において著しくばらつきを示しており、統一された評価フレームワークの必要性が浮き彫りになる。
• 今後の研究は、スケーラブルでコスト効率が良く、バイアスに強くないクラウドコンピューティングアーキテクチャの構築に注力すべきである。