[論文レビュー] Small Profits and Quick Returns: A Practical SocialWelfare Maximizing Incentive Mechanism for Deadline-Sensitive Tasks in Crowdsourcing

Duin Back, Bong Jun Choi+1 more|arXiv (Cornell University)|Jun 30, 2017

Mobile Crowdsensing and Crowdsourcing参考文献 5被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、締切に敏感なクラウドソーシングタスク向けに実用的な期待社会的福祉最大化（ESWM）インcentiveメカニズムを提案する。このメカニズムは、異種のプロバイダーの到着時間のばらつきとタスク価値の時間経過による減衰をモデル化し、グリーディヒューリスティックを用いて期待社会的福祉を最大化する。シミュレーション結果から、ESWMは参加者をより多く引きつけるため、ベンチマークと比較してより高い期待社会的福祉とプラットフォーム効用を達成しているが、競争の増加により平均参加者効用は類似している。

ABSTRACT

As the driving force of crowdsourcing is the interaction among participants, various incentive mechanisms have been proposed to attract sufficient participants. However, the existing works assume that all the providers always meet the deadline and the task value accordingly remains constant. To bridge the gap of such impractical assumption, we model the heterogeneous punctuality behavior of providers and the task value depreciation of requesters. Based on those models, we propose an Expected Social Welfare Maximizing (ESWM) mechanism that aims to maximize the expected social welfare in polynomial time. Simulation results show that our heuristic-based mechanism achieves higher expected social welfare and platform utility via attracting more participants.

研究の動機と目的

• 既存のインcentiveメカニズムが全プロバイダーが常に締切を守ると仮定している不切実な仮定に対処すること。
• プロバイダーの異種の到着時間行動と、締切後のタスク価値の減衰をモデル化すること。
• 現実的な制約下で期待社会的福祉を最大化する実用的で多項式時間のインcentiveメカニズムを設計すること。
• より良い効用推定により参加者をより多く引きつけることで、プラットフォーム効用と社会的福祉を向上させること。

提案手法

• プロバイダーの到着時間を確率的分布としてモデル化し、到着時間のばらつきを捉える。
• リクエスター固有の減衰率を持つ時間経過に伴うタスク評価価値の減衰を定式化する。
• 期待社会的福祉を、マッチ確率で重み付けられた期待タスク価値の合計からプロバイダーのコストを差し引いたものとして定義する。
• NP完全な期待社会的福祉最大化問題を多項式時間で解くためのグリーディヒューリスティックに基づくアルゴリズムを提案する。
• 参加者が平均効用に基づいてメカニズムを選択する再選択ダイナミクスを統合し、現実世界の競争を模擬する。
• 最適基準として二値整数プログラミングを用いるが、スケーラビリティを確保するため近似法で解く。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 締切後のタスク価値の減衰は、クラウドソーシングにおける社会的福祉とインcentive設計にどのように影響するか？
• RQ2 ヒューリスティックメカニズムは、計算効率を保ちながらも、既存のベンチマークを上回る高い期待社会的福祉を達成できるか？
• RQ3 平均効用に基づく参加者の再選択が、プラットフォームのパフォーマンスとメカニズムの魅力にどのように影響するか？
• RQ4 異種のプロバイダーの到着時間のばらつきをモデル化することで、社会的福祉とプラットフォーム効用はどの程度向上するか？
• RQ5 締切に敏感なクラウドソーシングにおいて、社会的福祉、プラットフォーム効用、平均参加者効用の間にはどのようなトレードオフが存在するか？

主な発見

• 図2aおよび2bに示すように、ESWMメカニズムはベンチマークと比較して著しく高い期待社会的福祉とプラットフォーム効用を達成している。
• より良い効用推定によりESWMメカニズムは参加者をより多く引きつけ、高品質なプロバイダーとのマッチング確率が向上している。
• 参加者をより多く引きつけても、競争の増加によりESWMにおける平均リクエスターおよびプロバイダー効用はベンチマークとほぼ同一である。
• 再選択プロセスは、平均効用が均衡に達すると安定し、メカニズム間での参加者分布にさらなる顕著なシフトは生じない。
• ESWMメカニズムはベンチマークよりも多くのタスク要求を処理でき、スケーラビリティと実用的妥当性を示している。
• ヒューリスティックベースのアプローチは多項式時間でほぼ最適な性能を達成でき、実世界への展開に適している。