[論文レビュー] Work Capacity of Freelance Markets: Fundamental Limits and Decentralized Schemes

Avhishek Chatterjee, Lav R. Varshney+1 more|arXiv (Cornell University)|Jul 31, 2015

Optimization and Search Problems参考文献 20被引用数 4

ひとこと要約

この論文は、キューイング理論的枠組みを用いて、分散型フリーランス市場の基本的作業容量を確立し、中央集権的および分散型の割り当て方式を提案することで、容量にほぼ到達する。動的到着および作業者利用可能性のもとで、安定性と近似的最適なジョブスループットを保証するリャプノフに基づくアルゴリズムを導入し、ジョブ要請が容量を超える場合でさえ、性能の保証された境界を示す。

ABSTRACT

Crowdsourcing of jobs to online freelance markets is rapidly gaining popularity. Most crowdsourcing platforms are uncontrolled and offer freedom to customers and freelancers to choose each other. This works well for unskilled jobs (e.g., image classification) with no specific quality requirement since freelancers are functionally identical. For skilled jobs (e.g., software development) with specific quality requirements, however, this does not ensure that the maximum number of job requests is satisfied. In this work we determine the capacity of freelance markets, in terms of maximum satisfied job requests, and propose centralized schemes that achieve capacity. To ensure decentralized operation and freedom of choice for customers and freelancers, we propose simple schemes compatible with the operation of current crowdsourcing platforms that approximately achieve capacity. Further, for settings where the number of job requests exceeds capacity, we propose a scheme that is agnostic of that information, but is optimal and fair in declining jobs without wait.

研究の動機と目的

• スキルおよび利用可能性制約下でのフリーランスマーケットの基本的作業容量を特定すること。
• 熟練およびマルチスキル要件を満たすジョブに対して、この容量に到達する中央集権的割り当て方式を設計すること。
• 中央集権的調整なしに、ユーザーの選択の自由を保ちながら、容量を近似的に達成する分散型で自由に適合可能なアルゴリズムを開発すること。
• 容量制限の知識がなくても、需要が容量を超える場合のジョブ拒否における公平性と最適性を保証すること。

提案手法

• ジョブ到着、作業者利用可能性、スキル制約を含むキューイングシステムとしてフリーランスマーケットを定式化する。
• 分散スケジューリングの安定性と性能境界を導出するために、リャプノフドリフト解析を導入する。
• キューのバックログと予想されるサービスレートに基づいて、ジョブタスクの割り当てを優先順位づけるMax-Weightに類似したアルゴリズム（MWTA）を提案する。
• 時間平均リャプノフ関数を用いて、期待されるキュー長を制限し、システムの安定性を保証する。
• 分散型方式と最適な中央集権的容量との間の性能ギャップを、システム統計に依存する定数項として定量化する。
• 固定および動的設定の両方の分析を拡張し、非定常な到着および利用可能性プロセスを含む。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 フリーランスマーケットの基本的限界（容量）とは、満足できる形で完了可能なジョブの最大数としてどのように定義されるか？
• RQ2 スキルおよび時間的制約下で、理論的容量に到達する中央集権的割り当て方式はどのように設計できるか？
• RQ3 ユーザーの選択の自由を保ちながら、最適容量を近似的に達成する分散型アルゴリズムは開発可能か？
• RQ4 ジョブ需要がシステム容量を超える場合、分散型方式に対してどのような性能保証が提供可能か？
• RQ5 容量制限の事前知識がなくても、ジョブ拒否ポリシーにおける公平性と最適性をどのように保証できるか？

主な発見

• 論文は、スキルの利用可能性とジョブ要件に基づき、キューイング理論的モデルを用いて、フリーランスマーケットの理論的作業容量を確立する。
• 熟練およびマルチスキルジョブの制約下で、中央集権的割り当て方式が基本的容量限界に到達することが示される。
• システムの安定性を保証し、近似的最適なジョブスループットを達成する分散型Max-Weightに類似したアルゴリズム（MWTA）が提案される。
• 分散型方式と最適容量との間の性能ギャップは、時間に依存しないシステム統計に依存する定数項によって有界である。
• 需要が容量を超える場合でも、容量制限の事前知識がなくても、ジョブ拒否における公平性と最適性が保証される。
• 非定常な到着および利用可能性プロセス下でも、安定性および性能境界が成立し、結果の適用範囲が拡張される。