[논문 리뷰] A U.S. Research Roadmap for Human Computation

Pietro Michelucci, Lea Shanley외 3명|arXiv (Cornell University)|2015. 01. 01.

Mobile Crowdsensing and Crowdsourcing참고 문헌 9인용 수 2

한 줄 요약

이 논문은 복잡한 사회적 문제를 해결하기 위해 인간 지능과 기계 지능을 통합하는 인간 계산 분야의 미국 전국적 연구 이니셔티브를 제안한다. 인간 인지와 계산 시스템을 활용하는 방법을 발전시켜 다양한 분야에서 확장 가능하고 반복 가능한 해결책을 도출하기 위해 다학문적 전국 센터를 설립할 것을 주장한다. 분야는 건강, 환경, 위기 대응 등이다.

ABSTRACT

The Web has made it possible to harness human cognition en masse to achieve new capabilities. Some of these successes are well known; for example Wikipedia has become the go-to place for basic information on all things; Duolingo engages millions of people in real-life translation of text, while simultaneously teaching them to speak foreign languages; and fold.it has enabled public-driven scientific discoveries by recasting complex biomedical challenges into popular online puzzle games. These and other early successes hint at the tremendous potential for future crowd-powered capabilities for the benefit of health, education, science, and society. In the process, a new field called Human Computation has emerged to better understand, replicate, and improve upon these successes through scientific research. Human Computation refers to the science that underlies online crowd-powered systems and was the topic of a recent visioning activity in which a representative cross-section of researchers, industry practitioners, visionaries, funding agency representatives, and policy makers came together to understand what makes crowd-powered systems successful. Teams of experts considered past, present, and future human computation systems to explore which kinds of crowd-powered systems have the greatest potential for societal impact and which kinds of research will best enable the efficient development of new crowd-powered systems to achieve this impact. This report summarize the products and findings of those activities as well as the unconventional process and activities employed by the workshop, which were informed by human computation research.

연구 동기 및 목표

• 대규모 사회 문제를 해결하기 위해 인간 지능과 기계 지능을 통합하는 확장 가능하고 반복 가능한 시스템의 증가하는 필요를 충족시키기 위해.
• 다학문적 협력을 촉진하여 인간 계산 분야의 방법론적 및 인프라적 격차를 극복하기 위해.
• 국가 차원의 조율된 연구 자금 지원과 정책적 지원을 통해 인간 계산 분야의 혁신을 가속화하기 위해.
• 신뢰성 있고 재현 가능한 인간 계산 시스템을 향상시키기 위해 표준화된 프레임워크와 도구를 개발하기 위해.
• 다학문적 연구와 방법론적 발전을 위한 허브로 기능하는, SESYNC를 모델로 삼은 전국 센터를 구축하기 위해.

제안 방법

• 인간 계산 분야의 핵심 과제, 기회, 연구 우선순위를 파악하기 위해 전국 포럼를 개최하기 위해.
• 참여, 분석, 아키텍처, 설계 방법, 인프라에 중점을 두어 참가자 중심의 비전 워크숍을 통해 체계적인 로드맵을 수립하기 위해.
• 다양한 학문에서 온 연구자, 전문가, 이해관계자들이 협력할 수 있는 협업 허브로 기능할 전국 인간 계산 센터를 제안하기 위해.
• 실제 응용 사례(예: Project Houston, UpRiver, Pathways to Radiology)를 통합하여 방법론 개발에 기여하기 위해.
• 성공 사례와 이해관계자 피드백을 바탕으로 참가자 중심 설계 및 반복적 개선 프로세스를 통해 솔루션 개념을 형상화하기 위해.
• 장기적이고 대규모의 연구 및 개발을 지원하기 위한 정책 및 자금 지원 메커니즘을 구축하기 위해.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 대규모 사회 문제를 체계적으로 해결하기 위해 인간 지능과 기계 지능을 어떻게 통합할 수 있는가?
• RQ2 인간 계산 시스템에서 재현 가능성과 확장 가능성을 보장하기 위해 필요한 방법론적 및 인프라적 프레임워크는 무엇인가?
• RQ3 특히 전국 센터를 포함한 기관 모델 중 인간 계산 분야의 다학문적 연구를 가장 효과적으로 지원할 수 있는 것은 무엇인가?
• RQ4 시민, 과학자, 정책 결정자 등 다양한 이해관계자가 인간 계산 워크플로우에 효과적으로 통합될 수 있는 방법은 무엇인가?
• RQ5 신뢰성 있고 재현 가능하며 영향력 있는 인간 계산 시스템을 구축하기 위한 핵심 설계 원칙과 평가 지표는 무엇인가?

주요 결과

• 인간 지각과 기계 처리를 조합하는 데서 유의미한 전환 가능성을 이끌어내기 위해 인간 계산 분야의 전국적 이니셔티브가 필수적이다.
• SESYNC를 모델로 삼은 전국 인간 계산 센터의 설립은 다학문적 협업과 방법론적 혁신을 위한 필수 인프라를 제공할 것이다.
• Project Houston 및 UpRiver와 같은 사례 연구는 건강, 환경 모니터링, 위기 대응 분야에서 인간 계산의 실현 가능성과 영향력을 입증한다.
• 현재 인간 계산 시스템은 방법론적 성숙도와 재현 가능성에 결함이 있어 표준화된 프레임워크와 공유 도구가 필요하다.
• 인간 계산 분야의 발전을 위해 단순한 프로젝트를 넘어 체계적이고 지속 가능한 영향력을 갖기 위해 수준별 자금 지원과 정책적 지원이 필수적이다.
• 제안된 로드맵은 향후 연구 및 개발의 기초가 되는 아키텍처, 설계 방법, 인프라를 핵심 기둥으로 규명한다.