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REGROW：重新构想全球众包以实现更好的人机协作
芬兰奥卢 simo.hosio@oulu.fi 摘要 众包工作者默默地推动了当今许多基于人工智能的产品的发展，一些在线平台通过便捷的劳动力市场提供大量数据标记和内容审核任务。HCI 社区越来越有兴趣研究当前模型中固有的以工人为中心的问题，并寻求未来可以实施的潜在改进。本次研讨会探讨了如何从重新构想的众包平台视角提供更公平、公正和有益的体验。这不仅包括工人，还包括平台，他们可以从更好的工人入职、技能开发和成长流程中受益。我们邀请有远见的人以各种形式就此主题发表看法，以向 CHI 社区传播以工人为中心的研究和发展的意识。通过研讨会上的互动构思工作，我们明确了以众包平台为中心的研究未来方向路线图。最后，作为一个特定的兴趣领域，研讨会旨在研究
REGROW：重新构想全球众包，实现更好的人机协作
众包工作者默默地推动了当今许多基于人工智能的产品的发展，一些在线平台通过便捷的劳动力市场提供大量数据标记和内容审核任务。HCI 社区越来越有兴趣研究当前模型中固有的以工人为中心的问题，并寻求未来可以实施的潜在改进。本次研讨会探讨了如何从重新构想的众包平台视角提供更公平、公正和有益的体验。这不仅包括工人，还包括平台，他们可以从更好的工人入职、技能开发和成长流程中受益。我们邀请有远见的人以各种形式就这一主题发表看法，以向 CHI 社区传播以工人为中心的研究和发展的意识。作为研讨会上互动构思工作的结果，我们阐明了以众包平台为中心的研究的未来方向路线图。最后，作为一个特定的兴趣领域，研讨会试图从全球南方国家的背景下研究众包工作，近年来，众包工作已成为一个重要但研究不足的众包市场。
用于普遍空气质量的众包感知物联网架构...
摘要：在城市或移动方案中对空气质量的普遍评估对于个人或全市范围的减少曝光行动设计和实施至关重要。部署监管等级和低成本固定和移动设备的高分辨率混合网络是开发此类知识的主要推动力，既可以作为主要信息来源，又是验证高分辨率空气质量预测模型。实时和个人暴露监测的能力也被认为是开拓体监测和未来预测医学方法的主要驱动力。利用化学感测，机器学习和物联网（IoT）专业知识的专业知识，我们开发了一种综合体系结构，能够满足这个具有挑战性的问题的要求。此处报告了有关设计，开发和验证程序的详细说明，以及两年验证工作的结果。
认知和系统神经科学中的众包
过去十年，系统和认知神经科学的研究呈指数级增长。系统神经科学专注于神经回路和系统的结构和功能，而认知神经科学则以认知背后的生物过程为中心。这两个学科使用的方法经常重叠（即行为测量）。这两个子学科使用的样本量通常由于所选方法涉及的时间、成本和侵入性以及目标人群的可用性而不足。例如，心理学研究的样本量中位数在 40 到 120 之间变化（Marszalek 等人 2011）。虽然这些数字可能足以检验一些假设，但它们通常动力不足（Button 等人 2013；开放科学合作 2015）。
众包神经科学
当我们在社交行为中感到联系或参与时，我们的大脑是否真的在正式、可量化的意义上“同步”？大多数研究都使用高度控制的任务和同质的受试者池来解决这个问题。为了采取更自然的方法，我们与艺术机构合作，众包神经科学数据：在 5 年的时间里，我们从数千名博物馆和节日游客那里收集了脑电图 (EEG) 数据，他们自愿参与 10 分钟的面对面互动。熟悉程度不同的两对参与者坐在互波机内——这是一种艺术神经反馈装置，可将每对 EEG 活动的实时相关性转化为光图案。由于此类参与者之间的 EEG 相关性容易受到噪声污染，在随后的离线分析中，我们使用虚部相干性和投射功率相关性计算了大脑间耦合，这两个同步指标在很大程度上不受瞬时噪声驱动相关性的影响。当将这些方法应用于具有最一致协议的两个记录数据子集时，我们发现配对的特质同理心、社交亲密度、参与度和社交行为（联合行动和眼神接触）一致地预测了他们的大脑活动同步的程度，最显著的是低 alpha（~7-10 Hz）和 beta（~20-22 Hz）振荡。这些发现支持这样一种观点，即在动态、自然的社交互动过程中，共同参与和联合行动会驱动耦合的神经活动和行为。据我们所知，这项工作首次证明了跨学科、现实世界、众包神经科学方法可能提供一种有前途的方法来收集与现实生活中面对面互动有关的大量丰富数据集。此外，它还展示了普通公众如何参与和参与实验室外的科学过程。博物馆、美术馆等机构或公众出于自我激励而积极参与的任何其他组织都可以帮助促进此类公民科学研究，并支持在科学控制的实验条件下收集大量数据集。为了进一步提高公众对实验室外实验方法的兴趣，本研究的数据和结果通过一个专门为公众量身定制的网站传播（wp.nyu.edu/mutualwavemachine）。
药物基因相互作用数据库 (DGIdb) 与开放众包努力的整合
1 华盛顿大学医学院医学系、肿瘤学分部，美国密苏里州圣路易斯 63110 2 华盛顿大学医学院麦克唐纳基因组研究所，美国密苏里州圣路易斯 63108 3 华盛顿大学医学院遗传学系，美国密苏里州圣路易斯 63110 4 华盛顿大学医学院 Siteman 癌症中心，美国密苏里州圣路易斯 63110 5 全国儿童医院史蒂夫和辛迪·拉斯穆森基因组医学研究所，美国俄亥俄州哥伦布 43215 6 俄亥俄州立大学医学院儿科系，美国俄亥俄州哥伦布 43210 * 通讯地址。电话：1-614-355-1645；传真：1-614-355-6833；电子邮件：Alex.Wagner@nationwidechildrens.org 也可以将信件寄给 Obi L. Griffith。电话：1-314-747-9248；传真：1-314-286-1810；电子邮件：obigriffith@wustl.edu 也可以将信件寄给 Malachi Griffith。电话：1-314-286-1274；传真：1-314-286-1810；电子邮件：mgriffit@wustl.edu
一种基于质量和可靠性的移动众包感知参与者选择新方法
摘要 随着移动众包感知的出现，我们现在可以利用公民每天携带的智能手机的感知功能来收集有关城市和事件的信息和情报。寻找能够在所需数据类型方面满足感知任务的最佳众包感知参与者组，同时满足质量、时间和预算限制是一个复杂的问题。事实上，众包感知任务的时间限制和基于位置的性质，再加上参与者的流动性，使得参与者的选择任务成为一项艰巨的任务。在本文中，我们提出了一个全面实用的移动众包感知招募模型，该模型提供可靠性和基于质量的方法来选择最可靠的参与者组，能够为所需的传感数据提供尽可能最好的质量。在我们的模型中，我们采用基于群组的选择方法，其中一组参与者（聚集到站点）使用他们智能手机的综合功能协作完成感知任务。我们的模型是使用 MATLAB 实现的，并使用实际输入进行配置，例如基准传感器的质量得分、不同国家/地区使用最广泛的手机品牌以及与各种事件相关的传感数据类型。进行了广泛的测试，以研究各种参数对参与者选择的影响，并了解在实际 MCS 环境中部署此类过程时所涉及的妥协。获得的结果非常有希望，并为影响移动众包感知参与者选择过程的质量和可靠性的不同方面提供了重要的见解。
160 一种可靠性感知的车辆众包感知系统...
准确地描绘路面上的坑洼不仅有助于消除安全相关顾虑并提高驾驶员的通勤效率，还可以减少交通机构不必要的维护成本。在本文中，我们提出了一种基于智能手机的系统，该系统能够精确估计坑洼的长度和深度，并介绍了坑洼数据收集、轮廓聚合以及坑洼警告和报告的整体设计。所提出的系统依靠车载智能手机的内置惯性传感器来估计坑洼轮廓，并警告驾驶员即将出现的坑洼。由于驾驶行为和车辆悬架系统的差异，构建此类系统的一个主要挑战是如何聚合来自多辆参与车辆的相互冲突的传感器报告。为了应对这一挑战，我们提出了一种新颖的可靠性感知数据聚合算法，称为可靠性自适应真相发现（RATD）。它推断每个数据源的可靠性并以无监督的方式聚合坑洼轮廓。我们的现场测试表明，所提出的系统可以有效地估计坑洼轮廓，并且与流行的数据聚合方法相比，RATD 算法显著提高了轮廓绘制的准确性。
160 可靠性感知车辆众包感知系统...
准确地描绘路面上的坑洼不仅有助于消除安全相关顾虑并提高驾驶员的通勤效率，还可以减少交通机构不必要的维护成本。在本文中，我们提出了一种基于智能手机的系统，该系统能够精确估计坑洼的长度和深度，并介绍了坑洼数据收集、轮廓聚合以及坑洼警告和报告的整体设计。所提出的系统依靠车载智能手机的内置惯性传感器来估计坑洼轮廓，并警告驾驶员即将出现的坑洼。由于驾驶行为和车辆悬架系统的差异，构建此类系统的一个主要挑战是如何聚合来自多辆参与车辆的相互冲突的传感器报告。为了应对这一挑战，我们提出了一种新颖的可靠性感知数据聚合算法，称为可靠性自适应真相发现（RATD）。它推断每个数据源的可靠性并以无监督的方式聚合坑洼轮廓。我们的现场测试表明，所提出的系统可以有效地估计坑洼轮廓，并且与流行的数据聚合方法相比，RATD 算法显著提高了轮廓精度。
Electrosense+：利用物联网接收器进行众包无线电频谱解码
基于众包的 Web 频谱监测系统最近越来越受欢迎。然而，这些系统仅限于政府组织或电信提供商感兴趣的应用，并且仅提供有关频谱统计的汇总信息。结果是普通用户缺乏参与的兴趣，这限制了其广泛部署。我们提出了 Electrosense+，它解决了这一挑战，并使用低成本、嵌入式和软件定义的频谱物联网传感器创建了一个通用的开放频谱监测平台。Electrosense+ 允许用户远程解码无线电频谱的特定部分。它建立在其前身 Electrosense 的集中式架构之上，用于控制和监控频谱物联网传感器，但实现了实时和点对点通信系统，用于可扩展的频谱数据解码。我们提出了不同的机制来激励用户参与部署新传感器并使其在 Electrosense 网络中运行。作为对用户的奖励，我们提出了一种基于虚拟代币的激励会计系统，以鼓励参与者托管物联网传感器。我们介绍了新的 Electrosense+ 系统架构，并评估了其解码各种无线信号（包括 FM 无线电、AM 无线电、ADS-B、AIS、LTE 和 ACARS）的性能。