Bibliographic Metadata
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- TitleAutomated writing assistance for task description clarity in crowdsourcing : / Zahra Nouri ; [Reviewers: Prof. Dr. Henning Wachsmuth, Leibniz University Hannover, Prof. Dr. Ir. Ujwal Gadiraju, Delft University of Technology]
- Author
- Participants
- Published
- Description1 Online-Ressource (XI, 162 Seiten) : Diagramme
- Institutional NoteUniversität Paderborn, Dissertation, 2024
- AnnotationTag der Verteidigung: 08.03.2024
- Defended on2024-03-08
- LanguageEnglish
- Document TypesDissertation (PhD)
- URN
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Zusammenfassung
Die Qualität der Lösungen, die von Arbeitnehmern auf Crowdsourcing-Plattformen eingereicht werden, wird von den Herausforderungen beeinflusst, mit denen sie während ihrer Arbeit auf dem Crowdsourcing-Markt konfrontiert werden. In der vorliegenden Dissertation besteht unser erstes Ziel darin, das Hauptproblem zu identifizieren, das den größten Einfluss auf die Maximierung der Vorteile des Crowdsourcing-Modells hat. Anschließend werden wir einen Ansatz verwenden, um zu untersuchen, ob der Einsatz von Techniken zur natürlichen Sprachverarbeitung das identifizierte Problem verbessern kann. In dieser Arbeit zielen wir darauf ab, diesem Problem zu begegnen, indem wir untersuchen, ob eine automatisierte Schreibhilfe Auftraggebern ermöglichen kann, Unklarheiten in ihren Aufgabenbeschreibungen vor der Veröffentlichung auf der Plattform zu identifizieren und zu verbessern. Aufgrund der Erkenntnisse aus dem vorherigen Schritt haben wir ein Tool entwickelt, das Auftraggebern ermöglicht, iterativ acht häufig auftretende Unklarheiten in ihren Aufgabenbeschreibungen vor der Veröffentlichung auf Plattformen zu identifizieren und zu korrigieren. Basierend auf unseren Ergebnissen bewerteten etwa 65% der Auftraggeber die Informationsunterstützung des Tools als sehr hilfreich oder sehr hilfreich. Darüber hinaus berichteten 76% der Crowdarbeiter von einer Verbesserung der Gesamtqualität der Aufgabenbeschreibungen, wenn die Auftraggeber das Tool nutzten. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass wir mithilfe von Techniken zur natürlichen Sprachverarbeitung Auftraggebern automatisch bei der Identifizierung von Unklarheiten in ihren Aufgabenbeschreibungen unterstützen können, was zu Verbesserungen führt, die sie für Arbeitnehmer klarer machen. Dies wiederum führt zu einer verbesserten Aufgabengestaltungsqualität.
Abstract
The quality of solutions submitted by workers on crowdsourcing platforms is influenced by problems that they encounter during their work in crowdsourcing marketplace. In this thesis, our initial objective is to identify the primary obstacle that has the most significant influence on maximizing the benefits derived from the crowdsourcing model. Subsequently, we will employ an approach to investigate whether the use of natural language processing techniques can enhance the identified issue. In this thesis, we aim to address this issue by studying whether an automated writing assistance can enable requesters to identify and improve clarity flaws in their task descriptions before deployment on the platform. re confronted with such descriptions in practice. Based on our findings, approximately 65% of requesters rated the tool's information assistance as highly or very highly helpful. Furthermore, 76% of crowd workers reported an improvement in the overall clarity of task descriptions when requesters utilized the tool. The results indicate that by employing natural language processing techniques, we can automatically aid requesters in identifying clarity issues within their task descriptions, leading to enhancements that make them clearer for workers. This, in turn, results in improved task design quality and subsequently, addresses workers' submissions quality as a major challenge in crowdsourcing processes.
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