TY  - THES
AB  - 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.
AU  - Nouri, Zahra
CY  - Paderborn
DA  - 2024
DO  - 10.17619/UNIPB/1-1991
DP  - Universität Paderborn
LA  - eng
N1  - Tag der Verteidigung: 08.03.2024
N1  - Universität Paderborn, Dissertation, 2024
PB  - Veröffentlichungen der Universität
PY  - 2024
SP  - 1 Online-Ressource (XI, 162 Seiten)
T2  - Fakultät für Elektrotechnik, Informatik und Mathematik
TI  - Automated writing assistance for task description clarity in crowdsourcing
UR  - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hbz:466:2-51945
Y2  - 2025-07-13T12:10:25
ER  -