Kevin Crowston

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Kevin Crowston 最新论文

Jackson 等人通过序列分析发现，完成简单任务是预测早期学习效果的主要因素，而复杂阶段中与其他志愿者的讨论变得关键，为公民科学项目的学习设计提供理论框架。

Wang等人设计ReelFramer系统，通过叙事框架和AI生成基础细节，支持记者将印刷新闻转化为短视频剧本和故事板，实现人机协同创作新闻转视频工具。

Petridis 等人开发 AngleKindling 工具，利用大型语言模型的常识推理帮助记者探索新闻稿角度，12名记者参与研究显示其在头脑风暴时比现有工具更有帮助且精神负担更小。

Crowston等人开发MIDST系统，通过使个体贡献可见、可读和可组合来支持群体协同，研究表明使用该系统的团队能更好协调并在项目中表现更优。

Jackson 等人分析 Gravity Spy 公民科学项目发现，权威资源初期有助于学习，随着任务难度增加，志愿者更依赖自主搜索和社区资源以提升绩效。

Crowston 等人提出促进协同工作的社会技术可供性框架，并开发MIDST工具支持数据科学团队的协同工作，经评估验证了其实用性。

Jackson 等人分析两个在线公民科学项目日志，发现匿名贡献占比显著，将匿名轨迹归因后会削弱支持理论的实证证据并改变算法结果。

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