我们都在同一条船上吗?通过可定制和不断发展的头像来提高在线众包工作中工人的参与度和社区意识

对话式聊天机器人创意协作与反馈系统众包任务设计与质量控制Amazon Mechanical Turk 工作者

文献标题

"Are we all in the same boat?” Customizable and Evolving Avatars to Improve Worker Engagement and Foster a Sense of Community in Online Crowd Work.

文献信息

  • 主题领域: 人机交互与众包工作互动设计
  • 关键词: 众包微任务、工人头像、自定义、群体认同、参与度、社区

研究背景与问题

  • 问题或挑战:

    • 在线众包平台的分散性和缺乏互动性使工人难以产生一种群体归属感。
    • 微任务的重复性和单调性会导致工人缺乏动力、产生倦怠,甚至任务中断。
    • 一些工人通过外部论坛寻找归属感,但这不是所有工人的选择或需求。
  • 重要性:

    • 改善工人体验可以提高任务质量和平台的可持续性,解决高流失率和低质量工作的长期问题。
  • 研究动机与相关工作:

    • 研究表明,数字头像在游戏和教育环境中可以提高用户的自我认同和参与。
    • 通过任务进度促进头像进化与定制,以及嵌入轻量级社区空间来解决归属感的研究尚属稀缺。

解决方案

  • 方法或解决方案:

    • 可定制和进化的工人头像:允许工人通过头像编辑器自定义角色形象,并在完成更多任务后解锁额外功能,带来游戏化的体验。
    • 工人社区空间:设计一个虚拟社区页面,展示工人头像及其任务完成后的情感表达,以探索是否能增强群体认同感。
  • 创新性:

    • 将游戏化元素与工人进度挂钩,首次研究头像进化对工人体验的影响。
    • 提出了轻量级社区空间作为群体认同的替代方案,不需要复杂的社交互动。
  • 实施步骤与技术:

    1. 使用Vue.js和Flask搭建任务接口、头像编辑器和社区页面。
    2. 设计五种实验条件,包括控制组、基本头像、进化头像及其社区变体。
    3. 招募680名工人完成两类微任务:信息搜索和可信度分析。

研究成果

  • 具体成果:

    • 可定制与进化的头像显著提高了任务保留率,尤其在可信度分析任务中表现更显著。
    • 头像进化对工人的主观参与度并无整体影响,仅在可信度任务中提升了界面的美学吸引力。
    • 工人社区空间未能显著促进群体认同,但部分工人因共享目标或情感表达而感到连接。
  • 优势与比较:

    • 与传统任务设计相比,通过进化头像带来的工人留存率提升使众包任务长批次的成本更为高效。
    • 探索了不同任务类型对群体认同和游戏化干预的影响,揭示任务属性的调节作用。
  • 实验与评估结果:

    • 工人体验维度中,较低认同感的工人报告更高工作负荷,而高认同工人表现出更高的动力和参与度。
    • 高认同工人在较复杂且单调的任务中倾向于更长的任务执行时间。
  • 局限性与未来方向:

    • 社区空间无显著影响可能由于工人间缺乏直接互动,未来研究可融入实时互动设计。
    • 游戏化设计可能受到新鲜感影响,其长期效应有待进一步验证。
    • 探讨跨平台的适应性,研究不同众包平台上的游戏化需求与效果。

通过这些洞察,本文为设计具有可持续性的众包任务和改善工人体验提供了理论和实践参考,同时指出了进一步优化和研究的方向。

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DOI: https://doi.org/10.1145/3613904.3642429
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CHI
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2024
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2 位作者
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对话式聊天机器人、创意协作与反馈系统、众包任务设计与质量控制
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职业/产业
Amazon Mechanical Turk 工作者
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