Crowdsourcing, produtividade coletiva e abordagem algorítmica

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Os sistemas Crowdsourcing são complexos não só por causa do enorme número de estratégias potenciais para atribuir tarefas aos trabalhadores, mas também devido às características dinâmicas associadas aos trabalhadores. É o que afirmam os autores do estudo “Gestão Algorítmica para Melhorar a Produtividade Coletiva no Crowdsourcing”, publicado em outubro de 2017.

Maximizar o bem-estar social em tais situações é conhecido por ser difícil, e os autores da pesquisa propõem o uso de algoritmos. “Ao analisar a dinâmica típica do sistema de crowdsourcing, estabelecemos um índice de desejabilidade do trabalhador simples e inovador, considerando em conjunto o efeito da reputação, da carga de trabalho e da motivação de cada trabalhador para trabalhar na produtividade coletiva”, descreve o estudo. Um estudo empírico de grande escala de três anos envolvendo 1.144 participantes em mais de 9.000 sessões mostra que o sistema supera as decisões de delegação de tarefas humanas em mais de 80% do tempo em condições comuns de carga de trabalho. “A abordagem e os resultados podem ajudar a criar sistemas de suporte à decisão de gestão algorítmica, altamente dimensionados e com base em dados, para crowdsourcing”, concluem os pesquisadores.

Para conhecer o estudo, acesse o link: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/28970545

Texto escrito por Silvana Schultze, para o blog Meunomenai. Permitida a reprodução desde que citada a fonte.

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