Cos'è LiquidCrowd

LiquidCrowd è un framework di crowdsourcing fondato su tre aspetti caratterizzanti:

Principi di funzionamento

Si consideri un task T da eseguire. Il task è assegnato a un gruppo di lavoratori e ciascun lavoratore svolge il task e produce il proprio risultato in modo autonomo e indipendente dagli altri membri del gruppo sulla base della proprie competenze e conoscenze.

Dopo lo svolgimento del task T, si valuta l'eventuale consenso tra i lavoratori che hanno svolto il task considerando tutti i risultati prodotti. Due lavoratori concordano sul risultato del task quando forniscono risposte equivalenti (e.,g., scelgono la medesima opzione tra quelle disponibili).

Il task si considera completato con successo quando esiste una "maggioranza" di lavoratori che concordano sul risultato del task. Chiamiamo primo risultato candidato (1RC) il risultato del task che ha ottenuto il maggiore consenso tra i lavoratori che hanno svolto il task. Il consenso ottenuto da 1RC è espresso dalla somma delle trustworthiness dei lavoratori che hanno fornito 1RC come risposta del task. La maggioranza è valutata verificando la sussistenza di due vincoli:

Se un task non è completato con successo può essere ri-eseguito. In questo caso, il task è assegnato a un nuovo gruppo (i cui componenti hanno trustworthiness più alta del precedente gruppo che ha eseguito il task in precedenza). La ri-esecuzione del task può essere invocata a un numero massimo di volte stabilito nella configurazione iniziale di LiquidCrowd.

Remunerazione dei lavoratori

Un lavoratore riceve un (salario) per ogni task svolto indipendentemente dall'esito del task. Inoltre, se il task è completato con successo (i.e., 1RC soddisfa sia il quorum sia il balance-of-power), ciascun lavoratore che ha contribuito alla formazione del consenso (cioè ha fornito 1RC come risultato del task) riceve un premio. Salario e premio costituiscono la remunerazione (punteggio) del lavoratore.

Affidabilità (trustworthiness) dei lavoratori

La trustworthiness di un lavoratore corrisponde inizialmente a un valore predefinito uguale per tutti i lavoratori e viene aggiornata dopo lo svolgimento di ciascun task. Sia τt la trustworthiness di un lavoratore al momento t prima dell'esecuzione del task T e sia τt+1 la trustworthiness al momento t+1 dopo l'esecuzione del task T.