Extending cloud-based applications in challenged environments with mobile opportunistic networks

With the tremendous growth of mobile devices, e.g, smartphones, tablets and PDAs in recent years, users are looking for more advanced platforms in order to use their computational applications (e.g., processing and storage) in a faster and more convenient way. In addition, mobile devices are capable of using cloud-based applications and the use of such technology is growing in popularity. However, one major concern is how to efficiently access these cloud-based applications when using a resource-constraint mobile device. Essentially applications require a continuous Internet connection which is difficult to obtain in challenged environments that lack an infrastructure for communication (e.g., in sparse or rural areas) or areas with infrastructure (e.g., urban or high density areas) with restricted/full of interference access networks and even areas with high costs of Internet roaming. In these situations the use of mobile opportunistic networks may be extended to avail cloud-based applications to the user. In this thesis we explore the emergence of extending cloud-based applications with mobile opportunistic networks in challenged environments and observe how local user’s social interactions and collaborations help to improve the overall message delivery performance in the network. With real-world trace-driven simulations, we compare and contrast the different user’s behaviours in message forwarding, the impact of the various network loads (e.g., number of messages) along with the long-sized messages and the impact of different wireless networking technologies, in various opportunistic routing protocols in a challenged environment

Automated incentive management for social computing : foundations, models, tools and algorithms

Zusammenfassung in deutscher SpracheDie menschliche Teilnahme in sozio-technischen Systemen überfordert herkömmliche Crowdsourcing Mechanismen, in denen Menschen üblicherweise einfache und unabhängige Tasks lösen. Neuartige Systeme hingegen, versuchen Menschen für intellektuell herausfordernde Aufgaben zu nutzen. Diese Aufgaben beinhalten länger anhaltende Beschäftigung und komplexe Muster zur Zusammenarbeit. Kontrollierbarkeit solcher Systeme erfordert verschiedene direkte und indirekte Methoden zur Beeinflussung der beteiligten Menschen. Konventionelle Organisationen, wie Unternehmen oder Institutionen, benutzen seit Jahrzehnten Anreize, um die Interessen der Arbeitnehmer und der Unternehmen aneinander anzupassen. Da Kooperationen, die mit sozio-technischen Plattformen verwaltet werden, immer komplexer werden und damit herkömmliche Ansätze in ihrer Komplexität übersteigen, gibt es einen Bedarf fortgeschrittene Anreiz-Techniken in virtuellen Umgebungen anzuwenden. Allerdings sind bestehende Anreiz-Management-Techniken, die bereits in Crowdsourcing bzw. sozio-technischen Plattformen angewendet werden, nicht für die oben beschriebenen (komplexen oder intellektuell herausfordernden) Aufgaben geeignet. Zusätzlich nutzen bestehende Plattformen individuell entwickelte Lösungen. Dieser Ansatz ist jedoch nicht übertragbar und verhindert die Wiederverwendung von gemeinsamer Anreizlogik und Reputationsübertragung. Folglich wird dadurch verhindert, dass Arbeitnehmer verschiedene Plattformen vergleichen können, wodurch die Wettbewerbsfähigkeit des virtuellen Arbeitsmarktes behindert wird und dieser damit weniger attraktiv für qualifizierte Arbeitskräfte ist. Diese Arbeit präsentiert eine Reihe von Modellen und Werkzeugen für programmierbares Anreiz-Management in sozialen Computing-Plattformen. Insbesondere werden die folgenden Punkte vorgestellt: (i) Eine umfassende, multidisziplinären Analyse der bestehenden Literatur über Anreize, sowie eine umfangreiche Studie von realen Anreiz-Praktiken im sozialen Computing-Umfeld, (ii) Ein Basismodell für Anreize, das in sozio-technischen Systemen angewendet werden kann, (iii) \princ{} - ein Modell und Framework zur Ausführung programmierbarer Anreizmechanismen, um Anreize mittels einem Service-Modell anzubieten. (iv) \pringl{} - eine domänen-spezifische Sprache zum Kodieren komplexer Anreizstrategien für sozio-technische Systeme. Die Sprache fördert einen modularen Ansatz beim Aufbau von Anreizstrategien, reduziert Entwicklungs- und Anpassungszeit, und schafft eine Grundlage für die Entwicklung von standardisierten, aber anpassbaren Anreizen. Die vorgestellten Werkzeuge sollen System- und Anreizentwicklern eine komplette Umgebung zur Modellierung, Verwaltung, Ausführung und Anpassung von verschiedenen realistischen Anreizmechanismen, in einer Privatsphäre erhaltenden Art und Weise, ermöglichen. Keine vergleichbaren Systeme waren zum Zeitpunkt des Schreibens dieser Arbeit bekannt.Human participation in socio-technical systems is overgrowing conventional crowdsourcing where humans solve simple, independent tasks. Novel systems are attempting to leverage humans for more intellectually challenging tasks, involving longer lasting worker engagement and complex collaboration patterns. Controllability of such systems requires different direct and indirect methods of influencing the participating humans. Conventional human organizations, such as companies or institutions, have been using incentives for decades to align the interests of workers and organizations. With the collaborations managed by the socio-technical platforms growing ever more complex and resembling, or even surpassing in complexity, the conventional ones, there is a need to apply advanced incentivizing techniques in the virtual environment as well. However, existing incentive management techniques in use in crowdsourcing/socio-technical platforms are not suitable for the described (complex or intellectually-challenging) tasks. In addition, existing platforms currently use custom-developed solutions. This approach is not portable, and effectively prevents reuse of common incentive logic and reputation transfer. Consequently, this prevents workers from comparing different platforms, hindering the competitiveness of the virtual labor market and making it less attractive to skilled workers. This research presents a complete set of models and tools for programmable incentive management for social computing platforms. In particular, it introduces: (i) A comprehensive, multidisciplinary review of existing literature on incentives as well as an extensive survey of real-world incentive practices in social computing milieu, (ii) A low-level model of incentives suitable for use in socio-technical systems (iii) PRINC -- a model and framework for execution of programmable incentive mechanisms, allowing the offering of incentives through a service model. (iv) PRINGL -- a high-level domain-specific language for encoding complex incentive strategies for socio-technical systems, encouraging a modular approach in building incentive strategies, cutting down development and adjustment time and creating a basis for development of standardized but tweakable incentives. The tools are meant to allow system and incentive designers a complete environment for modeling, administering/executing and adjusting a whole spectrum of realistic incentive mechanisms in a privacy-preserving manner. No known comparable systems were known to exist at the time of writing of the thesis.17