The Gamification of Crowdsourcing Systems: Empirical Investigations and Design

Recent developments in modern information and communication technologies have spawned two rising phenomena, gamification and crowdsourcing, which are increasingly being combined into gamified crowdsourcing systems. While a growing number of organizations employ crowdsourcing as a way to outsource tasks related to the inventing, producing, funding, or distributing of their products and services to the crowd – a large group of people reachable via the internet – crowdsourcing initiatives become enriched with design features from games to motivate the crowd to participate in these efforts. From a practical perspective, this combination seems intuitively appealing, since using gamification in crowdsourcing systems promises to increase motivations, participation and output quality, as well as to replace traditionally used financial incentives. However, people in large groups all have individual interests and motivations, which makes it complex to design gamification approaches for crowds. Further, crowdsourcing systems exist in various forms and are used for various tasks and problems, thus requiring different incentive mechanisms for different crowdsourcing types. The lack of a coherent understanding of the different facets of gamified crowdsourcing systems and the lack of knowledge about the motivational and behavioral effects of applying various types of gamification features in different crowdsourcing systems inhibit us from designing solutions that harness gamification’s full potential. Further, previous research canonically uses competitive gamification, although crowdsourcing systems often strive to produce cooperative outcomes. However, the potentially relevant field of cooperative gamification has to date barely been explored. With a specific focus on these shortcomings, this dissertation presents several studies to advance the understanding of using gamification in crowdsourcing systems

Exploring attributes, sequences, and time in Recommender Systems: From classical to Point-of-Interest recommendation

Tesis Doctoral inédita leída en la Universidad Autónoma de Madrid, Escuela Politécnica Superior, Departamento de Ingenieria Informática. Fecha de lectura: 08-07-2021Since the emergence of the Internet and the spread of digital communications throughout the world, the amount of data stored on the Web has been growing exponentially. In this new digital era, a large number of companies have emerged with the purpose of ltering the information available on the web and provide users with interesting items. The algorithms and models used to recommend these items are called Recommender Systems. These systems are applied to a large number of domains, from music, books, or movies to dating or Point-of-Interest (POI), which is an increasingly popular domain where users receive recommendations of di erent places when they arrive to a city. In this thesis, we focus on exploiting the use of contextual information, especially temporal and sequential data, and apply it in novel ways in both traditional and Point-of-Interest recommendation. We believe that this type of information can be used not only for creating new recommendation models but also for developing new metrics for analyzing the quality of these recommendations. In one of our rst contributions we propose di erent metrics, some of them derived from previously existing frameworks, using this contextual information. Besides, we also propose an intuitive algorithm that is able to provide recommendations to a target user by exploiting the last common interactions with other similar users of the system. At the same time, we conduct a comprehensive review of the algorithms that have been proposed in the area of POI recommendation between 2011 and 2019, identifying the common characteristics and methodologies used. Once this classi cation of the algorithms proposed to date is completed, we design a mechanism to recommend complete routes (not only independent POIs) to users, making use of reranking techniques. In addition, due to the great di culty of making recommendations in the POI domain, we propose the use of data aggregation techniques to use information from di erent cities to generate POI recommendations in a given target city. In the experimental work we present our approaches on di erent datasets belonging to both classical and POI recommendation. The results obtained in these experiments con rm the usefulness of our recommendation proposals, in terms of ranking accuracy and other dimensions like novelty, diversity, and coverage, and the appropriateness of our metrics for analyzing temporal information and biases in the recommendations producedDesde la aparici on de Internet y la difusi on de las redes de comunicaciones en todo el mundo, la cantidad de datos almacenados en la red ha crecido exponencialmente. En esta nueva era digital, han surgido un gran n umero de empresas con el objetivo de ltrar la informaci on disponible en la red y ofrecer a los usuarios art culos interesantes. Los algoritmos y modelos utilizados para recomendar estos art culos reciben el nombre de Sistemas de Recomendaci on. Estos sistemas se aplican a un gran n umero de dominios, desde m usica, libros o pel culas hasta las citas o los Puntos de Inter es (POIs, en ingl es), un dominio cada vez m as popular en el que los usuarios reciben recomendaciones de diferentes lugares cuando llegan a una ciudad. En esta tesis, nos centramos en explotar el uso de la informaci on contextual, especialmente los datos temporales y secuenciales, y aplicarla de forma novedosa tanto en la recomendaci on cl asica como en la recomendaci on de POIs. Creemos que este tipo de informaci on puede utilizarse no s olo para crear nuevos modelos de recomendaci on, sino tambi en para desarrollar nuevas m etricas para analizar la calidad de estas recomendaciones. En una de nuestras primeras contribuciones proponemos diferentes m etricas, algunas derivadas de formulaciones previamente existentes, utilizando esta informaci on contextual. Adem as, proponemos un algoritmo intuitivo que es capaz de proporcionar recomendaciones a un usuario objetivo explotando las ultimas interacciones comunes con otros usuarios similares del sistema. Al mismo tiempo, realizamos una revisi on exhaustiva de los algoritmos que se han propuesto en el a mbito de la recomendaci o n de POIs entre 2011 y 2019, identi cando las caracter sticas comunes y las metodolog as utilizadas. Una vez realizada esta clasi caci on de los algoritmos propuestos hasta la fecha, dise~namos un mecanismo para recomendar rutas completas (no s olo POIs independientes) a los usuarios, haciendo uso de t ecnicas de reranking. Adem as, debido a la gran di cultad de realizar recomendaciones en el ambito de los POIs, proponemos el uso de t ecnicas de agregaci on de datos para utilizar la informaci on de diferentes ciudades y generar recomendaciones de POIs en una determinada ciudad objetivo. En el trabajo experimental presentamos nuestros m etodos en diferentes conjuntos de datos tanto de recomendaci on cl asica como de POIs. Los resultados obtenidos en estos experimentos con rman la utilidad de nuestras propuestas de recomendaci on en t erminos de precisi on de ranking y de otras dimensiones como la novedad, la diversidad y la cobertura, y c omo de apropiadas son nuestras m etricas para analizar la informaci on temporal y los sesgos en las recomendaciones producida

Sistema web open source spring para el proceso de mantenimiento correctivo de unidades de autoservicio en la empresa Recubrimientos Industriales del Perú S.A.C.

La necesidad de preservar los instrumentos de trabajo de algunas empresas y/o personas se ha vuelto una necesidad imperiosa en razón de disminuir la contaminación de manera general pero sobretodo disminuir los egresos de sus negocios, es por ello que en lo personal he optado por realizar un proyecto de investigación en referencia al rubro del proceso de mantenimiento correctivo de unidades de autoservicio dentro de la Empresa Recubrimientos Industriales del Perú S.A.C., a fin de evaluar sus ventajas y desventajas, entonces partiendo de ahí se podrá elaborar un sistema web adecuado específicamente para la empresa. En ese sentido, a través de este ejemplar de tesis, se contemplará de manera detallada y estructurada el proceso de diseño e implementación del sistema web proyectado, ergo, el tipo de investigación de la misma es Aplicada – Experimental en razón de su objetivo principal, el cual es, solucionar la problemática a través de la ejecución del sistema web desarrollado. Partiendo de la idea expresada a priori, cabe destacar el objetivo general del proyecto, dejando establecido que este consta en determinar la influencia del sistema mediante el uso de Framework Spring durante el proceso de mantenimiento correctivo de unidades de autoservicio en la Empresa Recubrimientos Industriales del Perú S.A.C., del mismo modo vale mencionar los objetivos secundarios, mismos que dependerán en cada uno de los índices de producción de la empresa, es decir, cada objetivo se encuentra relacionado con las fases del mantenimiento correctivo de las unidades de autoservicio de la empresa. En suma se encuentran, determinar la influencia del sistema web en el índice del cumplimiento de la planificación dicho proceso, igualmente dictaminar la influencia del sistema web en el costo de mantenimiento correctivo por mantenimiento total en el mismo. Ahora bien, en referencia al análisis, diseño e implementación del sistema proyecto se recurrió a la ayuda de Ia metodología OOHDM, ergo, teniendo en cuenta Ia parte de desarroIIo deI software se ha empleado un lenguaje de programación Java(back-end) y Angular como framework base de vista al usuario (front-end). De este modo, en el backend desarrollado con java se implementaron servicios con la ayuda de spring framework y JPA para la comunicación e interacción con la base de datos SQL Server 2017, por consiguiente, todo ello será de vital importancia para el front del proyecto

Accessibility of Health Data Representations for Older Adults: Challenges and Opportunities for Design

Health data of consumer off-the-shelf wearable devices is often conveyed to users through visual data representations and analyses. However, this is not always accessible to people with disabilities or older people due to low vision, cognitive impairments or literacy issues. Due to trade-offs between aesthetics predominance or information overload, real-time user feedback may not be conveyed easily from sensor devices through visual cues like graphs and texts. These difficulties may hinder critical data understanding. Additional auditory and tactile feedback can also provide immediate and accessible cues from these wearable devices, but it is necessary to understand existing data representation limitations initially. To avoid higher cognitive and visual overload, auditory and haptic cues can be designed to complement, replace or reinforce visual cues. In this paper, we outline the challenges in existing data representation and the necessary evidence to enhance the accessibility of health information from personal sensing devices used to monitor health parameters such as blood pressure, sleep, activity, heart rate and more. By creating innovative and inclusive user feedback, users will likely want to engage and interact with new devices and their own data

Die Praxis der Social-Media-Analyse

Diese Open-Access-Publikation entfaltet die Konstruktion von Wissen mit Social-Media-Analysen in der deutschen Automobilindustrie. Dort herrscht Goldgräberstimmung – trotz enormem Innovationsdruck: Big Data soll Licht in manches Dunkel bringen und offene Fragen beantworten. Im Ergebnis wird entlang der angewandten Praxis das Handeln und Denken eines deutschen Automobilherstellers rekonstruiert: Es fehlt an Deutungskompetenz sowie an der Bereitschaft, sich auf das Wissenspotential der Netzöffentlichkeit einzulassen. Ausgerechnet das zukunftsorientierte Thema der Digitalisierung hat viel mit Vergangenheit zu tun