C LASSIFICAÇÃO DE T EXTOS E I MAGENS

Nessa área de atuação, os projetos estão concentrados, em geral, em direcionar os participantes para atuar cognitivamente na leitura, interpretação e classificação de textos e a identificação de características relacionadas a imagens ou fotos. Foram investigados dois casos: um projeto de uso de descritores textuais para classificação de páginas web (projeto opensource: sourceforge.net/projects/geann) e uma iniciativa francesa, relacionada à classificação de imagens e figuras pelos participantes.

4.4.2.1 USO DE DESCRITORES PARA A CLASSIFICAÇÃO DE TEXTOS

O projeto descrito por Eickhoff et al. (2012) utiliza e busca justificar o uso de um ambiente open-source gamificado (sourceforge.net/projects/geann) na tarefa da classificação de textos de páginas web, através da associação de termos (descritores) a sentenças (frases) que compõem o conteúdo textual da página. Nele, os participantes são selecionados a partir de plataformas já conhecidas para realização de serviços por meio de crowdsourcing: AMT (American Mechanical Turk) e Crowdflower.

O funcionamento do ambiente consiste em mapear e subdividir o texto de páginas web em sentenças (trechos), onde os termos mais frequentes (aqueles que aparecem mais vezes no texto) são utilizados como possíveis opções de classificadores (descritores) dessas páginas, sendo exibidos aos participantes em caixas, na parte inferior da tela (Figura 34). Os usuários selecionam, então, os descritores que julgam ser mais relevantes para serem associados às sentenças. A interface do ambiente pode ser visualizada na Figura 34, onde as sentenças são exibidas no lado esquerdo e a pontuação atual do participante é simbolizada por folhas verdes, exibidas no canto direito superior. A pontuação de cada participante é concedida a cada rodada, onde 10 associações são realizadas, sendo totalizada após 5 rodadas de participação. Esta pontuação ocorre sempre que as classificações do participante correspondem às classificações atribuídas pela maioria. As pontuações finais de participação são exibidas num quadro de líderes, estimulando os fatores motivacionais da competição e da reputação.

Figura 34 - Interface do ambiente para classificação de textos.

Em relação aos processos tradicionais de classificação de textos, Eickhoff et al

(2012) justificam o uso da gamificação como forma de entretenimento alternativo ao pagamento em função de serviços prestados, sinalizando que 84% das mais de 100 mil classificações realizadas no ambiente foram feitas de forma gratuita, tendo as demais custado, no total, apenas U$ 27.74. Este estudo ajuda a caracterizar uma visão do uso da gamificação como instrumento de prática da mais-valia 2.0, ou seja, como forma de substituição do pagamento dos serviços prestados, promovendo a prática do trabalho vivo não-remunerado.

4.4.2.2 CLASSIFICAÇÃO DE IMAGENS POR IDENTIFICADORES

Na área de classificação de imagens, Mekler et al. (2013) apresentou, em Paris, um estudo da efetividade do uso de ambientes gamificados na tarefa de motivar ou aprimorar atividades de identificação de características em imagens digitais, disponíveis através de uma plataforma colaborativa online, utilizada por participantes voluntários. Outras iniciativas, na área da ciência cidadã, também envolveram a classificação de imagens, tais como o projeto Tiger Nation e a plataforma HappyMoths, mas para fins científicos, tendo sido detalhadas em seções anteriores.

O objetivo dos voluntários, nesse caso, consistiu em visualizar e descrever imagens a partir da associação de identificações textuais (tags), que funcionam como descritores de busca, por meio do uso da plataforma, cuja interface pode ser visualizada a partir da Figura 35.

Figura 35 - Interface da Plataforma de Identificação de Imagens .

O estudo utilizou imagens selecionadas de um banco de imagens existentes em (www.imageemotion.org), onde foram utilizadas pinturas, fotos de animais ou pessoas, conforme alguns exemplos exibidos na Figura 36. Não foram encontradas informações sobre como os participantes do experimento foram selecionados.

Figura 36 - Exemplos de imagens utilizadas na plataforma gamificada.

Fonte: www.imageemotion.org.

A escolha dessa atividade de identificação de imagens para se realizar o estudo motivacional, de acordo com Mekler et al. (2013), envolveu dois motivos: (1) se trata de uma tarefa, a princípio, enfadonha (tedious), e que, por conta disso, poderia se beneficiar dos elementos de um ambiente gamificado, e (2) pela facilidade de se mensurar, tanto de forma quantitativa, quanto qualitativa, a performance do trabalho dos voluntários envolvidos na tarefa, tanto em termos de quantidade quando em relação à qualidade das identificações (tags) produzidas.

A participação consistia em classificar, por meio de descritores (tags), um grupo de 15 imagens pré-selecionadas pela plataforma. Essas imagens eram as mesmas para todos os participantes, sendo exibidas em ordem aleatória durante a identificação.

Os elementos de gamificação utilizados na plataforma online foram a pontuação e a atribuição de um motivo (meaning) associado à identificação das imagens. Cada voluntário recebia 100 pontos por identificação criada para uma imagem. O voluntário também recebia explicações significativas sobre o porquê (motivo) de estar realizando

aquela tarefa (ajudar a identificar imagens de células com tumores ou apoiar o Google na busca de imagens, por exemplo).

No experimento foram selecionados 172 participantes, separados aleatoriamente em quatro grupos: o grupo 1 não visualizava elementos de gamificação, o grupo 2 visualizava apenas a pontuação, o grupo 3 visualizava apenas o motivo, e o grupo 4 visualizava ambos os elementos. O objetivo da divisão foi identificar quais dos elementos seriam mais relevantes ou melhores para influenciar os participantes.

Para mensurar a qualidade das identificações criadas pelos participantes, estas foram comparadas com palavras de um dicionário online alemão, além de utilizar uma análise linguística com a contagem de palavras (Linguistic Inquiry Word Count).

Os resultados do experimento mostraram que a quantidade média de descritores criados por participante nos grupos 2 e 4 foi 30% superior aos grupos 1 e 3, incapazes de visualizar o elemento da pontuação. Já o tempo médio gasto na identificação das imagens foi de 30% a 40% maior nos grupos que visualizavam o motivo (grupos 3 e 4), enquanto a diferença na qualidade dessas identificações (tags) foi apenas de 1% a mais.

O estudo, apesar de interessante em termos de avaliar o melhor uso de cada elemento na gamificação em termos quantitativos e, de certa forma, qualitativos, não se mostrou capaz de avaliar ou mesmo de estimular um aspecto coletivo da identificação pelos grupos, o que poderia vir a produzir identificações de maior qualidade. Pareceu haver uma preocupação maior relacionada à performance de participação, da melhoria do desempenho individual por conta da gamificação. Poderia ter sido avaliado ainda o grau de satisfação com relação à experiência, a partir de uma pesquisa de participação, a fim de identificar fatores e aprimorar a mobilização de futuras interações no ambiente.