WINSDOM OF THE CROWD

Basicamente, a computação humana propõe que seres humanos sejam utilizados para o processamento no lugar de um sistema computacional. Esse é um conceito muito abrangente, permitindo a utilização da computação humana em diversos contextos. O conceito de crowdsourcing está intimamente ligado à ideia de computação humana, recrutando pessoas para realizar tarefas computacionalmente complexas e agrupando estas contribuições em uma solução única.

Francis Galton escreveu em 1907 o artigo Vox Populi (GALTON, 1907), em que relatou uma experiência onde um conjunto de pessoas em uma feira agrícola tentou adivinhar o peso de um animal. Galton verificou que a média de todos os palpites presumidos convergiu para um valor muito próximo ao peso real do animal. A análise dos valores fundamentou o que ele chamou de Winsdom of the Crowd, de acordo com o qual um grupo heterogêneo grande o suficiente tende a fornecer um resultado tão bom quanto um perito. Em suma, um grupo de pessoas trabalhando de forma cooperativa pode solucionar problemas complexos a partir da agregação das contribuições individuais e independentes de cada membro do grupo.

A Inteligência Coletiva, outro conceito fortemente relacionado à ideia de computação humana, é aquela que emerge a partir dos diferentes conhecimentos compartilhados pelas pessoas sobre um mesmo assunto. Pode-se afirmar que ninguém tem todo o conhecimento sobre um assunto, mas que todos têm algum conhecimento sobre ele e que a combinação dos saberes individuais gera a inteligência coletiva.

De acordo com Levy (1993):

"A inteligência coletiva é uma inteligência distribuída, incessantemente valorizada, coordenada em tempo real, resultando em mobilização efetiva de competências, que busca reconhecimento e enriquecimento de pessoas."

O conceito de inteligência coletiva foi criado a partir de discussões por (LÉVY, 1993), relacionadas com tecnologias da inteligência. Hoje em dia, a Internet tem sido usada como uma ferramenta para tornar mais ágil este tipo de inteligência coletiva e assim o conceito tem obtido novos contornos.

Existem três maneiras de se gerar a inteligência coletiva: inconsciente, consciente e plena (CAVALCANTI e NEPOMUCENO, 2017). Na inconsciente, o usuário realiza contribuições sem saber, simplesmente deixando rastros de suas ações, como a navegação em um site, através do preenchimento de um formulário, ou ao clicar em um link. Na consciente, os usuários envolvidos realizam contribuições conscientes para alcançar a inteligência. Exemplos desta inteligência são o desenvolvimento de softwares livres e o suporte de usuários em fóruns nos quais as pessoas propõem problemas a serem resolvidos. Já a inteligência plena, envolve tanto a inconsciente quanto a consciente em um único ambiente.

Tanto o conceito de Winsdom of the Crowd quanto o de Inteligência Coletiva são de grande valor para o entendimento de crowdsourcing, que se utiliza do conhecimento e contribuições geradas por pessoas para a solução de problemas.

Crowdsourcing é uma abordagem cooperativa que usa a sabedoria da multidão

(Winsdom of the Crowd) para oferecer resultados de boa qualidade usando contribuições de um grupo (crowd) de colaboradores. Uma abordagem

crowdsourcing deve ser capaz de distribuir, coletar, validar e mesclar grandes

quantidades de contribuições (JISUP HONG, 2011) (HAAS, 2015) (MO, 2013). Uma vez que o crowdsourcing foi projetado para lidar com um vasto número de colaboradores e contribuições para tarefas que requerem inteligência humana (HOWE, 2006), ele é apropriado para permitir que o paradigma da computação humana seja aplicado em um cenário de cooperação online, aumentando o desempenho do sistema através de tarefas paralelas (ROHWER, 2010), e melhorando a exatidão dos resultados gerados de acordo com o conhecimento da

crowd.

Segundo Estelles e Gonzáles (2012):

“Crowdsourcing is a type of participative online activity in which an individual, an institution, a non-profit organization, or company proposes to a group of individuals of varying knowledge, heterogeneity, and number, via a flexible open call, the voluntary undertaking of a task. The undertaking of the task, of variable complexity and modularity, and in which the crowd should participate bringing their work, money, knowledge and/or experience, always entails mutual benefit. The user will receive the satisfaction of a given type of need, be it economic, social recognition, self-esteem, or the development of individual skills, while the crowd-sourcer will obtain and utilize to their advantage what the user has brought to the venture, whose form will depend on the type of activity undertaken.”

A abordagem crowdsourcing se apoia sobre quatro pilares fundamentais: a tarefa a ser realizada (task), o dono do problema a ser resolvido (crowdsourcer ou

owner), a multidão (crowd), e a plataforma de crowdsourcing (HOSSEINI, 2014). O crowdsourcer define o problema a ser resolvido. Utilizando uma plataforma e outras

ferramentas ele define o processo, criando as tasks que deverão ser executas pela

crowd e podendo fazer seu gerenciamento (acompanhando as tasks realizadas e

resultados). Ao final, um produto (outcome) é entregue com a provável solução do problema. A Figura 5, extraída de (PEDERSEN, 2013), ilustra o modelo conceitual deste processo.

Figura 5 - Modelo conceitual de Crowdsourcing

Fonte: (PEDERSEN, 2013)

A task é projetada para que um membro da crowd (worker) gere uma contribuição que possa ajudar na solução do problema. Várias instâncias de uma mesma task podem ser geradas e estas instâncias são apresentadas aos workers para serem executadas (DIFALLAH, 2015).

O crowdsourcer é o proprietário de um projeto. Pode ser um indivíduo ou instituição que deseja ter um problema resolvido. Ele é responsável por iniciar o processo de crowdsourcing, definindo quais tasks devem ser concluídas e como devem ser apresentadas aos workers (HOSSEINI, 2014).

A crowd é a força de trabalho que move o processo. Cada worker executa seu trabalho de forma independente, de modo que as instâncias das tarefas podem ser executadas em paralelo.

A plataforma de crowdsourcing é o centro de todo o processo. É um ponto de entrada para o crowdsourcer que torna as tarefas disponíveis aos workers. Este tipo de ambiente pode ser sofisticado como o Amazon Mechanical Turk (mturk.com) e o

MicroWorkers (microworkers.com), ou ainda, um sistema construído pelo próprio crowdsourcer. O uso de uma plataforma de crowdsourcing comercial traz benefícios

contribuições. Por outro lado, a construção de uma plataforma própria permite um alto nível de personalização da aplicação.

O esforço requerido para a realização de uma e forma pela qual a crowd deve contribuir trazendo o seu trabalho, dinheiro, conhecimento e/ou experiência, sempre implica em benefício mútuo. O worker receberá um tipo particular de recompensa (pagamento, satisfação social, autoestima, ou o desenvolvimento de habilidades individuais), enquanto o crowdsourcer vai obter e usar a contribuição que o worker trouxe para a sua solução.

Outros conceitos fundamentais ao entendimento do processo são: o de contribuição, que é o resultado da execução da tarefa (task) por um worker; o de distribuição, que é uma funcionalidade assumida pela plataforma, que dita quais tarefas devem ser realizadas por quais workers; e o de workflow, que é o planejamento de como as tasks devem ser pensadas, considerando possíveis dependências entre atividades.

Segundo (DOAN, RAMAKRISHNAN e HALEVY, 2011), a resolução de problemas de propósito geral usando crowdsourcing impõe quatro desafios fundamentais a serem enfrentados:

1. Como recrutar e reter a crowd?

Sem membros ativos para executar as tasks, nenhum problema poderia ser resolvido por crowdsourcing. Desta forma são necessárias estratégias para convocar membros para a crowd e mantê-los ativos na execução das tasks através de incentivos (JOHN P. RULA, 2014) (L. PU, 2016);

2. Quais contribuições a crowd pode fornecer?

Cada problema a ser resolvido via crowdsourcing pode requerer estratégias diferentes para a solução. Assim, é necessário definir quais tipos de tarefas serão criadas de forma à crowd executar estas tarefas e ao final, solucionar o problema;

3. Como combinar e usar as contribuições feitas para resolver o problema alvo? Um problema a ser resolvido pela crowd pode gerar de dezenas a milhares de contribuições. O desafio passa a ser como agregar todas estas contribuições de forma a gerar uma resposta ao problema inicial (HUNG e AL., 2013);

Com o uso de técnicas automáticas, muitas vezes é possível se prever o correto funcionamento do algoritmo e da máquina, por meio de análise de suas limitações e execução de testes. Porém, em crowdsourcing, como pessoas estão envolvidas no processo, a solução fica suscetível aos seus erros, seja por causa de falhas na execução das tarefas, seja devido à má intenção do membro da

crowd (GARDLO, EGGER, et al., 2014);