Estratégias de Obtenção de um Item Máximo em Computação por Humanos
Autor: Jeymisson Oliveira | Publicado: 2013-06-05T15:21:00-03:00


Este trabalho foi publicado no XXXI Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC 2013). É resultado da pesquisa de Iniciação Científica de Jeymisson Oliveira, desenvolvida com o auxílio de Lesandro Ponciano, Nazareno Andrade e Francisco Brasileiro.



Existem problemas que não são bem resolvidos com os sistemas computacionais atuais, por exemplo, encontrar onde está o wally na imagem abaixo é uma tarefa que não é resolvida de forma satisfatória (em termos de tempo e precisão) por computadores. Sistemas de computação por humanos tratam justamente desses problemas e visam orquestrar o trabalho de um grupo de trabalhadores com o objetivo de resolver um problema que não poderia ser resolvido de forma satisfatória com os &nbsp;sistemas computacionais atuais.








Dentre os diversos&nbsp;problemas que a computação por humanos lida um problema bastante&nbsp;comum é a escolha de um item máximo. Como, por exemplo, a escolha de&nbsp;uma melhor tradução em um conjunto de traduções candidatas.&nbsp;Esse problema torna-se mais &nbsp;complexo na medida em que a quantidade&nbsp;de frases aumenta.&nbsp;A solução mais simples para esse problema é comparar todos os&nbsp;candidatos e o candidato que for dito como máximo no maior número das&nbsp;comparações que participou é o item máximo.&nbsp;O problema dessa solução é que à medida em que os itens candidatos&nbsp;aumentam, são necessárias muitas comparações para se obter o item máximo.





O objetivo do nosso trabalho é tornar mais eficiente em termos de&nbsp;quantidade de tarefas necessárias para a obtenção do item máximo. Para isso nós propomos uma estratégia de eliminação múltipla de&nbsp;itens candidatos que objetiva eliminar múltiplos itens candidatos em uma&nbsp;comparação e com isso reduzir a quantidade de comparações necessárias&nbsp;para se obter o item máximo.







Quantidade de tarefas para se obter o item máximo



Economia de tarefas com eliminação múltipla


Para avaliar os benefícios da estratégia de eliminação múltipla&nbsp;nós analisamos &nbsp;três algoritmos de obtenção de um item máximo&nbsp;existentes na literatura, o Tournament Selection(TS), 2-Max, e&nbsp;Tournament Max, e modelamos a quantidade de tarefas necessárias para&nbsp;a obtenção de um item máximo com a estratégia e sem &nbsp;a estratégia de&nbsp;eliminação múltipla.&nbsp;Nesse caso obtivemos a quantidade de tarefas necessárias para se obter o item máximo para cada&nbsp;um dos algoritmos 2-Max, TM e TS, e a quantidade de tarefas necessárias&nbsp;com os algoritmos modificados 2-Max2 e TM2 para utilizarem a&nbsp;estratégia de eliminação múltipla. Portanto pudemos observar que&nbsp;a economia &nbsp;obtida com relação ao número de tarefas quando utilizamos o algoritmo modificado 2-max2 no lugar&nbsp;do algoritmo do estado da arte&nbsp;2-Max&nbsp;chega à níveis maiores que 50% à medida em que o número de itens candidatos |S| aumenta.&nbsp;







Por fim para avaliar a utilização da estratégia de eliminação&nbsp;múltipla, nós desenvolvemos uma aplicação de obtenção de um item&nbsp;máximo que foi realizada por 108 trabalhadores, e possuía 520&nbsp;comparações. Cada comparação deveria ser realizada no mínimo 3 vezes.&nbsp;Nessa aplicação os trabalhadores deveriam selecionar qual &nbsp;das&nbsp;imagens possui a grade vermelha que melhor se encaixa entre as linhas e&nbsp;colunas das tabelas ou optar pela utilização da eliminação múltipla selecionando um botão que eliminaria as duas imagens.&nbsp;Com os resultados desse experimento, pudemos concluir que os&nbsp;trabalhadores convergem com relação à utilização da eliminação múltipla&nbsp;quando os itens não se adequam como item máximo (grades vermelhas que não se encaixam de maneira alguma entre as linhas e colunas das tabelas) e que eles também convergem em escolher um dos itens quando ele atende aos requisitos de&nbsp;um item máximo. Portanto há evidências de que a estratégia de eliminação múltipla proposta além de gerar uma economia com relação a quantidade de tarefas necessárias não insere erros na computação de obtenção de um item máximo.






A aplicação utilizada para experimento nesse trabalho está acessível aqui. Para mais detalhes veja nosso artigo Estratégias de Obtenção de um Item Máximo em Computação por Humanos.