e Francisco Brasileiro.Existem problemas que nao sao bem resolvidos com os sistemas computacionais atuais, por exemplo, encontrar onde esta o wally na imagem abaixo e uma tarefa que nao e resolvida de forma satisfatoria (em termos de tempo e precisao) por computadores. Sistemas de computacao por humanos tratam justamente desses problemas e visam orquestrar o trabalho de um grupo de trabalhadores com o objetivo de resolver um problema que nao poderia ser resolvido de forma satisfatoria com os sistemas computacionais atuais.Dentre os diversos problemas que a computacao por humanos lida um problema bastante comum e a escolha de um item maximo. Como, por exemplo, a escolha de uma melhor traducao em um conjunto de traducoes candidatas. Esse problema torna-se mais complexo na medida em que a quantidade de frases aumenta. A solucao mais simples para esse problema e comparar todos os candidatos e o candidato que for dito como maximo no maior numero das comparacoes que participou e o item maximo. O problema dessa solucao e que a medida em que os itens candidatos aumentam, sao necessarias muitas comparacoes para se obter o item maximo.O objetivo do nosso trabalho e tornar mais eficiente em termos de quantidade de tarefas necessarias para a obtencao do item maximo. Para isso nos propomos uma estrategia de eliminacao multipla de itens candidatos que objetiva eliminar multiplos itens candidatos em uma comparacao e com isso reduzir a quantidade de comparacoes necessarias para se obter o item maximo.Quantidade de tarefas para se obter o item maximoEconomia de tarefas com eliminacao multiplaPara avaliar os beneficios da estrategia de eliminacao multipla nos analisamos tres algoritmos de obtencao de um item maximo existentes na literatura, o Tournament Selection(TS), 2-Max, e Tournament Max, e modelamos a quantidade de tarefas necessarias para a obtencao de um item maximo com a estrategia e sem a estrategia de eliminacao multipla. Nesse caso obtivemos a quantidade de tarefas necessarias para se obter o item maximo para cada um dos algoritmos 2-Max, TM e TS, e a quantidade de tarefas necessarias com os algoritmos modificados 2-Max2 e TM2 para utilizarem a estrategia de eliminacao multipla. Portanto pudemos observar que a economia obtida com relacao ao numero de tarefas quando utilizamos o algoritmo modificado 2-max2 no lugar do algoritmo do estado da arte 2-Max chega a niveis maiores que 50% a medida em que o numero de itens candidatos |S| aumenta. Por fim para avaliar a utilizacao da estrategia de eliminacao multipla, nos desenvolvemos uma aplicacao de obtencao de um item maximo que foi realizada por 108 trabalhadores, e possuia 520 comparacoes. Cada comparacao deveria ser realizada no minimo 3 vezes. Nessa aplicacao os trabalhadores deveriam selecionar qual das imagens possui a grade vermelha que melhor se encaixa entre as linhas e colunas das tabelas ou optar pela utilizacao da eliminacao multipla selecionando um botao que eliminaria as duas imagens. Com os resultados desse experimento, pudemos concluir que os trabalhadores convergem com relacao a utilizacao da eliminacao multipla quando os itens nao se adequam como item maximo (grades vermelhas que nao se encaixam de maneira alguma entre as