JP2024073904A - Information processing device, information processing method, and information processing program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラムに関する。 The present invention relates to an information processing device, an information processing method, and an information processing program.
従来、インターネットなどのネットワークを介して、不特定多数の人にタスクの実行を委託する業務委託形態が知られている。かかる業務委託形態は、クラウドソーシングとも呼ばれる。 Conventionally, there is known a form of outsourcing in which the execution of a task is entrusted to an unspecified number of people via a network such as the Internet. This form of outsourcing is also called crowdsourcing.
クラウドソーシングに関する技術として、特許文献1には、タスクの実行候補者となる利用者の行動履歴に基づいて、所定時点から締切日までの間の利用者の隙間時間を推定し、締切日と隙間時間とに基づいて、締切日までにタスクを完了可能な利用者を選定する技術が提案されている。 As a crowdsourcing technique, Patent Literature 1 proposes a technique for estimating the amount of free time a user has between a given point in time and a deadline based on the behavioral history of the users who are candidates for performing a task, and for selecting a user who can complete the task by the deadline based on the deadline and the free time.
しかしながら、上記特許文献1に記載の技術では、タスクを実行する利用者を選定する技術に留まり、クラウドソーシングの促進をより図る点で改善の余地がある。例えば、クラウドソーシングでは、タスクの実行が不特定多数の利用者に依頼されるため、利用者によっては真面目にタスクを実行しない場合がある。そのため、利用者から得られるタスクの実行結果には、適切でない実行結果が含まれる可能性があり、クラウドソーシングの促進が阻害される可能性がある。 However, the technology described in Patent Document 1 is limited to selecting users to perform tasks, and there is room for improvement in terms of further promoting crowdsourcing. For example, in crowdsourcing, tasks are requested from an unspecified number of users, and some users may not perform the tasks seriously. As a result, the task execution results obtained from users may include inappropriate execution results, which may hinder the promotion of crowdsourcing.
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、クラウドソーシングの促進を図ることができる情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラムを提供することを目的とする。 The present application has been made in consideration of the above, and aims to provide an information processing device, an information processing method, and an information processing program that can promote crowdsourcing.
本願に係る情報処理装置は、取得部と、判定部と、決定部とを備える。取得部は、第1の利用者による第1の端末装置を用いた過去のタスクの実行に関する情報である実行情報を取得する。判定部は、取得部によって取得された実行情報に基づいて、第1の利用者による実行が予め定められた条件を満たすか否かを判定する。決定部は、判定部によって実行が予め定められた条件を満たすと判定された第1の利用者を、第2の利用者による第2の端末装置を用いたタスクの実行を監視する監視者として決定する。 The information processing device according to the present application includes an acquisition unit, a judgment unit, and a decision unit. The acquisition unit acquires execution information, which is information related to past execution of a task by a first user using a first terminal device. The judgment unit judges whether or not the execution by the first user satisfies a predetermined condition based on the execution information acquired by the acquisition unit. The decision unit decides that the first user, whose execution is judged by the judgment unit to satisfy the predetermined condition, is a monitor who will monitor the execution of a task by a second user using a second terminal device.
実施形態の一態様によれば、クラウドソーシングの促進を図ることができるという効果を奏する。 According to one aspect of the embodiment, it is possible to promote crowdsourcing.
以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラムを実施するための形態(以下、「実施形態」と呼ぶ)について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラムが限定されるものではない。また、各実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。 Below, the information processing device, information processing method, and information processing program according to the present application will be described in detail with reference to the drawings. Note that the information processing device, information processing method, and information processing program according to the present application are not limited to these embodiments. Furthermore, the embodiments can be appropriately combined as long as they do not cause inconsistencies in the processing content. Furthermore, the same parts in the following embodiments will be given the same reference numerals, and duplicated explanations will be omitted.
〔1.情報処理の一例〕
まず、図1を用いて、実施形態に係る情報処理の一例について説明する。図1は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図であり、情報処理装置1によって実行される。
[1. An example of information processing]
First, an example of information processing according to the embodiment will be described with reference to Fig. 1. Fig. 1 is a diagram showing an example of information processing according to the embodiment, which is executed by an information processing device 1.
図1に示す情報処理装置1は、インターネットなどのネットワークを介して各種のサービスを提供する。情報処理装置1は、クラウドソーシング仲介サービス、ウェブ検索サービス、スケジュール管理サービス、経路案内サービス、路線情報提供サービス、動画配信サービス、音楽配信サービス、地図情報提供サービス、電子商取引サービスなどの各種のオンラインサービスを提供する。 The information processing device 1 shown in FIG. 1 provides various services via a network such as the Internet. The information processing device 1 provides various online services such as a crowdsourcing intermediary service, a web search service, a schedule management service, a route guidance service, a route information service, a video distribution service, a music distribution service, a map information service, and an e-commerce service.
以下においては、情報処理装置1が提供するサービスのうち主にクラウドソーシング仲介サービスについて説明する。クラウドソーシング仲介サービスは、クラウドソーシングにおける発注側と受注側とを繋ぐサービスである。 The following mainly describes the crowdsourcing intermediation service among the services provided by the information processing device 1. The crowdsourcing intermediation service is a service that connects the ordering party and the receiving party in crowdsourcing.
クラウドソーシングは、受注側である事業者や研究者などがインターネットなどのネットワークを通じて、不特定多数にタスクの実行を委託し、タスクの実行結果を取得する業務委託形態である。以下において、クラウドソーシング仲介サービスにおける発注側のユーザを発注者Oと記載し、クラウドソーシング仲介サービスにおける受注側のユーザを利用者Uと記載する。 Crowdsourcing is a form of outsourcing in which a business operator, researcher, or other party that receives a task outsources the execution of the task to an unspecified number of people via a network such as the Internet, and obtains the results of the task execution. In what follows, the user that places an order in the crowdsourcing intermediation service will be referred to as the "orderer O," and the user that receives the task in the crowdsourcing intermediation service will be referred to as the "user U."
情報処理装置1は、クラウドソーシング仲介サービスにおいて、利用者Uにタスクを実行させるための情報を含むタスク情報を発注者Oから受け付け、かかるタスク情報に基づいて、利用者Uにタスクの実行を依頼し、利用者Uにタスクを実行させる。そして、情報処理装置1は、各利用者Uによるタスクの実行結果を各利用者Uの端末装置2から受け付け、受け付けた実行結果を発注者Oに提供する。
In a crowdsourcing intermediation service, the information processing device 1 receives task information from the client O, including information for causing the user U to execute a task, and requests the user U to execute the task based on the task information, causing the user U to execute the task. The information processing device 1 then receives the results of the task execution by each user U from the
タスクは、利用者Uが端末装置2を用いて実行されるタスクであり、例えば、アンケート型タスク、アノテーション、操作型タスクなどである。端末装置2は、例えば、スマートフォン、タブレット端末、ノート型のPC(Personal Computer)、デスクトップ型のPCなどであるが、VR(Virtual Reality)ゴーグルやスマートウォッチなどのウェアラブルデバイスなどであってもよい。
A task is a task that is executed by a user U using a
タスクは、上述した例に限定されず、例えば、ウェブページの作成、ニュースなどの記事コンテンツの作成などであってもよい。また、タスクは、利用者Uが端末装置2を用いずに実行するタスクであってもよい。
The task is not limited to the above-mentioned examples, and may be, for example, creating a web page or creating article content such as news. Furthermore, the task may be a task that the user U executes without using the
アンケート型タスクは、複数の設問の各々に対する回答を利用者Uに入力させるタスクである。アンケート型タスクは、例えば、利用者Uの意識調査のための設問に対する回答を利用者Uに入力させるタスク、利用者Uの知識を問う複数の設問の各々に対する回答を利用者Uに入力させるタスク、記事コンテンツを含み且つ記事コンテンツに関する複数の設問の各々に対する回答を利用者Uに入力させるタスクなどであるが、かかる例に限定されない。 A questionnaire-type task is a task that has the user U input answers to each of a number of questions. Examples of questionnaire-type tasks include, but are not limited to, a task that has the user U input answers to questions for a survey of the user U's attitude, a task that has the user U input answers to each of a number of questions that test the user U's knowledge, and a task that includes article content and has the user U input answers to each of a number of questions related to the article content.
アノテーションは、例えば、機械学習に用いるデータにタグ付けを行う作業であり、例えば、データに特定の対象が含まれるか否かを示すタグを入力したり、画像データに含まれる特定の対象を選択したりすることによって行われる。特定の対象の選択は、端末装置2がスマートフォンやタブレット端末である場合、例えば、特定の対象の領域に対するタップ操作、特定の対象の外縁を指やスタイラスペンなどでなぞる操作、特定の対象を指やスタイラスペンなどで塗り潰す操作などによって行われる。
Annotation is, for example, the task of tagging data used in machine learning, and is performed, for example, by inputting a tag indicating whether the data contains a specific target, or by selecting a specific target contained in image data. When the
また、端末装置2がノート型のPCやデスクトップ型のPCである場合、特定の対象の選択は、例えば、特定の対象の領域に対するクリック操作、特定の対象の外縁をカーソルの移動によってなぞる操作、特定の対象をカーソルの移動によって塗り潰す操作などによって行われる。
In addition, if the
操作型タスクは、例えば、UI(User Interface)を含むコンテンツにおけるUIの操作を要求するタスクである。操作型タスクで要求される操作は、端末装置2がスマートフォンやタブレット端末である場合、例えば、タップ操作、ダブルタップ操作、フリック操作、スワイプ操作、ピンチ操作などであり、端末装置2がノート型のPCやデスクトップ型のPCである場合、クリック操作、ダブルクリック操作、スクロール操作、カーソルの移動操作、ドラックアンドドロップ操作などである。
An operation-type task is, for example, a task that requires a user interface (UI) operation in content that includes a UI. Operations required in an operation-type task include, for example, a tap operation, a double tap operation, a flick operation, a swipe operation, a pinch operation, etc. when the
図1に示すように、情報処理装置1は、発注者Oの端末装置3から送信される複数のタスク情報を受け付ける(ステップS1)。ステップS1で受け付けられる複数のタスク情報は、同一の発注者Oからのタスク情報であってもよく、互いの異なる発注者Oからのタスク情報であってもよい。
As shown in FIG. 1, the information processing device 1 receives multiple pieces of task information transmitted from the
タスク情報は、タスク毎の情報であり、情報処理装置1は、複数のタスク情報を受け付ける。タスク情報には、利用者Uにタスクを実行させるための情報を含む実行用情報とタスクを実行する際の条件を示す条件情報とが含まれる。 Task information is information for each task, and the information processing device 1 accepts multiple pieces of task information. The task information includes execution information, which includes information for causing the user U to execute the task, and condition information, which indicates the conditions for executing the task.
実行用情報は、タスクがアンケート型タスクである場合、例えば、設問を示す情報、利用者Uが設問への回答を入力するUI(以下、回答UI)、利用者Uが入力した回答の送信を決定する際に操作するUI(以下、決定UI)などが含まれる。回答UIは、例えば、テキストボックス、チェックボックス、ラジオボタン、コンボボックスなどであるが、かかる例に限定されない。決定UIは、例えば、ボタンである。決定UIが操作された場合に、利用者Uが入力した回答の情報が端末装置2から情報処理装置1に送信される。
When the task is a questionnaire-type task, the execution information includes, for example, information indicating the question, a UI in which the user U inputs an answer to the question (hereinafter, the answer UI), and a UI that the user U operates when deciding to send the input answer (hereinafter, the decision UI). The answer UI is, for example, a text box, a check box, a radio button, a combo box, etc., but is not limited to these examples. The decision UI is, for example, a button. When the decision UI is operated, the answer information input by the user U is transmitted from the
また、実行用情報は、タスクがアノテーションである場合、例えば、タグ付けの対象となるデータ(例えば、画像データ、文書データ、音データなど)、データにタグ付けするために用いられるUI、上述した決定UIなどが含まれる。 In addition, when the task is an annotation, the execution information includes, for example, the data to be tagged (e.g., image data, document data, sound data, etc.), the UI used to tag the data, the decision UI described above, etc.
また、実行用情報は、タスクが操作型タスクである場合、UIを含むコンテンツであり、例えば、ウェブコンテンツやアプリケーションプログラムなどである。ウェブコンテンツは、例えば、ニュースなどの記事のコンテンツ、SNS(Social Networking Service)のコンテンツ、ゲームサイトのコンテンツ、ショッピングサイトのコンテンツ(例えば、ショッピングページなど)、3次元空間に配置されるアバターなどのコンテンツである。 When the task is an operational task, the execution information is content including a UI, such as web content or an application program. Web content is, for example, content such as news articles, SNS (Social Networking Service) content, game site content, shopping site content (e.g., a shopping page), and avatars placed in three-dimensional space.
条件情報には、タスクを実行する際の利用者Uのコンテキストを規定する情報が含まれる。利用者Uのコンテキストは、利用者Uの状況であり、利用者Uの周囲の状況、利用者Uがいる場所、利用者Uの状態などを含む。 The condition information includes information that specifies the context of user U when performing a task. User U's context is the situation of user U, and includes the situation around user U, the location of user U, user U's state, etc.
利用者Uの周囲の状況は、利用者Uが置かれた物理的環境であり、例えば、利用者Uの周囲の明るさ、温度、湿度、音の大きさや周波数、風の強さ、利用者Uが座っている電動椅子の高さや背もたれの角度、利用者Uが利用している昇降机の天板の高さなどである。また、利用者Uの周囲の状況は、利用者Uが屋外にいる場合、利用者Uがいる場所の天候なども含む。 The surrounding conditions of user U are the physical environment in which user U is placed, such as the brightness, temperature, humidity, volume and frequency of sound around user U, wind strength, the height and backrest angle of the electric chair in which user U is sitting, and the height of the tabletop of the lift desk being used by user U. In addition, if user U is outdoors, the surrounding conditions of user U also include the weather in the location where user U is located.
利用者Uがいる場所は、例えば、利用者Uが現在いる場所の緯度経度または名称などによって特定される。利用者Uが現在いる場所の名称は、例えば、飲食店、公園、自宅、駅、病院、市役所、道路、地下道、電車、車、航空機、船などであるが、かかる例に限定されない。 The location where user U is located is identified, for example, by the latitude and longitude or the name of the location where user U is currently located. The name of the location where user U is currently located is, for example, a restaurant, park, home, station, hospital, city hall, road, underground passage, train, car, airplane, ship, etc., but is not limited to such examples.
利用者Uの状態は、例えば、利用者Uの動作状態や利用者Uの感情などを含む。利用者Uの動作状態は、例えば、座っている、寝ている、歩いている、走っている、立っているなどである。 The state of user U includes, for example, the motion state of user U and the emotions of user U. The motion state of user U is, for example, sitting, sleeping, walking, running, standing, etc.
つづいて、情報処理装置1は、ステップS1で取得したタスク情報に対応するタスクの実行を利用者Uに依頼する(ステップS2)。情報処理装置1は、例えば、利用者Uが端末装置2を用いて情報処理装置1にアクセスした場合に、ステップS1で取得したタスク情報に対応するタスクの一覧を示す情報を含む一覧情報を含む依頼情報を端末装置2に送信することによって、ステップS1で取得したタスク情報に対応するタスクの実行を利用者Uに依頼する。
Then, the information processing device 1 requests the user U to execute a task corresponding to the task information acquired in step S1 (step S2). For example, when the user U accesses the information processing device 1 using the
情報処理装置1によって送信される依頼情報には、ステップS1で取得したタスク情報に対応するタスクの概要を示す情報に加えて、タスク情報に含まれる条件情報で規定されるコンテキストを示す情報などの情報が含まれる。例えば、依頼情報には、文字列「レストラン内でタスクを実行してください。」を端末装置2に表示させるための情報などが含まれる。
The request information sent by the information processing device 1 includes information indicating an overview of the task corresponding to the task information acquired in step S1, as well as information indicating the context defined by the condition information included in the task information. For example, the request information includes information for displaying the character string "Please perform the task in the restaurant" on the
端末装置2は、情報処理装置1から送信される依頼情報を受信すると、受信した依頼情報を表示する。端末装置2に表示される依頼情報には、例えば、タスク毎の承諾ボタンが含まれており、かかる承諾ボタンが利用者Uによるクリックまたはタップなどによって選択された場合、端末装置2は、利用者Uによって選択されたタスクを特定するための情報を含むタスク要求を情報処理装置1に送信する(ステップS3)。以下においては、複数の利用者Uのうち、タスク要求を行った端末装置2を端末装置2Aと記載し、端末装置2Aの利用者Uを利用者UAと記載する場合がある。端末装置2Aは、第2の端末装置の一例であり、利用者UAは、第2の利用者の一例である。
When the
情報処理装置1は、端末装置2Aから送信されるタスク要求を受信した場合、タスク要求を送信した端末装置2Aの利用者UAによるタスクの実行を監視する監視者を複数の監視者候補の中から決定する(ステップS4)。
When the information processing device 1 receives a task request sent from the
監視者候補は、情報処理装置1が提供するクラウドソーシング仲介サービスにおいて、監視者としての地位を与えられた利用者Uである。監視者候補は、例えば、過去のタスクの実行が予め定められた条件を満たす利用者Uであり、情報処理装置1によって予め決定される。「過去のタスクの実行」は、例えば、過去のタスクの実行結果および過去のタスクの実行に対する評価のうちの少なくとも一方を含む。 A monitor candidate is a user U who has been given the status of a monitor in the crowdsourcing intermediation service provided by the information processing device 1. A monitor candidate is, for example, a user U whose past task execution satisfies predetermined conditions, and is determined in advance by the information processing device 1. "Past task execution" includes, for example, at least one of the results of past task execution and an evaluation of the past task execution.
情報処理装置1は、利用者Uによる端末装置2を用いた過去のタスクの実行に関する情報である実行情報を取得し、取得した実行情報に基づいて、過去のタスクの実行が予め定められた条件を満たす利用者Uを監視者候補として決定する。実行情報には、例えば、利用者Uによる過去のタスクの実行結果、利用者Uによる過去のタスクの実行に対する評価を示す評価値などが含まれる。
The information processing device 1 acquires execution information, which is information regarding past task execution by a user U using the
タスクの実行結果は、タスクがアンケート型タスクである場合、例えば、利用者Uによる設問に対する回答を示す情報や利用者Uによる操作履歴の情報などを含む。操作履歴の情報は、例えば、利用者Uによる設問に対する回答のタイミングや速度を示す情報などを含む。 When the task is a questionnaire-type task, the execution result of the task includes, for example, information indicating the answers given by the user U to the questions and information on the operation history of the user U. The operation history information includes, for example, information indicating the timing and speed of the answers given by the user U to the questions.
また、タスクの実行結果は、タスクがアノテーションである場合、例えば、利用者Uによって入力されたタグの情報や利用者Uによる操作履歴の情報などを含む。操作履歴の情報は、例えば、利用者Uによるタグ付けの速さ、タグの位置、タグの範囲、タグ付けのタイミングなどを示す情報などを含む。 Furthermore, if the task is an annotation, the execution result of the task includes, for example, information on tags entered by the user U and information on the operation history by the user U. The operation history information includes, for example, information indicating the speed at which the user U tagged, the position of the tag, the range of the tag, the timing of tagging, etc.
また、タスクの実行結果は、例えば、タスクが操作型タスクである場合、利用者Uによる操作履歴の情報などを含む。操作履歴は、例えば、各種の操作(例えば、タップ操作、フリック操作、スワイプ操作、ピンチ操作、クリック操作、カーソルの移動操作、ドラックアンドドロップ操作など)の内容(例えば、操作位置、操作タイミング、操作速度、操作された距離など)の履歴などを含む。 In addition, for example, if the task is an operation-type task, the task execution result includes information on the operation history of the user U. The operation history includes, for example, a history of the contents (e.g., operation position, operation timing, operation speed, operation distance, etc.) of various operations (e.g., tap operation, flick operation, swipe operation, pinch operation, click operation, cursor movement operation, drag-and-drop operation, etc.).
情報処理装置1は、実行情報に基づいて、例えば、タスク毎またはタスクのカテゴリ毎に、過去のタスクの実行が予め定められた条件を満たす利用者Uを監視者候補として決定する。タスクのカテゴリは、例えば、タスクの種別、条件情報で規定されるコンテキストの種別、端末装置2の種別などである。タスクの種別は、例えば、アンケート型タスク、アノテーション、操作型タスクなどであるが、これらのタスクの種別をさらに細分化したものであってもよい。
The information processing device 1 determines, based on the execution information, for example, for each task or for each task category, a user U whose past task execution satisfies a predetermined condition as a monitor candidate. The task category is, for example, the type of task, the type of context specified by the condition information, the type of
例えば、タスク種別は、アンケート型タスクにおいて、設問の数によって分類される種別であってもよく、設問の内容のカテゴリによって分類される種別であってもよく、付与される報酬の高さによって分類される種別であってもよい。 For example, in a questionnaire-type task, the task type may be classified according to the number of questions, the category of the content of the questions, or the amount of reward to be awarded.
また、タスク種別は、例えば、アノテーションにおいて、タグ付け方法によって分類される種別であってもよく、タグ付け対象のカテゴリによって分類される種別であってもよく、タグ付けに要する時間によって分類される種別であってもよい。 In addition, the task type may be classified, for example, in annotation, according to the tagging method, according to the category of the tagging target, or according to the time required for tagging.
また、タスク種別は、例えば、操作型タスクにおいて、操作の種別(例えば、タップ操作、フリック操作、スワイプ操作など)によって分類される種別であってもよく、操作の手順によって分類される種別であってもよい。 In addition, the task type may be, for example, a type classified according to the type of operation (e.g., a tap operation, a flick operation, a swipe operation, etc.) in an operation-type task, or a type classified according to the procedure of the operation.
コンテキストの種別は、例えば、利用者Uの周囲の状況、利用者Uがいる場所、利用者Uの状態などであるが、これらのコンテキストの種別をさらに細分化したものであってもよい。また、端末装置2の種別は、例えば、スマートフォン、タブレット、PCなどである。
The types of contexts are, for example, the situation around the user U, the location of the user U, the state of the user U, etc., but these context types may be further subdivided. In addition, the types of the
監視者候補の決定条件である上述した「予め定められた条件」は、例えば、監視者による評価を示す評価値、およびタスクの実行回数または実行頻度などのうちの1以上に関する条件である。 The above-mentioned "predetermined conditions" that are the conditions for determining monitor candidates are, for example, conditions related to one or more of the evaluation value indicating the evaluation by the monitor, the number of times or frequency of execution of the task, etc.
例えば、「予め定められた条件」は、監視者による評価を示す評価値の平均値が閾値以上であるという条件、タスクの実行回数または実行頻度が閾値以上であるという条件である。 For example, a "predetermined condition" is a condition that the average evaluation value indicating the evaluation by the monitor is equal to or greater than a threshold, or a condition that the number of times or frequency of execution of a task is equal to or greater than a threshold.
また、「予め定められた条件」は、監視者による評価を示す評価値の平均値およびタスクの実行回数または実行頻度のうちの2以上の重み付け加算の結果が閾値以上であるという条件などであってもよい。 The "predetermined condition" may also be a condition that the result of a weighted sum of two or more of the average evaluation value indicating the evaluation by the monitor and the number of times or frequency of execution of the task is equal to or greater than a threshold value.
監視者による評価を示す評価値は、利用者Uが監視対象となるタスクを実行した場合に、かかるタスクの実行に対する監視者に対する評価を示す値であり、例えば、2段階以上の評価である。監視者は、例えば、「すごくよい」、「よい」、「ふつう」、「わるい」、「すごくわるい」の5つの選択肢から1つを選択することで、タスクの実行に対する5段階の評価を行うことができる。 The evaluation value indicating the monitor's evaluation is a value indicating the monitor's evaluation of the execution of a task when the user U executes the task to be monitored, and is, for example, an evaluation of two or more levels. The monitor can evaluate the execution of the task on a five-level scale by selecting one option from five options, for example, "very good," "good," "average," "poor," and "very poor."
ステップS4において、情報処理装置1は、複数の監視者候補の中から1以上の監視者をランダムまたは予め定められた規則に基づいて決定する。「予め定められた規則」は、例えば、後述する監督者による評価(評価値)の平均値が高い監視者候補ほど優先的に監視者として決定されるといった第1条件である。 In step S4, the information processing device 1 selects one or more monitors from among the multiple monitor candidates, either randomly or based on a predetermined rule. The "predetermined rule" is, for example, a first condition in which a monitor candidate with a higher average rating (evaluation value) by a supervisor (described later) is given priority in being selected as a monitor.
また、「予め定められた規則」は、タスクの実行の回数または頻度が多い監視者候補ほど優先的に監視者として決定されるといった第2条件、または監督者による評価(評価値)の平均値およびタスクの実行の回数または頻度のうち2以上を重み付け加算した結果が高いほど優先的に監視者として決定されるといった第3条件であってもよい。 The "predetermined rule" may also be a second condition such that a candidate for a supervisor who has performed a task more frequently or more frequently is given priority in being selected as a supervisor, or a third condition such that a candidate for a supervisor who has a higher weighted sum of two or more of the average evaluation (evaluation value) by the supervisor and the number or frequency of performing the task is given priority in being selected as a supervisor.
なお、「優先的」とは、監視者として決定される確率が高くなることを意味する。例えば、「予め定められた規則」が第1条件である場合、監督者による評価(評価値)の平均値が相対的に高い監視者候補は、監督者による評価(評価値)の平均値が相対的に低い監視者候補よりも、監視者として決定される確率が高い。 Note that "preferential" means that there is a higher probability of being selected as a supervisor. For example, if the first condition is a "predetermined rule," a supervisor candidate with a relatively high average supervisor evaluation (evaluation value) is more likely to be selected as a supervisor than a supervisor candidate with a relatively low average supervisor evaluation (evaluation value).
つづいて、情報処理装置1は、端末装置2Aから送信されるタスク要求を受信した場合、タスク要求を送信した端末装置2Aの利用者UAにタスクを実行させるために、利用者UAの端末装置2Aにタスク情報に含まれる実行用情報を送信する(ステップS5)。
Next, when the information processing device 1 receives a task request sent from the
監視対象者である利用者UAの端末装置2Aは、情報処理装置1から送信される実行用情報を受信すると、実行用情報に基づいて、利用者UAがタスクを実行するための表示などを行う。これにより、監視対象者である利用者UAは、端末装置2Aを用いてタスクを実行することができる。
When the
また、情報処理装置1は、決定した監視者である利用者Uに対して、監視対象者である利用者UAによるタスクの実行を監視する監視作業を依頼する(ステップS6)。以下においては、複数の利用者Uのうち、監視対象者である利用者UAによるタスクの実行を監視する監視作業を依頼する利用者Uを利用者UBと記載し、利用者UBの端末装置2を端末装置2Bと記載する場合がある。利用者UBは、タスクの実行が予め定められた条件を満たすと判定された第1の利用者の一例であり、端末装置2Bは、第1の端末装置の一例である。
The information processing device 1 also requests the user U, who is the determined monitor, to perform a monitoring task of monitoring the execution of a task by the user UA, who is the person to be monitored (step S6). In the following, of the multiple users U, the user U who is requested to perform a monitoring task of monitoring the execution of a task by the user UA, who is the person to be monitored, may be referred to as user UB, and the
監視者である利用者UBによる監視の対象となるタスクは、利用者UBによって過去に実行されたタスクまたは利用者UBによって過去に実行されたタスクのカテゴリに含まれるタスクであるが、かかる例に限定されない。 Tasks that are subject to monitoring by the monitor, user UB, are tasks that have been previously performed by user UB or tasks that fall within a category of tasks that have been previously performed by user UB, but are not limited to such examples.
情報処理装置1は、例えば、監視者である利用者UBの端末装置2Bに監視依頼情報を送信することによって、監視対象者である利用者UAによるタスクの実行を監視する監視作業を依頼する。監視依頼情報には、例えば、監視対象者の情報、監視対象となるタスクの内容などを示す情報、監視対象者の端末装置2Aから出力される実行中情報の取得先となるアドレス情報、監視対象者の情報を取得先となるアドレス情報、および監視対象者によるタスクの実行に対する評価を入力するための情報などが含まれる。
The information processing device 1 requests a monitoring task of monitoring the execution of a task by the user UA who is the person to be monitored, for example, by sending monitoring request information to the
監視者である利用者UBの端末装置2Bは、情報処理装置1から送信される監視依頼情報を受信すると、監視依頼情報に基づいて、監視対象者の情報や監視対象となるタスクの内容などを示す情報などを表示する。
When the
また、監視対象者の端末装置2Aは、実行中情報を情報処理装置1に送信する(ステップS7)。ステップS7において、端末装置2Aは、監視対象者である利用者UAがタスクを実行している間、利用者UAによるタスクの実行に関する情報である実行中情報を情報処理装置1に繰り返し送信する。
The
実行中情報は、例えば、利用者UAがタスクを実行している表示画面の情報、利用者UAによって実行されているタスクの実行内容を示す情報、端末装置2Aに設けられたセンサによって検出される情報である検出情報を含むが、かかる例に限定されない。
The ongoing information includes, for example, information of the display screen on which the user UA is executing a task, information indicating the execution content of the task being executed by the user UA, and detection information which is information detected by a sensor provided in the
端末装置2Bは、監視依頼情報に含まれるアドレス情報に基づいて、情報処理装置1にアクセスし、情報処理装置1から実行中情報を取得し、取得した実行中情報を表示する。監視者である利用者UBは、利用者UBの端末装置2Bに表示される実行中情報を監視することによって、監視対象者である利用者UAによるタスクの実行を監視することができる。
The
監視対象者である利用者UAによって実行されているタスクの実行内容を示す情報は、例えば、タスクがアンケート型タスクである場合、利用者UAによる設問に対する回答を示す情報などであり、タスクがアノテーションである場合、利用者UAによって入力されたタグの情報などである。 The information indicating the execution content of a task being performed by the user UA, who is the monitored person, is, for example, information indicating the answers to the questions by the user UA if the task is a questionnaire-type task, or information on tags entered by the user UA if the task is an annotation.
監視者である利用者UBは、監視対象者である利用者UAによるタスクの実行の監視を行った後、利用者UAによるタスクの実行に対する評価を端末装置2Bに入力する。監視者は、例えば、監視者の端末装置2Bに表示された「すごくよい」、「よい」、「ふつう」、「わるい」、「すごくわるい」の5つの選択肢から1つを選択することで、タスクの実行に対する5段階の評価を監視者の端末装置2Bに入力する。
After monitoring the execution of a task by user UA, who is the monitored person, user UB inputs an evaluation of user UA's execution of the task into
つづいて、監視者である利用者UBの端末装置2Bは、監視者によって入力された評価を示す情報である評価情報を情報処理装置1に送信する(ステップS8)。評価情報には、監視対象者によるタスクの実行に対する評価を示す評価値が含まれる。評価値は、例えば、「すごくよい」が選択された場合には「5」、「よい」が選択された場合には「4」、「ふつう」が選択された場合には「3」、「わるい」が選択された場合には「2」、「すごくわるい」が選択された場合には「1」である。評価値の値が大きいほど評価が高いことを示すが、評価値は、値が低いほど評価が高くなるものであってもよい。
Next, the
情報処理装置1は、監視対象者である利用者UAによるタスクの実行開始から終了までの期間に端末装置2Aから送信される複数の実行中情報に含まれるタスクの実行結果および監視者による評価情報などに基づいて、監視対象者である利用者UAおよび監視者である利用者UBに報酬を付与する(ステップS9)。なお、端末装置2Aが、利用者UAによるタスクの実行が終了した場合に、利用者UAによるタスクの実行結果を情報処理装置1に送信した場合、実行結果および監視者による評価情報などに基づいて、監視対象者である利用者UAおよび監視者である利用者UBに報酬を付与することができる。
The information processing device 1 grants rewards to the user UA, who is the subject of monitoring, and the user UB, who is the monitor, based on the task execution results and the monitor's evaluation information, etc., contained in the multiple pieces of in-progress information transmitted from the
利用者Uに付与される報酬は、例えば、電子マネー、ポイント、または各種の特典などである。ポイントは、例えば、オンラインサイトなどで商品の購入やサービスの利用などに用いられる価値(バリュー)である。特典は、例えば、クーポン、商品券、サービス利用券などであるが、かかる例に限定されない。 The reward given to the user U may be, for example, electronic money, points, or various benefits. Points are a value that can be used, for example, to purchase products or use services on online sites. Benefits may be, for example, coupons, gift certificates, service vouchers, etc., but are not limited to these examples.
情報処理装置1は、例えば、オンラインサービスにおける利用者Uのアカウントやウォレットにタスクに応じた額の電子マネーやタスクに応じたポイントを追加することによって、利用者Uに報酬を付与する。また、情報処理装置1は、例えば、特典を示す情報を端末装置2で表示可能に端末装置2に送信することで、利用者Uに報酬を付与する。また、報酬は、現金でもよく、この場合、報酬は、例えば、銀行口座を介した現金の入金処理などによって付与される。
The information processing device 1 rewards the user U, for example, by adding an amount of electronic money corresponding to the task or points corresponding to the task to the user U's account or wallet in the online service. The information processing device 1 also rewards the user U, for example, by transmitting information indicating the benefit to the
情報処理装置1は、監視者による監視結果の一例である評価情報に基づいて、監視対象者に付与する報酬を決定する。例えば、情報処理装置1は、監視者による評価が高いほど高い報酬を監視対象者に付与する。報酬は、例えば、電子マネーの場合、金額が大きいほど高い報酬であり、ポイントや特典の場合、現金に換算したときの額が大きいほど高い報酬である。 The information processing device 1 determines the reward to be given to the monitored person based on the evaluation information, which is an example of the monitoring result by the monitor. For example, the information processing device 1 gives a higher reward to the monitored person the higher the evaluation by the monitor. For example, in the case of electronic money, the higher the amount, the higher the reward, and in the case of points or benefits, the higher the amount when converted into cash, the higher the reward.
情報処理装置1は、監視者による監視結果の一例である評価情報を取得できない場合、監視者に対する報酬の付与は行わない。また、情報処理装置1は、監視者による監視結果に基づいて、監視者に付与する報酬を決定することもできる。 If the information processing device 1 cannot obtain evaluation information, which is an example of the monitoring results by the monitor, it does not provide a reward to the monitor. The information processing device 1 can also determine the reward to be provided to the monitor based on the monitoring results by the monitor.
例えば、情報処理装置1は、監視者による過去の監視結果に基づいて、監視者の監視精度を判定し、判定した監視精度が高いほど高い報酬を監視対象者に付与することもできる。例えば、情報処理装置1は、監視者による評価値の平均値が、全監視者による評価値の平均値または中央値に近いほど高い報酬を監視対象者に付与する。なお、平均値は、タスクのカテゴリ毎の平均値であってもよく、タスク毎の平均値であってもよい。 For example, the information processing device 1 can determine the monitoring accuracy of the monitor based on the monitor's past monitoring results, and the higher the determined monitoring accuracy, the higher the reward that can be given to the person being monitored. For example, the information processing device 1 can give a higher reward to the person being monitored the closer the average of the monitor's evaluation values is to the average or median of the evaluation values of all monitors. Note that the average value may be the average value for each task category, or the average value for each task.
また、情報処理装置1は、監視対象者によるタスクの実行前または実行中に、監視者による監視の実行を監視対象者に通知することができる。例えば、情報処理装置1は、監視対象者によるタスクの実行が監視者によって監視されることを示す通知情報を監視対象者の端末装置2Aに送信することによって、監視者による監視の実行を監視対象者に通知する。
In addition, the information processing device 1 can notify the monitored person that the monitor is monitoring before or during the performance of a task by the monitored person. For example, the information processing device 1 notifies the monitored person that the monitor is monitoring by sending notification information indicating that the performance of a task by the monitored person will be monitored by the monitor to the monitored person's
また、情報処理装置1は、複数の監視者候補のうち、監視者の監視状態を監視する利用者Uを監督者として決定することもできる。例えば、情報処理装置1は、監視が適切であると判定される割合が閾値以上である監視者候補を監督者として決定することができる。 The information processing device 1 can also determine, from among multiple monitor candidates, a user U who monitors the monitoring status of the monitor, as the supervisor. For example, the information processing device 1 can determine, as the supervisor, a monitor candidate whose monitoring is judged to be appropriate at a rate equal to or higher than a threshold.
また、情報処理装置1は、監視者による監視に対する監視対象者による評価を示す情報に基づいて、複数の監視者候補の中から監督者を決定することもできる。例えば、情報処理装置1は、監視対象者によるタスクの実行中に、監視者の端末装置2Bに設けられたイメージセンサによって得られた動画像を監視対象者の端末装置2Bに表示させることができる。
The information processing device 1 can also determine a supervisor from among multiple monitor candidates based on information indicating the monitored person's evaluation of the monitoring by the monitor. For example, the information processing device 1 can display on the monitored person's
監視対象者は、監視対象者の端末装置2Aに表示された監視者の動画像を確認し、監視者の監視に対する評価を監視対象者の端末装置2Aに入力する。監視者の監視に対する評価は、監視対象者によるタスクの実行に対する評価と同様に5段階の評価であるが、5段階以外の評価であってもよい。
The monitored person checks the video image of the monitor displayed on the monitored person's
情報処理装置1は、監視対象者に入力された評価に基づいて、複数の監視者候補の中から監督者を決定することができる。例えば、情報処理装置1は、複数の監視者候補のうち、監視者としての監視に対する評価を示す評価値の平均値が閾値以上である監視者候補を監督者として決定することができる。なお、情報処理装置1は、上述した監督者の決定基準に基づいて、複数の監視者候補の中から複数の監督者候補を事前に決定し、これら複数の監督者候補の中から監督者を決定することができる。 The information processing device 1 can determine a supervisor from among multiple monitor candidates based on the evaluation input for the monitored person. For example, the information processing device 1 can determine as a supervisor a monitor candidate whose average evaluation value indicating the evaluation of monitoring as a monitor is equal to or greater than a threshold value from among the multiple monitor candidates. The information processing device 1 can determine multiple supervisor candidates in advance from among the multiple monitor candidates based on the above-mentioned criteria for determining a supervisor, and determine a supervisor from among these multiple supervisor candidates.
また、情報処理装置1は、各監視対象者による監視者に対する評価に基づいて、監視対象者の端末装置2Aに設けられた複数のセンサのうち監視者が監視に用いる1以上のセンサを決定することもできる。例えば、情報処理装置1は、各監視対象者による監視者に対する評価の平均値が低いほど、複数のセンサのうち監視者が監視に用いるセンサの数や種類を増加させることができる。
The information processing device 1 can also determine one or more sensors from among the multiple sensors provided on the
情報処理装置1は、例えば、各監視対象者による監視者に対する評価の平均値の範囲毎に監視者が監視に用いる1以上のセンサを対応付けたセンサ選択情報を有し、かかるセンサ選択情報に基づいて、複数のセンサのうち監視者が監視に用いる1以上のセンサを決定することもできる。 The information processing device 1 has, for example, sensor selection information that associates one or more sensors that the monitor will use for monitoring with each range of average values of the evaluations of the monitor by each monitored person, and can also determine one or more sensors from among multiple sensors that the monitor will use for monitoring based on such sensor selection information.
このように、情報処理装置1は、利用者Uによる端末装置2を用いた過去のタスクの実行に関する情報である実行情報に基づいて、利用者Uによる過去のタスクの実行が予め定められた条件を満たすか否かを判定する。そして、情報処理装置1は、利用者Uによる過去のタスクの実行が予め定められた条件を満たすと判定した利用者Uを監視対象者である利用者Uによる端末装置2を用いたタスクの実行を監視する監視者として決定する。
In this way, the information processing device 1 determines whether or not the past execution of a task by the user U satisfies a predetermined condition based on the execution information, which is information related to the past execution of a task by the user U using the
これにより、情報処理装置1は、実行結果に加えてタスクの実行の監視結果を発注側に提供したり、タスクの実行に対する評価が低い実行結果を除外したりすることができ、クラウドソーシングの促進を図ることができる。 This allows the information processing device 1 to provide the ordering party with the monitoring results of task execution in addition to the execution results, and to exclude execution results that have a low evaluation of task execution, thereby promoting crowdsourcing.
以下、このような処理を行う情報処理装置1および端末装置2,3を含む情報処理システムの構成などについて、詳細に説明する。なお、以下においては、クラウドソーシング仲介サービス以外の情報処理装置1によって提供される電子商取引サービスに関する処理などについては説明を省略している。
The following provides a detailed explanation of the configuration of an information processing system that includes the information processing device 1 and
〔2.情報処理システムの構成〕
図2は、実施形態に係る情報処理システムの構成の一例を示す図である。図2に示すように、実施形態に係る情報処理システム100は、情報処理装置1と、複数の端末装置2と、複数の端末装置3とを含む。
2. Configuration of Information Processing System
2 is a diagram showing an example of a configuration of an information processing system according to an embodiment. As shown in FIG. 2, the
情報処理装置1は、クラウドソーシング仲介サービスを提供する。また、情報処理装置1は、ウェブ検索サービス、スケジュール管理サービス、経路案内サービス、路線情報提供サービス、動画配信サービス、音楽配信サービス、地図情報提供サービス、電子商取引サービスなどの各種のオンラインサービスも提供することができる。 The information processing device 1 provides a crowdsourcing intermediation service. The information processing device 1 can also provide various online services such as a web search service, a schedule management service, a route guidance service, a route information service, a video distribution service, a music distribution service, a map information service, and an e-commerce service.
複数の端末装置2の各々は、互いに異なる利用者Uによって用いられる。複数の端末装置3の各々は、例えば、互いに異なる発注者Oによって用いられる。端末装置2,3の各々は、例えば、スマートフォン、タブレット端末、ノート型のPC、デスクトップ型のPCなどであるが、スマートウォッチなどのウェアラブルデバイスやVRゴーグルなどであってもよい。
Each of the multiple
情報処理装置1、端末装置2、および端末装置3は、ネットワークNを介して、有線または無線により互いに通信可能に接続される。なお、図2に示す情報処理システム100には、情報処理装置1が複数含まれてもよい。ネットワークNは、例えば、LAN(Local Area Network)や、インターネットなどのWAN(Wide Area Network)である。
The information processing device 1, the
各端末装置2,3は、LTE(Long Term Evolution)、4G(4th Generation)、5G(5th Generation:第5世代移動通信システム)などの無線通信網や、Bluetooth(登録商標)、無線LANなどの近距離無線通信を介してネットワークNに接続し、情報処理装置1と通信することができる。
Each of the
〔3.端末装置2〕
図3は、実施形態に係る端末装置2の構成の一例を示す図である。図3に示すように、実施形態に係る端末装置2は、通信部10と、表示部11と、操作部12と、センサ群13と、記憶部14と、処理部15とを備える。
[3. Terminal device 2]
Fig. 3 is a diagram showing an example of the configuration of the
〔3.1.通信部10〕
通信部10は、例えば、NIC(Network Interface Card)などによって実現される。通信部10は、ネットワークNと有線または無線で接続され、ネットワークNを介して、情報処理装置1との間で情報の送受信を行う。
3.1.
The
〔3.2.表示部11〕
表示部11は、例えば、LCD(Liquid Crystal Display)または有機EL(Electro Luminescence)ディスプレイなどである。
[3.2. Display unit 11
The display unit 11 is, for example, an LCD (Liquid Crystal Display) or an organic EL (Electro Luminescence) display.
〔3.3.操作部12〕
操作部12は、例えば、文字、数字、およびスペースを入力するためのキー、エンターキーおよび矢印キーなどを含むキーボード、マウス、および電源ボタンなどを含む。表示部11は、タッチパネル対応ディスプレイである場合、操作部12はタッチパネルを含む。
[3.3. Operation unit 12
The operation unit 12 includes, for example, a keyboard including keys for inputting letters, numbers, and spaces, an enter key, arrow keys, etc., a mouse, a power button, etc. In the case where the display unit 11 is a touch panel compatible display, The operation unit 12 includes a touch panel.
〔3.4.センサ群13〕
センサ群13は、例えば、温度センサ、湿度センサ、照度センサ、測位センサ、マイク、加速度センサ、ジャイロセンサ、地磁気センサ、およびイメージセンサなどを含む。測位センサは、端末装置2の位置を検出する位置センサである。
3.4. Sensor Group 13
The sensor group 13 includes, for example, a temperature sensor, a humidity sensor, an illuminance sensor, a positioning sensor, a microphone, an acceleration sensor, a gyro sensor, a geomagnetic sensor, and an image sensor. The positioning sensor is a position sensor that detects the position of the
温度センサは、端末装置2の周囲の温度を検出するセンサである。湿度センサは、端末装置2の周囲の湿度を検出するセンサである。照度センサは、端末装置2の周囲の照度を検出するセンサである。マイクは、端末装置2の周囲の音を検出するセンサである。
The temperature sensor is a sensor that detects the temperature around the
加速度センサは、端末装置2の加速度を検出するセンサである。ジャイロセンサは、端末装置2の傾きおよび回転などの姿勢を検出するセンサである。地磁気センサは、地磁気を検出するセンサである。イメージセンサは、端末装置2の周囲を撮像するセンサである。
The acceleration sensor is a sensor that detects the acceleration of the
〔3.5.記憶部14〕
記憶部14は、例えば、RAM(Random Access Memory)、フラッシュメモリ(Flash Memory)などの半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスクなどの記憶装置によって実現される。
[3.5.
The
記憶部14には、例えば、情報処理装置1から送信されネットワークNおよび通信部10を介して処理部15によって取得された情報およびセンサ群13によって検出された情報である検出情報などが記憶される。
The
〔3.6.処理部15〕
処理部15は、コントローラ(controller)であり、例えば、CPU(Central Processing Unit)またはMPU(Micro Processing Unit)などによって、端末装置2内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがRAMを作業領域として実行されることにより実現される。
3.6. Processing
The
処理部15は、例えば、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)またはFPGA(Field Programmable Gate Array)などの集積回路により一部または全部が実現されてもよい。処理部15は、情報取得部16と、表示処理部17と、情報出力部18とを備える。
The
〔3.6.1.情報取得部16〕
情報取得部16は、情報処理装置1から送信されネットワークNを介して通信部10で受信される種々の情報を取得する。情報処理装置1から送信される情報は、例えば、上述した依頼情報、実行用情報、監視依頼情報、報酬情報、実行中情報、監視者情報、コンテンツなどである。また、情報取得部16は、センサ群13によって検出された情報である検出情報をセンサ群13から取得する。
[3.6.1.
The
また、情報取得部16は、利用者Uによる操作部12への操作によって入力または選択された各種の情報を取得する。利用者Uによる操作部12への操作によって入力または選択される情報は、例えは、監視対象者としての利用者Uによるタスクの実行のための操作情報、監視対象者によるタスクの実行に対する監視者による評価を示す情報である評価情報、監視者の監視に対する監視対象者による評価を示す情報である評価情報などである。
In addition, the
利用者Uは、監視者として、例えば、表示部11に表示された「すごくよい」、「よい」、「ふつう」、「わるい」、「すごくわるい」の5つの選択肢から操作部12を用いて1つを選択することで、監視対象者によるタスクの実行に対する5段階の評価を入力することができる。 As a monitor, the user U can input a five-level evaluation of the performance of a task by the monitored person by using the operation unit 12 to select one of five options displayed on the display unit 11: "Very good," "Good," "Average," "Bad," and "Very bad."
また、利用者Uは、監視対象者として、例えば、表示部11に表示された「すごくよい」、「よい」、「ふつう」、「わるい」、「すごくわるい」の5つの選択肢から操作部12を用いて1つを選択することで、監視者に対する監視に対する5段階の評価を入力することができる。 In addition, the user U, as a person to be monitored, can input a five-level evaluation of the monitoring of the monitor by using the operation unit 12 to select one of five options displayed on the display unit 11, for example, "very good," "good," "average," "bad," and "very bad."
監視対象者によるタスクの実行に対する監視者による評価および、監視者の監視に対する監視対象者による評価は、5段階に限定されず、4段階以下であってもよく6段階以上であってもよい。 The monitor's evaluation of the monitored person's execution of a task and the monitored person's evaluation of the monitor's monitoring are not limited to a five-point scale, but may be four or less or six or more.
〔3.6.2.表示処理部17〕
表示処理部17は、情報取得部16によって取得された情報を表示部11に表示させる。例えば、表示処理部17は、情報取得部16によって取得された情報を表示部11に表示させる。
[3.6.2. Display Processing Unit 17]
The display processing unit 17 causes the display unit 11 to display the information acquired by the
例えば、表示処理部17は、情報取得部16によって取得された依頼情報、実行用情報、報酬情報、実行中情報、監視者情報、およびコンテンツなどを表示部11に表示させる。実行中情報は、例えば、監視対象者がタスクを実行している表示画面の情報、監視対象者によって実行されているタスクの実行内容を示す情報、監視対象者の端末装置2に設けられたセンサ群13のセンサによって検出される情報である検出情報を含むが、かかる例に限定されない。
For example, the display processing unit 17 causes the display unit 11 to display the request information, execution information, reward information, in-progress information, monitor information, and content acquired by the
監視対象者によって実行されているタスクの実行内容を示す情報は、例えば、タスクがアンケート型タスクである場合、監視対象者による設問に対する回答を示す情報などであり、タスクがアノテーションである場合、監視対象者によって入力されたタグの情報などであり、タスクが操作型タスクである場合、監視対象者による操作の情報などである。 The information indicating the execution content of the task being performed by the monitored person may be, for example, information indicating the answers to the questions by the monitored person if the task is a questionnaire-type task, information on tags entered by the monitored person if the task is an annotation, or information on the operations performed by the monitored person if the task is an operation-type task.
表示処理部17は、実行中情報を表示部11に表示することで、監視者は、監視対象者がタスクを実行している際に、監視対象者の顔の向きや監視対象者の視線の向きが端末装置2に向いている割合などに基づいて、監視対象者によるタスクの実行に対する評価を行うことができる。
The display processing unit 17 displays the execution information on the display unit 11, allowing the monitor to evaluate the execution of the task by the monitored person based on, for example, the direction of the monitored person's face and the percentage of the monitored person's gaze directed toward the
また、実行中情報には上述した検出情報が含まれており、監視者は、監視対象者が実行しているタスクのタスク情報に含まれる条件情報で規定されるコンテキストと一致するコンテキストで監視対象者がタスクを実行しているか否かを、表示部11に表示されている検出情報に基づいて判断することができる。 The execution information also includes the detection information described above, and the monitor can determine, based on the detection information displayed on the display unit 11, whether the monitored person is executing a task in a context that matches the context specified by the condition information included in the task information of the task being executed by the monitored person.
また、表示処理部17は、監視者情報を表示部11に表示することで、監視対象者や監督者は、タスクを実行している際に、監視者の顔の向きや監視対象者の視線の向きが端末装置2に向いている割合などに基づいて、監視者によるタスクの実行の監視に対する評価を行うことができる。
In addition, the display processing unit 17 displays the monitor information on the display unit 11, allowing the monitored person and the supervisor to evaluate the monitor's monitoring of the task execution based on the direction of the monitor's face and the percentage of the monitored person's gaze directed toward the
また、表示処理部17は、情報取得部16によって取得された監視依頼情報に基づいて、監視対象者の情報、監視対象となるタスクの内容などを示す情報、および監視対象者によるタスクの実行に対する評価を入力するための情報などを表示する。
In addition, based on the monitoring request information acquired by the
〔3.6.3.情報出力部18〕
情報出力部18は、例えば、利用者Uによる操作部12への操作に応じた情報である操作情報を情報処理装置1へ通信部10を介して送信する。また、情報出力部18は、情報取得部16によって取得された検出情報を情報処理装置1へ通信部10を介して送信する。
[3.6.3. Information output unit 18]
The information output unit 18 transmits, for example, operation information corresponding to an operation on the operation unit 12 by the user U to the information processing device 1 via the
また、表示部11に依頼情報が表示されている状態で、利用者Uによる操作部12への操作によって利用者Uが実行を希望するタスクの選択が行われたとする。この場合、情報出力部18は、利用者Uが実行を希望するタスクを特定するための情報を含むタスク要求を情報処理装置1に対して通信部10を介して送信する。
In addition, assume that while the request information is displayed on the display unit 11, the user U operates the operation unit 12 to select a task that the user U wishes to execute. In this case, the information output unit 18 transmits a task request including information for identifying the task that the user U wishes to execute to the information processing device 1 via the
例えば、提案情報に利用者Uが選択可能なタスクが複数含まれている場合、表示部11に表示される提案情報には、タスク毎に承諾ボタンが含まれている。承諾ボタンが利用者Uによりクリックまたはタップなどによって選択された場合、端末装置2は、選択された承諾ボタンに対応するタスクを特定するための情報を含むタスク要求を情報処理装置1に送信する。
For example, if the proposed information includes multiple tasks that the user U can select, the proposed information displayed on the display unit 11 includes an acceptance button for each task. When the user U selects an acceptance button by clicking or tapping, the
また、情報出力部18は、実行中情報を情報処理装置1に対して通信部10を介して送信する。実行中情報は、例えば、利用者Uがタスクを実行している表示画面の情報、利用者Uによって実行されているタスクの実行内容を示す情報、端末装置2に設けられたセンサによって検出される情報である検出情報などであるが、かかる例に限定されない。
The information output unit 18 also transmits the in-progress information to the information processing device 1 via the
また、情報出力部18は、利用者Uによるタスクの実行が終了した場合に、利用者Uによるタスクの実行結果を情報処理装置1に対して通信部10を介して送信する。
In addition, when the execution of the task by the user U is completed, the information output unit 18 transmits the result of the execution of the task by the user U to the information processing device 1 via the
また、情報出力部18は、情報取得部16によって取得された各種の情報を情報処理装置1に対して通信部10を介して送信する。例えば、情報出力部18は、情報取得部16によって取得された評価情報を情報処理装置1に対して通信部10を介して送信する。
In addition, the information output unit 18 transmits various pieces of information acquired by the
〔4.情報処理装置1の構成〕
図4は、実施形態に係る情報処理装置1の構成の一例を示す図である。図4に示すように、情報処理装置1は、通信部20と、記憶部21と、処理部22とを有する。
4. Configuration of information processing device 1
4 is a diagram showing an example of the configuration of the information processing device 1 according to the embodiment. As shown in FIG. 4, the information processing device 1 includes a
〔4.1.通信部20〕
通信部20は、例えば、NICなどによって実現される。そして、通信部20は、ネットワークNと有線または無線で接続され、他の各種装置との間で情報の送受信を行う。例えば、通信部20は、端末装置2,3との間でネットワークNを介して情報の送受信を行う。
4.1.
The
〔4.2.記憶部21〕
記憶部21は、例えば、RAM、フラッシュメモリなどの半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスクなどの記憶装置によって実現される。記憶部21は、利用者情報記憶部30と、タスク情報記憶部31と、タスク実行結果記憶部32とを有する。
[4.2. Storage unit 21
The storage unit 21 is realized by, for example, a semiconductor memory element such as a RAM or a flash memory, or a storage device such as a hard disk or an optical disk. The storage unit 21 includes a user information storage unit 30, a task information storage unit 31, and , and a task execution result storage unit 32 .
〔4.2.1.利用者情報記憶部30〕
利用者情報記憶部30は、利用者Uに関する各種の情報を記憶する。図5は、実施形態に係る利用者情報記憶部30に記憶される利用者情報テーブルの一例を示す図である。
[4.2.1. User information storage unit 30
The user information storage unit 30 stores various types of information related to the user U. Fig. 5 is a diagram showing an example of a user information table stored in the user information storage unit 30 according to the embodiment.
図5に示す例では、利用者情報記憶部30に記憶される利用者情報テーブルは、「利用者ID(Identifier)」、「属性情報」、「履歴情報」、「コンテキスト情報」、および「設定情報」といった項目の情報を含む。 In the example shown in FIG. 5, the user information table stored in the user information storage unit 30 includes information on items such as "User ID (Identifier)," "Attribute Information," "History Information," "Context Information," and "Settings Information."
「利用者ID」は、利用者Uを識別する識別子であり、利用者U毎に付される情報である。「属性情報」は、「利用者ID」に対応付けられた利用者Uの属性に関する属性情報である。利用者Uの属性は、例えば、デモグラフィック属性、サイコグラフィック属性などである。デモグラフィック属性は、人口統計学的属性であり、例えば、年齢、性別、職業、居住地、年収、家族構成などの複数の属性項目を含む。 "User ID" is an identifier that identifies user U, and is information assigned to each user U. "Attribute information" is attribute information related to the attributes of user U that are associated with the "user ID." The attributes of user U are, for example, demographic attributes, psychographic attributes, etc. Demographic attributes are demographic attributes, and include multiple attribute items such as age, gender, occupation, place of residence, annual income, and family composition.
サイコグラフィック属性は、心理学的属性であり、例えば、ライフスタイル、価値観、興味関心などに関する複数の属性項目を含む。例えば、サイコグラフィック属性における複数の属性項目の各々は、車、服、旅行、ゲーム、キャンプ、バイク、電車、家電、またはパソコンなどといった利用者Uの興味関心を有する対象である。 Psychographic attributes are psychological attributes and include, for example, multiple attribute items related to lifestyle, values, interests, etc. For example, each of the multiple attribute items in the psychographic attributes is an object of interest to the user U, such as cars, clothes, travel, games, camping, motorcycles, trains, home appliances, or computers.
「履歴情報」は、「利用者ID」に対応付けられた利用者Uのオンラインサービスにおける行動履歴の情報を含む履歴情報である。利用者Uのオンラインサービスにおける行動履歴の情報は、例えば、利用者Uのオンラインサービスにおける検索履歴情報、閲覧履歴情報、および取引履歴情報などを含む。 "History information" is history information that includes information on the behavioral history of user U in online services that is associated with the "user ID." Information on the behavioral history of user U in online services includes, for example, search history information, browsing history information, and transaction history information in online services for user U.
利用者Uの検索履歴情報は、例えば、ウェブ検索サービスにおける利用者Uによる検索履歴の情報などを含む。利用者Uの閲覧履歴情報は、例えば、オンラインサービスにおける利用者Uによるコンテンツの閲覧履歴の情報などを含む。利用者Uの取引履歴の情報は、オンラインサービスにおける利用者Uによる商品の取引履歴の情報などを含む。 User U's search history information includes, for example, information on the search history by user U in web search services. User U's browsing history information includes, for example, information on the content browsing history by user U in online services. User U's transaction history information includes, for example, information on the product transaction history by user U in online services.
「コンテキスト情報」は、「利用者ID」に対応付けられた利用者Uの現在または将来のコンテキストの情報であるコンテキスト情報である。かかるコンテキスト情報は、端末装置2から送信される検出情報に基づいて特定される利用者Uのコンテキスト、または処理部22によって推定される利用者Uのコンテキストの履歴情報などを含む。
"Context information" is information on the current or future context of user U associated with the "user ID." Such context information includes the context of user U identified based on the detection information transmitted from the
利用者Uのコンテキストは、利用者Uの状況であり、例えば、利用者Uの周囲の状況、利用者Uの運動状態、利用者Uの姿勢、利用者Uの感情、利用者Uの現在位置、利用者Uが置かれた物理環境などを含む。 The context of user U is the situation of user U, and includes, for example, the situation around user U, the movement state of user U, the posture of user U, the emotions of user U, the current location of user U, the physical environment in which user U is located, etc.
「設定情報」は、「利用者ID」に対応付けられた利用者Uの設定情報であり、例えば、利用者Uによって設定され、利用者Uのアカウントに紐付けられたスケジュール情報、電子メール情報などである。 "Settings information" is the settings information of user U associated with the "user ID", for example, schedule information, e-mail information, etc. set by user U and linked to user U's account.
〔4.2.2.タスク情報記憶部31〕
タスク情報記憶部31は、各発注者Oから提供されるタスク情報を記憶する。図6は、実施形態に係るタスク情報記憶部31に記憶されるタスク情報テーブルの一例を示す図である。
[4.2.2. Task information storage unit 31]
The task information storage unit 31 stores task information provided by each client O. Fig. 6 is a diagram showing an example of a task information table stored in the task information storage unit 31 according to the embodiment.
図6に示す例では、タスク情報記憶部31に記憶されるタスク情報テーブルは、「タスクID」、「内容情報」、「実行用情報」、「条件情報」、および「必要実行数」といった項目の情報を含む。 In the example shown in FIG. 6, the task information table stored in the task information storage unit 31 includes information on items such as "task ID," "content information," "execution information," "condition information," and "required number of executions."
「タスクID」は、タスクを識別する識別子であり、タスク毎に付される情報である。「内容情報」は、「タスクID」に対応付けられたタスクの内容を示す情報であり、例えば、タスクの種別、タスクの概要、タスク実行時のコンテキストの情報などを含む。条件情報は、内容情報に含まれてもよい。「実行用情報」は、「タスクID」に対応付けられたタスクを利用者Uに実行させるための情報を含む情報であり、上述した実行用情報である。 "Task ID" is an identifier that identifies a task, and is information that is assigned to each task. "Content information" is information that indicates the content of the task associated with the "task ID", and includes, for example, the type of task, an overview of the task, and information on the context when the task is executed. Condition information may be included in the content information. "Execution information" is information that includes information for causing user U to execute the task associated with the "task ID", and is the execution information described above.
「条件情報」は、「タスクID」に対応付けられたタスクを実行する際の条件を示す情報であり、上述した条件情報である。「必要実行数」は、「タスクID」に対応付けられたタスクの必要実行数を示す情報であり、発注者Oによって設定される情報である。 "Condition information" is information indicating the conditions for executing a task associated with a "task ID", and is the condition information described above. "Required number of executions" is information indicating the required number of executions of a task associated with a "task ID", and is information set by the client O.
〔4.2.3.タスク実行結果記憶部32〕
タスク実行結果記憶部32は、利用者Uによるタスクの実行結果を記憶する。図7は、実施形態に係るタスク実行結果記憶部32に記憶されるタスク実行結果テーブルの一例を示す図である。
4.2.3. Task execution result storage unit 32
The task execution result storage unit 32 stores the results of the tasks executed by the user U. Fig. 7 is a diagram showing an example of a task execution result table stored in the task execution result storage unit 32 according to the embodiment.
図7に示す例では、タスク実行結果記憶部32に記憶されるタスク実行結果テーブルは、「実行ID」、「タスクID」、「利用者ID」、「実行結果」、「検出情報」、「コンテキスト情報」、および「評価情報」といった項目の情報を含む。 In the example shown in FIG. 7, the task execution result table stored in the task execution result storage unit 32 includes information on items such as "Execution ID," "Task ID," "User ID," "Execution result," "Detection information," "Context information," and "Evaluation information."
「実行ID」は、タスクの実行結果を識別する識別子であり、タスクの実行結果毎に付される情報である。「タスクID」は、「実行ID」に対応する実行結果のタスクを識別する識別子であり、図6に示すタスクIDと同じである。 "Execution ID" is an identifier that identifies the execution result of a task, and is information that is assigned to each execution result of a task. "Task ID" is an identifier that identifies the task of the execution result that corresponds to the "Execution ID", and is the same as the task ID shown in Figure 6.
「利用者ID」は、「実行ID」に対応する実行結果のタスクを実行した利用者Uを識別する識別子であり、図5に示す利用者IDと同じである。「実行結果」は、「実行ID」に対応する実行結果である。 "User ID" is an identifier that identifies the user U who executed the task whose execution result corresponds to "Execution ID", and is the same as the user ID shown in Figure 5. "Execution result" is the execution result corresponding to "Execution ID".
「検出情報」は、タスク実行時の検出情報であり、センサ群13に含まれる1以上のセンサによって検出された情報であって利用者Uによるタスクの実行時における情報である。「コンテキスト情報」は、「実行ID」に対応する実行結果のタスクを利用者Uが実行したときの利用者Uのコンテキストの情報である。 "Detection information" is detection information at the time of task execution, is information detected by one or more sensors included in the sensor group 13, and is information at the time when the task is executed by the user U. "Context information" is information on the context of the user U when the user U executed the task of the execution result corresponding to the "execution ID".
「評価情報」は、「実行ID」に対応する実行結果のタスクの利用者Uによる実行に対する監視者による評価を示す情報である。なお、タスク実行結果テーブルには、「実行ID」に対応する実行結果のタスクを利用者Uが実行したときの利用者Uのコンテキストの情報なども含まれる。 "Evaluation information" is information that indicates the monitor's evaluation of the execution by user U of the task that is the execution result corresponding to the "Execution ID". The task execution result table also includes information on the context of user U when user U executed the task that is the execution result corresponding to the "Execution ID".
上述した実行情報は、例えば、「実行結果」および「評価情報」を含む情報であるが、さらに、「検出情報」および「コンテキスト情報」のうちの少なくとも一方を含む情報であってもよい。 The execution information described above is, for example, information including "execution results" and "evaluation information," but may also include at least one of "detection information" and "context information."
〔4.3.処理部22〕
処理部22は、コントローラであり、例えば、CPU、MPUなどのプロセッサによって、情報処理装置1内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム(情報処理プログラムの一例に相当)がRAMなどを作業領域として実行されることにより実現される。また、処理部22は、例えば、ASIC、FPGA、GPGPUなどの集積回路によって一部または全部が実現されてもよい。
4.3.
The
図4に示すように、処理部22は、取得部40と、受付部41と、判定部42と、決定部43と、依頼部44と、タスク部45と、通知部46と、報酬付与部47とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、処理部22の内部構成は、図4に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。
As shown in FIG. 4, the
〔4.3.1.取得部40〕
取得部40は、外部の情報処理装置や端末装置2,3などから通信部20を介して種々の情報を取得し、取得した情報を記憶部21に記憶させる。
[4.3.1. Acquisition unit 40
The acquisition unit 40 acquires various information from external information processing devices and
例えば、取得部40は、外部の情報処理装置または端末装置2などから通信部20を介して利用者Uの情報である利用者情報を取得し、取得した利用者情報を利用者情報記憶部30の利用者情報テーブルに追加する。
For example, the acquisition unit 40 acquires user information, which is information about the user U, from an external information processing device or
また、取得部40は、端末装置2から送信される実行中情報に含まれる実行結果をネットワークNおよび通信部10を介して取得し、取得した実行結果を実行情報の一部としてタスク実行結果記憶部32に記憶されるタスク実行結果テーブルに追加する。
The acquisition unit 40 also acquires the execution results contained in the execution information transmitted from the
また、利用者Uによるタスクの実行が終了した場合に、利用者Uによるタスクの実行結果が端末装置2から情報処理装置1に送信される場合、取得部40は、実行中情報に含まれる実行結果に代えてまたは加えて、タスクの実行が終了した場合に送信される実行結果を取得し、取得した実行結果をタスク実行結果記憶部32に記憶されるタスク実行結果テーブルに追加することもできる。
In addition, when the execution of a task by user U is completed and the execution result of the task by user U is transmitted from the
また、取得部40は、端末装置2から送信される実行中情報をネットワークNおよび通信部10を介して取得する。取得部40は、取得した実行中情報をタスク実行結果記憶部32に記憶されるタスク実行結果テーブルに追加することができる。
The acquisition unit 40 also acquires the running information transmitted from the
また、取得部40は、端末装置2から送信されるタスク実行時の検出情報をネットワークNおよび通信部10を介して取得し、取得したタスク実行時の検出情報をタスク実行結果記憶部32に記憶されるタスク実行結果テーブルに追加する。
The acquisition unit 40 also acquires the detection information at the time of task execution transmitted from the
取得部40は、利用者Uによるタスクの実行中に実行中情報と検出情報とを繰り返し取得することができる。検出情報には、端末装置2のセンサ群13に含まれる1以上のセンサによって検出された情報であって利用者Uがタスクを実行中に検出された情報などが含まれる。
The acquisition unit 40 can repeatedly acquire the in-progress information and the detection information while the user U is performing a task. The detection information includes information detected by one or more sensors included in the sensor group 13 of the
また、取得部40は、監視者の端末装置2や監視対象者の端末装置2などから送信される評価情報をネットワークNおよび通信部10を介して取得し、取得したタスク実行時の評価情報をタスク実行結果記憶部32に記憶されるタスク実行結果テーブルに追加する。なお、監視者の端末装置2から送信される評価情報は、監視対象者によるタスクの実行に対する監視者による評価を示す評価値が含まれ、監視者による評価情報である。また、監視対象者の端末装置2から送信される評価情報は、監視対象者によるタスクの実行に対する監視者の監視に対する監視対象者による評価を示す評価値が含まれ、監視対象者による評価情報である。
The acquisition unit 40 also acquires evaluation information transmitted from the monitor's
また、取得部40は、記憶部21から各種の情報を取得する。例えば、取得部40は、利用者Uの情報である利用者情報を利用者情報記憶部30などから取得する。取得部40によって取得される利用者情報は、例えば、上述した属性情報、履歴情報、および設定情報のうちの少なくとも1つ以上の情報の一部または全部を含む。 The acquisition unit 40 also acquires various types of information from the storage unit 21. For example, the acquisition unit 40 acquires user information, which is information about the user U, from the user information storage unit 30 or the like. The user information acquired by the acquisition unit 40 includes, for example, a part or all of at least one of the above-mentioned attribute information, history information, and setting information.
また、取得部40は、利用者Uに実行させるタスクの情報であるタスク情報をタスク情報記憶部31などから取得する。取得部40によって取得されるタスク情報は、例えば、上述した内容情報、実行用情報、条件情報、および実行必要数の情報のうちの少なくとも1つ以上の情報一部または全部を含む。 The acquisition unit 40 also acquires task information, which is information about a task to be executed by the user U, from the task information storage unit 31 or the like. The task information acquired by the acquisition unit 40 includes, for example, a part or all of at least one of the above-mentioned information: content information, execution information, condition information, and information on the number of tasks required for execution.
また、取得部40は、タスクの実行結果に関する情報をタスク実行結果記憶部32のタスク実行結果テーブルから取得する。取得部40によって取得される実行結果に関する情報は、例えば、上述したスクID、利用者ID、実行結果、検出情報、コンテキスト情報、および評価情報のうちの少なくとも1つ以上の情報一部または全部を含む。実行結果および評価情報は、第1の利用者による第1の端末装置を用いた過去のタスクの実行に関する情報である実行情報の一例である。なお、実行情報は、検出情報およびコンテキスト情報のうちの少なくとも一方の情報がされに含まれてもよい。 The acquisition unit 40 also acquires information related to the execution results of the task from the task execution result table in the task execution result storage unit 32. The information related to the execution results acquired by the acquisition unit 40 includes, for example, part or all of at least one of the above-mentioned task ID, user ID, execution result, detection information, context information, and evaluation information. The execution result and evaluation information are examples of execution information, which is information related to past execution of a task by the first user using the first terminal device. Note that the execution information may further include at least one of the detection information and context information.
〔4.3.2.受付部41〕
受付部41は、外部の情報処理装置や端末装置2,3などから通信部20を介して種々の要求や情報を受け付ける。
4.3.2.
The
例えば、受付部41は、端末装置3から送信されるタスク毎の発注情報を受け付ける。発注情報には、上述したタスク情報や必要実行数の情報などが含まれる。タスク情報には、上述した実行用情報、条件情報、および内容情報などが含まれる。
For example, the
実行用情報は、上述したように、利用者Uにタスクを実行させるための情報などを含む。条件情報は、上述したように、タスクを実行する際の利用者Uのコンテキストを規定する情報を含む。利用者Uのコンテキストは、利用者Uの状況であり、利用者Uの周囲の状況を含む。内容情報は、タスクの内容(例えば、タスクの種別、タスクの概要、タスク実行時のコンテキストの情報など)を示す情報を含む。条件情報は、内容情報に含まれてもよい。受付部41は、受け付けた発注情報をタスク情報記憶部31のタスク情報テーブルに追加する。
As described above, the execution information includes information for causing the user U to execute a task. As described above, the condition information includes information that specifies the context of the user U when executing a task. The context of the user U is the situation of the user U, and includes the situation around the user U. The content information includes information indicating the content of the task (e.g., the type of task, an overview of the task, information on the context when the task is executed, etc.). The condition information may be included in the content information. The
また、受付部41は、端末装置2から送信されるタスク要求を受け付ける。タスク要求には、例えば、利用者IDおよびタスクIDなどが含まれている。かかるタスク要求は、利用者Uが端末装置2を操作して、実行を希望するタスクを選択した場合に、端末装置2から情報処理装置1に送信される。
The
〔4.3.3.判定部42〕
判定部42は、取得部40によって取得された実行情報に基づいて、利用者Uによる過去のタスクの実行が予め定められた条件を満たすか否かを判定する。判定部42は、過去のタスクの実行が予め定められた条件を満たすと判定した利用者Uを監視者候補として判定する。実行情報は、例えば、利用者Uによる過去のタスクの実行結果および利用者Uによる過去のタスクの実行に対する評価を示す評価値の情報のうちの少なくとも一方を含む。
[4.3.3. Determination unit 42
The determination unit 42 determines whether or not the execution of a past task by the user U satisfies a predetermined condition based on the execution information acquired by the acquisition unit 40. The execution information may include, for example, the results of the execution of the task by the user U in the past and the execution of the task by the user U in the past. The evaluation value indicating the evaluation for the item is included in at least one of the items.
予め定められた条件は、例えば、タスク毎の条件またはタスクのカテゴリ毎の条件である。タスクのカテゴリは、例えば、タスクの種別、条件情報で規定されるコンテキストの種別、端末装置2の種別などである。タスクの種別は、例えば、アンケート型タスク、アノテーション、操作型タスクなどであるが、これらのタスクの種別をさらに細分化したものであってもよい。
The predetermined conditions are, for example, conditions for each task or conditions for each task category. Task categories are, for example, the type of task, the type of context specified in the condition information, the type of
例えば、タスク種別は、アンケート型タスクにおいて、設問の数によって分類される種別であってもよく、設問の内容のカテゴリによって分類される種別であってもよく、付与される報酬の高さによって分類される種別であってもよい。 For example, in a questionnaire-type task, the task type may be classified according to the number of questions, the category of the content of the questions, or the amount of reward to be awarded.
また、タスク種別は、例えば、アノテーションにおいて、タグ付け方法によって分類される種別であってもよく、タグ付け対象のカテゴリによって分類される種別であってもよく、タグ付けに要する時間によって分類される種別であってもよい。 In addition, the task type may be classified, for example, in annotation, according to the tagging method, according to the category of the tagging target, or according to the time required for tagging.
また、タスク種別は、例えば、操作型タスクにおいて、操作の種別(例えば、タップ操作、フリック操作、スワイプ操作など)によって分類される種別であってもよく、操作の手順によって分類される種別であってもよい。なお、タスク種別は、タスクの実行に要する時間である想定時間の長さによって分類される種別であってもよく、タスクが実行される端末装置2の種別などであってもよい。
The task type may be classified according to the type of operation (e.g., tap operation, flick operation, swipe operation, etc.) in an operation-type task, or according to the procedure of the operation. The task type may be classified according to the length of the expected time required to execute the task, or according to the type of
コンテキストの種別は、例えば、利用者Uの周囲の状況、利用者Uがいる場所、利用者Uの状態などであるが、これらのコンテキストの種別をさらに細分化したものであってもよい。また、端末装置2の種別は、例えば、スマートフォン、タブレット、PCなどである。
The types of contexts are, for example, the situation around the user U, the location of the user U, the state of the user U, etc., but these context types may be further subdivided. In addition, the types of the
監視者候補の決定条件である上述した「予め定められた条件」は、例えば、監視者による評価を示す評価値、およびタスクの実行回数または実行頻度などのうちの1以上に関する条件である。判定部42は、取得部40によって取得された実行情報に基づいて、実行回数または実行頻度などを判定することができる。 The above-mentioned "predetermined conditions" that are the conditions for determining monitor candidates are, for example, conditions related to one or more of an evaluation value indicating an evaluation by a monitor, and the number of times or frequency of execution of a task. The determination unit 42 can determine the number of times or frequency of execution, etc., based on the execution information acquired by the acquisition unit 40.
例えば、「予め定められた条件」は、監視者による評価を示す評価値の平均値が閾値以上であるという条件、タスクの実行回数または実行頻度が閾値以上であるという条件である。 For example, a "predetermined condition" is a condition that the average evaluation value indicating the evaluation by the monitor is equal to or greater than a threshold, or a condition that the number of times or frequency of execution of a task is equal to or greater than a threshold.
また、「予め定められた条件」は、監視者による評価を示す評価値の平均値およびタスクの実行回数または実行頻度のうちの2以上の重み付け加算の結果が閾値以上であるという条件などであってもよい。判定部42は、取得部40によって取得された実行情報に基づいて、監視者による評価を示す評価値の平均値およびタスクの実行回数または実行頻度のうちの2以上の重み付け加算の演算を行うことができる。 The "predetermined condition" may also be a condition that the result of weighted addition of two or more of the average evaluation value indicating the evaluation by the monitor and the number of times or frequency of execution of the task is equal to or greater than a threshold value. The determination unit 42 can perform a calculation of weighted addition of two or more of the average evaluation value indicating the evaluation by the monitor and the number of times or frequency of execution of the task based on the execution information acquired by the acquisition unit 40.
監視者による評価を示す評価値は、利用者Uが監視対象となるタスクを実行した場合に、かかるタスクの実行に対する監視者に対する評価を示す値であり、例えば、2段階以上の評価である。監視者は、例えば、「すごくよい」、「よい」、「ふつう」、「わるい」、「すごくわるい」の5つの選択肢から1つを選択することで、タスクの実行に対する5段階の評価を行うことができる。 The evaluation value indicating the monitor's evaluation is a value indicating the monitor's evaluation of the execution of a task when the user U executes the task to be monitored, and is, for example, an evaluation of two or more levels. The monitor can evaluate the execution of the task on a five-level scale by selecting one option from five options, for example, "very good," "good," "average," "poor," and "very poor."
〔4.3.4.決定部43〕
決定部43は、判定部42によってタスクの実行が予め定められた条件を満たすと判定された利用者Uを、監視対象者による端末装置2を用いたタスクの実行を監視する監視者として決定する。
4.3.4.
The
決定部43は、例えば、複数の監視者候補の中から1以上の監視者をランダムまたは予め定められた規則に基づいて決定する。監視者候補は、判定部42によってタスクの実行が予め定められた条件を満たすと判定された利用者Uである。
The
「予め定められた規則」は、例えば、監督者による評価(評価値)の平均値が高い監視者候補ほど優先的に監視者として決定されるといった第1条件、またはタスクの実行の回数または頻度が多い監視者候補ほど優先的に監視者として決定されるといった第2条件である。また、「予め定められた規則」は、タスクの実行の回数または頻度のうち2以上を重み付け加算した結果が高いほど優先的に監視者として決定されるといった第3条件であってもよい。 The "predetermined rule" is, for example, a first condition such that a supervisor candidate with a higher average evaluation (evaluation value) by the supervisor is given priority in being selected as a supervisor, or a second condition such that a supervisor candidate with a higher number or frequency of task execution is given priority in being selected as a supervisor. Furthermore, the "predetermined rule" may be a third condition such that a candidate with a higher weighted sum of two or more of the number or frequency of task execution is given priority in being selected as a supervisor.
なお、「優先的」とは、監視者として決定される確率が高くなることを意味する。例えば、「予め定められた規則」が第1条件である場合、監督者による評価(評価値)の平均値が相対的に高い監視者候補は、監督者による評価(評価値)の平均値が相対的に低い監視者候補よりも、監視者として決定される確率が高い。 Note that "preferential" means that there is a higher probability of being selected as a supervisor. For example, if the first condition is a "predetermined rule," a supervisor candidate with a relatively high average supervisor evaluation (evaluation value) is more likely to be selected as a supervisor than a supervisor candidate with a relatively low average supervisor evaluation (evaluation value).
また、決定部43は、複数の監視者候補のうち、一部の監視者候補を監視者として決定し、残りの監視者候補を監視者による監視の状態を監視する監督者として決定する。監視者候補は、予め定められた条件を満たすと判定された第1の利用者の一例である。
The
決定部43は、監視が適切であると判定される割合が閾値以上である監視者候補を監督者として決定することができる。例えば、決定部43は、監視者による監視に対する監視対象者による評価を示す情報に基づいて、複数の監視者候補の中から監督者を決定する。
The
決定部43は、上述した監督者の決定基準に基づいて、複数の監視者候補の中から複数の監督者候補を事前に決定することもできる。この場合、決定部43は、決定した複数の監督者候補の中から監視者の監視状態を監視する監督者を決定する。なお、監督者候補は、上述した監督者の決定基準と同様の判定基準により判定部42によって判定されてもよい。
The
監視者による監視の対象となるタスクは、例えば、監視者によって過去に実行されたタスクまたは監視者によって過去に実行されたタスクのカテゴリに含まれるタスクであるが、かかる例に限定されない。 Tasks that are subject to monitoring by the monitor are, for example, tasks that have been performed by the monitor in the past or tasks that fall within a category of tasks that have been performed by the monitor in the past, but are not limited to such examples.
また、決定部43は、監視対象者による監視者に対する評価に基づいて、監視対象者の端末装置2に設けられた複数のセンサのうち監視者が監視対象者によるタスクの実行の監視に用いる1以上のセンサを決定する。
The
例えば、決定部43は、各監視対象者による監視者に対する評価の平均値が低いほど、複数のセンサのうち監視者が監視に用いるセンサの数や種類を増加させることができる。また、決定部43は、例えば、各監視対象者による監視者に対する評価の平均値の範囲毎に監視者が監視に用いる1以上のセンサを対応付けたセンサ選択情報を有し、かかるセンサ選択情報に基づいて、複数のセンサのうち監視者が監視に用いる1以上のセンサを決定することもできる。
For example, the
また、決定部43は、複数の監視者候補のうち、監視者の監視状態を監視する利用者Uを監督者として決定する。例えば、決定部43は、監視が適切であると判定される割合が閾値以上である監視者候補を監督者として決定する。
The
また、決定部43は、監視者による監視に対する監視対象者による評価を示す情報に基づいて、複数の監視者候補の中から監督者を決定することもできる。例えば決定部43は、監視対象者によるタスクの実行中に、監視者の端末装置2に設けられたイメージセンサによって得られた動画像を監視対象者の端末装置2に表示させることができる。
The
監視対象者は、監視対象者の端末装置2に表示された監視者の動画像を確認し、監視者の監視に対する評価を監視対象者の端末装置2に入力する。監視者の監視に対する評価は、監視対象者によるタスクの実行に対する評価と同様に5段階の評価であるが、5段階以外の評価であってもよい。
The monitored person checks the video image of the monitor displayed on the monitored person's
決定部43は、監視対象者に入力された評価に基づいて、複数の監視者候補の中から監督者を決定することができる。例えば、決定部43は、複数の監視者候補のうち、監視者としての監視に対する評価を示す評価値の平均値が閾値以上である監視者候補を監督者として決定することができる。
The
〔4.3.5.依頼部44〕
依頼部44は、決定部43によって決定された監視者に監視対象者の監視を依頼する。監視者による監視の対象となるタスクは、監視者によって過去に実行されたタスクまたは監視者によって過去に実行されたタスクのカテゴリに含まれるタスクであるが、かかる例に限定されない。
[4.3.5. Request Unit 44]
The request unit 44 requests the monitor determined by the
依頼部44は、例えば、監視者の端末装置2に監視依頼情報を送信することによって、監視対象者によるタスクの実行を監視する監視作業を依頼する。監視依頼情報には、例えば、監視対象者の情報、監視対象となるタスクの内容などを示す情報、監視対象者の端末装置2から出力される実行中情報の取得先となるアドレス情報、監視対象者の情報を取得先となるアドレス情報、および監視対象者によるタスクの実行に対する評価を入力するための情報などが含まれる。
The request unit 44 requests monitoring work to monitor the execution of a task by the monitored person, for example, by sending monitoring request information to the monitor's
〔4.3.6.タスク部45〕
タスク部45は、タスク情報に基づいて利用者Uに1以上のタスクを実行させる。タスク部45は、タスク情報に含まれる実行用情報を利用者Uの端末装置2に送信することによって、利用者Uにタスクを実行させる。
[4.3.6. Task section 45]
The task unit 45 causes the user U to execute one or more tasks based on the task information. The task unit 45 causes the user U to execute the tasks by transmitting execution information included in the task information to the
例えば、タスク部45は、受付部41によってタスク要求が受け付けられた場合に、タスク要求で特定されるタスクのタスク情報に含まれる実行用情報を利用者Uの端末装置2に送信することによって、利用者Uにタスクを実行させる。
For example, when a task request is accepted by the accepting
〔4.3.7.通知部46〕
通知部46は、監視者の端末装置2に実行中情報を通信部20およびネットワークNを介して送信することによって、監視者に実行中情報を通知する。
[4.3.7.
The
また、通知部46は、監視対象者によるタスクの実行が監視者によって監視されることを示す通知情報を監視対象者の端末装置2に通信部20およびネットワークNを介して送信することによって、監視者によってタスクの実行状態が監視されていることを監視対象者に通知する。
The
また、通知部46は、例えば、監視対象者によるタスクの実行中に、監視者の端末装置2に設けられたセンサ群13の1以上のセンサ(例えば、イメージセンサ)によって得られた情報(例えば、監視者の動画像の情報)を含む監視者情報を監視対象者の端末装置2に通信部20およびネットワークNを介して送信する。これにより、通知部46は、監視対象者の端末装置2がタスクを実行中に、監視対象者の端末装置2に監視者情報に表示させることができる。
The
また、通知部46は、監視対象者によるタスクの実行の監視者による監視状態が監督者によって監視されることを示す通知情報を監視者の端末装置2に通信部20およびネットワークNを介して送信することによって、監督者によって監視者の監視状態が監視されていることを監視者に通知する。
The
また、通知部46は、例えば、監視対象者によるタスクの実行中に、監視者の端末装置2に設けられたセンサ群13の1以上のセンサ(例えば、イメージセンサ)によって得られた情報(例えば、監視者の動画像の情報)を含む監視者情報を監督者の端末装置2に通信部20およびネットワークNを介して送信する。これにより、通知部46は、監視者の端末装置2がタスクを実行中に、監督者の端末装置2に監視者情報に表示させることができる。
The
〔4.3.8.報酬付与部47〕
報酬付与部47は、受付部41によって実行結果が受け付けられた場合、タスクを実行した監視対象者である利用者Uに報酬を付与する。また、報酬付与部47は、受付部41によって評価情報が受け付けられた場合、監視対象者によるタスクの実行の監視を実行した監視者である利用者Uに報酬を付与する。
4.3.8. Reward Granting Unit 47
The reward granting unit 47 grants a reward to the user U who is the monitored person who executed the task when the execution result is accepted by the accepting
利用者Uに付与される報酬は、例えば、電子マネー、ポイント、または各種の特典などである。ポイントは、例えば、オンラインサイトなどで商品の購入やサービスの利用などに用いられる価値(バリュー)である。特典は、例えば、クーポン、商品券、サービス利用券などであるが、かかる例に限定されない。 The reward given to the user U may be, for example, electronic money, points, or various benefits. Points are a value that can be used, for example, to purchase products or use services on online sites. Benefits may be, for example, coupons, gift certificates, service vouchers, etc., but are not limited to these examples.
報酬付与部47は、例えば、オンラインサービスにおいてタスクを実行した利用者Uのアカウントやウォレットにタスクに応じた額の電子マネーやタスクに応じたポイントを追加することによって、タスクを実行した利用者Uに報酬を付与する。また、報酬付与部47は、例えば、特典を示す情報である報酬情報を端末装置2で表示可能に端末装置2に送信することで、タスクを実行した利用者Uに報酬を付与する。また、報酬は、現金でもよく、この場合、報酬付与部47は、例えば、銀行口座を介した現金の入金処理などによって報酬を利用者Uに付与する。
The reward granting unit 47 grants a reward to the user U who performed the task, for example, by adding an amount of electronic money or points corresponding to the task to the account or wallet of the user U who performed the task in the online service. The reward granting unit 47 also grants a reward to the user U who performed the task, for example, by transmitting reward information, which is information indicating a benefit, to the
報酬付与部47は、取得部40によって取得された監視者による評価情報に基づいて、監視対象者に付与する報酬を決定する。例えば、報酬付与部47は、監視者による評価が高いほど高い報酬を監視対象者に付与する。報酬は、例えば、電子マネーの場合、金額が大きいほど高い報酬であり、ポイントや特典の場合、現金に換算したときの額が大きいほど高い報酬である。 The reward granting unit 47 determines the reward to be granted to the monitored person based on the evaluation information by the monitor acquired by the acquisition unit 40. For example, the higher the evaluation by the monitor, the higher the reward the reward granting unit 47 grants to the monitored person. For example, in the case of electronic money, the higher the amount, the higher the reward, and in the case of points or benefits, the higher the amount when converted into cash, the higher the reward.
報酬付与部47は、監視者による評価情報を取得部40によって取得できない場合、監視者に対する報酬の付与は行わない。また、報酬付与部47は、監視者による評価情報に基づいて、監視者に付与する報酬を決定することもできる。 If the acquisition unit 40 cannot acquire the evaluation information by the monitor, the reward granting unit 47 does not grant a reward to the monitor. In addition, the reward granting unit 47 can also determine the reward to be granted to the monitor based on the evaluation information by the monitor.
例えば、報酬付与部47は、監視者による過去の監視結果に基づいて、監視者の監視精度を判定し、判定した監視精度が高いほど高い報酬を監視対象者に付与することもできる。例えば、報酬付与部47は、監視者による評価値の平均値が、全監視者による評価値の平均値または中央値に近いほど高い報酬を監視対象者に付与する。なお、平均値は、タスクのカテゴリ毎の平均値であってもよく、タスク毎の平均値であってもよい。 For example, the reward granting unit 47 can determine the monitoring accuracy of the monitor based on the monitor's past monitoring results, and grant a higher reward to the monitored person the higher the determined monitoring accuracy. For example, the reward granting unit 47 grants a higher reward to the monitored person the closer the average of the monitor's evaluation value is to the average or median of the evaluation values of all monitors. Note that the average value may be the average value for each task category, or may be the average value for each task.
また、報酬付与部47は、取得部40によって取得された監視対象者による評価情報に基づいて、監視者に付与する報酬を決定することもできる。例えば、報酬付与部47は、監視対象者による評価情報で示される評価値が高いほどより高い報酬を監視者に付与する報酬として決定する。 The reward granting unit 47 can also determine the reward to be granted to the monitor based on the evaluation information by the monitored person acquired by the acquisition unit 40. For example, the reward granting unit 47 determines the higher the reward to be granted to the monitor, the higher the evaluation value indicated by the evaluation information by the monitored person.
また、報酬付与部47は、取得部40によって取得された監視者による評価情報と監視対象者による評価情報とに基づいて、監視者に付与する報酬を決定することもできる。例えば、報酬付与部47は、監視者による評価情報で示される評価値と監視対象者による評価情報で示される評価値とを重み付け加算した値に応じた報酬を、監視者に付与する報酬として決定する。例えば、報酬付与部47は、重み付け加算した値が高いほど高い報酬を監視者に付与する報酬として決定する。 The reward granting unit 47 can also determine the reward to be granted to the monitor based on the evaluation information by the monitor and the evaluation information by the monitored person acquired by the acquisition unit 40. For example, the reward granting unit 47 determines the reward to be granted to the monitor based on a weighted sum of the evaluation value indicated in the evaluation information by the monitor and the evaluation value indicated in the evaluation information by the monitored person. For example, the reward granting unit 47 determines the higher the weighted sum is, the higher the reward to be granted to the monitor.
また、報酬付与部47は、受付部41によって監督者による評価情報が受け付けられた場合、監督者である利用者Uに報酬を付与する。
In addition, when the
〔5.処理手順〕
次に、実施形態に係る情報処理装置1の処理部22による情報処理の手順について説明する。図8は、実施形態に係る情報処理装置1の処理部22による情報処理の一例を示すフローチャートである。
5. Processing Procedure
Next, a procedure of information processing by the
図8に示すように、情報処理装置1の処理部22は、端末装置3から送信されるタスク情報を取得したか否かを判定する(ステップS10)。処理部22は、タスク情報を取得したと判定すると(ステップS10:Yes)、取得したタスク情報を記憶部21に記憶させる(ステップS11)。
As shown in FIG. 8, the
処理部22は、ステップS11の処理が終了した場合、またはタスク情報を取得していないと判定した場合(ステップS10:No)、決定タイミングになったか否かを判定する(ステップS12)。決定タイミングは、例えば、予め定められた期間毎に到来するタイミング、または評価情報を取得する毎のタイミングなどであるが、かかる例に限定されない。
When the processing of step S11 is completed or when it is determined that task information has not been acquired (step S10: No), the
処理部22は、決定タイミングになったと判定した場合(ステップS12:Yes)、各利用者Uの中から監視者候補および監督者候補を決定する(ステップS13)。処理部22は、ステップS13の処理が終了した場合、または決定タイミングになっていないと判定した場合(ステップS12:No)、タスク通知タイミングになったか否かを判定する(ステップS14)。タスク通知タイミングは、例えば、端末装置2からアクセスがある毎のタイミング、予め定められた期間毎に到来するタイミング、またはタスク情報を取得する毎のタイミングなどであるが、かかる例に限定されない。
When the
処理部22は、タスク通知タイミングになったと判定した場合(ステップS14:Yes)、一覧情報を含む提案情報を端末装置2に送信する(ステップS15)。
When the
処理部22は、ステップS15の処理が終了した場合、またはタスク通知タイミングになっていないと判定した場合(ステップS14:No)、タスク要求が受け付けたか否かを判定する(ステップS16)。処理部22は、タスク要求が受け付けたと判定した場合(ステップS16:Yes)、受け付けたタスク要求で特定されるタスクを実行する監視対象者に対応する1以上の監視者と1以上の監督者とを決定する(ステップS17)。
When the processing of step S15 is completed or when it is determined that the task notification timing has not arrived (step S14: No), the
そして、処理部22は、実行用情報や監視者情報などを監視対象者などの端末装置2に送信する(ステップS18)。また、処理部22は、実行中情報などを監視者の端末装置2に送信する(ステップS19)。
Then, the
処理部22は、ステップS19の処理が終了した場合、またはタスク要求を受け付けていないと判定した場合(ステップS16:No)、タスクの実行結果または評価情報を取得したか否かを判定する(ステップS20)。処理部22は、タスクの実行結果または評価情報を取得したと判定した場合(ステップS20:Yes)、報酬付与処理を行う(ステップS21)。報酬付与処理は、監視対象者、監視者、または監督者に報酬を付与する処理である。
When the processing of step S19 is completed or when it is determined that a task request has not been received (step S16: No), the
処理部22は、ステップS21の処理が終了した場合、またはタスクの実行結果または評価情報を取得していないと判定した場合(ステップS20:No)、動作終了タイミングになったか否かを判定する(ステップS22)。処理部22は、例えば、情報処理装置1の電源がオフにされた場合などに動作終了タイミングになったと判定する。
When the processing of step S21 is completed, or when it is determined that the task execution result or evaluation information has not been acquired (step S20: No), the
処理部22は、動作終了タイミングになっていないと判定した場合(ステップS22:No)、処理をステップS10へ移行し、動作終了タイミングになったと判定した場合(ステップS22:Yes)、図8に示す処理を終了する。
If the
〔6.その他〕
上述した例では、監視者は、監視対象者の端末装置2から送信される実行中情報に基づいて、監視対象者によるタスクの実行を監視するが、かかる例に限定されない。
[6. Other]
In the above-described example, the monitor monitors the execution of a task by the person to be monitored based on the in-progress information transmitted from the
例えば、決定部43は、監視対象者の周囲に存在する監視者候補を監視者として決定することができる。この場合、監視者は、監視対象者によるタスクの実行を直接見て監視することができる。決定部43は、監視対象者の周囲に監視者候補が存在するか否かを、各端末装置2から出力される検出情報に基づいて判定することができる。
For example, the
例えば、決定部43は、各端末装置2から出力される検出情報に基づいて、監視対象者の位置と各監視者候補の位置とを判定し、監視対象者の位置と各監視者候補の位置とから、監視対象者の周囲に監視者候補が存在するか否かを判定する。決定部43は、監視対象者の周囲に監視者候補が存在する場合に、監視対象者の周囲に存在する監視者候補を監視者として決定する。
For example, the
また、判定部42は、監視対象者によるタスクの実行が予め定められた条件を満たすか否かを判定するが、予め定められた条件は、例えば、監視対象者の属性毎の条件であってもよく、監視者の属性毎の条件であってもよい。 The determination unit 42 also determines whether the execution of a task by the monitored person satisfies a predetermined condition, and the predetermined condition may be, for example, a condition for each attribute of the monitored person or a condition for each attribute of the monitor.
また、依頼部44は、監視対象者の過去の平均評価、監視対象者の過去のタスクの評価グラフ(例えば、折れ線グラフ、棒グラフなど)を参考値として含む監視依頼情報を、監視者の端末装置2に送信することもできる。
The request unit 44 can also transmit monitoring request information to the monitor's
また、決定部43は、監視対象者と監視者との組み合わせが同じ組み合わせにならないように、監視者を決定することができる。すなわち、決定部43は、同じ監視対象者に対して同じ利用者Uを監視者として決定しないことができる。
The
また、決定部43は、取得部40によって取得される評価情報に基づいて、監視対象者と監視者との組み合わせを決定することもできる。例えば、決定部43は、監視者による評価が低い監視対象者ほど、監視対象者または監督者による評価が高い監視者候補を監視者として決定する。監視者による評価は、監視者による過去の評価情報で示される評価値の平均値、中央値、または最小値などである。
The
また、決定部43は、監視対象者または監督者による評価が平均よりも高い監視者の監視対象者に対する評価の平均値を基準値として、監視者による評価が低い監視対象者ほど、監視対象者に対する評価の平均値が基準値により近い監視者候補を監視者として決定することもできる。なお、決定部43は、ランダムに監視者を決定することもできる。
The
また、決定部43は、監視者による評価が低い監視対象者ほど、より多くの監視者候補を監視者として決定したり、監視対象者または監督者による評価がより高い監視者候補を監視者として決定したりすることができる。なお、監視者による評価は、監視対象者が実行するタスクのカテゴリにおけるタスクの実行の監視者による評価であってもよい。
The
また、決定部43は、タスクの実行によって監視対象者に付与される報酬が高いタスクほどより多くの監視者を決定したり、評価のより高い監視者候補を監視者として決定したりすることができる。
The
また、決定部43は、監視対象者または監督者による評価が高い監視者候補ほどより高い確率で監視者として決定することもできる。また、決定部43は、監視者による評価が低い監視対象者ほど高い確率で、監視対象者または監督者による評価がより高い監視者候補を監視者として決定することもできる。
The
また、依頼部44は、監視対象者によるタスクの実行の監視を行っている監視者に対して、監視対象者が実行しているタスクと同一または類似するタスクの実行を依頼することもできる。 The request unit 44 can also request the monitor who is monitoring the execution of a task by the monitored person to execute a task that is the same as or similar to the task being executed by the monitored person.
また、判定部42は、例えば、タスクの実行の適切度の平均値または中央値が閾値以上である利用者Uを、タスクの実行が予め定められた条件を満たす利用者Uとして判定することもできる。タスクの実行の適切度は、判定部42によって判定される。 The determination unit 42 can also determine, for example, that a user U whose average or median value of the appropriateness of task execution is equal to or greater than a threshold value is a user U whose task execution satisfies a predetermined condition. The appropriateness of task execution is determined by the determination unit 42.
例えば、判定部42は、タスクの実行結果に基づいて、タスクの実行の適切度を判定する。タスクの実行の適切度は、例えば、タスクがアンケート型タスクである場合、設問に対する回答速度が予め定められた範囲に近いほど高く判定される。なお、タスクの実行の適切度は、回答速度が予め定められた範囲である場合に最も高い。予め定められた範囲は、例えば、複数の利用者Uによる設問に対する回答速度の履歴に基づいて自動的または手動で設定される。予め定められた範囲は、例えば、標準偏差1σの範囲などであるが、かかる例に限定されず、種々の方法で設定することができる。 For example, the judgment unit 42 judges the appropriateness of task execution based on the result of task execution. For example, if the task is a questionnaire-type task, the closer the answering speed to the questions is to a predetermined range, the higher the appropriateness of task execution is judged to be. Note that the appropriateness of task execution is highest when the answering speed is within the predetermined range. The predetermined range is set automatically or manually, for example, based on the history of the answering speeds to the questions by multiple users U. The predetermined range is, for example, a range of 1σ standard deviation, but is not limited to such an example and can be set in various ways.
また、タスクの実行の適切度は、タスクがアンケート型タスクである場合、例えば、利用者Uによる設問に対する回答が外れ値である数が多いほど低く判定される。外れ値である回答は、回答が複数の選択肢から選択される回答である場合、複数の選択肢のいずれにも該当しない回答であるが、統計的な外れ値であってもよい。 In addition, when the task is a questionnaire-type task, the appropriateness of task execution is determined to be lower, for example, the more outliers there are in the answers to questions posed by user U. When an answer is an answer selected from multiple options, an outlier answer is an answer that does not fall into any of the multiple options, but it may also be a statistical outlier.
また、タスクの実行の適切度は、例えば、タスクがアノテーションである場合、タグ付けの速さが予め定められた範囲に近いほど高く判定される。なお、タスクの実行の適切度は、タグ付けの速さが予め定められた範囲である場合に最も高い。予め定められた範囲は、例えば、複数の利用者Uによるタグ付けの速さの履歴に基づいて自動的または手動で設定される。予め定められた範囲は、例えば、標準偏差1σの範囲などであるが、かかる例に限定されず、種々の方法で設定することができる。 In addition, for example, when the task is annotation, the appropriateness of task execution is determined to be higher the closer the tagging speed is to a predetermined range. The appropriateness of task execution is highest when the tagging speed is within a predetermined range. The predetermined range is set automatically or manually, for example, based on the history of tagging speeds by multiple users U. The predetermined range is, for example, a range of 1σ standard deviation, but is not limited to such an example and can be set in various ways.
また、タスクの実行の適切度は、タスクがアノテーションである場合、例えば、利用者Uによるタグ付けが外れ値である数が多いほど低く判定される。タスクがアノテーションである場合の外れ値は、例えば、想定されていないタグの情報であり、例えば、タグ付けされた範囲の大きさが予め定められた大きさの範囲内にない場合や、タグが選択肢から選択される場合に複数の選択肢のいずれにも該当しない場合などであるが、統計的な外れ値であってもよい。 In addition, when the task is an annotation, the appropriateness of task execution is determined to be lower, for example, the more outliers the tagging by user U has. When the task is an annotation, an outlier is, for example, unexpected tag information, such as when the size of the tagged range is not within a predetermined range of sizes, or when the tag is selected from options and does not fall into any of the multiple options, but it may also be a statistical outlier.
また、タスクの実行の適切度は、例えば、操作型タスクである場合、操作の回数が予め定められた範囲に近いほど高く判定される。なお、タスクの実行の適切度は、操作の回数が予め定められた範囲である場合に最も高い。予め定められた範囲は、例えば、複数の利用者Uによる操作の回数の履歴に基づいて自動的または手動で設定される。予め定められた範囲は、例えば、標準偏差1σの範囲などであるが、かかる例に限定されず、種々の方法で設定することができる。操作の種別が複数あるタスクである場合、各種別の操作の回数の適切度の重み付け加算によってタスクの実行の適切度が判定される。 In addition, for example, in the case of an operation-type task, the appropriateness of task execution is determined to be higher the closer the number of operations is to a predetermined range. The appropriateness of task execution is highest when the number of operations is within a predetermined range. The predetermined range is set automatically or manually, for example, based on the history of the number of operations by multiple users U. The predetermined range is, for example, a range of a standard deviation of 1σ, but is not limited to such an example and can be set in various ways. In the case of a task with multiple types of operations, the appropriateness of task execution is determined by weighting the appropriateness of the number of operations for each type.
また、判定部42は、実行情報を入力とし、適切度を出力する適切度推定モデルを用いて、タスクの実行の適切度を判定することもできる。適切度推定モデルは、例えば、実行情報とタスクの実行の正当性の有無とを含む学習用データを用いた機械学習によって生成される。 The determination unit 42 can also determine the appropriateness of task execution using an appropriateness estimation model that receives execution information as input and outputs appropriateness. The appropriateness estimation model is generated, for example, by machine learning using learning data that includes the execution information and the presence or absence of legitimacy of task execution.
適切度推定モデルにおいて、実行の正当性は、例えば、利用者Uが真面目にタスクを実行した場合に有とされ、利用者Uが不真面目にタスクを実行した場合に無とされる。真面目にタスクを実行とは、適切にタスクを実行であるとも言え、不真面目にタスクを実行とは、不適切にタスクを実行であるとも言える。 In the appropriateness estimation model, the legitimacy of execution is deemed valid, for example, when user U performs a task sincerely, and invalid, when user U performs a task without sincerity. Performing a task sincerely can also be said to be performing a task appropriately, and performing a task without sincerity can also be said to be performing a task inappropriately.
不真面目にタスクを実行するとは、設問型タスクである場合、例えば、設問を見ずに回答したり、プログラムコードを用いて自動で回答したりするなどであり、タスクがアノテーションである場合、実行用情報で示される指示内容を見ずにタグ付けを行うことなどである。また、不真面目にタスクを実行するとは、操作型タスクである場合、実行用情報で示される指示内容を見ずに操作したり、操作回数が異常に多いまたは少なかったりなどである。また、不真面目にタスクを実行することには、タスクを途中で中止することも含まれる。 In the case of a question-type task, performing a task carelessly means, for example, answering the questions without looking at them or answering them automatically using program code, and in the case of an annotation task, tagging without looking at the instructions indicated in the execution information. In the case of an operation-type task, performing a task carelessly means operating without looking at the instructions indicated in the execution information or performing an abnormally large or small number of operations. Performing a task carelessly also includes abandoning a task midway.
上述した例では、不真面目にタスクを実行していない場合を例示し、不真面目にタスクを実行していない場合に真面目にタスクを実行しているとして学習用データが生成されるが、真面目にタスクを実行する場合を例示してもよい。この場合、真面目にタスクを実行していない場合、不真面目にタスクを実行しているとして学習用データが生成されてもよい。 In the above example, a case where a task is not performed carelessly is illustrated, and learning data is generated assuming that a task is performed seriously when the task is not performed carelessly, but a case where a task is performed seriously may also be illustrated. In this case, learning data may be generated assuming that a task is performed carelessly when the task is not performed seriously.
適切度推定モデルの機械学習において学習用データにおけるタスクの実行の正当性の有無は、タグ(ラベル)として用いられ、かかるタグは、例えば、利用者Uに実行させるタスクなどによって付されるが、かかる例に限定されない。 In machine learning of the appropriateness estimation model, the legitimacy of the execution of a task in the learning data is used as a tag (label), and such a tag is attached, for example, by the task to be executed by the user U, but is not limited to such an example.
また、判定部42は、利用者Uによるタスクの実行時に端末装置2から出力される検出情報に基づいて、タスクの適切度を判定することもできる。例えば、判定部42は、検出情報に含まれる撮像画像の情報に基づいて、かかる撮像画像で利用者Uの顔の向きや利用者Uの視線の向きを判定する。
The determination unit 42 can also determine the appropriateness of a task based on detection information output from the
判定部42は、利用者Uの顔の向きや利用者Uの視線の向きが端末装置2に向いている割合(例えば、タスクの実行時間に対する比)が予め定められた範囲(例えば、閾値以上の範囲)に近いほど、タスクの実行の適切度が高く判定する。なお、タスクの実行の適切度は、利用者Uの顔の向きや利用者Uの視線の向きが端末装置2に向いている割合が予め定められた範囲である場合に最も高い。
The determination unit 42 determines that the appropriateness of task execution is higher when the ratio of the direction of the user U's face or the direction of the user U's gaze that is directed toward the terminal device 2 (e.g., the ratio to the task execution time) is closer to a predetermined range (e.g., a range equal to or greater than a threshold value). Note that the appropriateness of task execution is highest when the ratio of the direction of the user U's face or the direction of the user U's gaze that is directed toward the
適切度推定モデルなどのモデルは、例えば、畳み込みニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワーク、またはディープニューラルネットワークなどのニューラルネットワークによる機械学習によって生成されるが、かかる例に限定されない。例えば、学習モデルは、ニューラルネットワークに代えて、GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)、線形回帰またはロジスティック回帰といった学習アルゴリズムによる機械学習を用いて生成されてもよい。 Models such as the appropriateness estimation model are generated by machine learning using a neural network such as a convolutional neural network, a recurrent neural network, or a deep neural network, but are not limited to such examples. For example, instead of a neural network, the learning model may be generated using machine learning using a learning algorithm such as a gradient boosting decision tree (GBDT), linear regression, or logistic regression.
また、監視者による監視結果には、評価情報に加えて、検出情報が含まれてもよい。検出情報は、監視者の端末装置2に設けられたセンサによって検出された情報である。この場合、情報処理装置1は、監視者の端末装置2から送信される検出情報に基づいて、監視者による監視が適切か否かを判定する。
The monitoring results by the monitor may also include detection information in addition to the evaluation information. The detection information is information detected by a sensor provided in the monitor's
例えば、判定部42は、監視対象者がタスクを実行している際に、利用者Uの顔の向きや利用者Uの視線の向きが端末装置2に向いている割合(例えば、タスクの実行時間に対する比)が閾値以上である場合に、監視者による監視が適切であると判定し、そうでない場合に、監視者による監視が適切でないと判定する。 For example, when the monitored person is performing a task, if the proportion of the direction of the user U's face or the direction of the user U's gaze that is directed toward the terminal device 2 (e.g., the ratio to the task execution time) is equal to or greater than a threshold value, the determination unit 42 determines that monitoring by the monitor is appropriate, and if not, determines that monitoring by the monitor is inappropriate.
また、報酬付与部47は、監視者による監視が適切であると判定部42によって判定された場合に監視者に付与する報酬を、監視者による監視が適切ではないと判定部42によって判判定された場合に監視者に付与する報酬よりも高くすることができる。また、報酬付与部47は、監視対象者がタスクを実行している際に、利用者Uの顔の向きや利用者Uの視線の向きが端末装置2に向いている割合(例えば、タスクの実行時間に対する比)が高いほど監視者に付与する報酬よりも高くすることもできる。
The reward granting unit 47 can grant a higher reward to the monitor when the determination unit 42 determines that the monitoring by the monitor is appropriate than the reward to be granted to the monitor when the determination unit 42 determines that the monitoring by the monitor is inappropriate. The reward granting unit 47 can also grant a higher reward to the monitor the higher the proportion of the direction of the user U's face or the direction of the user U's gaze that is directed toward the
また、決定部43は、例えば、複数の監視者候補の情報を含む監視者情報を監視対象者の端末装置2に送信し、複数の監視者候補のうち監視対象者が希望する監視候補者を選択させることができる。決定部43は、監視対象者によって選択された監視候補者を監視者として決定する。
The
また、判定部42は、タスク情報に条件情報が含まれる場合において、利用者Uがタスクを実行している際の利用者Uのコンテキストとして処理部22によって推定されるコンテキストとタスク情報の条件情報で規定されるコンテキストとの一致度を適切度として判定することもできる。「一致度」は、例えば、0~1の範囲内の値である。
In addition, when the task information includes condition information, the determination unit 42 can determine the degree of agreement between the context estimated by the
例えば、タスク情報の条件情報で規定されるコンテキストが「レストラン内」であり、推定したコンテキストが「レストラン内」である場合、一致度は「1」である。また、タスク情報の条件情報で規定されるコンテキストが「屋外の雨の中を移動中」であり、推定したコンテキストが「屋外の雨の中を停止中」である場合、2項目のうち1項目が一致しているため、一致度は、「0.5」である。なお、条件情報で規定されるコンテキストが複数の項目で規定される場合、項目毎の値を加算した値が一致度として算出される。項目毎の値は、互いに同じであってもよく、互いに異なる値であってもよい。なお、利用者Uのコンテキストは、例えば、処理部22が推定部として機能して、端末装置2から送信される検出情報や履歴情報などによって推定する。
For example, if the context specified by the condition information of the task information is "in a restaurant" and the estimated context is "in a restaurant", the degree of match is "1". If the context specified by the condition information of the task information is "moving outdoors in the rain" and the estimated context is "stopped outdoors in the rain", one of the two items matches, so the degree of match is "0.5". If the context specified by the condition information is specified by multiple items, the value obtained by adding up the values for each item is calculated as the degree of match. The values for each item may be the same or different. For example, the
〔7.ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態に係る情報処理装置1および端末装置2の各々は、例えば図9に示すような構成のコンピュータ200によって実現される。図9は、実施形態に係る情報処理装置1および端末装置2の各々の機能を実現するコンピュータ200の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ200は、CPU201、RAM202、ROM(Read Only Memory)203、HDD(Hard Disk Drive)204、通信インターフェイス(I/F)205、入出力インターフェイス(I/F)206、およびメディアインターフェイス(I/F)207を有する。
7. Hardware Configuration
Each of the information processing device 1 and the
CPU201は、ROM203またはHDD204に記憶されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ROM203は、コンピュータ200の起動時にCPU201によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ200のハードウェアに依存するプログラムなどを記憶する。
The
HDD204は、CPU201によって実行されるプログラム、および、かかるプログラムによって使用されるデータなどを記憶する。通信インターフェイス205は、ネットワークN(図2参照)を介して他の機器からデータを受信してCPU201へ送り、CPU201が生成したデータを、ネットワークNを介して他の機器へ送信する。
The
CPU201は、入出力インターフェイス206を介して、ディスプレイやプリンタなどの出力装置、および、キーボードまたはマウスなどの入力装置を制御する。CPU201は、入出力インターフェイス206を介して、入力装置からデータを取得する。また、CPU201は、入出力インターフェイス206を介して生成したデータを出力装置へ出力する。
The
メディアインターフェイス207は、記録媒体208に記憶されたプログラムまたはデータを読み取り、RAM202を介してCPU201に提供する。CPU201は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス207を介して記録媒体208からRAM202上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体208は、例えばDVD(Digital Versatile Disc)、PD(Phase change rewritable Disk)などの光学記録媒体、MO(Magneto-Optical disk)などの光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリなどである。
The
例えば、コンピュータ200が実施形態に係る情報処理装置1や端末装置2として機能する場合、コンピュータ200のCPU201は、RAM202上にロードされたプログラムを実行することにより、処理部22や処理部15の機能を実現する。また、HDD204には、記憶部21内または記憶部14内のデータが記憶される。コンピュータ200のCPU201は、これらのプログラムを記録媒体208から読み取って実行するが、他の例として、他の装置からネットワークNを介してこれらのプログラムを取得してもよい。
For example, when the
〔8.その他〕
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
[8. Other]
In addition, among the processes described in the above embodiments, all or part of the processes described as being performed automatically can be performed manually, or all or part of the processes described as being performed manually can be performed automatically by a known method. In addition, the information including the processing procedures, specific names, various data and parameters shown in the above documents and drawings can be changed arbitrarily unless otherwise specified. For example, the various information shown in each drawing is not limited to the illustrated information.
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。 In addition, each component of each device shown in the figure is a functional concept, and does not necessarily have to be physically configured as shown in the figure. In other words, the specific form of distribution and integration of each device is not limited to that shown in the figure, and all or part of them can be functionally or physically distributed and integrated in any unit depending on various loads, usage conditions, etc.
例えば、上述した情報処理装置1は、複数のサーバコンピュータで実現してもよく、また、機能によっては外部のプラットホームなどをAPIやネットワークコンピューティングなどで呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。 For example, the information processing device 1 described above may be realized by multiple server computers, and depending on the function, the configuration can be flexibly changed, such as by calling an external platform using an API or network computing.
また、上述してきた実施形態および変形例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。 The above-described embodiments and variations can be combined as appropriate to the extent that they do not cause inconsistencies in the processing content.
〔9.効果〕
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置1は、第1の利用者による第1の端末装置を用いた過去のタスクの実行に関する情報である実行情報を取得する取得部40と、取得部40によって取得された実行情報に基づいて、第1の利用者による実行が予め定められた条件を満たすか否かを判定する判定部42と、判定部42によって実行が予め定められた条件を満たすと判定された第1の利用者を、第2の利用者による第2の端末装置を用いたタスクの実行を監視する監視者として決定する決定部43とを備える。これにより、情報処理装置1は、実行結果に加えてタスクの実行の監視結果を発注側に提供したり、タスクの実行に対する評価が低い実行結果を除外したりすることができ、クラウドソーシングの促進を図ることができる。
9. Effects
As described above, the information processing device 1 according to the embodiment includes an acquisition unit 40 that acquires execution information, which is information regarding past execution of a task by a first user using a first terminal device, a determination unit 42 that determines whether or not the execution by the first user satisfies a predetermined condition based on the execution information acquired by the acquisition unit 40, and a
また、情報処理装置1は、決定部43によって決定された監視者に監視を依頼する依頼部44を備える。これにより、情報処理装置1は、クラウドソーシングの促進を図ることができる。
The information processing device 1 also includes a request unit 44 that requests monitoring from the monitor determined by the
また、情報処理装置1は、監視者によって監視が実行された場合に、監視を実行した監視者に報酬を付与する報酬付与部47を備える。これにより、情報処理装置1は、監視者の監視意欲を高めることができ、クラウドソーシングの促進を図ることができる。 The information processing device 1 also includes a reward granting unit 47 that, when monitoring is performed by a monitor, grants a reward to the monitor who performed the monitoring. This enables the information processing device 1 to increase the monitor's motivation to monitor and promote crowdsourcing.
また、報酬付与部47は、監視者による監視結果に基づいて、第2の利用者に付与する報酬を決定する。これにより、情報処理装置1は、タスクの実行を適切に行う動機付けを監視対象者に与えることができ、クラウドソーシングの促進を図ることができる。 The reward granting unit 47 also determines the reward to be granted to the second user based on the monitoring results by the monitor. This enables the information processing device 1 to motivate the monitored person to perform tasks appropriately, thereby promoting crowdsourcing.
また、取得部40は、第2の利用者による第2の端末装置を用いた実行に対する監視者による評価を示す評価情報を取得し、報酬付与部47は、評価情報に基づいて、監視対象者に付与する報酬を決定する。これにより、情報処理装置1は、タスクの実行の監視を適切に行う動機付けを監視者に与えることができ、クラウドソーシングの促進を図ることができる。 The acquisition unit 40 also acquires evaluation information indicating the monitor's evaluation of the second user's execution using the second terminal device, and the reward granting unit 47 determines the reward to be granted to the monitored person based on the evaluation information. This enables the information processing device 1 to motivate the monitor to appropriately monitor the execution of tasks, thereby promoting crowdsourcing.
また、情報処理装置1は、監視者による監視の実行を第2の利用者に通知する通知部46を備える。これにより、情報処理装置1は、タスクの実行を適切に行う動機付けを監視対象者に与えることができ、クラウドソーシングの促進を図ることができる。
The information processing device 1 also includes a
また、決定部43は、第1の利用者を複数決定し、複数の第1の利用者のうち一部の第1の利用者を、残りの第1の利用者による監視の状態を監視する監視者として決定する。これにより、情報処理装置1は、タスクの実行の監視を適切に行う動機付けを監視者に与えることができ、クラウドソーシングの促進を図ることができる。
The
また、予め定められた条件は、タスクのカテゴリ毎の条件である。これにより、情報処理装置1は、タスクのカテゴリ毎に異なる条件で監視者を決定することができることから、より適切な監視者を決定することができ、クラウドソーシングの促進を図ることができる。 The predetermined conditions are conditions for each task category. This allows the information processing device 1 to determine a monitor based on different conditions for each task category, thereby determining a more appropriate monitor and promoting crowdsourcing.
また、決定部43は、第2の利用者による第1の利用者に対する評価に基づいて、第2の端末装置に設けられた複数のセンサのうち第1の利用者が監視に用いる1以上のセンサを決定する。これにより、情報処理装置1は、タスクの実行の監視を適切に行う動機付けを監視者に与えることができ、クラウドソーシングの促進を図ることができる。
The
また、監視の対象となるタスクは、第1の利用者によって過去に実行されたタスクまたは第1の利用者によって過去に実行されたタスクのカテゴリに含まれるタスクである。これにより、情報処理装置1は、タスクの実行の監視を適切に行う監視者を決定することができ、クラウドソーシングの促進を図ることができる。 The tasks to be monitored are tasks previously performed by the first user or tasks included in a category of tasks previously performed by the first user. This allows the information processing device 1 to determine a monitor who will appropriately monitor the execution of tasks, thereby facilitating crowdsourcing.
以上、本願の実施形態を図面に基づいて詳細に説明したが、これは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。 The above describes the embodiments of the present application in detail based on the drawings, but this is merely an example, and the present invention can be implemented in other forms that incorporate various modifications and improvements based on the knowledge of those skilled in the art, including the aspects described in the disclosure section of the invention.
また、上述してきた「部(section、module、unit)」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。 The above-mentioned "section, module, unit" can be read as "means" or "circuit." For example, an acquisition unit can be read as an acquisition means or an acquisition circuit.
1 情報処理装置
2,2A,2B,3 端末装置
10,20 通信部
11 表示部
12 操作部
13 センサ群
14,21 記憶部
15,22 処理部
16 情報取得部
17 表示処理部
18 情報出力部
30 利用者情報記憶部
31 タスク情報記憶部
32 タスク実行結果記憶部
40 取得部
41 受付部
42 判定部
43 決定部
44 依頼部
45 タスク部
46 通知部
47 報酬付与部
100 情報処理システム
N ネットワーク
REFERENCE SIGNS LIST 1
Claims (12)
前記取得部によって取得された前記実行情報に基づいて、前記第1の利用者による前記実行が予め定められた条件を満たすか否かを判定する判定部と、
前記判定部によって前記実行が前記予め定められた条件を満たすと判定された前記第1の利用者を、第2の利用者による第2の端末装置を用いたタスクの実行を監視する監視者として決定する決定部と、を備える
ことを特徴とする情報処理装置。 an acquisition unit that acquires execution information, which is information regarding past execution of a task by a first user using a first terminal device;
a determination unit that determines whether or not the execution by the first user satisfies a predetermined condition based on the execution information acquired by the acquisition unit;
a determination unit that determines the first user, whose execution is determined by the determination unit to satisfy the predetermined condition, as a monitor who monitors the execution of a task by a second user using a second terminal device.
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 The information processing apparatus according to claim 1 , further comprising a request unit that requests the monitoring to the monitor determined by the determination unit.
ことを特徴とする請求項1または2に記載の情報処理装置。 The information processing apparatus according to claim 1 , further comprising a reward providing unit that provides a reward to the monitor who has performed the monitoring when the monitoring is performed by the monitor.
前記監視者による監視結果に基づいて、前記第2の利用者に付与する報酬を決定する
ことを特徴とする請求項3に記載の情報処理装置。 The reward granting unit:
The information processing apparatus according to claim 3 , further comprising: determining a reward to be given to the second user based on a result of monitoring by the monitor.
前記第2の利用者による前記第2の端末装置を用いた前記実行に対する前記監視者による評価を示す評価情報を取得し、
前記報酬付与部は、
前記評価情報に基づいて、前記第2の利用者に付与する報酬を決定する
ことを特徴とする請求項4に記載の情報処理装置。 The acquisition unit is
acquiring evaluation information indicating an evaluation by the monitor of the execution by the second user using the second terminal device;
The reward granting unit:
The information processing apparatus according to claim 4 , further comprising: determining a reward to be given to the second user based on the evaluation information.
ことを特徴とする請求項1または2に記載の情報処理装置。 The information processing apparatus according to claim 1 , further comprising a notification unit that notifies the second user of the execution of the monitoring by the monitor.
前記第1の利用者を複数決定し、複数の前記第1の利用者のうち一部の第1の利用者を、残りの第1の利用者による前記監視の状態を監視する監視者として決定する
ことを特徴とする請求項1または2に記載の情報処理装置。 The determination unit is
The information processing device according to claim 1 or 2, characterized in that a plurality of the first users are determined, and some of the plurality of the first users are determined as monitors who monitor the monitoring status of the remaining first users.
前記タスクのカテゴリ毎の条件である
ことを特徴とする請求項1または2に記載の情報処理装置。 The predetermined condition is:
The information processing apparatus according to claim 1 , wherein the condition is for each category of the task.
前記第2の利用者による前記第1の利用者に対する評価に基づいて、前記第2の端末装置に設けられた複数のセンサのうち前記第1の利用者が前記監視に用いる1以上のセンサを決定する
ことを特徴とする請求項1または2に記載の情報処理装置。 The determination unit is
The information processing device according to claim 1 or 2, characterized in that, based on an evaluation of the first user by the second user, one or more sensors from among a plurality of sensors provided in the second terminal device are determined to be used by the first user for the monitoring.
前記第1の利用者によって過去に実行されたタスクまたは前記第1の利用者によって過去に実行されたタスクのカテゴリに含まれるタスクである
ことを特徴とする請求項1または2に記載の情報処理装置。 The tasks to be monitored are:
The information processing apparatus according to claim 1 , wherein the task is a task previously executed by the first user or a task included in a category of tasks previously executed by the first user.
第1の利用者による第1の端末装置を用いた過去のタスクの実行に関する情報である実行情報を取得する取得工程と、
前記取得工程によって取得された前記実行情報に基づいて、前記第1の利用者による前記実行が予め定められた条件を満たすか否かを判定する判定工程と、
前記判定工程によって前記実行が前記予め定められた条件を満たすと判定された前記第1の利用者を、第2の利用者による第2の端末装置を用いたタスクの実行を監視する監視者として決定する決定工程と、を含む
ことを特徴とする情報処理方法。 1. A computer-implemented information processing method, comprising:
an acquisition step of acquiring execution information which is information regarding past execution of a task by a first user using a first terminal device;
a determination step of determining whether or not the execution by the first user satisfies a predetermined condition based on the execution information acquired by the acquisition step;
and a determination step of determining the first user, whose execution is determined to satisfy the predetermined condition by the determination step, as a monitor who monitors the execution of a task by a second user using a second terminal device.
前記取得手順によって取得された前記実行情報に基づいて、前記第1の利用者による前記実行が予め定められた条件を満たすか否かを判定する判定手順と、
前記判定手順によって前記実行が前記予め定められた条件を満たすと判定された前記第1の利用者を、第2の利用者による第2の端末装置を用いたタスクの実行を監視する監視者として決定する決定手順と、をコンピュータに実行させる
ことを特徴とする情報処理プログラム。 An acquisition step of acquiring execution information, which is information regarding past execution of a task by a first user using a first terminal device;
a determination step of determining whether or not the execution by the first user satisfies a predetermined condition based on the execution information acquired by the acquisition step;
a determination procedure for determining the first user, whose execution is determined to satisfy the predetermined condition by the judgment procedure, as a monitor who will monitor the execution of a task by a second user using a second terminal device.
Priority Applications (1)
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---|---|---|---|
JP2022184882A JP2024073904A (en) | 2022-11-18 | 2022-11-18 | Information processing device, information processing method, and information processing program |
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Publications (1)
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