A Statistical Analysis of the Aggregation of Crowdsourced Labels
Notice bibliographique
Résumé
Crowdsourcing, due to its inexpensive and timely nature, has become a popular method of collecting data that is difficult for computers to generate. We focus on using this method of human computation to gather labels for classification tasks, to be used for machine learning. However, data gathered this way may be of varying quality, ranging from spam to perfect. We aim to maintain the cost-effective property of crowdsourcing, while also obtaining quality results. Towards a solution, we have multiple workers label the same problem instance, aggregating the responses into one label afterwards. We study what aggregation method to use, and what guarantees we can provide on its estimates. Different crowdsourcing models call for different techniques – we outline and organize various directions taken in the literature, and focus on the Dawid-Skene model. In this setting each instance has a true label, workers are independent, and the performance of each individual is assumed to be uniform over all instances, in the sense that she has an inherent skill that governs the probability with which she labels correctly. Her skill is unknown to us. Aggregation methods aim to find the true label of each task based solely on the labels the workers reported. We measure the performance of these methods by the probability with which the estimates they output match the true label. In practice, a popular procedure is to run the EM algorithm to find estimates of the skills and labels. However, this method is not directly guaranteed to perform well in our measure. We collect and evaluate theoretical results that bound the error of various aggregation methods, including specific variants of EM. Finally, we prove a guarantee on the error suffered by the maximum likelihood estimator, the global optima of the function that EM aims to numerically optimize.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,042 | 0,227 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,009 |
| Communication savante | 0,005 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».