Storm Crowds: Evidence from Zooniverse on Crowd Contribution Design
Notice bibliographique
Résumé
Crowdsourcing - a collaborative form of content production based on the contributions of large groups of individuals - has proliferated in the past decade. Due to this growth, recent research has focused on understanding the factors that affect its sustainability. Prior studies have highlighted the importance of volunteers’ prosocial motivations, the sense of belong- ing to a community, and symbolic rewards within crowdsourcing websites. One factor that has received limited attention in the existing literature is how the design of crowdsourcing platforms affects their sustainability. We study whether the design element - particularly, the divisibility of contributions (i.e. whether contributing tasks are bundled together or can be carried out separately) - is a factor that affects the level and quality of crowdsourcing contributions. We investigate this in the context of Zooniverse, the world’s largest crowd- sourced science site, in which volunteers contribute to scientific research by performing data processing tasks. Our choice of empirical setting is motivated by the fact that one of the Zooniverse projects, Cyclone Center, underwent a format change that decreased the divisibil- ity of contributions, by bundling together two tasks that were previously separate. We refer to contributions for which both tasks were done as complete, and contributions for which only one task was done as incomplete. In this context, we develop a theoretical model that predicts (i) a positive relationship between contribution divisibility and the total number of contributions (i.e. complete and incomplete) per volunteer, as well as (ii) an ambiguous relationship between contribution divisibility and the number of complete contributions per volunteer. We test these predictions empirically by exploiting the format change in Cyclone Center. We find that after the format change, which decreased contribution divisibility, (i) the total number of contributions per volunteer decreased, and (ii) the number of complete contributions made by anonymous volunteers increased, while that made by registered volunteers remained unchanged. We also find that these results have positive implications for the quality of complete contributions. Our results have strategic implications for crowdsourcing platforms because they suggest that the design of crowdsourcing platforms, specifically the divisibility of contributions, is a factor that matters for their sustainability.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,021 | 0,115 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».