Assessment of bias in a crowdsourcing accessibility system using serious games (2023)
- Authors:
- Autor USP: BARGUIL, JOÃO MARCOS DE MATTOS - IME
- Unidade: IME
- Sigla do Departamento: MAC
- DOI: 10.11606/T.45.2023.tde-02012024-175653
- Subjects: JOGOS DE COMPUTADOR; APRENDIZADO COMPUTACIONAL
- Keywords: Accessibility; Acessibilidade; Computação social; Crowdsourcing; Jogos sérios; Serious games; Social computing
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Abstract: Pessoas sem deficiência podem ser bons avaliadores de acessibilidade? Essa questão, frequentemente colocada por pessoas com deficiência quando olham para mapas de acessibilidade construídos via crowdsourcing, está relacionada com uma das questões não resolvidas mais importantes do crowdsourcing: o controle da qualidade dos dados. Muitos dos avanços recentes em aprendizagem de máquina dependem de anotação de dados feita por humanos. Abordagens existentes para gerenciar imprecisões em crowdsourcing baseiam-se na validação de resultados em relação a padrões-ouro predefinidos, e por isso são inadequadas para contextos subjetivos como análise de sentimento, anotação semântica ou medição de acessibilidade. Enquanto os mapas de acessibilidade existentes estão centrados na Europa e nos Estados Unidos, construímos a maior base de dados desse tipo na América Latina. Detalhamos técnicas usadas para engajar mais de 27.000 voluntários que geraram acima de 300.000 dados ao longo de 90 meses, e um novo método para validar qualidade de dados em um contexto que não tem uma verdade básica. Nós o testamos aplicando conceitos de jogos sérios para expor vieses de diferentes perfis demográficos e coletamos um conjunto de dados diferente para a avaliação de qualidade. Descobrimos que pessoas sem deficiência não tiveram um desempenho pior do que pessoas com deficiência, uma forte evidência de que crowdsourcing pode ser uma fonte confiável de dados de acessibilidade
- Imprenta:
- Data da defesa: 23.11.2023
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by-nc-sa
-
ABNT
BARGUIL, João Marcos de Mattos. Assessment of bias in a crowdsourcing accessibility system using serious games. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-02012024-175653/. Acesso em: 19 jul. 2024. -
APA
Barguil, J. M. de M. (2023). Assessment of bias in a crowdsourcing accessibility system using serious games (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-02012024-175653/ -
NLM
Barguil JM de M. Assessment of bias in a crowdsourcing accessibility system using serious games [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jul. 19 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-02012024-175653/ -
Vancouver
Barguil JM de M. Assessment of bias in a crowdsourcing accessibility system using serious games [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jul. 19 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-02012024-175653/
Informações sobre o DOI: 10.11606/T.45.2023.tde-02012024-175653 (Fonte: oaDOI API)
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