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Eliciting Structured Knowledge from Situated Crowd Markets

机译：从位于人群市场引出结构化知识

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We present a crowdsourcing methodology to elicit highly structured knowledge for arbitrary questions. The method elicits potential answers ("options"), criteria against which those options should be evaluated, and a ranking of the top "options." Our study shows that situated crowdsourcing markets can reliably elicit/moderate knowledge to generate a ranking of options based on different criteria that correlate with established online platforms. Our evaluation also shows that local crowds can generate knowledge that is missing from online platforms and on how a local crowd perceives a certain issue. Finally, we discuss the benefits and challenges of eliciting structured knowledge from local crowds.
机译：我们提出了一种众群方法，以引发高度结构化的任意问题知识。 该方法赋予潜在的答案（“选项”），应评估这些选项的标准，以及顶部“选项的排名”。 我们的研究表明，位于众群市场可以可靠地引发/中等知识，以基于与已建立的在线平台相关的不同标准来生成选项的排名。 我们的评价还表明，当地人群可以生成在线平台中缺少的知识以及当地人群如何感知某个问题。 最后，我们讨论了从当地人群引出结构化知识的益处和挑战。

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