Resumen

Los mecanismos de incentivos existentes del crowdsourcing construyen la función de utilidad esperada basada en la suposición de personas racionales en la economía tradicional. Un gran número de estudios en economía conductual han demostrado los defectos de la función de utilidad tradicional e introducido un nuevo parámetro llamado coeficiente de aversión a la pérdida para calcular la utilidad individual cuando sufre una pérdida. En este artículo, se propone una combinación de economía conductual y un algoritmo de pago basado en la aversión a la pérdida. En comparación con los mecanismos de incentivos habituales, la función de utilidad del nodo se redefine por la característica de aversión a la pérdida del nodo. Los resultados experimentales muestran que el algoritmo propuesto puede obtener una tasa más alta de cooperación con un precio de pago más bajo y tiene una buena escalabilidad en comparación con el mecanismo de incentivo tradicional.

• Materias:Algoritmo de agrupamiento Reconocimiento de caracteres Reconocimiento de entidades nombradas Algoritmos de recomendación Tecnologías de contenedores
• Subjects:Clustering algorithm Character recognition Named entity recognition Recommendation algorithms Container technologies
• Palabras claves:Mecanismos de incentivos; Colaboración abierta; Economía conductual; Coeficiente de aversión a las pérdidas; Algoritmo de pago; Función de utilidad
• Keywords:Incentive mechanisms; Crowdsourcing; Behavioral economics; Loss aversion coefficient; Payment algorithm; Utility function