Earticle

This paper examines how the wisdom of crowds can be leveraged in crowdsourced ideation-based product innovation where individual consumers co-create value together with firms. Specifically, we examine how the distribution of contribution equality (DCI) mediates the effect of interdependence on ideation project success. To address the research question we collected data from Quirky platform, which leverages the crowd in the ideation phase of new product development. The analysis of Quirky’s product co-development project affiliation networks (i.e., a two-mode network constructed from inventor and co-inventor collaborations) shows that the mechanism through which interdependence affects the outcome and find that (long-tail) distributional pattern of contribution inequality mediates the relationship between interdependence and crowdsourcing performance, such that higher is DCI, lower is project success. This study provides practical implications for crowdsourcing platform designers by demonstrating the importance of guiding and managing project team composition in crowdsourced ideation projects.

Crowdsourcing is a popular tool for firms to harness external knowledge and resources. One variation of crowdsourcing entails the use of corporate channels in social network services (SNS) such as Twitter to hold public idea competitions. This study examined the role of feedback interaction between participants of idea competitions. More specifically, the study examined the impact of incentives to provide feedback on other participants’ ideas. We found that idea competitions where explicit incentives were introduced to elicit crowdsourced feedback in the form of qualitative comments resulted in improved idea generation performance-with more ideas generated overall, and more ideas generated through participant collaborations, through increased comment-posting activities. Based on the findings, implications for theory and practice are discussed.

운전자가 스마트폰으로 통화하거나, 애플리케이션을 이용하여 교통정보를 수집·제공하는 일종의 크라우드소싱(Crowdsourcing)기법이 ITS시스템에도 도입되고 있다. 이러한 크라우드소싱이 ITS로 도입은 검지기를 직접 설치하고 정보를 생성하여 VMS를 통해서 교통정보를 제공하는 인소싱(Insourcing)기반의 기존 ITS에 변화를 요구하고 있다. 인소싱 기반의 기존 ITS는 크라우드 소싱 보다 상대적으로 높은 구축비, 더불어 모든 구간에 설치하지 못하고 교통량이 높은 구간을 선별하여 구축·운영되고 있기 때문에 통행구간에 따라 단절된 정보서비스를 제공하고 있는 문제점을 가지고 있다. 소셜 네트워크 서비스(SNS)를 이용하는 크라우드 소싱은 이러한 기존 ITS의 한계를 극복할 수 있는 좋은 대안으로 제안되고 있으나, 아직은 이에 대한 활용사례와 검증이 활발히 진행되고 있지는 않다. 이에 본 논문에서는 제주시 주변 일주도로를 대상으로 ITS를 설치하는 제주ATMS사업에 크라우드소싱으로 생성된 교통정보를 검증하였다. 일주도로는 교통량이 적어서 지점검지기를 직접 설치하는 ITS방식이 비경제적으로 평가되었기 때문이다. 하지만, 비용효율적인 크라우드소싱 기법도 스마트폰 이용자(Crowd)가 없어서 교통정보를 생성하지 못하는 다수의 링크가 존재했다. 이는 크라우드소싱은 이용자가 많은 도심은 적합하지만, 도시 밖의 지방부도로는 부적합할 수 있다는 것이다. 반대로 인소싱 기반의 ITS방식은 도심의 모든 도로에 설치하기에는 비경제적이지만, 지방부도로는 BIS등을 효율적으로 설치할 수 있다. 따라서 인소싱과 크라우드소싱을 결합한 인터소싱(Intersourcing) 기반의 ITS운영방식을 제안하였다.

One kind of crowdsourcing techniques which allow drivers to collect and provide traffic information using smartphones and applications is being introduced to ITS system as well. The introduction of crowdsourcing techniques requires changes in the existing ITS based on Insourcing which provide traffic information generated by detectors through VMS. ITS Information have had two problems, one is the high cost and the other is an interrupted service. Experts expect crowdsourcing technique which is created SNS, will overcome problems of ITS. But, there are not many examples and research results. Crowdsourcing technique was utilized in Jeju ATMS project to install ITS on the coastal round roads around Jeju since ITS to install point detectors turned out to be non-economic method in case of the coastal round roads with low traffic volume. However, there existed links in which traffic information cannot be generated as there were no smartphone users (crowds) even in the cost-effective crowdsourcing techniques, which indicates the fact that the crowdsourcing method is suitable for urban roads with many smartphone users, but not for local minor roads. On the contrary, insourcing-based ITS is considered to be non-economic method in applying to all roads in the city, but it can be effectively utilized in the local minor roads. Accordingly, Inter-sourcing based ITS operating system in which insourcing is connected with crowdsourcing was suggested in this study.

크라우드 소싱은 일반인이 자신의 컴퓨팅 리소스를 사용하여 넓은 범위의 유효한 데이터를 수집하는 기법이다. 스마 트 디바이스 기술의 발전으로 크라우드 소싱 기술로 수집 될 수 있는 데이터의 범위가 넓어지고 있지만 개인 정보에 대한 보호 및 비용 지불의 문제 등으로 크라우드 소싱의 활용이 많은 제약을 받고 있다. 이러한 문제에 대한 해결책 중의 하나로 블록체인 기술이 각광을 받고 있다. 블록체인 기술은 트랜젝션을 블록화 하여 트렌젝션을 세부적으로 기록하는 공개 분산 데이터베이스이며 이를 활용하여 데이터 교환의 신뢰성을 보장하는 기술이다. 본 논문에서는 크 라우드 소싱을 위한 블록체인 기법의 적용에 대한 기존 연구 현황을 조사하고 개인 정보 보호 및 비용 지불의 신뢰 도 보장을 위한 블록체인 기법의 적용 방법을 나누어 설명하고 일반 텍스트 데이터 및 멀티미디어 데이터를 포함한 다양한 데이터의 크라우드 소싱을 위한 블록체인 기법의 적용 방법을 제시한다.

Crowdsourcing is a technique in which the general public uses his computing resources to collect a wide range of valid data. With the development of smart device technology, the range of data that can be collected by crowdsourcing technology is widening, but the use of crowdsourcing is limited due to the protection of personal information and payment of compensation. One of the solutions to this problem is blockchain technology. Blockchain technology is an open distributed database that records transactions in detail by blocking transactions and utilizes them to ensure the reliability of data exchange. In this paper, we investigate the current state of research on the application of blockchain techniques for crowdsourcing, divide and explain how to apply blockchain techniques to ensure the reliability of personal information protection and payment, and include various texts and multimedia data. We propose a method of applying blockchain technology for crowdsourcing data.

Traditionally, organizations have innovated themselves with their internal resources. However, due to the rapid development of technology and the frequent changes in the business environment, organizations have begun to open their innovation process advocating the importance of the customer role. One of the approaches is crowdsourcing. Crowdsourcing, a composite word of “crowd” and “outsourcing” is coined by Jeff Howe in 2006. This new concept is based on the belief that a diverse crowd is often wiser at making decisions than expert individuals. As a result, many organizations across diverse industries are now crowdsourcing their ideation efforts in an attempt to get new ideas into their innovation process. In light of this, crowdsourcing is drawing attention from academic researchers as well as practitioners. Considering that the goal of idea crowdsourcing is harnessing innovative ideas, understanding the characteristics of user-favorable and organization-adoptable ideas can enhance the effectiveness and efficiency of the crowdsourcing. However, existing studies mainly have been conducted in conceptual level. Therefore, in our approach, we question what are the factors that affect user preference and organization adoption. Referring to the related studies in Web 2.0 area including social media and online review, we extracted idea content based characteristics such as idea subjectivity, idea negativity, idea pro-socialness, and depth of idea. In this paper, we define that idea subjectivity and idea negativity mean the extent to which the idea is presented in a subjective and negative manner respectively. Idea pro-socialness means whether or not the idea asks the organization to do good for the society. Depth of idea represents the extent to which the idea is described in detail. Based on previous studies, we hypothesize that an idea with high subjectivity, negativity, pro-socialness and depth has a positive effect on its being user favorable and organization adoptable. We empirically validate the effects of the characteristics of user ideas on organization-adoption and user -favorableness using the dataset from MSI (MyStarbucksIdea.com). We collected 71,134 ideas posted on MSI, which was launched by Starbucks in 2008 and is currently one of the most successful idea crowdsourcing communities. Our analysis of the user ideas in MSI shows that there exist significant differences between user-favorable and organization-adoptable ideas in terms of idea characteristics. That is, ideas high in subjectivity and low in negativity tend to be favored by the users, while ideas low in negativity and depth, and high in pro-socialness are likely to be adoptable to the organization. Theoretically, we deepen our understanding about opinion acceptance behaviors in a crowdsourcing community, which contrast with the results of prior studies. Managerially, our findings are expected to contribute to mitigate the challenges in crowdsourcing community such as information overload problem caused by too much idea to be processed.

온라인 뉴스는 기존의 신문을 대체하였고, 우리가 정보에 접근하고 공유하는 방법에 큰 변화를 가져왔다. 뉴스 웹사이트들은 사용자가 댓글을 남길 수 있는 기능을 오랜 시간동안 제공하였고, 그 중 몇몇 뉴스 웹사이트에서는 뉴스 기사들에 대한 사용자의 반응들을 크라우드소싱(crowdsource)하기 시작했다. 감정분석 분야에서는 텍스트에 반영된 감정과 반응들을 컴퓨팅적으로 모델링하기 위한 시도를 하고 있다. 본 연구에서는 뉴스 기사에 대한 반응들이 뉴스 본문과 수학적인 상관관계를 갖는지 밝히기 위해, 사용자로부터 생성된 다섯 가지의 감정 라벨(label)을 사용하여 10가지 카테고리(category)에 해당하는 100,000개 이상의 뉴스 기사들을 분석한다. 본 연구에서는 전처리과정이 최소한으로 필요하고 기계학습이 적용하지 않아도 되는 간단한 감정 분석 알고리즘(algorithm)을 제안한다. 우리는 이 모델이 한국어와 같은 형태론적으로 복잡한 언어에도 효과적이라는 것을 증명한다.

Online news has replaced the traditional newspaper and has brought about a profound transformation in the way we access and share information. News websites have had the ability for users to post comments for quite some time, and some have also begun to crowdsource reactions to news articles. The field of sentiment analysis seeks to computationally model the emotions and reactions experienced when presented with text. In this work, we analyze more than 100,000 news articles over ten categories with five user-generated emotional annotations to determine whether or not these reactions have a mathematical correlation to the news body text and propose a simple sentiment analysis algorithm that requires minimal preprocessing and no machine learning. We show that it is effective even for a morphologically complex language like Korean.

인터넷의 일반화와 더불어 신제품 개발과 관련한 아이디어의 원천을 기업 외부에서 찾는 하나의 방식으로 크라우드소싱이 많이 활용되고 있는 시점에서 본 연구는 크라우드소싱에 대한 지속적 참여의도에 미치는 참여자의 자기결정성과 동기 요인에 대한 연구를 수행하였다. 연구 결과, 크라우드소싱 참여자들의 자기결정성의 세 가지 요인인 자율성, 유능성, 관계성은 참여 동기의 내재적 동기(즐거움과 성취감)에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 외재적 동기인 타인으로부터의 인정과 자기결정성의 요인들이 모두 유의미한 영향을 미치는 반면 금전적인 보상의 외재적 요인에는 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 본 연구에서 크라우드소싱의 지속적 참여의도에 영향을 미치는 주요 동기요인은 내재적 동기로서의 즐거움과 외재적 동기인 타인으로부터의 인정 요인이었다. 본 연구는 크라우드소싱 참여자들의 자기결정성에 대한 욕구 충족은 내재적, 외재적 동기를 활성화시켜 지속적인 참여의도에 영향을 미친다는 것을 실증적으로 규명하였다. 그러므로 기업은 성공적인 혁신 혹은 신제품 개발을 위하여 기업 외부에 존재하는 지식을 적극적으로 흡수하기 위하여 크라우드소싱을 활용하는 것이 중요하며 대중의 적극적 참여를 통해 지속적이고 장기적인 관계를 구축함으로써 경쟁력 있는 가치를 공동으로 창출할 수 있는 시스템을 만들어야 할 것이다.

This research examined a study on the effect of the self-determination and motivation in the crowdsourcing on the continuous participation intention. This study has classified the three elements of the self-determination which is not forced by outer pressure has intended to analyze practically the effect on the motivation of the customers participating in the crowdsourcing into the intrinsic motivation phase and extrinsic motivation phase. The autonomy, competence and relatedness could be verified with the intrinsic motivation phase of the participants who affect positively the enjoyment and accomplishment. In the effect autonomy, competence and relatedness on the monetary compensation and recognition by others of the extrinsic motivation phase, the hypothesis that the effect autonomy, competence and relatedness of the on the monetary compensation would be negative was overruled, which must have been because while the participation in the crowdsourcing is proposing voluntarily one's own ideas, the concept that the monetary compensation makes the participants participate in order to perceive others not in the voluntary proposals but in the competitive relationships and win them worked and thus the autonomy was perceived negatively. Also, the reason why the relationship between the monetary compensation and the autonomy, competence and relatedness was not supported can be said to be because the crowding-out effect which decreases the intrinsic motivation affected the external compensation and the motivation.

현대사회에서 추천 서비스는 클라이언트-서버 기반의 인터넷 서비스에서 소셜 네트워킹으로 변화되고 있다. 특히 최근에는 크라우드소싱과 소셜 네트워킹을 통하여 사용자에게 개인화 추천을 서비스하고 있다. 소셜 네트워크 기반 시스템은 메모리와 모델 기반 협력적 필터링을 이용한 추천 서비스 제공 방식과 목적에 따라 분류할 수 있다. 이에 본 논문에서는 소셜 네트워크 기반의 {사용자-연관 디자인} 행렬을 이용한 감성 디자인 추천을 제안한다. 제안 하는 방법은 소셜 네트워크 기반에서 {사용자-연관 디자인} 행렬을 구성하고 메모리 기반 협력적 필터링을 이용하여 감성 디자인을 추천한다. 제안한 방법의 성능평가는 정확도와 재현율 검증을 진행한다. 정확도의 검증은 소셜 네트워 크 기반의 추천 적용유무에 따른 F-measure를 사용한다.

The recommendation service is changing from client-server based internet service to social networking. Especially in recent years, it is serving recommendations with personalization to users through crowdsourcing and social networking. The social networking based systems can be classified depending on methods of providing recommendation services and purposes by using memory and model based collaborative filtering. In this study, we proposed the social network based sensibility design recommendation using associative user. The proposed method makes {user - associative design} matrix through the social network and recommends sensibility design using the memory based collaborative filtering. For the performance evaluation of the proposed method, recall and precision verification are conducted. F-measure based on recommendation of social networking is used for the verification of accuracy.

월드 와이드 요구자를 위한 융복합 소셜 앱 제작 플랫폼은 집단 협업 개발 방식으로 프로젝트 참여자의 의 견을 상호 교환하여 소프트웨어의 생산성 향상을 가져올 수 있다. 하지만 융복합 소셜 앱 제작 플랫폼 기반의 집단 협업은 참여자의 평가가 공정하게 이뤄지지 않을 경우 많은 참여자가 이탈하게 된다. 기존 연구에서는 프로젝트 참 여자 간의 공정한 동료 평가를 실시하기 위해 다양한 통계적 기법을 바탕으로 동료 평가 점수의 신뢰성을 검증하였 다. 기존 동료 평가 기법은 프로젝트 활동율을 고려하지 않았다. 그래서 프로젝트 작업의 성격이 반영되지 않아 프 로젝트 참여자의 기여도 평가 점수는 신뢰성이 떨어지거나 왜곡되었다. 따라서 본 논문에서는 참여자의 작업 수행율 을 고려한 프로젝트 참여자의 개발 기여도 평가 방법을 제시하였으며 동료 평가 점수의 공정성과 일관성이 보장된 동료 평가 방법을 연구하였다.

The convergence social app manufacturing platform for both demander and developer in worldwide provides a collective collaborative development approach. This platform can bring enhanced productivity with exchange of views among participants. If the assessment is not fair that many participants will leave the collective collaborative project. The previous studies verified the reliability of the evaluation based on statistical techniques. Because the previous studies did not consider the task performance of participants, do not reflect the feature of project tasks. So, the contribution scores of the participants can be distorted. In this study, we suggest the method for evaluating the development contributions value. This is considered the task performance of participants and involved the method of equitable and consistency peer assessment.

Crowdsourcing has been widely applied to collect or label data through the Internet. In crowdsourcing, truth discovery enables servers to estimate and extract truthful information from multiple possibly conflicting data sources. However, apply crowdsourcing to fog computing still suffers from one critical problem: How to achieve privacy preservation under a flexible fog-computing architecture without the assistance of a cloud. Collusion and fault tolerance of fog server's dropout should be carefully taken care. A privacypreserving crowdsourcing scheme with truth discovery in fog computing is proposed. The scheme preserves privacy of workers’ data and satisfies the (T, N)-threshold property, which resists collusion of T-1 number of fog servers and 𝑵 − 𝑻 number of dropouts of the servers. Extensive analysis is conducted on privacy preservation and reliability, showing that the proposed scheme is effective and secure in fog computing. Experimental results show that the proposed scheme is efficient regarding computation and network communication.

현재 창조성과 혁신성을 지향하는 기업 아키텍쳐의 주요한 관심은 확장기업의 자원 즉 기업외 혁신성 자원을 어떻게 확보하고 활용 할 수 있는가 하는 경영전략에 관심이 모아지고 있다. 특히 소셜 컴퓨팅 기반의 클라우드소싱 정책을 어떻게 수립하고, 기업의 혁신가치 향상을 위하여 어떻게 활용할 것인가 하는 방법론에 대한 논의는 기업경영전략에 있어서 ICT의 중요성을 더욱 부각시키고 있다. 본 연구는 이와 같은 현상에 주목하고, 소셜 컴퓨팅 기반의 클라우드소싱 시스템 설계 및 운영방안에 있어 혁신성 가치를 극대화할 수 있는 플랫폼 특성에 대하여 연구하고자 한다. 특히 협업적 환경을 통한 창조성 및 혁신성 향상은 코크리에이티비티(Co-creativity) 혹은 집단지성(collective intelligence) 과 같은 활동 에 의해서 진행되고 있으며, 이와 같은 가상환경 혹은 협업적 ICT 플랫폼 내에서의 행태특성들이 미래기업의 창조성과 혁신성을 향상시키는 체제적 특성은 무엇이고, 그러한 특성을 효과적으로 도입하기 위하여 기업은 어떤 시스템적 특성에 관심을 기울여야 하는가 하는 것이 본 연구의 주요논제라고 할 수 있다. 특히 신상품개발 분야 혹은 서비스 디자인 분야에 있어서 창조적 프로세스의 도입과 운영에 대한 논의는 언제나 중요한 관심사로 다루어지고 있다. 그러나 창조적 프로세스의 내부적 절차나 구조는 늘 혼란과 불확실성의 블랙박스로 인식되어 왔고, 실제로 많은 기업의 신상품개발이나 서비스 개발분야 의 창조적 프로세스들은 그러한 일반의 인식과 크게 다르지 않은 혼돈과 위험상황 속에서 진행되곤 하는 것이 사실이다. 본 연구에서는 그러한 불확실성 맥락이 클라우드소싱 시스템의 생산성과 혁신성에 미치는 영향력을 평가하고, 결과적으로 코크리에이티비티의 역학과 어떤 상관관계를 가지고 있는지 파악하고자 한다. 이러한 기업조직 혹은 확장기업 조직의 시스템적 역학을 분석하기 위하여 본 연구는 소그룹 시뮬레이션을 이용한 연구방법을 채택하였다. ICT 전략에 있어서 소그룹 시뮬레이션 연구의 장점은 아 직 발생하지 않았거나 초기적인 조직변화의 현상을 예측하거나 분석할 때, 미시적 변화의 변인을 거시적 관점의 사회맥락에서 보다 효과적으로 이해할 수 있도록 한다는 점이다. 이것 은 ICT 기업전략 수립에 있어서 특성화되 고, 경쟁력 있는 방법론 정착으로서의 많은 가능성을 내포하고 있다고 볼 수 있다.

다양한 센서를 내장하고 고품질의 네트워크 통신 기능을 제공하는 스마트폰이 보급됨에 따라 환경, 교통, 생태, 재난재해, 스마트시티 분야에서 시공간 정보를 수집하고 이를 분석 및 전파하는 과정에 일반 대중을 참여시키는 공간크라우드소싱(Spatial Crowdsourcing)이 활성화되는 추세이며, 관련된 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존의 연구에서는 주로 데이터 수집 단계의 태스크 생성, 할당, 태스크 품질 보장, 태스크 보상 등 에만 관심이 집중되고 있고, 수집된 정보를 분석하여 공간 지식을 획득하고 전파하는 부분에 대한 연구가 미흡하다. 본 논문에서는 공간 데이터 수집 단계뿐만 아니라 공간 지식 획득과 전파 단계를 고려한 공간 크라우드소싱 플랫폼을 제안한다. 제안된 플랫폼은 데이터 수집, 분석, 전파 등 모든 단계에서 위치 기반 태스크를 지도 기반의 태스크로 모델링하여 태스크 생성자 및 참여자가 위치 기반 태스크의 내용을 직관적으로 이해하고 지도 기반의 스토리텔링을 통해 스토리 지도(Story Map)를 생성하고 출판하여 공간 지식 획득과 전파를 효과적으로 제공할 수 있다. 또한 GeoCrowd Map 이라는 사용자 참여형 공간 지식 서비스를 제공하는 클라우드 서비스를 시범적으로 구축하여 제안된 플랫폼의 효용성을 검증하였다.

With the spread of smart phones that have various embedded sensors and high network quality, spatial crowdsourcing is becoming very popular and a number of related studies have been conducted.Spatial crowdsourcing is a platform that engages individuals, groups and communities in the act of collecting, analyzing, and disseminating spatio-temporal information in the fields of environment, transportation, ecology, and disaster. But most existing work focuses on task allocation method considering task quality, reward and worker’s privacy. Analyzing the crowdsourced data, acquiring and disseminating the knowledge has not been enough studied yet. Therefore, we propose a new spatial crowdsourcing platform that can not only collecting but also analyzing and disseminating. The proposed platform has advantage of efficient processing of spatial task by map based task model, especially task map which describe spatio-temporal constraints, task query, and reward. It also provides analyzing and disseminating of geographic knowledge by map based storytelling, story map. Finally, we proved the effectiveness of our proposed platform through the actual implementation of the converged web knowledge service called GeoCrowd Map.

최근 인공지능(AI) 기술을 포함한 정보시스템의 발달로 우리 사회와 개인의 삶은 계속해서 빠른 변 화를 맞이하고 있다. 이러한 변화는 노동과 고용에도 큰 변화를 일으켰는데 그 변화 중 하나가 온라인 플랫폼 노동(Online Platform Labor)이다. 플랫폼 노동자들은 플랫폼 기업을 통해 일감을 찾아 다양한 형태로 고용된다. 지금까지의 노동 고용의 형태가 정기적 채용의 '인풋(Input)' 중심이었다면 이제는 자 율성을 기반으로 한 '아웃풋(Output)' 우선의 유연한 방식으로 변환하고 있다는 의미이다. 미국, 영국뿐만 아니라, 우리나라에서도 온라인 플랫폼 노동이 매우 빠르게 증가하고 있다. 2020년 고용노동부가 실태 조사한 우리나라 온라인 플랫폼 노동종사자 규모는 약 179만 명에 달하고 전체 취 업자의 7.4%에 해당된다. 이렇듯 온라인 플랫폼 노동이 노동 시장의 한 축을 차지하게 되면서, 온라인 플랫폼 노동에 구직하려는 사람들이 매우 늘어나고 있다. 왜냐하면, 온라인 노동 시장이 근로자들에게 여분의 수입을 주기도 하지만, 온라인 플랫폼 노동의 특징이라고 할 수 있는 유연성, 자율성 및 여러 직업을 동시에 가질 수 있는 기회성도 이러한 구직의 증가를 이끌었다고 할 수 있다. 본 연구에서는 온라인 플랫폼 노동 중 특별히 크라우드소싱(crowdsourcing) 플랫폼 고용에 대한 탐 색적 연구를 통해 크라우드소싱 플랫폼 고용 참여자의 다양한 동기를 살펴보고, 이를 통해 크라우드소 싱 플랫폼에 적합한 고용 형태에 대한 고찰을 하는 것을 목적으로 하고 있다. 뿐만아니라, 근로자들이 특별히 이 직업군을 선택한 이유에 대한 고찰을 통해 크라우드소싱 플랫폼 분야 구직자들에게 도움이 될 것이라 기대한다. 이를 위해 대표적 크라우드소싱 플랫폼인 Amazon Mechanical Turk(이하 MTurk) 의 참여자들을 대상으로 2021년 8월부터 9월까지 설문을 진행하였다. 연구목적을 달성하기 위하여 본 연구는 실증분석도 실행하였지만, 크라우드소싱 노동자들의 온라인 플랫폼 경제 선택 이유 및 동기를 더욱 구체적으로 알고 싶어 텍스트 분석을 실시하였다. 분석결과, 온라인 플랫폼 참여자들은 비록 비정 규직이지만 본인의 일을 확실한 일 혹은 업무로 받아들이고 있고 돈을 버는 것이 그들이 온라인 플랫 폼 노동에 참여하는 가장 큰 이유라고 나타났다. 좋음(good)이라는 단어도 매우 빈번하게 사용되었는데 이들은 온라인 플랫폼 노동에 참여하는 것을 그들 스스로 매우 긍정적으로 바라보고 있다는 것으로 생 각된다. 뿐만 아니라, 학문적으로는 자기결정이론과 온라인 플랫폼 경제 참여 동기를 연결시켜서 구제 적으로 살펴보았는데 의의가 있다.

Recently, with the development of information systems including artificial intelligence (AI) technology, our society and the lives of individuals continue to face rapid changes. These changes have also caused major changes in labor, one of which is the Online Platform Labor. The online platform economy refers to an economy in which a company recruits and pays for it as temporary workers as needed. If the form of labor employment so far has been 'input' centered on regular recruitment, it means that it is now changing to a flexible method based on 'output' based on autonomy. According to a survey conducted by the Ministry of Employment and Labor in 2020, the number of online platform workers in Korea amounted to about 1.79 million, 7.4% of the total employed. As the online platform economy occupies one axis of the labor market, more and more people are looking for jobs in the online platform economy. Because the online labor market gives workers extra income, flexibility, autonomy, and opportunity to have multiple jobs at the same time, characteristics of the online platform economy. In this study, through an exploratory study on the crowdsourcing platform employment, the various motivations of the platform participants are examined. In addition, this research would like to help job seekers in the field of crowdsourcing platforms by considering why workers specifically choose this profession. For this purpose, a survey was conducted with participants of Amazon Mechanical Turk. As a result, it was found that the online platform participants, although non-regular workers, accept their work as a certain job, and earning money is big reason for participation. Also, the word “good“ is used very frequently, and it is thought that they think themselves very positively about participating in the online platform economy.

개방형 혁신(open innovation) 전략은 조직의 경계를 허물어서 내부 정보의 개방과 외부와의 협력을 통하여 연구개발과 혁신 문제를 해결하고자 하는 새로운 패러다임의 전략기법이다. 개방형 혁신을 실현하기 위한 하나의 기법으로 외부 기업뿐만 아니라 다양한 외부 전문가 및 이해관계자 특히 사용자의 참여를 강조하는 크라우드소싱(crowdsourcing) 기법이 최근 기업과 학계에서 주목 받고 있다. 크라우드소싱은 혁신적인 아이디어 발굴, 창의성 증진 및 기업의 성과 제고의 도구로서 기업실무를 중심으로 관심을 받고 있으나, 학계의 체계적인 분석이나 연구는 여전히 부족하다. 본 연구는 March의 탐색과 활용 분석틀에 기반을 두어 크라우드소싱 관련 비즈니스 모델을 범주화하여 분석하였다. 특히, 본 논문에서는 아이디어 탐색, 문제 해결 및 모두 추구라는 기업의 목표에 따라서 세 가지 유형으로 분류하였다. 본 연구 결과를 통해서 경영자는 외부 자원의 활용에 대한 사고의 전환의 필요성과 기업의 혁신 목표를 실현하기 위한 크라우드소싱 모델을 선택하기 위한 시사점을 제시하였다.

Open innovation strategy is a new paradigm strategy where a firm purposefully incorporates and integrates knowledge developed outside the firm's boundary for its internal R&D and innovation projects. One important variation of open innovation is crowdsourcing in which solutions are sought from a bigger pool, not only from external firms, but also individual specialists and sometimes users. While increasing attention has been paid to crowdsourcing as a way to incubate innovative ideas, facilitate creativity, and to develop firms' product and service offerings, systematic academic understanding is still lacking concerning how specifically crowdsourcing can be implemented. Based on the March's exploration and exploitation framework, the current study analyzes and categorizes different models of crowdsourcing. In particular, we identify three variations of the ways crowdsourcing can be used in terms of whether a firm's objective of using crowdsourcing is oriented toward idea generation, problem solving, or both. The results of this study would also provide valuable information for managers to choose a business model of crowdsourcing that aligns the best with a specific stage and a goal of a firm's innovation efforts.

In the practical application of crowdsourcing, some unreliable workers have emerged due to profit driven. Their results seriously reduce the quality and bring about the initiator’s judgment biases. In this paper, we creatively put forward a crowdsourcing fraud detection method based on psychological behavior analysis to find out the spammer according to the psychological difference between deception and reliable behavior by means of Ebbinghaus forgetting curve. Furthermore, we constructed an online crowdsourcing experiment platform to verify the validity of our method. As a result, filtration recall and precision attained 0.93 and 0.79 respectively. Moreover, the overall LAM was decreased by 3.7% and AUC increased by 8% before and after filtration. Experimental results show that our method is effective and feasible.

The development and customization of new products in crowdsourcing is an important crowdsourcing theory application issue. But as a new business model, there are usually low efficiency, poor effect in the process of enterprises, and in practical application and the combination of businesses. This paper proposes the generalized stochastic Petri net (GSPN) theory in the modeling and performance analysis in crowdsourcing business model, and assesses effectively about the overall model’s time performance and operation efficiency, which has been verified and optimized by 24% in an example. This paper starts from crowdsourcing contest business model to optimize the process and the frame of crowdsourcing through quantitative analysis results, so as to provide a reference for the decision-making party of the business model.

Crowdsourcing is a name given to a revolution that marks the rise of online community made up of like minded individuals who work together or compete with each other to deliver solutions to problems. It has been used for accomplishing various Human Intelligence Tasks in the past and is an emerging form of outsourcing software development as it has the potential to significantly lower the production cost. This paper analyses the process of software development at a Crowdsourced platform. The work investigates and identifies the phase wise deliverables in a competitive software development process. We propose the use of Markov Decision Process to model the dynamics of the development process and present an illustration of the proposed model.

영화와 비디오 아트의 창작방식은 지속적으로 변화하고 있다. 인터넷의 급속한 발전과 함께 오늘날의 영 화 제작자들은 아트 작업을 하는데 있어, 더 많은 기회와 선택을 얻게 되었다. 본 논문은 유튜브 클립을 영상제작의 소스로 이용한 최근 비디오 작업에 대한 연구이다. 영화와 비디오 작업에서 유튜브 클립을 이 용한 점은 다양한 의미를 제공한다. 첫째, 직접 촬영하는 대신, 이미 존재하는 재료를 소스로 이용한다. 둘 째, 이런 작업 방식은 주어진 시간 안에 다양한 지역에 있는 참여자들의 정보를 수집 할 수 있게 한다. 단, 이런 작업방식은 더 비판적이고 더 계획적인 편집 테크닉을 필요하게 된다. 유튜브 클립을 이용한 최 근 비디오 리믹스 작업의 의미와 전략을 찾기 위해, 본 논문은 영화의 편집법와 정보 수집법에 대해서 연 구 한다. 편집법에 대해서는 몽타주의 개념, 쿨레쇼프 효과와 몽타주의 새로운 형식이자 같은 주제를 가진 수많은 영상 클립들을 수집하는 작업방식인 '슈퍼컷'에 대해서 논의 하고 정보수집법의 획기적인 면에 대 해서는 유튜브를 이용한 크라우드 소싱의 개념을 연구 한다. 이를 위해 본 논문에서 영화 "Life in a Day" 를 주요 연구 자료로 사용하게 된다.

The ways of producing film and video art keep changing. Along with the flourishing development of Internet, nowadays filmmakers have more opportunities and various choices to create artworks. This article researches on the recent video artworks which use YouTube video clips as source materials. Using YouTube provides several meanings in film and video production. First instead of shooting scenes directly, this way uses the pre-existing material as the source. Second, this way creatively approached the way of data collecting from diverse participants from different area in a given time. However, this kind of production requires more critical and schemeful editing skills. In order to search for the meanings and strategies of recent video remix creation using YouTube clips, for its editing, this article examines the concepts of Montage, Kuleshov effect, and particularly Supercut, which is a newly born type of montage which assemble hundreds of short clips on a common theme. For its innovative way of data collecting, we will examine the concept of crowdsourcing using YouTube. The film Life in a Day will be used as the main material in this study.

기상정보를 주로 제공받아온 시민은 인터넷 기술 기반의 크라우드소싱을 통해 기상정보를 제공하는 주체 중 하나로 자리잡아가고 있다. 국내외에서 국가 기상 서비스 기관과 기업은 시민들이 생산한 기상관측정보를 기상예보에 활용하고 있는 추세이다. 최근 기록학계에서 데이터를 포함한 정보 관리의 중요성을 인지하고 있는 만큼 기상 분야에서 일어나고 있는 기상기록정보 생산주체의 변화와 현황에 대해 주목할 필요가 있다. 그리하여 본 논문에서는 첫째, 각 기상정보생산 주체가 구축한 기상관측망의 현황과 문제점에 대해 확인하였다. 둘째, 기상 영역에서 이루어지고 있는 크라우드소싱을 확인하기 위해 크라우드소싱을 통한 기상예보과정에 직접 참여하여 기상기록정보의 수집, 활용과 그 가능성에 대해 분석하였다. 셋째, 향후 크라우드소싱을 통한 기상정보의 활용에 대한 발전 전망을 제시하였다.

People who usually receive weather information are now becoming agents providing such information through crowdsourcing based on the Internet. As the archival academia recognizes the significance of information management including data, it is necessary to focus on the change and the current state of the meteorological information. Therefore, this dissertation has confirmed the current state and the problem of the meteorological network built by the information provided by the agent. In addition, it has analyzed the collection, use, and possibility of meteorological information by participating in the forecast process through crowdsourcing to identify how to gather information in the field of meteorology. Furthermore, it suggests a future development prospect of meteorological application through crowdsourcing.

기상정보를 주로 제공받아온 시민은 인터넷 기술 기반의 크라우드소싱을 통해 기상정보를 제공하는 주체 중 하나로 자리잡아가고 있다. 국내외에서 국가 기상 서비스 기관과 기업은 시민들이 생산한 기상관측정보를 기상예보에 활용하고 있는 추세이다. 최근 기록학계에서 데이터를 포함한 정보 관리의 중요성을 인지하고 있는 만큼 기상 분야에서 일어나고 있는 기상기록정보 생산주체의 변화와 현황에 대해 주목할 필요가 있다. 그리하여 본 논문에서는 첫째, 각 기상정보생산 주체가 구축한 기상관측망의 현황과 문제점에 대해 확인하였다. 둘째, 기상 영역에서 이루어지고 있는 크라우드소싱을 확인하기 위해 크라우드소싱을 통한 기상예보 과정에 직접 참여하여 기상기록정보의 수집, 활용과 그 가능성에 대해 분석하였다. 셋째, 향후 크라우드소싱을 통한 기상정보의 활용에 대한 발전 전망을 제시하였다.

Citizens are becoming providers of weather information through crowdsourcing on the Internet. In Korea and abroad, national weather service organizations and companies are using weather information provided by citizens for weather forecasting. Recently, it is necessary to pay attention to the changes and the current status of the producers of meteorological information in the meteorological field as they are aware of the importance of information management including data in academia. In this paper, first, the present status and problems of the weather observation network constructed by each weather information producer were identified. Second, to confirm the crowdsourcing in the meteorological area, the researchers directly participated in the weather forecasting process through crowdsourcing and analyzed the collection, utilization, and the possibility of weather record information. Third, prospects for the utilization of weather information through crowdsourcing were presented.