NA'IN, Nuramalina;HUSIN, Mohd Heikal;BAHARUDIN, Ahmad Suhaimi
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.8
no.8
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pp.117-126
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2021
The increasing number of retrenchments because of the current global pandemic, Covid-19, has led many to shift to the digital economy, especially among the low-income group (B40) in Malaysia. Crowdsourcing is the collection of information, opinions, or work from a group of people, usually sourced via the Internet. Fueled by the development of Internet-based platforms that provided its technological foundation, and the need for an agile and uniquely skilled workforce, crowdsourcing has grown from the grassroots, with a burgeoning body of research investigating its many aspects. However, very few studies examined crowd workers' motivation for continuous participation on online crowdsourcing platforms. Thus, this paper aims to explore the technological factors that facilitate B40's group motivation in Malaysia to continue to participate in online crowdsourcing platforms. This paper employed a qualitative approach, using a semi-structured interview. The thematic analysis method was used to decode the data extracted from the interview transcript. The finding of this study identified four main themes and seven sub-themes: (1) Technology efficacy, (2) Platform Management: client-worker management, safety net, payment mechanism, (3) Platform Design: UI design, rating feature and (4) Infrastructure: Internet connection, technology infrastructure. This study can provide a guideline for managing crowdsourcing practices in Malaysia, especially for the crowdsourcing platform developer.
NA'IN, Nuramalina;HUSIN, Mohd Heikal;BAHARUDIN, Ahmad Suhaimi
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.8
no.10
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pp.317-326
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2021
The crowdsourcing system relies heavily on the number of crowd participation on the platform to ensure the platform's success. However, exploring factors that motivate the crowds to sustain on the platform remains unclear, and very little literature was found on this matter. Lately, the COVID-19 pandemic has affected the world, including Malaysia. Due to the pandemic, many people have lost their jobs, and hence, most of them have shifted to digital work. Hence, to understand the motivation for continuous participation on the online crowdsourcing platform among low-income crowd workers (B40) in Malaysia, this paper explores the intrinsic and extrinsic motivations for continuous participation. A qualitative method interview was performed where 14 active participants of Upwork.com, under the GLOW program, took part during the data collection process. This paper used the thematic analysis method to extract the data collected from this study. The finding of this study identified eight intrinsic motivation factors: (1) personal development, (2) pastime, (3) fun, (4) passion, (5) task identity, (6) time-workplace flexibility, (7) altruistic, and (8) peers' success and four extrinsic factors: (1) monetary, (2) job security, (3) personal commitment, and (4) environment.
Journal of the Architectural Institute of Korea Planning & Design
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v.35
no.8
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pp.47-56
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2019
The purpose of this study is to explore the possibility of using crowdsourcing as a means to expand the participation of citizens in the process of smart urban regeneration New Deal policy. Using mobile devices, they built a crowdsourcing prototype system that enables residents to provide location-based ideas and opinions about the urban regeneration New Deal policy and share and manage the collected data. The system was applied to the actual urban regeneration New Deal project site to draw implications. The main research results are as follows. First, crowdsourcing is a means of strengthening expertise by utilizing collective intelligence dispersed among local residents. Through the online platform developed in this study, various ideas and opinions of the community can be collected. Second, the procedural legitimacy and transparency of the rehabilitation project can be secured by expanding the participation opportunities of the residents. Third, the efficiency of project promotion can be improved through participation of residents using online platform.
In recent years, there have been increasing interests in the mobile crowdsourcing that exploits multiple sensors, communication and user interfaces, and the computation power of widespread smartphones. In this paper, we present a novel mobile crowdsourcing-based driver assistance systems (MC-DAS) that crowdsource the sensor data of smartphone app having already passed a road segment, generate its profile information through a massive data processing, and forward this profile to the smartphone app of vehicle entering the road segment. Based on the MC-DAS platform, we also design and implement a new navigation system that advices the vehicle speed depending on the speedbump and on the road curvature profile. We expect that the proposed MC-DAS platform will be used as a platform for emerging new mobile crowdsourcing applications.
Tunio, Muhammad Zahid;Luo, Haiyong;Wang, Cong;Zhao, Fang;Shao, Wenhua;Pathan, Zulfiqar Hussain
Journal of Information Processing Systems
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v.14
no.1
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pp.129-139
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2018
The crowdsourcing software development (CSD) is growing rapidly in the open call format in a competitive environment. In CSD, tasks are posted on a web-based CSD platform for CSD workers to compete for the task and win rewards. Task searching and assigning are very important aspects of the CSD environment because tasks posted on different platforms are in hundreds. To search and evaluate a thousand submissions on the platform are very difficult and time-consuming process for both the developer and platform. However, there are many other problems that are affecting CSD quality and reliability of CSD workers to assign the task which include the required knowledge, large participation, time complexity and incentive motivations. In order to attract the right person for the right task, the execution of action plans will help the CSD platform as well the CSD worker for the best matching with their tasks. This study formalized the task assignment method by utilizing different situations in a CSD competition-based environment in artificial intelligence (AI) planning. The results from this study suggested that assigning the task has many challenges whenever there are undefined conditions, especially in a competitive environment. Our main focus is to evaluate the AI automated planning to provide the best possible solution to matching the CSD worker with their personality type.
Tunio, Muhammad Zahid;Luo, Haiyong;Wang, Cong;Zhao, Fang;Gilal, Abdul Rehman;Shao, Wenhua
Journal of Information Processing Systems
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v.14
no.3
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pp.621-630
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2018
Selection of a suitable task from the extensively available large set of tasks is an intricate job for the developers in crowdsourcing software development (CSD). Besides, it is also a tiring and a time-consuming job for the platform to evaluate thousands of tasks submitted by developers. Previous studies stated that managerial and technical aspects have prime importance in bringing success for software development projects, however, these two aspects can be more effective and conducive if combined with human aspects. The main purpose of this paper is to present a conceptual framework for task assignment model for future research on the basis of personality types, that will provide a basic structure for CSD workers to find suitable tasks and also a platform to assign the task directly. This will also match their personality and task. Because personality is an internal force which whittles the behavior of developers. Consequently, this research presented a Task Assignment Model (TAM) from a developers point of view, moreover, it will also provide an opportunity to the platform to assign a task to CSD workers according to their personality types directly.
Added value of music industry in Korea is not distributed and calculated properly, and this obstacle brings various problems in a creative environment. Meanwhile, a new business model such as Open Collaboration, Crowdsourcing and platform that makes decisions and innovation from external resources has been appeared in commercial area. This new model like a composer delivers to consumers directly through Youtube.com, and multi collaboration is applied to the music industry, and it enables a new type of mechanism for creation, distribution, division, and calculation of music. However there are not enough empirical study of the music market because existing relative researches has been centered around fundamental concepts and application methodologies. This research defines Open Collaboration Platform in the music industry, and studies affecting factors of Participation Intention for example Justice, Information System Quality and Perceived Value. For a survey we apply PLS(Partial Least Square) to analyse Equity, Information System Quality and structural equation between Perceived Value and Participation Intention. Analysis results show Distributive Justice and Procedural Justice affects Platform Trust, and Service Quality, Economical Value and Emotional Value affects Platform Usefulness. Also Platform Trust and Platform Usefulness affects Platform Participation Intention. We discussed academic and practical implication based on research results.
Using crowdsourced sensor data collection technique, it is possible to collect high-density ground vibration data which is difficult to obtain by conventional methods. In this study, we have developed a crowdsourced ground vibration data collection system using MEMS sensors mounted on small electronic devices including smartphones, and implemented client and server based on the proposed infrastructure system design. The system is designed to gather vibration data quickly through Android-based smartphones or fixed devices based on Android Things, minimizing the usage of resource like power usage and data transmission traffic of the hardware.
With the development of Fintech industry, research interest in crowdfunding is growing. Crowdfunding, originated from crowdsourcing, involves the participation of many individuals' contributions to funding a new project. Specifically, lending based crowdfunding provides a platform for raising funds in the form of loans by connecting borrowers to funders(investors) via Internet, not through traditional financial institutions. Recently, lending based crowdfunding attracts much attention as a new investment alternative; however, there is a lack of research about lending based crowdfunding. This study aims to examine the factors influencing an investor's participation in lending based crowdfunding by focusing on platform features, investor features, and project features. Based on the findings, this study discusses theoretical and practical implications for promoting the crowd's investments through crowdfunding platforms.
Sentiment analysis refers to a way of analyzing the writer's subjective opinions or feelings through text. For effective sentiment analysis, it is essential to build emotional word polarity lexicon. This paper introduces a crowdsourcing-based game that we have developed for efficiently building a polarity lexicon in Korean. First, we collected a corpus from the relating Internet communities using a crawler, and we classified them into words using the Twitter POS analyzer. These POS-tagged words are provided as a form of mobile platform based tagging game in which the players voluntarily tagged the polarities of the words, and then the result was collected into the database. So far we have tagged the polarities of about 1200 words. We expect that our research can contribute to the Korean sentiment analysis research especially in the game domain by collecting more emotional word data in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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