In architectural design studios, students' needs are evaluated from a diverse and objective point of view. And the evaluation process and results are to use a design evaluation method that everyone can recognize. Therefore, in this study, we propose Crowdsourcing, in which a large number of participants participate in the evaluation to solve fundamental problems. However, the field of architecture is an area in which expertise such as evacuation, firefighting, rescue, and regulations is essential. Therefore, we expanded the concept by participation of a large number of architects, not the general public. And It presented a new word, Prowdsourcing. Prowdsourcing is a group of architects working on-line as an evaluator. It is a method that can have objectivity and expertise of evaluation at the same time. Therefore, prowdsourcing will provide students with a variety of objective assessments, which will be a recognized design evaluation method by everyone.
Having a firm grasp of technical terms is essential for learners of Japanese for Specific Purposes (JSP). This research aims to analyze Japanese nursing care vocabulary based on objective corpus-based frequency and subjectively rated word familiarity. For this purpose, we constructed a text corpus centered on the National Examination for Certified Care Workers to extract nursing care keywords. The Log-Likelihood Ratio (LLR) was used as the statistical criterion for keyword identification, giving a list of 300 keywords as target words for a further word recognition survey. The survey involved 115 participants of whom 51 were certified care workers (CW group) and 64 were individuals from the general public (GP group). These participants rated the familiarity of the target keywords through crowdsourcing. Given the limited sample size, Bayesian linear mixed models were utilized to determine word familiarity rates. Our study conducted a comparative analysis of word familiarity between the CW group and the GP group, revealing key terms that are crucial for professionals but potentially unfamiliar to the general public. By focusing on these terms, instructors can bridge the knowledge gap more efficiently.
In this study, we developed a method to quantify urban social costs using mobile sensing data, providing a novel approach to urban planning. By collecting and analyzing extensive mobile data over time, we transformed travel patterns into measurable social costs. Our findings highlight the effectiveness of big data in urban planning, revealing key correlations between transportation modes and their associated social costs. This research not only advances the use of mobile data in urban planning but also suggests new directions for future studies to enhance data collection and analysis methods.
Journal of Information Science Theory and Practice
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v.12
no.2
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pp.36-48
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2024
For consumers making health decisions, Wikipedia is a popular source for health information. This study investigated major factors influencing consumer satisfaction with Wikipedia medical/health articles. Using a crowdsourcing method, data were collected from 322 adults who read/edit English Wikipedia medical/health articles and reside in the US. The results showed that the presentation of information was the most influential factor. Trustworthiness was the second most important factor for consumer satisfaction with the quality of information, followed by reliability, and topic coverage. Study participants did not consider other factors such as accuracy and currency to be crucial factors. Moderating effects of the control variables such as editing experience with Wikipedia articles, gender, and age were also examined to enhance the internal validity of the study. Implications for the Wikipedia editor community and researchers, and directions of future research are presented.
Globalization, increasing technological advancements and dynamic knowledge diffusion are moving our world closer together at a unique scale and pace. At the same time, our rapidly changing society is confronted with major challenges ranging from demographic to economic ones; challenges that necessitate highly innovative solutions, forcing us to reconsider the way that we actually innovate and create shared value. As such the linear, centralized innovation models of the past need to be replaced with new approaches; approaches that are based upon an open and collaborative, global network perspective where all innovation actors strategically network and collaborate, openly distribute their ideas and co-innovate/co-create in a global context utilizing our society's full innovation potential (Innovation 4.0 - Open Innovation 2.0). These emerging innovation paradigms create "an opportunity for a new entrepreneurial renaissance which can drive a Cambrian like explosion of sustainable wealth creation" (Curley 2013). Thus, in order to materialize this entrepreneurial renaissance, it is critical not only to value but also to actively employ this new innovation paradigms so as to derive community-driven shared value that stems from global innovation networks. This paper argues that there is a gap in existing business incubation model that needs to be filled, in that the innovation and entrepreneurship community cannot afford to ignore the emerging innovation paradigms and rely upon closed incubation models but has to adopt an "open incubation" (Ziouvelou 2013). The open incubation model is based on the principles of open innovation, crowdsourcing and co-creation of shared value and enables individual users and innovation stakeholders to strategically network, find collaborators and partners, co-create ideas and prototypes, share their ideas/prototypes and utilize the wisdom of the crowd to assess the value of these project ideas/prototypes, while at the same time find connections/partners, business and technical information, knowledge on start-up related topics, online tools, online content, open data and open educational material and most importantly access to capital and crowd-funding. By introducing a new incubation phase, namely the "interest phase", open incubation bridges the gap between entrepreneurial need and action and addresses the wantpreneurial needs during the innovation conception phase. In this context one such ecosystem that aligns fully with the open incubation model and theoretical approach, is the VOICE ecosystem. VOICE is an international, community-driven innovation and entrepreneurship ecosystem based on open innovation, crowdsourcing and co-creation principles that has no physical location as opposed to traditional business incubators. VOICE aims to tap into the collective intelligence of the crowd and turn their entrepreneurial interest or need into a collaborative project that will result into a prototype and to a successful "crowd-venture".
Journal of Korean Society of Archives and Records Management
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v.17
no.4
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pp.51-86
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2017
This study aimed to examine conceptual discussions in transcription programs based on citizens' contribution and to discuss the operation and implications of the transcription program by investigating cases on transcribing records held in overseas archival institutions. With regard to conceptual discussions, the study identified the characteristics and significance of the transcription programs predicated on the notions of citizen archivists, participatory archives, and crowdsourcing. For case analysis, the study selected five transcription programs in the United States, the United Kingdom, and Australia, which are known to be managed successfully. The analysis was conducted following six criteria, including institution and goals, records for transcription, management of participation, infrastructure, policies and guidelines, and evaluation. The transcription programs were differentiated from community archives based on self-directed participation as the programs had a specific goal to improve access to historical records moderated by institutions. Therefore, it is necessary that strategies be built to attract the sustainable participation of the public. In this respect, the study made the following suggestions to domestic services similar to the cases. The purpose of a program needs to be described, and the topics, creators, and record types that could induce interests have to be considered when selecting transcription records. It is also important that a partnership is made with a small number of participants who made a significant contribution to the program and to provide interface and tasks for the transcription, which meet the participants' needs. In addition, it is necessary that simple and effective guidelines for transcription and policies be provided for use in transcription results, and that visible participants' contribution is recognized by applying the transcription results actively to search and access records.
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.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.42
no.2
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pp.536-544
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2017
Wireless RSSI (Received Signal Strength Indication) fingerprinting is one of the most popular methods for indoor positioning as it provides reasonable accuracy while being able to exploit existing wireless infrastructure. However, the process of radio map construction (aka fingerprint calibration) is laborious and time consuming as precise physical coordinates and wireless signals have to be measured at multiple locations of target environment. This paper proposes a method to build the map from a combination of RSSIs without location information collected in a crowdsourcing fashion, and a handful of labeled RSSIs using a semi-supervised self organizing map learning algorithm. Experiment on simulated data shows promising results as the method is able to recover the full map effectively with only 1% RSSI samples from the fingerprint database.
Because a logo is a medium that connects between consumers and corporations or brands, designing memorable logo images is vital. Although predicting logo's memorability for brand marketing is essential, there have been only few researches that deal with memorability of logo images. In this paper, we analyze the memorability characteristics in logo images by performing experiments based upon our proposed prediction method for logo image's memorability. Our proposed research consists of three phases: crowdsourcing for memorability computing, computational phase for logo image's memorability, and development of a prediction model. Using computed memorability of logo images by "Visual Memory Game," we analyze the different characteristics of logo's memorability. We first developed a novel computational method that reflects logo image's color and shape. Each computational method on color and shape are selected by comparing the correlations between result values and ground truth memorability. Selected computational value is then converged with generic image feature descriptors such as SIFT and HoG to make a prediction model of logo's memorability. Using our method, we obtain reasonable performances in predicting logo image's memorability.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.21
no.8
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pp.49-55
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2016
In this study, we proposed the social map system prototype for intelligent crime prevention. For developing the social map system prototype, functional requirements were derived through the analysis of related cases and preceding studies. Derived requirements are providing a variety of map-based safety information, using crowdsourcing data such as SNS, connecting to intelligent CCTV. To satisfy these requirements, the prototype is developed with four main menus: the integrated search menu including social media data, the safety map menu providing a variety of safety and danger information, the community map menu to collect safety and danger information from users, and the CCTV menu providing the link to intelligent CCTV. The social map for intelligent crime prevention in this study is expected to greatly enhance the safety of local community with the provision of prompt response to risk information, safe route, etc. through actual service and user participation.
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