飲食分析與群眾外包

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圖 1:個人化 Google 新聞介面

2.6 飲食分析與群眾外包

在PlateMate [3]這篇論文中，他們提出了一個PlateMate系統，可以允許用戶把他們吃的 食物拍照並上傳，並能獲得估計的營養訊息。這些訊息可以幫助人們監控他們的飲食狀 況或是節食成效，但是經由用戶自我回報，或是請專家分析，或是使用演算法來分析營 養成分的成本都較為昂貴。PlateMate使用Amazon的Mechanical Turk來從照片分析營養，

並提出了複雜的管理框架來達成群眾外包的工作以分析營養(包含卡路里、脂肪、碳水 化合物、蛋白質)。評估顯示，PlateMate的分析效果和營養師比起來幾乎一樣準確，而 且較容易使用。

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淺談群眾外包—以 Amazon Mechanical Turk 為例[30]中提到，群眾外包

(Crowdsourcing) 一詞是由 Jeff Howe 於 2006 年提出，它的概念是將一些需要仰賴人力 完成的工作透過特定的平台，外包給網路上不特定的一群自願者，處理的內容通常是較 瑣碎、需要大量人力且電腦程式難以取代的工作。而大致上的作法，是由委託工作者將 原本性質單純、工作量龐大並且耗時的任務，切割成相對細小瑣碎的工作，並且按件付 出少量的酬勞，直接在網路上號召大量有意願的群眾參與。由於外包平台上的參與群眾 多半不具特定專業背景，且多半是利用平時閒暇之餘參與外包工作以索取低廉的酬勞。

對於雇主而言，相較於僱請專人處理的傳統做法，利用群眾外包的多工方式不僅成本低 廉，更提升了處理速度，同時仍可得到與傳統作法相當的工作品質。

“The FLIRT model of crowdsourcing”[31]中提出了群眾外包的模型，其中包含了5 種元素，FLIRT正是5種元素開頭的縮寫:Focus、Language、Incentives、Rules、Tools。

Focus為群眾外包的策略層面，從了解目標與需求，組織與資源和能力限制，以及 顧客等等因素，來判斷方案是否可行。Language指的是溝通，必須了解顧客的喜好、使 用情境以及他們所在乎的事情，才能使顧客更積極參與。Incentives則是誘因，誘因可以 分為內在外在客觀主觀等，適當的提供誘因可以吸引顧客，以提升群眾外包的效力。Rules 則為規範，分為加入、創作、交易與互動三類。加入的規範與註冊相關，表明哪些服務 需要透過註冊、註冊所需的資料以及資料是否會公開。創作的規範為格式、尺寸等限制，

並詳細說明準則。交易與互動的規範則是為了防範惡意會員，標明禁止的行為，避免管 理上的不便與糾紛。Tools包含了平台，通訊以及創作工具，平台使人們聚集在一處，通 訊使人們可以對話交談，創作工具使人們可以更方便的進行創作。

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圖 2:The FLIRT elements and sub elements in the FLIRT framework[31]

群眾外包的運作，則是由四種角色的貢獻與互動來進行[32]。四種角色分別為 Creators、Critics、Connectors、Crowds。Creators為貢獻內容、想法以及解決方案的人；

Critics對自己較感興趣的內容進行討論，給予創造者批評或是支持；Connectors將創作與 其他人分享，他們不需為分享的創作加入自己的評論，而是透過論壇、討論區或是部落 格，來發揮其影響力；Crowds為群眾，通常會幫內容加上標籤或者給予評分，可以決定 一件創作是否會被一般大眾所接受。

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圖 3:群眾外包的四種角色及角色間的互動[32]