Metody motivace veřejnosti k davovém sběru dat o přístupnosti

Abstract

Dostatočné množstvo a vysoká kvalita dát zozbieraných užívateľmi sú kľúčové pre online platformy založené na davovom zbere. Preto je nevyhnutné definovať metódy motivácie, ktoré by prilákali širokú verejnosť a viedli ju k vysoko kvalitnej práci. V diplomovej práci uvádzame výsledky nášho výskumu zameraného na návrh najúčinnejších metód motivácie pre online neziskovú crowdsourcing platformu zameranú na zber dát o prístupnosti. Využitím princípov User-Centered Designu a na základe komplexnej analýzy dostupnej literatúry sme identifikovali päť hlavných motivačných faktorov a začlenili sme ich do low-fidelity a high-fidelity prototypov mobilnej aplikácie. Prototypy boli otestované s cieľovou skupinou, low-fidelity prototyp pomocou užívateľského testovania (N = 5, priemerný vek = 27.6) a high-fidelity prototyp pomocou denníkovej štúdie (N = 5, priemerný vek = 27.2). Výsledky testovania naznačujú aplikovateľnosť tohto prístupu do praxe, ak u užívateľov zvýšime vnímanie kauzality a efektivity ich vlastného zberu, poskytneme im tréning a spätnú väzbu k zozbieraným dátam, podporíme v nich pocit spolupráce a umožníme im zdieľať aktivitu s priateľmi.

A key to online crowdsourcing platforms is a sufficient amount of high-quality data collected by users. Therefore it is essential to define motivation methods which would attract a large crowd and make it perform at a high level. In this thesis, we report on the results of our research focused on designing the most effective motivation methods for an online non-profit crowdsourcing platform focused on collecting accessibility data. Following the User-Centered Design methodology and based on the comprehensive analysis of the literature available, we have identified five main motivational factors and incorporated them into low-fidelity and high-fidelity prototypes of the mobile application. The prototypes were evaluated with the target group, the low-fidelity prototype via usability testing (N = 5, mean age = 27.6) and the high-fidelity prototype via diary study (N = 5, mean age = 27.2). The results suggest the feasibility of the approach supported by enhancing causal importance and perceived self-efficacy of users, providing them training and feedback on contributions, supporting a feeling of cooperation and allowing them to share data collection with friends.