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un exemple de science participative http://zombilingo.org

un exemple de science participative · 2016. 11. 7. · Phrase detective L´egendes de la myriadisation L2 = ⌧La myriadisation implique une foule de participants Une foule de joueurs?

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un exemple de science participative

http://zombilingo.org

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Science participative

GWAP : jeux avec un but

Crowdsourcing

Crowdvoting Crowdcreation … Crowdfunding Crowddata

“Faire produire des idées, des données, … par une masse de gens”

Rémunéré Non rémunéré

Ludifié Non ludifié

Jeux Sérieux

à vocation éducative production de ressources

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Tous les domaines pour lesquels les humains sont “meilleurs” qu’une machine :

• classer / étiquetter des images ⇒ ESP-Game : étiquetter des images (utilisé par Google) ⇒ Galaxy Zoo : classer des galaxies sur des images de télescopes ⇒ Startdust@Home : chercher des traces de poussières interstellaires…

• utiliser la visualisation 3D ⇒ FoldIt : Replier des protéines pour comprendre leurs propriétés

• analyser / produire de la langue naturelle ⇒ JeuxDeMots : liens sémantiques entre des éléments, polarité ⇒ PhraseDectective : trouver le lien pronom / antécédent ⇒ ZombiLingo : trouver les liens syntaxiques dans une phrase

Quels types de données sont concernés ?

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• Wikipedia : écrire une encyclopédie collaborative ⇒ 5 000 000 articles en anglais / 1 700 000 articles en français

• Projet Gutenberg : numériser de livres libres ⇒ 30 000 livres

• LibriVox : enregistrer des livres audio ⇒ 10 000 livres

• regardscitoyens.org : numériser des déclarations de conflits d’intérêts des élus ⇒ 11 000 extraits en une semaine / 8 000 participants

• OpenStreetMap : devenir cartographe

• Gun Violence Archive : recenser des accidents liés aux armes à feu aux USA

• VigieNature : photographier des papillons !

• …

Crowdsourcing en dehors du champ scientifique

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Crowdsourcing rémunéré : Amazon Mechanical Turk

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Questions légales et éthiques

• permet de produire des ressources de qualité dans certains cas précis

• qualité insuffisance pour des tâches complexes (par ex. résumé)

• coût de validation et de post-traitement

• gestion des tricheurs

Questions scientifiques

• travail à la tâche illégal en France (sauf rares exceptions)

• pas de lien officiel entre Requesters et Turkers, entre Turkers

• pas de possibilité de de syndiquer

• pas de salaire minimum (moins de 2$/h en moyenne)

• possibilité de refuser de payer les Turkers

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Il faut beaucoup de joueurs qui jouent beaucoup…

problème non spécifique aux GWAP !

• Communiquer pour faire connaitre le jeu

• Utiliser les études sociologiques sur les différents types de joueurs ⇒ Explorer : connaître les coins cachés du jeu ⇒ Achiever : réussir dans le jeu ⇒ Socializer : interagir avec les autre joueurs ⇒ Killer : attaquer les autres joueurs

GWAP : comment produire beaucoup de données ?

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Phrase detective

Legendes de la myriadisation L2 = ⌧La myriadisation implique une foule de participants�

Une foule de joueurs ? Phrase Detectives

[Chamberlain et al., 2013]

1 10 20 30 40 50 60 70 80 90

100 000

200 000

300 000

400 000

500 000

Joueurs classes en fonction de leur score

Nom

brede

pointsgagn

es

Nombre de points par joueur

Nombre de joueurs sur Phrase Detectives en fonction de leur classement en points

(fevrier 2011 - fevrier 2012)

16 / 47

Annota

tions

Nombre d'annotations par utilisateur

Annotations

Pingu-kun

JYA

newK

DihThi

Zombinoclard

xohwohxo

bebs

Pauline

say1

Gide

Daniela

GG

cheonjae

etin

elbow

Mxxx

angelique

MNO

aco

iznogood

Zyurs

nouv

melijuli

g

nafi

Gior

bobo

Mandrin

Nariom

village

Leen

dieu

manutherock

ads

JBC

mcd

liloup

Dwn

begrange

stef

carofer

YeonWoo

Luciole

Lath

toto

cv

wil

Lili54

eo

Pierre

Xon

Lolo

paulinou

isa

Carla

dumb

Mimi

k3rmitt

Zizi

Linguooo

Eterel

shravasti

tryskelle

bento

morice

Dude

tsukiji

0k

10k

5k

Highcharts.com

Zombilingo

Trouver une foule d’experts

Trouver / former quelques experts dans la foule

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problème spécifique aux GWAP !

un bon joueur de bonnes données

• Entraînement pour former le joueur à la tâche

• Contrôle de la qualité produite

• plusieurs joueurs sur les mêmes données (puis comparaison et vote)

• contrôle à l’aide de données produites par des experts de la tâche

GWAP : comment produire de bonnes données ?

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Focus sur ZombiLingo

Analyse en dépendances syntaxiques

LéoNPP

mangeV

uneDET

pizzaNC

avecP

desDET

amisNC

suj det det

obj p_obj.o

mod

LéoNPP

mangeV

uneDET

pizzaNC

avecP

desDET

anchoisNC

suj det mod det

obj p_obj.o

QuelquesDET

moisNC

aurontV

étéVPP

nécessairesADJ

pourP

mettreVINF

enP

scèneNC

leDET

PetitADJ

PrinceNPP

det aux.tps ats mod obj.p p_obj.o obj.p mod

suj det

obj

Pas si simple… pour une machine

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ZOMB I L I N G O

ZOMB I L I N G O

ZOMBIZOMBIzombilingo.org

ZOMB I L I N G O

. ORG

Petit sticker

Sticker rectangle

LINGOLINGO

Goodies visuels

Aidez la recherche, jouez !

• Bruno Guillaume (LORIA / Inria Nancy Grand-Est)

• Karën Fort (Paris Sorbonne)

• Nicolas Lefebvre (LORIA / Inria Nancy Grand-Est)

• Alice Guyot• Charles Ancé• Hadrien Chastant• Valentin Stern

et les 705 joueurs !

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