II. FROM PARTICIPATORY SENSING TO M

II. FROM PARTICIPATORY SENSING TO MOBILE CROWD

SENSING

From the AI perspective, MCS is founded on a distributed problem-solving model where a crowd is engaged in solving a complex problem through an open call [5]. In the literature history, the concept of crowd-powered problem-solving has been explored in several research areas. One decade ago, Surowiecki has written a book titled “The Wisdom of Crowds” (or crowd wisdom) [6], where a general

phenomena — the aggregation of information in groups, resulting in decisions that are often better than could have been made by any single member of the group—is revealed.
It identifies four key qualities that make a crowd smart:

diversity in opinion, independence of thinking, decentralization, and opinion aggregation. A similar
concept to crowd wisdom is “collective intelligence” [7]. Different from the two concepts that focus on the advantages of group decision making, MCS is mainly about the crowd-powered data collection and analyzing process.

In 2005, two senior editors from Wired Magazine, Jeff Howeand and Mark Robinson, coined the term “crowdsourcing”. According to the Merriam-Webster Dictionary 1 , crowdsourcing is defined as the practice of obtaining needed services or content by soliciting contributions from a large group of people, and especially from an online community. A typical example is Wikipedia, where thousands of contributors from across the world have collectively created the world’s largest encyclopedia. Compared to MCS, crowdsourcing focuses on the participation of online crowds.

The most close concept to MCS is participatory sensing, proposed by Burke et al. in 2006 [1]. It tasks everyday mobile devices to form interactive, participatory sensor networks that enable public and professional users to gather, analyze and share local knowledge. The definition of participatory sensing emphasizes explicit user participation when it was proposed. In recent years, with the development of mobile sensing and mobile Internet techniques, the scope of crowd problem-solving systems using mobile devices has been broadened. To this end, we extend the definition of participatory sensing from two aspects and term the new concept mobile crowd sensing (MCS). First, MCS leverages both sensed data from mobile devices (from physical community) and user-contributed data from mobile social network services (from online community). Second, MCS counts both explicit and implicit user participation (details will be clarified in the next section).

A comparison of MCS and related areas is given in Fig. 1. We can find that both crowd wisdom and crowdsourcing rely on human intelligence; while participatory sensing and MCS explore a fusion of human and machine intelligence (we discuss this later in Section V). Compared to participatory sensing, MCS can have both explicit (primary purpose) and implicit (second purpose) user participation and allow cross-space (online& offline) data fusion.

Kết quả (Việt) 1:

II. TỪ CẢM BIẾN CÓ SỰ THAM GIA VÀO ĐÁM ĐÔNG DI ĐỘNG CẢM BIẾNTừ góc nhìn AI, MCS được thành lập trên một mô hình giải quyết vấn đề phân phối nơi một đám đông đang tham gia trong việc giải quyết một vấn đề phức tạp thông qua một cuộc gọi mở [5]. Trong lịch sử văn học, khái niệm về đám đông cung cấp-giải quyết vấn đề đã được khám phá trong một số lĩnh vực nghiên cứu. Một thập kỷ trước đây, Surowiecki đã viết một cuốn sách có tiêu đề "Sự khôn ngoan của đám đông" (hoặc sự khôn ngoan của đám đông) [6], nơi một vị tướnghiện tượng-tập hợp các thông tin trong các nhóm, dẫn đến quyết định đó là thường xuyên hơn có thể đã được thực hiện bởi bất kỳ thành viên duy nhất của nhóm — được tiết lộ.Nó xác định bốn phẩm chất quan trọng mà làm cho một đám đông thông minh:sự đa dạng trong các ý kiến, độc lập của tư duy, phân quyền, và tập hợp ý kiến. Một tương tựCác khái niệm để sự khôn ngoan của đám đông là "trí tuệ tập thể" [7]. Khác nhau từ hai khái niệm mà tập trung vào những lợi thế của nhóm ra quyết định, MCS là chủ yếu là về thu thập đám đông cung cấp dữ liệu và phân tích quá trình.Trong năm 2005, hai biên tập viên cao cấp từ tạp chí Wired, Jeff Howeand và Mark Robinson, đặt ra thuật ngữ "crowdsourcing". Theo 1 từ điển Merriam-Webster, crowdsourcing được định nghĩa là việc thu được các dịch vụ cần thiết hoặc nội dung bằng cách thúc đẩy sự đóng góp từ một nhóm lớn của người dân, và đặc biệt là từ một cộng đồng trực tuyến. Một ví dụ điển hình là Wikipedia, nơi hàng ngàn những người đóng góp từ trên thế giới chung đã tạo ra thế giới lớn nhất Việt. So với MCS, crowdsourcing tập trung vào sự tham gia của đám đông trực tuyến.Khái niệm nhất gần với MCS là có sự tham gia cảm biến, đề xuất bởi Burke et al. vào năm 2006 [1]. Nó nhiệm vụ thiết bị hàng ngày điện thoại di động để hình thành tương tác, có sự tham gia cảm biến mạng cho phép người sử dụng khu vực và chuyên nghiệp để thu thập, phân tích và chia sẻ kiến thức địa phương. Định nghĩa của cảm biến có sự tham gia nhấn mạnh sự tham gia người sử dụng rõ ràng khi nó đã được đề xuất. Năm gần đây, với sự phát triển cảm biến điện thoại di động và điện thoại di động Internet kỹ thuật, phạm vi của đám đông giải quyết vấn đề hệ thống bằng cách sử dụng thiết bị di động đã được mở rộng. Để kết thúc này, chúng tôi mở rộng định nghĩa của cảm biến có sự tham gia từ hai khía cạnh và hạn đám đông di động mới khái niệm cảm biến (MCS). Trước tiên, MCS thúc đẩy cảm nhận dữ liệu từ các thiết bị di động (từ cộng đồng vật lý) và góp phần vào người sử dụng dữ liệu từ điện thoại di động mạng xã hội Dịch vụ (từ cộng đồng trực tuyến). Thứ hai, MCS tính cả hai tham gia người sử dụng rõ ràng và tiềm ẩn (chi tiết sẽ được làm rõ trong phần tiếp theo).Một so sánh MCS và lĩnh vực liên quan được đưa ra trong hình 1. Chúng tôi có thể tìm thấy sự khôn ngoan của đám đông và crowdsourcing dựa vào thông minh của con người; trong khi cảm biến có sự tham gia và MCS khám phá một nhiệt hạch của trí thông minh của con người và máy (chúng tôi thảo luận về điều này sau này trong phần V). So với cảm biến có sự tham gia, MCS có thể có cả hai rõ ràng (mục đích chính) và tiềm ẩn (mục đích thứ hai) người dùng tham gia và cho phép cross-không gian (trực tuyến & diễn đàn) dữ liệu tổng hợp.

Kết quả (Việt) 2:

II. TỪ VIỄN SỰ THAM GIA CHO MOBILE ĐÁM ĐÔNG VIỄN Từ góc độ AI, MCS được thành lập dựa trên một mô hình giải quyết vấn đề phân tán nơi một đám đông đang tham gia vào việc giải quyết một vấn đề phức tạp thông qua một cuộc gọi mở [5]. Trong lịch sử văn học, các khái niệm của đám đông-powered giải quyết vấn đề đã được khám phá trong một số lĩnh vực nghiên cứu. Một thập kỷ trước, Surowiecki đã viết một cuốn sách có tựa đề "The Wisdom of Đám đông" (hoặc đám đông trí tuệ) [6], nơi một vị tướng hiện tượng - sự tập hợp của các thông tin trong nhóm, dẫn đến quyết định đó thường là tốt hơn so với có thể đã được thực hiện bởi bất kỳ thành viên duy nhất của nhóm được tiết lộ. Nó xác định bốn phẩm chất quan trọng mà làm cho một đám đông thông minh: sự đa dạng trong quan điểm, độc lập suy nghĩ, phân cấp, và tập hợp ý kiến. Một tương tự như khái niệm để đám đông khôn ngoan là "trí tuệ tập thể" [7]. Khác với hai khái niệm tập trung vào những ưu điểm của việc ra quyết định nhóm, MCS là chủ yếu về thu thập dữ liệu đám đông-powered và quá trình phân tích. Trong năm 2005, hai biên tập viên cao cấp của tạp chí Wired, Jeff Howeand và Mark Robinson, đặt ra thuật ngữ "crowdsourcing ". Theo từ điển Merriam-Webster 1, crowdsourcing được định nghĩa là việc thực hành lấy các dịch vụ hoặc nội dung cần thiết bằng cách thu hút sự đóng góp của một nhóm lớn của người dân, và đặc biệt là từ một cộng đồng trực tuyến. Một ví dụ điển hình là Wikipedia, nơi hàng ngàn người đóng góp từ khắp nơi trên thế giới đã tạo ra tập bách khoa toàn thư lớn nhất thế giới. So với MCS, crowdsourcing tập trung vào sự tham gia của các đám đông trực tuyến. Các khái niệm gần nhất để MCS là cảm biến có sự tham gia, bởi Burke et al. vào năm 2006 [1]. Nó tác vụ hàng ngày các thiết bị di động để tạo tương tác, mạng cảm biến có sự tham gia cho phép người dùng công cộng và chuyên nghiệp để thu thập, phân tích và chia sẻ kiến thức địa phương. Định nghĩa của cảm biến có sự tham gia nhấn mạnh sự tham gia của người sử dụng rõ ràng khi nó đã được đề xuất. Trong những năm gần đây, với sự phát triển của cảm biến điện thoại di động và kỹ thuật Internet di động, phạm vi của đám đông các hệ thống giải quyết vấn đề bằng cách sử dụng các thiết bị di động đã được mở rộng. Để kết thúc này, chúng tôi mở rộng định nghĩa của cảm biến có sự tham gia từ hai khía cạnh và thuật ngữ khái niệm mới đám đông di động cảm biến (MCS). Đầu tiên, MCS thúc đẩy cả hai cảm nhận được dữ liệu từ các thiết bị di động (từ cộng đồng vật lý) và dữ liệu sử dụng đóng góp từ các dịch vụ mạng xã hội di động (từ cộng đồng trực tuyến). Thứ hai, MCS đếm cả sự tham gia của người sử dụng ngầm và rõ ràng (chi tiết sẽ được làm rõ trong phần tiếp theo). Một so sánh của MCS và các khu vực liên quan được đưa ra trong hình. 1. Chúng ta có thể thấy rằng cả trí tuệ đám đông và crowdsourcing dựa vào trí thông minh của con người; trong khi cảm biến có sự tham gia và MCS khám phá một sự hợp nhất của con người và máy thông minh (chúng tôi thảo luận này sau này trong Phần V). So với cảm biến có sự tham gia, MCS có thể có cả hai rõ ràng (mục đích chính) và tiềm ẩn (mục đích thứ hai) người dùng tham gia và cho phép cross-space (trực tuyến và ngoại tuyến) dữ liệu nhiệt hạch.