In summary, the combination of part

In summary, the combination of participatory mobile sensing and participatory mobile social network data is a unique feature of MCS.

The sensing style. Previous studies often discuss about user-participated sensing at one dimension: the degree of user involvement in the sensing process. As presented by Ganti et al. [10], crowd-powered sensing can span a wide spectrum in terms of user involvement, with participatory and opportunistic sensing at the two ends. The proportion of human involvement will depend on application requirements and device capabilities. With the two data generation modes in MCS, we intend to category the sensing style from a new dimension: the awareness of participants to the sensing task. For both participatory and opportunistic sensing, data collection is the primary-purpose of the application. The sensing task is therefore explicit to the user (as she is informed). For user -contributed data from MSN services, however, the data is used for a second purpose (the primary purpose is online social interaction), and thus it is performed in an implicit manner. We thus characterize the sensing style of MCS at two levels: explicit and implicit.

The involvement of human participation in the computing process will lead to a mixture of human and machine intelligence in MCS. How to optimize the combination of human and machine intelligence, becomes a significant design issue for MCS systems.

B. User Motivation

In data sharing among peers, the development of a solid economic model is highly important. This issue is even more critical when the devices (e.g., mobile phones, wearable sensors) have very limited resources (e.g., energy and storage capacity) or the information revealed is highly sensitive. Deploying a mobile crowd sensing system on a wide scale requires a large number of participants. Participants may drop out of the collecting loop unless return on investment is greater than their expectations. Questions about human motivation have been central in philosophy and economics. The promise of financial or monetary gain is an important incentive method for most actors in markets and traditional organizations. Interest and entertainment are also important motivators in many situations, even when there is no prospect of monetary gain [7]. People can also be motivated to participate an activity by social and ethical reasons, such as socializing with others, glory, or recognition by others.

The sharing of personal data in MCS applications (e.g., citywide pollution monitoring) can raise significant privacy concerns, with information (e.g., location, point of interests)

Kết quả (Việt) 1:

Nói tóm lại, sự kết hợp của cảm biến điện thoại di động có sự tham gia và dữ liệu xã hội mạng điện thoại di động có sự tham gia là một tính năng độc đáo của MCS.Phong cách cảm biến. Nghiên cứu trước đây thường thảo luận về người dùng tham gia cảm biến tại một kích thước: mức độ của sự tham gia của người dùng trong quá trình thám. Như trình bày bởi đổi ngôn ngữ et al. [10], đám đông, cung cấp cảm biến có thể chiều dài một phổ rộng trong điều khoản của sự tham gia của người dùng, với sự tham gia và cơ hội cảm biến tại hai đầu. Tỷ lệ của sự tham gia của con người sẽ phụ thuộc vào yêu cầu ứng dụng và khả năng thiết bị. Với chế độ thế hệ hai dữ liệu trong MCS, chúng tôi có ý định thể loại phong cách cảm biến từ một chiều hướng mới: nâng cao nhận thức của người tham gia với nhiệm vụ thám. Đối với cả hai có sự tham gia và cơ hội viễn thám, thu thập dữ liệu là mục đích chính của ứng dụng. Nhiệm vụ thám là do đó rõ ràng cho người dùng (như cô ấy thông báo). Cho người dùng-góp dữ liệu từ dịch vụ MSN, Tuy nhiên, dữ liệu được sử dụng cho một mục đích thứ hai (mục đích chính là tương tác xã hội trực tuyến), và do đó nó được thực hiện một cách tiềm ẩn. Chúng tôi do đó đặc trưng phong cách cảm biến của MCS ở hai cấp: rõ ràng và tiềm ẩn.Sự tham gia của con người tham gia trong quá trình tính toán sẽ dẫn đến một hỗn hợp của trí thông minh của con người và máy trong MCS. Làm thế nào để tối ưu hóa sự kết hợp của con người và máy tình báo, trở thành một vấn đề quan trọng thiết kế cho hệ thống MCS.Sinh người dùng động lựcTrong dữ liệu chia sẻ giữa các đồng nghiệp, sự phát triển của một mô hình kinh tế vững chắc là rất quan trọng. Vấn đề này là quan trọng hơn khi các thiết bị (ví dụ, điện thoại di động, mặc cảm biến) rất có nguồn lực hạn chế (ví dụ như, năng lượng và lưu trữ suất) hoặc thông tin tiết lộ là rất nhạy cảm. Triển khai một đám đông di động cảm biến hệ thống trên quy mô rộng đòi hỏi một số lớn các người tham gia. Những người tham gia có thể thả ra khỏi vòng lặp thu trừ khi lợi tức đầu tư là lớn hơn mong đợi của họ. Các câu hỏi về động lực của con người đã được trung tâm triết học và kinh tế. Lời hứa của đạt được tài chính hoặc tiền tệ là một phương pháp khuyến khích quan trọng cho hầu hết các diễn viên thị trường và các tổ chức truyền thống. Quan tâm và giải trí cũng là các động cơ quan trọng trong nhiều trường hợp, ngay cả khi không có không có khách hàng tiềm năng của tiền tệ tăng [7]. Mọi người cũng có thể là động lực để tham gia một hoạt động bởi lý do xã hội và đạo Đức, chẳng hạn như xã hội hoá với những người khác, vinh quang, hoặc công nhận bởi những người khác.Chia sẻ dữ liệu cá nhân trong các ứng dụng MCS (ví dụ như, ô nhiễm toàn thành phố giám sát) có thể nâng cao vấn đề quan trọng riêng tư, với thông tin (ví dụ như, vị trí, điểm của lợi ích)

Kết quả (Việt) 2:

Tóm lại, sự kết hợp của các cảm biến điện thoại di động có sự tham gia và sự tham gia của dữ liệu mạng xã hội di động là một tính năng độc đáo của MCS. Các phong cách cảm biến. Các nghiên cứu trước thường xuyên thảo luận về sử dụng tham gia cảm tại một chiều: mức độ tham gia của người sử dụng trong quá trình cảm biến. Như đã trình bày bởi Ganti et al. [10], cảm biến đám đông-powered có thể trải rộng trên một phổ rộng về sự tham gia của người sử dụng, với sự tham gia và cảm biến cơ hội ở hai đầu. Tỷ lệ tham gia của con người phụ thuộc vào yêu cầu ứng dụng và khả năng thiết bị. Với hai chế độ sinh dữ liệu trong MCS, chúng tôi dự định thể loại phong cách cảm biến từ một chiều hướng mới: nâng cao nhận thức của người tham gia với nhiệm vụ cảm biến. Đối với cả hai cảm biến có sự tham gia và cơ hội, thu thập dữ liệu là chính mục đích của ứng dụng. Các nhiệm vụ cảm biến là do rõ ràng cho người sử dụng (như cô được thông báo). Đối với người dùng -contributed dữ liệu từ các dịch vụ MSN, tuy nhiên, các dữ liệu được sử dụng cho một mục đích thứ hai (mục đích chính là sự tương tác xã hội trực tuyến), và do đó nó được thực hiện một cách tường minh. Chúng tôi do đó đặc trưng cho phong cách cảm biến của MCS ở hai cấp độ:. Ngầm và rõ ràng Sự tham gia của sự tham gia của con người trong quá trình tính toán sẽ dẫn đến một hỗn hợp của trí tuệ con người và máy móc trong MCS. Làm thế nào để tối ưu hóa sự kết hợp của trí tuệ con người và máy móc, trở thành một vấn đề thiết kế đáng kể cho hệ thống MCS. B. Tài Động lực Trong chia sẻ dữ liệu giữa các đồng nghiệp, sự phát triển của một mô hình kinh tế vững chắc là rất quan trọng. Vấn đề này thậm chí còn quan trọng hơn khi các thiết bị (ví dụ, điện thoại di động, cảm biến đeo) có nguồn lực rất hạn chế (ví dụ, năng lượng và dung lượng lưu trữ) hoặc những thông tin được tiết lộ là rất nhạy cảm. Triển khai một hệ thống cảm biến đám đông di động trên một quy mô rộng đòi hỏi một số lượng lớn người tham gia. Những người tham gia có thể thả ra khỏi vòng lặp thu trừ khi lợi nhuận trên vốn đầu tư lớn hơn mong đợi của họ. Các câu hỏi về động lực của con người đã được trung tâm trong triết học và kinh tế học. Lời hứa của lợi ích tài chính, tiền tệ là một phương pháp khuyến khích quan trọng đối với hầu hết các diễn viên trong các thị trường và các tổ chức truyền thống. Lãi suất và giải trí cũng là động lực quan trọng trong nhiều tình huống, ngay cả khi không có triển vọng được tiền [7]. Mọi người cũng có thể được thúc đẩy để tham gia một hoạt động do nguyên nhân xã hội và đạo đức, chẳng hạn như giao lưu với những người khác, vinh quang, hoặc công nhận bởi những người khác. Việc chia sẻ dữ liệu cá nhân trong các ứng dụng MCS (ví dụ, giám sát ô nhiễm trên toàn thành phố) có thể làm tăng mối quan tâm riêng tư đáng kể, với thông tin (ví dụ, vị trí, điểm lợi ích)