Estimando Similaridades entre Observações Através de Jogos com Propósito

A computação humana é um paradigma que utiliza seres humanos para auxiliar na resolução de problemas computacionais. Porém, diferentemente de máquinas, seres humanos necessitam de alguma forma de motivação para realizarem tais tarefas. Jogos com propósito são sistemas de computação humana que tem como fator motivacional o entretenimento. Para isto, os problemas são modelados de forma que sejam resolvíveis através de ações realizadas nestes jogos. Nestes modelos, cada jogador é considerado uma unidade de processamento de um sistema distribuído híbrido homem-máquina que realiza tarefas em troca de diversão. Nos últimos anos foram criados diversos jogos para a resolução de problemas computacionais como a tradução de textos, a geração de rótulos para imagens etc. Entretanto, na maioria destes jogos, a tarefa necessária para a resolução do problema real, como a digitalização de um texto, é delegada diretamente aos jogadores, através de uma competição cujo vencedor é aquele que digita mais rápido, por exemplo. Visto isso, neste trabalho adaptamos e formalizamos um modelo de elaboração de jogos com propósito que isola o problema que está sendo resolvido. O principal objetivo deste modelo é fazer com que os jogadores não tenham conhecimento do problema que é resolvido. Em paralelo, propomos um método para estimar similaridades entre pares de observações baseado nesta formalização, seguido de um algoritmo para encontrar agrupamentos baseado nas similaridades estimadas. Por fim, alguns jogos foram implementados para avaliar o método proposto.