Eine von der Menge unterstützte sozial eingebettete Suchmaschine

Menschen haben schon immer Fragen an ihre Freunde gestellt, aber jetzt, mit sozialen Medien, können sie ihre Fragen an ihr ganzes soziales Netzwerk verbreiten. In diesem Papier untersuchen wir die Antworten, die durch Fragen auf Twitter erhalten wurden, und nutzen das, was wir gelernt haben, um ein System zu schaffen, das natürlich vorkommende „freundesourcing“-Antworten mit crowdsourcenden Antworten ergänzt. Durch die Analyse von Tausenden öffentlichen Twitter-Fragen und -Antworten zeichnen wir ein Bild davon, welche Fragen Antworten erhalten und den Inhalt ihrer Antworten. Da viele Fragen subjektive Antworten suchen, aber unbeantwortet bleiben, nutzen wir Crowdsourcing, um die Erfahrung des Fragens auf Twitter zu erweitern. Wir setzen ein System ein, das die Menge nutzt, um Frage-Tweets zu identifizieren, Kandidatenantworten zu erstellen und über die beste Antwort aus verschiedenen von der Menge und Freunden generierten Antworten abzustimmen. Wir stellen fest, dass crowdsourcende Antworten in Natur und Qualität den freundesourcing Antworten ähnlich sind und dass fast ein Drittel der Fragesteller unaufgefordert positives Feedback erhielt, als sie Antworten von diesem neuartigen Informationsagenten erhielten.