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Ao coletar inteligência coletiva, um usuário deseja maximizar a precisão e o valor das informações adquiridas sem gastar muito tempo coletando-as. Estudamos empiricamente como as pessoas se comportam ao enfrentar esses objetivos conflitantes, usando dados do Yahoo Respostas, um site de perguntas e respostas impulsionado pela comunidade. Tomamos duas abordagens complementares. Primeiro, estudamos como os usuários se comportam ao tentar maximizar a quantidade de informações adquiridas, enquanto minimizam o tempo de espera. Identificamos e quantificamos como os autores de perguntas no Yahoo Respostas fazem troca entre o número de respostas que recebem e o custo de esperar. Descobrimos que os usuários estão dispostos a esperar mais para obter uma resposta adicional quando receberam apenas um pequeno número de respostas; isso implica retornos marginais decrescentes na quantidade de informações coletadas. Também estimamos a função de utilidade do usuário a partir dos dados. Nossa segunda abordagem concentra-se em como os usuários avaliam as qualidades das respostas individuais sem considerar explicitamente o custo de esperar. Assumimos que os usuários tomam uma sequência de decisões, decidindo esperar por uma resposta adicional enquanto a qualidade da resposta atual excede um determinado limiar. Sob este modelo, a distribuição de probabilidade para o número de respostas que uma pergunta recebe é uma gaussiana inversa, que é uma distribuição semelhante à de Zipf. Usamos os dados para validar essa conclusão.
Aperjis et al. (Qua,) estudaram esta questão.