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云沃客（1）
　在CSDN我是从一名小兵成长起来的，没有丰富的工作经验，没有显赫的高校背景，特别感谢CSDN当初能慧眼识珠把我招进去。
　　我是不是应该简单说一下我在CSDN的业绩?在CSDN跟各厂商合作过上百个项目，大家平时参加过的：CSDN大赛、线上线下活动等部分项目我都参与过，在业界拥有一定的客户满意度。获得过2次CSDN优秀员工，得到了公司一定程度上的认可。
　　在CSDN自然是跟程序员打交道。我深深地感觉到中国的程序员是最可爱的人。他们勤奋，努力，乐于学习，善于分享….跟他们打交道让我感觉很轻松、很自然。
　　我是2013年入职CSDN的，当时CSDN有一个产品叫CSTO(现在也还有)。至今依然深深地记得第一次听到CSTO愿景的时候，那感觉很让人震撼：希望能解放中国的程序员，让大家能够实现时间自由! 如果真的可以实现这个愿望，那么…..我老公是不是可以在家边上班边看娃了?(我老公是JAVA程序员)
　　只可惜后来的CSTO并无大的运作，这让我感到深深地失落。但是CSTO的愿景一直深深地影响着我。作为跟程序员打了这么多年交道的人，我深深地了解着程序员的酸甜苦辣，优势和困境。如果能帮助大家解决困难，该是一件多么开心的事儿~
　　就像马云说的：梦想还是要有的，万一实现了呢?
　　三年之后，我选择了去实现愿望，我希望能有更多的人踏上为自己工作的路，希望能有更多的人不必早上急于上班打卡，晚上加班披星戴月地回家…..
　　“享受时间的自由”这不是空话，这是目标。
　　虽然进入这个行业时间不长，但是在真正运作之后我感到了深深地压力。在中国的阻力不来自对手(因为众包行业属于新兴行业，各家实力相对来说差距不大)，而是来自用户本身。这个行业前景巨大，但是众包行业需要耗费很大的时间和精力去教育市场和用户。这个工作量不敢想….实在是可怕。
　　但我相信很多具有颠覆性的互联网企业在创业初期都会遇到这样的问题，就是市场的不认可。有很多人会告诉你这个事儿不能干，失败的话后果会很惨….诸如此类。但这更加坚定了我们一定要坚持做好众包业务的信心。
　　如果当初没有加入『』，我想我也不会像今天这样地肯定。
　　我是云沃客，大家可以关注一下我们的产品。2.0新平台即将上线。
　　期待你成为“自由人”。46、沈备军：众包--群体工作的未来
沈备军：博士、上海交通大学软件学院副教授，中国首位IEEE授证的软件开发专家（CSDP），IEEE国际软件工程知识体系SWEBOK联合主编。研究方向：群体软件工程、软件仓库挖掘和知识工程。
以下为分享实景全文：
大家晚上好，我是来自上海交通大学的沈备军，感谢联盟给我了这个机会向大家汇报一下我最近在众包方向的研究心得。
最近3年，众包已经吸引了全世界的注意力，原先由精英专业人员完成的工作被众包给地域分布的大众协同完成，例如古文识别、药物开发、logo设计、数据标注、软件开发等。这是一种新的社会化工作新模式，大量的普通大众的能力和创新被聚集起来，完成大规模的项目。
我将从众包的特点以及在知识服务领域取得的成功案例出发，分析了众包流程和要求，指出众包将成为群体知识工作的主要方式。
众包的概念和特点
众包（crowdsourcing）一词正式被发布于2006年《WIRED》杂志6月刊，其时该杂志的编辑Jeff
Howe首次阐述了众包的概念：一种新的商业模式，即企业利用互联网来将工作分配出去、发现创意或解决技术问题。
随后美国麻省理工学院斯隆管理学院教授Eric von Hippel提供了理论支撑。他指出，一份企业调查显示，在当代企业的利润增长中，技术创新因素占40%，资源因素占20%，人均资本的增加因素占15%，规模经济的因素占13%，劳动力素质的提高占12%。以前人们认为规模经济和人均资本的增加，是创造利润的主宰。但在当前，它们两者之和也只有28%，而创新和劳动者素质的提高却占了52%！
有人认为众包是外包的高级阶段，这个观点不正确，众包和外包（outsourcing）是不同的，众包的核心包含着与用户共创价值的理念，此外，外包强调的是高度专业化，而众包则反其道而行之，跨专业的创新往往蕴含着巨大的潜力。
李未院士指出，和传统工作相比，众包具有以下特点：
（1）过程从封闭到开放
（2）人员从精英到大众
（3）组织从工厂到社群
（4）方法从机器工程到社会工程
众包的成功案例
目前众包已经在创作、标注、设计、创新、产品研发、问答、数据挖掘、预测等知识服务领域取得了不少成功。
最早实施众包的“创新中心”InnoCentive网站创立于2001年，由医药制造商礼来公司资助，现在已经成为化学和生物领域的重要研发供求网络平台。
InnoCentive的网站上聚集了9万多名科研人才，他们共同的名字是“解决者”（Solver），形成了这个研发供求网络用户的“半边天”。与此对应的是“寻求者”（Seeker），成员包括波音、杜邦和宝洁等世界著名的跨国公司，他们把各自最头疼的研发难题抛到“创新中心”上，等待隐藏在网络背后的高手来破译。
InnoCentive上的难题破解率为30%，和传统的雇佣研发人员的做法相比，效率要高出30%。
而后维基百科的诞生是第一个被称为互联网内容领域最致命、也最成熟的非商业化众包。维基百科在全球前50大网站中排名第五，并且是唯一一家非营利性机构运营的网站。与其他商业网站相比，维基百科月均页面浏览量达到190亿次，而网站的运营预算费用却远低于其他网站。
亚马逊的众包任务平台MechanicalTurk，是目前探索出最成熟众包模式的机构之一。Mechanical
Turk主要用于交易“劳动力”。任务提交者可以在平台上发起一项任务，邀请个人用户参与完成，并支付小额报酬。比方说，请个人用户来选择一家商业机构最适合的配图，或填写一张简单的调查表。然后会往他的亚马逊账户打入相应的报酬。亚马逊将这类服务形容为“人工的人工智能”。
Twitter的翻译中心。Twitter长期以来都支持基于众包技术的翻译，提供一个自愿提供其他语言服务的平台。通过众包技术近五个月的开发，今天新加入了加泰罗尼亚和乌克兰语，自此Twitter已经达到了30种语言。
开源软件的成功也揭示了软件众包的优势。除了开源软件，还有不少软件开发和软件测试等众包成功案例。苹果Appstore和谷歌Android
Market发动了六七十万的开发人员，在短时间内推出了一大批手机软件。TopCoder采用竞争性的群体软件开发模式，利用25万名开发人员协同开发了美国在线委托的通讯后端系统，把这个传统软件工程需要1年完成的项目在5个月完成了，而且质量超过了行业要求。
中国也有不少成功的众包案例
知乎问答也是众包创作的成功典范之一；
人人猎头是移动互联网时代众包招聘的创新者；
微差事是临时任务众包平台，帮助用户开发碎片时间的价值；
还有搜狗输入法、猪八戒网、起点中文网，采用众包的思维和形式，分别生成了数以万计的皮肤设计&词库，或者是超过七百万的“线上工人”，又或者是数亿的营收。
更多的众包例子参见：
http://www.boardofinnovation.com/list-open-innovation-crowdsourcing-examples/#list。
在这些案例中，借助众包，有些获取了海量UGC内容，有些完成了巨额融资，有些大幅降低了成本。众包对企业核心需求的满足显而易见，包括：
1、降低生产成本——用人而不养人。
2、提升核心竞争力——创新中心。
3、引领市场——消费者设计。
众包流程如下图所示：
复杂任务必须被分解成较小的子任务，每个子任务被设计以适应特殊需求或具备特点，使其能被分配到合适的群体
群体必须被适当地激励、选择（例如，通过口碑）、和组织（例如，通过分层结构）
任务可能会通过多阶段的工作流进行组织，其中人员可同步或异步协作完成任务。
必须有质量保障机制，确保单个人员的成果的高质量，并完美组装在一起。
需要一个管理任务和开发人员的综合性平台。
4.众包的关键研究内容
虽然目前我们的众包有了不少成功案例，但众包的主要是简单任务，这些任务可以被分解为小型的、独立的、同构的子任务。针对复杂的、创新型的、高技巧的任务，如何众包，仍具有极大挑战。
众包的核心研究问题主要分为三类：
1、群体过程：研究分阶段协同工作流、任务分配、分层组织、实时群体工作、异步和同步协同和质量控制。
2、群体计算：研究群体指导AI、AI指导群体和众包平台。
3、群体成员：研究任务设计、声誉与凭据、动机与奖励的原理与机制。
众包和大数据间相互关联。例如，大数据分析与挖掘的众包平台—Kaggle。
假设一个互联网广告公司收集了大量的关于用户广告点击行为的数据，想从这些数据中发现用户点击的规律、模式，希冀以此来优化广告投放、提高用户点击转化率。
一种做法是，公司雇佣一个数据科学家团队来洞察数据，为决策提供支持。这种做法的成本可能比较高，小公司难以承受。
Kaggle提供了另外一种方式。公司可以将他们的数据、问题的描述、以及期望的指标整理后发布到Kaggle上，通过举办竞赛的方式让网上的数据科学家参与解决。数据分析师们或独立、或组队参加比赛，利用自己的专业知识和数据分析工具得到优化模型。最后，这些结果经过原定指标的检验，被公布到排行版上；最好的结果将获得竞赛的奖金（几百美元到几百万美元不等）。而公司也能最终拥有数据分析的结果、模型等知识产权。
大数据分析与挖掘的众包平台还有CrowdAnalytix和TunedIT等。
数据采集和加工众包有：
1、Waze的天气数据众包；
ImageLabeler采用游戏方式实现图片标注众包，以提高图片搜索的效率和准确性；
3、中国的数据堂提供数据加工众包平台http://crowdsourcing.datatang.com；
4、微差事是高德和百度的地图数据采集任务众包的用户流量入口和结算方，等等。
2013年CMU、MIT、Stanford
等多家著名高校的专家在2013年CSCW会议上预测众包将成为群体工作的未来。不久的将来，我们的孩子可能乐于以众包为职业。
本次汇报的主要内容到此结束，感谢大家！我的联系方式：bjshen@sjtu.edu.cn
老师能细讲一下群体计算不（研究群体指导AI、AI指导群体和众包平台）
这是群体智能技术在众包中的应用，像蚁群算法就是群体智能技术中的一种。这儿群体可以是计算机的AI，也可以人。
目前流行的开源社区和众包的差异主要在哪里？
开源软件开发就是众包中的一种。但如果仅仅是社区讨论就不是众包。众包一定是大家一起完成一个作品或成果。百科是众包，问答也是众包。
概念有点抽象，问个俗问题。我们做知识图谱，机器做出来的数据有些错误。自己一个个校验，没有那么多人力。我如果想用众包，要考虑哪些问题？
@阮彤这是很好的众包的例子，发动大家一起对数据进行纠错，其关键要考虑的是：纠错的质量控制，以及人员的激励。即使像innocentive.com这样具有影响力的创新众包平台，其问题解决率也只有50%左右，激发专家与用户的“空余能量”至关重要。
正想问这个问题，一般成本是多少。
关于成本，像百科就是免费的。总体成本会比传统方法要低不少，具体要看运行方的运作。有的采用游戏方式，进行奖励；有的采用竞争模式；价格都比较低。
游戏是个好方法。大学生纠错游戏。每月纠错排行第一的，发3000元奖励。
众包模式的定价应该会成为一个新的研究课题，这个和传统商业的定价模式应该有很大的区别
对人工回答的问题的正确性评估有什么方法吗？
目前还是采用专家评估或众包打分的方式。针对软件开发，就用测试了。
我有个问题，目前的资本市场，公司越草根、要求投资者越高端；公司越高大上，越放心草根投资者加入。究其原因就是投融资双方信息不对称。请问，众包可以为打破投融资双方信息不对称做些什么？
好问题，我对资本市场没什么研究。在此也众包一下，哪位专家可以回答这个问题？我了解到的是，目前有投资中介平台，实现投资众包。
大学生也开始在众包平台上赚钱了，topcoder（采用竞争模式）上就有不少中国学生拿到了奖励
一直想和阮老师一起合作，实际上我们也可以把知识图谱构造本身众包一下，每人做一部分
对的，知识图谱构造很适合众包。但必须要有人进行整合和质量控制，这就是所谓的“可信”众包
整合和质量控制应该是技术上关键，另外问题设计应该也是一个问题。
是的，问题的设计，以及复杂问题的分解。
沈老师能解释一下“可信”众包的含义吗？谢谢。
就是众包的质量保障。最近几年计算机软件学术界一直在研究可信计算，现在把这个可信放到众包上，今年，软件领域的好几位院士在开始转向可信软件众包。从过程和最终成果两方面保障质量，质量保障的手段有人工评审，还有工具自动分析，包括形式化方法验证。
我们做过一个863项目，叫高可信计算环境-软件生产线
我也参加了高可信计算环境-软件生产线的示范应用课题，今年的973和863课题都有软件众包。
已投稿到：
以上网友发言只代表其个人观点，不代表新浪网的观点或立场。众包就要事了了
《事了了》
我们是一群从事人力资源工作和互联网技术工作的年轻人，工作中，一次次目睹企业通过全职人员解决阶段性工作，一次性工作，非核心工作而产生人才浪费，成本增加。
更切身体会到全职人员因为各种原因，不能高效工作，快乐工作，但为了报酬而日复一日上班的的无奈。
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我们希望能让人才能高效，快乐的工作，提高收益。
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事了了不是一个平台、一个网站、一个项目外包的渠道，
创造价值，分享成果，事了了是一群认真做事的追梦者。
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