@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00227998,
 author = {福光, 嘉伸 and 松田, 裕貴 and 諏訪, 博彦 and 安本, 慶一},
 issue = {18},
 month = {Sep},
 note = {アノテーション作業をクラウドソーシングで行うことにより，低コストで機械学習のための学習データを収集できる．しかし，対価として報酬を付与すると可能な限り速く回答を行おうとする行動が起こり，不良回答が発生する問題がある．そこで，本研究ではアノテーションタスクを対象として不良回答をリアルタイムで検出することを目指し，作業中の画面操作から得られるカーソル移動量や操作時間などの特徴量を用いた検出手法を提案する．本稿では，手法実現のための基礎的な分析として，提案する特徴量と不良回答との関係性を調査した結果，および構築した適切回答・不良回答の分類モデルの評価結果について報告する．},
 title = {クラウドソーシングを用いたアノテーションにおける不良回答の検出手法},
 year = {2023}
}