Как контролировать миллионы исполнителей: инструменты и правила «Яндекс.Толоки»

Проблема качества — одна из ключевых в краудсорсинге. Когда работаешь с удалёнными, незнакомыми тебе исполнителями, невозможно угадать, кто возьмёт очередное задание. Достаточно ли он внимателен? Хорошо ли изучил инструкцию? И вообще, это человек или робот? Мы в Яндексе используем краудсорсинг каждый день. Создавать и развивать наши сервисы помогают миллионы пользователей. Как нам удалось не сойти с ума, пытаясь контролировать крауд, рассказывает Иван Карпеев, старший менеджер по развитию бизнеса Яндекс.Толоки.

Иван Карпеев, старший менеджер по развитию бизнеса Яндекс.Толоки

Яндекс начал использовать краудсорсинг в 2008 году — для оценки результатов поиска и обучения поисковых алгоритмов. Подход, при котором объёмная задача делится на множество небольших подзадач, позволил нам формализовать, автоматизировать и масштабировать процессы сбора данных. Но потребовал строгой, также автоматизированной системы контроля качества, и мы стали работать над ней.

Проектов с машинным обучением в компании становилось больше. Росла потребность в данных и исполнителях, которые бы эти данные генерировали. А значит — и в инструментах контроля с гибкими настройками для разных задач. В 2014-м мы запустили собственную краудсорсинговую платформу — Толоку. В 2015–2019 годах количество проектов на ней увеличилось в девять раз — с 443 до 4055 — и продолжает расти. Многолетний опыт работы с краудом позволил нам выстроить в Толоке ступенчатую систему управления качеством.

Основное правило краудсорсинга — отдавать в крауд задания, которые не требуют специальной квалификации. Чтобы справиться с ними, исполнителям достаточно изучить инструкцию. Удалённые пользователи классифицируют тексты и фото, выделяют области на изображениях, расшифровывают короткие аудиозаписи. Например, отвечают на вопросы: «На фотографии есть домашнее животное? Это кот или собака?» Ничего сложного, но ошибки возможны из-за спешки и невнимательности.

Сейчас на платформе зарегистрировано более 8 млн исполнителей — толокеров. Они выполняют около 13 млн заданий в день и тратят порядка 1,2 млн человеко-часов в месяц. При таких объёмах контролировать процессы вручную невозможно. В Толоке мы делаем это автоматически на всех этапах разметки — от поиска исполнителей до обработки результатов.

Обучение и экзамены: тренируем исполнителей

Первая ступень контроля — отбор исполнителей. С помощью обучения и экзаменов мы отсеиваем невнимательных и оставляем тех, кто ответственно относится к задачам.

Обучение — это тест, задания с правильными ответами и подсказками.

Пример обучающего задания, в котором допущена ошибка. Исполнитель пытается отправить неверный ответ и видит подсказку

Если задача сложная и требует строгого отбора, заказчики дополняют обучение экзаменом. Это тоже комплект заданий с ответами, но уже без подсказок. В итоге к основной разметке приступает лишь тот, кто потренировался и успешно сдал экзамен.

Пример настройки доступа: к разметке приступят только исполнители, которые правильно ответили на 80% (или больше) экзаменационных вопросов

Капча и контроль действий: отстраняем читеров

Вторая ступень — правила контроля качества, которые в режиме реального времени регулируют выполнение заданий и доступ толокеров к ним.

Прежде всего системе, в которой миллионы удалённых пользователей выполняют однотипные задания, нужна защита от ботов и бездумного прокликивания. В дополнение к встроенным антифродовым технологиям мы используем правила, которые можно настроить под каждую конкретную задачу. С их помощью оцениваем поведение исполнителей и блокируем тех, кто пытается хитрить. В частности, устанавливаем лимиты на пропуск заданий, неправильный ввод капчи или слишком быстрые ответы.

Например, задача исполнителя — выделить на фотографии объекты для обучения алгоритмов компьютерного зрения. Чтобы обвести объект аккуратно, нужно делать это медленно. Правило «Быстрые ответы» ограничит скорость разметки и отстранит исполнителей, которые отправят несколько заданий подряд быстрее контрольного времени.

Пример настройки правила «Быстрые ответы» в интерфейсе Толоки: если исполнитель выполнит 3 задания из 10 быстрее, чем за 15 секунд, то потеряет доступ к разметке на 5 дней

Лимиты полезны и в опросах, и в проектах по генерации контента. С помощью правила «Выполненные задания» мы ограничиваем число задач, доступных одному пользователю. Это позволяет привлечь больше исполнителей и получить больше уникальных ответов.

Пример настройки правила «Выполненные задания»: исполнитель может отправить только одну страницу с заданиями, после чего будет заблокирован

Контрольные задания, мнение большинства, результаты проверки: выбираем лучших

Другая группа правил позволяет следить за ответами добросовестных пользователей и отбирать тех, кто лучше справляется. Например, с помощью контрольных заданий — вопросов с заранее известными правильными ответами.

Например, толокерам нужно выбрать один из нескольких вариантов ответа: «Что изображено на фотографии — легковой автомобиль, грузовик, автобус, мотоцикл, другое транспортное средство?» Вперемешку с основными мы загружаем контрольные задания — фотографии, про которые точно знаем, что на них изображено. По количеству верных ответов на эти задания проверяем исполнителей и присваиваем им навыки — оценки по шкале от 0 до 100.

Пример настройки правила «Контрольные задания»: навык (оценка) исполнителя будет равен проценту правильных ответов на эти задания

Те, кто набрал критическое число ошибок, потеряют доступ к разметке. А толокеров с высоким навыком можно поощрить повышенной оплатой.

Вместе с контрольными заданиями или вместо них можно использовать правило «Мнение большинства». Мы настраиваем выдачу одного и того же задания нескольким исполнителям, например пятерым. И назначаем правильным тот вариант ответа, который выберут трое. Остальным засчитываем ошибку.

Пример настройки правила «Мнение большинства»: навык исполнителя будет равен проценту ответов, совпавших с мнением минимум двух других толокеров

Контрольные задания и мнение большинства не работают там, где каждый исполнитель должен дать уникальный ответ: записать аудио, снять фото или сочинить текст. Заказчики или другие толокеры проверяют их вручную и отклоняют ошибки. Итоги такой проверки тоже используются для настройки доступа к заданию. С помощью правила «Результаты проверки» мы автоматически отбираем тех, кто редко ошибается в заданиях с ручной приёмкой, и выдаём задания только им.

Пример настройки правила «Результаты проверки»: система заблокирует пользователя, если больше половины его ответов окажутся отклонёнными

Работа над ошибками: просим переделать

Исполнители, которые пытаются обмануть систему или часто ошибаются, теряют доступ к разметке. Важно, чтобы ответы, которые они успели дать до блокировки, не попали в итоговый датасет.

Мы сделали так, чтобы с помощью правил контроля качества в Толоке можно было автоматически отправлять на переразметку все сомнительные результаты. И каждый отклонённый ответ по отдельности, и сразу все задания, которые успел выполнить пользователь до того, как отправился в бан.

Обработка отклонённых заданий: как только вы отклонили ответ, перекрытие (количество пользователей, выполняющих одно и то же задание) увеличивается. Это значит, что непринятое задание отправляется на доработку другому толокеру

Агрегация результатов: выбираем достоверные ответы

Третья ступень — работа с результатами разметки.

Собрав нескольких мнений, легче получить объективную картину. Мы запускаем задания с «перекрытием» — задаём один и тот же вопрос разным исполнителям. А когда все задания выполнены, чтобы не разбирать ответы вручную, запускаем агрегацию. Система сама определяет наиболее достоверный ответ — оценивает статистическую значимость всех вариантов и учитывает навыки пользователей.

Комбинируем и экспериментируем

Правила и инструменты можно и нужно сочетать. Например, вот как с помощью толокеров мы сортируем упоминания компании в социальных сетях. Одна большая задача — фильтрация сообщений — разбита на три простые: 1) оценить важность упоминания; 2) понять, о каком продукте или сервисе речь; 3) определить тональность. Все три задания предполагают выбор ответа из нескольких вариантов. Стоит использовать:

  • капчу — для защиты от автоматического прокликивания;
  • ограничение быстрых ответов — чтобы исполнители не спешили и внимательно читали посты и комментарии;
  • контрольные задания, проверку мнением большинства, чтобы отсеять исполнителей, которые допускают много ошибок;
  • агрегацию ответов, чтобы получить более точный результат.

Проектам с генерацией контента подойдёт другое сочетание. Компания ID R&D с помощью Толоки собрала датасеты из оригинальных фотографий. В подобных задачах можно настроить:

  • лимит на выполненные задания, чтобы не доверять значительную их часть одному исполнителю;

  • доступ по результатам проверки, чтобы не выдавать задания тем, кто ошибается;
  • обработку отклонённых заданий, чтобы собрать столько данных, сколько запланировано.

Каждый проект требует индивидуального подхода. Инструменты, эффективные для решения одних задач, неэффективны для других. Если ваша компания решила внедрить краудсорсинг в бизнес-процесс и вырастить собственных экспертов по работе с краудом, можно подать заявку на корпоративное обучение. Но можно разобраться и самостоятельно. Анализируйте, ставьте себя на место исполнителя, пробуйте разные методы. И не стесняйтесь обращаться в поддержку, если что-то не получается.

0
8 комментариев
Написать комментарий...
Castle Made Of Sand

Гон.развод и наебалонедоплатапиздеж.

Ответить
Развернуть ветку
Руслан Шекуров

Мне нравится тема яндекс толока
Поигрался немного - около 10 баксов набрал, даже не стал выводить

Ответить
Развернуть ветку
Lina M

Вы главное озвучьте время, за которое вы эти 10 баксов заработали. Задания стоят копье, на которое даже время тратить не хочется.

Ответить
Развернуть ветку
Ivan Karpeev

Осталось попробовать и со стороны заказчика :)

Ответить
Развернуть ветку
Герман Блант

Иван, ну вы красавчик конечно

Ответить
Развернуть ветку
Rustam Idrisov

Иван, ну ты и бог 

Ответить
Развернуть ветку
Денис Pro

Мы как то размечали музыкальную базу через толку, офигели как быстро исполнители разобрали огромное количество музыки.

Ответить
Развернуть ветку
Слава Милова

Хуетень какая то

Ответить
Развернуть ветку

Комментарий удален модератором

Развернуть ветку
Читать все 8 комментариев
null