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Contribution Details

Type Bachelor's Thesis
Scope Discipline-based scholarship
Title Crowdsourced recognition of recoil black holes
Organization Unit
Authors
  • David Arpad Pinezich
Supervisors
  • Patrick De Boer
Language
  • English
Institution University of Zurich
Faculty Faculty of Economics, Business Administration and Information Technology
Number of Pages 10
Date October 2015
Abstract Text This paper is focused on the "Blackhole Chaser", a crowdsourcing platform prototype which helps to find new recoil black holes. First this paper shows a general overview over the topic of crowdsourcing and other related research fields. Then it explains how the "Blackhole Chaser" was built and how the architecture was planned. After that, it describes how different users (paid crowd workers, it-specialists and professionals) act on this platform and if there is a coincidence in their classification on it, based on their individual cognitive skills, that have been tested prior to using the platform with the renowned ETS testing framework. This paper closes with a conclusion and a listing of future tasks.
Zusammenfassung Diese Arbeit fokussiert auf den Crowdsourcing-Platform Prototypen "Blackhole Chaser", der dazu dienen soll neue schwarze Löcher im Universum ausfindig zu machen. Diese Arbeit zeigt zuerst einen generellen Überblick über die aktuelle Crowdsourcing-Thematik und andere verwandte Forschungsfelder. Danach wird aufgezeigt wie der "Blackhole Chaser" realisiert wurde und wie die Architektur für diese Software geplant wurde. Anhand verschiedener Benutzergruppen (bezahlten Crowdworkers, It-Spezialisten, Astrophysikern) soll gezeigt werden wie diese mit der Platform umgehen und ob kognitive Fähigkeiten ein Indiz für gutes Klassifizieren darstellen. Die individuellen kognitiven Fähigkeiten der Benutzer werden mit dem bekannten ETS testing framework getestet. Die Arbeit schliesst mit einer Konklusion über alle Fragen und Zukunftsperspektiven für das Projekt.
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