미케니컬 터크(Mechanical Turk): 큰 돈이 들지 않고 연구를 신속히 조정하다

사용자 경험 연구원들은 종종 시간, 예산, 표적 사용자 부족과 같은 제약에 직면합니다. 아마존의 미케니컬 터크를 창의적으로 이용하면 신속하고 확장 가능한 연구를 통해 이러한 문제를 해결할 수 있습니다. 또한 이 플랫폼은 연구원들이 인지 능력과 신체 능력 수준이 다양한 세계의 사용자 및 참가자와 같이 다양한 참가자와 접촉하는 데 도움이 됩니다. 저자들은 사용자 연구를 위해 미케니컬 터크를 사용하는 방법과 가능성 있는 도전에 대한 효과적인 솔루션을 자세히 설명합니다.

전체 기사는 영어로만 제공됩니다.

Volz, J., Mitchell, C. (2017). 미케니컬 터크(Mechanical Turk): 큰 돈이 들지 않고 연구를 신속히 조정하다. User Experience Magazine, 17(5).
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2 Responses

  1. Connie Godsey-Bell 댓글:

    Hi,
    This is a very interesting use of Mechanical Turk. Can you give more detail on why you can leverage it without as high a regard for SME as before? Thanks.

    • Jake Volz 댓글:

      Hi Connie,

      The main reason for the change is that, while we were scaling our panels, we began trying new platforms that source LinkedIn- and Facebook-verified participants for remote (and even in-person) studies. Since these platforms can collect personal information of the participants, they become substantially more effective to screen SME with. This is especially true for our group, as much of our initial recruiting criteria can be seen on a LinkedIn profile. Another reason is that our internal databases of verified participants have scaled nicely over time, which has decreased some of our demand through external channels.

      It is rare that we’ll rely on Mechanical Turk for SME participants now, but we still sometimes include participants from multiple sources (including Mechanical Turk) in our remote studies requiring SME participants.

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