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物流中的众包:使用社会群体的概念和应用

摘 要

众包的引入提供了大量的商业机会。近年来，在市场上出现了多种形式的众包，也包括物流。从而，移动设备的无处不在的可用性和传感器支持功能支持了众包的应用，它促进了用户在正确的时间和地点之间的上下游交互。本文在基于位置的众包(LBCS)领域进行研究的过程中，得出对物流中众包进行深入分析的结果。本文同时分析了“传统”物流与“信息”物流两种LBCS形式。众包应用的实际例子是使用众包来支持两种评估类型的物流。讨论了众包物流(“crowd-logistics”)的潜在优势和挑战。因此，本文旨在为一个新的跨学科研究领域提供必要的基础。

关键字 众包；电子应用；商业模式；创新的电子应用；协作；众包物流。

第1章 概况

由于信息和通讯技术(ICT)的发展，那些允许用户在任何地点，在其私人和职业生活中，使用移动设备进行连接和交互的技术，在近年来变得无处不在。在这种情况下，企业越来越多地使用众包的概念，因为ICT使公司能够将任务外包给所谓的“群体”。在物流中，主要的目标是在合适的时间将商品和/或信息送到正确的地址。“众包”的概念可能对这个目标有价值。因此，众包雇主在一个在线平台上启动了一个开放的调用(通常由一个在线中介托管)，而没有定义的群体的人可以自行选择是否接受调用。

“众包”的概念基本上不新鲜。然而，正是ICT的发展使目前的众包繁荣，因为整个价值链的每一步(发布问题陈述，联系潜在的众包受雇人，交互众包受雇人，执行任务，协调活动，报告方法和解决方案，提供问题陈述的结果，给予奖励和报酬，等等)现在可以由ICT支持；因此，ICT打开一系列的新的可能性，桥接时空差距。

最近，新的众包子学科形成了，例如众筹、众投或众搜。此外，在卫生保健、公共政策、天文学或新闻等领域也使用了众包。在物流方面，服务可能吸引人群，并以各种方式利用众包应用的概念。本文重点阐述了在这一领域的众包能力，并讨论了其优势和劣势。

本文的其余部分结构如下：在接下来的部分中，将给出一个关于使用物流的众包概念的先决条件和性质的理论背景；这个概述将包括最近向区位选择和利益交互的转变。第3节利用众包应用，传统和信息物流这两种类型的物流。第4节讨论了在物流模型中提出的众包的好处和挑战。最后，第5节总结了我们正在进行的研究的主要结论，并讨论了该领域未来研究的前景。

第2章 背景

2.1 众包的概念

“众包”是一种特殊的外包策略：公司对一群没有明确界限的人(人群)进行公开的调用(邀请)，以执行过去可能在公司内部执行的任务。众包过程中的典型步骤包括：发布问题清单、联系潜在人群、交互潜在人群、执行任务、协调活动、描述方法与对策，得出问题结果，给予奖励和报酬等。

从本质上讲，众包的想法并不新鲜：早在19世纪，著名的英国数学家和工程师查尔斯·巴贝奇(Charles Babbage)就已经雇佣了“人群”来协助处理天文表。然而，近年来，由于ICT推进了众包过程，也就是说整个过程中的每一步都可能得到ICT的大力支持，众包变得非常流行。因此，在众包任务被发布和分配的地方，大量代表市场地位的在线平台涌现了出来。其中最突出和最成功的例子是Amazon Mechanical Turk、iStockPhoto和Threadless。众包被用于许多途径，包括创意生成，问题解决，价值捕获，信息收集，和顾客参与。

2.2 物流中的众包

文献展示了关于“物流”一词的起源和定义的各种观点。然而，普遍的定义要追溯到供应链管理专家委员会(前物流管理委员会)。根据这一说法，物流需要一个计划、实施和控制程序的过程。传统物流的概念包括在整个供应链中对包括服务和信息在内的货物进行高效的流通和储存。供应链从源头开始，以为了满足顾客需求的消费为目标。除了传统物流的概念外，信息物流的概念也出现了。总而言之，信息物流指的是整个供应链上信息的流通。它包括对信息处理过程的管理和控制，最优地处理分布、储存和时间。根据一些作者的说法，信息物流指的是信息本身作为货物的物流部分。其他作者认为信息物流是与货物流动有关的信息流。对于目前的论文，我们坚持对信息物流的后一种观点，因为在信息物流中采用众包的应用(见第0部分)是后一种态度的代表。

论及传统物流和信息物流这两方面，倘若众包的方式被应用于物流过程中，那么我们采用“众包物流”这一术语：公司(众包雇主)利用互联网将物流过程外包给个人(众包受雇人)。这可以被运用于两种不同的形式。在“基于竞赛的众包”中，众包受雇人致力于自己处理问题的方法。在这种情况下，作为胜出的个人解决方案将被选择。例如，首先接受从A点到B点的包裹的众包受雇人，被选中来处理这个任务。在“基于协作的众包”中，众包受雇人一起处理问题，最后得出一个解决方法。例如，许多众包雇用人分享他们关于实时交通信息的了解。

当为了服务项目应用P2P众包市场(平台)时，个人和公司都可以为工作/任务做广告，并且他们会得到一份个人任务匹配的列表作为回报。这样的匹配列表可以由匹配的算法生成，也可以由拍卖模型生成，在这里，个人可以从提供的任务池中进行选择。这样的平台针对的是分散式劳动力和微观企业家的现象，在这些现象中，短期工作被重新分配，而这种现象不能由群众来进行(例如由于缺少时间或缺乏兴趣)，因此被分配给个体经营者或自由职业者。无处不在的智能手机(以及由此产生的移动性)和定位服务的普及促进了匹配的任务，即寻找合适的人，他们在地理位置上离得很近，并且有能力完成任务。为众包雇用人建立额外的服务是为了抵消P2P众包平台可能引发不稳定工作的批评。

2.3 众包发展的驱动力

一家公司实施众包战略的主要动机在于潜在的直接经济优势。例如，没有为参与的众包雇用人提供任何货币报酬，许多众包项目都成功了。在这些情况中，包含基于结果的报酬，它们通常是小额的货币报酬、产品和服务的价格激励，或非货币性质的报酬，例如授予对独家信息的访问权。

从众包雇用人的角度来看，所涉及到的货币和非货币奖励给予了参与众包项目的激励。然而，频繁的参与动机是源于心理因素。因此区分内在和外在动机价值是必要的。例如，内在价值的例子是为了日常生活或经历的变化，体验新事物、与他人分享知识的欲望，或有目的执行一项任务的乐趣的众包活动的参与。外在价值意味着追求自我表现和独特性，或实现共同目标的卓越感、满足度。特别是非经济奖励在众包项目中具有很高的潜力。因此，社会因素在众包中扮演着重要的角色。

谷歌公司的电子应用程序OneToday提供了一个很好的例子，说明了一个社会组件是如何集成的。这款应用程序适用于安卓和iOS设备，它可以向美国用户提供有关非营利性项目的信息，并为这些项目筹集资金；这些项目每天都在进行。这么做的目标是向不同组织的项目每人捐赠1美元。这样做，可以收集相当多的钱，而每一个人的捐赠仍然很小，并且负担得起。由于一些用户担心他们的捐赠可能不会到达预定的水平，用户将提前得知捐赠的钱将会发生什么。由于朋友的捐赠，用户也会被激励一起捐赠。

2.4 众包在地理位置上的应用

随着ICT对时间位置的差距进行桥梁，人们可能会认为由ICT支持的众包项目是时间和空间独立的。事实上，在最受欢迎的众包平台中，由于平台似乎只支持这些，大多数的众包任务都是空间独立的。然而，最近的研究可能会观察到一种众包任务本身就依赖于地理位置的趋势。这种形式的众包创造了“基于位置的众包”(LBCS)。处于或接近某个特定位置的个人，被调用执行一项固定到各自的位置的任务。LBCS项目作为基于位置的游戏来执行，目的是收集城市数据、城市中基于位置的服务、本地新闻平台以及救灾的地理信息等。虽然众包雇主的位置可以是相关的或不相关的，但众包雇用人的位置是值得注意的。

无处不在的个人移动设备和设备对其位置的认识相结合(利用全球定位系统(GPS)或无线局域网(WLAN)定位技术)，提供了一种新的(基于位置的)众包概念的可能性。根据个人的位置，可以提供各种各样的信息和服务来增加个人的众包经验。通过这个扩展，众包将与所谓的“基于位置的服务”(LBS)相一致。

LBS是基于位置数据，为用户提供广泛的信息和服务的移动服务。被动与主动LBS之间存在区别。在被动服务的情况下，用户必须明确地请求服务。但是，在主动服务的情况下，如果当进入某个地区时，服务会自动响应特定事件。新的基于位置的社交网络能够链接各种信息(信息、照片、视频、个人创造的兴趣点(POI))到特定的地点。

众包应用的许多变体都使用LBS。举个例子，Kickstarter是一个通过众筹为项目融资的互联网平台。该公司被认为是众筹平台的先驱和最成功的提供者。公司为了得到更广泛的受众，开发了一个移动应用程序。Kickstarter宣传从人群中筹集资金。资本寻求者注册他或她的项目，并指定通过捐赠必须获得的最低金额，并设定一定的时间期限来筹集资金。任何在应用程序和平台上有注册帐户的人都可以为这个项目提供一定数量的资金。当在设置的时间范围内未达到所需的数量时，项目被视为失败，钱将被返还给用户。应用程序的优势在于，通过地理定位，用户的项目可以由基于位置的众包雇用人选择。另一个使用LBS的众包应用是慈善万里行。它是为慢跑者、骑行者和步行者开发的，出于良好的目的他们也碰巧想捐一些钱。在他或她的体育活动开始的时候，用户打开这项应用程序，选择一个慈善活动和运动的类型并按“开始”。在锻炼过程中，所取得的路程和资金是通过GPS来测量的。当用户完成他或她的活动时，他或她将被要求同意捐赠，然后钱将被转移到所选的慈善活动。骑行者每英里将贡献10美分，而跑步者和步行者每英里将贡献25美分。目标是收集100万美元，用户可以从诸如AutismSpeaks，Feed-game Rica，The Michael J Fox Foundation，Stand UptoCancer和更多的行动中选择。

诺亚计划是一个使用具体位置的信息的电子应用。诺亚是“生物和栖息地网络”的首字母缩略词。该应用程序的目标是提供与所有世界级生物相关的移动知识库。用户可以拍摄植物或动物的照片，这些照片通过位置函数储存在这些生物被记录的地方。其他用户可以更容易找到某些植物或生物并获取有关它们的信息。2012年，该应用获得了“移动学习和教育”奖中的世界精神奖(WSA)-移动奖。

另一个收集具体位置的信息的众包应用是应用程序Noisetube，它被开发用来确定特定位置的噪音水平。该应用通过使用麦克风记录了特定环境的噪音水平。使用GPS精确地计算位置。数据从每个用户处收集，然后被发送到Noisetube的数据中心，利用这些数据创建一个交互式地图。通过每个人的贡献，卡片上充满了越来越多的数据，也因此增加了价值。用户可以提供有关噪音来源的更多信息(比如高速公路)。例如，在寻找住所时，这款应用有助于更好地了解情况。用户可以看到在首选位置周围的噪音水平。NoiseTube Cruises是位于巴黎的索尼计算机科学实验室和布鲁塞尔自由大学的合资企业，适用于Java、Android和iOS。

在线平台Ushahidi是一个结合传统和移动众包使用位置数据的例子。在网站上，来自危机区域的信息被收集并表现在可视化地图上。这些数

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