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Leitfäden4 Min. Lesezeit

Mechanical Turk ist geschlossen: eine Potato-Studie auf eine andere Plattform umziehen

Amazon Mechanical Turk wurde am 30. September 2026 geschlossen. Wie eine Potato-Studie, die auf MTurk lief, zu Prolific, SONA oder CloudResearch Connect umzieht und was bleibt.

Potato Team

Amazon Mechanical Turk wurde am 30. September 2026 endgültig geschlossen, deshalb braucht eine Potato-Studie, die dort rekrutiert hat, jetzt eine andere Plattform. Der Umzug ändert zwei Teile der Konfiguration, den Login und den Abschluss, und lässt die Annotationsaufgabe, das Training, die Aufmerksamkeitsprüfungen und die Goldstandards, wie sie waren.

Dieser Beitrag hat früher erklärt, wie man eine Potato-Aufgabe auf MTurk bereitstellt. Amazon hat MTurk am 30. Juli 2026 für neue Requester geschlossen und den Dienst am 30. September eingestellt, und auf mturk.com steht jetzt, dass der Marktplatz endgültig geschlossen ist. Die Requester-Website und die Requester-Sandbox melden beide, dass das Erstellen von HITs, der Arbeitseinheit auf MTurk, und das Bearbeiten von Aufgaben nicht mehr möglich sind.

Die MTurk-Einrichtung in Potato

Potato hat nie HITs erstellt oder verwaltet. MTurk hat die Arbeitenden angeworben und ihre Assignments verfolgt, und Potato war die Annotationsoberfläche am anderen Ende eines ExternalQuestion-HITs. Die Verbindung bestand aus einer einzigen Login-Einstellung, die Potato anwies, die Identität jedes Arbeitenden aus dem Parameter workerId zu nehmen, den MTurk in die URL setzte:

yaml
login:
  type: url_direct
  url_argument: workerId

Potato lädt diese Konfiguration weiterhin. Der Server startet, die gespeicherten Annotationen unter <output_annotation_dir>/<workerId>/ bleiben lesbar, und die Export-Befehle funktionieren, sodass die Daten einer abgeschlossenen Studie intakt sind, auch wenn kein Arbeitender den Server mehr erreichen kann.

Die Studie auf eine andere Plattform umziehen

Jede Plattform, die Potato unterstützt, folgt demselben Muster wie früher MTurk. Die Plattform schickt alle Teilnehmenden mit einer ID in der URL auf deinen Server, Potato meldet sie unter dieser ID an, und am Ende gehen sie mit einem Abschlusscode, einer Weiterleitung oder, bei SONA, mit ihrem Credit. Eine Studie umzuziehen heißt deshalb, login.url_argument statt auf workerId auf den ID-Parameter der neuen Plattform zu setzen, den Block mturk zu löschen, falls die Konfiguration einen hat, und den crowdsourcing-Block der neuen Plattform hinzuzufügen. Für Prolific sieht das so aus:

yaml
login:
  type: url_direct
  url_argument: PROLIFIC_PID
 
crowdsourcing:
  provider: prolific
  prolific:
    completion:
      code: "C1ABCDEF"   # the code from your Prolific study's settings

Welche Plattform passt, hängt davon ab, wer teilnehmen soll.

  • Prolific rekrutiert eine allgemeine Forschungspopulation, und mit einem API-Token verfolgt Potato die Einreichungen und gibt die Items von Teilnehmenden frei, die die Aufgabe zurückgeben oder die Zeit überschreiten. Annotationsstudien auf Prolific durchführen geht eine vollständige Einrichtung durch.
  • SONA bedient den Teilnehmerpool deiner eigenen Universität. Potato vergibt den Credit jeder teilnehmenden Person über den serverseitigen Credit-Aufruf von SONA.
  • CloudResearch Connect rekrutiert eine allgemeine Forschungspopulation über Project Links, die eine participantId mitführen.
  • Clickworker und Microworkers sind offene Mikrotask-Crowds, die dem Modell von MTurk am nächsten kommen, und sie brauchen von allen die strengste Qualitätskontrolle.

Crowdsourcing-Integration enthält für jede davon den Block und die Studien-URL, dazu den Anbieter generic für jedes andere Panel, das eine ID in der URL übergibt.

Den neuen Pool mit alten MTurk-Daten abgleichen

Aufmerksamkeitsprüfungen, Goldstandards, die Trainingsphase und Kontingente pro Annotator funktionieren auf jeder Plattform gleich, also lass sie unverändert. Dass sie identisch bleiben, macht außerdem die alten und die neuen Daten vergleichbar, denn die Menschen auf der neuen Plattform sind nicht die Arbeitenden von MTurk. Wenn die Studie einen auf MTurk erhobenen Datensatz fortsetzt, lass dieselben Gold-Items auf der neuen Plattform laufen und vergleiche die Genauigkeit, bevor du die Labels zusammenlegst. Die Prüfungen aus Qualitätskontrolle bei Annotation per Crowdsourcing laufen in Potato selbst und liefern deshalb auf jeder Plattform dieselbe Evidenz.

Auch die Bezahlung muss neu festgelegt werden, weil Gebühr und Mindestvergütung der neuen Plattform von denen bei MTurk abweichen. Der Rechner für Kosten und Dauer von Annotationen kalkuliert eine Studie aus ihren Items, den Annotierenden pro Item und der Zeit pro Item, mit der Gebühr von Prolific oder einer anderen Plattform.

Wie es weitergeht