众包作为群智协同计算的一种模式,实现了工作者的智力资源与互联网技术的协调发展,但在该技术中仍然有许多亟待解决的问题。其中,不少工作者因个人情况不愿参与众包任务,或者在参与协同任务时存在能力不足、不尽力或者欺骗等行为,导致结果质量下降。因此,如何设计一个合理有效的激励机制来吸引工作者参与,并提高任务的结果质量,是目前该领域的一个研究热点和难点。而传统激励机制的设计多以给予工作者金钱奖励等外在物质需求出发吸引其参与众包任务,但研究表明单纯依靠物质奖励无法提供持续的激励,要想获得高质量的任务结果,花费的成本会大幅增加。针对上述问题,论文研究了近年来国内外关于群智协同激励机制方面的研究进展和存在的问题,从协同任务的人员参与度以及参与的持续性出发,对工作者的激励方式进行了深入分析和总结归纳,并以工作者的内在参与动机为主要研究点,研究了游戏化对于群智协同任务激励的可行性和激励效果、游戏化特征在实际应用系统中的实现方法。论文在多因素混合激励机制的实现和量化评估,以及众包协同迭代任务的自生成方法方面实现了创新,并取得以下研究成果:（1）提出了群智协同激励机制层次分类图。通过对近年来国内外关于群智协同激励机制的研究与分析,提出了一个群智协同激励机制层次分类图,为以工作者参与动机为主的激励机制的设计和研究提出理论支持;（2）提出了基于协同任务的游戏化混合激励机制。基于心流理论,引入游戏化激励元素,研究内在、外在激励机制下,游戏化元素的结合和激励效果的量化评估方法,设计完成一个融合游戏化元素的多因素混合激励机制,以持续增加工作者的参与度;（3）设计了一个众包翻译自迭代任务生成方法。以中老协同翻译为例,研究并提出一个众包翻译迭代任务的内容自生成方法,采用混合题型任务内容自生成的方法,解决随机抽取任务内容重复率高、成本上升问题;（4）实现了一个以双语翻译任务为例的游戏化混合激励系统。结合游戏化模型研究成果,设计游戏化元素,完成了一个基于游戏化混合激励的众包翻译自迭代系统,以激励工作者持续参与,优化其工作效果,保障任务完成的质量。最后,对激励效果完成结果分析和综合性量化实验评估。通过对比实验证明:通过在系统中应用该混合激励机制,在协同工作者任务参与度和所完成的任务结果质量方面,皆有明显提升。