5.1 Présentation

Wikipedia est incroyable. Une collaboration de masse de bénévoles a créé une encyclopédie fantastique qui est à la disposition de tout le monde. La clé du succès de Wikipedia n'a pas de nouvelles connaissances; plutôt, il était une nouvelle forme de collaboration. L'ère du numérique, heureusement, permet à de nombreuses nouvelles formes de collaboration. Ainsi, nous devons maintenant demander: quels sont les problèmes-problèmes scientifiques massives que nous ne pouvions pas résoudre individuellement pouvons nous attaquer maintenant ensemble?

Collaboration dans la recherche n'a rien de nouveau, bien sûr. Ce qui est nouveau, cependant, est que l'ère numérique permet la collaboration avec un ensemble beaucoup plus vaste et plus diversifié de personnes: les milliards de personnes dans le monde avec accès à Internet. Je pense que ces nouvelles collaborations de masse donneront des résultats étonnants non seulement en raison du nombre de personnes impliquées, mais aussi en raison de leurs diverses compétences et perspectives. Comment pouvons-nous intégrer tout le monde avec une connexion Internet dans notre processus de recherche? Que pourriez-vous faire avec 100 assistants de recherche? Qu'en est-il de 100.000 collaborateurs qualifiés?

Il existe de nombreuses formes de collaboration de masse, et les informaticiens à organiser généralement dans un grand nombre de catégories en fonction de leurs caractéristiques techniques (Quinn and Bederson 2011) . Dans ce chapitre, cependant, je vais classer les projets de collaboration de masse basés sur la façon dont ils peuvent être utilisés pour la recherche sociale. En particulier, je pense qu'il est utile de distinguer entre trois types de projets: calcul humain, appel ouvert, et de collecte de données distribuées (Figure 5.1).

Je vais vous décrire chacun de ces types en détail plus loin dans le chapitre, mais pour l' instant je vais décrire brièvement chacun. Les projets de calcul humaines sont parfaitement adaptés pour des problèmes faciles tâche grande échelle telles que l' étiquetage d' un million d' images. Ce sont des projets qui par le passé aurait pu être réalisées par des assistants de recherche de premier cycle. Contributions ne nécessitent pas de compétences liées à la tâche, et le résultat final est généralement une moyenne de toutes les contributions. Un exemple classique d'un projet de calcul humain est Galaxy Zoo, où une centaine de milliers de volontaires ont aidé les astronomes classent un million de galaxies. Projets Open d'appels sont parfaitement adaptés pour des problèmes où vous cherchez roman et réponses inattendues à des questions clairement formulées. Ce sont des projets qui par le passé aurait pu demander impliqués collègues. Contributions proviennent de personnes qui ont des compétences liées à la tâche spéciale, et le résultat final est généralement le meilleur de toutes les contributions. Un exemple classique d'un appel ouvert est le Prix Netflix, où des milliers de scientifiques et les pirates ont travaillé à développer de nouveaux algorithmes pour prédire les cotes de films des clients. Enfin, les projets de collecte de données distribués sont parfaitement adaptés pour la collecte de données à grande échelle. Ce sont des projets qui par le passé aurait pu être réalisées par des assistants de recherche de premier cycle ou des sociétés de recherche de l'enquête. Contributions viennent généralement de personnes qui ont accès à des endroits que les chercheurs ne le font pas, et le produit final est une simple collection des contributions. Un exemple classique d'une collection de données distribuées est eBird, dans lequel des centaines de milliers de bénévoles contribuent des rapports sur les oiseaux qu'ils voient.

Figure 5.1: Mass collaboration schématique. Ce chapitre est organisé autour de trois principales formes de collaboration de masse: calcul humain, appel ouvert, et de collecte de données distribuées. Plus généralement, la collaboration de masse combine les idées de domaines tels que la science citoyenne, crowdsourcing, et l'intelligence collective.

Figure 5.1: Mass collaboration schématique. Ce chapitre est organisé autour de trois principales formes de collaboration de masse: calcul humain, appel ouvert, et de collecte de données distribuées. Plus généralement, la collaboration de masse combine les idées de domaines tels que la science citoyenne, crowdsourcing, et l'intelligence collective.

La collaboration de masse a une longue et riche histoire dans des domaines tels que l' astronomie (Marshall, Lintott, and Fletcher 2015) et de l' écologie (Dickinson, Zuckerberg, and Bonter 2010) , mais il est pas encore commun dans la recherche sociale. Cependant, en décrivant des projets réussis dans d'autres domaines et de fournir quelques principes d'organisation clés, je l'espère pour vous convaincre de deux choses. En premier lieu , la collaboration de masse peut être mise à profit pour la recherche sociale. Et, d'autre part, les chercheurs qui utilisent la collaboration de masse seront en mesure de résoudre les problèmes qui avaient déjà semblé impossible. Bien que la collaboration de masse est souvent promue comme un moyen d'économiser de l'argent, il est beaucoup plus que cela. Comme je le montrerai, la collaboration de masse ne permet pas que nous fassions des recherches moins cher, il nous permet de faire des recherches mieux.

Dans le chapitre ci-dessous, pour chacune des trois principales formes de collaboration de masse, je vais décrire un exemple prototypique; illustrer des points supplémentaires importants avec d'autres exemples; et enfin décrire comment cette forme de collaboration de masse pourrait être utilisé pour la recherche sociale. Le chapitre se terminera par cinq principes qui peuvent vous aider à concevoir votre propre projet de collaboration de masse.