5.1 Hyrje

Wikipedia është e mahnitshme. Një bashkëpunim masë e vullnetarëve krijuar një enciklopedi fantastike që është në dispozicion për të gjithë. Çelësi i suksesit Wikipedia nuk ishte i njohurive të reja; tepër, kjo ishte një formë e re e bashkëpunimit. Mosha dixhitale, për fat të mirë, mundëson shumë forma të reja të bashkëpunimit. Kështu, ne duhet tani të pyesim: çfarë masive shkencore problemet-probleme të cilat ne nuk mund të zgjidhë në mënyrë individuale, mund tani të trajtojë së bashku?

Bashkëpunimi në kërkimin është asgjë e re, natyrisht. Ajo që është e re, megjithatë, është se mosha dixhitale mundëson bashkëpunim me një grup shumë më të madh dhe më të ndryshme të njerëzve: të miliarda njerëzve në mbarë botën me qasje në internet. Unë pres që këto bashkëpunime të reja masive do të japë rezultate të mahnitshme jo vetëm për shkak të numrit të njerëzve të përfshirë, por edhe për shkak të aftësive të tyre të ndryshme dhe perspektivat. Si mund të përfshijnë të gjithë me një lidhje interneti në procesin tonë të kërkimit? Çfarë mund të bëni me 100 asistentë kërkimit? Po në lidhje me 100.000 bashkëpunëtorë të kualifikuar?

Ka shumë forma të bashkëpunimit në masë, dhe shkencëtarët kompjuterike zakonisht organizojë ato në një kategori të mëdha numër në bazë të karakteristikave të tyre teknike (Quinn and Bederson 2011) . Në këtë kapitull, megjithatë, unë jam duke shkuar për të kategorizoj projekte masive bashkëpunimi bazuar në mënyrën se si ata mund të përdoret për kërkime sociale. Në veçanti, unë mendoj se është e dobishme të bëhet dallimi në mes të tri llojeve të projekteve: llogaritje të njeriut, thirrje e hapur, dhe të shpërndara mbledhjen e të dhënave (Figura 5.1).

Unë do të përshkruajnë secilin nga këto lloje me detaje më vonë në kapitullin, por tani për tani më lejoni të përshkruaj shkurtimisht secili. Projektet e llogaritjes të njeriut janë të përshtatshme në mënyrë ideale për problemet e lehtë task-big-shkallë si etiketuar një milion imazhe. Këto janë projekte të cilat në të kaluarën mund të jetë kryer nga asistentët kërkimore universitare. Kontributet nuk kërkojnë aftësi detyrë të lidhura, dhe prodhimi final është zakonisht një mesatare të të gjitha kontributeve. Një shembull klasik i një projekti llogaritje njerëzore është Galaxy Zoo, ku njëqind mijë vullnetarë ndihmuan astronomët klasifikojnë një milion galaktika. Projektet thirrje e hapur janë të përshtatshme në mënyrë ideale për problemet ku jeni duke kërkuar për romanin dhe përgjigje të papritura për të formuluar qartë pyetje. Këto janë projekte të cilat në të kaluarën mund të kenë të përfshirë pyetur kolegët. Kontributet vijnë nga njerëz që kanë aftësi të veçanta detyrë të lidhura, dhe prodhimi final është zakonisht më të mirë të të gjitha kontributeve. Një shembull klasik i një thirrje të hapur është Prize Netflix, ku mijëra shkencëtarëve dhe hakerat punuar për të zhvilluar algoritme të reja për të parashikojnë ratings konsumatorëve të filmave. Së fundi, projekte për mbledhjen e të dhënave të shpërndara janë të përshtatshme në mënyrë ideale për mbledhjen e të dhënave në shkallë të gjerë. Këto janë projekte të cilat në të kaluarën mund të jetë kryer nga asistentët universitare kërkimore apo kompani hulumtuese sondazh. Kontributet në mënyrë tipike vijnë nga njerëz të cilët kanë qasje në vende që studiuesit nuk e bëjnë, dhe produkti final është një përmbledhje e thjeshtë e kontributeve. Një shembull klasik i një mbledhjen e të dhënave të shpërndara është eBird, në të cilin qindra e mijëra vullnetarë kontribuojnë raporte për zogjtë që shohin.

Figura 5.1: Mass skematike bashkëpunim. Ky kapitull është i organizuar rreth tri format kryesore të bashkëpunimit në masë: llogaritje të njeriut, thirrje e hapur, dhe të shpërndara mbledhjen e të dhënave. Më në përgjithësi, bashkëpunimi në masë kombinon idetë nga fusha të tilla si shkenca qytetare, crowdsourcing, dhe inteligjencës kolektive.

Figura 5.1: Mass skematike bashkëpunim. Ky kapitull është i organizuar rreth tri format kryesore të bashkëpunimit në masë: llogaritje të njeriut, thirrje e hapur, dhe të shpërndara mbledhjen e të dhënave. Më në përgjithësi, bashkëpunimi në masë kombinon idetë nga fusha të tilla si shkenca qytetare, crowdsourcing, dhe inteligjencës kolektive.

Bashkëpunimi Mass ka një kohë të gjatë, histori të pasur në fusha të tilla si astronomia (Marshall, Lintott, and Fletcher 2015) dhe ekologji (Dickinson, Zuckerberg, and Bonter 2010) , por kjo nuk është ende e zakonshme në hulumtimet sociale. Megjithatë, duke përshkruar projekte të suksesshme nga fusha të tjera dhe duke siguruar disa parimet kryesore të organizimit, unë shpresoj për të bindur për dy gjëra. Së pari, bashkëpunimi në masë mund të shfrytëzohen për hulumtime sociale. Dhe së dyti, studiuesit që përdorin bashkëpunimin në masë do të jetë në gjendje për të zgjidhur problemet që kishte më parë dukej e pamundur. Edhe pse bashkëpunimi në masë është promovuar shpesh si një mënyrë për të kursyer para, ajo është shumë më tepër se kaq. Si unë do të tregoj, bashkëpunim në masë nuk ka vetëm të na lejojë të bëjmë hulumtime më të lirë, ai na lejon të bëjmë hulumtim më të mirë.

Në kapitullin më poshtë, për secilin nga tre format kryesore të bashkëpunimit në masë, unë do të përshkruaj një shembull prototip; ilustruar pika të rëndësishme të tjera me shembuj të tjerë; dhe në fund të përshkruajnë se si kjo formë e bashkëpunimit në masë mund të përdoret për kërkime sociale. Kapitulli do të përfundojë me pesë parime që mund të ju ndihmojë të projektimit vet projektin tuaj bashkëpunimi në masë.