5.1 הקדמה

וויקיפּעדיע איז אַמייזינג. אַ מאַסע מיטאַרבעט פון וואַלאַנטירז Created אַ פאַנטאַסטיש ענציקלאָפּעדיע וואָס איז בנימצא צו אַלעמען. דער שליסל צו וויקיפּעדיע ס הצלחה איז נישט נייַ וויסן; אלא, עס איז געווען אַ נייַ פאָרעם פון מיטאַרבעט. די דיגיטאַל עלטער, גליק, ענייבאַלז פילע נייַ Forms פון מיטאַרבעט. אזוי, מיר זאָל איצט פרעגן: וואָס מאַסיוו SCIENTIFIC פּראָבלעמס-פּראָבלעמס אַז מיר קען נישט סאָלווע ינדיווידזשואַלי-קענען מיר איצט מאַכנ זיך צוזאַמען?

מיטאַרבעט אין פאָרשונג איז גאָרנישט נייַ, פון קורס. וואָס איז נייַ, אָבער, איז אַז די דיגיטאַל עלטער ענייבאַלז מיטאַרבעט מיט אַ פיל גרעסערע און מער דייווערס שטעלן פון מענטשן: די ביליאַנז פון מענטשן אַרום די וועלט מיט אינטערנעט צוטריט. איך דערוואַרטן אַז די נייע מאַסע קאַלאַבעריישאַנז וועט טראָגן אַמייזינג רעזולטאַטן ניט נאָר ווייַל פון די נומער פון מענטשן ינוואַלווד אָבער אויך ווייַל פון זייער דייווערס סקילז און פּערספּעקטיווז. ווי קענען מיר ינקאָרפּערייט אַלעמען מיט אַן אינטערנעט קשר אין אונדזער פאָרשונג פּראָצעס? וואָס קען איר טאָן מיט 100 פאָרשונג אַסיסטאַנץ? וואָס וועגן 100.000 באָקע קאָללאַבאָראַטאָרס?

עס זענען פילע Forms פון מאַסע מיטאַרבעט, און קאָמפּיוטער סייאַנטיס טיפּיקלי אָרגאַניזירן זיי אין אַ גרויס נומער קאַטעגאָריעס באזירט אויף זייער טעכניש טשאַראַקטעריסטיקס (Quinn and Bederson 2011) . אין דעם קאַפּיטל, אָבער, איך בין געגאנגען צו קאַטאַגערייז מאַסע מיטאַרבעט פּראַדזשעקס באזירט אויף ווי זיי קענען ווערן געניצט פֿאַר געזעלשאַפטלעך פאָרשונג. אין באַזונדער, איך טראַכטן עס איז נוציק צו ויסטיילן צווישן דרייַ טייפּס פון פּראַדזשעקס: מענטש קאַמפּיאַטיישאַן, עפענען רופן, און פֿאַרשפּרייטן דאַטן זאַמלונג (Figure 5.1).

איך וועט באַשרייַבן יעדער פון די טייפּס אין גרויס דעטאַל שפּעטער אין די קאַפּיטל, אָבער פֿאַר איצט לאָזן מיר באַשרייַבן יעדער איינער בעקיצער. מענטשנרעכט קאַמפּיאַטיישאַן פּראַדזשעקס זענען יידילי סוטאַד פֿאַר גרינג-אַרבעט-גרויס-וואָג פּראָבלעמס אַזאַ ווי לייבלינג אַ מיליאָן בילדער. דאס זענען פּראַדזשעקס אַז אין דער פאַרגאַנגענהייַט זאל האָבן געווען געטאן דורך ונדערגראַדואַטע פאָרשונג אַסיסטאַנץ. קאָנטריבוטיאָנס טאָן ניט דאַרפן אַרבעט-פֿאַרבונדענע סקילז, און די לעצט רעזולטאַט איז טיפּיקלי אַ דורכשניטלעך פון אַלע פון ​​די קאַנטראַביושאַנז. א קלאַסיש בייַשפּיל פון אַ מענטש קאַמפּיאַטיישאַן פּרויעקט איז גאַלאַקסי זאָאָלאָגישער גאָרטן, ווו אַ דערט טויזנט וואַלאַנטירז געהאָלפֿן אַסטראַנאַמערז קלאַסיפיצירן אַ מיליאָן גאַלאַקסיעס. עפֿן רופן פּראַדזשעקס זענען יידילי סוטאַד פֿאַר פּראָבלעמס ווו איר זענט איר זוכט פֿאַר ראָמאַן און אומגעריכט ענטפֿערס צו קלאר פאָרמולאַטעד שאלות. דאס זענען פּראַדזשעקס אַז אין דער פאַרגאַנגענהייַט זאל האָבן ינוואַלווד אַסקינג חברים. קאָנטריבוטיאָנס קומען פון מענטשן וואס האָבן ספּעציעל אַרבעט-פֿאַרבונדענע סקילז, און די לעצט רעזולטאַט איז יוזשאַוואַלי דער בעסטער פון אַלע פון ​​די קאַנטראַביושאַנז. א קלאַסיש בייַשפּיל פון אַ עפענען רופן איז די Netflix Prize, ווו טויזנטער פון סייאַנטיס און כאַקערז געארבעט צו אַנטוויקלען נייע אַלגערידאַמז צו פאָרויסזאָגן קאַסטאַמערז 'רייטינגז פון קינאָ. צום סוף, פֿאַרשפּרייטן דאַטן זאַמלונג פּראַדזשעקס זענען יידילי סוטאַד פֿאַר גרויס-וואָג דאַטן זאַמלונג. דאס זענען פּראַדזשעקס אַז אין דער פאַרגאַנגענהייַט זאל האָבן געווען געטאן דורך ונדערגראַדואַטע פאָרשונג אַסיסטאַנץ אָדער יבערבליק פאָרשונג קאָמפּאַניעס. קאָנטריבוטיאָנס טיפּיקלי קומען פון מענטשן וואס האָבן צוטריט צו לאָוקיישאַנז אַז ריסערטשערז טאָן ניט, און די לעצט פּראָדוקט איז אַ פּשוט זאַמלונג פון די קאַנטראַביושאַנז. א קלאַסיש בייַשפּיל פון אַ פֿאַרשפּרייטן דאַטן זאַמלונג איז עבירד, אין וואָס הונדערטער טויזנטער וואַלאַנטירז ביישטייערן מעלדעט וועגן בירדס זיי זען.

ציפער 5.1: מאַסע מיטאַרבעט סכעמאַטיש. דאס קאַפּיטל איז אָרגאַניזירט אַרום דרייַ הויפּט Forms פון מאַסע מיטאַרבעט: מענטש קאַמפּיאַטיישאַן, עפענען רופן, און פֿאַרשפּרייטן דאַטן זאַמלונג. מער בכלל, מאַסע מיטאַרבעט קאַמביינז געדאנקען פון fields אַזאַ ווי בירגער וויסנשאַפֿט, crowdsourcing, און קאָלעקטיוו סייכל.

ציפער 5.1: מאַסע מיטאַרבעט סכעמאַטיש. דאס קאַפּיטל איז אָרגאַניזירט אַרום דרייַ הויפּט Forms פון מאַסע מיטאַרבעט: מענטש קאַמפּיאַטיישאַן, עפענען רופן, און פֿאַרשפּרייטן דאַטן זאַמלונג. מער בכלל, מאַסע מיטאַרבעט קאַמביינז געדאנקען פון fields אַזאַ ווי בירגער וויסנשאַפֿט, crowdsourcing, און קאָלעקטיוו סייכל.

מאַסע מיטאַרבעט האט אַ לאַנג, רייַך געשיכטע אין fields אַזאַ ווי אַסטראָנאָמיע (Marshall, Lintott, and Fletcher 2015) און יקאַלאַדזשי (Dickinson, Zuckerberg, and Bonter 2010) , אָבער עס איז נישט נאָך פּראָסט אין געזעלשאַפטלעך פאָרשונג. אָבער, דורך דיסקרייבינג מצליח פּראַדזשעקס פון אנדערע fields און פּראַוויידינג אַ ביסל שליסל אָרגאַנייזינג פּרינציפּן, איך האָפֿן צו איבערצייגן איר פון צוויי זאכן. ערשטער, מאַסע מיטאַרבעט קענען זייַן כאַרנאַסט פֿאַר געזעלשאַפטלעך פאָרשונג. און, רגע, ריסערטשערז וואס נוצן מאַסע מיטאַרבעט וועט קענען צו סאָלווע פּראָבלעמס וואָס האט ביז אַהער געווען אוממעגלעך. כאָטש מאַסע מיטאַרבעט איז אָפֿט פּראָמאָטעד ווי אַ וועג צו שפּאָרן געלט, עס איז פיל מער ווי אַז. ווי איך וועל ווייַזן, מאַסע מיטאַרבעט טוט ניט נאָר לאָזן אונדז צו טאָן פאָרשונג טשיפּער, עס אַלאַוז אונדז צו טאָן פאָרשונג בעסער.

אין די קאַפּיטל ונטן, פֿאַר יעדער פון די דרייַ הויפּט Forms פון מאַסע מיטאַרבעט, איך וועט באַשרייַבן אַ פּראָטאָטיפּיקאַל בייַשפּיל; אילוסטרירן וויכטיק נאָך ווייזט מיט ווייַטער יגזאַמפּאַלז; און לעסאָף באַשרייַבן ווי דעם פאָרעם פון מאַסע מיטאַרבעט זאל ווערן געניצט פֿאַר געזעלשאַפטלעך פאָרשונג. די קאַפּיטל וועט פאַרענדיקן מיט פינף פּרינסאַפּאַלז אַז קענען העלפן איר פּלאַן דיין אייגן מאַסע מיטאַרבעט פּרויעקט.