5.3.4 Nəticə

Açıq zənglər, aydın şəkildə ifadə edə biləcəyiniz problemləri həll etməyə imkan verir, lakin özünüzü həll edə bilməyəcəksiniz.

hər üç açıq çağırış layihələr Netflix mükafatı Foldit, Peer-to-patent-tədqiqatçılar, bir xüsusi formada suallar yönəltdiyi həllər tələb, və sonra ən yaxşı çözümleri seçilmiş. tədqiqatçılar hətta xahiş yaxşı ekspert bilmək lazım deyil, bəzən yaxşı ideyalar gözlənilməz yerlərdə gəldi.

İndi açıq çağırış layihələri ilə insan hesablama layihələri arasında iki əhəmiyyətli fərqi qeyd edə bilərəm. Birincisi, açıq çağırış layihələrində tədqiqatçı tədqiqatçı bir məsələnin (məsələn, film reytinqlərinin proqnozlaşdırılması) müəyyənləşdirdiyi halda, tədqiqatçı bir microtask (məsələn, bir galaksinin təsnifatı) müəyyənləşdirir. İkincisi, açıq çağırışlarda, tədqiqatçılar film reytinqlərini, bir proteinin ən aşağı enerji konfiqurasiyasını və ya əvvəlki sənətin ən vacib bir parçasını proqnozlaşdırmaq üçün ən yaxşı alqoritm kimi ən yaxşı əməyi istəmir - töhfələr.

Açıq çağırışlar və bu üç nümunə üçün ümumi şablonu nəzərə alaraq, sosial yanaşmada hansı problemlər bu yanaşmaya uyğun ola bilər? Bu nöqtədə hələ də çox müvəffəqiyyətli nümunələr olmadığını qəbul etməliyəm (bir anda izah edəcəyəm səbəblərdən). Birbaşa analoqlar baxımından, bir şəxsin və ya fikirin adını çəkmək üçün ən qədim sənədləri axtaran bir tarixçi tədqiqatçı tərəfindən istifadə edilən Peer-to-Patent tarzı açıq çağırışı təsəvvür edə bilər. Bu cür problemə açıq çağırış yanaşması potensial əlaqəli sənədlər tək bir arxivdə olmayan, lakin geniş yayıldığı zaman xüsusilə dəyərlidir.

Daha çox ümumiyyətlə, bir çox hökumət və şirkətin zəngləri açmaq mümkün ola biləcəyi problemlər var, çünki açıq çağırışlar proqnozlar üçün istifadə oluna bilən alqoritmlər yarada bilər və bu proqnozlar hərəkət üçün mühüm bir yol ola bilər (Provost and Fawcett 2013; Kleinberg et al. 2015) . Məsələn, Netflix filmlərin reytinqini proqnozlaşdırmaq istədiyi kimi, hökumətlər yoxlama ehtiyatlarını daha effektiv bir şəkildə yerləşdirmək üçün restoranların sağlamlıq kodu pozuntularına məruz qalan nəticələrini proqnozlaşdırmaq istəyirlər. Bu cür problemlərin səbəbi, Edward Glaeser və iş yoldaşları (2016) , Boston şəhərinə Yelp nəzərdən və tarixi yoxlama məlumatlarından əldə edilən məlumatlar əsasında restoran gigiyenası və sanitariya pozuntularını proqnozlaşdırmağa kömək etmək üçün açıq çağırış etdi. Onlar açıq çağırış qazanan proqnoz modelinin restoran müfəttişlərinin məhsuldarlığını təxminən 50% artırdığını təxmin etdilər.

Açıq zənglər də nəzəriyyələri müqayisə etmək və test etmək üçün potensial olaraq istifadə edilə bilər. Məsələn, Kövrək ailələr və uşaq rifahı tədqiqatı, ABŞ-ın 20 şəhərində (Reichman et al. 2001) doğuşdan bu yana təxminən 5000 uşağı izləyir. Tədqiqatçılar bu uşaqlar, ailələri və onların doğuşu, 1, 3, 5, 9 və 15 yaşlarında daha geniş mühitləri haqqında məlumat topladılar. Bu uşaqlar haqqında bütün məlumatları nəzərə alaraq, tədqiqatçılar kollecdən məzun olan kimin nəticələrini proqnozlaşdırırdılar? Yoxsa, bəzi tədqiqatçılar üçün bu məlumatların və teoriyaların bu nəticələrin proqnozlaşdırılmasında ən təsirli olardıqları daha maraqlı olmağından bəhs olunur? Bu uşaqların heç biri hazırda kollecə getmək üçün kifayət qədər köhnə olmadığı üçün, bu, həqiqətə doğru irəliləyişli bir proqnoz olacaq və tədqiqatçıların işə götürə biləcəyi bir çox müxtəlif strategiyalar mövcuddur. Qonşuluqların həyat tərzinin formalaşmasında kritik olduğuna inanan bir tədqiqatçı ailələrə diqqət yetirən bir tədqiqatçı tamamilə fərqli bir şey edərkən bir yanaşma ola bilər. Bu yanaşmalardan hansıları daha yaxşı işləyəcək? Bilmirəm, və öyrənmə prosesində ailələr, məhəllələr, təhsil və sosial bərabərsizliklər haqqında əhəmiyyətli bir şey öyrənə bilərik. Bundan əlavə, bu proqnozlar gələcək məlumatların toplanmasına rəhbərlik etmək üçün istifadə oluna bilər. Təsəvvür edin ki, hər hansı bir modelin məzun olduğu proqnozlaşdırılmamış kollec məzunlarının az sayda olması; bu insanlar təqib nitel müsahibələr və etnoqrafik müşahidə üçün ideal namizədlər olacaqdı. Beləliklə, bu cür açıq çağırışda, proqnozlar son deyil; əksinə fərqli nəzəri ənənələri müqayisə etmək, zənginləşdirmək və birləşdirmək üçün yeni bir yol təqdim edirlər. Bu cür açıq çağırış kasıb ailənin və uşaq rifahının öyrənilməsinə dair məlumatların kollecə kimin gələcəyini proqnozlaşdırmaq üçün xüsusi deyil; nəticədə uzunmüddətli istənilən sosial məlumatlar toplusunda toplanacaq nəticələrin proqnozlaşdırılması üçün istifadə edilə bilər.

Daha əvvəl bu bölmədə yazdığım kimi, açıq çağırışları istifadə edərək, çoxlu sosial tədqiqatçı nümunələri olmadı. Hesab edirəm ki, açıq çağırışlar sosial elm adamlarının adətən suallarını vermək üçün uyğun deyil. Netflix Mükafatına qayıdarkən, ictimai elm adamı zövqləri təxmin etməyi xahiş etməyəcək; əksinə, müxtəlif sosial siniflərdən insanlar üçün mədəni zövqün necə və nə üçün fərqləndiyini soruşurlar (bax: Bourdieu (1987) ). Belə bir "necə" və "niyə" sual asanlıqla həll edilə bilən həllərə gətirmir və buna görə də açıq çağırışlara zəif uyğun görünür. Beləliklə, açıq çağırışlar, sualların proqnozlaşdırılması üçün daha çox izahat məsələlərinə aiddir. Ancaq son teorisyenler ictimai alimləri izahat və proqnozlaşdırma arasındakı ikiliği yenidən nəzərdən keçirməyə çağırdılar (Watts 2014) . Proqnozlaşdırma və izahlılıq arasındakı xətt kimi, məncə, açıq çağırışlar sosial tədqiqatlarda getdikcə daha çox yayılacaqdır.