5.3.4 Nəticə

Open zənglər bir çox ekspertlər və qeyri-mütəxəssislər həllər yaratmaq daha yoxlamaq üçün asan problemlərinə həll təklif edək.

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 də açıq zəng layihələr və insan hesablama layihələr arasında iki mühüm fərqləri qeyd edə bilərsiniz. Birincisi, açıq çağırış layihələrdə tədqiqatçı tədqiqat mikro-vəzifə ifadə insan hesablanmasında isə bir qol var (məsələn, proqnozlaşdırılması film ratings) (məsələn, galaxy təsnif) göstərir. İkincisi, açıq zənglər tədqiqatçılar film ratings, bir protein aşağı enerji konfiqurasiya, və ya haqlarının bütün sadə birləşməsi əvvəl art-bəzi növ ən müvafiq parça proqnozlaşdırılması üçün ən yaxşı töhfə ən yaxşı alqoritm istədi.

sosial tədqiqat problemlərin növ bu yanaşma uyğun ola bilər nə açıq zənglər və bu üç nümunələri üçün ümumi şablon nəzərə alaraq? Bu nöqtədə, mən (I bir anda izah edəcəyik səbəblərə görə) hələ çox uğurlu nümunələr var olmamışdır ki, etiraf etməlidir. birbaşa analoqlarından baxımından, bir Peer-to-Patent stil layihəsi xüsusi şəxs və ya fikir qeyd etmək erkən sənəd üçün axtarış tarixi tədqiqatçı tərəfindən istifadə olunur ki, təsəvvür edə bilər. müvafiq sənədlər bir arxiv toplanmış, lakin geniş yayılmışdır zaman problemin bu cür açıq çağırış yanaşma xüsusilə qiymətli ola bilər.

Ümumiyyətlə, bir çox hökumətlər onlar hərəkət yol üçün istifadə edilə bilər proqnozlar yaradılması haqqında, çünki zənglər açmaq cavabdeh ola bilər problemləri var (Kleinberg et al. 2015) . Məsələn, Netflix film ratings proqnozlaşdırmaq istəyirdi kimi, hökumətlər restoranlar daha səmərəli yoxlama vəsait ayırmaq üçün səhiyyə kodu pozuntuları var çox güman ki, belə olan kimi nəticələri proqnozlaşdırmaq edə bilərsiniz. Problem, bu cür əsaslandırılmış Glaeser et al. (2016) Boston City Yelp baxır və tarixi təftiş data məlumatlar əsasında restoran gigiyena və sanitariya pozuntuları proqnozlaşdırmaq kömək üçün açıq zəng istifadə olunur. Glaeser və həmkarları açıq çağırış qalib sadələşdirilmiş model haqqında 50% restoran müfəttişlərinin məhsuldarlığı yaxşılaşdırmaq ki, qiymətləndirirəm. Müəssisələr həmçinin müştəri nehrə proqnozlaşdırılması kimi oxşar strukturu ilə problemləri var (Provost and Fawcett 2013) .

Nəhayət, artıq xüsusi data set baş nəticələrinin cəlb zənglər açmaq üçün əlavə (məsələn, keçmiş səhiyyə kodu pozuntuları ilə bağlı veri istifadə edərək, səhiyyə code pozuntuları proqnozlaşdırılması) bir verilənlər bazasının hər kəs üçün hələ baş deyil nəticələrinin proqnozlaşdırılması təsəvvür edə . Məsələn, Kövrək Ailələr və Uşaq rifahını təhsil 20 fərqli şəhərlərində doğum ildən 5000 uşaqlar izlenen edib (Reichman et al. 2001) . Tədqiqatçılar bu uşaqlar, ailələri və doğum onların geniş ətraf mühit haqqında və yaş 1, 3, 5, 9 data toplanmış və 15 bu uşaqların haqqında bütün məlumatları nəzərə alaraq, necə də tədqiqatçılar belə məzun olan kimi nəticələri proqnozlaşdırmaq bilər kollec? Və ya, data və nəzəriyyələr bu nəticələri proqnozlaşdırılması ən təsirli olacağını çox tədqiqatçılar, daha maraqlı olardı bir şəkildə ifadə? Bu uşaqların heç biri hal-hazırda kollec getmək üçün kifayət qədər köhnə olduğundan, bu əsl uzaqgörən proqnozlaşdırılması olacaq və tədqiqatçılar işə bilər bir çox müxtəlif strategiyaları var. məhəllələrində ailələrə diqqət bir tədqiqatçı tamamilə fərqli bir şey edə bilər isə bir yanaşma ola bilər həyat nəticələrini formalaşmasında mühüm hesab edir ki, A tədqiqatçı. Bu yanaşmalar hansı daha yaxşı işləmək olardı? Biz bilirik və biz ailə, məhəllə, təhsil və sosial bərabərsizlik haqqında mühüm bir şey öyrənmək bilər tapmaq prosesində deyil. Bundan başqa, bu proqnozlar gələcək məlumatların toplanması istiqamətləndirmək üçün istifadə edilə bilər. modelləri hər hansı məzun proqnozlaşdırılır deyil universitet məzunları az sayda olduğunu düşünün; Bu insanlar təqib keyfiyyətli müsahibələr və etnoqrafik müşahidə üçün ideal namizəd olacaq. Belə ki, açıq çağırış bu cür, proqnozlar son deyil; Əksinə, onlar müqayisə zənginləşdirmək və müxtəlif nəzəri ənənələri birləşdirmək üçün yeni bir yol təqdim edir. açıq çağırış Bu cür kollec gedəcək olan proqnozlaşdırmaq Fragile Ailələr veri istifadə edərək xüsusi deyil; nəticədə hər hansı uzununa sosial data set toplanmış olacaq hər hansı bir nəticəsini proqnozlaşdırmaq üçün istifadə edilə bilər.

Bu bölmədə əvvəlki yazdığı kimi, açıq zənglər istifadə edərək sosial tədqiqatçılar bir çox nümunələr var olmamışdır. Mən açıq zənglər sosial elm adətən onların suallarını nizama yolu uyğun deyil, çünki bu olduğunu düşünürəm. Netflix mükafatı qayıdaraq, sosial elm adətən zövqə proqnozlaşdırılması haqqında sual deyil, onlar müxtəlif sosial siniflər insanlar üçün fərqlənir necə və niyə mədəni zövqə haqqında xahiş edirəm (Bourdieu 1987) . Bu cür "necə" və "niyə" sualına zənglər açmaq üçün zəif uyğun görünür, buna görə də həllər yoxlamaq üçün asan səbəb yoxdur. Belə ki, açıq zənglər izahat məsələləri daha proqnozlaşdırılması suala daha cavabdeh olan görünür; proqnozlaşdırılması və şərh arasında fərq daha çox görmək Breiman (2001) . Son nəzəriyyəçilər, lakin izahat və proqnozlaşdırılması arasında dichotomy yenidən sosial elm adamları çağırıb (Watts 2014) . proqnozlaşdırılması və izahat blurs arasında xətt kimi, mən açıq müsabiqələr sosial elmlər getdikcə ümumi olacaq ki, gözləyirik.