5.1 Uvod

Vikipedija je neverovatna. Masovna saradnja volontera stvorila je fantastičnu enciklopediju koja je dostupna svima. Ključ uspjeha Vikipta nije bio novo znanje; to je bio novi oblik saradnje. Digitalno doba, na sreću, omogućava mnoge nove oblike saradnje. Dakle, sada bi trebalo da pitamo: Koji masivni naučni problemi - problemi koje nismo mogli rešiti pojedinačno - možemo li se sada baviti zajedno?

Saradnja u istraživanju nije ništa novo, naravno. Ono što je novo je, međutim, da je digitalno doba omogućava saradnju sa mnogo veći i raznovrsniji skup ljudi: milijardama ljudi širom svijeta ima pristup internetu. Očekujem da će ove nove masovne suradnje daju zadivljujuće rezultate ne samo zbog broja ljudi koji su uključeni, ali i zbog svoje raznovrsne vještine i perspektive. Kako možemo ugraditi svima koji imaju internet vezu u naš proces istraživanja? Šta bi ti sa 100 asistenata? Ono oko 100.000 stručnih saradnika?

Postoji mnogo oblika masovne saradnje, a računari naučnici obično ih organizuju u veliki broj kategorija zasnovanih na njihovim tehničkim karakteristikama (Quinn and Bederson 2011) . Međutim, u ovom poglavlju ću kategorizirati projekte masovne saradnje na osnovu toga kako se mogu koristiti za društvena istraživanja. Posebno, mislim da je korisno grubo razdvojiti tri vrste projekata: ljudska računanja , otvoreni poziv i prikupljanje podataka (slika 5.1).

Ja ću opisati svaki od ovih tipova detaljnije kasnije u poglavlju, ali sada bih sada ukratko opisao. Projekti ljudskog računanja su idealno pogodni za probleme velikih razmera sa lakim zadatkom, kao što je označavanje milionskih slika. Ovo su projekti koji su u prošlosti mogli obaviti dodiplomski istraživači. Prilozi ne zahtevaju veštine vezane za zadatak, a krajnji rezultat je tipično prosek svih doprinosa. Klasičan primjer projekta ljudskog računanja je Galaxy Zoo, gdje je stotinu hiljada volontera pomoglo astronomima da klasifikuju milion galaksija. Projekti otvorenog poziva , sa druge strane, idealno su pogodni za probleme u kojima tražite nove i neočekivane odgovore na jasno formulisana pitanja. Ovo su projekti koji su u prošlosti možda uključivali pitati kolege. Doprinosi dolaze od ljudi koji imaju posebne vještine vezane za zadatak, a konačni rezultat je obično najbolji od svih doprinosa. Klasičan primjer otvorenog poziva je nagrada Netflix, gdje su hiljade naučnika i hakera radili na razvijanju novih algoritama za predviđanje rejtinga filmova za kupce. Konačno, distribuirani projekti prikupljanja podataka su idealni za prikupljanje podataka velikih razmera. Ovo su projekti koji su u prošlosti mogli obaviti dodiplomski istraživači ili istraživačke kompanije. Doprinosi obično dolaze od ljudi koji imaju pristup lokacijama koje istraživači ne rade, a krajnji proizvod je jednostavna zbirka doprinosa. Klasičan primjer distribuiranog prikupljanja podataka je eBird, u kojem stotine hiljada dobrovoljaca doprinosi izvještavanju o pticama koje vide.

Slika 5.1: Shema masovne saradnje. Ovo poglavlje je organizovano oko tri glavna oblika masovne saradnje: ljudska računanja, otvoreni poziv i distribuirano prikupljanje podataka. Općenito, masovna saradnja kombinira ideje iz oblasti kao što su nauka građana, gomila i kolektivna inteligencija.

Slika 5.1: Mass suradnji shematski. Ovo poglavlje je organizovan oko tri glavna oblika masovnih saradnje: ljudski proračun, otvoreni poziv, i distribuira prikupljanje podataka. Općenitije, masovna suradnji kombinira ideje iz područja kao što su građanski nauka, crowdsourcing, i kolektivne inteligencije.

Masovna saradnja ima dugu, bogatu istoriju u oblastima kao što su astronomija (Marshall, Lintott, and Fletcher 2015) i ekologija (Dickinson, Zuckerberg, and Bonter 2010) , ali još uvijek nije uobičajeno u društvenim istraživanjima. Međutim, opisujući uspešne projekte iz drugih oblasti i pružajući nekoliko ključnih principa organizovanja, nadam se da ću vas uveriti u dve stvari. Prvo, masovna saradnja može se iskoristiti za društvena istraživanja. I drugo, istraživači koji koriste masovnu saradnju biće u mogućnosti da reše probleme koji su ranije izgledali nemogući. Iako se masovna saradnja često promoviše kao način da se uštedi novac, to je mnogo više od toga. Kao što ću pokazati, masovna saradnja nam ne dozvoljava samo jeftinije istraživanje, već nam omogućava bolje istraživanje.

U prethodnim poglavljima vi ste videli šta se može naučiti angažovanjem sa ljudima na tri različita načina: posmatranje njihovog ponašanja (poglavlje 2), postavljanje pitanja (poglavlje 3) i upisivanje u eksperimente (Poglavlje 4). U ovom poglavlju ću vam pokazati šta se može naučiti angažovanjem ljudi kao istraživačkih saradnika. Za svaki od tri glavne forme masovne saradnje, opisiću prototipni primer, ilustrujući važne dodatne tačke sa još nekoliko primera i konačno opisati kako se ovaj oblik masovne saradnje može koristiti za društvena istraživanja. Poglavlje će zaključiti sa pet principa koji vam mogu pomoći da dizajnirate sopstveni projekat masovne saradnje.