5.2 computación humana
Los proyectos de computación humana toman un gran problema, lo rompen en pedazos simples, los envían a muchos trabajadores y luego agregan los resultados.
Los proyectos de computación humana combinan los esfuerzos de muchas personas que trabajan en microtask simples para resolver problemas que son imposiblemente grandes para una persona. Es posible que tenga un problema de investigación adecuado para el cálculo humano si alguna vez pensó: "Podría resolver este problema si tuviera miles de asistentes de investigación".
El ejemplo prototípico de un proyecto de computación humana es Galaxy Zoo. En este proyecto, más de cien mil voluntarios clasificaron imágenes de aproximadamente un millón de galaxias con una precisión similar a las anteriores -y sustancialmente menores- esfuerzos de astrónomos profesionales. Esta mayor escala proporcionada por la colaboración masiva condujo a nuevos descubrimientos sobre cómo se forman las galaxias, y apareció una clase completamente nueva de galaxias llamada "Green Peas".
Aunque Galaxy Zoo podría parecer lejos de la investigación social, en realidad hay muchas situaciones en las que los investigadores sociales quieren codificar, clasificar o etiquetar imágenes o textos. En algunos casos, este análisis puede ser realizado por computadoras, pero aún existen ciertas formas de análisis que son difíciles para las computadoras pero fáciles para las personas. Son estas microtasks fáciles de usar pero difíciles de computar que podemos entregar a proyectos de computación humana.
No solo las microtask en Galaxy Zoo son bastante generales, sino que la estructura del proyecto también es general. Galaxy Zoo y otros proyectos de computación humana, por lo general usan una estrategia de combinación de aplicación dividida (Wickham 2011) , y una vez que comprenda esta estrategia, podrá usarla para resolver muchos problemas. Primero, un gran problema se divide en muchos pequeños trozos de problema. Entonces, el trabajo humano se aplica a cada trozo pequeño de problema, independientemente de los otros trozos. Finalmente, los resultados de este trabajo se combinan para producir una solución de consenso. Teniendo en cuenta ese trasfondo, veamos cómo se utilizó la estrategia de aplicación de combinación dividida en Galaxy Zoo.
