5.3.4 Conclusión
Convocatorias abiertas permiten que muchos expertos y no expertos proponen soluciones a los problemas que las soluciones son más fáciles de comprobar que generan.
En los tres proyectos de Netflix convocatoria abierta Premio, Foldit, Peer-to-Patent-investigadores que plantean cuestiones de una forma específica, solicitada soluciones, y luego recogió las mejores soluciones. Los investigadores ni siquiera necesitan saber el mejor experto en preguntar, ya veces las buenas ideas provienen de lugares inesperados.
Ahora también puedo destacar dos diferencias importantes entre los proyectos de convocatoria abierta y proyectos de computación humana. En primer lugar, en los proyectos de convocatoria abierta el investigador especifica un objetivo (por ejemplo, la predicción de las clasificaciones de películas) mientras que en la computación humana la investigación especifica un micro-tarea (por ejemplo, la clasificación de una galaxia). En segundo lugar, en las llamadas abiertas los investigadores deseaban la mejor contribución que el mejor algoritmo para predecir la clasificación de las películas, la configuración de menor energía de una proteína, o la pieza más relevante de la técnica anterior, no algún tipo de combinación simple de todas las contribuciones.
Dado el modelo general para las llamadas abiertas y estos tres ejemplos, ¿qué tipo de problemas en la investigación social podrían ser adecuados para este enfoque? En este punto, debo reconocer que no ha habido muchos ejemplos exitosos todavía (por razones que explicaré en un momento). En términos de análogos directos, uno podría imaginar que un proyecto de estilo Peer-to-Patente siendo utilizado por un investigador histórico buscar el documento más temprano hablar de una persona o idea específica. Un enfoque convocatoria abierta a este tipo de problema podría ser especialmente valioso cuando los documentos pertinentes no se recogen en un solo archivo, pero están ampliamente distribuidos.
De manera más general, muchos gobiernos tienen problemas que podrían ser susceptibles de abrir las llamadas porque están a punto de crear predicciones que pueden ser utilizados para guiar la acción (Kleinberg et al. 2015) . Por ejemplo, al igual que Netflix quiso predecir calificaciones de las películas, los gobiernos podrían querer predecir resultados como el que los restaurantes son más propensos a tener violaciónes del código de salud con el fin de asignar los recursos de inspección de manera más eficiente. Motivados por este tipo de problemas, Glaeser et al. (2016) utilizaron una convocatoria abierta para ayudar a la ciudad de Boston predecir violaciónes restaurante de higiene y saneamiento basados en datos de reseñas de Yelp y datos históricos de inspección. Glaeser y sus colegas estiman que el modelo predictivo que ganó la convocatoria abierta mejoraría la productividad de los inspectores de restaurantes en un 50%. Las empresas también tienen problemas con una estructura similar, tales como la predicción de la pérdida de clientes (Provost and Fawcett 2013) .
Por último, además de abrir las llamadas que involucran a los resultados que ya han ocurrido en un determinado conjunto de datos (por ejemplo, la predicción de violaciónes del código de salud utilizando datos sobre últimos violaciónes del código de salud), uno podría imaginar predicción de los resultados que aún no han sucedido para cualquier persona en el conjunto de datos . Por ejemplo, las Familias Frágiles y Bienestar Infantil estudio ha rastreado cerca de 5.000 niños desde su nacimiento en 20 diferentes ciudades de los Estados Unidos (Reichman et al. 2001) . Los investigadores han recogido datos sobre estos niños, sus familias y su entorno más amplio en el nacimiento y en las edades 1, 3, 5, 9, y 15. Teniendo en cuenta toda la información acerca de estos niños, qué tan bien los investigadores pudieron predecir los resultados como que se graduará ¿de la Universidad? O, expresado de una manera que sería más interesante para muchos investigadores, que los datos y teorías podrían resultar más eficaces en la predicción de estos resultados? Dado que ninguno de estos niños son actualmente la edad suficiente para ir a la universidad, esto sería una verdadera predicción a futuro y hay muchas estrategias diferentes que los investigadores podrían emplear. Un investigador que cree que los barrios son fundamentales en la formación de los resultados de vida podrían tener un acercamiento mientras que un investigador que se centra en las familias podría hacer algo completamente diferente. ¿Cuál de estos enfoques funcionaría mejor? No sabemos, y en el proceso de descubrir que podríamos aprender algo importante acerca de las familias, barrios, la educación y la desigualdad social. Además, estas predicciones podrían ser utilizados para guiar la futura recopilación de datos. Imagine que hubo un pequeño número de graduados universitarios que no habían sido previstas para graduarse por cualquiera de los modelos; estas personas serían candidatos ideales para entrevistas cualitativas de seguimiento y observación etnográfica. Por lo tanto, en este tipo de convocatoria abierta, las predicciones no son el final; más bien, que proporcionan una nueva manera de comparar, enriquecer y combinar diferentes tradiciones teóricas. Este tipo de convocatoria abierta no es específico a partir de datos de Familias Frágiles para predecir quién va a ir a la universidad; que podría ser utilizado para predecir cualquier resultado que finalmente se recoge en cualquier conjunto de datos longitudinal social.
Como he escrito anteriormente en esta sección, no ha habido muchos ejemplos de investigadores sociales que utilizan las llamadas abiertas. Creo que esto se debe a que las llamadas abiertos no están bien adaptados a la forma en que los científicos sociales normalmente formulan sus preguntas. Volviendo al Premio Netflix, los científicos sociales no suelen preguntar acerca de la predicción de gustos, me preguntaban acerca de cómo y por qué los gustos culturales diferentes para personas de diferentes clases sociales (Bourdieu 1987) . Tal "cómo" y "por qué" no conducen a soluciones fáciles de verificar, y por lo tanto parece mal ajuste para abrir las llamadas. Por lo tanto, parece que las llamadas abiertas son más susceptibles a la pregunta de la predicción de que las preguntas de explicación; Para más información sobre la distinción entre la predicción y la explicación ver Breiman (2001) . Los teóricos recientes, sin embargo, han pedido a los científicos sociales a reconsiderar la dicotomía entre la explicación y la predicción (Watts 2014) . A medida que la línea entre la predicción y explicación desenfoques, espero que los concursos abiertos serán cada vez más común en las ciencias sociales.
