5.2.3 Kokkuvõte

Inimese arvutamine võimaldab teil tuhat teadustöö assistendid.

Inimese arvutusvõimsus projektid ühendada töö paljud mitte-eksperdid lahendada lihtsalt ülesanne-big-skaala probleeme, mis ei ole lihtne lahendada arvutitega. Nad kasutavad jagatud kohaldatakse kombineeri strateegia murda suur probleem osadeks lihtsate mikro-ülesandeid, mida saab lahendada inimeste poolt ilma spetsiaalseid oskusi. Teise põlvkonna inimese arvutamise süsteemi kasutada ka masinõpe et võimendada inimese pingutust.

Ühiskondlikus teadus, inimese arvutusvõimsus projektid on kõige tõenäolisem, et kasutada olukordades, kus teadlased tahavad liigitada, kood või etiketti pilte, video või teksti. Need klassifitseerimine ei ole lõppenud; nad on toorainete uurimistöö. Näiteks rahvahulga kodeerimine poliitilise manifestides, mida saab kasutada katse teooriaid dünaamika tähelepanu suunas liikumine.

Selleks, et veelgi edendada oma intuitsiooni, Tabel 5.1 annab täiendavaid näiteid sellest, kuidas inimeste arvutusvõimsus on kasutatud sotsiaalsed uuringud. See tabel näitab, et erinevalt Galaxy Zoo, paljude teiste inimese arvutusvõimsus projektid kasutavad mikro-ülesanne tööturud (nt Amazon Mechanical Turk). Ma pöörduda selles küsimuses osaleja motivatsiooni, kui ma ette nõu luua oma massi koostööprojekti.

Tabel 5.1: Näiteid inimese arvutusvõimsus projektide sotsiaalsed uuringud.
kokkuvõte andmed Osalejad Viide
kodeerimine partei valimisprogramme tekst mikro-ülesanne tööturul Benoit et al. (2015)
ekstrakti korral teavet uudiste artikleid Occupy Rahutused 200 USA linnades tekst mikro-ülesanne tööturul Adams (2014)
klassifikatsiooni ajaleheartiklite tekst mikro-ülesanne tööturul Budak, Goel, and Rao (2016)
kaevandamise korral teavet päevikud sõdurite maailmasõda 1 tekst vabatahtlikud Grayson (2016)
muutuste tuvastamiseks kaardid pildid mikro-ülesanne tööturul Soeller et al. (2016)

Lõpuks näited käesolevas paragrahvis näitavad, et inimese arvutusvõimsus võib olla demokratiseerimisel mõju teadusele. Meenuta, et Schawinski ja Lintott olid kraadiõppurid, kui nad hakkasid Galaxy Zoo. Enne digitaalajastul, projekti liigitada miljoni galaktika klassifikatsioon oleks vaja nii palju aega ja raha, et see oleks olnud vaid praktiline hästi rahastatud ja patsiendi professorid. See ei ole enam õige. Inimese arvutusvõimsus projektid ühendada töö paljud mitte-eksperdid lahendada lihtsalt ülesanne-big-skaala probleeme. Järgmine, ma näitan sulle, et mass koostöös saab rakendada ka probleeme, mis nõuavad teadmisi, kogemusi, mida isegi uurija ise ei pruugi olla.