5.1 Uvod

Wikipedia je nevjerojatna. Masovna suradnja volontera stvorila je fantastičnu enciklopediju koja je dostupna svima. Ključ uspjeha Wikipedije nije bio novo znanje; radije, to je bio novi oblik suradnje. Digitalno doba, na sreću, omogućuje mnoge nove oblike suradnje. Sada bismo trebali postaviti pitanja: Koji se masovni znanstveni problemi - problemi koje nismo mogli sami riješiti - možemo li se sada boriti?

Suradnja u istraživanjima nije ništa novo, naravno. Ono što je novo je, međutim, da je digitalno doba omogućuje suradnju s mnogo većom i raznolik skup ljudi: milijarde ljudi diljem svijeta sa pristupom Internetu. Očekujem da će ove nove masovne suradnje prinos iznenađujuće rezultate, ne samo zbog broja ljudi koji su uključeni, ali i zbog njihovih različitih vještina i perspektiva. Kako možemo uključiti sve s internetskom vezom u našem istraživačkom procesu? Što možete učiniti s 100 znanstvenih novaka? Što je 100.000 kvalificiranih suradnika?

Postoje mnogi oblici masovne suradnje, a računalni znanstvenici obično ih organiziraju u velikom broju kategorija na temelju njihovih tehničkih karakteristika (Quinn and Bederson 2011) . U ovom ću poglavlju, međutim, kategorizirati projekte masovne suradnje temeljene na tome kako se mogu koristiti za društvena istraživanja. Osobito mislim da je korisno grubo razlikovati tri vrste projekata: računanje ljudi , otvoreni poziv i distribuirano prikupljanje podataka (slika 5.1).

Ja ću opisati sve ove vrste detaljnije kasnije u ovom poglavlju, ali za sada neka mi kratko opišem svaku od njih. Ljudski računski projekti idealni su za jednostavne zadatke kao što su označavanje milijun slika. To su projekti koji su u prošlosti mogli izvesti dodiplomski znanstveni asistenti. Doprinosi ne zahtijevaju vještine vezane uz zadatke, a konačni rezultat obično predstavlja prosjek svih doprinosa. Klasičan primjer ljudskog računalnog projekta je Galaxy Zoo, gdje je stotinu tisuća volontera pomoglo astronomima da klasificiraju milijune galaksija. S druge strane, projekti otvorenih poziva idealni su za probleme u kojima tražite nove i neočekivane odgovore na jasno formulirana pitanja. To su projekti koji su u prošlosti mogli uključivati ​​molba kolege. Doprinosi dolaze od ljudi koji imaju posebne vještine vezane uz zadatke, a konačni rezultat obično je najbolji od svih doprinosa. Klasičan primjer otvorenog poziva je nagrada Netflix, gdje su tisuće znanstvenika i hakerova radili na razvoju novih algoritama za predviđanje ocjene korisnika filmova. Konačno, distribuirani projekti prikupljanja podataka prikladni su za prikupljanje velikih podataka. To su projekti koji su u prošlosti mogli izvoditi dodiplomske znanstvene i istraživačke tvrtke. Doprinosi obično dolaze od ljudi koji imaju pristup lokacijama koje istraživači ne ostvaruju, a konačni proizvod jednostavna je zbirka doprinosa. Klasični primjer distribuirane zbirke podataka je eBird, u kojem stotine tisuća volontera pridonose izvješćima o pticama koje vide.

Slika 5.1: Shema za masovnu suradnju. Ovo poglavlje organizirano je oko tri glavna oblika masovne suradnje: računanje ljudi, otvoreni poziv i distribuirani prikupljanje podataka. Općenitije, masovna suradnja kombinira ideje s područja poput znanosti građana, crowdsourcinga i kolektivne inteligencije.

Slika 5.1: Mass suradnja shematski. Ovo poglavlje je organiziran oko tri glavna oblika masovne suradnje: ljudsko računanje, otvoreni poziv, a distribuira prikupljanja podataka. Općenitije, masa suradnja kombinira ideje iz područja kao što su građanske znanosti, masovnih i kolektivne inteligencije.

Masovna suradnja ima dugu, bogatu povijest na područjima poput astronomije (Marshall, Lintott, and Fletcher 2015) i ekologije (Dickinson, Zuckerberg, and Bonter 2010) , ali još uvijek nije uobičajeno u društvenim istraživanjima. Međutim, opisujući uspješne projekte iz drugih područja i pružajući nekoliko ključnih načela organiziranja, nadam se da ću vas uvjeriti u dvije stvari. Prvo, masovna suradnja može se iskoristiti za društvena istraživanja. Drugo, istraživači koji koriste masovnu suradnju moći će riješiti probleme koji su se ranije činili nemogućim. Iako se masovna suradnja često promovira kao način za uštedu novca, to je mnogo više od toga. Kao što ću pokazati, masovna suradnja ne dopušta nam da samo istraživanje učinimo jeftinijima , omogućava nam bolje istraživanje.

U prethodnim poglavljima ste vidjeli što se može naučiti uključivanjem ljudi na tri različita načina: promatranje njihovog ponašanja (2. poglavlje), postavljajući im pitanja (poglavlje 3) i upisujući ih u eksperimente (Poglavlje 4). U ovom poglavlju pokazat ću vam što se može naučiti angažiranjem ljudi kao istraživačkim suradnicima. Za svaki od tri glavna oblika masovne suradnje opisat ću prototipski primjer, ilustrirati važne dodatne točke s daljnjim primjerima i naposljetku opisati kako se ovaj oblik masovne suradnje može koristiti za društvena istraživanja. Poglavlje će se zaključiti s pet načela koja vam mogu pomoći pri izradi vlastitog projekta masovne suradnje.