5.2.2 Crowd-kódolása politikai manifesztumok

Coding politikai manifesztumokban, valami tipikusan szakemberek végzik, el lehet végezni egy emberi számítás projekt ami nagyobb reprodukálhatóság és a rugalmasság.

Hasonló a Galaxy Zoo, számos olyan helyzet létezik, ahol a társadalmi kutatók szeretnék kódot, osztályozzák, vagy egy címkét egy képet vagy egy szöveget. Egy példa erre a fajta kutatás kódolását politikai manifesztumok. Választások során, a politikai pártok termelnek manifesztumokban leírására politikai pozíciókat és irányadó filozófiák. Például itt van egy darab a kiáltvány a Munkáspárt Nagy-Britanniában 2010-től:

"Emberek milliói dolgoznak a közszolgáltatások testesítik meg a legjobb érték a brit, így képessé az embereket, hogy a legtöbbet a saját életüket, miközben védi őket a kockázatok nem kellene viselniük a saját. Éppen úgy, ahogy kell merészebb a kormányzat szerepe a piacok működésének meglehetősen, arra is szükség van, hogy merész reformerek a kormány. "

Ezek manifesztumokban tartalmaznak értékes adatokat politológusok, különösen azok tanulmányozása választások és a dinamikája a politikai viták. Annak érdekében, hogy módszeresen információk kinyerése ezen kiáltványaiból kutatók létre A kiáltvány projekt , amely a szervezett politológusok kódolni 4000 manifesztumokban közel 1000 felek 50 országban. Minden mondat minden kiáltvány lett kódolva egy szakértő segítségével egy 56 kategória rendszer. Az eredmény a közös erőfeszítések egy hatalmas adatbázisba információk összegzése ágyazva ezeket manifesztumok, és ebben az adatállományban használták már több mint 200 tudományos közlemény.

Kenneth Benoit és munkatársai (2015) úgy döntött, hogy a kiáltvány kódolási feladat, hogy a korábban végeztek a szakértők, és kapcsolja be az emberi számítás projekt. Ennek eredményeként, hogy létrehozott egy kódolási folyamat, amely több reprodukálható és rugalmasabb, nem is beszélve olcsóbb és gyorsabb.

Munka 18 manifesztumokban során keletkező hat legutóbbi választások az Egyesült Királyságban, Benoit és kollégái az osztott alkalmazni egyesíteni stratégia munkavállalót pedig a mikro-feladat a munkaerő-piaci (Amazon Mechanical Turk és CrowdFlower példák mikro-feladat munkaerőpiacok tovább a mikro-feladat munkaerőpiacok, lásd a 4. fejezetet). A kutatók vettek minden kiáltvány és osztott be mondatokat. Továbbá, az emberi értékelés alkalmazták minden mondatot. Különösen akkor, ha a mondat részt a politikai nyilatkozatot, hogy a kódolt két dimenzióban gazdasági (a nagyon balról jobbra nagyon) és szociális (liberális konzervatív) (5.5 ábra). Minden mondat volt kódolva mintegy 5 különböző emberek. Végül ezek a minősítések egyesítjük egy statisztikai modellt, amely elszámolni mind az egyéni értékelő hatások és nehéz mondat hatásokat. Minden, Benoit és kollégái összegyűjtött 200.000 alapján mintegy 1500 munkavállaló.

5.5 ábra: Coding rendszerbe Benoit et al. (2015) (1. ábra).

5.5 ábra: Coding rendszerbe Benoit et al. (2015) (1. ábra).

Annak érdekében, hogy értékelje a minősége a tömeg kódolás, Benoit és kollégái is volt körülbelül 10 szakértő-professzorok és a végzős hallgatók Politológia sebesség azonos manifesztumait hasonló eljárással. Bár az értékelés a tagok a tömeg voltak változó, mint az értékelés a szakértők, a konszenzus tömeg értékelése volt méltó egyetértésben a konszenzus szakértői értékelés (5.6 ábra). Ez az összehasonlítás azt mutatja, hogy a Galaxy Zoo, emberi számítás projektek magas színvonalú eredményeket.

5.6 ábra: szakértői becslések (x-tengely) és a tömeg becslések (y tengely) volt méltó megállapodás írásakor 18 párt manifesztumokban a Nagy-Britannia (Benoit et al. 2015). A manifesztumokban kódolt volt három párt (Konzervatív, Munkaügyi liberális demokrata) és hat választások (1987, 1992, 1997, 2001, 2005, 2010).

5.6 ábra: szakértői becslések (x-tengely) és a tömeg becslések (y tengely) volt méltó megállapodás írásakor 18 párt manifesztumokban a Nagy-Britannia (Benoit et al. 2015) . A manifesztumokban kódolt volt három párt (Konzervatív, Munkaügyi liberális demokrata) és hat választások (1987, 1992, 1997, 2001, 2005, 2010).

Erre építve eredmény, Benoit és kollégái a tömeg-kódolási rendszerben, kutatni, hogy lehetetlen volt a Manifesto Project. Például a Manifesto Project nem kódolta a manifesztumait a téma a bevándorlás miatt, hogy nem volt egy kiemelkedő téma, amikor a kódolási rendszert dolgoztak ki a 1980-as évek. És ezen a ponton, hogy logisztikailag kivitelezhetetlen a Kiáltvány Project visszamenni, és újra kódot a manifesztumokban megragadni ezt az információt. Ezért úgy tűnik, hogy a kutatók érdekli a tanulás a politika bevándorlás jártál. Azonban Benoit és kollégái tudták használni az emberi számítás a művelethez kódolás szabott saját kutatási kérdés-gyorsan és egyszerűen.

Annak érdekében, hogy tanulmányozza a bevándorlási politika, azok kódolt a manifesztumait nyolc párt a 2010-es választási Nagy-Britanniában. Minden mondat minden kiáltvány voltak kódolva, hogy vajon a bevándorlással kapcsolatos, és ha igen, vajon ez volt pro-bevándorlás, semleges, vagy a bevándorlás-ellenes. 5 órán belül indít a projekt, az eredmények voltak. Ők összegyűjtött több mint 22.000 válaszokat a teljes költsége 360 ​​$. Továbbá, a becslések a tömegből megmutatta figyelemre méltó egyetértésben egy korábbi felmérés szakértői. Aztán, ahogy a végső vizsgálati, két hónappal később, a kutatók reprodukálni a tömeg-kódolás. Néhány órán belül, akkor létrehozott egy új tömeg-kódolt adatbázisba, amely szorosan illeszkedik az eredeti tömeg kódolt adatállomány. Más szóval, az emberi számítás lehetővé tette számukra, hogy létrehoz kódolása politikai szövegek egyeztetett szakértői értékeléseket és reprodukálható volt. Továbbá, mivel az emberi számítás gyors volt és olcsó, könnyű volt nekik, hogy testre a adatgyűjtés sajátos kutatási kérdés a bevándorlás.