5.1 Introduzione

Wikipedia è sorprendente. Una collaborazione di massa di volontari ha creato una fantastica enciclopedia che è a disposizione di tutti. La chiave del successo di Wikipedia non era nuova conoscenza; anzi, si trattava di una nuova forma di collaborazione. L'era digitale, per fortuna, consente molte nuove forme di collaborazione. Così, ora dovremmo chiedere: quali enormi problemi scientifici-problemi che non siamo riusciti a risolvere individualmente possiamo ora affrontare insieme?

La collaborazione nel campo della ricerca non è una novità, naturalmente. Quello che è nuovo, tuttavia, è che l'era digitale consente la collaborazione con una serie molto più grande e più diversificata di persone: i miliardi di persone in tutto il mondo con accesso a Internet. Mi aspetto che queste nuove collaborazioni di massa produrranno risultati sorprendenti, non solo a causa del numero di persone coinvolte, ma anche a causa della loro capacità e prospettive diverse. Come possiamo incorporare tutti con una connessione a Internet nel nostro processo di ricerca? Che cosa si potrebbe fare con 100 assistenti di ricerca? Che dire di 100.000 collaboratori qualificati?

Ci sono molte forme di collaborazione di massa, e gli scienziati informatici in genere li organizzano in un gran numero di categorie in base alle loro caratteristiche tecniche (Quinn and Bederson 2011) . In questo capitolo, però, ho intenzione di classificare i progetti di collaborazione di massa basati su come possono essere utilizzati per la ricerca sociale. In particolare, penso che sia utile distinguere tra tre tipi di progetti: calcolo umano, call aperta, e la raccolta di dati distribuita (Figura 5.1).

Descriverò ciascuno di questi tipi in dettaglio più avanti nel capitolo, ma per ora permettetemi di descrivere brevemente ciascuno. Progetti di calcolo umani sono ideali per problemi di facile compito-grande scala, come l'etichettatura di un milione di immagini. Si tratta di progetti che in passato potrebbero essere state eseguite da assistenti di ricerca universitari. Contributi non richiedono competenze correlate all'attività, e l'output finale è tipicamente una media di tutti i contributi. Un classico esempio di un progetto di computazione umana è Galaxy Zoo, dove centomila volontari hanno aiutato gli astronomi classificano un milione di galassie. Progetti Open di chiamata sono ideali per problemi in cui siete alla ricerca di nuove e inaspettate risposte alle domande formulate in modo chiaro. Si tratta di progetti che in passato poteva essere coinvolte chiedendo colleghi. Contributi provengono da persone che hanno particolari competenze correlate all'attività, e il risultato finale è di solito il migliore di tutti i contributi. Un classico esempio di un invito aperto è il premio Netflix, dove migliaia di scienziati e hacker hanno lavorato per sviluppare nuovi algoritmi per prevedere feedback dei clienti di film. Infine, progetti di raccolta dati distribuiti sono ideali per la raccolta di dati su larga scala. Si tratta di progetti che in passato potrebbero essere state eseguite da assistenti di ricerca universitari o di società di ricerca di indagine. Contributi di solito provengono da persone che hanno accesso a posizioni che i ricercatori non lo fanno, e il prodotto finale è una semplice raccolta dei contributi. Un classico esempio di una raccolta di dati distribuito è eBird, in cui centinaia di migliaia di volontari contribuiscono rapporti su uccelli che vedono.

Figura 5.1: Mass collaborazione schematico. Questo capitolo è organizzato intorno a tre principali forme di collaborazione di massa: calcolo umano, call aperta, e la raccolta di dati distribuiti. Più in generale, la collaborazione di massa combina idee dai campi quali la scienza dei cittadini, crowdsourcing, e l'intelligenza collettiva.

Figura 5.1: Mass collaborazione schematico. Questo capitolo è organizzato intorno a tre principali forme di collaborazione di massa: calcolo umano, call aperta, e la raccolta di dati distribuiti. Più in generale, la collaborazione di massa combina idee dai campi quali la scienza dei cittadini, crowdsourcing, e l'intelligenza collettiva.

Collaborazione di massa ha una lunga e ricca storia in campi come l'astronomia (Marshall, Lintott, and Fletcher 2015) e l'ecologia (Dickinson, Zuckerberg, and Bonter 2010) , ma non è ancora comune nella ricerca sociale. Tuttavia, descrivendo progetti di successo da altri campi e fornendo alcuni principi organizzativi fondamentali, spero di convincervi di due cose. In primo luogo, la collaborazione di massa può essere sfruttata per la ricerca sociale. E, in secondo luogo, i ricercatori che fanno uso di collaborazione di massa saranno in grado di risolvere i problemi che si erano in precedenza sembrava impossibile. Anche se la collaborazione di massa è spesso promosso come un modo per risparmiare denaro, è molto più di questo. Come mostrerò, collaborazione di massa non solo ci permettono di fare ricerche più economico, ci permette di fare la ricerca migliore.

Nel capitolo di seguito, per ciascuna delle tre forme principali di collaborazione di massa, descriveremo un esempio tipico; illustrare importanti punti aggiuntivi con ulteriori esempi; e, infine, descrivono come questa forma di collaborazione di massa può essere utilizzato per la ricerca sociale. Il capitolo si concluderà con cinque principi che possono aiutare a progettare il proprio progetto di collaborazione di massa.