5.3.4 Conclusione

Inviti aperti lasciano molti esperti e non esperti propongono soluzioni ai problemi in cui le soluzioni sono più facili da controllare che generare.

In tutti e tre i progetti-Netflix invito aperto Premio, Foldit, peer-to-Patent-ricercatori poste domande di una forma specifica, sollecitato soluzioni, e poi prese le soluzioni migliori. I ricercatori non hanno nemmeno bisogno di conoscere il miglior esperto di chiedere, e, talvolta, le buone idee provenienti da luoghi inaspettati.

Ora posso anche mettere in evidenza due importanti differenze tra i progetti open call e progetti di calcolo umano. In primo luogo, in progetti di invito aperto il ricercatore specifica un obiettivo (ad esempio, prevedendo feedback dei film), mentre nel computo umana ricerca specifica una micro-attività (ad esempio, classificando una galassia). In secondo luogo, nelle chiamate aperti i ricercatori hanno voluto il miglior contributo-il miglior algoritmo per predire giudizi film, la configurazione più bassa energia di una proteina, o il più rilevante pezzo di tecnica precedente, non una sorta di semplice combinazione di tutti i contributi.

Dato il modello generale per inviti aperti e questi tre esempi, quali tipi di problemi nella ricerca sociale potrebbero essere adatti a questo approccio? A questo punto, mi dovrebbe riconoscere che non ci sono ancora stati molti esempi di successo (per ragioni che spiegherò in un momento). In termini di analoghi diretti, si potrebbe immaginare che un progetto stile peer-to-Patent utilizzato da un ricercatore storico alla ricerca del primo documento parlare di una persona o un'idea specifica. Un approccio invito aperto a questo tipo di problema potrebbe essere particolarmente utile quando i documenti in questione non sono raccolti in un unico archivio, ma sono ampiamente distribuiti.

Più in generale, molti governi hanno problemi che potrebbero essere suscettibili di aprire le chiamate perché sono sulla creazione di previsioni che possono essere utilizzati per guidare l'azione (Kleinberg et al. 2015) . Ad esempio, proprio come Netflix ha voluto prevedere valutazioni su film, i governi potrebbero voler prevedere i risultati, come ristoranti, che hanno più probabilità di avere violazioni del codice della salute, al fine di allocare le risorse in modo più efficiente di controllo. Motivati ​​da questo tipo di problema, Glaeser et al. (2016) ha utilizzato un invito aperto per aiutare la città di Boston prevedere violazioni igienico ristorante e servizi igienico-sanitari sulla base di dati provenienti da recensioni Yelp e dati di controllo storici. Glaeser e colleghi stimano che il modello predittivo che ha vinto il bando migliorerebbe la produttività degli ispettori ristorante di circa il 50%. Le imprese hanno anche problemi con una struttura simile, come predire il tasso di abbandono dei clienti (Provost and Fawcett 2013) .

Infine, oltre ad aprire le chiamate che coinvolgono i risultati che sono già successo in una serie particolare di dati (ad esempio, la previsione violazioni del codice della salute utilizzando i dati sulle violazioni del codice di salute passati), si potrebbe immaginare la previsione dei risultati che non sono ancora accadute per chiunque nel set di dati . Ad esempio, le famiglie fragili e lo studio Bambino Benessere ha monitorato circa 5000 bambini dalla nascita in 20 diverse città degli Stati Uniti (Reichman et al. 2001) . I ricercatori hanno raccolto dati su questi bambini, le loro famiglie, e il loro ambiente più ampio alla nascita e alle età 1, 3, 5, 9, e 15. Dato tutte le informazioni su questi bambini, quanto bene potrebbe ricercatori prevedono risultati, come chi si laurea dal college? O, espresso in un modo che sarebbe più interessante per molti ricercatori, che i dati e le teorie sarebbero più efficaci nel predire questi risultati? Dal momento che nessuno di questi bambini sono attualmente abbastanza grandi per andare al college, questo sarebbe un vero previsione lungimirante e ci sono molte diverse strategie che i ricercatori potrebbero impiegare. Un ricercatore che crede che i quartieri sono critici nel plasmare gli esiti vita potrebbe prendere una approccio, mentre un ricercatore che si concentra sulle famiglie potrebbe fare qualcosa di completamente diverso. Quale di questi approcci avrebbe funzionato meglio? Non lo sappiamo, e nel processo di scoprire potremmo imparare qualcosa di importante su famiglie, quartieri, l'istruzione e la disuguaglianza sociale. Inoltre, queste previsioni potrebbero essere utilizzati per guidare il futuro la raccolta dei dati. Immaginate che vi erano un piccolo numero di laureati, che non sono stati previsti a laurearsi da uno qualsiasi dei modelli; queste persone sarebbero candidati ideali per il follow-up interviste qualitative e l'osservazione etnografica. Così, in questo tipo di invito, le previsioni non sono il fine; piuttosto, essi forniscono un nuovo modo di confrontare, arricchire, e combinare diverse tradizioni teoriche. Questo tipo di bando non è specifico per utilizzando i dati provenienti da famiglie fragili prevedere chi andrà al college; potrebbe essere utilizzata per prevedere qualsiasi risultato che saranno eventualmente raccolte in ogni insieme di dati sociale longitudinale.

Come ho scritto in precedenza in questa sezione, non ci sono stati molti esempi di ricercatori sociali utilizzando inviti aperti. Credo che questo è perché inviti aperti non sono adatti per il modo in cui gli scienziati sociali in genere incorniciano le loro domande. Tornando al Premio Netflix, gli scienziati sociali non sarebbero di solito chiedere di prevedere gusti, avrebbero chiedere come e perché i gusti culturali diverse per persone provenienti da diverse classi sociali (Bourdieu 1987) . Tale "come" e "perché" questione non portano a soluzioni di facile verificare, e quindi sembra poco adatta per aprire le chiamate. Così, sembra che le chiamate aperti sono più suscettibili di domanda di previsione di domande di spiegazione; Per maggiori informazioni sulla distinzione tra previsione e cfr Breiman (2001) . I teorici recenti, tuttavia, hanno invitato gli scienziati sociali a riconsiderare la dicotomia tra spiegazione e previsione (Watts 2014) . Come la linea tra la previsione e spiegazione sfocature, mi aspetto che i concorsi aperti diventeranno sempre più comuni nelle scienze sociali.