អត្ថាធិប្បាយបន្ថែមទៀត

ផ្នែកនេះគឺត្រូវបានរចនាឡើងដើម្បីត្រូវបានប្រើជាសេចក្ដីយោងជាជាងការដើម្បីត្រូវបានអានក្នុងនិទានកថាវិញ។

  • សេចក្តីផ្តើម (ផ្នែកទី 5.1)

លាយគំនិតសហការគ្នាអភិបូជាពលរដ្ឋពីវិទ្យាសាស្រ្ត, មហាជន, និងការស៊ើបការណ៍សមូហភាព។ អ្នកវិទ្យាសាស្រ្តន័យថាជាធម្មតាពាក់ព័ន្ធនឹងពលរដ្ឋ "ពលរដ្ឋ" (ពោលគឺការដែលមិនមែនជាអ្នកវិទ្យាសាស្ដ្រ) នៅក្នុងដំណើរវិទ្យាសាស្រ្ត (Crain, Cooper, and Dickinson 2014) ។ មហាជនជាធម្មតាមានន័យថាចាត់បញ្ហាបានដោះស្រាយជាធម្មតានៅក្នុងអង្គការមួយនិងជាការជំនួសឱ្យប្រភពខាងក្រៅវាទៅហ្វូងមនុស្ស (Howe 2009) ។ ជាធម្មតាមានន័យថាការស៊ើបការណ៍សមូហភាពបុគ្គលសម្ដែងក្រុមនៃការប្រមូលផ្តុំនៅក្នុងវិធីដែលហាក់ដូចជាមានភាពវៃឆ្លាត (Malone and Bernstein 2015)Nielsen (2012) ជាសេចក្តីណែនាំសៀវភៅចូលទៅក្នុងអំណាចប្រវែងអស្ចារ្យនៃការសហការគ្នាសម្រាប់ការស្រាវជ្រាវវិទ្យាសាស្រ្តម៉ាសនេះ។

មានប្រភេទជាច្រើននៃការសហការគ្នារង្គាលដែលមិនសមនឹងចូលទៅក្នុងប្រភេទ neatly ដែលខ្ញុំបានស្នើឡើងចំនួនបីគឺមាន, ហើយខ្ញុំគិតថាពិសេសគួរយកចិត្ដទុកដាក់ទាំងបីនាក់ដោយសារពួកគេប្រហែលជាមានប្រយោជន៍ក្នុងការស្រាវជ្រាវសង្គមនៅចំណុចមួយចំនួន។ ឧទាហរណ៍មួយគឺទីផ្សារការព្យាករជាកន្លែងដែលអ្នកចូលរួមនិងកិច្ចសន្យាពាណិជ្ជកម្មការទិញដែលត្រូវបានប្រោសលោះដោយផ្អែកលើលទ្ធផលដែលកើតឡើងនៅលើពិភពលោក (Wolfers and Zitzewitz 2004; Arrow et al. 2008) ។ ទីផ្សារការទស្សទាយជាញឹកញាប់ត្រូវបានប្រើដោយក្រុមហ៊ុននិងរដ្ឋាភិបាលសម្រាប់ការព្យាករណ៍និងទីផ្សារការទស្សទាយត្រូវបានប្រើដោយអ្នកស្រាវជ្រាវសង្គមដើម្បីទស្សន៍ទាយថតចម្លងនៃការសិក្សាដែលបានចេញផ្សាយនៅចិត្តវិទ្យា (Dreber et al. 2015)

ឧទាហរណ៍ទីពីរដែលមិនសមល្អចូលទៅក្នុងគម្រោងរបស់ខ្ញុំគឺជាប្រភេទគម្រោង PolyMath ជាកន្លែងដែលក្រុមអ្នកស្រាវជ្រាវបានសហការដោយការប្រើកំណត់ហេតុបណ្ដាញនិងដើម្បីបង្ហាញថាទ្រឹស្តីបទវិគីគណិតវិទ្យាថ្មី (Gowers and Nielsen 2009; Cranshaw and Kittur 2011; Nielsen 2012; Kloumann et al. 2016) ។ គម្រោង PolyMath គឺស្ថិតនៅក្នុងវិធីមួយចំនួនស្​​រដៀងគ្នាទៅនឹងរង្វាន់ក្រុមហ៊ុន Netflix Inc, ប៉ុន្តែនៅក្នុងការចូលរួមគំរោង PolyMath បានកសាងឡើងកាន់តែសកម្មនៅលើផ្នែកនៃដំណោះស្រាយផ្សេងទៀត។

ឧទាហរណ៍ទីបីដែលមិនសមយ៉ាងល្អចូលទៅក្នុងគម្រោងចំណាត់ថ្នាក់ក្រុមរបស់ខ្ញុំពេលវេលាគឺជាទូរស័ព្ទចល័តដែលពឹងផ្អែកលើដូចជាទីភ្នាក់ងារស្រាវជ្រាវគម្រោងការពារជាតិកម្រិតខ្ពស់ (DARPA) បណ្តាញការប្រកួត (ពោលគឺប៉េងប៉ោងក្រហមការប្រកួត) ។ ចំពោះការបន្ថែមទៀតនៅលើទូរស័ព្ទដៃដែលប្រកាន់អក្សរតូចធំពេលឃើញទាំងនេះ Pickard et al. (2011) , Tang et al. (2011) , និង Rutherford et al. (2013)

  • ការគណនារបស់មនុស្ស (ផ្នែកទី 5.2)

ពាក្យថា "ការគណនារបស់មនុស្ស" បានមកពីការងារធ្វើដោយអ្នកវិទ្យាសាស្ដ្រកុំព្យូទ័រនិងការយល់ដឹងដែលនៅពីក្រោយការស្រាវជ្រាវបរិបទនេះនឹងធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងនូវសមត្ថភាពរបស់អ្នកដើម្បីយកចេញបញ្ហាដែលអាចនឹងមានអាម៉ែនទៅវា។ សម្រាប់ភារកិច្ចមួយចំនួន, កុំព្យូទ័រគឺមានអនុភាពមិនគួរឱ្យជឿដែលមានសមត្ថភាពលើសពីអ្នកជំនាញសូម្បីតែមនុស្ស។ ឧទាហរណ៍ក្នុងអុក, កុំព្យូទ័រអាចផ្តួលទោះបីជាម្ចាស់ធំបំផុត។ ប៉ុន្តែ-ហើយនេះត្រូវបានកោតសរសើរចំពោះតិចបានយ៉ាងល្អដោយអ្នកវិទ្យាសាស្ដ្រសង្គមសម្រាប់ភារកិច្ចផ្សេងទៀត, កុំព្យូទ័រគឺពិតជាច្រើនកាន់តែអាក្រក់ជាងមនុស្ស។ នៅក្នុងពាក្យផ្សេងទៀត, ឥឡូវនេះអ្នកគឺជាអ្នកល្អប្រសើរជាងសូម្បីតែកុំព្យូទ័រស្មុគ្រស្មាញបំផុតនៅក្នុងភារកិច្ចជាក់លាក់ពាក់ព័ន្ធនឹងដំណើរការនៃរូបភាព, វីដេអូ, អូឌីយ៉ូនិងអត្ថបទ។ ដូច្នេះដូចដែលត្រូវបានបង្ហាញដោយរូបភាពតុក្កតាមួយ XKCD អស្ចារ្យ-មានភារកិច្ចដែលងាយស្រួលសម្រាប់កុំព្យូទ័រនិងការលំបាកសម្រាប់មនុស្ស, ប៉ុន្តែនៅមានភារកិច្ចដែលលំបាកសម្រាប់កុំព្យូទ័រនិងងាយស្រួលសម្រាប់ប្រជាជន (រូបភាព 5.13) ផងដែរ។ អ្នកវិទ្យាសាស្ដ្រកុំព្យូទ័រធ្វើការនៅលើទាំងនេះជាការលំបាកសម្រាប់កុំព្យូទ័រមានភាពងាយស្រួលសម្រាប់មនុស្សភារកិច្ច, ដូច្នេះ, បានដឹងថាពួកគេអាចរួមបញ្ចូលទាំងមនុស្សនៅក្នុងដំណើរកុំព្យូទ័ររបស់ពួកគេ។ នេះជារបៀបដែលលោក Luis វ៉ុ Ahn បាន (2005) បានរៀបរាប់អំពីការគណនារបស់មនុស្សនៅពេលដែលគាត់បានបង្កើតពាក្យនៅក្នុងបរមាធិប្បាយរបស់គាត់ជាលើកដំបូង: "គំរូមួយសម្រាប់ប្រើប្រាស់ថាមពលដំណើរការរបស់មនុស្សដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហាដែលថាកុំព្យូទ័រមិនទាន់អាចដោះស្រាយ»។

រូបភាពទី 5.13: សម្រាប់ភារកិច្ចមួយចំនួនកុំព្យូទ័រគឺអស្ចារ្យ, លើសពីសមត្ថភាពរបស់អ្នកជំនាញរបស់មនុស្ស។ ប៉ុន្តែសម្រាប់ភារកិច្ចផ្សេងទៀត, មនុស្សធម្មតាអាចធ្វើបានល្អជាងប្រព័ន្ធកុំព្យូទ័រទំនើបសូម្បីតែ។ បញ្ហាខ្នាតធំដែលពាក់ព័ន្ធនឹងភារកិច្ចដែលលំបាកសម្រាប់កុំព្យូទ័រនិងភាពងាយស្រួលសម្រាប់មនុស្សទាំងនេះសាកសមល្អសម្រាប់ការគណនារបស់មនុស្ស។ ប្រើបើយោងតាម​​លក្ខខណ្ឌដែលបានរៀបរាប់នៅទីនេះ: http://xkcd.com/license.html

រូបភាពទី 5.13: សម្រាប់ភារកិច្ចមួយចំនួនកុំព្យូទ័រគឺអស្ចារ្យ, លើសពីសមត្ថភាពរបស់អ្នកជំនាញរបស់មនុស្ស។ ប៉ុន្តែសម្រាប់ភារកិច្ចផ្សេងទៀត, មនុស្សធម្មតាអាចធ្វើបានល្អជាងប្រព័ន្ធកុំព្យូទ័រទំនើបសូម្បីតែ។ បញ្ហាខ្នាតធំដែលពាក់ព័ន្ធនឹងភារកិច្ចដែលលំបាកសម្រាប់កុំព្យូទ័រនិងភាពងាយស្រួលសម្រាប់មនុស្សទាំងនេះសាកសមល្អសម្រាប់ការគណនារបស់មនុស្ស។ ប្រើបើយោងតាម​​លក្ខខណ្ឌដែលបានរៀបរាប់នៅទីនេះ: http://xkcd.com/license.html

តាមនិយមន័យនេះ FoldIt ដែលខ្ញុំបានរៀបរាប់-ក្នុងផ្នែកលើការបើកចំហការហៅទូរស័ព្ទ-អាចត្រូវបានពិចារណាគម្រោងកុំព្យូទ័រមួយរបស់មនុស្ស។ ទោះជាយ៉ាងណា, ខ្ញុំបានជ្រើសរើសយកធ្វើប្រភេទ FoldIt ដែលជាការហៅបានបើកចំហដោយសារតែវាតម្រូវឱ្យមានជំនាញឯកទេសនិងវាត្រូវចំណាយពេលជាដំណោះស្រាយល្អបំផុតដែលបានរួមចំណែកជាជាងការប្រើការបំបែកអនុវត្ត-បញ្ចូលគ្នានូវយុទ្ធសាស្រ្ត។

សម្រាប់ការព្យាបាលប្រវែងល្អឥតខ្ចោះនៃការគណនាក្នុងសៀវភៅមនុស្សនៅក្នុងន័យទូទៅភាគច្រើនបំផុតនៃពាក្យនេះសូមមើល Law and Ahn (2011) ។ ជំពូកទី 3 នៃ Law and Ahn (2011) មានការបញ្ចូលគ្នានូវការពិភាកគួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍ស្មុគ្រស្មាញច្រើនជាងជំហានអ្នកដែលនៅក្នុងជំពូកនេះ។

ពាក្យ "បំបែកអនុវត្ត-បញ្ចូលគ្នា" ត្រូវបានប្រើដោយ Wickham (2011) ដើម្បីរៀបរាប់អំពីយុទ្ធសាស្រ្តសម្រាប់ការគណនាស្ថិតិមួយប៉ុន្តែវាយ៉ាងល្អឥតខ្ចោះចាប់យកដំណើរនៃគម្រោងការគណនារបស់មនុស្សជាច្រើន។ នេះអនុវត្តយុទ្ធសាស្រ្តរបស់បំបែក-បញ្ចូលគ្នាគឺស្រដៀងគ្នាទៅនឹងក្របខ័ណ្ឌ MapReduce ដែលបានបង្កើតនៅ Google (Dean and Ghemawat 2004; Dean and Ghemawat 2008)

គម្រោងការគណនារបស់មនុស្សឆ្លាតពីរដែលខ្ញុំមិនមានកន្លែងទំនេរដើម្បីពិភាក្សាអំពីការគឺជាហ្គេមវិស័យអប់រំ (Ahn and Dabbish 2004) និង reCAPTCHA (Ahn et al. 2008) ។ ទាំងពីរនៃគម្រោងទាំងនេះបានរកឃើញវិធីច្នៃប្រឌិតដើម្បីលើកទឹកចិត្តអ្នកចូលរួមក្នុងការផ្តល់នូវស្លាកនៅលើរូបភាព។ ទោះយ៉ាងណាទាំងពីរនៃគម្រោងទាំងនេះបានលើកឡើងជាសំណួរត្រឹមត្រូវទេព្រោះមិនដូចទូរស័ព្ទ Galaxy សួនសត្វចូលរួមក្នុងវិស័យអប់រំនិង reCAPTCHA ហ្គេមមិនបានដឹងថាតើទិន្នន័យរបស់ពួកគេត្រូវបានប្រើប្រាស់ (Lung 2012; Zittrain 2008)

បានបំផុសគំនិតដោយការប្រកួតវិស័យអប់រំ, អ្នកស្រាវជ្រាវជាច្រើនបានព្យាយាមដើម្បីធ្វើការអភិវឌ្ឍផ្សេងទៀត: «ការប្រកួតជាមួយនឹងគោលបំណងមួយ " (Ahn and Dabbish 2008) (មានន័យថា" ហ្គេមកុំព្យូទ័រដែលមានមូលដ្ឋានរបស់មនុស្ស» (Pe-Than, Goh, and Lee 2015) ) ដែលអាចមាន ប្រើដើម្បីដោះស្រាយភាពខុសគ្នានៃបញ្ហាផ្សេងទៀត។ តើមានអ្វីទាំងនេះ: «ការប្រកួតជាមួយនឹងគោលបំណងមួយថា: «មាននៅក្នុងទូទៅគឺថាពួកគេបានព្យាយាមដើម្បីធ្វើឱ្យភារកិច្ចដែលបានចូលរួមក្នុងការគណនារបស់មនុស្សរីករាយ។ ដូច្នេះខណៈពេលដែលការប្រកួតបានចែករំលែកការបំបែកវិស័យអប់រំដាក់ពាក្យសុំ-បញ្ចូលគ្នាជាមួយ Galaxy ដដែលរចនាសម្ព័ន្ធរបស់សួនសត្វនេះវាខុសគ្នានៅក្នុងរបៀបដែលអ្នកចូលរួមត្រូវបានជម្រុញភាពសប្បាយរីករាយទល់នឹងបំណងប្រាថ្នាដើម្បីជួយវិទ្យាសាស្រ្ត។

ការរៀបរាប់របស់ខ្ញុំនៃការលក់ Galaxy សួនសត្វគូរនៅលើ Nielsen (2012) , Adams (2012) , Clery (2011) , និង Hand (2010) , និងការធ្វើបទបង្ហាញរបស់ខ្ញុំនៃការគ្រាប់បាល់បញ្ចូលទីរបស់ Galaxy ស្រាវជ្រាវនេះត្រូវបានសាមញ្ញសួនសត្វ។ ចំពោះការបន្ថែមទៀតលើប្រវត្តិសាស្រ្តនៃការធ្វើចំណាត់ថាក់ Galaxy ក្នុងតារាសាស្ត្រនិងពីរបៀបដែលទូរស័ព្ទ Galaxy សួនសត្វបន្តប្រពៃណីនេះសូមមើល Masters (2012) និង Marshall, Lintott, and Fletcher (2015) ។ អគារនៅលើ Galaxy សួនសត្វក្រុមអ្នកស្រាវជ្រាវបានបញ្ចប់ការលក់ Galaxy សួនសត្វ 2 ដែលប្រមូលបានជាង 60 លាននាក់បន្ថែមទៀតចំណាត់ថ្នាក់ morphological ស្មុគ្រស្មាញពីអ្នកស្ម័ចិត្ត (Masters et al. 2011) ។ លើសពីនេះទៀតពួកគេបានចេញចូលទៅក្នុងសាខានៅខាងក្រៅ morphology បញ្ហារួមទាំងការស្វែងយល់ពីផ្ទៃ Galaxy នៃព្រះច័ន្ទនេះបានស្វែងរកភពនិង transcribing ឯកសារចាស់។ បច្ចុប្បន្ននេះគម្រោងរបស់ពួកគេទាំងអស់ត្រូវបានប្រមូលនៅ www.zooniverse.org (Cox et al. 2015) ។ មួយនៃគម្រោងដែលរូបថត Serengeti ផ្តល់នូវភស្តុតាងដែលថា-គម្រោងការចាត់ថ្នាក់រូបភាពទូរស័ព្ទ Galaxy ប្រភេទផងដែរសួនសត្វអាចត្រូវបានធ្វើសម្រាប់ការស្រាវជ្រាវបរិស្ថាន (Swanson et al. 2016)

សម្រាប់អ្នកស្រាវជ្រាវគម្រោងប្រើជាទីផ្សារការងារខ្នាតតូចភារកិច្ច (ឧ, ក្រុមហ៊ុន Amazon មេកានិចទួ) សម្រាប់គម្រោងកុំព្យូទ័រមួយមនុស្ស Chandler, Paolacci, and Mueller (2013) និង Wang, Ipeirotis, and Provost (2015) ផ្តល់នូវដំបូន្មានល្អនៅលើភារកិច្ចនិងរចនា បញ្ហាដែលជាប់ទាក់ទងផ្សេងទៀត។

អ្នកស្រាវជ្រាវបានការចាប់អារម្មណ៍ក្នុងការបង្កើតអ្វីដែលខ្ញុំបានហៅប្រព័ន្ធកុំព្យូទ័ររបស់មនុស្សជំនាន់ទីពីរ (ឧប្រព័ន្ធដែលប្រើស្លាករបស់មនុស្សបណ្តុះបណ្តាម៉ូដែលម៉ាស៊ីនរៀនមួយ) អាចនឹងមានការចាប់អារម្មណ៍ក្នុង Shamir et al. (2014) (ឧទាហរណ៍ដោយការប្រើសំលេង) និង Cheng and Bernstein (2015) ។ ដូចគ្នានេះផងដែរគម្រោងទាំងនេះអាចត្រូវបានធ្វើរួចជាមួយការហៅទូរស័ព្ទបើកចំហ, ដែលអ្នកស្រាវជ្រាវបានប្រកួតប្រជែងដើម្បីបង្កើតគំរូការរៀនម៉ាស៊ីនជាមួយនឹងការសម្តែងការព្យាករណ៍ធំបំផុត។ ឧទាហរណ៍ក្រុមរបស់ Galaxy សួនសត្វរត់ការហៅទូរស័ព្ទបើកចំហរនិងបានរកឃើញវិធីសាស្រ្តថ្មីមួយដែលដើរតួនាទីមួយបានបង្កើតឡើងនៅក្នុង Banerji et al. (2010) ; ឃើញ Dieleman, Willett, and Dambre (2015) សម្រាប់លម្អិត។

  • ការបើកចំហការហៅទូរស័ព្ទ (ផ្នែកទី 5.3)

ការបើកចំហការហៅទូរស័ព្ទគឺមិនមែនជាថ្មី។ នៅក្នុងការពិត, មួយនៃការហៅទូរស័ព្ទបើកចំហល្បីកាលបរិច្ឆេទថយក្រោយទៅ 1714 នៅពេលដែលសភារបស់ប្រទេសអង់គ្លេសបានបង្កើតពានរង្វាន់បណ្តោយសម្រាប់នរណាម្នាក់ដែលអាចបង្កើតវិធីមួយដើម្បីកំណត់ longitude នៃនាវាមួយនៅក្នុងសមុទ្រមួយ។ បញ្ហានេះមិនយល់ជាច្រើននៃអ្នកវិទ្យាសាស្ដ្រធំបំផុតនៃថ្ងៃនោះរួមទាំងលោកអ៊ីសាកញូតុន, និងទីបំផុតជាដំណោះស្រាយឈ្នះពានរង្វាន់នេះត្រូវបានដាក់ជូនដោយ clockmaker មកពីជនបទដែលមកជិតដល់បញ្ហានេះខុសគ្នាពីក្រុមអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រដែលត្រូវបានគេផ្តោតទៅលើដំណោះស្រាយដែលដូចម្ដេចនឹងពាក់ព័ន្ធនឹងវិស័យតារាសាស្ត្រមួយ (Sobel 1996) ។ ជាឧទាហរណ៍នេះបានបង្ហាញពីមូលហេតុមួយដែលការហៅទូរស័ព្ទបើកចំហត្រូវបានគេគិតធ្វើការយ៉ាងល្អនោះគឺថាពួកគេផ្តល់នូវការចូលដំណើរការទៅកាន់មនុស្សដែលមានទស្សនៈវិស័យនិងជំនាញផ្សេងគ្នា (Boudreau and Lakhani 2013) ។ សូមមើល Hong and Page (2004) និង Page (2008) សម្រាប់ការបន្ថែមទៀតលើតម្លៃនៃភាពសម្បូរបែបនៅក្នុងការដោះស្រាយបញ្ហា។

គ្នានៃការបើកចំហរការហៅករណីក្នុងជំពូកនេះតម្រូវឱ្យប៊ីតនៃការពន្យល់បន្ថែមចំពោះមូលហេតុដែលវាជាកម្មសិទ្ធិនៅក្នុងប្រភេទនេះទេ។ ជាលើកដំបូង, វិធីមួយដែលខ្ញុំបានបែងចែករវាងកុំព្យូទ័រនិងគម្រោងហៅមនុស្សបើកចំហគឺថាតើទិន្នផលគឺជាមធ្យមនៃដំណោះស្រាយទាំងអស់ (ការគណនារបស់មនុស្ស) ឬជាដំណោះស្រាយល្អបំផុត (បើកចំហហៅ) ។ ពានរង្វាន់ក្រុមហ៊ុន Netflix Inc ជារឿងពិបាកបន្តិចក្នុងរឿងនេះដោយសារតែជាដំណោះស្រាយល្អបំផុតដែលបានប្រែក្លាយទៅជាមធ្យមស្មុគ្រស្មាញនៃដំណោះស្រាយជាលក្ខណៈបុគ្គលនិងជាចូលមកជិតគេហៅថាជាដំណោះស្រាយណ្តុំ (Bell, Koren, and Volinsky 2010; Feuerverger, He, and Khatri 2012) ។ ពីទស្សនៈនៃក្រុមហ៊ុន Netflix Inc ទោះជាយ៉ាងណាពួកគេទាំងអស់ត្រូវធ្វើគឺជ្រើសរើសជាដំណោះស្រាយល្អបំផុត។

ទីពីរដោយប្រើនិយមន័យមួយចំនួននៃការគណនារបស់មនុស្ស (ឧទាហរណ៍ Von Ahn (2005) ), FoldIt គួរត្រូវបានពិចារណាគម្រោងកុំព្យូទ័រមួយរបស់មនុស្ស។ ទោះជាយ៉ាងណា, ខ្ញុំបានជ្រើសរើសយកធ្វើប្រភេទ FoldIt ដែលជាការហៅបានបើកចំហដោយសារតែវាតម្រូវឱ្យមានជំនាញឯកទេសនិងវាត្រូវចំណាយពេលជាដំណោះស្រាយល្អបំផុតដែលបានរួមចំណែកជាជាងការប្រើការបំបែកអនុវត្ត-បញ្ចូលគ្នានូវយុទ្ធសាស្រ្ត។

ជាចុងក្រោយមួយអាចអះអាងថា Peer-to-ប៉ាតង់គឺជាឧទាហរណ៍មួយនៃការប្រមូលទិន្នន័យបានចែកចាយមួយ។ ខ្ញុំបានជ្រើសរើសដើម្បីរួមបញ្ចូលវាជាការអំពាវនាវជាការបើកចំហរដោយសារតែវាមានរចនាសម្ព័ន្ធដូចជាប្រកួតបានតែការរួមចំណែកនិងត្រូវបានគេប្រើបានល្អបំផុត (ខណៈដែលការប្រមូលទិន្នន័យបានចែកចាយគំនិតនៃការរួមចំណែកល្អនិងអាក្រក់នេះគឺច្បាស់លាស់តិចជាង) ។

ចំពោះការបន្ថែមទៀតលើរង្វាន់ក្រុមហ៊ុន Netflix Inc, សូមមើល Bennett and Lanning (2007) , Thompson (2008) , Bell, Koren, and Volinsky (2010) , និង Feuerverger, He, and Khatri (2012) ។ ចំពោះការបន្ថែមទៀតលើ FoldIt មើលឃើញ, Cooper et al. (2010) , Andersen et al. (2012) , និង Khatib et al. (2011) ; ការរៀបរាប់របស់ខ្ញុំនៃការ FoldIt គូរនៅលើការរៀបរាប់ក្នុង Nielsen (2012) , Bohannon (2009) , និង Hand (2010) ។ ចំពោះការបន្ថែមទៀតលើ Peer-to-ប៉ាតង់សូមមើល Noveck (2006) , Bestor and Hamp (2010) , Ledford (2007) , និង Noveck (2009)

ស្រដៀងគ្នាទៅនឹងលទ្ធផលនៃការ Glaeser et al. (2016) , Mayer-Schönberger and Cukier (2013) , ជំពូកទី 10 របាយការណ៍មានការកើនឡើងធំក្នុងផលិតភាពនៃអធិការលំនៅដ្ឋាននៅក្នុងទីក្រុងញូវយ៉កនៅពេលដែលមានការត្រួតពិនិត្យត្រូវបានដឹកនាំដោយម៉ូដែលព្យាករណ៍។ នៅទីក្រុងញូវយ៉កម៉ូដែលព្យាករទាំងនេះត្រូវបានសាងសង់ឡើងដោយបុគ្គលិកទីក្រុង, ប៉ុន្តែនៅក្នុងករណីផ្សេងទៀត, មួយអាចនឹកគិតថាពួកគេអាចនឹងត្រូវបានធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងជាមួយនឹងការបង្កើតឬការហៅទូរស័ព្ទបើកចំហ (ឧទាហរណ៍ Glaeser et al. (2016) ) ។ ទោះយ៉ាងណាក្តីបារម្ភចម្បងមួយនឹងម៉ូដែលព្យាករណ៍ត្រូវបានប្រើប្រាស់ដើម្បីបែងចែកធនធានគឺថាម៉ូដែលនេះមានសក្តានុពលដើម្បីពង្រឹងភាពលំអៀងដែលមានស្រាប់។ ក្រុមអ្នកស្រាវជ្រាវជាច្រើនបានដឹងរួចទៅហើយ "សំរាមនៅក្នុងសំរាមចេញ", ហើយជាមួយនឹងម៉ូដែលដែលប៉ាន់ស្មានវាអាចមាន "ភាពលំអៀងក្នុងការលំអៀងចេញ។ " សូមមើល Barocas and Selbst (2016) និង O'Neil (2016) សម្រាប់ការបន្ថែមទៀតលើគ្រោះថ្នាក់នៃម៉ូដែលទស្សន៍ទាយបានកសាងឡើង ជាមួយនឹងទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាភាពលម្អៀង។

បញ្ហាមួយដែលអាចការពារពីការប្រើការប្រកួតរដ្ឋាភិបាលបើកចំហគឺថាវាតម្រូវឱ្យមានការចេញផ្សាយទិន្នន័យដែលអាចនាំឱ្យមានការរំលោភបំពានសិទ្ធិឯកជន។ ចំពោះការបន្ថែមទៀតអំពីភាពជាឯកជននិងការចេញផ្សាយទិន្នន័យនៅក្នុងការហៅទូរស័ព្ទបើកចំហឃើញ Narayanan, Huey, and Felten (2016) និងការពិភាក្សានៅក្នុងជំពូកទី 6 ។

  • ការប្រមូលទិន្នន័យបានចែកចាយ (ផ្នែកទី 5.4)

ការរៀបរាប់របស់ខ្ញុំនៃការ eBird គូរនៅលើការរៀបរាប់ក្នុង Bhattacharjee (2005) និង Robbins (2013) ។ ចំពោះបន្ថែមអំពីរបៀបអ្នកស្រាវជ្រាវប្រើរបៀបវិភាគស្ថិតិដើម្បីវិភាគទិន្នន័យ eBird ឃើញ Hurlbert and Liang (2012) និង Fink et al. (2010) ។ ចំពោះការបន្ថែមទៀតលើប្រវត្តិសាស្រ្តនៃវិទ្យាសាស្រ្តរបស់ប្រជាពលរដ្ឋក្នុង ornothology, មើលឃើញ Greenwood (2007)

ចំពោះការបន្ថែមទៀតលើគម្រោងទិន្នានុប្បប្រទេសម៉ាឡាវីសូមមើល Watkins and Swidler (2009) និង Kaler, Watkins, and Angotti (2015) ។ និងសម្រាប់បន្ថែមទៀតលើគម្រោងទាក់ទងនៅអាហ្វ្រិកខាងត្បូងមើលឃើញ Angotti and Sennott (2015) ។ សម្រាប់ឧទាហរណ៍បន្ថែមទៀតនៃទិន្នន័យពីការស្រាវជ្រាវដោយការប្រើទិនានុប្បវត្តិឃើញគម្រោងម៉ាឡាវី Kaler (2004) និង Angotti et al. (2014)

  • ការរចនាផ្ទាល់របស់អ្នក (ផ្នែកទី 5.5)

វិធីសាស្រ្តរបស់ខ្ញុំដើម្បីផ្តល់យោបល់ការរចនាគឺដំបូងដោយផ្អែកលើឧទាហរណ៍នៃការទទួលបានជោគជ័យនិងបរាជ័យក្នុងគម្រោងសហការគ្នាទ្រង់ទ្រាយធំដែលខ្ញុំបានឮអំពី។ វាមានស្ទ្រីមនៃការស្រាវជ្រាវមួយប៉ុនប៉ងដើម្បីអនុវត្តទ្រឹស្តីចិត្តសាស្ត្រសង្គមទូទៅបន្ថែមទៀតដើម្បីរចនាសហគមន៍អនឡាញនោះគឺពាក់ព័ន្ធទៅនឹងការរចនានៃគម្រោងសហការគ្នាម៉ាសសូមមើល, ឧទាហរណ៍, Kraut et al. (2012)

ទាក់ទងនឹងការលើកទឹកចិត្តអ្នកចូលរួម, វាគឺជាការពិតយ៉ាងដូចម្តេចពិតជាអាចដោះស្រាយចេញច្បាស់មូលហេតុដែលមនុស្សចូលរួមនៅក្នុងគម្រោងសហការគ្នាម៉ាស (Nov, Arazy, and Anderson 2011; Cooper et al. 2010, Raddick et al. (2013) ; Tuite et al. 2011; Preist, Massung, and Coyle 2014) ប្រសិនបើអ្នកមានគម្រោងដើម្បីលើកទឹកចិត្តអ្នកចូលរួមជាមួយនឹងការបង់ប្រាក់នៅលើទីផ្សារការងារខ្នាតតូចភារកិច្ច (ឧទា, ក្រុមហ៊ុន Amazon មេកានិចទួ) Kittur et al. (2013) បានផ្តល់ជូននូវដំបូន្មានមួយចំនួន។

ទាក់ទងនឹងការធ្វើឱ្យមានការភ្ញាក់ផ្អើលចំពោះការបន្ថែមនូវគំរូនៃការរកឃើញដែលមិនរំពឹងទុកចេញមកពីក្នុងគម្រោង Zoouniverse សូមមើល Marshall, Lintott, and Fletcher (2015)

ទាក់ទងទៅនឹងការមានវិជ្ជាជីវៈ, ណែនាំទូទៅមួយចំនួនទៅនឹងបញ្ហាបានល្អនោះគឺមានពាក់ព័ន្ធនឹង Gilbert (2015) , Salehi et al. (2015) , Schmidt (2013) , Williamson (2016) , Resnik, Elliott, and Miller (2015) , និង Zittrain (2008) ។ ចំពោះបញ្ហាដែលទាក់ទងទៅនឹងបញ្ហាច្បាប់ជាពិសេសជាមួយបុគ្គលិកហ្វូងមនុស្សមើលឃើញ Felstiner (2011)O'Connor (2013) ដោះស្រាយសំណួរអំពីការត្រួតពិនិត្យត្រឹមត្រូវនៃការស្រាវជ្រាវនៅពេលដែលតួនាទីរបស់អ្នកស្រាវជ្រាវនិងអ្នកចូលរួមដែលជាព្រិល។ សម្រាប់បញ្ហាដែលទាក់ទងទៅនឹងការចែករំលែកទិន្នន័យខណៈការពារ participats នៅក្នុងគម្រោងវិទ្យាសាស្ដ្រពលរដ្ឋសូមមើល Bowser et al. (2014) ។ ទាំងពីរ Purdam (2014) និង Windt and Humphreys (2016) មានការពិភាក្សាមួយចំនួនអំពីបញ្ហាវិជ្ជាជីវៈក្នុងការប្រមូលទិន្នន័យដែលបានចែកចាយ។ ជាចុងក្រោយ, ភាគច្រើនទទួលស្គាល់ការរួមចំណែករបស់គម្រោងប៉ុន្តែមិនបានផ្តល់ឥណទានការនិពន្ធដល់អ្នកចូលរួម។ ក្នុង Foldit ដែលជាកីឡាករ Foldit ជាញឹកញាប់ត្រូវបានចុះបញ្ជីជាអ្នកនិពន្ធ (Cooper et al. 2010; Khatib et al. 2011) ។ នៅក្នុងគម្រោងបើកចំហការហៅផ្សេងទៀតបានរួមចំណែកការឈ្នះជាញឹកញាប់អាចសរសេរក្រដាសដែលអធិប្បាយអំពីដំណោះស្រាយរបស់ខ្លួនមួយ (ឧទាហរណ៍, Bell, Koren, and Volinsky (2010) និង Dieleman, Willett, and Dambre (2015) ) ។ នៅក្នុងក្រុមគ្រួសាររបស់ Galaxy សួនសត្វនៃគម្រោងចូលរួមចំណែកយ៉ាងសកម្មខ្លាំងណាស់និងមានសារៈសំខាន់ត្រូវបានគេពេលខ្លះបានអញ្ជើញឱ្យក្លាយជាសហអ្នកនិពន្ធនៅលើក្រដាស។ ឧទាហរណ៍លោក Ivan Terentev និងលោក Tim Matorny អ្នកចូលរួមសួនសត្វពីរទូរស័ព្ទ Galaxy វិទ្យុពីប្រទេសរុស្ស៊ីត្រូវបានសហអ្នកនិពន្ធនៅលើមួយនៃឯកសារដែលបានក្រោកឡើងពីគម្រោងដែល (Banfield et al. 2016; Galaxy Zoo 2016)