5.3.4 Secinājums

Atvērt zvani ļaujiet daudzi eksperti un nespeciālistam ierosināt risinājumus problēmām, ja risinājumi ir vieglāk pārbaudīt nekā radīt.

Visās trīs atklāta konkursa projektu-Netflix balva, Foldit, Peer-to-Patent pētnieku rada jautājumus par konkrētu formu, pasūtījis risinājumus, un pēc tam paņēma labākos risinājumus. Pētnieki nav pat jāzina labākais eksperts lūgt, un dažreiz labas idejas nāca no negaidītās vietās.

Tagad es varu arī izcelt divas būtiskas atšķirības starp atvērtiem zvanu projektu un cilvēku aprēķināšanas projektiem. Pirmkārt, atklātās zvanu projektos pētnieks precizē mērķi (piemēram, prognozējot filmu vērtējumi), savukārt cilvēku aprēķinu pētījums norāda, mikro-uzdevumu (piemēram, klasificēšana galaktika). Otrkārt, atklātu konkursu pētnieki vēlējās labākais ieguldījums-vislabāko algoritmu, lai prognozētu filmu vērtējumus, nosaka zemāko enerģijas konfigurāciju olbaltuma vai būtiskāko gabals iepriekšējas mākslas-nevis kaut kādu vienkāršu kombināciju visas iemaksas.

Ņemot vērā vispārējo veidni atklātām sarunām un šo trīs piemēri, kāda veida problēmas sociālo pētījumu varētu būt piemērots, lai šo pieeju? Šajā brīdī, es būtu jāatzīst, ka nav bijuši daudzi veiksmīgi piemēri vēl (tādu iemeslu dēļ, ka es ņemšu izskaidrot brīdi). Runājot par tiešo analogiem, varētu iedomāties, ka Peer-to-Patent stila projekts vēsturisko pētnieks meklē ātrāk dokumentā tiek izmantots, lai pieminēt konkrētu personu vai ideju. Atklāta aicinājums pieeja šāda veida problēmas, varētu būt īpaši vērtīgi, ja attiecīgie dokumenti netiek savākti vienā arhīvā, bet ir plaši izplatīti.

Vispārīgāk, daudzas valdības ir problēmas, kas varētu būt pakļauti, lai atvērtu zvanus, jo tie ir par radot prognozes, ko var izmantot, lai vadītu rīcību (Kleinberg et al. 2015) . Piemēram, tāpat kā Netflix gribēju prognozēt reitingus par filmām, valdības varētu vēlēties, lai prognozētu rezultātu, piemēram, kas restorāni, visticamāk, ir veselības kodeksu pārkāpumus, lai efektīvāk piešķirt inspekcijas resursus. Motivēts ar šāda veida problēmu, Glaeser et al. (2016) ko izmanto atklātu konkursu, lai palīdzētu Boston City prognozēt restorāns higiēnas un sanitārijas pārkāpumus, pamatojoties uz datiem no Yelp atsauksmes un vēsturisko inspekcijas datiem. Glaeser un kolēģi lēš, ka prognožu modelis, kas uzvarēja atklātā zvanu varētu uzlabot produktivitāti restorānu inspektoru par aptuveni 50%. Uzņēmumiem ir arī problēmas ar līdzīgu struktūru, piemēram, prognozējot klientu kannu (Provost and Fawcett 2013) .

Visbeidzot, papildus, lai atvērtu zvanu, kas ietver rezultātus, kas jau ir noticis kādā īpaši datu kopumu (piemēram, prognozējot veselības kodeksa pārkāpumus, izmantojot datus par pēdējo veselības kodeksa pārkāpumiem), varētu iedomāties prognozēt rezultātus, kas nav noticis vēl ikvienam, šajā datu kopā . Piemēram, trauslo Ģimenēm un bērniem Labklājība pētījums kāpurķēžu aptuveni 5000 bērniem kopš dzimšanas 20 dažādās ASV pilsētās (Reichman et al. 2001) . Pētnieki ir savākti dati par šiem bērniem, viņu ģimenēm, un viņu plašākā vidē dzimšanas brīdī un tajā vecumā 1., 3., 5., 9., un 15. Ņemot vērā visu informāciju par šiem bērniem, kā arī varētu pētnieki prognozē rezultātus, piemēram, kurš būs absolvents koledžu? Vai, izteikts tādā veidā, kas būtu interesanti daudziem pētniekiem, kurus datus un teorijas būtu visefektīvākā, prognozējot šos rezultātus? Tā kā neviens no šiem bērniem pašlaik pietiekami vecs, lai dotos uz koledžu, tas būtu patiess tālredzīga prognozēšana un ir daudz dažādas stratēģijas, lai pētnieki varētu nodarbina. Pētnieks, kurš uzskata, ka apkaimes ir būtiska, veidojot dzīves rezultātu varētu veikt vienu pieeju, pētnieks, kurš koncentrējas uz ģimenēm varētu darīt kaut ko pavisam citu. Kura no šīm pieejām varētu strādāt labāk? Mēs nezinām, un šajā procesā uzzināt mēs varētu uzzināt kaut ko svarīgu par ģimenēm, apkaimēs, izglītības un sociālo nevienlīdzību. Turklāt šīs prognozes var tikt izmantoti, lai turpmākā datu vākšanu. Iedomājieties, ka tur bija neliels skaits koledžas absolventi, kas netika prognozēts absolvents ar kādu no modeļiem; šie cilvēki būtu ideāli kandidāti pēcpārbaudes kvalitatīvās intervijas un etnogrāfisko novērojumu. Tādējādi šāda veida atklāta konkursa, prognozes nav beigas; drīzāk tie nodrošina jaunu veidu, kā salīdzināt, bagātināt, un apvienot dažādas teorētiskās tradīcijas. Šis atklāta konkursa veids nav īpaši izmantojot datus no nestabilās Ģimeņu paredzēt, kas dosies uz koledžu; to varētu izmantot, lai prognozētu jebkādu iznākumu, kas galu galā tiks apkopota jebkādā garenvirziena sociālajā datu kopas.

Kā es rakstīju iepriekš šajā nodaļā, nav bijuši daudz piemēru sociālo zinātnieku, izmantojot atklātus zvanus. Es domāju, ka tas ir tāpēc, ka atklātie konkursi nav labi piemērots, lai tā, ka sociālie zinātnieki parasti strukturēt savu jautājumu. Atgriežoties pie Netflix balvu, sociālie zinātnieki nebūtu parasti jautāt par prognozējot gaumi, viņi lūgs par to, kā un kāpēc kultūras gaumes atšķiras cilvēkiem no dažādām sociālajām šķirām (Bourdieu 1987) . Šāda "kā" un "kāpēc" jautājumu nerada viegli pārbaudīt risinājumus, un tāpēc šķiet slikti piemērots, lai atvērtu zvanu. Tādējādi, šķiet, ka atklātie konkursi ir vairāk pakļaujas jautājumu uz prognozēm par jautājumiem paskaidrojumu; vairāk par atšķirību starp prognozi un skaidrojumu skat Breiman (2001) . Nesenie teorētiķi, tomēr ir aicinājusi sociālo zinātņu pārskatīt dihotomiju starp paskaidrojumu un prognozēšanai (Watts 2014) . Kā līniju starp prognozēšanas un skaidrojumu izlīdzina, es ceru, ka atvērti konkursi kļūs arvien izplatītāka sociālajās zinātnēs.