5.1 Вовед

Википедија е неверојатен. Масовна соработка на волонтери создаде фантастична енциклопедија која е достапна за секого. Клучот за успехот на Википедија не беше на нови знаења; Напротив, тоа беше нова форма на соработка. Дигиталната ера, за среќа, им овозможува на многу нови форми на соработка. Така, сега ние треба да се запрашаме: што масовно научни проблеми, проблеми кои не може да го реши поединечно можеме сега се справи заедно?

Соработка во истражувањето не е ништо ново, се разбира. Она што е ново, сепак, е дека дигиталната ера овозможува соработка со многу поголема и разновидна група на луѓе: на милијарди луѓе од целиот свет со интернет пристап. Се очекува дека овие нови масовни соработка ќе даде неверојатни резултати, не само затоа што на бројот на луѓе кои се вклучени, но, исто така, бидејќи на нивните различни способности и перспективи. Како можеме да се вклучат секој со интернет конекција во нашиот процес на истражување? Што можете да направите со 100 стручни соработници? Што е со 100.000 квалификувани соработници?

Постојат многу форми на масовна соработка, како и компјутерски научници обично ги организирате во голем број категории врз основа на нивните технички карактеристики (Quinn and Bederson 2011) . Во ова поглавје, сепак, јас ќе одам да се категоризираат проекти масовно соработка врз основа на тоа како тие може да се користи за социјални истражувања. Конкретно, мислам дека тоа е корисно да се направи разлика помеѓу три типа на проекти: човечки пресметка, отворен повик, и дистрибуирани собирање на податоци (Слика 5.1).

Јас ќе се опише секој од овие видови во големи детали подоцна во ова поглавје, но сега за сега дозволете ми да се опише секој кратко. Проекти за човекови пресметка се идеални за лесна задача-голема-скала проблеми како што се етикетирање милион слики. Ова се проекти кои во минатото би можело да се врши од страна на додипломски истражувачки асистенти. Придонеси не бараат вештини поврзани со задачите, а крајниот резултат е обично во просек од сите придонеси. Класичен пример за пресметување на проектот човечки е, Галакси зоолошката градина, каде што стотици илјади волонтери помогна на астрономите класифицираат милион галаксии. Проекти со отворен повик се идеални за проблемите, каде што се во потрага по нови и неочекувани одговори на јасно формулирани прашања. Овие се проекти кои во минатото можело да се вклучени прашува колеги. Придонеси доаѓаат од луѓе кои имаат посебни вештини поврзани со задачите, а крајниот резултат е обично најдобро од сите на придонесите. Класичен пример за отворен повик е Netflix награда, каде што илјадници научници и хакери работеа на развивање на нови алгоритми за да се предвиди рејтингот на филмови на клиентите. Конечно, проекти за собирање на дистрибуирани податоци се идеални за прибирање на податоци од големи размери. Ова се проекти кои во минатото би можело да се врши од страна на додипломски истражувачки асистенти или истражување анкета компании. Придонеси обично доаѓаат од луѓе кои имаат пристап до различни локации дека истражувачите не, и на финалниот производ е едноставна наплата на придонесите. Класичен пример за дистрибуирани собирање на податоци е eBird, во која стотици илјадници доброволци придонесе извештаи за птиците тие го гледаат.

Слика 5.1: Маса соработка шематски. Ова поглавје е организирана околу три главни форми на масовна соработка: човечки пресметка, отворен повик, и дистрибуирани собирање на податоци. Поопшто, масовно соработка комбинира идеи од области како што се граѓаните наука, crowdsourcing и колективна интелигенција.

Слика 5.1: Маса соработка шематски. Ова поглавје е организирана околу три главни форми на масовна соработка: човечки пресметка, отворен повик, и дистрибуирани собирање на податоци. Поопшто, масовно соработка комбинира идеи од области како што се граѓаните наука, crowdsourcing и колективна интелигенција.

Маса соработката има долга и богата историја во областите како што се астрономијата (Marshall, Lintott, and Fletcher 2015) и екологија (Dickinson, Zuckerberg, and Bonter 2010) , но тоа се уште не е честа појава во социјални истражувања. Сепак, со опишување на успешни проекти од други области и обезбедување на неколку клучни принципи на организирање, се надевам дека ќе ви убедат на две работи. Прво, масовно соработка може да се искористи за социјални истражувања. И, второ, истражувачите кои ги користат масовно соработка ќе биде во можност да ги реши проблемите кои претходно се чинеше невозможно. Иако маса соработка често е промовиран како начин да заштедите пари, тоа е многу повеќе од тоа. Како што ќе се покаже, масовно соработка не само што ни овозможи да се направи истражување поевтини, тоа ни овозможува да се направи истражување и подобро.

Во поглавјето подолу, за секоја од трите главни форми на соработка маса, јас ќе се опише прототипа на пример; илустрира важни дополнителни поени со понатамошни примери; и конечно се опише како може да се користи оваа форма на маса соработка за социјални истражувања. Поглавјето ќе заврши со пет принципи кои може да ви помогне да дизајн свој проект маса соработка.