5.3.4 Kesimpulan

Panggilan terbuka biarlah ramai pakar dan bukan pakar mencadangkan penyelesaian kepada masalah di mana penyelesaian yang mudah untuk memeriksa daripada menjana.

Dalam ketiga-tiga projek-Netflix panggilan terbuka Hadiah, Foldit, Peer-to-Paten-penyelidik mengemukakan soalan satu bentuk tertentu, meminta penyelesaian, dan kemudian mengambil penyelesaian yang terbaik. Para penyelidik tidak perlu tahu pakar yang terbaik untuk bertanya, dan kadang-kadang idea-idea yang baik datang dari tempat-tempat yang tidak dijangka.

Sekarang saya juga boleh menyerlahkan dua perbezaan penting antara projek panggilan terbuka dan projek pengiraan manusia. Pertama, dalam projek-projek panggilan terbuka penyelidik menentukan matlamat (contohnya, meramalkan penilaian filem) manakala dalam pengiraan manusia penyelidikan menyatakan mikro-tugas (contohnya, mengklasifikasikan galaksi a). Kedua, dalam panggilan terbuka penyelidik mahu terbaik sumbangan-algoritma terbaik untuk meramalkan penilaian filem, konfigurasi rendah tenaga daripada protein, atau sekeping yang paling relevan sebelum art-tidak beberapa jenis gabungan mudah semua sumbangan.

Memandangkan template umum untuk panggilan terbuka dan ketiga-tiga contoh, apa jenis masalah dalam penyelidikan sosial mungkin sesuai untuk pendekatan ini? Pada ketika ini, saya harus mengakui bahawa terdapat tidak banyak contoh-contoh kejayaan lagi (sebab-sebab yang saya akan menjelaskan dalam seketika). Dari segi analog langsung, seseorang itu boleh membayangkan bahawa projek gaya Peer-to-Paten digunakan oleh seorang penyelidik sejarah mencari dokumen yang paling awal lagi orang tertentu atau idea. Pendekatan panggilan terhadap masalah ini boleh menjadi sangat berharga apabila dokumen yang berkaitan tidak dikumpul dalam arkib tunggal tetapi diedarkan secara meluas.

Lebih umum, banyak kerajaan mempunyai masalah yang mungkin bersetuju dengan membuka panggilan kerana mereka yakin akan mewujudkan ramalan yang boleh digunakan untuk membimbing tindakan (Kleinberg et al. 2015) . Sebagai contoh, seperti Netflix mahu meramalkan penilaian pada filem, kerajaan mungkin mahu untuk meramalkan hasil seperti yang restoran yang paling mungkin untuk mempunyai pelanggaran kod kesihatan bagi memperuntukkan sumber pemeriksaan dengan lebih cekap. Didorong oleh masalah ini, Glaeser et al. (2016) digunakan gesaan terbuka untuk membantu City of Boston meramalkan pelanggaran restoran kebersihan dan sanitasi berdasarkan data daripada ulasan Yelp dan data pemeriksaan sejarah. Glaeser dan rakan-rakan menganggarkan bahawa model ramalan yang memenangi panggilan terbuka akan meningkatkan produktiviti pemeriksa restoran kira-kira 50%. Perniagaan juga mempunyai masalah dengan struktur yang sama seperti meramalkan peralihan pelanggan (Provost and Fawcett 2013) .

Akhir sekali, di samping membuka panggilan yang melibatkan hasil yang telah pun berlaku dalam satu set data yang tertentu (misalnya, meramalkan pelanggaran kod kesihatan menggunakan data pelanggaran kod kesihatan masa lalu), salah satu boleh bayangkan meramalkan hasil yang belum berlaku lagi untuk sesiapa sahaja dalam set data . Sebagai contoh, Keluarga Fragile dan kajian Child Wellbeing telah dikesan kira-kira 5,000 kanak-kanak sejak lahir di 20 bandar-bandar AS yang berbeza (Reichman et al. 2001) . Para penyelidik telah mengumpul data mengenai kanak-kanak, keluarga mereka, dan persekitaran yang lebih luas mereka ketika lahir dan pada usia 1, 3, 5, 9, dan 15. Memandangkan semua maklumat mengenai kanak-kanak ini, bagaimana penyelidik boleh meramalkan hasil seperti yang akan menamatkan pengajian dari kolej? Atau, dinyatakan dalam cara yang akan menjadi lebih menarik untuk ramai penyelidik, yang data dan teori akan menjadi yang paling berkesan dalam meramalkan hasil ini? Kerana tiada seorang pun kanak-kanak ini pada masa ini cukup untuk pergi ke kolej, ini akan menjadi satu ramalan yang berpandangan ke hadapan yang benar dan terdapat banyak strategi yang berbeza bahawa penyelidik mungkin mengambil kerja. Seorang penyelidik yang percaya bahawa kawasan-kawasan perumahan adalah kritikal dalam membentuk hasil kehidupan mungkin mengambil satu pendekatan manakala seorang penyelidik yang memberi tumpuan kepada keluarga mungkin melakukan sesuatu yang sama sekali berbeza. Yang pendekatan ini akan bekerja lebih baik? Kita tidak tahu, dan dalam proses mencari kita dapat belajar sesuatu yang penting tentang keluarga, kawasan-kawasan perumahan, pendidikan, dan ketidakadilan sosial. Di samping itu, ramalan-ramalan ini mungkin digunakan untuk membimbing pengumpulan data masa depan. Bayangkan bahawa terdapat sebilangan kecil graduan kolej yang tidak dijangka akan menamatkan pengajian oleh mana-mana model; orang-orang ini akan menjadi calon ideal untuk susulan temubual kualitatif dan pemerhatian etnografi. Oleh itu, dalam jenis ini panggilan terbuka, ramalan tidak akhir; sebaliknya, mereka memberikan cara baru untuk membandingkan, memperkayakan, dan menggabungkan tradisi teori yang berbeza. Ini jenis panggilan terbuka tidak khusus kepada menggunakan data daripada Keluarga Fragile untuk meramalkan siapa yang akan pergi ke kolej; ia boleh digunakan untuk meramalkan apa-apa keputusan yang akhirnya akan dikutip di dalam mana-mana set data sosial membujur.

Seperti yang saya tulis sebelum ini dalam seksyen ini, maka tidak banyak contoh penyelidik sosial menggunakan panggilan terbuka. Saya berfikir bahawa ini adalah kerana panggilan terbuka tidak baik sesuai dengan cara yang ahli sains sosial biasanya merangka soalan-soalan mereka. Berbalik kepada Hadiah Netflix, ahli-ahli sains sosial tidak akan biasanya bertanya tentang meramalkan rasa, mereka akan bertanya tentang bagaimana dan mengapa selera budaya berbeza untuk orang dari kelas sosial yang berbeza (Bourdieu 1987) . Seperti "bagaimana" dan "mengapa" soalan tidak membawa kepada mudah untuk mengesahkan penyelesaian, dan oleh itu kelihatan kurang sihat untuk membuka panggilan. Oleh itu, ternyata bahawa panggilan terbuka adalah lebih bersetuju dengan soalan ramalan daripada soalan penjelasan; untuk lebih lanjut tentang perbezaan antara ramalan dan penjelasan melihat Breiman (2001) . Ahli teori baru-baru ini, bagaimanapun, telah menggesa ahli-ahli sains sosial untuk menimbang semula dikotomi antara penjelasan dan ramalan (Watts 2014) . Sebagai barisan antara ramalan dan penjelasan mengaburkan, saya menjangkakan bahawa pertandingan terbuka akan menjadi semakin biasa dalam bidang sains sosial.