အဘယ်အရာကိုလာမယ့်ဖတ်ရှုဖို့

• နိဒါန်း (အပိုင်း 5.1)

mass ပူးပေါင်းနိုင်ငံသားသိပ္ပံ, crowdsourcing နှင့်စုပေါင်းထောက်လှမ်းရေးထံမှအကြံဥာဏ်များရောက်ပြီး။ နိုင်ငံသားသိပ္ပံများသောအားဖြင့်သိပ္ပံနည်းကျလုပ်ငန်းစဉ်များတွင် "နိုင်ငံသားများ" (ဆိုလိုသည်မှာ nonscientists) နှငျ့ပတျသကျသောအဓိပ်ပာယျ; ပိုပြီးအဘို့အတွေ့ Crain, Cooper, and Dickinson (2014) နှင့် Bonney et al. (2014) ။ Crowdsourcing များသောအားဖြင့်သာမန်အဖွဲ့အစည်းတစ်ခုအတွင်းဖြေရှင်းနိုင်မယ့်ပြဿနာကိုယူပြီးအစားလူအစုအဝေးတစ်ခုကိုအနေနဲ့ Outsourcing ဆိုသည်, ပိုပြီးအဘို့အတွေ့ Howe (2009) ။ စုပေါင်းထောက်လှမ်းရေးများသောအားဖြင့်အသိဉာဏ်ပုံပေါ်ကြောင်းနည်းလမ်းတွေထဲမှာစုပေါင်းသရုပ်ဆောင်တစ်ဦးချင်းစီ၏အုပ်စုများကိုဆိုလိုသည်; ပိုပြီးအဘို့အတွေ့ Malone and Bernstein (2015) ။ Nielsen (2012) သိပ္ပံဆိုင်ရာသုတေသနများအတွက်အစုလိုက်အပြုံလိုက်ပူးပေါင်း၏တန်ခိုးမှစာအုပ်တစ်အုပ်-အရှည်မိတ်ဆက်စကားဖြစ်ပါတယ်။

ငါအဆိုပြုထားသောသုံးအမျိုးအစားသို့သေသပ်စွာ fit, ငါသူတို့လူမှုရေးသုတေသနအတွက်အသုံးဝင်သောဖြစ်စေခြင်းငှါကြောင့်ဤသုံးခုကိုအထူးအာရုံကိုထိုက်ထင်မအစုလိုက်အပြုံလိုက်ပူးပေါင်းအများအပြားမျိုးရှိပါတယ်။ ဥပမာတစျခုကမ္ဘာပေါ်မှာပေါ်ပေါက်သောရလဒ်များအပေါ် အခြေခံ. ရှေးနုဖြစ်ကြောင်းသင်တန်းသားများကိုဝယ်လို့ဘယ်မှာခန့်မှန်းစျေးကွက်များနှင့်ကုန်သွယ်မှုစာချုပ်များသည်။ ခန့်မှန်းစျေးကွက်မကြာခဏကြိုတင်ခန့်မှန်းဘို့ကုမ္ပဏီများနှင့်အစိုးရများကအသုံးပြုနေကြသည်, သူတို့ကလည်းစိတ်ပညာထုတ်ဝေလေ့လာမှုများ၏ထပ်တလဲလဲကြိုတင်ခန့်မှန်းဖို့လူမှုရေးသုတေသီများအသုံးပြုသောပြီ (Dreber et al. 2015) ။ ခန့်မှန်းစျေးကွက်၏ခြုံငုံသုံးသပ်တွေ့ Wolfers and Zitzewitz (2004) နှင့် Arrow et al. (2008) ။

ကောင်းစွာအကြှနျုပျ၏အမျိုးအစားအစီအစဉ်သို့ fit ပါဘူးတဲ့ဒုတိယဥပမာသုတေသီများအသစ်ကသင်္ချာ theorems သက်သေပြဖို့ဘလော့ဂ်များနှင့် Wiki သုံးပြီးပူးပေါင်းရှိရာ PolyMath စီမံကိန်းဖြစ်ပါတယ်။ အဆိုပါ PolyMath စီမံကိန်းသည် Netflix နဲ့ Prize ကိုအလားတူအချို့သောနည်းလမ်းများ၌တည်ရှိ၏, သို့သော်ဤစီမံကိန်းအားသင်တန်းသားများအတွက်ပိုမိုတက်ကြွစွာတခြားသူတွေရဲ့တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းဖြေရှင်းချက်အပေါ်တည်ဆောက်ခဲ့သည်။ အဆိုပါ PolyMath စီမံကိန်းကိုပိုမိုအဘို့အတွေ့ Gowers and Nielsen (2009) , Cranshaw and Kittur (2011) , Nielsen (2012) နှင့် Kloumann et al. (2016) ။

ကောင်းစွာအကြှနျုပျ၏အမျိုးအစားအစီအစဉ်သို့ fit ပါဘူးတဲ့တတိယဥပမာထိုကဲ့သို့သောကာကွယ်ရေးအဆင့်မြင့်သုတေသနပရောဂျက်များအေဂျင်စီ (DARPA က) အဖြစ်အချိန်-မှီခိုမိုဘိုင်းကွန်ရက်စိန်ခေါ်မှု (ဆိုလိုသည်မှာ, ဧဒုံလေဘောလုံးစိန်ခေါ်မှု) ၏သောကွောငျ့ဖွစျသညျ။ ဤအအချိန်ကုန်ထိခိုက်မခံတဲ့ mobile အပေါ်ပိုမိုတွေ့မြင် Pickard et al. (2011) , Tang et al. (2011) နှင့် Rutherford et al. (2013) ။

• လူ့တွက်ချက်မှု (အပိုင်း 5.2)

အဆိုပါဝေါဟာရကို "လူ့တွက်ချက်မှု" ကွန်ပျူတာသိပ္ပံပညာရှင်များအားဖြင့်ပြုသောအမှုအလုပ်ထွက်ကြွလာ, ဤသုတေသနနောက်ကွယ်ကဆက်စပ်နားလည်သဘောပေါက်ပါကသင့်လျော်ဖြစ်အံ့သောငှါပြဿနာများထွက်ကောက်ရန်သင့်စွမ်းရည်ကိုတိုးတက်စေပါလိမ့်မယ်။ အခြို့သောတာဝန်များကိုအဘို့, ကွန်ပျူတာများစွမ်းရည်ဝေးပင်ကျွမ်းကျင်သူလူသားရှိသူများသည်အလွန်အတူမယုံနိုင်လောက်အောင်အစွမ်းထက်ဖြစ်ကြသည်။ ဥပမာအားဖြင့်, စစ်တုရင်အတွက်, ကွန်ပျူတာများပင်အကောင်းဆုံး grandmasters ရိုက်နှက်နိုင်ပါတယ်။ သို့သော်-နှင့်ဤနည်းသည်ကောင်းစွာလူမှုရေးသိပ္ပံပညာရှင်များ-ဘို့တခြားအလုပ်တွေကိုအားဖြင့်တန်ဖိုးထားသည်ကွန်ပျူတာများကိုအမှန်တကယ်အများကြီးပိုဆိုးလူမျိုးထက် သာ. ဖြစ်ကြသည်။ တနည်းအားဖြင့်ညာဘက်ကိုသင်တို့အားယခုပုံရိပ်တွေရဲ့အပြောင်းအလဲနဲ့, ဗီဒီယို, အသံ, နှင့်စာသားပါဝင်သောအချို့တာဝန်များကိုမှာတောင်မှအများဆုံးခေတ်မီကွန်ပျူတာထက်ပိုကောင်းတဲ့ဖြစ်ကြသည်။ အဘို့အ-လူ့ခက်ခဲ-for--လွယ်ကူတဲ့ကွန်ပျူတာများကိုဤအပေါ်အလုပ်လုပ် Computer ကိုသိပ္ပံပညာရှင်များတာဝန်များကိုထိုကြောင့်သူတို့သည်မိမိတို့အကွန်ပျူတာလုပ်ငန်းစဉ်များတွင်လူသားမြားသညျလညျးပါဝငျနိုငျသောသဘောပေါက်လာတယ်။ ဤတွင်လူးဗွန် Ahn ဘယ်လိုဖွင့် (2005) "ကွန်ပျူတာများသေးဖြေရှင်းမပေးနိုငျသောပြဿနာများကိုဖြေရှင်းနိုင်မှလူ့အပြောင်းအလဲနဲ့ပါဝါများကိုအသုံးပြုရန်တစ်ပါရာဒိုင်း။ " လူ့ကွန်ပျူတာ၏စာအုပ်တစ်အုပ်-အရှည်ကုသမှုများအတွက်အတွက်: သူပထမဦးဆုံးကသူ့စာတမ်းတစ်စောင်တင်သွင်းအတွက်ဝေါဟာရကိုစတင်သုံးစွဲတဲ့အခါမှာလူ့တွက်ချက်မှုဖော်ပြထား ဟူသောဝေါဟာရကို၏အရှိဆုံးယေဘုယျသဘောအရတွေ့ Law and Ahn (2011) ။

အတွက်အဆိုပြုထားသောအဓိပ္ပါယ်အရ Ahn (2005) Foldit-ငါပွင့်လင်းပေါ်အပိုင်းတွင်ဖော်ပြထားလူသားတစ်ဦးကွန်ပျူတာစီမံကိန်းကိုစဉ်းစားဖုန်းခေါ်ဆိုမှု-နိုင်ဘူး။ ဒါကြောင့် (သေချာပေါက်တရားဝင်မဟုတ်လေ့ကျင့်ရေးပေမယ့်) အထူးပြုကျွမ်းကျင်မှုလိုအပ်ပြီးကအကောင်းဆုံးဖြေရှင်းနည်းမဟုတ်ဘဲတစ်ဦးအုပ်စုခွဲ-apply-ပေါင်းစပ်နည်းဗျူဟာကိုအသုံးပြုပြီးထက်လှူဒါန်းခဲ့ကြာသောကြောင့်, ဒါပေမယ့်တစ်ပွင့်လင်းခေါ်ဆိုမှုအဖြစ် Foldit ခွဲခြားဖို့ကိုရွေးချယ်ပါ။

အဆိုပါဝေါဟာရကို "အုပ်စုခွဲ-apply-ပေါင်းစပ်" ကအသုံးပြုခဲ့သည် Wickham (2011) စာရင်းအင်းကွန်ပျူတာများအတွက်မဟာဗျူဟာကိုဖော်ပြရန်ဒါပေမယ့်ဿုံအများအပြားလူ့တွက်ချက်မှုစီမံကိန်းများ၏ဖြစ်စဉ်ကိုဖမ်းယူ။ split-လျှောက်ထား-ပေါင်းစပ်မဟာဗျူဟာ Google မှာတီထွင် MapReduce မူဘောင်နဲ့ဆင်တူဖြစ်တော်မူ၏ MapReduce အပေါ်ပိုပြီးအဘို့အတွေ့ Dean and Ghemawat (2004) နှင့် Dean and Ghemawat (2008) ။ သည်အခြားဖြန့်ဝေကွန်ပျူတာဗိသုကာအပေါ်ပိုပြီးအဘို့အတွေ့ Vo and Silvia (2016) ။ အခန်း 3 Law and Ahn (2011) ဤအခနျးတှငျများထက်ပိုမိုရှုပ်ထွေးပေါင်းစပ်ခြေလှမ်းများနှင့်အတူစီမံကိန်းများကိုတစ်ဆွေးနွေးမှုရှိပါတယ်။

ငါအခနျးတှငျဆှေးနှေးဘူးသောလူ့တွက်ချက်မှုစီမံကိန်းများတွင်, သင်တန်းသားများကိုဘာတွေဖြစ်ပျက်နေတယ်ဆိုတာကိုသတိပြုမိခဲ့ကြသည်။ တချို့ကသည်အခြားစီမံကိန်းများ, သို့သော်ပြီးသား (eBird ဆင်တူ) ဖြစ်ပျက်နှင့်ပါဝင်သူအသိပညာမပါဘဲကြောင်း "အလုပ်" ကိုဖမ်းယူဖို့ရှာကြာလော့။ အဆိုပါ ESP ဂိမ်းဥပမာ, ကိုကြည့်ပါ (Ahn and Dabbish 2004) နှင့် reCAPTCHA (Ahn et al. 2008) ။ သင်တန်းသားများကိုသူတို့ရဲ့ဒေတာကိုသုံးလျက်ရှိခဲ့ကြသည်ဘယ်လောက်မသိသောကြောင့်, သို့သော်ဤစီမံကိန်းများ၏နှစ်ဦးစလုံးမှာလည်းကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာမေးခွန်းများကိုမြှင့် (Zittrain 2008; Lung 2012) ။

အဆိုပါ ESP ဂိမ်းအားဖြင့်မှုတ်သွင်း, များစွာသောသုတေသီများသည်အခြား "ဟုရည်ရွယ်ချက်နှင့်အတူဂိမ်း" ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ဖို့ကြိုးစားခဲ့ကြပါပြီ (Ahn and Dabbish 2008) (ဆိုလိုသည်မှာ "လူ့-based ကွန်ပျူတာဂိမ်း" (Pe-Than, Goh, and Lee 2015) ဖွစျနိုငျကွောငျး) အခြားပြဿနာများအမျိုးမျိုးကိုဖြေရှင်းလေ့ရှိတယ်။ အဘယ်အရာကိုဤ "တဲ့ရည်ရွယ်ချက်နှင့်အတူဂိမ်း" ဘုံရှိသူတို့ကလူ့တွက်ချက်မှုများတွင်ပါဝင်ပတ်သက်သည့်လုပ်ငန်းတာဝန်များကိုပျော်စရာလုပ်ရန်ကြိုးစားသောကွောငျ့ဖွစျသညျ။ အဆိုပါ ESP ဂိမ်းက Galaxy တိရစ္ဆာန်ရုံနှင့်အတူတူညီအုပ်စုခွဲ-apply-ပေါင်းစပ်ဖွဲ့စည်းမှုမျှဝေနေစဉ်ထို့ကြောင့်, ကသင်တန်းသားများကိုသိပ္ပံကူညီရန်အလိုဆန္ဒသာရှိပြီးပြည်ပမှ-ပျော်စရာလှုံ့ဆော်နေကြသည်ဘယ်လိုကွဲပြားနေသည်။ ရည်ရွယ်ချက်နှင့်အတူဂိမ်းအပေါ်မှာပိုပြီးအဘို့အတွေ့ Ahn and Dabbish (2008) ။

က Galaxy တိရစ္ဆာန်ရုံငါ၏ဖော်ပြချက်အပေါ်ဆွဲယူလာသည် Nielsen (2012) , Adams (2012) , Clery (2011) နှင့် Hand (2010) , နဲ့ Galaxy တိရစ္ဆာန်ရုံ၏သုတေသနရည်မှန်းချက်များငါ၏တင်ဆက်မှုရိုးရှင်းသောခဲ့သည်။ အဆိုပါနက္ခတ္တဗေဒအတွက်နဂါးငွေ့တန်းခွဲခြား၏သမိုင်းနှင့်မည်သို့က Galaxy တိရစ္ဆာန်ရုံကဒီအစဉ်အလာကိုဆက်လက်အပေါ်ပိုပြီးအဘို့အတွေ့ Masters (2012) နှင့် Marshall, Lintott, and Fletcher (2015) ။ က Galaxy တိရစ္ဆာန်ရုံအပေါ်အဆောက်အအုံ, သုတေသီစေတနာ့ဝန်ထမ်းကနေ 60 ကျော်သန်းပိုမိုရှုပ်ထွေး morphological ခွဲခြားမှုစုဆောင်းထားတဲ့က Galaxy တိရစ္ဆာန်ရုံ 2 ပြီးစီးခဲ့ (Masters et al. 2011) ။ ထို့ပြင်သူတို့က, လ၏မျက်နှာပြင်စူးစမ်းဂြိုလ်ရှာဖွေနေနှင့်အဟောင်းစာရွက်စာတမ်းများကူးယူရေးသားခြင်းဗီဒီယိုအပါအဝင်နဂါးငွေ့တန်း shape သုက်ပိုးပုံသဏ္ဌာန်ပြင်ပပြဿနာများ, သို့ထွက် branched ။ လောလောဆယ်အပေါင်းတို့သည်မိမိတို့စီမံကိန်းများ Zooniverse က်ဘ်ဆိုက်မှာစုဆောင်းနေကြသည် (Cox et al. 2015) ။ အဆိုပါစီမံကိန်းများကို-လျှပ်တစ်ပြက်က Galaxy တိရစ္ဆာန်ရုံ-type အမျိုးအစား image ကိုခွဲခြားစီမံကိန်းများကိုသဘာဝပတ်ဝန်းကျင်သုတေသနအတွက်လည်းလုပ်ဆောင်နိုင်တယ်ကြောင်းသက်သေအထောက်အထား Serengeti-ထောက်ပံ့တစ်ခုမှာ (Swanson et al. 2016) ။

လူသားတစ်ဦးတွက်ချက်မှုစီမံကိန်းများအတွက် (ဥပမာအမေဇုံစက်မှု Turk) တစ်ဦး microtask အလုပ်သမားစျေးကွက်ကိုအသုံးပြုရန်စီစဉ်သုတေသီများအဘို့အ Chandler, Paolacci, and Mueller (2013) နှင့် J. Wang, Ipeirotis, and Provost (2015) တာဝန်ဒီဇိုင်းကိုအပေါ်အကြံဉာဏ်ကောင်းပူဇော်နှင့် အခြားဆက်စပ်ကိစ္စများ။ Porter, Verdery, and Gaddis (2016) သူတို့မခေါ်အရာကို microtask အလုပ်သမားစျေးကွက်၏အသုံးပြုမှုအပေါ်အထူးအာရုံစူးစိုက်ကမ်းလှမ်းမှုကိုဥပမာနဲ့အကြံဉာဏ်ကို "ဒေတာတိုးပွား။ " ဒေတာတိုးပွားနှင့်အချက်အလက်စုဆောင်းခြင်းများအကြားအဆိုပါလိုင်းအတန်ငယ်မှုန်ဝါးပါပဲ။ စာသားကြီးကြပ်သင်ယူမှုများအတွက်တံဆိပ်များစုဆောင်းနှင့်သုံးပြီးအပေါ်ကိုပိုမိုအဘို့အတွေ့ Grimmer and Stewart (2013) ။

ငါ (ဥပမာ, တစ်စက်သင်ယူမှုပုံစံကိုလေ့ကျင့်ပေးဖို့လူ့တံဆိပ်များအသုံးပြုစနစ်များ) ကိုစိတ်ဝင်စားပါလိမ့်မယ်ကွန်ပျူတာ-ကူညီလူ့ကွန်ပျူတာစနစ်များကိုခေါ်တော့အဘယျသို့ဖန်တီးခြင်းအတွက်စိတ်ဝင်စားသုတေသီများ Shamir et al. (2014) (အသံဖိုင်ကို အသုံးပြု. ဥပမာတစ်ခုအဘို့အ) နှင့် Cheng and Bernstein (2015) ။ ဒါ့အပြင်အဲဒီစီမံကိန်းများတွင်စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များသုတေသီများအကြီးမြတ်ဆုံးကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်စွမ်းဆောင်ရည်နှင့်အတူစက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များကိုဖန်တီးရန်ယှဉ်ပြိုင်ခွင့်လင်းဖုန်းခေါ်ဆိုမှုနှင့်အတူစျေးဝယ်နိုင်ပါတယ်။ ဥပမာအားဖြင့်, က Galaxy တိရစ္ဆာန်ရုံအဖွဲ့သည်တစ်ဦးပွင့်လင်းခေါ်ဆိုခပွေးအတွက်ဖွံ့ဖြိုးပြီးတ outperformed တဲ့ချဉ်းကပ်မှုအသစ်ရှာတွေ့ Banerji et al. (2010) ; တွေ့မြင် Dieleman, Willett, and Dambre (2015) အသေးစိတျအဘို့။

• ပွင့်လင်းဖုန်းခေါ်ဆိုမှု (အပိုင်း 5.3)

ပွင့်လင်းဖုန်းခေါ်ဆိုမှုသစ်ကိုမရှိကြပေ။ ဗြိတိန်၏ပါလီမန်ပင်လယ်မှာသင်္ဘောများ၏လောင်ဂျီတွဒ်ကိုဆုံးဖြတ်ရန်တစ်လမ်းဖွံ့ဖြိုးနိုင်သူမည်သူမဆိုများအတွက်လောင်ဂျီတွဒ် Prize ကိုဖန်တီးသည့်အခါတကယ်တော့မှာလူသိအများဆုံးဖွင့်လှစ်ဖုန်းခေါ်ဆိုမှု၏တဦးတည်းပြန် 1714 မှစတငျ။ အဆိုပါပြဿနာကိုဣဇာက်သည်နယူတန်အပါအဝင်ကာလ၏အကြီးမြတ်ဆုံးသိပ္ပံပညာရှင်တွေ, များစွာသော stumped နှင့်အနိုင်ရဖြေရှင်းချက်နောက်ဆုံးမှာယောဟနျသ Harrison, ကွဲပြားခြားနားတစ်နည်းနည်းနဲ့နက္ခတ္တဗေဒပါဝင်ပတ်သက်နေလိမ့်မယ်လို့အဖြေတစ်ခုအပေါ်အာရုံစူးစိုက်ခဲ့ကြသူအသိပ္ပံပညာရှင်များအနေဖြင့်ထိုပြဿနာကိုချဉ်းကပ်သောသူသည်ကျေးလက်နေ clockmaker နေဖြင့်တင်သွင်းခဲ့ခြင်းဖြစ်သည် ; နောက်ထပ်သတင်းအချက်အလက်များအဘို့အတွေ့ Sobel (1996) ။ ဒီဥပမာသရုပ်ဖော်အဖြစ်ပွင့်လင်းဖုန်းခေါ်နိုင်အောင်ကောင်းစွာအလုပ်လုပ်ရန်ထင်နေကြတယ်တအကြောင်းပြချက်သူတို့ကွဲပြားခြားနားသောအမြင်များနှင့်ကျွမ်းကျင်မှုနှင့်အတူလူမှဝင်ရောက်ခွင့်ပေးကြောင်း (Boudreau and Lakhani 2013) ။ ကြည့်ရှုပါ Hong and Page (2004) နှင့် Page (2008) ပြဿနာဖြေရှင်းမှာမတူကွဲပြားမှုတွေ၏တန်ဖိုးအပေါ်ပိုပြီးအဘို့။

အခန်းအတွက်ပွင့်လင်းခေါ်ဆိုခဖြစ်ပွားမှု၏တစ်ဦးချင်းစီကဤကဏ္ဍတွင်ပိုင်အဘယ်ကြောင့်အဘို့နောက်ထပ်ရှင်းပြချက်တစ်နည်းနည်းလိုအပ်သည်။ ရှေးဦးစွာငါလူ့ကွန်ပျူတာနှင့်ပွင့်လင်းခေါ်ဆိုခစီမံကိန်းများအကြားခွဲခြားကြောင်းတလမ်းတည်းက output အပေါငျးတို့သဖြေရှင်းချက်ပျမ်းမျှ (လူ့ကွန်ပျူတာ) သို့မဟုတ်ကအကောင်းဆုံးဖြေရှင်းနည်း (ပွင့်လင်းခေါ်ဆိုခ) ဖြစ်ပါသည်ရှိမရှိဖြစ်ပါတယ်။ အကောင်းဆုံးကိုဖြေရှင်းချက်တစ်ခုချဉ်းကပ်မှုတစ်ခု ensemble ဖြေရှင်းချက်ကိုခေါ်တစ်ဦးချင်းစီဖြေရှင်းချက်တစ်ခုခေတ်မီပျှမ်းမျှဖြစ်ထွက်လှည့်ကြောင့် Netflix နဲ့ Prize ကိုဤကိစ်စတှငျအတန်ငယ်လှည်ဖြစ်ပါတယ် (Bell, Koren, and Volinsky 2010; Feuerverger, He, and Khatri 2012) ။ Netflix ၏ရှုထောင့်ကနေ, သို့သော်, သူတို့လုပ်ပေးခဲ့သမျှသောအကောင်းဆုံးကိုဖြေရှင်းချက်ကောက်ခဲ့ပါတယ်။ အဆိုပါ Netflix နဲ့ Prize ကိုပိုမိုအဘို့အတွေ့ Bennett and Lanning (2007) , Thompson (2008) , Bell, Koren, and Volinsky (2010) နှင့် Feuerverger, He, and Khatri (2012) ။

ဒုတိယအချက်မှာလူ့တွက်ချက်မှုအချို့အဓိပ္ပာယ် (ဥပမာအားဖြင့် Ahn (2005) ), Foldit လူသားတစ်ဦးကွန်ပျူတာစီမံကိန်းကိုစဉ်းစားရပါမည်။ သို့ရာတွင်ထိုသို့အထူးပြုကျွမ်းကျင်မှုလိုအပ်သောကြောင့် (သေချာပေါက်လေ့ကျင့်ရေးအထူးပြုမဟုတ်ပေမယ့်) ကျွန်မအနေနဲ့ပွင့်လင်းခေါ်ဆိုခအဖြစ်ခွဲခြားဖို့ရှေးခယျြကြောင့်မဟုတ်ဘဲတစ်ဦးအုပ်စုခွဲ-apply-ပေါင်းစပ်နည်းဗျူဟာကိုအသုံးပြုပြီးထက်အကောင်းဆုံးဖြေရှင်းချက်ကြာပါသည်။ Foldit အပေါ်ပိုပြီးအဘို့အတွေ့ Cooper et al. (2010) , Khatib et al. (2011) နှင့် Andersen et al. (2012) ; Foldit ငါ၏ဖော်ပြချက်များတွင်ဖော်ပြချက်အပေါ်ဆွဲယူလာသည် Bohannon (2009) , Hand (2010) နှင့် Nielsen (2012) ။

နောက်ဆုံးအနေနဲ့တဦးတည်း peer-to-မူပိုင်ခွင့်ဖြန့်ဝေဒေတာစုဆောင်းခြင်း၏ဥပမာတစ်ခုဖြစ်တယ်ဆိုတာငြင်းနိုင်ဘူး။ ငါကပြိုင်ပွဲကဲ့သို့ဖွဲ့စည်းပုံရှိပြီးဖြန့်ဝေဒေတာစုဆောင်းခြင်းနှင့်အတူ, ကောင်းမကောင်းပံ့ပိုးမှုများကို၏စိတ်ကူးလျော့နည်းရှင်းပါတယ်သော်လည်းကိုသာအကောင်းဆုံးပံ့ပိုးမှုများ, အသုံးပြုကြသည်ဖြစ်သောကြောင့်တစ်ခုဖွင့်လှစ်ခေါ်ဆိုခအဖြစ်ထည့်သွင်းရန်ရွေးချယ်ပါ။ peer-to-မူပိုင်ခွင့်အပေါ်ပိုပြီးအဘို့အတွေ့ Noveck (2006) , Ledford (2007) , Noveck (2009) နှင့် Bestor and Hamp (2010) ။

လူမှုရေးသုတေသနအတွက်ပွင့်လင်းဖုန်းခေါ်ဆိုမှုသုံးပြီး၏စည်းကမ်းချက်များ၌, သူတို့အလားတူရလဒ်များ Glaeser et al. (2016) , အခန်း 10 မှာအစီရင်ခံတင်ပြကြသည် Mayer-Schönberger and Cukier (2013) နယူးယောက်စီးတီးအိုးအိမ်စစ်ဆေးရေးမှူးများ၏ကုန်ထုတ်လုပ်မှုအတွက်ကြီးမားသောလာဘ်ထုတ်လုပ်ရန်ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်မော်ဒယ်သုံးစွဲဖို့နိုင်ခဲ့သည်မထွက်ရ။ နယူးယောက်စီးတီးရှိဤကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်မော်ဒယ်များမြို့န်ထမ်းကတည်ဆောက်ခဲ့ကြပေမယ့်အခြားဖြစ်ရပ်များအတွက်တဦးတည်းကိုသူတို့ဖန်တီးသို့မဟုတ်ဖွင့်လှစ်ဖုန်းခေါ်ဆိုမှု (ဥပမာအတူတိုးတက်နိုင်စိတ်ကူးနိုင် Glaeser et al. (2016) ) ။ သို့သော်ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်မော်ဒယ်များအရင်းအမြစ်များကိုခွဲဝေချထားပေးရန်ဖို့အသုံးပြုထားကြောင်းနှင့်တသားတကိုအဓိကစိုးရိမ်ပူပန်မှုကဤမော်ဒယ်များရှိပြီးသားဘက်လိုက်မှုအားဖြည့်ရန်အလားအလာရှိသည်ဆိုသောအချက်ဖြစ်ပါသည်။ အတော်များများကသုတေသီများပြီးသား "အမှိုက်သရိုက်ထွက်အတွက်အမှိုက်သရိုက်" သိများနှင့်ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်မော်ဒယ်များနှင့်အတူကနိုင်ပါတယ် "ဘက်လိုက်မှုရှိဘက်လိုက်မှုတော့ပါ။ " ကိုကြည့်ပါ Barocas and Selbst (2016) နှင့် O'Neil (2016) built ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်မော်ဒယ်များ၏အန္တရာယ်များအပေါ်ပိုပြီးများအတွက် ဘက်လိုက်လေ့ကျင့်ရေးဒေတာနှင့်အတူ။

ပွင့်လင်းပြိုင်ပွဲကို အသုံးပြု. ထံမှအစိုးရများတားဆီးအံ့သောငှါတစျခုပြဿနာကဒီ privacy ကိုချိုးဖောက်မှုများဖို့ဦးဆောင်လမ်းပြနိုင်သည့်ဒေတာများလွှတ်ပေးရန်, လိုအပ်ပါတယ်သောကွောငျ့ဖွစျသညျ။ ပွင့်လင်းဖုန်းခေါ်ဆိုမှုအတွက်သီးသန့်တည်ရှိမှုနှင့်ဒေတာများလွှတ်ပေးရေးနှင့် ပတ်သက်. ပိုမိုအဘို့အတွေ့ Narayanan, Huey, and Felten (2016) နှင့်အခနျးကွီး 6 အတွက်ဆွေးနွေးရန်။

ခန့်မှန်းခြင်းနှင့်ရှင်းပြချက်အကြားကွဲပြားခြားနားမှုများနှင့်တူညီအပေါ်ပိုပြီးအဘို့အတွေ့ Breiman (2001) , Shmueli (2010) , Watts (2014) နှင့် Kleinberg et al. (2015) ။ လူမှုရေးသုတေသနအတွက်ခန့်မှန်း၏အခန်းကဏ္ဍကိုပိုပြီးအဘို့အတွေ့ Athey (2017) , Cederman and Weidmann (2017) , Hofman, Sharma, and Watts (2017) , ( ??? ) နှင့် Yarkoni and Westfall (2017) ။

ဒီဇိုင်းအကွံဉာဏျမြားအပါအဝငျဇီဝဗေဒအတွက်ပွင့်လင်းခေါ်ဆိုခစီမံကိန်းများ, တစ်ပြန်လည်သုံးသပ်တွေ့ Saez-Rodriguez et al. (2016) ။

• ဖြန့်ဝေဒေတာစုဆောင်းခြင်း (အပိုင်း 5.4)

eBird ငါ၏ဖော်ပြချက်များတွင်ဖော်ပြချက်အပေါ်ဆွဲယူလာသည် Bhattacharjee (2005) , Robbins (2013) နှင့် Sullivan et al. (2014) ။ ပိုပြီးအဘို့အသုတေသီများ eBird data တွေကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်စာရင်းအင်းမော်ဒယ်များကိုအသုံးပြုဖို့ဘယ်လိုတွေ့မြင် Fink et al. (2010) နှင့် Hurlbert and Liang (2012) ။ eBird ပါဝင်သူများ၏ကျွမ်းကျင်မှုခန့်မှန်းအပေါ်ပိုပြီးအဘို့အတွေ့ Kelling, Johnston, et al. (2015) ။ ornithology အတွက်နိုင်ငံသားသိပ္ပံများ၏သမိုင်းအပေါ်မှာပိုပြီးအဘို့အတွေ့ Greenwood (2007) ။

ယင်းမာလာဝီဂျာနယ်များစီမံကိန်းအပေါ်ပိုပြီးအဘို့အတွေ့ Watkins and Swidler (2009) နှင့် Kaler, Watkins, and Angotti (2015) ။ တောင်အာဖရိကမှာနေတဲ့ဆက်စပ်စီမံကိန်းအပေါ်ပိုပြီးအဘို့အတွေ့ Angotti and Sennott (2015) ။ ယင်းမာလာဝီဂျာနယ်များစီမံကိန်းကနေဒေတာတွေကိုသုံးပြီးသုတေသနနောက်ထပ်ဥပမာအဘို့ကိုတွေ့မြင် Kaler (2004) နှင့် Angotti et al. (2014) ။

• သင့်ကိုယ်ပိုင် (အပိုင်း 5.5) ဒီဇိုင်း

ဒီဇိုင်းအကွံဉာဏျရာပူဇော်သက္ကာကိုငါ့ချဉ်းကပ်မှုအောင်မြင်သော၏နမူနာအပေါ်အခြေခံပြီး, inductive ကြီးနဲ့ကျွန်မအကြောင်းကိုကြားဖူးတယ်ကြောင့်အစုလိုက်အပြုံလိုက်ပူးပေါင်းစီမံကိန်းများအတွက်မအောင်မြင်ခဲ့ပေ။ သုတေသနတစ်ခုစီးလည်းရှိခဲ့သည်ဥပမာကိုကြည့်ပါ, အစုလိုက်အပြုံလိုက်ပူးပေါင်းစီမံကိန်းများ၏ဒီဇိုင်းကိုမှသက်ဆိုင်ရာကြောင်းကိုအွန်လိုင်းလူမှုအသိုင်းအဝိုင်းဒီဇိုင်းကိုပိုမိုယေဘုယျလူမှုရေးစိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာသီအိုရီလျှောက်ထားရန်ကြိုးစားနေ, Kraut et al. (2012) ။

လှုံ့ဆော်ပါဝင်သူနှင့်စပ်လျဉ်းကြောင့်လူတွေအစုလိုက်အပြုံလိုက်ပူးပေါင်းစီမံကိန်းများတွင်ပါဝင်ရန်အတိအကျအဘယ်ကြောင့်ထွက်တွက်ဆဖို့အမှန်တကယ်အတော်လေးလှည်ဖြစ်ပါတယ် (Cooper et al. 2010; Nov, Arazy, and Anderson 2011; Tuite et al. 2011; Raddick et al. 2013; Preist, Massung, and Coyle 2014) ။ သင်တစ်ဦး microtask အလုပ်သမားစျေးကွက်အပေါ်ငွေပေးချေမှုနှင့်အတူသင်တန်းသားများကို (ဥပမာအမေဇုံစက်မှု Turk), လှုံ့ဆျောအစီအစဉ်ရှိပါက Kittur et al. (2013) အချို့သောအကြံပေးချက်ကိုဟောကြားခဲ့ပါတယ်။

ဖွင့်အံ့သြစရာနှင့်စပ်လျဉ်း Zooiverse စီမံကိန်းများကိုထဲကလာမယ့်မျှော်လင့်မထားတဲ့တွေ့ရှိချက်များ၏နောက်ထပ်ဥပမာအဘို့အတွေ့ Marshall, Lintott, and Fletcher (2015) ။

ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာဖြစ်ခြင်းနှင့်စပ်လျဉ်းပတ်သက်သည့်ကိစ္စရပ်များကိုအချို့ကောင်းသောယေဘုယျနိဒါနျးများမှာ Gilbert (2015) , Salehi et al. (2015) , Schmidt (2013) , Williamson (2016) , Resnik, Elliott, and Miller (2015) နှင့် Zittrain (2008) ။ အထူးသလူအစုအဝေးန်ထမ်းတွေနဲ့ဥပဒေရေးရာကိစ္စရပ်များနှင့်ဆက်စပ်သောကိစ္စများအဘို့အတွေ့ Felstiner (2011) ။ O'Connor (2013) သုတေသီများနှင့်သင်တန်းသားများ၏အခန်းကဏ္ဍမှုန်ဝါးလာသောအခါသုတေသနကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာကြီးကြပ်မှုနှင့် ပတ်သက်. မေးခွန်းများကိုအမှာစကားပြောကြား။ နိုင်ငံသားသိပ္ပံစီမံကိန်းများတွင်ပါဝင်သူများကိုကာကွယ်နေချိန်မှာခွဲဝေမှုဒေတာနှင့်ပတ်သက်သောကိစ္စရပ်များအားအဘို့အတွေ့ Bowser et al. (2014) ။ နှစ်ဦးစလုံး Purdam (2014) နှင့် Windt and Humphreys (2016) ဖြန့်ဝေဒေတာစုဆောင်းခြင်းအတွက်ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာကိစ္စရပ်များကိုအကြောင်းကိုအချို့သောဆွေးနွေးမှုရှိသည်။ နောက်ဆုံးအနေနဲ့အများဆုံးစီမံကိန်းများကိုပံ့ပိုးမှုများကိုအသိအမှတ်ပြုပေမယ့်သင်တန်းသားများရေးသားခဲ့သောအကြွေးမပေးပါဘူး။ Foldit မှာကစားသမားမကြာခဏအနေနဲ့စာရေးဆရာအဖြစ်စာရင်းသွင်းကြသည် (Cooper et al. 2010; Khatib et al. 2011) ။ အခြားအပွင့်လင်းခေါ်ဆိုခစီမံကိန်းများမှာအနိုင်ရပံ့ပိုးမကြာခဏသူတို့ရဲ့ဖြေရှင်းချက် (ဥပမာဖော်ပြနေတဲ့စက္ကူရေးသားနိုငျ Bell, Koren, and Volinsky (2010) နှင့် Dieleman, Willett, and Dambre (2015) ) ။