ਹੋਰ ਟਿੱਪਣੀ

ਇਸ ਭਾਗ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਇੱਕ ਵਾਰਤਾ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਪੜ੍ਹਿਆ ਜਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਹਵਾਲਾ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ.

  • ਜਾਣ ਪਛਾਣ (ਹਿੱਸਾ 5.1)

ਮਾਸ ਸਹਿਯੋਗ ਨਾਗਰਿਕ ਵਿਗਿਆਨ, ਕ੍ਰਾਉਡਸੋਰਸਿੰਗ, ਅਤੇ ਸਮੂਹਿਕ ਖੁਫੀਆ ਤੱਕ ਵਿਚਾਰ ਅਭੇਦ. ਨਾਗਰਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ "ਨਾਗਰਿਕ" ਵਿਗਿਆਨਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿਚ (ਭਾਵ, ਗੈਰ-ਵਿਗਿਆਨੀ) ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਮਤਲਬ ਹੈ (Crain, Cooper, and Dickinson 2014) . ਕ੍ਰਾਉਡਸੋਰਸਿੰਗ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਆਮ ਤੌਰ' ਤੇ ਇੱਕ ਸੰਗਠਨ ਦੇ ਅੰਦਰ ਹੱਲ ਇੱਕ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਲੈ ਕੇ ਅਤੇ ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਭੀੜ ਨੂੰ ਆਊਟਸੋਰਸਿੰਗ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ (Howe 2009) . Collective ਖੁਫੀਆ ਆਮ ਤੌਰ ਤਰੀਕੇ ਵਿੱਚ ਸਮੂਹਿਕ ਕੰਮ ਵਿਅਕਤੀ ਦੇ ਗਰੁੱਪ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ (Malone and Bernstein 2015) . Nielsen (2012) ਵਿਗਿਆਨਕ ਖੋਜ ਲਈ ਪੁੰਜ ਸਹਿਯੋਗ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਕਿਤਾਬ-ਲੰਬਾਈ ਪਛਾਣ ਹੈ.

ਉੱਥੇ ਪੁੰਜ ਸਹਿਯੋਗ ਦੇ ਕਈ ਕਿਸਮ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਤਿੰਨ ਵਰਗ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਮੈਨੂੰ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਵਿੱਚ ਕਰੀਨੇ ਫਿੱਟ ਨਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਮੈਨੂੰ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤਿੰਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਧਿਆਨ ਦੇ ਹੱਕਦਾਰ ਹੈ, ਕਿਉਕਿ ਉਹ ਕੁਝ ਮੌਕੇ 'ਤੇ ਸਮਾਜਿਕ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਇਕ ਮਿਸਾਲ ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਾ ਬਾਜ਼ਾਰ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਹਿੱਸਾ ਖਰੀਦਣ ਅਤੇ ਵਪਾਰ ਦੇ ਠੇਕੇ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਨਤੀਜੇ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਸੰਸਾਰ ਵਿਚ ਵਾਪਰ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਹਨ, ਬਚਾਏ ਹੈ (Wolfers and Zitzewitz 2004; Arrow et al. 2008) . ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਬਾਜ਼ਾਰ ਅਕਸਰ ਅਨੁਮਾਨ ਲਈ ਫਰਮ ਅਤੇ ਸਰਕਾਰ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੇ ਗਏ ਹਨ, ਅਤੇ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਬਾਜ਼ਾਰ ਨੂੰ ਵੀ ਮਨੋਵਿਗਿਆਨ ਵਿਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਅਧਿਐਨ ਦੇ replicability ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਕਰਨ ਸਮਾਜਕ ਖੋਜਕਾਰ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ ਹੈ (Dreber et al. 2015) .

ਦੂਜੀ ਮਿਸਾਲ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਮੇਰੇ ਵਰਗੀਕਰਨ ਇਸ ਸਕੀਮ ਵਿੱਚ ਨਾਲ ਨਾਲ ਫਿੱਟ ਨਹੀ ਹੈ ਪੋਲੀਮੈਥ ਪ੍ਰਾਜੈਕਟ ਨੂੰ, ਜਿੱਥੇ ਖੋਜਕਾਰ ਨਵ ਗਣਿਤ theorems ਸਾਬਤ ਕਰਨ ਲਈ ਬਲੌਗ ਅਤੇ wikis ਵਰਤ ਮਿਲ ਰਿਹਾ ਹੈ (Gowers and Nielsen 2009; Cranshaw and Kittur 2011; Nielsen 2012; Kloumann et al. 2016) . ਪੋਲੀਮੈਥ ਪ੍ਰਾਜੈਕਟ ਨੂੰ ਕੁਝ Netflix ਪੁਰਸਕਾਰ ਨੂੰ ਵੀ ਇਸੇ ਢੰਗ ਵਿੱਚ ਹੈ, ਪਰ ਪੋਲੀਮੈਥ ਪ੍ਰਾਜੈਕਟ ਨੂੰ ਹਿੱਸਾ ਲੈਣ ਵਿਚ ਹੋਰ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਹੋਰ ਦੇ ਅੰਸ਼ਕ ਹੱਲ 'ਤੇ ਬਣਾਇਆ.

ਇਕ ਤੀਜੀ ਉਦਾਹਰਨ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਮੇਰੇ ਵਰਗੀਕਰਨ ਇਸ ਸਕੀਮ ਵਿੱਚ ਨਾਲ ਨਾਲ ਫਿੱਟ ਨਹੀ ਹੈ, ਅਜਿਹੇ ਰੱਖਿਆ ਤਕਨੀਕੀ ਖੋਜ ਪ੍ਰਾਜੈਕਟ ਏਜੰਸੀ (DARPA) ਨੈੱਟਵਰਕ ਚੁਣੌਤੀ (ਭਾਵ, ਲਾਲ ਬੈਲੂਨ ਚੁਣੌਤੀ) ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਵਾਰ-ਨਿਰਭਰ mobilizations ਹੈ. ਇਹ ਵਾਰ 'ਤੇ ਹੋਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ mobilizations ਨੂੰ ਦੇਖ Pickard et al. (2011) , Tang et al. (2011) , ਅਤੇ Rutherford et al. (2013) .

  • ਮਨੁੱਖੀ ਗਣਨਾ (ਹਿੱਸਾ 5.2)

ਸ਼ਬਦ "ਮਨੁੱਖੀ ਗਿਣਤੀ" ਕੰਮ ਨੂੰ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨੀ ਨੇ ਕੀਤਾ ਬਾਹਰ ਆਇਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਖੋਜ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਪ੍ਰਸੰਗ ਬਾਹਰ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਇਸ ਨੂੰ ਕਰਨ ਲਈ ਜੁਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਚੁੱਕਣ ਲਈ ਤੁਹਾਡੀ ਯੋਗਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰੇਗਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ. ਕੁਝ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ, ਕੰਪਿਊਟਰ 'ਸਮਰੱਥਾ ਦੂਰ ਵੀ ਮਾਹਰ ਇਨਸਾਨ ਵੱਧ ਦੇ ਨਾਲ ਬਹੁਤ ਹੀ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਹਨ. ਮਿਸਾਲ ਲਈ, ਸ਼ਤਰੰਜ ਵਿੱਚ, ਕੰਪਿਊਟਰ 'ਵੀ ਵਧੀਆ Grand ਮਾਲਕ ਹਰਾਇਆ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਪਰ-ਅਤੇ ਇਸ ਘੱਟ ਨਾਲ ਨਾਲ ਸਮਾਜਿਕ ਕੇ ਸ਼ਲਾਘਾ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਵਿਗਿਆਨੀ-ਲਈ ਹੋਰ ਕੰਮ, ਕੰਪਿਊਟਰ ਨੂੰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਲੋਕ ਕਿਤੇ ਬਦਤਰ ਹਨ. ਹੋਰ ਸ਼ਬਦ ਵਿੱਚ, ਹੁਣ ਤੁਹਾਨੂੰ ਚਿੱਤਰ, ਵੀਡੀਓ, ਆਡੀਓ, ਅਤੇ ਪਾਠ ਦੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸ਼ਾਮਲ ਕੁਝ ਕੰਮ 'ਤੇ ਵੀ ਸਭ ਵਧੀਆ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵੱਧ ਬਿਹਤਰ ਹਨ. ਇਸ ਲਈ-ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ XKCD ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੋਇਆ ਸੀ ਕਾਰਟੂਨ-ਉੱਥੇ ਕੰਮ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਕੰਪਿਊਟਰ ਦੇ ਲਈ, ਆਸਾਨ ਅਤੇ ਹਾਰਡ ਲੋਕ ਲਈ ਹਨ, ਪਰ ਇਹ ਵੀ ਕੰਮ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਕੰਪਿਊਟਰ ਦੇ ਲਈ ਸਖ਼ਤ ਹੈ ਅਤੇ ਲੋਕ ਦੇ ਲਈ ਆਸਾਨ ਹਨ (ਚਿੱਤਰ 5.13) ਹਨ. ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨੀ 'ਤੇ ਇਹ ਹਾਰਡ--ਕੰਪਿਊਟਰ'-ਆਸਾਨ-ਲਈ-ਮਨੁੱਖੀ ਲਈ ਕੰਮ, ਇਸ ਲਈ, ਨੂੰ ਅਹਿਸਾਸ ਹੋਇਆ ਕਿ ਉਹ ਆਪਣੇ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿਚ ਇਨਸਾਨ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕੰਮ ਕਰ. ਇੱਥੇ ਲੁਈਸ ਵਾਨ ਰਹਿੰਦਾ ਆਨ ਦੀ ਹੈ (2005) ਮਨੁੱਖੀ ਗਣਨਾ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਦ ਕਿ ਯਿਸੂ ਨੇ ਆਪਣੇ dissertation ਵਿਚ ਮਿਆਦ ​​ਘੜੇ: ". ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਕੰਪਿਊਟਰ ਨੂੰ ਅਜੇ ਤੱਕ ਹੱਲ ਨਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਮਨੁੱਖੀ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਨ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਵਰਤਣ ਲਈ ਇੱਕ ਮਿਸਾਲ"

ਚਿੱਤਰ 5.13: ਕੁਝ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਕੰਪਿਊਟਰ ਦੀ ਹੈਰਾਨੀਜਨਕ ਹਨ, ਮਨੁੱਖੀ ਮਾਹਿਰ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਵੱਧ. ਪਰ, ਹੋਰ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ, ਆਮ ਇਨਸਾਨ ਵੀ ਵਧੀਆ ਹੈ ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਿਸਟਮ ਪੁਟ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਕੰਮ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਕੰਪਿਊਟਰ ਦੇ ਲਈ ਸਖ਼ਤ ਹੈ ਅਤੇ ਇਨਸਾਨ ਦੇ ਲਈ ਆਸਾਨ ਹਨ ਸ਼ਾਮਲ ਮਨੁੱਖੀ ਗਣਨਾ ਲਈ ਚੰਗੀ-ਅਨੁਕੂਲ ਹਨ. ਸੰਪਤੀ ਨੂੰ ਇੱਥੇ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਹੈ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਵਰਤਿਆ: http://xkcd.com/license.html

ਚਿੱਤਰ 5.13: ਕੁਝ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਕੰਪਿਊਟਰ ਦੀ ਹੈਰਾਨੀਜਨਕ ਹਨ, ਮਨੁੱਖੀ ਮਾਹਿਰ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਵੱਧ. ਪਰ, ਹੋਰ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ, ਆਮ ਇਨਸਾਨ ਵੀ ਵਧੀਆ ਹੈ ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਿਸਟਮ ਪੁਟ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਕੰਮ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਕੰਪਿਊਟਰ ਦੇ ਲਈ ਸਖ਼ਤ ਹੈ ਅਤੇ ਇਨਸਾਨ ਦੇ ਲਈ ਆਸਾਨ ਹਨ ਸ਼ਾਮਲ ਮਨੁੱਖੀ ਗਣਨਾ ਲਈ ਚੰਗੀ-ਅਨੁਕੂਲ ਹਨ. ਸੰਪਤੀ ਨੂੰ ਇੱਥੇ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਹੈ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਵਰਤਿਆ: http://xkcd.com/license.html

ਇਸ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ FoldIt-, ਜੋ ਕਿ ਮੈਨੂੰ ਓਪਨ ਤੇ ਭਾਗ ਵਿੱਚ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਹੈ ਕੇ ਇੱਕ ਮਨੁੱਖੀ ਗਿਣਤੀ ਪ੍ਰਾਜੈਕਟ ਨੂੰ ਕਾਲ-ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਤੇ ਮੰਨਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਪਰ, ਮੈਨੂੰ ਇੱਕ ਓਪਨ ਕਾਲ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ FoldIt ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰਨ ਦੀ ਚੋਣ ਹੈ, ਕਿਉਕਿ ਇਸ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਹੁਨਰ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਵਧੀਆ ਹੱਲ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਵੰਡ-ਲਾਗੂ ਕਰ-ਜੋੜ ਰਣਨੀਤੀ ਵਰਤ ਦੀ ਬਜਾਏ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਇਆ ਲੱਗਦਾ ਹੈ.

ਮਨੁੱਖੀ ਗਿਣਤੀ ਦੀ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਕਿਤਾਬ 'ਦੀ ਲੰਬਾਈ ਦੇ ਇਲਾਜ ਲਈ, ਦੀ ਮਿਆਦ ​​ਦਾ ਸਭ ਨੂੰ ਆਮ ਅਰਥ ਵਿਚ, ਵੇਖੋ, Law and Ahn (2011) . ਦੇ ਅਧਿਆਇ 3 Law and Ahn (2011) ਇਸ ਅਧਿਆਇ ਵਿਚ ਲੋਕ ਵੱਧ ਹੋਰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਜੋੜ ਕਦਮ ਦਾ ਇੱਕ ਦਿਲਚਸਪ ਚਰਚਾ ਹੈ.

ਸ਼ਬਦ "ਸਪਲਿੱਟ-ਲਾਗੂ ਕਰ-ਜੋੜ" ਕੇ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ ਸੀ Wickham (2011) ਅੰਕੜਾ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਲਈ ਇੱਕ ਰਣਨੀਤੀ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਨ ਲਈ, ਪਰ ਇਸ ਨੂੰ ਬਿਲਕੁਲ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮਨੁੱਖੀ ਗਿਣਤੀ ਪ੍ਰਾਜੈਕਟ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਹਾਸਲ. ਸਪਲਿਟ-ਲਾਗੂ ਕਰ-ਜੋੜ ਰਣਨੀਤੀ ਗੂਗਲ 'ਤੇ ਵਿਕਸਿਤ MapReduce ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੇ ਸਮਾਨ ਹੈ (Dean and Ghemawat 2004; Dean and Ghemawat 2008) .

ਦੋ ਚਲਾਕ ਮਨੁੱਖੀ ਗਿਣਤੀ ਪ੍ਰਾਜੈਕਟ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਮੈਨੂੰ ਤੇ ਚਰਚਾ ਕਰਨ ਲਈ ਸਪੇਸ ਹੈ, ਨਾ ਸੀ ESP ਗੇਮ ਹਨ (Ahn and Dabbish 2004) ਅਤੇ reCAPTCHA (Ahn et al. 2008) . ਇਹ ਪ੍ਰਾਜੈਕਟ ਦੇ ਦੋਨੋ ਹਿੱਸੇਦਾਰ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕਰਨ ਚਿੱਤਰ 'ਤੇ ਲੇਬਲ ਮੁਹੱਈਆ ਕਰਨ ਲਈ ਰਚਨਾਤਮਕ ਤਰੀਕੇ ਪਾਇਆ. ਪਰ, ਇਹ ਪ੍ਰਾਜੈਕਟ ਦੇ ਦੋਨੋ ਨੂੰ ਵੀ ਨੈਤਿਕ ਸਵਾਲ ਉਠਾਏ, ਕਿਉਕਿ, ਗਲੈਕਸੀ ਚਿੜੀਆ ਦੇ ਉਲਟ, ESP ਖੇਡ ਅਤੇ reCAPTCHA ਵਿਚ ਹਿੱਸਾ ਲੈਣ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਡਾਟਾ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਸੀ, ਨਾ ਸੀ ਪਤਾ (Lung 2012; Zittrain 2008) .

ESP ਖੇਡ ਕੇ ਪ੍ਰੇਰਿਤ, ਕਈ ਖੋਜਕਾਰ ਹੋਰ "ਇੱਕ ਮਕਸਦ ਨਾਲ ਖੇਡ 'ਨੂੰ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕੀਤੀ ਹੈ (Ahn and Dabbish 2008) (ਭਾਵ," ਮਨੁੱਖੀ-ਅਧਾਰਿਤ ਗਣਨਾ ਖੇਡ' (Pe-Than, Goh, and Lee 2015) ) ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਹੋਰ ਸਮੱਸਿਆ ਦੀ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦੇ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ. ਕੀ ਇਹ "ਇੱਕ ਮਕਸਦ ਨਾਲ ਖੇਡ 'ਆਮ ਵਿੱਚ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਉਹ ਮਨੁੱਖੀ ਗਿਣਤੀ ਮਜ਼ੇਦਾਰ ਵਿਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਇਸ ਲਈ, ਹਿੱਸਾ ਜਦਕਿ ESP ਖੇਡ ਵੀ ਇਸੇ ਵੰਡ-ਲਾਗੂ ਕਰ-ਜੋੜ ਗਲੈਕਸੀ ਚਿੜੀਆ ਨਾਲ ਬਣਤਰ, ਇਸ ਨੂੰ ਹਿੱਸਾ ਲੈਣ ਰਹੇ ਹਨ ਪ੍ਰੇਰਿਤ-ਮਜ਼ਾਕ ਬਨਾਮ ਵਿਗਿਆਨ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰਨ ਦੀ ਇੱਛਾ 'ਚ ਵੱਖਰਾ ਹੈ.

ਗਲੈਕਸੀ ਚਿੜੀਆ ਦੀ ਮੇਰੀ ਵੇਰਵਾ ਤੇ ਖਿੱਚਦਾ ਹੈ Nielsen (2012) , Adams (2012) , Clery (2011) , ਅਤੇ Hand (2010) , ਅਤੇ ਗਲੈਕਸੀ ਚਿੜੀਆ ਦੇ ਖੋਜ ਟੀਚੇ ਦੇ ਮੇਰੇ ਪੇਸ਼ਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸਾਦਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ. ਖਗੋਲ ਵਿਚ ਗਲੈਕਸੀ ਵਰਗੀਕਰਣ ਦੇ ਇਤਿਹਾਸ ਹੈ ਅਤੇ ਗਲੈਕਸੀ ਚਿੜੀਆ ਇਸ ਰੀਤ ਜਾਰੀ ਹੈ ਤੇ ਹੋਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ, ਵੇਖੋ Masters (2012) ਅਤੇ Marshall, Lintott, and Fletcher (2015) . ਗਲੈਕਸੀ ਚਿੜੀਆ 'ਤੇ ਬਿਲਡਿੰਗ, ਖੋਜਕਾਰ ਗਲੈਕਸੀ ਚਿੜੀਆ 2 ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਸਵੈ-ਵੱਧ ਹੋਰ 60 ਲੱਖ ਹੋਰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਰੂਪ ਵਿਗਿਆਨਿਕ ਵਰਗੀਕਰਣ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਮੁਕੰਮਲ ਕਰ (Masters et al. 2011) . ਇਲਾਵਾ, ਉਹ, ਚੰਨ ਦੀ ਸਤਹ ਵਿਖੇ ਗ੍ਰਹਿ ਦੀ ਖੋਜ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਮਰ ਦੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਸਾਹਿਬ ਦੇ ਸਮੇਤ, ਗਲੈਕਸੀ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਬਾਹਰ ਸਮੱਸਿਆ ਵਿੱਚ ਬਾਹਰ branched. ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ, ਆਪਣੇ ਸਾਰੇ ਪ੍ਰਾਜੈਕਟ 'ਤੇ ਇਕੱਠੇ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ www.zooniverse.org (Cox et al. 2015) . ਦੇ ਇਕ ਪ੍ਰਾਜੈਕਟ-ਸਨੈਪਸ਼ਾਟ ਸਬੂਤ ਹੈ ਕਿ ਗਲੈਕਸੀ ਚਿੜੀਆ-ਕਿਸਮ ਦੇ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਵਰਗੀਕਰਨ ਪ੍ਰਾਜੈਕਟ ਨੂੰ ਵੀ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੀ ਖੋਜ ਲਈ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ Serengeti-ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ (Swanson et al. 2016) .

ਖੋਜਕਾਰ ਇੱਕ ਮਨੁੱਖੀ ਗਣਨਾ ਪ੍ਰਾਜੈਕਟ ਲਈ ਇੱਕ ਮਾਈਕਰੋ-ਕੰਮ ਲੇਬਰ ਮਾਰਕੀਟ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਮਕੈਨੀਕਲ Turk) ਨੂੰ ਵਰਤਣ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਲਈ, Chandler, Paolacci, and Mueller (2013) ਅਤੇ Wang, Ipeirotis, and Provost (2015) ਕੰਮ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਅਤੇ 'ਤੇ ਚੰਗੀ ਸਲਾਹ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਹੋਰ ਸਬੰਧਤ ਮੁੱਦੇ.

ਬਣਾਉਣ ਮੈਨੂੰ ਦੂਜਾ ਪੀੜ੍ਹੀ ਮਨੁੱਖੀ ਗਣਨਾ ਸਿਸਟਮ ਕੀ ਹੈ ਕਹਿੰਦੇ ਕੀਤਾ ਹੈ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਖੋਜਕਾਰ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਸਿਸਟਮ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਮਨੁੱਖੀ ਲੇਬਲ ਨੂੰ ਵਰਤਣ ਲਈ ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ) ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ Shamir et al. (2014) ਅਤੇ (ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਨ ਆਡੀਓ ਵਰਤਣ ਲਈ) Cheng and Bernstein (2015) . ਇਸ ਦੇ ਨਾਲ, ਇਹ ਪ੍ਰਾਜੈਕਟ ਓਪਨ ਕਾਲ, ਜਿਸ ਖੋਜਕਾਰ ਵੱਡਾ ਅਨੁਮਾਨਯੋਗ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦੇ ਨਾਲ ਮਸ਼ੀਨ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮੁਕਾਬਲਾ ਨਾਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਮਿਸਾਲ ਲਈ, ਗਲੈਕਸੀ ਚਿੜੀਆ ਟੀਮ ਨੂੰ ਇੱਕ ਓਪਨ ਕਾਲ ਭੱਜਕੇ ਗਿਆ ਅਤੇ ਇੱਕ ਨਵ ਪਹੁੰਚ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਵਿਚ ਵਿਕਸਤ ਇੱਕ ਨੂੰ ਪਿੱਛੇ ਛੱਡ ਮਿਲਿਆ ਹੈ Banerji et al. (2010) ; ਦੇਖਣ ਨੂੰ Dieleman, Willett, and Dambre (2015) ਹੋਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ.

  • ਓਪਨ ਕਾਲ (ਹਿੱਸਾ 5.3)

ਓਪਨ ਕਾਲ ਨਵ ਨਹੀ ਹਨ. ਅਸਲ ਵਿਚ, ਸਭ ਚੰਗੀ-ਜਾਣਿਆ ਓਪਨ ਕਾਲ ਦੇ ਇੱਕ 1714 ਨੂੰ ਵਾਪਸ ਿਮਤੀ ਦਾ ਹੈ ਜਦ ਬ੍ਰਿਟੇਨ ਦੇ ਸੰਸਦ ਕਿਸੇ ਵੀ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ, ਜੋ ਕਿ ਸਮੁੰਦਰ ਦੇ 'ਤੇ ਇੱਕ ਜਹਾਜ਼ ਦੇ ਲੰਬਕਾਰ ਨੂੰ ਪਤਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਢੰਗ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਲਈ ਲੰਬਕਾਰ ਪੁਰਸਕਾਰ ਬਣਾਇਆ ਹੈ. ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਇਸਹਾਕ ਨਿਊਟਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ਦਿਨ, ਦੇ ਮਹਾਨ ਵਿਗਿਆਨੀ ਦੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਚਕਰਾ, ਅਤੇ ਜਿੱਤ ਦਾ ਹੱਲ ਦੇ ਫਲਸਰੂਪ ਦੇਸ਼ ਹੈ ਜੋ ਵਿਗਿਆਨੀ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਹੱਲ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਕਿਸੇ ਖਗੋਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਵੇਗਾ ਤੇ ਧਿਆਨ ਸਨ ਵੱਖਰੇ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਪਹੁੰਚ ਤੱਕ ਇੱਕ clockmaker ਕੇ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ (Sobel 1996) . ਇਸ ਉਦਾਹਰਨ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਕਾਰਨ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਕਾਲ, ਇਸ ਦੇ ਨਾਲ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਸੋਚਿਆ ਰਹੇ ਹਨ ਕਿ ਉਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨਜ਼ਰੀਏ ਅਤੇ ਹੁਨਰ ਦੇ ਨਾਲ ਲੋਕ ਨੂੰ ਪਹੁੰਚ ਮੁਹੱਈਆ ਹੈ (Boudreau and Lakhani 2013) . ਵੇਖੋ Hong and Page (2004) ਅਤੇ Page (2008) ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਹੱਲ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਦੇ ਮੁੱਲ 'ਤੇ ਹੋਰ ਲਈ.

ਅਧਿਆਇ ਵਿਚ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਕਾਲ ਮਾਮਲੇ ਦੇ ਹਰ ਇਸੇ ਲਈ ਇਸ ਨੂੰ ਇਸ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਿੱਚ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹੈ ਲਈ ਹੋਰ ਵਿਆਖਿਆ ਦੀ ਇੱਕ ਬਿੱਟ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ. ਪਹਿਲੀ, ਇਕ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਕਿ ਮੈਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ ਗਿਣਤੀ ਅਤੇ ਓਪਨ ਕਾਲ ਪ੍ਰਾਜੈਕਟ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਵੱਖ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਸਾਰੇ ਹੱਲ ਦੀ ਔਸਤ (ਮਨੁੱਖੀ ਗਣਨਾ) ਜ ਵਧੀਆ ਹੱਲ ਹੈ (ਓਪਨ ਕਾਲ) ਹੈ. ਕਿਉਕਿ ਵਧੀਆ ਹੱਲ ਬਾਹਰ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਹੱਲ ਦੇ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਔਸਤ ਹੋਣ ਲਈ Netflix ਪੁਰਸਕਾਰ ਇਸ ਸਬੰਧ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਛਲ ਹੈ, ਇੱਕ ਇੱਕ ਇਨਸਿਬਲ ਦਾ ਹੱਲ ਕਹਿੰਦੇ ਪਹੁੰਚ (Bell, Koren, and Volinsky 2010; Feuerverger, He, and Khatri 2012) . Netflix ਦੇ ਨਜ਼ਰੀਏ ਤੱਕ, ਪਰ, ਸਾਰੇ ਲੋਕ ਕੀ ਕਰਨ ਦੀ ਸੀ, ਵਧੀਆ ਹੱਲ ਚੁੱਕ ਸੀ.

ਦੂਜਾ, ਮਨੁੱਖੀ ਗਿਣਤੀ ਦੇ ਕੁਝ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਕੇ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, Von Ahn (2005) ), FoldIt ਇੱਕ ਮਨੁੱਖੀ ਗਿਣਤੀ ਪ੍ਰਾਜੈਕਟ ਨੂੰ ਮੰਨਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ. ਪਰ, ਮੈਨੂੰ ਇੱਕ ਓਪਨ ਕਾਲ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ FoldIt ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰਨ ਦੀ ਚੋਣ ਹੈ, ਕਿਉਕਿ ਇਸ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਹੁਨਰ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਵਧੀਆ ਹੱਲ ਹੈ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਇਆ, ਨਾ ਕਿ ਇੱਕ ਵੰਡ-ਲਾਗੂ ਕਰ-ਜੋੜ ਰਣਨੀਤੀ ਵਰਤ ਵੱਧ ਲੱਗਦਾ ਹੈ.

ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਬਹਿਸ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਪੀਅਰ-ਕਰਨ-Patent ਵੰਡੇ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਦੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਨ ਹੈ. ਮੈਨੂੰ ਇੱਕ ਓਪਨ ਕਾਲ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਲਈ ਹੈ, ਕਿਉਕਿ ਇਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮੁਕਾਬਲੇ-ਵਰਗੇ ਬਣਤਰ ਹੈ ਅਤੇ ਸਿਰਫ ਵਧੀਆ ਯੋਗਦਾਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਦਾ ਹੈ (ਜਦਕਿ ਵੰਡੇ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਦੇ ਨਾਲ, ਚੰਗੇ ਅਤੇ ਬੁਰੇ ਦੇ ਯੋਗਦਾਨ ਦੇ ਵਿਚਾਰ ਘੱਟ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੈ) ਦੀ ਚੋਣ ਕਰੋ.

Netflix ਪੁਰਸਕਾਰ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ, ਵੇਖੋ, Bennett and Lanning (2007) , Thompson (2008) , Bell, Koren, and Volinsky (2010) , ਅਤੇ Feuerverger, He, and Khatri (2012) . FoldIt ਤੇ ਹੋਰ ਨੂੰ ਦੇਖ ਲਈ, Cooper et al. (2010) , Andersen et al. (2012) , ਅਤੇ Khatib et al. (2011) ; FoldIt ਦੇ ਮੇਰੇ ਵੇਰਵੇ ਵਿੱਚ ਵੇਰਵਾ ਤੇ ਖਿੱਚਦਾ ਹੈ Nielsen (2012) , Bohannon (2009) , ਅਤੇ Hand (2010) . ਪੀਅਰ-ਕਰਨ-Patent ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ, ਵੇਖੋ, Noveck (2006) , Bestor and Hamp (2010) , Ledford (2007) , ਅਤੇ Noveck (2009) .

ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਵੀ ਇਸੇ Glaeser et al. (2016) , Mayer-Schönberger and Cukier (2013) , ਨਿਊਯਾਰਕ ਸਿਟੀ ਵਿਚ ਹਾਊਸਿੰਗ ਇੰਸਪੈਕਟਰ ਦੀ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਵਿਚ ਅਧਿਆਇ 10 ਰਿਪੋਰਟ ਵਿਸ਼ਾਲ ਲਾਭ ਜਦ ਚੈਕਿੰਗ ਅਨੁਮਾਨਯੋਗ ਮਾਡਲ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ. ਨਿਊਯਾਰਕ ਸਿਟੀ ਵਿਚ, ਇਹ ਅਨੁਮਾਨਯੋਗ ਮਾਡਲ ਸ਼ਹਿਰ ਦੇ ਕਰਮਚਾਰੀ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ, ਪਰ ਹੋਰ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਕਲਪਨਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਜ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਕਾਲ ਨਾਲ ਸੁਧਾਰ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, Glaeser et al. (2016) ). ਪਰ, ਅਨੁਮਾਨਯੋਗ ਮਾਡਲ ਸਰੋਤ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਚਿੰਤਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਮਾਡਲ ਸੰਭਾਵੀ ਮੌਜੂਦਾ ੳੱੁਪਰ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਕਰਨ ਦਾ ਹੈ. ਕਈ ਖੋਜਕਾਰ ਹੀ 'ਚ ਕੂੜਾ, ਬਾਹਰ ਕੂੜਾ "ਪਤਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨਯੋਗ ਮਾਡਲ ਦੇ ਨਾਲ ਇਸ ਨੂੰ ਵੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ" ਵਿੱਚ ਪੱਖਪਾਤ, ਪੱਖਪਾਤ ਬਾਹਰ. "ਵੇਖੋ Barocas and Selbst (2016) ਅਤੇ O'Neil (2016) ਬਣਾਇਆ ਅਨੁਮਾਨਯੋਗ ਮਾਡਲ ਦੇ ਖ਼ਤਰੇ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ ਪੱਖਪਾਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਡਾਟਾ ਦੇ ਨਾਲ.

ਇਕ ਸਮੱਸਿਆ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਓਪਨ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਰਤ ਤੱਕ ਸਰਕਾਰ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਇਸ ਨੂੰ ਡਾਟਾ ਰੀਲਿਜ਼ ਹੈ, ਜੋ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਨੂੰ ਲੈ ਕੇ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ. ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਕਾਲ ਵਿੱਚ ਨਿੱਜਤਾ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਰੀਲਿਜ਼ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ ਨੂੰ ਵੇਖੋ Narayanan, Huey, and Felten (2016) ਅਤੇ ਅਧਿਆਇ 6 ਵਿੱਚ ਚਰਚਾ.

  • ਵਰਤਾਇਆ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ (ਹਿੱਸਾ 5.4)

EBird ਦੇ ਮੇਰੇ ਵੇਰਵੇ ਵਿੱਚ ਵੇਰਵਾ ਤੇ ਖਿੱਚਦਾ ਹੈ Bhattacharjee (2005) ਅਤੇ Robbins (2013) . ਨੂੰ ਖੋਜਕਾਰ ਅੰਕੜਾ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਵਰਤਣ eBird ਡਾਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ 'ਤੇ ਹੋਰ ਵੇਖੋ Hurlbert and Liang (2012) ਅਤੇ Fink et al. (2010) . Ornothology ਵਿਚ ਨਾਗਰਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਇਤਿਹਾਸ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ, ਵੇਖੋ, Greenwood (2007) .

ਮਾਲਾਵੀ ਜਰਨਲਜ਼ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ, ਵੇਖੋ, Watkins and Swidler (2009) ਅਤੇ Kaler, Watkins, and Angotti (2015) . ਅਤੇ ਦੱਖਣੀ ਅਫਰੀਕਾ 'ਚ ਇਕ ਸਬੰਧਿਤ ਪ੍ਰਾਜੈਕਟ ਨੂੰ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ, ਵੇਖੋ, Angotti and Sennott (2015) . ਮਾਲਾਵੀ ਜਰਨਲਜ਼ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਤੱਕ ਡਾਟਾ ਖੋਜ ਵਰਤ ਦੇ ਹੋਰ ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ ਵੇਖੋ, Kaler (2004) ਅਤੇ Angotti et al. (2014) .

  • ਆਪਣੇ ਹੀ (ਹਿੱਸਾ 5.5) ਬੀਡ

ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਸਲਾਹ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਮੇਰੇ ਪਹੁੰਚ inductive ਸੀ, ਸਫਲ ਦੀ ਮਿਸਾਲ 'ਤੇ ਅਧਾਰਿਤ ਹੈ ਅਤੇ ਪੁੰਜ ਸਹਿਯੋਗ ਪ੍ਰਾਜੈਕਟ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਮੈਨੂੰ ਇਸ ਬਾਰੇ ਸੁਣਿਆ ਹੈ ਫੇਲ੍ਹ ਹੈ. ਵੀ ਖੋਜ ਦੀ ਇੱਕ ਧਾਰਾ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਪੁੰਜ ਸਹਿਯੋਗ ਪ੍ਰਾਜੈਕਟ ਦੇ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਹੈ ਆਨਲਾਈਨ ਭਾਈਚਾਰੇ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਹੋਰ ਦੇ ਜਨਰਲ ਸਮਾਜਿਕ ਮਨੋਵਿਗਿਆਨਿਕ ਮਨਮਤਿ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ, ਵੇਖੋ, ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਹੈ Kraut et al. (2012) .

ਉਤਸ਼ਾਹ ਹਿੱਸਾ ਲੈਣ ਬਾਰੇ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਬਿਲਕੁਲ ਇਸੇ ਲੋਕ ਪੁੰਜ ਸਹਿਯੋਗ ਪ੍ਰਾਜੈਕਟ ਵਿਚ ਹਿੱਸਾ ਲੈਣ ਨੂੰ ਬਾਹਰ ਦਾ ਿਹਸਾਬ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕਾਫ਼ੀ ਛਲ ਹੈ (Nov, Arazy, and Anderson 2011; Cooper et al. 2010, Raddick et al. (2013) ; Tuite et al. 2011; Preist, Massung, and Coyle 2014) . ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਮਾਈਕਰੋ-ਕੰਮ ਲੇਬਰ ਮਾਰਕੀਟ 'ਤੇ ਭੁਗਤਾਨ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਮਕੈਨੀਕਲ Turk) ਦੇ ਨਾਲ ਭਾਗ ਲੈਣ ਲਈ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਹੈ, ਜੇ Kittur et al. (2013) ਕੁਝ ਸਲਾਹ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ.

ਅਚਾਨਕ Zoouniverse ਪ੍ਰਾਜੈਕਟ ਦੇ ਬਾਹਰ ਆਉਣ ਵਾਲੀ ਦੇ ਹੋਰ ਮਿਸਾਲ ਲਈ, ਹੈਰਾਨੀ ਯੋਗ ਬਾਰੇ, ਵੇਖੋ, Marshall, Lintott, and Fletcher (2015) .

ਨੈਤਿਕ ਹੋਣ ਬਾਰੇ, ਸ਼ਾਮਲ ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਕੁਝ ਚੰਗਾ ਜਨਰਲ ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ Gilbert (2015) , Salehi et al. (2015) , Schmidt (2013) , Williamson (2016) , Resnik, Elliott, and Miller (2015) , ਅਤੇ Zittrain (2008) . ਮੁੱਦੇ ਖਾਸ ਭੀੜ ਕਰਮਚਾਰੀ ਨਾਲ ਕਾਨੂੰਨੀ ਮੁੱਦੇ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ, ਨੂੰ ਵੇਖ Felstiner (2011) . O'Connor (2013) ਖੋਜ ਦੀ ਨੈਤਿਕ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੇ ਬਾਰੇ ਸਵਾਲ ਹੱਲ ਜਦ ਖੋਜਕਾਰ ਅਤੇ ​​ਹਿੱਸਾ ਲੈਣ ਦੇ ਰੋਲ ਬਲਰ. ਸ਼ੇਅਰ ਡਾਟਾ ਸਬੰਧਤ ਹੈ, ਜਦਕਿ ਨਾਗਰਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਪ੍ਰਾਜੈਕਟ ਵਿਚ participats ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੇ ਮੁੱਦੇ ਲਈ, ਵੇਖੋ Bowser et al. (2014) . ਦੋਨੋ Purdam (2014) ਅਤੇ Windt and Humphreys (2016) ਵੰਡੇ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਨੈਤਿਕ ਮੁੱਦੇ ਬਾਰੇ ਕੁਝ ਚਰਚਾ ਹੈ. ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਸਭ ਪ੍ਰਾਜੈਕਟ ਯੋਗਦਾਨ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਪਰ ਹਿੱਸਾ ਲੈਣ ਲਈ ਲੇਖਕ ਕਰੈਡਿਟ ਦੇਣ ਨਾ ਕਰੋ. Foldit ਵਿੱਚ, Foldit ਖਿਡਾਰੀ ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਲੇਖਕ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਹਨ (Cooper et al. 2010; Khatib et al. 2011) . ਹੋਰ ਸਭ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਕਾਲ ਪ੍ਰਾਜੈਕਟ ਵਿੱਚ, ਜਿੱਤ ਯੋਗਦਾਨ ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਪੇਪਰ ਆਪਣੇ ਹੱਲ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ ਲਿਖ ਸਕਦੇ ਹੋ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, Bell, Koren, and Volinsky (2010) ਅਤੇ Dieleman, Willett, and Dambre (2015) ). ਪ੍ਰਾਜੈਕਟ ਦੇ ਗਲੈਕਸੀ ਚਿੜੀਆ ਪਰਿਵਾਰ ਵਿੱਚ, ਬਹੁਤ ਸਰਗਰਮ ਹੈ ਅਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਯੋਗਦਾਨ ਕਈ ਵਾਰ ਕਾਗਜ਼ ਤੇ ਸਹਿ-ਲੇਖਕ ਹੋਣ ਦਾ ਸੱਦਾ ਰਹੇ ਹਨ. ਮਿਸਾਲ ਲਈ, ਇਵਾਨ Terentev ਅਤੇ ਟਿਮ Matorny, ਰੂਸ ਦੋ ਰੇਡੀਓ ਗਲੈਕਸੀ ਚਿੜੀਆ ਹਿੱਸਾ ਲੈਣ, ਕਾਗਜ਼, ਜੋ ਕਿ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਇਸ ਪ੍ਰਾਜੈਕਟ ਉਠਕੇ ਦੇ ਇੱਕ 'ਤੇ ਸਹਿ-ਲੇਖਕ ਸਨ (Banfield et al. 2016; Galaxy Zoo 2016) .