5.3.4 پایله

د پرانیستې غوښتنې اجازه ډېر ماهران او غیر کارپوهانو د ستونزو د حل لارې پکې دي اسانه وګورئ څخه تولید د حل لارې وړانديز.

په ټولو درې خلاص غوښتنې پروژو-Netflix جایزې، Foldit، د جوړې-to-د امتیاز د حق-څېړونکو د يوه مشخص ډول پوښتنې طرح، غوښتل د حل، او بیا د غوره حل راټولیږی. څېړونکو هم اړتيا نه لري چې تر ټولو ښه ماهر پوښتنه پوهيږي، او کله کله د ښو مفکورو څخه نامتوقع ځایونو راغلل.

اوس زه هم خلاص غوښتنې پروژې او د بشري computation پروژو تر منځ د دوه مهم توپيرونه په ګوته کړي. لومړی، په خلاص غوښتنې ته د پروژو د څېړونکي په موخه (د بيلګې په توګه، وړاند فلم درجه) داسې حال کې چې د بشري computation د څيړنې يو کوچني دنده په ګوته کوي (د مثال په ډلبندۍ یوه کهکشان کې) په ګوته کوي. دوهم، په خلاص اړیکو د څیړونکو لپاره د فلم درجه، د يو پروتين ټیټ انرژۍ د سازونې، او یا د مخکې د هنر یو نه یو شمیر د د ونډې د ټولو ساده ترکیب ډول تر ټولو اړونده ټوټه وړاندوینه ښه مرسته-غوره الګوریتم غوښتل.

لپاره خلاص غوښتنې او د دغو درې مثالونه د عمومي کېنډۍ، هغه څه چې په ټولنيزو څيړنو په ستونزو ډول کېدای شي مناسب دا کړنلاره په پام سره؟ په دې وخت دي، زه بايد دا مني، چې هلته تر اوسه ډېر بريالي مثالونه نه دي (لاملونه دي، چې زه به په يوه شيبه تشريح). د مستقیم analogues له پلوه، یو شي تصور چې د Peer-to-د امتیاز د سبک پروژې چې د يو ځانګړي شخص یا نظریه ذکر يو تاريخي څېړونکی ژر سند په لټه له خوا کارول. د ستونزې په دې ډول د يوې غوښتنې کړنالره کیدای شي په ځانګړي ډول ارزښتناک کله چې د اړونده اسناد په یو واحد آرشيف راټول نه خو په پراخه توګه وويشل.

په عمومي ډول، څو حکومتونو ستونزې چې کېدای شي چمتووالی ځکه چې دوی وړاندوينه، چې کولی شي عمل دالرښوونې لپاره په کارول شي د رامنځته کولو په اړه دي چې غوښتنې دابرخه لري (Kleinberg et al. 2015) . د مثال په توګه، لکه څنګه چې Netflix غوښتل وړاندوینه په فلمونو درجه ته، حکومتونو کیدای شي غواړئ وړاندوینه پایلو لکه چې رستورانتونه دي چې ښايي په موخه د تفتیش منابعو څخه په موثره توګه ځانګړې روغتيا کوډ سرغړونو لري. هڅول د ستونزې، د دا راز له خوا Glaeser et al. (2016) د باسټن د ښار پر بنسټ له Yelp کتنې او د تفتیش تاریخی معلوماتو د معلوماتو رستورانت پاکوالی او حفظ الصحې د سرغړونو وړاندوینه مرسته د پرانيستې غوښتنې کارول. Glaeser او همکارانو اټکل کوي چې د predictive نمونه چې د پرانيستي غوښتنې وګټله به د 50٪ د رستورانت پلټونکو د تولیداتو ته وده ورکړي. سوداګرو هم لکه د وړاند وينه کوي، د پېرېدونکو ته ټکان سره د ورته جوړښت ستونزې لري (Provost and Fawcett 2013) .

په پای کې، د دې ترڅنګ چې د غوښتنې چې د پایلو چې د مخه په یوه ځانګړی معلومات وشول شامل دابرخه (د بيلګې په توګه، وړاند وينه کوي، روغتیا کوډ سرغړونو په تېرو روغتیا کوډ سرغړونو معلوماتو په کارولو سره)، یو شي وړاند پایلو یې نه ده په بيس د هیچا لپاره تر اوسه تصور . د مثال په توګه، د تنکۍ کورنۍ او د ماشومانو د هوساینی د مطالعې راهيسې د ولادت په اړه 5،000 ماشومان په 20 بېلابېلو امریکا د ښارونو له پښو (Reichman et al. 2001) . څېړونکو دا مالومات د دې ماشومانو، د خپلو کورنيو، او د تولد په خپل پراخه چاپیریال په اړه او په 1 3 5 عمرونو،،، 9 راټول، او 15. د دغو ماشومانو په اړه د ټولو معلوماتو په پام سره، کیدای شي څیړونکي وړاندوینه پایلو لکه چې فارغ به څومره ښه له پوهنتون څخه؟ یا، په داسې يوه لاره به ډېر څېړونکي، چې د معلوماتو او نظريو به په دغو پایلو وړاندوینه تر ټولو اغيزمنه وي ډېر په زړه پورې وي؟ څرنګه چې د دغو ماشومانو نه دي راوتلي کافي کلن ته کالج ته ځي، نو دا به یوه سمه پر مخ-په لټه کې وړاندوينه وي او د ډیرو مختلفو ستراتیژیو چې څېړونکو ښايي په کار بوخت دي. يو څېړونکي، چې د دې باور دی چې ګاونډ په ټاکلو ژوند پایلو به يوه چلن غوره کړي په داسې حال کې د يو څېړونکي چې د کورنيو تمرکز ښايي په بشپړ توګه مختلفو څه مهم دي. چې د دغو تګالرو ښه به کار کوي؟ موږ نه پوهيږو، او د موندلو څخه موږ څه کورنيو، ګاونډ، ښوونې او روزنې، او ټولنیزي نابرابرۍ په اړه مهم زده بهير. برسيره پر دې، دغه وړاند وينې کېدای شي په راتلونکي کې د معلوماتو د راټولولو د لارښوونې لپاره وکارول شي. تصور چې د کالج فارغ چې وړاندوينه نه ده شوې له خوا د نمونې د هر فارغ شي د يو لږ شمېر شته وو؛ نو دې خلکو به تعقیبي کیفی مرکو او تحلیلله ارنې لپاره د کانديدانو وي. په دې توګه، په د پرانیستو غوښتنې ته د دا راز، وړاندوينه نه دي په پای کې؛ پر ځای، هغوی ته پرتله، شتمن، او د مختلفو نظري دودونو په ګډه يوه نوې لاره برابر کړي. دا د پرانیستو غوښتنې ډول وړاندوینه چې به د پوهن ي ته له تنکۍ کورنۍ معلوماتو په کارولو سره د ځانګړو نه ده؛ دا وړاندوینه کوم پايلې چې په هر ډول چې اوږدمحاله ټولنیز معلومات به په پای کې راټول شي چې کارول کېږي.

لکه څنګه چې ما په دې برخه کې مخکې لیکلي، هلته د ټولنیز څیړونکي خلاص اړیکو په کارولو سره ډېرې بېلګې نه دي. زه فکر کوم چې دا ځکه چې خلاص غوښتنې په ښه طريقه، په لاره کې چې د ټولنيز پوهان په خاصه توګه د دوی د پوښتنو frame نه دي. د Netflix جایزې راستانه شوي، ټولنيز پوهان به معمولا د وړاند وينه کوي، مينې په اړه پوښتنه نه، دوی به په هکله د خلکو د مختلفو اجتماعي طبقو لپاره چې څنګه او ولې فرهنګي مينې توپير پوښتنه (Bourdieu 1987) . لکه د "څنګه" او "ولې" پوښتنه نه اسانه سبب د حل تایید کړي، او له همدې امله د غوښتنې دابرخه ضعيفه مناسبه ښکاري. په دې توګه، داسې ښکاري چې خلاص غوښتنې دي چې د وضاحت پوښتنو څخه وړاندوينه پوښتنه زيات چمتووالی؛ لپاره د وړاندوینې او توضيح تر منځ توپیر ډیر وګورئ Breiman (2001) . وروستي نظريه، که څه هم، د ټولنيز پوهان غوښتي دي چې د توضیح او وړاندوينه تر منځ په بېل والي سره غور (Watts 2014) . لکه څنګه چې وړاندوينه او توضيح تته تر منځ کرښه، زه تمه لري چې خلاص سیالیو کې به د ټولنيزو علومو د زياتيدونکي عام شي.