5.1 Introducere

Wikipedia este uimitor. O colaborare in masa de voluntari a creat o enciclopedie fantastică, care este disponibil pentru toată lumea. Cheia succesului Wikipedia nu a fost cunoștințe noi; mai degrabă, a fost o nouă formă de colaborare. Era digitala, din fericire, permite multe forme noi de colaborare. Astfel, ar trebui să ne întrebăm: ce probleme științifice masive-probleme pe care nu am putut rezolva în mod individual-acum putem aborda împreună?

Colaborare in cercetare nu este nimic nou, desigur. Ce este nou, cu toate acestea, este faptul că era digitală permite colaborarea cu un set mult mai mare și mai divers de oameni: miliarde de oameni din întreaga lume, cu acces la Internet. Mă aștept ca aceste noi colaborari de masă va da rezultate uimitoare, nu doar din cauza numărului de persoane implicate, ci și din cauza competențe diverse și perspectivele lor. Cum ne putem încorpora pentru toată lumea, cu o conexiune la Internet în procesul nostru de cercetare? Ce ai putea face cu 100 de asistenți de cercetare? Ce aproximativ 100.000 de colaboratori calificați?

Există mai multe forme de colaborare în masă, iar oamenii de știință de calculator le organizează în mod obișnuit într - un mare număr de categorii în funcție de caracteristicile tehnice ale acestora (Quinn and Bederson 2011) . În acest capitol, cu toate acestea, am de gând să clasifice proiectele de colaborare în masă, bazate pe modul în care acestea pot fi folosite pentru cercetarea socială. În special, cred că este util să se facă distincția între trei tipuri de proiecte: calcul uman, prin apel deschis, și de colectare a datelor distribuite (Figura 5.1).

Voi descrie fiecare dintre aceste tipuri în detaliu mai târziu , în capitolul, dar acum să - mi descriu fiecare dintre ele pe scurt. Proiectele de calcul umane sunt ideale pentru probleme mari pentru scară ușor de sarcină , cum ar fi marcarea unui milion de imagini. Acestea sunt proiecte care, în trecut, ar fi putut fi realizate de asistenți de cercetare de licență. Contribuțiile nu necesită competențe legate de sarcină, iar rezultatul final este în mod tipic o medie a tuturor contribuțiilor. Un exemplu clasic al unui proiect de calcul uman este Galaxy Zoo, în cazul în care o sută de mii de voluntari au ajutat astronomii să clasifice un milion de galaxii. Proiecte open call sunt ideale pentru probleme în cazul în care sunteți în căutarea pentru noi și răspunsuri neașteptate la întrebări formulate în mod clar. Acestea sunt proiecte care, în trecut, s-ar fi implicat cer colegi. Contribuțiile provin de la oameni care au abilități speciale legate de sarcină, iar rezultatul final este, de obicei, cel mai bun dintre toate contribuțiile. Un exemplu clasic al unui apel deschis este Premiul Netflix, unde mii de oameni de știință și de hackeri a lucrat pentru a dezvolta noi algoritmi pentru a anticipa evaluări ale clienților de filme. În cele din urmă, proiectele de colectare a datelor distribuite sunt ideale pentru colectarea de date pe scară largă. Acestea sunt proiecte care, în trecut, ar fi putut fi efectuate de către asistenți de cercetare universitare sau companii sondaj de cercetare. Contribuțiile provin de obicei de la oameni care au acces la locații pe care cercetătorii nu fac acest lucru, iar produsul final este o simplă colecție a contribuțiilor. Un exemplu clasic al unei colecții de date distribuite este eBird, în care sute de mii de voluntari contribuie rapoarte despre păsări pe care le văd.

Figura 5.1: schematică colaborare în masă. Acest capitol este organizat în jurul a trei forme principale de colaborare în masă: calcul uman, prin apel deschis, și de colectare a datelor distribuite. Mai mult, în general, colaborarea în masă combină idei din domenii precum știința cetățenilor, crowdsourcing și inteligența colectivă.

Figura 5.1: schematică colaborare în masă. Acest capitol este organizat în jurul a trei forme principale de colaborare în masă: calcul uman, prin apel deschis, și de colectare a datelor distribuite. Mai mult, în general, colaborarea în masă combină idei din domenii precum știința cetățenilor, crowdsourcing și inteligența colectivă.

Colaborarea în masă are o istorie lungă, bogată în domenii cum ar fi : astronomie (Marshall, Lintott, and Fletcher 2015) și ecologie (Dickinson, Zuckerberg, and Bonter 2010) , dar nu este încă comună în cercetarea socială. Cu toate acestea, prin descrierea de proiecte de succes din alte domenii și oferind câteva principii-cheie de organizare, sper să vă conving de două lucruri. În primul rând, colaborarea în masă poate fi valorificat pentru cercetarea socială. Și, în al doilea rând, cercetătorii care folosesc o colaborare în masă vor fi în măsură să rezolve problemele pe care păreau imposibile. Cu toate că colaborarea în masă este adesea promovată ca o modalitate de a economisi bani, este mult mai mult decât atât. Așa cum voi arăta, colaborarea în masă nu doar ne permite să facem cercetare mai ieftină, ea ne permite să facem cercetări mai bine.

În capitolul de mai jos, pentru fiecare dintre cele trei forme principale de colaborare în masă, voi descrie un exemplu prototipic; ilustrează puncte suplimentare importante, cu exemple suplimentare; și în cele din urmă să descrie modul în care s-ar putea folosi această formă de colaborare în masă pentru cercetarea socială. Capitolul se va încheia cu cinci principii care vă pot ajuta să proiectați propriul proiect de colaborare în masă.