5.3.4 پڄاڻي

اوپن مطالبن ڪيترن ئي ماهرن ڏين ۽ غير ماهر مسئلا جتي حل پيدا کان چيڪ ڪرڻ آسان آهن کي حل propose.

سڀ ٽي کليل سڏ منصوبن-Netflix انعام، Foldit ع ۾، پير صاحب-کي-کليل-تحقيق جو هڪ مخصوص صورت جو سوال ڪري ھندستان، حل ورتا، ۽ ان کان پوء سنڌ جي بهترين حل جي اٻوجھ ماڻهن. هن تحقيق به پڇا ڳاڇا ڪرڻ لاء بهترين ماهر معلوم ڪرڻ جي ضرورت نه ڪيو، ۽ ڪڏهن ڪڏهن سٺا خيال اڻڄاتل هنڌ کان آيو.

هاڻي ته مون کي به کليل سڏ منصوبن ۽ انساني computation منصوبن جي وچ ۾ ٻه اهم اختلاف ڪاپي ڪري سگهو ٿا. پهريون، کليل سڏ منصوبن ۾ محقق هڪ مقصد (مثال طور، فلم درجابندي predicting) مخصوص انساني computation ۾ تحقيق جو هڪ تياري-ڪم (مثال طور، هڪ ڪيتري classifying) مخصوص هو جڏهن. ٻيو، کليل مطالبن ۾ تحقيق جو بهترين حصو-فلم درجابندي، هڪ پروٽين جي زير-توانائي جي تشڪيل، يا اڳواٽ فن-نه ئي ڀاڱيداريون جي سڀ کان سادي ميلاپ جا ڪي قسم جي سڀ کان وڌيڪ لاڳاپيل پيس predicting لاء بهترين الخوارزمي جو خواهشمند آهي.

کليل سڏي ٿو ۽ انهن ٽن مثالن لاء عام سانچي ڏنو، سماجي تحقيق ۾ پريشاني جي ڪهڙي قسم هن اچڻ لاء مناسب ٿي سگهي ٿو؟ هن موقعي تي، مون کي مڃتا گهرجي ته اهڙا آهن (سبب آهي ته مون کي هڪ پل ۾ بيان سين لاء) موجود ڪيترن ئي ڪامياب مثال ٿي نه. سڌي analogues جي سلسلي ۾، هڪ تصور ڪري سگهي ٿي ته پير صاحب کي-کليل انداز منصوبي هڪ تاريخي ڪنهن مخصوص ماڻهون يا خيال جو ذڪر ڪرڻ لاء مذڪوره سند لاء محقق جي استعمال ڪيو پيو وڃي. مسئلو جي هن قسم کي پڌرو سڏ اچڻ خاص طور تي قابل قدر ٿي سگهي ٿو جڏهن ته لاڳاپيل دستاويزن ھڪ کائي ۾ گڏ نه آهن پر وڏي پيماني تي تقسيم ڪري رهيا آهن.

وڌيڪ عام، ڪيترن ئي حڪومتن پريشاني، ڇاڪاڻ ته اهي ٿينديون ته عمل کي ھدايت ڪرڻ لاء استعمال ڪري سگهجي ٿو ٺاهڻ جي باري ۾ آهي ته مطالبن کولڻ amenable ٿي سگهي آهي (Kleinberg et al. 2015) . مثال طور، بس Netflix فلمون تي درجابندي گوئي ڪرڻ جو خواهشمند آهي ته جيئن، حڪومتن مالڪي اهڙي جنهن جي طور تي ريسٽورنٽ سڀ کان امان جي وڌيڪ سمورين جي چڪاس جي وسيلن مختص ڪرڻ ۾ صحت ڪوڊ جي ڀڃڪڙي ڪرڻ جو امڪان آهي گوئي ڪرڻ چاهيو ٿا وٺن. مسئلو، جي هن قسم جي متحرڪ Glaeser et al. (2016) پڌرو سڏ استعمال ڪرڻ ۾ مدد بوسٽن جي شهر گوئي Yelp تبصرا ۽ تاريخي چڪاس جي انگن اکرن مان ڊيٽا جي بنياد تي هوٽل صفائي ۽ صفائي جي ڀڃڪڙي. Glaeser ۽ طريقي جو اندازو آهي ته predictive ماڊل آهي ته کليل سڏ جت جي باري ۾ 50 سيڪڙو جي هوٽل inspectors جي پيداوار بهتر ڪري ڇڏي. ڌنڌا به جيئن ته ڪسٽمر جي churn predicting طور تي هڪ اهڙي طرح جوڙجڪ سان مسئلا آهن (Provost and Fawcett 2013) .

آخر ۾، سڏي ٿو ته مالڪي آهي ته اڳ ۾ ئي هڪ خاص ڊيٽا سيٽ ۾ مشھور ٿي ويا آهن (مثال طور، گذريل صحت ڪوڊ جي ڀڃڪڙي ڪرڻ تي ڊيٽا کي استعمال ڪندي صحت ڪوڊ جي ڀڃڪڙي predicting) داخل کولڻ کان سواء، هڪ predicting مالڪي ته dataset ۾ ڪنهن لاء موجود ائين نه ڪيو تصور ڪري سگهي ٿي . مثال جي طور تي، امن خاندانن ۽ ٻارن جي دهرائڻ جي مطالعي 20 مختلف آمريڪي شهرن ۾ جنم وٺي 5.000 جي باري ۾ ٻارن کي ٽريڪ ڪري ڇڏيو (Reichman et al. 2001) . تحقيق 3 15. انهن ٻارن، انهن جي خاندانن، ۽ ڄمڻ تي ۽ عمر 1 تي سندن وسيع ماحول جي باري ۾ ڊيٽا، 5، 9، ۽ گڏ ڪيو آهي ته انهن ٻارن جي باري ۾ سڀ معلومات ڏنو، ڪيئن چڱي ٿي سگهي تحقيق اهڙي جيڪو گريجوئيٽ ڪندو ته جيئن مالڪي گوئي ڪاليج کان؟ يا، هڪ رستو آهي ته ڪيترن ئي تحقيق، جنهن جي انگن اکرن ۽ شادي ڪرائي انهن مالڪي predicting ۾ سڀ کان وڌيڪ اثرائتي ٿي سگهندي کي وڌيڪ دلچسپ ٿي سگهندي ۾ جو اظهار ڪيو؟ جيئن ته انهن ٻارن جو ڪو وقت ڪافي پراڻي ڪاليج ڏانهن رخ ڪري رهيا آهن، هن هڪ سچو اڳتي-ڳولي جي اڳڪٿي ڪري سگهجي ها ۽ ڪيترن ئي مختلف حڪمت ته تحقيق employ ٿئي نه آهن. هڪ محقق جو ايمان آهي ته ڀرواري زندگي مالڪي shaping ۾ ٿيندا رهيا آهن هڪ اچڻ وٺي ​​هڪ محقق جو خاندانن تي الڳو ڳالھ پوريء طرح مختلف ڪندا ٿئي، جڏهن ته ٿئي. انهن اچي جو چڱو ڪم ٿين؟ اسان کي نه ڄاڻندا آھن، ۽ ٻاهر پئجي جي عمل ۾ اسان کي ڪجهه خاندانن، ڀرواري، تعليم، ۽ سماجي برابريء جي باري ۾ اهم معلوم ٿئي ٿو ٿئي. وڌيڪ، اهي ٿينديون مستقبل ۾ ڊيٽا گڏ ڪرڻ کي ھدايت ڪرڻ لاء استعمال ڪري سگهجي ٿو. تصور ڪاليج گريجوئيشن ته ماڊلس جي ڪنهن جي گريجوئيٽ لاء اڳڪٿي نه هئا جو هڪ ننڍو انگ موجود هئا ته؛ انهن ماڻهن جي پيروي اپ معياري انٽرويو ۽ ethnographic مشاهدي لاء موزون اميدوار وڃي ها. اهڙيء طرح، کليل سڏ جي هن قسم ۾، هن ٿينديون نه جي آخر ۾ آهن. بلڪه، اھي، compare غني، ۽ مختلف نظرياتي روايتون گڏ ڪرڻ لاء هڪ نئون رستو مهيا ڪري. کليل سڏ جي اهڙي قسم جو ڪاليج ڏانهن رخ ڪندو گوئي کي امن خاندانن مان ڊيٽا کي استعمال ڪرڻ لاء مخصوص نه آهي. ان کي ڪنهن به ڪالهه ته آخر ڪنهن longitudinal سماجي ڊيٽا سيٽ ۾ گڏ ڪيو ويندو گوئي ڪرڻ لاء استعمال ٿي سگهي ٿو.

جيئن ته مون کي هن حصي ۾ اڳ لکيو، اتي جي سماجي تحقيق جا ڪيترائي مثال کليل مطالبن کي استعمال نه ڪيا ويا آهن. مون کي خيال آهي ته هي آهي، ڇاڪاڻ ته کليل مطالبن سان گڏ واٽ ته سماجي سائنسدانن وضاحت سان سندن سوالن جا مجلس عامله کي جاء والارڻ لاء نه آهن. جي Netflix انعام لاء ريٽرننگ، سماجي سائنسدان اڪثر ذوق predicting جي باري ۾ پڇا ڳاڇا نه ڪري سگهندي، اهي جي باري ۾ ته ڪيئن ۽ ڇو ثقافتي ذوق مختلف سماجي طبقن مان ماڻهن لاء تڪرار پڇين ها ته (Bourdieu 1987) . جيئن ته "ڪيئن" ۽ "ڇو" جي سوال آسان ڪرڻ ڏس نه حل جي تصديق ڪرڻ، ۽ تنهن ڪري غير تسلي بخش مطالبن کولڻ لاء مناسب لڳي. اهڙيء طرح، اهو ظاهر ٿئي ٿو ته کليل مطالبن وضاحت جي سوال کان وڌيڪ جي اڳڪٿي جي سوال کي وڌيڪ amenable آهن. جي اڳڪٿي ۽ وضاحت ڏسڻ جي وچ ۾ فرق تي وڌيڪ لاء Breiman (2001) . موجوده theorists، تنهن هوندي به، سماجي سائنسدانن تي سڏيو آهن وضاحت ۽ اڳڪٿي جي وچ ۾ dichotomy غ کي (Watts 2014) . جي اڳڪٿي ۽ وضاحت blurs جي وچ ۾ ڪنڊي وانگر، مون کي اميد آهي ته کليل contests جي سماجي سائنس ۾ increasingly عام بڻجي ويندو.