5.3.4 Záver

Otvorené hovory vám umožňujú nájsť riešenia problémov, ktoré môžete jasne uviesť, ale nemôžete sa vyriešiť.

Vo všetkých troch projekty, Netflix otvorenej výzvy Prize, Foldit peer-to-patentovo výskumníkov položil otázky špecifickú formu, získaval riešenie, a potom vybral najlepšie riešenie. Výskumníci ani nepotreboval poznať najlepšie znalca sa pýtať, a niekedy aj dobré nápady pochádzajú z nečakaných miestach.

Teraz môžem zdôrazniť dva dôležité rozdiely medzi projektmi otvorených výziev a projektmi ľudských výpočtov. Po prvé, v projektoch otvorených hovorov výskumník určuje cieľ (napr. Predpovedanie hodnotenia filmu), zatiaľ čo v ľudskom výpočte výskumník špecifikuje mikrotask (napr. Klasifikáciu galaxie). Po druhé, pri otvorených výzvach chce výskumníci najlepšie prispieť - napríklad najlepší algoritmus na predpovedanie hodnotenia filmov, konfiguráciu s najnižšou energetickou hodnotou proteínu alebo najdôležitejšieho diela z doterajšieho stavu techniky - nie nejakú jednoduchú kombináciu všetkých príspevkov.

Vzhľadom na všeobecný vzor otvorených výziev a na tieto tri príklady, aké druhy problémov v sociálnom výskume by mohli byť vhodné pre tento prístup? V tomto bode by som mal uznať, že zatiaľ nebolo veľa úspešných príkladov (z dôvodov, ktoré vysvetlím v krátkom čase). Čo sa týka priamych analógov, vieme si predstaviť, že otvorený hovor typu peer-to-patent je používaný historickým výskumníkom, ktorý hľadá najskorší dokument s cieľom spomenúť konkrétnu osobu alebo myšlienku. Prístup otvoreného prístupu k tomuto druhu problému by mohol byť obzvlášť cenný, ak potenciálne relevantné dokumenty nie sú v jednom archíve, ale sú široko distribuované.

Všeobecne platí, že mnohé vlády a spoločnosti majú problémy, ktoré by mohli byť otvorené, pretože otvorené volania môžu vytvárať algoritmy, ktoré sa dajú použiť na predpovedanie a tieto predpovede môžu byť dôležitým sprievodcom pre činnosť (Provost and Fawcett 2013; Kleinberg et al. 2015) . Napríklad, rovnako ako Netflix chcel predpovedať hodnotenie filmov, vlády by mohli chcieť predpovedať výsledky, ako napríklad ktoré reštaurácie majú s najväčšou pravdepodobnosťou porušenie zdravotných predpisov, aby sa efektívnejšie vyčlenila kontrola zdrojov. Tento typ problému motivoval Edward Glaeser a kolegovia (2016) aby pomohli mesta Boston predpovedať poruchy hygieny a hygieny reštaurácie na základe údajov z recenzií Yelp a historických kontrolných údajov. Odhadovali, že prediktívny model, ktorý vyhral otvorenú výzvu, by zvýšil produktivitu reštaurátorských inšpektorov o približne 50%.

Otvorené hovory môžu byť tiež potenciálne použité na porovnanie a testovanie teórií. Napríklad štúdia Fragile Families and Child Wellbeing odhalila približne 5 000 detí od narodenia v 20 rôznych amerických mestách (Reichman et al. 2001) . Výskumníci zhromaždili údaje o týchto deťoch, ich rodinách a širšom prostredí pri narodení vo veku 1, 3, 5, 9 a 15 rokov. Vzhľadom na všetky informácie o týchto deťoch, ako môžu výskumníci predpovedať výsledky, ako napríklad kto bude absolventom vysokej školy? Alebo vyjadril takým spôsobom, ktorý by bol pre niektorých výskumníkov zaujímavý, aké údaje a teórie by boli najefektívnejšie pri predpovedaní týchto výsledkov? Vzhľadom na to, že žiadne z týchto detí nie je v súčasnosti dostatočne staré na to, aby šli na vysokú školu, bola by to skutočná prognostická predstava a existuje veľa rôznych stratégií, ktoré by výskumníci mohli využiť. Výskumný pracovník, ktorý verí, že štvrte sú rozhodujúce pri formovaní životných výsledkov, môže mať jeden prístup, kým výskumník, ktorý sa zameriava na rodiny, môže urobiť niečo úplne iné. Ktorý z týchto prístupov by fungoval lepšie? Nevieme a v procese zisťovania by sme sa mohli naučiť niečo dôležité o rodinách, štvrtiach, vzdelávaní a sociálnej nerovnosti. Ďalej tieto predpovede môžu byť použité na usmerňovanie budúceho zhromažďovania údajov. Predstavte si, že existuje malý počet absolventov vysokých škôl, ktorým nebolo predpokladané, že absolvujú niektorý z modelov; títo ľudia by boli ideálnymi kandidátmi na následné kvalitatívne rozhovory a etnografické pozorovania. Takže v takomto otvorenom výzve nie sú predpovede koniec; skôr poskytujú nový spôsob porovnávania, obohacovania a kombinovania rôznych teoretických tradícií. Takáto otvorená výzva nie je špecifická pre používanie údajov zo štúdie "Fragile Families and Child Wellbeing Study", ktorá predpovedá, kto bude chodiť na vysokú školu. mohla by sa použiť na predpovedanie akéhokoľvek výsledku, ktorý sa nakoniec zhromaždí v akomkoľvek pozdĺžnom súbore sociálnych údajov.

Ako som už skôr napísal v tejto časti, nebolo veľa príkladov sociálnych výskumníkov využívajúcich otvorené výzvy. Myslím si, že práve preto, že otvorené výzvy nie sú vhodné pre spôsob, akým sociálni vedci zvyčajne kladú otázky. Pri návrate na cenu Netflix sa sociálni vedci zvyčajne nespýtajú na predvídanie chutí; skôr sa pýtajú, ako a prečo sa kultúrny vkus líši pre ľudí z rôznych spoločenských tried (pozri napr. Bourdieu (1987) ). Takáto otázka "ako" a "prečo" nevedie k ľahko overiteľným riešeniam, a preto sa zdajú byť nedostatočné na otvorenie hovorov. Zdá sa teda, že otvorené výzvy sú vhodnejšie na predvídanie otázok ako otázky vysvetlenia . Súčasní teoretici však vyzvali sociálnych vedcov, aby prehodnotili dichotómiu medzi vysvetlením a predpoveďou (Watts 2014) . Vzhľadom na to, že priamka medzi predikciou a vysvetlením zmrzačí, očakávam, že otvorené výzvy budú čoraz bežnejšie v sociálnom výskume.