5.1 Hyrje

Wikipedia është e mahnitshme. Një bashkëpunim masiv i vullnetarëve krijoi një enciklopedi fantastike që është në dispozicion për të gjithë. Çelësi i suksesit të Wikipedia-s nuk ishte njohuri e re; përkundrazi, ishte një formë e re e bashkëpunimit. Epoka dixhitale, për fat të mirë, mundëson shumë forma të reja të bashkëpunimit. Pra, tani duhet të pyesim: cilat probleme shkencore masive-probleme që nuk mund t'i zgjidhim në mënyrë individuale-a mund të trajtojmë tani së bashku?

Bashkëpunimi në kërkimin është asgjë e re, natyrisht. Ajo që është e re, megjithatë, është se mosha dixhitale mundëson bashkëpunim me një grup shumë më të madh dhe më të ndryshme të njerëzve: të miliarda njerëzve në mbarë botën me qasje në internet. Unë pres që këto bashkëpunime të reja masive do të japë rezultate të mahnitshme jo vetëm për shkak të numrit të njerëzve të përfshirë, por edhe për shkak të aftësive të tyre të ndryshme dhe perspektivat. Si mund të përfshijnë të gjithë me një lidhje interneti në procesin tonë të kërkimit? Çfarë mund të bëni me 100 asistentë kërkimit? Po në lidhje me 100.000 bashkëpunëtorë të kualifikuar?

Ka shumë forma të bashkëpunimit masiv, dhe shkencëtarët e kompjuterëve zakonisht i organizojnë ato në një numër të madh kategorish bazuar në karakteristikat e tyre teknike (Quinn and Bederson 2011) . Në këtë kapitull, megjithatë, unë do të kategorizoj projektet e bashkëpunimit masiv bazuar në atë se si ato mund të përdoren për hulumtime sociale. Në veçanti, unë mendoj se është e dobishme të dallojmë afërsisht tre lloje të projekteve: llogaritja e njerëzve , thirrja e hapur dhe grumbullimi i të dhënave të shpërndara (figura 5.1).

Unë do të përshkruaj secilën prej këtyre llojeve në detaje më të hollësishme më vonë në kapitull, por tani më lejoni të përshkruaj secilën shkurtimisht. Projektet e llogaritjes njerëzore janë ideale për probleme të lehta për punë, si për shembull etiketimi i një milion imazheve. Këto janë projekte që në të kaluarën mund të kenë qenë kryer nga asistentë kërkimore universitare. Kontributet nuk kërkojnë shkathtësi të lidhura me detyrat, dhe rezultati përfundimtar është zakonisht një mesatare e të gjitha kontributeve. Një shembull klasik i një projekti të llogaritjes njerëzore është Galaxy Zoo, ku njëqind mijë vullnetarë ndihmuan astronomët të klasifikojnë një milion galaktika. Projektet e thirrjeve të hapura , nga ana tjetër, janë të përshtatshme për problemet në të cilat po kërkoni përgjigje të reja dhe të papritura për pyetjet e formuluara qartë. Këto janë projekte që në të kaluarën mund të kishin përfshirë pyetjen e kolegëve. Kontributet vijnë nga njerëz që kanë aftësi të veçanta të lidhura me punën, dhe rezultati përfundimtar është zakonisht më i miri i të gjitha kontributeve. Një shembull klasik i një thirrjeje të hapur është Çmimi Netflix, ku mijëra shkencëtarë dhe hackerë punuan për të zhvilluar algoritme të reja për të parashikuar vlerësimet e klientëve të filmave. Së fundmi, projektet e shpërndarjes së të dhënave janë të përshtatshme për mbledhjen e të dhënave në shkallë të gjerë. Këto janë projekte që në të kaluarën mund të jenë kryer nga asistentë kërkimore universitare ose kompani kërkimore studimi. Kontributet zakonisht vijnë nga njerëz që kanë qasje në vende ku hulumtuesit nuk e bëjnë dhe produkti përfundimtar është një koleksion i thjeshtë i kontributeve. Një shembull klasik i një koleksioni të shpërndarjes së të dhënave është eBird, në të cilin qindra mijëra vullnetarë kontribuojnë në raportet për zogjtë që shohin.

Figura 5.1: Skematike e bashkëpunimit masiv. Ky kapitull është i organizuar rreth tre format kryesore të bashkëpunimit masiv: llogaritja e njeriut, thirrja e hapur dhe shpërndarja e të dhënave të shpërndara. Më në përgjithësi, bashkëpunimi masiv kombinon idetë nga fusha të tilla si shkenca qytetare, crowdsourcing dhe inteligjenca kolektive.

Figura 5.1: Mass skematike bashkëpunim. Ky kapitull është i organizuar rreth tri format kryesore të bashkëpunimit në masë: llogaritje të njeriut, thirrje e hapur, dhe të shpërndara mbledhjen e të dhënave. Më në përgjithësi, bashkëpunimi në masë kombinon idetë nga fusha të tilla si shkenca qytetare, crowdsourcing, dhe inteligjencës kolektive.

Bashkëpunimi masiv ka një histori të gjatë dhe të pasur në fusha të tilla si astronomi (Marshall, Lintott, and Fletcher 2015) dhe ekologji (Dickinson, Zuckerberg, and Bonter 2010) , por ende nuk është e zakonshme në kërkimin shoqëror. Megjithatë, duke përshkruar projekte të suksesshme nga fusha të tjera dhe duke ofruar disa parime themelore të organizimit, shpresoj t'ju bind me dy gjëra. Së pari, bashkëpunimi masiv mund të shfrytëzohet për hulumtime sociale. Dhe, së dyti, hulumtuesit që përdorin bashkëpunimin masiv do të jenë në gjendje të zgjidhin problemet që më parë ishin të pamundura. Megjithëse bashkëpunimi masiv shpesh promovohet si një mënyrë për të kursyer para, është shumë më tepër se kaq. Siç do të tregoj, bashkëpunimi masiv nuk na lejon të bëjmë kërkime më të lira , na lejon të bëjmë më mirë kërkime.

Në kapitujt e mëparshëm, keni parë atë që mund të mësoni duke u angazhuar me njerëz në tri mënyra të ndryshme: duke respektuar sjelljen e tyre (Kapitulli 2), duke u kërkuar atyre pyetje (Kapitulli 3) dhe duke i regjistruar ato në eksperimente (Kapitulli 4). Në këtë kapitull, unë do t'ju tregoj atë që mund të mësohet duke angazhuar njerëz si bashkëpunëtorë kërkimi. Për secilën nga tre format kryesore të bashkëpunimit masiv, unë do të përshkruaj një shembull prototip, ilustroj pika të rëndësishme shtesë me shembuj të mëtejshëm dhe më në fund përshkruaj se si kjo formë e bashkëpunimit masiv mund të përdoret për hulumtime sociale. Kapitulli do të përfundojë me pesë parime që mund të ju ndihmojnë të krijoni projektin tuaj të bashkëpunimit masiv.