5.2.2 Crowd-coding i manifestet politike

Coding manifeste politike, diçka që bëhet zakonisht nga ekspertët, mund të kryhet nga një projekt llogaritje njerëzor që rezulton në riprodhueshmërisë të madhe dhe fleksibilitet.

Ngjashëm me Galaxy Zoo, ka shumë situata ku kërkuesit social duan të kodojnë, klasifikojnë ose etiketojnë një imazh ose pjesë të tekstit. Një shembull i këtij hulumtimi është kodimi i manifesteve politike. Gjatë zgjedhjeve, partitë politike prodhojnë manifestime që përshkruajnë qëndrimet e tyre politike dhe udhëheqin filozofitë. Për shembull, këtu është një pjesë e manifestit të Partisë Laburiste në Mbretërinë e Bashkuar nga 2010:

"Miliona njerëz që punojnë në shërbimet tona publike mishërojnë vlerat më të mira të Britanisë, duke ndihmuar fuqizimin e njerëzve për të bërë më të madhe të jetës së tyre, duke mbrojtur ata nga rreziqet që ata nuk duhet të kenë të mbajnë më vete. Ashtu si ne duhet të jenë më të guximshme për rolin e qeverisë në bërjen tregjet të punojnë në mënyrë të drejtë, ne gjithashtu duhet të jenë reformatorë të guximshme të qeverisë. "

Këto manifestime përmbajnë të dhëna të vlefshme për shkencëtarët politikë, veçanërisht ata që studiojnë zgjedhjet dhe dinamikën e debateve politike. Për të nxjerrë informacione nga këto manifestime në mënyrë sistematike, kërkuesit krijuan Projektin e Manifestit, i cili mblodhi 4,000 manifestime nga gati 1,000 palë në 50 vende dhe më pas organizoi shkencëtarë politikë për t'i sistemuar ato sistematikisht. Çdo fjali në secilin manifest ishte koduar nga një ekspert duke përdorur një skemë 56-kategori. Rezultati i kësaj përpjekjeje bashkëpunuese është një grup i të dhënave masiv që përmbledh informacionin e përfshirë në këto manifestime dhe ky grup i të dhënave është përdorur në më shumë se 200 dokumente shkencore.

Kenneth Benoit dhe kolegët (2016) vendosën të marrin manifestin e kodimit që më parë ishte kryer nga ekspertët dhe e ktheu atë në një projekt të llogaritjes njerëzore. Si rezultat, ata krijuan një proces kodimi që është më i riprodhueshëm dhe më fleksibël, për të mos përmendur më lirë dhe më të shpejtë.

Duke punuar me 18 manifestime të krijuara gjatë gjashtë zgjedhjeve të fundit në Mbretërinë e Bashkuar, Benoit dhe kolegët e përdorën strategjinë e ndarë-zbatohet-kombinohen me punëtorët nga një treg pune i vogël (Amazon Mechanical Turk dhe CrowdFlower janë shembuj të tregjeve të punës në mikrotaskë; , shih Kapitullin 4). Studiuesit morën secilin manifest dhe e ndanë atë në fjali. Më pas, një person aplikoi skemën e kodimit në secilën fjali. Në veçanti, lexuesve iu kërkua të klasifikonin secilën fjali duke iu referuar politikës ekonomike (majtas ose djathtas), politikës sociale (liberale ose konservatore) ose askujt (figura 5.5). Çdo fjali ishte koduar nga rreth pesë njerëz të ndryshëm. Së fundmi, këto vlerësime u kombinuan duke përdorur një model statistikor që përbënte të dyja efektet individuale dhe efektet e vështirësisë së dënimit. Në të gjitha, Benoit dhe kolegët mblodhën 200,000 vlerësime nga rreth 1,500 njerëz.

Figura 5.5: Skema e kodimit nga Benoit et al. (2016). Nga lexuesit u kërkua të klasifikonin secilën fjali duke iu referuar politikës ekonomike (majtas ose djathtas), politikës sociale (liberale ose konservatore) ose asnjërit. Përshtatur nga Benoit et al. (2016), figura 1.

Figura 5.5: Skema e kodimit nga Benoit et al. (2016) . Nga lexuesit u kërkua të klasifikonin secilën fjali duke iu referuar politikës ekonomike (majtas ose djathtas), politikës sociale (liberale ose konservatore) ose asnjërit. Përshtatur nga Benoit et al. (2016) , figura 1.

Për të vlerësuar cilësinë e kodimit të turmës, Benoit dhe kolegët kishin gjithashtu rreth 10 profesorë të ekspertëve dhe studentë të diplomuar në shkencat politike, të njëjtat shenja duke përdorur një procedurë të ngjashme. Edhe pse ratings nga anëtarët e turmës ishin më të ndryshueshme se vlerësimet nga ekspertët, vlerësimi i turmës konsensuale kishte marrëveshje të jashtëzakonshme me vlerësimin e ekspertëve konsensusi (figura 5.6). Ky krahasim tregon se, si me Galaxy Zoo, projektet e llogaritjes njerëzore mund të prodhojnë rezultate me cilësi të lartë.

Figura 5.6: Vlerësimet e ekspertëve (x-axis) dhe vlerësimet e turmës (boshti y) ishin në marrëveshje të jashtëzakonshme kur kodonin 18 manifestime partiake nga Mbretëria e Bashkuar (Benoit et al. 2016). Emblemat e koduara ishin nga tre parti politike (Konservatore, Punë dhe Liberal Demokratë) dhe gjashtë zgjedhje (1987, 1992, 1997, 2001, 2005 dhe 2010). Përshtatur nga Benoit et al. (2016), figura 3.

Figura 5.6: Vlerësimet e ekspertëve ( \(x\) -axis) dhe vlerësimet e turmës ( \(y\) -aksis) ishin në marrëveshje të jashtëzakonshme kur kodonin 18 manifestime partiake nga Mbretëria e Bashkuar (Benoit et al. 2016) . Emblemat e koduara ishin nga tre parti politike (Konservatore, Punë dhe Liberal Demokratë) dhe gjashtë zgjedhje (1987, 1992, 1997, 2001, 2005 dhe 2010). Përshtatur nga Benoit et al. (2016) , figura 3.

Duke u bazuar në këtë rezultat, Benoit dhe kolegët përdorën sistemin e tyre të kodimit të turmave për të bërë kërkime të pamundura me sistemin e kodimit të ekspertëve të përdorur nga Projekti Manifesto. Për shembull, Projekti Manifesto nuk i ka koduar manifestimet në temën e emigracionit, sepse kjo nuk ishte një temë e spikatur kur skema e kodimit u zhvillua në mesin e viteve 1980. Dhe, në këtë pikë, logjistikisht është e pamundur që Projekti Manifesto të kthehet prapa dhe të përsëritë manifestet e tyre për të kapur këtë informacion. Prandaj, duket se studiuesit e interesuar për të studiuar politikën e emigracionit janë jashtë fatit. Sidoqoftë, Benoit dhe kolegët ishin në gjendje të përdorin sistemin e tyre të llogaritjes njerëzore për ta bërë këtë kodim të përshtatur në pyetjen e tyre kërkimore - shpejt dhe me lehtësi.

Për të studiuar politikën e emigracionit, ata koduan manifestat për tetë parti në zgjedhjet e përgjithshme të 2010 në Mbretërinë e Bashkuar. Secila fjali në secilin manifest ishte koduar nëse ajo lidhej me imigracionin dhe nëse po, a ishte ajo pro-imigrim, neutrale apo anti-imigrim. Brenda 5 orëve nga nisja e projektit të tyre, rezultatet ishin në. Ata kishin mbledhur më shumë se 22.000 përgjigje me një kosto totale prej 360 $. Më tej, vlerësimet nga turma treguan një marrëveshje të jashtëzakonshme me një sondazh të mëparshëm të ekspertëve. Pastaj, si një provë përfundimtare, dy muaj më vonë, studiuesit riprodhonin kodimin e tyre të turmave. Brenda pak orësh, ata kishin krijuar një grup të ri të dhënash të koduar të turmës që përputhej ngushtë me grupin origjinal të të dhënave të koduar me turma. Me fjalë të tjera, llogaritja e njeriut u mundësoi atyre të gjeneronin kodifikimin e teksteve politike që u pajtuan me vlerësimet e ekspertëve dhe ishin të riprodhueshme. Për më tepër, për shkak se llogaritja e njerëzve ishte e shpejtë dhe e lirë, ishte e lehtë për ta të rregulloje mbledhjen e të dhënave në pyetjen e tyre specifike për imigracionin.