5.4.3 Hitimisho

Kusambazwa ukusanyaji wa takwimu inawezekana, na katika siku zijazo uwezekano kuhusisha teknolojia na ushiriki watazamaji tu.

Kama eBird inaonyesha, kusambazwa ukusanyaji wa takwimu inaweza kutumika kwa ajili ya utafiti wa kisayansi. Zaidi ya hayo, PhotoCity inaonyesha kwamba matatizo kuhusiana na uchaguzi katika utafiti na data ubora ni uwezekano wa solvable.

Jinsi gani kusambazwa ukusanyaji wa takwimu kazi kwa ajili ya utafiti wa kijamii? Mfano mzuri linatokana na kazi ya Susan Watkins na wenzake juu ya Malawi Journals Project (Watkins and Swidler 2009; Kaler, Watkins, and Angotti 2015) . Katika mradi huu, 22 za mitaa wakazi kinachoitwa "waandishi wa habari" -kept "majarida mazungumzo" kwamba kumbukumbu, kwa undani, mazungumzo wao alisikika kuhusu UKIMWI katika maisha ya kila siku ya watu wa kawaida (wakati huo Mradi ulianza, juu ya 15% ya watu wazima katika Malawi wameambukizwa VVU (Bello, Chipeta, and Aberle-Grasse 2006) ). Kwa sababu ya hali yao Go, waandishi wa habari hizi walikuwa na uwezo wa overhear mazungumzo ambayo inaweza kuwa inaccessible kwa Susan Watkins na yake shughuli za utafiti Magharibi (mimi itabidi kujadili maadili ya hii baadaye katika sura wakati mimi kutoa ushauri juu ya kubuni yako mwenyewe wingi kushirikiana mradi ). data kutoka Malawi Journals Project imesababisha idadi ya matokeo muhimu. Kwa mfano, kabla ya mradi kuanza, watu wa nje wengi waliamini kuwa kulikuwa na ukimya kuhusu UKIMWI katika Afrika kusini mwa Sahara, lakini majarida imeonesha kwamba hii ni wazi si kesi: waandishi wa habari alisikika mamia ya mazungumzo juu ya mada, katika maeneo mbalimbali kama mazishi , baa, na makanisa. Zaidi ya hayo, asili ya mazungumzo hayo kusaidiwa watafiti kuelewa baadhi ya upinzani dhidi ya matumizi ya kondomu; njia kwamba matumizi ya kondomu alikuwa zimeandaliwa katika ujumbe wa afya ya umma ilikuwa haiendani na kwa njia hiyo ilijadiliwa katika maisha ya kila siku (Tavory and Swidler 2009) .

Bila shaka, kama takwimu kutoka eBird, data kutoka Malawi Journals Project si kamili, suala kujadiliwa kwa kina na Watkins na wenzake. Kwa mfano, mazungumzo ya kumbukumbu si sampuli ya majaribio ya mazungumzo yote iwezekanavyo. Badala yake, ni sensa haujakamilika ya mazungumzo kuhusu UKIMWI. Katika suala la ubora data, watafiti wanaamini kwamba waandishi wa habari yao yalikuwa ubora waandishi wa habari, kama ilivyoshuhudiwa na msimamo ndani ya majarida na hela majarida. Zaidi ya hayo, wakati waandishi wa habari wa kutosha ni uliotumika katika ndogo mazingira ya kutosha na ripoti ni kulenga mada maalum, redundancy ikawa inawezekana, ambayo huongeza kujiamini katika ubora data. Kwa mfano, mfanyabiashara ya ngono aitwaye "Stella" ilionyesha juu mara kadhaa katika majarida ya waandishi wa habari wanne tofauti (Watkins and Swidler 2009) . Kama ilivyokuwa katika PhotoCity, matumizi ya redundancy ni kanuni muhimu kwa ajili ya kutathmini na kuhakikisha ubora wa takwimu katika kusambazwa miradi ukusanyaji wa takwimu. Ili kujenga zaidi Intuition yako, Meza 5.3 inaonyesha mifano mingine ya mkusanyiko kusambazwa data kwa ajili ya utafiti wa kijamii.

Mifano yote ilivyoelezwa katika sehemu hii kuwa na kushiriki ushiriki: waandishi wa habari transcribed mazungumzo walisikia habari; birders kupakiwa birding orodha zao; au wachezaji kupakiwa picha zao. Lakini nini kama ushiriki ulikuwa moja kwa moja na hakuwa na kuhitaji ujuzi wowote maalum au muda wa kuwasilisha? Hii ni ahadi inayotolewa na "kuhisi shirikishi" au "watu-centric kuhisi." Kwa mfano, ya mashimo Patrol, mradi na wanasayansi katika MIT, vyema GPS accelerometers vifaa ndani ya cabs teksi saba katika eneo Boston (Eriksson et al. 2008) . Kwa sababu kuendesha gari juu ya pothole majani tofauti accelerometer ishara, vifaa hivi, wakati kuwekwa ndani ya teksi kusonga, unaweza kuunda ramani pothole wa Boston. Bila shaka, teksi si nasibu sampuli barabara, lakini kutokana na teksi kutosha, kuna inaweza kuwa kutosha chanjo kutoa taarifa kuhusu sehemu kubwa ya wao jiji. Faida ya pili ya mifumo ya watazamaji kwamba kutegemea teknolojia ni kwamba wao de-ujuzi mchakato wa kuchangia data: wakati inahitaji ujuzi wa kuchangia katika eBird (kwa sababu unahitaji kuwa na uwezo wa reliably kutambua aina ya ndege), inahitaji ujuzi hakuna maalum kwa kuchangia ya mashimo Patrol.

Kwenda mbele, mimi mtuhumiwa kwamba ukusanyaji wengi data kusambazwa miradi wataanza kufanya matumizi ya uwezo wa simu za mkononi ambazo tayari uliofanywa na mabilioni ya watu duniani kote. simu hizi tayari kuwa na idadi kubwa ya sensorer muhimu kwa ajili ya kipimo, kama vile vipaza sauti, kamera, vifaa GPS, na Clocks. Zaidi ya hayo, hizi za mkononi kusaidia programu ya tatu kuwezesha watafiti baadhi ya udhibiti wa msingi itifaki ukusanyaji wa takwimu. Hatimaye, hizi za kuwa na Internet-kuunganishwa, na kufanya hivyo inawezekana kwa wao off-mzigo data wao kukusanya. Kuna changamoto mbalimbali ya kiufundi kutoka sensorer sahihi kwa maisha mdogo betri, lakini matatizo haya kuna uwezekano kupunguza baada ya muda kama teknolojia yanaendelea. Masuala yanayohusiana na faragha na maadili, kwa upande mwingine, inaweza kupata ngumu zaidi kama teknolojia yanaendelea; Mimi itabidi kurudi kwa maswali ya maadili wakati mimi kutoa ushauri juu ya kubuni wingi yako mwenyewe ushirikiano.

Katika kusambazwa miradi ukusanyaji wa takwimu, kujitolea kuchangia data kuhusu dunia. Njia hii tayari zimetumika kwa mafanikio, na matumizi ya baadaye kuna uwezekano kuwa na kushughulikia sampuli na data ubora wasiwasi. Kwa bahati nzuri, miradi iliyopo kama vile PhotoCity na ya mashimo Patrol kupendekeza ufumbuzi wa matatizo haya. Kama miradi zaidi kuchukua faida ya teknolojia ambayo itawezesha de wenye ujuzi na watazamaji ushiriki, kusambazwa ukusanyaji wa takwimu miradi inapaswa kuongeza kasi katika wadogo, kuwezesha watafiti kukusanya takwimu kwamba alikuwa tu mbali mipaka katika siku za nyuma.