5.1 Введення

Wikipedia є дивним. Масове співробітництво добровольців створили фантастичну енциклопедію, яка доступна для всіх. Ключ до успіху Вікіпедії не було нових знань; скоріше, це була нова форма співпраці. Цифровий століття, на щастя, дозволяє багато нових форм співпраці. Таким чином, тепер ми повинні запитати: що масивні наукові проблеми-проблеми, які ми не могли вирішити індивідуально можемо ми тепер вирішувати разом?

Співпраця в галузі наукових досліджень немає нічого нового, звичайно. Що нового, однак, є те, що цифровий вік забезпечує спільну роботу з набагато більшим і більш різноманітний набір людей: мільярди людей в усьому світі з доступом в Інтернет. Я очікую, що ці нові масові спільні роботи дасть дивовижні результати не тільки через кількість людей, що беруть участь, а й через їх різноманітних навичок і перспектив. Як ми можемо включити всі з підключенням до Інтернету в нашому процесі дослідження? Що ви могли б зробити 100 наукових співробітників? Як щодо 100000 кваліфікованих колабораціоністів?

Є багато форм масового співробітництва, і комп'ютерні вчені , як правило , організовують їх у великі категорії номера в відповідно з їх технічними характеристиками (Quinn and Bederson 2011) . В цьому розділі, однак, я збираюся класифікувати проекти масового співробітництва, засновані на тому, як вони можуть бути використані для соціальних досліджень. Зокрема, я думаю , що це корисно розрізняти три типи проектів: людина обчислення, відкритий виклик, а розподілені по збору даних (малюнок 5.1).

Я буду описувати кожен з цих типів досить докладно далі в цьому розділі, але зараз дозвольте мені описати кожен з них коротко. Проекти людини обчислень ідеально підходять для простого завдання-великомасштабних проблем , таких як маркування мільйона зображень. Це проекти, які в минулому могли бути у виконанні студентів молодших наукових співробітників. Внески не вимагають навичок, що відносяться до завдання, і кінцевий результат, як правило, в середньому за все вкладів. Класичним прикладом проекту обчислень людини є Galaxy Zoo, де сто тисяч добровольців допомогли астрономам класифікувати мільйони галактик. Відкриті проекти викликів ідеально підходять для завдань , де ви шукаєте нових і несподіваних відповідей на чітко сформульовані питання. Це проекти, які в минулому могли бути залучені просити колег. Внески приходять від людей, які мають спеціальні навички завдання, пов'язані, і кінцевий результат, як правило, краще за все вкладів. Класичний приклад відкритого виклику є Netflix Prize, де тисячі вчених і хакерів працювали, щоб розробити нові алгоритми для прогнозування рейтингів клієнтів фільмів. І, нарешті, проекти збору розподілених даних ідеально підходять для збору даних великомасштабної. Це проекти, які в минулому могли бути у виконанні студентів молодших наукових співробітників або опитування дослідницьких компаній. Внески, як правило, виходять від людей, які мають доступ до місць знаходження, що дослідники не роблять, і кінцевий продукт є простим набором вкладів. Класичний приклад розподіленої збору даних є eBird, в якому сотні тисяч добровольців сприяють повідомлення про птахів, які вони бачать.

Малюнок 5.1: Масове співробітництво схематичними. Ця глава організована навколо трьох основних форм масового співробітництва: людина обчислення, відкритий виклик, а розподілені по збору даних. У більш загальному плані, масове співробітництво поєднує в собі ідеї з таких областей, як громадянин науки, краудсорсінг і колективного розуму.

Малюнок 5.1: Масове співробітництво схематичними. Ця глава організована навколо трьох основних форм масового співробітництва: людина обчислення, відкритий виклик, а розподілені по збору даних. У більш загальному плані, масове співробітництво поєднує в собі ідеї з таких областей, як громадянин науки, краудсорсінг і колективного розуму.

Масове співробітництво має довгу, багату історію в таких областях, як астрономія (Marshall, Lintott, and Fletcher 2015) і екології (Dickinson, Zuckerberg, and Bonter 2010) , але поки не поширене в соціальних дослідженнях. Проте, шляхом опису успішних проектів з інших областей і забезпечуючи кілька ключових принципи організації, я сподіваюся переконати вас в двох речах. По- перше, масове співробітництво можуть бути використані для соціальних досліджень. І, по-друге, дослідники, які використовують масове співробітництво буде в змозі вирішувати проблеми, які раніше здавалися неможливими. Хоча масове співробітництво часто пропагується як спосіб заощадити гроші, це набагато більше, ніж це. Як я покажу, масове співпраця не тільки дозволить нам зробити дослідження дешевше, це дозволяє нам робити дослідження краще.

У наведеному нижче розділі, для кожного з трьох основних форм масового співробітництва, я буду описувати прототіпічного приклад; ілюструють важливі додаткові точки з додатковими прикладами; і, нарешті, описати, як ця форма масового співробітництва може бути використана для соціальних досліджень. У цьому розділі буде укласти з п'ятьма принципами, які можуть допомогти вам створити свій власний проект масового співробітництва.