5.1 Giới thiệu

Wikipedia thật tuyệt vời. Một sự hợp tác hàng loạt của các tình nguyện viên tạo ra một bách khoa toàn thư tuyệt vời có sẵn cho tất cả mọi người. Chìa khóa thành công của Wikipedia không phải là kiến ​​thức mới; thay vào đó, đó là một hình thức cộng tác mới. Thời đại kỹ thuật số, may mắn thay, cho phép nhiều hình thức cộng tác mới. Vì vậy, bây giờ chúng ta nên hỏi: Những vấn đề khoa học lớn - những vấn đề mà chúng ta không thể giải quyết riêng lẻ - bây giờ chúng ta có thể giải quyết cùng nhau không?

Hợp tác trong nghiên cứu là không có gì mới, tất nhiên. Điều gì là mới, tuy nhiên, đó là các đại kỹ thuật số cho phép hợp tác với một tập hợp lớn hơn nhiều và đa dạng hơn của người dân: hàng tỷ người trên khắp thế giới với truy cập Internet. Tôi hy vọng rằng những sự hợp tác đại chúng mới sẽ mang lại kết quả tuyệt vời không chỉ vì số lượng người tham gia mà còn vì kỹ năng và quan điểm đa dạng của họ. Làm thế nào chúng ta có thể kết hợp tất cả mọi người với một kết nối Internet vào quá trình nghiên cứu của chúng tôi? Những gì bạn có thể làm với 100 trợ lý nghiên cứu? Những khoảng 100.000 cộng tác viên có tay nghề?

Có nhiều hình thức hợp tác hàng loạt, và các nhà khoa học máy tính thường tổ chức chúng thành một số lượng lớn các loại dựa trên đặc điểm kỹ thuật của chúng (Quinn and Bederson 2011) . Tuy nhiên, trong chương này, tôi sẽ phân loại các dự án cộng tác hàng loạt dựa trên cách chúng có thể được sử dụng cho nghiên cứu xã hội. Đặc biệt, tôi nghĩ rằng nó là hữu ích để phân biệt khoảng giữa ba loại dự án: tính toán con người , cuộc gọi mởthu thập dữ liệu phân tán (hình 5.1).

Tôi sẽ mô tả chi tiết hơn về từng loại sau trong chương này, nhưng bây giờ hãy để tôi mô tả từng loại một. Các dự án tính toán của con người là lý tưởng cho các vấn đề quy mô lớn dễ dàng như công việc ghi nhãn một triệu hình ảnh. Đây là những dự án mà trong quá khứ có thể đã được thực hiện bởi các trợ lý nghiên cứu đại học. Các đóng góp không đòi hỏi các kỹ năng liên quan đến nhiệm vụ và kết quả cuối cùng thường là trung bình của tất cả các đóng góp. Một ví dụ điển hình về một dự án tính toán của con người là Vườn thú Galaxy, nơi một trăm nghìn tình nguyện viên đã giúp các nhà thiên văn phân loại một triệu thiên hà. Các dự án mở cuộc gọi , mặt khác, là lý tưởng cho các vấn đề mà bạn đang tìm kiếm câu trả lời mới lạ và bất ngờ cho các câu hỏi được xây dựng rõ ràng. Đây là những dự án mà trong quá khứ có thể có liên quan đến việc hỏi các đồng nghiệp. Những đóng góp đến từ những người có kỹ năng liên quan đến nhiệm vụ đặc biệt và kết quả cuối cùng thường là tốt nhất cho tất cả các đóng góp. Một ví dụ điển hình về cuộc gọi mở là Giải thưởng Netflix, nơi hàng nghìn nhà khoa học và tin tặc đã làm việc để phát triển các thuật toán mới để dự đoán xếp hạng của khách hàng về phim. Cuối cùng, các dự án thu thập dữ liệu phân tán rất lý tưởng cho việc thu thập dữ liệu quy mô lớn. Đây là những dự án mà trong quá khứ có thể đã được thực hiện bởi các trợ lý nghiên cứu đại học hoặc các công ty nghiên cứu khảo sát. Những đóng góp thường đến từ những người có quyền truy cập vào các địa điểm mà các nhà nghiên cứu không làm, và sản phẩm cuối cùng là một tập hợp các đóng góp đơn giản. Một ví dụ điển hình về một bộ sưu tập dữ liệu phân tán là eBird, trong đó hàng trăm ngàn tình nguyện viên đóng góp các báo cáo về các loài chim mà họ nhìn thấy.

Hình 5.1: Sơ đồ cộng tác khối lượng. Chương này được tổ chức xung quanh ba hình thức cộng tác chính: tính toán con người, cuộc gọi mở và thu thập dữ liệu phân tán. Nói chung, cộng tác đại chúng kết hợp các ý tưởng từ các lĩnh vực như khoa học công dân, crowdsourcing và trí thông minh tập thể.

Hình 5.1: Mass phối hợp sơ đồ. Chương này được tổ chức xung quanh ba hình thức chính của sự hợp tác đoàn thể: tính toán của con người, cuộc gọi mở, và thu thập dữ liệu phân tán. Tổng quát hơn, cộng tác đại chúng kết hợp ý tưởng từ các lĩnh vực như khoa học công dân, crowdsourcing, và trí tuệ tập thể.

Sự cộng tác hàng loạt có một lịch sử lâu dài, phong phú trong các lĩnh vực như thiên văn học (Marshall, Lintott, and Fletcher 2015) và sinh thái học (Dickinson, Zuckerberg, and Bonter 2010) , nhưng nó vẫn chưa phổ biến trong nghiên cứu xã hội. Tuy nhiên, bằng cách mô tả các dự án thành công từ các lĩnh vực khác và cung cấp một số nguyên tắc tổ chức chính, tôi hy vọng sẽ thuyết phục bạn về hai điều. Đầu tiên, sự hợp tác hàng loạt có thể được khai thác để nghiên cứu xã hội. Và, thứ hai, các nhà nghiên cứu sử dụng sự hợp tác hàng loạt sẽ có thể giải quyết các vấn đề mà trước đây dường như là không thể. Mặc dù sự cộng tác hàng loạt thường được quảng bá như một cách để tiết kiệm tiền, nhưng nó còn hơn thế nữa. Như tôi sẽ cho thấy, sự cộng tác hàng loạt không chỉ cho phép chúng tôi nghiên cứu rẻ hơn , nó cho phép chúng tôi làm nghiên cứu tốt hơn .

Trong các chương trước, bạn đã thấy những gì có thể học được bằng cách tham gia với mọi người theo ba cách khác nhau: quan sát hành vi của họ (Chương 2), đặt câu hỏi (Chương 3) và đăng ký chúng trong các thí nghiệm (Chương 4). Trong chương này, tôi sẽ cho bạn thấy những gì có thể học được bằng cách thu hút mọi người với tư cách là cộng tác viên nghiên cứu. Đối với mỗi hình thức cộng tác chính, tôi sẽ mô tả một ví dụ nguyên mẫu, minh họa các điểm bổ sung quan trọng với các ví dụ khác, và cuối cùng mô tả cách thức hợp tác khối lượng này có thể được sử dụng cho nghiên cứu xã hội. Chương này sẽ kết thúc với năm nguyên tắc có thể giúp bạn thiết kế dự án cộng tác đại chúng của riêng bạn.