5.2.3 Konklúzje
Human computation makket jo te ha tûzen ûndersyk assistinten.
Human computation projekten kombinearje it wurk fan in soad net-saakkundigen te lossen easy-taak-big-skaal problemen dy't net maklik oplost troch kompjûters. Se brûke de split-jilde-kombinearje strategy te brekken in grut probleem yn in soad ienfâldige mikro-taken dat kin wurde oplost troch minsken sûnder spesjalisearre feardichheden. Twadde generaasje minsklike computation systemen ek brûke masine learen om te amplify 'e minsklike ynspanning.
Yn sosjale ûndersyk, minsklike computation projekten binne nei alle gedachten foar brûkt wurde yn situaasjes dêr't ûndersikers wolle klassifisearjen, koade, of label bylden, video, of teksten. Dy klassifikaasjes binne net in ein; se binne de grûnstoffen foar ûndersyk. Bygelyks, de publyk-taalkodearjen fan politike manifesten koenen brûkt wurde om te testen teoryen oer de dynamyk fan omtinken nei migraasje.
Om fierder bouwe jo yntuysje, Tabel 5.1 jout oanfoljende foarbylden fan hoe't minsklike computation is brûkt yn sosjale ûndersyk. Dizze tabel lit sjen dat, yn tsjinstelling ta Galaxy Zoo, in protte oare minsklike computation projekten brûke mikro-taak arbeidsmerken (bygelyks, Amazon Mechanical Turk). Ik werom nei dizze dei fan participant motivaasje doe't ik jouwe advys oer it meitsjen fan jo eigen massa gearwurking projekt.
| Gearfetting | Data | dielnimmers | Citation |
|---|---|---|---|
| taalkodearjen yn party manifesten | tekst | micro-taak arbeidsmerk | Benoit et al. (2015) |
| extract evenemint ynformaasje fan nijs artikels op de Occupy Protesten yn 200 Amerikaanske stêden | tekst | micro-taak arbeidsmerk | Adams (2014) |
| klassifikaasje fan krante artikels | tekst | micro-taak arbeidsmerk | Budak, Goel, and Rao (2016) |
| extracting evenemint ynformaasje fan deiboeken fan soldaten yn de Earste Wrâldkriich 1 | tekst | frijwilligers | Grayson (2016) |
| detect feroarings yn kaarten | bylden | micro-taak arbeidsmerk | Soeller et al. (2016) |
Ta beslút, de foarbylden yn dizze paragraaf sjen litte dat minsklike computation kin hawwe in demokratisearring ynfloed op de wittenskip. Bring, dat Schawinski en Lintott wienen ôfstudearre studinten doe't se begûn Galaxy Zoo. Foarôfgeand oan it digitale tiidrek, in projekt te klassifisearjen in miljoen galaxy klassifikaasje soe ferplichte sa folle tiid en jild dat it soe hawwe allinne west praktyske foar goed-finansiere en pasjint heechleararen. Dat is net mear wier. Human computation projekten kombinearje it wurk fan in soad net-saakkundigen te lossen maklik-taak-big-skaal problemen. Folgjende, ik sil sjen litte jo dat massa gearwurking kin ek tapast wurde foar problemen dy't nedich ekspertize, ekspertize dat sels de ûndersiker sels miskien net.
