Verspreide data-insameling is moontlik, en in die toekoms sal dit waarskynlik tegnologie en passiewe deelname insluit.
Soos eBird bewys, kan verspreide data-insameling gebruik word vir wetenskaplike navorsing. Verder toon PhotoCity dat probleme rakende steekproefneming en datakwaliteit potensieel oplosbaar is. Hoe kan data-insameling werk vir sosiale navorsing versprei word? Een voorbeeld kom uit die werk van Susan Watkins en haar kollegas oor die Malawi-tydskrifprojek (Watkins and Swidler 2009; Kaler, Watkins, and Angotti 2015) . In hierdie projek het 22 plaaslike inwoners, genaamd "joernaliste" -gesprek "gespreksjoernale" wat die gesprekke wat hulle gehoor het oor vigs in die daaglikse lewe van gewone mense (toe die projek begin het, ongeveer 15% van volwassenes gehoor het) in Malawi was besmet met MIV (Bello, Chipeta, and Aberle-Grasse 2006) ). Vanweë hul voorkennis was hierdie joernaliste in staat om gesprekke te hoor wat ontoeganklik was vir Watkins en haar Westerse navorsingsamewerkers. (Ek sal later die etiek hiervan in die hoofstuk bespreek wanneer ek advies gee oor die ontwerp van u eie massamewerkingprojek) . Die data uit die Malawi-tydskrifprojek het tot 'n aantal belangrike bevindinge gelei. Byvoorbeeld, voor die projek begin het, het baie buitestaanders geglo dat daar stilte oor VIGS in Afrika suid van die Sahara was, maar die gespreksjoernale het getoon dat dit duidelik nie die geval was nie: joernaliste het honderde besprekings van die onderwerp gehoor op plekke so uiteenlopend soos begrafnisse, bars en kerke. Verder het die aard van hierdie gesprekke navorsers gehelp om die weerstand teen kondoomgebruik beter te verstaan. Die manier waarop kondoomgebruik gebruik word, is in openbare gesondheidsberigte geraam, was teenstrydig met die manier waarop dit in die alledaagse lewe bespreek is (Tavory and Swidler 2009) .
Natuurlik, soos die data van eBird, is die data van die Malawi-tydskrifprojek nie perfek nie, 'n probleem wat deeglik deur Watkins en kollegas bespreek word. Die aangetekende gesprekke is byvoorbeeld nie 'n ewekansige steekproef van alle moontlike gesprekke nie. Inteendeel, hulle is 'n onvoltooide sensus van gesprekke oor vigs. Wat die datakwaliteit betref, het die navorsers geglo dat hul joernaliste van hoë gehalte verslaggewers was, soos blyk uit die konsekwentheid binne tydskrifte en oor tydskrifte. Dit is omdat genoeg joernaliste in 'n klein genoeg omgewing ontplooi en gefokus is op 'n spesifieke onderwerp, dit was moontlik om ontslag te gebruik om die kwaliteit van die data te bepaal en te verseker. Byvoorbeeld, 'n sekswerker met die naam "Stella" het verskeie kere in die joernale van vier verskillende joernaliste (Watkins and Swidler 2009) . Ten einde jou intuïsie verder te bou, toon tabel 5.3 ander voorbeelde van verspreide data-insameling vir sosiale navorsing.
Data versamel | verwysing |
---|---|
Besprekings oor MIV / vigs in Malawi | Watkins and Swidler (2009) ; Kaler, Watkins, and Angotti (2015) |
Straat bedel in Londen | Purdam (2014) |
Konflikgebeurtenisse in Oos-Kongo | Windt and Humphreys (2016) |
Ekonomiese aktiwiteit in Nigerië en Liberië | Blumenstock, Keleher, and Reisinger (2016) |
Influenza surveillance | Noort et al. (2015) |
Al die voorbeelde wat in hierdie afdeling beskryf word, het aktiewe deelname gehad: joernaliste het gesprekke wat hulle gehoor het, getransskribeer; birders het hul voëlkyklyslys opgelaai; of spelers het hul foto's opgelaai. Maar wat as die deelname outomaties was en geen spesifieke vaardigheid of tyd gehad het om in te dien nie? Dit is die belofte wat deur "deelnemende sensasie" of "mense-sentriese sensing" aangebied word. Byvoorbeeld, die Pothole Patrol, 'n projek deur wetenskaplikes by MIT, het GPS-versnellingsmetodes binne sewe taxi-taxi's in die Boston-omgewing gemonteer (Eriksson et al. 2008) . Aangesien die ry oor 'n skottel 'n duidelike versnellingssensor laat, kan hierdie toestelle, wanneer dit binne-in bewegende taxi's geplaas word, 'n kruiskaart van Boston skep. Natuurlik doen taxi's nie willekeurig paaie nie, maar genoeg taxi's kan genoeg dekking bied om inligting oor groot gedeeltes van hulle stad te verskaf. 'N Tweede voordeel van passiewe stelsels wat op tegnologie staatmaak, is dat hulle die proses van bydraende data vernuf: terwyl dit vaardigheid vereis om by te dra tot eBird (omdat jy betroubaar moet identifiseer voëlspesies), vereis dit geen spesiale vaardighede om dra by tot Pothole Patrol.
Gaan voort, ek vermoed dat baie verspreide data-insamelingsprojekte sal begin gebruik maak van die vermoëns van die selfone wat reeds deur miljarde mense regoor die wêreld gedra word. Hierdie fone het reeds 'n groot aantal sensors wat belangrik is vir meting, soos mikrofone, kameras, GPS-toestelle en horlosies. Verder ondersteun hulle derdeparty-programme wat navorsers in staat stel om die beheer oor die onderliggende data-insamelingsprotokolle te beheer. Ten slotte, hulle het internet-konneksie, wat dit moontlik maak om die data wat hulle versamel af te laai. Daar is talle tegniese uitdagings, wat wissel van onakkurate sensors tot beperkte batterylewe, maar hierdie probleme sal waarskynlik mettertyd afneem namate tegnologie ontwikkel. Kwessies rakende privaatheid en etiek, aan die ander kant, kan dalk meer ingewikkeld raak; Ek sal terugkeer na etiese vrae wanneer ek advies gee oor die ontwerp van u eie massamewerking.
In verspreide data-insamelingprojekte dra vrywilligers data oor die wêreld by. Hierdie benadering is reeds suksesvol gebruik, en toekomstige gebruike sal waarskynlik die steekproefneming en data kwaliteitskwessies moet aanspreek. Gelukkig bied bestaande projekte soos PhotoCity en Pothole Patrol oplossings vir hierdie probleme. Aangesien meer projekte gebruik maak van tegnologie wat de-vaardige en passiewe deelname moontlik maak, moet verspreide data-insamelingsprojekte dramaties toegeneem word, sodat navorsers data kan versamel wat bloot in die verlede beperk is.