5.2.3 Gevolgtrekking
Menslike berekening in staat stel om 'n duisend navorsingsassistente het.
Menslike berekeningsprojekte kombineer die werk van baie nie-kundiges om maklik-taak-grootskaalse probleme op te los wat nie maklik deur rekenaars opgelos kan word nie. Hulle gebruik die strategie om te verdeel-toepas-kombineer om 'n groot probleem in baie eenvoudige mikrotasks te breek wat deur mense sonder gespesialiseerde vaardighede opgelos kan word. Rekenaargesteunde menslike berekeningstelsels gebruik ook masjienleer om die menslike inspanning te versterk.
In sosiale navorsing word menslike berekeningsprojekte waarskynlik gebruik in situasies waar navorsers beelde, video of tekste wil klassifiseer, kode of etiketteer. Hierdie klassifikasies is gewoonlik nie die finale produk van die navorsing nie; In plaas daarvan is dit die grondstof vir analise. Byvoorbeeld, die skare-kodering van politieke manifes kan gebruik word as deel van analise oor die dinamika van politieke debat. Hierdie soort klassifikasie mikrotasks sal waarskynlik die beste werk as hulle nie gespesialiseerde opleiding benodig nie en wanneer daar 'n breë ooreenkoms oor die korrekte antwoord is. As die klassifikasie taak meer subjektief is, soos: "Is hierdie nuusverhaal bevooroordeeld?" - dan word dit toenemend belangrik om te verstaan wie deelneem en watter vooroordele hulle mag bring. Uiteindelik berus die kwaliteit van die uitset van menslike berekeningsprojekte op die gehalte van die insette wat die menslike deelnemers verskaf: vullis in, vullis uit.
Ten einde jou intuïsie verder te bou, verskaf tabel 5.1 bykomende voorbeelde van hoe menslike berekening in sosiale navorsing gebruik is. Hierdie tabel toon dat, in teenstelling met die Galaxy Zoo, baie ander menslike berekeningsprojekte mikrotask-arbeidsmarkte gebruik (bv. Amazon Mechanical Turk) en staatmaak op betaalde werkers eerder as vrywilligers. Ek sal terugkeer na hierdie kwessie van deelnemende motivering wanneer ek advies gee oor die skep van u eie massamewerkingsprojek.
| opsomming | data | deelnemers | verwysing |
|---|---|---|---|
| Kode politieke party manifestate | teks | Mikrotask arbeidsmark | Benoit et al. (2016) |
| Ontsluit gebeurtenis inligting uit nuus artikels oor die beset protes in 200 Amerikaanse stede | teks | Mikrotask arbeidsmark | Adams (2016) |
| Klassifiseer koerantberigte | teks | Mikrotask arbeidsmark | Budak, Goel, and Rao (2016) |
| Onttrek gebeurtenisinligting uit dagboeke van soldate in die Eerste Wêreldoorlog | teks | vrywilligers | Grayson (2016) |
| Ontdek veranderinge in kaarte | beelde | Mikrotask arbeidsmark | Soeller et al. (2016) |
| Gaan algoritmiese kodering na | teks | Mikrotask arbeidsmark | Porter, Verdery, and Gaddis (2016) |
Ten slotte, die voorbeelde in hierdie afdeling toon dat menslike berekening kan 'n demokratisering impak op die wetenskap nie. Onthou, dat Schawinski en Lintott was gegradueerde studente toe hulle begin Galaxy Zoo. Voor die digitale era, 'n projek om te klassifiseer as 'n miljoen sterrestelsel klassifikasie sou soveel tyd en geld wat dit net praktiese sou gewees het vir goed befonds en pasiënt professore nodig het. Dit is nie meer waar nie. Menslike berekening projekte kombineer die werk van baie nie-kenners om maklik taak-groot-skaal probleme op te los. Volgende, sal ek jou wys dat massa samewerking ook toegepas kan word om probleme wat kundigheid vereis, kundigheid dat selfs die navorser haarself nie kan hê.
