5.4.3 Gevolgtrekking

Versprei dataversameling moontlik, en in die toekoms sal waarskynlik behels tegnologie en passiewe deelname.

Soos eBird toon, kan versprei dataversameling gebruik word vir wetenskaplike navorsing. Verder PhotoCity toon dat probleme wat verband hou met monsterneming en kwaliteit data is potensieel opgelos.

Hoe kan versprei data-insameling werk vir sosiale navorsing? 'N Wonderlike voorbeeld kom uit die werk van Susan Watkins en haar kollegas oor die Malawi Joernale Projek (Watkins and Swidler 2009; Kaler, Watkins, and Angotti 2015) . In hierdie projek, 22 plaaslike inwoners sogenaamde "joernaliste" -kept "gespreks tydskrifte" wat aangeteken, in detail, die gesprekke wat hulle gehoor het oor vigs in die daaglikse lewens van gewone mense (ten tye van die projek begin het, sowat 15% van volwassenes in Malawi is met MIV besmet is (Bello, Chipeta, and Aberle-Grasse 2006) ). As gevolg van hul insider status, hierdie joernaliste in staat was om gesprekke wat ontoeganklik sou gewees het om Susan Watkins en haar Wes navorsingsgenote hoor (ek sal die etiek van hierdie later in die hoofstuk bespreek wanneer ek bied advies oor die ontwerp van jou eie massa samewerking projek ). Die data van die Malawi Joernale Projek het gelei tot 'n aantal belangrike bevindings. Byvoorbeeld, voordat die projek begin het, baie buitestaanders geglo dat daar stilte oor vigs in Afrika besuide die Sahara, maar die tydskrifte gedemonstreer dat dit duidelik nie die geval: joernaliste gehoor honderde gesprek oor die onderwerp, in plekke so uiteenlopend soos begrafnisse , bars, en kerke. Verdere, die aard van hierdie gesprekke gehelp navorsers beter te verstaan ​​sommige van die weerstand teen die gebruik van kondome; die manier waarop die gebruik van kondome is geraam in openbare gesondheid boodskappe was strydig met die manier waarop dit in die alledaagse lewe is bespreek (Tavory and Swidler 2009) .

Natuurlik, soos die data van eBird, die data van die Malawi Joernale Projek is nie volmaak nie, 'n probleem in detail bespreek deur Watkins en kollegas. Byvoorbeeld, die aangeteken gesprekke is nie 'n ewekansige steekproef van alle moontlike gesprekke. Inteendeel, dit is 'n onvolledige sensus van gesprekke oor vigs. In terme van kwaliteit data, het die navorsers glo dat hul joernaliste was 'n hoë-gehalte verslaggewers, soos blyk uit die konsekwentheid binne tydskrifte en oor tydskrifte. Verdere, wanneer genoeg joernaliste ontplooi in 'n klein genoeg omgewing en verslae word gefokus op 'n spesifieke onderwerp, het ontslag moontlik, wat vertroue in die kwaliteit data verhoog. Byvoorbeeld, 'n sekswerker genaamd "Stella" het 'n paar keer in die joernale van vier verskillende joernaliste (Watkins and Swidler 2009) . Soos dit was in PhotoCity, die gebruik van ontslag is 'n belangrike beginsel vir die assessering en die versekering van gehalte data in verspreide data-insameling projekte. Ten einde jou intuïsie verder bou, Table 5.3 toon ander voorbeelde van verspreide data-insameling vir sosiale navorsing.

Al die in hierdie artikel beskryf voorbeelde betrokke aktiewe deelname: joernaliste getranskribeer gesprekke wat hulle gehoor; voëlkykers gelaai hul voëls kontrolelyste; of spelers hul Foto's nie. Maar wat as die deelname was outomatiese en het 'n spesifieke vaardigheid of tyd nie nodig het om te dien? Dit is die belofte wat aangebied word deur "deelnemende sensing" of "mense-gesentreerde sensing." Byvoorbeeld, die Slaggat Patrol, 'n projek wat deur wetenskaplikes by MIT, gemonteer GPS toegerus versnellingsmeters binne sewe taxi cabs in die Boston area (Eriksson et al. 2008) . Omdat ry oor 'n slaggat laat 'n duidelike versnelling sein, hierdie toestelle, wanneer geplaas binnekant van die verskuiwing van taxi's, kan slaggat kaarte van Boston te skep. Natuurlik, het taxi's nie lukraak monster paaie, maar gegewe genoeg taxi's, kan daar voldoende dekking om inligting oor groot dele van hulle stad voorsien wees. 'N Tweede voordeel van passiewe stelsels wat staatmaak op tegnologie is dat hulle de-vaardigheid die proses by te dra data: terwyl dit vaardigheid vereis om by te dra tot eBird (want jy moet in staat wees om 'n betroubare identifiseer voëlsoorte), dit vereis geen spesiale vaardighede te bydra tot Slaggat Patrol.

Om vorentoe te beweeg, ek vermoed dat die versameling baie versprei data projekte sal begin om gebruik te maak van die vermoëns van selfone wat reeds deur miljarde mense regoor die wêreld gedra maak. Hierdie fone het reeds 'n groot aantal sensors belangrik vir meting, soos mikrofone, kameras, GPS-toestelle, en horlosies. Verdere, hierdie selfone ondersteun die derde party programme in staat stel navorsers mate van beheer oor die onderliggende data-insameling protokolle. Ten slotte, hierdie fone het Internet-verbinding, maak dit vir hulle moontlik om af te laai die data wat hulle versamel. Daar is talle tegniese uitdagings van onakkurate sensors om beperkte battery lewe, maar hierdie probleme sal waarskynlik verminder met verloop van tyd as tegnologie ontwikkel. Kwessies wat verband hou met privaatheid en etiek, aan die ander kant, kan kry meer ingewikkeld as tegnologie ontwikkel; Ek sal terugkeer na vrae van etiek toe ek bied advies oor die ontwerp van jou eie massa samewerking.

In versprei dataversameling projekte, vrywilligers dra data oor die hele wêreld. Hierdie benadering is reeds suksesvol gebruik, en toekomstige gebruike sal waarskynlik moet monsters en kwaliteit data bekommernisse aan te spreek. Gelukkig bestaande projekte soos PhotoCity en Slaggat Patrol oplossings vir hierdie probleme. Soos meer projekte te maak van tegnologie wat de-geskoolde en passiewe deelname in staat stel, versprei dataversameling projekte moet dramaties verhoog in skaal, sodat navorsers om data wat net buite perke in die verlede in te samel.