5.2.3 Gevolgtrekking
Menslike berekening in staat stel om 'n duisend navorsingsassistente het.
Menslike berekening projekte kombineer die werk van baie nie-kenners om maklik taak-groot-skaal probleme wat nie maklik opgelos word deur rekenaars op te los. Hulle gebruik die split-pas-kombineer strategie om 'n groot probleem te breek in baie eenvoudige mikro-take wat opgelos kan word deur mense sonder gespesialiseerde vaardighede. Tweede generasie menslike berekening stelsels ook gebruik masjien leer ten einde die menslike inspanning te versterk.
In sosiale navorsing, menslike berekening projekte is die meeste geneig om te gebruik in situasies waar navorsers wil klassifiseer,-kode, of etiket beelde, video, of tekste. Hierdie klassifikasie is nie 'n einde aan gemaak; hulle is die rou materiaal vir navorsing. Byvoorbeeld, kan die skare-kodering van politieke manifeste gebruik word om teorieë oor die dinamika van die aandag in die rigting van migrasie te toets.
Ten einde jou intuïsie verder bou, Table 5.1 bied bykomende voorbeelde van hoe menslike berekening is gebruik in sosiale navorsing. Hierdie tabel toon dat, in teenstelling met Galaxy Zoo, baie ander menslike berekening projekte gebruik mikro-taak arbeidsmarkte (bv, Amazon Meganiese Turk). Ek sal terugkeer na hierdie kwessie van deelnemer motivering toe ek gee advies oor die skep van jou eie massa samewerking projek.
| opsomming | data | deelnemers | Citation |
|---|---|---|---|
| kodering partytjie manifeste | teks | mikro-taak arbeidsmark | Benoit et al. (2015) |
| onttrek inligting oor die gebeurtenis van nuus artikels oor die Dryf handel daarmee protes in 200 Amerikaanse stede | teks | mikro-taak arbeidsmark | Adams (2014) |
| klassifikasie van koerantberigte | teks | mikro-taak arbeidsmark | Budak, Goel, and Rao (2016) |
| onttrek inligting oor die gebeurtenis uit dagboeke van soldate in die Eerste Wêreldoorlog 1 | teks | vrywilligers | Grayson (2016) |
| spoor veranderinge in kaarte | beelde | mikro-taak arbeidsmark | Soeller et al. (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.
