5.1 Уводзіны

Wikipedia з'яўляецца дзіўным. Масавае супрацоўніцтва добраахвотнікаў стварылі фантастычную энцыклапедыю, якая даступная для ўсіх. Ключ да поспеху Вікіпедыі не было новых ведаў; хутчэй, гэта была новая форма супрацоўніцтва. Лічбавай стагоддзе, на шчасце, дазваляе шмат новых форм супрацоўніцтва. Такім чынам, зараз мы павінны спытаць: Якія вялізныя навуковыя праблемы-праблемы, якія мы не маглі вырашыць індывідуальна, мы можам у цяперашні час вырашаць разам?

Супрацоўніцтва ў галіне навуковых даследаванняў няма нічога новага, вядома. Што новага, аднак, з'яўляецца тое, што лічбавай стагоддзе забяспечвае сумесную працу з значна вялікім і больш разнастайны набор людзей: мільярды людзей ва ўсім свеце з доступам у Інтэрнэт. Я чакаю, што гэтыя новыя масавыя сумесныя работы дасць дзіўныя вынікі не толькі з-за колькасці людзей, якія ўдзельнічаюць, але і з-за іх разнастайных навыкаў і перспектыў. Як мы можам ўключыць усе з падключэннем да Інтэрнэту ў нашым працэсе даследавання? Што вы маглі б зрабіць 100 навуковых супрацоўнікаў? Як наконт 100000 кваліфікаваных калабарацыяністаў?

Ёсць шмат формаў масавага супрацоўніцтва, і кампутарныя навукоўцы , як правіла , арганізаваць іх у вялікую колькасць катэгорый у залежнасці ад іх тэхнічных характарыстык (Quinn and Bederson 2011) . У гэтай чале, аднак, я збіраюся класіфікаваць праекты масавага супрацоўніцтва, заснаваныя на тым, як яны могуць быць выкарыстаны для сацыяльных даследаванняў. У прыватнасці, я думаю , што гэта карысна прыкладна адрозніваць тры тыпу праектаў: чалавек вылічэнне, адкрыты выклік, і размеркаваны па зборы дадзеных (малюнак 5.1).

Я буду апісваць кожны з гэтых тыпаў больш падрабязна далей у гэтым раздзеле, але цяпер дазвольце мне апісаць кожны адзін коратка. Праекты чалавека вылічэнняў ідэальна падыходзіць для простай задачы, вялікі маштабных праблем , такіх як маркіроўка мільёна малюнкаў. Гэта праекты, якія ў мінулым, магчыма, былі зроблены студэнтаў малодшых навуковых супрацоўнікаў. Ўзносы не патрабуюць навыкаў задач, звязаных, і канчатковы вынік, як правіла, у сярэднім усяго укладаў. Класічны прыклад праекта вылічальнага чалавека з'яўляецца Galaxy Zoo, дзе сто тысяч добраахвотнікаў дапамаглі астраномам класіфікаваць мільёны галактык. Праекты з адкрытым выклікам, з другога боку, ідэальна падыходзяць для задач , дзе вы шукаеце новыя і нечаканыя адказы на дакладна сфармуляваныя пытанні. Гэта праекты, якія ў мінулым, магчыма, якія прывялі да просяць калег. Ўнёскі прыходзяць ад людзей, якія маюць спецыяльныя навыкі задачы, звязаныя, і канчатковы вынік, як правіла, лепш за ўсё ўклады. Класічны прыклад адкрытага выкліку з'яўляецца Netflix Prize, дзе тысячы навукоўцаў і хакераў працавалі, каб распрацаваць новыя алгарытмы для прагназавання рэйтынгаў кліентаў фільмаў. Нарэшце, праекты збору размеркаваных дадзеных ідэальна падыходзіць для збору дадзеных буйнамаштабных. Гэта праекты, якія ў мінулым, магчыма, былі зроблены студэнтаў лабаранта або агляд даследчых кампаній. Ўклады, як правіла, зыходзяць ад людзей, якія маюць доступ да месцаў знаходжання, што даследчыкі не робяць, і канчатковы прадукт уяўляе сабой просты збор унёскаў. Класічны прыклад размеркаванага збору дадзеных eBird, у якіх сотні тысяч добраахвотнікаў спрыяюць справаздачах пра птушак, якія яны бачаць.

Малюнак 5.1: Масавае супрацоўніцтва схематычнымі. Гэтая кіраўнік арганізавана вакол трох асноўных формаў масавага супрацоўніцтва: чалавек вылічэнні, адкрыты выклік, а размеркаваны па зборы дадзеных. У больш агульным плане, масавае супрацоўніцтва спалучае ў сабе ідэі з такіх абласцей, як грамадзянін навукі, краудсорсинг і калектыўнага розуму.

Масавае супрацоўніцтва мае доўгую, багатую гісторыю ў такіх галінах, як астраномія (Marshall, Lintott, and Fletcher 2015) і экалогіі (Dickinson, Zuckerberg, and Bonter 2010) , але гэта яшчэ не распаўсюджана ў сацыяльных даследаваннях. Аднак, апісваючы паспяховыя праекты з іншых абласцей і забяспечваючы некалькі ключавых прынцыпаў арганізацыі, я спадзяюся пераканаць вас у двух рэчаў. Ва- першых, масавае супрацоўніцтва можа быць выкарыстана для сацыяльных даследаванняў. І, па-другое, даследчыкі, якія выкарыстоўваюць масавае супрацоўніцтва будзе ў стане вырашыць праблемы, якія раней здаваліся немагчымымі. Хоць масавае супрацоўніцтва часта прапагандуецца як спосаб зэканоміць грошы, гэта значна больш, чым гэта. Як я пакажу, масавае супрацоўніцтва не толькі дазволіць нам зрабіць даследаванне танней, гэта дазваляе нам рабіць даследаванні лепш.

У папярэдніх раздзелах вы бачылі, што можна атрымаць шляхам уцягвання людзей трыма рознымі спосабамі: назіранне за іх паводзінамі (кіраўнік 2), задаючы ім пытанні (кіраўнік 3), і залічаць іх у эксперыментах (кіраўнік 4). У гэтым раздзеле я пакажу вам, што можа быць вывучана з прыцягненнем людзей у якасці навуковых супрацоўнікаў. Для кожнага з трох асноўных формаў масавага супрацоўніцтва, я буду апісваць прататып прыклад, які ілюструе важныя дадатковыя пункту з дадатковымі прыкладамі, і, нарэшце, апісаць, як гэтая форма масавага супрацоўніцтва можа быць выкарыстана для сацыяльных даследаванняў. У гэтай чале будзе заключыць з пяццю прынцыпамі, якія могуць дапамагчы вам стварыць свой уласны праект масавага супрацоўніцтва.