5.3.4 Заключэнне

Адкрытыя конкурсы дазваляюць знайсці рашэнне праблем , з якімі вы можаце выразна пазначыць, але што вы не можаце вырашыць самастойна.

Ва ўсіх трох адкрытых праектаў-Netflix выклікаў прэміі, Foldit, Роўны-Patent-даследчыкаў пастаўленыя пытанні спецыфічнай формы, хадайнічаў рашэння, а затым выбраў лепшыя рашэнні. Даследчыкі нават не трэба ведаць лепшага спецыяліста, каб спытаць, а часам і добрыя ідэі прыйшлі з самых нечаканых месцах.

Цяпер я магу таксама вылучыць два важных адрозненні паміж праектамі адкрытых выклікаў і праектаў вылічальнымі чалавека. Па-першае, у адкрытых праектах выклікаў даследчык вызначае мэты (напрыклад, які прадказвае рэйтынгі фільмаў), у той час як у чалавечым вылічэнні, даследчык вызначае microtask (напрыклад, класіфікацыі галактыкі). Па-другое, у адкрытых выклікаў, даследчыкі хочуць лепшы ўклад, такія як лепшы алгарытм для прагназавання рэйтынгі фільмаў, канфігурацыя найменшай энергіі бялку, або найбольш актуальнай частка вядомага ўзроўню тэхнікі-не нейкі просты камбінацыі ўсіх ўклады.

Улічваючы агульны шаблон для адкрытых званкоў і гэтых трох прыкладаў, якія праблемы ў сацыяльных даследаваннях можа быць прыдатныя для такога падыходу? На дадзены момант, я павінен прызнаць, што ў нас не было шмат паспяховых прыкладаў пакуль (па прычынах, якія я растлумачу праз імгненне). З пункту гледжання прамых аналагаў, можна ўявіць сабе Роўны-Patent стыль адкрыты заклік выкарыстоўваецца гістарычны даследчык пошуках самага ранняга дакумента згадаць канкрэтнага чалавека ці ідэю. Падыход адкрытага закліку да такога роду праблем можа быць асабліва каштоўным, калі патэнцыйна адпаведныя дакументы не ў адным архіве, але шырока распаўсюджаныя.

У цэлым, многія ўрада і кампаніі маюць праблемы , якія могуць быць прыдатныя для адкрыцця выклікаў , паколькі адкрытыя выклікі могуць генераваць алгарытмы , якія могуць быць выкарыстаны для прадказанні, і гэтыя прагнозы могуць быць важным кіраўніцтвам да дзеяння (Provost and Fawcett 2013; Kleinberg et al. 2015) і (Provost and Fawcett 2013; Kleinberg et al. 2015) . Напрыклад, гэтак жа, як Netflix хацеў прадказаць, рэйтынгі фільмаў, ўрада маглі б хацець, каб прадказаць вынікі, такія як рэстараны, якія, хутчэй за ўсё, мае парушэнне здароўя кода для таго, каб больш эфектыўна размяркоўваць рэсурсы інспекцыі. Рухомы такога роду праблемы, Эдвард Glaeser і калегі (2016) выкарыстоўвалі адкрыты выклік , каб дапамагчы гораду Бостану прагназуюць гігіены рэстаран і санітарныя парушэнні на аснове дадзеных аглядаў Yelp і гістарычных дадзеных інспекцыі. Яны падлічылі, што прагнозная мадэль, якая выйграла адкрыты конкурс дазволіць павысіць прадукцыйнасць працы інспектараў рэстарана прыкладна 50%.

Адкрытыя выклікі могуць таксама патэнцыйна могуць быць выкарыстаны для параўнання і тэставання тэорый. Напрыклад, Далікатныя сям'і і дабрабыт дзеці Вывучэнне адсачылі каля 5000 дзяцей з моманту нараджэння ў 20 розных гарадах ЗША (Reichman et al. 2001) і (Reichman et al. 2001) , (Reichman et al. 2001) . Даследчыкі сабралі дадзеныя аб гэтых дзецях, іх сем'ях, а таксама іх больш шырокай асяроддзі пры нараджэнні і ва ўзросце 1, 3, 5, 9 і 15 гадоў. Прымаючы пад увагу ўсю інфармацыю аб гэтых дзецях, наколькі добра даследчыкі маглі прадказаць вынікі, такія, як хто будзе скончыць каледж? Або, выяўляецца такім чынам, што было б больш цікава некаторыя даследчыкі, якія дадзеныя і тэорыі будуць найбольш эфектыўнымі ў прагназаванні гэтых вынікаў? Паколькі ні адзін з гэтых дзяцей не ў цяперашні час досыць старыя, каб пайсці ў каледж, гэта будзе правільнае прадказанне прагнозным, і ёсць шмат розных стратэгій, якія даследчыкі маглі б скарыстацца. Даследчык, які лічыць, што раёны маюць вырашальнае значэнне ў фарміраванні жыцця вынікі маглі б прыняць адзін падыход, у той час як даследчык, які факусуюць на сем'і маглі б зрабіць нешта зусім іншае. Які з гэтых падыходаў будзе працаваць лепш? Мы не ведаем, і ў працэсе пошуку, мы маглі б даведацца нешта важнае пра сем'і, раёнах, адукацыі і сацыяльным няроўнасці. Акрамя таго, гэтыя прагнозы могуць быць выкарыстаны для кіраўніцтва збору дадзеных у будучыні. Уявіце сабе, што ёсць невялікая колькасць выпускнікоў ВНУ, якія не былі прадказаны, каб скончыць любой з мадэляў; гэтыя людзі былі б ідэальнымі кандыдатамі для прыняцця наступных якасных інтэрв'ю і этнаграфічных назіранняў. Такім чынам, у гэтым выглядзе адкрытага выкліку, прадказанні не канец; хутчэй, яны забяспечваюць новы спосаб параўнання, узбагачаць і камбінаваць розныя тэарэтычныя традыцыі. Гэты выгляд адкрытага закліку не з'яўляецца спецыфічным для выкарыстання дадзеных з няшчасных сем'яў і дзіцячае дабрабыт даследаванні, каб прадказаць, хто будзе ісці ў каледж; ён можа быць выкарыстаны для прагназавання любога выніку, які будзе ў канчатковым рахунку быць сабраны ў любым падоўжным наборы сацыяльных дадзеных.

Як я ўжо пісаў раней у гэтым раздзеле, там не было шмат прыкладаў сацыяльных даследчыкаў, якія выкарыстоўваюць адкрытыя выклікі. Я думаю, што гэта таму, што адкрытыя заклікі не прыстасаваныя да таго, што сацыёлагі, як правіла, задаюць свае пытанні. Вяртаючыся да Netflix прэміі, сацыяльныя навукоўцы не звычайна пытаюцца пра прагназаванні густаў; хутчэй, яны будуць прасіць аб тым , як і чаму культурныя густы адрозніваюцца для людзей з розных сацыяльных класаў (глядзі , напрыклад, Bourdieu (1987) ). Такі «як» і «чаму» пытанне не прыводзіць да лёгка правяраецца рашэнням, і таму здаецца, дрэнна падыходзіць для адкрыцця выклікаў. Такім чынам, аказваецца , што адкрытыя выклікі з'яўляюцца больш падыходнымі для прагназавання пытанняў , чым пытанні тлумачэння. Апошнія тэарэтыкі, аднак, заклікалі грамадазнаўцаў перагледзець дыхатамію тлумачэнні і прадказанні (Watts 2014) . Паколькі лінія паміж прадказаннем і тлумачэннем размывае, я чакаю, што адкрытыя выклікі будуць станавіцца ўсё больш распаўсюджанымі ў сацыяльных даследаваннях.