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: што масіўныя навуковыя праблемы-праблемы, якія мы не маглі вырашыць індывідуальна можам мы цяпер 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 , арганізуюць іх у вялікія катэгорыі нумары ў адпаведнасці з іх тэхнічнымі характарыстыкамі (Quinn and Bederson 2011) . У гэтым раздзеле, 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 адрозніваць тры тыпу праектаў: чалавек вылічэнні, адкрыты выклік, а размеркаваны па зборы дадзеных (малюнак 5.1).
Я буду апісваць кожны з гэтых тыпаў вельмі падрабязна далей у гэтым раздзеле, але цяпер дазвольце мне апісаць кожны з іх коратка. Праекты чалавека вылічэнняў ідэальна падыходзяць для простай задачы-буйнамаштабных праблем , такіх як маркіроўка мільёна малюнкаў. Гэта праекты, якія ў мінулым маглі быць у выкананні студэнтаў малодшых навуковых супрацоўнікаў. Ўзносы не патрабуюць навыкаў, якія адносяцца да задання, і канчатковы вынік, як правіла, у сярэднім усяго укладаў. Класічным прыкладам праекта вылічэнняў чалавека з'яўляецца Galaxy Zoo, дзе сто тысяч добраахвотнікаў дапамаглі астраномам класіфікаваць мільёны галактык. Адкрытыя праекты выклікаў ідэальна падыходзяць для задач , дзе вы шукаеце новых і нечаканых адказаў на выразна сфармуляваныя пытанні. Гэта праекты, якія ў мінулым маглі быць ўцягнутыя прасіць калегаў. Ўнёскі прыходзяць ад людзей, якія маюць спецыяльныя навыкі задачы, звязаныя, і канчатковы вынік, як правіла, лепш за ўсё укладаў. Класічны прыклад адкрытага выкліку з'яўляецца Netflix Prize, дзе тысячы навукоўцаў і хакераў працавалі, каб распрацаваць новыя алгарытмы для прагназавання рэйтынгаў кліентаў фільмаў. І, нарэшце, праекты збору размеркаваных дадзеных ідэальна падыходзяць для збору дадзеных буйнамаштабнай. Гэта праекты, якія ў мінулым маглі быць у выкананні студэнтаў малодшых навуковых супрацоўнікаў або апытанне даследчых кампаній. Ўнёскі, як правіла, зыходзяць ад людзей, якія маюць доступ да месцаў знаходжання, што даследчыкі не робяць, і канчатковы прадукт уяўляе сабой просты набор укладаў. Класічны прыклад размеркаванай збору дадзеных з'яўляецца eBird, у якім сотні тысяч добраахвотнікаў спрыяюць паведамленні аб 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 пакуль не распаўсюджана ў сацыяльных даследаваннях. Тым не менш, шляхам апісання паспяховых праектаў з іншых абласцей і забяспечваючы некалькі ключавых прынцыпы арганізацыі, я спадзяюся пераканаць вас у двух рэчах. Ва- першых, масавае супрацоўніцтва могуць быць выкарыстаны для сацыяльных даследаванняў. І, па-другое, даследчыкі, якія выкарыстоўваюць масавае супрацоўніцтва будзе ў стане вырашаць праблемы, якія раней здаваліся немагчымымі. Хоць масавае супрацоўніцтва часта прапагандуецца як спосаб зэканоміць грошы, гэта нашмат больш, чым гэта. Як я пакажу, масавае супрацоўніцтва не толькі дазволіць нам зрабіць даследаванне танней, гэта дазваляе нам рабіць даследаванні лепш.
У прыведзеным ніжэй раздзеле, для кожнага з трох асноўных формаў масавага супрацоўніцтва, я буду апісваць прататып прыклад; ілюструюць 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.
