3.5.2 উইকি সার্ভে

উইকি সার্ভে বদ্ধ এবং খোলা প্রশ্ন নতুন হাইব্রিড সক্ষম.

আরও স্বাভাবিক সময়ে এবং আরো প্রাকৃতিক প্রসঙ্গে প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করতে ছাড়াও, নতুন প্রযুক্তি আমাদের প্রশ্নগুলির আকার পরিবর্তন করতে দেয়। সর্বাধিক জরিপের প্রশ্নগুলি বন্ধ করা হয়েছে, উত্তরদাতারা গবেষকদের দ্বারা লিখিত পছন্দগুলির একটি নির্দিষ্ট সেট থেকে নির্বাচন করে। এটি একটি প্রক্রিয়াকরণ যা একটি বিশিষ্ট জরিপ গবেষক "জনগণের মুখের মধ্যে শব্দগুলি নির্বাণ করে।" উদাহরণস্বরূপ, এখানে একটি বদ্ধ সমীক্ষা প্রশ্ন:

"এই পরবর্তী প্রশ্নটি কাজ বিষয় উপর। আপনি এই কার্ড চেহারা এবং আমাকে বলুন এই তালিকায় যা জিনিস আপনি সবচেয়ে একটি কাজ পছন্দ করেন কি?

1. উচ্চ আয়
2. বহিস্কার করা কোন বিপদ
3. কাজের সময়গুলি সংক্ষিপ্ত, বিনামূল্যে অনেক সময়
4. অগ্রগতি জন্য সম্ভাবনা
5. কাজ গুরুত্বপূর্ণ, এবং সিদ্ধির একটি অনুভূতি দেয়। "

কিন্তু এই একমাত্র সম্ভাব্য উত্তর? গবেষকরা এই পাঁচটি প্রতিক্রিয়া সীমিত করে গুরুত্বপূর্ণ কিছু অনুপস্থিত হতে পারে? বন্ধ প্রশ্নগুলির বিকল্প একটি মুক্ত-মুক্ত সমীক্ষা প্রশ্ন। এখানে একটি খোলা ফর্ম জিজ্ঞাসা একই প্রশ্ন:

"এই পরের প্রশ্নে কাজের বিষয় রয়েছে. মানুষ একটি কাজ বিভিন্ন জিনিষের জন্য চেহারা. আপনি একটি কাজ কি পছন্দ আপকি হবে? "

যদিও এই দুটি প্রশ্নগুলি বেশ অনুরূপ বলে মনে হলেও, হাওয়ার্ড শুমান এবং স্ট্যানলি প্রেসার (1979) একটি জরিপের ফলাফলে দেখা যায় যে তারা খুব আলাদা আলাদা ফলাফল দিতে পারে: খোলা প্রশ্নে প্রায় 60% প্রতিক্রিয়া পাঁচটি গবেষক তৈরি করা প্রতিক্রিয়াগুলিতে অন্তর্ভুক্ত নয় ( চিত্র 3.9)।

চিত্র 3.9: একটি জরিপের ফলাফল থেকে ফলাফল দেখানো হচ্ছে যে প্রতিক্রিয়াগুলি প্রশ্নটি বন্ধ বা খোলা আকারে জিজ্ঞাসা করা হয়েছে কিনা তা নির্ভর করে। Schuman and Presser (1979) , টেবিল 1 থেকে অভিযোজিত

যদিও খোলা এবং বন্ধ হওয়া প্রশ্নগুলি বেশ ভিন্ন তথ্য সরবরাহ করতে পারে এবং উভয়ই সমীক্ষার গবেষণার প্রথম দিনগুলিতে জনপ্রিয় ছিল, বদ্ধ প্রশ্ন ক্ষেত্রের উপর আধিপত্য বিস্তার করেছে। এই অধ্যবসায় না কারণ বন্ধ প্রশ্ন ভাল পরিমাপ প্রদান প্রমাণিত হয়েছে, কিন্তু কারণ তারা ব্যবহার করা অনেক সহজ; খোলা প্রশ্নগুলির বিশ্লেষণের প্রক্রিয়াটি ত্রুটিপ্রবণ এবং ব্যয়বহুল। খোলা প্রশ্ন থেকে সরানো দুর্ভাগ্যজনক কারণ এটি সঠিকভাবে তথ্য যে গবেষকরা আগে যে সময়ের সবচেয়ে মূল্যবান হতে পারে তা জানতো না।

মানব-প্রশাসিত থেকে কম্পিউটার-শাসিত সার্ভেগুলির পরিবর্তন, তবে এই পুরোনো সমস্যা থেকে একটি নতুন উপায় প্রস্তাব দেয়। এখন যদি আমরা ওপেন এবং ক্লোজ উভয় প্রশ্নের সর্বোত্তম বৈশিষ্ট্য একত্রিত করার জন্য জরিপের প্রশ্নগুলি থাকতে পারতাম? যে, যদি আমরা একটি সমীক্ষা আছে যে উভয় নতুন তথ্য খোলা এবং সহজ বিশ্লেষণ প্রতিক্রিয়া উত্পন্ন করতে পারে? এটা ঠিক কি কারেন লেভি এবং আমি (2015) তৈরি করার চেষ্টা করেছেন।

বিশেষ করে, কারেন এবং আমি ভাবলাম যে এমন সাইটগুলি সংগ্রহ করে এবং ব্যবহারকারীর দ্বারা উত্পন্ন করা সামগ্রীকে ক্যু করতে পারে, নতুন ধরনের সার্ভে ডিজাইন জানাতে সক্ষম হতে পারে। আমরা বিশেষ করে উইকিপিডিয়া দ্বারা অনুপ্রাণিত হয়েছি - একটি উন্মুক্ত, গতিশীল সিস্টেমের একটি চমৎকার উদাহরণ যা ব্যবহারকারী দ্বারা উত্পাদিত সামগ্রী দ্বারা চালিত - তাই আমরা আমাদের নতুন জরিপকে একটি উইকি জরিপ বলে ডাকা করেছি। ঠিক যেমন উইকিপিডিয়া তার অংশগ্রহণকারীদের ধারণাগুলির উপর ভিত্তি করে সময়ের সাথে উদ্ভূত হয়, আমরা তার অংশগ্রহণকারীদের ধারণাগুলির উপর ভিত্তি করে সময়ের সাথে উন্নত একটি সমীক্ষা কল্পনা করেছি। কেরেন এবং আমি উইকি সার্ভেগুলি সম্পৃক্ত হওয়া তিনটি বৈশিষ্ট্যগুলি অর্জন করি: তারা লোভী, সহযোগীতা এবং অভিযোজিত হওয়া উচিত। তারপর, ওয়েব ডেভেলপারদের একটি দল সহ, আমরা একটি ওয়েবসাইট তৈরি করেছি যা উইকি সার্ভেগুলি চালাতে পারে: www.allourideas.org ।

উইকি জরিপে তথ্য সংগ্রহের প্রক্রিয়াটি নিউইয়র্ক সিটির মেয়র কার্যালয়ের সাথে সম্পৃক্ত একটি প্রকল্পের দ্বারা ব্যাখ্যা করা হয়েছে যাতে নিউ ইয়র্কের শহরভিত্তিক টেকসই পরিকল্পনায় প্লানাইইইইইসিসি ২030 বাসিন্দাদের ধারণাগুলি একত্রিত করতে পারে। প্রক্রিয়া শুরু করার জন্য, মেয়র এর অফিসে তাদের পূর্ববর্তী প্রসারের উপর ভিত্তি করে ২5 টি ধারার একটি তালিকা তৈরি করে (উদাহরণস্বরূপ, "সবকটি বড় ভবনগুলোকে নির্দিষ্ট শক্তি দক্ষতা আপগ্রেড করতে হবে" এবং "স্কুল পাঠ্যক্রমের অংশ হিসাবে সবুজ বিষয় সম্পর্কে শিশুদের শেখা")। এই 25 টি উপাদানে বীজ ব্যবহার করে, মেয়র এর অফিসে প্রশ্নটি জিজ্ঞেস করা হয়েছিল, "আপনি কি মনে করেন একটি হরিণ তৈরির জন্য আরও ভাল ধারণা, নিউ ইয়র্ক সিটি বৃহত্তর?" উত্তরদাতাদের ধারণাগুলির একটি জোড়া দেওয়া হয়েছিল (উদাহরণস্বরূপ, "শহর জুড়ে খোলা স্কুলশ্রম হিসাবে "পাবলিক খেলার মাঠ" এবং "উচ্চ অ্যাজমা হারের সঙ্গে আশপাশ মধ্যে লক্ষ্যবস্তু গাছ plantings বৃদ্ধি"), এবং তাদের মধ্যে নির্বাচন করতে চেয়েছিলেন (চিত্র 3.10)। পছন্দ করার পরে, উত্তরদাতারা অবিলম্বে ধারনা অন্য একটি অবিচ্ছিন্ন নির্বাচিত জোড়া দিয়ে উপস্থাপন করা হয়েছিল। তারা তাদের পছন্দসই বিষয়ে তথ্য অবদান রাখতে সক্ষম হয়েছিল, যতদিন তারা ভোট দিয়ে বা "আমি সিদ্ধান্ত নিতে পারছি না" নির্বাচন করার চেষ্টা করতে পছন্দ করি। গুরুত্বপূর্ণভাবে, উত্তরদাতারা তাদের নিজস্ব ধারণাগুলি অবদান রাখতে সক্ষম ছিল, যা-দ্বারা অনুমোদিত অনুমোদন মেয়র অফিস-অন্যদের কাছে উপস্থাপন করা ধারণাগুলির পুলের অংশ হয়ে ওঠে। এইভাবে, যেসব প্রশ্নগুলি অংশগ্রহণকারীরা পেয়েছিল তা একযোগে খোলা এবং বন্ধ ছিল।

চিত্র 3.10: উইকির জরিপের জন্য ইন্টারফেস। প্যানেল (ক) প্রতিক্রিয়া পর্দা এবং প্যানেল দেখায় (খ) ফলাফল স্ক্রীন দেখায়। Salganik and Levy (2015) , চিত্র 2 এর অনুমতিক্রমে পুনরুত্পাদন

মেয়র এর কার্যালয় অক্টোবর 2010 সালে আবাসিক মতামত প্রাপ্ত করার জন্য সম্প্রদায়ের সভায় একটি ধারাবাহিকভাবে উইকিতে জরিপ চালায়। প্রায় চার মাস ধরে, 1,436 উত্তরদাতারা 31,893 টি প্রতিক্রিয়া এবং 464 টি নতুন ধারনা দিয়েছে। মহাজোটে মেয়র কার্যালয়ের বীজ উত্সগুলির একটি অংশ হওয়ার পরিবর্তে অংশগ্রহণকারীদের আপলোড করা শীর্ষ দশটি স্কোরিং ধারার 8 টি আপলোড করা হয়েছিল। এবং, যেহেতু আমরা আমাদের কাগজে বর্ণিত, এই একই প্যাটার্ন, আপলোড করা ধারণাগুলি বীজ উত্সের চেয়ে ভাল স্কোর করার সাথে, অনেক উইকির সার্ভেগুলিতে ঘটে থাকে। অন্য কথায়, নতুন তথ্য খোলার মাধ্যমে, গবেষকরা এমন কিছু জিনিস শিখতে সক্ষম হয় যা আরও বন্ধ পন্থা ব্যবহার করে মিস করা হতো।

এই নির্দিষ্ট সার্ভেগুলির ফলাফলের বাইরে, আমাদের উইকি জরিপ প্রকল্পটি কিভাবে ডিজিটাল গবেষণার খরচ গঠন ব্যাখ্যা করে যে গবেষকরা এখন কিছুটা ভিন্নভাবে বিশ্বের সাথে সংযুক্ত হতে পারেন। একাডেমিক গবেষকরা এখন বাস্তব সিস্টেম গড়ে তুলতে সক্ষম হয়েছেন যেগুলি অনেক লোকের দ্বারা ব্যবহার করা যায়: আমরা 10,000 উইকির বেশি সার্ভে হোস্ট করেছি এবং 15 মিলিয়ানেরও বেশি সাড়া পেয়েছি। এই স্কেলের ক্ষেত্রে ব্যবহার করা যায় এমন কিছু তৈরি করার এই ক্ষমতা থেকে আসে যে, একবার ওয়েবসাইটটি তৈরি করা হয়ে গেলে, এটি মূলত পৃথিবীর সকলের জন্য এটি অবাধে উপলব্ধ করার জন্য মূলত খরচ করে (অবশ্যই, এটা সত্য হবে না যদি আমরা মানব হয় - পরিচালিত সাক্ষাত্কার)। উপরন্তু, এই স্কেল বিভিন্ন ধরণের বিভিন্ন গবেষণা সক্ষম করেছে উদাহরণস্বরূপ, এই 15 মিলিয়ন প্রতিক্রিয়া, পাশাপাশি অংশীদারদের আমাদের স্ট্রিম হিসাবে, ভবিষ্যতে পদ্ধতিগত গবেষণা জন্য একটি মূল্যবান পরীক্ষা বিছানা প্রদান। আমি ডিজিটাল-বয়স খরচ কাঠামো-বিশেষ করে শূন্য ভেরিয়েবলের ডাটা ডেটা দ্বারা তৈরি করা অন্যান্য গবেষণা সুযোগ সম্পর্কে আরও বর্ণনা করব- যখন আমি অধ্যায়ে পরীক্ষা 4 এ আলোচনা করব