আরও ভাষ্য

এই বিভাগে বদলে একটি আখ্যান হিসেবে পড়ার জন্য একটি রেফারেন্স হিসাবে ব্যবহার করার জন্য ডিজাইন করা হয়.

• ভূমিকা (অনুচ্ছেদ 5.1)

ভর সহযোগ নাগরিক বিজ্ঞান, ভিড় উৎপাদক, এবং সমষ্টিগত বুদ্ধিমত্তা থেকে ধারনা মিলে. সিটিজেন বিজ্ঞান সাধারণত "নাগরিক" বৈজ্ঞানিক প্রক্রিয়ায় (অর্থাৎ, অ বিজ্ঞানী) জড়িত মানে (Crain, Cooper, and Dickinson 2014) . Crowdsourcing সাধারণত সাধারণত প্রতিষ্ঠানের মধ্যে মীমাংসিত একটি সমস্যা এবং এর গ্রহণ পরিবর্তে এটি একটি ভিড় আউটসোর্সিং অর্থ (Howe 2009) . কালেকটিভ গোয়েন্দা সাধারণত উপায়ে সম্মিলিতভাবে ভারপ্রাপ্ত ব্যক্তিবর্গের গ্রুপ যে মনে বুদ্ধিমান মানে (Malone and Bernstein 2015) . Nielsen (2012) বৈজ্ঞানিক গবেষণার জন্য ভর সহযোগিতা ক্ষমতায় একটি বিস্ময়কর বই দৈর্ঘ্যের ভূমিকা.

সেখানে ভর সহযোগিতা অনেক ধরনের তিনটি ক্যাটাগরিতে যে আমি প্রস্তাবিত মধ্যে সুন্দরভাবে মাপসই করা হবে না, এবং আমি মনে করি তিন বিশেষ মনোযোগ প্রাপ্য কারণ তারা কিছু সময়ে সামাজিক গবেষণা সহায়ক হতে পারে. একটা উদাহরণ ভবিষ্যদ্বাণী বাজারে, যেখানে অংশগ্রহণকারীদের কিনতে এবং বাণিজ্য চুক্তি যে ফলাফল যে বিশ্বের ঘটতে উপর ভিত্তি করে পূরণীয় নয় (Wolfers and Zitzewitz 2004; Arrow et al. 2008) . পূর্বাভাসের বাজারের প্রায়ই পূর্বাভাসের জন্য সংস্থাগুলো এবং সরকার দ্বারা ব্যবহার করা হয়, এবং পূর্বাভাসের বাজারের মনোবিজ্ঞানে প্রকাশিত গবেষণার replicability ভবিষ্যদ্বাণী করা সামাজিক গবেষক দ্বারা ব্যবহৃত হয়েছে (Dreber et al. 2015) .

দ্বিতীয় উদাহরণে যে আমার শ্রেণীবদ্ধকরণ স্কিম ভাল মাপসই করা হবে না বহুবিদ্যাজ্ঞ প্রকল্প, যেখানে গবেষকরা নতুন গণিত উপপাদ্য প্রমাণ করার ব্লগ ​​এবং উইকিস ব্যবহার সহযোগিতা হয় (Gowers and Nielsen 2009; Cranshaw and Kittur 2011; Nielsen 2012; Kloumann et al. 2016) . বহুবিদ্যাজ্ঞ প্রকল্পের কিছু নেটফ্লিক্স পুরস্কার অনুরূপ উপায়ে হয়, কিন্তু বহুবিদ্যাজ্ঞ প্রকল্প অংশগ্রহণকারীদের মধ্যে আরো সক্রিয়ভাবে অন্যদের আংশিক সমাধানের ওপর নির্মিত.

তৃতীয় উদাহরণস্বরূপ যে আমার শ্রেণীবদ্ধকরণ স্কিম ভাল মাপসই করা হবে না এমন ডিফেন্স অ্যাডভান্সড রিসার্চ প্রজেক্টস এজেন্সি (ডার্পা) নেটওয়ার্ক চ্যালেঞ্জ (অর্থাৎ, লাল বেলুন চ্যালেঞ্জ) যেমন সময় নির্ভর mobilizations হয়. এই সময় আরো জানার জন্য সংবেদনশীল mobilizations দেখতে Pickard et al. (2011) , Tang et al. (2011) , এবং Rutherford et al. (2013) .

• হিউম্যান গুনতি (অনুচ্ছেদ 5.2)

শব্দটি "মানব গুনতি" কাজ কম্পিউটার বিজ্ঞানীরা কাজ আসে আউট, এবং এই গবেষণার পেছনে প্রসঙ্গের বাইরে সমস্যার যে এটা মেনে নেয়নি হতে পারে বাছাই করার জন্য আপনার ক্ষমতা উন্নত হবে বুঝতে. নির্দিষ্ট কাজের জন্য, কম্পিউটারের ক্ষমতা পর্যন্ত এমনকি বিশেষজ্ঞ মানুষেরা আত্মহারা অবিশ্বাস্যভাবে শক্তিশালী. উদাহরণস্বরূপ, দাবা, কম্পিউটার এমনকি সেরা গ্র্যান্ড মাস্টার্স বীট করতে পারেন. কিন্তু-এবং এই কম ভাল সামাজিক দ্বারা প্রশংসা করা হয় বিজ্ঞানী-জন্য অন্যান্য কর্ম, কম্পিউটার আসলে মানুষের চেয়ে অনেক খারাপ হয়. অন্য কথায়, এখন আপনি ইমেজ, ভিডিও, অডিও, এবং টেক্সট প্রক্রিয়াকরণ জড়িত নির্দিষ্ট কর্ম এমনকি সবচেয়ে বাস্তববুদ্ধিসম্পন্ন কম্পিউটার সবকিছুর চেয়ে উত্তম. সুতরাং হিসাবে একটি বিস্ময়কর XKCD দ্বারা সচিত্র ছিল কার্টুন-সেখানে যে কাজগুলো কম্পিউটারের জন্য সহজ এবং কঠিন মানুষের জন্য হয়, কিন্তু সেখানে যে কাজগুলো কম্পিউটারের জন্য কঠিন এবং মানুষের জন্য সহজ হয় (চিত্র 5.13) হয়. কম্পিউটার বিজ্ঞানীরা এই হার্ড-কম্পিউটার-সহজ-জন্য-মানুষের জন্য কর্ম, তাই, বুঝতে পেরেছি যে তারা তাদের গণনীয় প্রক্রিয়ায় মানুষের মধ্যে থাকতে পারে কাজ. এখানে কিভাবে লুইস ফন Ahn এর (2005) মানব গুনতি বর্ণনা যখন তিনি প্রথম অভিসন্দর্ভের শব্দটি উদ্ভাবন করেন: ". সমস্যা সমাধানের যে কম্পিউটারের এখনো সমাধান করা সম্ভব না মানুষের প্রক্রিয়াকরণ ক্ষমতা কাজে লাগানোর জন্য একটি দৃষ্টান্ত"

চিত্র 5.13: কিছু কাজগুলো জন্য কম্পিউটারের আশ্চর্যজনক, মানব বিশেষজ্ঞদের ক্ষমতা মাত্রাধিক. কিন্তু, অন্যান্য কাজের জন্য, সাধারণ মানুষের এমনকি অত্যাধুনিক কম্পিউটারের সিস্টেম সুখ্যাতি করতে. লার্জ স্কেল সমস্যার যে যে কাজগুলো কম্পিউটারের জন্য কঠিন এবং মানুষের জন্য সহজ হয় জড়িত মানুষের গুনতি জন্য ভাল-উপযোগী হয়. পদ এখানে বর্ণনা অনুযায়ী ব্যবহার করা হয়েছে: http://xkcd.com/license.html

এই সংজ্ঞা FoldIt-যা আমি খোলা বিভাগে বর্ণিত করে একটা মানুষকে গুনতি প্রকল্পের কল-পারে বিবেচনা করা. যাইহোক, আমি একটি খোলা কল হিসাবে FoldIt শ্রেণীবিভক্ত চয়ন কারণ এটা বিশেষ দক্ষতার প্রয়োজন হয় এবং এটা সবচেয়ে ভালো সমাধান একটি বিভক্ত-প্রয়োগ- একত্রিত কৌশল ব্যবহার করার পরিবর্তে বরং অবদান লাগে.

মানুষের গুনতি একটি চমৎকার বই দৈর্ঘ্য চিকিত্সার জন্য শব্দটি অধিকাংশ সাধারণ অর্থে, দেখতে Law and Ahn (2011) . 3 অধ্যায়ে Law and Ahn (2011) এই অধ্যায়ে বেশী জটিল মেশা ধাপের একটি আকর্ষণীয় আলোচনা হয়েছে.

শব্দটি "বিভক্ত-প্রয়োগ- মেশা" দ্বারা ব্যবহৃত হয় Wickham (2011) পরিসংখ্যানগত কম্পিউটিং জন্য একটি কৌশল বর্ণনা করতে, কিন্তু এটা পুরোপুরি অনেক মানুষের গুনতি প্রকল্পের প্রক্রিয়া ধারন করে না. বিভক্ত-প্রয়োগ- একত্রিত কৌশল গুগলের উন্নত MapReduce কাঠামোর অনুরূপ (Dean and Ghemawat 2004; Dean and Ghemawat 2008) .

দুই চালাক মানুষের গুনতি প্রকল্প যে আমি আলোচনা স্থান ছিল না ESP খেলা হয় (Ahn and Dabbish 2004) এবং পুনঃক্যাপচা (Ahn et al. 2008) . এই প্রকল্পের উভয় অংশগ্রহণকারীদের অনুপ্রাণিত ইমেজ লেবেল প্রদান সৃজনশীল উপায়ে পাওয়া. যাইহোক, এই প্রকল্পের উভয় এছাড়াও নৈতিক প্রশ্ন উত্থাপিত, কারণ আকাশগঙ্গা চিড়িয়াখানা অসদৃশ, ESP খেলা এবং পুনঃক্যাপচা অংশগ্রহণকারীদের কিভাবে তাদের তথ্য ব্যবহার করা হয়েছিল জানেন না (Lung 2012; Zittrain 2008) .

ESP খেলা দ্বারা অনুপ্রাণিত, অনেক গবেষক অন্যদের "একটি উদ্দেশ্য সঙ্গে গেম খেলুন" বিকাশ করার চেষ্টা করেছেন (Ahn and Dabbish 2008) (অর্থাৎ, "মানব-ভিত্তিক গুনতি গেম খেলুন" (Pe-Than, Goh, and Lee 2015) ) হতে পারে যে অন্যান্য সমস্যার বিভিন্ন সমাধান করতেন. কি এই "একটি উদ্দেশ্য সঙ্গে গেম খেলুন" কমন আছে তারা মানুষের গুনতি উপভোগ্য জড়িত কাজগুলো করতে চেষ্টা হয়. এভাবে ভাগ করে যখন ESP খেলা একই বিভক্ত-প্রয়োগ- মেশা আকাশগঙ্গা চিড়িয়াখানা সঙ্গে গঠন, এটা কিভাবে অংশগ্রহণকারীদের হয় উদ্দেশ্যপ্রণোদিত-মজা বনাম বিজ্ঞান সাহায্য করার ইচ্ছা পার্থক্য দেখা দেয়.

আকাশগঙ্গা চিড়িয়াখানার আমার বিবরণ স্বপক্ষে Nielsen (2012) , Adams (2012) , Clery (2011) , এবং Hand (2010) , এবং আকাশগঙ্গা চিড়িয়াখানার গবেষণা লক্ষ্যের আমার উপস্থাপনা সরলীকৃত হয়. জ্যোতির্বিদ্যা ছায়াপথ শ্রেণীকরণের ইতিহাস এবং কিভাবে আকাশগঙ্গা চিড়িয়াখানা এই ঐতিহ্য অব্যাহত সম্পর্কে আরো জানার জন্য, দেখুন Masters (2012) এবং Marshall, Lintott, and Fletcher (2015) . আকাশগঙ্গা চিড়িয়াখানা বিল্ডিং, গবেষক আকাশগঙ্গা চিড়িয়াখানা 2 যা স্বেচ্ছাসেবকদের থেকে বেশি 60 মিলিয়ন বেশি জটিল অঙ্গসংস্থান শ্রেণীবিভাগেরও সংগ্রহ সম্পন্ন (Masters et al. 2011) . উপরন্তু, তারা, চাঁদের পৃষ্ঠ অন্বেষণ গ্রহ অনুসন্ধানের জন্য, আর সেই পুরনো কাগজপত্র নকলনবিসি সহ ছায়াপথ অঙ্গসংস্থানবিদ্যা বাইরে সমস্যার মধ্যে খুঁজে প্রশাখা. বর্তমানে, তাদের সব প্রকল্প এ সংগ্রহ করা হয় www.zooniverse.org (Cox et al. 2015) . এক প্রকল্প-স্ন্যাপশট প্রমাণ যে আকাশগঙ্গা চিড়িয়াখানা-টাইপ ইমেজ ক্লাসিফিকেশন প্রকল্প এছাড়াও পরিবেশগত গবেষণার জন্য কী করা যেতে পারে সেরেঙ্গেটি-প্রদান (Swanson et al. 2016) .

গবেষকরা মানুষের গুনতি প্রকল্পের জন্য একটি মাইক্রো-টাস্ক শ্রমবাজারে (যেমন, অ্যামাজন মেকানিক্যাল তুর্কি) ব্যবহার করার পরিকল্পনা করা জন্য, Chandler, Paolacci, and Mueller (2013) এবং Wang, Ipeirotis, and Provost (2015) কাজের নকশা এবং ভাল পরামর্শ দিতে অন্যান্য সংশ্লিষ্ট বিষয়.

তৈরি আমি দ্বিতীয় প্রজন্মের মানুষের গুনতি সিস্টেম কি বলা করেছি আগ্রহী গবেষক (যেমন, সিস্টেম যে মানুষের লেবেল ব্যবহার একটি মেশিন লার্নিং মডেল প্রশিক্ষণের জন্য) আগ্রহী হতে পারে Shamir et al. (2014) এবং (একটি উদাহরণ অডিও ব্যবহারের জন্য) Cheng and Bernstein (2015) . এছাড়াও, এই প্রকল্প খোলা কল, যদ্দ্বারা গবেষকরা সর্বাধিক ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ কর্মক্ষমতা সঙ্গে মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি করতে প্রতিদ্বন্দ্বিতা করা যাবে. উদাহরণস্বরূপ, আকাশগঙ্গা চিড়িয়াখানা দল একটি খোলা কল দৌড়ে গিয়ে একটা নতুন পদ্ধতির যে উন্নত এক ছাপিয়ে পাওয়া Banerji et al. (2010) ; দেখতে Dieleman, Willett, and Dambre (2015) বিস্তারিত জানার জন্য.

• ওপেন কল (অনুচ্ছেদ 5.3)

ওপেন কল নতুন নয়. আসলে, সবচেয়ে সুপরিচিত খোলা কলের এক 1714 ফিরে তারিখগুলি যখন ব্রিটেনের সংসদ কাউকে যে সমুদ্রে জাহাজের দ্রাঘিমাংশ নির্ধারণ করার জন্য একটি উপায় গড়ে উঠতে পারে জন্য দ্রাঘিমাংশের পুরস্কার সৃষ্টি. সমস্যা আইজাক নিউটন সহ দিন, সর্বশ্রেষ্ঠ বিজ্ঞানী অনেক তুলবেন, এবং বিজয়ী সমাধান অবশেষে গ্রামাঞ্চলের যারা বিজ্ঞানী যারা একটি সমাধান যে একরকম জ্যোতির্বিদ্যা জড়িত করা হবে উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করা হয়েছে থেকে ভিন্নভাবে সমস্যা তটস্থ থেকে একটি clockmaker দ্বারা জমা দেওয়া হয়েছে (Sobel 1996) . এই উদাহরণ তুলে ধরে বলেন, এক কারণে যে খোলা কল এত ভাল কাজ করে বলে মনে করা হয় যে, তারা বিভিন্ন দৃষ্টিকোণ এবং দক্ষতার সঙ্গে মানুষ অ্যাক্সেস প্রদান করা হয় (Boudreau and Lakhani 2013) . দেখুন Hong and Page (2004) এবং Page (2008) সমস্যা সমাধানকারী বৈচিত্র্য মান আরও বেশির জন্য.

অধ্যায়ে খোলা কল ক্ষেত্রে প্রতিটি কেন এটা এই বিষয়শ্রেণীতে অন্তর্ভুক্ত জন্যে অধিক ব্যাখ্যার একটি বিট প্রয়োজন. প্রথমত, এক পথ যে আমি মানুষের গুনতি এবং খোলা কল প্রকল্পের মধ্যে পার্থক্য কি আউটপুট সব সমাধান গড়ে (মানব গুনতি) বা সবচেয়ে ভালো সমাধান (খোলা কল) হয়. কারণ সবচেয়ে ভালো সমাধান নিষ্কাশিত পৃথক সমাধানের একটি অত্যাধুনিক গড় হতে নেটফ্লিক্স পুরস্কার এ ব্যাপারে কিছুটা চালাক, একটি একটি পাঁচমিশেলি সমাধান নামক এগিয়ে (Bell, Koren, and Volinsky 2010; Feuerverger, He, and Khatri 2012) . নেটফ্লিক্স এর দৃষ্টিকোণ থেকে, তবে, সব তারা কি ছিল সবচেয়ে ভালো সমাধান বাছাই ছিল.

দ্বিতীয়ত, মানুষের গুনতি কিছু সংজ্ঞা দ্বারা (যেমন, Von Ahn (2005) ), FoldIt একটি মানব গুনতি প্রকল্প বিবেচনা করা উচিত. যাইহোক, আমি একটি খোলা কল হিসাবে FoldIt শ্রেণীবিভক্ত চয়ন কারণ এটা বিশেষ দক্ষতার প্রয়োজন হয় এবং এটা সবচেয়ে ভালো সমাধান অবদান, বরং একটি বিভক্ত-প্রয়োগ- একত্রিত কৌশল ব্যবহার চেয়ে নেয়.

অবশেষে, এক তর্ক হতে পারে পিয়ার টু পেটেন্ট বিতরণ তথ্য সংগ্রহ একটি উদাহরণ. আমি একটি খোলা কল হিসাবে এটি অন্তর্ভুক্ত করা হয়েছে কারণ এটি একটি প্রতিযোগীতার মত গঠন করা হয়েছে এবং শুধুমাত্র শ্রেষ্ঠ অবদান ব্যবহৃত হয় (যেহেতু বিতরণ তথ্য সংগ্রহ সঙ্গে, ভাল এবং খারাপ অবদান ধারণা কম স্পষ্ট) চয়ন.

নেটফ্লিক্স পুরস্কার সম্পর্কে আরো জানার জন্য, দেখুন Bennett and Lanning (2007) , Thompson (2008) , Bell, Koren, and Volinsky (2010) , এবং Feuerverger, He, and Khatri (2012) . FoldIt উপর আরো দেখুন, Cooper et al. (2010) , Andersen et al. (2012) , এবং Khatib et al. (2011) ; FoldIt আমার বর্ণনায় বিবরণ স্বপক্ষে Nielsen (2012) , Bohannon (2009) , এবং Hand (2010) . পিয়ার টু পেটেন্ট সম্পর্কে আরো জানার জন্য, দেখুন Noveck (2006) , Bestor and Hamp (2010) , Ledford (2007) , এবং Noveck (2009) .

ফলাফল একই Glaeser et al. (2016) , Mayer-Schönberger and Cukier (2013) , নিউ ইয়র্ক সিটি মধ্যে হাউজিং পরিদর্শকগণ উৎপাদনশীলতা অধ্যায় 10 রিপোর্ট বৃহৎ লাভ যখন পরিদর্শন ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ মডেল দ্বারা পরিচালিত হয়. নিউ ইয়র্ক সিটি মধ্যে, এই ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ মডেল শহর কর্মীদের দ্বারা নির্মিত হয়েছিল, কিন্তু অন্যান্য ক্ষেত্রে, এক কল্পনা করতে পারে যে তারা বা তৈরি করা যেতে পারে খোলা কলের সঙ্গে উন্নত (যেমন, Glaeser et al. (2016) ). যাইহোক, ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ মডেল সম্পদ বরাদ্দ করতে ব্যবহার করা হচ্ছে সঙ্গে এক বড় উদ্বেগের বিষয় যে মডেলের সম্ভাব্য বিদ্যমান গোঁড়ামির পুনরায় বলবৎ করা হয়. অনেক গবেষক ইতিপূর্বেই "আবর্জনা, আউট আবর্জনা" জানি, এবং ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ মডেলের সঙ্গে এটা হতে পারে না "পক্ষপাত, পক্ষপাত বাইরে." দেখুন Barocas and Selbst (2016) এবং O'Neil (2016) নির্মিত ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ মডেলের বিপদ আরও বেশির জন্য পক্ষপাতদুষ্ট প্রশিক্ষণ তথ্য দিয়ে.

একটা সমস্যা খোলা প্রতিযোগিতায় ব্যবহার থেকে সরকার বঞ্চিত করতে পারে যে এটি তথ্য রিলিজ, যা গোপনীয়তা লঙ্ঘন হতে পারে প্রয়োজন. খোলা কলের মধ্যে গোপনীয়তা এবং ডেটা রিলিজ সম্পর্কে আরো জানার জন্য দেখুন Narayanan, Huey, and Felten (2016) এবং অধ্যায় 6 এ আলোচনা.

• ডিসট্রিবিউটেড তথ্য সংগ্রহ (অনুচ্ছেদ 5.4)

EBird আমার বর্ণনায় বিবরণ স্বপক্ষে Bhattacharjee (2005) এবং Robbins (2013) . কিভাবে গবেষকরা পরিসংখ্যানগত মডেল ব্যবহার eBird তথ্য বিশ্লেষণ উপর আরো দেখুন Hurlbert and Liang (2012) এবং Fink et al. (2010) . Ornothology নাগরিক বিজ্ঞানের ইতিহাস সম্পর্কে আরো জানার জন্য, দেখুন Greenwood (2007) .

মালাউই জার্নাল প্রকল্প সম্পর্কে আরো জানার জন্য, দেখুন Watkins and Swidler (2009) এবং Kaler, Watkins, and Angotti (2015) . আর দক্ষিণ আফ্রিকার একটি সংশ্লিষ্ট প্রকল্প এর আরও বেশির জন্য, দেখুন Angotti and Sennott (2015) . মালাউই জার্নাল প্রকল্প থেকে ডাটা গবেষণা ব্যবহার আরও উদাহরণ দেখুন Kaler (2004) এবং Angotti et al. (2014) .

• আপনার নিজস্ব (অনুচ্ছেদ 5.5) ডিজাইনিং

নকশা পরামর্শ প্রস্তাব আমার পদ্ধতির প্রস্তাবনামূলক ছিল, সফল উদাহরণ উপর ভিত্তি করে এবং ভর সহযোগিতা প্রকল্প যে আমি শুনেছি করেছি ব্যর্থ. এছাড়া গবেষণা একটি প্রবাহ উদাহরণস্বরূপ, যে ভর সহযোগিতা প্রকল্পের নকশা প্রাসঙ্গিক অনলাইনে সম্প্রদায়ের ডিজাইন করার আরও সাধারণ সামাজিক মনস্তাত্ত্বিক তত্ত্ব প্রয়োগ করতে, দেখতে, চেষ্টা করে Kraut et al. (2012) .

প্রেরণার অংশগ্রহণকারীদের সংক্রান্ত, এটা ঠিক কেন মানুষ ভর সহযোগিতা প্রকল্পে অংশগ্রহণের জিনিসটা আসলে বেশ চালাক (Nov, Arazy, and Anderson 2011; Cooper et al. 2010, Raddick et al. (2013) ; Tuite et al. 2011; Preist, Massung, and Coyle 2014) . আপনি একটি মাইক্রো-টাস্ক শ্রম বাজারে পেমেন্ট (যেমন, অ্যামাজন মেকানিক্যাল তুর্কি) সঙ্গে অংশগ্রহণকারীদের অনুপ্রাণিত করতে ইচ্ছুক হলে Kittur et al. (2013) কিছু পরামর্শ উপলব্ধ করা হয়.

অপ্রত্যাশিত Zoouniverse প্রকল্প থেকে বেরিয়ে আসছে আবিষ্কারের আরও উদাহরণ জন্য, বিস্ময় সক্রিয় সংক্রান্ত, দেখতে Marshall, Lintott, and Fletcher (2015) .

নৈতিক হচ্ছে বিষয়ে জড়িত বিষয় কিছু ভাল সাধারণ পরিচিতি Gilbert (2015) , Salehi et al. (2015) , Schmidt (2013) , Williamson (2016) , Resnik, Elliott, and Miller (2015) , এবং Zittrain (2008) . সুনির্দিষ্টভাবে ভিড় কর্মীদের সঙ্গে আইনি বিষয় এর সাথে সম্পর্কিত জন্য দেখুন Felstiner (2011) . O'Connor (2013) গবেষণার নৈতিক তদারকি সম্পর্কে প্রশ্নটি যখন গবেষক এবং অংশগ্রহণকারীদের ভূমিকা অস্পষ্ট করে. শেয়ারিং তথ্য এর সাথে সম্পর্কিত যখন নাগরিক বিজ্ঞান প্রকল্পে participats রক্ষা সমস্যার জন্য, দেখুন Bowser et al. (2014) . উভয় Purdam (2014) এবং Windt and Humphreys (2016) বিতরণ করা তথ্য সংগ্রহের নৈতিক বিষয় সম্পর্কে কিছু আলোচনা আছে. অবশেষে, অধিকাংশ প্রকল্পের অবদান স্বীকার কিন্তু অংশগ্রহণকারীদের কৃতি ক্রেডিট দিতে হবে না. Foldit সালে Foldit খেলোয়াড়দের প্রায়ই একজন লেখক হিসেবে তালিকাভুক্ত করা হয় (Cooper et al. 2010; Khatib et al. 2011) . অন্যান্য মুক্ত কল প্রকল্পে বিজয়ী অবদানকারী প্রায়ই একটি কাগজ তাদের সমাধান বর্ণনা লিখতে পারেন (যেমন, Bell, Koren, and Volinsky (2010) এবং Dieleman, Willett, and Dambre (2015) ). প্রকল্পের আকাশগঙ্গা চিড়িয়াখানা পরিবারে অত্যন্ত সক্রিয় ও গুরুত্বপূর্ণ অবদানকারী কখনো কাগজপত্র সহ-লেখক হওয়ার জন্য আমন্ত্রণ জানানো হয়. উদাহরণস্বরূপ, ইভান Terentev ও টিম Matorny, রাশিয়া থেকে দুই রেডিও আকাশগঙ্গা চিড়িয়াখানা অংশগ্রহণকারীদের, কাগজপত্র যে প্রকল্প থেকে উঠে এক সহ-লেখক ছিলেন (Banfield et al. 2016; Galaxy Zoo 2016) .