রাজনৈতিক ইশতেহারে, সাধারণত বিশেষজ্ঞদের দ্বারা সম্পন্ন কিছু কোডিং, বৃহত্তর reproducibility এবং নমনীয়তা ফলে একজন মানুষ গুনতি প্রকল্পের দ্বারা সম্পাদনা করা যেতে পারে.
আকাশগঙ্গা চিড়িয়াখানা অনুরূপ, সেখানে অনেক পরিস্থিতিতে যেখানে সামাজিক গবেষক, কোডে চান শ্রেণীভুক্ত, অথবা একটি ইমেজ বা টেক্সট এর টুকরা লেবেল হয়. গবেষণার এই ধরনের একটি উদাহরণ রাজনৈতিক ইশতেহারে এর কোডিং হয়. নির্বাচনের সময় রাজনৈতিক দলগুলোর ইশতেহারে তাদের নীতি অবস্থানের বর্ণনা এবং দর্শনের পথনির্দেশক উত্পাদন. উদাহরণস্বরূপ, এখানে 2010 থেকে গ্রেট ব্রিটেনে লেবার পার্টির ইশতেহার টুকরা:
"আমাদের জনসেবা খাতে কাজ লক্ষ লক্ষ মানুষ ব্রিটেনের সেরা মান অঙ্গীভূত, মানুষের ক্ষমতায়ন যখন তাদের ঝুঁকি তারা তাদের নিজের উপর বহন করতে হবে না থেকে রক্ষা তাদের নিজের জীবনের সবচেয়ে করতে সাহায্য. ঠিক যেমন আমরা উপার্জন বাজারে মোটামুটি কাজ এ সরকারের ভূমিকা সম্পর্কে সাহসী হতে হবে, আমরা সরকারের সাহসী সংস্কারকদের হতে হবে. "
এই ইশতেহারে রাজনৈতিক বিজ্ঞানীদের জন্য মূল্যবান তথ্য, বিশেষ সেই অধ্যয়নরত নির্বাচন ও নীতি নির্ধারনী বিতর্কে গতিবিদ্যা ধারণ করে. অর্ডার ধারাক্রমে এই ইশতেহারে থেকে তথ্য বের করে আনার জন্য, গবেষক সৃষ্টি ইশতেহার প্রকল্প , যা রাজনৈতিক বিজ্ঞানীদের সংগঠিত 50 টি দেশের প্রায় 1,000 দলগুলোর কাছ থেকে 4,000 ইশতেহারে কোড করার. প্রতিটি ইশতেহারে প্রতিটি বাক্য 56 বিভাগ স্কিম ব্যবহার একটি বিশেষজ্ঞ দ্বারা কোডেড হয়েছে. এই স্ক্রিন প্রচেষ্টার ফলে তথ্য এই ইশতেহারে এমবেড সংক্ষেপিত একটি বৃহদায়তন ডেটাসেটে হয়, এবং এই ডেটা সেটটি 200 জনেরও বেশী বৈজ্ঞানিক কাগজপত্র ব্যবহার করা হয়েছে.
কেনেথ Benoit এবং সহকর্মীদের (2015) ম্যানিফেস্টো কোডিং কাজের যে পূর্বে বিশেষজ্ঞদের দ্বারা সঞ্চালিত হয়েছে নিতে এবং এটি একটি মানুষের গুনতি প্রকল্পের পরিণত করার সিদ্ধান্ত নিয়েছে. ফলস্বরূপ, তারা একটি কোডিং প্রক্রিয়া যে আরো গঠনকর এবং আরো নমনীয়, সস্তা এবং দ্রুততর না উল্লেখ করার জন্য তৈরি করা.
18 ইউ কে ছয় সাম্প্রতিক নির্বাচনের সময় উত্পন্ন ইশতেহারে নিয়ে কাজ করা, Benoit এবং সহকর্মীদের ব্যবহার বিভক্ত-প্রয়োগ- মেশা একটি মাইক্রো-টাস্ক শ্রমবাজার থেকে শ্রমিকদের সঙ্গে কৌশল (আমাজন মেকানিক্যাল তুর্কি ও CrowdFlower মাইক্রো-টাস্ক শ্রমবাজার উদাহরণ আরও জন্য মাইক্রো-টাস্ক শ্রম বাজারের উপর, অধ্যায় 4 দেখুন). গবেষকরা প্রতিটি ম্যানিফেস্টো নিয়ে বাক্য বিভক্ত. পরবর্তী মানব রেটিং প্রতিটি বাক্য প্রয়োগ ছিল. বিশেষ করে, যদি বাক্য একটি নীতি বিবৃতি জড়িত, এটা দুই মাত্রা বরাবর কোডেড হয়েছে: (খুব ডান খুব থেকে বামে) ও সামাজিক (চিত্র 5.5) (রক্ষণশীল উদার থেকে) অর্থনৈতিক. প্রতিটি বাক্য প্রায় 5 বিভিন্ন মানুষ কোডেড হয়েছে. পরিশেষে, এসব রেটিং পরিসংখ্যানগত মডেল যে উভয় পৃথক তিরস্কারকারী প্রভাব এবং বাক্য প্রভাব অসুবিধা জন্য দায়ী ব্যবহার মিলিত হয়. সব মিলিয়ে, Benoit এবং সহকর্মীদের প্রায় 1500 শ্রমিক থেকে 200,000 রেটিং সংগৃহীত.
অর্ডার ভিড় কোডিং মানের মূল্যায়ণ করার জন্য, Benoit এবং সহকর্মীদের এছাড়াও প্রায় 10 বিশেষজ্ঞদের-অধ্যাপক ও স্নাতকোত্তর ছাত্রদের রাষ্ট্রবিজ্ঞান-হার একটি অনুরূপ পদ্ধতি ব্যবহার করে একই ইশতেহারে ছিল. যদিও ভিড় সদস্যদের কাছ থেকে রেটিং বিশেষজ্ঞদের থেকে রেটিং চেয়ে দ্রুত পরিবর্তনশীল ছিল, ঐক্যমত্য ভিড় রেটিং ঐক্যমত্য বিশেষজ্ঞ রেটিং (চিত্র 5.6) সঙ্গে অসাধারণ চুক্তি ছিল. এই তুলনা দেখায় যে, গ্যালাক্সি চিড়িয়াখানার সঙ্গে যেমন, মানুষের গুনতি প্রকল্প উচ্চ মানের ফলাফল উত্পন্ন করতে পারে.
এই ফলাফলে নির্মাণের প্রণালী, Benoit এবং সহকর্মীদের গবেষণায় যে ইশতেহার প্রকল্পের সঙ্গে অসম্ভব ছিল না তাদের ভিড়-কোডিং সিস্টেম ব্যবহার. উদাহরণস্বরূপ, ইশতেহার প্রকল্প অভিবাসনের বিষয়ে ইশতেহারে কোডটা করা হয়নি কারণ যে একটি লক্ষণীয় বিষয় ছিল না যখন কোডিং স্কিম 1980 সালে উন্নত ছিল. আর, এই সময়ে, এটা logistically infeasible ইশতেহার প্রকল্প ফিরে যান এবং পুনরায় কোড তাদের ইশতেহারে এই তথ্য ক্যাপচার করার জন্য নয়. অতএব, এটি প্রদর্শিত হবে যে অভিবাসনের রাজনীতি অধ্যয়নরত আগ্রহী গবেষক ভাগ্য বাইরে. তবে Benoit এবং সহকর্মীদের এই কোডিং-কাস্টমাইজড তাদের গবেষণা প্রশ্নের দ্রুত এবং সহজেই করতে তাদের মানবিক গুনতি সিস্টেম ব্যবহার করতে সক্ষম হয়েছি.
অভিবাসন নীতি অধ্যয়ন করার জন্য, তারা গ্রেট ব্রিটেনে 2010 নির্বাচনে আট দলগুলোর জন্য ইশতেহারে কোডেড. প্রতিটি ইশতেহারে প্রতিটি বাক্য এটা অভিবাসন এর সাথে সম্পর্কিত কিনা হিসেবে কোডেড হয়েছে, এবং যদি তাই হয়, তা অভিবাসীদের, নিরপেক্ষ, বা অভিবাসন বিরোধী ছিল. তাদের প্রকল্প চালুর 5 ঘণ্টার মধ্যে ফলাফলে ছিল. তারা $ 360 এর একটি মোট খরচে বেশি 22.000 প্রতিক্রিয়া সংগ্রহ করেছিলেন. উপরন্তু, ভিড় থেকে অনুমান বিশেষজ্ঞদের আগের জরিপের সঙ্গে অসাধারণ চুক্তি দেখিয়েছেন. তারপর, একটি চূড়ান্ত পরীক্ষা যেমন, দুই মাস পরে, গবেষকরা তাদের ভিড়-কোডিং পুনরুত্পাদন. কয়েক ঘণ্টার মধ্যে, তারা একটি নতুন ভিড়-কোডেড ডেটা সেটটি যে ঘনিষ্ঠভাবে তাদের মূল ভিড়-কোডেড ডাটাসেট মিলেছে সৃষ্টি করেছে. অন্য কথায়, মানুষের গুনতি তাদের সক্রিয় রাজনৈতিক গ্রন্থে যে বিশেষজ্ঞ মূল্যায়ন সঙ্গে একমত এবং গঠনকর ছিল কোডিং জেনারেট করতে. উপরন্তু, কারণ মানুষের গুনতি দ্রুত এবং সস্তা ছিল, এটা সহজ তাদের অভিবাসন সম্পর্কে তাদের নির্দিষ্ট গবেষণার প্রশ্নে তাদের তথ্য সংগ্রহ কাস্টমাইজ করার জন্য যথেষ্ট.