Ang bukas nga mga tawag makapahimo kanimo sa pagpangita og mga solusyon sa mga suliran nga klaro ka makasulti apan dili ka makasulbad sa imong kaugalingon.
Sa tanang tulo ka bukas nga mga proyekto-Netflix tawag Prize, Foldit, Peer-sa-Patent-tigdukiduki gipangutana ang mga pangutana sa usa ka piho nga porma, nangayo solusyon, ug unya gikuha sa labing maayo nga mga solusyon. Ang mga tigdukiduki wala gani kinahanglan nga masayud sa mga labing maayo nga eksperto sa pagpangutana, ug usahay ang maayo nga mga ideya gikan sa wala damha nga mga dapit.
Karon mahimo usab nako ipasabut ang duha ka mahinungdanong kalainan tali sa mga open call nga mga proyekto ug mga proyekto sa pag-compute sa tawo. Una, sa mga proyekto sa open call ang tigdukiduki nagtino sa tumong (pananglitan, pagtagna sa rating sa pelikula), samtang sa pagkalkulo sa tawo, ang tigdukiduki nagtino sa usa ka microtask (pananglitan, pagklasipikar sa usa ka galaksiya). Ikaduha, sa bukas nga tawag, gusto sa mga tigdukiduki ang pinakamaayo nga kontribusyon-sama sa labing maayo nga algorithm sa pagtag-an sa mga rating sa pelikula, ang labing ubos nga enerhiya nga pagsumpo sa usa ka protina, o ang labing may kalabutan nga piraso sa una nga arte-dili usa ka matang sa yano nga kombinasyon sa tanan nga ang mga kontribusyon.
Tungod sa kasagaran nga panig-ingnan alang sa bukas nga tawag ug niining tulo ka mga pananglitan, unsang mga matang sa mga problema sa sosyal nga pagsiksik ang mahimong angay alang niini nga paagi? Sa sini nga punto, dapat ko batunon nga wala pa madamo nga madinalag-on nga mga halimbawa pa (para sa mga rason nga ipaathag ko sa isa ka tion). Sa mga termino nga direkta nga analogon, mahimo nga mahanduraw ang usa ka bukas nga pagtawag sa estilo nga Peer-to-Patent nga gigamit sa usa ka historikal nga tigpanukiduki nga nangita sa unang dokumento sa paghisgot sa usa ka piho nga tawo o ideya. Ang usa ka bukas nga tawag nga pamaagi sa niini nga matang sa problema mahimo nga ilabi na nga bililhon kung ang mga kalagmitan nga may kalabutan nga mga dokumento wala sa usa ka archive apan gipanghatag sa kadaghanan.
Sa kinatibuk-an, daghan nga mga gobyerno ug mga kompaniya adunay mga suliran nga mahimong masangputon sa pag-abli sa mga tawag tungod kay ang bukas nga tawag makahimo og mga algorithm nga magamit alang sa mga panagna, ug kini nga mga panagna mahimong usa ka importante nga giya alang sa aksyon (Provost and Fawcett 2013; Kleinberg et al. 2015) . Pananglitan, sama sa pagtan-aw sa Netflix nga mga rating sa mga salida, ang mga gobyerno tingali gusto nga makatagna sa mga sangputanan sama sa diin ang mga restaurant ang lagmit nga adunay mga kalapasan sa code sa panglawas aron sa paggahin sa mga kapanguhaan sa inspeksyon nga mas epektibo. Tungod niini nga matang sa problema, si Edward Glaeser ug mga kaubanan (2016) migamit sa usa ka bukas nga panawagan aron sa pagtabang sa Lungsod sa Boston sa pagtagna sa kalimpyo sa kasilyas ug kalimpyo sa kalimpyo base sa mga datos gikan sa mga review sa Yelp ug data sa pagsusi sa kasaysayan. Gibanabana nga ang predictive model nga nakadaog sa open call makapauswag sa produksyon sa restaurant inspectors sa mga 50%.
Ang bukas nga tawag mahimo usab nga gamiton sa pagtandi ug pagsulay sa mga teyoriya. Pananglitan, ang mga Pamilya nga Gibati ug Pagtuon sa Kaayohan sa Bata nag-obserbar sa mga 5,000 ka bata sukad sa pagkahimugso sa 20 ka nagkalain-laing syudad sa US (Reichman et al. 2001) . Ang mga tigpanukiduki nakahipos og datos mahitungod niining mga bata, ilang mga pamilya, ug sa mas lapad nga palibot sa pagkatawo ug sa edad nga 1, 3, 5, 9, ug 15 ka tuig. Tungod sa tanang kasayuran mahitungod niini nga mga bata, unsa ka maayo ang mga tigdukiduki nga makatagna sa mga resulta sama sa kinsa ang mogradwar sa kolehiyo? O, gipahayag sa usa ka paagi nga mas makapaikag sa pipila ka mga tigdukiduki, nga ang mga datos ug teoriya mahimong labing epektibo sa pagtagna niini nga mga resulta? Tungod kay walay bisan usa niini nga mga bata nga sa pagkakaron adunay igo nga panuigon nga moadto sa kolehiyo, kini usa ka tinuod nga pasiuna nga pagtan-aw, ug adunay daghang lainlaing estratehiya nga mahimong gigamit sa mga tigdukiduki. Ang usa ka tigdukiduki nga nagtuo nga ang mga kasilinganan kritikal sa paghulma sa mga resulta sa kinabuhi mahimong usa ka pamaagi, samtang ang usa ka tigdukiduki nga nagtutok sa mga pamilya tingali adunay usa ka butang nga hingpit nga lahi. Hain niini nga mga pamaagi ang mahimong mas maayo? Wala kita mahibalo, ug sa proseso sa pagpangita, mahimo kitang makakat-on og usa ka importante nga butang mahitungod sa mga pamilya, mga kasilinganan, edukasyon, ug sosyal nga dili managsama. Dugang pa, kini nga mga panagna mahimong magamit sa paggiya sa umaabot nga pagkolekta sa datos. Hunahunaa nga adunay gamay nga gidaghanon sa mga gradwado sa kolehiyo kinsa wala gitagna nga mogradwar sa bisan unsa nga mga modelo; kini nga mga tawo mahimong maayo nga mga kandidato alang sa follow-up nga mga interbyu sa kwalitatibo ug pagpaniid sa ethnographic. Busa, niining matang sa dayag nga pagtawag, ang mga panagna dili ang katapusan; hinunoa, naghatag sila og bag-ong paagi sa pagtandi, pagpalambo, ug pagsagol sa nagkalainlaing mga tradisyon nga teoretikal. Kini nga matang sa bukas nga tawag dili espesipiko sa paggamit sa datos gikan sa Fragile Families ug Child Wellbeing Study aron pagtag-an kung kinsa ang moadto sa kolehiyo; kini mahimong gamiton aron pagtag-an ang bisan unsa nga sangputanan nga sa kadugayan mahimo nga kolektahon sa bisan unsang mga katuyoan nga mga datos sa social.
Sumala sa akong gisulat sa sayo pa niini nga seksyon, wala'y daghang mga pananglitan sa mga tigdukiduki nga sosyal nga nagagamit sa bukas nga tawag. Sa akong hunahuna nga kini tungod kay ang bukas nga mga tawag dili angay sa paagi nga kasagaran sa mga sosyal nga mga siyentipiko nga mangutana sa ilang mga pangutana. Sa pagbalik ngadto sa Netflix Prize, ang sosyal nga mga siyentipiko dili kasagaran mangutana mahitungod sa pagtag-an sa mga gusto; Hinuon, mangutana sila kung giunsa ug kung unsang lahi sa kultura ang managlahi alang sa mga tawo gikan sa nagkalainlaing mga klase sa katilingban (tan-awa ang Bourdieu (1987) ). Ang ingon nga "unsaon" ug "ngano" ang pangutana dili mosangpot sa sayon nga masulbad nga mga solusyon, ug busa ingon og dili maayo ang pag-abli sa mga tawag. Busa, mopatim-aw nga ang bukas nga mga tawag mas tukma alang sa mga pangutana nga panagna kaysa mga pangutana sa pagpasabut . Apan, ang mga bag-ong teoriya sa bag-ong mga teoriya nag-awhag sa mga social scientist sa pag-usisa sa dichotomy sa pagpatin-aw ug panagna (Watts 2014) . Ingon sa linya tali sa prediction ug blending nga pagpatin-aw, akong gipaabut nga ang mga open call mahimong komon sa paniksik sa katilingban.