5.3.4 Závěr

Otevřené volání umožňují najít řešení problémů, které můžete jasně uvést, ale nemůžete se vyřešit.

Ve všech třech projekty, Netflix otevřené výzvy Prize, Foldit peer-to-patentově výzkumníků položil otázky specifickou formu, získával řešení, a pak vybral nejlepší řešení. Výzkumníci ani nepotřeboval znát nejlepší znalce se ptát, a někdy i dobré nápady pocházejí z nečekaných místech.

Nyní můžu také zdůraznit dva důležité rozdíly mezi projekty otevřených výzev a lidskými výpočetními projekty. Za prvé, v otevřených výzvách výzkumník specifikuje cíl (např. Předpovídání hodnocení filmů), zatímco v lidském výpočtu výzkumník specifikuje mikrotask (např. Klasifikaci galaxie). Zadruhé, při otevřených voláních by vědci chtěli nejlepší příspěvek - například nejlepší algoritmus pro předpovídání hodnocení filmů, konfiguraci s nejmenší energií bílkoviny nebo nejdůležitějšího kusu dosavadního stavu techniky - ne nějakou jednoduchou kombinaci všech příspěvky.

Vzhledem k obecné šabloně otevřených výzev a k těmto třem příkladům, jaké problémy v sociálním výzkumu by mohly být vhodné pro tento přístup? V tomto okamžiku bych měl uznat, že ještě nebylo mnoho úspěšných příkladů (z důvodů, které vysvětlím ve chvíli). Pokud jde o přímé analogy, lze si představit, že otevřený hovor Peer-to-Patentový styl je používán historickým výzkumníkem, který vyhledává nejdřívější dokument a zmíní se o konkrétní osobě nebo nápadu. Otevřený přístup k tomuto druhu problému by mohl být obzvláště cenný, pokud potenciálně relevantní dokumenty nejsou v jediném archivu, ale jsou široce distribuovány.

Obecně platí, že mnoho vlád a společností má problémy, které by mohly být otevřené volání, protože otevřené volání mohou vytvářet algoritmy, které mohou být použity pro předpovědi, a tyto předpovědi mohou být důležitým průvodcem pro činnost (Provost and Fawcett 2013; Kleinberg et al. 2015) . Například stejně jako společnost Netflix chtěla předvídat hodnocení filmů, vlády by mohly chtít předvídat výsledky, jako např. Které restaurace mají největší šanci na porušení zdravotního kódu, aby efektivněji přidělily kontrolní zdroje. Tento typ problému motivoval Edward Glaeser a kolegové (2016) aby otevřeli volání, aby pomohli městu Boston předpovědět porušení hygieny a hygieny restaurací na základě údajů z recenzí Yelp a historických kontrolních údajů. Odhadly, že přediktivní model, který vyhrál otevřené volání, by zlepšil produktivitu restauračních inspektorů o přibližně 50%.

Otevřené hovory mohou být také potenciálně použity k porovnání a testování teorií. Například studie Fragile Families and Child Wellbeing odhalila přibližně 5 000 dětí od narození ve 20 různých městech v USA (Reichman et al. 2001) . Výzkumníci shromáždili údaje o těchto dětech, jejich rodinách a jejich širším prostředí při narození a ve věku 1, 3, 5, 9 a 15 let. Vzhledem k veškerým informacím o těchto dětech, jak dobře by výzkumníci mohli předvídat výsledky, například kdo bude absolvovat vysokou školu? Nebo vyjádřeno způsobem, který by byl pro některé vědce zajímavější, jaké údaje a teorie by byly nejúčinnější při předvídání těchto výsledků? Vzhledem k tomu, že žádné z těchto dětí není v současné době dostatečně velké na to, aby šlo na vysokou školu, byla by to skutečná prognóza zaměřená na budoucnost a existuje mnoho různých strategií, které by výzkumníci mohli využít. Výzkumný pracovník, který věří, že sousedství jsou rozhodující pro utváření životních výsledků, může mít jeden přístup, zatímco výzkumný pracovník, který se zaměřuje na rodiny, může udělat něco zcela jiného. Který z těchto přístupů by fungoval lépe? Nevíme a v procesu zjišťování bychom se mohli dozvědět něco důležitého o rodinách, sousedstvích, vzdělání a sociální nerovnosti. Dále mohou být tyto předpovědi použity k vedení budoucího sběru dat. Představte si, že existuje malý počet vysokoškolských absolventů, kteří nebyli předpovídáni, aby absolvovali některý z modelů; tito lidé by byli ideálními kandidáty pro následné kvalitativní rozhovory a etnografické pozorování. Takže v tomto typu otevřeného volání nejsou předpovědi konec; spíše poskytují nový způsob, jak porovnávat, obohacovat a kombinovat různé teoretické tradice. Tento druh otevřeného hovoru není specifický pro použití údajů z studie Fragile Families and Child Wellbeing, která předpovídá, kdo půjde na vysokou školu; mohl by být použit k předpovědi jakéhokoli výsledku, který bude nakonec shromážděn v jakémkoli podélném souboru sociálních dat.

Jak jsem již napsal v této části, nebylo mnoho příkladů sociálních vědců, kteří používají otevřené hovory. Myslím, že je to proto, že otevřené výzvy nejsou příliš vhodné pro způsob, jakým se sociální vědci zpravidla ptají na své otázky. Při návratu k ceně Netflixu by sociální vědci obvykle neměli žádat o předvídání chutí; spíše by se zeptali na to, jak a proč se kulturní chuti liší od lidí z různých sociálních tříd (viz např. Bourdieu (1987) ). Taková otázka "jak" a "proč" nevedou k snadno ověřitelným řešením, a proto se zdá být špatně vhodná pro volání. Zdá se tedy, že otevřené výzvy jsou vhodnější pro předvídání otázek než otázky vysvětlení . Nedávní teoretici však vyzvali sociální vědce, aby přehodnotili dichotomii mezi vysvětlením a předpovědí (Watts 2014) . Vzhledem k tomu, že linie mezi předpovědí a vysvětlením zmatená, očekávám, že otevřené výzvy budou stále častější v sociálním výzkumu.