5.2.3 Fazit
Menschliche Berechnung ermöglicht es Ihnen , mehr als tausend wissenschaftliche Mitarbeiter zu haben.
Menschliche Berechnungsprojekte kombinieren die Arbeit vieler Nicht-Experten, um Probleme zu lösen, die einfach zu lösen sind und große Probleme lösen, die von Computern nicht einfach gelöst werden können. Sie verwenden die Split-Apply-Combine-Strategie, um ein großes Problem in viele einfache Mikrotasks zu überführen, die von Menschen ohne spezielle Fähigkeiten gelöst werden können. Computergestützte menschliche Berechnungssysteme verwenden ebenfalls maschinelles Lernen, um die menschliche Anstrengung zu verstärken.
In der Sozialforschung werden menschliche Berechnungsprojekte am häufigsten in Situationen verwendet, in denen Forscher Bilder, Videos oder Texte klassifizieren, kodieren oder beschriften möchten. Diese Klassifikationen sind normalerweise nicht das Endprodukt der Forschung; stattdessen sind sie das Rohmaterial für die Analyse. Zum Beispiel könnte die Crowd-Kodierung von politischen Manifesten als Teil der Analyse der Dynamik der politischen Debatte verwendet werden. Diese Arten von Klassifizierungsmikrotasks funktionieren wahrscheinlich am besten, wenn sie kein spezialisiertes Training erfordern und wenn es weitgehende Übereinstimmung über die richtige Antwort gibt. Wenn die Klassifizierungsaufgabe subjektiver ist - wie "Ist diese Nachrichtengeschichte voreingenommen?" - dann wird es immer wichtiger zu verstehen, wer teilnimmt und welche Vorurteile sie mit sich bringen. Am Ende hängt die Qualität des Outputs von menschlichen Berechnungsprojekten von der Qualität der Inputs ab, die die menschlichen Teilnehmer liefern: Müll rein, Müll raus.
Um Ihre Intuition weiter auszubauen, finden Sie in Tabelle 5.1 weitere Beispiele, wie die menschliche Berechnung in der Sozialforschung eingesetzt wurde. Diese Tabelle zeigt, dass im Gegensatz zu Galaxy Zoo viele andere menschliche Berechnungsprojekte Mikrotask-Arbeitsmärkte verwenden (z. B. Amazon Mechanical Turk) und sich auf bezahlte Arbeiter anstatt auf Freiwillige verlassen. Ich werde auf diese Frage der Teilnehmermotivation zurückkommen, wenn ich Ratschläge für die Erstellung eines eigenen Projekts für Massenzusammenarbeit gebe.
| Zusammenfassung | Daten | Teilnehmer | Referenz |
|---|---|---|---|
| Manifeste der politischen Partei kodifizieren | Text | Microtask Arbeitsmarkt | Benoit et al. (2016) |
| Extrahieren Sie Ereignisinformationen aus Nachrichtenartikeln zu den Occupy Protests in 200 US-Städten | Text | Microtask Arbeitsmarkt | Adams (2016) |
| Klassifizieren Sie Zeitungsartikel | Text | Microtask Arbeitsmarkt | Budak, Goel, and Rao (2016) |
| Extrahieren Sie Ereignisinformationen aus den Tagebüchern der Soldaten im Ersten Weltkrieg | Text | Freiwillige | Grayson (2016) |
| Änderungen in Karten erkennen | Bilder | Microtask Arbeitsmarkt | Soeller et al. (2016) |
| Überprüfen Sie die algorithmische Codierung | Text | Microtask Arbeitsmarkt | Porter, Verdery, and Gaddis (2016) |
Schließlich können die Beispiele in diesem Abschnitt zeigen, dass menschliche Berechnung eine demokratisieren Auswirkungen auf die Wissenschaft haben. Daran erinnern, dass Schawinski und Lintott waren Studenten, wenn sie Galaxy Zoo gestartet. Vor dem digitalen Zeitalter ein Projekt eine Million Galaxienklassifikation so viel Zeit und Geld notwendig gewesen wären, zu klassifizieren, dass es nur praktisch gewesen wäre, gut finanziert und Patienten Professoren. Das ist nicht mehr wahr. Menschliche Berechnung Projekte kombinieren die Arbeit von vielen Nicht-Experten zu lösen einfach Aufgabe-big-Skala Probleme. Als nächstes werde ich Ihnen zeigen, dass die Massen Zusammenarbeit auch zu Problemen, die Know-how erfordern angewendet werden kann, Know-how, dass auch die Forscher selbst nicht haben könnte.
