5.1 Introducción
Wikipedia es increíble. Una colaboración masiva de voluntarios creó una enciclopedia fantástico que está a disposición de todo el mundo. La clave del éxito de la Wikipedia no era nuevo conocimiento; más bien, fue una nueva forma de colaboración. La era digital, afortunadamente, permite a muchas nuevas formas de colaboración. Por lo tanto, ahora deberíamos preguntar: ¿qué enormes problemas científicos-problemas que no hemos podido resolver de forma individual y ahora podemos afrontar juntos?
La colaboración en la investigación no es nada nuevo, por supuesto. Lo que es nuevo, sin embargo, es que la era digital permite la colaboración con un conjunto mucho más grande y más diverso de personas: los miles de millones de personas en todo el mundo con acceso a Internet. Espero que estas nuevas colaboraciones de masas darán resultados sorprendentes no sólo por el número de personas involucradas, sino también debido a sus diversas habilidades y perspectivas. ¿Cómo podemos incorporar a todos con una conexión a Internet en nuestro proceso de investigación? ¿Qué podrías hacer con 100 asistentes de investigación? ¿Qué hay de 100.000 colaboradores cualificados?
Hay muchas formas de colaboración en masa, y los informáticos suelen organizarlas en una grandes categorías de números en función de sus características técnicas (Quinn and Bederson 2011) . En este capítulo, sin embargo, voy a categorizar los proyectos de colaboración en masa en base a la forma en que se pueden utilizar para la investigación social. En particular, creo que es útil distinguir entre tres tipos de proyectos: la computación humana, llamada abierta, y recolección de datos distribuida (Figura 5.1).
Voy a describir cada uno de estos tipos con gran detalle más adelante en el capítulo, pero por ahora permítanme describir brevemente cada uno de ellos. Proyectos de computación humana son ideales para los problemas de fácil tarea de gran escala, tales como el etiquetado de un millón de imágenes. Estos son los proyectos que en el pasado podrían haber sido realizadas por los asistentes de investigación universitarios. Aportes no requieren habilidades relacionadas con la tarea, y el resultado final es por lo general un promedio de todas las contribuciones. Un ejemplo clásico de un proyecto de computación humana es Galaxy Zoo, donde un centenar de miles de voluntarios ayudaron a los astrónomos clasifican a un millón de galaxias. Abrir proyectos de llamada son ideales para problemas en los que busca novedoso y respuestas inesperadas a las preguntas formuladas con claridad. Estos son los proyectos que en el pasado pudo haber implicados pidiendo colegas. Contribuciones provienen de personas que tienen habilidades especiales relacionadas con la tarea, y el resultado final es generalmente la mejor de todas las contribuciones. Un ejemplo clásico de una convocatoria abierta es el Premio Netflix, donde miles de científicos y los piratas informáticos trabajaron para desarrollar nuevos algoritmos para predecir calificaciones de los clientes de las películas. Por último, los proyectos de recogida de datos distribuidos son idealmente adecuados para la recopilación de datos a gran escala. Estos son los proyectos que en el pasado podrían haber sido realizadas por los asistentes de investigación universitarios o empresas de investigación de encuesta. Aportes normalmente provienen de personas que tienen acceso a los lugares que los investigadores no lo hacen, y el producto final es una simple colección de las contribuciones. Un ejemplo clásico de una colección de datos distribuida es eBird, en la que cientos de miles de voluntarios contribuyen informes acerca de las aves que ven.
Figura 5.1: Esquema colaboración masiva. En este capítulo se organiza alrededor de tres formas principales de la colaboración masiva: la computación humana, llamada abierta, y recolección de datos distribuida. De manera más general, la colaboración masiva combina ideas de campos como la ciencia ciudadana, el crowdsourcing, y la inteligencia colectiva.
Colaboración en masa tiene una larga y rica historia, en campos como la astronomía (Marshall, Lintott, and Fletcher 2015) y ecología (Dickinson, Zuckerberg, and Bonter 2010) , pero todavía no es común en la investigación social. Sin embargo, mediante la descripción de los proyectos exitosos de otros campos y proporcionar algunos principios claves para organizar, espero convencerte de dos cosas. En primer lugar, la colaboración masiva puede ser aprovechada para la investigación social. Y, en segundo lugar, los investigadores que utilizan la colaboración masiva serán capaces de resolver problemas que antes parecían imposibles. A pesar de la colaboración masiva a menudo se promueve como una manera de ahorrar dinero, es mucho más que eso. Como mostraré, la colaboración masiva no sólo nos permite hacer la investigación más barato, que nos permite hacer la investigación mejor.
En el capítulo siguiente, para cada una de las tres formas principales de la colaboración masiva, describiré un ejemplo prototípico; ilustran importantes puntos adicionales con ejemplos adicionales; y, finalmente, se describe cómo esta forma de colaboración masiva podría ser utilizado para la investigación social. El capítulo concluirá con cinco principios que pueden ayudar a diseñar su propio proyecto de colaboración masiva.
