5.1 Sissejuhatus
Wikipedia on hämmastav. Mass koostöös vabatahtlike loodud fantastiline entsüklopeedia, mis on kõigile kättesaadav. Võti Wikipedia edu ei olnud uusi teadmisi; Pigem oli see uus koostöö vorm. Digitaalajastu õnneks võimaldab palju uusi koostöövorme. Seega peaksime nüüd küsima: mis massiivne teaduslikke probleeme-probleemid, et me ei suutnud lahendada individuaalselt saab nüüd lahendada koos?
Koostöö teadus- ei ole midagi uut, muidugi. Mida uut on aga see, et digitaalajastul võimaldab koostöös palju suurem ja mitmekesisem kogum inimesi: need miljardid inimesed üle maailma Interneti-ühendus. Ma eeldan, et need uued mass koostöövõrgustik toovad hämmastavaid tulemusi mitte ainult seetõttu, et kaasatud inimeste arv, vaid ka sellepärast, et nende erinevad oskusi ja perspektiive. Kuidas me saame lisada igaühel internetiühendusega meie teadusuuringute protsess? Mida saaksid teha 100 teadustöö assistendid? Mis umbes 100.000 kvalifitseeritud kaastöötajate?
Seal on palju vorme mass koostöö ja arvuti teadlased tavaliselt korraldada nende suur hulk kategooriad põhineb nende tehnilised omadused (Quinn and Bederson 2011) . Selles peatükis aga ma lähen kategoriseerida mass koostööprojektid vastavalt sellele, kuidas neid saab kasutada sotsiaalsed uuringud. Eriti ma arvan, et see on kasulik eristada kolme tüüpi projekte: inimese arvutamine, avatud kõne ja hajutatud andmete kogumist (joonis 5.1).
Ma kirjeldada iga seda tüüpi väga üksikasjalikult hiljem osas, kuid nüüd las ma kirjeldada igaüks korraks. Inimese arvutusvõimsus projektid sobivad ideaalselt lihtne ülesanne-big-skaala probleeme nagu märgistuses miljonit pilte. Need on projektid, mis on minevikus võis läbi bakalaureuse teadustöö assistendid. Toetused ei nõua ülesandega seotud oskuste ja lõpptoodangu on tavaliselt keskmiselt Kõik rahalised toetused. Klassikaline näide inimese arvutusvõimsus projekt on Galaxy Zoo, kus sada tuhat vabatahtlikku aitas astronoomid liigitada miljonit galaktikad. Open kõne projektid sobivad ideaalselt probleeme, kus otsite uudne ja ootamatu vastused selgelt sõnastatud küsimused. Need on projektid, mis on minevikus võis sisaldada küsib kolleegidelt. Sissemaksed pärit inimesed, kellel on eriline ülesandega seotud oskuste ja lõpptoodangu on tavaliselt kõige parem sissemaksete. Klassikaline näide avaliku kutse on Netflix auhind, kus tuhanded teadlased ja häkkerid töötas välja töötada uusi algoritme ennustada klientide hinnangust filme. Lõpuks jaotatud andmete kogumise projektide sobivad ideaalselt ulatuslik andmete kogumine. Need on projektid, mis on minevikus võis läbi bakalaureuse teadustöö assistendid või uuringu tulemustest ettevõtted. Sissemaksed tavaliselt tulevad inimesed, kellel on juurdepääs kohtades, et teadlased ei ole, ja lõpptoote on lihtne kogumise panust. Klassikaline näide hajutatud andmete kogumine on eBird, kus sajad tuhanded inimesed panustavad teateid linnud nad näevad.
Joonis 5.1: Mass koostöös skemaatiline. See peatükk on jaotatud kolmeks peamiseks vormid mass koostöö: inimese arvutamine, avatud kõne ja hajutatud andmete kogumine. Üldisemalt mass koostöö ühendab ideid valdkondades nagu kodanik teaduse, bing ja kollektiivse luure.
Mass koostöö on pikk, rikas ajalugu sellistes valdkondades nagu astronoomia (Marshall, Lintott, and Fletcher 2015) ja ökoloogia (Dickinson, Zuckerberg, and Bonter 2010) , kuid see ei ole veel levinud sotsiaalsed uuringud. Kuid kirjeldades edukate projektide teistes valdkondades ja pakkuda mõned olulised korraldamine põhimõtted, ma loodan, et veenda teid kahte asja. Esiteks, mass koostöös saab kasutada sotsiaalse teadus. Ja teiseks, teadlased, kes kasutavad mass koostöös on võimalik lahendada probleeme, mis varem tundus võimatu. Kuigi massilise koostöö on sageli reklaamitakse kui võimalus säästa raha, see on palju enamat. Nagu ma näitan, mass koostöö ei ole ainult võimaldab meil teha teadustööd odavam, see võimaldab meil teha teadustööd parem.
Järgmises peatükis, iga kolme peamist vormid mass koostöö, ma kirjeldada prototüübi näiteks; illustreerivad oluline lisapunkte täiendavaid näiteid; ja lõpuks kirjeldada, kuidas seda vormi mass koostöös võidakse kasutada sotsiaalsed uuringud. Peatüki lõpus toimub viis põhimõtet, mis aitavad teil kujundada oma massi koostööprojekti.
