5.3.4 Konklúzje
Iepenloftsjinsten kinne jo oplossingen fine foar problemen dy't jo dúdlik stean kinne, mar dat jo sels net oplosse kinne.
Yn alle trije iepen oprop projekten-Netflix priis, Foldit, Peer-nei-Patent-ûndersikers posearre fragen fan in spesifike foarm, frege oplossings, en doe pakte de bêste oplossings. De ûndersikers net iens nedich te witten de bêste deskundige om freegje, en soms de goede ideeën kaam út ûnferwachte plakken.
No kin ik ek twa wichtige ferskillen tusken iepen projektprojekten en humorreksprojekten ophelje. Earst yn offisjele projekten beskriuwt de ûndersiker in doel (bygelyks foarbylden fan 'e filmferhaal), wylst yn' e minsklike rekken de ûndersiker in mikrotask beskriuwt (bgl. Klassifikaasje fan in galaxy). Twadder, yn iepen petearen wolle de ûndersikers de bêste bydrage wolle - lykas de bêste algoritme foar it praten fan filmferneamers, de leechste enerzjyfoarming fan in protein, of it meast relevante stik fan prior art - net in soarte fan ienfâldige kombinaasje fan alle de bydragen.
Mei it each op it algemiene sjabloan foar iepen petearen en dizze trije foarbylden, hokker soarten problemen yn sosjale ûndersyk kinne passend wêze foar dizze oanpak? Oan dat punt moat ik oanfreegje dat der noch in soad suksesfolle foarbylden binne (om redenen dy't ik op in momint ferklearje). Op it mêd fan direkte analogen kin men in pear-oan-patint-styl opnimme, dy't brûkt wurdt troch in histoarysk ûndersiker nei it sykjen nei it earstste dokumint om in spesifike persoan of idee te neamen. In iepen dialooch oanpak nei dit soarte probleem kin benammen weardefol wêze as de potinsjeel relevante dokuminten net yn ien argyf binne, mar binne wiidferspraat ferwiisd.
Mear algemien hawwe in protte oerheden en bedriuwen problemen dy't mooglik binne foar it iepenjen fan opropen om't iepen roppen algoritme generearje dy't foar predikten brûkt wurde kinne, en dy foarbylden kinne in wichtich handguod foar aksje wêze (Provost and Fawcett 2013; Kleinberg et al. 2015) . Bygelyks, lykas Netflix wierskynlik prizen fan 'e films prate, kinne regearingen resultaten lykas hokker restaurants de measte problemen hawwe om sûnenswizigingen te hawwen, om sa as effektyf in ynspeksje-middels te jaan. Motivearre troch dit soarte probleem, brûkte Edward Glaeser en kollega's (2016) in iepen oprop om te helpen fan 'e stêd Boston te predrenjen restaurant hygiëne en sanitaasjewetsjes basearre op gegevens fan Yelp reviews en histoaryske ynspeksje gegevens. Se beoardielje dat it foar prediksjoneel model dat it iepen dialooch wûn woe de produktiviteit fan restaurant-ynspekteurs ferbetterje troch sawat 50%.
Iepen petearen kinne ek potentiel brûkt wurde om teory te fergelykje en te hifkje. Bygelyks hat de Fragile Families and Child Wellbeing Studie fan 'e berte yn 20 ferskillende US-stêden (Reichman et al. 2001) sa'n 5.000 bern folge. Undersikers hawwe gegevens sammele oer dizze bern, har famyljes, en harren breedere omjouwing by berte en yn 't leeftyd 1, 3, 5, 9 en 15 jier. Troch alle ynformaasje oer dizze bern, hoe kin de ûndersikers ek útkomme foarsjenningen lykas wa't ôfstudearje fan 'e kolleezje? Of, op in manier dy't ynteressearre is foar guon ûndersikers, hokker gegevens en teoryen it meast effektyf binne foar it praten fan dizze resultaten? Om't gjinien fan dizze bern op it stuit al genôch genôch binne om te gean nei kolleezje, soe dit in wier foarútsjoch wêze, en der binne in protte ferskillende strategyen dy't ûndersikers kinne brûke. In ûndersiker dy't betinkt dat wiken kritysk binne yn it foarmjen fan libbensútkomsten, kinne in oanpak nimme, wylst in ûndersiker dy't rjochtet op famyljes kin wat folslein oars dwaan. Hokker fan dizze oanpak soe better wurkje? Wy witte it net, en yn it proses fan it útfinen, kinne wy wat wichtich leare oer famyljes, wiken, ûnderwiis, en sosjale ûngelikens. Fierder kinne dizze foarbylden brûkt wurde om de takomstige gegevensammeling te behearen. Stel dan ris dat in lyts tal kolleeske graduaten wiene dy't net foarsjoen wiene foar diplomaat troch ien fan 'e modellen; Dizze minsken soe ideale kandidaten wêze foar folgjende kwalitative ynterviews en etnografyske observaasje. Sa, yn dizze soarte fan iepen oprop, binne de foarsizzingen net de ein; Earder leverje se in nije manier om te fergelykjen, te berikken en kombinearjen fan ferskillende teoretyske tradysjes. Dizze soarte fan iepen oprop is net spesifyk foar gebrûk fan gegevens fan 'e Fragile Families and Child Wellbeing Study om te fertellen wa't nei kolleezje gean sil; It kin brûkt wurde om alle gefolgen te foarsizzen dy't úteinlik opnommen wurde yn elke longitudinal sosjale datafel.
As ik earder yn dit paragraaf skreau, hawwe der net in soad foarbylden fan sosjale ûndersikers brûke mei iepen oprop. Ik tink dat dit is om't iepen roppen net goed oan passe wurde soene dat sosjale wittenskippers typysk fragen stelle. Werom nei de Netflix-priis, soene sosjale wittenskippers net meast freegje oer probearjen fan smaak; Leaver, se soene fragen oer hoe en wêrom kulturele sma's ferskille foar minsken út ferskate maatskiplike lessen (sjoch bygelyks Bourdieu (1987) ). Sokke "hoe" en "wêrom" fraach liede net foar maklik oertsjûgbere oplossings, en dus miskien min fêst te meitsjen om roppen te iepenjen. Dêrtroch docht bliken dat iepen ruften passer binne foar fragen foar predikaasje as fragen fan taljochting . Oare teoryen hawwe lykwols op sosjale wittenskippers oproppen om de dichotomy tusken ferklearring en foarsizzing werom te freegjen (Watts 2014) . As de line tusken predikaasje en ferklearring bloed, ferwachtsje ik dat iepen iepenbiere wurde hieltyd miener wurde yn sosjale ûndersyks.
