5.2.2 Crowd-kodiranje političkih manifesta
Kodiranje političke manifeste, nešto uobičajeno obavljaju stručnjaci, može biti izvedena od strane ljudskog proračunom projekta rezultira većom pouzdanosti i fleksibilnosti.
Slično Galaxy Zoo, postoje mnoge situacije u kojima društveni znanstvenici žele koda, klasificirati, naljepnicu ili sliku ili dio teksta. Primjer ove vrste istraživanja je kodiranje političkih manifesta. Tijekom izbora, političke stranke proizvoditi manifeste koji opisuju svoje političke stavove i vođenje filozofije. Na primjer, ovdje je dio manifesta iz Radničke stranke u Velikoj Britaniji od 2010. godine:
"Milijuni ljudi koji rade u našim javnim službama utjelovljuju najbolje vrijednosti Britaniji, pomaže osnažiti ljude da iskoristite svoje vlastite živote dok ih štiti od rizika oni ne bi trebali snositi sami. Baš kao što moramo biti hrabriji o ulozi vlade u izradi tržišta rada prilično, također je potrebno da bude bold obnovitelji vlade ".
Ove manifesti sadrže vrijedne podatke za politologa, posebno one koji studiraju izbore i dinamiku političke rasprave. Kako bi se sustavno izdvajanje informacija iz tih manifesta, istraživači su stvorili Manifesta projekt , koji je u organizaciji političke znanstvenike da kod 4.000 manifeste od gotovo 1.000 osoba u 50 zemalja. Svaka rečenica u svakoj manifest je kodiran od strane stručnjaka, koristeći shemu 56-kategorije. Rezultat ove suradnje je masivan set podataka sumirajući podatke ugrađen u tim manifesta, a ovaj skup podataka se koristi u više od 200 znanstvenih radova.
Kenneth Benoit i suradnici (2015) odlučio da se manifestu kodiranja zadatak koji je prethodno izvršena od strane stručnjaka i pretvoriti ga u ljudskom proračunom projekta. Kao rezultat toga, oni su stvorili proces kodiranja koji je više ponovljiv i fleksibilniji, da ne spominjemo jeftinije i brže.
Rad s 18 manifestima nastaje tijekom šest nedavnim izborima u Velikoj Britaniji, Benoit i kolege koriste split prijaviti-kombinirati strategije s radnicima iz mikro-zadataka tržištu rada (Amazon Mechanical Turk i CrowdFlower su primjeri mikro-zadataka tržišta rada; više na mikro-zadataka tržišta rada, vidi poglavlje 4). Istraživači su svaki manifest i podijeliti ga u rečenicama. Dalje, ljudski ocjena je primijenjen na svaku rečenicu. Konkretno, ako je rečenica uključeni izjavu politike, to je bio kodiran na dvije dimenzije: ekonomska (od vrlo lijeva na vrlo desno) i socijalni (od liberalno konzervativne) (Slika 5.5). Svaka rečenica je kodiran oko 5 različitih ljudi. Konačno, ove ocjene su spojene pomoću statistički model koji je činila za individualne ocjenjivaÄŤ efekata i poteškoće rečeničnih učinaka. Sve u svemu, Benoit i kolege prikupili 200.000 ocjene od oko 1.500 radnika.
Slika 5.5: kodiranja od Benoit et al. (2015) (slika 1).
Da bi se procijenila kvalitetu gužve kodiranje, Benoit i kolege također imali oko 10 stručnjaka-profesora i studenata političkih znanosti-stopom iste manifeste pomoću sličnog postupka. Iako su ocjene od članova gužve su više varijabla od ocjene od strane stručnjaka, konsenzus gužva Ocjena je imao izuzetan ugovor s konsenzus stručne ocjene (Slika 5.6). Ova usporedba pokazuje da je, kao i kod Galaxy Zoo, ljudska Računalne projekti mogu proizvesti kvalitetne rezultate.
Slika 5.6: Stručne procjene (x-os) i procjene gomile (y-os) su se na neobičan sporazum, kada kodiranja 18 strana manifeste iz Velike Britanije (Benoit et al. 2015) . U manifesti kodirane su iz triju političkih stranaka (konzervativni, rada, Liberalni demokrati) i šest izborima (1987, 1992, 1997, 2001, 2005, 2010).
Nadovezujući se na ovaj rezultat, Benoit i kolege koristili svoje gužva kodiranje sustav za napraviti istraživanje koje je bilo nemoguće uz manifest projekta. Na primjer, Manifest projekta nije kodirati manifeste na temu imigracije, jer to nije bila bitna tema kada je shema kodiranja razvijen je sredinom 1980-ih. A, u ovom trenutku, to je logistički neisplativim za Manifest projekta za povratak i ponovno kod svoje manifeste za snimanje ove informacije. Dakle, čini se da su istraživači koji su zainteresirani za studiranje na politiku useljavanja su od sreće. Međutim, Benoit i kolege su bili u mogućnosti koristiti svoju ljudsku računanja sustav za napraviti ovu kodiranje-prilagođene njihovim istraživanjima pitanje-brzo i jednostavno.
Da bi ispitali imigracijsku politiku, oni kodirani manifeste za osam stranaka na izborima 2010. godine u Velikoj Britaniji. Svaka rečenica u svakoj manifest je kodirano da li je to u vezi s imigracijom, i ako je tako, da li je to bio pro-imigracijska, neutralne, ili anti-imigracijski. U roku od 5 sati pokretanja svoj projekt, rezultati su bili u. Oni su prikupili više od 22.000 odgovora na ukupnu cijenu od 360 $. Nadalje, procjene iz gomile su pokazali izuzetnu ugovor s ranijim istraživanjem stručnjaka. Zatim, kao posljednji test, dva mjeseca kasnije, istraživači reproducirati svoju gužva-kodiranje. U roku od nekoliko sati, oni su stvorili novi gužva kodirani skup podataka koji poklapaju svoju izvornu gužva kodirani set podataka. Drugim riječima, ljudsko računanje im je omogućilo da generira kodiranje političkih tekstova koji su dogovoreni s vještačenja i bio ponovljiv. Nadalje, jer je ljudsko proračun bio brz i jeftin, to je lako za njih da prilagoditi svoje prikupljanje podataka za specifičnu istraživačkog pitanja o imigraciji.
