5.2.3 Zaključak
Ljudski računanje vam omogućuje da imaju tisuću znanstvenih novaka.
Ljudska računanja projekti kombinirati rad mnogih ne-stručnjaka za rješavanje jednostavan zadatak velika razmjera probleme koje nije lako riješiti pomoću računala. Oni koriste split-vrijede-kombinirati strategije razbiti veliki problem u mnogim jednostavnim mikro-zadataka koji se mogu riješiti ljudi bez specijalizirane vještine. Druga generacija ljudskih Računalne sustavi također koriste strojno učenje, kako bi se umnožili ljudski trud.
U društvena istraživanja, ljudska Računalne projekti su najvjerojatnije će se koristiti u situacijama kada su istraživači žele klasificirati, kod, ili naljepnica slike, video ili tekst. Ove klasifikacije nisu kraj; oni su sirovine za istraživanja. Na primjer, gužva-kodiranje političkih manifesta može se koristiti za testiranje teorije o dinamici pozornost na migracije.
Kako bi se dodatno izgraditi svoju intuiciju, Tablica 5.1 daje dodatne primjere kako ljudski proračun se koristi u društvenim istraživanjima. Ova tablica pokazuje da je, za razliku od Galaxy Zoo, mnoge druge ljudske Računalne projekti koriste mikro-zadatak tržišta rada (npr Amazon Mechanical naletima Turaka). Ja ću se vratiti na ovo pitanje motivacije sudionika, kada sam dati savjet o stvaranju vlastitog projekta masa za suradnju.
| Sažetak | Podaci | Sudionici | Citat |
|---|---|---|---|
| kodiranje strana manifeste | tekst | Tržište rada mikro-zadatak | Benoit et al. (2015) |
| izvući informacije o događaju iz novinskih članaka o Occupy prosvjeda u 200 američkih gradova | tekst | Tržište rada mikro-zadatak | Adams (2014) |
| klasifikacija novinskih članaka | tekst | Tržište rada mikro-zadatak | Budak, Goel, and Rao (2016) |
| vađenje informacije o događaju iz dnevnika vojnika u 1. svjetskom ratu | tekst | volonteri | Grayson (2016) |
| otkriti promjene u kartama | slika | Tržište rada mikro-zadatak | Soeller et al. (2016) |
Konačno, Primjeri u ovom poglavlju pokazuju da se ljudska izračun može imati demokratizirajući utjecaj na znanost. Podsjetimo, da Schawinski i Lintott bili su studenti, kada su počeli Galaxy Zoo. Prije digitalnog doba, projekt klasificirati klasifikacija milijuna galaksija bi zahtijevalo toliko vremena i novca da bi to bilo praktično samo za dobro financirana i strpljivi profesori. To više nije istina. Ljudska računanja projekti kombinirati rad mnogih ne-stručnjaka za rješavanje problema lako zadatak velika razmjera. Dalje, ja ću vam pokazati da je masovna suradnja se također može primijeniti na probleme koji zahtijevaju stručnost, znanje da je i sama istraživač ne može imati.
