Բաց զանգերը ձեզ հնարավորություն են տալիս գտնել այնպիսի խնդիրներ, որոնք դուք կարող եք հստակ ասել, բայց դուք չեք կարող լուծել ձեր խնդիրները:
Բոլոր երեք բաց մրցույթ նախագծերը-Netflix մրցանակ, Foldit, peer-to-արտոնագիրը հետազոտողների դրված հարցերին կոնկրետ ձեւով, պահանջել լուծումներ, եւ ապա ընտրել լավագույն լուծումները: Հետազոտողները չէին նույնիսկ անհրաժեշտ է իմանալ, թե լավագույն փորձագետին խնդրելու, իսկ երբեմն էլ լավ գաղափարները եկել են անսպասելի վայրերում.
Այժմ ես կարող եմ նաեւ ընդգծել երկու կարեւոր տարբերությունները Open Call նախագծերի եւ մարդկային հաշվարկային նախագծերի միջեւ: Նախ, բաց կոչման ծրագրերում հետազոտողը նպատակ է հետապնդում (օրինակ `կանխատեսող կինոնկարներ), մինչդեռ մարդկային հաշվարկի մեջ հետազոտողը նշում է միկրոկտրուկ (օրինակ` գալակտիկայի դասակարգում): Երկրորդ, բաց կանչերում հետազոտողները ցանկանում են ամենալավ ներդրումը, ինչպիսիք են ֆիլմերի վարկանիշները կանխատեսելու լավագույն ալգորիթմը, սպիտակուցի ամենացածր էներգետիկ կոնֆիգուրացիան կամ նախորդ արվեստի ամենատարածված մասը, ոչ թե ամեն ինչի պարզ համադրությունը: ներդրումները:
Հաշվի առնելով բաց զանգի եւ այս երեք օրինակների ընդհանուր ձեւանմությունը, սոցիալական մոտեցումների ինչպիսի խնդիրներ կարող են լինել այդ մոտեցման համար: Այս պահին ես պետք է գիտակցեմ, որ դեռ շատ հաջողված օրինակներ չկան (պատճառներով, որ ես մի պահ բացեմ): Անմիջական անալիզների տեսանկյունից կարելի է պատկերացնել, որ «Պիտեր-է-արտոնագրային ոճի» բաց կանչը օգտագործվում է պատմական գիտաշխատողի կողմից, որը փնտրում է ամենավաղ փաստաթուղթը `նշելու կոնկրետ անձ կամ գաղափար: Նման խնդրի նկատմամբ բաց կոչման մոտեցումը կարող է հատկապես արժեքավոր լինել, երբ պոտենցիալ համապատասխան փաստաթղթերը միեւնույն արխիվում չեն, բայց լայնորեն տարածվում են:
Ընդհանուր առմամբ, շատ կառավարություններ եւ ընկերություններ ունեն խնդիրներ, որոնք կարող են նպատակահարմար լինել զանգեր բացելու համար, քանի որ բաց զանգերը կարող են առաջացնել ալգորիթմներ, որոնք կարող են օգտագործվել կանխատեսումների համար, եւ այդ կանխատեսումները կարող են լինել կարեւոր ուղեցույց գործողության համար (Provost and Fawcett 2013; Kleinberg et al. 2015) : Օրինակ, ինչպես Netflix- ը ցանկանում է կանխատեսել ֆիլմերի վարկանիշերը, կառավարությունները կարող են կանխատեսել արդյունքներ, ինչպիսիք են ռեստորանները, ամենայն հավանականությամբ, առողջապահական կոպիտ խախտումներ ունենալու նպատակով, ստուգման ռեսուրսները առավել արդյունավետ կերպով տրամադրելու համար: Այսպիսի խնդիրներից ելնելով, Էդվարդ Գլաասերը եւ գործընկերները (2016) Օգտվել են բաց կոչից, Բոստոնի քաղաքը կանխատեսում են ռեստորանային հիգիենայի եւ սանիտարական խախտումների կանխարգելման հիման վրա, Yelp- ի դիտարկումներից եւ պատմական զննումների տվյալների հիման վրա: Նրանք գնահատեցին, որ բաց կանչի հաղթող կանխատեսելի մոդելը կարող է բարելավել ռեստորանային տեսուչների արտադրողականությունը մոտ 50% -ով:
Բաց զանգերը կարող են նաեւ օգտագործվել համեմատելու եւ փորձելու տեսությունները: Օրինակ, Փխրուն ընտանիքները եւ երեխաների բարօրությունը ուսումնասիրել են ԱՄՆ-ի 20 տարբեր քաղաքներում (Reichman et al. 2001) ծնված մոտ 5000 երեխա: Հետազոտողները հավաքել են այդ երեխաների, նրանց ընտանիքների եւ նրանց ավելի լայն միջավայրի մասին ծննդյան, 1, 3, 5, 9 եւ 15 տարեկանում: Հաշվի առնելով այս երեխաների մասին բոլոր տեղեկությունները, ինչպես կարող են հետազոտողները կանխագուշակել այնպիսի արդյունքներ, ինչպիսիք են, ովքեր կստանան քոլեջ: Կամ, արտահայտված այնպես, որ ավելի հետաքրքիր կլինի որոշ հետազոտողների համար, որոնց արդյունքները եւ տեսությունները առավել արդյունավետ կլինեն կանխատեսելու այդ արդյունքները: Քանի որ այս երեխաներից ոչ մեկը դեռեւս հին չէ, քոլեջ գնալու համար, դա կլինի ճշմարիտ կանխատեսելի կանխատեսում, եւ կան բազմաթիվ տարբեր ռազմավարություններ, որոնք կարող են աշխատողներ զբաղվել: Գիտնականը, ով կարծում է, որ հարեւանները կարեւոր են կյանքի արդյունքների ձեւավորման համար, կարող են մեկ մոտեցում ունենալ, իսկ հետազոտողը, ով կենտրոնանում է ընտանիքների վրա, կարող է միանգամայն այլ բան անել: Այդ մոտեցումներից որն է ավելի լավ աշխատելու: Մենք չգիտենք, եւ պարզելու գործընթացում մենք կարող ենք ինչ-որ կարեւոր բան սովորել ընտանիքների, հարեւանների, կրթության եւ սոցիալական անհավասարության մասին: Բացի այդ, այս կանխատեսումները կարող են օգտագործվել ապագա տվյալների հավաքման համար: Պատկերացրեք, որ փոքր թվով քոլեջների շրջանավարտներ, որոնք չեն կանխատեսել որեւէ մոդել, այդ մարդիկ կլինեն իդեալական թեկնածուներ հետընտրական որակական հարցազրույցների եւ ազգագրական դիտարկման համար: Այսպիսով, այսպիսի բաց զանգի մեջ կանխատեսումները վերջ չեն: Փոխարենը, նրանք նոր տարբերակ են տալիս համեմատելու, հարստացնելու եւ տարբեր տեսական ավանդույթների համատեղելու համար: Այսպիսի բաց զանգը կոնկրետ չէ, օգտագործելով Փխրուն ընտանիքների եւ Երեխաների բարօրության ուսումնասիրության տվյալները `կանխատեսելու, թե ով կգնա քոլեջ: այն կարող է օգտագործվել կանխատեսելու ցանկացած արդյունքի, որը, ի վերջո, կհավաքվի ցանկացած երկարատեւ սոցիալական տվյալների հավաքածուի մեջ:
Ինչպես ես գրել եմ այս հատվածում, բաց քննարկումներ չկան սոցիալական հետազոտողների բազմաթիվ օրինակներ: Կարծում եմ, որ սա է այն պատճառով, որ բաց կոչերը չեն համապատասխանում այն տեսակետին, թե սոցիալական գիտնականները սովորաբար հարցնում են իրենց հարցերը: Վերադառնալով Netflix- ի մրցանակին, սոցիալական գիտնականները սովորաբար չեն հարցնում նախասիրություններում արտացոլելու մասին: Փոխարենը, նրանք կխնդրեն, թե ինչպես եւ ինչու են մշակութային համը տարբերվում տարբեր սոցիալական դասերի մարդկանց համար (տես, օրինակ, Bourdieu (1987) ): Նման «ինչպես» եւ «ինչու» հարցն այնուամենայնիվ չի հանգեցնում հեշտ լուծելի լուծումների, եւ, այնուամենայնիվ, վատ է տեղավորվում բաց զանգի համար: Այսպիսով, պարզ երեւում է, որ բաց հարցումները ավելի նպատակահարմար են հարցերի կանխատեսման համար, քան բացատրության հարցերը: Վերջին տեսաբանները, սակայն, կոչ են արել սոցիալական գիտնականներին վերանայել բացատրությունը եւ կանխատեսումը (Watts 2014) միջեւ երկչոտումը: Որպես կանխատեսման եւ բացատրության միջեւ ընկած գծերը, ես ակնկալում եմ, որ հասարակական լսումների մեջ բացասական զանգվածները կդառնան ավելի հաճախակի: