5.2.2 Crowd-կոդավորում քաղաքական manifestos
Կոդավորման քաղաքական manifestos, ինչ - որ բան, որպես կանոն, կատարվում է փորձագետների, կարող է իրականացվել է մարդու հաշվարկային ծրագրի արդյունքում ավելի reproducibility եւ ճկունության.
Նման է Galaxy Zoo, կան բազմաթիվ իրավիճակներ, որտեղ սոցիալական հետազոտողները ցանկանում է կոդը, դասակարգում, կամ պիտակի մի կերպար կամ կտոր տեքստի. Որպես օրինակ, այս տեսակի հետազոտության է կոդավորում քաղաքական manifestos. Ընտրությունների ժամանակ, քաղաքական կուսակցությունները արտադրել manifestos նկարագրելով քաղաքականության դիրքերը եւ ուղենշային philosophies. Օրինակ, ահա մի կտոր մանիֆեստ Աշխատանքի կուսակցության Մեծ Բրիտանիայում 2010 թ-ից:
«Միլիոնավոր մարդիկ աշխատում են մեր հանրային ծառայությունների մարմնավորել լավագույն արժեքները Բրիտանիայի, օգնելով մարդկանց ուժ դարձնել առավել իրենց սեփական կյանքում, իսկ պաշտպանելով նրանց ռիսկերի նրանք չպետք է կրել իրենց սեփական. Պարզապես, քանի որ մենք պետք է լինել համարձակ դերի մասին կառավարության կատարելու աշխատել շուկաներում բավականին, մենք նաեւ պետք է լինի համարձակ բարեփոխիչները կառավարության »:
Այս manifestos պարունակում են արժեքավոր տվյալներ քաղաքագետներ, մասնավորապես նրանք, որոնք սովորում ընտրությունները եւ դինամիկան քաղաքականության քննարկումների: Որպեսզի համակարգված է ստանալ տեղեկատվություն, այդ manifestos, հետազոտողները ստեղծել մանիֆեստ նախագիծ , որը կազմակերպել քաղաքագետների օրենսգրքի 4000 manifestos շուրջ 1000 կուսակցությունների 50 երկրներում: Յուրաքանչյուր նախադասության յուրաքանչյուր մանիֆեստ արդեն կոդավորված է փորձագետի օգտագործելով 56-աստիճան սխեման: Արդյունքը: Այս համատեղ ջանքերի մի զանգված տվյալների ամփոփման տեղեկատվությունը ներդրված այդ manifestos, եւ այդ dataset արդեն օգտագործվել է ավելի քան 200 գիտական հոդվածների:
Kenneth Benoit եւ գործընկերները (2015) Որոշել է վերցնել մանիֆեստ կոդավորման խնդիր է, որ նախկինում կատարվել է փորձագետների եւ վերածել այն մի մարդու հաշվարկային նախագծի. Որպես հետեւանք, նրանք ստեղծել են մի կոդավորման գործընթաց, որն ավելի վերարտադրելի եւ ավելի ճկուն, էլ չենք խոսում ավելի էժան եւ արագ.
Աշխատանքային 18 manifestos ընթացքում առաջացած վեց վերջին ընտրությունների Մեծ Բրիտանիայում, Բենուա եւ գործընկերները օգտագործվում պառակտումը դիմել-համատեղել ռազմավարություն աշխատակիցների հետ մի միկրո-աշխատանքային աշխատաշուկայում (Amazon Mechanical Turk եւ CrowdFlower օրինակներ են միկրո-առաջադրանքի աշխատանքային շուկաների համար ավելի ին միկրո-աշխատանքային աշխատանքային շուկաներում, տես Գլուխ 4): Հետազոտողները վերցրել յուրաքանչյուր մանիֆեստը եւ բաժանվում այն նախադասությամբ. Հաջորդը, մարդկային վարկանիշը էր դիմել յուրաքանչյուր նախադասության. Մասնավորապես, եթե նախադասությունը ներգրավված է քաղաքականության հայտարարություն, այն էր, coded երկայնքով երկու հարթություններում: տնտեսական (- ից, շատ է մնացել շատ ճիշտ) եւ սոցիալական (- ից լիբերալ պահպանողական) (Նկար 5.5). Յուրաքանչյուր նախադասությունը կոդավորվում են մոտ 5 տարբեր մարդկանց: Վերջապես, այդ վարկանիշները են համակցված, օգտագործելով վիճակագրական մոդել, որը համապատասխանում է երկու առանձին rater ազդեցություններից եւ դժվարությամբ նախադասություններում հետեւանքների: Ի վերջո, Բենուա եւ գործընկերները հավաքագրվում 200.000 վարկանիշները է մոտ 1500 աշխատողների.
Նկար 5.5: Կոդավորման սխեման ից Benoit et al. (2015) (Նկ 1):
Որպեսզի գնահատել որակը ամբոխի կոդավորման, Բենուա եւ գործընկերները ունեցել նաեւ մոտ 10 փորձագետներ, դասախոսներ եւ ասպիրանտներ քաղաքագիտության բնագավառում փոխարժեքի նույն manifestos օգտագործելով նման ընթացակարգ: Չնայած նրան, որ վարկանիշները անդամների ամբոխի էին ավելի փոփոխական քան վարկանիշների ից փորձագետների, կոնսենսուս ամբոխը գնահատականը ունեցել ուշագրավ հետ պայմանագիր կոնսենսուս փորձագիտական վարկանիշում (Նկար 5.6). Այս համեմատությունը ցույց է տալիս, որ, ինչպես Galaxy Zoo, մարդկային հաշվարկային նախագծերը կարող է արտադրել բարձրորակ արդյունքներ:
Նկար 5.6 փորձագետների գնահատականները (x-առանցք) եւ ամբոխի գնահատականները (y-առանցք) էին ուշագրավ համաձայնությամբ, երբ կոդավորման 18 կուսակցական manifestos Մեծ Բրիտանիայի (Benoit et al. 2015) : Այն manifestos կոդավորված էին երեք քաղաքական կուսակցությունների (Պահպանողական, Աշխատանքի, Ազատ դեմոկրատներ) եւ վեց ընտրությունների (1987, 1992 թ., 1997, 2001, 2005, 2010):
Հիմնվելով այս արդյունքը, Բենուա եւ գործընկերները օգտագործվում են իրենց ամբոխի կոդավորման համակարգը պետք է անել հետազոտություն, որը հնարավոր չէր հետ մանիֆեստի ծրագրի շրջանակներում: Օրինակ, Manifesto Ծրագրի չի օրենսգրքով manifestos թեմայով ներգաղթի, քանի որ չէր արդիական թեմա, երբ կոդավորման սխեման մշակվել է 1980 - ականների կեսերին: Եվ, այս պահին, այն է, logistically անիրագործելի է մանիֆեստ Ծրագրի վերադառնալ եւ կրկին կոդ իրենց manifestos գրավել այս տեղեկությունները: Հետեւաբար, երեւում է, որ հետազոտողները հետաքրքրված են ուսումնասիրելով քաղաքականությունը ներգաղթի դուրս են բախտին. Սակայն, Բենուա եւ գործընկերները կարողացել են օգտագործել իրենց մարդկային հաշվարկման համակարգ է անել այս կոդավորման-հարմարեցված է իրենց հետազոտության հարց արագ եւ հեշտությամբ.
Որպեսզի ուսումնասիրելու ներգաղթի քաղաքականությունը, որ նրանք coded են manifestos ութ կուսակցությունների 2010 թ. Ընտրությունների Մեծ Բրիտանիայում. Յուրաքանչյուր նախադասության յուրաքանչյուր մանիֆեստ էր coded, թե արդյոք այն վերաբերում է ներգաղթի, եւ եթե այո, արդյոք դա հայամետ ներգաղթի, չեզոք, կամ հակա-ներգաղթի. Ընթացքում 5 ժամ գործարկման նախագիծը, որի արդյունքները էին: Նրանք հավաքել են ավելի քան 22.000 պատասխաններ է ընդհանուր արժեքի $ 360: Բացի այդ, հաշվարկները են ամբոխի ցույց տվեց ուշագրավ հետ համաձայնագիր ավելի վաղ հարցման փորձագետների: Այնուհետեւ, որպես վերջնական քննության, երկու ամիս անց, հետազոտողները վերարտադրվել իրենց ամբոխի կոդավորում: Ընթացքում մի քանի ժամվա ընթացքում, նրանք ստեղծել են նոր ամբոխի կոդավորված տվյալների, որոնք սերտորեն համապատասխանում են իրենց ինքնատիպ ամբոխի coded տվյալների հավաքածու. Այլ կերպ ասած, մարդկային հաշվարկ հնարավորություն է տվել նրանց առաջացնում ներկրված քաղաքական տեքստերի, որոնք համաձայնեցված փորձագիտական գնահատականներով եւ եղել reproducible. Բացի այդ, քանի որ մարդկային հաշվարկը եղել է արագ եւ էժան, դա եղել է նրանց համար հեշտ է հարմարեցնել իրենց տվյալների հավաքագրումը իրենց կոնկրետ հետազոտական մասին հարցին ներգաղթի.
