5.1 Pendahuluan
Wikipedia menakjubkan. Sebuah kolaborasi massa relawan menciptakan ensiklopedia fantastis yang tersedia untuk semua orang. Kunci keberhasilan Wikipedia tidak pengetahuan baru; bukan, itu adalah bentuk baru dari kolaborasi. Era digital, untungnya, memungkinkan banyak bentuk-bentuk baru dari kolaborasi. Jadi, kita sekarang harus bertanya: apa yang besar ilmiah masalah-masalah yang kita tidak bisa memecahkan individual-bisa kita sekarang menangani bersama-sama?
Kolaborasi dalam penelitian bukan hal yang baru, tentu saja. Apa yang baru, bagaimanapun, adalah bahwa era digital memungkinkan kolaborasi dengan set jauh lebih besar dan lebih beragam dari orang: miliaran orang di seluruh dunia dengan akses Internet. Saya berharap bahwa ini kolaborasi massal baru akan menghasilkan hasil yang luar biasa bukan hanya karena jumlah orang yang terlibat tetapi juga karena beragam keterampilan dan perspektif. Bagaimana kita dapat menggabungkan semua orang dengan koneksi internet ke dalam proses penelitian kami? Apa yang bisa Anda lakukan dengan 100 asisten penelitian? Bagaimana 100.000 kolaborator terampil?
Ada banyak bentuk kolaborasi massa, dan ilmuwan komputer biasanya mengatur mereka ke dalam kategori sejumlah besar berdasarkan karakteristik teknis mereka (Quinn and Bederson 2011) . Dalam bab ini, bagaimanapun, saya akan mengkategorikan proyek kolaborasi massa berdasarkan bagaimana mereka dapat digunakan untuk penelitian sosial. Secara khusus, saya pikir akan sangat membantu untuk membedakan antara tiga jenis proyek: perhitungan manusia, panggilan terbuka, dan pengumpulan data terdistribusi (Gambar 5.1).
Saya akan menjelaskan masing-masing jenis rinci nanti dalam bab ini, tetapi untuk sekarang mari saya jelaskan masing-masing secara singkat. Proyek perhitungan manusia secara ideal cocok untuk masalah mudah-tugas-besar-besaran seperti label satu juta gambar. Ini adalah proyek yang di masa lalu mungkin telah dilakukan oleh asisten peneliti sarjana. Kontribusi tidak memerlukan keterampilan terkait tugas-, dan hasil akhir biasanya rata-rata semua kontribusi. Sebuah contoh klasik dari sebuah proyek perhitungan manusia adalah Galaxy Zoo, di mana ratusan ribu relawan membantu para astronom mengklasifikasikan satu juta galaksi. Proyek Open panggilan secara ideal cocok untuk masalah di mana Anda mencari novel dan jawaban tak terduga untuk dirumuskan dengan jelas pertanyaan. Ini adalah proyek yang di masa lalu mungkin telah terlibat meminta rekan. Kontribusi datang dari orang-orang yang memiliki keterampilan terkait tugas-khusus, dan hasil akhir biasanya yang terbaik dari semua kontribusi. Sebuah contoh klasik dari panggilan terbuka adalah Netflix Prize, di mana ribuan ilmuwan dan hacker bekerja untuk mengembangkan algoritma baru untuk memprediksi peringkat pelanggan dari film. Akhirnya, proyek pengumpulan data terdistribusi secara ideal cocok untuk pengumpulan data skala besar. Ini adalah proyek yang di masa lalu mungkin telah dilakukan oleh asisten penelitian sarjana atau perusahaan penelitian survei. Kontribusi biasanya datang dari orang-orang yang memiliki akses ke lokasi yang peneliti lakukan tidak, dan produk akhir adalah kumpulan sederhana dari kontribusi. Sebuah contoh klasik dari pengumpulan data terdistribusi adalah eBird, di mana ratusan ribu relawan berkontribusi laporan tentang burung yang mereka lihat.
Gambar 5.1: Mass kolaborasi skema. Bab ini diselenggarakan sekitar tiga bentuk utama dari kolaborasi massa: perhitungan manusia, panggilan terbuka, dan pengumpulan data terdistribusi. Lebih umum, kolaborasi massa menggabungkan ide dari bidang-bidang seperti ilmu pengetahuan warga, crowdsourcing, dan kecerdasan kolektif.
Kolaborasi massa memiliki sejarah panjang dan kaya di bidang-bidang seperti astronomi (Marshall, Lintott, and Fletcher 2015) dan ekologi (Dickinson, Zuckerberg, and Bonter 2010) , tetapi belum umum dalam penelitian sosial. Namun, dengan menggambarkan proyek yang berhasil dari bidang lain dan memberikan beberapa prinsip pengorganisasian kunci, saya berharap untuk meyakinkan Anda tentang dua hal. Pertama, kolaborasi massa dapat dimanfaatkan untuk penelitian sosial. Dan, kedua, peneliti yang menggunakan kolaborasi massa akan mampu memecahkan masalah yang sebelumnya tampak mustahil. Meskipun kolaborasi massa sering dipromosikan sebagai cara untuk menghemat uang, itu jauh lebih dari itu. Seperti yang saya akan menunjukkan, kolaborasi massa tidak hanya memungkinkan kita untuk melakukan penelitian lebih murah, memungkinkan kita untuk melakukan penelitian yang lebih baik.
Dalam bab berikut, untuk masing-masing tiga bentuk utama dari kolaborasi massa, saya akan menjelaskan contoh prototipikal; mengilustrasikan poin tambahan penting dengan contoh lebih lanjut; dan akhirnya menggambarkan bagaimana bentuk kolaborasi massa dapat digunakan untuk penelitian sosial. Bab ini akan diakhiri dengan lima prinsip yang dapat membantu Anda merancang proyek kolaborasi massa Anda sendiri.
