5.1 Inngangur

Wikipedia er ótrúlegt. Fjölbreytt samstarf sjálfboðaliða skapaði frábæran alfræðirit sem er öllum aðgengileg. Lykillinn að velgengni Wikipedia var ekki nýr þekking; frekar, það var nýtt form samstarfs. Stafrænn aldur, sem betur fer, gerir margar nýjar gerðir samvinnu. Þannig ættum við nú að spyrja: Hvaða gríðarlegu vísindaleg vandamál - vandamál sem við gætum ekki leyst fyrir sig - getum við nú tekið saman?

Samvinna í rannsóknum er ekkert nýtt, að sjálfsögðu. Hvað er nýtt, er hins vegar að stafræna aldri gerir samstarf með miklu stærri og fjölbreyttari hóp fólks: milljarða fólks um allan heim með Internet aðgang. Ég býst við að þessar nýju massi samstarf mun skila ótrúlega árangri ekki bara vegna fjölda fólks sem taka þátt heldur einnig vegna fjölbreytt færni þeirra og sjónarmið. Hvernig getum við fella alla með nettengingu í ferlinu rannsókn okkar? Hvað getur þú gert með 100 rannsóknir aðstoðarmenn? Hvað um 100.000 hæfa þátttakendur?

Það eru margar gerðir af samvinnu í massa og tölvunarfræðingar skipuleggja þær venjulega í fjölda flokka sem byggjast á tæknilegum eiginleikum þeirra (Quinn and Bederson 2011) . Í þessum kafla mun ég þó flokka massasamstarfsverkefni byggð á því hvernig hægt er að nota þær í félagsrannsóknum. Sérstaklega held ég að það sé gagnlegt að gera greinarmun á þremur gerðum verkefna: Mannleg útreikningur , opinn hringur og dreifður gagnasöfnun (mynd 5.1).

Ég mun lýsa hverri gerð þess nánar í síðarnefnda kafla, en nú skal ég lýsa hvert og eitt í stuttu máli. Mannleg útreikningsverkefni eru fullkomlega til þess fallin að auðvelda verkefni-stórfelldum vandamálum eins og að merkja milljón myndir. Þetta eru verkefni sem kunna að hafa verið framkvæmdar af grunnnámi í rannsóknum. Framlög þurfa ekki verkefni tengd færni, og endanleg framleiðsla er venjulega að meðaltali allra framlaganna. Klassískt dæmi um mannlegt útreikningsverkefni er Galaxy Zoo, þar sem hundrað þúsund sjálfboðaliðar hjálpuðu stjörnufræðingum að flokka milljón vetrarbrautir. Opna símtalaverkefni eru hins vegar fullkomlega til þess fallin að leysa vandamál þar sem þú ert að leita að nýjum og óvæntum svörum við skýrt settar spurningar. Þetta eru verkefni sem í fortíðinni gætu haft þátt í að spyrja samstarfsmenn. Framlög koma frá fólki sem hefur sérstaka vinnubrögð og endanleg framleiðsla er yfirleitt sú besta af öllum framlögum. Klassískt dæmi um opið símtal er Netflix-verðlaunin, þar sem þúsundir vísindamanna og tölvusnápur unnu að því að þróa nýjar reiknirit til að spá fyrir um einkunnir viðskiptavina kvikmynda. Að lokum eru dreifðar gagnasöfnunarverkefni tilvalin fyrir stórum gagnasöfnun. Þetta eru verkefni sem áður höfðu verið gerðar af rannsóknaraðstoðarmönnum eða rannsóknarfyrirtækjum. Framlög koma yfirleitt frá fólki sem hefur aðgang að stöðum sem vísindamenn gera ekki, og endanleg vara er einfalt safn framlaganna. Klassískt dæmi um dreifðu gagnasöfnun er eBird, þar sem hundruð þúsunda sjálfboðaliða leggja fram skýrslur um fugla sem þeir sjá.

Mynd 5.1: Mass samstarf teikning. Þessi kafli er skipulagt í kringum þremur formum massa samvinnu: manna útreikningur, opinn kalla, og dreift gagnasöfnun. Almennt, massa samstarf sameinar hugmyndir úr sviðum, svo sem borgara vísindi, bing, og sameiginlega upplýsingaöflun.

Massasamvinna hefur langa, ríka sögu á sviðum eins og stjörnufræði (Marshall, Lintott, and Fletcher 2015) og vistfræði (Dickinson, Zuckerberg, and Bonter 2010) en það er ekki enn algengt í (Dickinson, Zuckerberg, and Bonter 2010) . Hins vegar vona ég að sannfæra þig um tvo hluti með því að lýsa árangursríkum verkefnum frá öðrum sviðum og veita nokkrar helstu skipulagsreglur. Í fyrsta lagi er hægt að nýta samvinnu um félagslega rannsóknir. Og í öðru lagi munu vísindamenn sem nota samvinnu í massi geta leyst vandamál sem áður höfðu virtust ómögulegt. Þótt fjöldamiðlun sé oft kynnt sem leið til að spara peninga, þá er það miklu meira en það. Eins og ég mun sýna, leyfir massamiðlun okkur ekki aðeins að gera rannsóknir ódýrari heldur gerir það okkur kleift að gera rannsóknir betur .

Í fyrri köflum hefur þú séð hvað hægt er að læra með því að taka þátt með fólki á þremur mismunandi vegu: fylgjast með hegðun sinni (kafli 2) og spyrðu þá spurninga (kafla 3) og skráðu þau í tilraunir (kafli 4). Í þessum kafla mun ég sýna þér hvað hægt er að læra með því að taka þátt fólk sem rannsóknaraðilar. Fyrir hvert af þremur meginformum samvinnuverkefnisins mun ég lýsa einkennandi dæmi, lýsa mikilvægum viðbótarupplýsingum með frekari dæmum og lýsa loks hvernig hægt er að nota þetta form samvinnu í samfélagsrannsóknum. Í kaflanum verður lýst með fimm meginreglum sem geta hjálpað þér að hanna eigin samvinnuverkefni þitt.