5.2.2 Crowd-kóðun á pólitískum stefnuyfirlýsingum

Erfðaskrá pólitískar stefnuskrár, eitthvað yfirleitt gert með sérfræðingum, er hægt að framkvæma með því að mönnum útreikningur verkefni sem leiðir til meiri samanburðarnákvæmni og sveigjanleika.

Líkur á Galaxy Zoo, það eru margar aðstæður þar félagsleg vísindamenn vilja til að kóða, flokka, eða umbúðamerkingar mynd eða texta. Sem dæmi um þessa tegund rannsókna er kóðun af pólitískum stefnuyfirlýsingum. Á kosningar, stjórnmálaflokkar framleiða stefnuskrár lýsa stefnu sína og leiðbeinandi heimspeki. Til dæmis, hér er a stykki af stefnuyfirlýsingar af Labor Party í Bretlandi frá 2010:

"Milljónir manna vinna í opinberri þjónustu okkar staðfest besta gildi Bretlands, hjálpa styrkja fólk til að gera sem mest úr eigin lífi meðan vernda þá frá áhættu sem þeir ættu ekki að þurfa að bera á eigin spýtur. Rétt eins og við þurfum að vera djarfari um hlutverk stjórnvalda í að gera markaðir virka nokkuð, þurfum við líka að vera djörf reformers stjórnvalda. "

Þessar stefnuskrár innihalda mikilvæg gögn um stjórnmálafræðinga, einkum þá sem læra kosningar og virkari stefnu umræðum. Í því skyni að markvisst úr upplýsingum frá þessum stefnuskrár, vísindamenn búið Manifesto Project , sem skipulagt stjórnmálafræðingar að kóða 4.000 stefnuskrár frá tæplega 1.000 aðilum í 50 löndum. Hver setning á hverri stefnuskrá hefur verið túlkað af sérfræðingi með því að nota 56-flokk fyrirætlun. Niðurstaðan af þessari samstarf átak er gegnheill gagnapakka teknar upplýsingarnar embed í þessum stefnuskrár, og þetta gagnapakka hefur verið notað í meira en 200 ritgerða.

Kenneth Benoit og samstarfsmenn (2015) ákvað að taka Manifesto erfðaskrá verkefni sem áður hafði verið flutt af sérfræðingum og snúa það inn í a manna útreikningur verkefni. Þess vegna, þeir skapa erfðaskrá ferli sem er meira fjölfalda og sveigjanlegri, svo ekki sé minnst ódýrari og hraðari.

Vinna með 18 stefnuskrár mynda á sex síðustu kosningum í Bretlandi, Benoit og samstarfsmenn notað sem hættu-apply-sameina stefnu við starfsmenn úr ör-verkefni vinnumarkaði (Amazon Mechanical Turk og CrowdFlower eru dæmi um ör-verkefni vinnumörkuðum, því meira á ör-verkefni vinnumörkuðum, sjá kafla 4). Rannsakendur tóku hvor stefnuyfirlýsingar og skipt því í dag. Næst manna einkunn var beitt á hverja setningu. Einkum ef setningin þátt stefnu yfirlýsingu, var það túlkað með tveimur víddum: efnahagsleg (frá mjög vinstri til mjög hægri) og félagslega (úr frjálslynda að íhaldssöm) (mynd 5.5). Hver setning var túlkað af um 5 mismunandi fólki. Að lokum, þessar einkunnir voru sameinuð með tölfræðilegum líkan sem grein fyrir bæði einstakra áhrifa Rater og erfiðleika áhrif setningu. Í allt, Benoit og samstarfsmenn safnað 200.000 lánshæfismat frá um 1.500 starfsmenn.

Mynd 5.5: erfðaskrá kerfi frá Benoit et al. (2015) (mynd 1).

Til að meta gæði af the mannfjöldi erfðaskrá, Benoit og samstarfsmenn höfðu einnig um 10 sérfræðingar-prófessorar og framhaldsnemar í stjórnmálafræði-hlutfall sömu stefnuskrár með svipaða aðferð. Þótt einkunnir frá meðlimum hópnum voru breytilegri en einkunnir frá sérfræðingum, samstaða fólkið einkunn átti merkilega samning við mat samstaða sérfræðingur (mynd 5.6). Þessi samanburður sýnir að eins og með Galaxy Zoo, manna útreikningur verkefni er hægt að framleiða hár niðurstöður gæði.

Mynd 5.6: Expert mat (x-ás) og fjölmennt mat (y-ás) voru merkilega samningi þegar erfðaskrá 18 aðila stefnuskrár frá Stóra-Bretlandi (Benoit et al. 2015) . Stefnuyfirlýsingum dulmáli voru frá þremur stjórnmálaflokka (Íhaldsflokksins, vinnumála, Frjálslynda demókrata) og sex kosninga (1987, 1992, 1997, 2001, 2005, 2010).

Byggja á þessari niðurstöðu, Benoit og samstarfsmenn notað mannfjöldi-kóðun kerfi þeirra til að gera rannsóknir sem var ómögulegt með Manifesto Project. Til dæmis, Manifesto Project ekki kóða stefnuyfirlýsingum á efni innflytjenda vegna þess að það var ekki áberandi umræða þegar kóðun kerfi var þróað í 1980. Og á þessum tímapunkti, það er skipulagslega infeasible fyrir Manifesto Project til að fara aftur og aftur kóða stefnuskrár þeirra til að handtaka þessar upplýsingar. Því virðist sem vísindamenn hafa áhuga á að læra stjórnmál innflytjenda eru út af heppni. Hins vegar Benoit og samstarfsmenn gátu til að nota mannlega útreikningur þeirra kerfi til að gera þetta erfðaskrá-sérsniðin að rannsóknum sínum spurning-fljótlegan og auðveldan hátt.

Í því skyni að rannsaka innflytjendamál, dulmáli þeir stefnuyfirlýsingum átta aðila í 2010 kosningum í Bretlandi. Hver setning í hverri stefnuskrá var túlkað hvort það tengist innflytjenda, og ef svo er, hvort sem það var atvinnumaður-immigration, hlutlaus, eða and-immigration. Innan 5 klst af stokkunum verkefni sín, niðurstöður voru í. Þeir höfðu safnað meira en 22.000 svör á heildarkostnaði $ 360. Ennfremur áætlun frá the mannfjöldi sýndu ótrúlegar samning við fyrri könnun sérfræðinga. Þá, sem endanlega próf, tveimur mánuðum síðar, vísindamenn afrita þeirra Crowd-kóðun. Innan nokkurra klukkustunda, þeir höfðu búið til nýja aðdáendur dulmáli gagnapakkann sem náið passa upprunalega mannfjöldi-dulmáli þeirra gagna sett. Með öðrum orðum, manna útreikningur gerði þeim kleift að búa kóðun pólitískum textum sem samþykktar mati sérfræðinga og var fjölfalda. Ennfremur, vegna þess að mönnum útreikningur var fljótur og ódýr, það var auðvelt fyrir þá að aðlaga gagnasöfnun sína til sérstaks rannsóknar- þeirra spurningunni um innflytjenda.