5.2.3 Conclusione
Computazione umana consente di avere un migliaio di assistenti di ricerca.
I progetti di calcolo umano combinano il lavoro di molti non esperti per risolvere problemi su vasta scala di facile esecuzione che non sono facilmente risolti dai computer. Usano la strategia split-apply-combine per rompere un grosso problema in molti semplici microtasks che possono essere risolti da persone senza competenze specialistiche. I sistemi di calcolo umano assistito da computer utilizzano anche l'apprendimento automatico per amplificare lo sforzo umano.
Nella ricerca sociale, i progetti di calcolo umano hanno più probabilità di essere utilizzati in situazioni in cui i ricercatori desiderano classificare, codificare o etichettare immagini, video o testi. Queste classificazioni di solito non sono il prodotto finale della ricerca; invece sono la materia prima per l'analisi. Ad esempio, la codifica della folla dei manifesti politici potrebbe essere utilizzata come parte delle analisi sulle dinamiche del dibattito politico. È probabile che questi tipi di microtasche di classificazione funzionino meglio quando non richiedono una formazione specializzata e quando esiste un ampio consenso sulla risposta corretta. Se l'attività di classificazione è più soggettiva, ad esempio: "questa storia di notizie è tendenziosa?", Diventa sempre più importante capire chi partecipa e quali pregiudizi potrebbero comportare. Alla fine, la qualità dell'output dei progetti di calcolo umani si basa sulla qualità degli input che i partecipanti umani forniscono: spazzatura, spazzatura.
Per sviluppare ulteriormente la tua intuizione, la tabella 5.1 fornisce ulteriori esempi di come il calcolo umano è stato utilizzato nella ricerca sociale. Questa tabella mostra che, a differenza di Galaxy Zoo, molti altri progetti di computazione umana utilizzano mercati del lavoro su microtask (ad es. Amazon Mechanical Turk) e si basano su lavoratori retribuiti piuttosto che su volontari. Tornerò su questo tema della motivazione dei partecipanti quando fornirò consigli sulla creazione del tuo progetto di collaborazione di massa.
| Sommario | Dati | I partecipanti | Riferimento |
|---|---|---|---|
| Codice manifestos del partito politico | Testo | Microtask mercato del lavoro | Benoit et al. (2016) |
| Estrai informazioni sugli eventi da articoli di notizie sulle proteste di occupazione in 200 città degli Stati Uniti | Testo | Microtask mercato del lavoro | Adams (2016) |
| Classificare articoli di giornale | Testo | Microtask mercato del lavoro | Budak, Goel, and Rao (2016) |
| Estragga le informazioni sugli eventi dai diari dei soldati nella prima guerra mondiale | Testo | I volontari | Grayson (2016) |
| Rileva le modifiche nelle mappe | immagini | Microtask mercato del lavoro | Soeller et al. (2016) |
| Controlla la codifica algoritmica | Testo | Microtask mercato del lavoro | Porter, Verdery, and Gaddis (2016) |
Infine, gli esempi in questa sezione che il calcolo umano possono avere un impatto sulla scienza democratizzazione. Ricordiamo, che Schawinski e Lintott erano studenti universitari quando hanno iniziato Galaxy Zoo. Prima dell'era digitale, un progetto per classificare una classificazione milione di Galaxy avrebbe richiesto così tanto tempo e denaro che sarebbe stato pratico solo per ben finanziato e professori del paziente. Questo non è più vero. progetti di calcolo umani uniscono il lavoro di molti non esperti per risolvere i problemi di facile compito-grande scala. Avanti, ti faccio vedere che la collaborazione di massa può essere applicato anche a problemi che richiedono competenza, esperienza che anche il ricercatore si potrebbe non avere.
