חישוב אנושי מאפשר לך יש אלף עוזרי מחקר.
פרויקטי חישוב אדם משלבים את העבודה של הלא-מומחים רבים כדי לפתור בעיות קלה-משימה-גדולה בקנה מידה שאינם לפתור בקלות על ידי מחשבים. הם משתמשים הפיצול-apply-לשלב אסטרטגיה לשבור בעיה גדולה לתוך המון משימות מיקרו פשוט כי ניתן לפתור על ידי אנשים ללא כישורים מיוחדים. מערכות דור שני חישוב אדם גם להשתמש למידת מכונה כדי להגביר את המאמץ האנושי.
במחקר חברתי, פרויקטים חישוב האדם הם הסיכוי הטוב ביותר לשמש במצבים שבהם החוקרים רוצים לסווג, קוד, או תווית תמונות, וידאו או טקסטים. סיווגים אלו אינם מטרה; הם חומרי הגלם למחקר. לדוגמה, קידוד-הקהל של מניפסטים פוליטיים יכול לשמש כדי לבחון את התיאוריות על הדינמיקה של תשומת לב כלפי הגירה.
כדי שתוכל להמשיך לבנות האינטואיציה שלך, לוח 5.1 מספק דוגמאות נוספות של כמה חישוב אדם נעשה שימוש במחקר חברתי. טבלה זו מראה כי, שלא כמו החיות גלקסי, במספר רב של פרויקטים חישוב אדם אחרים להשתמש שוקי העבודה מיקרו-משימה (למשל, אמזון מכונות טורק). אחזיר לסוגיה זו של מוטיבציה משתתף כשאני לספק ייעוץ על יצירת פרויקט שיתוף הפעולה ההמונית משלך.
סיכום | נתונים | משתתף | צִיטָטָה |
---|---|---|---|
קידוד מנשרי צד | טֶקסט | שוק העבודה מיקרו-משימה | Benoit et al. (2015) |
לחלץ מידע אודות אירועים ממאמרי חדשות על מחאות Occupy ב -200 ערים בארה"ב | טֶקסט | שוק העבודה מיקרו-משימה | Adams (2014) |
סיווג כתבות בעיתונים | טֶקסט | שוק העבודה מיקרו-משימה | Budak, Goel, and Rao (2016) |
חילוץ מידע האירוע מיומניו של חיילים במלחמת העולם 1 | טֶקסט | מתנדב | Grayson (2016) |
לזהות שינויים מפות | תמונות | שוק העבודה מיקרו-משימה | Soeller et al. (2016) |
לבסוף, דוגמאות להראות את החלק הזה כי חישוב אדם יכול להיות בעל השפעה דמוקרטיזציה על המדע. נזכיר, כי Schawinski ו Lintott היו סטודנטים לתואר כשהתחילו החיות גלקסי. לפני העידן הדיגיטלי, פרויקט לסווג בסיווג גלקסיה מ'היה מחייב כל כך הרבה זמן וכסף כי זה היה מעשי רק ממומן היטב ופרופסורים חולים. זה כבר לא נכון. פרויקטי חישוב אדם משלבים את העבודה של הלא-מומחים רבים כדי לפתור בעיות-משימה-גדולה בקנה מידה קלה. בשלב הבא, אני אראה לך כי שיתוף פעולה המוני יכול לחול גם על בעיות הדורשות מומחיות, מומחיות שגם החוקר עצמה אולי לא צריך.