ウィキペディアは素晴らしいです。ボランティアのマスコラボレーションは、誰にでも入手可能です素晴らしい百科事典を作成しました。ウィキペディアの成功の鍵は、新たな知識はありませんでした。むしろ、それはコラボレーションの新たな形でした。デジタル時代は、幸いにも、コラボレーションの多くの新しい形態を可能にします。したがって、我々は今尋ねる必要があります:私たちは個別にすることができます私たちは今、一緒に取り組む解決することができませんでしたどのような大規模な科学的問題、問題?
研究のコラボレーションはもちろん、新しいもの、ではありません。インターネットにアクセスできる、世界中の数十億人の人々:新しいは何ですか、しかし、デジタル時代は、人々のはるかに大きく、より多様なセットとのコラボレーションを可能にすることです。私は、これらの新しいマスコラボレーションが伴うため、人々の数のだけでなく、それらの多様なスキルや視点だけではなく、驚くべき結果が得られることを期待しています。どのように我々は我々の研究プロセスにインターネットに接続しているすべての人を組み込むことができますか?あなたは100の研究助手と何ができますか?何約100,000熟練した協力者?
そこマスコラボレーションの多くの形態があり、コンピュータ科学者は、典型的には、その技術的特性に基づいて多数のカテゴリに整理(Quinn and Bederson 2011)この章では、しかし、私は、彼らが社会調査のために使用する方法に基づいて、マス・コラボレーション・プロジェクトを分類するつもりです。 人間の計算 、 オープンコール 、および分散データ収集 (図5.1):特に、私はプロジェクトの3種類を区別することが有用であると思います。
私は、この章の後半で非常に詳細にこれらのタイプのそれぞれを説明したが、今の私が各1について簡単に説明してもらおう。 人間の計算のプロジェクトは、理想的には、このような万人の画像を標識するように簡単-タスク大規模な問題に適しています。これらは、過去に学部研究助手によって行われている可能性がありますプロジェクトです。貢献は、タスク関連のスキルを必要とせず、最終的な出力は、一般的に貢献のすべての平均です。人間の計算プロジェクトの古典的な例は、10万ボランティアが天文学者が百万の銀河を分類する助け銀河動物園、である。Open呼び出しプロジェクトは、理想的にあなたが新規で明確な質問を策定するための予想外の答えを探している問題に適しています。これらは過去の同僚に尋ねる関与している可能性がありますプロジェクトです。貢献度は特別なタスク関連のスキルを持っている人から来て、最終的な出力は、通常の貢献のすべての最高です。オープンコールの典型的な例は、科学者やハッカーの何千もの映画の顧客の評価を予測するための新しいアルゴリズムを開発するために働いていたNetflixの賞です。最後に、 分散データ収集プロジェクトは、理想的には、大規模なデータ収集に適しています。これらは、過去に学部研究助手や調査研究会社によって行われている可能性がありますプロジェクトです。寄付は一般的に、研究者がいない場所へのアクセスを持っている人から来て、最終生成物は、拠出金のシンプルなコレクションです。分散データ収集の古典的な例は、ボランティアの数十万人は、彼らが見るの鳥に関するレポートを貢献するeBird、です。
マスコラボレーションは、天文学などの分野で長い間、豊かな歴史があり(Marshall, Lintott, and Fletcher 2015)とエコロジー(Dickinson, Zuckerberg, and Bonter 2010)が、それは社会的な研究ではまだ一般的ではありません。しかし、他の分野から成功したプロジェクトを説明し、いくつかの主要な組織の原則を提供することによって、私は2つのもののことを説得したいと考えています。まず、マスコラボレーションは社会調査のために利用することができます 。そして、第二、マス・コラボレーションを使用する研究者は、以前は不可能と思われたていた問題を解決することができるようになります。マスコラボレーションは、多くの場合、お金を節約する方法として推進されていますが、それはそれよりもはるかにです。私が表示されるように、マスコラボレーションはちょうど私達が安く研究を行うことはできません、それは私たちがより良い研究を行うことができます。
以下の章では、マスコラボレーションの三つの主要な形態の各々のために、私はプロトタイプの一例について説明します。さらなる例で重要な追加点を示す図です。そして最後にマスコラボレーションのこのフォームは社会調査のために使用されるかもしれない方法について説明します。この章では、独自の質量のコラボレーションプロジェクトを設計することができます5つの原則で終わります。