5.2.3まとめ

人間の計算では、千リサーチアシスタントを持つことができます。

人間の計算のプロジェクトは、多くの非専門家の作業が簡単にコンピュータによって解決されていない簡単なタスク-大規模な問題を解決するために組み合わせます。彼らは専門的なスキルなしに人々によって解決することができるシンプルなマイクロタスクのロットに大きな問題を打破するスプリット適用-組み合わせる戦略を使用しています。第二世代の人間計算システムはまた、人間の努力を増幅するために、機械学習を使用しています。

社会的な研究では、ヒト計算プロジェクトは、研究者が分類したい状況、コード、またはラベル画像、ビデオ、またはテキストに使用される可能性が最も高いです。これらの分類は終わりではありません。彼らは研究のための原料です。たとえば、政治的マニフェストの群衆コーディングは、移行に向けて注目のダイナミクスに関する理論をテストするために使用することができました。

さらにあなたの直感を構築するためには、表5.1は、人間の計算が社会調査で使用されているかの追加の例を提供します。このテーブルは、Galaxy動物園とは異なり、他の多くの人間の計算のプロジェクトは、（例えば、アマゾンメカニカルターク）マイクロタスクの労働市場を使用することを示しています。私はあなた自身の質量のコラボレーションプロジェクトの作成に関するアドバイスを提供するとき、私は参加者のモチベーションのこの問題に戻ります。

最後に、このセクションのショーの例では、人間の計算は、科学上の民主化への影響を持つことができること。 SchawinskiとLintottが、彼らは銀河動物園を始めたとき大学院生であったことを、思い出してください。デジタル時代に先立ち、百万銀河の分類を分類するためのプロジェクトは、それだけで十分に資金を提供し、患者の教授のために実用的であったであろうことに多くの時間とお金を必要としました。それはもはや本当でありません。人間の計算のプロジェクトは、多くの非専門家の作業が容易なタスク大規模な問題を解決するために組み合わせます。次に、私はマスコラボレーションはまたしても、研究者自身が持っていないかもしれない専門知識を必要とする問題、専門知識にも適用できることを紹介します。