Wikipedia iku apik tenan. A collaboration massa sukarelawan nggawe Bauwarna Fantastic sing kasedhiya kanggo wong. Tombol kanggo sukses Wikipedia kang ora kawruh anyar; rodo, iku wangun anyar collaboration. Umur digital, bok manawa, mbisakake akeh formulir anyar collaboration. Makaten, kita saiki kudu takon: apa massive ngelmu masalah-masalah sing kita ora bisa ngatasi individu-bisa kita saiki nyegat bebarengan?
Collaboration ing riset punika boten anyar, mesthi. Apa anyar, Nanging, iku umur digital mbisakake collaboration karo pesawat luwih gedhe lan luwih warna saka wong: milyar wong ing saindhenging donya karo akses Internet. Aku nyana sing iki collaborations massa anyar ngasilaken asil sange ora mung amarga saka akehe wong melu nanging uga amarga saka skills warna lan persepektif. Gorokan incorporate everyone karo sambungan Internet menyang proses riset kita? Apa bisa apa karo 100 asisten riset? Apa bab 100.000 kolaborator trampil?
Ana akeh Wangun collaboration massa, lan ilmuwan komputer biasane ngatur wong-wong mau menyang kategori nomer akeh adhedhasar ciri technical sing (Quinn and Bederson 2011) . Ing bab iki, Nanging, Aku arep kanggo nggolongake proyèk collaboration massa adhedhasar carane padha bisa digunakake kanggo riset sosial. Ing tartamtu, aku iku mbiyantu kanggo mbedakake antarane telung jinis proyèk: etungan manungsa, telpon mbukak, lan data mbagekke (Figure 5.1).
Aku bakal njlèntrèhaké saben jinis iki secara rinci mengko ing bab, nanging saiki ayo kula njlèntrèhaké saben siji sedhela. Proyèk etungan Human saenipun cocog kanggo masalah gampang-tugas-amba-ukuran kayata Labeling yuta gambar. Iki proyèk sing ing sasi uga wis dileksanakake dening asisten riset lulus. Kontribusi ora mbutuhake skills related tugas-, lan output final biasane rata-rata kabeh saka panganggo. Conto klasik saka project etungan manungsa Zoo Galaxy, ngendi satus ewu sukarelawan mbantu astronom golongan yuta galaksi. Proyèk Open telpon saenipun cocog kanggo masalah ngendi sampeyan are looking for novel lan jawaban sing ora dikarepke kanggo dirumuske cetha pitakonan. Iki proyèk sing ing sasi uga wis melu takon kolega. Kontribusi teka saka wong sing duwe skills related tugas-khusus, lan output final biasane paling kabeh saka panganggo. Conto klasik saka telpon mbukak punika Netflix Prize, ngendi ewu ilmuwan lan hacker makarya kanggo berkembang kalkulus anyar kanggo prédhiksi ratings pelanggan 'film. Akhire, proyèk koleksi data mbagekke saenipun cocog kanggo koleksi data skala gedhé. Iki proyèk sing ing sasi uga wis dileksanakake dening asisten riset lulus utawa perusahaan riset survey. Kontribusi biasane teka saka wong sing duwe akses kanggo lokasi sing peneliti ora, lan prodhuk final punika koleksi prasaja saka panganggo. Conto klasik saka koleksi data mbagekke punika eBird, kang atusan ewu sukarelawan kontribusi lapuran bab manuk padha ndeleng.
Collaboration Massa wis, sugih sajarah dawa ing lapangan kayata astronomi (Marshall, Lintott, and Fletcher 2015) lan ékologi (Dickinson, Zuckerberg, and Bonter 2010) , nanging iku durung umum ing riset sosial. Nanging, dening njlentrehke proyèk sukses saka kothak lan nyediakake sawetara prinsip sing ngatur tombol, Mugi kanggo gawe uwong yakin saka loro iku. First, collaboration massa bisa pigunaaken kanggo riset sosial. Lan, kapindho, para paneliti sing nggunakake collaboration massa bakal bisa ngatasi masalah sing wis ketoke sadurunge mokal. Senajan collaboration massa asring dipun minangka cara kanggo nyimpen dhuwit, iku luwih akeh tinimbang sing. Nalika aku bakal nuduhake, collaboration massa ora mung ngidini kita nindakake panaliten murah, ngidini kita nindakake panaliten luwih.
Ing bab ing ngisor iki, kanggo saben telung formulir utama collaboration massa, aku bakal njlèntrèhaké contone prototypical; ilustrasi TCTerms tambahan penting karo conto luwih; lan pungkasanipun njlèntrèhaké cara iki wangun collaboration massa bisa digunakake kanggo riset sosial. Bab bakal nganakke karo limang prinsip sing bisa mbantu desain project collaboration massa dhewe.