5.2.2 Crowd კოდირება პოლიტიკური manifestos

კოდირების პოლიტიკური manifestos, რაღაც, როგორც წესი კეთდება ექსპერტების მიერ, შეიძლება შესრულდეს ადამიანის გამოთვლები პროექტის შედეგად უფრო reproducibility და მოქნილობა.

მსგავსი Galaxy Zoo, არის სიტუაციები სადაც სოციალური მკვლევარები გვინდა, რომ კოდი, დაალაგეთ, ან წარწერა გამოსახულება ან ნაჭერი ტექსტი. მაგალითად ამ სახის კვლევა არის კოდირების პოლიტიკური manifestos. არჩევნების პერიოდში პოლიტიკური პარტიების აწარმოოს manifestos აღწერილია მათი პოლიტიკური პოზიციების და სახელმძღვანელო ფილოსოფია. მაგალითად, აქ არის ნაჭერი მანიფესტად ლეიბორისტული პარტია დიდ ბრიტანეთში 2010 წლიდან:

"მილიონობით ადამიანი მუშაობს კომუნალური მომსახურება განასახიერებს საუკეთესო ღირებულებების ბრიტანეთში, ეხმარება ხალხს მისცეს, რათა ყველაზე საკუთარი ცხოვრება ხოლო დაცვის მათ რისკების ისინი არ უნდა ჰქონდეს საკუთარი. ისევე, როგორც ჩვენ უნდა იყოს თამამი შესახებ მთავრობის როლის მიღების ბაზრებზე მუშაობა საკმაოდ, ჩვენ ასევე უნდა იყოს გაბედული რეფორმატორების მთავრობა. "

ეს manifestos შეიცავს ღირებული მონაცემები პოლიტოლოგები, კერძოდ იმ სწავლობს არჩევნები და დინამიკა პოლიტიკურ დებატებში. იმისათვის, რომ სისტემატურად ამონაწერი ინფორმაციას ამ manifestos, მკვლევარები ის მანიფესტი პროექტი , რომელიც ორგანიზებული პოლიტოლოგები კოდექსის 4000 manifestos თითქმის 1,000 პარტიების 50 ქვეყანაში. თითოეული წინადადება თითოეულ მანიფესტი უკვე კოდირებული ექსპერტი გამოყენებით 56-გარეშე სქემა. შედეგი ამ ერთობლივი ძალისხმევით არის მასიური ნაკრებს შეჯამებისას ინფორმაციას ჩაშენებულ ამ manifestos, და ამ ნაკრებს უკვე გამოიყენება 200-ზე მეტი სამეცნიერო ნაშრომი.

Kenneth Benoit და კოლეგები (2015) გადაწყვიტეს მანიფესტი კოდირების ამოცანა, რომელიც ადრე იქნა შესრულებული ექსპერტები და აქციოს იგი ადამიანის გამოთვლები პროექტი. შედეგად, მათ შექმნეს კოდირების პროცესი, რომელიც არის უფრო ზუსტი და უფრო მოქნილი, რომ აღარაფერი ვთქვათ იაფი და სწრაფად.

მუშაობის 18 manifestos გენერირებული დროს ექვსი წლის არჩევნები დიდი ბრიტანეთი, Benoit და მისმა კოლეგებმა გამოიყენეს გაყოფილი ვრცელდება-გაერთიანდება სტრატეგია მუშები მიკრო ამოცანა შრომის ბაზარზე (Amazon მექანიკური თურქ და CrowdFlower მაგალითები მიკრო ამოცანა შრომით ბაზარზე მეტი მიკრო ამოცანა შრომის ბაზარზე, იხილეთ თავი 4). მკვლევართა აიღო თითოეული მანიფესტი და გაყოფილი ის სასჯელს. შემდეგი, ადამიანის ნიშანი გამოყენებული თითოეული წინადადება. კერძოდ, თუ სასჯელის ჩართული პოლიტიკურ განცხადებას, ეს იყო კოდირებული გასწვრივ ორი ​​განზომილება: ეკონომიკური (ძალიან დარჩა ძალიან სწორი) და სოციალური (ლიბერალურ კონსერვატიული) (სურათი 5.5). თითოეული წინადადება იყო კოდირებული დაახლოებით 5 სხვადასხვა ხალხი. საბოლოოდ, ეს რეიტინგები კომბინირებული გამოყენების სტატისტიკური მოდელი, რომელიც აღრიცხული, როგორც ინდივიდუალური შემფასებელი მოვლენები და სირთულის სასჯელის ეფექტი. ყველა ბენუა და კოლეგებს შეგროვებული 200,000 რეიტინგები 1500 მუშა.

Figure 5.5: კოდირების სქემა საწყისი Benoit et al. (2015) (სურ 1).

იმისათვის, რომ შეაფასოს ხარისხის გულშემატკივარი კოდირება, Benoit და კოლეგებს ასევე ჰქონდა დაახლოებით 10 ექსპერტები პროფესორ-მასწავლებლები და მაგისტრანტს პოლიტიკურ მეცნიერებათა კურსი იგივე manifestos გამოყენებით მსგავსი პროცედურა. მიუხედავად იმისა, რომ რეიტინგები წევრები გულშემატკივარი იყო უფრო ცვლადი ვიდრე რეიტინგები ექსპერტები, კონსენსუსის გულშემატკივარი ნიშანი ჰქონდა შესანიშნავი შეთანხმებას კონსენსუსის ექსპერტი ნიშანი (ნახაზი 5.6). ეს შედარება გვიჩვენებს, რომ, როგორც Galaxy Zoo, ადამიანის გამოთვლითი პროექტები შეუძლია აწარმოოს მაღალი ხარისხის შედეგი.

Figure 5.6 ექსპერტის შეფასებით (x ღერძი) და გულშემატკივარი შეფასებით (y ღერძი) იყო აღსანიშნავი შეთანხმება კოდირების 18 party manifestos დიდი ბრიტანეთიდან (Benoit et al. 2015) . Manifestos კოდირებული იყო სამი პოლიტიკური პარტია (კონსერვატიული, შრომის, ლიბერალ-დემოკრატები) და ექვსი არჩევნები (1987, 1992, 1997, 2001, 2005, 2010).

შენობა, ეს შედეგი, Benoit და მისმა კოლეგებმა გამოიყენეს მათი გულშემატკივარი კოდირების სისტემა კვლევა, რომელიც იყო შეუძლებელი მანიფესტის პროექტი. მაგალითად, მანიფესტის პროექტი არ კოდექსის manifestos თემაზე საემიგრაციო იმიტომ, რომ არ იყო გახმაურებული თემის როდესაც კოდირების სქემა შემუშავდა 1980-იან წლებში. და, ამ ეტაპზე, ეს არის ლოჯისტიკური მიზანშეუწონელია for მანიფესტის პროექტი უნდა დაბრუნდეს და ხელახლა კოდი მათი manifestos ხელში ამ ინფორმაციას. აქედან გამომდინარე, როგორც ჩანს, რომ მკვლევართა დაინტერესებული შესწავლის პოლიტიკა საემიგრაციო გარეთ გისურვებთ. თუმცა, Benoit და კოლეგებს შეძლეს გამოიყენოთ მათი ადამიანის გამოთვლითი სისტემის ამისათვის კოდირების ადრინდელს მათი კვლევის კითხვა-სწრაფად და მარტივად.

შესწავლის მიზნით, საემიგრაციო პოლიტიკა, მათ კოდირებული manifestos რვა პარტიების 2010 წლის არჩევნები დიდ ბრიტანეთში. თითოეული წინადადება თითოეულ მანიფესტი იყო კოდირებული იმის შესახებ, თუ ეს დაკავშირებული საემიგრაციო, და თუ ასეა, იყო თუ არა ეს პრო-საემიგრაციო, ნეიტრალური, ან საწინააღმდეგო საემიგრაციო. 5 საათის დაწყების მათი პროექტის, შედეგი იყო. მათ ჰქონდათ შეგროვებული 22,000-ზე მეტი რეაგირება მთლიანი ღირებულება $ 360. გარდა ამისა, შეფასებით ერია აჩვენა აღსანიშნავია შეთანხმებით ადრე კვლევის ექსპერტები. მაშინ, როგორც საბოლოო გამოცდა, ორი თვის შემდეგ, მკვლევარებმა გამრავლება მათი გულშემატკივარი კოდირება. რამდენიმე საათის განმავლობაში, მათ შექმნეს ახალი გულშემატკივარი კოდირებული ნაკრებს რომ მჭიდროდ შესაბამისი მათი ორიგინალური გულშემატკივარი კოდირებული მონაცემები კომპლექტი. სხვა სიტყვებით, ადამიანის გამოთვლები მათ საშუალება მისცა წარმოქმნის კოდირების პოლიტიკური ტექსტები, რომ შეთანხმებული ექსპერტული შეფასებები და განმეორებადობა. გარდა ამისა, რადგან ადამიანის გამოთვლები იყო სწრაფი და იაფი, ადვილი იყო მათთვის სახის მათი მონაცემების შეგროვება მათი კონკრეტული კვლევის კითხვა საემიგრაციო.