5.2.3 결론

인간의 계산은 천의 연구 보조를 할 수 있습니다.

인간 계산 프로젝트는 많은 비 전문가의 작업을 결합하여 컴퓨터로 쉽게 해결되지 않는 쉬운 작업 - 큰 규모의 문제를 해결합니다. 그들은 스플릿 - 적용 - 결합 전략을 사용하여 커다란 문제를 특별한 기술없이 사람들이 해결할 수있는 많은 간단한 마이크로 태스크로 분해합니다. 컴퓨터 보조 인간 계산 시스템은 또한 인간 노력을 증폭시키기 위해 기계 학습을 사용합니다.

사회 연구에서 인간의 계산 프로젝트는 연구원이 이미지, 비디오 또는 텍스트를 분류, 코딩 또는 레이블링하려는 상황에서 가장 많이 사용됩니다. 이러한 분류는 일반적으로 연구의 최종 산물이 아닙니다. 대신 분석을위한 원료입니다. 예를 들어, 정치적 선언문의 군중 - 코딩은 정치적 논쟁의 역학에 대한 분석의 일부로 사용될 수 있습니다. 이러한 종류의 분류 마이크로 태스크는 특수 교육을 필요로하지 않을 때와 정답에 대한 광범위한 합의가있을 때 가장 잘 작동 할 것입니다. 분류 작업이 "이 뉴스 기사가 편향된 것인가?"와 같이 주관적이라면 누가 참여하고 어떤 편향을 가져올 지 이해하는 것이 점점 더 중요 해지고 있습니다. 결국 인간의 계산 프로젝트 산출물의 품질은 인간 참가자가 제공하는 투입물의 품질, 즉 쓰레기통, 쓰레기 배출물에 달려있다.

직관력을 높이기 위해 표 5.1은 인간 연구가 사회 연구에서 어떻게 사용되었는지에 대한 추가 예제를 제공합니다. 이 표는 Galaxy Zoo와 달리 많은 다른 인간 계산 프로젝트가 마이크로 태스킹 노동 시장 (예 : Amazon Mechanical Turk)을 사용하고 자원 봉사자가 아닌 유급 근로자에게 의존한다는 것을 보여줍니다. 나 자신의 대규모 공동 작업 프로젝트를 만드는 것에 대한 조언을 제공 할 때 참가자 동기에 관한이 문제로 돌아갈 것입니다.

마지막으로,이 섹션 쇼의 예는 인간의 계산은 과학에 민주화 영향을 미칠 수있다. Schawinski 및 Lintott들이 갤럭시 동물원을 시작했을 때 대학원생이라고, 기억합니다. 이전 디지털 시대에, 프로젝트는 백만 은하 분류가 잘 자금 및 환자 교수 것이 유일한 실용적인했을 정도로 많은 시간과 비용을 요구했을 분류합니다. 즉, 더 이상 사실이 없습니다. 인간 연산 프로젝트는 많은 비 전문가 작업하기 쉬운 태스크 큰 규모의 문제를 해결하기 위해 결합한다. 다음으로, 대량의 협력도도 연구자 자신이 없을 수도 전문 지식을 필요로하는 문제, 전문 지식에 적용 할 수 있음을 보여줄 것이다.