열린 통화를 사용하면 명확하게 진술 할 수 있지만 스스로 해결할 수없는 문제에 대한 해결책을 찾을 수 있습니다.
세 공모 프로젝트 - 넷플릭스 상, Foldit, 피어 - 투 - 특허 연구에서 특정 형태의 질문을 제기 솔루션을 유혹하고 최상의 솔루션을 골랐다. 연구진은 심지어 물어 최고의 전문가를 알 필요하지 않은, 때로는 좋은 아이디어가 예상치 못한 곳에서왔다.
이제 공개 통화 프로젝트와 인간 계산 프로젝트의 두 가지 중요한 차이점을 강조 할 수 있습니다. 첫째, 공개 통화 프로젝트에서 연구자는 목표 (예 : 영화 등급 예측)를 지정하는 반면 인간의 계산에서는 연구원이 마이크로 태스크 (예 : 은하 분류)를 지정합니다. 둘째, 공개 통화에서 연구자는 영화 등급 예측, 단백질의 가장 낮은 에너지 구성 또는 선행 기술과 가장 관련이있는 부분을 예측하기위한 최상의 알고리즘과 같은 최상의 기여를 원합니다. 기부금.
열린 전화에 대한 일반적인 틀과이 세 가지 예를 고려할 때 사회 연구에서 어떤 유형의 문제가이 접근법에 적합 할 수 있을까요? 이 시점에서 아직 많은 성공 사례가 없었 음을 인정해야합니다 (이유는 잠시 후에 설명하겠습니다). 직접적인 아날로그의 관점에서, 피어 투 팜 (peer-to-Patent) 방식의 공개 통화가 특정 인물이나 아이디어를 언급하는 최초의 문서를 찾는 역사 연구원에 의해 사용되는 것을 상상할 수 있습니다. 이러한 종류의 문제에 대한 공개 호출 접근법은 잠재적으로 관련성이있는 문서가 단일 아카이브에 없지만 널리 분산되어있는 경우 특히 유용 할 수 있습니다.
더 일반적으로, 많은 정부와 회사는 공개 통화가 예측에 사용할 수있는 알고리즘을 생성 할 수 있기 때문에 통화를 열 수있는 문제가 있으며, 이러한 예측은 행동의 중요한 지침이 될 수 있습니다 (Provost and Fawcett 2013; Kleinberg et al. 2015) . 예를 들어 넷플 릭스가 영화 등급 평가를 원했던 것처럼 정부는 검사원을보다 효율적으로 할당하기 위해 어떤 식당이 건강 코드 위반 가능성이 가장 높은지와 같은 결과를 예측할 수 있습니다. 이런 종류의 문제로 인해 에드워드 글레이저 (2016) Edward Glaeser)와 동료 (2016) 는 Yelp 리뷰 및 역사적 검사 데이터를 기반으로 보스턴시가 레스토랑 위생 및 위생 관련 위반을 예측할 수 있도록 공개 전화를 사용했습니다. 그들은 열린 전화를받은 예측 모델이 레스토랑 검사관의 생산성을 약 50 % 향상시킬 것으로 추정했습니다.
공개 통화는 또한 이론을 비교하고 테스트하는 데 잠재적으로 사용될 수 있습니다. 예를 들어, 약한 가족 및 아동 복지 연구는 미국의 20 개 도시에서 출생 한 이후로 약 5,000 명의 어린이를 추적합니다 (Reichman et al. 2001) . 연구원은 출생시, 1, 3, 5, 9, 15 세에이 아이들, 그 가족 및 더 넓은 환경에 관한 자료를 수집했습니다. 이 아이들에 관한 모든 정보가 주어지면 연구자들은 대학 졸업자와 같은 결과를 얼마나 잘 예측할 수 있습니까? 또는 일부 연구자들에게 더 흥미로운 방식으로 표현되었는데, 데이터와 이론은 이러한 결과를 예측하는 데 가장 효과적일까요? 이 아이들 중 어느 누구도 현재 대학에 진학하기에는 아직 오래되지 않았기 때문에 이것이 진실 된 미래 예측이 될 것이며 연구원들이 채택 할 수있는 많은 전략이 있습니다. 가족을 중점적으로 연구하는 사람은 전혀 다른 일을하는 반면, 이웃이 삶의 결과를 형성하는 데 중요하다고 믿는 연구원은 한 가지 방법을 택할 수 있습니다. 다음 중 어느 것이 더 효과적일까요? 우리는 모르고 있으며 알아내는 과정에서 가족, 이웃, 교육 및 사회적 불평등에 대해 중요한 것을 배울 수 있습니다. 또한 이러한 예측은 향후 데이터 수집을 유도하는 데 사용될 수 있습니다. 어떤 모델로 졸업 할 것으로 예상되지 않았던 소수의 대학 졸업자가 있다고 상상해보십시오. 이 사람들은 후속 질적 인터뷰와 민족지 관찰을위한 이상적인 후보자가 될 것입니다. 따라서 이런 종류의 공개 통화에서 예측은 끝이 아닙니다. 오히려, 그들은 서로 다른 이론적 전통을 비교하고 풍성하게하고 결합시키는 새로운 방법을 제공합니다. 이런 종류의 공개적 인 전화는 허약 한 가정 및 아동 복지 연구 자료를 사용하여 누가 대학에 갈지 예측하는 것이 아닙니다. 모든 종단 적 소셜 데이터 세트에서 결국 수집 될 결과를 예측하는 데 사용될 수 있습니다.
이 섹션의 앞부분에 서술했듯이 공개 호출을 사용하는 사회 연구자의 사례는 많지 않습니다. 오픈 콜이 사회 과학자들이 전형적으로 질문하는 방식에 적합하지 않기 때문이라고 생각합니다. 넷플릭스 상으로 돌아 가면 사회 과학자들은 일반적으로 취향을 예측하지 않을 것입니다. 오히려 그들은 문화적 취향이 다른 사회 계급의 사람들에게 어떻게 그리고 왜 다른가에 대해 물어볼 것이다 ( Bourdieu (1987) ). 이러한 "방법"과 "왜"질문은 쉽게 검증 할 수있는 해결책으로 이어지지 않으므로 호출을 열지 못하는 것처럼 보입니다. 따라서 열린 질문은 설명 문제보다는 질문 예측에 더 적절하다는 것을 알 수있다. 그러나 최근의 이론가들은 사회 과학자들에게 설명과 예측의 이분법을 재검토 할 것을 촉구했다 (Watts 2014) . 예측과 설명 사이의 경계가 흐려지면서 공개 연구가 사회 연구에서 점차 일반화 될 것으로 기대합니다.