5.3.4 Encam

Bangên Open bila gelek pispor û ne-pispor pêşniyar çareserkirina pirsgirêkên ku çareserî bi hêsanî jî ji bo bipêşxistina.

Di her sê projeyên-Netflix banga vekirî Xelata, Foldit, Peer-to-Patent-lêkolîner pirsîn pirsan ji formeke taybet, çareseriyên îrtîbatê, û paşê ji nişkêve baştirîn çareserî. Lêkolîneran nizanibû ku divê herî baş nizanin pispor ji bo bipirsin, û carna ramanên baş ji cihên ku nedihat hêvîkirin hat.

Niha ez jî dikarin du cudahiyên girîng di navbera projeyên banga vekirî û projeyên computation mirovan dîyar dikin. Yekem, di projeyên banga vekirî ya lêkolîner jî armanceke (wek nimûne, ku ratings movie), lê ew di computation mirovan de lêkolîn a-karê micro ye (eg, classifying a galaxy) dibêje. Duyemîn, di bangên vekirî lêkolîneran, best beşdariyên-the best rêbazeke ji bo encama ratings movie, teşegirtina lowest-enerjî ji proteînê, an jî ew perçê girîng yên hunerî-ne berî çend ji kombînasyona sade ji hemû yên ku ji xwest.

Ji ber şablonê giştî ji bo bangên vekirî û van sê wergerandî, çi hodeyê ji pirsgirêkên ku di lêkolînên civakî bibe minasib ji bo vê nêzîkatiya? Di vî warî de, divê ez eşkere dikin, ku li wir gelek wergerandî serkeftî yet (ji ber sedemên ku ez ê di bîskekê de rave) ne. Di warê xwar- direct, kes nikare bifikire ku projeyeke style Peer-to-Patent ku ji aliyê lêkolîner dîrokî geriyan, ji bo ku zû belge ji bo behsa kesekî an idea taybet. An nêzîkatiya banga vekirî bi vî rengî pirsgirêk dikarin bibin bi taybetî hêja dema ku belgeyên têkildar in, di arşîva yek berhevkirin ne di heman demê de bi berfirehî hatin belav.

Bi awayekî giştî, gelek hikûmetên pirsgirêkên ku bibe tesîr ji bo vekirina bangên ji ber ku ew li ser afirandina bkeyn ku dikare were bikaranîn ji bo rêberiya çalakiyê de ne heye (Kleinberg et al. 2015) . Ji bo nimûne, wek ku Netflix xwest ku pêşbînî ratings li ser movies, hikûmetên ku dixwazin pêşbînîkirin, encamên wek ku restorantên netêketinê gelek caran ji bo binpêkirinên code tenduristiyê ji bo veqetandin, çavkaniyên Kontrola karîgerî. Motivated bi vî rengî ya pirsgirêkê, Glaeser et al. (2016) tê bikaranîn an banga vekirî ji bo alîkariyê bide City of Boston pêşbînîkirin, paqijiya restaurant û sîberê de binpêkirinên li gor daneyên ji reviews Yelp û welat Kontrola dîrokî. Glaeser û hevalên texmîn dikin ku modela pêşdîtinê ku qezenc banga vekirî dê berhemdariya mufetîşên restaurant by% 50 baştir. Şîrket herwiha pirsgirêkên bi avaniya similar mîna encama laboratuwarên mişterî hene (Provost and Fawcett 2013) .

Di dawiyê de, ji bilî vekirina bangên ku tevli encamên ku jixwe di set welat bi taybetî bûne (bo nimûne, ku binpêkirinên code tenduristiyê bikaranîna agahiyên li ser binpêkirinên code tenduristiyê borî), kes nikare niha texmîn encama encamên ku hê ji bo kesekî ku di dataset pêk ne hatine . Ji bo nimûne, Malbatên Narîn û xebata zarokan Tendirustî li ser 5,000 zarokan ji zikmakî ve li 20 bajarên cuda yên Amerîka Molla hatiye (Reichman et al. 2001) . Lêkolîner, daneyên li ser van zarokan, malbatên xwe, û jîngehê berfireh xwe di dema zayînê de û di temenê 1, 3, 5, 9 berhev kirine, û 15. Ji ber ku hemû agahiyên li ser van zarokan, çawa baş nikaribû lêkolînerên pêşbînîkirin, encamên wek ku mezûn dê ji zanîngehê? An jî, diyar kir bi awayekî ku dê balkêş zêdetir ji bo gelek lêkolîneran, ku welat û teoriyên dê zêdetirîn di encama van encamên bibandor? Ji ber ku qet yek ji van zarokan niha bes ji bo herin zanîngehê, ev dê bibe Pêşbîniyên pêş-digerî rastîn û gelek stratejiyên cuda ku lêkolîneran bibe kar heye. A lêkolîner ku bawer dike ku taxên di teşegirtina encamên jiyanê bibe yek nêzîkatiya di vê dema ku Lêkolînên ku li ser malbatên hûr bibe tiştekî bi temamî cuda bikin û krîtîk in. Kîjan ji van helwestên baştir dê bixebitin? Em nizanin, û di vê pêvajoyê de ji bo peydakirina out em tiştekî li ser malbat, tax, perwerde, û newekheviya civakî girîng fêr bibin. Bêtir, van bendewariyan bên bikaranîn ji bo rêberiya berhevkirina daneyên pêşerojê. Imagine bûn ku hejmarek piçûk a derçûyên zanîngehê de ku texmîn ne ji bo ku mezûn ji aliyê ti yên ku modelên wê derê; van kesan dê ji namzetên îdeal ji bo follow-up hevdîtinên çawanî û çavdêriyên vekirin. Bi vî awayî, di vî rengî ya Open Call, bendewariyan in dawiya ne; bêtir, ew di wê riya nû to compare, dewlemend bike, û êlêmêntên adetên teorîk de cuda ne. Bi vî rengî banga vekirî ye taybetî ji bo bikaranîna welat ji Malbatên Narîn, texmîna ku wê herin zanîngehê ne; dikare were bikaranîn ji bo pêşbînîkirin, ti encamên ku di encamê de di tu set welat civakî longitudinal dê bên komkirin.

Wek ku min berê di vê beşê de nivîsiye, li wir hatine wergerandî gelek lêkolînerên civakî de bikaranîna bangên vekirî ne. Ez wisa difikirim ku ev e ji ber ku daxwazên vekirî bi baş ji bo wê riya ku zanistên civakî, bi piranî pirsên wan çarçovê de esasê de ne. Em vegerin bo Xelata Netflix, zanistên civakî, dê bi piranî li ser encama tastes bixwazin, ew ê çawa û çima tastes çandî ji bo gelê ji tebeqeyên cuda yên civakî cuda bixwaze (Bourdieu 1987) . Wiha "çawa" û "çima" pirsa ji bo bi hêsanî rê ne ji bo rastandina çareseriyê, û ji ber vê yekê xuya bi eksê fit ji bo vekirina bangên. Bi vî awayî, wisa dixuye ku bangên vekirî tesîr li zêdetir ji bo pirsa Pêşbîniyên ji pirsan ji şiroveyan ne; ji bo bêtir li ser ferqa di navbera Pêşbîniyên û şiroveyan bibînin Breiman (2001) . Hizirmendên dawî de, lê belê, li ser zanistên civakî, bi navê ku careke din parçe di navbera şiroveyan û Pêşbîniyên (Watts 2014) . Ji ber ku xeta di navbera Pêşbîniyên û şiroveyan blurs, ez hêvî dikim ku di pêşbaziyan vekirî di zanistên civakî de dê bibe diçe hevbeş.