5.2.2 ທີ່ແອອັດ, ການເຂົ້າລະຫັດຂອງ manifesto ທາງດ້ານການເມືອງ

ການເຂົ້າລະຫັດ manifesto ທາງດ້ານການເມືອງ, ບາງສິ່ງບາງຢ່າງເຮັດປົກກະຕິໂດຍຊ່ຽວຊານ, ສາມາດໄດ້ຮັບການປະຕິບັດໂດຍໂຄງການຄອມພິວເຕີຂອງມະນຸດທີ່ໄດ້ຮັບໃນ reproducibility ຫຼາຍຂຶ້ນແລະມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນ.

ຄ້າຍຄືກັບສວນສັດ Galaxy, ມີສະຖານະການຫຼາຍບ່ອນທີ່ນັກຄົ້ນຄວ້າສັງຄົມຕ້ອງການລະຫັດ, ຈັດປະເພດຫຼືປ້າຍຊື່ຮູບພາບຫຼືບົດເລື່ອງ. ຕົວຢ່າງຂອງປະເພດການຄົ້ນຄວ້ານີ້ແມ່ນການກໍານົດລະບຽບການທາງດ້ານການເມືອງ. ໃນລະຫວ່າງການເລືອກຕັ້ງ, ພາກສ່ວນທາງການເມືອງຈະສ້າງລາຍລະອຽດກ່ຽວກັບສະຖານະການນະໂຍບາຍແລະທິດສະດີຂອງຕົນ. ຕົວຢ່າງ, ນີ້ແມ່ນສ່ວນຫນຶ່ງຂອງການສະແດງຂອງພັກແຮງງານໃນສະຫະລາຊະອານາຈັກນັບຕັ້ງແຕ່ປີ 2010:

"ລ້ານຂອງປະຊາຊົນທີ່ເຮັດວຽກໃນການບໍລິການສາທາລະນະຂອງພວກເຮົາ embody ຄຸນຄ່າທີ່ດີທີ່ສຸດຂອງອັງກິດ, ການຊ່ວຍເຫຼືອສ້າງຄວາມເຂັ້ມແຂງປະຊາຊົນເພື່ອເຮັດໃຫ້ໄດ້ຫຼາຍທີ່ສຸດຂອງຊີວິດຂອງເຂົາເຈົ້າເອງໃນຂະນະທີ່ປົກປ້ອງພວກເຂົາຈາກຄວາມສ່ຽງຂອງພວກເຂົາເຈົ້າບໍ່ຄວນຈະມີຄວາມຮັບຜິດຊອບຂອງຕົນເອງ. ພຽງແຕ່ເປັນທີ່ພວກເຮົາຕ້ອງການທີ່ຈະ bolder ກ່ຽວກັບພາລະບົດບາດຂອງລັດຖະບານໃນການເຮັດໃຫ້ຕະຫຼາດທີ່ພົບທົ່ວໄປ, ພວກເຮົາຍັງຈໍາເປັນຕ້ອງມີການປະຕິຮູບທີ່ກ້າຫານຂອງລັດຖະບານ. "

ບັນດາສະມາຊິກເຫຼົ່ານີ້ມີຂໍ້ມູນທີ່ມີຄຸນຄ່າສໍາລັບນັກວິທະຍາສາດທາງດ້ານການເມືອງ, ໂດຍສະເພາະແມ່ນນັກສຶກສາສຶກສາການເລືອກຕັ້ງແລະນະໂຍບາຍດ້ານນະໂຍບາຍ. ເພື່ອຄົ້ນຫາຂໍ້ມູນຂ່າວສານຈາກ manifestos ເຫຼົ່ານີ້, ນັກຄົ້ນຄວ້າໄດ້ສ້າງໂຄງການ Manifesto, ເຊິ່ງເກັບກໍາປະມານ 4,000 manifestations ຈາກເກືອບ 1,000 ພັນໃນ 50 ປະເທດແລະຈາກນັ້ນຈັດຕັ້ງນັກວິທະຍາສາດທາງດ້ານການເມືອງໃຫ້ລະຫັດລະບົບ. ແຕ່ລະປະໂຫຍກໃນແຕ່ລະປຶ້ມປະຕິບັດໄດ້ຖືກກໍານົດໂດຍຜູ້ຊ່ຽວຊານໂດຍນໍາໃຊ້ໂຄງການ 56 ປະເພດ. ຜົນໄດ້ຮັບຈາກຄວາມພະຍາຍາມຮ່ວມມືນີ້ແມ່ນຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ສະຫຼຸບສັງລວມຂໍ້ມູນທີ່ຝັງໄວ້ໃນ manifestos ເຫຼົ່ານີ້ແລະຂໍ້ມູນນີ້ໄດ້ຖືກໃຊ້ໃນຫຼາຍກວ່າ 200 ເອກະສານວິທະຍາສາດ.

ທ່ານ Kenneth Benoit ແລະເພື່ອນຮ່ວມງານ (2016) ໄດ້ຕັດສິນໃຈທີ່ຈະດໍາເນີນວຽກງານລະຫັດອອກເຜີຍແຜ່ທີ່ຜ່ານມາໄດ້ປະຕິບັດໂດຍຜູ້ຊ່ຽວຊານແລະເຮັດໃຫ້ມັນເປັນໂຄງການຄອມພິວເຕີຂອງມະນຸດ. ດັ່ງນັ້ນ, ພວກເຂົາເຈົ້າກໍ່ສ້າງຂະບວນການເຂົ້າລະຫັດທີ່ສາມາດແຜ່ພັນໄດ້ແລະມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນຫຼາຍຂຶ້ນ, ບໍ່ຄວນເວົ້າເຖິງລາຄາຖືກແລະໄວກວ່າ.

ທ່ານ Benoit ແລະເພື່ອນຮ່ວມງານໄດ້ໃຊ້ຍຸດທະສາດການແບ່ງປັນແລະການປະສົມປະສານກັບພະນັກງານຈາກຕະຫລາດແຮງງານຂອງ microtask (Amazon Mechanical Turk ແລະ CrowdFlower ແມ່ນຕົວຢ່າງຂອງຕະຫລາດແຮງງານ microtask ສໍາລັບຕະຫຼາດແຮງງານຫຼາຍກວ່ານີ້. , ເບິ່ງບົດທີ 4). ນັກຄົ້ນຄວ້າໄດ້ສະແດງອອກແຕ່ລະປະເພດແລະ ແຍກອອກ ເປັນປະໂຫຍກ. ຕໍ່ໄປ, ບຸກຄົນທີ່ ໄດ້ນໍາໃຊ້ ລະບົບການຂຽນເຂົ້າໃນແຕ່ລະປະໂຫຍກ. ໂດຍສະເພາະຜູ້ອ່ານໄດ້ຖືກຖາມໃຫ້ຈັດປະເພດຂອງແຕ່ລະປະໂຫຍກໂດຍອ້າງອີງໃສ່ນະໂຍບາຍເສດຖະກິດ (ຊ້າຍຫຼືຂວາ), ນະໂຍບາຍສັງຄົມ (ເສີຍໆຫຼືອະນຸລັກ), ຫຼືບໍ່ (ຮູບ 5.5). ປະໂຫຍກແຕ່ລະຄົນຖືກລະຫັດໂດຍປະມານຫ້າຄົນທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ທ້າຍສຸດນີ້, ການຈັດອັນດັບດັ່ງກ່າວຖືກອະນຸຍາດນໍາໃຊ້ແບບສະຖິຕິທີ່ກວມເອົາທັງຜົນກະທົບບຸກຄົນ rater ແລະຜົນກະທົບຄວາມຫຍຸ້ງຍາກຂອງປະໂຫຍກ. ໃນທັງຫມົດ, Benoit ແລະເພື່ອນຮ່ວມງານໄດ້ເກັບກໍາ 200.000 rating ຈາກປະມານ 1.500 ປະຊາຊົນ.

ຮູບພາບ 5.5: ໂຄງການລະຫັດຈາກ Benoit et al. (2016) ຜູ້ອ່ານໄດ້ຖືກຮ້ອງຂໍໃຫ້ຈັດປະເພດຂອງແຕ່ລະປະໂຫຍກໂດຍອ້າງອີງໃສ່ນະໂຍບາຍເສດຖະກິດ (ຊ້າຍຫຼືຂວາ), ນະໂຍບາຍສັງຄົມ (ເສີຍໆຫຼືອະນຸລັກ), ຫຼືບໍ່. ດັດແປງຈາກ Benoit et al. (2016) , ຮູບ 1.

ໃນການປະເມີນຄຸນນະພາບຂອງການຂຽນໂຄສະນາ, Benoit ແລະເພື່ອນຮ່ວມງານຍັງມີປະມານ 10 ປະລິນຍາອາຈານແລະນັກຮຽນຈົບໃນວິທະຍາສາດທາງດ້ານການເມືອງ, ມີຫຼັກສູດດຽວກັນນໍາໃຊ້ຂັ້ນຕອນດຽວກັນ. ເຖິງແມ່ນວ່າການຈັດອັນດັບຈາກສະມາຊິກຂອງກຸ່ມແມ່ນມີຄວາມແຕກຕ່າງຫຼາຍກ່ວາການຈັດອັນດັບຈາກຜູ້ຊ່ຽວຊານ, ອັດຕາການເຂົ້າຮ່ວມຂອງຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມມີຂໍ້ຕົກລົງທີ່ຫນ້າສົນໃຈກັບການປະເມີນຄວາມຄິດເຫັນຂອງຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມ (ຮູບ 5.6). ການປຽບທຽບນີ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າ, ເຊັ່ນດຽວກັບສວນສັດ Zoo, ໂຄງການຄອມພິວເຕີ້ຂອງມະນຸດສາມາດຜະລິດຜົນໄດ້ຮັບທີ່ມີຄຸນນະພາບສູງ.

ຮູບພາບ 5.6: ການຄາດຄະເນຂອງຜູ້ຊ່ຽວຊານ ( \(x\) -axis) ແລະການຄາດຄະເນຂອງປະຊາຊົນ ( \(y\) -axis) ຢູ່ໃນຂໍ້ຕົກລົງທີ່ສໍາຄັນໃນເວລາທີ່ຂຽນ 18 manifesto ພັກຈາກສະຫະລາຊະອານາຈັກ (Benoit et al. 2016) . ການປະທ້ວງດັ່ງກ່າວແມ່ນມາຈາກສາມພັກການເມືອງ (ພັກປະຊາທິປະໄຕ, ປະຊາທິປະໄຕແຮງງານແລະເສລີນິຍົມ) ແລະ 6 ການເລືອກຕັ້ງ (1987, 1992, 1997, 2001, 2005, ແລະ 2010). ດັດແປງຈາກ Benoit et al. (2016) , ຮູບທີ່ 3.

ການກໍ່ສ້າງໃນຜົນໄດ້ຮັບນີ້, Benoit ແລະເພື່ອນຮ່ວມງານໄດ້ນໍາໃຊ້ລະບົບການເຂົ້າລະຫັດຂອງເຂົາເຈົ້າເພື່ອເຮັດການຄົ້ນຄວ້າທີ່ບໍ່ເປັນໄປໄດ້ກັບລະບົບການຂຽນລະຫັດຜູ້ຊ່ຽວຊານທີ່ໃຊ້ໂດຍໂຄງການ Manifesto. ຕົວຢ່າງ, ໂຄງການ Manifesto ບໍ່ໄດ້ລະບຸການເຜີຍແຜ່ກ່ຽວກັບຫົວເລື່ອງຂອງການເຂົ້າເມືອງເພາະວ່າມັນບໍ່ແມ່ນຫົວຂໍ້ທີ່ຫນ້າສົນໃຈເມື່ອໂຄງການລະຫັດຖືກພັດທະນາໃນກາງຊຸມປີ 1980. ແລະໃນເວລານີ້ມັນບໍ່ສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້ສໍາລັບໂຄງການ Manifesto ທີ່ຈະກັບຄືນແລະ recode manifestos ຂອງເຂົາເຈົ້າເພື່ອເກັບກໍາຂໍ້ມູນນີ້. ດັ່ງນັ້ນ, ມັນຈະປາກົດວ່ານັກຄົ້ນຄວ້າທີ່ສົນໃຈໃນການສຶກສາດ້ານການເມືອງຂອງການເຂົ້າເມືອງແມ່ນບໍ່ມີໂຊກ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, Benoit ແລະເພື່ອນຮ່ວມງານສາມາດນໍາໃຊ້ລະບົບການຄໍານວນຂອງມະນຸດເພື່ອເຮັດການຂຽນແບບນີ້ເພື່ອປັບປຸງຄໍາຖາມຂອງເຂົາເຈົ້າຢ່າງໄວແລະງ່າຍດາຍ.

ໃນການສຶກສານະໂຍບາຍການເຂົ້າເມືອງ, ພວກເຂົາເຈົ້າໄດ້ກໍານົດຫຼັກການສໍາລັບແປດພັນໃນການເລືອກຕັ້ງທົ່ວໄປ 2010 ໃນສະຫະລາຊະອານາຈັກ. ແຕ່ລະປະໂຫຍກໃນແຕ່ລະປະກົດມີລະຫັດທີ່ວ່າມັນກ່ຽວຂ້ອງກັບການເຂົ້າເມືອງ, ແລະຖ້າເປັນດັ່ງນັ້ນ, ບໍ່ວ່າຈະເປັນການເຂົ້າເມືອງ, ການເຂົ້າເມືອງ, ການປະຕິບັດການຕ້ານການເຂົ້າເມືອງ. ພາຍໃນ 5 ຊົ່ວໂມງຂອງການເປີດຕົວໂຄງການຂອງພວກເຂົາ, ຜົນໄດ້ຮັບຢູ່ໃນ. ພວກເຂົາໄດ້ເກັບກໍາຫຼາຍກວ່າ 22.000 ຄໍາຕອບໃນມູນຄ່າທັງຫມົດຂອງ $ 360. ນອກຈາກນັ້ນ, ການຄາດຄະເນຈາກປະຊາຊົນໄດ້ສະແດງຂໍ້ຕົກລົງທີ່ຫນ້າສົນໃຈກັບການສໍາຫຼວດກ່ອນຫນ້າຂອງຜູ້ຊ່ຽວຊານ. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ເປັນການທົດສອບຂັ້ນສຸດທ້າຍ, ສອງເດືອນຕໍ່ມາ, ນັກຄົ້ນຄວ້າໄດ້ຜະລິດໂຄ້ດຂອງພວກເຂົາ. ພາຍໃນບໍ່ເທົ່າໃດຊົ່ວໂມງ, ພວກເຂົາເຈົ້າໄດ້ສ້າງຊຸດຂໍ້ມູນໃຫມ່ທີ່ມີໂຄ້ດໃຫມ່ເຊິ່ງກົງກັນກັບຂໍ້ກໍານົດທີ່ກໍານົດໄວ້ໃນກຸ່ມທີ່ກໍານົດໄວ້ໃນກຸ່ມຕົ້ນສະບັບ. ໃນຄໍາສັບຕ່າງໆອື່ນ, ການຄິດໄລ່ຂອງມະນຸດເຮັດໃຫ້ພວກເຂົາສ້າງລະຫັດຂອງບົດເລື່ອງທາງການເມືອງທີ່ໄດ້ຕົກລົງກັບການປະເມີນຜູ້ຊ່ຽວຊານແລະສາມາດແຜ່ພັນໄດ້. ນອກຈາກນັ້ນ, ເນື່ອງຈາກວ່າການຄິດໄລ່ຂອງມະນຸດແມ່ນໄວແລະລາຄາຖືກ, ມັນງ່າຍສໍາລັບພວກເຂົາທີ່ຈະປັບຕົວເກັບກໍາຂໍ້ມູນຂອງພວກເຂົາເພື່ອຄໍາຖາມການຄົ້ນຄວ້າຂອງເຂົາເຈົ້າກ່ຽວກັບການເຂົ້າເມືອງ.