5.2.2 публиката кодирање на политички манифести

Кодирање политички манифести, нешто што обично се прави од страна на експерти, може да се врши од страна на пресметување на проектот за човекови резултира во поголема повторливост и флексибилност.

Слично на Galaxy Zoo, има многу ситуации каде социјални истражувачи сакаат да се код, класифицира, или етикета слика или текст. Пример за овој вид на истражување е кодирање на политички манифести. За време на изборите, политичките партии се произведуваат манифести ги опишува нивните политички позиции и водење филозофии. На пример, тука е едно парче од манифестот на Лабуристичката партија во Велика Британија од 2010 година:

"Милиони луѓе кои работат во јавните услуги отелотворуваат најдобрите вредности на Велика Британија, помагајќи да ги поттикне луѓето да се направи поголемиот дел од својот живот додека ги заштитува од ризиците што не треба да се носи на своите. Исто како што ние треба да бидеме похрабри за улогата на владата за пазарите да работат правично, ние исто така треба да бидат храбри реформатори на владата. "

Овие манифести содржат вредни податоци за политички научници, особено оние кои студираат избори и динамиката на политички дебати. Со цел систематски да извлече информации од овие манифести, истражувачите создаде Проектот манифест , кој го организираше политиколози да кодот 4.000 манифести од речиси 1.000 лица во 50 земји. Секоја реченица во секој манифест се кодирани од страна на експерт со користење на шемата на 56-категорија. Како резултат на оваа соработка и напор е голем базата на сумирање на информации вградени во овие манифести, и оваа база на податоци се користи во повеќе од 200 научни трудови.

Кенет Беноа и колеги (2015) одлучи да ги преземе кодирање задача манифестот кои претходно биле извршени од страна на експерти и да ја претвори во пресметките на проектот човек. Како резултат на тоа, тие создале процес на кодирање дека е повеќе да се репродуцира и повеќе флексибилни, а не да се спомене и поевтино и побрзо.

Работа со 18 манифести генерирани во текот на шест неодамнешните избори во Велика Британија, Беноа и неговите колеги се користи поделбата аплицираат-комбинира стратегија со работници од пазарот на трудот микро-задача (Амазон Механички Турчин и CrowdFlower се примери на микро-задача пазари на работна сила, за повеќе на микро-задача пазари на труд, види Поглавје 4). Истражувачите направиле секоја манифест и го подели на реченици. Следно, човечки рејтинг се применува на секоја реченица. Особено, ако казната настапува на изјава, тоа беше кодиран две димензии: економска (од многу лево на многу десно) и социјални (од либералните конзервативните) (Слика 5.5). Секоја реченица беше кодиран од страна на околу 5 различни луѓе. Конечно, овие рангирања беа во комбинација со користење на статистички модел кој изнесува индивидуални оценувач ефекти и тежината на казната ефекти. Во сите, Беноа и колеги собрани 200.000 рејтинг од околу 1.500 работници.

Слика 5.5: Кодирање шема од Benoit et al. (2015) (Слика 1).

Со цел да се оцени квалитетот на кодирање толпата, Беноа и неговите колеги, исто така, имаше околу 10 експерти, професори и студенти на додипломски студии по политички науки стапка исто манифести со помош на слична постапка. Иако рејтингот од страна на членовите на публиката беа повеќе променливи од рејтингот од експерти, толпата рејтинг на консензус имаше извонреден договор со консензус експерт Рејтинг (Слика 5.6). Оваа споредба покажува дека, како и со Галакси зоолошката градина, проекти за човекови пресметка може да се произведуваат високо квалитетни резултати.

Слика 5.6: експертски проценки (x-оска) и за демонстрантите (y-оската) се во извонредна договор кога кодирање 18 лица манифести од Велика Британија (Benoit et al. 2015) . На манифести кодирани биле од три политички партии (Конзервативната, труд, Либерал-демократите) и шест избори (1987, 1992, 1997, 2001, 2005, 2010).

Градење на овој резултат, Беноа и неговите колеги користеле нивните публиката кодирање систем да се направи истражување што беше невозможно со Проектот манифест. На пример, Проектот Манифестот не се кодот на манифести на тема имиграција бидејќи тоа не е очебиен тема кога шема на кодирање е развиена во средината на 1980-тите. И, во овој момент, тоа е логистички неизводливо за Проектот Манифест да се врати и повторно код нивните програми да го фати овој информации. Затоа, се чини дека истражувачите заинтересирани за проучување на политиката на имиграција се надвор од среќа. Сепак, Беноа и неговите колеги беа во можност да ги користат нивните човечки систем пресметка да го направите тоа кодирање-прилагодени на нивните истражувања прашање-брзо и лесно.

Со цел да се учат имиграциона политика, тие се кодирани на манифести за осум партии на изборите во 2010 година во Велика Британија. Секоја реченица во секој манифест беше кодиран за тоа дали тој е поврзан со имиграцијата, и ако е така, дали таа е про-имиграција, неутрални или против имиграцијата. Во рок од 5 часа од започнувањето на нивниот проект, резултатите беа. Тие собраа повеќе од 22.000 одговори, со вкупна вредност од $ 360. Понатаму, проценките од толпата покажа извонреден договор со претходната анкета на експерти. Потоа, како финален тест, два месеци подоцна, истражувачите се репродуцира својата публиката кодирање. Во рок од неколку часа, тие создале нови толпата-кодирани базата на кои тесно се исти нивната оригинална толпата-кодирани податоци во собата. Со други зборови, човечки пресметување им овозможи да генерираат кодирање на политички текстови кои се согласија со експертски проценки и беше да се репродуцира. Понатаму, бидејќи човечкото пресметување беше брз и евтин, тоа е лесно за нив да се прилагодите на нивното собирање податоци за нивните специфични истражувачки прашање во врска со имиграцијата.