5.2.3 Conclusie
Human berekening kunt u een duizend aio hebben.
Menselijke rekenprojecten combineren het werk van veel niet-experts om eenvoudig op te lossen problemen op grote schaal op te lossen die niet gemakkelijk door computers kunnen worden opgelost. Ze gebruiken de split-apply-combineerstrategie om een groot probleem te verbreken in een heleboel eenvoudige microtasks die kunnen worden opgelost door mensen zonder gespecialiseerde vaardigheden. Computer-ondersteunde menselijke rekensystemen gebruiken ook machine learning om de menselijke inspanning te versterken.
Bij sociaal onderzoek worden menselijke berekeningsprojecten het meest waarschijnlijk gebruikt in situaties waarin onderzoekers afbeeldingen, video's of teksten willen classificeren, coderen of labelen. Deze classificaties zijn meestal niet het eindproduct van het onderzoek; in plaats daarvan zijn ze het ruwe materiaal voor analyse. Zo zou de crowd-codering van politieke manifesten kunnen worden gebruikt als onderdeel van de analyse van de dynamiek van het politieke debat. Dit soort classificatie-microtasks werken waarschijnlijk het beste wanneer ze geen gespecialiseerde training vereisen en wanneer er brede overeenstemming bestaat over het juiste antwoord. Als de classificatie-taak subjectiever is, zoals: "Is dit nieuwsverhaal bevooroordeeld?" - dan wordt het steeds belangrijker om te begrijpen wie er meedoet en welke vertekeningen ze kunnen veroorzaken. Uiteindelijk berust de kwaliteit van de output van menselijke rekenprojecten op de kwaliteit van de inputs die de menselijke deelnemers leveren: vuilnis in, afval naar buiten.
Om je intuïtie verder vorm te geven, geeft tabel 5.1 aanvullende voorbeelden van hoe menselijke berekening is gebruikt in sociaal onderzoek. Deze tabel laat zien dat, in tegenstelling tot Galaxy Zoo, veel andere menselijke computerprojecten gebruik maken van microtaken arbeidsmarkten (bijv. Amazon Mechanical Turk) en afhankelijk zijn van betaalde werknemers in plaats van vrijwilligers. Ik zal terugkeren naar dit onderwerp van de motivatie van de deelnemer wanneer ik advies geef over het maken van uw eigen massasamenwerkingsproject.
| Overzicht | Gegevens | Deelnemers | Referentie |
|---|---|---|---|
| Programmeer politieke manifestaties van partijen | Tekst | Microtask arbeidsmarkt | Benoit et al. (2016) |
| Extraheer informatie uit nieuwsartikelen over de Occupy-protesten in 200 Amerikaanse steden | Tekst | Microtask arbeidsmarkt | Adams (2016) |
| Classificeer krantenartikelen | Tekst | Microtask arbeidsmarkt | Budak, Goel, and Rao (2016) |
| Extraheer informatie uit dagboeken van soldaten in de Eerste Wereldoorlog | Tekst | vrijwilligers | Grayson (2016) |
| Wijzigingen in kaarten detecteren | Afbeeldingen | Microtask arbeidsmarkt | Soeller et al. (2016) |
| Controleer algoritmische codering | Tekst | Microtask arbeidsmarkt | Porter, Verdery, and Gaddis (2016) |
Tot slot, de voorbeelden in deze sectie laten zien dat de menselijke berekening kan een democratisering van invloed op de wetenschap hebben. Herinneren, dat Schawinski en Lintott waren afgestudeerde studenten toen ze begonnen Galaxy Zoo. Voorafgaand aan het digitale tijdperk, een project te classificeren een miljoen sterrenstelsel indeling zou zo veel tijd en geld dat het enige praktische zou zijn geweest voor de goed gefinancierde en geduldig professoren hebben geëist. Dat is niet meer het geval. Human berekening projecten combineren het werk van vele niet-deskundigen gemakkelijk task-big-schaal problemen op te lossen. Vervolgens zal ik je laten zien dat de massa samenwerking ook kan worden toegepast om problemen die deskundigheid vereisen, expertise die zelfs de onderzoeker zelf niet zou kunnen hebben.
