ਸਿਆਸੀ ਮਨੋਰਥ, ਖਾਸ ਤੌਰ ਮਾਹਿਰ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤਾ ਕੁਝ ਅਜਿਹਾ ਕੋਡਿੰਗ, ਵੱਡਾ reproducibility ਅਤੇ ਲਚਕਤਾ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਇੱਕ ਮਨੁੱਖੀ ਗਿਣਤੀ ਪ੍ਰਾਜੈਕਟ ਨੂੰ ਦੇ ਕੇ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ.
ਗਲੈਕਸੀ ਚਿੜੀਆ ਨੂੰ ਵੀ ਇਸੇ, ਉਥੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਹਾਲਾਤ, ਜਿੱਥੇ ਸਮਾਜਿਕ ਖੋਜਕਾਰ, ਕੋਡ ਕਰਨ ਲਈ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਵਰਗੀਕਰਨ, ਜ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਜ ਪਾਠ ਦੇ ਟੁਕੜੇ ਲੇਬਲ ਹਨ. ਖੋਜ ਦੇ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਨ ਸਿਆਸੀ ਮਨੋਰਥ ਦੀ ਕੋਡਿੰਗ ਹੈ. ਚੋਣ ਦੇ ਦੌਰਾਨ, ਸਿਆਸੀ ਧਿਰ ਮਨੋਰਥ ਆਪਣੀ ਪਾਲਸੀ ਅਹੁਦੇ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ ਅਤੇ ਫ਼ਲਸਫ਼ੇ ਅਗਵਾਈ ਪੈਦਾ. ਮਿਸਾਲ ਲਈ, ਇੱਥੇ 2010 ਤੱਕ ਬਰਤਾਨੀਆ ਵਿਚ ਲੇਬਰ ਪਾਰਟੀ ਦੇ ਚੋਣ ਮਨੋਰਥ ਪੱਤਰ ਦੇ ਇੱਕ ਟੁਕੜੇ ਹੈ:
"ਸਾਡੇ ਜਨਤਕ ਸੇਵਾ ਵਿਚ ਕੰਮ ਕਰ ਲੋਕ ਦੇ ਲੱਖ ਬ੍ਰਿਟੇਨ ਬੇਹਤਰੀਨ ਮੁੱਲ ਵਰਤਨੀ, ਲੋਕ ਤਾਕਤ, ਜਦਕਿ ਉਹ ਖਤਰੇ ਉਹ ਆਪਣੇ ਆਪ ਤੇ ਹੀ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਦੀ ਹੈ, ਨਾ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਤੱਕ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਆਪਣੇ ਹੀ ਜੀਵਨ ਦੀ ਸਭ ਕਰਨ ਲਈ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਉਸੇ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਸਾਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਬਾਜ਼ਾਰ ਵੀ ਕਾਫ਼ੀ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਰਕਾਰ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਬਾਰੇ ਵਿਜੁੁਅਲ ਹੋਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਸਰਕਾਰ ਦੇ ਦਲੇਰ ਸੁਧਾਰਕ ਹੋਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ. "
ਇਹ ਮਨੋਰਥ ਸਿਆਸੀ ਵਿਗਿਆਨੀ ਲਈ ਕੀਮਤੀ ਡਾਟਾ, ਖਾਸ ਵਾਲੇ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਚੋਣ ਅਤੇ ਨੀਤੀ ਬਹਿਸ ਦੀ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ ਹਨ. ਕ੍ਰਮ ਨੂੰ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਇਹ ਮੈਨੀਫੈਸਟੋ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਲਈ, ਖੋਜਕਾਰ ਬਣਾਇਆ ਮੈਨੀਫੈਸਟੋ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਸਿਆਸੀ ਵਿਗਿਆਨੀ ਦਾ ਆਯੋਜਨ 50 ਦੇਸ਼ ਵਿੱਚ ਕਰੀਬ 1000 ਧਿਰ ਤੱਕ 4000 ਮਨੋਰਥ ਕੋਡ ਕਰਨ ਲਈ. ਹਰ ਇੱਕ ਮਨੋਰਥ ਪੱਤਰ ਵਿਚ ਹਰ ਇੱਕ ਦੀ ਸਜ਼ਾ ਨੂੰ ਇੱਕ 56-ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੀ ਸਕੀਮ ਵਰਤ ਇੱਕ ਮਾਹਰ ਨੇ ਕੋਡਿਡ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ. ਇਸ ਸਿਹਯੋਗ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਜਾਣਕਾਰੀ ਇਹ ਮੈਨੀਫੈਸਟੋ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਿਲ ਸਾਰ, ਇੱਕ ਵੱਡੇ dataset ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ dataset ਵੱਧ 200 ਵਿਗਿਆਨਕ ਕਾਗਜ਼ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ ਹੈ.
Kenneth Benoit ਅਤੇ ਸਾਥੀ (2015) ਮਨੋਰਥ ਕੋਡਿੰਗ ਕੰਮ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਪਿਛਲੀ ਮਾਹਿਰ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਨੂੰ ਲੈ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮਨੁੱਖੀ ਗਿਣਤੀ ਪ੍ਰਾਜੈਕਟ ਨੂੰ ਵਿੱਚ ਚਾਲੂ ਕਰਨ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕੀਤਾ. ਇਸ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ, ਉਹ ਇੱਕ ਕੋਡਿੰਗ ਦੀ ਕਾਰਵਾਈ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਹੋਰ reproducible ਅਤੇ ਹੋਰ ਲਚਕਦਾਰ ਹੈ, ਸਸਤਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਨਾ ਦਾ ਜ਼ਿਕਰ ਕਰਨ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਹੈ.
18 ਯੂਕੇ ਵਿੱਚ ਛੇ ਹਾਲ ਹੀ ਚੋਣ ਦੌਰਾਨ ਤਿਆਰ ਮਨੋਰਥ ਨਾਲ ਕੰਮ, Benoit ਅਤੇ ਸਾਥੀ ਵਰਤਿਆ ਸਪਲਿਟ-ਲਾਗੂ-ਜੋੜ ਇੱਕ ਮਾਈਕਰੋ-ਕੰਮ ਲੇਬਰ ਮਾਰਕੀਟ ਤੱਕ ਵਰਕਰ ਨਾਲ ਰਣਨੀਤੀ (ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਮਕੈਨੀਕਲ Turk ਅਤੇ CrowdFlower ਮਾਈਕਰੋ-ਕੰਮ ਕਿਰਤ ਬਾਜ਼ਾਰ ਦੀ ਮਿਸਾਲ ਹਨ; ਹੋਰ ਲਈ ਮਾਈਕਰੋ-ਕੰਮ ਕਿਰਤ ਬਾਜ਼ਾਰ 'ਤੇ, ਅਧਿਆਇ 4 ਦੇਖੋ). ਖੋਜਕਾਰ ਹਰ ਇੱਕ ਮਨੋਰਥ ਪੱਤਰ ਨੂੰ ਲੈ ਕੇ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਸਜ਼ਾ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ. ਅੱਗੇ, ਮਨੁੱਖੀ ਰੇਟਿੰਗ ਹਰ ਇੱਕ ਦੀ ਸਜ਼ਾ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ. ਖਾਸ ਕਰਕੇ, ਜੇ ਸਜ਼ਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਨੀਤੀ ਦਾ ਬਿਆਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਦੋ ਮਾਪ ਨਾਲ ਕੋਡਿਡ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ: (ਲਈ ਬਹੁਤ ਹੀ ਸਹੀ ਹੈ ਬਹੁਤ ਹੀ ਤੱਕ ਨੂੰ ਛੱਡ ਦਿੱਤਾ) ਅਤੇ ਸਮਾਜਿਕ (ਚਿੱਤਰ 5.5) (ਕੰਜ਼ਰਵੇਟਿਵ ਤੱਕ ਉਦਾਰਵਾਦੀ ਤੱਕ) ਆਰਥਿਕ. ਹਰ ਦੀ ਸਜ਼ਾ ਬਾਰੇ 5 ਵੱਖ-ਵੱਖ ਲੋਕ ਕੋਡਿਡ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ. ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਰੇਟਿੰਗ ਨੂੰ ਇਕ ਅੰਕੜਾ ਮਾਡਲ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਦੋਨੋ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ rater ਪ੍ਰਭਾਵ ਹੈ ਅਤੇ ਸਜਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੀ ਮੁਸ਼ਕਲ ਲਈ ਗਿਣਿਆ ਵਰਤ ਮਿਲਾ ਰਹੇ ਸਨ. ਸਭ ਵਿੱਚ, Benoit ਅਤੇ ਸਾਥੀ 1500 ਬਾਰੇ ਵਰਕਰ ਤੱਕ 200,000 ਰੇਟਿੰਗ ਇਕੱਠੇ ਕੀਤੇ.
ਕ੍ਰਮ ਭੀੜ ਕੋਡਿੰਗ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦਾ ਜਾਇਜ਼ਾ ਲੈਣ ਲਈ ਵਿਚ, Benoit ਅਤੇ ਸਾਥੀ ਨੂੰ ਵੀ ਇਸ ਬਾਰੇ 10 ਮਾਹਿਰ-ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਹੈ ਅਤੇ ਗਰੈਜੂਏਟ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਰਾਜਨੀਤੀ ਵਿਗਿਆਨ-ਦਰ ਵਿਚ ਇਸੇ ਵਿਧੀ ਵਰਤ ਵੀ ਇਸੇ ਮਨੋਰਥ ਸੀ. ਪਰ ਭੀੜ ਦੇ ਤੱਕ ਰੇਟਿੰਗ ਮਾਹਰ ਤੱਕ ਰੇਟਿੰਗ ਵੱਧ ਹੋਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਸਨ, ਸਹਿਮਤੀ ਭੀੜ ਰੇਟਿੰਗ ਸਹਿਮਤੀ ਮਾਹਰ ਰੇਟਿੰਗ (ਚਿੱਤਰ 5.6) ਦੇ ਨਾਲ ਕਮਾਲ ਦਾ ਇਕਰਾਰਨਾਮਾ ਕੀਤਾ ਸੀ. ਇਸ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ, ਗਲੈਕਸੀ ਚਿੜੀਆ ਦੇ ਨਾਲ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਮਨੁੱਖੀ ਗਿਣਤੀ ਪ੍ਰਾਜੈਕਟ ਉੱਚ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਤੀਜੇ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ.
ਇਸ ਦਾ ਨਤੀਜਾ 'ਤੇ ਇਮਾਰਤ Benoit ਅਤੇ ਸਾਥੀ ਖੋਜ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਮੈਨੀਫੈਸਟੋ ਪਰੋਜੈਕਟ ਨਾਲ ਅਸੰਭਵ ਸੀ ਨੂੰ ਕੀ ਕਰਨ ਦੀ ਆਪਣੇ ਭੀੜ-ਕੋਡਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਵਰਤਿਆ. ਮਿਸਾਲ ਲਈ, ਮੈਨੀਫੈਸਟੋ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਇਮੀਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਦੇ ਵਿਸ਼ੇ 'ਤੇ ਮਨੋਰਥ ਕੋਡ ਨਾ ਸੀ, ਕਿਉਕਿ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ਾ ਹੈ, ਨਾ ਸੀ ਜਦ ਕੋਡਿੰਗ ਸਕੀਮ ਨੂੰ 1980 ਦੇ ਮੱਧ ਵਿੱਚ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ. ਅਤੇ, ਇਸ ਮੌਕੇ 'ਤੇ, ਇਸ ਨੂੰ logistically infeasible ਮੈਨੀਫੈਸਟੋ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵਾਪਸ ਜਾਣ ਅਤੇ ਮੁੜ-ਕੋਡ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਮਨੋਰਥ ਇਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਲਈ ਕਰਨ ਲਈ ਹੁੰਦਾ ਹੈ. ਇਸ ਲਈ, ਇਸ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਹੋਣ ਸੀ ਕਿ ਇਮੀਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਦੀ ਸਿਆਸਤ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਖੋਜਕਾਰ ਕਿਸਮਤ ਦੇ ਬਾਹਰ ਹਨ. ਪਰ, Benoit ਅਤੇ ਸਾਥੀ ਨੂੰ ਇਸ ਕੋਡਿੰਗ-ਪਸੰਦੀ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਖੋਜ ਦਾ ਸਵਾਲ-ਛੇਤੀ ਅਤੇ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀ ਕਰਨ ਲਈ ਆਪਣੇ ਮਨੁੱਖੀ ਗਣਨਾ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਵਰਤਣ ਦੇ ਯੋਗ ਸਨ.
ਇਮੀਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਨੀਤੀ ਨੂੰ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਲਈ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ, ਉਹ ਬਰਤਾਨੀਆ 'ਚ 2010 ਦੇ ਚੋਣ ਵਿਚ ਅੱਠ ਧਿਰ ਲਈ ਮੈਨੀਫੈਸਟੋ ਕੋਡਿਡ. ਹਰ ਇੱਕ ਮਨੋਰਥ ਪੱਤਰ ਵਿਚ ਹਰ ਇੱਕ ਦੀ ਸਜ਼ਾ ਨੂੰ ਇਸ ਇਮੀਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਕਰਨ ਲਈ ਦੇ ਰੂਪ ਗੁਪਤ ਗਿਆ ਸੀ ਅਤੇ ਜੇ ਅਜਿਹਾ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਪੱਖੀ ਇਮੀਗ੍ਰੇਸ਼ਨ, ਨਿਰਪੱਖ, ਜ ਵਿਰੋਧੀ ਇਮੀਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਸੀ. ਆਪਣੇ ਪ੍ਰਾਜੈਕਟ ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਦੀ 5 ਘੰਟੇ ਦੇ ਅੰਦਰ, ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਿੱਚ ਸਨ. ਉਹ $ 360 ਦੀ ਲਾਗਤ 'ਤੇ ਹੋਰ ਵੱਧ 22,000 ਜਵਾਬ ਇਕੱਠੀ ਕੀਤੀ ਸੀ. ਅੱਗੇ, ਭੀੜ ਤੱਕ ਅਨੁਮਾਨ ਮਾਹਰ ਦੇ ਪੁਰਾਣਾ ਸਰਵੇਖਣ ਦੇ ਨਾਲ ਕਮਾਲ ਦਾ ਇਕਰਾਰਨਾਮਾ ਸੀ. ਫਿਰ, ਇੱਕ ਫਾਈਨਲ ਟੈਸਟ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ, ਦੋ ਮਹੀਨੇ ਬਾਅਦ, ਖੋਜਕਾਰ ਆਪਣੇ ਭੀੜ-ਕੋਡਿੰਗ ਛਾਿਪਆ. ਕੁਝ ਹੀ ਘੰਟੇ ਦੇ ਅੰਦਰ-ਅੰਦਰ ਹੈ, ਉਹ ਇੱਕ ਨਵ ਭੀੜ-ਕੋਡਿਡ dataset ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਆਪਣੇ ਅਸਲੀ ਭੀੜ-ਕੋਡਿਡ ਡਾਟਾ ਸੈੱਟ ਮੇਲ ਬਣਾਇਆ ਸੀ. ਨੂੰ ਹੋਰ ਸ਼ਬਦ ਵਿੱਚ, ਮਨੁੱਖੀ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਯੋਗ ਕੀਤਾ ਸਿਆਸੀ ਹਵਾਲੇ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਮਾਹਰ evaluations ਨਾਲ ਸਹਿਮਤ ਹੈ ਅਤੇ reproducible ਸੀ ਦੀ ਕੋਡਿੰਗ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ. ਅੱਗੇ, ਕਿਉਕਿ ਮਨੁੱਖੀ ਗਿਣਤੀ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਸਸਤੇ ਸੀ, ਇਸ ਨੂੰ ਆਸਾਨ ਨੂੰ ਇਮੀਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਬਾਰੇ ਆਪਣੇ ਖਾਸ ਖੋਜ ਸਵਾਲ ਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਆਪਣੇ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਦੀ ਸੋਧ ਕਰਨ ਲਈ ਲਈ ਸੀ.