لا تبصره
په دې برخه کې طرحه شوې ده چې د يوه مرجع وکارول شي، ددې پرځای چې د یوه فلسفه ولوستل شي.
- سريزه (5.1 برخه)
د ټوليزو همکارۍ څخه تبعه ساينس، crowdsourcing، او ډله استخباراتي مفکورو دسرو. د هیواد د ساینس معمولا مانا لري "اتباع" (يعنې، غیر پوهانو) په علمي بهير (Crain, Cooper, and Dickinson 2014) . Crowdsourcing معمولا مانا يوه ستونزه اکثرا د ادارې په دننه کې حل اخلي او پر ځای يې مراجعو ته دا يوه ګڼه ګوڼه ته (Howe 2009) . ډله استخباراتي معمولا د افرادو په ګډه په داسې لارو د سرپرست په ډلو، چې داسې ښکاري، هوښيار مانا (Malone and Bernstein 2015) . Nielsen (2012) د د علمي تحقيقاتو ډله همکارۍ د بريښنا د يوه په زړه پوري کتاب شکل معرفي ده.
د ډله همکارۍ بېلابېل ډولونه چې د کالت د درې کتګوریو کې چې زه وړاندیز سره برابر نه دي، او زه فکر کوم درې وړ ځانګړې پاملرنه ځکه چې ښايي په په ځینو وختونو کې ټولنيزو څيړنو په ګټور وي. یو مثال: وړاندوينه بازارونو، چې پکې اخلي او د سوداګرۍ د قراردادونو چې وړلګښ پر پايلو چې په نړۍ کې واقع بنسټ (Wolfers and Zitzewitz 2004; Arrow et al. 2008) . وړاند وينه کوي، بازارونو دي اکثرا د وړاندوینې ته د شرکتونو او دولتونو کارول شوي، او وړاند بازارونو کې هم وړاندوینه د ارواپوهنې د خپاره زده کړو له replicability له خوا د ټولنيزو څېړونکو کارول شوي دي (Dreber et al. 2015) .
دوهمه بيلګه چې نه زما د کټګوري سکيم او همدارنګه د سره برابر د PolyMath پروژې، چې د څېړونکو بلاګونه او ويکي په کارولو سره د نوي ریاضی theorems ثابته همکاري ده (Gowers and Nielsen 2009; Cranshaw and Kittur 2011; Nielsen 2012; Kloumann et al. 2016) . د PolyMath پروژې په ځينو لارو د Netflix جایزې ته ورته ده، خو په PolyMath پروژې ګډونوالو زیات فعاله د نور قسمي د حل لارې جوړ شوی دی.
دریم مثال په توګه چې نه زما د کټګوري طرحې ښه برابر دی وخت سره تړاو لري mobilizations لکه د دفاع ژور څیړنې پروژو آژانس (DARPA) شبکې ننګونه (یعنې، د سره بالون ننګونه). د دغه وخت ډیر حساس mobilizations وګورئ Pickard et al. (2011) ، Tang et al. (2011) ، او Rutherford et al. (2013) .
- د بشري computation (5.2 برخه)
دغه اصطلاح د "انساني computation" د کار د کمپیوټر ساینس پوهانو له خوا تر سره څخه راځي، او د دې څېړنې تر شا د شرایطو به ستاسو د وړتياوو له ستونزې چې ښايي دا وي چې دا چمتووالی شکول ښه درک. د ځانګړو دندو، کمپيوټرونه دي زياته کچه سره وړتیاوې تر اوسه هم کارپوه انسانانو څخه زیات غښتلي دي. د مثال په توګه، په شطرنج، کمپيوټرونه کولای شي ان د غوره لويي بادارانو ته ماتې ورکړه. خو او دا دی او همدارنګه د لږ ټولنیز خوا څخه مننه وکړه پوهانو لپاره د نورو دندو، کمپيوټرونه دي په حقيقت کې د خلکو په پرتله ډېر خراب. په بل عبارت، اوس تاسو آن تر ټولو عصري کمپيوټر په ځینو دندو شامل انځورونه، ویډیو، غږیز، او د متن د پروسس څخه ښه وي. نو-په توګه يوه په زړه پوري XKCD له خوا توضيح کارتون-شته دندې دي چې د خلکو لپاره د کمپيوټر په اسانه او سخت دي، خو هم د دندو لپاره چې د کمپیوټرونو سخته او د خلکو لپاره اسانه (انځور 5.13) شتون لري. د کمپیوټر ساینس پوهان په دې سخت-for-کمپیوټر-for-بشري اسانه دندو، له همدې امله، پوه شول، چې هغوی نشي کولای په خپل محاسبې بهیر انسانانو شامل دي کار کوي. دلته څرنګه Luis von شې (2005) د بشري computation وباله کله چې هغه د لومړي ځل د خپلې اصطلاح اییکۍ: ". د بشر د پروسس د برېښنا د ستونزو د حل چې کمپیوټرونه تر اوسه حل نه شي کولای په کارولو يو شکل"
انځور 5.13: د ځینو دندو کمپيو دي حیرانونکې، د بشر د کارپوهانو د وړتیا، محکوميږي. خو، د نورو دندو ترڅنګ، د عادي انسانانو آن عصري کمپيوټر سیستمونو outperform. پراخه کچه د ستونزو چې دغه ډول کارونه دي چې د کمپیوټرونو سخته او د انسانانو لپاره اسانه شامل دي د بشري computation ښه طريقه بلل کيږي. د اصطلاحاتو دلته بیان له مخې کارول: http://xkcd.com/license.html
په دې تعریف FoldIt کوم، چې ما په خلاص د برخه کې توضيح غوښتنه-شي د بشري computation پروژې پام کې ونیول شي. خو زه غوره FoldIt د يوې غوښتنې په کټګوریو ځکه چې دا د تخصصي مهارتونو ته اړتیا لري او دا تر ټولو ښه د حل پر ځای د بیلتون-غوښتنه-په ګډه ستراتیژي په کارولو څخه مرسته اخلي.
د انسانانو په computation یوه غوره کتاب په اوږدوالي د درملنې، په د اصطلاح تر ټولو عمومي احساس، وګورئ Law and Ahn (2011) . د 3 دکوچنیانولپاره د Law and Ahn (2011) کې د هغه په دې فصل په پرتله ډیر پیچلي دي په ګډه ګامونه په زړه پورې بحث لري.
اصطلاح د "بیلتون-غوښتنه-په ګډه" لخوا کارول Wickham (2011) ته لپاره د احصائیې دکمپیوټری چارو یوه ستراتیژي تشریح، خو دا بيخي د بشري computation ډيرو پروژو د پروسې راټولوی. د بیلتون-غوښتنه-په ګډه ستراتیژي دا ده چې د MapReduce چوکاټ په ګوګل جوړ ورته (Dean and Ghemawat 2004; Dean and Ghemawat 2008) .
دوه هوښیار بشري computation پروژو چې زه نه فضا د بحث لري ESP لوبې دي (Ahn and Dabbish 2004) او reCAPTCHA (Ahn et al. 2008) . د دغو پروژو د دواړو تخليقي لارو موندل ګډون کوونکو ته وهڅوي چې د انځورونه لیبلونه برابر کړي. که څه هم، د دغو پروژو د دواړو اخلاقي پوښتنې هم راپورته کړې، ځکه، Galaxy Zoo په څير، د ESP لوبه او reCAPTCHA ګډون نه پوهېږم چې څه ډول د خپلو معلومات کارول کیږي (Lung 2012; Zittrain 2008) .
الهام د ESP لوبه له خوا، ډېر څېړونکي هڅه نور "سره موخه لوبو" یا (Ahn and Dabbish 2008) (يعنې، "د انسان پر بنسټ د computation لوبو" (Pe-Than, Goh, and Lee 2015) ) چې کیدای شي ته د نورو ستونزو د حل نوعه کارول. څه چې دا "سره يوه موخه لوبو" په عام لري دا ده چې دوی هڅه کوي، د دندو د بشري computation د آرامي کې ښکېل کړي. په دې توګه، په داسې حال کې د ESP لوبه ورته بیلتون-غوښتنه-په ګډه سره د Galaxy ژوبڼ جوړښت ګډه پوله لري، دا په نا لیوالتیا ساينس مرسته کوي چې څنګه ګډونوالو دي هڅول د تفريح توپير لري.
د Galaxy ژوبڼ زما توضيحات پر راواړاوه Nielsen (2012) ، Adams (2012) ، Clery (2011) ، او Hand (2010) ، او زما د Galaxy ژوبڼ څېړنې موخې وړاندې شو ساده کړې ده. د نجوم د کهکشان کې د ډلبندۍ په تاریخ او څنګه Galaxy ژوبڼ دغه دود ته دوام پر زياتو معلوماتو لپاره وګورئ Masters (2012) او Marshall, Lintott, and Fletcher (2015) . ودانۍ Galaxy ژوبڼ، د څېړونکو Galaxy ژوبڼ 2 چې د رضاکارانو د 60 میلیونو څخه زیات ډېر پېچلی مورفولوژيکی ډوله راټول بشپړ (Masters et al. 2011) . برسيره پر دې، دوی د کهکشان کې مورفولوژي په ګډون د سپوږمۍ سطحه لټوي، د سيارو په لټه، او زاړه اسناد transcribing بهر ستونزه branched څخه. اوس مهال، د خپلو ټولو پروژو په راټول دي www.zooniverse.org (Cox et al. 2015) . د یو پروژو-لنډ جاج Serengeti-برابروي شواهد چې Galaxy Zoo-ډول انځور طبقه پروژو هم کار لپاره د چاپیریال د څیړنې شي (Swanson et al. 2016) .
د څېړونکو په پام کې د بشري computation پروژې لپاره د يو کوچني دنده د کار د بازار (د بيلګې په توګه، ترلاسه کړئ Amazon د میخانیک ترک) وکاروي، Chandler, Paolacci, and Mueller (2013) او Wang, Ipeirotis, and Provost (2015) پر دنده ډیزاین او ښه مشوره وړاندې کوي نور مربوط مسایل د.
څېړونکو په جوړولو څه ما دوهم نسل د بشري computation سیستمونو په نامه مينه (، هغه سیستم چې د بشري لیبلونه څخه د يو ماشين زده موډل د روزنې د بيلګې په توګه) کېدای شي په مينه Shamir et al. (2014) (د غږ په کارولو سره یو مثال) او Cheng and Bernstein (2015) . په یادو پروژو ته د کار سره ترسره کيږي خلاص غوښتنې، چیرې چې څېړونکو سيالي سره د ستر predictive کړنو ماشيني زده کړې نمونې رامنځته شي. د مثال په توګه، د Galaxy ژوبڼ ټيم په خلاص غوښتنې ته منډه کړه او يو نوي روش، چې د یو په جوړ outperformed وموندل Banerji et al. (2010) ؛ وګورئ Dieleman, Willett, and Dambre (2015) تفصیل لپاره.
- د پرانیستې غوښتنې (5.3 برخه)
د پرانیستې غوښتنې په نوي نه دي. په حقیقت کې، د تر ټولو مشهور خلاص غوښتنې يو 1714 بېرته ورسېد کله چې د بریتانیا د پارلمان څوک چې کولی شي يوه لاره چې په سمندر کې د یوه کښتۍ چې د طول البلد د معلومولو پراختيا لپاره د انګريزي جایزې جوړ. دا ستونزه د ورځو، په شمول د اسحاق نيوټن ستر پوهان په ډیرو stumped، او ګټونکي د حل په پایله کې د هېواد د ستونزې د توپير، چې پر يوه د حل لاره چې به ورکړو نجوم شامل تمرکز شوي مراجعه څخه clockmaker له خوا وړاندې شوې (Sobel 1996) . څرنګه چې دا مثال بیانوې، چې یو دلیل چې خلاص غوښتنې دي فکر ته په ښه ډول کار ده چې هغوی سره د مختلفو مهارتونو لیدلورو او د خلکو د لاسرسي برابر کړي (Boudreau and Lakhani 2013) . وګورئ Hong and Page (2004) او د Page (2008) لپاره د ستونزو د حلولو د تنوع ارزښت زيات دي.
په فصل کې د پرانيستي غوښتنې قضيې هر لپاره چې ولې دا په دې وېشنيزه کې پورې اړه نور توضیحات يو څه ته اړتیا لري. لومړی، یوه لاره ده چې زه د بشري computation او پرانستې غوښتنې ته د پروژو تر منځ توپیر دا ده چې آیا د محصول په اوسط ډول د ټولو د حل لارې (د بشری computation) او يا د ښه حل (خلاص غوښتنې ته) ده. د Netflix جایزې ده په دې برخه کې اندازې ستونزمن ځکه غوره حل بدل څخه د يو عصري په اوسط ډول د انفرادي حل شي، داسې يو مراجعه یو انسامبل د حل په نامه (Bell, Koren, and Volinsky 2010; Feuerverger, He, and Khatri 2012) . څخه د Netflix له نظره، که څه هم، ټول يې نه وه غوره حل کړي.
دوهم، له خوا د بشر د computation ځينې تعریفونه (د بيلګې په توګه، Von Ahn (2005) )، FoldIt بايد د بشري computation پروژې پام کې ونیول شي. خو زه غوره FoldIt د يوې غوښتنې په کټګوریو ځکه چې دا د تخصصي مهارتونو ته اړتیا لري او دا تر ټولو ښه د حل سره مرسته، پرځای د بیلتون-غوښتنه-په ګډه ستراتيژۍ په کارولو سره اخلي.
په پای کې يو شي دا استدلال کوي چې د جوړې-to-د امتیاز د حق د وېشل د معلوماتو د راټولولو يوه بېلګه ده. وغواړم چې د يوې غوښتنې ته دا شامل دي ځکه چې دا د سياليو په شان جوړښت لري او یوازې د ښه ونډې لپاره کارول کيږي (په داسې حال کې سره وويشل ارقامو د راټولولو، د ښو او بدو ونډې مفکوره ده لږ روښانه).
د د Netflix جایزې د زياتو معلوماتو لپاره وګورئ Bennett and Lanning (2007) ، Thompson (2008) ، Bell, Koren, and Volinsky (2010) ، او Feuerverger, He, and Khatri (2012) . د FoldIt برخه وويني، Cooper et al. (2010) ، Andersen et al. (2012) ، او Khatib et al. (2011) ؛ زما د FoldIt شرح په توضیحات راواړاوه Nielsen (2012) ، Bohannon (2009) ، او Hand (2010) . د Peer-to-د امتیاز د زياتو معلوماتو لپاره وګورئ Noveck (2006) ، Bestor and Hamp (2010) ، Ledford (2007) ، او Noveck (2009) .
د پایلو ورته Glaeser et al. (2016) ، Mayer-Schönberger and Cukier (2013) ، د نيويارک په ښار کې د کور پلټونکو د تولیداتو 10 څپرکی راپورونه لويو لاسته راوړنو کله تفتیشونو له خوا predictive نمونې هدايت دي. په نیویارک ښار، د دغو predictive نمونې له خوا په ښار کې د کارکوونکو جوړ شوي دي، خو په نورو مواردو کې، د يو شي تصور چې هغوی کولای شي جوړ شي او یا د خلاص اړیکو ښه (د بيلګې په توګه، Glaeser et al. (2016) ). لدې سره سره، predictive نمونې کېږي چې له منابعو تخصيص کارول يوه لويه انديښنه داده چې د نمونې د دې وړتيا موجوده تعصب تقویه لري. ډېر څېړونکي لا پوه "په کثافاتو، د کثافاتو څخه"، او له predictive نمونې دا کیدای شي "په تعصب، تعصب کوي." وګورئ Barocas and Selbst (2016) او O'Neil (2016) لپاره د predictive مودلونو د خطر جوړ نور سره ناولتيا د روزنې د معلوماتو.
يوه ستونزه چې ښايي د حکومتونو د ازادو سياليو په کارولو د مخنيوي لپاره دا ده چې د معلوماتو د خلاصون، چې کیدای شي د محرميت سرغړونې سبب ته اړتیا لري. په خلاص غوښتنې په اړه د محرمیت او د معلوماتو د خوشې نور وګورئ Narayanan, Huey, and Felten (2016) او په 6 فصل له بحث.
- خپرولو د معلوماتو د راټولولو (5.4 برخه)
د eBird زما توضيحات په توضیحات راواړاوه Bhattacharjee (2005) او Robbins (2013) . د څنګه څېړونکو احصایوي نمونې څخه د eBird معلوماتو تحليل نور وګورئ Hurlbert and Liang (2012) او Fink et al. (2010) . د په ornothology تبعه علومو د تاريخ په زياتو معلوماتو لپاره وګورئ Greenwood (2007) .
د د Malawi Journals د پروژې د زياتو معلوماتو لپاره وګورئ Watkins and Swidler (2009) او Kaler, Watkins, and Angotti (2015) . او د په جنوبي افريقا کې د اړونده پروژې د زياتو معلوماتو لپاره وګورئ Angotti and Sennott (2015) . د ملاوي Journals د پروژې څخه د کارولو څېړنې مالومات زیات مثالونه وګورئ Kaler (2004) او Angotti et al. (2014) .
- طرح خپل (5.5 برخه)
ته وړاندې ډیزاین مشوره زما روش inductive و پر بنسټ، د بریالي د مثالونو او ډله همکارۍ د پروژو په اړه چې ما واورېدل کړای شو. هم شتون لري د څيړنې يوه وياله هڅه کوي چې د انټرنېټ له طرح رواني زیات عمومي ټولنيز نظريې د بېلګې په توګه، درخواست چې د ډله ييزو همکارۍ د پروژو د ډیزاین اړونده ده، وګورئ، Kraut et al. (2012) .
ګډونوالو هڅولو په اړه، دا په حقيقت کې خورا ستونزمن ته امر په تعین کټ چې ولې خلک په ډله ييزو همکارۍ د پروژو ګډون (Nov, Arazy, and Anderson 2011; Cooper et al. 2010, Raddick et al. (2013) ; Tuite et al. 2011; Preist, Massung, and Coyle 2014) . که تاسو د پلان سره له پيسو څخه يوه کوچني دنده د کار د بازار په (د مثال په ترلاسه کړئ Amazon د میخانیک ترک) ګډونوالو ته وهڅوي Kittur et al. (2013) وړاندې کوي ځينې مشورې.
په اړه مساعد ناڅاپي، د ناڅاپي موندنې د Zoouniverse پروژو څخه زیات مثالونه وګورئ، Marshall, Lintott, and Fletcher (2015) .
په اړه چې اخلاقي، د مسایلو کې لاس ته ځينې ښه عمومي وروپېژني دي Gilbert (2015) ، Salehi et al. (2015) ، Schmidt (2013) ، Williamson (2016) ، Resnik, Elliott, and Miller (2015) ، او Zittrain (2008) . د مسايلو په ځانګړي ډول سره د خلکو د کارکوونکو د حقوقي موضوعاتو په اړه، وګورئ Felstiner (2011) . O'Connor (2013) کې د څیړنې اخلاقي نظارت په اړه پوښتنې مطرح کله چې د څېړونکو او د ګډون کوونکو د رول خړپړ کړي. د شریکولو د معلوماتو په اړوند داسې حال کې چې د وګړو د ساینس پروژو participats د ساتنې موضوع وګورئ Bowser et al. (2014) . دواړه Purdam (2014) او Windt and Humphreys (2016) په وېشل د معلوماتو د راټولولو د اخلاقي موضوعګانو په اړه بحث لري. په پای کې، د زياترو پروژو ونډې پوهيږي، خو په نه ګډون صالحیت او د پور ورکړي. په Foldit، د Foldit لوبغاړي زياتره د یوه لیکوال په توګه لست (Cooper et al. 2010; Khatib et al. 2011) . په نورو پرانیستو غوښتنې ته د پروژو، د ګټلو مرسته کولای شي چې زياتره هغه کاغذ د هغوی د حل د تشريح وليکي (د بيلګې په توګه، Bell, Koren, and Volinsky (2010) او Dieleman, Willett, and Dambre (2015) ). په Galaxy ژوبڼ د پروژو د کورنۍ، ډېر فعال او مهم بسپنه وختونه ته بلنه ورکړه چې د پاڼې په ګډه لیکوالانو وي. د مثال په توګه، Ivan Terentev او Tim Matorny، له روسيې څخه دوه راډيو Galaxy Zoo په ګډون، د پاڼې چې چې د پروژې څخه راپورته یو ګډ لیکوالانو وو (Banfield et al. 2016; Galaxy Zoo 2016) .
