Apelurile deschise vă permit să găsiți soluții la problemele pe care le puteți spune în mod clar, dar că nu vă puteți rezolva singur.
In toate cele trei proiecte-Netflix apel deschis Premiul, Foldit, Peer-to-Patent-cercetatori pus întrebări ale unei forme specifice, solicitate soluții, iar apoi a luat cele mai bune soluții. Cercetatorii nici nu au nevoie sa stie cel mai bun expert pentru a cere, și, uneori, ideile bune au venit din locuri neașteptate.
Acum, pot evidenția și două diferențe importante între proiectele de apel deschis și proiectele de calcul uman. În primul rând, în cadrul proiectelor de apeluri deschise, cercetătorul specifică un obiectiv (de exemplu, prezice evaluările filmelor), în timp ce în calculul uman cercetătorul specifică un microtask (de exemplu, clasificând o galaxie). În al doilea rând, în apelurile deschise, cercetătorii doresc cea mai bună contribuție - cum ar fi cel mai bun algoritm pentru estimarea claselor de film, configurația cu cea mai mică energie a unei proteine sau cea mai relevantă parte din stadiul tehnicii - nu o combinație simplă a tuturor contribuțiile.
Având în vedere modelul general pentru cererile deschise și aceste trei exemple, ce tipuri de probleme în cercetarea socială ar putea fi potrivite pentru această abordare? În acest moment, trebuie să recunosc că nu s-au făcut încă multe exemple de succes (din motive pe care le voi explica într-un moment). În ceea ce privește analogii direcți, se poate imagina un apel deschis de tip Peer-to-Patent folosit de un cercetător istoric care caută documentul cel mai vechi de a menționa o persoană sau o idee specifică. O abordare deschisă a apelurilor la acest tip de problemă ar putea fi deosebit de utilă atunci când documentele potențial relevante nu sunt într-o singură arhivă, ci sunt distribuite pe scară largă.
În general, multe guverne și companii au probleme care pot fi supuse apelurilor deschise deoarece apelurile deschise pot genera algoritmi care pot fi utilizați pentru predicții și aceste predicții pot fi un ghid important pentru acțiune (Provost and Fawcett 2013; Kleinberg et al. 2015) . De exemplu, la fel cum Netflix a vrut să prezică ratingurile filmelor, guvernele ar putea dori să prezică rezultate cum ar fi care dintre restaurantele sunt cel mai probabil să aibă încălcări ale codului de sănătate pentru a aloca mai eficient resursele de inspecție. Motivat de acest tip de problemă, Edward Glaeser și colegii săi (2016) folosit un apel deschis pentru a ajuta orașul Boston să prezică încălcări ale igienei și sanitației restaurante pe baza datelor din recenziile Yelp și datele de inspecție istorică. Ei au estimat că modelul predictiv care a câștigat apelul deschis va îmbunătăți productivitatea inspectorilor de restaurante cu aproximativ 50%.
De asemenea, apelurile deschise pot fi folosite pentru a compara și a testa teoriile. De exemplu, studiul Fragile Families and Child Wellbeing Study a urmărit aproximativ 5000 de copii de la naștere în 20 de orașe diferite din SUA (Reichman et al. 2001) . Cercetătorii au adunat date despre acești copii, familiile lor și mediul lor mai larg la naștere și la vârstele de 1, 3, 5, 9 și 15 ani. Având în vedere toate informațiile despre acești copii, cât de bine ar putea cercetătorii să prezică rezultate, cum ar fi cine va absolvi colegiul? Sau, exprimat într-un mod care ar fi mai interesant pentru unii cercetători, care date și teorii ar fi cele mai eficiente în prezicerea acestor rezultate? Deoarece niciunul dintre acești copii nu este în prezent suficient de mare pentru a merge la facultate, aceasta ar fi o adevărată previziune anticipativă și există multe strategii diferite pe care cercetătorii ar putea să le folosească. Un cercetător care crede că cartierele sunt esențiale în modelarea rezultatelor vieții ar putea lua o abordare, în timp ce un cercetător care se concentrează asupra familiilor ar putea face ceva complet diferit. Care dintre aceste abordări ar funcționa mai bine? Nu știm și, în procesul de a afla, putem învăța ceva important cu privire la familii, cartiere, educație și inegalitate socială. În plus, aceste previziuni ar putea fi utilizate pentru a ghida colectarea viitoare a datelor. Imaginați-vă că există un număr mic de absolvenți de colegiu care nu au fost prezicate să absolve cu nici un model; acești oameni ar fi candidați ideali pentru interviuri calitative ulterioare și pentru observarea etnografică. Astfel, în acest tip de apel deschis, predicțiile nu sunt sfârșitul; mai degrabă, ele oferă o nouă modalitate de a compara, îmbogăți și combina diferite tradiții teoretice. Acest tip de apel deschis nu este specific utilizării datelor din studiul Fragile Families and Child Wellbeing Study pentru a prezice cine va merge la colegiu; aceasta ar putea fi utilizată pentru a prezice orice rezultat care va fi în cele din urmă colectat în orice set de date sociale longitudinale.
După cum am scris mai devreme în această secțiune, nu au existat multe exemple de cercetători sociali prin apeluri deschise. Cred că acest lucru se datorează faptului că apelurile deschise nu sunt potrivite modului în care oamenii de știință socială își pun întrebările în mod tipic. Revenind la premiul Netflix, oamenii de știință socială nu ar întreba de obicei despre prezicerea gusturilor; mai degrabă, ei ar întreba cum și de ce gusturile culturale diferă pentru oamenii din diferite clase sociale (vezi, de exemplu, Bourdieu (1987) ). O astfel de întrebare "cum" și "de ce" nu duc la soluții ușor de verificat și, prin urmare, nu pare potrivit să deschidă apeluri. Astfel, se pare că apelurile deschise sunt mai potrivite pentru predicția întrebărilor decât pentru întrebări de explicație . Recent, teoreticienii au cerut oamenilor de știință socială să reconsidere dihotomia dintre explicație și predicție (Watts 2014) . Deoarece linia dintre predicție și explicații se estompează, mă aștept ca apelurile deschise să devină din ce în ce mai frecvente în cercetarea socială.