وڌيڪ تفسير
هن حصي جي بجاء هڪ داستان طور پڙهي وڃي هڪ حوالي طور استعمال ڪيو وڃي ٿو ٺهيل آهي.
- تعارف (سيڪشن 5.1)
ماس ڇوٽ شهري سائنس، crowdsourcing، ۽ اجتماعي انٽيلي جنس مان خيالن blends. سٽيزن سائنس عام طور فڪري عمل ۾ "شهرين" (يعني غير سائنسدانن) جٽادار جو مطلب آهي (Crain, Cooper, and Dickinson 2014) . Crowdsourcing اڪثر ڪري عام طور تي هڪ تنظيم اندر حل هڪ مسئلو کڻڻ ۽ ان جي بدران هڪ ميڙ کي ان outsourcing جو مطلب آهي (Howe 2009) . اجتماعي انٽيليجنس عام طور طريقن ته سمجھ ورتاء ۾ جو مجموعو خيال ماڻهن جي گروهن جو مطلب آهي (Malone and Bernstein 2015) . Nielsen (2012) سائنسي تحقيق لاء ڪاميٽي جي سهڪار جي وس ۾ هڪ عجيب ڪتاب-ڊيگهه تعارف آهي.
نه ڪاميٽي جي سهڪار جي ڪيترن ئي قسمن جي آهي ته ٽي ڀاڱا آهن ته مون کي تجويز ۾ ڀچندو وسيلو نه ڪندا، ۽ مون کي خيال ٽي خاص ڌيان کنئي، ڇاڪاڻ ته اهي ڪي نقطي تي سماجي تحقيق ۾ مفيد ٿي سگهي آهي. هڪ مثال جي اڳڪٿي مارڪيٽ، جتي ڌرين خريد ۽ واپار ٺيڪي ته مالڪي آهي ته دنيا ۾ نمودار جي بنياد تي redeemable آهن آھي (Wolfers and Zitzewitz 2004; Arrow et al. 2008) . Predicting مارڪيٽ ۾ اڪثر forecasting لاء مڇيو ۽ حڪومتن جي استعمال ڪري رهيا آهن، ۽ predicting مارڪيٽ ۾ به نفسيات ۾ شايع پڙهائي جي replicability گوئي کي سماجي تحقيق جي استعمال ڪيو ويو آهي (Dreber et al. 2015) .
هڪ ٻيو مثال آهي ته چڱي منهنجي categorization اسڪيم ۾ وسيلو نه ڪندو ته PolyMath منصوبي، جتي تحقيق نئين رياضي theorems ثابت ڪري سنڌي فونٽس ۽ wikis استعمال ڪرڻ جي سهڪار آهي (Gowers and Nielsen 2009; Cranshaw and Kittur 2011; Nielsen 2012; Kloumann et al. 2016) . هن PolyMath منصوبي ڪي Netflix انعام لاء ساڳي طريقي ۾ آهي، پر PolyMath منصوبي ڌرين ۾ وڌيڪ زور ڏئي ٻين جي جزوي حل تي تعمير ڪرايو.
هڪ ٽيون مثال آهي ته چڱي منهنجي categorization اسڪيم ۾ فٽ نه ٿو ڪري اهڙي جاين تي اعلي درجي ريسرچ پروجيڪٽ ايجنسي (DARPA) نيٽ ورڪ کي چئلينج (يعني، ڳاڙهو ڦوڪڻن چئلينج) جيئن وقت-منحصر mobilizations آهي. اهي وقت تي وڌيڪ لاء حساس mobilizations ڏسي Pickard et al. (2011) ، Tang et al. (2011) ، ۽ Rutherford et al. (2013) .
- انساني computation (سيڪشن 5.2)
هن اصطلاح "انساني computation" ڪم ڪمپيوٽر سائنسدانن جي ڪم کان ٻاهر اچي ٿو، ۽ هن جي تحقيق جي پويان سلسلي کي سمجهڻ کان ٻاهر ڪو مسئلو آهي ته ان لاء amenable ٿي سگهي ڌار ڪرڻ لاء توهان جي صلاحيت کي بهتر ٿيندو. ڪجهه ڪمن لاء، ڪمپيوٽرن جو صلاحيتون پري به ماهر انسان کان وڌيڪ سان incredibly طاقتور آهن. مثال طور، شطرنج ۾، ڪمپيوٽرن کان به وڌيڪ چڱو پوٽي ڊگريون مات ڪري سگهو ٿا. پر-۽ هن گهٽ سان گڏوگڏ سماجي سائنسدان-لاء ٻين ڪمن جي واکاڻ ڪئي آهي، ڪمپيوٽرن ۾ اهڙو گهڻو ماڻهن کان وڌيڪ بدتر آهي. ٻين لفظن ۾، حق هاڻي توهان تصويرن جي درجي، وڊيو، آڊيو، ۽ متن جٽادار ڪجهه ڪمن ۾ به تمام گهڻا نفيس ڪمپيوٽر جي ڀيٽ ۾ بهتر آهي. اهڙيء طرح-طور تي هڪ عجيب XKCD بدين-اتي جي illustrated ويو ڪمن ته ڪمپيوٽرن لاء آسان ۽ محنت قوم جي لاء آهن، پر اتي به فرض آهي ته ڪمپيوٽرن لاء محنت ۽ ماڻهن کي (شڪل 5.13) لاء آسان آهن. ڪمپيوٽر جي هنن سخت-لاء-جي ڪمپيوٽرن-آسان-لاء-انساني ڪمن تي ڪم ڪندڙ سائنسدانن، تنهن ڪري، ڳالهه ته اهي سندن computational عمل ۾ انسان شامل ڪري سگھي ٿو. هتي ڪيئن Luis فإن Ahn آهي (2005) انساني computation بيان ڪيو جڏهن ته هن پهرين سندس مقالي ۾ مدت بيان ڪجي ٿو: ". پريشاني ته ڪمپيوٽرن موجود حل نه ٿا ڪري سگهو حل ڪرڻ لاء انساني درجي طاقت استعمال لاء هڪ paradigm"
شخصيت 5،13: ڪجهه ڪمن جي ڪمپيوٽرن لاء انساني ماهرن جي صلاحيت کان وڌيڪ حيرت انگيز آهي،. پر، ٻين ڪمن لاء، عام انسان به جديد ڪمپيوٽرن نظام outperform ڪري سگهو ٿا. وڏي پيماني تي پريشاني ته ڪمن ته ڪمپيوٽرن لاء محنت ۽ انسان لاء آسان آھن داخل انساني computation لاء ڪيتري جاء والارڻ لاء آهن. جي لحاظ سان هتي بيان مطابق استعمال: http://xkcd.com/license.html
هن وصف جو قسم FoldIt-جنهن مون کي کليل تي حصي ۾ بيان ٿيل هڪ انساني computation منصوبي سمجهيو وڃي مطالبن-سگهي. بهرحال، مون کي هڪ کليل سڏ جي طور تي FoldIt categorize کي چونڊي، ڇاڪاڻ ته ان کي specialized صلاحيتن جي ضرورت آهي ۽ ان جو بهترين حل بدران هڪ نڪرندو-لاڳو-تڏهن حڪمت عملي استعمال ڪرڻ جي ڀيٽ ۾ وڌو لڳن ٿا.
انساني computation جي هڪ شاندار ڪتاب جي ڊيگهه علاج لاء، جي مدت جي سڀ کان وڌيڪ عام احساس ۾، ڏسي Law and Ahn (2011) . ڪتاب جو باب 3 Law and Ahn (2011) کان وڌيڪ پيچيده تڏهن هن باب ۾ گهرن جي ڀيٽ ۾ قدم جو هڪ دلچسپ بحث ڪيو آهي.
هن اصطلاح "۾ ورهايو-لاڳو-تڏهن" جي استعمال ڪيو ويو Wickham (2011) انگن ڪمپيوٽنگ لاء هڪ حڪمت عملي بيان ڪرڻ، پر ان کي perfectly ڪيترن ئي انساني computation منصوبن جي عمل captures. هن ۾ ورهايو-لاڳو-تڏهن حڪمت عملي گوگل تي ترقي جي MapReduce فريم ورڪ سان ملندڙ جلندڙ آهي (Dean and Ghemawat 2004; Dean and Ghemawat 2008) .
ٻه ماھر انساني computation منصوبن ته مون کي بحث ڪرڻ خلا نه ڪيو ته ESP حبيب آھن (Ahn and Dabbish 2004) ۽ reCAPTCHA (Ahn et al. 2008) . انهن منصوبن جي ٻنهي ڌرين عام ماڻهن جون تصويرون تي چٽڪيون مهيا ڪرڻ تخليقي طريقن سان مليو. تنهن هوندي به، انهن منصوبن جي ٻنهي به اخلاقي سوال اٿاريو، ڇاڪاڻ ته ڪيتري قدر زونگارا وسنديون، سنڌ جي ESP حبيب ۽ reCAPTCHA ۾ شرڪت نه ڪيئن انهن جي ڊيٽا استعمال ٿي رهيو هو ڄاڻندا (Lung 2012; Zittrain 2008) .
جي ESP حبيب الله جي طرفان وحي ڪيترائي تحقيق ٻين کي "هڪ مقصد سان رانديون" کي ترقيء ڪرڻ جي ڪوشش ڪئي آهي (Ahn and Dabbish 2008) (يعني، "انسان جي بنياد تي computation راندين" (Pe-Than, Goh, and Lee 2015) ته ٿي سگهي ٿو) ٻئي پريشاني جي هڪ قسم کي حل ڪرڻ لاء استعمال ڪيو. ڇا انهن "هڪ مقصد سان رانديون" عام ۾ آهي ته اهي سنڌ جي ڪمن انساني computation ۾ ملوث enjoyable ڪرڻ جي ڪوشش ڪئي آهي. اهڙيء طرح، ڪيتري جانورن سان بجار جڏهن ته ESP حبيب هڪ ئي نڪرندو-لاڳو-تڏهن جوڙجڪ، ان کي ڪيئن ڌرين ما-لطف آهن بمقابلي سائنس جي مدد ڪرڻ جي خواهش ۾ فرق.
ڪيتري جانورن جي منهنجي بيان تي هنڌن تي Nielsen (2012) ، Adams (2012) ، Clery (2011) ، ۽ Hand (2010) ، ۽ ڪيتري قدر جانورن جي تحقيق جي مقصدن جي نمائش سليس ويو. اپگرهه ۾ ڪيتري قدر درجيبندي جي تاريخ ۽ ڪيئن ڪيتري زونگارا هن روايت جو سلسلو جاري تي وڌيڪ لاء، ڏسڻ Masters (2012) ۽ Marshall, Lintott, and Fletcher (2015) . ڪيتري اسٽاپ تي بلڊنگ، جي تحقيق ڪيتري زونگارا 2 جنهن رضاڪارن کان وڌيڪ 60 لک کان وڌيڪ پيچيده صرفي classifications گڏ مڪمل (Masters et al. 2011) . وڌيڪ، اهي، چنڊ جي مٿاڇري ڪونهن سياري لاء، ۽ پراڻي دستاويز لکندا سميت ڪيتري Morphology جي ٻاهران پريشاني ۾ ٻاهر جون شاخون. في الحال، انهن جي سڀني منصوبن تي گڏ آهن www.zooniverse.org (Cox et al. 2015) . ثبوت آهي ته ڪيتري قدر زونگارا-قسم جي تصوير درجيبندي منصوبن به ماحولياتي تحقيق لاء ڪم ڪري سگهجي ٿو ته منصوبن-عڪس Serengeti-روزي جي هڪ (Swanson et al. 2016) .
هڪ تياري-ڪم پورهيو مارڪيٽ (مثال طور، Amazon مشيني ترڪ) هڪ انساني computation منصوبي لاء استعمال ڪرڻ جي رٿابندي تحقيق لاء، Chandler, Paolacci, and Mueller (2013) ۽ Wang, Ipeirotis, and Provost (2015) ڪم جوڙجڪ تي خير صلاح جي آڇ ۽ ٻين لاڳاپيل مسئلن.
ٺاهڻ مون کي ٻيو نسل انساني computation نظام ڇا سڏيو وڃان ۾ دلچسپي تحقيق (مثال طور، نظام ته انساني چٽڪيون استعمال هڪ اهڙي مشين سکيا ماڊل ٽرين ڪرڻ) ۾ دلچسپي ٿي سگهي Shamir et al. (2014) (ھڪ مثال بيان ٻڌڻ استعمال ڪرڻ لاء) ۽ Cheng and Bernstein (2015) . به، انهن منصوبن کليل فون ڪالز، انھي تحقيق جي وڏي predictive ڪارڪردگي سان مشين سکيا ماڊلس پيدا ڪرڻ لاء پورو سان ڪم ڪري سگهجي ٿو. مثال طور، سنڌ جي ڪيتري زونگارا ٽيم جو پڌرو سڏ ڀڳو ۽ هڪ نئين اچڻ ته ۾ ترقي جو هڪ outperformed مليو Banerji et al. (2010) ؛ ڏسي Dieleman, Willett, and Dambre (2015) تفصيل لاء.
- اوپن جي مطالبن (سيڪشن 5.3)
اوپن مطالبن نئون نه آهي. حقيقت ۾، سنڌ جي سڀ کان معروف کليل مطالبن جي هڪ واپس 1714 لاء تاريخون جڏهن برطانيه جي پارليامينٽ ڪنهن ته سمنڊ ۾ هڪ ٻيڙي جو بلد جو تعين ڪرڻ لاء هڪ واٽ سگھيون لاء سنڌ جي ڊگھائي انعام بڻايو. هن مسئلي کي اسحاق Newton سميت ڏينهن جي وڏي ۾ وڏي سائنسدان، جي ڪيترن ئي stumped، ۽ کٽڻ حل گلزار جي countryside جو سائنسدانن جو هڪ حل آهي ته اهڙو اپگرهه داخل ڪري ڇڏي تي روشني وڌي ويا کان مختلف مسئلو پيشڪش کان هڪ clockmaker جي پيش ڪيو ويو (Sobel 1996) . هن مثال جي علامت آهي جيئن ته، هڪ سبب آهي ته کليل سڏي ٿو سو چڱي ڪم ڪرڻ لاء سوچي رهيا آهن ته اهي مختلف تناظر ۽ صلاحيتن سان ماڻهن تائين رسائي فراهم ڪري رهيو آهي (Boudreau and Lakhani 2013) . ڏسو Hong and Page (2004) ۽ Page (2008) مسئلو حل ثي رهيو ۾ تنوع جي اهميت تي وڌيڪ لاء.
هن باب ۾ کليل سڏ ڪيس جي هر ڇو ته اها هن درجي ۾ آھي لاء وڌيڪ وضاحت جي سا جي ضرورت آهي. پهريون، هڪ طريقو آهي ته مون کي انساني computation ۽ کليل سڏ منصوبن جي وچ ۾ فرق ڇا جي اوٽ (انساني computation) موڪليل جي حل جي سراسري يا بهترين حل (کليل سڏ) آهي. ڇاڪاڻ ته بهترين حل ڪڍي موٽيو فرد حل جو هڪ نفيس سراسري ٿي، هڪ پيشڪش هڪ ensemble حل سڏيو جي Netflix انعام ان سلسلي ۾ ٻڌائڻ tricky آهي (Bell, Koren, and Volinsky 2010; Feuerverger, He, and Khatri 2012) . Netflix جي ڪانه کان، بهرحال، سڀ ڪندا هئا جو بهترين حل چونڊيو ويو.
ٻيو، (مثال طور، انسان computation جي ڪجهه معنائون جي Von Ahn (2005) )، FoldIt هڪ انساني computation منصوبي سمجهيو وڃي. بهرحال، مون کي هڪ کليل سڏ جي طور تي FoldIt categorize کي چونڊي، ڇاڪاڻ ته ان کي specialized صلاحيتن جي ضرورت آهي ۽ ان جو بهترين حل وڌو، بلڪه هڪ نڪرندو-لاڳو-تڏهن حڪمت عملي استعمال ڪرڻ کان لڳن ٿا.
آخر ۾، هڪ دليل ٿي سگهي ٿو ته پير صاحب-کي-کليل ضلعن جي انگن اکرن کي گڏ ڪرڻ جو هڪ مثال آهي. مون کي هڪ کليل سڏ ته جيئن ان کي شامل ڪرڻ، ڇاڪاڻ ته اهو هڪ تڪرارن جي نما اڏاوت ڪئي آهي ۽ صرف بهترين تعاون ڪرڻ لاء استعمال ڪري رهيا آهن (جڏهن ته ضلعن جي انگن اکرن کي گڏ ڪرڻ سان گڏ، سٺو ۽ خراب ڀاڱيداريون جو خيال گهٽ پڌري آهي) چونڊيو.
جي Netflix انعام تي وڌيڪ لاء، ڏسڻ Bennett and Lanning (2007) ، Thompson (2008) ، Bell, Koren, and Volinsky (2010) ، ۽ Feuerverger, He, and Khatri (2012) . FoldIt تي وڌيڪ لاء ڏسندا، Cooper et al. (2010) ، Andersen et al. (2012) ، ۽ Khatib et al. (2011) ؛ FoldIt جو منهنجي بيان ۾ بيان تي هنڌن تي Nielsen (2012) ، Bohannon (2009) ، ۽ Hand (2010) . پير صاحب-کي-کليل تي وڌيڪ لاء، ڏسڻ Noveck (2006) ، Bestor and Hamp (2010) ، Ledford (2007) ، ۽ Noveck (2009) .
جي نتيجن کي ساڳي Glaeser et al. (2016) ، Mayer-Schönberger and Cukier (2013) ، باب 10 نيو يارڪ شهر ۾ هائوسنگ inspectors جي پيداوار ۾ وڏي مستفيض ٿي اطلاعن موجب جڏهن inspections predictive ماڊلس جي واٽ وارا آھن. نيو يارڪ شهر ۾، انهن predictive ماڊلس شهر ملازمن جي تعمير ڪيا ويا، پر ٻين صورتن ۾، هڪ تصور ڪري سگهي ٿو ته اهي يا پيدا ٿي سگهي کليل سڏي ٿو (مثال طور، سان بهتر Glaeser et al. (2016) ). تنهن هوندي به، predictive ماڊلس وسيلا مختص ڪرڻ لاء استعمال ڪيو پيو وڃي سان هڪ اهم تعلقو آهي ته ماڊلس جي امڪاني موجود پير پساري reinforce ڪرڻو پوندو آهي. ڪيترائي تحقيق اڳ ۾ ئي "۾، گند ٻاهر گند" ڄاڻندا آھن، ۽ predictive ماڊلس سان اهو ٿي سگهي ٿو "ٻاهر ۾، بياس بياس." ڏسو Barocas and Selbst (2016) ۽ O'Neil (2016) تعمير predictive ماڊلس جي خطرن تي وڌيڪ لاء متعصب تربيت جي انگن اکرن سان.
هڪ مسئلو آهي ته کليل contests استعمال ڪرڻ کان حڪومت کي روڪڻ ٿئي ته ان ڊيٽا کي ڇڏڻ، جنهن کي خانگي نوعيت جي ڀڃڪڙي رسي سگهي ٿو جي ضرورت آهي. کليل مطالبن ۾ رازداري ۽ انگن اکرن کي ڇڏڻ جي باري ۾ وڌيڪ ڏسڻ لاء Narayanan, Huey, and Felten (2016) ۽ باب 6 ۾ بحث.
- تقسيم جي انگن اکرن کي گڏ ڪرڻ (سيڪشن 5.4)
eBird جو منهنجي بيان ۾ بيان تي هنڌن تي Bhattacharjee (2005) ۽ Robbins (2013) . ڪيئن تحقيق انگن ماڊلس استعمال eBird ڊيٽا جو تجزيو ڪرڻ تي وڌيڪ لاء ڏسندا Hurlbert and Liang (2012) ۽ Fink et al. (2010) . ornothology ۾ شهري سائنس جي تاريخ تي وڌيڪ لاء، ڏسڻ Greenwood (2007) .
جي مالوي تحقيقي پراجيڪٽ تي وڌيڪ لاء، ڏسڻ Watkins and Swidler (2009) ۽ Kaler, Watkins, and Angotti (2015) . ۽ ڏکڻ آفريڪا ۾ ملندڙ منصوبي تي وڌيڪ لاء، ڏسڻ Angotti and Sennott (2015) . جي مالوي تحقيقي پروجيڪٽ مان ڊيٽا استعمال ڪري تحقيق جي وڌيڪ مثال طور ڏسڻ Kaler (2004) ۽ Angotti et al. (2014) .
- توهان پنهنجي (سيڪشن 5.5) ڊيزائنگ
خاڪي صلاح آڇي کي منهنجي اچڻ inductive هو، ڪامياب جو مثال جي بنياد تي ۽ ڪاميٽي جي سهڪار منصوبن ته مون جي باري ۾ ٻڌو وڃان ناڪام ٿي. نه به تحقيق جي هڪ ندي، مثال طور ته ڪاميٽي جي سهڪار منصوبن جي جوڙجڪ سان لاڳاپيل آهي آن لائن برادرين ڊيزائنگ کي وڌيڪ عام سماجي نفسياتي شادي ڪرائي لاڳو ڪرڻ لاء، ڏسڻ، ڪوشش آهي Kraut et al. (2012) .
motivating ڌرين جي حوالي سان، اهو اصل ۾ لڳايو کي انهيء ڇو ماڻهن ڪاميٽي جي سهڪار منصوبن ۾ حصو وٺڻ ڪافي tricky آهي (Nov, Arazy, and Anderson 2011; Cooper et al. 2010, Raddick et al. (2013) ; Tuite et al. 2011; Preist, Massung, and Coyle 2014) . توهان هڪ تياري-ڪم پورهيو مارڪيٽ تي ادائگي سان ڌرين (مثال طور، Amazon مشيني ترڪ) عام ماڻهن کي ئي پلان آهي ته Kittur et al. (2013) ڪي صلاح مليو آهي.
اهڙن تعجب جي حوالي سان، Zoouniverse منصوبن مان ٻاهر اچڻ اڻڄاتل دريافتن کي وڌيڪ مثال لاء، ڏسڻ Marshall, Lintott, and Fletcher (2015) .
اخلاقي پئي جي حوالي سان، ملوث جي مسئلن کي ڪجهه سٺو عام introductions آهن Gilbert (2015) ، Salehi et al. (2015) ، Schmidt (2013) ، Williamson (2016) ، Resnik, Elliott, and Miller (2015) ، ۽ Zittrain (2008) . مسئلن خاص ميڙ ملازمن سان قانوني معاملن سان لاڳاپيل لاء، ڏسڻ Felstiner (2011) . O'Connor (2013) تحقيق جي اخلاقي وڏيون جي باري ۾ سوال ائڊريسون جڏهن تحقيق ۽ ڌرين جي ڪردار معدوم ٿي. شيئرنگ جي انگن اکرن سان لاڳاپيل جڏهن ته شهري سائنس منصوبن ۾ participats جي حفاظت جي مسئلن جي، ڏسي Bowser et al. (2014) . ٻئي Purdam (2014) ۽ Windt and Humphreys (2016) ضلعن جي انگن اکرن کي گڏ ڪرڻ ۾ اخلاقي مسئلن جي باري ۾ ڪجهه بحث ڪيو آهي. آخر ۾، سڀ کان منصوبن ڀاڱيداريون ايمان آندو پر ڌرين کي authorship ڪريڊٽ ڏي نه ڪندا آھن. Foldit ۾، جي Foldit رانديگرن اڪثر هڪ ليکڪ جي حيثيت ۾ ڏنل آهن (Cooper et al. 2010; Khatib et al. 2011) . ٻين کليل سڏ منصوبن ۾، جي کٽڻ يوگدان اڪثر هڪ ڪاغذ سندن حل (مثال طور، بيان لکڻ ڪري سگهو ٿا Bell, Koren, and Volinsky (2010) ۽ Dieleman, Willett, and Dambre (2015) ). منصوبن جي ڪيتري زونگارا خاندان ۾، انتهائي سرگرم ۽ اهم تعاون ڪڏهن ڪاغذ تي جي ناتي-ليکڪ ٿيڻ جي دعوت ڏني آهي. مثال طور، آئيون Terentev ۽ تيم Matorny، روس کان ٻه ريڊيو ڪيتري زونگارا ڌرين، جو ڪاغذ ته منصوبي تان اٿيو مان هڪ تي شريڪ ليکڪ هئا (Banfield et al. 2016; Galaxy Zoo 2016) .
