Wikipédia je úžasné. Hmota spolupráce dobrovoľníkov vytvoril fantastický encyklopédii, ktorá je k dispozícii všetkým. Kľúčom k úspechu Wikipédie nebola nová poznanie; Skôr išlo o novú formu spolupráce. Digitálny vek, našťastie umožňuje mnoho nových foriem spolupráce. Preto by sme sa mali pýtať sa: aké masívne vedeckých problémov s problémami, ktoré sme nemohli riešiť individuálne teraz môžeme riešiť spoločne?
Spolupráca v oblasti výskumu nie je nič nové, samozrejme. Čo je nové, však je, že digitálny vek umožňuje spoluprácu s oveľa väčšie a rozmanitejšie skupiny ľudí: miliárd ľudí na celom svete s prístupom na internet. Očakávam, že tieto nové masová spolupráca prinesie úžasné výsledky a to nielen kvôli počtu zúčastnených osôb, ale aj preto, že ich rôznych schopností a perspektív. Ako môžeme začleniť každý s pripojením k internetu do nášho výskumného procesu? Čo by ste mohli urobiť s 100 výskumnými asistentmi? Čo 100.000 kvalifikovaní spolupracovníci?
Existuje mnoho foriem masovej spolupráce, a počítačoví odborníci zvyčajne usporiadať ich do veľkého počtu kategórií na základe ich technických vlastností (Quinn and Bederson 2011) . V tejto kapitole sa však budem kategorizovať masové projekty spolupráce založenej na tom, ako môžu byť použité pre sociálny výskum. Predovšetkým si myslím, že je užitočné rozlíšiť tri typy projektov: ľudský výpočtových, otvorené výzvy, a distribuovaný pre zber dát (obr 5.1).
Popíšem každý z týchto typov veľmi podrobne ďalej v tejto kapitole, ale teraz mi dovoľte každý z nich stručne popísať. Výpočtové projekty Ľudské sa ideálne hodí pre problémy ľahko task-big-meradle, ako je označovanie milión obrázkov. Ide o projekty, ktoré v minulosti môže byť vykonaný vysokoškolskými výskumnými asistentmi. Príspevky nevyžadujú znalosti týkajúce sa úlohy, a konečný výstup je zvyčajne v priemere zo všetkých príspevkov. Klasickým príkladom výpočtového projektu ľudského je Galaxy Zoo, kde sto tisíc dobrovoľníkov pomohlo astronómom klasifikovať milión galaxií. Projekty otvorené výzvy sú ideálne pre problémy, kde hľadáte nové a nečakané odpovede na jasne formulované otázky. Ide o projekty, ktoré v minulosti mohla zapojené pýtať kolegov. Príspevky pochádzajú od ľudí, ktorí majú osobitné zručnosti pri úlohách a konečný výstup je zvyčajne najlepšie zo všetkých príspevkov. Klasickým príkladom otvorenej výzvy je Netflix Prize, kde sa tisíce vedcov a hackermi snažil sa vyvinúť nové algoritmy predvídať hodnotenie zákazníkov filmov. A konečne, projekty zberu distribuovaných dát sú ideálne pre zber dát vo veľkom meradle. Ide o projekty, ktoré v minulosti môže byť vykonaný vysokoškolskými výskumnými asistentmi či prieskum výskumných spoločností. Príspevky zvyčajne pochádzajú od ľudí, ktorí majú prístup k miestam, že vedci nemajú, a konečný produkt je jednoduchá zbierka príspevkov. Klasickým príkladom distribuovaného zberu dát je eBird, v ktorom stovky tisíc dobrovoľníkov prispievať správy o vtáky vidí.
Mass spolupráca má dlhú, bohatú históriu v oblastiach, ako je astronómia (Marshall, Lintott, and Fletcher 2015) a ekológie (Dickinson, Zuckerberg, and Bonter 2010) , ale to ešte nie je bežné v sociálnom výskume. Avšak tým, že opisuje úspešné projekty z iných odborov a poskytuje niekoľko kľúčových princípov organizovanie, dúfam, že sa presvedčiť o dvoch veciach. Po prvé, mäsová spolupráca môže byť využitá pre sociálny výskum. A za druhé, výskumní pracovníci, ktorí používajú hromadnú spolupráca bude schopný riešiť problémy, ktoré predtým zdalo nemožné. Hoci hmotnosť spolupráca je často propagovaná ako spôsob, ako ušetriť peniaze, je to oveľa viac než to. Ako som sa ukáže, mäsová spolupráca nie je len nám umožňujú robiť výskum lacnejšie, to nám umožňuje robiť výskum lepšie.
Ďalej v texte, pre každú z troch hlavných foriem masovej spolupráce sa popisujem prototyp príklad; ilustrujú ďalšie dôležité body s ďalšie príklady; a nakoniec sa opísať, ako táto forma masovej spolupráce by mohli byť použité pre sociálny výskum. Táto kapitola uzavrie s piatimi zásad, ktoré vám môžu pomôcť navrhnúť vlastné hmotnosť spolupracovať na projektoch.