5.1 Predstavitev

Wikipedija je čudovita. Masovno sodelovanje prostovoljcev je ustvarilo fantastično enciklopedijo, ki je na voljo vsem. Ključ do uspeha Wikipedije ni bil novo znanje; Namesto tega je bila nova oblika sodelovanja. Digitalna doba, na srečo, omogoča številne nove oblike sodelovanja. Zato bi se morali vprašati: kakšne velike znanstvene probleme - težave, ki jih ne moremo rešiti posamično - se lahko zdaj lotimo skupaj?

Sodelovanje pri raziskavah ni nič novega, seveda. Kaj je novega, pa je, da je digitalna doba omogoča sodelovanje z veliko večjo in bolj raznoliko nabor ljudi: milijard ljudi po vsem svetu, ki imajo dostop do interneta. Pričakujem, da bodo ti novi množični sodelovanj prinesla neverjetne rezultate, ne samo zaradi števila vpletenih ljudi, temveč tudi zaradi njihovih različnih spretnosti in perspektive. Kako se lahko vključi vsakdo z internetno povezavo v našem raziskovalnem procesu? Kaj bi lahko storili s 100 raziskovalnih pomočniki? Kaj pa 100.000 usposobljenih sodelavcev?

Obstaja veliko oblik množičnega sodelovanja, računalniški znanstveniki pa jih običajno organizirajo v veliko število kategorij glede na njihove tehnične značilnosti (Quinn and Bederson 2011) . V tem poglavju pa bom kategoriziral projekte množičnega sodelovanja, ki temeljijo na tem, kako jih lahko uporabimo za družbene raziskave. Zlasti menim, da je koristno, da se približno razlikujejo med tremi vrstami projektov: človeškim izračunom , odprtim klicem in porazdeljenim zbiranjem podatkov (slika 5.1).

Vsako od teh tipov bom podrobneje opisal kasneje v poglavju, zdaj pa bom na kratko opisal vsakega od njih. Projekti človeškega izračuna so idealno primerni za težke naloge velikih problemov, kot je označevanje milijon slik. To so projekti, ki so jih v preteklosti lahko izvajali dodiplomski raziskovalni asistenti. Prispevki ne zahtevajo veščin, povezanih z nalogami, končni rezultat pa je običajno povprečje vseh prispevkov. Klasičen primer projekta človeških računov je Galaxy Zoo, kjer je sto tisoč prostovoljcev pomagal astronomom razvrstiti milijon galaksij. Projekti odprtega klica so po drugi strani idealni za težave, pri katerih iščete nove in nepričakovane odgovore na jasno oblikovana vprašanja. To so projekti, ki so v preteklosti lahko vključevali prosi kolegom. Prispevke prihajajo od ljudi, ki imajo posebne naloge, povezane z nalogami, končni rezultati pa so običajno najboljši od vseh prispevkov. Klasičen primer odprtega klica je nagrada Netflix, kjer je na tisoče znanstvenikov in hekerjev delalo pri razvoju novih algoritmov za napovedovanje ocen filmov filmov strank. Končno, porazdeljeni projekti zbiranja podatkov so idealni za obsežno zbiranje podatkov. To so projekti, ki so jih v preteklosti lahko izvajali dodiplomski raziskovalni asistenti ali raziskovalne raziskovalne družbe. Prispevki običajno prihajajo od ljudi, ki imajo dostop do lokacij, ki jih raziskovalci ne, in končni izdelek je preprosta zbirka prispevkov. Klasičen primer zbiranja porazdeljenih podatkov je eBird, v katerem na stotine tisoč prostovoljcev prispeva poročila o pticah, ki jih vidijo.

Slika 5.1: Mass sodelovanje shematski. To poglavje je organizirana okrog treh glavnih oblik množičnega sodelovanja: človeški računanje, odprt klicev, in se razdeli za zbiranje podatkov. Na splošno, množično sodelovanje združuje ideje področjih, kot državljan znanost, crowdsourcing in kolektivne inteligence.

Masovno sodelovanje ima dolgo, bogato zgodovino na področjih, kot so astronomija (Marshall, Lintott, and Fletcher 2015) in ekologija (Dickinson, Zuckerberg, and Bonter 2010) , vendar še ni pogosta pri družbenih raziskavah. Toda z opisovanjem uspešnih projektov z drugih področij in zagotavljanjem nekaj ključnih organizacijskih načel upam, da vas prepričam o dveh stvareh. Prvič, množično sodelovanje se lahko izkoristi za družbene raziskave. In drugič, raziskovalci, ki uporabljajo množično sodelovanje, bodo lahko rešili težave, ki so se prej zdele nemogoče. Čeprav se množično sodelovanje pogosto spodbuja kot način za prihranek denarja, je veliko več. Kot bomo pokazali, množično sodelovanje nam ne omogoča samo, da bi raziskovanje ceneje , nam omogoča boljše raziskovanje.

V prejšnjih poglavjih ste videli, kaj se lahko naučite z ljudmi na tri različne načine: opazovanje njihovega vedenja (poglavje 2), postavljanje vprašanj (poglavje 3) in vpisovanje v eksperimente (poglavje 4). V tem poglavju vam bom pokazal, kaj se lahko naučijo z vključevanjem ljudi kot raziskovalnih sodelavcev. Za vsako od treh glavnih oblik množičnega sodelovanja bom opisal prototipni primer, ponazoril pomembne dodatne točke z nadaljnjimi primeri in nazadnje opisal, kako bi se ta oblika množičnega sodelovanja lahko uporabila za družbene raziskave. Poglavje se zaključi s petimi načeli, ki vam lahko pomagajo pri oblikovanju lastnega projekta množičnega sodelovanja.