5.2.2 množice, kodiranje političnih manifestih
Kodiranje politične manifeste, kaj običajno opravili strokovnjaki, se lahko izvede projekt človeško računanja za posledico večjo ponovljivost in prilagodljivost.
Podobno Galaxy Zoo, obstaja veliko situacij, kjer družboslovni raziskovalci želijo kodo, razvrstiti ali označijo sliko ali del besedila. Primer tovrstnih raziskav je kodiranje politične manifeste. Med volitvami politične stranke proizvajajo manifeste opisujejo svoja stališča politike in vodilna filozofije. Na primer, tukaj je del manifesta na Labor stranke v Veliki Britaniji od leta 2010:
"Milijoni ljudi, ki delajo v naših javnih storitev uteleša najboljše vrednosti Britanije, pomagati usposobiti ljudi, da večina njihovih življenj, medtem ko jih ščitijo pred tveganji, ki jih ne bi bilo treba nositi sami. Tako kot moramo biti drznejši o vlogi države pri spodbujanju trgov deluje precej, prav tako je treba krepko reformatorji vlade. "
Ti manifesti vsebujejo dragocene podatke za politologi, zlasti tiste, ki študirajo volitve in dinamiko političnih razpravah. Da bi sistematično pridobivanje informacij od teh manifestov, raziskovalci ustvarili Manifest projekt , ki je organizirala politične znanstvenike kodo 4.000 manifeste iz skoraj 1000 strank v 50 državah. Vsak stavek v vsakem manifestu je kodirana strokovnjak, ki uporablja sistem 56-kategorije. Rezultat tega sodelovanja prizadevanj je ogromen nabor podatkov, ki povzema informacije, vgrajeni v teh manifestih, in ta nabor podatkov je bil uporabljen v več kot 200 znanstvenih člankov.
Kenneth Benoit in sodelavci (2015) odločila, da bo manifest kodiranje nalogo, ki so bile predhodno izvedene s strani strokovnjakov in da se spremeni v projekt človeški računanja. Kot rezultat so ustvarili postopek kodiranja, ki je bolj ponovljivi in bolj fleksibilen, da ne omenjamo cenejši in hitrejši.
Delo z 18 manifestov nastajajo pri šestih nedavnih volitvah v Veliki Britaniji, Benoit in kolegi uporablja split-uporabljajo, združujejo strategijo z delavci iz trga dela, mikro-task (Amazon Mechanical Turk in CrowdFlower so primeri mikro nalog trgov dela, za več na mikro-delovnih trgov dela, glej poglavje 4). Raziskovalci so vsak manifest in ga razdeli na stavke. Nato je bil človek strank se uporablja za vsako kazen. Še posebej, če je stavek vključen politično izjavo, je kodirana po dveh dimenzijah: ekonomski (od zelo leve proti zelo desno) in socialno (od liberalnega do konzervativni) (slika 5.5). Vsak stavek je kodirana s približno 5 različnih ljudi. Nazadnje so bile te ocene v kombinaciji s pomočjo statističnega modela, ki obračunava individualnih učinkov ocenjevalci in težavnosti stavka učinkov. V vseh, Benoit in kolegi zbrali 200.000 ocene od približno 1500 delavcev.
Slika 5.5: Kodiranje shemo iz Benoit et al. (2015) (slika 1).
Da bi ocenili kakovost kodiranja množice, je imel Benoit in kolegi tudi okoli 10 strokovnjakov-profesorji in podiplomskih študentov na politološke hitrostjo enake manifeste, ki uporabljajo podoben postopek. Čeprav so bile ocene od članov množice bolj variabilen od ocen iz strokovnjakov, množica strank soglasje imel izjemen dogovor s konsenz strokovne ocene (slika 5.6) je. Ta primerjava kaže, da je, tako kot pri Galaxy Zoo, lahko računanja projekti človekovih proizvodnjo visoko kakovostne rezultate.
Slika 5.6: Strokovne ocene (x-os) in ocene množica (y-os) so bili v izjemno sporazuma, ko kodiranje 18 manifeste stranke iz Velike Britanije (Benoit et al. 2015) . V manifesti kodirana bili iz treh političnih strank (konservativci, delo, liberalni demokrati) in šestih volitvah (1987, 1992, 1997, 2001, 2005, 2010).
Na podlagi tega rezultata, Benoit in sodelavci uporabili svoje-množice kodiranja sistem narediti raziskave, ki je ni mogoče z manifest projekta. Na primer, Manifest projekta niso kodo manifeste na temo priseljevanja, ker to ni bilo pereče teme, ko je bila shema kodiranja razvil v sredini 1980-ih. In na tej točki, da je logistično nemogoče za Manifest projekt, da se vrnete in ponovno kodo svoje manifeste za zajemanje teh informacij. Zato se zdi, da so raziskovalci, ki se zanimajo za študij politiko priseljevanja od sreče. Vendar pa so Benoit in kolegi lahko uporabljali svoj sistem človeškega računanja za to-kodiranje prilagojena njihove raziskave vprašanje, hitro in enostavno.
Da bi preučili politiko priseljevanja, so kodirani manifeste za osem strank na volitvah leta 2010 v Veliki Britaniji. Vsak stavek v vsakem manifestu je kodirana, ali je povezano s priseljevanjem, in če je tako, ali je pro-priseljevanje, nevtralna ali anti-priseljevanja. V 5 urah začela svoj projekt, so bili rezultati v. So jih zbrali več kot 22.000 odgovorov na skupni strošek 360 $. Poleg tega so ocene iz množice so pokazali izjemen dogovor s prejšnjo raziskavo strokovnjakov. Potem pa, kot zadnji test, dva meseca kasneje so raziskovalci reproducirati svoje množice kodiranja. V nekaj urah, so ustvarili novo-množice kodirani nabor podatkov, ki se tesno ujema svoj prvotni-množice kodirani niz podatkov. Z drugimi besedami, ki jih človek izračun omogočila ustvarjanje kodiranje političnih besedil, ki so dogovorjeni s strokovnimi ocenami in je bil ponovljiv. Poleg tega, ker je bil človek izračun hitro in poceni, da je za njih lažje prilagodijo svoje zbirke podatkov z njihovim posebnim raziskovalnega vprašanja o priseljevanju.
