5.2.2 Цровд-кодирање политичких манифеста

Цодинг политичких манифеста, нешто обично раде стручњаци, може да обавља пројекат људског рачунања доводи до веће репродуктивност и флексибилности.

Слично Галаки Зоо-у, постоји много ситуација у којима социјални истраживачи желе да кодирају, класификују или означавају слику или текст. Пример оваквог истраживања је кодирање политичких манифеста. Током избора, политичке партије производе манифестове који описују своје политичке ставове и водеће филозофије. На примјер, овдје је дио манифеста Лабуристичке партије у Уједињеном Краљевству од 2010. године:

"Милиони људи који раде у нашим јавним службама отелотворење најбоље вредности Британије, помажући оснажи људе да чине већину својих живота, док их штите од ризика да не би требао да сноси сами. Баш као што морамо да будемо храбрији о улози владе у доношењу тржишта рада прилично, такође треба да буду храбри реформатори владе. "

Ови манифести садрже вриједне податке за политичаре, посебно оне који проучавају изборе и динамику политичких расправа. Да би систематски извукли информације из ових манифестова, истраживачи су створили Пројекат Манифест, који је прикупио 4.000 манифеста од скоро 1.000 партија у 50 земаља, а потом организовао политичаре да их систематски коде. Свака реченица у сваком манифесту кодирана је од стране стручњака који користи схему од 56 категорија. Резултат овог заједничког напора је масиван скуп података који сумира информације уграђене у ове манифесте, а овај скуп података користи се у више од 200 научних радова.

Кеннетх Беноит и колеге (2016) одлучили да преузму задатак кодирања код манифеста који су претходно извршили стручњаци и претворили у пројекат људског израчунавања. Као резултат тога, створили су поступак кодирања који је поновљивији и флексибилнији, а да не помињемо јефтиније и брже.

Рад са 18 манифестова насталих током шест недавних избора у Великој Британији, Беноит и његове колеге су користили стратегију сплит-аппли-цомбине са радницима са тржишта рада са микротаскама (Амазон Мецханицал Турк и ЦровдФловер су примери тржишта рада на микротаскама, а више на таквим тржиштима , погледајте Поглавље 4). Истраживачи су узели сваки манифесто и поделили их на реченице. Затим, особа је применила шему кодирања за сваку реченицу. Посебно, од читалаца је тражено да сваку реченицу класификују као економску политику (лево или десно), на социјалну политику (либералну или конзервативну) или ни на једну (слика 5.5). Сваку реченицу шифрирали су око пет различитих људи. Коначно, ови рејтинги су комбиновани коришћењем статистичког модела који је објединио појединачне ефекте и ефекте тешкоће. Све у свему, Беноит и колеге прикупили су 200.000 оцена од око 1.500 људи.

Слика 5.5: Схема кодирања из Benoit et al. (2016) . Читаоцима је тражено да сваку реченицу класификују као економску политику (лево или десно), социјалну политику (либерално или конзервативно) или ни на једну. Адаптирано од Benoit et al. (2016) , слика 1.

Да би се проценио квалитет кодирања код публике, Беноит и колеге такође су имали око 10 стручњака-професора и дипломираних студената политичких наука - оцијенили исте манифестације користећи сличну процедуру. Иако су рејтинги чланова гомиле били варијабилнији од рејтинга од стране стручњака, оцјена консензуса за многе била је изузетно сагласна са стручном оцјеном консензуса (слика 5.6). Ово поређење показује да, као и код Галаки Зоо-а, пројекти за израчунавање људских потенцијала могу произвести квалитетне резултате.

Слика 5.6: Процене стручњака ( \(x\) -акис) и процене гужве ( \(y\) -акис) били су у изузетном сагласности код кодирања 18 страна манифестација из Велике Британије (Benoit et al. 2016) . Манифестације шифриране су биле од три политичке партије (конзервативни, раднички и либерални демократи) и шест избора (1987, 1992, 1997, 2001, 2005 и 2010). Адаптирано од Benoit et al. (2016) , слика 3.

На основу овог резултата, Беноит и његови колеге су користили свој систем за кодирање публике ради истраживања што је било немогуће код експерименталног система кодирања који користи Пројекат Манифесто. На пример, Пројекат Манифесто није кодирао манифестове на тему имиграције, јер то није била истакнута тема када је шема кодирања развијена средином осамдесетих. И, у овом тренутку, логистички неизводљиво за Пројекат Манифеста да се врати и поновити своје манифестове како би заробили ове информације. Према томе, чини се да истраживачи заинтересовани за проучавање политике имиграције немају среће. Међутим, Беноит и његови колеге су могли да користе свој систем људских рачунања да би се ово кодирање прилагођавало њиховом истраживачком питању - брзо и лако.

Да би проучили имиграциону политику, шифрирали су манифестове за осам странака на општим изборима у Великој Британији 2010. године. Свака реченица у сваком манифесту била је шифрована да ли се односи на имиграцију, и ако јесте, да ли је то била проимиграција, неутрална или антиимиграција. У року од 5 сати од покретања њиховог пројекта, резултати су били. Сакупили су више од 22.000 одговора са укупном цијеном од 360 долара. Надаље, процене из публике су показале изузетан договор с ранијим истраживањем стручњака. Затим, као завршни тест, два мјесеца касније, истраживачи су репродуковали своје кодирање. У року од неколико сати направили су нови скуп скупова података који су кодирани са гомилом података који су уско прилагођени њиховом првобитном скупу података. Другим ријечима, људска рачунања омогућила им је да генеришу кодирање политичких текстова који су се сложили са стручним оцјенама и били су поновљиви. Даље, пошто су људска рачунања била брза и јефтина, било је лако прилагодити своје прикупљање података њиховом специфичном истраживачком питању о имиграцији.