5.3.4 Закључак

Отворени позиви нека многи стручњаци и који нису стручњаци предлажу рјешења за проблеме у којима решења су лакше проверити него генеришу.

У сва три Отворени позив пројекти-Нетфлик награда, Фолдит, пеер-то-Патент-истраживача постављали питања о посебном обрасцу, затражили решења, а затим су најбоља решења. Истраживачи нису ни треба да знате најбољи стручњак да пита, а понекад су добре идеје долазе из неочекиваним местима.

Сада могу истаћи два важна разлика између отворених пројеката позива и обрачуна пројеката људским. Прво, у отвореним пројектима позив истраживач специфицира циљ (нпр предвиђају мовие ратингс) док у људском израчунавање истраживање наводи микро-задатак (нпр Класификација галаксију). Друго, у отвореним позивима истраживачи желели најбољи допринос-најбољи алгоритам за предвиђање филмске оцене, са најнижом енергије конфигурацију протеина, или најрелевантнији део претходног арт-а не неку врсту једноставне комбинације свих доприноса.

С обзиром на општи шаблон за отворене позиве и ова три примера, које врсте проблема у друштвена истраживања може бити погодан за овог приступа? У овом тренутку, ја треба да призна да није било много успешних примера још (из разлога који ћу сада објаснити). Што се тиче директних аналога, могуће је замислити да је пројекат Пеер-то-патенту стил који се користи историјски истраживач у потрази за најраније документ да поменем одређену особу или идеју. Отворен приступ позив на ову врсту проблема може бити посебно вредно када су релевантни документи не сакупљају у једној архиви, али су широко распрострањени.

Уопштено говорећи, многе владе имају проблеме који би могли бити подложни отварање позиве, јер су о стварању предвиђања који се могу користити за вођење акције (Kleinberg et al. 2015) . На пример, као што Нетфлик желео да предвиди оцене о филмовима, владе би да предвиди исходе као што су се највероватније имати здравствене кршења Кодекса како би се ефикасније додели инспекције ресурсе ресторана. Мотивисана овом врстом проблема, Glaeser et al. (2016) отворени позив да помогну Град Бостон предвидети хигијенске ресторан и санитарни повреде на основу података из Иелп прегледа и историјских података инспекције. Глаесер и колеге процењују да ће интуитивни модел који је освојио отворени позив побољша продуктивност ресторанима инспектора за око 50%. Предузећа имају проблема са сличном структуром, као што предвиђа купац бућкати (Provost and Fawcett 2013) .

Коначно, поред отварања позиве који укључују резултате који су већ догодиле у скупу посебно података (нпр, предвиђајући повреде здравља код користећи податке о прошлим кршењима здравствене Цоде), могло би се замислити предвиђање исхода који још нису догодиле за било кога у података . На пример, Фрагиле Породице и деце Благостање студија је гусеничари око 5.000 деце од рођења у 20 различитих америчких градова (Reichman et al. 2001) . Истраживачи су прикупили податке о овој дјеци, њиховим породицама и њиховим ширем окружењу при рођењу и у доби 1, 3, 5, 9, и 15. Имајући све информације о овој деци, колико добро може да истраживачи предвидети исход као што су који ће дипломирати из колеџа? Или, изражено на начин који би био интересантан за многе истраживаче, који ће подаци и теорије били најефикаснији у предвиђању ове резултате? Пошто ниједна од ове деце су тренутно довољно стар да иде на колеџ, то би био прави ка будућности предвиђање и постоји много различитих стратегија да истраживачи могу запошљавају. Истраживач који сматра да насеља су од кључне важности у обликовању живота исхода може трајати један приступ док истраживач који се фокусира на породице може да уради нешто сасвим друго. Који од ових приступа ће радити боље? Ми не знамо, а у процесу сазнања можемо научити нешто важно о породицама, насељима, образовања и социјалне неједнакости. Даље, ове прогнозе може се користити за вођење будуће прикупљање података. Замислите да је било мали број дипломаца који нису предвиђени да дипломира на неки од модела; ови људи би били идеални кандидати за праћење квалитативних интервјуа и етнографске опсервације. Тако, у оваквом отвореног позива, предвиђања нису крај; а, они дају нови начин да упореде, обогатити, и комбиновати различите теоријске традиције. Ова врста отвореног позива није специфичан за коришћење података из крхак породица је предвидети ко ће ићи на колеџ; може се користити за предвиђање било који исход који ће на крају бити прикупљене у сваком уздужној сету социјалне података.

Као што сам раније написао у овом делу, није било много примјера друштвених истраживача који користе отворене позиве. Мислим да је то зато што отворени позиви нису добро одговара на начин на који социолози обично подметнуо своја питања. Враћајући се на Нетфлик награду, социолози не би обично питао за предвиђање укуса, што би питали о томе како и зашто културни укуси су различити за људе из различитих друштвених класа (Bourdieu 1987) . Таква "како" и "зашто" питање не доводе до лако да провери решења, а самим тим чини слабо способан да отвори позиве. Тако, чини се да отворени позиви су више подложни питање предвиђања од питања објашњење; за више информација о разлици између предвиђања и објашњење види Breiman (2001) . Рецент теоретичари, међутим, позвао на друштвеним научницима да размотри дихотомију објашњење и предвиђање (Watts 2014) . Као линије између предвиђања и објашњење замагљује, очекујем да ће конкурсима постати све учесталији у друштвеним наукама.