5.3.4 Hitimisho
Kufungua simu zinawezesha kupata suluhisho la matatizo ambayo unaweza kueleza wazi lakini huwezi kujikinga.
Katika yote matatu miradi-Netflix wazi wito Tuzo, Foldit, Peer-to-Patent-watafiti vinavyotokana maswali ya fomu maalum, waliomba ufumbuzi, na kisha ilichukua ufumbuzi bora. watafiti hakuwa hata haja ya kujua mtaalam bora kuuliza, na wakati mwingine mawazo mazuri alikuja kutoka maeneo zisizotarajiwa.
Sasa naweza pia kuonyesha tofauti mbili muhimu kati ya miradi ya wazi ya simu na miradi ya uhesabuji wa binadamu. Kwanza, katika miradi ya simu ya wazi mtafiti hufafanua lengo (kwa mfano, kutabiri kiwango cha filamu), wakati kwa hesabu ya mwanadamu, mtafiti anafafanua microtask (kwa mfano, kugawa galaxy). Pili, katika wito wazi, watafiti wanataka mchango bora - kama vile algorithm bora ya kutabiri ratings movie, chini ya nishati Configuration ya protini, au kipande husika zaidi sanaa kabla - si aina ya rahisi ya yote ya michango.
Kutokana na template ya jumla ya wito wazi na mifano hizi tatu, ni aina gani ya matatizo katika utafiti wa jamii inaweza kuwa yanafaa kwa njia hii? Katika hatua hii, ni lazima nidhani kwamba hakuwa na mifano nyingi mafanikio bado (kwa sababu nitakueleza kwa muda mfupi). Kwa upande wa analogs moja kwa moja, mtu anaweza kufikiria simu ya wazi ya wapenzi na Patent inayotumiwa na mtafiti wa kihistoria wa kutafuta hati ya kwanza kutaja mtu maalum au wazo. Mbinu ya simu ya wazi kwa aina hii ya tatizo inaweza kuwa ya thamani hasa wakati nyaraka ambazo zinawezekana hazipo kwenye kumbukumbu moja lakini zinasambazwa sana.
Kwa ujumla, serikali nyingi na kampuni zina matatizo ambayo inaweza kuwa na uwezo wa kufungua wito kwa sababu wito wazi zinaweza kuzalisha algorithms ambayo inaweza kutumika kwa utabiri, na utabiri huu unaweza kuwa mwongozo muhimu wa hatua (Provost and Fawcett 2013; Kleinberg et al. 2015) . Kwa mfano, kama vile Netflix ilivyotaka kutabiri vipimo vya sinema, serikali zinaweza kutabiri matokeo kama vile migahawa ambayo yanaweza kuwa na ukiukwaji wa kificho za afya ili kugawa rasilimali za ukaguzi kwa ufanisi zaidi. Alihamasishwa na tatizo la aina hii, Edward Glaeser na wenzake (2016) walitumia wito wazi ili kusaidia Jiji la Boston kutabiri ukiukaji wa usafi wa mgahawa na usafi wa mazingira kulingana na data kutoka kwa ukaguzi wa Yelp na data ya ukaguzi wa kihistoria. Wao walidhani kuwa mfano wa uongozaji ambao ulishinda wito wazi utaimarisha tija ya wakaguzi wa mkahawa kwa asilimia 50%.
Fungua simu zinaweza pia kutumika kulinganisha na kupima nadharia. Kwa mfano, Familia Fragile na Child Wellbeing Study imechunguza watoto 5,000 tangu kuzaliwa katika miji 20 tofauti ya Marekani (Reichman et al. 2001) . Watafiti wamekusanya data kuhusu watoto hawa, familia zao, na mazingira yao pana wakati wa kuzaliwa na umri wa miaka 1, 3, 5, 9, na miaka 15. Kutokana na habari zote kuhusu watoto hawa, ni vipi watafiti wanaweza kutabiri matokeo kama vile nani atakayehitimu kutoka chuo kikuu? Au, imeelezwa kwa njia ambayo itakuwa ya kuvutia zaidi kwa watafiti fulani, ambayo data na nadharia zitakuwa na ufanisi zaidi katika kutabiri matokeo haya? Kwa kuwa hakuna hata mmoja wa watoto hawa kwa sasa ana umri wa kutosha kwenda chuo kikuu, hii itakuwa ni utabiri wa kweli wa mbele, na kuna mikakati mbalimbali ambayo watafiti wanaweza kutumia. Mtafiti ambaye anaamini kwamba vitongoji ni muhimu katika kuunda matokeo ya maisha inaweza kuchukua njia moja, wakati mtafiti anayezingatia familia anaweza kufanya kitu tofauti kabisa. Nini kati ya njia hizi ingekuwa kazi bora? Hatujui, na katika mchakato wa kutafuta, tunaweza kujifunza kitu muhimu kuhusu familia, vitongoji, elimu, na usawa wa kijamii. Zaidi ya hayo, utabiri huu unaweza kutumiwa kuongoza ukusanyaji wa data baadaye. Fikiria kuwa kulikuwa na idadi ndogo ya wahitimu wa chuo kikuu ambao hawakutabiri kuhitimu na mifano yoyote; watu hawa watakuwa wagombea bora wa mahojiano ya kufuata ubora na uchunguzi wa ethnographic. Kwa hiyo, katika aina hii ya wito wazi, utabiri sio mwisho; badala, hutoa njia mpya ya kulinganisha, kuimarisha, na kuchanganya mila tofauti ya kinadharia. Aina hii ya kufungua sio maalum kutumia data kutoka Familia Fragile na Child Wellbeing Study ili kutabiri nani atakaye chuo; inaweza kutumiwa kutabiri matokeo yoyote ambayo hatimaye itakusanywa kwa kuweka data yoyote ya muda mrefu ya kijamii.
Kama nilivyoandika mapema katika sehemu hii, haijawahi kuwa na mifano mingi ya watafiti wa kijamii kutumia wito wazi. Nadhani hii ni kwa sababu wito wazi hazifaa kwa njia ambazo wanasayansi wa kijamii wanauliza maswali yao. Kurudi kwenye Tuzo la Netflix, wanasayansi wa kijamii hawataweza kuuliza juu ya kutabiri ladha; badala, wangeweza kuuliza kuhusu jinsi na kwa nini ladha ya kitamaduni inatofautiana kwa watu kutoka madarasa mbalimbali ya jamii (tazama mfano, Bourdieu (1987) ). Swali "jinsi" na "kwa nini" swali hainaongoza kwa ufumbuzi kwa urahisi, na hivyo huonekana kuwa halali kufungua wito. Kwa hiyo, inaonekana kwamba wito wazi ni sahihi zaidi kwa utabiri wa maswali kuliko maswali ya ufafanuzi . Wataalam wa hivi karibuni, hata hivyo, wamewaita wasayansi wa kijamii kutafakari upya dichotomy kati ya ufafanuzi na utabiri (Watts 2014) . Kama mstari kati ya utabiri na blurs maelezo, natarajia kwamba wito wazi itakuwa inazidi kawaida katika utafiti wa kijamii.
