5.3.4 Sonuç
Açık çağrılar pek çok uzman ve uzman olmayan kişilerin çözümler üretmek daha kontrol etmek kolay sorunlara çözüm önerileri sağlar.
Her üç açık çağrı projeleri-Netflix Ödülü, Foldit, Peer-to-Patent-araştırmacılar, belirli bir form sorular yöneltmiştir çözümlerini İstenen ve sonra en iyi çözümleri aldı. Araştırmacılar bile sormak için en iyi uzman bilmeniz gerek yoktu, ve bazen iyi fikirler beklenmedik yerlerden geldi.
Şimdi de açık çağrı projeleri ve insan hesaplama projeler arasında iki önemli farklılıkları vurgulamak olabilir. İlk olarak, açık çağrı projelerinde araştırmacı araştırma mikro-görev belirten insan hesaplamasında ise bir gol (örneğin, tahmin film ratings) (örneğin, bir galaksiyi sınıflandırılmasına) belirtir. İkinci olarak, açık çağrılar araştırmacılar film derecelendirme, bir proteinin düşük enerjili yapılandırma ya da katkıları tüm basit kombinasyonu tekniğin bilinen değil, bir tür en alakalı parçası tahmininde en katkısı-en iyi algoritma istedi.
sosyal araştırma sorunların türlü bu yaklaşıma uygun ne olabileceğini açık çağrılar ve bu üç örnek için genel şablon, verilen? Bu noktada, (Ben bir anda anlatacağım nedenlerden dolayı) henüz çok başarılı örnekleri var olmamıştır kabul etmelidir. Doğrudan analogları açısından, biri Peer-to-Patent tarzı proje, belirli bir kişi veya bir fikir söz erken belge ararken tarihsel araştırmacı tarafından kullanılan düşünebiliriz. ilgili belgeler tek bir arşivde tahsil edilmeyen ancak yaygın olarak dağıtılan zaman sorun bu tür bir açık çağrı yaklaşım özellikle değerli olabilir.
Daha genel olarak, birçok hükümet de harekete yönlendirmek için kullanılan tahminlerde oluşturma hakkında çünkü aramalar açmak için uygun olabilecek sorunları var (Kleinberg et al. 2015) . Örneğin, Netflix filmleri derecelendirme tahmin etmek istedik gibi, hükümetler restoranlar daha verimli denetim kaynakları tahsis etmek için sağlık kod ihlalleri olması en muhtemel gibi hangi sonuçlarını tahmin etmek isteyebilirsiniz. Sorun, bu tür hareketle Glaeser et al. (2016) Boston City Yelp değerlendirme ve tarihsel denetim verilerinden verilere dayalı restoran hijyen ve sanitasyon ihlalleri tahmin yardımcı açık bir çağrı kullanılır. Glaeser ve arkadaşları açık çağrı kazandı öngörü modeli yaklaşık% 50 oranında restoran müfettişleri verimliliğini artırmak olacağını tahmin ediyoruz. İşletmeler ayrıca müşteri kayıp tahmin benzeri bir yapılanma ile ilgili sorunlar var (Provost and Fawcett 2013) .
Son olarak, zaten belli bir veri setindeki olmuş sonuçlarını içeren aramaları açmak için ek (örneğin, geçmiş sağlık kod ihlalleri ile ilgili verileri kullanarak sağlık kod ihlalleri tahmin), bir veri kümesi içinde herkes için henüz olmamış sonuçlar tahmin düşünebiliriz . Örneğin, Kırılgan aileler ve Çocuk Refah çalışması 20 farklı ABD kentlerinde doğumundan bu yana yaklaşık 5.000 çocuk takip etti (Reichman et al. 2001) . Araştırmacılar bu çocukların, aileleri ve doğumda onların daha geniş çevre ile ilgili ve yaşları 1, 3, 5, 9 veri topladık ve 15 bu çocuklarla ilgili tüm bilgileri göz önüne alındığında, ne kadar iyi araştırmacılar, mezun olacak kimin sonuçlarını tahmin edebilirdik üniversiteden? Ya da, veriler ve kuramlar bu sonuçları tahmin etmede en etkili olacağını pek çok araştırmacı, daha ilginç olurdu bir şekilde ifade? Bu çocukların hiçbiri şu anda üniversiteye gitmek için yeterli eski olduğundan, bu gerçek bir ileriye dönük tahmin olacak ve araştırmacılar istihdam belki birçok farklı strateji vardır. mahalleler ailelere odaklanan bir araştırmacı tamamen farklı bir şey yapabilir ederken bir yaklaşım olabilir hayat sonuçlarını şekillendirmede önemli olduğuna inanmaktadır bir araştırmacı. Bu yaklaşımların hangisi daha iyi çalışacak? Biz biliyoruz ve aileleri, mahallelerde, eğitim ve sosyal eşitsizliğin hakkında önemli bir şey öğrenmek olabilir bulma sürecinde yok. Ayrıca, bu tahminler gelecekteki veri toplama konusunda kılavuz için kullanılmış olabilir. modellerin herhangi biri tarafından mezun tahmin değil üniversite mezunları az sayıda olduğunu düşünün; Bu insanların takip nitel görüşmeler ve etnografik gözlem için ideal adaylar olacaktır. Böylece, açık çağrı bu tür tahminler sonu değildir; daha doğrusu, onlar, karşılaştırma zenginleştirmek ve farklı teorik gelenekleri birleştirmek için yeni bir yol sağlar. açık çağrı Bu tür üniversiteye gidecek kim tahmin etmek Kırılgan Aileler verilerini kullanarak özgü değildir; sonunda herhangi boyuna sosyal veri setinde toplanacak herhangi sonucunu tahmin etmek için kullanılabilir.
Bu bölümde daha önce yazdığı gibi, açık çağrılarını kullanarak sosyal araştırmacıların birçok örnek var olmamıştır. Ben açık çağrılar iyi sosyal bilimcilerin genellikle sorularını çerçeve şekilde uygun değildir, çünkü bu olduğunu düşünüyorum. Netflix Ödülü geri dönersek, sosyal bilimciler genellikle tatları tahmin hakkında sormak olmaz, farklı sosyal sınıflardan insanlar için farklı neden ve nasıl kültürel tatlar hakkında isteyeceğini (Bourdieu 1987) . Bu tür "nasıl" ve "neden" sorusu aramaları açmak için kötü uyum görünüyor, bu nedenle çözüm doğrulamak için kolay yol, ve yoktur. Nedenle, açık çağrılar açıklama soruların daha tahmin sorusuna daha uygun olduğunu görünür; tahmin ve açıklama arasındaki ayrımı daha fazla bilgi için bkz Breiman (2001) . Son kuramcılar, ancak, açıklama ve tahmin arasındaki ikilemi gözden geçirmeye sosyal bilimciler çağrıda (Watts 2014) . öngörü ve açıklama blurs arasındaki çizgi olarak, açık yarışmalar sosyal bilimler alanında giderek daha yaygın hale bekliyoruz.
