5.1 Введення

Вікіпедія дивовижна. Масове співробітництво волонтерів створило фантастичну енциклопедію, доступну кожному. Ключ до успіху Вікіпедії - це не нові знання; Це була нова форма співпраці. На щастя, цифровий вік дозволяє багато нових форм співпраці. Отже, тепер ми повинні запитати: Які величезні наукові проблеми-проблеми, які ми не можемо вирішити індивідуально, чи можемо ми зараз вирішувати разом?

Співпраця в галузі наукових досліджень немає нічого нового, звичайно. Що нового, однак, є те, що цифровий вік забезпечує спільну роботу з набагато більшим і більш різноманітний набір людей: мільярди людей в усьому світі з доступом в Інтернет. Я очікую, що ці нові масові спільні роботи дасть дивовижні результати не тільки через кількість людей, що беруть участь, а й через їх різноманітних навичок і перспектив. Як ми можемо включити всі з підключенням до Інтернету в нашому процесі дослідження? Що ви могли б зробити 100 наукових співробітників? Як щодо 100000 кваліфікованих колабораціоністів?

Існує багато форм масового співробітництва, і комп'ютерні вчені зазвичай організують їх у великій кількості категорій на основі їх технічних характеристик (Quinn and Bederson 2011) . Проте в цьому розділі я збираюся класифікувати проекти масового співробітництва на основі того, як вони можуть бути використані для соціальних досліджень. Зокрема, я вважаю корисним приблизно розрізняти три типи проектів: обчислення людей , відкритий дзвінок та розподілений збір даних (рис. 5.1).

Я докладно опишу кожен з цих типів у розділі, але тепер дозвольте коротко описати кожен. Людські обчислювальні проекти ідеально підходять для легких завдань - великих завдань, таких як маркування мільйона зображень. Це проекти, які в минулому могли виконувати студенти аспірантів. Внески не вимагають навичок, пов'язаних із завданням, а остаточний випуск - це, як правило, середній розмір всіх внесків. Класичним прикладом проекту обчислення людей є Galaxy Zoo, де сотні тисяч добровольців допомогли астрономам класифікувати мільйони галактик. З іншого боку, проекти відкритих викликів ідеально підходять для проблем, де ви шукаєте нові та несподівані відповіді на чітко сформульовані запитання. Це проекти, які в минулому могли залучити до запитання колег. Внески беруться від людей, які мають спеціальні навички, пов'язані з виконанням завдань, і остаточний результат, як правило, найкращий з усіх внесків. Класичним прикладом відкритого дзвінка є премія Netflix, де тисячі вчених і хакерів працювали над розробкою нових алгоритмів прогнозування рейтингу клієнтів фільмів. Нарешті, проекти з розподіленими даними ідеально підходять для великомасштабного збору даних. Це проекти, які в минулому могли виконувати провідні асистенти дослідників або дослідницькі компанії. Внески, як правило, надходять від людей, які мають доступ до місцеположень, яких не мають дослідники, а кінцевий продукт є простим збором внесків. Класичним прикладом розподіленого збору даних є eBird, в якому сотні тисяч добровольців представляють доповіді про птахів, яких вони бачать.

Малюнок 5.1: Масове співробітництво схематичними. Ця глава організована навколо трьох основних форм масового співробітництва: людина обчислення, відкритий виклик, а розподілені по збору даних. У більш загальному плані, масове співробітництво поєднує в собі ідеї з таких областей, як громадянин науки, краудсорсінг і колективного розуму.

Масове співробітництво має довгу, багату історію в таких сферах, як астрономія (Marshall, Lintott, and Fletcher 2015) та екологія (Dickinson, Zuckerberg, and Bonter 2010) , але це ще не є загальним для суспільних досліджень. Проте, описуючи успішні проекти з інших областей та надаючи кілька основних принципів організації, я сподіваюсь переконати вас у двох речах. По-перше, масове співробітництво може бути використане для соціальних досліджень. І, по-друге, дослідники, які використовують масове співробітництво, зможуть вирішити проблеми, які раніше здавалися неможливими. Незважаючи на те, що масовий співпраця часто сприяє як спосіб заощадити гроші, це набагато більше, ніж це. Як я покажу, масове співробітництво не тільки дозволить нам зробити дослідження дешевше, це дозволяє нам робити дослідження краще.

У попередніх розділах ви бачили те, що можна навчитися, спілкуючись з людьми трьома різними способами: спостерігаючи за їх поведінкою (глава 2), задаючи їм питання (розділ 3) та зараховуючи їх до експериментів (глава 4). У цьому розділі я покажу то, що можна дізнатись, залучаючи людей до наукових співробітників. Для кожної з трьох основних форм масового співробітництва я опишу прототипний приклад, ілюструє важливі додаткові моменти з додатковими прикладами і, нарешті, описую, як ця форма масової співпраці може бути використана для соціальних досліджень. У розділі ми складемо п'ять принципів, які допоможуть вам розробити власний проект з масової співпраці.