5.2.3 Висновок
Людина обчислення дозволяє мати тисячі наукових співробітників.
Проекти для людських обчислень поєднують роботу багатьох не-експертів з вирішенням задач, що нелегко вирішуються завдяки комп'ютерам. Вони використовують стратегію split-apply-combine, щоб розбити велику проблему на безліч простих мікропрограм, які можуть бути вирішені людьми, які не мають спеціальних навичок. Комп'ютерні системи людського обчислення також використовують машинне навчання, щоб посилити людські зусилля.
У соціальних дослідженнях проекти людських обчислень, найімовірніше, будуть використовуватися в ситуаціях, коли дослідники хочуть класифікувати, кодувати або позначати зображення, відео або текст. Ці класифікації, як правило, не є кінцевим продуктом дослідження; замість цього вони є сировиною для аналізу. Наприклад, натовп-кодування політичних маніфестів може використовуватися як частина аналізу динаміки політичних дебатів. Такі типи класифікації мікропрограм, швидше за все, працюватимуть краще, коли вони не потребують спеціальної підготовки та коли існує широка згода щодо правильної відповіді. Якщо завдання класифікації є більш суб'єктивним, наприклад, "Чи ця новина необ'єктивна?" - тоді стає все важливіше зрозуміти, хто бере участь та які упередження вони можуть принести. Зрештою, якість результатів людських обчислювальних проектів залежить від якості вхідних даних, які надають учасники: сміття, сміття.
Для подальшого вдосконалення своєї інтуїції таблиця 5.1 наводить додаткові приклади того, як людські обчислення були використані в соціальних дослідженнях. Ця таблиця показує, що, на відміну від Галактичного зоопарку, в багатьох інших проектах людського обчислення використовуються ринки праці на мікропостачанні (наприклад, Amazon Mechanical Turk) і покладаються на оплачуваних працівників, а не на добровольців. Я повернуся до цього питання мотивації учасника, коли я надаю поради щодо створення власного проекту масової співпраці.
| Резюме | Дані | Учасники | Посилання |
|---|---|---|---|
| Код політичних партійних маніфестів | Текст | Мікрозамовний ринок праці | Benoit et al. (2016) |
| Витягне інформацію про події з новинних статей про Захоплення протестів у 200 містах США | Текст | Мікрозамовний ринок праці | Adams (2016) |
| Класифікувати газетні статті | Текст | Мікрозамовний ринок праці | Budak, Goel, and Rao (2016) |
| Витягне інформацію про події з щоденників солдатів у Першій світовій війні | Текст | Добровольці | Grayson (2016) |
| Визначити зміни в картах | Зображення | Мікрозамовний ринок праці | Soeller et al. (2016) |
| Перевірте алгоритмічне кодування | Текст | Мікрозамовний ринок праці | Porter, Verdery, and Gaddis (2016) |
І, нарешті, приклади, наведені в даному розділі, показують, що людське обчислення може мати демократизується вплив на науку. Нагадаємо, що Schawinski і Lintott були аспірантами, коли вони почали Galaxy Zoo. До цифрового століття, проект по класифікації класифікації мільйонів галактик знадобилося б стільки часу і грошей, що б тільки був практичним для добре фінансованих і професорів пацієнтів. Це не вже не так. Проекти людини обчислення поєднують в собі працю багатьох неспеціалістів для вирішення простий завдання-великомасштабних проблем. Далі я покажу вам, що масове співробітництво також може бути застосований до проблем, які вимагають знань, досвіду, що навіть сама дослідник не може мати.
