5.3.4 Kết luận

Cuộc gọi mở cho phép bạn tìm giải pháp cho các vấn đề mà bạn có thể nêu rõ nhưng bạn không thể tự giải quyết được.

Trong cả ba dự án-Netflix gọi mở thưởng, Foldit, Peer-to-Patent-nhà nghiên cứu đặt ra câu hỏi của một hình thức cụ thể, gạ giải pháp, và sau đó chọn các giải pháp tốt nhất. Các nhà nghiên cứu thậm chí không cần phải biết các chuyên gia tốt nhất để hỏi, và đôi khi những ý tưởng tốt đến từ những nơi không ngờ.

Bây giờ tôi cũng có thể nêu bật hai sự khác biệt quan trọng giữa các dự án cuộc gọi mở và các dự án tính toán của con người. Đầu tiên, trong các dự án cuộc gọi mở, nhà nghiên cứu xác định mục tiêu (ví dụ, dự đoán xếp hạng phim), trong khi tính toán con người, nhà nghiên cứu chỉ định một microtask (ví dụ, phân loại một thiên hà). Thứ hai, trong các cuộc gọi mở, các nhà nghiên cứu muốn có những đóng góp tốt nhất - như thuật toán tốt nhất để dự đoán xếp hạng phim, cấu hình năng lượng thấp nhất của một loại protein, hoặc phần có liên quan nhất của nghệ thuật trước đây - không phải loại kết hợp đơn giản nào của tất cả những đóng góp.

Với mẫu chung cho các cuộc gọi mở và ba ví dụ này, các loại vấn đề nào trong nghiên cứu xã hội có thể phù hợp với cách tiếp cận này? Tại thời điểm này, tôi nên thừa nhận rằng chưa có nhiều ví dụ thành công (vì lý do tôi sẽ giải thích trong giây lát). Về phương diện tương tự trực tiếp, người ta có thể tưởng tượng một cuộc gọi mở theo kiểu ngang hàng được sử dụng bởi một nhà nghiên cứu lịch sử tìm kiếm tài liệu sớm nhất để đề cập đến một người hoặc ý tưởng cụ thể. Một cách tiếp cận cuộc gọi mở đối với loại vấn đề này có thể đặc biệt có giá trị khi các tài liệu có khả năng liên quan không nằm trong một kho lưu trữ duy nhất mà được phân phối rộng rãi.

Nói chung, nhiều chính phủ và công ty có vấn đề có thể có khả năng mở cuộc gọi vì các cuộc gọi mở có thể tạo ra các thuật toán có thể được sử dụng để dự đoán, và những dự đoán này có thể là hướng dẫn quan trọng cho hành động (Provost and Fawcett 2013; Kleinberg et al. 2015) . Ví dụ như Netflix muốn dự đoán xếp hạng trên phim, chính phủ có thể muốn dự đoán các kết quả như nhà hàng nào có nhiều khả năng vi phạm mã y tế nhất để phân bổ tài nguyên kiểm tra hiệu quả hơn. Được thúc đẩy bởi loại vấn đề này, Edward Glaeser và cộng sự (2016) sử dụng một cuộc gọi mở để giúp Thành phố Boston dự đoán các vi phạm vệ sinh và vệ sinh nhà hàng dựa trên dữ liệu từ các đánh giá của Yelp và dữ liệu kiểm tra lịch sử. Họ ước tính rằng mô hình dự đoán thắng cuộc gọi mở sẽ nâng cao năng suất của các thanh tra nhà hàng khoảng 50%.

Các cuộc gọi mở cũng có thể được sử dụng để so sánh và kiểm tra các lý thuyết. Ví dụ, nghiên cứu về sự an sinh cho gia đình và trẻ em mong manh đã theo dõi khoảng 5.000 trẻ em kể từ khi sinh tại 20 thành phố khác nhau của Hoa Kỳ (Reichman et al. 2001) . Các nhà nghiên cứu đã thu thập dữ liệu về những đứa trẻ này, gia đình của họ, và môi trường rộng hơn của họ khi sinh và ở độ tuổi 1, 3, 5, 9 và 15 năm. Dựa trên tất cả các thông tin về những đứa trẻ này, các nhà nghiên cứu có thể tiên đoán được kết quả như ai sẽ tốt nghiệp đại học? Hoặc, được thể hiện theo cách nào đó sẽ thú vị hơn đối với một số nhà nghiên cứu, dữ liệu và lý thuyết nào sẽ hiệu quả nhất trong việc dự đoán những kết quả này? Vì không có trẻ nào trong số này hiện đủ tuổi để đi học đại học, đây sẽ là một dự đoán thực sự về phía trước, và có nhiều chiến lược khác nhau mà các nhà nghiên cứu có thể sử dụng. Một nhà nghiên cứu tin rằng các vùng lân cận rất quan trọng trong việc định hình kết quả cuộc sống có thể có một cách tiếp cận, trong khi một nhà nghiên cứu tập trung vào các gia đình có thể làm điều gì đó hoàn toàn khác. Cách tiếp cận nào trong số này sẽ hoạt động tốt hơn? Chúng tôi không biết, và trong quá trình tìm hiểu, chúng tôi có thể học được điều gì đó quan trọng về gia đình, vùng lân cận, giáo dục và bất bình đẳng xã hội. Hơn nữa, những dự đoán này có thể được sử dụng để hướng dẫn thu thập dữ liệu trong tương lai. Hãy tưởng tượng rằng có một số ít sinh viên tốt nghiệp đại học không được dự đoán sẽ tốt nghiệp bởi bất kỳ người mẫu nào; những người này sẽ là ứng cử viên lý tưởng cho các cuộc phỏng vấn định tính tiếp theo và quan sát dân tộc học. Do đó, trong loại cuộc gọi mở này, các dự đoán không phải là kết thúc; thay vào đó, họ cung cấp một cách mới để so sánh, làm phong phú và kết hợp các truyền thống lý thuyết khác nhau. Loại cuộc gọi mở này không dành riêng cho việc sử dụng dữ liệu từ các nghiên cứu về gia đình và trẻ em mong manh để dự đoán ai sẽ vào đại học; nó có thể được sử dụng để dự đoán bất kỳ kết quả nào cuối cùng sẽ được thu thập trong bất kỳ tập dữ liệu xã hội theo chiều dọc nào.

Như tôi đã viết trước đó trong phần này, không có nhiều ví dụ về các nhà nghiên cứu xã hội sử dụng các cuộc gọi mở. Tôi nghĩ rằng điều này là bởi vì các cuộc gọi mở không phù hợp với cách mà các nhà khoa học xã hội thường đặt câu hỏi của họ. Quay trở lại Giải thưởng Netflix, các nhà khoa học xã hội thường không hỏi về dự đoán thị hiếu; thay vào đó, họ sẽ hỏi về cách thức và lý do tại sao thị hiếu văn hóa khác nhau đối với những người thuộc các tầng lớp xã hội khác nhau (xem ví dụ, Bourdieu (1987) ). Câu hỏi “như thế nào” và “tại sao” không dẫn đến các giải pháp dễ kiểm chứng và do đó dường như không phù hợp để mở các cuộc gọi. Do đó, có vẻ như các cuộc gọi mở phù hợp hơn với dự đoán câu hỏi hơn là các câu hỏi giải thích . Tuy nhiên, các nhà lý thuyết gần đây đã kêu gọi các nhà khoa học xã hội xem xét lại sự phân đôi giữa giải thích và dự đoán (Watts 2014) . Khi ranh giới giữa dự đoán và giải thích làm mờ đi, tôi hy vọng rằng các cuộc gọi mở sẽ ngày càng trở nên phổ biến trong nghiên cứu xã hội.