5.2.3結論

人計算，可以有一千個研究助理。

人類計算項目把許多非專家的工作，以解決不容易被電腦解決簡單的任務，大尺度問題。他們使用拆分申請-戰略相結合，打破了大問題分成許多可以由人沒有專業技能來解決簡單的微任務。第二代人計算系統也使用機器學習以擴增人的努力。

在社會研究中，人類的計算項目是最有可能在那裡的研究人員要進行分類的情況下，代碼或標籤圖像，視頻或文字使用。這些分類不是目的;它們對於研究的原材料。例如，政治宣言的人群編碼可用於檢驗關於關注的動力學朝向遷移理論。

為了進一步打造自己的直覺，表5.1提供了如何計算人類社會的研究已經使用的其他例子。該表顯示，不同於星系動物園，許多其他的人類計算項目中使用的微任務勞動力市場（如亞馬遜的Mechanical Turk）。我將回到參與者的動機這個問題時，我提供了有關創建您自己的大規模協作項目的建議。

最後，在本節中的例子，人類的計算可以對科學民主化的影響。回想一下，那Schawinski和林托特是研究生當他們開始星系動物園。在此之前的數字時代，一個項目分類一百萬星系的分類將需要這麼多的時間和金錢，這將僅獲實用，適合資金雄厚和耐心教授。這不再是真實的。人類計算項目把許多非專家的工作，解決簡單的任務，大尺度問題。接下來，我將告訴你，大規模的合作，也可以應用於要求expertise，即使是自己的研究員可能沒有問題，專業知識。