🙂 Что происходит, когда в научном исследовании задействованы не только ученые, но и тысячи обычных людей?
Любопытная методологическая статья о том, как правильно организовывать проекты, предполагающие участие общественности в расшифровке исторических и архивных документов.
Проблемы, которые обычно возникают во время такой работы:
• Разнообразие документов. Рукописные, печатные, с таблицами и пометками – каждый требует своего подхода.
• Единица расшифровки. Что должен сделать один участник: переписать страницу, строку, слово или отдельный символ?
• Один или несколько независимых волонтёров. Достаточно ли одной расшифровки или лучше дать один и тот же фрагмент нескольким людям, а потом сравнить результаты?
• Предвзятость (bias). Какие ошибки систематически возникают у участников и как их вовремя заметить?
Авторы проанализировали опыт Zooniverse, где с 2010 года было запущено 174 проекта по расшифровке документов. «Лаборатория» проектов когда-то начиналась с Galaxy Zoo, для которого добровольцы помогали классифицировать изображения галактик. Теперь это крупнейшая в мире онлайн-платформа для гражданской науки.
Главный вывод: если мы хотим превратить тысячи индивидуальных действий в данные, которые можно использовать в исследовании, нужно тщательно спроектировать весь процесс. Что видит участник? Какую задачу получает? Какие инструкции? Сколько людей работает с одним фрагментом? Как потом объединяются их ответы? Всё это – ключ к дизайну коллективного производства знания.
🔜 Читать статью «A Generalized Framework for Participatory Transcription»
Любопытная методологическая статья о том, как правильно организовывать проекты, предполагающие участие общественности в расшифровке исторических и архивных документов.
Проблемы, которые обычно возникают во время такой работы:
• Разнообразие документов. Рукописные, печатные, с таблицами и пометками – каждый требует своего подхода.
• Единица расшифровки. Что должен сделать один участник: переписать страницу, строку, слово или отдельный символ?
• Один или несколько независимых волонтёров. Достаточно ли одной расшифровки или лучше дать один и тот же фрагмент нескольким людям, а потом сравнить результаты?
• Предвзятость (bias). Какие ошибки систематически возникают у участников и как их вовремя заметить?
Авторы проанализировали опыт Zooniverse, где с 2010 года было запущено 174 проекта по расшифровке документов. «Лаборатория» проектов когда-то начиналась с Galaxy Zoo, для которого добровольцы помогали классифицировать изображения галактик. Теперь это крупнейшая в мире онлайн-платформа для гражданской науки.
Главный вывод: если мы хотим превратить тысячи индивидуальных действий в данные, которые можно использовать в исследовании, нужно тщательно спроектировать весь процесс. Что видит участник? Какую задачу получает? Какие инструкции? Сколько людей работает с одним фрагментом? Как потом объединяются их ответы? Всё это – ключ к дизайну коллективного производства знания.
🔜 Читать статью «A Generalized Framework for Participatory Transcription»