次に読むもの2観察行動2.1はじめに2.2ビッグデータ2.3ビッグデータの10の共通特性2.3.1ビッグ2.3.2常時接続2.3.3反応性2.3.4不完全2.3.5アクセスできない2.3.6非代表的2.3.7漂流2.3.8アルゴリズム的に混乱した2.3.9ダーティー2.3.10センシティブ2.4研究戦略2.4.1数えるもの2.4.2予測とnowcasting2.4.3近似する実験2.5まとめ数学ノート次に読むもの活動3尋ねる質問3.1はじめに3.2観察と観察3.3総調査エラーフレームワーク3.3.1表現3.3.2測定3.3.3コスト3.4依頼します3.5質問をする新しい方法3.5.1生態瞬間的な評価3.5.2ウィキ調査3.5.3ゲーミフィケーション3.6大きなデータソースにリンクされたアンケート3.6.1豊かな尋問3.6.2増幅質問3.7まとめ数学ノート次に読むもの活動4ランニング実験4.1はじめに4.2実験とは何ですか?4.3実験の二次元:ラボ・フィールドとアナログ-デジタル4.4簡単な実験を超えて移動します4.4.1妥当性4.4.2治療効果の不均一性4.4.3メカニズム4.5それが起こる作ります4.5.1既存の環境を使用する4.5.2独自の実験を構築する4.5.3独自の製品を構築する強力なパートナーとの4.5.44.6アドバイス4.6.1ゼロ変動費データを作成します。次に読むもの活動7未来7.1楽しみにしている7.2未来のテーマ7.2.1レディメイドとカスタムメイドのブレンド7.2.2参加者を中心としたデータ収集7.2.3研究設計における倫理7.3先頭へ戻ります謝辞リファレンスこの翻訳は、コンピュータによって作成されました。Zooは、多くの非専門家ボランティアの努力を組み合わせて、100万個の銀河を分類しました。Schawinskiが直面した問題から生まれました。単純化すると、Schawinskiは銀河に興味がありました。楕円形またはらせん状青色または赤色で表示されます。当時の天文学者たちの知恵は、私たちの天の川のような螺旋銀河は青色(青年を示す)であり、楕円銀河は赤色(老朽化を示す)であったということでした。Schawinskiはこの常識を疑った。彼は、このパターンは一般的には真実かもしれないが、おそらくかなりの数の例外が存在し、これらの異常な銀河の多くを研究することによって、期待されたパターンに合わない銀河が研究された。したがって、Schawinskiが従来の知恵を覆すために必要だったのは、形態学的に分類された銀河の大集合であった。らせん状または楕円形に分類された銀河です。問題は、既存のアルゴリズム分類法がまだ科学的研究に使用するのに十分ではなかったことであった。言い換えれば、銀河を分類することは、当時、コンピュータにとっては難しい問題でした。したがって、必要とされたのは、多数の人間分類された銀河でした。Schawinskiは大学院生の熱意でこの分類問題に着手しました。12時間の7日間のマラソンセッションで、彼は5万個の銀河を分類することができました。Surveyで撮影された約100万個の銀河の約5%に過ぎません。Schawinskiは、よりスケーラブルなアプローチが必要であることを認識しました。幸いなことに、それは銀河を分類するタスクは天文学で高度な訓練を必要としないことが判明します。あなたはかなり迅速にそれを行うために誰かを教えることができます。分類銀河はコンピュータのために一生懸命だったタスクであっても、言い換えれば、それは人間のための非常に簡単でした。Zooのウェブサイトでは、ボランティアは数分間のトレーニングを受けます。渦巻銀河と楕円銀河の違いを知ることができます(図5.2)。正確に分級された15個の銀河のうち11個を正確に分類し、単純なウェブベースのインターフェース(図5.3)によって未知の銀河の真の分類を開始します。ボランティアから天文学者への移行は10分もかからずに行われ、最低限のハードル、つまり簡単なクイズを通過するだけです。図5.2:2つの主要な種類の銀河の例:らせん形と楕円形。Zooプロジェクトでは、100,000人以上のボランティアが900,000以上の画像を分類していました。Surveyの許可を得て再現されました。図5.3:ボランティアが単一の画像を分類するように求められた入力画面。Lintottの許可を得て再現されました。Zooは、このプロジェクトがニュース記事に掲載された後、最初のボランティアを引き付けました。約6ヶ月後には、10万人以上の市民科学者が参加しました。一緒に、これらの10万人のボランティアは合計で4,000万以上の分類に貢献しました。学部の研究助手を雇った経験がある研究者は、すぐにデータの質に疑問を呈するかもしれません。