私の分類スキームにうまく適合しない2番目の例は、研究者が新しい数学の定理を証明するためにブログやWikiを使って協力していたPolyMathプロジェクトです。Prizeといくつかの点で似ていますが、このプロジェクトでは参加者は他者の部分的なソリューションをより積極的に構築しました。Challenge)などの時間依存動員のものです。人間の計算(セクション5.2)「人間の計算」という言葉はコンピュータ科学者が行った作業の結果であり、この研究の背後にある文脈を理解すれば、それに適した問題を突き止める能力が向上します。特定のタスクでは、コンピュータは信じられないほど強力であり、熟練した人間の能力をはるかに上回る能力を備えています。チェスでは、コンピュータは最高のおばあちゃん達に勝つことができます。これは社会科学者にはあまり知られていません。他のタスクでは、コンピュータは実際には人よりずっと悪いです。言い換えれば、画像、ビデオ、オーディオ、テキストの処理を含む特定のタスクで最も洗練されたコンピュータよりも優れています。したがって、これらの難しいコンピュータのために働くコンピュータ科学者は、人間の作業を容易にするために、計算プロセスに人間を含めることができると認識していました。(2005)は、「コンピュータがまだ解決できない問題を解決するために人間の処理能力を利用するためのパラダイム」という論文の最初の発想で、人間の計算をどのように記述したのかを以下に示します。(2011)参照してください。(2005)提案された定義によれば、オープンコールに関するセクションで説明したFolditは、人間の計算プロジェクトとみなすことができます。専門的スキル(正式な訓練ではありませんが)が必要であり、スプリット・アプライ・コンバージド・ストラテジーを使用するのではなく、最適なソリューションを提供するため、オープン・コールとしてFolditを分類することを選択します。Googleで開発されたMapReduceフレームワークに似ています。(2008)参照してください。(2016)参照してください。(2011)第3章では、この章のものより複雑な結合ステップを持つプロジェクトについて議論しています。この章で説明した人間の計算プロジェクトでは、参加者は何が起きているのかを知っていました。"仕事"を捕らえようとしています。2004)を参照してください。2015)さまざまな他の問題を解決するために使用されます。これらの「目的を持ったゲーム」は、人間の計算に関わるタスクを楽しいものにしようとしているという共通点があります。Zooと同じ分割適用結合構造を共有していますが、参加者が刺激を受ける方法と、科学を助ける欲求との違いが異なります。(2008)参照してください。Zooの研究目標のプレゼンテーションが簡素化されました。(2015)参照してください。彼らは月面を探査したり、惑星を探したり、古い文書を転記したりするなど、銀河の形態外の問題に分かれていました。2015)で収集されています。Turk)を使用することを計画している研究者のために、その他の関連する問題。(2016)は、「データ増強」と呼ばれるものについてマイクロタスク労働市場の使用に特化した例とアドバイスを提供している。データ増強とデータ収集の間の線はやや曖昧である。(2013)参照してください。これらのプロジェクトのマシンラーニングモデルは、オープンコールで募集することができるため、研究者は最も優れた予測パフォーマンスを備えた機械学習モデルを作成するために競争することができます。(2015)を参照してください。オープンコール(5.3節)オープンコールは新しいものではありません。実際に、最もよく知られている公開通話の1つは、英国の議会が海上で船の経度を決定する方法を開発できる人のために経緯賞を創設した1714年にさかのぼります。(1996)参照してください。(2008)を参照してください。この章の公開コールケースのそれぞれは、なぜこのカテゴリに属しているのかについてのさらなる説明が必要です。私が人間の計算とオープンコールのプロジェクトを区別する1つの方法は、出力がすべての解の平均(人間の計算)か最善の解(公開通話)かどうかです。2012)ように、個々のソリューションの洗練された平均であることが判明したため、Netflix賞はやや難しいです。Netflixの観点からすれば、彼らがしなければならなかったことは最高の解決策を選ぶことでした。)によって、Folditは人間の計算プロジェクトとみなすべきである。特殊なスキル(必ずしも専門的な訓練ではない)が必要であり、スプリット・アプライ・コンバインド・ストラテジーを使用するのではなく、最良の解決策をとるため、オープンコールとして分類することを選択します。(2012)記述に基づいています。最後に、ピア・ツー・パテントは分散データ収集の一例であると主張することができる。コンテストのような構造を持ち、最良の貢献だけが使われるのに対し、分散データの収集では、良い貢献と悪い貢献のアイデアはあまり明確ではないので、オープンコールとして含めることを選択します。(2013)第10章に報告され、ニューヨーク市は予測モデリングを使用して住宅検査員の生産性を大幅に向上させることができました。)で作成または改善できると想像できます。予測モデルがリソースを割り当てるために使用されている主な懸案事項の1つは、これらのモデルが既存のバイアスを強化する可能性があることです。(2016)を参照してください。バイアスされたトレーニングデータを使用します。政府がオープンコンテストを使用することを妨げるかもしれない1つの問題は、プライバシー侵害につながる可能性のあるデータのリリースが必要であるということです。(2016)と第6章の説明を参照してください。