Det framväxande området crowd science är ett tvärsnitt av dataanalys och mänsklig psykologi och en viktig del av företagsinnovation. Med hjälp av kraftfulla algoritmer och en växande förståelse för individers och gruppers beteenden gör denna växande gren av datavetenskap skalbar och upprepningsbar innovation möjlig.
I ett nyligen publicerat inlägg på VentureBeat, som du hittar ett utdrag av nedan, diskuterar Anna Gordon, datavetare på Mindjet, hur hon och hennes team utforskar denna del av den sifferbaserade analysen och hur de arbetar med den för att stödja kundernas innovationsprocesser och framgång.
Definition av vetenskap och data i skaror
Genom att använda datavetenskapliga tekniker - t.ex. datautvinning, algoritmutveckling och statistisk modellering - på sociala nätverk och crowdsourcadata, bjuder crowd science in till psykologiska och beteendemässiga element som inte nödvändigtvis finns i traditionell datavetenskap. Vad vi ser är att nya beteendemönster påverkar data, t.ex. politik, åsikter och agenter som interagerar med och påverkar varandra. Förutom att titta på data på det traditionella sättet måste vi nu ta hänsyn till politiska och sociala strukturer och hur människor lär sig av och påverkar varandra. Vi måste ta hänsyn till hur idéer flödar genom sociala nätverk, vad som motiverar människor att bidra till diskussioner och konsekvenserna av engagemanget.
Med dagens sammankoppling av företag och samhällen är denna nivå av synergi exponentiellt mer frekvent förekommande. Denna mycket större mängd data om sociala strukturer och fenomen ger oss möjlighet att studera och förstå dessa nätverk och hur de utvecklas. Medan vetenskaplig dataanalys traditionellt sett innebar noggranna mätningar och ofta besvärlig datainsamling, har vi nu en enorm och växande dataresurs via Internet som gör det möjligt för oss att analysera mycket komplexa system, som sociala strukturer och hierarkiska beteenden, mycket enklare än någonsin tidigare.
Alex Pentland från MIT har myntat en term som liknar publikforskning: social fysik. Pentland definierar det som "en kvantitativ samhällsvetenskap som beskriver tillförlitliga, matematiska samband mellan informations- och idéflöden å ena sidan och människors beteende å andra sidan". Social fysik hjälper oss att förstå hur idéer flödar från person till person genom mekanismen för socialt lärande och hur detta flöde av idéer i slutändan formar normerna, produktiviteten och den kreativa produktionen i våra företag, städer och samhällen."
Crowd Science, dag till dag
I den digitala tidsåldern finns crowd science överallt, från att forma användarupplevelsen på onlineplattformar till att hjälpa till att omorganisera regeringar genom politiska revolutioner. Amazon använder sig av tekniker för crowd science för att rekommendera varor till användare baserat på deras köphistorik och sökbeteende genom att jämföra individuella handlingar med dem som utförs av hela användarbasen, eller "crowd". Twitter är också ett utmärkt exempel på ett socialt nätverk som underlättar idéflödet; det är vanligt att höra talas om ett ämne som är "trendigt på Twitter", oavsett om det är i konversation eller i nationella medier. Twitter använde hashtaggar som en form av metadata, vilket gjorde det lättare att söka efter data och se vilka ämnen som för närvarande är aktuella och sprids över hela världen. Forskare har studerat hur denna informationsspridning underlättade kraftfulla händelser som den arabiska våren och hur vi kan använda denna information för att påverka och forma framtida nätverk och händelser.
Och så finns det Facebook. Facebooks nyhetsflöde är ett ständigt flöde av information och åsikter, vilket bevisligen underlättar interaktion och kunskapsutbyte. Facebook var nyligen inblandat i en kontrovers där :s forskare manipulerade användarnas dataflöden för att förstå hur det påverkar tonen i användarnas inlägg. I slutändan gav det resultat - användare som inte kände till experimentet kände att Facebook använde dem som labbråttor och på ett oetiskt sätt förändrade deras mentala välbefinnande. Detta är den mörkare sidan av crowd science, ett område där det vanligtvis är nödvändigt att använda riktiga människor som försökspersoner för att göra framsteg.
Att experimentera med användarupplevelsen är dock inget nytt koncept. Tekniker som A/B-testning har använts i flera år för att mäta och optimera önskade resultat, t.ex. konverteringsfrekvenser på en e-handelswebbplats. Verkligheten är att om man inte använder sig av mänskliga försökspersoner för testning och analys skulle forskningen behöva fylla ut tomrummen med oprecisa spekulationer. Men dessa experiment har ändå sociala konsekvenser som måste beaktas, särskilt när det föreliggande datamaterialet är så enormt stort.
Läs hela artikeln här, och glöm inte att läsa Annas första VentureBeat-artikel Inside the Mind of a Crowd Scientist .
