[論文レビュー] Collective Intelligence in Citizen Science -- A Study of Performers and Talkers

Ramine Tinati, Elena Simperl+3 more|arXiv (Cornell University)|Jun 29, 2014

Mobile Crowdsensing and Crowdsourcing参考文献 24被引用数 14

ひとこと要約

本研究は、10のZooniverseプロジェクトにおけるユーザー行動を分析することで、市民科学における集団知能を調査している。主な焦点は、タスクを完了する「パフォーマー」とフォーラムに参加する「トークァーズ」である。研究では、活発に活動するユーザーが協調的かつ相互依存的な行動を示すことが明らかになった。特に、トークァーズが共同討議を通じて科学的発見を主導していることが判明し、ボランティア主導の科学的調査において、コミュニティの相互作用が集団知能を強化していることが示された。

ABSTRACT

The recent emergence of online citizen science is illustrative of an efficient and effective means to harness the crowd in order to achieve a range of scientific discoveries. Fundamentally, citizen science projects draw upon crowds of non-expert volunteers to complete short Tasks, which can vary in domain and complexity. However, unlike most human-computational systems, participants in these systems, the `citizen scientists' are volunteers, whereby no incentives, financial or otherwise, are offered. Furthermore, encouraged by citizen science platforms such as Zooniverse, online communities have emerged, providing them with an environment to discuss, share ideas, and solve problems. In fact, it is the result of these forums that has enabled a number of scientific discoveries to be made. In this paper we explore the phenomenon of collective intelligence via the relationship between the activities of online citizen science communities and the discovery of scientific knowledge. We perform a cross-project analysis of ten Zooniverse citizen science projects and analyse the behaviour of users with regards to their Task completion activity and participation in discussion and discover collective behaviour amongst highly active users. Whilst our findings have implications for future citizen science design, we also consider the wider implications for understanding collective intelligence research in general.

研究の動機と目的

• 報酬のない環境におけるオンライン市民科学プラットフォームで集団知能がどのように生まれるかを理解すること。
• 科学的発見を促進する上で、タスク完了（パフォーマー）と議論参加（トークァーズ）の相互作用を検討すること。
• 市民科学コミュニティにおける活発なユーザーの集団的行動のパターンを特定すること。
• ユーザー参加のダイナミクスに基づいた、将来の市民科学プラットフォームの設計に向けた示唆を考察すること。
• 報酬のないボランティア主導のシステムにおける集団知能のメカニズムに貢献する知見を提供すること。

提案手法

• 縦断的ユーザー行動データを用いて、10のZooniverse市民科学プロジェクトにおける横断的分析を実施した。
• タスク完了頻度に基づいてユーザーを「パフォーマー」と分類し、フォーラム参加に基づいて「トークァーズ」と分類した。
• ユーザー参加の時間的パターンを追跡し、調整や協働行動を特定した。
• フォーラム議論と科学的発見の相関関係を分析して影響を評価した。
• 統計的分析を用いて、パフォーマーとトークァーズの間での参加レベルや行動パターンの差を比較した。
• 非専門家ボランティア間での問題解決と知識の共同創出を可能にするコミュニティフォーラムの役割を検討した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 パフォーマーとトークァーズの行動は、複数の市民科学プロジェクトにおいてどのように異なるか？
• RQ2 フォーラム参加（トークァーズ）と科学的知見の発見の関係は何か？
• RQ3 活発に活動するユーザーが、科学的成果に貢献するための協調的・集団的行動をどの程度示しているか？
• RQ4 報酬のない環境において、コミュニティの相互作用はどのように集団知能を拡大するか？
• RQ5 市民科学プラットフォームにおけるタスク実行と議論の相互作用から、どのような設計原則を導き出せるか？

主な発見

• 特にトークァーズを含む活発なユーザーが、科学的発見の大部分を占めており、議論を通じて重要な研究課題を主導したり解決したりしていた。
• パフォーマーとトークァーズは補完的な役割を果たしており、パフォーマーはデータを提供し、トークァーズは重要な分析と調整を担っていた。
• 持続的なフォーラム参加と、希少または複雑な科学現象の同定との間に顕著な相関が確認された。
• トークァーズ参加度の高いコミュニティでは、問題解決が速く、一人あたりの科学的生産性も高かった。
• 最も活発なユーザーはしばしばパフォーマーとトークァーズの役割を入り替えながら活動しており、流動的かつダイナミックな協働が行われていた。
• 科学的発見は、孤立したタスク完了よりも共同議論から生じる傾向が強く、コミュニティの相互作用の価値が浮き彫りになった。