[論文レビュー] Commons at the Intersection of Peer Production, Citizen Science, and Big Data: Galaxy Zoo

Michael J. Madison|arXiv (Cornell University)|Jan 1, 2017

Species Distribution and Climate Change参考文献 41被引用数 10

ひとこと要約

本論文は、共同作業とビッグデータ手法を活用するグローバルな市民科学プロジェクト「Galaxy Zoo」に、知識コモンズ枠組みを適用する。協働的で分散型の科学的データ分析への貢献が、調整された大規模参加を通じて科学的知識コモンズの持続的ガバナンスを実証していることを示している。

ABSTRACT

The knowledge commons research framework is applied to a case of commons governance grounded in research in modern astronomy. The case, Galaxy Zoo, is a leading example of at least three different contemporary phenomena. In the first place Galaxy Zoo is a global citizen science project, in which volunteer non-scientists have been recruited to participate in large-scale data analysis via the Internet. In the second place Galaxy Zoo is a highly successful example of peer production, sometimes known colloquially as crowdsourcing, by which data are gathered, supplied, and/or analyzed by very large numbers of anonymous and pseudonymous contributors to an enterprise that is centrally coordinated or managed. In the third place Galaxy Zoo is a highly visible example of data-intensive science, sometimes referred to as e-science or Big Data science, by which scientific researchers develop methods to grapple with the massive volumes of digital data now available to them via modern sensing and imaging technologies. This chapter synthesizes these three perspectives on Galaxy Zoo via the knowledge commons framework.

研究の動機と目的

• Galaxy Zooが科学的知識コモンズのガバナンスモデルとしてどのように機能するかを検討すること。
• 現代の天文学における市民科学、ピア生産、ビッグデータの交差点を探ること。
• データ集積型科学的調査における大規模で分散型の貢献が、どのように調整され、持続可能に保たれるかを分析すること。
• オープンアクセスと協働的参加が、デジタルインfra構造を通じて科学的発見をどのように促進するかを評価すること。

提案手法

• Galaxy Zooのガバナンス構造を分析するために、知識コモンズ枠組みを適用する。
• 市民科学、ピア生産、ビッグデータ科学の3つの研究的視点の統合。
• ケーススタディ分析を用いて、Galaxy Zooにおける組織的・協働的ダイナミクスを検討する。
• 匿名・仮名の貢献者間の調整を可能にするメカニズムの同定。
• 中央集権的でグローバルに分散された研究プロジェクトにおけるデータフローと貢献モデルの検証。
• コモンズ研究からの理論的枠組みを、Galaxy Zooの運用における実証的観察と統合する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 Galaxy Zooは、科学的知識コモンズのガバナンスをどのように実証しているか？
• RQ2 Galaxy Zooは、科学的調査におけるピア生産のモデルとして、どのように機能しているか？
• RQ3 データ集積型研究文脈において、非専門参加者の貢献をどのように管理・スケーリングしているか？
• RQ4 大規模で分散型の科学的取り組みにおいて、貢献の信頼性と持続可能性を保証するメカニズムは何か？
• RQ5 市民科学、ピア生産、ビッグデータの統合が、科学的協働の新しいモデルをどのように創出しているか？

主な発見

• Galaxy Zooは、市民科学、ピア生産、ビッグデータ科学を一体的かつ整合的な科学的協働モデルに統合している。
• 本プロジェクトは、大規模で分散型の貢献が、科学的データ分析において高い正確性と信頼性を達成できることを実証している。
• 中央集権的管理により、匿名・仮名の貢献者を効果的に管理でき、データ品質に影響を与えることなく運用されている。
• 知識コモンズ枠組みは、こうした協働的科学的企業の持続可能性とガバナンスを理解する強力な視点を提供する。
• オープンアクセスのデータと参加型モデルが、科学的調査の民主化を促進し、研究能力を拡大することを本プロジェクトは実証している。
• Galaxy Zooは、人間によるコンピューテーションを通じて巨大会計データを分析する新しいeサイエンスのパラダイムを体現している。