Bit By Bit - Mass samewerking - 5.2.2 Menigte-kodering van politieke manifeste
Kodering politieke manifeste, iets tipies gedoen deur kundiges, uitgevoer kan word deur 'n menslike berekening projek lei tot 'n groter reproduseerbaarheid en buigsaamheid.
Soortgelyk aan Galaxy Zoo, daar is baie gevalle waar maatskaplike navorsers wil-kode, klassifiseer, of etiketteer 'n beeld of 'n stuk van die teks. 'N Voorbeeld van hierdie soort navorsing is die kodering van politieke manifeste. Tydens verkiesings, politieke partye te produseer manifeste beskryf hul beleid posisies en leiding filosofieë. Byvoorbeeld, hier is 'n stukkie van die manifes van die Labor Party in Brittanje vanaf 2010:
"Miljoene mense wat in ons openbare dienste verpersoonlik die beste waardes van Brittanje, help bemagtig mense om die meeste van hul eie lewens te maak, terwyl hulle te beskerm teen die risiko's wat hulle nie behoort te hê uit te oefen op hul eie. Net soos wat ons nodig het om vetter oor die rol van die regering in die maak van markte werk redelik wees, moet ons ook vet hervormers van die regering wees. "
Hierdie manifeste bevat waardevolle inligting vir politieke wetenskaplikes, veral diegene studeer verkiesings en die dinamika van beleid debatte. Ten einde stelselmatig onttrek inligting van hierdie manifeste, navorsers geskep Die Manifes Projek , wat politieke wetenskaplikes georganiseer om 4000 manifeste kode van byna 1.000 partye in 50 lande. Elke sin in elke manifes is gekodeer deur 'n deskundige met behulp van 'n 56-kategorie skema. Die gevolg van hierdie gesamentlike poging is 'n massiewe dataset n opsomming van die inligting is ingesluit in hierdie manifeste, en hierdie dataset is gebruik in meer as 200 wetenskaplike artikels.
Kenneth Benoit en kollegas (2015) het besluit om die manifes kodering taak wat voorheen uitgevoer deur kundiges neem en draai dit in 'n menslike berekening projek. As gevolg hiervan, het hulle 'n kodering proses wat meer reproduceerbare en meer buigsaam, nie om goedkoper en vinniger te noem.
Werk met 18 manifeste wat tydens ses onlangse verkiesings in die Verenigde Koninkryk, Benoit en kollegas gebruik die skeuring aansoek doen-kombineer strategie met werkers van 'n mikro-taak arbeidsmark (Amazon Meganiese Turk en CrowdFlower is voorbeelde van mikro-taak arbeidsmarkte, want meer op mikro-taak arbeidsmarkte, sien Hoofstuk 4). Die navorsers het elke manifes en verdeel dit in sinne. Volgende, is menslike gradering toegepas op elke sin. In die besonder, indien die vonnis wat betrokke is 'n beleidsverklaring, is dit gekodeer saam twee dimensies: ekonomiese (van baie links na baie regs) en sosiale (van liberale konserwatiewe) (Figuur 5.5). Elke sin is gekodeer met sowat 5 verskillende mense. Ten slotte, is hierdie graderings gekombineer met behulp van 'n statistiese model wat verantwoordelik vir beide individuele rater effekte en probleme van vonnis effekte. In al, Benoit en kollegas ingesamel 200,000 graderings van ongeveer 1500 werkers.
Figuur 5.5: Kodering skema van Benoit et al. (2015) (Fig 1).
Ten einde die gehalte van die skare kodering evalueer, Benoit en kollegas het ook sowat 10 kundiges-professore en nagraadse studente in Politieke Wetenskap-koers dieselfde manifeste behulp van 'n soortgelyke prosedure. Hoewel die graderings van lede van die skare meer veranderlike as die graderings van die kenners was, die konsensus skare gradering het merkwaardige ooreenkoms met die konsensus deskundige beoordeling (Figuur 5.6). Hierdie vergelyking toon dat, soos met Galaxy Zoo, kan mens berekening projekte van hoë gehalte resultate te lewer.
Figuur 5.6: deskundige skat (x-as) en skare skattings (y-as) was in merkwaardige ooreenkoms wanneer kodering 18 partytjie manifeste van die Groot-Brittanje (Benoit et al. 2015) . Die manifeste gekodeer was van drie politieke partye (konserwatiewe, Arbeid, liberale) en ses verkiesings (1987, 1992, 1997, 2001, 2005, 2010).
Gebou op hierdie resultaat, Benoit en kollegas het hul skare koderingstelsel om navorsing wat onmoontlik was met Die Manifes Projek doen. Byvoorbeeld, het die manifes Projek nie die manifeste kode op die onderwerp van immigrasie, want dit was nie 'n belangrike onderwerp vir die kodering skema is ontwikkel in die middel-1980's. En, op hierdie punt, dit is logisties infeasible vir die Manifes Projek om terug te gaan en weer-kode hul manifeste om hierdie inligting te vang. Daarom, wil dit voorkom of navorsers wat belangstel in die bestudering van die politiek van immigrasie is out of luck. Maar Benoit en kollegas in staat was om hul menslike berekening stelsel gebruik om hierdie-kodering aangepas word om hul navorsingsvraag-vinnig en maklik te doen.
Met die oog op immigrasie beleid bestudeer, gekodeer hulle die manifeste vir agt partye in die verkiesing 2010 in Groot-Brittanje. Elke sin in elke manifes is gekodeer om te bepaal of dit verband hou met immigrasie, en indien wel, of dit was pro-immigrasie, neutraal, of anti-immigrasie. Binne 5 uur van die launch van hul projek, die resultate was. Hulle het meer as 22,000 antwoorde op 'n totale koste van $ 360 ingesamel. Verdere, die skattings van die skare het merkwaardige ooreenkoms met 'n vroeëre opname van kundiges. Dan, as 'n finale toets, twee maande later, het die navorsers gereproduseer hul skare-kodering. Binne 'n paar uur, het hulle 'n nuwe-skare gekodeerde dataset dat hul oorspronklike skare gekodeerde data stel nou ooreenstem geskep. Met ander woorde, menslike berekening hulle in staat gestel om kodering van politieke tekste wat met deskundige evaluerings ingestem en was reproduceerbare genereer. Verder, omdat die menslike berekening was vinnig en goedkoop, dit was maklik vir hulle om hul data-insameling te pas om hul spesifieke navorsingsvraag oor immigrasie.