¿El crowdsourcing es un paradigma / cambio cultural en la investigación científica?

El cambio de paradigma no debe decirse a la ligera. La mayor parte de la ciencia requiere cierta experiencia seria, a veces medida en años o incluso décadas. Este siempre será el caso. Incluso las tareas sin sentido se pueden arruinar si la persona que las realiza no comprende lo que está haciendo hasta cierto punto.

Es cierto que hay formas de obtener “trabajo libre” para la ciencia mediante el uso de colaboradores no entrenados, como el juego FoldIt y algunas multitudes de astronomía que trabajan en exoplanetas, pero no creo que debamos entusiasmarnos demasiado. Ciertamente, hay algunos campos en los que se deben manejar y analizar grandes cantidades de datos de alguna manera, por lo que, por supuesto, hay mucho que puede hacer alguien con mucho tiempo, pero no está claro que sepan o entiendan cuando han encontrado algo Entonces eso vuelve al entrenamiento.

Otra cosa es que el aprendizaje automático recientemente ha comenzado a ganar una presencia decente en comunidades como la astrofísica, y se está construyendo una gran industria en torno al aprendizaje automático y la minería de datos que impulsará esos métodos a ser mejores y más rápidos. Ciertamente hay mucho que hacer, y no reemplazará a los humanos por todo en el corto plazo, pero es otro factor en la ecuación.

Hay un sitio web llamado Innocentive donde publica problemas y premios para ellos, como sintetizar algún compuesto, resolver algún problema de matemática o estadística para alguna aplicación, o simplemente proporcionar ideas. Es como Kaggle para la ciencia y las ideas, e incluso la NASA ha alojado algunas. Sin embargo, no estoy seguro de cuán exitoso es esto para las personas que publican cosas. Parece una forma extraña para un científico pasar su tiempo libre, pero tal vez si ve algo que sabe que puede hacer en un fin de semana lo suficientemente bien, entonces puede ganar rápidamente $ 10K.

De todos modos, tal vez algo como Ideación podría ponerse al día, pero dudo que sea lo suficientemente convencional como para constituir un cambio de paradigma. Sin embargo, definitivamente será otra buena herramienta.

No veo cómo el crowdsourcing podría aplicarse en más de una pequeña proporción de estudios científicos. Los estudios de “big data” pueden aparecer a menudo en la prensa, pero supongo que el 98% de los artículos publicados no incluyen big data. Ciertamente es posible que el crowdsourcing sea un desarrollo importante y emocionante en ciertos campos, y con ciertos tipos de estudios, pero este no es un evento en The History of Scienc e.