Исследование: возможности краудсорсинга в мониторинге выборов на примере Кении

crowds4
Может ли кра­уд­сор­синг быть эффек­тив­ным инстру­мен­том мони­то­рин­га выбо­ров? iHub про­вел иссле­до­ва­ние воз­мож­но­стей кра­уд­сор­син­га на при­ме­ре послед­них выбо­ров в Кении.

На плат­фор­ме iHub Research опуб­ли­ко­ва­ны резуль­та­ты иссле­до­ва­ния, пред­ме­том кото­ро­го явля­ют­ся воз­мож­но­сти кра­уд­сор­син­га в мони­то­рин­ге выбо­ров. На про­тя­же­нии 6 меся­цев иссле­до­ва­те­ли про­ве­ря­ли, в дей­стви­тель­но­сти ли кра­уд­сор­син­го­вые дан­ные (дан­ные, собран­ные от граж­дан через такие онлайн-плат­фор­мы, как Twitter и Facebook) содер­жат в себе боль­ше акту­аль­ной инфор­ма­ции о про­ис­хо­дя­щих собы­ти­ях, чем такие тра­ди­ци­он­ные медиа, как теле­ви­де­ние и газе­ты.

Выбо­ры в Кении в мар­те 2013 ста­ли кей­сом иссле­до­ва­ния, кото­рое заклю­ча­лось в срав­не­нии кра­уд­сор­син­го­вой инфор­ма­ции от граж­дан и инфор­ма­ции, пуб­ли­ку­е­мой тра­ди­ци­он­ны­ми медиа.

Главные цели исследования:

  1. Оце­нить воз­мож­но­сти исполь­зо­ва­ния «пас­сив­но­го кра­уд­сор­син­га» (сбо­ра уже полу­чен­ной инфор­ма­ции) в кений­ском кон­тек­сте;
  2. Опре­де­лить, какие меха­низ­мы сбо­ра дан­ных (пас­сив­ный кра­уд­сор­синг в Twitter, актив­ный кра­уд­сор­синг на плат­фор­ме Uchaguzi или онлайн-пуб­ли­ка­ции тра­ди­ци­он­ных медиа) дают наи­бо­лее пол­ную кар­ти­ну про­ис­хо­дя­ще­го;
  3. Раз­ра­бо­тать мето­до­ло­гию, кото­рая помо­га­ла бы опре­де­лять, насколь­ко кра­уд­сор­синг явля­ет­ся под­хо­дя­щим иссле­до­ва­тель­ским инстру­мен­том в дан­ном кон­тек­сте, и какие тех­ни­ки полу­че­ния и про­вер­ки инфор­ма­ции луч­ше исполь­зо­вать.

Выводы исследования

Коли­че­ствен­ный ана­лиз дан­ных, собран­ных в Twitter во вре­мя выбо­ров в Кении, пока­зал, что пас­сив­ный кра­уд­сор­синг суще­ству­ет и явля­ет­ся цен­ным спо­со­бом полу­че­ния инфор­ма­ции в кений­ском кон­тек­сте, но толь­ко при исполь­зо­ва­нии машин­ных мето­дов сбо­ра дан­ных – сбор дан­ных вруч­ную может занять до 270 рабо­чих дней.

Вто­рой целью иссле­до­ва­ния было понять, какую допол­ни­тель­ную инфор­ма­цию, по срав­не­нию с тра­ди­ци­он­ным источ­ни­ка­ми инфор­ма­ции и дру­ги­ми кра­уд­сор­син­го­вы­ми ресур­са­ми, может предо­ста­вить Twitter. Иссле­до­ва­те­ли обна­ру­жи­ли, что инфор­ма­ция об инци­ден­тах появ­ля­ет­ся в Twitter так же быст­ро или быст­рее, чем в тра­ди­ци­он­ных медиа, но недо­ста­ток инфор­ма­ции в Twitter в том, что она никак не про­ве­ря­ет­ся до пуб­ли­ка­ции (в отли­чие от тра­ди­ци­он­ных медиа или Uchaguzi).

crowds5

В Twitter так­же есть такая инфор­ма­ция, кото­рая может быть инте­рес­на опре­де­лен­ным груп­пам людей, но кото­рая не полу­ча­ет широ­ко­го осве­ще­ния в тра­ди­ци­он­ных медиа.

Тре­тьей целью иссле­до­ва­ния было опре­де­лить, суще­ству­ют ли опре­де­лен­ные усло­вия, кото­рые долж­ны соблю­дать­ся для того, что­бы кра­уд­сор­синг был бы важ­ным источ­ни­ком инфор­ма­ции во вре­мя выбо­ров. Кейс кений­ский выбо­ров пока­зал, что, дей­стви­тель­но, суще­ству­ют такие фак­то­ры, кото­рые надо учи­ты­вать при оцен­ке того, будет ли кра­уд­сор­синг в дан­ном слу­чае под­хо­дя­щим иссле­до­ва­тель­ским инстру­мен­том. Эти фак­то­ры, поми­мо про­чих, вклю­ча­ют в себя:

  • Доступ­ность и воз­мож­ность выхо­да в Интер­нет;
  • Рас­про­стра­не­ние мобиль­ных тех­но­ло­гий;
  • Рас­про­стра­не­ние и куль­ту­ра исполь­зо­ва­ния соци­аль­ных сетей.

Кро­ме того, иссле­до­ва­те­ли обна­ру­жи­ли, что перед тем, как опре­де­лять метод сбо­ра дан­ных, необ­хо­ди­мо понять, какой имен­но тип дан­ных нужен. Так, напри­мер, для дан­но­го про­ек­та тре­бо­ва­лись дан­ные из раз­ных источ­ни­ков для после­ду­ю­ще­го срав­ни­тель­но­го ана­ли­за, поэто­му иссле­до­ва­те­ли исполь­зо­ва­ли дан­ные как пас­сив­но­го кра­уд­сор­син­га, так и «актив­ных» кра­уд­сор­син­го­вых плат­форм.

Пол­ный текст отче­та по иссле­до­ва­нию вы може­те ска­чать здесь.

На осно­ва­нии дан­ных иссле­до­ва­ния было опуб­ли­ко­ва­но руко­вод­ство «3Vs Crowdsourcing Framework for Elec­tions», кото­рое будет полез­но всем тем, кто рабо­та­ет с кра­уд­сор­син­го­вой инфор­ма­ци­ей, напри­мер, жур­на­ли­стам или созда­те­лям кра­уд­сор­син­го­вых карт. Руко­вод­ство помо­жет понять, насколь­ко кра­уд­сор­синг явля­ет­ся под­хо­дя­щей опци­ей в кон­крет­ном слу­чае и какой тип кра­уд­сор­син­га нуж­но в дан­ном слу­чае исполь­зо­вать.