Crowdsourcing - Crowdsourcing

Este gráfico simboliza el uso de ideas de una amplia gama de personas, como se usa en el crowdsourcing.

El crowdsourcing es un modelo de abastecimiento en el que las personas u organizaciones obtienen bienes o servicios que incluyen ideas, votaciones, micro-tareas y finanzas de un grupo de participantes grande, relativamente abierto y, a menudo, en rápida evolución. A partir de 2021, el crowdsourcing generalmente implica el uso de Internet para atraer y dividir el trabajo entre los participantes para lograr un resultado acumulativo; sin embargo, es posible que no siempre sea una actividad en línea. La palabra "crowdsourcing" en sí misma, un acrónimo de " multitud " y " subcontratación ", supuestamente se acuñó en 2005. En comparación con la subcontratación, el crowdsourcing generalmente involucra a un grupo menos específico y más público. Las ventajas de utilizar el crowdsourcing pueden incluir costos, velocidad, calidad, flexibilidad, escalabilidad o diversidad mejorados. Los métodos comunes de crowdsourcing incluyen concursos, mercados laborales virtuales y colaboración abierta en línea. Algunas formas de crowdsourcing, como los "concursos de ideas" o los "concursos de innovación", brindan a las organizaciones formas de aprender más allá de la "base mental" proporcionada por sus empleados (por ejemplo, LEGO Ideas ). Las "microtareas" monótonas realizadas en paralelo por grandes multitudes pagadas (por ejemplo, Amazon Mechanical Turk ) son otra forma de crowdsourcing. Las organizaciones sin fines de lucro han utilizado el crowdsourcing para desarrollar bienes comunes (por ejemplo, Wikipedia ).

Definiciones

El término "crowdsourcing" fue acuñado en 2005 por Jeff Howe y Mark Robinson, editores de Wired , para describir cómo las empresas usaban Internet para "subcontratar el trabajo a la multitud", lo que rápidamente llevó al acrónimo "crowdsourcing". Howe publicó por primera vez una definición del término crowdsourcing en una publicación de blog que acompañaba a su artículo de Wired de junio de 2006 , "The Rise of Crowdsourcing", que salió impreso pocos días después:

Definido de manera simple, el crowdsourcing representa el acto de una empresa o institución que toma una función que una vez desempeñaron los empleados y la subcontrata a una red indefinida (y generalmente grande) de personas en forma de una convocatoria abierta. Esto puede tomar la forma de producción entre pares (cuando el trabajo se realiza en colaboración), pero a menudo también lo realizan personas individuales. El requisito previo fundamental es el uso del formato de convocatoria abierta y la gran red de trabajadores potenciales.

En un artículo del 1 de febrero de 2008, Daren C. Brabham, "la primera [persona] en publicar una investigación académica utilizando la palabra crowdsourcing" y autor del libro de 2013 Crowdsourcing , lo definió como un "modelo de producción y resolución de problemas distribuido en línea ". Kristen L. Guth y Brabham encontraron que el rendimiento de las ideas ofrecidas en las plataformas de crowdsourcing se ve afectado no solo por su calidad, sino también por la comunicación entre los usuarios sobre las ideas y la presentación en la propia plataforma.

Tras estudiar más de 40 definiciones de crowdsourcing en la literatura científica y popular, Enrique Estellés-Arolas y Fernando González Ladrón-de-Guevara, investigadores de la Universidad Politécnica de Valencia, desarrollaron una nueva definición integradora:

El crowdsourcing es un tipo de actividad participativa en línea en la que un individuo, una institución, una organización sin fines de lucro o una empresa propone a un grupo de individuos de diferente conocimiento, heterogeneidad y número, a través de una convocatoria abierta flexible, la realización voluntaria de una tarea. La realización de la tarea; de complejidad variable y modularidad, y; en el que la multitud deba participar, aportando su trabajo, dinero, conocimientos y / o experiencia, siempre conlleva un beneficio mutuo. El usuario recibirá la satisfacción de un determinado tipo de necesidad, ya sea económica, reconocimiento social, autoestima o el desarrollo de habilidades individuales, mientras que el crowdsourcer obtendrá y utilizará a su favor lo que el usuario ha aportado al emprendimiento. , cuya forma dependerá del tipo de actividad que se realice.

Como se mencionó anteriormente en las definiciones de Brabham y Estellés-Arolas y Ladrón-de-Guevara, el crowdsourcing en la concepción moderna es un fenómeno mediado por TI, lo que significa que una forma de TI siempre se utiliza para crear y acceder a multitudes de personas. A este respecto, se ha considerado que el crowdsourcing abarca tres técnicas separadas pero estables; crowdsourcing de competencia, crowdsourcing del mercado laboral virtual y crowdsourcing de colaboración abierta.

A pesar de la multiplicidad de definiciones de crowdsourcing, una constante ha sido la difusión de problemas al público y una convocatoria abierta de contribuciones para ayudar a resolver el problema. Los miembros del público presentan soluciones que luego son propiedad de la entidad, que originalmente transmitió el problema. En algunos casos, el contribuyente de la solución es compensado monetariamente con premios o con reconocimiento. En otros casos, las únicas recompensas pueden ser felicitaciones o satisfacción intelectual. El crowdsourcing puede producir soluciones de aficionados o voluntarios que trabajan en su tiempo libre o de expertos o pequeñas empresas, que antes eran desconocidos para la organización iniciadora.

Ejemplos historicos

Si bien el término "crowdsourcing" se popularizó en línea para describir actividades basadas en Internet, algunos ejemplos de proyectos, en retrospectiva, pueden describirse como crowdsourcing.

Cronología de los principales eventos

  • 594 a. C. - Solón exige que todos los ciudadanos juren respetar sus leyes, lo que, entre otras cosas, fortalece la inclusión y la participación ciudadana en el gobierno de la antigua Atenas , el primer ejemplo de gobierno democrático para el que existe documentación confiable.
  • 618–907: la dinastía Tang introduce la sociedad anónima, la primera forma de financiación colectiva.
  • 1567 - El rey Felipe II de España ofrece un premio en efectivo por calcular la longitud de un barco en el mar.
  • 1714 - Las recompensas de la longitud : cuando el gobierno británico estaba tratando de encontrar una manera de medir la posición longitudinal de un barco, ofrecieron al público un premio monetario a quien se le ocurriera la mejor solución.
  • 1783 - El rey Luis XVI ofreció un premio a la persona que pudiera "hacer el álcali" descomponiendo la sal marina por el "método más simple y económico".
  • 1848 - Matthew Fontaine Maury distribuyó 5000 copias de sus cartas de viento y corriente de forma gratuita con la condición de que los marineros devolvieran un registro estandarizado de su viaje al Observatorio Naval de los EE. UU. En 1861, había distribuido 200.000 ejemplares de forma gratuita, en las mismas condiciones.
  • Una red de algunos observadores meteorológicos 150 voluntarios en todo el EE.UU. se creó como parte de la - 1849 Smithsonian Institution 's Proyecto de Meteorología iniciado por el primer Secretario del Smithsonian, Joseph Henry , quien utilizó el telégrafo para reunir voluntarios de datos y crear una mapa meteorológico de gran tamaño, que pone a disposición del público nueva información todos los días. Por ejemplo, los voluntarios rastrearon un tornado que pasaba por Wisconsin y enviaron los hallazgos por telégrafo al Smithsonian. El proyecto de Henry se considera el origen de lo que luego se convirtió en el Servicio Meteorológico Nacional . En una década, el proyecto contaba con más de 600 observadores voluntarios y se había extendido a Canadá, México, América Latina y el Caribe.
  • 1884 - Publicación del Oxford English Dictionary : 800 voluntarios catalogaron palabras para crear el primer fascículo del OED.
  • 1916 - Concurso Planters Peanuts: El logotipo de Mr. Peanut fue diseñado por un niño de 14 años que ganó el concurso del logo Planter Peanuts.
  • 1957 - Jørn Utzon , ganador del concurso de diseño de la Ópera de Sydney .
  • 1970 - Concurso francés de fotografía amateur C'était Paris en 1970 ("This Was Paris in 1970") patrocinado por la ciudad de París , la radio France-Inter y la Fnac : 14.000 fotógrafos produjeron 70.000 copias en blanco y negro y 30.000 en color. diapositivas de la capital francesa para documentar los cambios arquitectónicos de París. Las fotografías fueron donadas a la Bibliothèque historique de la ville de Paris .
  • 1979 - Robert Axelrod invita a académicos en línea a enviar algoritmos FORTRAN para jugar el repetido Dilema del Prisionero ; esto da como resultado Tit por Tat .
  • 1991 - Linus Torvalds comienza a trabajar en el sistema operativo Linux , invitando a programadores de todo el mundo a contribuir con el código.
  • 1996 - Se funda la Bolsa de Valores de Hollywood : Permitida para la compra y venta de acciones.
  • 1997 - La banda de rock británica Marillion recaudó 60.000 dólares de sus fans para ayudar a financiar su gira por Estados Unidos.
  • 1999 - SETI @ home fue lanzado por la Universidad de California, Berkeley . Los voluntarios pueden contribuir a la búsqueda de señales que puedan provenir de inteligencia extraterrestre mediante la instalación de un programa que utiliza el tiempo de inactividad de la computadora para analizar fragmentos de datos registrados por radiotelescopios involucrados en el programa SERENDIP .
  • 2000 - Establecimiento de JustGiving : esta plataforma en línea permite al público ayudar a recaudar fondos para organizaciones benéficas.
  • 2000 - Lanzamiento del servicio de voluntariado en línea del programa VNU: Conexión de personas que dedican su tiempo y sus habilidades a través de Internet para ayudar a las organizaciones a abordar los desafíos del desarrollo.
  • 2000 - Se fundó iStockPhoto : el sitio web gratuito de imágenes de archivo permite al público contribuir y recibir comisiones por sus contribuciones.
  • 2001 - Lanzamiento de Wikipedia : "Enciclopedia de Internet de libre acceso y contenido gratuito".
  • 2001 - Fundación de Topcoder - empresa de desarrollo de software de crowdsourcing.
  • 2004 - Se lanza OpenStreetMap , un proyecto colaborativo para crear un mapa editable gratuito del mundo.
  • 2004 - Primer concurso de Toyota "Arte del coche de ensueño": se pidió a los niños de todo el mundo que dibujaran el "coche de sus sueños del futuro".
  • 2005 - Kodak 's 'Ir por el Oro' concurso: Kodak pide a cualquier persona que presente un cuadro de una victoria personal.
  • 2006 - Jeff Howe acuñó el término crowdsourcing en Wired .
  • 2009 - Waze , una aplicación de GPS orientada a la comunidad , permite a los usuarios enviar información de la carretera y datos de ruta según la ubicación, como informes de accidentes automovilísticos o tráfico , e integra esos datos en sus algoritmos de enrutamiento para todos los usuarios de la aplicación.
  • 2011 - Casting of Flavors ( Haznos un sabor en los EE. UU.) - Una campaña lanzada por Lay's de PepsiCo en España. La campaña se trató de un concurso que se realizó para iniciar un sabor para la botana.
  • 2012 - Lanzamiento de la plataforma Crowdsourcing Week en Singapur.
  • 2019: Crowdsourcing Week lanza los premios BOLD globales para reconocer logros e innovaciones en crowdsourcing y tecnología relacionada.

Primeras competiciones

El crowdsourcing se ha utilizado a menudo en el pasado como una competencia para descubrir una solución. El gobierno francés propuso varios de estos concursos, a menudo recompensados ​​con premios Montyon , creados para franceses pobres que habían realizado actos virtuosos. Estos incluyeron el proceso Leblanc , o el premio Alkali, donde se proporcionó una recompensa por separar la sal del álcali, y la turbina de Fourneyron , cuando se desarrolló la primera turbina comercial hidráulica.

En respuesta a un desafío del gobierno francés, Nicolas Appert ganó un premio por inventar una nueva forma de conservación de alimentos que consistía en sellar los alimentos en frascos herméticos. El gobierno británico proporcionó una recompensa similar para encontrar una manera fácil de determinar la longitud de un barco en el Premio de Longitud . Durante la Gran Depresión, los empleados sin trabajo tabularon funciones matemáticas superiores en el Proyecto de Tablas Matemáticas como un proyecto de divulgación. Una de las mayores campañas de crowdsourcing fue un concurso público de diseño en 2010, organizado por el ministerio de finanzas del gobierno indio para crear un símbolo para la rupia india . Miles de personas enviaron entradas antes de que el gobierno se concentrara en el símbolo final basado en la escritura devanagari usando la letra Ra.

En astronomia

El crowdsourcing en astronomía fue utilizado a principios del siglo XIX por el astrónomo Denison Olmsted . Después de ser despertado en una noche de finales de noviembre debido a una lluvia de meteoritos , Olmsted notó un patrón en las estrellas fugaces. Olmsted escribió un breve informe sobre esta lluvia de meteoritos en el periódico local. "Dado que los meteorólogos no comprenden la causa de 'Falling Stars', es deseable recopilar todos los hechos relacionados con este fenómeno, expresados ​​con la mayor precisión posible", escribió Olmsted a los lectores, en un informe que posteriormente se recopiló y se reunió en periódicos a nivel nacional. Las respuestas llegaron de muchos estados, junto con las observaciones de los científicos enviadas al American Journal of Science and Arts . Estas respuestas lo ayudaron a realizar una serie de avances científicos, el principal descubrimiento es que las lluvias de meteoritos se ven en todo el país y caen del espacio bajo la influencia de la gravedad. Además, demostraron que las lluvias aparecían en ciclos anuales, un hecho que a menudo eludía a los científicos. Las respuestas le permitieron sugerir una velocidad para los meteoros, aunque su estimación resultó ser demasiado conservadora. Si hubiera tomado las respuestas tal como se presentan, su conjetura sobre la velocidad de los meteoros habría estado más cerca de su velocidad real.

Una versión más reciente del crowdsourcing en astronomía es el proyecto de organización de fotografías de la NASA, que pide a los usuarios de Internet que busquen fotografías tomadas desde el espacio e intenten identificar la ubicación que está documentando la imagen.

En la investigación de sistemas energéticos

Los modelos de sistemas energéticos requieren conjuntos de datos grandes y diversos , cada vez más dada la tendencia hacia una mayor resolución temporal y espacial. En respuesta, ha habido varias iniciativas para crowdsourcing de estos datos. Lanzado en diciembre de 2009, OpenEI es un sitio web colaborativo , administrado por el gobierno de EE. UU. , Que proporciona datos energéticos abiertos . Si bien gran parte de su información proviene de fuentes del gobierno de EE. UU., La plataforma también busca información de fuentes colaborativas de todo el mundo. La wiki semántica y la base de datos Enipedia también publica datos de sistemas de energía utilizando el concepto de información abierta de fuentes colaborativas . Enipedia se puso en marcha en marzo de 2011.

En la investigación de la genealogía

La investigación genealógica utilizaba técnicas de crowdsourcing mucho antes de que las computadoras personales fueran comunes. A partir de 1942, los miembros de La Iglesia de Jesucristo de los Santos de los Últimos Días alentaron a los miembros a enviar información sobre sus antepasados. La información enviada se reunió en una sola colección. En 1969, para animar a más personas a participar en la recopilación de información genealógica sobre sus antepasados, la iglesia inició el programa de tres generaciones. En este programa, se pidió a los miembros de la iglesia que prepararan formularios documentados de registro de grupos familiares para las primeras tres generaciones. El programa se amplió más tarde para alentar a los miembros a investigar al menos cuatro generaciones y se conoció como el programa de cuatro generaciones.

Los institutos que tienen registros de interés para la investigación genealógica han utilizado multitudes de voluntarios para crear catálogos e índices de registros.

En geografia

La Información Geográfica Voluntaria (VGI) es información geográfica generada a través de Crowdsourcing, a diferencia de los métodos tradicionales de Información Geográfica Profesional (PGI). Al describir el entorno construido, VGI tiene muchas ventajas sobre PGI, principalmente percepción de vigencia, precisión y autoridad. OpenStreetMap es un ejemplo de proyecto de mapeo colaborativo.

En Ingeniería

Muchas empresas están introduciendo el crowdsourcing para aumentar sus capacidades de ingeniería y encontrar soluciones a desafíos técnicos no resueltos y la necesidad de adoptar tecnologías más nuevas como la impresión 3D , IOT , etc.

En la investigación de la genealogía genética

La genealogía genética es una combinación de la genealogía tradicional con la genética . El auge de las pruebas de ADN personales, después del cambio de siglo, por parte de empresas como Gene by Gene , FTDNA , GeneTree , 23andMe y Ancestry.com , ha llevado a bases de datos públicas y semipúblicas de pruebas de ADN que utilizan técnicas de crowdsourcing. En los últimos años, los proyectos de ciencia ciudadana se han centrado cada vez más en proporcionar beneficios a la investigación científica. Esto incluye apoyo, organización y difusión de pruebas de ADN (genéticas) personales. De manera similar a la astronomía amateur , los científicos ciudadanos alentados por organizaciones voluntarias como la Sociedad Internacional de Genealogía Genética , han proporcionado información e investigación valiosas a la comunidad científica profesional.

Spencer Wells , director de la propaganda del Proyecto Genográfico :

Desde 2005, el Proyecto Genográfico ha utilizado la última tecnología genética para ampliar nuestro conocimiento de la historia humana, y su uso pionero de las pruebas de ADN para involucrar e involucrar al público en el esfuerzo de investigación ha ayudado a crear una nueva generación de "científicos ciudadanos . " Geno 2.0 amplía el alcance de la ciencia ciudadana, aprovechando el poder de la multitud para descubrir nuevos detalles de la historia de la población humana.

En periodismo

El crowdsourcing se utiliza cada vez más en el periodismo profesional. Los periodistas pueden obtener información de la multitud, por lo general, verificando la información y luego utilizando la información que han recopilado en sus artículos como mejor les parezca. El periódico líder en Suecia ha utilizado con éxito el crowdsourcing para investigar las tasas de interés de los préstamos hipotecarios en el país en 2013-2014, lo que ha dado como resultado más de 50.000 presentaciones. El principal diario finlandés realizó una investigación de crowdsourcing sobre la venta al descubierto de acciones en 2011-2012, y la información de crowdsourcing condujo a la revelación de un sistema de evasión fiscal incompleto en un banco finlandés. El ejecutivo del banco fue despedido y se produjeron cambios de política. TalkingPointsMemo en los Estados Unidos pidió a sus lectores que examinaran 3000 correos electrónicos sobre el despido de fiscales federales en 2008. El periódico británico The Guardian realizó el examen colectivo de cientos de miles de documentos en 2009.

En lingüística

Se han aplicado estrategias de crowdsourcing para estimar el conocimiento de las palabras, el tamaño del vocabulario y el origen de las palabras. El crowdsourcing implícito en las redes sociales también ha ayudado a aproximar de manera eficiente los datos sociolingüísticos. Se analizaron las conversaciones de Reddit en varios subreddits basados ​​en la ubicación para detectar la presencia de formas gramaticales exclusivas de un dialecto regional. Luego se utilizaron para mapear la extensión de la población de hablantes. Los resultados podrían aproximarse a encuestas a gran escala sobre el tema sin participar en entrevistas de campo.

En ornitología

Otro ejemplo temprano de crowdsourcing ocurrió en el campo de la ornitología . El 25 de diciembre de 1900, Frank Chapman, uno de los primeros funcionarios de la Sociedad Nacional Audubon , inició una tradición, denominada "Censo de aves del día de Navidad" . El proyecto convocó a observadores de aves de toda América del Norte para que contaran y registraran el número de aves de cada especie que presenciaron el día de Navidad. El proyecto tuvo éxito y los registros de 27 contribuyentes diferentes se compilaron en un censo de aves, que registró alrededor de 90 especies de aves. Esta recopilación de datos a gran escala constituyó una forma temprana de ciencia ciudadana, la premisa en la que se basa el crowdsourcing. En el censo de 2012, más de 70.000 personas participaron en 2.369 círculos de conteo de aves. La Navidad de 2014 marcó el 115º Conteo Anual de Aves de Navidad de la Sociedad Nacional Audubon .

En política pública

La política pública de crowdsourcing y la producción de servicios públicos también se conoce como contratación ciudadana . Mientras que algunos estudiosos sostienen crowdsourcing es una herramienta de política o de un medio definido de coproducción pregunta que los demás y argumentan que el crowdsourcing se puede considerar simplemente como un habilitador tecnológico que simplemente puede aumentar la velocidad y la facilidad de participation.Crowdsourcing también pueden desempeñar un papel en la democratización .

La primera conferencia centrada en el crowdsourcing para la política y las políticas tuvo lugar en la Universidad de Oxford, bajo los auspicios del Oxford Internet Institute, en 2014. Desde 2012 ha surgido una investigación que se centra en el uso del crowdsourcing con fines políticos. Estos incluyen la investigación experimental del uso de Mercados Laborales Virtuales para la evaluación de políticas y una evaluación del potencial de participación ciudadana en la innovación de procesos para la administración pública.

Los gobiernos de todo el mundo utilizan cada vez más el crowdsourcing para el descubrimiento de conocimientos y la participación cívica. Islandia hizo un crowdsourcing de su proceso de reforma constitucional en 2011, y Finlandia ha colaborado con varios procesos de reforma legal para abordar sus leyes de tráfico fuera de la carretera. El gobierno finlandés permitió que los ciudadanos participaran en un foro en línea para discutir problemas y posibles soluciones con respecto a algunas leyes de tránsito fuera de la carretera. La información y las resoluciones de fuentes colaborativas se pasarían a los legisladores para que las consultaran al tomar una decisión, lo que permitiría a los ciudadanos contribuir de manera más directa a las políticas públicas. La ciudad de Palo Alto está recabando los comentarios de la gente para la actualización de su Plan Integral de la Ciudad en un proceso que comenzó en 2015. La Cámara de Representantes de Brasil ha utilizado el crowdsourcing en las reformas de políticas, y las agencias federales de los Estados Unidos han utilizado el crowdsourcing durante varios años. años.

En sismología

El Centro Sismológico Europeo-Mediterráneo (EMSC) ha desarrollado un sistema de detección sísmica mediante el seguimiento de los picos de tráfico en su sitio web y mediante el análisis de las palabras clave utilizadas en Twitter.

En bibliotecas, museos y archivos

La corrección del texto de los periódicos en la Biblioteca Nacional de Australia fue un ejemplo temprano e influyente de trabajo con transcripciones de texto para el crowdsourcing en instituciones del patrimonio cultural. El proyecto steve.museum proporcionó un prototipo para etiquetar obras de arte. El crowdsourcing se utiliza en bibliotecas para correcciones OCR en textos digitalizados , para etiquetado y para financiación, especialmente en ausencia de medios económicos y humanos. Los voluntarios pueden contribuir explícitamente con un esfuerzo consciente o implícitamente sin ser conocidos, convirtiendo el texto de la imagen del periódico en bruto en una forma digital corregida por humanos.

Métodos modernos

Actualmente, el crowdsourcing se ha transferido principalmente a Internet, que proporciona un lugar particularmente beneficioso para el crowdsourcing, ya que las personas tienden a ser más abiertas en proyectos basados ​​en la web en los que no se les juzga ni se les examina físicamente y, por lo tanto, se pueden sentir más cómodos compartiendo. Este enfoque permite, en última instancia, proyectos artísticos bien diseñados porque las personas son menos conscientes, o incluso menos conscientes, del escrutinio de su trabajo. En una atmósfera en línea, se puede prestar más atención a las necesidades específicas de un proyecto, en lugar de dedicar tanto tiempo a la comunicación con otras personas. El efecto de la comunicación del usuario y la presentación de la plataforma deben tenerse en cuenta al evaluar el rendimiento de las ideas. en contextos de crowdsourcing.

Según una definición de Henk van Ess:

El problema del crowdsourcing puede ser enorme (tareas épicas como encontrar vida extraterrestre o mapear zonas de terremotos) o muy pequeño ('¿dónde puedo patinar de forma segura?'). Algunos ejemplos de temas de crowdsourcing exitosos son los problemas que molestan a las personas, las cosas que hacen que las personas se sientan bien consigo mismas, los proyectos que aprovechan el conocimiento especializado de expertos orgullosos, los temas que la gente considera comprensivos o cualquier forma de injusticia.

El crowdsourcing puede tomar una ruta explícita o implícita. El crowdsourcing explícito permite a los usuarios trabajar juntos para evaluar, compartir y crear diferentes tareas específicas, mientras que el crowdsourcing implícito significa que los usuarios resuelven un problema como efecto secundario de otra cosa que están haciendo. Con el crowdsourcing explícito, los usuarios pueden evaluar elementos particulares como libros o páginas web, o compartir mediante la publicación de productos o elementos. Los usuarios también pueden construir artefactos proporcionando información y editando el trabajo de otras personas. El crowdsourcing implícito puede adoptar dos formas: autónomo y a cuestas. Standalone permite a las personas resolver problemas como un efecto secundario de la tarea que realmente están haciendo, mientras que el piggyback toma la información de los usuarios de un sitio web de terceros para recopilar información.

En su libro de 2013, Crowdsourcing , Daren C. Brabham presenta una tipología basada en problemas de enfoques de crowdsourcing:

  • El descubrimiento y la gestión del conocimiento se utilizan para problemas de gestión de la información en los que una organización moviliza a una multitud para encontrar y reunir información. Es ideal para crear recursos colectivos.
  • La asignación de tareas de inteligencia humana distribuida se utiliza para problemas de gestión de la información en los que una organización tiene un conjunto de información en la mano y moviliza a una multitud para procesar o analizar la información. Es ideal para procesar grandes conjuntos de datos que las computadoras no pueden hacer fácilmente.
  • La búsqueda de difusión se utiliza para problemas de ideación en los que una organización moviliza a una multitud para encontrar una solución a un problema que tiene una respuesta correcta objetiva y demostrable. Es ideal para la resolución de problemas científicos.
  • La producción creativa aprobada por pares se utiliza para problemas de ideación, donde una organización moviliza a una multitud para encontrar una solución a un problema que tiene una respuesta subjetiva o que depende del apoyo público. Es ideal para problemas de diseño, estéticos o de política.

El crowdsourcing a menudo permite a los participantes clasificar las contribuciones de los demás, por ejemplo, en respuesta a la pregunta "¿Qué podemos hacer para que Acme sea una gran empresa?" Un método común de clasificación es el recuento de "me gusta", donde la contribución con más me gusta ocupa el primer lugar. Este método es simple y fácil de entender, pero privilegia las contribuciones tempranas, que tienen más tiempo para acumular Me gusta. En los últimos años, varias empresas de crowdsourcing han comenzado a utilizar comparaciones por pares , respaldadas por algoritmos de clasificación. Los algoritmos de clasificación no penalizan las contribuciones tardías. También producen resultados más rápido. Los algoritmos de clasificación han demostrado ser al menos 10 veces más rápidos que la clasificación de pila manual. Sin embargo, un inconveniente es que los algoritmos de clasificación son más difíciles de entender que de contar.

En "Cómo gestionar las plataformas de crowdsourcing de forma eficaz", Ivo Blohm afirma que hay cuatro tipos de plataformas de crowdsourcing: microtareas, agrupación de información, búsqueda de difusión y colaboración abierta. Se diferencian en la diversidad y agregación de contribuciones que se crean. La diversidad de la información recopilada puede ser homogénea o heterogénea. La agregación de información puede ser selectiva o integradora. Algunas categorías comunes de crowdsourcing se han utilizado con eficacia en el mundo comercial, incluyendo crowdvoting, crowdsolving, crowdfunding , microtrabajo , el crowdsourcing creativo , administración de personal crowdsource , y concursos de premios de inducción . Aunque esta puede no ser una lista exhaustiva, los elementos cubren las principales formas en que las personas utilizan las multitudes para realizar sus tareas.

Crowdvoting

La votación colectiva ocurre cuando un sitio web recopila las opiniones y juicios de un grupo grande sobre un tema determinado. El mercado electrónico de Iowa es un mercado de predicciones que reúne las opiniones de las multitudes sobre la política y trata de garantizar la precisión haciendo que los participantes paguen dinero para comprar y vender contratos basados ​​en resultados políticos.

Algunos de los ejemplos más famosos han hecho uso de los canales de las redes sociales: Domino's Pizza, Coca-Cola, Heineken y Sam Adams han creado una nueva pizza, diseño de botella, cerveza y canción, respectivamente. Threadless.com selecciona las camisetas que vende haciendo que los usuarios proporcionen diseños y voten las que les gustan, que luego se imprimen y están disponibles para su compra.

El Informe de Calificaciones de California (CRC), un programa lanzado conjuntamente en enero de 2014 por el Centro de Investigación de Tecnología de la Información en Interés de la Sociedad y el Vicegobernador Gavin Newsom , es un ejemplo de votación colectiva en la actualidad. Los participantes acceden a la CRC en línea y votan sobre seis temas oportunos. A través del análisis de componentes principales , los usuarios se ubican en un "café" en línea en el que pueden presentar sus propias opiniones políticas y calificar las sugerencias de otros participantes. Este sistema tiene como objetivo involucrar efectivamente al público en general en discusiones políticas relevantes y resaltar los temas específicos que más preocupan a los californianos.

El valor de Crowdvoting en la industria del cine se demostró cuando en 2009 una multitud predijo con precisión el éxito o el fracaso de una película basándose en su avance, una hazaña que fue replicada en 2013 por Google.

En Reddit , los usuarios califican colectivamente el contenido web, las discusiones y los comentarios, así como las preguntas que se les hacen a las personas de interés en las entrevistas en línea de " AMA " y AskScience .

En 2017, Project Fanchise compró un equipo en la Liga de fútbol sala y creó Salt Lake Screaming Eagles, un equipo dirigido por fanáticos. Usando una aplicación móvil, los fanáticos votaron sobre las operaciones diarias del equipo, el nombre de la mascota, el fichaje de los jugadores e incluso el llamado de juego ofensivo durante los juegos.

Trabajo creativo de crowdsourcing

El crowdsourcing creativo abarca proyectos creativos como diseño gráfico , arquitectura de crowdsourcing , diseño de productos, diseño de indumentaria, películas, escritura, nombres de empresas, ilustración, etc. Si bien los concursos de crowdsourcing se han utilizado durante décadas en algunos campos creativos (como la arquitectura), El crowdsourcing ha proliferado con el desarrollo reciente de plataformas basadas en web donde los clientes pueden solicitar una amplia variedad de trabajos creativos a un costo menor que por los medios tradicionales.

Crowdsourcing en el desarrollo de software

Varias empresas utilizan el enfoque de crowdsourcing para el desarrollo de software . Ejemplos notables son Topcoder y su empresa matriz Wipro .

Recopilación de datos relacionados con el lenguaje de crowdsourcing

El crowdsourcing también se ha utilizado para recopilar datos relacionados con el idioma. Para el trabajo de diccionario, como se mencionó anteriormente, fue aplicado hace más de cien años por los editores del Oxford English Dictionary , utilizando papel y correo postal. Mucho más tarde, se imprimió en una revista una convocatoria para recopilar ejemplos de refranes sobre un tema específico (pluralismo religioso). Hoy en día, dado que el "crowdsourcing" tiene la connotación inherente de estar basado en la web, dicha recopilación de datos relacionados con el idioma se realiza en la web mediante crowdsourcing de manera acelerada. Actualmente, se están llevando a cabo varios proyectos de compilación de diccionarios en la web, particularmente para idiomas que no están altamente documentados académicamente, como el idioma Oromo . Se han desarrollado programas de software para diccionarios de colaboración colectiva , como WeSay . Una forma ligeramente diferente de crowdsourcing de datos lingüísticos ha sido la creación en línea de terminología científica y matemática para el lenguaje de señas estadounidense . La minería de conversaciones de redes sociales disponibles públicamente se puede utilizar como una forma de crowdsourcing implícito para aproximar la extensión geográfica de los dialectos de los hablantes. La recopilación de proverbios también se realiza a través de crowdsourcing en la Web, de manera más innovadora para el idioma pashto de Afganistán y Pakistán. El crowdsourcing se ha utilizado ampliamente para recopilar el estándar de oro de alta calidad para crear sistemas automáticos en el procesamiento del lenguaje natural (por ejemplo , reconocimiento de entidades con nombre , vinculación de entidades ).

Crowdsolving

Crowdsolving es una forma colaborativa, pero holística, de resolver un problema utilizando muchas personas, comunidades, grupos o recursos. Es un tipo de crowdsourcing que se centra en problemas complejos e intelectualmente exigentes que requieren un esfuerzo considerable y la calidad / singularidad de la contribución.

Las cadenas de ideas y problemas son una forma de crowdsourcing y crowdsolving de ideas, donde se pide a las personas que envíen ideas para resolver problemas y luego problemas con esas ideas. El objetivo es animar a las personas a encontrar soluciones prácticas a problemas bien pensados.

Recaudación de fondos

El crowdfunding es el proceso de financiación de proyectos por parte de una multitud de personas que contribuyen con una pequeña cantidad para lograr un determinado objetivo monetario, normalmente a través de Internet. El crowdfunding se ha utilizado con fines comerciales y benéficos. El modelo de crowdfunding que ha existido por más tiempo es el crowdfunding basado en recompensas. Este modelo es donde las personas pueden precomprar productos, comprar experiencias o simplemente donar. Si bien, en algunos casos, esta financiación puede destinarse a ayudar a una empresa, los financiadores no pueden invertir y convertirse en accionistas a través del crowdfunding basado en recompensas.

Las personas, empresas y emprendedores pueden mostrar sus negocios y proyectos al mundo entero creando un perfil, que generalmente incluye un video corto que presenta su proyecto, una lista de recompensas por donación e ilustraciones a través de imágenes. El objetivo es crear un mensaje convincente que atraiga a los lectores. Los financiadores realizan contribuciones monetarias por numerosas razones:

  1. Se conectan con el propósito principal de la campaña, como ser parte de una comunidad emprendedora y apoyar una idea o producto innovador.
  2. Se conectan a un aspecto físico de la campaña, como las recompensas y las ganancias de la inversión.
  3. Se conectan a la exhibición creativa de la presentación de la campaña.
  4. Quieren ver nuevos productos antes que el público.

El dilema para el crowdfunding de acciones en los EE. UU. A partir de 2012 era cómo la Comisión de Bolsa y Valores (SEC) iba a regular todo el proceso. En ese momento, la SEC estaba refinando las reglas y regulaciones, que tenía hasta el 1 de enero de 2013, para ajustar los métodos de recaudación de fondos. Los reguladores se vieron abrumados tratando de regular la Dodd-Frank y todas las demás reglas y regulaciones que involucran a las empresas públicas y la forma en que comercian. Los defensores de la regulación afirmaron que el crowdfunding abriría las compuertas para el fraude, lo llamaron el "salvaje oeste" de la recaudación de fondos y lo compararon con los días de los años 80 de los "vaqueros de llamada fría" de las acciones de centavo. El proceso permite recaudar hasta $ 1 millón sin que estén involucradas algunas de las regulaciones. Las empresas bajo la propuesta vigente en ese momento tendrían exenciones disponibles y podrían obtener capital de un grupo más grande de personas, lo que puede incluir umbrales más bajos para los criterios de inversionista, mientras que las reglas antiguas requerían que la persona sea un inversionista "acreditado". Estas personas a menudo se reclutan en las redes sociales, donde los fondos se pueden adquirir mediante una compra de acciones, un préstamo, una donación o un pedido. Los montos recaudados se han vuelto bastante elevados, con solicitudes que superan el millón de dólares por software como Trampoline Systems, que lo utilizó para financiar la comercialización de su nuevo software.

Crowdsourcing móvil

El crowdsourcing móvil, involucra actividades que tienen lugar en teléfonos inteligentes o plataformas móviles que se caracterizan frecuentemente por la tecnología GPS. Esto permite la recopilación de datos en tiempo real y brinda a los proyectos un mayor alcance y accesibilidad. Sin embargo, el crowdsourcing móvil puede generar un sesgo urbano, así como preocupaciones por la seguridad y la privacidad.

Macrowork

Las tareas de Macrowork suelen tener estas características: se pueden realizar de forma independiente, requieren una cantidad fija de tiempo y requieren habilidades especiales. Macrotasks podría ser parte de proyectos especializados o podría ser parte de un proyecto grande y visible donde los trabajadores colaboran donde sea que tengan las habilidades requeridas. Los factores distintivos clave son que el macrowork requiere habilidades especializadas y, por lo general, lleva más tiempo, mientras que el microwork no requiere habilidades especializadas.

Microtrabajo

Microwork es una plataforma de crowdsourcing que permite a los usuarios realizar pequeñas tareas para las que las computadoras carecen de aptitud para pequeñas cantidades de dinero. El popular Mechanical Turk de Amazon ha creado muchos proyectos diferentes para que los usuarios participen, donde cada tarea requiere muy poco tiempo y ofrece una cantidad muy pequeña de pago. Las versiones chinas de esto, comúnmente llamadas Witkey , son similares e incluyen sitios como Taskcn.com y k68.cn. Al elegir tareas, dado que solo ciertos usuarios "ganan", los usuarios aprenden a enviar más tarde y elegir tareas menos populares para aumentar la probabilidad de que su trabajo sea elegido. Un ejemplo de un proyecto de Mechanical Turk es cuando los usuarios buscaron imágenes de satélite de un barco para encontrar al investigador perdido Jim Gray.

Proyectos sencillos

Los proyectos simples son aquellos que requieren una gran cantidad de tiempo y habilidades en comparación con el micro y macrowork. Si bien un ejemplo de macrowork sería escribir comentarios de encuestas, los proyectos simples incluyen actividades como escribir una línea básica de código o programar una base de datos, que requieren un mayor compromiso de tiempo y nivel de habilidad. Estos proyectos generalmente no se encuentran en sitios como Amazon Mechanical Turk , sino que se publican en plataformas como Upwork que requieren una experiencia específica.

Proyectos complejos

Los proyectos complejos generalmente toman la mayor parte del tiempo, tienen más en juego y requieren personas con habilidades muy específicas. Por lo general, estos son proyectos "únicos" que son difíciles de lograr y pueden incluir proyectos como el diseño de un nuevo producto que una empresa espera patentar. Tareas como esa serían "complejas" porque el diseño es un proceso meticuloso que requiere una gran cantidad de tiempo para perfeccionarse, y además las personas que realizan estos proyectos deben tener una capacitación especializada en diseño para completar el proyecto de manera efectiva. Estos proyectos suelen pagar los más altos, pero rara vez se ofrecen.

Concursos de premios de incentivo

Los concursos de ideas basados ​​en la web o los concursos de premios de incentivo a menudo consisten en ideas genéricas, premios en efectivo y una plataforma basada en Internet para facilitar la generación y discusión de ideas. Un ejemplo de estos concursos incluye un evento como el "Innovation Jam" de IBM 2006, al que asistieron más de 140.000 participantes internacionales y que arrojó alrededor de 46.000 ideas. Otro ejemplo es el Premio Netflix en 2009. La idea era pedirle a la multitud que presentara un algoritmo de recomendación más preciso que el propio algoritmo de Netflix. Tuvo un gran premio de US $ 1,000,000 y fue otorgado al equipo Pragmatic Chaos de BellKor, que superó el propio algoritmo de Netflix para predecir calificaciones, en un 10.06%.

Otro ejemplo de crowdsourcing basado en la competencia es el experimento de globos DARPA de 2009 , donde DARPA colocó 10 marcadores de globos en los Estados Unidos y desafió a los equipos a competir para ser los primeros en informar la ubicación de todos los globos. Se requirió una colaboración de esfuerzos para completar el desafío de manera rápida y además de la motivación competitiva del concurso en su conjunto, el equipo ganador (MIT, en menos de nueve horas) estableció su propio entorno "colabora-competitivo" para generar participación en su equipo. . Un desafío similar fue el Tag Challenge , financiado por el Departamento de Estado de EE. UU., Que requería localizar y fotografiar a personas en cinco ciudades de EE. UU. Y Europa en un plazo de 12 horas basándose solo en una sola fotografía. El equipo ganador logró localizar a tres sospechosos movilizando voluntarios en todo el mundo utilizando un esquema de incentivos similar al utilizado en el desafío del globo.

Las plataformas de innovación abierta son una forma muy eficaz de reunir los pensamientos e ideas de las personas para que realicen investigación y desarrollo. La empresa InnoCentive es una plataforma de crowdsourcing para la investigación y el desarrollo corporativos donde se publican problemas científicos difíciles para que multitudes de solucionadores descubran la respuesta y ganen un premio en efectivo, que puede oscilar entre $ 10,000 y $ 100,000 por desafío. InnoCentive, de Waltham, Massachusetts y Londres, Inglaterra , brinda acceso a millones de expertos científicos y técnicos de todo el mundo. La compañía afirma tener una tasa de éxito del 50% en la provisión de soluciones exitosas a problemas científicos y técnicos no resueltos anteriormente. IdeaConnection.com desafía a las personas a crear nuevos inventos e innovaciones y Ninesigma.com conecta a los clientes con expertos en varios campos. La Fundación X Prize crea y organiza concursos de incentivos que ofrecen entre $ 1 millón y $ 30 millones para resolver desafíos. Local Motors es otro ejemplo de crowdsourcing. Una comunidad de 20.000 ingenieros, diseñadores y entusiastas del automóvil compite para construir camiones de rally todo terreno.

Crowdsourcing implícito

El crowdsourcing implícito es menos obvio porque los usuarios no necesariamente saben que están contribuyendo, pero aún pueden ser muy efectivos para completar ciertas tareas. En lugar de que los usuarios participen activamente en la resolución de un problema o en el suministro de información, el crowdsourcing implícito implica que los usuarios realicen otra tarea completamente en la que un tercero obtiene información para otro tema en función de las acciones del usuario.

Un buen ejemplo de crowdsourcing implícito es el juego ESP , donde los usuarios adivinan qué son las imágenes y luego estas etiquetas se utilizan para etiquetar las imágenes de Google. Otro uso popular del crowdsourcing implícito es a través de reCAPTCHA , que pide a las personas que resuelvan CAPTCHA para demostrar que son humanos, y luego proporciona CAPTCHA de libros antiguos que no pueden ser descifrados por computadoras, para digitalizarlos para la web. Como muchas tareas resueltas con Mechanical Turk, los CAPTCHA son simples para los humanos, pero a menudo muy difíciles para las computadoras.

El crowdsourcing a cuestas se puede ver con mayor frecuencia en sitios web como Google que extraen datos del historial de búsqueda de un usuario y sitios web para descubrir palabras clave para anuncios, correcciones ortográficas y búsqueda de sinónimos. De esta manera, los usuarios están ayudando involuntariamente a modificar sistemas existentes, como AdWords de Google .

Crowdsourcing sanitario

Han surgido investigaciones que describen el uso de técnicas de crowdsourcing en el ámbito de la salud pública. Los resultados de inteligencia colectiva del crowdsourcing se están generando en tres amplias categorías de atención de la salud pública; promoción de la salud, investigación en salud y mantenimiento de la salud. El crowdsourcing también permite a los investigadores pasar de pequeños grupos homogéneos de participantes a grandes grupos heterogéneos, más allá de muestras de conveniencia como estudiantes o personas con educación superior. El grupo SESH se centra en el uso de crowdsourcing para mejorar la salud.

Crowdsourcing en agricultura

La investigación de crowdsource también llega al campo de la agricultura. Esto es principalmente para brindar a los agricultores y expertos una especie de ayuda en la identificación de diferentes tipos de malezas de los campos y también para darles la mejor manera de eliminar las malezas de los campos.

Crowdsourcing en trampas en bridge

Boye Brogeland inició una investigación de crowdsourcing sobre trampas por parte de jugadores de bridge de alto nivel que mostró que varios jugadores eran culpables, lo que llevó a su suspensión.

Crowdshipping

Crowdshipping ( envío colectivo ) es un servicio de envío de igual a igual, generalmente realizado a través de una plataforma o mercado en línea. Hay varios métodos que se han clasificado como envío colectivo:

  • Viajeros que se dirigen en dirección al comprador y están dispuestos a traer el paquete como parte de su equipaje a cambio de una recompensa.
  • Conductores de camiones cuya ruta se encuentre a lo largo de la ubicación del comprador y que estén dispuestos a llevar artículos adicionales en su camión.
  • Plataformas basadas en la comunidad que conectan a los compradores internacionales con los transportistas locales, al permitir que los compradores utilicen la dirección del transportista como destino de compra, después de lo cual los transportistas envían los artículos al comprador.

Crowdsourcers

Existen varias motivaciones para que las empresas utilicen el crowdsourcing para realizar sus tareas, encontrar soluciones a problemas o recopilar información. Estos incluyen la capacidad de descargar la demanda máxima, acceder a información y mano de obra barata, generar mejores resultados, acceder a una gama más amplia de talentos de la que podría estar presente en una organización y abordar problemas que habrían sido demasiado difíciles de resolver internamente. El crowdsourcing permite a las empresas presentar problemas en los que los contribuyentes pueden trabajar, en temas como ciencia, manufactura, biotecnología y medicina, con recompensas monetarias por soluciones exitosas. Aunque el crowdsourcing de tareas complicadas puede ser difícil, las tareas de trabajo simples pueden ser crowdsourcing de forma económica y eficaz.

El crowdsourcing también tiene el potencial de ser un mecanismo de resolución de problemas para uso gubernamental y sin fines de lucro. La planificación urbana y de tránsito son áreas principales para el crowdsourcing. Un proyecto para probar el proceso de participación pública de crowdsourcing para la planificación del tránsito en Salt Lake City se llevó a cabo de 2008 a 2009, financiado por una subvención de la Administración Federal de Tránsito de los EE. UU. Otra aplicación notable del crowdsourcing para la resolución de problemas gubernamentales es el proyecto de Revisión de Patentes Comunitarias Peer to Patent para la Oficina de Patentes y Marcas de Estados Unidos.

Los investigadores han utilizado sistemas de crowdsourcing como Mechanical Turk para ayudar en sus proyectos de investigación mediante el crowdsourcing de algunos aspectos del proceso de investigación, como la recopilación, el análisis y la evaluación de datos. Los ejemplos notables incluyen el uso de la multitud para crear bases de datos de habla y lenguaje, y el uso de la multitud para realizar estudios de usuarios. Los sistemas de crowdsourcing brindan a estos investigadores la capacidad de recopilar grandes cantidades de datos. Además, mediante el crowdsourcing, los investigadores pueden recopilar datos de poblaciones y datos demográficos a los que es posible que no hayan tenido acceso a nivel local, pero que mejoran la validez y el valor de su trabajo.

Los artistas también han utilizado sistemas de crowdsourcing. En su proyecto llamado Sheep Market, Aaron Koblin usó Mechanical Turk para recolectar 10,000 dibujos de ovejas de colaboradores de todo el mundo. El artista Sam Brown aprovecha a la multitud pidiendo a los visitantes de su sitio web, explodingdog, que le envíen frases que utiliza como inspiración para sus pinturas. La curadora de arte Andrea Grover sostiene que las personas tienden a ser más abiertas en proyectos de colaboración colectiva porque no están siendo juzgadas o escrutadas físicamente. Al igual que con otros proveedores de crowdsourcing, los artistas utilizan sistemas de crowdsourcing para generar y recopilar datos. La multitud también se puede utilizar para inspirar y recaudar apoyo financiero para el trabajo de un artista.

Además, INRIX está utilizando el crowdsourcing de 100 millones de conductores para recopilar los tiempos de conducción de los usuarios para proporcionar un mejor enrutamiento GPS y actualizaciones de tráfico en tiempo real.

Demografía

La multitud es un término general para las personas que contribuyen a los esfuerzos de crowdsourcing. Aunque a veces es difícil recopilar datos sobre la demografía de la multitud, un estudio de Ross et al. encuestó los datos demográficos de una muestra de los más de 400.000 trabajadores digitales registrados que utilizan Amazon Mechanical Turk para completar tareas por pago. Un estudio anterior realizado en 2008 por Ipeirotis encontró que los usuarios en ese momento eran principalmente estadounidenses, jóvenes, mujeres y bien educados, con un 40% que ganaba más de $ 40,000 por año. En noviembre de 2009, Ross encontró una población de turcos mecánicos muy diferente, el 36% de la cual era india. Dos tercios de los trabajadores indios eran hombres y el 66% tenía al menos una licenciatura. Dos tercios tenían ingresos anuales de menos de $ 10,000, con el 27% a veces o siempre dependiendo de los ingresos de Mechanical Turk para llegar a fin de mes.

El usuario promedio de Mechanical Turk en los EE. UU. Ganó $ 2.30 por hora por tareas en 2009, en comparación con $ 1.58 para el trabajador indio promedio. Mientras que la mayoría de los usuarios trabajaban menos de cinco horas a la semana, el 18% trabajaba 15 horas a la semana o más. Esto es menos que el salario mínimo en los Estados Unidos (pero no en la India), lo que Ross sugiere que plantea cuestiones éticas para los investigadores que utilizan el crowdsourcing.

Los datos demográficos de Microworkers.com difieren de Mechanical Turk en que los Estados Unidos y la India juntos representan solo el 25% de los trabajadores; 197 países están representados entre los usuarios, con Indonesia (18%) y Bangladesh (17%) contribuyendo con la mayor proporción. Sin embargo, el 28% de los empleadores son de EE. UU.

Otro estudio de la demografía de la multitud en iStockphoto encontró una multitud que era en su mayoría blanca, de clase media a alta, con educación superior, que trabajaba en un llamado "trabajo de cuello blanco" y tenía una conexión a Internet de alta velocidad en casa. . En un estudio de diario de colaboración colectiva de 30 días en Europa, los participantes eran predominantemente mujeres con estudios superiores.

Los estudios también han encontrado que las multitudes no son simplemente grupos de aficionados o aficionados. Más bien, las multitudes a menudo están capacitadas profesionalmente en una disciplina relevante para una tarea de crowdsourcing determinada y, a veces, tienen títulos avanzados y muchos años de experiencia en la profesión. Afirmar que las multitudes son aficionados, en lugar de profesionales, no es cierto en los hechos y puede llevar a la marginación de los derechos laborales de las multitudes.

Gregory Saxton y col. (2013) estudió el papel de los usuarios de la comunidad, entre otros elementos, durante su análisis de contenido de 103 organizaciones de crowdsourcing. Saxton y col. desarrolló una taxonomía de nueve modelos de crowdsourcing (modelo intermediario, producción de medios ciudadanos, desarrollo de software colaborativo, ventas de bienes digitales, diseño de productos, financiamiento social de igual a igual, modelo de informe del consumidor, modelo de construcción de base de conocimientos y modelo de proyecto de ciencia colaborativa) en que categorizar los roles de los usuarios de la comunidad, como investigador, ingeniero, programador, periodista, diseñador gráfico, etc., y los productos y servicios desarrollados.

Motivaciones

Colaboradores

Muchos estudiosos del crowdsourcing sugieren que tanto las motivaciones intrínsecas como las extrínsecas hacen que las personas contribuyan a tareas de crowdsourcing y estos factores influyen en diferentes tipos de contribuyentes. Por ejemplo, los estudiantes y las personas empleadas a tiempo completo valoran el avance del capital humano como menos importante que los trabajadores a tiempo parcial, mientras que las mujeres valoran el contacto social como más importante que los hombres.

Las motivaciones intrínsecas se dividen en dos categorías: motivaciones basadas en el disfrute y motivaciones basadas en la comunidad. Las motivaciones basadas en el disfrute se refieren a las motivaciones relacionadas con la diversión y el disfrute que experimentan los colaboradores a través de su participación. Estas motivaciones incluyen: variedad de habilidades, identidad de la tarea, autonomía de la tarea, retroalimentación directa del trabajo y pasatiempo. Las motivaciones basadas en la comunidad se refieren a las motivaciones relacionadas con la participación comunitaria e incluyen la identificación con la comunidad y el contacto social. En el periodismo colaborativo, los factores de motivación son intrínsecos: la multitud se ve impulsada por la posibilidad de generar un impacto social, contribuir al cambio social y ayudar a sus compañeros.

Las motivaciones extrínsecas se dividen en tres categorías: recompensas inmediatas, recompensas retrasadas y motivaciones sociales. Los pagos inmediatos, a través del pago monetario, son las compensaciones recibidas de inmediato que se otorgan a quienes completan las tareas. Los pagos retrasados ​​son beneficios que pueden usarse para generar ventajas futuras, como capacitar habilidades y ser notados por empleadores potenciales. Las motivaciones sociales son las recompensas de comportarse prosocialmente, como las motivaciones altruistas de los voluntarios en línea . Chandler y Kapelner encontraron que los usuarios estadounidenses del Amazon Mechanical Turk tenían más probabilidades de completar una tarea cuando se les decía que iban a "ayudar a los investigadores a identificar las células tumorales", que cuando no se les decía el propósito de su tarea. Sin embargo, de aquellos que completaron la tarea, la calidad de la producción no dependió del encuadre de la tarea.

Los factores de motivación en el crowdsourcing son a menudo una combinación de factores intrínsecos y extrínsecos. En un proyecto de creación de leyes de colaboración colectiva, la multitud estaba motivada por una combinación de factores intrínsecos y extrínsecos. Las motivaciones intrínsecas incluían el cumplimiento del deber cívico, afectando la ley por razones sociotrópicas, para deliberar y aprender de los pares. Las motivaciones extrínsecas incluyeron cambiar la ley para obtener ganancias financieras u otros beneficios. La participación en la elaboración de políticas colaborativas fue un acto de promoción de base, ya sea para perseguir los propios intereses o objetivos más altruistas, como proteger la naturaleza.

Otra forma de motivación social es el prestigio o el estatus. La Biblioteca Digital Infantil Internacional recluta voluntarios para traducir y revisar libros. Debido a que todos los traductores reciben reconocimiento público por sus contribuciones, Kaufman y Schulz citan esto como una estrategia basada en la reputación para motivar a las personas que desean asociarse con instituciones que tienen prestigio. El Mechanical Turk usa la reputación como motivador en un sentido diferente, como una forma de control de calidad. A los trabajadores colectivos que con frecuencia completan tareas de formas consideradas inadecuadas se les puede negar el acceso a futuras tareas, lo que les proporciona motivación para producir un trabajo de alta calidad.

Solicitantes

El uso de crowdsourcing a través de medios como Amazon Mechanical Turk puede ayudar a proporcionar a los investigadores y solicitantes una infraestructura ya establecida para sus proyectos, lo que les permite utilizar fácilmente una multitud y acceder a participantes de una cultura diversa. El uso de crowdsourcing también puede ayudar a completar el trabajo para proyectos que normalmente tendrían limitaciones geográficas y de tamaño de población.

Participación en crowdsourcing

A pesar del potencial alcance global de las aplicaciones de TI en línea, investigaciones recientes ilustran que las diferencias en la ubicación afectan los resultados de participación en multitudes mediadas por TI.

Limitaciones y controversias

Al menos seis temas principales cubren las limitaciones y controversias sobre el crowdsourcing:

  1. Impacto del crowdsourcing en la calidad del producto
  2. Los emprendedores aportan menos capital ellos mismos
  3. Mayor número de ideas financiadas
  4. El valor y el impacto del trabajo recibido de la multitud.
  5. Las implicaciones éticas de los bajos salarios pagados a los trabajadores digitales
  6. Confiabilidad y toma de decisiones informada

Impacto del crowdsourcing en la calidad del producto

El crowdsourcing permite que cualquier persona participe, lo que permite a muchos participantes no calificados y resulta en grandes cantidades de contribuciones inutilizables. Las empresas, o los trabajadores digitales adicionales, tienen que revisar todas estas contribuciones de baja calidad. La tarea de clasificar las contribuciones de los trabajadores digitales, junto con el trabajo necesario de gestionar la multitud, requiere que las empresas contraten empleados reales, lo que aumenta los gastos generales de gestión. Por ejemplo, la susceptibilidad a resultados defectuosos es causada por esfuerzos de trabajo maliciosos y dirigidos. Dado que los trabajadores digitales que completan las microtareas reciben un pago por tarea, a menudo un incentivo financiero hace que los trabajadores completen las tareas rápidamente en lugar de hacerlo bien. Verificar las respuestas requiere mucho tiempo, por lo que los solicitantes a menudo dependen de que varios trabajadores completen la misma tarea para corregir los errores. Sin embargo, tener cada tarea completada varias veces aumenta el tiempo y los costos monetarios.

La calidad del crowdsourcing también se ve afectada por el diseño de tareas. Lukyanenko y col. argumentan que la práctica predominante de modelar las tareas de recopilación de datos mediante crowdsourcing en términos de clases fijas (opciones) restringe innecesariamente la calidad. Los resultados demuestran que la precisión de la información depende de las clases utilizadas para modelar los dominios, y los participantes proporcionan información más precisa al clasificar los fenómenos a un nivel más general (que suele ser menos útil para las organizaciones patrocinadoras y, por lo tanto, menos común). Además, se espera una mayor precisión general cuando los participantes pueden proporcionar datos de forma libre en comparación con las tareas en las que seleccionan entre opciones limitadas.

Igual de limitante, a menudo el escenario es que no existen suficientes habilidades o experiencia en la multitud para lograr con éxito la tarea deseada. Si bien este escenario no afecta a tareas "simples" como el etiquetado de imágenes, es particularmente problemático para tareas más complejas, como el diseño de ingeniería o la validación de productos. Una comparación entre la evaluación de modelos de negocio de expertos y una multitud anónima en línea mostró que una multitud anónima en línea no puede evaluar los modelos de negocio al mismo nivel que los expertos. En estos casos, puede ser difícil o incluso imposible encontrar personas calificadas entre la multitud, ya que sus voces pueden ser ahogadas por miembros de la multitud consistentes pero incorrectos. Sin embargo, si la dificultad de la tarea es incluso "intermedia" en su dificultad, estimar las habilidades e intenciones de los trabajadores digitales y aprovecharlas para inferir respuestas verdaderas funciona bien, aunque con un costo de cálculo adicional.

Los trabajadores colectivos son una muestra no aleatoria de la población. Muchos investigadores utilizan el crowdsourcing para realizar estudios de forma rápida y económica con tamaños de muestra más grandes de lo que sería posible de otro modo. Sin embargo, debido al acceso limitado a Internet, la participación en los países de bajo desarrollo es relativamente baja. La participación en los países altamente desarrollados es igualmente baja, en gran parte porque la baja remuneración no es una motivación fuerte para la mayoría de los usuarios en estos países. Estos factores conducen a un sesgo en el conjunto de la población hacia los usuarios en los países de desarrollo medio, según lo estimado por el índice de desarrollo humano .

La probabilidad de que un proyecto de colaboración colectiva fracase debido a la falta de motivación monetaria o a muy pocos participantes aumenta durante el transcurso del proyecto. Los mercados de crowdsourcing no son una cola de primeros en entrar, primero en salir. Las tareas que no se completan rápidamente pueden olvidarse, quedar ocultas por filtros y procedimientos de búsqueda para que los trabajadores no las vean. Esto da como resultado una distribución de la ley de potencia de cola larga de los tiempos de finalización. Además, los estudios de investigación en línea de bajo pago tienen tasas más altas de deserción, y los participantes no completan el estudio una vez iniciado. Incluso cuando se completan las tareas, el crowdsourcing no siempre produce resultados de calidad. Cuando Facebook inició su programa de localización en 2008, se encontró con algunas críticas por la baja calidad de sus traducciones colaborativas.

Uno de los problemas de los productos de crowdsourcing es la falta de interacción entre la multitud y el cliente. Por lo general, se conoce poca información sobre el producto final deseado y, a menudo, se produce una interacción muy limitada con el cliente final. Esto puede disminuir la calidad del producto porque la interacción con el cliente es una parte vital del proceso de diseño.

Una causa adicional de la disminución de la calidad del producto que puede resultar del crowdsourcing es la falta de herramientas de colaboración. En un lugar de trabajo típico, los compañeros de trabajo están organizados de tal manera que pueden trabajar juntos y aprovechar los conocimientos y las ideas de los demás. Además, la empresa a menudo proporciona a los empleados la información, los procedimientos y las herramientas necesarias para cumplir con sus responsabilidades. Sin embargo, en el crowdsourcing, los trabajadores digitales deben depender de sus propios conocimientos y medios para completar las tareas.

Por lo general, se espera que un proyecto de colaboración colectiva sea imparcial al incorporar una gran población de participantes con antecedentes diversos. Sin embargo, la mayoría de los trabajos de crowdsourcing los realizan personas a las que se les paga o se benefician directamente del resultado (por ejemplo, la mayoría de los proyectos de código abierto que trabajan en Linux ). En muchos otros casos, el producto final es el resultado del esfuerzo de una sola persona, que crea la mayor parte del producto, mientras que la multitud solo participa en los detalles menores.

Los emprendedores aportan menos capital ellos mismos

Para que una idea se convierta en realidad, el primer componente necesario es capital. Dependiendo del alcance y la complejidad del proyecto de crowdsourcing, la cantidad de capital necesario puede variar desde unos pocos miles de dólares hasta cientos de miles, si no más. El proceso de captación de capital puede llevar de días a meses dependiendo de diferentes variables, incluida la red del emprendedor y la cantidad de capital inicial autogenerado.

El proceso de crowdsourcing permite a los emprendedores acceder a una amplia gama de inversores que pueden tomar diferentes participaciones en el proyecto. De hecho, el crowdsourcing simplifica el proceso de recaudación de capital y permite a los emprendedores dedicar más tiempo al proyecto en sí y alcanzar hitos en lugar de dedicar tiempo a comenzar. En general, el acceso simplificado al capital puede ahorrar tiempo para iniciar proyectos y potencialmente aumentar la eficiencia de los proyectos.

Los que se oponen a este problema argumentan que un acceso más fácil al capital a través de un gran número de inversores más pequeños puede perjudicar al proyecto y a sus creadores. Con un proceso simplificado de obtención de capital que involucra a más inversores con participaciones más pequeñas, los inversores buscan más riesgos porque pueden asumir un tamaño de inversión con el que se sientan cómodos. Esto lleva a que los empresarios pierdan la posible experiencia de convencer a los inversores que desconfían de los riesgos potenciales de invertir porque no dependen de un solo inversor para la supervivencia de su proyecto. En lugar de verse obligados a evaluar los riesgos y convencer a los grandes inversores institucionales de por qué su proyecto puede tener éxito, los inversores cautelosos pueden ser reemplazados por otros que estén dispuestos a asumir el riesgo.

Hay empresas de traducción y varios usuarios de traducciones que pretenden utilizar el crowdsourcing como un medio para reducir drásticamente los costos, en lugar de contratar traductores profesionales . Esta situación ha sido denunciada sistemáticamente por IAPTI y otras organizaciones de traductores.

Mayor número de ideas financiadas

La cantidad bruta de ideas que se financian y la calidad de las ideas es una gran controversia sobre el tema del crowdsourcing.

Los defensores argumentan que el crowdsourcing es beneficioso porque permite que se inicien ideas de nicho que no sobrevivirían a la financiación de capital de riesgo o ángel, muchas veces los principales inversores en nuevas empresas. Muchas ideas mueren en su infancia debido al apoyo insuficiente y la falta de capital, pero el crowdsourcing permite que estas ideas se inicien si un emprendedor puede encontrar una comunidad para interesarse en el proyecto.

El crowdsourcing permite que quienes se beneficiarían del proyecto lo financien y se conviertan en parte de él, que es una forma de comenzar con pequeñas ideas de nicho. Sin embargo, cuando la cantidad bruta de proyectos crece, la cantidad de posibles fallas también puede aumentar. El crowdsourcing ayuda a que se inicien proyectos de nicho y de alto riesgo debido a una necesidad percibida de unos pocos que buscan el producto. Con mercados objetivo de alto riesgo y pequeños, el grupo de proyectos de crowdsourcing enfrenta una mayor posible pérdida de capital, menor rendimiento y menores niveles de éxito.

Preocupaciones

Debido a que los trabajadores digitales se consideran contratistas independientes en lugar de empleados, no se les garantiza el salario mínimo . En la práctica, los trabajadores que utilizan Amazon Mechanical Turk generalmente ganan menos que el salario mínimo. En 2009, se informó que los usuarios de Turk de los Estados Unidos ganaban un promedio de 2,30 dólares por hora por tareas, mientras que los usuarios de la India ganaban un promedio de 1,58 dólares por hora, que es inferior al salario mínimo en los Estados Unidos (pero no en la India). Algunos investigadores que han considerado el uso de Mechanical Turk para conseguir participantes para estudios de investigación, han argumentado que las condiciones salariales podrían no ser éticas. Sin embargo, según otra investigación, los trabajadores de Amazon Mechanical Turk no se sienten explotados y están dispuestos a participar en actividades de crowdsourcing en el futuro. Cuando Facebook inició su programa de localización en 2008, recibió críticas por utilizar mano de obra gratuita en el crowdsourcing de la traducción de las directrices del sitio.

Por lo general, no se realizan contratos por escrito, acuerdos de no divulgación o acuerdos de empleados con los trabajadores digitales. Para los usuarios de Amazon Mechanical Turk, esto significa que los solicitantes deciden si el trabajo de los usuarios es aceptable y se reservan el derecho de retener el pago si no cumple con sus estándares. Los críticos dicen que los acuerdos de crowdsourcing explotan a las personas entre la multitud, y se ha hecho un llamamiento para que las multitudes se organicen por sus derechos laborales.

La colaboración entre los miembros de la multitud también puede ser difícil o incluso desalentada, especialmente en el contexto de la contratación pública competitiva. El sitio de crowdsourcing InnoCentive permite a las organizaciones solicitar soluciones a problemas científicos y tecnológicos; solo el 10,6% de los encuestados informa haber trabajado en equipo en su presentación. Los trabajadores de Amazon Mechanical Turk colaboraron con académicos para crear una plataforma, WeAreDynamo.org, que les permite organizar y crear campañas para mejorar su situación laboral.

Ver también

Referencias

enlaces externos