Волошинская А.А.: Краудсорсинг: новая классификация для анализа новых возможностей

Краудсорсинг: новая классификация для анализа новых возможностей

___________________

Волошинская А.А.

Статья рекомендована А.Н. Райковым 15.08.2015 г.

Сегодня краудсорсинг предоставляет качественно новые возможности государству, бизнесу и обществу: появились проекты, интегрирующие координаты краудсорсеров, показания датчиков и внешние базы данных. С целью систематизации этих возможностей предложена новая классификация проектов краудсорсинга. Более 20 примеров из практики США, Европы и России иллюстрируют основную идею статьи – краудсорсинг имеет огромный потенциал и требует дополнительного изучения.

Краудсорсинг, классификация, группировка, типология, проекты, возможности, тренд, тенденция, новое, GPS-координаты, датчик, базы данных.

Термин краудсорсинг был предложен Дж. Хоу в 2006 г. Согласно Хоу [1, 2], краудсорсинг представляет собой поручение определенной функции, которая раньше выполнялась конкретными работниками, неопределенному кругу лиц в форме открытого конкурса. Позднее появилось много расширенных трактовок этого понятия. Например, бизнес-словарь определяет краудсорсинг как передачу «определенных производственных функций неопределенному кругу лиц на основании публичной оферты, не подразумевающей заключение трудового договора» [3]. Тем не менее большинство современных определений краудсорсинга по-прежнему базируется на ключевых признаках, предложенных Хоу, – передаче определенной функции внешним исполнителям, круг которых изначально не определен.

Термин краудсорсинг быстро завоевал широкое признание, и за последние годы были предложены несколько классификаций проектов краудсорсинга. Вместе с тем большинство существующих классификаций не учитывает тенденции последних лет – появление технически сложных проектов, обрабатывающих автоматически генерируемые GPS-координаты краудсорсеров или объединяющих контент краудсорсеров и внешние базы данных. Поэтому представляется полезным разработать классификацию, в которой технически сложные проекты были бы выделены в отдельную категорию. Решению именно этой задачи и посвящена настоящая статья.

Существующие классификации проектов краудсорсинга и их недостатки

В своей классификации Дж. Хоу [4] выделил несколько основных типов решаемых задач¹, среди которых: покупка и продажа виртуальных фьючерсов на события; решение краудсорсерами поставленной задачи на конкурсной основе; решение задачи методом мозгового штурма; создание коллективной базы знаний; коллективное голосование, краудфандинг, коллективное производство и т.д.

Классификация Хоу понятна и проста. Вместе с тем она отражает реалии 2008 г., когда краудсорсинг только начинал изучаться как самостоятельный феномен, и многие современные проекты не попадают ни в один из ее разделов. В частности, это целевые игры² – порталы типа Fold.it ³ и EteRNA⁴ , а также проекты, интегрирующие координаты краудсорсеров и внешние базы данных – например, Яндекс.Пробки⁵. Более того, один и тот же проект может быть отнесен к разным разделам классификатора Хоу, так как позволяет одновременно решать разные задачи. Например, портал Российской общественной инициативы⁶ содержит сервисы для коллективного голосования и коллективного решения задачи по улучшению законодательства.

Подход Хоу оказал большое влияние на последующие работы: подавляющая часть современных классификаций проектов краудсорсинга также основывается на типе или других характеристиках решаемой задачи, фактически это улучшенный классификатор Хоу с теми же преимуществами и недостатками.

Например, Ф. Клееманн и Г. Воб выделяют следующие типы решаемых задач: разработка продуктов или их дизайна, решение проблем, постоянно действующие открытые конкурсы, составление рейтинга товара, отчетность пользователей перед сообществом и поддержка по типу потребитель–потребитель [5].

Аналогичный подход предложил С. Гиртс, разделив проекты краудсорсинга на порталы для краудкастинга, краудфандинга, коллективного мозгового штурма и совместного производства продукции [6]. Похожая типология приведена в работе Брабэна, где выделены порталы по производству знаний и управлению знаниями, решению творческих задач, производству креативной продукции и распределенному анализу знаний [7]. Идея группировки проектов краудсорсинга по типу решаемых задач нашла отражение и в работах российских исследователей. Так, А.В. Маркеева предложила девять типов краудсорсинговых проектов [8]; похожая классификация – по типу решаемых задач или функционалу – представлена в других работах [9–11].

В ряде более поздних работ по типологии проектов краудсорсинга используется уже несколько критериев, однако по-прежнему вне классификации оказываются проекты, задачи которых еще не формулировались на момент разработки классификатора, а также проекты, в которых одновременно решается несколько разных задач.

В качестве иллюстрации приведем классификатор Г. Сакстона, основанный на четырех критериях: вид услуги или продукта, который отдается на аутсорсинг; функции краудсорсеров; степень сотрудничества краудсорсеров и организация проекта [12]. На основе предложенных критериев Сакстон выделяет девять моделей (табл.).

Таблица Классификация проектов краудсорсинга согласно Сакстону

Как, например, в проекте NASA Clickworkers. Цель проекта – создать базу данных рельефа планеты Марс на основе фотографий, сделанных с борта космического корабля в ходе научного эксперимента.

Как видим, классификация Сакстона фактически является группировкой по типу решаемой задачи и имеет все свойственные данному виду классификации преимущества и недостатки. Та же проблема характерна и для многих других классификаторов проектов краудсорсинга. Например, Корни предлагает три критерия для группировки проектов: тип задачи; требования к квалификации краудсорсеров и способ их мотивации – материальное или нематериальное вознаграждение [13]. Несмотря на логическую стройность, подход Корни не позволяет классифицировать проект, в котором комбинируются разные способы мотивации (что встречается достаточно часто), предлагаются задания, требующие разной квалификации краудсорсеров или решаются разные типы задач.

Малоун для классификации проектов краудсорсинга предлагает уже 4 критерия [14], Куинн и Бедерсон – 6 критериев [15], Звасс – 7 критериев [16], Доан – 9 критериев [17]. Но на практике увеличение числа критериев приводит только к детализации классификации Хоу.

Те же самые недостатки присущи и классификаторам, в которых критерием группировки проектов краудсорсинга выступает не тип, а другая характеристика решаемой задачи. Так, классификатор Гассманна, основанный на типе инициатора проектной активности, не позволяет классифицировать проекты с разными типами инициаторов [18]. Например, проект E-generator содержит творческие конкурсы (активность инициирована заказчиками) и базу рекламных идей для продажи (активность инициирована краудсорсерами) и попадает в оба раздела классификатора Гассмана.

Классификатор Шенка и Гиттарда, основанный на двух критериях – непрерывности процесса и сложности решаемой задачи, страдает похожими недостатками [19]. Предположим, краудсорсерам предложено протестировать работоспособность веб-сайта: следует ли считать это задание простым или сложным? Скорее всего, тестирование одной веб-страницы является рутинным заданием, а тестирование взаимосвязанных 10000 страниц – сложным, требующим декомпозиции задачи. Указанные выше недостатки характерны и для классификации Роуз, где критериями группировки проектов выбраны возможности краудсорсеров, распределение выгод от реализации проекта и мотивация краудсорсеров [20].

Таким образом, можно сделать вывод: разработка нового классификатора проектов краудсорсинга является актуальной задачей.

Предлагаемая классификация проектов краудсорсинга

Мы рассматриваем проект краудсорсинга как производственную систему, на вход которой поступают данные от краудсорсеров и внешние ресурсы (базы данных, фотографии со спутника, материалы и т.п.), а на выходе формируется итоговый продукт.

Рис. Проект краудсорсинга как производственная система

Предлагаются два критерия для группировки проектов: 1) тип данных (контента) краудсорсеров; 2) наличие внешних ресурсов. Контент краудсорсеров подразделеняется на «контент человека» и «технический контент». «Контент человека» – это обычный цифровой контент, который может создать пользователь с помощью стационарного компьютера, планшета, мобильного телефона, фотоаппарата, видеокамеры или устройства с аналогичными функциями. «Контентом человека» может быть текст, программный код, заполненная онлайн-форма, фотография, рисунок, графика, видео, действия, выполненные с помощью программного приложения, и т.д.

«Технический контент» создается автоматически, без участия человека. Это могут быть GPS-координаты или показания датчиков. От краудсорсера требуется установить приложение на мобильное устройство, установить датчик и произвести нужные настройки.

В качестве второго критерия группировки проектов предлагается отсутствие или наличие импорта в проект внешних ресурсов – материалов, баз данных, фотографий из космоса и т.п. Различные комбинации двух предложенных критериев позволяют разделить проекты на четыре группы.

Первая группа: на входе только «контент человека». К первой группе отнесены «классические» проекты, где краудсорсеры поставляют продукт своего труда: текст, фотографию, рисунок, графику, видео и т.д., при этом внешние ресурсы не импортируются. Современные классификации проектов краудсорсинга, как правило, отражают специфику именно проектов этой группы. Подмножества проектов первой группы подробно описаны в предыдущем разделе. Это контент-проекты, базы данных, торговые площадки, социальные медиа, порталы для генерации идей и разработки программного обеспечения, базы знаний типа Википедии, базы резюме и вакансий, биржи труда, порталы для дискуссий, краудфандинга и т.п.

В качестве типовых примеров из российской практики можно привести такие проекты, как Википедия (wikipedia.org), Ответы@mail.ru (otvet.mail.ru), система поиска пропавших людей Лиза алерт (lizaalert.org), портал Российской общественной инициативы (www.roi.ru), проект для борьбы с коррупцией Роспил (rospil.info), система народного контроля за дорогами РосЯма (rosyama.ru) и т.п. Проекты первой группы начинают применяться и для решения задач муниципального уровня, когда при принятии решений необходимо учесть мнение граждан – как, например, организовано на портале правительства Москвы «Активный гражданин» (ag.mos.ru). Применение технологий краудсорсинга для территориального планирования и принятия государственных решений подробно описано в работах [21] и [22].

Вторая группа: на входе «контент человека» и внешние ресурсы. Ко второй группе отнесены проекты, где «контент человека» от краудсорсеров объединяется с внешними ресурсами. Итоговый продукт не сводится к обработанному входному контенту краудсорсеров (как для проектов первой группы), а представляет собой нечто качественно иное. Такие проекты практически не встречаются в России, поэтому ниже приведены примеры из мировой практики.

В качестве типового примера можно привести проекты по изготовлению товаров на основе готовых дизайнерских решений, что соответствует «Модели разработки дизайна продуктов» по классификации Г. Сакстона. Краудсорсеры размещают на веб-портале свои варианты дизайна; потребитель выбирает понравившийся вариант, а организаторы проекта налаживают производство вещи с выбранным дизайном и доставляют ее потребителю. Подобные проекты часто применяются для нанесения рисунка на футболки⁷ , изготовления одежды, сувениров или предметов интерьера⁸.

Внешними ресурсами могут быть не только материалы, но и базы данных, что позволяет решать задачи национального масштаба. Так, в США уже несколько лет работает проект CrashStat CrashStat. URL: http://crashstat.org. Дата обращения 18.06.2015., призванный уменьшить число наездов на велосипедистов и пешеходов. Внешние данные представляют собой статистику дорожно-транспортных происшествий (ДТП) из полицейских отчетов. Краудсорсеры – свидетели ДТП – отмечают инцидент на карте и посылают полиции необходимые сведения. Жители района, в котором происходит слишком много ДТП, на основе данных сайта могут потребовать по-новому организовать дорожное движение, журналисты – написать статью и т.п.

Похожая архитектура у американского проекта USGS The USGS Earthquake Hazards Program. URL: http://earthquake.usgs.gov. Дата обращения 18.06.2015.: он объединяет данные сейсмологических служб со всего мира и наблюдения краудсорсеров на месте землетрясений; привязка наблюдения к конкретному инциденту осуществляется вручную. Проект создан в рамках национальной программы снижения ущерба от землетрясений, утвержденной конгрессом США в 1977 г.

Интеграция на карте сообщений краудсорсеров и баз данных является распространенным, но далеко не единственным способом организации проектов второй группы. Так, ресурс Peer to Patent Peer to Patent. URL: http://www.peertopatent.org. Дата обращения 18.06.2015. помимо контента краудсорсеров содержит базу изобретений и технических решений Prior Art Database. URL: http://priorart.ip.com. Дата обращения 18.06.2015.. Ресурс создан Бюро по патентам и товарным знакам США United States Patent and Trademark Office. для предварительного обсуждения патентных заявок силами краудсорсеров, что помогает существенно сократить очередь на рассмотрение заявок и усилия государственных служащих.

Третья группа: на входе «технический контент» и (иногда) «контент человека». В третью группу попадают проекты, в которых мобильные устройства краудсорсеров поставляют автоматически генерируемый «технический контент» – координаты или показания датчиков, который может дополнять традиционный «контент человека». В результате появляется возможность оперативно наблюдать на карте некоторые явления или события, требующие массовой обработки данных.

В качестве типичного примера можно привести проект SeeClickFix SeeClickFix. URL: http://seeclickfix.com. Дата обращения 18.06.2015.. Цель проекта – содействовать работе органов правопорядка и коммунальных служб, информируя их о незначительных нарушениях и неполадках. Краудсорсеры посылают сообщения о трещинах на тротуарах, протекании труб, блокировке велосипедных дорожек, подозрительном шуме у соседей, засоренных ливневых стоках и т.п. Сообщение можно отправить со смартфона или планшета, причем в него автоматически включаются GPS-координаты отправителя; возможен ввод координат в ручном режиме. К сообщению можно приложить фото, чтобы лучше передать суть проблемы. Портал SeeClickFix посещают представители органов правопорядка и коммунальных служб, на многие сообщения следует оперативная ответная реакция.

Автоматическая привязка к карте сообщений краудсорсеров по координатам применяется и во многих других проектах. Например, в проекте mPING Meteorological Phenomena Identification Near the Ground. URL: http://mping.nssl.noaa.gov краудсорсеры с помощью специального приложения посылают в Национальное бюро прогноза погоды США National Severe Storms Laboratory данные об атмосферных осадках и свои координаты; их наблюдения доступны на сайте проекта в режиме онлайн и используются для уточнения прогноза погоды.

На том же принципе основан проект CrowdMag, организованный Национальным бюро США по сбору информации об окружающей среде CrowdMag URL: http://www.ngdc.noaa.gov/geomag/crowdmag.shtml. Дата обращения 18.06.2015.: краудсорсеры устанавливают на свои смартфоны и мобильные телефоны приложение, передающее данные о магнитном поле Земли.

Автоматическое определение местоположения краудсорсера может применяться и для оказания услуг. Так, в проекте Icarpool Icarpool. URL: http://www.icarpool.com. Дата обращения 18.06.2015. водители, желающие подработать, посылают в центр обработки данных предполагаемый маршрут, а пассажиры – свое местоположение и место назначения. Проект позволяет водителям и пассажирам найти друг друга; все расчеты между ними производятся автоматически по фиксированной ставке за милю, причем длина маршрута также определяется автоматически. Аналогичный сервис предоставляет портал Getaround Getaround. URL: http://www.getaround.com. Дата обращения 18.06.2015..

Перечисленные проекты третьей группы интегрируют в качестве «технического контента» координаты краудсорсера. Однако «техническим контентом» могут быть и показания датчиков, как, например, в проекте Air Quality Egg Air Quality Egg. URL: http://airqualityegg.com. Дата обращения 18.06.2015., предназначенном для мониторинга качества воздуха. Датчики наличия вредных примесей, установленные краудсорсерами у их домов, посылают данные на базовую станцию яйцеобразной формы; базовая станция автоматически передает измерения по сети интернет в центр обработки данных.

Четвертая группа: на входе «технический контент» и внешние ресурсы и (иногда) «контент человека». В четвертую группу включены проекты с импортом внешних ресурсов, в которых краудсорсеры поставляют «технический контент», а иногда и «цифровой контент».

Типичный пример – российский проект Яндекс.Пробки, который интегрирует GPS-координаты краудсорсеров-автомобилистов, данные транспортных организаций и наземных видеокамер, а также карты, полученные путем спутникового мониторинга. Сервис позволяет отслеживать загруженность автодорог, прокладывать оптимальный маршрут с учетом дорожных пробок и осуществлять краткосрочный прогноз дорожного трафика. Он работает в России и ряде других стран. Аналогичные проекты для мониторинга и прогноза транспортной ситуации действуют или создаются в других странах: это Google Traffic, Inrix INRIX. URL: http://inrix.com. Дата обращения 18.06.2015., Cellint Cellint. URL: http://www.cellint.com. Дата обращения 18.06.2015., Crowdflows Crowdsourcing for Travel Demand Prediction. URL: http://CrowdFlows. Дата обращения 18.06.2015. , MOBIS Personalized Mobility Services for energy efficiency and security through advanced Artificial Intelligence techniques. URL: http://sites.google.com/site/mobiseuprojecteu/. Дата обращения 18.06.2015. и т.д.

Таким образом, мы предложили новую классификацию проектов краудсорсинга, основанную на двух критериях – типе входящего контента краудсорсеров и наличии импорта внешних ресурсов. Эта классификация позволяет учесть последние тенденции развития краудсорсинга, структурировать проекты так, чтобы они однозначно попадали только в одну категорию, в ней внимание акцентируется на возможностях краудсорсинга для решения задач национального масштаба.

Исторически первыми создавались проекты краудсорсинга, интегрирующие только «контент человека». Именно они учитываются в большинстве современных классификаций. Проекты с «техническим контентом» и (или) импортом внешних данных появились недавно: они предоставляют качественно новые возможности для общества, государства и бизнеса и нуждаются в дальнейшем изучении. В частности, появился совершенно новый класс проектов, в которых краудсорсеры поставляют только свои координаты или показания датчиков (например, Яндекс.Пробки и Air Quality Egg Air Quality Egg. URL: http://airqualityegg.com. Дата обращения 18.06.2015.).

4. Howe J. Crowdsourcing: Why the Power of the Crowd is Driving the Future of Business. The International Achievement institute, 2008.

5. Kleemann F., VoЯ G., Rieder K. Un(der)paid Innovators: The Commercial Utilization of Consumer Work through Crowdsourcing // Science, Technology & Innovation Studies. 2008. V. 4. № 1.

6. Geerts S. Discovering Crowdsourcing – Theory, Classification and Directions for use // Master of Science in Innovation Management dissertation. Eindhoven University of Technology, 2009.

7. Brabham D.C. Crowdsourcing: A Model for Leveraging Online Communities / University of North Carolina at Chapel Hill, 2011.

8. Маркеева А.В. Развитие краудсорсинговых проектов в российских компаниях // Глобальный научный потенциал. 2014. № 8 (41).

9. Гайдукова Г.Н. Краудсорсинговый потенциал и барьеры его использования в практике муниципального управления // Управление городом: теория и практика. 2014. № 2.

10. Кораблинова И.А. Краудсорсинг в деятельности современных компаний: теоретико-методологический аспект // Universum: Экономика и юриспруденция: электрон. научн. журнал. 2014. № 1 (2).

11. Пак Е.М. Краудсорсинг как современная модель обмена и управления информацией в сетевых СМИ // Управленческое консультирование. 2014. № 2 (62).

12. Saxton D.G., Oh O., Kishore R. Rules of Crowdsourcing: Models, Issues, and Systems of Control // Information Systems Management. 2013. V. 30. Is. 1.

13. Corney J.R., Torres-Sбnchez C., Jagadeesan P., Regli W. Outsourcing labour to the cloud // International Journal of Innovation and Sustainable Development. 2009. V. 4(4). P. 294–313.

14. Malone T.W., Laubacher R., Dellarocas C. The collective intelligence genome // MIT SLOAN Management Review. 2010. V. 50. № 3.

15. Quinn A.J., Bederson B.B. Human Computation: A Survey and Taxonomy of a Growing Field / Institute for Advanced Computer Studies. College Park, 2011.

16. Zwass V. Co-Creation: Toward a Taxonomy and an Integrated Research Perspective // International Journal of Electronic Commerce. 2010. V. 15. № 1.

17. Doan A., Ramakrishnan R., Halevy Y. Crowdsourcing systems on the World-Wide Web // Communications of the ACM. 2010. V. 54. №. 4.

18. Gassmann O., Daiber M., Muhdi L. Der Crowdsourcing-Prozess. Crowdsourcing – Innovationsmanagement mit Schwarmintelligenz // Carl Hanser Verlag Mьnchen. Р. 31–55.

19. Schenk Е., Guittard С. Crowdsourcing: What can be Outsourced to the Crowd, and Why? INSA de Strasbourg, 2009.

20. Rouse А.С. A Preliminary Taxonomy of Crowdsourcing // 21st Australasian Conference on Information Systems. 2010. ACIS 2010 Proceedings. Paper 76.

21. Ермаков А.Н., Клименко А.С., Клименко С.В., Райков А.Н. Территориальное планирование на основе геокогнитивного моделирования// Информатизация и связь. 2013. № 3, 5. С. 21–24.

22. Gubanov D., Korgin N., Novikov D., Raikov A. E-Expertise: Modern Collective Intelligence, Springer: Series: Studies in Computational Intelligence. V. 558. XVIII. 2014.

¹Решаемые задачи Хоу объединил в несколько групп; классификация Хоу в первоначальном виде не получила широкого распространения

² Проекты краудсорсинга, в которых пользователи с помощью специального программного обеспечения путем участия в игре решают научные или технологические задачи.

³ Solve Puzzles for Science Foldit. URL: http://fold.it/portal/. Дата обращения 18.06.2015.

⁴ Eterna. URL: http://eterna.cmu.edu; краудсорсерам предлагается складывать по определенным правилам молекулы рибонуклеиновых кислот (РНК). Дата обращения 18.06.2015.

⁶ Веб-сайт Российской общественной инициативы. URL: www.roi.ru. Дата обращения 18.06.2015.

Старший научный сотрудник лаборатории экономики знаний Института прикладных экономических исследований Российской академии народного хозяйства и государственной службы при Президенте РФ, научный сотрудник Института экономической политики имени Е.Т. Гайдара