- Код статьи
- S086904990011389-9-1
- DOI
- 10.7868/S0869049918030115
- Тип публикации
- Статья
- Статус публикации
- Опубликовано
- Авторы
- Том/ Выпуск
- Том / Номер 3
- Страницы
- 153-162
- Аннотация
В статье рассматривается современное состояние распределенных исследовательских проектов. Уточняется терминология, относящаяся к разновидностям проектов: научному краудсорсингу, науке толпы, науке граждан и другим. Обобщается опыт организации и сопровождения распределенных исследований. Отмечены ключевые аспекты менеджмента науки толпы и науки граждан. Показано, каким образом современные информационные технологии способствуют развитию новых направлений распределенных исследований. Уделено внимание достижениям распределенных исследовательских проектов в области гуманитарных наук.
- Ключевые слова
- краудсорсинг, научные коммуникации, неформальное обучение, общественность и развитие науки и технологий, наука граждан, наука толпы
- Дата публикации
- 10.06.2018
- Всего подписок
- 8
- Всего просмотров
- 1371
Библиография
- 1. Borgman C.L. (2015) Knowledge infrastructures in science: data, diversity, and digital libraries. International Journal on Digital Libraries, vol. 16, no. 3–4. pp. 207–227.
- 2. Chen P.Y. (2015) When crowdsourcing meets mobile sensing: a social network perspective. IEEE Communications Magazine, vol. 53, no. 10, pp. 157–163.
- 3. Franzoni C., Sauermann H. (2014) Crowd science: the organization of scientific research in open collaborative projects. Research Policy. vol. 43, no. 1, pp. 1–20.
- 4. Haklay M. (2013) Citizen science and volunteered geographic information: overview and typology of participation. Crowdsourcing Geographic Knowledge. Volunteered Geographic Information in Theory and Practice. Berlin. Springer, pp. 105–122.
- 5. Jennett C. (2016) Motivations, learning and creativity in online citizen science. Journal of Science Communication, vol. 15, no. 3, pp. A05–1–A05–23.
- 6. Laso Bayas J.C. (2016) Crowdsourcing in-situ data on land cover and land use using gamification and mobile technology. Remote Sensing, vol. 8, no. 11, pp. 905–910.
- 7. Niforatos E., Vourvopoulos A., Langheinrich M. (2016) Understanding the potential of human-machine crowdsourcing for weather data. International Journal of Human-Computer Studies, vol. 102, no. 6, pp. 54–68.
- 8. Nov O., Arazy O., Anderson D. (2010) Crowdsourcing for science: understanding and enhancing SciSourcing contribution. ACM CSCW 2010 Workshop on the Changing Dynamics of Scientific Collaborations. New York: ACM, pp. 1–3.
- 9. Scheliga K., Friesike S., Puschmann C., Fecher B. (2016) Setting up crowd science projects. Public Understanding of Science, vol. 1, pp. 1–20.
- 10. Schläppy M.-L. (2017) Making waves: marine citizen science for impact. Frontiers in Marine Science. 16 May
- 11. Zanatta A.L. (2016) Software crowdsourcing platforms. IEEE Software, vol. 33, no. 6, pp. 112–116.
- 12. Zhang X. (2014) Free market of crowdsourcing: incentive mechanism design for mobile sensing. Parallel and Distributed Systems, IEEE Transactions, vol. 25, no. 12, pp. 3190–3200.
