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Kollektive Intelligenz Konferenz – Teil 2

16.05.2012, 11:07 Aktuelles, Allgemein, Hintergründe & Entwicklung Thomas Gegenhuber 1 Kommentar

Der zweite Teil der Berichterstattung über die CI2012 Konferenz in Boston fasst vier weitere Ideen zusammen. Hier für alle die’s verpasst haben noch einmal der Link zu Teil 1.

Legitimation hierarchischer Entscheidungen. Kollaborative Plattformen wie etwa Wikipedia profitieren von strukturierten Prozessen. Um diese strukturierten Prozesse durchsetzen zu können, braucht es normalerweise Hierarchien. Diese treffen Entscheidungen oder stellen Regeln zur Zusammenarbeit auf. Laut Yochai Benkler haben hierarchische Entscheidungen, das Problem, dass sie einen negativen Effekt auf die intrinsische Motivation der Crowd haben. Eine mögliche Gegenmaßnahme ist die Macht in kollaborativen Systemen durch die Community legitimieren zu lassen (z.B. durch Wahlen).

Mechanical Turk als Instrument um Menschen zu helfen. Blinde Menschen werden im Alltag oftmals durch ihre Umgebung am „normalen“ Leben behindert, so bestehen etwa kaum Hilfsmittel um Symbole oder Bezeichnungen von  Lebensmitteln zu entziffern. Die Applikation VizWiz könnte hier Abhilfe schaffen. Der/die blinde UserIn macht ein Foto von einem Objekt, das sie gerne identifizieren möchte. Dieses wird gemeinsam mit einer, in einer Audionachricht gestellten, Frage in einen HIT auf Mechanical Turk verwandelt. EinE ArbeiterIn auf Mechanical Turk identifiziert das Objekt und die Lösung wird wieder an den/die UserIn zurückgeschickt. Dank eines ausgeklügelten Rekrutierungssystems ist eine Rückmeldung fast in Echtzeit möglich. Rob Morris & Rosalind Picard stellten eine weitere App vor, die im Prinzip auf der gleichen Logik basiert. Dabei helfen ArbeiterInnen von Mechanical Turk UserInnen in Stresssituationen zu unterstützen.

Open Innovation Taxonomie. Karim Lakhani ist einer der führenden Forscher von „Open- and Distributed Innovation“. Gemeinsam mit Lars Bo Jeppesen hat er einen positiven Effekt von Marginalität bei der Open Innovation Plattform InnoCentive nachgewiesen. Dabei wird zwischen technischer Marginalität und sozialer Marginalität unterschieden. Ersteres bedeutet, dass der/die SolverIn aus einem anderen Feld kommt, als das Problem. Zweiteres meint zum Beispiel Frauen die nicht in die wissenschaftliche Community integriert sind. Marginale Individuen innerhalb der Crowd (=Solver) haben aufgrund ihres hohen Spezialwissen und dem Einbringen neuer Perspektiven eine höhere Chance, ein gestelltes Problem auf InnoCentive zu lösen. Neben der Diversität der Crowd profitieren Wettbewerbe von einer hohen Anzahl von TeilnehmerInnen. Umso höher die Anzahl der Beiträge der Crowd, umso wahrscheinlicher ist es, dass gute Lösungen dabei sind. Um die verschiedenen Open Innovation bzw. Crowdsourcing Plattformen besser verorten zu können, stellte Karim Lakhani bei der Konferenz folgende Taxonomie vor:

Auswirkungen von Crowdsourcing Plattformen reflektieren. Professor Jonathan Zittrain stellt sich die Frage ob die Auswirkungen von Crowdsourcing Plattformen zu wenig kritisch reflektiert werden. Ein extremes Beispiel ist InternetEyes. Auf dieser Crowdsourcing Applikation kann sich die Crowd gegen Bezahlung einer Gebühr (!) anmelden um Aufzeichnungen von Sicherheitskameras anzusehen und kriminellen Aktivitäten zu melden. Für die erfolgreiche Sichtung von kriminellen Aktivitäten wird die Crowd mit Punkten und letztendlich mit Geld belohnt. Zweifellos ist dies Plattform umstritten. Den BefürworterInnen sollte man folgende Frage stellen: Würden sie es auch in Ordnung finden, wenn der Iran die Crowd anheuert, um Protestierende zu identifizieren?

Ich sehe einen Zusammenhang zwischen Zittrain’s Fragestellung und folgender Beobachtung: Das Verständnis von Technologie als autonomes und neutrales Subjekt, welches die Gesellschaft beeinflusst, greift zu kurz. Innovationen und andere Veränderungen passieren in einem gesellschaftlichen und ökonomischen Kontext. Technologie wird von Menschen geschaffen, der Pfad der technologischen Entwicklung wird von Menschen beeinflusst. Das bedeutet wir sollten uns die Frage stellen, ob Crowdsourcing Anwendungen die technisch möglich sind, auch wirklich umgesetzt werden müssen bzw. welche negativen Folgeeffekte sie auslösen.

 

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