La mayoría de ustedes probablemente saben de Galaxy Zoo, un ciudadano de la ciencia proyecto para clasificar galaxias con la ayuda de inexperto hobby-los investigadores. En matemáticas, el Proyecto Polymath es bien conocido por su éxito. SETI@home, por ejemplo, no es ciencia ciudadana como no eres activo de investigación, sólo que su equipo es el crowdsourcing.
Hay proyectos que requieren más que una simple clasificación visual de imágenes astronómicas?
Hay varios otros astronomía ciudadana de proyectos de ciencia1, la mayoría de ellos a través de la Zooniverse. Estos incluyen el Galaxy Zoo que usted ha mencionado, pero también de Galaxy Zoo Hubble, el Hielo de los Cazadores, Cazadores de planetas, La vía Láctea Proyecto de energía Solar, Stormwatch, Galaxy Zoo de Fusiones y Galaxy Zoo de Supernovas (y otros dos en las etapas de planificación que no son públicos pero1). Otro que conozco es la de Stardust @Home que le pide que mire a través de las imágenes para encontrar posibles granos de polvo.
Que responde a su primer no-pregunta pregunta. En cuanto a tu primera pregunta, cuestión, por su naturaleza, los proyectos de ciencia ciudadana ¿ no generalmente pedimos que hagan algo más complicado que muy básico de clasificación visual. Hay varias razones para esto. Las dos principales son (1) los seres humanos son todavía significativamente mejor en el patrón de reconocimiento de este tipo de equipos (de lo contrario tendríamos que hacen los ordenadores), y (2) se requiere mucho más formación y posterior validación por parte de los científicos no son expertos en hacer las tareas más complicadas.
Dicho esto, puedo decirle que en1 están trabajando en algunos de los más avanzados de clasificación visual de la Luna Zoológico proyecto en el que estamos pensando en la implementación de un usuario "nivel" sistema similar a los juegos de video. Esto iba a funcionar, por ejemplo, por tener de principio de los usuarios a través de un rápido tutorial para enseñarles cómo identificar los cráteres. Después de haber realizado un cierto número y que han sido verificadas en contra de expertos en clasificaciones, a continuación, el usuario podría avanzar a un "Nivel 2" donde se les pedirá hacer algo más complicado, como corregir un algoritmo automatizado de detección de cráteres en una imagen. "Nivel 3" puede preguntarles a identificar las características más interesantes de, bien, interés, como extraños cráteres, rayos luminosos, elíptica cráteres. Un "Nivel 4" podría agregar en la identificación de los elementos lineales en diferentes imágenes. Con cada nuevo nivel, necesitamos tener el usuario que ir a través de más de formación y la necesidad de validar su trabajo para la comunidad científica, en general a aceptar (los científicos pueden ser un poco snob y se necesita convencer a probar estos son viables).
Por lo tanto, estamos trabajando en ello, pero en realidad es la base de "trabajo duro" de análisis visual que estos tipos de proyectos son los más adecuados para el momento.
1Completa la revelación: me recibió recientemente la NASA beca postdoctoral para el ciudadano de la ciencia de la gestión de proyectos, y actualmente estoy en la P. I. en la Luna Zoológico.
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