Разработка AstroQuest
Как мы использовали научную коммуникацию для разработки AstroQuest
Кристиан Полсон-Браун
Проектирование AstroQuest было трудом любви для команды здесь, в ICRAR, и мы хотим немного отодвинуть занавес о том, как проект на самом деле объединился.
На протяжении всего развития мы стремились достичь двух основных результатов - максимизировать удовольствие и вовлечение наших добровольцев и производить ценные научные данные для астрономов. Выяснить, как лучше всего достичь этих целей, было удивительно сложно, и вполне естественно, вполне научно. В конце концов, существует целая дисциплина, называемая научным общением, которая занимается именно этими вопросами. Какой самый эффективный способ вовлечения общественности в науку? Как мы поощряем участие при обеспечении научной ценности данных? И как мы проверяем наши идеи, чтобы убедиться, что они достигнут наших целей?
Вовлечение общественности
Хотя научная коммуникация все еще молода для научной дисциплины, она уже эволюционировала благодаря ряду значительных изменений в своей основной философии.
В начале научное общение было сосредоточено на довольно простой передаче научной информации от ученых общественности. Не было большого интереса к тому, что чувствовала публика, очень мало диалога между партиями и еще меньше сотрудничества! Со временем научное общение отошло от идеи, что людям просто нужно рассказывать факты, и к поощрению участия, энтузиазма и увлечения наукой.
Из этого сдвига возникла захватывающая эпоха «гражданская наука», когда не ученые сотрудничают напрямую с учеными для производства или анализа данных, а обычные люди сотрудничают между собой участвуя в различных распределенных вычислениях. Гражданская наука помогает разрушить заблуждение, что наука предназначена только для ученых; наука существует для всех и каждый может принять посильное участие в развитии науки!
Некоторые утверждают, что поскольку гражданская наука использует добровольцев, которые не являются подготовленными учеными, эти данные могут быть низкого или непоследовательного качества. Хотя справедливо, простое решение состоит в том, чтобы научить наших добровольцев основную информацию, которую они должны знать, чтобы получить качественные данные. В AstroQuest мы включили простые для понимания учебные пособия, и основная задача проверки галактик настолько проста, что любой, молодой или старый человек, сможет ее выполнить. Мы сохранили инструмент рисования простым и сделали его похожим на основные программы рисования, с которыми большинство из нас знакомо. Мы также представляем готовые примеры от реальных астрономов в качестве руководства.
Мудрость толпы
Как и многие гражданские научные проекты, AstroQuest опирается на интересный принцип, известный как «мудрость толпы». Это изучаемый эффект, при котором усреднение решений проблемы из группы не экспертов может быть таким же или лучшим, чем экспертное решение. Подумайте о старой поговорке «две головы лучше, чем одна», но масштабируйте ее до сотен или тысяч добровольцев, работающих вместе!
Чтобы добиться этого в AstroQuest, мы показываем одну и ту же галактику нескольким добровольцам, и у каждого есть шанс дать лучший ответ. Чтобы сохранить разумность эффекта толпы, нам необходимо выполнить несколько условий, таких как равное отношение к каждой попытке, а не раскрытие решений от других пользователей. Несоблюдение этих условий может привести к искажению данных, чего мы определенно хотим избежать. Но если все идет по плану, компьютер объединяет все решения, и результаты, которые мы получаем, могут быть даже лучше, чем если бы у астронома был шанс!
Gamification (Геймификация науки)
Система квестов является частью того, что отличает AstroQuest от его предшественника, Galaxy Explorer. Мы разработали систему квестов, чтобы учесть преимущества идеи под названием «геймификация».
Геймификация - это добавление игровых элементов к задачам, в которых они обычно не встречаются, например, к исследованию астрономии! Вместо того, чтобы участники работали с данными галактики, мы хотели дать нашим добровольцам чувство выполненного долга и некоторые награды за их тяжелую работу.
Исследования показали, что геймификация гражданской науки может побуждать добровольцев возвращаться чаще, вносить больший вклад и иметь больше позитивных чувств к проекту. Некоторые из нас в команде заядлые геймеры, поэтому неудивительно, что мы попытаемся привнести в проект немного игрового таланта!
Тестирование AstroQuest
Как только команда получила четкое представление о том, чего мы хотим достичь с помощью AstroQuest, все еще оставалась задача убедиться, что все будет объединено и имеет смысл! Мы создали раннюю версию сайта и провели серию тестовых сессий с помощью некоторых добровольцев. Эти занятия помогли нам понять, что работает, что нам нужно изменить, а что нужно улучшить. Наши волонтеры даже помогли нам придумать новые идеи, о которых мы никогда бы не подумали без их участия.
Мы надеемся, что вам понравилось, что мы распаковали некоторые идеи научной коммуникации, которые мы включили в дизайн AstroQuest, чтобы попытаться сделать его нашим лучшим гражданским научным проектом. Ваш вклад очень важен для нас, независимо от того, насколько он мал, и мы надеемся увидеть вас снова для любых проектов, которые мы разработаем в будущем. Если вы хотите быть в курсе новостей нашей команды, пожалуйста, следите за нами в Twitter или ставьте лайки в Facebook.
Руководство по AstroQuest
История AstroQuest, как она работает и почему нам нужны гражданские ученые, чтобы помочь.
Наши волонтеры присоединяются к длинной линии гражданских исследователей в астрономии.
История AstroQuest начинается более ста лет назад, когда обсерватории нанимали добровольцев для проверки стеклянных пластин и выявления любых звезд, туманностей или галактик, которые они могли найти. Эти добровольцы, многие из которых были женщинами, были известны как «компьютеры», потому что они были необходимы для анализа огромных объемов данных, которые астрономы просто не могли отследить.
В наше время астрономы используют новейшие технологии для исследования огромного количества галактик и собрали огромное количество данных. Прежде чем астрономы смогут сделать какие-либо исследования о галактиках из этих обзоров, они должны выяснить, где именно находятся галактики на каждом изображении. Как и в первые дни, для астрономов это слишком большая работа, поэтому они разработали компьютерные алгоритмы для ускорения работы. И, как и прежде, они также просят людей-добровольцев помочь.
Компьютерный разум за AstroQuest, и почему мы нуждаемся в вашей помощи.
В нашем предыдущем проекте, Galaxy Explorer, гражданским ученым было предложено классифицировать галактики и установить вокруг них кольца. В AstroQuest то, что мы просим гражданских ученых сделать, совсем другое. Это потому, что алгоритм, используемый для поиска галактик на изображениях, изменился.
Форма большинства галактик обычно довольно хорошо вписывается в круг или эллипс, но некоторые изображения галактик могут быть очень странной формы. Например, галактики, которые сталкиваются, могут быть очень нерегулярными, и некоторые галактики перекрываются на изображении звездами и другими объектами, которые попали на пути.
Новый алгоритм пытается найти фактическую форму галактики на изображении, и вместо того, чтобы подогнать кольцо вокруг него в качестве приближения, он окрашивает в реальные формы, которые он нашел.
Во многих случаях компьютерный алгоритм дает правильный результат - окрашивание центральной галактики на изображении одним цветом и любые перекрывающиеся объекты в разные цвета. Одна вещь, которую мы просим вас сделать, - это осмотреть каждую галактику и сообщить нам, когда компьютер все сделал правильно.
Однако существуют случаи, когда алгоритм не дает правильного ответа. Иногда он думает, что разные части одной и той же галактики на самом деле являются отдельными галактиками. Астрономы называют это «измельчением» галактики. Мы бы хотели, чтобы вы собрали эти галактики вместе, раскрасив их всех одним цветом.
Другой пример - когда объекты, такие как звезды и другие галактики, перекрывают галактику в центре изображения. Иногда компьютер думает, что это один и тот же объект и делает их одного цвета. Поэтому, если вы видите такие изображения, мы бы хотели, чтобы вы перекрасили перекрывающийся объект другим цветом.
Вы заметите, что изображения, с которыми вы работаете, довольно «шумные» - на них много точек разных цветов. Часть задачи по поиску галактики на каждом изображении состоит в том, чтобы определить, где находится край галактики, даже если он нечеткий и может быть скрыт в шуме. Никто не может знать наверняка, где на самом деле преимущество, но вам не нужно беспокоиться об этом. «Мудрость толпы» означает, что, когда толпа людей пытается угадать ответ, их объединенные догадки будут действительно близки к правильному ответу. Так что просто делай то, что считаешь правильным.
Сообщите нам, когда вы считаете, что компьютер получил правильный ответ, и приложите все усилия, чтобы исправить догадки компьютера, когда вы считаете, что он ошибается, очень помогут астрономам. Они могут использовать ваши результаты для улучшения алгоритма, используемого для поиска галактик в этих огромных исследованиях, и даже могут использовать ваши ответы для обучения новым алгоритмам машинного обучения, чтобы сделать эту работу лучше и быстрее. Итак, давайте посмотрим, сколько квестов вы можете выполнить!
Если вы хотите узнать больше о женщинах, которые работали «компьютерами» более ста лет назад, нажмите здесь.
https://maas.museum/observations/2018/0 ... computers/
http://astroquest.net.au/science/guide-to-astroquest/
https://twitter.com/ICRAR
https://www.facebook.com/ICRAR/
