Detailansicht
In the crowd we trust
role and challenges of crowdsourcing and citizen science in the context of the data revolution ; an interdisciplinary approach
Ana Raquel Riedel von Teschenhausen,
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Historisch-Kulturwissenschaftliche Fakultät
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Individuelles Masterstudium Globalgeschichte
Betreuer*in
Michael Nentwich
DOI
10.25365/thesis.38199
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-30015.44347.107553-1
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Trotz anhaltender Bemühungen von Organisation die Herausforderungen der Welt zu lösen oder zu lindern, stoßen die aktuellen Lösungsansätze, welche auf hierarchisch-bürokratischen Modellen beruhen, an ihre Grenzen. Dies ist hauptsächlich der Machtlosigkeit der Experten geschuldet, wenn diese allein der steigenden Komplexität und Unsicherheit globaler Probleme gegenüberstehen. Die aktuellen Verhältnisse, oft „Zeitalter digitaler Netzwerke“ genannt, haben auf der anderen Seite Instrumente hervorgebracht, um mit diesen komplexen und unsicheren Szenarien umzugehen. Ein Beispiel ist der Ansatz der Distributed Cognition, der (im optimalen Fall) kollaborative, partizipative und gemeinschaftlich orientierte (peer-to-peer) Prozesse hervorbringt und so zur Entstehung dezentraler Systeme und der allmählichen Stärkung der Zivilgesellschaft führt. Zusammengenommen begründen diese den Hintergrund für latente Paradigmenwechsel. Im aktuellen politischen Diskurs, vorangetrieben durch die UN, über die Ziele Nachhaltiger
Entwicklung (Sustainable Development Goals, SDGs) und die Datenrevolution wird behauptet, dass letztere unabdingbar für das Erreichen der ersteren ist. Das Hauptanliegen der
Datenrevolution ist es, Lücken in den Daten zu füllen, um alle einzubeziehen. Ihre Realisierung ist außerdem maßgeblich für das Auslösen weiterer Paradigmenwechsel. Diese Arbeit stellt die
Kernkonzepte dieser Paradigmenwechsel vor, konzentriert sich auf zwei kollaborative Ansätze der Datensammlung und -analyse und betrachtet deren Rollen und Herausforderungen im Kontext der aktuellen Datenrevolution: Crowdsourcing und Citizen Science (außerdem Citizen Journalism und andere partizipative Beobachtungsaktivitäten). Beide Ansätze sind nicht nur Teil dieses latenten Paradigmenwechsel, sondern spielen auch eine enorme Rolle für dessen Realisierung – spätestens dann, wenn Fachkräfte und Maschinen nicht mehr ausreichend in der Lage sind, die Datenlücken zu füllen, was eine angemessene Berechnung, Planung und Verteilung von Ressourcen verhindert
und damit die Erfüllung der SDGs in Frage stellt. Leider herrscht in den Institutionen (UN, internationale NROs und Regierungen) weitgehend Widerstand, diese Ansätze als valide Daten- und Informationsquellen anzuerkennen. Das Hauptanliegen dieser Masterarbeit besteht darin, den Grund für diese Widerstände zu identifizieren und die Blockaden zu beleuchten, welche die Konsolidierung der Datenrevolution verhindern. Zu diesem Zweck wurde die Problematik aus verschiedenen Perspektiven betrachtet, um die Hauptprobleme von Crowdsourcing und Citizen Science angemessen darstellen zu können, was in
einem stark interdisziplinären Verfahren mündete, welches der Vorgangsweise der „informed grounded theory“ folgt. An den Ansätzen Crowdsourcing und Citizen Science wurde von einem pragmatischen Standpunkt aus die Datenqualität sowie das mangelnde Verständnis hinter diesen am meisten kritisiert. Die Tatsache, dass beide Probleme nicht exklusiv für Crowdsourcing oder Citizen Science gelten, stellte sich als äußerst nützlich für die vorliegen der Untersuchung heraus, obwohl sie in der Literatur weitgehend ignoriert wird. Aus diesem und weiteren Gründen, die in den Kapiteln 3 und 4 diskutiert werden, ist eine Alternative zu den „qualitätszentrierten“ Ansätzen
angebracht. Die Frage der Qualität sollte jedoch nicht übergangen werden, da sie bedenkenswert ist; in dieser Arbeit wird sie letztlich als Teil der Problematik behandelt, nicht jedoch als „die Problematik“ an sich. Des Weiteren wurden von Seiten der interviewten Experten Vorurteile als der „wahre“ Grund hinter dem Widerstand gegen Crowdsourcing und Citizen Science genannt. Analysen haben gezeigt, dass Vorurteile gegenüber neuen Technologien und neuen Ansätzen weit verbreitet sind. Weil es jedoch aufgrund der Dringlichkeit der Umstände keine Zeit zu verschwenden gilt und weil sich im Fall von latenten Paradigmenwechseln Vorurteile als Resultat von Nichtwissen herausgestellt haben, konzentriert sich diese Arbeit auch auf die Frage, was hinter diesen Vorurteilen steckt. Um sie zu beantworten, beschäftigt sie sich mit der eingeschränkten professionellen Autonomie sowie dem Widerwillen der Institutionen, Risiken und Vorwürfe in Kauf zu nehmen. Es wurde die Hypothese entwickelt, dass der Widerstand gegenüber Crowdsourcing und Citizen Science nicht nur in Vorurteilen begründet ist, sondern auch in einem Mangel an Vertrauen in die Gesellschaft. Beides geht auf das Übermaß an Rechenschaftspflichten zurück, welches im öffentlichen Diskurs eingeschrieben ist. Eine grobe Analyse zeigt ein Ungleichgewicht dieses Diskurses, welcher die Rechenschaftspflicht überbetont
und dementsprechend Vertrauen erschwert (basierend auf dem notwendigen Gleichgewicht zwischen Vertrauen und Kontrolle/ Rechenschaft). Paradoxerweise spiegelt die Überbewertung der Rechenschaftspflicht im öffentlichen Diskurs den Versuch wider, das Vertrauen in der Gesellschaft wiederherzustellen. Dieses Paradox kann auch im Diskurs über die Datenrevolution gefunden werden, wo es diese und andere latente Paradigmenwechsel behindert, für die gegenseitiges Vertrauen notwendig ist. Sollte es kein Vertrauen von Seiten der Organisationen gegenüber der Öffentlichkeit geben, können auch Ansätze nicht akzeptiert werden, die auf bürgergenerierten Daten beruhen, was dazu führt, dass Lücken in den Daten bestehen bleiben, wodurch viele Menschen und Länder nicht einbezogen werden. Die Ergebnisse dieser Arbeit sind nützlich für jene Stakeholder, die Beiträge zur
fundamentalen Rolle der Datenrevolution leisten, da sie diese so formulieren müssen, dass „topdown“ Vertrauen mehr Gewicht beigemessen wird, wenn ein Wandel realisiert werden soll.
Abstract
(Englisch)
Despite of persistent efforts from the part of organizations aiming to solve or to alleviate the world’s most challenging issues, there are limitations of the current problem-solving system based on hierarchical bureaucratic models. These are mainly related to the powerlessness of the profes-sional sector when, alone, facing global issues of ever increasing complexity and uncertainty. The current context often called “the network age” has in turn, supported and enhanced systems which serve as means for coping with these complex and uncertain scenarios, such as the concept of distributed cognition that leads (in its positive aspects) to collaborative, participatory and peer-to-peer common oriented processes, including the emergence of decentralized systems as well as the gradual empowerment of the civil society (overlapping with the latter); forming altogether, the background of latent paradigm shifts.
Concurrently there is the political discourse (driven by the UN) on Sustainable Development Goals (SDGs) and of a Data Revolution, where the claim is that the latter is indispensable for achieving the former. The Data Revolution’s main purpose is to fill data gaps in order to leave no one behind and its realization is also crucial for unlocking other latent paradigm shifts. This thesis introduces the core concepts of such a paradigm shifts whilst focusing on two collaborative ap-proaches for data collection and analysis: crowdsourcing and citizen science; most specifically on their role and challenges in the context of the current data revolution. Crowdsourcing and citizen science (also citizen journalism and other participatory monitoring activities) are not just part of the context of latent paradigm shifts, but do play a major role for the realization of a data revolution, once professionals and machines do not currently suffice to fill those data gaps. This hinders proper accounting, planning and distribution of resources and hence spoils efforts to tackle the critical issues involved in the SDGs. Unfortunately there is wide reluctance from the part of the institutions (UN, INGOs and governments) in adopting these approaches as valid data/information sources. The main goal of this MA thesis is to identify the reason behind this reluctance, shedding light on deadlocks ham-pering the consolidation of a data revolution. In order to do so, the problematic was approached from multiple perspectives, characterizing a truly interdisciplinary inquiry, which, based on the approach of the “informed grounded theory”, present the main challenges of crowdsourcing and citizen science in multiple levels and from multiple perspectives.
From a pragmatic perspective, issues related with data quality as well as the issue of little un-derstanding have been the most cited. Withal the fact that both issues are not exclusive to crowdsourcing or citizen science has shown to be crucial for the present inquiry, although widely neglected in the literature. Thus for this and other important reasons to be further discussed throughout chapters 3 and 4, an alternative to the “quality-centred” approach towards crowdsourc-ing and citizen science is appropriate, nevertheless the quality issue should not be disregarded, as it is reasonable, but eventually addressed in a different manner as part of the problematic, but not as “the problematic” itself. In addition, prejudice from the part of professionals has been cited by some expert inter-viewees as the “real” reason behind the reluctance vis-à-vis crowdsourcing and citizen science as valid data/information sources. Analysis has shown that prejudice is omnipresent with regards to new technologies or any novel approach. For there is no time to wait for wider acceptance, given the urgency of matters, and as prejudice shows to result from ignorance linked to the clash of paradigms, this thesis also focuses on the question what lays behind prejudice. In order to answer this question, other crucial parts of the problematic encompassing constrained professional autonomy, risk and blame aversion are discussed throughout the thesis, forming altogether a hypothesis advocating that the resistance from the part of institutions towards crowdsourcing and citizen science is not just rooted on prejudice, but also on lack of trust in society; being both resultants of excess of accountability which has been ultimately delineated by public discourse. After a rough analysis, the latter has shown to be in unbalance, overemphasizing the need for accountability and consequently (based on the premise of a necessary balance between trust and control/accountability), inadvertently, undermining trust. Paradoxically the overdose of accountability in public discourse reflects an attempt to restore trust in society. This paradox can be found also within the discourse on the data revolution, hindering this and other latent paradigm shifts of thriving, as for them all mutual trust is a requisite. If there is no trust from the part of organizations towards the public, there will be no room (acceptance) for approaches relying on citizen-generated data, leaving data gaps and many people and countries behind. The outcomes of this analysis is useful for those stakeholders contributing to the discourses on the fundamental role of a data revolution, as they should reframe the latter giving more weight to “top-down” trust, if we are to see the realization of such a shift.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Englisch)
Crowd Crowdsourcing Data Revolution Citizen Science digital Networks
Schlagwörter
(Deutsch)
Crowd Crowdsourcing Datenrevolution Citizen Science Digitale Netzwerke
Autor*innen
Ana Raquel Riedel von Teschenhausen,
Haupttitel (Englisch)
In the crowd we trust
Hauptuntertitel (Englisch)
role and challenges of crowdsourcing and citizen science in the context of the data revolution ; an interdisciplinary approach
Paralleltitel (Deutsch)
In die Volksmenge vertrauen wir - Die Rolle und Herausforderungen von Crowdsourcing und Citizen Science im Kontext der Datenrevolution: Ein interdisziplinärer Ansatz
Paralleltitel (Englisch)
In The Crowd We Trust - Role and Challenges of Crowdsourcing and Citizen Science in the Context of the Data Revolution: An Interdisciplinary Approach
Publikationsjahr
2015
Umfangsangabe
141 S. : graph. Darst., Kt.
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
Michael Nentwich
Klassifikationen
AC Nummer
AC12388627
Utheses ID
33857
Studienkennzahl
UA | 067 | 805 | |