Большими массивами накопленных данных часто обладают музеи, библиотеки и архивы. Именно они становятся инициаторами проектов гражданской науки такого типа. Ведь раньше люди писали от руки, а не печатали, а почерки у всех разные. Машину крайне сложно научить их понимать, а вот обученный грамоте человек практически всегда может разобрать каракули своего ближнего, хотя бы из контекста. Смитсоновский институт – огромный комплекс музеев и исследовательских учреждений в Вашингтоне – ведет проект Smithsonian Digital Volunteers, участники которого переводят в цифровой формат письма, документы и записи ученых, чтобы сделать их доступными для большего круга читателей (в том числе онлайн) и автоматического машинного анализа. Аналогичный проект ведет Библиотека Конгресса США.
Old Weather – проект расшифровки корабельных дневников с целью изучения погоды в прошлом. Для ученых это ценные ретроспективные данные о климате, а для волонтеров – увлекательное путешествие. Некоторые дневники датируются серединой XIX века и дают представление о том, какими были далекие путешествия в домоторную эпоху. Корабельных шкиперов, которые вели эти дневники, можно считать гражданскими учеными, как это сделал Мэтью Мори, а значит, это тоже своего рода гражданская наука.
Самая сложная, но и наиболее эффективная форма вовлечения волонтеров – разработка специальных игр, где в игровую вшита аналитическая или оптимизационная задача. Например, в проекте FoldIt пользователи без специальной подготовки играют в компьютерную игру, тем самым определяя структуры белков и биологических молекул. Этот проект – настоящий долгожитель среди инициатив, объединяющих науку и волонтерство: он существует с 2008 года на базе Вашингтонского университета и приспосабливается под новые и новые задачи. Так, в пандемию его участники исследовали структуру белков коронавируса. Человек и в этом случае оказывается эффективнее машины. Вариаций структуры определенного протеина существует так много, что даже машинные вычисления занимают колоссальное количество времени. В отличие от компьютеров, люди используют пространственное мышление и аналитические способности, кроме того, для решения этой задачи они могут объединять свои усилия.
Проект Stall Catchers – это игра, которая помогает исследовать болезнь Альцгеймера. В игровом интерфейсе волонтеры идентифицируют работающие и заблокированные кровеносные сосуды на микровидео, снятом на «мышиных» моделях. Похожа на эту игру ныне неактивная Cell Slider: в ней игроки буквально помогали бороться с раком, анализируя микроизображения образцов тканей из баз UK Cancer Research Centre (крупнейшей независимой организации по изучению онкологических заболеваний). В Eterna игроки помогают ученым в дизайне новых РНК, собирая пазлы.
Некоторые игры нацелены не на решение задачи как таковой, а на изучение самого процесса. Так, Crystal Crop Fever отдаленно напоминает тетрис – нужно найти самый дорогой кристалл на самом высоком пике невидимого ландшафта, причем делать это можно как одному, так и в команде. Наблюдая за игрой, ученые узнают, как мы подходим к решению оптимизационной задачи, влияем друг на друга, распределяем задачи в команде. Стратегическая цель исследования – улучшить механику командной работы в реальной жизни.
Вы удивитесь, но стать гражданином-ученым можно, даже не вставая со своей кровати или в буквальном смысле во время сна. Если у вас достаточно мощный компьютер и в какое-то время суток вы его не используете, вы можете поделиться своими вычислительными ресурсами. Из миллионов домашних ПК умельцы собирают что-то вроде распределенного суперкомпьютера для научных вычислений (а время реальных суперкомпьютеров очень и очень недешево). Один из самых известных подобных проектов – SETI@Home, который искал разумную внеземную жизнь и завершился несколько лет назад, проработав более двух десятилетий. Другой проект-долгожитель, Einstein@Home, активен уже 15 лет и продолжает искать сигналы пульсаров. MilkyWay@Home создает высокоточную трехмерную модель нашей галактики, а Universe@Home исследует ядра звезд и моделирует эволюцию галактик. Проект Climate Prediction «гоняет» на вашей машине климатические модели для предсказания будущего. Уже описанная игра Foldit на самом деле эволюционировала из «ленивого» проекта Folding@home, в котором для оптимизации трехмерной структуры белков использовался не мозг волонтера, а компьютерное время его ноутбука. С момента запуска проекта исследователи смогли опубликовать порядка 225 научных статей, а в марте 2020 года производительность распределенной сети превысила возможности 500 суперкомпьютеров.