В конце анкеты важно оставить адрес электронной почты или телефон для связи. Во-первых, для того, чтобы с вами мог взаимодействовать редактор сайта, а во-вторых, что тоже очень важно при работе с волонтерами, для того, чтобы быть на связи, оставаться открытым для общения. Если вы исследователь, работа занимает много времени и вам не до этого – кажется, вам нужен помощник (и тогда в этой графе будут его контакты). Также хорошая и распространенная практика – создать чат в мессенджере для общения с волонтерами. Это идеальный вариант, если ваш проект небольшой и ресурса для ведения соцсетей и тем более создания и поддержки собственного сайта нет. Зарегистрированные пользователи портала «Люди науки» могут задать вопрос в комментариях к проекту, однако для оперативности и большего удобства все же подумайте и о других коммуникационных площадках.
Особенность «Людей науки» не столько в техническом решении для размещения «вакансий» для научных волонтеров, сколько в поддержке ученых командой проекта на всех этапах. В частности, если задачу волонтера в вашем проекте в трех словах не объяснишь, стоит подумать о создании отдельных методических материалов и инструкций, а может даже ботов, и с этим вам с радостью помогут. Например, если для того, чтобы отследить местонахождение ежей, волонтерам необходимо соорудить следовой тоннель, дизайнер проекта создаст его 3D-модель для оформления инструкции и в целом поможет со всем визуальным оформлением, которое играет очень большую роль в восприятии проекта потенциальными волонтерами.
Платформа «Люди науки» не единственная разработка команды проекта. Но для того чтобы рассказать вам про Experion, сначала надо понять, с чего она началась. Поговорим про Zooniverse – платформу-феномен в мире гражданской науки.
Способ, которым мы генерируем знания, сильно изменился за последние десять лет. Сейчас мы постоянно создаем огромные массивы данных, в том числе и в науке, с которыми исследователям может быть трудно справиться самостоятельно. А еще мы много говорим про искусственный интеллект и нейросети, но, чтобы их применить и выстроить правильный алгоритм анализа данных из этого массива, ученым нужны базы данных с уже проанализированной информацией, которую можно будет использовать в качестве эталона. Поэтому появляется все больше направлений научного краудсорсинга, когда большую задачу делят на маленькие части, которые потом решают сразу много людей.
Крупнейшая платформа, агрегирующая проекты в области анализа данных, – Zooniverse. Она выросла из проекта Galaxy Zoo. Напомним, что его волонтерам нужно было классифицировать изображения галактик: смотреть на фото и отвечать на простые вопросы. Тогда за год существования проекта около 150 000 человек проанализировали более 50 млн изображений. Для сравнения: один из первых членов команды проекта Galaxy Zoo утверждает, что провел месяц, классифицируя галактики примерно по 12 часов в день, и набрал около 50 000 классификаций[6]. Этот опыт осмыслили и на базе платформы проекта создали конструктор для решения похожих задач. К концу 2011 года на Zooniverse – так теперь стала называться платформа – было уже полмиллиона зарегистрированных пользователей. Сейчас в сообществе больше двух с половиной миллионов человек, и каждый день регистрируются новые волонтеры.
Zooniverse – это открытая онлайн-платформа на английском языке для анализа научных данных: аудио, видео, изображений. Внутри предусмотрены инструменты, при помощи которых любой ученый сможет создать свой проект, а затем любой волонтер сможет в нем поучаствовать. Здесь размещают свои проекты ученые из CERN и NASA, но масштаб исследования совершенно не важен, главное – грамотно поставить задачу. Волонтеры же точно смогут найти себе занятие по вкусу из любой отрасли науки, от физики и биологии до лингвистики и истории.
Иногда людям кажется, что для участия в каком-то проекте нужно обязательно сначала пройти некий курс о том, как стать научным волонтером. На самом деле обучение чаще всего проходит уже внутри конкретных проектов, и обычно это просто и быстро – так же и на Zooniverse. Достаточно зарегистрироваться, найти интересный по описанию проект и нажать Get started. Внутри будет небольшая инструкция, а иногда даже пробный раунд работы с данными: всплывающие подсказки укажут, правильно ли вы ответили. В последнее время встроенный в браузеры автоперевод отлично справляется с текстами на английском, так что не бойтесь не понять суть. Также вы сможете отслеживать свою статистику в аккаунте.
Если вы ученый и хотите создать свой проект на Zooniverse, вам тоже потребуется завести аккаунт. Для успешного создания и ведения проекта по анализу данных (не только на Zooniverse) нужно предусмотреть несколько составляющих, которыми стоит озаботиться заранее. Вот ваш пакет-минимум: