Crowdsourcing und Citizen Humanities

Manuskripte transkribieren, Fotos verschlagworten, OCR korrigieren – viele Aufgaben in den Geisteswissenschaften sind für kleine Teams schwer zu bewältigen, eignen sich aber für verteilte Freiwillige. Crowdsourcing lädt die Öffentlichkeit zur Forschung ein und wirft Fragen nach Motivation, Qualität und der Bedeutung von Partizipation auf.

Definition

Die Nutzung verteilter öffentlicher Beteiligung zur Durchführung oder Unterstützung geisteswissenschaftlicher Forschungsaufgaben wie Transkription und Annotation, zusammen mit der Untersuchung, wie eine solche Beteiligung gestaltet, motiviert und validiert werden kann.

Scope

Umfasst die Beteiligung verteilter Freiwilliger an geisteswissenschaftlicher Forschung: Transkriptions-, Annotations- und Korrekturprojekte; das Design partizipativer Plattformen; sowie Fragen der Motivation, Datenqualität und des Engagements. Beinhaltet die Einordnung von Crowdsourcing als öffentliche Beteiligung und wissenschaftliches Engagement statt bloßer kostenloser Arbeit.

Core questions

• Welche geisteswissenschaftlichen Aufgaben eignen sich gut für Crowdsourcing?
• Was motiviert Freiwillige zur Teilnahme, und wie wird das Engagement aufrechterhalten?
• Wie wird die Qualität von Crowdsourcing-Beiträgen sichergestellt?
• Ist Crowdsourcing öffentliches Engagement, kostenlose Arbeit oder beides?

Key concepts

• Crowdsourcing
• Citizen Humanities
• Transkription
• Freiwilligenmotivation
• Datenqualität
• Öffentliches Engagement

Key theories

Crowdsourcing als Engagement

Terras argumentierte, dass Crowdsourcing in den Geisteswissenschaften am besten nicht als billige Arbeitskraft, sondern als eine Form des öffentlichen Engagements und der Beteiligung an der Wissenschaft verstanden wird.

Qualität und Kosten der Crowdsourcing-Transkription

Causer und Kollegen analysierten das Bentham-Transkriptionsprojekt und zeigten, dass die Transkription durch Freiwillige genau und wertvoll sein kann, während sie gleichzeitig die tatsächlichen Kosten verdeutlichten.

Crowdsourcing im Kulturerbe

Ridge und Mitwirkende untersuchten, wie Galerien, Bibliotheken, Archive und Museen partizipative Projekte gestalten, um ihre Sammlungen zu bereichern und zugänglich zu machen.

History

Das Crowdsourcing im Kulturerbebereich wuchs ab den späten 2000er Jahren rapide mit Projekten wie Transcribe Bentham und großen Initiativen von Galerien und Bibliotheken. Causer et al. (2012), Ridge (2014) und Terras (2016) etablierten dessen Methoden und definierten es als wissenschaftliches Engagement neu, anstatt es lediglich als ausgelagerte Arbeit zu betrachten.

Debates

Engagement versus Ausbeutung

Ob Crowdsourcing den Freiwilligen primär sinnvolle Beteiligung und Lernmöglichkeiten bietet oder das Risiko birgt, unbezahlte Arbeit unter dem Deckmantel des Engagements zu extrahieren.

Key figures

• Melissa Terras
• Tim Causer
• Mia Ridge

Seminal works

• terras2016
• causer2012
• ridge2014

Frequently asked questions

Sind Crowdsourcing-Daten zuverlässig genug für die Wissenschaft?

Mit entsprechendem Design kann dies der Fall sein. Projekte nutzen Redundanz, Expertenprüfung und Validierungsworkflows, um die Qualität sicherzustellen; Studien wie die Bentham-Transkriptionsarbeit zeigen, dass Beiträge von Freiwilligen genau sein können. Qualitätskontrolle ist ein zentraler Bestandteil eines guten Crowdsourcing-Designs.