
Иллюстрация: Incentives and Rewarding in Social Computing, статья
К сожалению, на русском языке практически не публикуются серьезные исследования в области краудсорсинга. Да и в смежных областях (социальный компьютинг, менеджмент инновациями, социальные платформы и др.) ситуация аналогичная. Например, из 1-ой ссылки по поисковому запросу научных публикаций за 2013 год со словом «краудсорсинг» можно узнать, что «в 2011 году краудсорсинг пришел в Россию». А также, что «компаний, предлагающих свои услуги в этом направлении пока единицы. Одной из самых успешных является Witology, клиентами которой являются Сбербанк, Росатом, Ренессанс страхование, Агентство стратегических инициатив и другие».
При всем уважении к авторам, высоко оценивающим работу Witology, вынужден констатировать следующее. В этой поисковой выдаче нет ни одного материала, который мог бы быть мною оценен, как серьезное исследование в области краудсорсинга. Все эти работы написаны студентами-дипломниками, журналистами и представителями широкого спектра дисциплин (от социологов и маркетологов до психологов и госуправленцев), живо интересующимися краудсорсингом, но профессионально им не занимающимися и серьезных исследований в этой области не проводящих.
В то же время, на английском языке ежемесячно публикуются десятки статей о серьезных исследованиях в областях краудсорсинга, социального компьютинга, менеджмента инновациями, социальных платформ и др. Но их в России мало кто читает. И в результате с каждым месяцем лишь увеличивается разрыв в уровне понимания текущего состояния технологий в этих областях, а также практического потенциала и путей их внедрения. Чтобы хоть как-то исправить ситуацию я решил публиковать в этом блоге выжимки и резюме наиболее важных и интересных зарубежных исследовательских публикаций.
Начнем с недавней статьи Ognjen Scekic, Hong-Linh Truong, Schahram Dustdar «Incentives and Rewarding in Social Computing», опубликованной в Communications of the ACM, Vol. 56 No. 6, June 2013. Статья написана сотрудниками лаборатории Distributed Systems Group (DSG) технического университета Вены, возглавляемой профессором Schahram Dustdar. В этой лаборатории была разработана модель «Interaction Modeling in Crowd Computing Environments», легшая в основу концепции «Socially enhanced Services Computing» и понятия краудсервисинг (Crowdservicing).
В статье детально анализируются методы мотивации участников социального компьютинга (Social Computing). Это направление, как показано в статье, включает в себя два класса смежных технологий. Первое – для работы с микрозадачами (micro-task platforms). Второе – для проведения креативных кампаний (creativity contests).
Первый класс технологий по традиции называют просто и незатейливо – краудсорсинг. Второй класс, помимо Creativity Contests, также называют Cocreation, Ideation, Idea Management, Open Innovation и т.д.
Помимо методов мотивации участников в статье также затрагиваются вопросы анализа оргструктуры участников ( structure of agents), а также моделей коллективной деятельности участников (collaboration models). Все названные понятия анализируются на основе исследования, проведенного по результатам опроса 1600 компаний, позиционирующих себя в областях Social Computing и Crowdsourcing.
Наиболее важные выводы авторов статьи таковы.
Достижение трех вышеназванных целей в развитии социального компьютинга требует создания нового поколения технологий в данной области («next-generation social computing»).
Существующие технологии краудсорсинга, равно как и существующие технологии менеджмента идеями в своем большинстве не позволяют пока что достичь совокупности названных целей.
К такому выводу пришли авторы исследования на основании анализа 1600 существующих систем (социальных приложений, платформ, решений), позиционирующих себя в областях Social Computing и Crowdsourcing.
В частности, этот анализ показал следующее.
Данное исследование, анализирующее технологические ограничения существующих систем краудсорсинга и менеджмента идеями, позволяет понять наиболее перспективные направления развития этих технологий.
Вместе с тем, для российских читателей может быть особенно интересно то, что российская платформа Witology уже воплотила в себе немало элементов нового поколения технологий социального компьютинга, отсутствующих пока у более чем полутора тысяч систем, проанализированных авторами исследования. Т.е. получается, что синтеллектуальный краудсорсинг от Witology – это уже не сколько краудсорсинг, сколько краудсервисинг.
При всем уважении к авторам, высоко оценивающим работу Witology, вынужден констатировать следующее. В этой поисковой выдаче нет ни одного материала, который мог бы быть мною оценен, как серьезное исследование в области краудсорсинга. Все эти работы написаны студентами-дипломниками, журналистами и представителями широкого спектра дисциплин (от социологов и маркетологов до психологов и госуправленцев), живо интересующимися краудсорсингом, но профессионально им не занимающимися и серьезных исследований в этой области не проводящих.
В то же время, на английском языке ежемесячно публикуются десятки статей о серьезных исследованиях в областях краудсорсинга, социального компьютинга, менеджмента инновациями, социальных платформ и др. Но их в России мало кто читает. И в результате с каждым месяцем лишь увеличивается разрыв в уровне понимания текущего состояния технологий в этих областях, а также практического потенциала и путей их внедрения. Чтобы хоть как-то исправить ситуацию я решил публиковать в этом блоге выжимки и резюме наиболее важных и интересных зарубежных исследовательских публикаций.
Начнем с недавней статьи Ognjen Scekic, Hong-Linh Truong, Schahram Dustdar «Incentives and Rewarding in Social Computing», опубликованной в Communications of the ACM, Vol. 56 No. 6, June 2013. Статья написана сотрудниками лаборатории Distributed Systems Group (DSG) технического университета Вены, возглавляемой профессором Schahram Dustdar. В этой лаборатории была разработана модель «Interaction Modeling in Crowd Computing Environments», легшая в основу концепции «Socially enhanced Services Computing» и понятия краудсервисинг (Crowdservicing).
В статье детально анализируются методы мотивации участников социального компьютинга (Social Computing). Это направление, как показано в статье, включает в себя два класса смежных технологий. Первое – для работы с микрозадачами (micro-task platforms). Второе – для проведения креативных кампаний (creativity contests).
Первый класс технологий по традиции называют просто и незатейливо – краудсорсинг. Второй класс, помимо Creativity Contests, также называют Cocreation, Ideation, Idea Management, Open Innovation и т.д.
Помимо методов мотивации участников в статье также затрагиваются вопросы анализа оргструктуры участников ( structure of agents), а также моделей коллективной деятельности участников (collaboration models). Все названные понятия анализируются на основе исследования, проведенного по результатам опроса 1600 компаний, позиционирующих себя в областях Social Computing и Crowdsourcing.
Наиболее важные выводы авторов статьи таковы.
1. Социальный компьютинг развивается в двух планах:
- Усложнение и повышение эффективности краудсорсинговых технологий, лежащих в основе социального компьютинга
- Социализация бизнес-процессов путем их целенаправленной трансформации и встраивания в них элементов социального компьютинга.
2. Оба плана развития социального компьютинга ориентированы на достижение трех целей:
- Повышение сложности и комплексности решаемых задач
- Повышение эффективности организационной и управленческой структуры процесса решения задач
- Повышение значимости «виртуальной облачной карьеры» участников
3. Первая цель — повышение сложность и комплексности решаемых задач, в первую очередь, достигается за счет:
- интеллектуальной декомпозиции задач на подзадачи (структуризация)
- тонкого и точного выявления ключевых проблем решаемых задач (проблематизация)
4. Вторая цель — повышение эффективности организационной и управленческой структуры процесса решения задач, в первую очередь, достигается за счет:
- повышения уровня менеджмента процессами решения задач
- повышение сложности и комплексности оценки эффективности работы участников и их мотивационных схем
- формирования виртуальных команд и учет результатов их работы в мотивационных схемах участников
5. Третья цель — повышение значимости «виртуальной облачной карьеры» участников, в первую очередь, достигается за счет использования «облачных рейтингов» (метарейтингов):
- учитывающих результаты работы человека во многих кампаниях краудсорсинга и/или открытых инноваций
- учитываемых при определении «класса» участника в начале каждой новой кампании (или проекта) краудсорсинга и/или открытых инноваций
- Усложнение и повышение эффективности краудсорсинговых технологий, лежащих в основе социального компьютинга
- Социализация бизнес-процессов путем их целенаправленной трансформации и встраивания в них элементов социального компьютинга.
2. Оба плана развития социального компьютинга ориентированы на достижение трех целей:
- Повышение сложности и комплексности решаемых задач
- Повышение эффективности организационной и управленческой структуры процесса решения задач
- Повышение значимости «виртуальной облачной карьеры» участников
3. Первая цель — повышение сложность и комплексности решаемых задач, в первую очередь, достигается за счет:
- интеллектуальной декомпозиции задач на подзадачи (структуризация)
- тонкого и точного выявления ключевых проблем решаемых задач (проблематизация)
4. Вторая цель — повышение эффективности организационной и управленческой структуры процесса решения задач, в первую очередь, достигается за счет:
- повышения уровня менеджмента процессами решения задач
- повышение сложности и комплексности оценки эффективности работы участников и их мотивационных схем
- формирования виртуальных команд и учет результатов их работы в мотивационных схемах участников
5. Третья цель — повышение значимости «виртуальной облачной карьеры» участников, в первую очередь, достигается за счет использования «облачных рейтингов» (метарейтингов):
- учитывающих результаты работы человека во многих кампаниях краудсорсинга и/или открытых инноваций
- учитываемых при определении «класса» участника в начале каждой новой кампании (или проекта) краудсорсинга и/или открытых инноваций
Достижение трех вышеназванных целей в развитии социального компьютинга требует создания нового поколения технологий в данной области («next-generation social computing»).
Существующие технологии краудсорсинга, равно как и существующие технологии менеджмента идеями в своем большинстве не позволяют пока что достичь совокупности названных целей.
К такому выводу пришли авторы исследования на основании анализа 1600 существующих систем (социальных приложений, платформ, решений), позиционирующих себя в областях Social Computing и Crowdsourcing.
В частности, этот анализ показал следующее.
- Большинство систем (83%) используют только один механизм измерения продуктивности работы участников. Ну а среди тех, кто использует более одного механизма, лишь 3 компании используют более 3х механизмов оценки. Добавлю от себя для справки: в Witology используются 14 механизмов.
- Лишь 2% компаний располагают возможностями измерять продуктивность работы не только индивидуальных участников, но и виртуальных команд. Добавлю от себя для справки: в Witology такая возможность имеется
- Ни в одной из 1600 систем не реализована возможность «виртуальной облачной карьеры» за счет применения метарейтингов («The idea of building a «career in the cloud» is a distant dream»). Добавлю от себя для справки: в Witology такая возможность имеется.
- Только одна из проанализированных компаний позиционирует свою технологию для эффективного крауд-менеджмента – т.е. менеджмента процессами коллективного решения задач («ScalableWorkforce.com is the only company we studied that advertises the importance of crowd (work-force) management»). Добавлю от себя для справки: технология синтеллектуального краудсорсинга Witology ориентирована на эффективную организацию крауд-менеджмента.
- Лишь в трех из систем предусмотрены возможности формирования виртуальных команд и учет результатов их работы в мотивационных схемах участников («Team-based compensation was used by only three companies we surveyed»). Добавлю от себя для справки: в Witology такие возможности имеется.
- Лишь 2% компаний располагают возможностями измерять продуктивность работы не только индивидуальных участников, но и виртуальных команд. Добавлю от себя для справки: в Witology такая возможность имеется
- Ни в одной из 1600 систем не реализована возможность «виртуальной облачной карьеры» за счет применения метарейтингов («The idea of building a «career in the cloud» is a distant dream»). Добавлю от себя для справки: в Witology такая возможность имеется.
- Только одна из проанализированных компаний позиционирует свою технологию для эффективного крауд-менеджмента – т.е. менеджмента процессами коллективного решения задач («ScalableWorkforce.com is the only company we studied that advertises the importance of crowd (work-force) management»). Добавлю от себя для справки: технология синтеллектуального краудсорсинга Witology ориентирована на эффективную организацию крауд-менеджмента.
- Лишь в трех из систем предусмотрены возможности формирования виртуальных команд и учет результатов их работы в мотивационных схемах участников («Team-based compensation was used by only three companies we surveyed»). Добавлю от себя для справки: в Witology такие возможности имеется.
Данное исследование, анализирующее технологические ограничения существующих систем краудсорсинга и менеджмента идеями, позволяет понять наиболее перспективные направления развития этих технологий.
Вместе с тем, для российских читателей может быть особенно интересно то, что российская платформа Witology уже воплотила в себе немало элементов нового поколения технологий социального компьютинга, отсутствующих пока у более чем полутора тысяч систем, проанализированных авторами исследования. Т.е. получается, что синтеллектуальный краудсорсинг от Witology – это уже не сколько краудсорсинг, сколько краудсервисинг.