Crowdsourcing e modelos de conhecimento
12
jun
O modelo é apresentado no site The scientist, como um modelo ao mesmo tempo competitivo e de crowdsourcing.
Crowdsourcing está ajudando cada vez mais a canalizar o conhecimento coletivo da comunidade científica para encontrar soluções para desafios significativos na medicina e outras áreas, os modelos coletivos apresentam maior sucesso nas pesquisas.
Sage Bionetworks e a Dialogue for Reverse Engineering Assessments and Methods (DREAM) estão hospedadando software livre, mudanças computacionais em big data, mudanças top no pensamento estatístico, máquinas de aprendizagem, e descobertas em biologia computacional, novos modelos preditivos de doenças.
As equipes competem umas com os outras, mas as competições também incentivam a colaboração necessária para responder a questões biológicas emergentes, segundo Stephen Friend, fundador do Sage Bionetworks: “O Meshing destes dados com os resultados clínicos para o desenvolvimento de indicadores do que é susceptível de responder à uma terapia ou que é provável que tenha uma doença agressiva é um problema audaciosamente grande que necessita de trabalhar as ideias de uns e dos outros”.
O modelo de trabalho científico usando crowdsourcing, adaptado o modelo coletivo e colaborativo da ciência ao uso de um “excedente intelectual” disponível na multidão.
