Science psychologique du crowdsourced – Wikipedia wiki

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La science du crowdsourced (à ne pas confondre avec la science des citoyens, un sous-type de science du crowdsource) fait référence aux contributions collaboratives d’un grand groupe de personnes aux différentes étapes du processus de recherche en science. En psychologie, la nature et la portée des collaborations peuvent varier dans leur application et dans les avantages qu’il offre.

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Qu’est-ce que le crowdsourcing? [ modifier ]]

Un complément à la façon traditionnelle de faire la science [ modifier ]]

Le crowdsourcing est un modèle d’approvisionnement collaboratif dans lequel un grand nombre et diverses personnes ou organisations peuvent contribuer à un objectif ou un projet commun.

Les premiers exemples de science du crowdsourcing se trouvent au cours du 19e siècle. Un professeur de l’Université de Yale a lancé un appel à la participation ouverte des citoyens afin de maximiser le nombre et la diversité des observations qu’il pourrait obtenir sur les Leonids du phénomène de tempête de météores de 1833. [d’abord]

La science du crowdsourced est réservée depuis longtemps et n’a gagné que récemment en popularité en science. En fait, cela aide à surmonter plusieurs limites du modèle classique sur lequel la science a été menée jusqu’à présent. Par exemple, en psychologie, la recherche scientifique a souvent été limitée par les petits échantillons et le manque de diversité dans les populations étudiées. [2] Ces limites peuvent être attachées avec une approche plus collaborative de la recherche scientifique (c’est-à-dire la science du crowdsourced). [3]

Un concept bidimensionnel [ modifier ]]

Les initiatives de crowdsourcing peuvent être décrites le long de deux axes continus différents. [4] La première dimension représente le degré de communication entre les membres du projet, allant de très peu de collaborateurs et peu de communication, à une grande foule de collaborateurs avec une riche communication. La deuxième dimension correspond au degré d’inclusivité, variant de la sélection de groupes de personnes ayant une expertise élevée dans le domaine d’intérêt, à ouvrir à quiconque – avec ou sans expertise – intéressé par la collaboration. Cette double distinction entraîne quatre types de projets scientifiques sur le crowdsourced. Cependant, ces deux dimensions résident sur un continuum: un seul projet n’est ni entièrement inclusif (vs sélectif) ni entièrement élevé (vs bas) en communication. [4]

Pourquoi le crowdsource Psychological Science? [ modifier ]]

Limites du modèle vertical traditionnel [ modifier ]]

En psychologie, la façon traditionnelle de faire la recherche suit un modèle vertical. [4] En d’autres termes, la plupart du temps, la recherche est effectuée par de petites équipes d’un laboratoire ou d’une université spécifique et organisée environ un ou deux chercheurs principaux (souvent appelés chercheurs principaux, ou PI). Cette petite équipe contribue à toutes les différentes étapes du projet de recherche: conception de la question de recherche, conception de l’étude, collecte de données, analyse des données, discussion des résultats et publication du manuscrit. [4]

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Cependant, la science verticale a ses propres limites qui peuvent entraver la progression de la science. La conduite de la science au sein de petites équipes indépendantes rend difficile la réalisation de projets à grande échelle (avec de grands échantillons, de grandes bases de données et une puissance statistique élevée), ce qui peut limiter la portée de la recherche. Dans la science traditionnelle, les chercheurs ont accès à moins de ressources, de données et de méthodologies. [4] Les petits projets d’équipe indépendants sont également limités dans les commentaires qu’ils peuvent obtenir sous d’autres angles. [4]

De nos jours, les équipes de recherche n’ont plus nécessairement à faire de compromis (par exemple, une petite taille d’échantillon, les mêmes stimuli, les mêmes contextes et aucune réplication), [4] Parce qu’une grande partie de ces limites pourrait être attachée par une recherche plus externalisée.

La crise de la réplication [ modifier ]]

Dans la méthode scientifique, la réplicabilité est un critère fondamental pour qualifier une théorie de scientifique. La crise de la réplication (ou la crise de crédibilité) est une crise méthodologique en science que les chercheurs ont commencé à reconnaître autour des années 2010. La controverse tourne autour du manque de reproductibilité de nombreuses découvertes scientifiques, y compris celles en psychologie (par exemple, parmi 100 études, moins de 50% des résultats ont été reproduits). [5] [6]

Certaines de ses principales causes sous-jacentes sont appelées «pratiques de recherche douteuses». [7] Ceux-ci incluent le p-hacking (c’est-à-dire l’exploitation des degrés de liberté des chercheurs jusqu’à ce qu’un résultat significatif soit obtenu), en harcèle (c’est-à-dire l’hypothèse après que les résultats soient connus), [8] biais de publication (c’est-à-dire la tendance parmi les revues savantes à publier uniquement des résultats significatifs), [9] erreurs de rapport statistique, [dix] [11] et une faible puissance statistique souvent en raison de petites tailles d’échantillon. [douzième] [6]

Parmi ces divers problèmes, les petites tailles d’échantillon et le manque de diversité dans les échantillons peuvent être traitées par la science du crowdsourced – augmentant la généralisation des résultats et donc leur réplicabilité également. En effet, les échantillons en psychologie reposent souvent sur des étudiants [13] et les populations occidentales, éduquées, industrialisées, riches et démocratiques (étranges). [14] [15] [16]

Pour ces raisons, la crise de la réplication a contribué à la montée en puissance des projets à grande échelle de crowdsourced, en particulier des projets de réplication organisés à une échelle internationale comme le projet de nombreuses laboratoires, [17] [18] [19] [20] [21] et l’accélérateur de science psychologique (PSA). [3] Ces projets externalisés visent à résoudre certains problèmes soulevés par la crise de la réplication, plus spécifiquement en évaluant la réplicabilité des études et la généralisation des résultats à d’autres populations et contextes.

Ambitions du modèle horizontal [ modifier ]]

Contrairement au modèle vertical de la recherche, le modèle horizontal – un principe inhérent de la science du crowdsource – repose principalement sur des variations en termes d’inclusivité et de communication. Son principe principal concerne la non-autorité d’un ou deux chercheurs en termes de ressources, de propriété et d’expertise. [22] Suivant ce principe, les différentes tâches d’un projet sont réparties entre de nombreux chercheurs. L’ensemble du projet est ensuite soutenu par une équipe, qui garantit la coordination des contributeurs. [4]

Un modèle horizontal parfait n’existe pas vraiment car les modèles verticaux et horizontaux sont plus conceptualisés comme des extrêmes d’un même continuum. [4] Ce modèle distribué de travaux scientifiques gagne en popularité dans la communauté scientifique. En environ 40 ans et dans différentes disciplines scientifiques, les équipes de recherche ont à peu près doublé de taille (de 2 à 4 personnes en moyenne). [23]

En encourageant des foules plus importantes à contribuer à des projets de recherche en psychologie, le modèle horizontal vise à réduire certaines limites de la verticale. Il a trois ambitions distinctes: [4]

  • Effectuer des œuvres de grande envergure
  • Encourager une science psychologique démocratisée
  • Établir des résultats robustes

Projets de recherche à grande échelle [ modifier ]]

La première ambition du modèle horizontal est de permettre aux chercheurs de mener des projets de recherche plus à grande échelle (c’est-à-dire des projets ambitieux qui ne peuvent pas être menés par de petites équipes). [4] En agrégeant diverses compétences et ressources, il est possible de passer d’un modèle où la recherche est définie par les moyens disponibles, à un modèle où la recherche elle-même définit les moyens nécessaires pour répondre à la question de recherche. [4]

Démocratiser les sciences psychologiques [ modifier ]]

La deuxième ambition du modèle horizontal est de compenser les inégalités (par exemple, en termes de reconnaissance, de statut et de succès dans la carrière d’un chercheur). La psychologie et plus généralement les sciences sociales montrent un fort biais de ce qu’on appelle l’effet Matthew [24] (c’est-à-dire les avantages académiques qui vont à ceux qui sont déjà les plus renommés).

Des chercheurs en début de carrière d’institutions moins renommées, de pays moins développés économiquement ou de groupes démographiques sous-représentés sont généralement moins susceptibles d’avoir accès à des projets de haut niveau. [25] Le crowdsourcing permet à ces chercheurs de contribuer à des projets percutants et de reconnaître leur travail. [4]

Résultats robustes [ modifier ]]

La troisième ambition du modèle horizontal est d’améliorer la robustesse, la généralisation et la fiabilité des résultats afin d’augmenter la crédibilité de la science psychologique. [4] [26] La collaboration horizontale entre les équipes de recherche facilite la réplication des études [27] [17] [28] et facilite la détection des tailles d’effet biaisées, du p-hacking et du biais de publication – des problèmes différents soulevés par la crise de réplication [29] (Voir aussi # la crise de la réplication).

Crowdsourcing dans la pratique [ modifier ]]

Contributions à différentes étapes de la recherche [ modifier ]]

Cette section vise à détailler comment le crowdsourcing peut contribuer aux différentes étapes du processus de recherche, de la génération d’idées de recherche à la publication des résultats.

Idées [ modifier ]]

L’idéation est la première étape de tout projet de recherche. En psychologie, il fait référence au processus de définition de l’idée générale derrière un projet – levée, la question de recherche et les hypothèses. Cette étape peut être effectuée en collaboration entre plusieurs chercheurs pour scanner un éventail plus large d’idées et sélectionner celles de l’intérêt et de l’impact les plus larges. [4] Face à une question de recherche, les différents collaborateurs peuvent apporter leur expertise dans la construction d’hypothèses.

Les foules peuvent également aider à générer de nouvelles idées pour résoudre des problèmes complexes, comme illustré par le projet Polymathe. [30] [trente et un] [32] [33]

Assemblage des ressources [ modifier ]]

Lors de l’assemblage des ressources, le crowdsourcing peut être utile, en particulier pour les laboratoires avec moins de ressources à leur disposition. [4] Des plateformes en ligne telles que Science Exchange et Studyswap permettent aux chercheurs d’établir de nouvelles lignes de communication et de partager des ressources entre les laboratoires. L’apparition des ressources des laboratoires du monde entier minimise les déchets et facilite la capacité des équipes de recherche à atteindre leurs objectifs. [4]

Le partage de tâches dans les laboratoires peut améliorer l’efficacité d’un projet de recherche, en particulier les très longs. En biologie, par exemple, l’étude de l’ensemble du génome prend beaucoup de temps. En distribuant son enquête et en combinant des ressources sur plusieurs laboratoires, il est possible d’accélérer le processus de recherche. [34]

Étudier le design [ modifier ]]

Il peut y avoir de nombreuses façons de concevoir une étude. Les équipes de recherche du monde entier n’ont pas non plus les mêmes antécédents théoriques, et ils ne sont pas tous équipés des mêmes matériaux. [4]

Le crowdsourcing peut être utile dans le cas des réplications conceptuelles (c’est-à-dire tester une même question de recherche grâce à différentes opérations). [35] [36] Lors du test d’une même question de recherche, les variations des conceptions d’étude peuvent conduire à de fortes variations dans les estimations de la taille des effets. [28] La diversification des méthodes utilisées pour tester la même hypothèse dans différentes populations – à travers les projets collaboratifs – consiste à de meilleures estimations de la véritable cohérence d’une affirmation scientifique. [4]

Collecte de données [ modifier ]]

En psychologie, la collecte de données repose souvent sur des échantillons tirés des populations occidentales, instruites, industrialisées, riches et démocratiques (étranges), ce qui empêche la généralisation globale des résultats. [15] [16] Crowdsourcing le processus de collecte de données en s’appuyant sur la collecte de données multiples et les plates-formes de crowdsourcing en ligne (par exemple, Amazon Mechanical Turk, prolifique prolifique [37] ) facilite l’atteinte d’un public plus large de participants issus de différents horizons culturels et de populations non-Weird. [4] Lorsque la question de recherche permet de s’appuyer sur des échantillons d’Internet, c’est également un moyen facile de recruter des échantillons plus importants de participants avec un minimum de contribution financière et dans un court laps de temps. [38] [39] [40]

La plupart du temps, les membres du grand public sont recrutés pour subir des études en tant que participants à la recherche, mais ils peuvent également être recrutés pour collecter des données et des observations. [4]

L’analyse des données [ modifier ]]

Dans la recherche, l’analyse des données fait référence au processus de nettoyage, de transformation et de modélisation des données à l’aide d’outils statistiques, souvent dans le but de répondre à une question de recherche. Dans un projet de recherche, cela se fait généralement par un seul analyste (ou équipe) et entraîne une analyse unique d’un ensemble de données.

Les stratégies analytiques peuvent différer considérablement d’une équipe à l’autre. [4] [41] Par exemple, une étude a révélé que parmi 241 articles publiés sur l’IRMf, 223 stratégies analytiques différentes ont été utilisées. [42] [43] De plus, il peut y avoir de nombreuses façons de tester une seule hypothèse à partir du même ensemble de données. Bien que défendables, les décisions dans l’analyse des données restent subjectives, ce qui peut grandement affecter les résultats de la recherche. [41] Un moyen de contrer cette subjectivité est la transparence. Lorsque des données, des plans analytiques et des décisions analytiques sont rendus transparents et ouverts au reste de la communauté, il facilite la critique et donne la possibilité d’explorer d’autres moyens d’analyser les données. [41]

«Le crowdsourcing L’analyse des données révèle dans quelle mesure les conclusions de recherche dépendent de la décision défendable mais subjective prise par différents analystes.» – Uhlmann et al., 2019 [4]

Rédaction de rapports de recherche [ modifier ]]

Un rapport de recherche est un document signalant les résultats d’un projet de recherche. La qualité globale d’un rapport de recherche peut bénéficier des pratiques de crowdsourcing, en particulier pendant le processus d’écriture. [44] Le regroupement d’un grand nombre de contributeurs augmente la gamme d’expertise et de perspectives, [44] qui contribue à construire des arguments plus solides. [4] Cela facilite également la relecture (par exemple, la capture d’erreurs grammaticales, le phrasé étrange, les fautes de frappe, les biais, les erreurs factuelles, la vérification des réclamations). [4] [44]

Pour faciliter la rédaction collaborative, certains chercheurs ont suggéré des lignes directrices pour l’écriture de manuscrits avec de nombreux auteurs. [44] Il devrait toujours y avoir un auteur de premier plan (ou quelques-uns, mais avec des responsabilités individuelles) qui s’occupe de la gestion du processus d’écriture et assume la responsabilité explicite de toute erreur – éconoder la diffusion de responsabilité en cas d’erreurs. [44] Il est également recommandé que les principaux auteurs suivent les quatre principes généraux mentionnés ci-dessous: [44]

  • Care en créditant l’équipe de coauteurs
  • Communication de masse claire et fréquente
  • Assurez-vous que les matériaux associés au manuscrit sont bien organisés
  • Prise de décision précoce et délibérée

Revue par les pairs [ modifier ]]

Avant d’être publié dans une revue universitaire, les articles soumis subissent une revue par les pairs (c’est-à-dire le processus de réalisation d’un travail académique d’un auteur examiné par des experts du même domaine). En règle générale, il est effectué par un nombre limité de critiques sélectionnés. Le crowdsourcing Le processus d’examen par les pairs augmente les chances d’obtenir des examens d’un plus grand nombre d’experts dans le domaine pertinent. [4] C’est également un moyen d’augmenter considérablement les opportunités de meilleures critiques et de vérification des faits plus rapide avant la publication d’un article. [45]

Revue par des pairs sur le crowdsource peut être réalisée aux côtés [quarante-six] (par exemple, par le biais de plateformes centralisées dédiées à la discussion et à la critique des rapports de recherche). [47]

Exemples en psychologie [ modifier ]]

La crise de la réplication a servi de prélude à l’émergence de nombreux projets collaboratifs à grande échelle. Certains des plus importants incluent le projet Manylabs, [17] [18] [19] [20] [21] Le projet Manybabies, [48] [49] Le projet #EEGMANYLABS, [50] le projet de reproductibilité, [6] Le projet de réplication et d’éducation collaboratif (CREP), [51] [52] et l’accélérateur de science psychologique (PSA). [3]

Projets entourant la pandémie Covid-19 [ modifier ]]

En réponse à la pandémie Covid-19, plusieurs initiatives visant à améliorer la collaboration entre des scientifiques de divers domaines ont été lancés. [53] [54]

Des études explorant l’impact de la pandémie Covid-19 sur le comportement et la santé mentale sont menées [55] et largement partagé sur les réseaux sociaux tels que Twitter. [56] [57] [58] [59] [60] [soixante-et-un]

Dans ce contexte, le PSA a fait un appel à des études entourant la maladie Covid-19 [62] et récupéré 66 propositions d’étude de différents experts en une semaine. [63] À la date de mai 2020, trois études ont été sélectionnées et sont menées dans le monde. [63] Deux de ces études visent à atteindre une meilleure adoption des comportements de santé pour éviter la propagation de Covid-19, et on vise à aider les gens à réguler leurs émotions négatives pendant la crise. [63] Ce projet vise à obtenir des résultats qui pourraient aider tous les pays à faire face à la pandémie avec des moyens adaptés à leur population.

Défis et orientations futures [ modifier ]]

Confrontant les modèles verticaux et horizontaux [ modifier ]]

Bien qu’un modèle horizontal de conduite de la science semble prometteur de surmonter certaines limites du modèle vertical (voir également #limits du modèle vertical traditionnel et #Ambitions du modèle horizontal), il est difficile d’évaluer empiriquement ses avantages. [4] Il n’est pas clair si deux ensembles de recherches qui étudient la même question – par une manière verticale ou horizontale de faire la science – entraîneraient des résultats différents ou non. [4]

Indépendance financière [ modifier ]]

Actuellement, pour soutenir un projet collaboratif, les chercheurs doivent soit utiliser de l’argent à partir de leurs propres subventions, soit demander des fonds. [3] Ces projets sont donc limités dans les études qu’ils peuvent mener sans indépendance financière. [3]

La coordination des centaines de laboratoires pour mener une étude nécessite des travaux administratifs conséquents. [3] [4] Des structures comme l’accélérateur de sciences psychologiques (PSA) doivent s’assurer que chaque laboratoire participant récupère l’approbation de l’éthique pour mener une étude donnée (voir également le comité d’examen institutionnel). Dans le PSA, ce travail de fond est actuellement achevé volontairement par des équipes ou des chercheurs dédiés [soixante-quatre] à côté de leur occupation principale. [3] En atteignant une indépendance financière (comme c’est le cas pour le CERN), ces projets pourraient optimiser leur fonctionnement grâce à l’ouverture d’emplois dédiés à ces missions.

Paternité à l’ère de la science du crowdsourced [ modifier ]]

Le cheminement de carrière d’un chercheur dans le monde académique (c’est-à-dire les opportunités d’emploi, les attributions de subventions, etc.) dépend des contributions majeures aux projets de recherche, qui est souvent évaluée par le nombre de publications où l’on apparaît comme l’auteur principal. [65] En psychologie, il est courant de répertorier les auteurs par ordre de contribution, la participation diminuant à mesure que nous descendons dans la liste. [65] La vérité est qu’il n’est pas rare que plusieurs auteurs sur le même article aient contribué également au projet, mais de différentes manières. [66] En ce sens, les contributeurs d’un projet n’obtiennent pas toujours le crédit qu’ils méritent – comme l’ordre dans lequel les auteurs sont répertoriés ne capture pas bien la contribution de chaque auteur. Cela est particulièrement vrai pour les projets collaboratifs à grande échelle avec de nombreux contributeurs (par exemple, le projet PSA001 compte plus de 200 contributeurs). [soixante-sept]

Une alternative au système de paternité actuelle est la taxonomie de crédit, une taxonomie décrivant 14 catégories distinctives (par exemple, la conceptualisation du projet, l’administration du projet, l’acquisition de financement, l’enquête) qui représentent les rôles généralement joués par les contributeurs dans un projet scientifique. [65] [68] Les articles reposant sur cette taxonomie permettent une description plus représentative de l’implication de chaque contributeur sur un projet.

Développement de pratiques de science ouverte et de crowdsourced [ modifier ]]

L’inscription des étudiants à travers différents projets de collaboration pourrait favoriser les sciences ouvertes et les pratiques de crowdsourced au début de la carrière d’un chercheur. [4] Par exemple, dans le projet de réplication et d’éducation collaboratif (CREP), [51] Les étudiants apprennent les racines et l’importance de ces pratiques envers la réplication des principales découvertes récentes en psychologie.

Les politiques éditoriales des revues scientifiques jouent également un rôle dans l’adoption de la science ouverte et des pratiques externalisées, en particulier en définissant de nouveaux critères de publication. [4] Par exemple, plus de 200 revues adoptent désormais un format «en principe acceptant» des articles de révision par les pairs. [69] Dans ce format de publication, les articles sont acceptés pour publication avant la collecte de données, sur la base du cadre théorique, de la méthodologie et du plan d’analyse. [69]

Problèmes restants [ modifier ]]

La flexibilité dans les analyses de données et autres biais que les projets collaboratifs devraient aborder en agrégeant les experts ne sont pas toujours surmontés. [70]

Il a également été démontré que des projets de crowdsourcés impliquant des acteurs à faible formation et à faible implimation (par exemple, les étudiants) peuvent conduire à la falsification des données. [71] La liaison d’un large éventail de contributeurs peut ainsi impliquer des problèmes structurels qui peuvent avoir un impact sur les résultats de la recherche.

Les deux questions mettent en évidence l’importance des pratiques éducatives sur les sciences ouvertes et les pratiques de crowdsourced (voir également #Developping Open-Science and Crowdsourced Practices).

Controverses [ modifier ]]

Les controverses entourant les sciences du crowdsourced n’impliquent pas directement une critique de la science du crowdsourcée elle-même, mais plutôt ses coûts – à la fois en termes d’investissement financier et de temps. [72] Les pratiques collaboratives dans la recherche restent très coûteuses et font face à un nombre important de défis. [72] Les solutions pour relever ces défis nécessitent des changements structurels importants au sein des établissements de recherche et ont des répercussions importantes sur les carrières académiques des chercheurs (voir également #Challenge et orientations futures).

Le passage d’un modèle vertical vers un modèle plus horizontal était en partie motivé par la crise de réplication en psychologie. Cependant, certains auteurs sont sceptiques quant à l’étendue de cette crise en psychologie. [soixante-treize] [74] Selon ces auteurs, l’échec à reproduire la plupart des résultats est surestimé et principalement en raison d’un manque de fidélité dans les protocoles de réplication. [soixante-treize] Ces affirmations atténuent si les grands projets de recherche collaborative en valent le coût, ce qui suggère qu’un changement vers un modèle horizontal de faire la science peut ne pas être nécessaire.

Compte tenu du coût des projets de crowdsourcés et des ressources dont ils ont besoin, le crowdsourcing peut ne pas toujours être l’approche la plus optimale. [72] Néanmoins, l’approche scientifique du crowdsourced a aidé le développement d’outils à partir desquels un projet – en collaboration ou non – peut bénéficier. Une approche optimale serait un compromis entre les modèles verticaux et horizontaux, qui dépendraient de la question de recherche à accomplir et des contraintes de chaque projet. [4] [72]

Voir également [ modifier ]]

Liens externes [ modifier ]]

Les références [ modifier ]]

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