人本计算：解决宏大问题的有效方法

人本计算要解决的是很宏大的问题。我们需要先将每个问题分解成多个简单的问题，然后将分解后的问题发布给志愿者，最后再将结果整合。

在人本计算项目中，每个人接到的都是简单的小任务，但将所有人的成果整合后就能解决那些对一个人来说过于宏大的问题。如果曾有一个研究问题让你产生了这样的想法——如果我有1000名研究助理，就能解决这个问题，那么这个问题就适合用人本计算来解决。

人本计算项目的一个典型示例是星系动物园。在这个项目中，超过10万名志愿者对大约100万个星系的图像进行了分类，而且其准确度与早期对星系图像进行分类的专业天文学家的准确度差不多，但天文学家所分类的图像的数量要少得多。这次大规模协作完成了对更多图像的分类，进而使天文学家对星系是如何形成的有了新的发现，他们还发现了一个被称为“绿豌豆”（Green Peas）的全新星系。(www.xing528.com)

尽管星系动物园似乎与社会研究不太沾边，但其实在很多情形下，社会研究人员也想对图像或文本进行编码、分类或标示。在有些情况下，这类分析可以利用计算机来完成，但有些形式的分析对计算机来说很难，而对人来说很简单。正是这些对人来说简单、对计算机来说很难的微任务，可以通过人本计算来完成。

不仅是星系动物园中的微任务很具普遍性，该项目的结构也很具普遍性。星系动物园以及其他人本计算项目通常都采用分解-运用-整合这一策略（Wickham 2011），一旦你理解了这个策略，就能用它来解决许多问题。首先，一个大问题会被分解成许多小问题。然后，运用人力来独立解决每个小问题。最后，将人力解决的结果整合，形成一个一致的解决方案。在此背景下，让我们来看看分解-运用-整合这一策略在星系动物园中是如何被使用的。