Crowdsourcing: Sådan kan du spare penge på dit forskningsprojekt

Forskere, der bidrager frivilligt til forskningsprojekter, lyder næsten for godt til at være sandt. Ikke desto mindre er det, hvad der ligger til grund for et nyt dansk/internationalt samarbejde.

Forskerne på projektet, heriblandt søvnforskeren Poul Jennum fra Glostrup Hospital, havde brug for en ekstra hånd til projektet, hvor de skulle finde og identificere nogle bestemte udsving i målinger af hjernen under søvn. For at minimere omkostningerne søgte de hjælp på nettet, og det viste sig at være en god idé.

»Ved hjælp af crowdsourcing har vi været i stand til at rekruttere kræfter til projektet, uden de store omkostninger. På den måde har forskere bidraget på tværs af landegrænserne,« siger Poul Jennum, der er professor ved Institut for Klinisk Neurofysiologisk på Københavns Universitet og overlæge på Glostrup Hospital.

Crowdsourcing på en ny måde

Idéen med crowdsourcing er, at alle kan komme med deres bud på en løsning på forskellige udfordringer.

I dag bruges crowdsourcing primært af virksomheder, som gennem et crowd – en menneskemængde - kan få nye idéer, de kan anvende.

Virksomhederne beder en menneskemængde om at komme med nye idéer og udvælger så oftest enkelte idéer eller personer, men Poul Jennums hold har gjort noget andet, som er nyt og interessant, mener adjunkt Carsten Bergenholtz, der beskæftiger sig med crowdsourcing på Aarhus Universitet.

»Det specielle ved projektet er, at de har sat mange mennesker til at løse ét problem. De har sammenlignet computermodeller, eksperter og almindelige mennesker, og det giver samlet set en mere pålidelig vurdering af problemet. I stedet for kun at udnytte input fra enkelte personer i massen, som virksomhederne gør,« siger han.

Spar penge med crowdsourcing

Det nye dansk/internationale crowdsourcing-projekt, der er et samarbejde mellem Stanford University, Glostrup Hospital og DTU Elektro, gik ud på at teste computerprogrammers evne til at finde såkaldte søvnspindlere, der er en bestemt slags elektrisk akvititet i hjernen (se faktaboks).

Søvnspindlere sørger for at lagre ny viden i langtidshukommelsen, når vi sover, og de kan ses som små udsving på EEG-målinger af hjernens elektriske aktivitet.

I det nye forskningsprojekt undersøgte forskerne, om mennesker eller computere var bedst til at finde søvnspindlere i udsvingene på EEG-målinger fra 110 raske personer.

Desværre er søvnspindlerne svære og tidskrævende at spotte, derfor brugte forskerne som noget nyt crowdsourcing i stedet for at ansætte et holdforskere til at identificere dem.

»Da det er meget tidskrævende at finde søvnspindler, og i princippet ikke kan betale sig, blev eksperterne ikke betalt i dollars, men derimod med gaver eller donationer,« siger ph.d. studerende Sabrina Lyngbye Wendt, som har arbejdet på projektet ved Stanford University og fortsætter

»På Stanford Sleep Lab arbejder søvnmedicinens fader William Dement, og de deltagende eksperter var henrykte over at kunne få en bog signeret af ham, det var mere værd for dem end nogle få hundrede dollars.«

Mennesket er bedre end maskinen

Resultaterne på det crowdsourcede projekt var ifølge Poul Jennum overraskende.

Det viste sig nemlig, at mennesker var langt bedre end computerne til at finde søvnspindlerne.

»Vi havde forventet, at de computerstyrede programmer ville klare sig godt, men de viste sig ikke at være særlig gode, fordi de fandt alt for mange søvnspindler kontra eksperterne og ikke-eksperterne,« siger han.

Viden om computerprogrammernes evne til at finde søvnspindler lyder umiddelbart lidt irrelevant, men det er en væsentlig viden, som udviklerne af computerprogrammerne kan bruge, mener Poul Jennum.

»Da man kiggede på hjernens aktivitet i gamle dage, skrev man det ned på papir. Vi ønsker nu at computeren skal drive vores metoder til at se på hjernes aktivitet, men det kræver, at de bliver forbedret, og der kan vores forskning bruges,« siger Poul Jennum.

Mere crowdsourcing

Carsten Bergenholtz påpeger, at vi vil komme til at se flere eksempler på crowdsourcing i fremtiden, da det er en god kilde til masser af viden, som en computer ikke kan hamle op med.

»Hvis du udnytter masserne til at løse bestemte typer problemstillinger, så har du fat i en særlig arbejdskraft, som en computer ikke kan efterligne,« siger han.