作为集体智慧设计中心日常工作的一部分，我们遇到了很多有趣的研究和集体智慧的例子。在我们的月度博客（这是第一篇）中，我们分享了一些我们遇到的最有趣的东西的摘要。
本月，我们将回顾健康研究中的集体智慧方法、公民科学的进步和机遇以及 CI 和新数字工具对民主的意义。当然，我们遗漏了很多内容，所以如果您发现了有趣的书籍、研究论文或项目，请在下面的评论中告诉我们。
63 种方法和 4 种类型的众包用于健康研究：集体智慧是一个非常广泛的领域，涵盖不同的学科、方法和主题（我们在今年早些时候分享了我们自己的第一个映射工作）。但是，对于任何想知道如何开始使用集体智慧的人，我们推荐这篇关于健康领域众包的不同用途的评论，并关注即将出版的关于（确切地说！）63 种通过众包在研究中调动集体智慧的方法的出版物，通过对 CI 的研究进行数据库分析。
认真对待公民科学：公民科学颠覆了一切，从我们如何理解周围的星系到我们如何绘制和保护濒危野生动物，如蝠鲼。这本关于公民科学的免费书籍：开放科学、社会和政策的创新解释了公民科学在科学和社会创新中的作用，以及它如何帮助以新的方式制定和改变政策。如果你想了解什么是公民科学，它如何已经证明了在动员大量公民科学家进行研究和解决挑战方面的价值，以及我们如何在未来发挥这种潜力，这是一个很好的起点。我们最近还遇到了这篇关于如何应用公民科学来应对农业和粮食安全方面的全球挑战的出色综合评论，从监测害虫/病原体到生成支持社会正义的证据。
道德机器的教训：道德机器项目由麻省理工 现金应用程序数据 学院设立，是一个著名的在线平台，用于收集人类对机器智能（如自动驾驶汽车）做出的道德决策的看法。通过分析来自 233 个国家和地区的数百万人以十种语言做出的 4000 多万个决策，这项道德机器研究背后的研究人员能够告诉我们我们的集体全球道德偏好。剧透警告 - 如果你是年轻人，在群体中而不是动物，那么这是个好消息。
结合众包和机器学习来理解工作自动化：机器学习和人工智能将对未来的劳动力市场产生重大影响，但哪些职业将受到最大影响？如何影响？在这次演讲中， Erik Brynjolfsson 解释了他和其他人将众包和机器学习结合起来的研究，以根据机器学习的影响规划未来职业将如何变化。
汽车、人群、城市和计算机：继续上路这项关于内华达州 Waycare 平台使用情况的分析表明，基于人群和机器智能的预测分析如何帮助将车祸率降低 19%。该平台结合使用车载信息（例如来自 Waze 帐户的数据）和市政交通数据（例如交通摄像头）来实时了解道路状况，并通过留言板和应用程序和智能设备的通知将这些信息传达给道路上的人们。
民主能否在大数据和人工智能的冲击下生存下来？我们对数字平台带来的机遇充满热情，因为这些机遇能够实现新的、更好的民主参与形式和日常决策。然而，我们也每天都在被提醒数字工具和新的数据收集方法对民主构成的风险—— 《科学美国人》的这篇文章讨论了一些风险以及我们如何应对这些风险。它警告说，社会中过多的编程会导致“被编程的公民”，而“强大的算法操纵决策的危险会破坏‘集体智慧’的基础，而集体智慧可以灵活地适应我们复杂世界的挑战”。** 伊曼纽尔·康德的名言加分。
麻省理工学院社交媒体实验室的 Ethan Zuckerman 在公务员峰会上发表了精彩的演讲（公开记录） ，重点关注使用数据来创造社会变革，虽然面临着同样的挑战，但结尾略显积极。
当你邀请近 100 万用户控制在线游戏中的单个角色时会发生什么？我们喜欢Aleta 和 Mureno 的这项实验，该实验报告了玩 Twitch Plays Pokémon 的人群的社交动态。它对现实世界中群体行为的驱动因素进行了引人入胜的洞察。他们的结果表明，人群中的少数群体如何成为成功结果的关键，以及即使在个体成员抛弃规范后，规范在群体中仍然能够持续存在。
如果您需要让眼睛休息一下，Crowdoscope 现已将有关集体智慧的五个播客上传到 Soundcloud。其中包括对 AI+CI 领域领先思想家的采访，例如麻省理工学院集体智慧中心的 Tomas Malone、Christopher Tucci、Louis Rosenberg、Daniele Morandi 和 Nesta 的 Geoff Mulgan。或者走出户外，参与持续时间最长的社区科学实验之一——一年一度的圣诞节鸟类统计活动- 活动开放至 1 月 5 日星期六！