I den här artikeln ger författarna först en praktisk men rigorös definition av crowdsourcing som innehåller "folkmassor", outsourcing och social webbteknik. De analyserar sedan 103 välkända crowdsourcing webbplatser med hjälp av innehållsanalys metoder och den hermeneutiska läsprincipen. Baserat på deras analys utvecklar de en "taxonomisk teori" om crowdsourcing genom att organisera de empiriska varianterna i nio olika former av crowdsourcingmodeller. De diskuterar också centrala frågor och riktlinjer, med fokus på begreppet ledningskontrollsystem. Nyckelord crowdsourcing; outsourcing; e-business; sociala webb; sociala medier; avancerad internetteknik; Web 2.0 Att dra nytta av den växande acceptansen av social webbteknik, 1 entreprenörer stora och små ständigt skapar och experimenterar med innovativa inköpsmodeller. En av de mest surrvärdiga modellerna är "crowdsourcing", där företag använder webben för att utnyttja ansträngningarna från en virtuell "crowd" för att uppnå specifika organisatoriska uppgifter. Crowdsourcing drar således nytta av många av samma tekniska funktioner som kännetecknar "sociala medier", den teknik som möjliggör online-gemenskaper genom vilka användare kan interagera med dem av liknande intressen. Men crowdsourcing skiljer sig från rena sociala medietillämpningar genom att det inte bara aktivt involverar en mångfald av användare utan aktivt kontrollerar online-samhället genom sofistikerade förvaltningssystem som omfattar kompensation, upphovsrättsskydd och liknande. Enkelt uttryckt, medan sociala medier webbplatser lägger tonvikt på den sociala aspekten av samhället, crowdsourcing innebär förvaltning av en gemenskap via webbaserade samarbetsteknik för att locka samhällets kunskap och / eller färdigheter uppsättningar, och därmed uppfylla ett föridentifierat affärsmål. Adress korrespondens till Rajiv Kishore, Institutionen för management Science & Systems, School of Management, Jacobs Management Center, SUNY på Buffalo, Buffalo, NY 14260, USA. E-post: rkishore@buffalo.edu I själva verket, trots sin "buzzword" status, finns det en identifierbar kärna till crowdsourcing och denna viktiga målorienterade strategiska mikro-outsourcing modell har fått liten uppmärksamhet från den akademiska publiken. Denna artikel syftar till att korrigera denna brist genom att utveckla en empiriskt baserad taxonomi av crowdsourcing modeller som kan driva framtida forskning. De specifika målen i denna artikel är följande: För det första, på grund av det förvirrande tillstånd av akademisk och populär diskussion av crowdsourcing, börjar vi med att lägga fram en enkel men ändå heltäckande definition som tjänar till att skilja crowdsourcing från e-handel, e-handel, outsourcing, Web 2.0, sociala medier och andra germane koncept. Vi konceptualiserar crowdsourcing som en typ av inköpsmodell som ligger i skärningspunkten mellan outsourcing och sofistikerad internetteknik. När vi bygger det konceptuella ramverket utvecklar vi hur outsourcing, webben och virtuella "crowds" utnyttjas och omvandlas av företag både stora och små för att producera crowdsourcing-modellen. För det andra genomför vi en omfattande empirisk undersökning av crowdsourcing domänen genom att undersöka över 100 crowdsourcing organisationer. Denna uppräkning visar utbudet och mångfalden av crowdsourcing modeller, och skapar en uttömmande kategorisering av de typer av dessa organisationer, särskilt när det gäller vilken typ av tjänst eller produkt som utkontrakteras och rollen för online-community användare. Baserat på denna empiriska undersökning och vår analys av viktiga interorganisatoriska skillnader bygger vi sedan en omfattande taxonomi av nio olika typer av crowdsourcing-modeller. För det tredje analyserar vi flera nyckelelement, frågor och obesvarade frågor kring den crowdsourcing-modell som uppstod ur vår empiriska undersökning. Här fokuserar vi särskilt på organisationernas variation när det gäller tre nyckelelement: omfattningen av samarbetet, typen av mänskliga underrättelseuppgifter och användningen av system för ledningskontroll. Vi avslutar med att diskutera konsekvenserna av vårt konceptuella ramverk, vår taxonomi, och vår analys för framtida empiriska undersökningar av crowdsourcing. REGLER FÖR KVÄVNING 3 Jeff Howe, som myntade termen "crowdsourcing" i en seminal artikel som förekommer i Wired magazine (Howe, 2006), definierade det som "handlingen att ta ett jobb traditionellt utförs av en utsedd agent (vanligtvis en anställd) och outsourcing det till en odefinierad, allmänt stor grupp av människor i form av ett öppet samtal." Howes definition är tillräckligt tydlig och heltäckande för att fungera som en användbar utgångspunkt. Vi betonar särskilt hur, i den ursprungliga definitionen, skärningspunkten mellan outsourcing och amorfa skaror-eller användningen av "öppna" skaror för att slutföra någon genomförbar organisatorisk uppgift är explicit. Vår konceptuella utveckling bygger på denna grund, och den stora initiala skillnaden är att vi uttryckligen införlivar avancerad internetteknik i definitionen. En av de första drivkrafterna i denna artikel, i själva verket, är att hjälpa akademiker att närma crowdsourcing från en tydlig, försvarbar begreppsbas som ger en ram för framtida forskning-ett mål som krävs av den omfattande konceptuella "stretching" och förvirring när det gäller crowdsourcing. En stor del av förvirringen härrör sannolikt från medias förståeliga men ändå omåttliga uppmärksamhet på flera uppmärksammade exempel som Innocentive. Problemet är att dessa "sexigare" exempel nästan alltid finns i "innovation" eller "problemlösning" eller "forskning och utveckling (FoU), som endast utgör en liten underkategori av crowdsourcing. Media har i allmänhet ignorerat de mer "mundana" crowdsourced uppgifterna som transkription tjänster, bokföring, eller webbplatsutveckling. Som ett resultat av detta har många koncentrerat sig på innovationsaspekten och kommit att likställa crowdsourcing med decentraliserad innovation. Den befintliga akademiska litteraturen koncentrerar sig nästan uteslutande på denna aspekt av crowdsourcing, och en del bygger till och med sina definitioner kring modellen "crowdsourcing-as-innovation". Axel Bruns (2007) fokuserade till exempel på "ideas" aspekten av detta fenomen, även om han föredrar sin alternativa term, produktion: "Sådana metoder har också beskrivits som "crowdsourcing" (spelar på företagsbegreppet "outsourcing"): sysselsättningen-vanligtvis i en symbolisk snarare än monetär känsla av användare som produsers av idéer" (s. 103). På liknande sätt har Daren Brabham, en av de akademiska pionjärerna inom detta spirande område, skrivit ett antal värdefulla konceptuella verk och fallstudier. Brabham avgränsade crowdsourcing enligt "vinstdrivande" eller "icke-vinstdrivande" (icke-vinstdrivande och statliga) tillämpningar; för de senare fokuserade han uteslutande på innovation och problemlösning roll: "crowdsourcing är en legitim, komplex problemlösning modell, mer än bara ett nytt format för att hålla tävlingar och dela ut priser" (Brabham, 2008, s. 76). Problemet med denna definition är att den i onödan blandar ett avsett mål för crowdsourcing's framtid med dess grundläggande kärna; det vill säga, Brabham har för avsikt att utvidga crowdsourcing-modellen bortom den vinstdrivande sektorn, och vill "skapa en modell som kan ha ett djupgående inflytande på hur vi löser vår världens mest akuta sociala och miljömässiga problem" (s. 75). Även om detta verkligen är ett lovvärt mål, får vi inte begränsa oss till strategin "crowdsourcing as innovation". Vi anser inte heller att det behövs en uttrycklig avgränsning till "vinstdrivande" och "icke-vinstdrivande" användningar. Som ett resultat presenterar vi följande praktiska men rigorösa definition av crowdsourcing: Crowdsourcing är en inköpsmodell där organisationer använder främst avancerad internetteknik för att utnyttja en virtuell publiks insatser för att utföra specifika organisatoriska uppgifter. Som definieras ovan och markeras i figur 1, crowdsourcing kan bäst förstås som ligger i skärningspunkten mellan tre nyckelelement: "folkmassan", outsourcing, och avancerad internetteknik. Även enkel, denna konceptualisering möjliggör den tydligaste konceptuella avgränsningen av crowdsourcing från andra relevanta fenomen och befintliga e-affärsmodeller. Innan vi övergår till en analys av konsekvenserna av crowdsourcing och vår empiriska undersökning diskuterar vi kort dessa tre "definierande element" och hur crowdsourcing sammanför de tre för att skapa en unik webdriven crowdsourcing-modell. I överensstämmelse med Jeff Howes ursprungliga definition, crowdsourcing kan först ses genom linsen av outsourcing. Enligt Lacity och Hirschheim (1993, s. 74) kan "outsourcing, i sin mest grundläggande form, uppfattas som inköp av en vara eller tjänst som tidigare tillhandahölls internt" från externa leverantörer. Många forskare inom informationssystem definierar det också som kontraktering av olika interna affärsbehov eller funktioner till externa tjänsteleverantörer (Kishore m.fl., 2003). Förutom det faktum att crowdsourcing är en framväxande typ av "small-scal outsourcing" (Gefen & Carmel, 2008), både outsourcing och crowdsourcing delar liknande mål genom att de källa i sina affärsbehov från utomstående enheter för att uppnå sina affärsmål. Trots denna yttre likhet skiljer sig tjänsteleverantörernas och leverantörernas egenskaper radikalt åt i de två modellerna. Medan en enhet med traditionell outsourcing, en enhet underentreprenad en affärsprocess eller behov-såsom produktdesign och tillverkning-med en handfull professionella tredje part företag (Lacity et al., 2010), crowdsourcing modellen vänder sig till skala via en odefinierad, icke-professionell, och heterogen online "crowd" till källa i dessa behov. I crowdsourcing-modellen är det online-samhället som förväntas spela rollen som "tjänsteleverantörer" som producenter, innovatörer och problemlösare. Denna konsekvens är inte trivial, i att crowdsourcing beror på de breda anonyma "massor" som finns på webben, med förhoppningen att en storskalig virtuell publik kan överträffa en handfull professionella.  Slutligen, i crowdsourcing, som ett sätt att nå en stor skala, state-of-the-art web-baserad teknik, varav Web 2.0 är den nuvarande manifestationen, används för att hitta och kontrollera den potentiella "crowd" av arbetstagare, förhandla kontrakt, och övervaka arbetet framsteg i realtid. I själva verket, med undantag för Web 2.0 kapacitet, den grundläggande idén om crowdsourcing-på en mycket begränsad skala-har hundratals år av historia. Till exempel, i 1714, den brittiska regeringen behövde en lösning på "The Longitud Problem" som gjorde segling svårt och farligt, döda tusentals sjömän varje år. Den brittiska regeringen erbjöd 20000 pounds (worth $4.7 miljoner 2010) för lekmän att hitta en lösning, och problemet löstes slutligen av en arbetarklass person med liten formell utbildning (O'Donnell, 2002). Som framgår av detta exempel, även om tanken på crowdsourcing i sig kanske inte är helt ny åtminstone i prototypisk form avancerad internetteknik har gjort crowdsourcing praktiskt möjligt för en oerhört bredare publik, i större skala, för ett större antal produkter och tjänster, och i kraftigt ökad hastighet. Web 2.0 gör det effektivt möjligt för företag att utnyttja dessa storskaliga, latenta virtuella arbetskrafter på ett sätt som tidigare var omöjligt. Avancerad webbteknik har i själva verket gjort det möjligt för företag att nå och söka ett enormt antal potentiella arbetstagare till låga kostnader och som ett resultat av detta kan vilken organisation som helst som är stor eller liten dra nytta av dessa tekniker för att lägga ut en mängd olika organisatoriska uppgifter på en online-publik. Totalt sett representerar avancerad internetteknik (särskilt Web 2.0-program som Wikipedia.org, Flickr, YouTube, Facebook och Del.icio.us) en "rik" mediekälla (Daft & Lengel, 1986 ) som är billig, lätt att använda, interaktiv och decentraliserad (t.ex., McAfee, 2006). Detta lockar stora användarbaser med en minimal inlärningskurva och låga kostnader, och därmed underlättar massiva mängder användarskapat innehåll. Dessutom, i en djupgående övergång från "pre-Web 2.0"-plattformen, Web 2.0 "inför inte några förutfattade meningar om hur arbetet ska gå till eller hur utdata ska kategoriseras eller struktureras" (McAfee, 2006, s. 25). Tekniken har på ett effektivt sätt ingen fördefinierad kunskapsstruktur; det är istället ett mycket flexibelt, interaktivt och användarcentrerat system som lätt tar hänsyn till föränderlig mänsklig aktivitet och kunskap. Den sociala bokmärke webbplats del.icio.us är ett utmärkt exempel. Utan fördefinierade kategorier uppstår kunskapskategorisering dynamiskt och förändringar i strukturen när människor interagerar med systemet. "folksonomi", en taxonomi som en mängd anonyma individer tillsammans gör på del.icio.us plattform över tid, fungerar tvärtemot den etablerade "digitala ekonomin", som har en avancerad kunskap taxonomi fördefinierade av en handfull professionella affärs-/systemanalytiker. En unik styrka hos den sociala webben är därmed dess förmåga att kollektivt extrahera den underförstådda kunskapen latent i publikens hjärna, och att samla den i ett strukturerat och användbart kunskapsformat. Till skillnad från konventionella kunskapshanteringssystem (t.ex. internetportaler eller intranät), som behandlar information ur ett fåtal professionella företags perspektiv, öppnar den sociala webbplattformen praktiskt taget systemet för online-gemenskapen för att aggregera publikens kollektiva intelligens. Vad crowdsourcing modellen kan göra är att utnyttja dessa nyckelfunktioner i avancerad webbteknik för att uppfylla tidigare svåra och kostsamma organisatoriska strävanden. Crowdsourcing applikationer effektivt tratt publikens energier med en tydlig affärsorientering och uppsättning mål som ska uppnås. I korthet använder crowdsourcing-modellen avancerad internetteknik för att utnyttja den kollektiva kunskapen i samhället och/eller för att utnyttja publiken för att direkt producera varor och tjänster. I stället för att hantera och övervaka komplexa kontraktsprocesser och tredje parts företags arbetsbeteende (som i den traditionella outsourcing-modellen) involverar crowdsourcing-modellen aktivt samhället i processen för produktion på nätet. För att lyckas med detta inlemmas dock crowdsourcing-modellen i de webbaserade plattformskontrollmekanismerna såsom immateriella rättigheter och upphovsrättsskyddsåtgärder, kompensationssystem (t.ex. virtuella pengar, krediter, royalties eller riktiga pengar), kvalitetskontrollförfaranden (t.ex. peer or specialist review, kommenteringssystem), konkurrenssystem (t.ex. röstning eller budgivning) och spärrsystem. Genom anställning av sådana strategiskt värdeskapande, sofistikerade "managerial control systems", crowdsourcing modellen assimileras i en affärsstrategi publikens kollektiva mänskliga intelligens, visdom och färdigheter. 4 På så sätt omvandlas nätet till en teknikdriven inköpsmodell. Amazons crowdsourcing webbtjänst, Mechanical Turk (mTurk), illustrerar arten av crowdsourcing. Amazon beskriver sin mTurk crowdsourcing tjänst som en "artificiell intelligens" tjänst som utför "HITs" (mänsklig intelligens uppgifter), uppgifter som inte lätt kan kopieras eller ersättas av maskiner men är lätta för mänsklig intelligens. Enkelt uttryckt, denna tjänst tillämpar verkliga personers intelligens och färdigheter i och genom den artificiella miljön av heterogena computing REGLER FÖR SKRIVNING 5 nätverk för att lösa vissa problem som är svårt för maskiner men lätt för människor. Det innebär att crowdsourcing-plattformen är ett nätverkat virtuellt produktionsutrymme där människor interagerar med varandra och utför ekonomiska aktiviteter till sin egen fördel. Det är en produktionsplattform genom vilken människor och företag skickar förfrågningar och andra människor ("publiken") returnerar svar. I stället för att vara en automatiserad informationsbearbetningsmaskin som svarar på fjärrprocedursamtal är det en mänsklig kunskaps-produktion, bearbetning och styrplattform. I enklare termer kopplar crowdsourcing-plattformen samman människor, använder sina färdigheter och/eller aggregerar sina kunskaper, och den svarande "folkmassan" förvaltas strategiskt av företaget för produktion, innovation eller problemlösning. Med sina unika egenskaper och struktur lovar crowdsourcing att vara en ny, användbar affärsmodell för nya typer av uppgifter (HIT, innovation, problemlösning, kollektiv intelligens), att ha en unik uppsättning förutsättningar (t.ex. ledningskontrollsystem), att leda till nya frågor (t.ex. optimal nivå av användarsamarbete och aggregering av kollektiv kunskap) och att skapa nya kontroverser (t.ex. exploatering, immateriella rättigheter). Att utveckla en taxonomi för att klassificera de många typer av crowdsourcing applikationer som för närvarande används i den verkliga världen och identifiera några av de frågor som omger crowdsourcing är de centrala frågorna i denna artikel. När vi lägger fram vårt ramverk är det särskilt viktigt att notera skillnaderna mellan crowdsourcing och den fortfarande mycket viktiga "Web 1.0"-centrerade e-affärsmodellen. Anledningen är att crowdsourcing har yttre likhet i att det passar många av de taktik e-affärer att köpa och sälja arbetskrafter i stället för färdiga produkter. Ett av de sätt på vilka crowdsourcing och e-business skiljer sig är hur den förra skapar "meta-innovation", med vilket Brynjolfsson betyder "innovation inte bara inom tekniken utan innovation i några av de institutioner som förvaltar samarbetet och som hanterar en global gemenskap som arbetar med problem" (Brynjolfsson och McAfee, 2007, s. 51). Sammanhanget med "meta-innovation" bygger i grunden på teknikplattformen Web 2.0, som har visat sin potential när det gäller att utnyttja det kollektiva deltagandet av online-användare på global nivå. Begreppet "crowdsourcing as meta-innovation" anger en radikal övergång från etablerade e-affärsmodeller, som har definierat sin egen interna organisation och antar externa webbanvändare som passiva konsumenter av en viss produkt eller tjänst. Olika uttryckt har traditionella e-företag sin egen interna personal och passiva, externa kunder. E-affärer tar därför strikta gränser, i motsats till de suddiga gränserna för crowdsourcing-miljön. Crowdsourcing innebär också en ändring och utvidgning av den sociala webben till en virtuell produktionsplattform. Den crowdsourcing modellen närmar sig webbgemenskapsanvändare som en latent virtuell arbetskraft, och aktivt hanterar online-aktiviteten i engagerade användargrupper för att framkalla publikens latenta produktivitet och kreativitet för att uppnå ett fördefinierat affärsmål. Crowdsourcing visar effektivt ett stort skifte från den traditionella e-affärsmodellen när det gäller att förstå webben och närma sig webbanvändarnas roll. Medan den sociala webben har omvandlat webbplatser till gemensamma sociala plattformar och förändrat konsumentens koncept till innehållsskapare, skapar crowdsourcing nu den sociala webbplattformen till en gemensam produktionsplattform och innehållsskaparnas roll till producenter av varor och tjänster. I korthet, medan crowdsourcing-modellen drar nytta av den sociala webben för att utnyttja kunskaperna och färdigheterna hos "crowd" i syfte att producera, innovation och problemlösning, använder traditionella ebusiness-modeller webbteknik som en ytterligare kanal för inköp/logistik och marknadsföring/distribution för att nå potentiella leverantörer respektive slutkunder. För att bättre förstå dessa skillnader är det bra att jämföra crowdsourcing med specifika manifestationer av e-affärer. Mest användbar är Rappas taxonomi av traditionella webbaffärsmodeller (Rappa, 2011). I Rappas åtta modellerBrokerage, Reklam, Infomediary, Merchant, Tillverkare, Affiliate, Community, och Utility-användarens bidrag till produktionen av varor och tjänster är minimal. Amazon hävdar att det inte finns något som tyder på att LuxOpCo är ett företag i den mening som avses i artikel 107.1 i EUF-fördraget och att LuxOpCo är ett företag i den mening som avses i artikel 107.1 i EUF-fördraget och att LuxOpCo är ett företag i den mening som avses i artikel 107.1 i EUF-fördraget och att LuxOpCo är ett företag i den mening som avses i artikel 107.1 i EUF-fördraget. Användarnas verksamhet i online recensioner och betyg är begränsad till utvärderingen av färdiga produkter, säljare, eller köpare. De är undantagna från innovationsprocessen eller produktionen av varor och tjänster. I korthet betraktas användare i e-affärer inte som en potentiell arbetsstyrka för att utföra utkontrakterade uppgifter eller producera varor eller tjänster. Kanske förebildar uppkomsten av crowdsourcing, Rappa påpekade att hans samhällsmodell "är ett av de mer fruktbara områden för utveckling, som ses i ökningen av sociala nätverk" (Rappa, 2011). För sin samhällsbaserade affärsmodell gav han exempel på Web 2.0-webbplatser som Flickr, Friendster, Facebook och Orkut. Som han helt riktigt nämner är dock dessa webbplatsers intäkter till stor del " knutna till kontextuell reklam och abonnemang för premiumtjänster" (Rappa, 2011). Även om onlineanvändare spelar en avgörande roll i denna "gemenskapsmodell", är medlemmar i samhället fortfarande inte involverade i processen att skapa, förnya eller producera idéer, varor och tjänster. I bästa fall samlas de i ett virtuellt utrymme för sociala aktiviteter med dem som delar liknande intressen. Sammantaget, som visas i Rappas webb affärsmodeller, definieras användare i e-business-modellen som konsumenter endast-med det enda undantaget är gemenskapsmodellen, där användare spelar rollen som skapare av socialt innehåll genom utstationeringar, taggning, betyg, och så vidare. Däremot är crowdsourcing lämpliga för vissa fördelar med den sociala webben, som diskuteras ovan, och har etablerat sig som en samarbetsplattform för att underlätta kollektiv skapande av innehåll. Det utvidgar eller ändrar sociala webbfunktioner till en outsourcing plattform genom vilken potentiella online-arbetare är involverade i produktionsprocessen (Bruns, 2007), innovation och problemlösning (Brabham, 2008). Samtidigt omvandlar det innehållsskaparnas roll till producenter av varor och tjänster och införlivar i den sociala webbplattformen strategiskt utformade styrningssystem. Denna roll som aktiv producent står i skarp kontrast till den traditionella e-affärsmodell som förutsätter att webbanvändarna är passiva konsumenter (Bruns, 2007), och där webbplatsen till stor del betraktas som en del av företagets leveranskedja, logistik och marknadsföringsfunktioner för effektiv upphandling av material och andra insatsvaror från leverantörer samt för leverans av färdiga varor och tjänster till slutkunder. Som tidigare nämnts använder crowdsourcingmodellen istället webbteknik inte bara som ett medium för e-handel, utan som en produktions-, innovations- och arbetsplattform. Vi sammanfattar dessa olika antaganden om e-affärer och crowdsourcing modeller i tabell 1. Det är också viktigt att skilja crowdsourcing från ett relaterat fenomen, "wisdom of crowds" (Surowiecki, 2004). 5 Det viktigaste antagandet i "skarors visdom" är att åsikter, insikter, idéer och kunskap om "många" kan vara bättre än en given experts. Att ha en "vis" publik, i Surowieckis ramverk (2004), finns det fyra förutsättningar: 1) kognitiv mångfald, genom vilken varje enskild person har viss privat information; 2) oberoende, där varje persons åsikter eller beslut inte påverkas av dem omkring sig; 3) decentralisering, genom vilken individer kan specialisera sig och utnyttja lokala typsnitt av kunskap; och 4) aggregering, som betonar vikten av strukturella mekanismer för att översätta många privata åsikter eller beslut till ett kollektivt beslut (s. 10). Om man jämför dessa fyra förutsättningar med de tre avgörande elementen i crowdsourcing, kan man se att de två fenomenen överlappar i vissa avseenden men skiljer sig åt på viktiga sätt. Å ena sidan, även om båda fenomenen uttryckligen förlitar sig på "folkmassan", är visdomen hos folkmassorna inte nödvändigtvis beroende av vare sig avancerad internetteknik eller outsourcing. Till exempel har regeringar och ideella organisationer och informella arbetsgrupper, bland annat, genomfört "publikens visdom" i sina organisationer för att utnyttja publikens (dvs. anställdas) kollektiva visdom. Detta är en informell och intern organisatorisk process som tas bort från en formell "outsourcing" strävan. Dessutom är många sådana tillfälliga, interna insatser beroende av personliga, lågteknologiska format (t.ex., medborgarjuryer, öppna forum, design "charettes", framtida sökning, uppskattande förfrågan, etc.). Publikens visdom, kort sagt, är inte nödvändigtvis en webbaserad affärsmodell och representerar därför inte alltid en form av outsourcing, Web 2.0, eller crowdsourcing. Å andra sidan är inte alla manifestationer av crowdsourcing exempel på "folkskarornas visdom". Till att börja med är många av de "mundana" uppgifter som läggs ut på entreprenad (t.ex. transkriptionstjänster, bokföring) inte utformade för att utnyttja publikens "visdom" eller åsikter utan snarare dess färdigheter. Dessutom använder många av "kunskapsbyggande", "innovation" eller "lösning" manifestationer av crowdsourcing inte de fyra förutsättningarna för kloka skaror. Det finns nästan alltid element #1 (mångfald) samt element #3 (decentralisering). Det finns dock inte alltid element #2 eller #4 (oberoende beslutsfattande och sammanläggning av åsikter). Framför allt, många av de crowdsourcing webbplatser som vid första anblicken verkar utformad för att utnyttja publikens kollektiva visdom misslyckas helt på element # 2. Till exempel, på de flesta av konsumenterna "rating" webbplatser och "investing" webbplatser som vi undersökte, liksom många av de "idea-generation" webbplatser, kan användare bara lägga till sina åsikter / betyg efter att ha sett de befintliga betyg. Detta är ett skarpt brott mot folkmassornas visdomsbegrepp. Det är alltså "folkomsorg" men inte "folkskarornas vishet". Kort sagt, även om många tänker på "folkmassornas visdom" när de hör ordet "crowdsourcing", delvis på grund av pressen som ges till hög profil "innovation" och "problemlösning" crowdsourcing fall som Innocentive, de två fenomenen är bara delvis ovevapping. Insatser av visdom av folkmassor med ett tydligt affärsändamål som förlitar sig på avancerad internetteknik överensstämmer med vår definition av crowdsourcing; likaså, fall av crowdsourcing som faller i "innovation" och "kunskapsbyggande" område och anställa Surowieckis fyra Sammantaget, är visdomen av folksamlingar ett fascinerande, potentiellt långtgående fenomen som är värt ytterligare, fokuserad forskning. Men den aktuella undersökningen handlar bara om de manifestationer av visdomen hos folkskaror som överlappar folkmassorna. Av ovanstående skäl ligger en fullständig undersökning av mängdens vishet utanför räckvidden för den här artikeln. Vårt urval omfattar 103 av de mest kända engelska crowdsourcing webbsidorna 2009. I detta avsnitt beskriver vi de specifika förfaranden som vi har åtagit oss för att välja ut ärenden och samla in uppgifterna. Vårt främsta mål var att se till att vi hade tillräckligt många och variation i exempel på crowdsourcing organisationer, en term som belyser flera villkor som vi placerade på kandidater för inkludering. För det första var vi bara intresserade av "ren" exempel på crowdsourcing-det vill säga, organisationer för vilka crowdsourcing är deras kärnverksamhet, snarare än organisationer som bara har använt crowdsourcing som en del av deras dagliga verksamhet (t.ex. har läkemedelsföretaget Eli Lilly använt crowdsourcing för att hjälpa till med att utvärdera idéer och hjälpa till med innovation, men det är verkligen inte en central del av deras verksamhet). Vi uteslöt också från vårt prov Dell's IdeaStorm community (www.ideastorm.com), som används för att samla online-användares produktidéer. Vi uteslöt också småskaliga crowdsourcing "projekt" eller en-shot "tävlingar" av en liknande anledning, såsom en "Hur många SUVs är på ditt block?", ett 2007 crowdsourcing projekt av radiostationen WNYC Brian Lehrer Show, 6 och en gång idétävlingsevenemang av RedHat (http://redhatchallenge.com) och RukusNation (http:// rukusnation.com/). Vi uteslöt också webbplatser som inte var på engelska, såsom www.a-bättre-tomorrow.com (tyska), www. myfab.com (franska), www.battleofconcepts.nl (nederländska) och www.idealiike.fi (finska). Uppgifterna för crowdsourcing-organisationerna samlades in och analyserades i juni och juli 2009. I avsaknad av en omfattande lista över crowdsourcingorganisationers universum, var det inte möjligt att göra ett slumpmässigt urval av befolkningen av crowdsourcingorganisationer. I stället siktade vi på ett prov som var tillräckligt stort och varierat, och för att få ett sådant prov genomförde vi en strategi för flera sökningar för att hitta och analysera fall för studien. Webbplatser var en stor källa för provtagning; med tanke på att vi tittar på ett webbaserat fenomen, vår sökning efter crowdsourcing organisationer var effektivt en sökning efter crowdsourcing organisationers webbplatser. För det första använde vi oss av en form av "skönhetsprovtagning" som kan karakteriseras som en webbversion av "snowballprovtagning", där nya kandidater "nomineras" av befintliga ämnen som de nämns och/eller hyperlänkas på de befintliga försökspersonernas webbplatser. Vi började vårt sökande efter kandidatorganisationer i "födelseplatsen" för crowdsourcing, Jeff Howes seminal Wired article och hans crowdsourcing webbplats: 1. http://www.wired.com/wired/archive/14.06/crowds.html 2. http://crowdsourcing.typepad.com Vi tittade också på Howes senaste bok (Howe, 2008). Vi ansåg att alla de crowdsourcing organisationer som nämns på dessa platser kandidater för inkludering och fortsatte att titta igenom kandidatorganisationernas webbplatser både för att avgöra om de bör betraktas som "crowdsourcing" organisationer i enlighet med vår definition och för att leta efter omnämnanden av ytterligare kandidat crowdsourcing organisationer. Det var här som "snöbollens" analogi kom in i bilden. Till exempel, Howe's Wired artikel och webbplats nämner flera crowdsourcing webbplatser, inklusive istockphoto, ShutterStock, DreamsTime, GettyImages, iFilm (som senare slogs samman med spik.com), InnoCentive, YourEncore, NineSigma, och mTurk. Alla dessa webbplatser överensstämmer med vår definition av crowdsourcing och ingick i vårt urval. Vid bedömningen av typen av crowdsourcing verksamhet för var och en av dessa webbplatser, letade vi också efter omnämnanden eller hyperlänkar till ytterligare crowdsourcing organisationer. 7 Vi tittade också på tre webbplatser vi visste att innehålla kataloger (om än ofullständiga) av en mängd olika crowdsourcing ansträngningar: 1. http://www.crowdsourcingdirectory.com 2. http://www.openinnovators.net/list-open-innovationcrowdsourcing-exempel 3. http://en.wikipedia.org/wiki/Crowdsourcing I likhet med vårt förfarande som nämnts ovan analyserade vi alla de organisationer som nämns i katalogen för att bedöma om de faktiskt var exempel på crowdsourcing och för att se om de nämnde några andra exempel på crowdsourcing. I samband med denna "snowball" strategi för att bygga vårt prov, gjorde vi följande ytterligare steg för att söka efter kandidat crowdsourcing exempel: • Vi tittade på alla organisationer noterade i alla akademiska artiklar som finns via ScienceDirect och Articles+ sökningar på termen "crowdsourcing". • Google-sökning (inklusive webbplatssökning och GoogleBlog-sökning) för "crowdsourcing" och "wisdom of crowds". För var och en av dessa sökord, tittade vi på de första 100 webbplatser som returneras av sökningen. • Bloggsökningar med hjälp av Technorati och BlogPulse för "crowdsourcing" och "wisdom of crowds". För var och en av dessa sökord, tittade vi på de första 100 webbplatser "återvända" av sökningen. • Vi tittade på Wikipedia poster för "crowdsourcing" och " Wisdom of crowds." • Alexa söka efter "10 relaterade webbplatser" för var och en av organisationerna i vårt urval; till exempel, på Alexa hemsida (www.alexa.com), vi skrev in "Innocentive.com" i "Lookup webbplatser" rutan, tryck på enter, klicka sedan på fliken "Relaterade länkar", som returnerade 10 "liknande" webbplatser; Innocentives relaterade länkar inkluderade en ytterligare kandidat för vårt urval, (SellaBand.com). Anledningen till att utöka sökningen bortom "crowdsourcing" är vårt antagande att det finns betydande "konceptuella stretching" av termen-det vill säga, att många använder termen för att beskriva webbfenomen som inte överensstämmer med vår definition. Samtidigt representerar, som tidigare nämnts, många webbfenomen som beskrivs med hjälp av termen "publikvisum" crowdsourcing strävanden. Följaktligen använde vi flera sökord. Dessa metoder resulterade i närmare 200 kandidatorganisationers webbplatser för vår studie. I linje med våra metoder som noterats tidigare, för att kontrollera om de innehåller egenskaperna hos crowdsourcing modellen, gick vi igenom varje webbplats-inklusive dess "Mission Statement", "FAQ", "Om oss" eller motsvarande sidor, rollen av webbkomponenter, och den övergripande "business flow"-för att avgöra om det överensstämmer med vår definition. Vi tog sedan bort dessa webbplatser från vår lista som antingen inte överensstämmer med vår definition av crowdsourcing eller var på ett annat språk än engelska. Vårt slutliga urval av 103 organisationer representerar de mest kända engelska-språk crowdsourcing webbplatser vid tidpunkten för studien. Ett intressant fynd från vår sökning är att vissa crowdsourcing webbplatser var anslutna till varandra. Till exempel ägdes en crowdsourcing Wiki (Knol.google.com) och GWAP.com av Google, mTurk (www.mturk.com) och QuestVille (askville.amazon.com) av Amazon, och en äkta Wiki, Citizendium (www citizendium.org) av Wikipedia. Dessutom, en framgångsrik T-shirt crowdsourcing webbplats (www.threadless.com) körde också en slips design crowdsourcing webbplats (www.nakedangery.com), och en affärstrend tittar webbplats var ansluten till en liknande crowdsourcing webbplats (www.springwise.com). Förstå de potentiella begränsningarna i vår provtagningsmetod, vi tror att data erbjuder ett meningsfullt porträtt av variation i crowdsourcing organisationer, och att våra data och resultat ger en viktig allmän bild av crowdsourcing som gör att vi kan identifiera områden där möjligheter och utmaningar finns. I en situation som denna där lite är känt om fenomenet i fråga, och där gränserna mellan crowdsourcing och dess sammanhang ännu inte är tydliga, skulle litteraturen dra stor nytta av vad Gregor (2006) kallade "taxonomisk teori". Ett av våra viktigaste mål i den här artikeln är alltså att lägga till litteraturen och ge en ram för framtida studier genom att bygga upp en omfattande taxonomi som bygger på en rigorös empirisk analys. För att kategorisera organisationerna genomförde vi först en omfattande innehållsanalys (Krippendorf, 2004) 9 av typen, formerna och användningen av crowdsourcing på varje organisations webbplats. Specifikt analyserade vi alla relevanta uppdrag, bakgrund, affärsflöde och andra viktiga webbdokument på varje webbplats ur fyra nyckelperspektiv: 1) vilken typ av tjänst eller produkt som läggs ut på entreprenad, 2) samhällsanvändarnas roll, 3) graden av samarbete och 4) vilken typ av ledningskontrollsystem som används. Med hjälp av dessa data vägleddes webbplatsens innehållstolkning och taxonomi-byggprocessen också av den hermeneutiska läsprincipen, där "harmoniseringen av alla detaljer med helheten är kriteriet för korrekt förståelse" (Gadamer, 1976, citerad i Klein och Myers, 1999, s. 71). 10 Tillämpningen av denna princip innebar att varje typ av crowdsourcing uppgift, varje samhällsroll och samarbetsnivå, och varje del av ledningskontrollsystemet inom den kontextuella helheten av befintliga litteratur om e-affärer taxonomier (t.ex., Rappa, 2011), outsourcing (t.ex., Lacity & Hirschheim, 1993), crowdsourcing (t.ex., Howe 2006) och nya medier och den sociala webben (t.ex., Brynjolfsson & McAfee, 2007). Detta läge, eller kontextualiserade, tillvägagångssätt var avgörande för att undvika att lägga till en annan de-contexualized metafor till listan över crowdsourcing surrwords, såsom "öppen samverkan". Kort sagt, genom en kontextualiserad analys av organisatorisk variation längs fyra nyckeldimensioner utvecklade vi en taxonomi bestående av nio distinkta crowdsourcing-modeller. Tabell 2 sammanfattar vår taxonomi tillsammans med outsourcing-området, samhällsanvändarroll, samarbetsnivå och typ och nivå av styrningssystem som kännetecknar varje modell. 12 I följande avsnitt diskuterar vi var och en av de nio modellerna i tur och ordning. I nästa avsnitt vänder vi oss sedan till en analys av de bredare begreppsmässiga, teoretiska och praktiska frågor som uppstår genom organisatorisk variation på de nyckeldimensioner som låg till grund för differentieringen av modellerna. BESKATTNING AV KRÄVNING MODELLER Den crowdsourcing modellen bäddar in stora affärs- och kontrollprocesser i sin webbplattform. I den förmedlande modellen, såsom Amazons mTurk, fungerar webbanvändare som en virtuell arbetsstyrka som följer processen (1) Hitta, (2) Avsluta, och (3) Tjäna genom webben. 13 De söker igenom listorna över "HITs" utställda av arbetssökande, välja och avsluta de uppgifter de känner sig kvalificerade att utföra, och tjäna pengar belöningar. InnoCentive crowdsourcing webbplats har en liknande process. Webbanvändare runt om i världen hittar forskningsproblem som publiceras av lösningssökande, skickar in sin föreslagna lösning, och potentiellt tjäna belöningar för sitt arbete från lösningssökande företag. Under tiden deltar InnoCentive aktivt i de olika stadierna av dokumentation och arbetsprocesser för att underlätta kommunikation och ta itu med immaterialrättsliga och upphovsrättsliga frågor. I denna modell läggs FoU-problemlösningsverksamheten ut på nätet, och samhällsanvändare utför uppgifter genom att spela rollen som innovativa problemlösare som forskare, forskare och ingenjörer. $0 till $99, $100 till $4,999, och över $5,000, respektive.Escrow: Låg, Medium, och Hög indikerar låg nivå intervention (t.ex., kryssruta på webben), medium-nivå intervention (t.ex. e-post utbyte av kontrakt), och hög nivå intervention (t.ex. PDF, online-formulär, och fax utbyte av kontrakt), respektive. Buyer-Worker betyg: Låg, Medium, och Hög indikerar inget betygssystem, mer än två steg av surfning behövs för att hitta betyg, och betyg omedelbart synliga när du klickar på användar-ID, reppetively. Röstning och kommentar (för produkter och tjänster): Låg, medelhög och hög anger inga betygssystem, mer än två steg av surfning behövs för att hitta röst- och/eller kommentarresultatet, eller omedelbart synlig när du klickar på den avslutade aktivitetslistan, respektive. 9 10 G. D. SAXTON ET AL. Medborgarmedia produktion crowdsourcing modellen genererar intäkter genom användargenererade nyheter, TV-program, eller reklam, och delar vinster med medborgare reportrar eller medieproducenter. I denna modell, crowdsourcing media webbplats är inte en leverantörskedja för att sälja de pappersbaserade nyheterna till online-användare efter att ha behandlat dem i digitalt format; istället crowdsourcing webbutrymme är en samverkande medieinnehåll produktionsplattform, där heterogena användare skapar eller direkt posta nyhetsinnehåll ur sina perspektiv. I medborgarmediamodellen är alltså " läsarna, eller nyhetspubliken, inte längre passiva konsumenter av nyheter som framställs av några få privilegierade och ibland arroganta reportrar. De är aktiva producenter av de nyheter de kommer att konsumera i slutet av dagen" (Min, 2005, s. 20), och tjäna vinster för det medieinnehåll de bidrar med. Samtidigt är medborgarmediaföretag involverade i den gemensamma medieproduktionsprocessen genom att ta itu med frågorna om upphovsrätt, immateriella rättigheter och kvalitetskontroll, med hjälp av sofistikerade ledningskontrollsystem. CambrianHouse, ett samarbetsföretag för mjukvaruutveckling, bäddar in i en webbplattform sofistikerade mjukvaruutvecklingsprocesser, från idéval till mjukvaruutveckling till produktförsäljning. De tar fram resurser som behövs för mjukvaruutveckling från deras online-community. Inköpsområdena sträcker sig från idéinitiering via programvarudesign till produktutveckling och försäljning. När en communitymedlem lägger upp en produktidé på webbplatsen, andra medlemmar röstar varje vecka för den bästa idén, och den valda produktidén skrivs in i en kvartalsturnering utformad för att välja de mest genomförbara produktobjekt. När en idé är officiellt vald får idébidragsgivaren virtuella såddpengar (kallas "Cambros"), som kan användas för att anställa nödvändig arbetskraft bland online-communitymedlemmar, och ett separat virtuellt "projektrum" tilldelas där ett team av programvaruutvecklare delar eller lagrar idéer. Under tiden bedriver crowdsourcingföretaget marknadsundersökningar med utvalda produktidéer, underlättar produktutvecklingsprocessen och delar vinster från den framgångsrika produkten med involverade projektmedlemmar. I denna modell utkontrakteras processerna för produktdesign, beslutsfattande, marknadsforskning, marknadsföring och mjukvaruutveckling till onlineanvändare som utför roller som webbdesigner, programmerare, projektledare och till och med marknadsförare. Liksom i medborgarmedia produktion modell, den royaltyfria lager foto crowdsourcing webbplatser (t.ex., iStockPhoto.com och ShuttersStock.com) inte levererar kedjor för att sälja bilder som levereras av ett begränsat antal professionella fotografer. Istället är webbplatsen en plattform att hämta i digitala bilder från samhällsanvändare runt om i världen. Godkända communityanvändare laddar upp och säljer sina digitala bilder via den företagstillhandahållna webbplattformen, och de belönas baserat på nedladdningsräkningen av sina bilder. För att bli medlem måste användare inte bara klara kvalitetsgranskningen utan också följa strikta upphovsrättsprinciper. Dessutom, vissa rekordbeprövade community medlemmar gör kontrakt med crowdsourcing webbplats för att visa kvaliteten på nya medlemmar' bitar, och de delar en högre andel av vinsten från försäljningen av sina bilder. I den digitala varuförsäljningsmodellen läggs fotoskapande, fotomärkning och kvalitetskontrollprocesser ut på entreprenad till samhällsanvändare. Företaget är involverat i produktionsprocessen genom att tillhandahålla marknadsefterfrågan information och policyer för att ta itu med potentiella upphovsrätts- och immaterialrättsfrågor. Trådlös, Zazzle, och Fluevog tillverkar konsumentprodukter (t.ex., T-shirts, muggar, skor, kalendrar, och så vidare) av mönster som lämnats in av online-community medlemmar. Trådlös, ett communitybaserat T-shirt företag, outsourcas T-shirt design till online-användare genom en pågående öppen utlysning för design inlagor. När en T-shirt design lämnas in, community medlemmar börjar rösta, poäng, och kommentera designen. Varje vecka, Threadless tabulerar och presenterar resultaten för samhället, plockar runt 10 mönster från vilka man kan tillverka T-shirts (baserat på röstningsresultat, kommentarer, och "Jag skulle köpa det" räkna), och belönar de utvalda designers med kreditpoäng som de kan använda för att köpa T-shirts eller byta mot kontanter. Dessutom belönar Threadless 10 poäng till community medlemmar som skickar in sina bilder bär en Threadless T-shirt, och främjar dessa bilder som T-shirt modeller på webbplatsen. I denna crowdsourcing modell, processen för T-shirt design läggs ut på en online community, och T-shirt modellerna hämtas från samhället med hjälp av en monetär belöning. Den peer-to-peer sociala finansieringsmodellen, såsom Kiva.org (se Anderson & Saxton, 2012, för en detaljerad analys), kringgår traditionella banker och finansinstitut genom att direkt ansluta långivare och låntagare. Genom webbgränssnittet förhandlar långivare och låntagare om räntor direkt med varandra, och långivare fattar individuella lånebeslut och använder sina egna medel för att göra lånen. I den peer-to-peer sociala finansieringsmodellen spelar därför webbanvändare rollen som både bankir och låntagare, och utlåningen beslutsfattande och finansieringsprocesser utkontrakteras effektivt till en geografiskt spridd skara virtuella långivare. Den deltagande sociala webbtekniken har skapat en uppsjö av sociala webbplatser för produktrekommendering (ReeVoo.com, Buzzillions.com, ThisNext.com, Zebo.com, Crowdstorm.com, etc.) Om användarna delar med sig av sina produktrecensioner REGLER FÖR SKRIVNING 11 eller rekommendationer. En Intelliseek-undersökning belyste hur sådana sociala webbplatser påverkar konsumenternas köpbeteende genom att visa att peer recommendations online utövar 50 % mer inflytande på att forma konsumenternas beslut om att köpa produkter än traditionella TV- och radioreklamer. 14 Genom att dra nytta av den sociala webben, en konsumentrapport modellkällor i konsumentrecensioner eller essäer om produkter, lokala entreprenörer, eller hälso-och sjukvårdspersonal från användare i online samhället genom att använda översyn kvalitetskontroll åtgärder. Anmärkningsvärt är Epinions.com, som motiverar konsumenterna att ge produktrecensioner genom sitt "Income Share"-program. Enligt Epinions.com webbplats, "de bästa recensionerna är sannolikt att tjäna fem till tio gånger så mycket som medioker recensioner på samma produkt." 15 Detta program använder ett "Eroyalties credits" system för att bestämma användarnas kompensationsskala beroende på kvaliteten på produktgranskningen. Genom att skilja medelmåttiga granskare från högkvalitativa "kategori lead" eller "rådgivare" recensioner med olika igenkännings- och belöningsskalor, får de också användare i samhället att ge recensioner av hög kvalitet. I denna konsumentrapport crowdsourcing modell, granskningsprocessen utkontrakteras till online-konsumenter som, lockas av strategiska kompensationsåtgärder, spelar rollen som konsument reportrar. Knowledge base bygger modell aggregerar mänsklig intelligens information eller kunskap om specifika ämnen. Denna modell har demonstrerats av "wikis" som en effektiv kunskapsbyggande metod, och följs av Citizendium.com och Knol.Google.com med olika författarprocedurer och åtgärder. 16 Dessutom tillämpar domänspecifik information eller kunskapsbyggande webbplatser olika metoder för att locka till sig domänexperters bidrag. Till exempel, en byggnader data-providerande webbplats, Emporis.com, använder en rigorös peer-review system för att utvärdera kompetensen hos medlemskap sökande som ska lämna byggnadsrelaterade data, medan en verksamhet trendspotting webbplats, Trendwatching.com, använder belöningssystem för att dra kvalitet business-trend information från lokalbefolkningen runt om i världen. I den kunskapsbaserade crowdsourcing-modellen läggs informations- eller kunskapsgenereringsprocessen ut på entreprenad till samhällsanvändare, och olika typer av stimulansåtgärder och kvalitetskontrollmekanismer används för att få fram kvalitetskunskap och information som kan vara latent i den virtuella publikens "hjärna". Även om datoralgoritmer har utvecklats för att automatiskt identifiera eller matcha datamönster från massiva datamängder, kräver många områden fortfarande mänsklig inmatning, interaktion och utvärdering för att träna eller förfina data. Särskilt när mängden data är enorm, dess relationer är komplexa, eller dess attribut är emotionella, kan massiva mänskliga interaktioner med datorsystem vara till nytta. Till exempel, inser att datoralgoritmer inte kan dechiffrera förvrängda textbilder perfekt, reCAPTCHA outsourcar text-deciphering jobb till en online-publik genom att öppna sitt API (Application Programming Interface) till andra webbplatser runt om i världen. 17 Dessutom, en social sökmotor webbplats, Scour.com, låter användare rösta eller kommentera sökresultat returneras av Yahoo, Google och MSN i ett enda webbgränssnitt genom att tillhandahålla Visa presentkort baserat på användarens bidrag. Denna webbplats syftar till att förbättra sökforskningen genom att fylla gapet mellan sökresultat och relevant information, baserat på användarens feedback. På liknande sätt ger GWAP.com ett spelgränssnitt med webbanvändare för att tagga bilder och ljud, och den aggregerade tagginformationen används för maskinträning för att förbättra sökresultaten. Den samverkande vetenskapliga projektmodellen drar nytta av mänskligt deltagande för att komplettera brister i datoralgoritmer genom att införa storskaliga, olika online-gemenskaper i maskininlärningsprocessen. I denna modell spelar webbanvändare rollen som forskningsassistent, förvrängd texttranscriber, söka resultatutvärderare och så vidare. Efter att ha diskuterat vår taxonomi av crowdsourcing modeller diskuterar vi nu de bredare implikationerna av tre viktiga frågor och punkter av differentiering som uppstod från vår empiriska analys av crowdsourcing företag: (1) den produkt eller tjänst som utkontrakteras, (2) graden av samarbete, och (3) ledningskontrollsystem. I en viktig mening, alla crowdsourcing strävar efter att hantera vad Amazon mTurk kallar HITs, eller uppgifter som inte ens i en informationsålder lätt kan ersättas eller replikeras av ren automatiserade datoralgoritmer. Som vi har sett i ovanstående analyser finns det ett brett spektrum av aktiviteter, både i kategorierna "arbete och produktion" och "problemlösning och innovation", som läggs ut på entreprenad via crowdsourcing-plattformen. En nyckeldimension som differentierar projekttyper är graden av uppgiftskomplexitet. I den låga slutet av komplexiteten är HITs allmänt förekommande på Amazons mTurk tjänst, såsom fotomärkning, enkel datakodning, transkriptionstjänster, eller data de-duplicering, samt outsourcing av betyg / utvärderingar till användare i gemenskapen som vanligen ses på många andra crowdsourcing webbplatser. I andra änden av spektrumet omfattar den nuvarande crowdsourcing-marknaden också mycket mer komplicerat arbete med mänsklig intelligens, inklusive sådana affärsområden som FoU, redovisning, produktdesign, peer-to-peer-finansiering, produktion av digitala medier, mjukvaruutveckling, medborgarjournalistik och konsumentrapportering. Detta visar att crowdsourcing i kombination med den billiga och lättanvända plattformen för sociala medier diversifierar inköpsmekanismerna, skapar nya marknader och/eller överlappar traditionella företags marknadsandelar genom att hantera omfattningen av nätgemenskaper på ett flexibelt sätt för att utföra olika uppgifter av varierande komplexitet. Det är i denna mening crowdsourcing är, för att parafrasera Innocentive uppdrag uttalande, "innovera sättet vi förnyar" genom att skaffa den kunskap, kreativitet och innovativa idéer som krävs för deras verksamhet från en online community. Samarbete är ett av de buzzwords som ofta används för att förklara crowdsourcing. Det gäller öppnandet av intern information för utomstående medlemmar i samhället på nätet, i syfte att ta fram svar eller lösningar från denna gemenskap. Vi finner dock stor variation i omfattningen och karaktären av det samarbete som sker på crowdsourcing-plattformen. Till exempel har de flesta av de "mellanliggande" organisationerna inget samarbete. I själva verket är nyckeln i crowdsourcing inte samarbete i sig. Snarare är det kontrollen av samhället-och, om det finns, samarbetet inom denna gemenskap-att framkalla de bästa färdigheter uppsättningar, idéer, eller lösningar samtidigt skydda immateriella rättigheter. Till exempel, även om InnoCentive sänder forskningsfrågor som öppna samtal till online-community medlemmar, de är tillåtna att lösa forskningsfrågor individuellt eller endast bland överenskomna teammedlemmar genom den konfidentiella Team Project Room. InnoCentive tillåter därför partiellt men inte öppet samarbete. Detta tjänar till att skydda immateriella rättigheter, som annars skulle kunna äventyras genom ett brett samarbete med okända samhällsmedlemmar. Fallet är liknande med oDesk. För att utföra specifika uppgifter som tilldelats av kunder kan tjänsteleverantören arbeta ensam eller bjuda in andra samhällsmedlemmar att bilda en projektgrupp. Det vill säga, medan oDesk tillåter antingen "blinda" eller partiella samarbetsstrategier för att slutföra uppgifter, är fullt samarbete förbjudet. Däremot har Threadless antagit en öppen samarbetsstrategi. Företaget accepterar T-shirt design från en online-community, och alla medlemmar i gemenskapen kan rösta eller kommentera de inlämnade designerna. I alla crowdsourcing fall, beslutet om att arbeta ensam eller som grupp bygger på omfattningen, upphovsrätt och immaterialrätt behov, och komplexiteten i den givna uppgiften. Även om användare på nätet spelar rollen som producenter, innovatörer och problemlösare, de är, till skillnad från i traditionella organisationer, inte anställda i crowdsourcing nätverk. De är endast tillfälligt kopplade till organisationen för en viss uppgift eller ett visst projekt. Ledningens fokus på crowdsourcing är därför inte att förbättra potentiella arbetstagares kompetens eller att behålla anställda. Snarare är dess ledningsstrategi att avslöja och utnyttja kompetens och kunskap hos potentiella arbetstagare och att dra in mer intelligenta, mångsidiga och kapabla människor i crowdsourcing-plattformen. Det är här som ledningskontrollsystemen blir kritiska. I crowdsourcing kan ledningskontrollsystem definieras som processer, policyer och mekanismer som är utformade för att uppnå specifika affärsmål genom att på ett effektivt sätt underlätta användarnas deltagande och utveckla deras bästa kunskaper och färdigheter. Vi utvärderar tre nyckelområden för ledningskontrollsystem som vi fann särskilt viktiga i vår undersökning: 1) kompensationssystem, 2) förtroendeskapande system och 3) röstnings- och kommentarsmekanismer. Ett sunt belönings- och ersättningssystem är i allmänhet en viktig del av alla ledningssystem (Kirsch, 2004). Preliminära bevis (Lakhani m.fl., 2007) tyder på att ekonomiska och andra belöningar är en viktig drivkraft för individuellt engagemang i crowdsourcing-transaktionen. Utlåning stöd till detta påstående, fann vi den stora majoriteten av crowdsourcing organisationer i vår studie (89 av 103) använt någon form av kompensationssystem för att uppmuntra användarens deltagande (se bilagan för en fullständig lista över organisationer och deras ledning kontrollsystem). Dessutom gav ungefär hälften (50 platser) en ekonomisk eller motsvarande belöning. I sådana system varierar mängden kraftigt beroende på crowdsourcing-modell och typen och komplexiteten i uppgiften. Till exempel, för komplexa och kunskapsintensiva FoU-uppgifter, tillkännager InnoCentive förinställda monetära utmärkelser som kan vara i tusentals dollar. För triviala digitala bildmärkningsarbeten, däremot, betalar mTurk bara några cent. Vi hittade också ett stort utbud av belöningstyper, inklusive virtuella pengar, papperscheckar, presentkort, royaltypoäng, etc. Till exempel, OhmyNews motiverar medborgare reportrar med en virtuell "tipsburk" som fylls enligt antalet kommentarer en artikel får från läsare. iStockPhoto använder en kontroll-leveransmetod baserad på nedladdning av bidragslämnarnas bilder. Threadless ger poäng för T-shirt design inlagor eller webbplats remisser, och betalar kontant för bilder av användare som bär sin Threadless varumärke T-shirt, som sedan används som reklambilder på webbplatsen. Cambrian House tillhandahåller virtuella pengar (kallas "Cambros") för varje vecka och kvartalsvis idétävling vinnare som kan användas för att anställa andra community medlemmar för att hjälpa till med lanseringen av sina projekt. Och bland dem som inte gav kompensation var ideella organisationer (t.ex. Stardust@Home) framträdande; dessa organisationer väljer ofta istället att erkänna högkvalitativa bidragslämnares insatser med ett framträdande erkännande på organisationens webbplats. Online marknadsplatser är fyllda med osäkerhet och risk. I det virtuella arbetsläget kan en arbetares färdigheter inte verifieras förrän den givna uppgiften har levererats till köparna, och arbetarna i sin tur är osäkra på om de kommer att kompenseras av köparna för det arbete de utför. Dessa osäkerheter måste minskas för att göra crowdsourcing-transaktioner framgångsrika. En strategi för att minska osäkerheten och öka förtroendet, som dominerar i den förmedlande crowdsourcing-modellen, omfattar marknadsstyrda system för värdering av köpare och arbetstagare. Resultaten från e-handelssammanhanget (Ba & Pavlou, 2002) tyder på att sådana ratingsystem inte bara skapar förtroende utan också leder till högre priser även om det inte finns några tidigare kontakter mellan köpare och säljare. REGLER FÖR KVÄVNING 13 vanliga är rättsligt bindande spärrsystem, som har visat sig avsevärt öka förtroendet för online-marknader (Pavlou & Gefen, 2004). Sådana system bidrar till att säkra finansiella transaktioner genom användning av tredje part, som endast frigör medel när både köparen och säljaren är nöjda med kvaliteten på levererade varor eller tjänster enligt beskrivningen i avtalet. I vårt urval, tredje part escrow tjänster är en populär förtroendeskapande metod, särskilt i förmedlande crowdsourcing modell, inklusive FoU, applikationsutveckling, och kontorsarbete, etc., samt i peer-to-peer finansieringsmodell. Röstning, betygsättning och kommentarer är populära verktyg i både sociala medier och e-affärer för att uttrycka communitymedlemmars åsikter eller för att utvärdera kvaliteten på andras idéer, produkter och tjänster. Crowdsourcing använder också dessa verktyg för att utbyta och utvärdera idéer om produkter och tjänster samt för att kontrollera köpares och säljares historia. Unikt, crowdsourcing företag befanns också att direkt integrera resultaten av samhällsdrivna omröstningar, betyg och kommentera system i sina beslutsprocesser och kompensationssystem. Sådana företag använder dynamiskt dessa system som strategiska verktyg för virtuell styrning för att ta fram och förfina produktidéer, förutsäga konsumenternas produktpreferenser, kontrollera produkt- och samhällsmedlemmars kvaliteter och fatta beslut om ersättning. Threadless är ett utmärkt exempel på användningen av sådana system för att skapa en "mjuk konkurrensmiljö" inom användargemenskapen. I sin identifiering av de mest populära användarnaangav T-shirt design, använder Threadless deltagarröstning och kommentera system som en proxy för allmänna idéer om konsumenternas preferenser. Röster och kommentarer används alltså som grund för att belöna samhällsdesigners och produkturvalsbeslut. Cambrian House förlitar sig också på att rösta och kommentera system för att belysa de bästa produktidéer, för att förfina utvalda produktidéer och utveckla marknadsföringsstrategier, och för att fatta belöningsbeslut. När det gäller Connextions, en samverkande produktionsplattform för utbildningsmaterial, används ett kommentarssystem för att förbättra peer-authors lärobokskvalitet. Som en öppen gemensam produktplattform för pedagogiskt material kan inte verktyg för deltagande kommentera och rösta skiljas från deras centrala affärsstrategi för att inkludera fakultetsmedlemmar, superintendenter och skoladministratörer i granskningsprocessen. Crowdsourcing-modellen har beskrivits ur ett perspektiv av en virtuell produktionsplattform och nya mediakompatibla småskaliga outsourcing. Tillsammans med exempel har vi presenterat en omfattande taxonomi av crowdsourcing modeller och identifierat flera nyckelfrågor i anställningen av crowdsourcing plattform. Ett viktigt bidrag av denna artikel är identifieringen av den roll ledningskontrollsystem, och det anses vara en av de viktigaste forskningsområden som rör crowdsourcing. Detta är i linje med forskning från Howe (2006 Howe (, 2008 och McAfee (2006), som hävdar att i en situation där kostnaden för hårdvara som krävs för online-aktivitet blir billigare och webbgränssnitt blir lättare att använda, de verkliga frågorna och utmaningarna ligger i förvaltningen av online-samhället som potentiella arbetstagare. Gemenskapens användares direkta deltagande i produktionsprocessen eller problemlösningsprocessen är en unik och väsentlig egenskap hos crowdsourcingmodellen, och detta direkta engagemang kräver en stor roll för samhällsförvaltningen. Ändå är crowdsourcing ett framväxande område som främst drivs av deltagande sociala medier teknik, och det har ännu inte dragit mycket uppmärksamhet från forskare. Även om Brabham (2008) och Bruns (2007) har publicerat artiklar om ämnet, brydde de sig inte om vilken roll förvaltningen av samhället spelar. Med tanke på att (1) crowdsourcing är en inköpsmekanism riktad mot uppnåendet av tydliga affärsmål, och (2) många crowdsourcing modeller använder olika typer av kontrollmekanismer för att hantera kollektiv intelligens och arbetskraft färdigheter latent i det virtuella rummet, mer forskning om arten av ledningskontrollsystem i crowdsourcing måste göras. I synnerhet kan identifieringen av samband mellan ledningskontrollsystem och produktionskvalitet eller kommunikationskvalitet vara ett viktigt forskningsämne inom både empirisk studie- och designvetenskap. Forskning om mätmetoder bör också följa för att kvantifiera effektiviteten hos ledningskontrollsystemen i förhållande till den virtuella ekonomin. En annan fråga som vi tog upp gäller betydelsen av skalan och hanteringen av kollektiv intelligens och arbete. I crowdsourcing, informationsdelning och kunskapsskapande är inte bara en fråga om informationsbehandling av företag resursplanering (ERP) och kundrelationshantering (CRM) system. Det handlar mer om att hantera människors kollektiva intelligens och arbetsfärdigheter för att uppnå tydliga affärsmål. Som Nonaka (2007) illustrerat genom exempel på framgångsrika japanska företag, "det beror på att utnyttja de tysta och ofta mycket subjektiva insikter, intuitioner och intuitioner" (s. 164) av andra, och "göra dessa insikter tillgängliga för testning och användning av företaget som helhet" (s. 164). Den största skillnaden ligger dock i dess tillämpning. Medan Nonakas kunskapshanteringskontext bygger på närheten till geografiska platser och fysiska platser för specifika organisationer, agerar crowdsourcingmodellen på det virtuella utrymmet av global skala, som dynamiskt omdefinieras av deltagande ny medieteknik. Jämfört med ramen för Nonakas kunskapshantering, drar crowdsourcing nytta av den praktiskt taget obegränsade skalan av online-gemenskap på global nivå för att utnyttja heterogena underförstådda kunskaper och färdigheter. Med andra ord, crowdsourcing modellen utnyttjar den produktiva potentialen hos en publik i det virtuella utrymmet för att åstadkomma 14 G. D. SAXTON ET AL. affärsmål, med antagandet att publikens kollektiva intelligens är större än en begränsad pool av professionella intellekt. Det är här som våra upptäckter är lärorika för dem som är intresserade av det relaterade "folkmassornas visdom" fenomenet. I synnerhet tyder vår identifiering och analys av begreppet ledningskontrollsystem starkt på fruktbarheten av försök att bättre förstå de typer av ledningskontrollsystem som kan skapa "visa skaror" i online crowdsourcing-plattformen. Mer allmänt bör den framtida forskningen göra fördjupade studier av de olika kraven och resultaten av olika typer av crowdsourcingprojekt. Våra bevis visar att både graden av samarbete och utbudet av ledningskontrollsystem som används varierar avsevärt med både crowdsourcing-modellen och typen och komplexiteten i den uppgift eller det projekt som genomförs. Till exempel, på viktiga sätt, enkla uppgifter som transkription tjänster kommer att organiseras mycket annorlunda än uppgifter som är utformade, till exempel för att lösa problem eller för att främja lärande, förståelse och innovation. Vi måste nu bättre förstå de olika kontroll-, samverkans- och organisationskraven för sådana uppgifter. Vi avslutar med att föreslå potentiellt fruktbara allmänna vägar för forskning. Den logiska vägen för framtida forskning är tvåfaldig: 1) att studera hur variation i komponenterna i ledningskontrollsystem påverkar "framgången" av crowdsourcing, och 2) att studera hur viktiga olika funktioner i ledningskontrollsystem är för de distinkta crowdsourcing modellerna. Inom det första området, skulle vi vara intresserade av att förutsäga sådana fenomen som framgång eller misslyckanden av crowdsourcing företag, antal användare och besökare, och optimal nivå av samarbete mellan olika typer av crowdsourcing, etc. Och på det andra området, kan vi vara intresserade av om vissa ledningskontroll funktioner-såsom belöningssystem, olika nivå av samarbete, röstning och kommentar eller trustbuilding system-är viktigare för att avgöra framgång för "innovation", "producerande", eller "problemlösning" typer av crowdsourcing organisationer. Författarna vill tacka redaktören och de två anonyma granskarna av denna tidskrift för deras värdefulla kommentarer och förslag. Recensenterna och redaktörerna för Fjärde Global Sourcing Workshop (22-25 mars 2010, Zermatt, Schweiz) gav också användbara kommentarer om en tidigare version av denna artikel.
En mer finkornig karakterisering har använts av Saxton et al. REF, som bland annat hänvisar till graden av samarbete, kompensationssystem, som återspeglar hur mycket pengar man kan tjäna, kontrollmekanismerna och förtroendeskapande system.
Rules of Crowdsourcing: Models, Issues, and Systems of Control
{'venue': None, 'journal': 'Information Systems Management', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}