Eksperimentas

Siekiant patikrinti hipotezes dėl kolektyvinio intelekto formavimosi ypatumų ir prielaidų, kartu su kiekybiniais ir kokybiniais tyrimais buvo pradėtas vykdyti mokslinis eksperimentas. Kadangi visi projektai yra unikalūs, nebuvo galimybių turėti kontrolinę ir eksperimentines grupes su identiškais pirminiais požymiais, todėl buvo taikomi kvazieksperimentiniai tyrimo būdai.

Eksperimentas vykdytas 2 etapais.

Pirmasis etapas – žvalgomasis. Mokslininkų grupė pagal tam tikrus kriterijus sudarė visuomeninių projektų sąrašą (sąrašas buvo tikslinamas remiantis kiekybinės ir kokybinės apklausos duomenimis) ir stebėjo virtualius bendruomenių vykdomus projektus natūralioje aplinkoje laiko atžvilgiu. Pasirinkti objektai buvo stebimi pagal sudarytą tyrimų programą (reprezentatyvius parametrus) ir duomenys kokybiškai nagrinėjami, apibendrinami, formuluojamos išvados. Eksperimento pradžioje, siekiant išvengti pašalinių įtakų ir jų sukeltų efektų, buvo vykdomas natūralus eksperimentas – tyrėjai nesikišo į virtualią bendruomenės veiklą. Po pirmo eksperimento etapo buvo atlikta projektų atranka vykdyti tolesnę stebėseną taip pat buvo tikslinami KI kriterijai, kurie kitame etape išplėtoti į KI potencialo indekso modelį.

Antras eksperimento etapas – integrali KI potencialo indekso kūrimo dalis. Sukūrus KI potencialo indekso teorinį modelį, eksperimentas buvo atliekamas vertinant KI potencialą empiriškai keliose pasirinktose internetinėse bendruomenėse. Šiame etape buvo ne tik stebimos bendruomenės, bet ir bendraujama su platformų kūrėjais ir administratoriais, kad būtų suteikta prieiga prie konkrečių saityno duomenų (angl. web analytics).

Apibendrinimas ir išvados. Pirmoji stebėjimo stadija atskleidė internetinių bendruomenių veiklų stebėjimo kompleksiškumą. Akivaizdu, ne visi veiklos aspektai gali būti matuojami kiekybiniais kriterijais, nors skaitiniai duomenys yra ypač svarbūs. Tokių duomenų matavimas per tam tikrą laiką gali padėti nustatyti, kad bendruomenės narių motyvacija ar veiklos mažėja, ir to išvengti. Tyrimas atskleidė, kad kai kurie kriterijai priskirtini daugiau nei vienam struktūros elementui. Unikalūs kriterijai gali turėti nevienodą įtaką skirtingiems elementams, todėl būtų tikslinga ranguoti kiekvieną kriterijų pagal svarbą. Tačiau tyrėjai negalėjo gauti patikimų duomenų šiame eksperimento etape. Taigi įvairių kriterijų svarba ir koreliacijos dar nėra nagrinėtos ir planuojamos ateities tyrimų etapams. Struktūra galėtų būti sudėtingesnė, jei rodytų priežastinius kriterijų ryšius, jei tai taikytina. Tačiau tokiems ryšiams nustatyti ir validuoti būtini kiti tyrimo metodai, kurie užtikrintų svarbių duomenų rinkimą ir analizę bei hipotezių patikrinimą (išsamesnė ryšių analizė pateikiama 5.4 skyriuje, kuriame aptariamas sisteminis dinaminis modelis).

Antras stebėjimo ir vertinimo etapas daugiausia patvirtino ir išplėtojo įžanginio stebėjimo ir vertinimo metu padarytas išvadas. Kūrybiškumo komponento vertinimas patvirtino jau įžanginio tyrimo išvadas, kad sunku gauti duomenis, ypač atskirti vartotojus pagal lytį, amžių, tautybę. Tačiau buvo pastebėta, kad jeigu pavyksta gauti nepriklausomą prieigą prie bendruomenės puslapio „Google Analytics“ duomenų ir bendruomenė yra įsitraukusi demografinių duomenų ir interesų ataskaitų pateikimą, tai galima gauti santykinai objektyvius duomenis, renkamus pagal „Google'o“ kompanijos metodiką (Support.google.com, 2014) ir pamatyti ne tik amžių ir lytį (tai buvo nagrinėjama šiame projekte), bet ir besilankančių vartotojų apibendrintus interesus. Ateities tyrimuose, atsižvelgiant į duomenų surinkimo problemiškumą daugeliu atveju, neturint geros prieigos prie duomenų, šiam kriterijui reikėtų suteikti neutralų svorį.

Sprendžiamų problemų įvairovė buvo labai didelė. Pagal įvairovę sunku bendruomenes vertinti ir lyginti. Lyginimas turėtų didesnę prasmę homogeniškesnėse bendruomenėse. Nagrinėjant tokias bendruomenes būtų daugiau galimybių taikyti ir duomenų gavybos (angl. data mining), ir žiniatinklio grandymo (angl. web scraping) technikas. Tai pagerintų tokios analizės kokybę ir patikimumą, ypač mažų bendruomenių, savo veiklai naudojančių atskirą domeną, atžvilgiu. Šis kriterijus kartu su problemų „kokybės“ vertinimu yra vienas iš svarbiausių, todėl ateityje atliekant tyrimus jam reikėtų teikti daugiau reikšmės.

Pastebėta, kad dauguma bendruomenių naudoja standartinius modulius, kurie leidžia informaciją platinti „Facebooko, „Twitterio“, „Google'o+“, „LinkedIn“, el. pašto kanalais, tačiau labai mažai bendruomenių šias galimybes išnaudoja realiai. Varžymosi ar žaidybinimo elementų daugelyje bendruomenių taip pat nėra. Tačiau, atsižvelgiant į bendruomenių tikslus ir misiją, ne visada reikia visų šių galimybių, todėl tikslinga, ateityje atliekant tyrimus, šiems kriterijams teikti mažiau reikšmės.

Vertinti kritinės masės pritraukimą („spiečiaus efektą“) sunku,, ypač esant tokiai bendruomenių įvairovei. Tačiau šis vertinimas gali turėti labai didelę reikšmę ir suformuotiems kriterijams būtų galima priskirti aukštesnį reikšmingumo lygį, jeigu ateities tyrimuose būtų laikomasi šių kriterijų: a) stebimame objekte gaunama prieiga prie „Google Analytics“ ar panašios sistemos duomenų; b) „spiečiaus efektas“ yra tikrai reikalingas organizacijai ar bendruomenei įgyvendinant savo misiją ir viziją (ne visada daugiau yra geriau); c) įmanoma nustatyti konkrečius pagalbininkus, kurie sukuria pridėtinę vertę spręsdami problemą (pvz., teikia konkrečius pasiūlymus, apibendrina ir analizuoja informaciją), ir atskirti juos nuo bendro komentatorių, kritikų ar spaudžiančių „patinka“ „Facebooko“ tinkle srauto.

Problemų sprendimo efektyvumo ir decentralizacijos ir sąveikos laipsnio analizė parodė bendrą menką beveik visų bendruomenių brandą nagrinėjant ir sprendžiant problemas kolektyviniu būdu. Išskyrus nedideles išimtis, vyravo tik keitimasis informacija. Tai koreliuoja su bendru visuomenės pasyvumo lygiu, kurį rodo kiti tyrimai (pvz., Lietuvos pilietinės visuomenės indeksas). Pastebėta, kad bendruomenės, kurios siekia nagrinėti problemas, pateikti grįžtamąjį ryšį, apibendrintas ir objektyvias išvadas, daug geriau atitinka ir kitus vertinimo kriterijus (technologinį pasirengimą, alternatyvų analizę, būdų pareikšti nuomonę įvairovę, procedūras, užtikrinančias lygias galimybes išsakyti nuomonę, privatumo ir anonomiškumo klausimus). Todėl ateityje atliekant tyrimus daugiau dėmesio reikėtų skirti alternatyvų analizės išsamumo lygiui, problemų analizės išsamumui analizuoti ir matuoti. Atitinkamai suteikti aukštesnį reikšmingumo lygį ir šių sričių vertinimo kriterijams.

Vertinant saviorganizacijos potencialą nustatyta, kad technologinis pasirengimas yra dažnai geresnis negu procedūrinis pasirengimas. T. y. techninės galimybės yra sudarytos, bet procedūriškai nėra paaiškinta, kaip jomis pasinaudoti ir į kokį galutinį rezultatą tai galėtų lemti, žemas bendrų normų ir procedūrų, veiklos aprašymo lygis. Yra taip pat išimčių, kai pateikiama informacija pradedant vertybėmis, bendruomenės istorija, sutartiniu žodynu, baigiant filmuku ir visomis technologinėmis galimybėmis, kaip savo nuomonę pareikšti ir kaip remiantis ja pateikti sprendimą. Pastebėta, kad bendruomenės, kurios yra susitvarkiusios „vertybinį“ ir „procedūrinį“ lygmenį, yra daug geriau technologiškai pasirengusios ir daug labiau įtraukiančios bendruomenių narius. Tačiau netgi tokiais atvejais viskas priklauso nuo konkretaus klausimo ir papildomų pastangų, įdėtų į informacijos apie problemą ar idėją sklaidą. Taip pat saviorganizacijos dimensijoje pastebėtas labai didelis atotrūkis tarp bendruomenių. Todėl ateityje atliekant tyrimus rekomenduojama skirti bendruomenes bent į dvi kategorijas: brandžias ir besivystančias. Besivystančiose bendruomenėse didesnę reikšmę teikti bendrų normų, procedūrų, vertybių ir pan. vertinimui, o brandžiose bendruomenėse jau vertinti papildomai lyderystę, pusiausvyrą, technologinį ir procedūrinį atvirumą.

Kaip ir saviorganizacijos vertinimo atveju, vertinant KI atsiradimo intensyvumą pastebėta, kad yra didelis besivystančių bendruomenių ir brandžių bendruomenių atotrūkis. Tačiau net ir geriausios siekia tik vidutinį lygį. Stebėjimo metu suformulavome hipotezę, kad pagrindiniai kriterijai čia yra naujos kokybės kūrimo laipsnis idėjų, veiklų, sustruktūrintų nuomonių, kompetencijų lavinimo ir kt. formomis. Galima daryti išvadą, kad KI intelektas internetinėse bendruomenėse dar tik pradėjęs formuotis, tad apie konkrečius rezultatus kalbėti per anksti, tačiau didėjantį pilietinį aktyvumą taip pat galima vertinti kaip kolektyvinio sąmoningumo, o kartu ir kolektyvinio intelekto formą.

Adaptyvumo potencialo vertinimas rodo labai neblogas internetinių bendruomenių Lietuvoje raidos tendencijas. Kitaip nei vertinant saviorganizaciją ir KI atsiradimą, bendruomenės sprendžia esmines problemas ir vykdo veiklas, kuriomis siekia savo vizijų arba įgyvendina savo misijas. Vykdydami veiklas dauguma bendruomenių narių aktyviai mokosi ir keičiasi informacija, o tai sudaro kolektyvinio intelekto plėtros Lietuvoje prielaidas.