Crowdsourcing je primeren celo za hitrejšo obdelavo popisnih podatkov
Po trenutnih novicah se obdelava popisnih podatkov zavleče za eno leto, tudi po najbolj pozitivnih ocenah.
Zaradi popisa, tudi če so spletne izpolnitve večje od pričakovanih, čaka na obdelavo 50 milijonov strani papirnatih vprašalnikov. Po zadnjih novicah je naloga še vedno nerešena - sploh še ni odločeno, kdo lahko opravlja to delo in v kakšnem sistemu. Naloga je deloma profesionalna.
Skeniranje vprašalnikov in njihova obdelava na podlagi optičnega prepoznavanja znakov ni novost, uporabljali so jo že pri popisu leta 2001. Vendar pa je celoten proces obdelave dolgotrajen pri digitalizaciji ročno napisanih besedil. Medtem ko vložki v vprašalnikih stroji že dobro ravnajo, mora biti v proces prepoznavanja ročno napisanih besedil vključena človeška inteligenca. In to zahteva veliko delovnih ur v kratkem, določenem časovnem obdobju. Rešitev za to je lahko popolnoma avtomatiziran, a hkrati obsežen sistem za množično delo za enega človeka, ki temelji na človeškem delu, kar bistveno presega prej znane rešitve za delo na daljavo in delo študentov.
Izjemna učinkovitost množičnega financiranja je omogočena s popolno avtomatizacijo dela. Od delitve dela, od usklajevanja več tisoč zaposlenih, ki delajo vzporedno do vzporednega dela, do zagotavljanja kakovosti dela, vse opravlja programska oprema, medtem ko naloge, ki zahtevajo človeško inteligenco, opravljajo samostojno zaposleni.
"Dovolj velik avtomatiziran sistem množičnega financiranja lahko vnese do 100 vprašalnikov na dan, ima kapaciteto milijon znakov na uro in na splošno opravi tedensko delo v samo eni noči." Benedek dodaja.
Ta sistem omogoča tudi neprekinjeno, štiriindvajset ur neprekinjenega dela. V primeru sezonskega dela ni potrebe po zaposlovanju ali pogodbenem zaposlovanju ali ustvarjanju potrebne infrastrukture za delo. Že sam ta dejavnik lahko močno pospeši in poceni obsežno nalogo, kot je popis.
Pri obdelavi občutljivih podatkov, kot je popis, se neizogibno pojavijo varnostna vprašanja, povezana z osebnimi podatki. V avtomatiziranem sistemu množičnega financiranja zaradi razdrobljenosti nalog nobeden od zaposlenih ne vidi popolnega "dokumenta stranke", zato obdelanih odgovorov ne more sestaviti za eno osebo. Tako sploh ne dobite dostopa do sorodnih osebnih podatkov, ki bi jih sicer morali na kakršen koli način obravnavati pri tradicionalni obdelavi podatkov.
Vir: Sporočilo za javnost
