Galaxy Zoo convirtió un millón de imágenes de galaxias en un juego público de clasificación

El Sloan Digital Sky Survey proporcionó a los astrónomos casi un millón de imágenes de galaxias, pero las etiquetas de morfología —espiral o elíptica— eran demasiado laboriosas para un pequeño equipo de investigación. En 2007, Galaxy Zoo puso las imágenes en línea y pidió al público que las clasificara.

Cada galaxia fue inspeccionada por muchos voluntarios, y la agregación de sus clics produjo clasificaciones consistentes con los subconjuntos clasificados por astrónomos profesionales. El artículo de Monthly Notices de 2008 informó de más de 40 millones de clasificaciones de aproximadamente 100.000 participantes.

El seguimiento de 2010 mostró que el aprendizaje automático entrenado con las etiquetas humanas podía reproducir las clasificaciones de la multitud, convirtiendo el esfuerzo voluntario en datos de entrenamiento para la astronomía automatizada. El proyecto demostró que una tarea pública bien planteada puede realizar un trabajo que un equipo de investigación no puede.

Clasificación mediante crowdsourcing, manteniendo la ciencia

Muchos ojos por galaxia detectan errores individuales.

La participación pública hizo que el trabajo fuera gratuito y rápido.

La validación por expertos mantuvo los resultados científicamente creíbles.

Las etiquetas de la multitud se convirtieron en datos de entrenamiento para el aprendizaje automático.

Una tarea demasiado grande para los expertos puede dividirse en microdecisiones que el público realiza bien, siempre que cada elemento reciba muchos juicios independientes y muestras de expertos validen a la multitud.

Galaxy Zoo se convirtió en la plataforma Zooniverse, que alberga docenas de proyectos de ciencia ciudadana, y su catálogo morfológico se convirtió en un conjunto de datos estándar para estudiar cómo se forman y evolucionan las galaxias.