Galaxy Zoo transformou um milhão de imagens de galáxias em um jogo público de classificação

O Sloan Digital Sky Survey forneceu aos astrônomos quase um milhão de imagens de galáxias, mas os rótulos de morfologia — espiral ou elíptica — exigiam trabalho intensivo demais para uma pequena equipe de pesquisa. Em 2007, o Galaxy Zoo colocou as imagens online e pediu ao público que as classificasse.

Cada galáxia foi inspecionada por muitos voluntários, e a agregação de seus cliques produziu classificações consistentes com subconjuntos classificados por astrônomos profissionais. O artigo de 2008 do Monthly Notices relatou mais de 40 milhões de classificações de aproximadamente 100.000 participantes.

O acompanhamento de 2010 mostrou que o aprendizado de máquina treinado com os rótulos humanos podia reproduzir as classificações da multidão, transformando o esforço dos voluntários em dados de treinamento para a astronomia automatizada. O projeto demonstrou que uma tarefa pública bem estruturada pode realizar um trabalho que uma equipe de pesquisa não consegue.

Classificação por crowdsourcing, mantendo a ciência

Muitos olhares por galáxia capturam erros individuais.

O engajamento público tornou o trabalho gratuito e rápido.

A validação por especialistas manteve os resultados cientificamente confiáveis.

Os rótulos da multidão tornaram-se dados de treinamento para aprendizado de máquina.

Uma tarefa grande demais para especialistas pode ser dividida em microdecisões que o público faz bem, desde que cada item receba muitos julgamentos independentes e amostras de especialistas validem a multidão.

O Galaxy Zoo cresceu e se tornou a plataforma Zooniverse, que abriga dezenas de projetos de ciência cidadã, e seu catálogo morfológico tornou-se um conjunto de dados padrão para estudar como as galáxias se formam e evoluem.