Le crowdsourcing

Le crowdsourcing implique un grand groupe de participants dispersés qui contribuent ou produisent des biens ou des services (y compris des idées, des votes , des micro-tâches et des finances) contre rémunération ou en tant que bénévoles. Le crowdsourcing contemporain fait souvent appel à des plateformes numériques pour attirer et répartir le travail entre les participants afin d'obtenir un résultat cumulatif. Le crowdsourcing ne se limite cependant pas à l'activité en ligne et il existe plusieurs exemples historiques de crowdsourcing. Le mot crowdsourcing est un mot-valise composé de « foule » et « externalisation ». Contrairement à l'externalisation, le crowdsourcing implique généralement des groupes de participants moins spécifiques et plus publics.

Les avantages de l'utilisation du crowdsourcing comprennent des coûts réduits, une vitesse améliorée, une qualité améliorée, une flexibilité accrue et/ou une évolutivité accrue du travail, ainsi que la promotion de la diversité . Les méthodes de crowdsourcing comprennent les concours, les marchés du travail virtuels, la collaboration en ligne ouverte et le don de données. Certaines formes de crowdsourcing, comme les « concours d'idées » ou les « concours d'innovation », offrent aux organisations des moyens d'apprendre au-delà de la « base d'esprits » fournie par leurs employés (par exemple, Lego Ideas ). Les plateformes commerciales, telles qu'Amazon Mechanical Turk , font correspondre les micro-tâches soumises par les demandeurs aux travailleurs qui les exécutent. Le crowdsourcing est également utilisé par les organisations à but non lucratif pour développer des biens communs , comme Wikipédia .

Le terme crowdsourcing a été inventé en 2006 par deux rédacteurs de Wired , Jeff Howe et Mark Robinson, pour décrire la manière dont les entreprises utilisaient Internet pour « externaliser le travail vers la foule », ce qui a rapidement donné naissance au mot-valise « crowdsourcing ». L' Oxford English Dictionary en donne une première utilisation : « La première preuve de l'OED concernant le crowdsourcing date de 2006, dans les écrits de J. Howe. » Le dictionnaire en ligne Merriam-Webster le définit comme : « la pratique consistant à obtenir des services, des idées ou du contenu nécessaires en sollicitant les contributions d'un large groupe de personnes et en particulier de la communauté en ligne plutôt que des employés ou des fournisseurs traditionnels. »

Daren C. Brabham a défini le crowdsourcing comme un « modèle de production et de résolution de problèmes en ligne et distribué ». Kristen L. Guth et Brabham ont constaté que la performance des idées proposées sur les plateformes de crowdsourcing est affectée non seulement par leur qualité, mais aussi par la communication entre les utilisateurs sur les idées et leur présentation sur la plateforme elle-même.

Malgré la multiplicité des définitions du crowdsourcing, une constante a été la diffusion des problèmes au public et un appel ouvert aux contributions pour aider à résoudre le problème. Les membres du public soumettent des solutions qui deviennent ensuite la propriété de l'entité qui a diffusé le problème à l'origine. Dans certains cas, le contributeur de la solution est rémunéré en argent sous forme de prix ou de reconnaissance publique. Dans d'autres cas, les seules récompenses peuvent être des éloges ou une satisfaction intellectuelle. Le crowdsourcing peut produire des solutions à partir d' amateurs ou de bénévoles travaillant pendant leur temps libre, d'experts ou de petites entreprises.

Bien que le terme « crowdsourcing » ait été popularisé en ligne pour décrire les activités basées sur Internet, certains exemples de projets, rétrospectivement, peuvent être décrits comme du crowdsourcing.

• 618–907 – La dynastie Tang de Chine a introduit la société par actions , la première forme de financement participatif. Cela s'est manifesté pendant la période froide de la dynastie Tang, lorsque les climats plus froids ont entraîné de mauvaises récoltes et une diminution des taxes agricoles, aboutissant à la fragmentation du secteur agricole. La fragmentation a obligé le gouvernement à réformer le système fiscal en s'appuyant davantage sur la taxation du sel et surtout des entreprises, ce qui a conduit à la création de la société par actions.
• 1567 – Le roi Philippe II d’Espagne offre une récompense en espèces pour le calcul de la longitude d’un navire en mer.
• 1714 – Les récompenses de longitude : Lorsque le gouvernement britannique essayait de trouver un moyen de mesurer la position longitudinale d'un navire, il offrit au public une récompense monétaire à celui qui trouverait la meilleure solution.
• 1783 – Le roi Louis XVI offre une récompense à la personne qui pourrait « fabriquer l'alcali » en décomposant le sel marin par la « méthode la plus simple et la plus économique ».
• 1848 – Matthew Fontaine Maury distribue gratuitement 5 000 exemplaires de ses cartes des vents et des courants à condition que les marins retournent un journal de bord normalisé de leur voyage à l’observatoire naval américain. En 1861, il en a distribué 200 000 exemplaires gratuitement, aux mêmes conditions.
• 1849 – Un réseau de quelque 150 observateurs météorologiques bénévoles répartis dans tous les États-Unis a été mis en place dans le cadre du projet météorologique de la Smithsonian Institution lancé par le premier secrétaire de la Smithsonian, Joseph Henry , qui a utilisé le télégraphe pour recueillir les données des bénévoles et créer une grande carte météorologique, mettant ainsi de nouvelles informations à la disposition du public chaque jour. Par exemple, des bénévoles ont suivi une tornade traversant le Wisconsin et ont envoyé les résultats par télégraphe au Smithsonian. Le projet de Henry est considéré comme l'origine de ce qui est devenu plus tard le National Weather Service . En une décennie, le projet comptait plus de 600 observateurs bénévoles et s'est étendu au Canada, au Mexique, à l'Amérique latine et aux Caraïbes.
• 1884 – Publication de l’ Oxford English Dictionary : 800 bénévoles ont catalogué des mots pour créer le premier fascicule de l’OED.
• 1916 – Concours Planters Peanuts : Le logo de Mr. Peanut a été conçu par un garçon de 14 ans qui a remporté le concours de logo Planter Peanuts.
• 1957 – Jørn Utzon est sélectionné comme lauréat du concours de design pour l' Opéra de Sydney .
• 1970 – Concours de photographie amateur français C'était Paris en 1970 , organisé par la ville de Paris, la radio France-Inter et la Fnac : 14 000 photographes ont réalisé 70 000 tirages en noir et blanc et 30 000 diapositives en couleur de la capitale française pour documenter les changements architecturaux de Paris. Les photographies ont été données à la Bibliothèque historique de la ville de Paris .
• 1979 – Robert Axelrod a invité les universitaires en ligne à soumettre des algorithmes FORTRAN pour jouer au dilemme du prisonnier répété ; un algorithme de coup pour coup a terminé en première place.
• 1983 – Richard Stallman a commencé à travailler sur le système d'exploitation GNU . Des programmeurs du monde entier contribuent au système d'exploitation GNU. Le noyau Linux est l'un des noyaux utilisés dans ce système d'exploitation, formant ainsi le système d'exploitation GNU/Linux, que beaucoup de gens appellent Linux.
• 1996 – La Bourse d’Hollywood est fondée : elle permet l’achat et la vente d’actions.
• 1997 – Le groupe de rock britannique Marillion a récolté 60 000 $ auprès de ses fans pour aider à financer sa tournée américaine.
• 1999 – L’ Université de Californie à Berkeley a lancé SETI@home . Les volontaires peuvent contribuer à la recherche de signaux susceptibles de provenir d’une intelligence extraterrestre en installant un programme qui utilise le temps d’inactivité de l’ordinateur pour analyser des fragments de données enregistrées par les radiotélescopes impliqués dans le programme SERENDIP .
• 1999 – Le site Web « L'avez-vous ressenti ? » de l'US Geological Survey (USGS) a été utilisé aux États-Unis comme une méthode permettant aux résidents de signaler les secousses ou les secousses qu'ils ont ressenties lors d'un tremblement de terre récent et la magnitude approximative du tremblement de terre.
• 2000 – JustGiving a été créée : cette plateforme en ligne permet au public de contribuer à la collecte de fonds pour des organismes de bienfaisance.
• 2000 – Lancement du service de volontariat en ligne du programme VNU : mettre en relation des personnes qui consacrent leur temps et leurs compétences sur Internet pour aider les organisations à relever les défis du développement.
• 2000 – iStockPhoto a été fondée : le site Web d’images libres de droit permet au public de contribuer et de recevoir une commission pour ses contributions.
• 2001 – Lancement de Wikipédia : « Encyclopédie Internet à accès libre et à contenu gratuit ».
• 2001 – Fondation de Topcoder – société de développement de logiciels participatifs.
• 2004 – OpenStreetMap , un projet collaboratif visant à créer une carte du monde modifiable gratuitement , a été lancé.
• 2004 – Premier concours de « Dream car art » de Toyota : les enfants du monde entier ont été invités à dessiner leur « voiture de rêve du futur ».
• 2005 – Concours « Go for the Gold » de Kodak : Kodak a demandé à quiconque de soumettre une photo d'une victoire personnelle.
• 2005 – Amazon Mechanical Turk (MTurk) a été lancé publiquement le 2 novembre 2005. Il permet aux entreprises d'embaucher des « travailleurs collaboratifs » situés à distance pour effectuer des tâches discrètes à la demande que les ordinateurs ne sont actuellement pas en mesure d'effectuer.
• 2005 – Reddit a été lancé en 2005. Reddit est une plateforme de médias sociaux et une communauté en ligne où les utilisateurs peuvent soumettre, discuter et voter, ce qui donne lieu à diverses discussions et interactions.
• 2009 – Waze (alors appelé FreeMap Israel), une application GPS communautaire , a été créée. Elle permet aux utilisateurs de soumettre des informations routières et des données d'itinéraire en fonction de la localisation, telles que des rapports d' accidents de voiture ou de trafic , et intègre ces données dans ses algorithmes de routage pour tous les utilisateurs de l'application.
• 2010 – Les Archives de la partition de 1947 , un projet d’histoire orale qui demandait aux membres de la communauté du monde entier de documenter les histoires orales de témoins vieillissants d’un événement historique important mais sous-documenté, la partition de l’Inde de 1947 , ont été fondées.
• 2011 – Casting of Flavours ( Do us a flavor aux USA) – une campagne lancée par Lay's de PepsiCo en Espagne. La campagne visait à créer une nouvelle saveur pour le snack, les consommateurs étant directement impliqués dans sa création.
• 2012 - Open Food Facts , un projet collaboratif visant à créer une encyclopédie libre des produits alimentaires du monde à l'aide de smartphones, est lancé, suivi d'extensions sur les cosmétiques, les aliments pour animaux, d'autres produits et les prix.

Le crowdsourcing a souvent été utilisé dans le passé comme une compétition pour découvrir une solution. Le gouvernement français a proposé plusieurs de ces concours, souvent récompensés par des prix Montyon . Parmi ceux-ci, citons le procédé Leblanc , ou le prix Alkali, où une récompense était offerte pour séparer le sel de l'alcali, et la turbine Fourneyron , lorsque la première turbine hydraulique commerciale a été développée.

En réponse à un défi lancé par le gouvernement français, Nicolas Appert a remporté un prix pour avoir inventé une nouvelle méthode de conservation des aliments qui consistait à sceller les aliments dans des bocaux hermétiques. Le gouvernement britannique a offert une récompense similaire pour trouver un moyen simple de déterminer la longitude d'un navire dans le cadre du Longitude Prize . Pendant la Grande Dépression, des employés au chômage ont tabulé des fonctions mathématiques supérieures dans le cadre du Mathematical Tables Project dans le cadre d'un projet de sensibilisation. L'une des plus grandes campagnes de crowdsourcing a été un concours public de design organisé en 2010 par le ministère des Finances du gouvernement indien pour créer un symbole pour la roupie indienne . Des milliers de personnes ont envoyé des candidatures avant que le gouvernement ne se concentre sur le symbole final basé sur l' écriture Devanagari utilisant la lettre Ra.

Les entreprises ont recours au crowdsourcing pour accomplir leurs tâches pour diverses raisons. Il s’agit notamment de la possibilité de se décharger des pics de demande, d’accéder à une main-d’œuvre et à des informations bon marché, de générer de meilleurs résultats, d’accéder à un éventail de talents plus large que celui présent dans une seule organisation et de résoudre des problèmes qui auraient été trop difficiles à résoudre en interne. Le crowdsourcing permet aux entreprises de soumettre des problèmes sur lesquels les contributeurs peuvent travailler – sur des sujets tels que la science, la fabrication, la biotechnologie et la médecine – avec éventuellement des récompenses financières pour les solutions réussies. Bien que le crowdsourcing de tâches complexes puisse être difficile, des tâches de travail simples peuvent être externalisées de manière peu coûteuse et efficace.

Le crowdsourcing a également le potentiel d’être un mécanisme de résolution de problèmes pour les gouvernements et les organismes à but non lucratif. La planification urbaine et des transports en commun sont des domaines privilégiés pour le crowdsourcing. Par exemple, de 2008 à 2009, un projet de crowdsourcing pour la planification des transports en commun à Salt Lake City a été créé pour tester le processus de participation du public. Une autre application notable du crowdsourcing pour la résolution de problèmes gouvernementaux est le Peer-to-Patent , une initiative visant à améliorer la qualité des brevets aux États-Unis en recueillant les commentaires du public de manière structurée et productive.

Les chercheurs ont utilisé des systèmes de crowdsourcing tels qu'Amazon Mechanical Turk ou CloudResearch pour faciliter leurs projets de recherche en externalisant publiquement certains aspects du processus de recherche, tels que la collecte, l'analyse et l'évaluation des données . Parmi les exemples notables, citons l'utilisation de la foule pour créer des bases de données sur la parole et le langage, pour mener des études sur les utilisateurs, et pour mener des enquêtes et des expériences en sciences du comportement. Les systèmes de crowdsourcing ont permis aux chercheurs de recueillir de grandes quantités de données et les ont aidés à collecter des données auprès de populations et de données démographiques auxquelles ils n'avaient peut-être pas accès localement.

Les artistes ont également eu recours à des systèmes de crowdsourcing. Dans un projet appelé Sheep Market, Aaron Koblin a utilisé Mechanical Turk pour collecter 10 000 dessins de moutons auprès de contributeurs du monde entier. L'artiste Sam Brown a exploité la foule en demandant aux visiteurs de son site Web explodingdog de lui envoyer des phrases pour s'en inspirer pour ses peintures. La ​​commissaire d'exposition Andrea Grover soutient que les individus ont tendance à être plus ouverts dans les projets de crowdsourcing parce qu'ils ne sont pas jugés ou examinés physiquement. Comme pour d'autres types d'utilisations, les artistes utilisent des systèmes de crowdsourcing pour générer et collecter des données. La foule peut également être utilisée pour fournir de l'inspiration et pour collecter un soutien financier pour le travail d'un artiste.

Dans les systèmes de navigation , le crowdsourcing auprès de 100 millions de conducteurs a été utilisé par INRIX pour collecter les temps de conduite des utilisateurs afin de fournir un meilleur routage GPS et des mises à jour du trafic en temps réel.

Le recours au crowdsourcing dans la recherche médicale et sanitaire est en augmentation constante. Ce processus implique l'externalisation de tâches ou la collecte de données auprès d'un large groupe de personnes diverses, souvent facilitées par des plateformes numériques, pour contribuer à la recherche médicale, au diagnostic, à l'analyse de données, à la promotion et à diverses initiatives liées aux soins de santé. Le recours à cette approche innovante fournit une méthode communautaire utile pour améliorer les services médicaux.

Du financement de cas médicaux individuels et d’appareils innovants au soutien de la recherche, aux initiatives de santé communautaire et aux réponses aux crises, le crowdsourcing prouve son impact polyvalent pour relever divers défis en matière de santé.

En 2011, l’ONUSIDA a lancé un projet de politique participative en ligne pour mieux impliquer les jeunes dans les processus de prise de décision liés au sida . Le projet a recueilli des données auprès de 3 497 participants dans soixante-dix-neuf pays par le biais de forums en ligne et hors ligne. Les résultats ont généralement souligné l’importance des points de vue des jeunes dans l’élaboration de stratégies visant à lutter efficacement contre le sida, ce qui a fourni des informations précieuses pour les futures initiatives d’autonomisation des communautés.

Une autre approche consiste à obtenir les résultats des algorithmes cliniques à partir des contributions collectives des participants. Des chercheurs du SPIE ont développé un outil de crowdsourcing pour former des individus, en particulier des collégiens et des lycéens en Corée du Sud, au diagnostic des globules rouges infectés par le paludisme . À l’aide d’un cadre statistique, la plateforme a combiné les diagnostics d’experts avec ceux d’individus peu formés, créant ainsi une bibliothèque de référence. L’objectif était d’apprendre rapidement aux gens à atteindre une grande précision de diagnostic sans aucune formation préalable.

La revue Cancer Medicine a passé en revue les études publiées entre janvier 2005 et juin 2016 sur le crowdsourcing dans la recherche sur le cancer, en utilisant PubMed , CINAHL , Scopus , PsychINFO et Embase . Toutes ces études préconisent fortement des efforts continus pour affiner et étendre les applications du crowdsourcing dans les études universitaires. L'analyse a souligné l'importance des collaborations interdisciplinaires et de la diffusion généralisée des connaissances ; l'analyse a souligné la nécessité d'exploiter pleinement le potentiel du crowdsourcing pour relever les défis de la recherche sur le cancer.

Le crowdsourcing en astronomie a été utilisé au début du XIXe siècle par l'astronome Denison Olmsted . Après avoir été réveillé par une pluie de météores dans une nuit de fin novembre , Olmsted a remarqué un motif dans les étoiles filantes. Olmsted a écrit un bref rapport sur cette pluie de météores dans le journal local. « Comme la cause des « étoiles filantes » n'est pas comprise par les météorologues, il est souhaitable de recueillir tous les faits concernant ce phénomène, énoncés avec autant de précision que possible », a écrit Olmsted aux lecteurs, dans un rapport repris par la suite et regroupé dans les journaux de tout le pays. Les réponses ont afflué de nombreux États, ainsi que les observations des scientifiques envoyées à l' American Journal of Science and Arts . Ces réponses l'ont aidé à faire une série de percées scientifiques, notamment en observant le fait que les pluies de météores sont observées dans tout le pays et tombent de l'espace sous l'influence de la gravité. Les réponses lui ont également permis d'estimer la vitesse des météores.

Une version plus récente du crowdsourcing en astronomie est le projet d'organisation de photos de la NASA, qui a demandé aux utilisateurs d'Internet de parcourir des photos prises depuis l'espace et d'essayer d'identifier l'emplacement que l'image documente.

Sciences du comportement

Dans le domaine des sciences du comportement, le crowdsourcing est souvent utilisé pour recueillir des données et des informations sur le comportement humain et la prise de décision . Les chercheurs peuvent créer des enquêtes ou des expériences en ligne auxquelles participent un grand nombre de participants, ce qui leur permet de recueillir une quantité de données diversifiée et potentiellement importante. Le crowdsourcing peut également être utilisé pour recueillir des données en temps réel sur le comportement, par exemple grâce à l'utilisation d'applications mobiles qui suivent et enregistrent les activités et la prise de décision des utilisateurs. L'utilisation du crowdsourcing en sciences du comportement a le potentiel d'augmenter considérablement la portée et l'efficacité de la recherche, et a été utilisée dans des études sur des sujets tels que la recherche en psychologie, les attitudes politiques, et l'utilisation des médias sociaux.

Les modèles de systèmes énergétiques nécessitent des ensembles de données vastes et diversifiés , ce qui est de plus en plus le cas étant donné la tendance vers une meilleure résolution temporelle et spatiale. En réponse, plusieurs initiatives ont été lancées pour collecter ces données de manière participative. Lancé en décembre 2009, OpenEI est un site Web collaboratif géré par le gouvernement américain qui fournit des données énergétiques ouvertes . Bien qu'une grande partie de ses informations proviennent de sources gouvernementales américaines, la plateforme recherche également des contributions participatives du monde entier. Le wiki sémantique et la base de données Enipedia publient également des données sur les systèmes énergétiques en utilisant le concept d'informations ouvertes participatives. Enipedia a été mis en ligne en mars 2011.

Les recherches généalogiques ont utilisé des techniques de crowdsourcing bien avant que les ordinateurs personnels ne soient courants. À partir de 1942, les membres de l'Église de Jésus-Christ des Saints des Derniers Jours ont encouragé les membres à soumettre des informations sur leurs ancêtres. Les informations soumises ont été rassemblées dans une seule collection. En 1969, pour encourager une plus grande participation, l'Église a lancé le programme des trois générations. Dans le cadre de ce programme, les membres de l'Église ont été invités à préparer des formulaires d'enregistrement des groupes familiaux documentés pour les trois premières générations. Le programme a ensuite été élargi pour encourager les membres à rechercher au moins quatre générations et est devenu connu sous le nom de programme des quatre générations.

Les instituts qui possèdent des documents intéressants pour la recherche généalogique ont fait appel à des foules de bénévoles pour créer des catalogues et des index de documents.

Recherche généalogique génétique

La généalogie génétique est une combinaison de généalogie traditionnelle et de génétique . L'essor des tests ADN personnels, après le tournant du siècle, par des sociétés telles que Gene by Gene , FTDNA , GeneTree , 23andMe et Ancestry.com , a conduit à la création de bases de données publiques et semi-publiques de tests ADN utilisant des techniques de crowdsourcing. Les projets de science citoyenne ont notamment inclus le soutien, l'organisation et la diffusion de tests ADN personnels (génétiques). À l'instar de l'astronomie amateur , les scientifiques citoyens encouragés par des organisations bénévoles comme la Société internationale de généalogie génétique ont fourni des informations et des recherches précieuses à la communauté scientifique professionnelle. Le projet Genographic , qui a débuté en 2005, est un projet de recherche mené par l' équipe scientifique de la National Geographic Society pour révéler les schémas de migration humaine à l'aide de tests ADN participatifs et de rapports de résultats.

Un autre exemple précoce de crowdsourcing s'est produit dans le domaine de l'ornithologie . Le 25 décembre 1900, Frank Chapman, l'un des premiers responsables de la National Audubon Society , a lancé une tradition baptisée « Christmas Day Bird Census » . Le projet a appelé les ornithologues de toute l'Amérique du Nord à compter et à enregistrer le nombre d'oiseaux de chaque espèce qu'ils ont observés le jour de Noël. Le projet a été un succès et les enregistrements de 27 contributeurs différents ont été compilés dans un seul recensement d'oiseaux, qui a dénombré environ 90 espèces d'oiseaux. Cette collecte de données à grande échelle a constitué une forme précoce de science citoyenne, la prémisse sur laquelle se fonde le crowdsourcing. Lors du recensement de 2012, plus de 70 000 personnes ont participé à 2 369 cercles de comptage d'oiseaux. recensement annuel des oiseaux de Noël de la National Audubon Society .

Le Centre sismologique euro-méditerranéen (CSEM) a développé un système de détection sismique en surveillant les pics de trafic sur son site Web et en analysant les mots-clés utilisés sur Twitter.

Le crowdsourcing est de plus en plus utilisé dans le journalisme professionnel. Les journalistes sont capables d’organiser les informations collectées en vérifiant les faits, puis d’utiliser les informations qu’ils ont recueillies dans leurs articles comme ils le souhaitent. Un quotidien suédois a utilisé avec succès le crowdsourcing pour enquêter sur les taux d’intérêt des prêts immobiliers dans le pays en 2013-2014, ce qui a donné lieu à plus de 50 000 soumissions. Un quotidien finlandais a réalisé une enquête sur la vente à découvert d’actions en 2011-2012, et les informations collectées ont conduit à des révélations sur un système d’évasion fiscale par une banque finlandaise. Le dirigeant de la banque a été licencié et des changements de politique ont suivi. TalkingPointsMemo aux États-Unis a demandé à ses lecteurs d’examiner 3 000 courriels concernant le licenciement de procureurs fédéraux en 2008. Le journal britannique The Guardian a réalisé une enquête participative sur des centaines de milliers de documents en 2009.

Le don de données est une approche participative visant à recueillir des données numériques. Elle est utilisée par les chercheurs et les organisations pour accéder aux données des plateformes en ligne, des sites Web, des moteurs de recherche, des applications et des appareils. Les projets de don de données reposent généralement sur la participation volontaire des participants qui fournissent leurs informations de profil numérique authentiques. En voici quelques exemples :

• DataSkop a été développé par Algorithm Watch, une organisation de recherche à but non lucratif en Allemagne, qui a accédé aux données sur les algorithmes des médias sociaux et les systèmes automatisés de prise de décision .
• Mozilla Rally, de la Fondation Mozilla , est une extension de navigateur destinée aux participants adultes aux États-Unis pour donner accès à leurs données pour des projets de recherche.
• Les projets Australian Search Experience and Ad Observatory mis en place en 2021 par des chercheurs du Centre d'excellence ARC pour la prise de décision automatisée et la société (ADM+S) en Australie utilisaient des dons de données pour analyser la manière dont Google personnalisait les résultats de recherche et examiner le fonctionnement du modèle publicitaire algorithmique de Facebook.
• Le projet Citizen Browser, développé par The Markup , a été conçu pour mesurer la manière dont la désinformation circule sur les plateformes de médias sociaux au fil du temps.
• Le grand référentiel d'informations numériques sur les événements d'urgence était un effort visant à créer un référentiel d'images et de vidéos de catastrophes naturelles, d'événements terroristes et criminels

Le crowdsourcing est utilisé dans les médias à grande échelle, comme le système de notes communautaires de la plateforme X. Le crowdsourcing sur de telles plateformes est considéré comme efficace pour lutter contre la désinformation partisane sur les médias sociaux lorsque certaines conditions sont remplies. Le succès peut dépendre de la confiance dans les sources de vérification des faits, de la capacité à présenter des informations qui remettent en question les croyances antérieures sans provoquer de dissonance excessive et d'avoir un public suffisamment large et diversifié de participants. Les interventions efficaces de crowdsourcing doivent naviguer dans des environnements politiquement polarisés où les sources fiables peuvent être moins enclines à fournir des opinions dissonantes. En tirant parti de l'analyse de réseau pour connecter les utilisateurs aux communautés voisines en dehors de leurs chambres d'écho idéologiques, le crowdsourcing peut fournir une couche supplémentaire de modération de contenu.

Le crowdsourcing des politiques publiques et de la production de services publics est également appelé « sourcing citoyen » . Si certains chercheurs considèrent le crowdsourcing à cette fin comme un outil politique ou un moyen précis de coproduction, d’autres remettent cela en question et soutiennent que le crowdsourcing devrait être considéré simplement comme un outil technologique qui augmente simplement la rapidité et la facilité de la participation. Le crowdsourcing peut également jouer un rôle dans la démocratisation .

La première conférence consacrée au crowdsourcing pour la politique et les politiques a eu lieu à l'Université d'Oxford , sous les auspices de l'Oxford Internet Institute en 2014. Des recherches ont émergé depuis 2012 qui se sont concentrées sur l'utilisation du crowdsourcing à des fins politiques. Il s'agit notamment d'étudier expérimentalement l'utilisation des marchés du travail virtuels pour l'évaluation des politiques, et d'évaluer le potentiel d'implication des citoyens dans l'innovation des processus pour l'administration publique.

Les gouvernements du monde entier ont de plus en plus recours au crowdsourcing pour la découverte de connaissances et l'engagement civique. L'Islande a externalisé son processus de réforme constitutionnelle en 2011, et la Finlande a externalisé plusieurs processus de réforme législative pour aborder ses lois sur la circulation hors route. Le gouvernement finlandais a permis aux citoyens de se rendre sur un forum en ligne pour discuter des problèmes et des résolutions possibles concernant certaines lois sur la circulation hors route. Les informations et résolutions collectées seraient ensuite transmises aux législateurs pour qu'ils s'y réfèrent lors de la prise de décision, permettant aux citoyens de contribuer aux politiques publiques de manière plus directe. Palo Alto collecte des commentaires sur la mise à jour de son plan d'urbanisme global dans le cadre d'un processus lancé en 2015. La Chambre des représentants du Brésil a utilisé le crowdsourcing dans le cadre de réformes politiques.

La NASA a utilisé le crowdsourcing pour analyser de grands ensembles d'images. Dans le cadre de l' Open Government Initiative de l' administration Obama , la General Services Administration a recueilli et amalgamé des suggestions visant à améliorer les sites Web fédéraux.

Pendant une partie des administrations Obama et Trump , le système We the People collectait des signatures sur des pétitions, qui donnaient droit à une réponse officielle de la Maison Blanche une fois qu'un certain nombre était atteint. Plusieurs agences fédérales américaines organisaient des concours de récompenses , notamment la NASA et l' Agence de protection de l'environnement .

Le crowdsourcing a été largement utilisé pour collecter des données liées aux langues.

Pour les travaux de dictionnaire, le crowdsourcing a été appliqué il y a plus de cent ans par les éditeurs de l'Oxford English Dictionary en utilisant du papier et des frais postaux. Il a également été utilisé pour collecter des exemples de proverbes sur un sujet spécifique (par exemple le pluralisme religieux ) pour une revue imprimée. Le crowdsourcing de données linguistiques en ligne s'est avéré très efficace et de nombreux projets de compilation de dictionnaires ont utilisé le crowdsourcing. Il est utilisé en particulier pour les sujets spécialisés et les langues qui ne sont pas bien documentées, comme pour la langue oromo . Des logiciels ont été développés pour les dictionnaires crowdsourcing, tels que WeSay . Une forme légèrement différente de crowdsourcing pour les données linguistiques a été la création en ligne de terminologie scientifique et mathématique pour la langue des signes américaine .

En linguistique, des stratégies de crowdsourcing ont été appliquées pour estimer la connaissance des mots, la taille du vocabulaire et l'origine des mots. Le crowdsourcing implicite sur les réseaux sociaux a également permis d'approximer efficacement les données sociolinguistiques. Les conversations Reddit dans divers subreddits basés sur la localisation ont été analysées pour la présence de formes grammaticales propres à un dialecte régional. Ces données ont ensuite été utilisées pour cartographier l'étendue de la population de locuteurs. Les résultats pourraient se rapprocher approximativement d'enquêtes à grande échelle sur le sujet sans avoir recours à des entretiens sur le terrain.

L'exploitation des conversations sur les réseaux sociaux accessibles au public peut être utilisée comme une forme de crowdsourcing implicite pour évaluer l'étendue géographique des dialectes des locuteurs. La ​​collecte de proverbes est également effectuée via le crowdsourcing sur le Web, notamment pour la langue pachtoune d'Afghanistan et du Pakistan. Le crowdsourcing a été largement utilisé pour collecter des normes de qualité de haut niveau pour la création de systèmes automatiques de traitement du langage naturel (par exemple , la reconnaissance d'entités nommées , la liaison d'entités ).

Lego permet aux utilisateurs de travailler sur de nouveaux produits tout en effectuant des tests d'exigences. Tout utilisateur peut fournir une conception pour un produit, et les autres utilisateurs peuvent voter pour le produit. Une fois que le produit soumis a reçu 10 000 votes, il sera formellement examiné par étapes et entrera en production sans aucun obstacle tel que des défauts juridiques identifiés. Le créateur reçoit des redevances sur le revenu net. Étiqueter les nouveaux produits comme « conçus par le client » grâce à des initiatives de crowdsourcing, par opposition à ne pas spécifier la source de la conception, conduit à une augmentation substantielle de la performance réelle du marché des produits. Le simple fait de mettre en évidence la source de la conception aux clients, en particulier, en attribuant le produit aux efforts de crowdsourcing des communautés d'utilisateurs, peut conduire à une augmentation significative des ventes de produits. Les consommateurs perçoivent les produits « conçus par le client » comme plus efficaces pour répondre à leurs besoins, ce qui conduit à une inférence de qualité. Le mode de conception associé aux idées de crowdsourcing est considéré comme supérieur pour générer de nouveaux produits prometteurs, contribuant à l'augmentation observée de la performance du marché.

Les propriétaires peuvent utiliser Airbnb pour répertorier leurs logements ou leurs chambres inutilisées. Les propriétaires fixent eux-mêmes leurs tarifs et hébergements par nuit, par semaine et par mois. L'entreprise, à son tour, facture des frais aux clients et aux hôtes. Les clients finissent généralement par dépenser entre 9 et 15 dollars. Ils doivent payer des frais de réservation à chaque fois qu'ils réservent une chambre. Le propriétaire, à son tour, paie des frais de service pour le montant dû. L'entreprise possède 1 500 propriétés dans 34 000 villes dans plus de 190 pays.

Le crowdsourcing est fréquemment utilisé dans les études de marché pour recueillir des informations et des opinions auprès d’un grand nombre de consommateurs. Les entreprises peuvent créer des enquêtes en ligne ou des groupes de discussion ouverts au grand public, ce qui leur permet de recueillir un large éventail de points de vue sur leurs produits ou services. Cela peut être particulièrement utile pour les entreprises qui cherchent à comprendre les besoins et les préférences d’un segment de marché particulier ou à recueillir des commentaires sur l’efficacité de leurs efforts de marketing. Le recours au crowdsourcing dans les études de marché permet aux entreprises de recueillir rapidement et efficacement une grande quantité de données et d’informations qui peuvent éclairer leurs décisions commerciales.

• Géographie — Les informations géographiques volontaires (VGI) sont des informations géographiques générées par le biais du crowdsourcing, par opposition aux méthodes traditionnelles d'information géographique professionnelle (PGI). Pour décrire l' environnement bâti , les VGI présentent de nombreux avantages par rapport aux PGI, principalement la valeur perçue, la précision et l'autorité. OpenStreetMap est un exemple de projet de cartographie participatif.
• Ingénierie — De nombreuses entreprises ont recours au crowdsourcing pour accroître leurs capacités d’ingénierie et trouver des solutions aux défis techniques non résolus et à la nécessité d’adopter les technologies les plus récentes telles que l’impression 3D et l’ IOT .
• Bibliothèques, musées et archives — La correction de textes de journaux à la Bibliothèque nationale d’Australie a été un exemple précoce et influent de travail avec des transcriptions de textes pour le crowdsourcing dans les institutions du patrimoine culturel. Le projet du Steve Museum a fourni un prototype pour la catégorisation des œuvres d’art. Le crowdsourcing est utilisé dans les bibliothèques pour les corrections OCR sur les textes numérisés , pour le balisage et pour le financement, en particulier en l’absence de moyens financiers et humains. Les bénévoles peuvent contribuer explicitement avec un effort conscient ou implicitement sans être connus en transformant le texte de l’image brute du journal en forme numérique corrigée par l’homme.
• Agriculture — La recherche participative s’applique également au domaine de l’agriculture. Le crowdsourcing peut être utilisé pour aider les agriculteurs et les experts à identifier différents types de mauvaises herbes dans les champs et également pour fournir une assistance dans l’élimination des mauvaises herbes.
• Tricherie au bridge — Boye Brogeland a lancé une enquête participative sur la tricherie chez les joueurs de bridge de haut niveau , qui a montré que plusieurs joueurs étaient coupables, ce qui a conduit à leur suspension.
• Les logiciels open source et le développement de logiciels participatifs ont été largement utilisés dans le domaine du développement de logiciels.
• Soins de santé — Des recherches ont été menées sur l’utilisation des techniques de crowdsourcing dans le domaine de la santé publique. Les résultats de l’intelligence collective issus du crowdsourcing sont générés dans trois grandes catégories de soins de santé publique : la promotion de la santé, la recherche en santé, et le maintien de la santé. Le crowdsourcing permet également aux chercheurs de passer de petits groupes homogènes de participants à de grands groupes hétérogènes au-delà des échantillons de commodité tels que les étudiants ou les personnes plus instruites. Le groupe SESH se concentre sur l’utilisation du crowdsourcing pour améliorer la santé.

Internet et les technologies numériques ont considérablement élargi les possibilités de crowdsourcing. Cependant, l’effet de la communication entre les utilisateurs et de la présentation de la plateforme peut avoir une influence majeure sur le succès d’un projet de crowdsourcing en ligne. Le problème de crowdsourcing peut être de grande envergure (comme trouver une vie extraterrestre ou cartographier des zones sismiques) ou de très petite envergure (identifier des images). Parmi les exemples de thèmes de crowdsourcing réussis, on peut citer les problèmes qui dérangent les gens, les choses qui les font se sentir bien dans leur peau, les projets qui exploitent les connaissances spécialisées d’experts fiers et les sujets que les gens trouvent sympathiques.

Le crowdsourcing peut emprunter une voie explicite ou implicite :

• Le crowdsourcing explicite permet aux utilisateurs de travailler ensemble pour évaluer, partager et créer différentes tâches spécifiques, tandis que le crowdsourcing implicite signifie que les utilisateurs résolvent un problème en tant qu'effet secondaire de quelque chose d'autre qu'ils font. Avec le crowdsourcing explicite, les utilisateurs peuvent évaluer des éléments particuliers comme des livres ou des pages Web, ou partager en publiant des produits ou des éléments. Les utilisateurs peuvent également créer des artefacts en fournissant des informations et en modifiant le travail d'autres personnes.
• Le crowdsourcing implicite peut prendre deux formes : autonome et piggyback. L'autonome permet aux utilisateurs de résoudre des problèmes en tant qu'effet secondaire de la tâche qu'ils effectuent réellement, tandis que le piggyback récupère les informations des utilisateurs à partir d'un site Web tiers pour recueillir des informations. C'est ce qu'on appelle également le don de données.

Dans son livre de 2013, Crowdsourcing , Daren C. Brabham propose une typologie des approches de crowdsourcing basée sur les problèmes :

• La découverte et la gestion des connaissances sont utilisées pour résoudre des problèmes de gestion de l'information dans lesquels une organisation mobilise une foule pour rechercher et rassembler des informations. C'est idéal pour créer des ressources collectives.
• La répartition des tâches de renseignement humain (HIT) est utilisée pour les problèmes de gestion de l'information lorsqu'une organisation dispose d'un ensemble d'informations et mobilise une foule pour traiter ou analyser ces informations. Elle est idéale pour traiter de grands ensembles de données que les ordinateurs ne peuvent pas traiter facilement. Amazon Mechanical Turk utilise cette approche.
• La recherche par diffusion est utilisée pour les problèmes d'idéation où une organisation mobilise une foule pour trouver une solution à un problème qui a une réponse objective et prouvable. Elle est idéale pour la résolution de problèmes scientifiques.
• La production créative approuvée par les pairs est utilisée pour les problèmes d'idéation, où une organisation mobilise une foule pour trouver une solution à un problème dont la réponse est subjective ou dépend du soutien du public. Elle est idéale pour les problèmes de conception, d'esthétique ou de politique.

Ivo Blohm identifie quatre types de plateformes de crowdsourcing : le microtasking, le pooling d'informations, la recherche de diffusion et la collaboration ouverte. Elles diffèrent par la diversité et l'agrégation des contributions créées. La diversité des informations collectées peut être soit homogène, soit hétérogène. L'agrégation des informations peut être sélective ou intégrative. Certaines catégories courantes de crowdsourcing ont été utilisées efficacement dans le monde commercial, notamment le vote participatif, la résolution participative, le financement participatif , le microtravail , le crowdsourcing créatif , la gestion participative de la main-d'œuvre et les concours de prix d'incitation .

Le vote participatif se produit lorsqu'un site Web recueille les opinions et les jugements d'un grand groupe sur un certain sujet. Certains outils et plateformes de crowdsourcing permettent aux participants de classer les contributions des autres, par exemple en réponse à la question « Que pouvons-nous faire pour faire d'Acme une grande entreprise ? » Une méthode courante de classement est le comptage des « likes », où la contribution avec le plus de votes « likes » se classe en premier. Cette méthode est simple et facile à comprendre, mais elle privilégie les premières contributions, qui ont plus de temps pour accumuler des votes. Ces dernières années, plusieurs sociétés de crowdsourcing ont commencé à utiliser des comparaisons par paires soutenues par des algorithmes de classement. Les algorithmes de classement ne pénalisent pas les contributions tardives. Ils produisent également des résultats plus rapidement. Les algorithmes de classement se sont avérés au moins 10 fois plus rapides que le classement manuel par pile. Un inconvénient, cependant, est que les algorithmes de classement sont plus difficiles à comprendre que le décompte des votes.

L' Iowa Electronic Market est un marché de prédiction qui recueille les opinions des foules sur la politique et tente de garantir l'exactitude en demandant aux participants de payer pour acheter et vendre des contrats en fonction des résultats politiques. Certains des exemples les plus célèbres ont fait appel aux réseaux sociaux : Domino's Pizza, Coca-Cola, Heineken et Sam Adams ont respectivement financé par le crowdsourcing une nouvelle pizza, un nouveau design de bouteille, une nouvelle bière et une nouvelle chanson. Un site Web appelé Threadless a sélectionné les t-shirts qu'il vendait en demandant aux utilisateurs de fournir des designs et de voter pour ceux qu'ils aiment, qui sont ensuite imprimés et disponibles à l'achat.

Le California Report Card (CRC), un programme lancé conjointement en janvier 2014 par le Center for Information Technology Research in the Interest of Society et le lieutenant-gouverneur Gavin Newsom , est un exemple de vote participatif moderne. Les participants accèdent au CRC en ligne et votent sur six questions d'actualité. Grâce à l'analyse en composantes principales , les utilisateurs sont ensuite placés dans un « café » en ligne dans lequel ils peuvent présenter leurs propres opinions politiques et noter les suggestions des autres participants. Ce système vise à impliquer efficacement le grand public dans les discussions politiques pertinentes et à mettre en évidence les sujets spécifiques qui préoccupent le plus les gens.

La valeur du vote participatif dans l'industrie cinématographique a été démontrée en 2009 lorsqu'une foule a prédit avec précision le succès ou l'échec d'un film en se basant sur sa bande-annonce, un exploit qui a été reproduit en 2013 par Google.

Sur Reddit, les utilisateurs évaluent collectivement le contenu Web, les discussions et les commentaires ainsi que les questions posées aux personnes intéressées dans les entretiens en ligne « AMA » et AskScience .

En 2017, Project Fanchise a acheté une équipe de la Indoor Football League et a créé les Salt Lake Screaming Eagles , une équipe gérée par les fans. À l'aide d'une application mobile, les fans ont voté sur les opérations quotidiennes de l'équipe, le nom de la mascotte, la signature des joueurs et même les appels de jeu offensifs pendant les matchs.

Le financement participatif est un processus de financement de projets par une multitude de personnes contribuant à hauteur d'un petit montant pour atteindre un certain objectif monétaire, généralement via Internet. Le financement participatif a été utilisé à des fins commerciales et caritatives. Le modèle de financement participatif qui existe depuis le plus longtemps est le financement participatif basé sur des récompenses. Ce modèle permet aux gens d'acheter des produits à l'avance, d'acheter des expériences ou simplement de faire un don. Bien que ce financement puisse dans certains cas servir à aider une entreprise, les bailleurs de fonds ne sont pas autorisés à investir et à devenir actionnaires via le financement participatif basé sur des récompenses.

Les particuliers, les entreprises et les entrepreneurs peuvent présenter leurs entreprises et leurs projets en créant un profil, qui comprend généralement une courte vidéo présentant leur projet, une liste de récompenses par don et des illustrations au moyen d'images. Les bailleurs de fonds apportent des contributions monétaires pour de nombreuses raisons :

1. Ils se connectent à l’objectif plus large de la campagne, comme faire partie d’une communauté entrepreneuriale et soutenir une idée ou un produit innovant.
2. Ils se connectent à un aspect physique de la campagne comme les récompenses et les gains d’investissement.
3. Ils se connectent à l'affichage créatif de la présentation de la campagne.
4. Ils veulent voir les nouveaux produits avant le public.

En 2012, le dilemme du financement participatif par actions aux États-Unis se posait lors d'un processus de perfectionnement de la réglementation de la Securities and Exchange Commission (SEC) , qui avait jusqu'au 1er janvier 2013 pour peaufiner les méthodes de levée de fonds. Les régulateurs étaient débordés par la tentative de réglementer la loi Dodd-Frank et toutes les autres règles et réglementations concernant les sociétés cotées en bourse et leur mode de négociation. Les partisans de la réglementation affirmaient que le financement participatif ouvrirait les vannes à la fraude, le qualifiant de « Far West » de la levée de fonds et le comparant à l'époque des « cow-boys du démarchage à froid » des penny stocks dans les années 1980. Le processus permettait de lever jusqu'à 1 million de dollars sans que certaines réglementations ne soient impliquées. Les entreprises soumises à la proposition alors en vigueur bénéficieraient d'exemptions et seraient en mesure de lever des capitaux auprès d'un plus grand nombre de personnes, ce qui peut inclure des seuils plus bas pour les critères d'investisseur, alors que les anciennes règles exigeaient que la personne soit un investisseur « accrédité ». Ces personnes sont souvent recrutées sur les réseaux sociaux, où les fonds peuvent être acquis par un achat d'actions, un prêt, un don ou une commande. Les sommes collectées sont devenues assez élevées, avec des demandes dépassant le million de dollars pour des logiciels tels que Trampoline Systems, qui l'a utilisé pour financer la commercialisation de son nouveau logiciel.

Les concours d'idées sur le Web ou les concours de prix d'incitation se composent souvent d'idées génériques, de prix en espèces et d'une plate-forme Internet pour faciliter la génération d'idées et la discussion. Un exemple de ces concours comprend un événement comme l'« Innovation Jam » d'IBM en 2006, auquel ont participé plus de 140 000 participants internationaux et qui a généré environ 46 000 idées. Un autre exemple est le prix Netflix en 2009. On a demandé aux gens de proposer un algorithme de recommandation plus précis que l'algorithme actuel de Netflix. Le grand prix était de 1 000 000 USD et a été remis à une équipe qui a conçu un algorithme qui a battu l'algorithme de Netflix pour prédire les notes de 10,06 %.

Un autre exemple de crowdsourcing basé sur la compétition est l' expérience de ballons de la DARPA de 2009, où la DARPA a placé 10 marqueurs de ballons à travers les États-Unis et a mis au défi des équipes de concourir pour être la première à signaler l'emplacement de tous les ballons. Une collaboration des efforts a été nécessaire pour relever le défi rapidement et en plus de la motivation compétitive du concours dans son ensemble, l'équipe gagnante ( MIT , en moins de neuf heures) a établi son propre environnement « collaboratif et compétitif » pour générer la participation de son équipe. Un défi similaire était le Tag Challenge , financé par le Département d'État américain, qui nécessitait de localiser et de photographier des individus dans cinq villes des États-Unis et d'Europe en 12 heures sur la base d'une seule photographie. L'équipe gagnante a réussi à localiser trois suspects en mobilisant des volontaires dans le monde entier en utilisant un système d'incitation similaire à celui utilisé dans le défi des ballons.

L'utilisation de plateformes d'innovation ouverte est un moyen efficace de recueillir les idées et les réflexions des gens pour la recherche et le développement. La société InnoCentive est une plateforme de crowdsourcing pour la recherche et le développement d'entreprise où des problèmes scientifiques difficiles sont publiés pour que des foules de personnes puissent découvrir la réponse et gagner un prix en espèces allant de 10 000 à 100 000 dollars par défi. InnoCentive, de Waltham, Massachusetts , et de Londres, en Angleterre, donne accès à des millions d'experts scientifiques et techniques du monde entier. L'entreprise revendique un taux de réussite de 50 % dans la fourniture de solutions efficaces à des problèmes scientifiques et techniques jusqu'alors non résolus. La X Prize Foundation crée et organise des concours d'incitation offrant entre 1 et 30 millions de dollars pour résoudre des défis. Local Motors est un autre exemple de crowdsourcing, et c'est une communauté de 20 000 ingénieurs, concepteurs et passionnés de l'automobile qui s'affrontent pour construire des camions de rallye tout-terrain.

Le crowdsourcing implicite est moins évident car les utilisateurs ne savent pas nécessairement qu'ils contribuent, mais peuvent néanmoins être très efficaces pour accomplir certaines tâches. Plutôt que de faire participer activement les utilisateurs à la résolution d'un problème ou à la fourniture d'informations, le crowdsourcing implicite implique que les utilisateurs effectuent une autre tâche entièrement où un tiers obtient des informations sur un autre sujet en fonction des actions de l'utilisateur.

Un bon exemple de crowdsourcing implicite est le jeu ESP , où les utilisateurs trouvent des mots pour décrire les images Google, qui sont ensuite utilisés comme métadonnées pour les images. Une autre utilisation populaire du crowdsourcing implicite est via reCAPTCHA , qui demande aux gens de résoudre des CAPTCHA pour prouver qu'ils sont humains, puis fournit des CAPTCHA provenant de vieux livres qui ne peuvent pas être déchiffrés par des ordinateurs, pour les numériser pour le Web. Comme de nombreuses tâches résolues à l'aide du Mechanical Turk, les CAPTCHA sont simples pour les humains, mais souvent très difficiles pour les ordinateurs.

Le crowdsourcing piggyback est le plus souvent utilisé par des sites Web tels que Google, qui exploitent les données de l'historique de recherche d'un utilisateur et des sites Web pour découvrir des mots-clés pour les annonces, les corrections orthographiques et la recherche de synonymes. De cette manière, les utilisateurs contribuent involontairement à modifier des systèmes existants, tels que Google Ads .

• Le crowdsourcing créatif consiste à rechercher des personnes pour des projets créatifs tels que la conception graphique , l'architecture participative , la conception de produits, la conception de vêtements, les films, l'écriture, la dénomination d'entreprise, l'illustration, etc. Alors que les concours de crowdsourcing sont utilisés depuis des décennies dans certains domaines créatifs tels que l'architecture, le crowdsourcing créatif a proliféré avec le développement récent de plateformes Web où les clients peuvent solliciter une grande variété de travaux créatifs à moindre coût que par des moyens traditionnels.
• Le crowdshipping (expédition participative) est un service d'expédition peer-to-peer, généralement effectué via une plateforme ou une place de marché en ligne. Il existe plusieurs méthodes qui ont été classées comme expédition participative :
  • Les voyageurs se dirigent vers l'acheteur et sont prêts à emporter le colis dans leurs bagages contre une récompense.
  • Les chauffeurs de camion dont l'itinéraire longe l'emplacement de l'acheteur et qui sont prêts à prendre des articles supplémentaires dans leur camion.
  • Plateformes communautaires qui connectent les acheteurs internationaux et les transitaires locaux, en permettant aux acheteurs d'utiliser l'adresse du transitaire comme destination d'achat, après quoi les transitaires expédient les articles à l'acheteur.
• La résolution participative est une méthode collaborative et holistique de résolution d'un problème par l'intermédiaire de nombreuses personnes, communautés, groupes ou ressources. Il s'agit d'un type de crowdsourcing qui se concentre sur des problèmes complexes et intellectuellement exigeants, nécessitant des efforts considérables et la qualité ou l'originalité de la contribution.
  • Les chaînes problème-idée sont une forme de crowdsourcing et de crowdsolving d'idées, où les individus sont invités à soumettre des idées pour résoudre des problèmes, puis des problèmes qui peuvent être résolus avec ces idées. L'objectif est d'encourager les individus à trouver des solutions pratiques à des problèmes bien pensés.
• Les tâches de macro-travail ont généralement les caractéristiques suivantes : elles peuvent être effectuées de manière indépendante, elles nécessitent un temps déterminé et des compétences particulières. Les tâches de macro-travail peuvent faire partie de projets spécialisés ou d'un projet plus vaste et visible dans lequel les travailleurs interviennent là où ils ont les compétences requises. Les principaux facteurs de distinction sont que le travail de macro-travail nécessite des compétences spécialisées et prend généralement plus de temps, tandis que le micro-travail n'exige aucune compétence spécialisée.
• Microwork est une plateforme de crowdsourcing qui permet aux utilisateurs d'effectuer de petites tâches pour lesquelles les ordinateurs n'ont pas d'aptitudes pour de faibles sommes d'argent. Mechanical Turk d'Amazon a créé de nombreux projets différents auxquels les utilisateurs peuvent participer, où chaque tâche nécessite très peu de temps et offre une très petite somme en paiement. Lors du choix des tâches, puisque seuls certains utilisateurs « gagnent », les utilisateurs apprennent à soumettre plus tard et à choisir des tâches moins populaires pour augmenter la probabilité que leur travail soit choisi. Un exemple de projet Mechanical Turk est celui où les utilisateurs ont recherché des images satellites pour un bateau afin de retrouver Jim Gray , un informaticien disparu.
• Le crowdsourcing mobile implique des activités qui se déroulent sur des smartphones ou des plateformes mobiles qui sont souvent caractérisées par la technologie GPS. Cela permet la collecte de données en temps réel et donne aux projets une plus grande portée et une plus grande accessibilité. Cependant, le crowdsourcing mobile peut conduire à un biais urbain et peut poser des problèmes de sécurité et de confidentialité.
• Les projets simples sont ceux qui nécessitent beaucoup de temps et de compétences par rapport aux micro et macro-travaux. Si un exemple de macro-travail serait la rédaction de commentaires d'enquête, les projets simples incluent plutôt des activités comme l'écriture d'une ligne de code de base ou la programmation d'une base de données, qui nécessitent toutes deux un engagement de temps et un niveau de compétence plus importants. Ces projets ne se trouvent généralement pas sur des sites comme Amazon Mechanical Turk , et sont plutôt publiés sur des plateformes comme Upwork qui nécessitent une expertise spécifique.
• Les projets complexes sont généralement ceux qui prennent le plus de temps, qui ont des enjeux plus élevés et qui nécessitent des personnes aux compétences très spécifiques. Il s'agit généralement de projets « ponctuels » difficiles à réaliser et qui peuvent inclure des projets tels que la conception d'un nouveau produit qu'une entreprise espère breveter. De tels projets sont considérés comme complexes car la conception est un processus méticuleux qui nécessite beaucoup de temps pour être perfectionné et les personnes qui mènent à bien le projet doivent avoir une formation spécialisée en conception pour le mener à bien. Ces projets sont généralement les mieux rémunérés, mais sont rarement proposés.

La foule est un terme générique pour les personnes qui contribuent aux efforts de crowdsourcing. Bien qu'il soit parfois difficile de recueillir des données sur la démographie de la foule dans son ensemble, plusieurs études ont examiné diverses plateformes en ligne spécifiques. Amazon Mechanical Turk a reçu une attention particulière. Une étude réalisée en 2008 par Ipeirotis a révélé que les utilisateurs de l'époque étaient principalement américains, jeunes, femmes et bien éduqués, 40 % gagnant plus de 40 000 $ par an. En novembre 2009, Ross a découvert une population Mechanical Turk très différente, dont 36 % étaient indiens. Les deux tiers des travailleurs indiens étaient des hommes et 66 % avaient au moins une licence. Les deux tiers avaient des revenus annuels inférieurs à 10 000 $, 27 % dépendant parfois ou toujours des revenus de Mechanical Turk pour joindre les deux bouts. Des études plus récentes ont révélé que les travailleurs américains de Mechanical Turk sont à environ 58 % des femmes et que près de 67 % des travailleurs ont entre 20 et 30 ans. Près de 80 % sont blancs et 9 % sont noirs. Les travailleurs de MTurk sont moins susceptibles d'être mariés ou d'avoir des enfants par rapport à la population générale. Dans la population américaine de plus de 18 ans, 45 % sont célibataires, tandis que la proportion de travailleurs célibataires sur MTurk est d'environ 57 %. De plus, environ 55 % des travailleurs de MTurk n'ont pas d'enfants, ce qui est nettement plus élevé que dans la population générale. Environ 68 % des travailleurs américains ont un emploi, contre 60 % dans la population générale. Les travailleurs de MTurk aux États-Unis sont également plus susceptibles d'avoir un diplôme universitaire de quatre ans (35 %) par rapport à la population générale (27 %). La politique au sein de l'échantillon américain de MTurk est plutôt libérale, avec 46 % de démocrates, 28 % de républicains et 26 % d'« autres ». Les travailleurs de MTurk sont également moins religieux que la population américaine, avec 41 % de religieux, 20 % de spirituels, 21 % d'agnostiques et 16 % d'athées.

Les données démographiques de Microworkers.com diffèrent de celles de Mechanical Turk dans la mesure où les États-Unis et l'Inde ne représentent ensemble que 25 % des travailleurs ; 197 pays sont représentés parmi les utilisateurs, l'Indonésie (18 %) et le Bangladesh (17 %) contribuant pour la plus grande part. Cependant, 28 % des employeurs sont originaires des États-Unis.

Une autre étude sur la démographie de la foule chez iStockphoto a révélé que la foule était en grande partie blanche, de classe moyenne ou supérieure, diplômée, occupant un emploi de « col blanc » et disposant d'une connexion Internet haut débit à domicile. Dans une étude de journal de bord réalisée par crowdsourcing sur 30 jours en Europe, les participants étaient principalement des femmes diplômées.

Des études ont également montré que les foules ne sont pas simplement des groupes d’amateurs ou de passionnés. Au contraire, les foules sont souvent formées professionnellement dans une discipline pertinente pour une tâche de crowdsourcing donnée et possèdent parfois des diplômes supérieurs et de nombreuses années d’expérience dans la profession. Prétendre que les foules sont des amateurs, plutôt que des professionnels, est à la fois factuellement faux et peut conduire à une marginalisation des droits du travail des foules.

Gregory Saxton et al. ont étudié le rôle des utilisateurs communautaires, entre autres éléments, lors de son analyse de contenu de 103 organisations de crowdsourcing. Ils ont développé une taxonomie de neuf modèles de crowdsourcing (modèle intermédiaire, production de médias citoyens, développement de logiciels collaboratifs, vente de biens numériques, conception de produits, financement social peer-to-peer, modèle de rapport de consommation, modèle de création de base de connaissances et modèle de projet scientifique collaboratif) dans lesquels classer les rôles des utilisateurs communautaires, tels que chercheur, ingénieur, programmeur, journaliste, graphiste, etc., ainsi que les produits et services développés.

De nombreux chercheurs suggèrent que les motivations intrinsèques et extrinsèques incitent les gens à contribuer aux tâches externalisées et que ces facteurs influencent différents types de contributeurs. Par exemple, les personnes employées à temps plein considèrent l'avancement du capital humain comme moins important que les travailleurs à temps partiel, tandis que les femmes considèrent le contact social comme plus important que les hommes.

Les motivations intrinsèques se répartissent en deux catégories : les motivations basées sur le plaisir et les motivations basées sur la communauté. Les motivations basées sur le plaisir font référence aux motivations liées au plaisir et au plaisir que les contributeurs éprouvent à travers leur participation. Ces motivations comprennent : la diversité des compétences, l'identité de la tâche, l'autonomie de la tâche , le retour direct du travail et le fait de prendre le travail comme passe-temps . Les motivations basées sur la communauté font référence aux motivations liées à la participation communautaire et incluent l'identification à la communauté et le contact social. Dans le journalisme participatif, les facteurs de motivation sont intrinsèques : la foule est motivée par la possibilité d'avoir un impact social, de contribuer au changement social et d'aider ses pairs.

Les motivations extrinsèques sont divisées en trois catégories : les gains immédiats, les gains différés et les motivations sociales. Les gains immédiats, sous forme de paiement monétaire, sont les compensations immédiatement reçues par ceux qui accomplissent les tâches. Les gains différés sont des avantages qui peuvent être utilisés pour générer des avantages futurs, tels que la formation de compétences et le fait d'être remarqué par des employeurs potentiels. Les motivations sociales sont les récompenses d'un comportement prosocial, comme les motivations altruistes des bénévoles en ligne . Chandler et Kapelner ont constaté que les utilisateurs américains d'Amazon Mechanical Turk étaient plus susceptibles d'accomplir une tâche lorsqu'on leur disait qu'ils allaient aider les chercheurs à identifier les cellules tumorales, que lorsqu'on ne leur disait pas le but de leur tâche. Cependant, parmi ceux qui ont terminé la tâche, la qualité du résultat ne dépendait pas du cadrage.

La motivation dans le crowdsourcing est souvent un mélange de facteurs intrinsèques et extrinsèques. Dans un projet de création de lois participatives, la foule était motivée par des facteurs à la fois intrinsèques et extrinsèques. Les motivations intrinsèques comprenaient l'accomplissement du devoir civique, l'influence de la loi pour des raisons sociotropiques, la délibération et l'apprentissage avec les pairs. Les motivations extrinsèques comprenaient la modification de la loi pour un gain financier ou d'autres avantages. La participation à l'élaboration de politiques participatives était un acte de plaidoyer populaire, que ce soit pour poursuivre son propre intérêt ou des objectifs plus altruistes, comme la protection de la nature. Les participants aux études de recherche en ligne rapportent que leur motivation était à la fois le plaisir intrinsèque et le gain monétaire.

Une autre forme de motivation sociale est le prestige ou le statut. La Bibliothèque numérique internationale pour enfants a recruté des volontaires pour traduire et réviser des livres. Comme tous les traducteurs reçoivent une reconnaissance publique pour leurs contributions, Kaufman et Schulz citent cela comme une stratégie basée sur la réputation pour motiver les individus qui veulent être associés à des institutions prestigieuses. Le Turc mécanique utilise la réputation comme un facteur de motivation dans un sens différent, comme une forme de contrôle de la qualité. Les travailleurs collaboratifs qui accomplissent fréquemment des tâches jugées inadéquates peuvent se voir refuser l'accès à des tâches futures, tandis que les travailleurs qui prêtent une attention particulière peuvent être récompensés en obtenant l'accès à des tâches mieux rémunérées ou en figurant sur une « liste approuvée » de travailleurs. Ce système peut encourager un travail de meilleure qualité. Cependant, ce système ne fonctionne que lorsque les demandeurs rejettent un travail de mauvaise qualité, ce qui n'est pas le cas de beaucoup.

Malgré la portée mondiale potentielle des applications informatiques en ligne, des recherches récentes montrent que les différences de localisation affectent les résultats de la participation dans les foules médiatisées par les technologies de l'information.

Au moins six grands thèmes abordent les limites et les controverses du crowdsourcing :

1. Impact du crowdsourcing sur la qualité des produits
2. Les entrepreneurs apportent eux-mêmes moins de capital
3. Augmentation du nombre d'idées financées
4. La valeur et l'impact du travail reçu de la foule
5. Les implications éthiques des bas salaires versés aux travailleurs
6. Fiabilité et prise de décision éclairée

Le crowdsourcing permet à tout le monde de participer, ce qui permet à de nombreux participants non qualifiés d'avoir accès à de grandes quantités de contributions inutilisables. Les entreprises, ou des travailleurs collaboratifs supplémentaires, doivent alors trier les contributions de mauvaise qualité. La tâche de trier les contributions des travailleurs collaboratifs, ainsi que la tâche nécessaire de gestion de la foule, oblige les entreprises à embaucher de vrais employés, ce qui augmente les frais de gestion. Par exemple, la susceptibilité aux résultats erronés peut être causée par des efforts de travail ciblés et malveillants. Étant donné que les travailleurs collaboratifs effectuant des micro-tâches sont payés à la tâche, une incitation financière incite souvent les travailleurs à effectuer les tâches rapidement plutôt que bien. La vérification des réponses prend du temps, de sorte que les employeurs dépendent souvent de plusieurs travailleurs pour effectuer la même tâche afin de corriger les erreurs. Cependant, le fait que chaque tâche soit effectuée plusieurs fois augmente les coûts en temps et en argent. Certaines entreprises, comme CloudResearch, contrôlent la qualité des données en vérifiant à plusieurs reprises les travailleurs collaboratifs pour s'assurer qu'ils sont attentifs et fournissent un travail de haute qualité.

La qualité du crowdsourcing est également influencée par la conception des tâches. Lukyanenko et al. soutiennent que la pratique courante de modélisation des tâches de collecte de données de crowdsourcing en termes de classes fixes (options) restreint inutilement la qualité. Les résultats démontrent que l'exactitude des informations dépend des classes utilisées pour modéliser les domaines, les participants fournissant des informations plus précises lors de la classification des phénomènes à un niveau plus général (ce qui est généralement moins utile pour les organisations sponsors, donc moins courant). En outre, une plus grande précision globale est attendue lorsque les participants peuvent fournir des données à forme libre par rapport aux tâches dans lesquelles ils choisissent parmi des choix contraints. Dans la recherche en sciences du comportement, il est souvent recommandé d'inclure des réponses ouvertes, en plus d'autres formes de contrôles d'attention, pour évaluer la qualité des données.

Tout aussi limitatif, il arrive souvent que les compétences ou l'expertise de la foule ne soient pas suffisantes pour accomplir avec succès la tâche souhaitée. Bien que ce scénario n'affecte pas les tâches « simples » telles que l'étiquetage d'images, il est particulièrement problématique pour les tâches plus complexes, telles que la conception technique ou la validation de produits. Une comparaison entre l'évaluation des modèles commerciaux par des experts et une foule en ligne anonyme a montré qu'une foule en ligne anonyme ne peut pas évaluer les modèles commerciaux au même niveau que les experts. Dans ces cas, il peut être difficile, voire impossible, de trouver des personnes qualifiées dans la foule, car leurs réponses ne représentent qu'une petite fraction des travailleurs par rapport aux membres de la foule cohérents, mais incorrects. Cependant, si la tâche est « intermédiaire » dans sa difficulté, l'estimation des compétences et des intentions des travailleurs de la foule et leur exploitation pour déduire de vraies réponses fonctionnent bien, bien qu'avec un coût de calcul supplémentaire.

Les travailleurs de la foule sont un échantillon non aléatoire de la population. De nombreux chercheurs utilisent le crowdsourcing pour mener rapidement et à moindre coût des études avec des tailles d'échantillon plus importantes que ce qui serait autrement réalisable. Cependant, en raison de l'accès limité à Internet, la participation dans les pays peu développés est relativement faible. La participation dans les pays très développés est également faible, en grande partie parce que le faible montant des salaires n'est pas une motivation forte pour la plupart des utilisateurs de ces pays. Ces facteurs conduisent à un biais dans le bassin de population en faveur des utilisateurs des pays moyennement développés, comme le montre l' indice de développement humain . Les participants de ces pays se font parfois passer pour des participants américains pour avoir accès à certaines tâches. Cela a conduit à la « peur des bots » sur Amazon Mechanical Turk en 2018, lorsque les chercheurs ont pensé que les bots remplissaient des enquêtes de recherche en raison de la qualité inférieure des réponses provenant des pays moyennement développés.

La probabilité qu'un projet de crowdsourcing échoue en raison d'un manque de motivation financière ou d'un nombre trop faible de participants augmente au fil du projet. Les tâches qui ne sont pas terminées rapidement peuvent être oubliées, noyées par des filtres et des procédures de recherche. Cela se traduit par une distribution de temps d'achèvement à longue traîne. De plus, les études de recherche en ligne peu rémunérées ont des taux d'attrition plus élevés, les participants ne terminant pas l'étude une fois commencée. Même lorsque les tâches sont terminées, le crowdsourcing ne produit pas toujours des résultats de qualité. Lorsque Facebook a lancé son programme de localisation en 2008, il a été critiqué pour la faible qualité de ses traductions crowdsourcing. L'un des problèmes des produits crowdsourcing est le manque d'interaction entre la foule et le client. En général, on connaît peu d'informations sur le produit final et les travailleurs interagissent rarement avec le client final au cours du processus. Cela peut diminuer la qualité du produit car l'interaction avec le client est considérée comme une partie vitale du processus de conception.

Une autre cause de la baisse de qualité des produits qui peut résulter du crowdsourcing est le manque d'outils de collaboration. Dans un lieu de travail typique, les collaborateurs sont organisés de manière à pouvoir travailler ensemble et à s'appuyer sur les connaissances et les idées des autres. En outre, l'entreprise fournit souvent aux employés les informations, les procédures et les outils nécessaires pour s'acquitter de leurs responsabilités. Cependant, dans le crowdsourcing, les travailleurs de la foule doivent compter sur leurs propres connaissances et moyens pour accomplir leurs tâches.

On s'attend généralement à ce qu'un projet de crowdsourcing soit impartial en intégrant une large population de participants d'horizons divers. Cependant, la plupart des travaux de crowdsourcing sont réalisés par des personnes qui sont rémunérées ou qui bénéficient directement du résultat (par exemple, la plupart des projets open source fonctionnant sous Linux ). Dans de nombreux autres cas, le produit final est le résultat de l'effort d'une seule personne, qui crée la majorité du produit, tandis que la foule ne participe qu'à des détails mineurs.

Pour qu'une idée devienne réalité, le premier élément nécessaire est le capital. Selon l'ampleur et la complexité du projet participatif, le montant du capital nécessaire peut varier de quelques milliers de dollars à des centaines de milliers, voire plus. Le processus de levée de fonds peut prendre de quelques jours à plusieurs mois en fonction de différentes variables, notamment le réseau de l'entrepreneur et le montant du capital autogénéré initial.

Le processus de financement participatif permet aux entrepreneurs d'accéder à un large éventail d'investisseurs qui peuvent prendre différentes participations dans le projet. En conséquence, le financement participatif simplifie le processus de levée de capitaux et permet aux entrepreneurs de consacrer plus de temps au projet lui-même et à l'atteinte des étapes plutôt que de consacrer du temps à le démarrer. Dans l'ensemble, l'accès simplifié au capital peut permettre de gagner du temps pour démarrer les projets et d'augmenter potentiellement l'efficacité des projets.

D’autres soutiennent qu’un accès plus facile au capital par le biais d’un grand nombre d’investisseurs plus petits peut nuire au projet et à ses créateurs. Avec un processus de levée de capitaux simplifié impliquant davantage d’investisseurs avec des participations plus petites, les investisseurs sont plus enclins à prendre des risques car ils peuvent accepter un montant d’investissement avec lequel ils sont à l’aise. Cela conduit les entrepreneurs à perdre l’expérience possible pour convaincre les investisseurs qui se méfient des risques potentiels liés à l’investissement parce qu’ils ne dépendent pas d’un seul investisseur pour la survie de leur projet. Au lieu d’être obligés d’évaluer les risques et de convaincre les grands investisseurs institutionnels des raisons pour lesquelles leur projet peut réussir, les investisseurs méfiants peuvent être remplacés par d’autres qui sont prêts à prendre le risque.

Certaines sociétés de traduction et certains utilisateurs d'outils de traduction prétendent utiliser le crowdsourcing comme moyen de réduire considérablement les coûts, au lieu d'embaucher des traducteurs professionnels . Cette situation a été systématiquement dénoncée par l'IAPTI et d'autres organisations de traducteurs.

Le nombre brut d’idées financées et la qualité de ces idées font l’objet d’une grande controverse dans le cadre du crowdsourcing.

Les partisans du crowdsourcing soutiennent qu’il est bénéfique car il permet la création de startups avec des idées de niche qui ne survivraient pas au financement des investisseurs en capital-risque ou des business angels , qui sont souvent les principaux investisseurs dans les startups. De nombreuses idées sont abandonnées à leurs débuts en raison d’un soutien insuffisant et d’un manque de capitaux, mais le crowdsourcing permet à ces idées de voir le jour si un entrepreneur peut trouver une communauté qui s’intéresse au projet.

Le crowdsourcing permet à ceux qui pourraient bénéficier du projet de le financer et d'en faire partie, ce qui est une façon pour les petites idées de niche de démarrer. Cependant, lorsque le nombre de projets augmente, le nombre d'échecs augmente également. Le crowdsourcing aide au développement de projets de niche et à haut risque en raison d'un besoin perçu par un petit nombre de personnes qui recherchent le produit. Avec un risque élevé et des marchés cibles restreints, le pool de projets crowdsourcing est confronté à une perte de capital plus importante, à un rendement plus faible et à des niveaux de réussite plus faibles.

Français Étant donné que les travailleurs collaboratifs sont considérés comme des entrepreneurs indépendants plutôt que des employés, ils ne bénéficient pas d'un salaire minimum garanti . Dans la pratique, les travailleurs utilisant Amazon Mechanical Turk gagnent généralement moins que le salaire minimum. En 2009, il a été signalé que les utilisateurs américains de Turk gagnaient en moyenne 2,30 $ de l'heure pour leurs tâches, tandis que les utilisateurs indiens gagnaient en moyenne 1,58 $ de l'heure, ce qui est inférieur au salaire minimum aux États-Unis (mais pas en Inde). En 2018, une enquête menée auprès de 2 676 travailleurs d'Amazon Mechanical Turk effectuant 3,8 millions de tâches a révélé que le salaire horaire médian était d'environ 2 $ de l'heure, et que seulement 4 % des travailleurs gagnaient plus que le salaire minimum fédéral de 7,25 $ de l'heure. Certains chercheurs qui ont envisagé d'utiliser Mechanical Turk pour recruter des participants pour des études de recherche ont fait valoir que les conditions salariales pourraient être contraires à l'éthique. Cependant, selon d’autres recherches, les travailleurs d’Amazon Mechanical Turk n’ont pas le sentiment d’être exploités et sont prêts à participer à des activités de crowdsourcing à l’avenir. Une étude plus récente utilisant un échantillonnage aléatoire stratifié pour accéder à un échantillon représentatif de travailleurs de Mechanical Turk a révélé que la population américaine de MTurk est financièrement similaire à la population générale. ​​Les travailleurs ont tendance à participer à des tâches comme une forme de loisir rémunéré et pour compléter leur revenu principal, et seulement 7 % considèrent cela comme un emploi à temps plein. Dans l’ensemble, les travailleurs ont jugé MTurk comme moins stressant que d’autres emplois. Les travailleurs gagnent également plus que ce qui avait été rapporté précédemment, environ 6,50 $ de l’heure. Ils considèrent MTurk comme une partie de la solution à leur situation financière et signalent de rares expériences bouleversantes. Ils perçoivent également les demandeurs sur MTurk comme plus justes et plus honnêtes que les employeurs extérieurs à la plateforme.

Lorsque Facebook a lancé son programme de localisation en 2008, il a été critiqué pour avoir utilisé du travail gratuit dans le cadre du crowdsourcing pour la traduction des directives du site.

En règle générale, aucun contrat écrit, accord de confidentialité ou accord de travail n'est conclu avec les travailleurs collaboratifs. Pour les utilisateurs d'Amazon Mechanical Turk, cela signifie que les employeurs décident si le travail des utilisateurs est acceptable et se réservent le droit de retenir le salaire s'il ne répond pas à leurs normes. Les critiques affirment que les accords de crowdsourcing exploitent les individus au sein de la foule, et un appel a été lancé pour que les foules s'organisent pour leurs droits du travail.

La collaboration entre les membres de la foule peut également être difficile, voire découragée, en particulier dans le contexte d'un crowdsourcing compétitif. Le site de crowdsourcing InnoCentive permet aux organisations de solliciter des solutions à des problèmes scientifiques et technologiques ; seuls 10,6 % des répondants ont déclaré avoir travaillé en équipe sur leur soumission. Les travailleurs d'Amazon Mechanical Turk ont ​​collaboré avec des universitaires pour créer une plateforme, WeAreDynamo.org, qui leur permet d'organiser et de créer des campagnes pour améliorer leur situation de travail, mais le site n'est plus opérationnel. Une autre plateforme gérée par les travailleurs et les universitaires d'Amazon Mechanical Turk, Turkopticon, continue de fonctionner et fournit des avis de travailleurs sur les employeurs d'Amazon Mechanical Turk.

America Online a réglé l'affaire Hallissey et al. contre America Online, Inc. pour 15 millions de dollars en 2009, après que des modérateurs non payés ont intenté une action en justice pour obtenir le salaire minimum en tant qu'employés en vertu de la loi américaine sur les normes du travail équitables .

Outre l'insuffisance des indemnités et d'autres conflits liés au travail, des inquiétudes ont également été exprimées concernant les violations de la vie privée , l'embauche de groupes vulnérables , les atteintes à l'anonymat , les dommages psychologiques, y compris le syndrome de stress post-traumatique , l'encouragement de comportements addictifs , etc. De nombreux problèmes liés au crowdwork, mais pas tous, se recoupent avec les préoccupations liées aux modérateurs de contenu .