Desafio da rede DARPA
Content
Especificidades da competição
De acordo com as regras da competição, o prêmio Challenge de US $ 40.000 seria concedido à primeira equipe para enviar os locais de 10 balões de clima vermelho e de 8 pés e de 8 pés em 10 locais fixos anteriormente não divulgados nos Estados Unidos continentais. Os balões deveriam ser colocados em locais prontamente acessíveis visíveis a partir de estradas próximas, cada uma com um agente da DARPA que emitiria um certificado validando cada local de balão. Os balões foram destacados às 10:00, horário leste de 5 de dezembro de 2009, e programados para serem derrubados às 17:00. Darpa estava preparado para implantá -los pelo segundo dia e esperar até uma semana para uma equipe encontrar todos os balões.
Parte do objetivo do desafio era forçar os participantes a discernir informações reais pertinentes do potencial ruído. Muitas equipes se depararam com relatos falsos de avistamentos, acidentais e propositados. Uma estratégia válida era enviar spam para redes sociais com relatórios falsos para eliminar os concorrentes da trilha de avistamentos reais. A verificação dos avistamentos de balão foi fundamental para o sucesso.
O concurso foi anunciado apenas cerca de um mês antes da data de início. Isso limitou a quantidade de tempo que as equipes tiveram que se preparar. A capacidade de muitos de fazê -lo mostrou a eficácia da massa e da mídia social para distribuir informações e organizar as pessoas rapidamente. O tempo em que as informações sobre o desafio se espalharam foi realmente mais comprimido do que um mês. No entanto, na semana anterior ao dia do lançamento, o local da competição oficial aumentou no tráfego de uma média de 1.000 hits por dia para 20.000 hits por dia. Da mesma forma, os esforços de muitas equipes concorrentes se tornaram virais nos últimos dias antes da data de início.
A DARPA selecionou a data da competição para comemorar o 40º aniversário da Internet.
Resultados
Embora Darpa estivesse preparado para implantar os balões pelo segundo dia e aceitar envios por até uma semana até que uma equipe encontrasse todos os 10 balões, a equipe do MIT Red Balloon Challenge venceu a competição em menos de 9 horas. Uma equipe do Georgia Tech Research Institute (GTRI), que localizou nove balões, conquistou o segundo lugar. Duas outras equipes encontraram oito balões, cinco encontraram sete, e a equipe de Ischools (que representava a Universidade Estadual da Pensilvânia, Universidade de Illinois em Urbana - Champaign, Universidade de Pittsburgh, Universidade de Syracuse e Universidade da Carolina do Norte em Chapel Hill), cuja estratégia é Descrito abaixo, terminou o décimo com seis balões. Na forma de tabela, as dez principais equipes foram:
PlaceNameHometown# BalloonsDate/time1MIT Red Balloon Challenge TeamCambridge, MA106:52:41 PM2GTRI "I Spy a Red Balloon" TeamAtlanta, GA96:59:11 PM3Christian Rodriguez and Tara Chang (Red Balloon Race)Cambridge, MA86:52:54 PM4Dude It's a BalloonGlen Rock, NJ87:42:41 PM5Groundspeak GeocachersSeattle, WA74:02:23 PM6Army of Eyes Mutual MobileAustin, TX74:33:20 PM7Team DecinenaEvergreen, CO76:46:37 PM8AnonymousAnonymous77:16:51 PM9NerdfightersMissoula, MT78:19:24 PM10iSchools DARPA Challenge TeamState College, PA66:13:08 PMEstratégia vencedora
A equipe vencedora do MIT usou uma técnica semelhante ao marketing de vários níveis para recrutar participantes, com o prêmio em dinheiro para ser distribuído a cadeia de participantes que levam a manchas de balão bem-sucedidas, e toda a receita prêmio restante após a distribuição aos participantes a serem entregues à caridade. A estratégia da equipe de colaboração pública ao encontrar os balões foi explicada em seu site:
Estamos dando US $ 2000 por balão à primeira pessoa para nos enviar as coordenadas corretas, mas isso não é tudo - também estamos dando US $ 1000 à pessoa que as convidou. Em seguida, estamos dando US $ 500 quem convidou o convidador e US $ 250 para quem os convidou e assim por diante ... (veja como funciona). Pode acontecer assim. Alice se junta à equipe e damos a ela um link de convite como http://ballon.media.mit.edu/alice. Alice então envie um e-mail para Bob, que o usa para se juntar à equipe também. Fazemos um link para Bob, que o publica no Facebook. Sua amiga Carol vê, inscreve -se e depois twitters sobre http://ballon.media.mit.edu/carol. Dave usa o link de Carol para se juntar ... então vê um dos balões Darpa! Dave é a primeira pessoa a relatar a localização do balão para nós, e a equipe do MIT Red Balloon Challenge é a primeira a encontrar todos os 10. Quando isso acontecer, enviamos Dave US $ 2000 por encontrar o balão. Carol recebe US $ 1000 por convidar Dave, Bob recebe US $ 500 por convidar Carol e Alice recebe US $ 250 por convidar Bob. Os US $ 250 restantes são doados à caridade.
A estratégia era uma variante do modelo de rede de incentivos de consulta de Kleinberg e Raghavan, com a principal diferença é que as recompensas de incentivo na técnica da equipe diminuem para os participantes posteriores. A natureza recursiva da recompensa teve dois efeitos benéficos. Primeiro, os participantes tiveram um incentivo para envolver outros, pois essas novas pessoas não se tornariam concorrentes para a recompensa, mas cooperando parceiros. Segundo, as pessoas não localizadas nos Estados Unidos foram motivadas a participar, transmitindo informações, apesar de não tivessem como localizar um balão pessoalmente. Isso ajudou a equipe a conquistar um grande número (mais de 5.000) dos participantes. A equipe começou apenas com quatro participantes iniciais.
Para determinar se as submissões eram legítimas ou falsas, a equipe empregou pelo menos três estratégias. A primeira estratégia foi examinar se havia vários envios para um local. Se for esse o caso, a probabilidade de um balão estar lá se pensava ser maior. Uma segunda estratégia era verificar se o endereço IP do enviado correspondia à suposta localização do balão. Uma terceira estratégia era examinar as fotos que acompanhavam a submissão. As fotos reais incluíam um funcionário da DARPA e um banner da DARPA, detalhes que não foram anunciados, enquanto os falsificados não.
Uma análise detalhada da estratégia vencedora destacou o importante papel que as mídias sociais desempenharam. A análise dos dados do Twitter mostrou que, embora algumas equipes confiassem em grandes rajadas iniciais de atividade no Twitter, as menções a essas equipes desapareceram rapidamente. Argumentou -se que, devido à estrutura de incentivo recursivo, a equipe do MIT conseguiu criar um impacto mais sustentado nas mídias sociais do que a maioria das equipes.
Estratégia de segundo lugar
A equipe GTRI do segundo lugar usou uma estratégia que se baseava fortemente na publicidade da Internet e nas mídias sociais. Eles criaram um site três semanas antes do dia do lançamento e usaram uma variedade de esforços relacionados à mídia, incluindo um grupo do Facebook, a fim de aumentar a visibilidade da equipe e aumentar a chance de as pessoas que viam os balões relatariam os avistamentos para eles.
A equipe prometeu doar todos os ganhos para caridade para atrair o altruísmo dos participantes. No entanto, devido à falta de uma estrutura que criou muito incentivo à medida que o esquema da equipe do MIT vencedor, sua rede de participantes cresceu para apenas 1.400 pessoas.
No que diz respeito à validação de envios, a equipe assumiu que, devido à natureza de caridade de seus esforços, o número de envios falsos seria baixa. De qualquer forma, eles se basearam principalmente na validação pessoal, tendo conversas telefônicas com os enviadores.
Estratégia do décimo lugar
A equipe do décimo lugar das Ischools, que representava cinco universidades, tentou duas abordagens distintas. O primeiro foi recrutar diretamente os membros da equipe para procurar os balões no dia do lançamento. Esses membros incluíram estudantes, professores e ex -alunos em listas oficiais de discussão e grupos de sites de mídia social para organizações da equipe (por exemplo, Universidade Estadual da Pensilvânia). Apenas alguns desses observadores realmente participaram, no entanto, e apenas um balão foi encontrado usando essa estratégia.
A segunda estratégia era o uso de métodos de inteligência de código aberto para fazer a pesquisa do ciberespaço por resultados relacionados ao desafio. Essa foi a principal fonte de seu sucesso na localização de balões. Essa estratégia, por sua vez, consistia em duas sub-estratégias distintas. O primeiro era usar um grupo de analistas humanos que pesquisariam manualmente on -line em uma variedade de fontes de informação, incluindo o Twitter e os sites de equipes concorrentes, compilam avistamentos relatados e, em seguida, avaliarem a validade dos avistamentos com base na reputação das fontes.
Outra estratégia relacionada à pesquisa do ciberespaço que a equipe usou foi um rastreador da Web automatizado que capturou dados do Twitter e os sites das equipes adversárias e depois o analisou. Essa tecnologia funcionou devagar e teria se beneficiado de uma duração mais longa do concurso, mas o rastreador do Twitter provou ser especialmente útil porque os tweets às vezes continham informações geográficas.
Para confirmar a validade de possíveis avistamentos, os membros da equipe recrutados foram usados quando possível. Se nenhum estivesse disponível, novos observadores foram recrutados em organizações localizadas perto do avistamento. A localização distribuída das diferentes organizações da equipe permitiu que isso fosse uma estratégia viável. A análise fotográfica foi usada para confirmar ou contestar a validade das reivindicações.
A equipe também encontrou um caso de outra equipe que vazava acidentalmente informações sobre um avistamento e depois tentando encobri -las. A equipe das Ischools usou uma variedade de fontes de informação, incluindo redes sociais, para determinar qual era a localização real. Isso demonstrou a possibilidade de usar informações de uma ampla variedade de sites públicos para determinar a validade de algo.
Outras estratégias
Antes da competição, inúmeras pessoas discutiam possíveis estratégias, incluindo fotografia de satélite, fotografia aérea e crowdsourcing para detectar balões, bem como a possibilidade de campanhas de desinformação para impedir que outras equipes vencedores. Na competição real, havia uma variedade de estratégias empregadas por equipes.
Um líder da equipe, Jason Brindel, de San Rafael, Califórnia, organizou uma equipe de cerca de 140 pessoas. Seu plano era criar um site e uma conta no Twitter dedicada ao desafio que permitiria aos membros da equipe comunicar suas descobertas. Qualquer pessoa que participasse do desafio teria permissão para enviar informações, desde que incluísse detalhes confirmando sobre sua submissão. Brindel planejava fazer a equipe vasculhar a Internet em busca de menções de balões em sites de notícias, blogs e sites de mídia social.
George Hotz, uma celebridade do Twitter agora famosa por invadir o PlayStation 3 e estabelecer um terno da Sony, apenas preparado para a competição por uma hora antes de postar um tweet uma hora antes do início da competição. Hotz conseguiu localizar 8 balões com sucesso. Quatro foram encontrados em sua rede no Twitter de quase 50.000 seguidores e quatro foram adquiridos através de negociações de informações com outras equipes.
O quinto colocado, os geocachers do solo, implantaram geocachers ativos e funcionários do solo para procurar balões. Eles tiveram sucesso em encontrar oito balões, mas devido a um erro de entrada de dados, foram creditados apenas com sete.
Uma equipe que se chama Nerdfighters utilizou sua rede existente de seguidores do vlog Brotherhood 2.0 para lançar um vídeo viral antes da competição. Eles conseguiram atrair 2.000 buscadores ativos de balões. Eles também utilizaram 3.000 Nerdfighters que digitalizaram o tráfego da Internet relacionados à concorrência e se especializaram no lançamento de uma campanha de desinformação, na esperança de confundir ou despertar mal outras equipes. Eles também criaram uma rede de usuários de telefones celulares para fornecer verificação direta de mensagens de texto das descobertas.
Uma equipe de desenvolvedores de aplicativos para iPhone formou o Exército de olhos, com base em Austin, TX. Seu aplicativo foi desenvolvido logo após o anúncio do desafio original para ser disponibilizado pelo desafio do dia do lançamento.
A equipe Ineighbors, composta por membros de um site de mídia social existente para comunidades de vigia de bairro, não realizou esforços de recrutamento ou negociação. Seu objetivo era avaliar a capacidade de sua rede de relatar efetivamente a atividade anormal nos bairros. Eles foram capazes de localizar com sucesso cinco dos dez balões.
Reflexões
O desafio gerou várias idéias.
Primeiro, mostrou como a mídia em massa e social pode agir de forma complementar. Embora a mídia de massa fosse útil principalmente para espalhar informações gerais sobre o desafio, as mídias sociais foram eficazes para a disseminação viral de informações sobre o desafio para possíveis recrutas de equipes.
Segundo, mostrou como as mídias sociais podem ser úteis como fonte de mineração de dados. Por exemplo, a equipe do Ischools se saiu melhor do que muitas outras equipes, simplesmente monitorando sites públicos.
Terceiro, o desafio mostrou a variedade de maneiras pelas quais as redes sociais podem ser utilizadas. As equipes do MIT e da GTRI os usaram principalmente para facilitar a comunicação rápida entre os participantes, enquanto a equipe das Ischools a usou como fonte de informação.
Quarto, o desafio mostrou a eficácia geral do uso de técnicas de crowdsourcing para resolver problemas geograficamente distribuídos e sensíveis ao tempo. Os gerentes do programa DARPA ficaram surpresos com a rapidez com que o desafio foi concluído. No entanto, pode ser difícil filtrar dados úteis de sites públicos, e a verificação independente de informações listadas publicamente continua sendo um desafio em eficiência e precisão.
A DARPA observou que, embora as redes sociais possam ser uma fonte poderosa de inteligência, usá -las pode ser politicamente sensível devido às preocupações de privacidade envolvidas com o conteúdo do usuário de mineração de dados. Da mesma forma, a equipe vencedora do MIT supôs que sua abordagem recursiva só seria eficaz se o objetivo do esforço fosse visto como moral e bom por seus participantes.
Locais de balão verificados
As coordenadas oficialmente verificadas dos balões, listadas por seus números de tags, foram:
Balloon 1: Union Square, San Francisco, California 37°47′16″N 122°24′26″W / 37.78778°N 122.40722°W / 37.78778; -122.40722 (Union Square)Balloon 2: Chaparral Park, Scottsdale, Arizona 33°30′36″N 111°54′29″W / 33.51000°N 111.90806°W / 33.51000; -111.90806 (Chaparral Park)Balloon 3: Tonsler Park, Charlottesville, Virginia 38°1′34″N 78°29′28″W / 38.02611°N 78.49111°W / 38.02611; -78.49111 (Tonsler Park)Balloon 4: Chase Palm Park, Santa Barbara, California 34°24′51″N 119°41′5″W / 34.41417°N 119.68472°W / 34.41417; -119.68472 (Chase Palm Park)Balloon 5: Tom Lee Park, Memphis, Tennessee 35°8′17″N 90°3′43″W / 35.13806°N 90.06194°W / 35.13806; -90.06194 (Tom Lee Park)Balloon 6: Collins Avenue, Miami, Florida 25°54′14″N 80°7′31″W / 25.90389°N 80.12528°W / 25.90389; -80.12528 (Collins Avenue)Balloon 7: Glasgow Park, Christiana, Delaware 39°36′30″N 75°43′51″W / 39.60833°N 75.73083°W / 39.60833; -75.73083 (Glasgow Park)Balloon 8: Katy Park, Katy, Texas 29°48′56″N 95°48′15″W / 29.81556°N 95.80417°W / 29.81556; -95.80417 (Katy Park)Balloon 9: Waterfront Park, Portland, Oregon 45°30′44″N 122°40′28″W / 45.51222°N 122.67444°W / 45.51222; -122.67444 (Waterfront Park)Balloon 10: Centennial Park, Atlanta, Georgia 33°45′33″N 84°23′33″W / 33.75917°N 84.39250°W / 33.75917; -84.39250 (Centennial Park)Desafios relacionados
Inspirado no sucesso do Darpa Network Challenge, a DARPA lançou o Shredder Challenge em 2011. Esta competição teve como objetivo explorar métodos para reconstruir documentos triturados por uma variedade de técnicas de trituração em papel. Como no desafio da rede DARPA, algumas equipes usaram o crowdsourcing para solicitar ajuda humana na reconstrução dos documentos. A equipe vencedora usou um algoritmo de visão de computador para sugerir pares de fragmentos aos montadores humanos para verificação.
Em 2 de julho de 2011, também inspirado no Darpa Network Challenge, o Langley Knights Challenge foi lançado. Diferente que havia cavaleiros para encontrar em vários locais na Inglaterra e que foram colocados no Google Maps para que as pessoas em locais fora do Reino Unido pudessem participar.
Em janeiro de 2012, a Escola de Medicina da Universidade da Pensilvânia lançou o MyHeartMap Challenge para mapear os desfibriladores externos automáticos (AEDs) na cidade da Filadélfia. De acordo com o organizador Dr. Raina Merchant, "Darpa conseguiu localizar balões vermelhos. Os DEAs são uma extensão natural de uma idéia brilhante".
Também inspirado no Darpa Network Challenge, um concurso chamado TAG Challenge foi patrocinado pelo Departamento de Estado dos Estados Unidos e pelo Instituto de Educação Internacional. O Tag Challenge procurou que as equipes localizem e obtenham fotos de cinco indivíduos em cinco cidades diferentes na América do Norte e na Europa dentro de doze horas em 31 de março de 2012. Apesar do fato de que os ganhos em potencial foram consideravelmente mais baixos do que para o desafio da rede DARPA, os organizadores procuraram testar a capacidade dos métodos descobertos nesse desafio de "encontrar uma pessoa de interesse" em vez de um objeto de localização estaticamente.