计算机和社会科学家们合作开发了一个大型数据集，就如何影响了决策，他们希望与其他研究人员分享该数据。
“我们觉得我们没有想到的这种数据存在绝对应用，我们期待看到其他研究人员如何利用它，”Joann Keyton.是，NC州立大学和数据集共同创建者的沟通教授，称为协同互动语料库（CIC）。
该数据源于Keyton和Paul Jones，计算机科学博士的实验。学生在NC状态，旨在评估小组互动以及如何影响个别决策。这项工作是可能的分析科学实验室（LAS）是NC州和国家安全局之间的研究伙伴关系。
在实验中，在2014年进行，135人被要求选择2016年总统选举的第三方总统候选人。参与者获得互联网访问，并要求编写报告草稿，解释他们在决定中有多信心以及为什么选择各自的选择。然后将参与者分配给两组或三个人的团体讨论该任务。讨论后，再次允许参与者使用互联网并要求编写其报告的最终版本。
研究人员收集了所有研究参与者的数据，每组的讨论情况，实验过程中每个人的在线活动，以及他们报告的草稿和最终版本。公布的数据包括研究参与者的互联网使用日志，超过85000个屏幕截图说明了研究参与者正在观看的材料，以及每个小组成员在网络上独立搜索与任务相关信息的屏幕截图视频。更多的数据将被添加到收集，因为它正在接受审查，以确保它已经有效地匿名。
“这个实验产生了巨大的数据，”凯顿说。“That’s valuable because research on groups is difficult, and we didn’t have to rely on self-reporting from study participants about what resources they used or evaluated when reaching their conclusions – we can actually see what they were looking at online and what input they were getting from other members in their groups.”
“这些数据对于解决各种计算机 - 科学问题也很有用，”琼斯表示，谁也是CIC的研究员和CIC的共同创造者。“例如，它可用于解决与预测用户行为或机器学习相关的问题。
“我们现在正在做的是公开可用于促进社会科学家，计算机科学家或其他可以利用它的其他人的研究，以便促进研究。”
有兴趣访问数据集的研究人员可以了解更多信息go.ncsu.edu/cic.。
“研究界会呼吁电脑科学家和社会科学家共同努力，但它不会经常发生，”凯顿说。“好吧，我们做到了，它的工作量很好。希望其他研究人员也可以从这一合作中受益。“
