哈佛大学博士后众包和开放式创新
哈佛创新科学实验室目前正在围绕众包和开放式创新开展多项研究、实验和项目。此类举措允许通过呼吁人群来优化对复杂问题的解决方案的研究，而不是将知识限制在组织内可用的知识范围内。
下面列出了一些研究示例，这些示例极大地受益于利用外部知识，而不是将资源限制在内部雇用的人员中，包括来自我们在 NASA、Broad Institute 等合作伙伴的一些众包挑战。浏览下面的 LISH 众包和开放式创新项目和论文。
如果您希望进行众包挑战，LISH 的Find A Crowdsourcing 平台可以帮助您找到满足您需求的平台。

• NASA 比赛实验室
在美国航空航天局比赛实验室始建于2010年作为美国航空航天局之间的联合倡议卓越中心合作创新（CoECI），哈佛商学院和研究所定量社会科学，设计和领域的挑战和比赛..

 
• 开发众包的最佳实践
LISH 研究人员正在对众包挑战的最佳设计参数进行实验，并描述众包的最佳实践。例如，实验旨在帮助..

 
• 计算生物学算法
LISH 正在使用众包技术通过拓宽求解器的领域来打破计算生物学和基因组测序问题中的数据瓶颈。通过基于奖品的比赛，我们希望在……

将人群融入学术实验室
LISH 正在通过整合人群和众包方法来改变传统学术研究实验室的工作流程。由于实验室在使用人群解决复杂问题方面取得了成功.

 社会公益众包
自 2012 年以来，LISH 与基金会和政府机构合作，为人道主义需求提供概念验证数据模型。这些项目有助于推动解决日益数字化世界中的问题。LISH 已获得认可...

 高级分析挑战
随着商业和学术界的数字化转型，对高级数据分析的需求正在增加。LISH 与基金会、政府机构和研究实验室合作，通过人群访问数据分析解决方案...

 核心基础设施倡议
尽管它在无数行业中广泛使用，但对自由和开源软件 (FOSS) 的经济影响却知之甚少，也缺乏衡量标准。此外，由于 OSS 开发过程的分散性，安全问题

医学影像诊断的驱动因素
LISH 致力于更好地了解医生诊断在医疗保健中的可变性、这种可变性背后的驱动因素、它对医疗保健 AI 系统的开发和基准测试的影响，以及获得高质量数据集的方法……

• 制定流程以促进患者和看护者以及我们的研究社区共同创造
该计划是与哈佛催化剂 - 反应器的联合项目，旨在将患者和护理人员衍生的解决方案与波士顿地区医学院的研究实验室配对，以开发创新工具，使患者、他们的疾病社区和其他有类似需求的人受益。

• 1947 年英属印度分治的众包记忆
该项目与哈佛大学的 Lakshmi Mittal 和家庭南亚研究所合作，旨在收集和分析 1947 年英属印度分治的口述历史和记忆，重点关注少数民族的声音。该项目的各个方面包括收集离散的历史数据，例如难民营的位置和描述；