A jelenlegi hírek szerint a népszámlálási adatok feldolgozása – még a legpozitívabb becslések szerint is – egyéves késésben van, azonban a komputerintelligenciát és a humán erőforrást együttesen alkalmazó crowdsourcing alapú rendszer akár ötven százalékkal hatékonyabban elvégezhetővé teheti a feladatot, ezáltal adófizetői forintokat is megspórolva.

A népszámlálás eredményeként még a vártnál magasabb online kitöltések mellett is 50 millió oldalnyi papíralapú kérdőív vár feldolgozásra. A feladat a legutóbbi hírek szerint egyelőre még megoldatlan – nem dőlt el még az sem, hogy ki és milyen rendszerben végezheti el ezt a munkát. A feladat pedig részben szakmai jellegű is.

A kérdőívek beszkennelése és az optikai karakterfelismerés-alapú feldolgozása nem újdonság, ezt már a 2001-es népszámlálásnál is alkalmazták. Ami azonban a teljes feldolgozási folyamatot hosszadalmassá teszi, az a kézzel írt szövegek digitalizálása. Míg a kérdőívek beikszelt részeit a gépek már jól kezelik, a kézzel írt szövegek felismeréséhez emberi intelligenciát kell bevonni a folyamatba. Ehhez pedig rengeteg emberi munkaórára van szükség egy rövid, meghatározott időszakon belül. Erre lehet megoldás egy teljesen automatizált, azonban nagy számú, humán munkaerőre épülő egykapus crowdsourcing rendszer, amely hatékonyságban jelentősen meghaladja az eddig közismert távmunka és diákmunka megoldásokat.

A crowdsourcing rendkívüli hatékonyságát a munkavégzés teljes körű automatizálása teszi lehetővé. Kezdve a munka felosztásától, a több ezer otthonról, párhuzamosan dolgozó munkavállaló koordinálásán át a munkavégzés minőségének biztosításáig mindent a szoftver végez el, míg az emberi intelligenciát igénylő feladatokat az egymástól függetlenül dolgozó munkavállalók.

Ez a rendszer megszakítás nélküli, huszonnégy órás, éjjel-nappali munkavégzést is lehetővé tesz. Idénymunkák esetén pedig nincs szükség a munkavállalók toborzására, szerződtetésére, a munkavégzéshez szükséges infrastruktúra megteremtésére. Önmagában ez az egy tényező is nagyban felgyorsíthat és olcsóbbá tehet egy olyan nagy volumenű feladatot is, mint a népszámlálás.

A népszámláláshoz hasonló érzékeny információk feldolgozása esetén persze óhatatlanul felmerülnek a személyes adatokkal kapcsolatos biztonsági kérdések. Egy automatizált crowdsourcing rendszerben a feladatok szétdarabolása miatt egyik munkavállaló sem lát egy teljes „ügyféldokumentumot”, így nem tudja összerakni a feldolgozott válaszokat egy személyre vonatkozóan. Azaz el sem jut hozzá olyan összefüggő személyes információ, amelyet egyébként a hagyományos adatfeldolgozásnál mindenképpen kezelni kell.