Maschinelle Lernalgorithmen erfordern große Mengen an Trainingsdaten damit komplexe Muster und Strukturen in Bildern automatisch erkannt werden können. Immer mehr Forschungsprojekte arbeiten daher mit Netzwerken von Freiwilligen („Citizen-Scientists“) zusammen um solche Taingsdatensätze zu erzeugen. Daraus ergibt sich eine enge Verknüpfung zwischen Mensch und Maschine bei der Analyse komplexer wissenschaftlicher Daten. Im Bereich der Geowissenschaften sind Freiwillige daran beteiligt Satellitenbilder visuelle zu interpretieren. Um möglichst viele Menschen zu involvieren, wird das Kartieren von Objekten in kleine, einfache Aufgaben aufgeteilt. Diese Methodik wird als „Micro-Mapping“ bezeichnet.