1.5 Überblick über dieses Buch

Dieses Buch durchläuft vier große Forschungsdesigns: Beobachten von Verhalten, Fragen stellen, Experimente durchführen und Massenzusammenarbeit schaffen. Jeder dieser Ansätze erfordert eine andere Beziehung zwischen Forschern und Teilnehmern, und jeder ermöglicht es uns, verschiedene Dinge zu lernen. Das heißt, wenn wir den Menschen Fragen stellen, können wir Dinge lernen, die wir nicht einfach durch Beobachtung des Verhaltens lernen können. Wenn wir Experimente durchführen, könnten wir Dinge lernen, die nicht möglich sind, indem wir nur das Verhalten beobachten und Fragen stellen. Wenn wir schließlich mit den Teilnehmern zusammenarbeiten, können wir Dinge lernen, die wir nicht lernen könnten, indem wir sie beobachten, ihnen Fragen stellen oder sie in Experimente einschreiben. Diese vier Ansätze wurden alle in irgendeiner Form vor 50 Jahren verwendet, und ich bin zuversichtlich, dass sie alle noch in 50 Jahren verwendet werden. Nachdem ich jedem Ansatz ein Kapitel gewidmet habe, einschließlich der ethischen Fragen, die durch diesen Ansatz aufgeworfen werden, werde ich der Ethik ein ganzes Kapitel widmen. Wie im Vorwort beschrieben, werde ich den Haupttext der Kapitel so sauber wie möglich halten, und jedes Kapitel wird mit einem Abschnitt mit dem Titel "Was weiter zu lesen ist" abgeschlossen, der wichtige bibliographische Informationen und Hinweise zu detaillierteren enthält Material.

In Kapitel 2 ("Verhalten beobachten") werde ich beschreiben, was und wie Forscher aus der Beobachtung des Verhaltens von Menschen lernen können. Insbesondere werde ich mich auf große Datenquellen konzentrieren, die von Unternehmen und Regierungen erstellt werden. Wenn ich mich von den Details einer bestimmten Quelle abstrahiere, beschreibe ich 10 gemeinsame Merkmale der großen Datenquellen und wie diese die Fähigkeit der Forscher beeinflussen, diese Datenquellen für die Forschung zu nutzen. Dann werde ich drei Forschungsstrategien veranschaulichen, die verwendet werden können, um aus großen Datenquellen erfolgreich zu lernen.

In Kapitel 3 ("Fragen stellen") werde ich zunächst zeigen, was Forscher lernen können, indem sie über bereits existierende Big Data hinausgehen. Insbesondere werde ich zeigen, dass Forscher Fragen stellen können, Dinge lernen, die sie nicht einfach durch Beobachten von Verhalten lernen können. Um die durch das digitale Zeitalter geschaffenen Möglichkeiten zu organisieren, werde ich das traditionelle Rahmenwerk für Gesamtumfragen überprüfen. Dann werde ich zeigen, wie das digitale Zeitalter neue Ansätze sowohl für Stichproben als auch für Interviews ermöglicht. Abschließend werde ich zwei Strategien zur Kombination von Umfragedaten und großen Datenquellen beschreiben.

In Kapitel 4 ("Laufende Experimente") werde ich zeigen, was Forscher lernen können, wenn sie über das Beobachten von Verhalten hinausgehen und Fragen stellen. Insbesondere werde ich zeigen, wie randomisierte kontrollierte Experimente - bei denen der Forscher in einer sehr spezifischen Weise in die Welt eingreift - den Forschern ermöglichen, über kausale Beziehungen zu lernen. Ich vergleiche die Arten von Experimenten, die wir in der Vergangenheit mit den Arten machen konnten, die wir jetzt tun können. Vor diesem Hintergrund werde ich die Kompromisse beschreiben, die bei den Hauptstrategien für die Durchführung digitaler Experimente eine Rolle spielen. Abschließend möchte ich noch einige Design-Tipps geben, wie Sie die Vorteile digitaler Experimente nutzen können, und ich werde einige der Verantwortlichkeiten beschreiben, die mit dieser Macht einhergehen.

In Kapitel 5 ("Massen-Kollaboration schaffen") werde ich zeigen, wie Forscher Massen-Kollaborationen - wie Crowdsourcing und Citizen Science - für soziale Forschung schaffen können. Indem ich erfolgreiche Projekte der Massenzusammenarbeit beschreibe und einige wichtige Organisationsprinzipien vorstelle, hoffe ich, Sie von zwei Dingen zu überzeugen: erstens, dass Massenzusammenarbeit für die Sozialforschung nutzbar gemacht werden kann und zweitens, dass Forscher, die Massenzusammenarbeit nutzen, lösen können Probleme, die zuvor unmöglich schienen.

In Kapitel 6 ("Ethik") werde ich argumentieren, dass Forscher die Macht über die Teilnehmer schnell erhöhen und dass sich diese Fähigkeiten schneller ändern als unsere Normen, Regeln und Gesetze. Diese Kombination aus zunehmender Macht und fehlender Übereinstimmung darüber, wie diese Macht genutzt werden sollte, lässt wohlmeinende Forscher in einer schwierigen Situation zurück. Um dieses Problem anzugehen, werde ich argumentieren, dass Forscher einen prinzipienbasierten Ansatz verfolgen sollten. Das heißt, Forscher sollten ihre Forschung durch bestehende Regeln - die ich als gegeben ansehe - und durch allgemeinere ethische Prinzipien bewerten. Ich werde vier etablierte Prinzipien und zwei ethische Rahmenbedingungen beschreiben, die bei der Entscheidungsfindung von Forschern helfen können. Abschließend erkläre ich einige ethische Herausforderungen, mit denen sich die Forscher in der Zukunft konfrontiert sehen, und ich werde praktische Tipps für die Arbeit in einem Bereich mit ungeklärter Ethik geben.

Schließlich werde ich in Kapitel 7 ("Die Zukunft") die Themen durchgehen, die das Buch durchziehen, und sie dann dazu verwenden, über Themen zu spekulieren, die in Zukunft wichtig sein werden.

Die Sozialforschung im digitalen Zeitalter wird das, was wir in der Vergangenheit getan haben, mit den ganz unterschiedlichen Fähigkeiten der Zukunft verbinden. So wird die Sozialforschung sowohl von Sozialwissenschaftlern als auch von Datenwissenschaftlern geprägt sein. Jede Gruppe hat etwas beizutragen und jeder hat etwas zu lernen.