7.2.1 Das Mischen von Readymades und Custommades

Weder eine reine Readymade-Strategie noch eine reine Custom-Made-Strategie nutzt die Möglichkeiten des digitalen Zeitalters voll aus. In Zukunft werden wir Hybride erstellen.

In der Einleitung habe ich den Readymade-Stil von Marcel Duchamp mit dem maßgeschneiderten Stil von Michelangelo kontrastiert. Dieser Kontrast erfasst auch einen Unterschied zwischen Datenwissenschaftlern, die dazu neigen, mit Readymades zu arbeiten, und Sozialwissenschaftlern, die dazu neigen, mit Custommades zu arbeiten. In der Zukunft erwarte ich jedoch, dass wir mehr Hybride sehen werden, weil jeder dieser reinen Ansätze begrenzt ist. Forscher, die nur Readymades verwenden wollen, werden kämpfen, weil es nicht viele schöne Readymades auf der Welt gibt. Forscher, die nur custommades verwenden möchten, werden andererseits Maßstab opfern. Hybride Ansätze können jedoch die Skalierung von Readymades mit der engen Übereinstimmung zwischen Frage und Daten kombinieren, die von custommades stammen.

Wir haben Beispiele für diese Hybride in jedem der vier empirischen Kapitel gesehen. In Kapitel 2 haben wir gesehen, wie Google Flu Trends ein Always-on-Big-Data-System (Suchabfragen) mit einem wahrscheinlichkeitsbasierten traditionellen Messsystem (dem CDC-Influenza-Überwachungssystem) kombiniert, um schnellere Schätzungen zu erhalten (Ginsberg et al. 2009) . In Kapitel 3 haben wir gesehen, wie Stephen Ansolabehere und Eitan Hersh (2012) maßgeschneiderte Umfragedaten mit gebrauchsfertigen Verwaltungsdaten der Regierung kombinierten, um mehr über die Merkmale der Personen zu erfahren, die tatsächlich wählen. In Kapitel 4 haben wir gesehen, wie die Opower-Experimente die vorgefertigte Strommessinfrastruktur mit einer maßgeschneiderten Behandlung kombinieren, um die Auswirkungen sozialer Normen auf das Verhalten von Millionen von Menschen zu untersuchen (Allcott 2015) . Schließlich haben wir in Kapitel 5 gesehen, wie Kenneth Benoit und seine Kollegen (2016) einen maßgeschneiderten Crowd-Coding-Prozess auf eine Readymade-Liste von politischen Parteien anwendeten, um Daten zu erstellen, mit denen Forscher die Dynamik politischer Debatten untersuchen können.

Diese vier Beispiele zeigen, dass eine leistungsfähige Strategie in der Zukunft darin besteht, große Datenquellen, die nicht für die Forschung geschaffen wurden, mit zusätzlichen Informationen anzureichern, die sie für die Forschung geeigneter machen (Groves 2011) . Ob es mit dem Custommade oder dem Readymade beginnt, dieser Hybrid-Stil ist für viele Forschungsprobleme vielversprechend.