Bit By Bit: Social Research in the Digital Age
  • umbes
    • Avatud Review
    • Viide
    • kood
    • Teave Autor
    • Privaatsus ja nõusolek
  • keeled
    • English
    • Afrikaans
    • Albanian
    • Amharic
    • Arabic
    • Armenian
    • Azerbaijani
    • Basque
    • Belarusian
    • Bengali
    • Bosnian
    • Bulgarian
    • Catalan
    • Cebuano
    • Chichewa
    • Chinese Simplified
    • Chinese Traditional
    • Corsican
    • Croatian
    • Czech
    • Danish
    • Dutch
    • Esperanto
    • Estonian
    • Filipino
    • Finnish
    • French
    • Frisian
    • Galician
    • Georgian
    • German
    • Greek
    • Gujarati
    • Haitian Creole
    • Hausa
    • Hawaiian
    • Hebrew
    • Hindi
    • Hmong
    • Hungarian
    • Icelandic
    • Igbo
    • Indonesian
    • Irish
    • Italian
    • Japanese
    • Javanese
    • Kannada
    • Kazakh
    • Khmer
    • Korean
    • Kurdish (Kurmanji)
    • Kyrgyz
    • Lao
    • Latin
    • Latvian
    • Lithuanian
    • Luxembourgish
    • Macedonian
    • Malagasy
    • Malay
    • Malayalam
    • Maltese
    • Maori
    • Marathi
    • Mongolian
    • Myanmar (Burmese)
    • Nepali
    • Norwegian
    • Pashto
    • Persian
    • Polish
    • Portuguese
    • Punjabi
    • Romanian
    • Russian
    • Samoan
    • Scots Gaelic
    • Serbian
    • Sesotho
    • Shona
    • Sindhi
    • Sinhala
    • Slovak
    • Slovenian
    • Somali
    • Spanish
    • Sudanese
    • Swahili
    • Swedish
    • Tajik
    • Tamil
    • Telugu
    • Thai
    • Turkish
    • Ukrainian
    • Urdu
    • Uzbek
    • Vietnamese
    • Welsh
    • Xhosa
    • Yiddish
    • Yoruba
    • Zulu
  • Teaching
  • Media
  • Read Online
  • Osta raamat
    • Princeton University Press
    • Amazon
    • Barnes and Noble
    • IndieBound
  • eessõna
  • 1 Sissejuhatus
    • 1.1 Trükivärvi blot
    • 1.2 Tere digitaalajastul
    • 1.3 Uurimiskujunduse
    • 1.4 Teemad selle raamatu
    • 1.5 Selle raamatu lühikirjeldus
    • Mida edasi lugeda
  • 2 Vaadeldes käitumist
    • 2.1 Sissejuhatus
    • 2.2 Big andmed
    • 2.3 Suurte andmete kümme ühist omadust
      • 2.3.1 Suur
      • 2.3.2 Alati sisse lülitatud
      • 2.3.3 Mitteaktiivne
      • 2.3.4 Mittetäielik
      • 2.3.5 kättesaamatuks
      • 2.3.6 esindav
      • 2.3.7 Triivimine
      • 2.3.8 Algoritmiliselt segane
      • 2.3.9 määrdunud
      • 2.3.10 Tundlik
    • 2.4 Research strateegiad
      • 2.4.1 loendamine asju
      • 2.4.2 prognoosimise ja nowcasting
      • 2.4.3 Ühtlustada eksperimente
    • 2.5 Kokkuvõte
    • Matemaatilised märkmed
    • Mida edasi lugeda
    • Tegevused
  • 3 Küsimuste
    • 3.1 Sissejuhatus
    • 3.2 Vastandamise küsimine
    • 3.3 Kogu uuringu viga raames
      • 3.3.1 esindus
      • 3.3.2 mõõtmine
      • 3.3.3 Kulude
    • 3.4 Kes küsida
    • 3.5 Uued viisid küsimusi esitada
      • 3.5.1 Ökoloogiline hetkeline hinnanguid
      • 3.5.2 Wiki uuringud
      • 3.5.3 Gamification
    • 3.6 Suurte andmeallikatega seotud uuringud
      • 3.6.1 Rikutud küsib
      • 3.6.2 Amplifitseeritud küsimine
    • 3.7 Kokkuvõte
    • Matemaatilised märkmed
    • Mida edasi lugeda
    • Tegevused
  • 4 jooks eksperimente
    • 4.1 Sissejuhatus
    • 4.2 Mis on eksperimendid?
    • 4.3 Kaks mõõtmed eksperimendid: lab-alal ja analoog-digitaalse
    • 4.4 liikudes lihtsatest eksperimentidest
      • 4.4.1 kehtivus
      • 4.4.2 ebaühtlus ravi mõju
      • 4.4.3 mehhanismid
    • 4.5 Teokstegemine
      • 4.5.1 Kasuta olemasolevaid keskkondi
      • 4.5.2 Ehitage oma eksperiment
      • 4.5.3 Ehitage oma toode
      • 4.5.4 Partner on võimas
    • 4.6 Soovitused
      • 4.6.1 Loo null muutuvate kulude andmed
      • 4.6.2 Ehitage oma disainile eetika: asendada, täiustada ja vähendada
    • 4.7 Kokkuvõte
    • Matemaatilised märkmed
    • Mida edasi lugeda
    • Tegevused
  • 5 Massikoostöö loomine
    • 5.1 Sissejuhatus
    • 5.2 Inimese arvutamine
      • 5.2.1 Galaxy Zoo
      • 5.2.2 Crowd-kodeerimine poliitilise manifestides
      • 5.2.3 Kokkuvõte
    • 5.3 Avatud kõned
      • 5.3.1 Netflix preemia
      • 5.3.2 Foldit
      • 5.3.3 Peer-to-Patent
      • 5.3.4 Kokkuvõte
    • 5.4 Distributed andmete kogumise
      • 5.4.1 eBird
      • 5.4.2 PhotoCity
      • 5.4.3 Kokkuvõte
    • 5.5 projekteerimisel oma
      • 5.5.1 aktiviseerida
      • 5.5.2 Võimendus heterogeensus
      • 5.5.3 Focus tähelepanu
      • 5.5.4 Luba üllatusena
      • 5.5.5 eetiline
      • 5.5.6 Lõplik disain nõustamine
    • 5.6 Kokkuvõte
    • Mida edasi lugeda
    • Tegevused
  • 6 eetika
    • 6.1 Sissejuhatus
    • 6.2 Kolm näidet
      • 6.2.1 Emotsionaalne Nakkus
      • 6.2.2 Maitseb, sidemed ja aeg
      • 6.2.3 Encore
    • 6.3 Digital on erinevad
    • 6.4 Neli põhimõtted
      • 6.4.1 Austus Isikud
      • 6.4.2 heategevuse
      • 6.4.3 Justice
      • 6.4.4 Austus seadus ja avaliku huvi
    • 6.5 Kaks eetiliste raamistike
    • 6.6 raskuspunkte
      • 6.6.1 Informeeritud nõusolek
      • 6.6.2 mõistmine ja juhtimine informatiivne riski
      • 6.6.3 Isikuandmete
      • 6.6.4 võtma otsuseid ees ebakindlust
    • 6.7 Praktilised nõuanded
      • 6.7.1 IRB on põrandale, ei lae
      • 6.7.2 Pane ennast kõik teisedki kingad
      • 6.7.3 Mõtle eetika kui pidevalt, mitte diskreetne
    • 6.8 Kokkuvõte
    • Ajaloolised lisa
    • Mida edasi lugeda
    • Tegevused
  • 7 Tulevane
    • 7.1 Tulevikku vaadates
    • 7.2 Tuleviku teemad
      • 7.2.1 . Readymade ja custommades segamine
      • 7.2.2 Osaleja-keskne andmete kogumise
      • 7.2.3 eetika teadus disain
    • 7.3 Tagasi algusesse
  • Tänusõnad
  • viited
See tõlge loodi arvuti. ×

Mida edasi lugeda

  • Tindipulber (punkt 1.1)

Blumenstocki projekti ja kolleegide projekti üksikasjalikuma kirjelduse leiate käesoleva raamatu 3. peatükist.

  • Tere tulemast digitaalajastusse (jaotis 1.2)

Gleick (2011) annab ajaloolise ülevaate inimkonna võimalustest koguda, salvestada, edastada ja töödelda teavet.

Digitaalajastu sissejuhatuseks, mis keskendub võimalikele kahjudele, näiteks privaatsuse rikkumistele, vt Abelson, Ledeen, and Lewis (2008) ja Mayer-Schönberger (2009) . Võimalusi keskendudes digitaalajast tutvumiseks vt Mayer-Schönberger and Cukier (2013) .

Lisateavet ettevõtete kohta, kes segavad eksperimente rutiinsete tavadega, vt Manzi (2012) ja rohkem infot käitumist Levy and Baracas (2017) ettevõtete kohta füüsilises maailmas, vt Levy and Baracas (2017) .

Digitaalajastussüsteemid võivad olla nii õppevahendid kui ka õppeobjektid. Näiteks võite soovida sotsiaalse meedia kasutamist avaliku arvamuse mõõtmiseks või võiksite mõista sotsiaalmeedia mõju avalikule arvamusele. Ühel juhul on digitaalne süsteem vahend, mis aitab teil teha uut mõõtmist. Teisel juhul on uuringu objektiks digitaalne süsteem. Lisateavet selle eristamise kohta vt Sandvig and Hargittai (2015) .

  • Teadustöö kavandamine (punkt 1.3)

Lisateavet sotsiaalteaduste uurimis disaini kohta vt King, Keohane, and Verba (1994) , Singleton and Straits (2009) ja Khan and Fisher (2013) .

Donoho (2015) kirjeldab andmetöötluse andmetena õppivate inimeste tegevust ning pakub ajalugu andmetöötluse alal, kus uuritakse selle valdkonna intellektuaalset päritolu teadlastele nagu Tukey, Cleveland, Chambers ja Breiman.

Hargittai and Sandvig (2015) aruannetest digitaalajastu sotsiaalsete uuringute läbiviimise kohta.

  • Selle raamatu teemad (punkt 1.4)

Täpsemat teavet valmisoleku ja kohandatud andmete segamise kohta vt Groves (2011) .

Lisateavet "anonüümseks muutmise" ebaõnnestumise kohta leiate käesoleva raamatu 6. peatükist. Samasugust üldist tehnikat, mida Blumenstock ja tema kolleegid võtsid inimeste jõukuse leidmiseks, võib kasutada ka potentsiaalselt tundlike isiklike atribuutide, sealhulgas seksuaalse sättumuse, etnilise päritolu, usuliste ja poliitiliste vaadete ning sõltuvust tekitavate ainete (Kosinski, Stillwell, and Graepel 2013) .

Powered by Open Review Toolkit

Buy The Book

Image of Bit by Bit cover Princeton University Press Amazon Barnes and Noble IndieBound