Bit By Bit: Social Research in the Digital Age
  • Noin
    • Open Review
    • lainaus
    • Koodi
    • kirjailijasta
    • Privacy & Suostumus
  • kielet
    • 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
  • Ostaa kirjan
    • Princeton University Press
    • Amazon
    • Barnes and Noble
    • IndieBound
  • Esipuhe
  • 1 Johdanto
    • 1.1 muste tahra
    • 1.2 Tervetuloa digitaaliaikaan
    • 1.3 Tutkimus suunnittelu
    • 1.4 teemat tämän kirjan
    • 1.5 Tämän kirjan pääpiirteet
    • Mitä seuraavaksi
  • 2 tarkkailu käyttäytyminen
    • 2.1 Johdanto
    • 2.2 Big data
    • 2.3 Suurten tietojen kymmenen yhteistä ominaisuutta
      • 2.3.1 Suuri
      • 2.3.2 Aina päällä
      • 2.3.3 Ei-toistuva
      • 2.3.4 Epätäydellinen
      • 2.3.5 Ei saatavilla
      • 2.3.6 edustavaa
      • 2.3.7 Drifting
      • 2.3.8 Algoritmisesti hämmentynyt
      • 2.3.9 Likainen
      • 2.3.10 Herkkä
    • 2.4 Tutkimus strategiat
      • 2.4.1 Counting asiat
      • 2.4.2 ennustaminen ja lyhyen aika välin
      • 2.4.3 lähentämällä kokeiluja
    • 2.5 Päätelmät
    • Matemaattiset huomautukset
    • Mitä seuraavaksi
    • toimet
  • 3 Kysymysten
    • 3.1 Johdanto
    • 3.2 Asking versus observing
    • 3.3 Koko tutkimus virhe puitteet
      • 3.3.1 edustus
      • 3.3.2 mittaus
      • 3.3.3 kustannukset
    • 3.4 Kuka kysyä
    • 3.5 Uudet tavat kyselemällä
      • 3.5.1 Ekologinen hetkellinen arvioinnit
      • 3.5.2 Wiki tutkimukset
      • 3.5.3 pelillistäminen
    • 3.6 Suuriin tietolähteisiin liittyvät tutkimukset
      • 3.6.1 Rikastettu kysyä
      • 3.6.2 Vahvistettu kysely
    • 3.7 Päätelmät
    • Matemaattiset huomautukset
    • Mitä seuraavaksi
    • toimet
  • 4 Running kokeiluja
    • 4.1 Johdanto
    • 4.2 Mitä kokeita?
    • 4.3 kaksi ulottuvuutta kokeita: lab-kenttä ja analoginen-digitaali
    • 4.4 Irrottautuminen yksinkertaisia ​​kokeita
      • 4.4.1 voimassaolo
      • 4.4.2 heterogeenisyys hoidon vaikutusten
      • 4.4.3 Mekanismit
    • 4.5 Asiaan tarttuminen
      • 4.5.1 Käytä olemassa olevia ympäristöjä
      • 4.5.2 Rakenna oma kokeilusi
      • 4.5.3 Rakenna oma tuote
      • 4.5.4 Kumppani voimakkaiden kanssa
    • 4.6 Neuvoja
      • 4.6.1 Luo nolla muuttuvien hintatiedot
      • 4.6.2 Rakenna etiikka muotoiluun: korvaa, tarkenna ja vähennä
    • 4.7 Päätelmät
    • Matemaattiset huomautukset
    • Mitä seuraavaksi
    • toimet
  • 5 Luomisen massayhteistyö
    • 5.1 Johdanto
    • 5.2 Ihmisen laskenta
      • 5.2.1 Galaxy Zoo
      • 5.2.2 Crowd-koodausta poliittisten manifesteja
      • 5.2.3 Päätelmät
    • 5.3 Avoimet haut
      • 5.3.1 Netflix-palkinto
      • 5.3.2 Foldit
      • 5.3.3 Peer-to-Patent
      • 5.3.4 Päätelmät
    • 5.4 Hajautettu tiedonkeruu
      • 5.4.1 eBird
      • 5.4.2 PhotoCity
      • 5.4.3 Päätelmät
    • 5.5 Suunnittele oma
      • 5.5.1 Motivoida osallistujia
      • 5.5.2 Leverage heterogeenisyys
      • 5.5.3 Focus huomiota
      • 5.5.4 Ota yllätys
      • 5.5.5 Be eettinen
      • 5.5.6 Lopullinen -suunnitteluapuamme
    • 5.6 Päätelmät
    • Mitä seuraavaksi
    • toimet
  • 6 Ethics
    • 6.1 Johdanto
    • 6.2 Kolme esimerkkiä
      • 6.2.1 Emotionaalinen Contagion
      • 6.2.2 Maku, siteet ja aika
      • 6.2.3 Encore
    • 6.3 Digital on erilainen
    • 6.4 Neljä periaatteet
      • 6.4.1 kunnioittaminen Henkilöt
      • 6.4.2 Beneficence
      • 6.4.3 Justice
      • 6.4.4 kunnioittaminen laissa ja Public Interest
    • 6.5 Kaksi eettisiä puitteita
    • 6.6 Alueet vaikeuksia
      • 6.6.1 Tietoinen suostumus
      • 6.6.2 ymmärtäminen ja hallinta kattava riskien
      • 6.6.3 Privacy
      • 6.6.4 tekeminen päätöksiä edessä epävarmuutta
    • 6.7 Käytännön vinkkejä
      • 6.7.1 IRB on lattia, ei katto
      • 6.7.2 Laita itsesi kaikki muutkin kengät
      • 6.7.3 Ajattele Tutkimusetiikan jatkuvana, ei erillisiä
    • 6.8 Päätelmät
    • Historiallinen liite
    • Mitä seuraavaksi
    • toimet
  • 7 Tulevaisuuden
    • 7.1 Odotetaan eteenpäin
    • 7.2 Tulevaisuuden teemat
      • 7.2.1 Lukemien ja säilytysmateriaalien sekoittaminen
      • 7.2.2 Osallistuja keskitetty tiedonkeruu
      • 7.2.3 etiikka tutkimuksen suunnittelu
    • 7.3 Takaisin alkuun
  • Kiitokset
  • Viitteet
Tämä käännös on luotu tietokoneella. ×

Mitä seuraavaksi

  • Mustamuoto (osa 1.1)

Yksityiskohtaisempia kuvauksia Blumenstockin ja hänen kollegoidensa projektista löytyy tämän kirjan luvusta 3.

  • Tervetuloa digitaaliaikaan (1.2 jakso)

Gleick (2011) tarjoaa historiallisen katsauksen ihmiskunnan kykyyn kerätä, tallentaa, lähettää ja käsitellä tietoja.

Johdanto digitaaliaikaan, joka keskittyy potentiaalisiin Abelson, Ledeen, and Lewis (2008) kuten yksityisyyden loukkauksiin, katso Abelson, Ledeen, and Lewis (2008) ja Mayer-Schönberger (2009) . Katso mahdollisuuksiin keskittyvä digitaalisen aikakauden esittely, katso Mayer-Schönberger and Cukier (2013) .

Lisätietoja yrityksistä, jotka sekoittavat kokeiluja rutiinikäytäntöön, katso Manzi (2012) ja lisää yrityksistä, joilla seurataan käyttäytymistä fyysisessä maailmassa, katso Levy and Baracas (2017) .

Digitaaliset ikäjärjes- telmät voivat olla sekä välineitä että oppiaineita. Esimerkiksi kannattaa käyttää sosiaalisen median mittaamaan yleistä mielipidettä tai ymmärrä sosiaalisen median vaikutuksia yleiseen mielipiteeseen. Yhdessä tapauksessa digitaalinen järjestelmä toimii välineenä, joka auttaa sinua tekemään uusia mittauksia. Toisessa tapauksessa digitaalinen järjestelmä on tutkimuksen kohteena. Lisätietoja tästä erottelusta on Sandvig and Hargittai (2015) .

  • Tutkimussuunnitelma (1.3 jakso)

Lisätietoja tutkimussuunnittelusta yhteiskuntatieteissä, ks. King, Keohane, and Verba (1994) , Singleton and Straits (2009) sekä Khan and Fisher (2013) .

Donoho (2015) kuvailee tietotietoa tiedosta Donoho (2015) ihmisten toiminnasta ja tarjoaa tietotieteen historiaa, joka jäljittää kentän älyllistä alkuperää Tukeyn, Clevelandin, Chambersin ja Breimanin tutkijoille.

Sosiaalisen tutkimuksen harjoittamisesta digitaalisen aikakauden sarjassa ensimmäisiä henkilöitä koskevia raportteja on Hargittai and Sandvig (2015) .

  • Tämän kirjan teemat (kohta 1.4)

Lisätietoja valmiin ja tallennetun datan sekoittamisesta, katso Groves (2011) .

Lisätietoja anonymisoinnin epäonnistumisesta, katso tämän kirjan luku 6. Sama yleinen tekniikka, jota Blumenstock ja kollegat käyttävät johtopäätökseen ihmisten varallisuudesta, voidaan myös tuoda esiin potentiaalisesti arkaluonteisia henkilökohtaisia ​​ominaisuuksia, mukaan lukien seksuaalinen suuntautuminen, etnisyys, uskonnolliset ja poliittiset näkemykset ja riippuvuutta aiheuttavien aineiden käyttö (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