Bit By Bit: Social Research in the Digital Age
  • Sur
    • Ouvrir une critique
    • Citation
    • Code
    • A propos de l'auteur
    • Confidentialité et consentement
  • Langues
    • 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
  • Acheter le livre
    • Princeton University Press
    • Amazon
    • Barnes and Noble
    • IndieBound
  • Préface
  • 1 Présentation
    • 1.1 Une tache d'encre
    • 1.2 Bienvenue à l'ère du numérique
    • 1.3 Conception de la recherche
    • 1.4 Thèmes de ce livre
    • 1.5 Aperçu de ce livre
    • Que lire ensuite
  • 2 Observer le comportement
    • 2.1 Présentation
    • 2.2 Big data
    • 2.3 Dix caractéristiques communes du big data
      • 2.3.1 Big
      • 2.3.2 Toujours 2.3.2
      • 2.3.3 Non réactif
      • 2.3.4 Incomplet
      • 2.3.5 Inaccessible
      • 2.3.6 Non représentatif
      • 2.3.7 Dérive
      • 2.3.8 Algorithmiquement confondu
      • 2.3.9 Sale
      • 2.3.10 Sensible
    • 2.4 Les stratégies de recherche
      • 2.4.1 choses de comptage
      • 2.4.2 Prévision et nowcasting
      • 2.4.3 expériences Approximation
    • 2.5 Conclusion
    • Notes mathématiques
    • Que lire ensuite
    • Activités
  • 3 Poser des questions
    • 3.1 Présentation
    • 3.2 Demander ou observer
    • 3.3 Le cadre d'erreur d'enquête totale
      • 3.3.1 Représentation
      • 3.3.2 mesure
      • 3.3.3 Coût
    • 3.4 Qui demander
    • 3.5 De nouvelles façons de poser des questions
      • 3.5.1 évaluations momentanées écologiques
      • 3.5.2 enquêtes Wiki
      • 3.5.3 Gamification
    • 3.6 Enquêtes liées aux grandes sources de données
      • 3.6.1 enrichie
      • 3.6.2 amplifiée
    • 3.7 Conclusion
    • Notes mathématiques
    • Que lire ensuite
    • Activités
  • 4 expériences de course
    • 4.1 Présentation
    • 4.2 Quelles sont les expériences?
    • 4.3 Deux dimensions d'expériences: laboratoire-terrain et analogique-numérique
    • 4.4 Au - delà des expériences simples
      • 4.4.1 Validité
      • 4.4.2 Hétérogénéité des effets de traitement
      • 4.4.3 mécanismes
    • 4.5 Comment y parvenir
      • 4.5.1 Utiliser les environnements existants
      • 4.5.2 Construisez votre propre expérience
      • 4.5.3 Construisez votre propre produit
      • 4.5.4 Partenaire avec les puissants
    • 4.6 conseils
      • 4.6.1 Créer zéro des données de coûts variables
      • 4.6.2 Intégrez l'éthique dans votre conception: remplacez, affinez et réduisez
    • 4.7 Conclusion
    • Notes mathématiques
    • Que lire ensuite
    • Activités
  • 5 Créer une collaboration de masse
    • 5.1 Présentation
    • 5.2 calcul humain
      • 5.2.1 Galaxy Zoo
      • 5.2.2 Crowd-codage des manifestes politiques
      • 5.2.3 Conclusion
    • 5.3 Appels ouverts
      • 5.3.1 Prix Netflix
      • 5.3.2 Foldit
      • 5.3.3 Peer-to-Patent
      • 5.3.4 Conclusion
    • 5.4 collecte de données distribuées
      • 5.4.1 eBird
      • 5.4.2 PhotoCity
      • 5.4.3 Conclusion
    • 5.5 Concevoir votre propre
      • 5.5.1 participants Motiver
      • 5.5.2 Effet de levier hétérogénéité
      • 5.5.3 attention Mise au point
      • 5.5.4 Activer la surprise
      • 5.5.5 Soyez éthique
      • 5.5.6 final des conseils de conception
    • 5.6 Conclusion
    • Que lire ensuite
    • Activités
  • 6 éthique
    • 6.1 Présentation
    • 6.2 Trois exemples
      • 6.2.1 Contagion émotionnelle
      • 6.2.2 Goûts, liens et temps
      • 6.2.3 Encore
    • 6.3 numérique est différent
    • 6.4 Quatre principes
      • 6.4.1 Le respect des personnes
      • 6.4.2 Bienfaisance
      • 6.4.3 Justice
      • 6.4.4 Le respect de la loi et l' intérêt public
    • 6.5 Deux cadres éthiques
    • 6.6 Domaines de difficulté
      • 6.6.1 Le consentement éclairé
      • 6.6.2 Comprendre et gérer le risque informationnel
      • 6.6.3 confidentialité
      • 6.6.4 Prendre des décisions face à l' incertitude
    • 6.7 Conseils pratiques
      • 6.7.1 La CISR est un plancher et non un plafond
      • 6.7.2 Mettez - vous dans la peau de tout le monde
      • 6.7.3 Pensez éthique de la recherche comme continue, pas discret
    • 6.8 Conclusion
    • annexe historique
    • Que lire ensuite
    • Activités
  • 7 L'avenir
    • 7.1 Regard vers l'avenir
    • 7.2 Les thèmes du futur
      • 7.2.1 Le mélange des ready-made et des custommades
      • 7.2.2 collecte de données Participant centrée
      • 7.2.3 L' éthique dans la conception de la recherche
    • 7.3 Retour au début
  • Remerciements
  • Les références
Cette traduction a été créé par un ordinateur. ×

7 L'avenir

  • 7.1 Regard vers l'avenir
  • 7.2 Les thèmes du futur
    • 7.2.1 Le mélange des ready-made et des custommades
    • 7.2.2 collecte de données Participant centrée
    • 7.2.3 L' éthique dans la conception de la recherche
  • 7.3 Retour au début

Powered by Open Review Toolkit

Buy The Book

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