Bit By Bit: Social Research in the Digital Age
  • Մասին
    • Բացել Review
    • հիշատակություն
    • Կոդ
    • Հեղինակի մասին
    • Գաղտնիության & Համաձայնությունը
  • լեզուներ
    • 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
  • Գնել գիրքը
    • Princeton University Press
    • Amazon
    • Barnes and Noble
    • IndieBound
  • նախաբան
  • 1 Ներածություն
    • 1.1 An թանաք Բլոտ
    • 1.2 Բարի գալուստ թվային դարաշրջանում
    • 1.3 Research դիզայն
    • 1.4 Թեմաներ այս գրքի
    • 1.5 Այս գիրքը
    • Ինչ կարդա հաջորդը
  • 2 Դիտարկելով վարքագիծը
    • 2.1 Ներածություն
    • 2.2 Մեծ տվյալները
    • 2.3 Մեծ տվյալների 10 ընդհանուր հատկանիշներ
      • 2.3.1 Մեծ
      • 2.3.2 Always-on- ը
      • 2.3.3
      • 2.3.4 Անավարտ
      • 2.3.5 Անհասանելի
      • 2.3.6 Ոչ ներկայացուցչություն
      • 2.3.7 Դրեյֆինգ
      • 2.3.8 Ալգորիթմային խառնաշփոթ
      • 2.3.9 Կեղտոտ
      • 2.3.10 զգայուն
    • 2.4 Հետազոտական ​​Ստրատեգիա
      • 2.4.1 Counting բաներ
      • 2.4.2 Կանխատեսում եւ nowcasting
      • 2.4.3 approximating փորձարկումները
    • 2.5 Եզրակացություն
    • Մաթեմատիկական նշումներ
    • Ինչ կարդա հաջորդը
    • Տուրիզմ
  • 3 հարցեր տալով
    • 3.1 Ներածություն
    • 3.2 Հարցնելով ընդդեմ դիտարկման
    • 3.3 Ընդհանուր Հետազոտությունը սխալ է շրջանակը
      • 3.3.1 ներկայացուցչությունը
      • 3.3.2 Չափման
      • 3.3.3 արժեքը
    • 3.4 Ով է հարցնել
    • 3.5 նոր ձեւեր խնդրելով հարցեր
      • 3.5.1 Էկոլոգիական այսրոպեական գնահատականները
      • 3.5.2 Wiki հարցումները
      • 3.5.3 Gamification
    • 3.6 Հետազոտություններ, կապված մեծ տվյալների աղբյուրների հետ
      • 3.6.1 Հարստացված հարցադրում
      • 3.6.2 Ընդլայնված հարցադրում
    • 3.7 Եզրակացություն
    • Մաթեմատիկական նշումներ
    • Ինչ կարդա հաջորդը
    • Տուրիզմ
  • 4 Running փորձարկումները
    • 4.1 Ներածություն
    • 4.2 Ինչ են փորձեր.
    • 4.3 երկու չափումներում փորձերի: Lab-դաշտային եւ անալոգային, թվային
    • 4.4 Շարժվող դուրս պարզ փորձերի
      • 4.4.1 Վավերականության
      • 4.4.2 Heterogeneity բուժման հետեւանքների
      • 4.4.3 մեխանիզմները
    • 4.5 Պատրաստում դա պատահել
      • 4.5.1 Օգտագործեք առկա միջավայրերը
      • 4.5.2 Կառուցեք ձեր սեփական փորձը
      • 4.5.3 Կառուցեք ձեր սեփական արտադրանքը
      • 4.5.4 Հզոր գործընկերը
    • 4.6 խորհրդատվություն
      • 4.6.1 Ստեղծել զրո փոփոխական ծախսերի տվյալները
      • 4.6.2 Կառուցել էթիկան `ձեր դիզայնի մեջ. Փոխարինել, մաքրել եւ նվազեցնել
    • 4.7 Եզրակացություն
    • Մաթեմատիկական նշումներ
    • Ինչ կարդա հաջորդը
    • Տուրիզմ
  • 5 Զանգվածային համագործակցության ստեղծում
    • 5.1 Ներածություն
    • 5.2 Մարդու հաշվարկը
      • 5.2.1 Galaxy Zoo
      • 5.2.2 Crowd-կոդավորում քաղաքական manifestos
      • 5.2.3 Եզրակացություն
    • 5.3 Բաց զանգեր
      • 5.3.1 Netflix մրցանակ
      • 5.3.2 Foldit
      • 5.3.3 Peer-to-Արտոնագրից
      • 5.3.4 Եզրակացություն
    • 5.4 Բաշխված տվյալների հավաքագրման
      • 5.4.1 eBird
      • 5.4.2 photocity
      • 5.4.3 Եզրակացություն
    • 5.5 նախագծման ձեր սեփական
      • 5.5.1 դրդել մասնակիցները
      • 5.5.2 լծակներ heterogeneity
      • 5.5.3 ուշադրությունը կենտրոնացնել
      • 5.5.4 Միացնել անակնկալ էր սպասվում
      • 5.5.5 Եղեք բարոյական
      • 5.5.6 Final դիզայն խորհրդատվություն
    • 5.6 Եզրակացություն
    • Ինչ կարդա հաջորդը
    • Տուրիզմ
  • 6 էթիկայի
    • 6.1 Ներածություն
    • 6.2 Երեք օրինակները
      • 6.2.1 Emotional Վարակում
      • 6.2.2 Ճաշակները, կապերն ու ժամանակը
      • 6.2.3 Encore
    • 6.3 Digital է տարբերվում
    • 6.4 Չորս սկզբունքները
      • 6.4.1 Հարգանք անձանց
      • 6.4.2 բարեգործություններով
      • 6.4.3 արդարադատության
      • 6.4.4 հարգանքը օրենքի եւ հանրային շահի
    • 6.5 Երկու էթիկական շրջանակները
    • 6.6 ոլորտները դժվարությամբ
      • 6.6.1 իրազեկված համաձայնության
      • 6.6.2 հասկանալու եւ կառավարելու տեղեկատվական ռիսկը
      • 6.6.3 Գաղտնիության
      • 6.6.4 որոշումներ կայացնելիս, ի դեմս անորոշության
    • 6.7 Գործնական խորհուրդներ
      • 6.7.1 The IRB է հարկ, ոչ մի առաստաղը
      • 6.7.2 Ներդնել ինքներդ բոլորի ուրիշ կոշիկ
      • 6.7.3 Մտածեք հետազոտական ​​էթիկայի են շարունակական, ոչ թե առանձին
    • 6.8 Եզրակացություն
    • Պատմական Հավելված
    • Ինչ կարդա հաջորդը
    • Տուրիզմ
  • 7 Ապագան
    • 7.1
    • 7.2 Ապագայի թեմաները
      • 7.2.1 . Ընկույզների եւ պահատուփերի խառնուրդը
      • 7.2.2 մասնակից կենտրոնացած տվյալների հավաքագրման
      • 7.2.3 Էթիկան հետազոտական ​​դիզայնի
    • 7.3 Վերադառնալ սկզբին
  • Երախտագիտության խոսք
  • Հիշատակում
Այս թարգմանությունը ստեղծվել է համակարգչի համար. ×

Ինչ կարդա հաջորդը

  • Թանաքի բլոտ (բաժին 1.1)

Blumenstock- ի եւ գործընկերների ծրագրի մանրամասն նկարագրության համար տես գիրքի 3-րդ գլուխը:

  • Բարի գալուստ թվային տարիքին (բաժին 1.2)

Gleick (2011) տրամադրում է պատմական ակնարկ փոփոխությունների մարդկության ունակություն հավաքելու, պահելու, փոխանցելու եւ մշակելու տեղեկատվությունը:

Թվային տարիքի ներածություն, որը կենտրոնանում է հնարավոր վնասների վրա, ինչպիսիք են գաղտնիության խախտումները, տես Abelson, Ledeen, and Lewis (2008) եւ Mayer-Schönberger (2009) : Թվային տարիքին ներածություն, որը կենտրոնանում է հնարավորությունների վրա, տես Mayer-Schönberger and Cukier (2013) :

Ֆիզիկական աշխարհում ֆիզիկական Levy and Baracas (2017) Manzi (2012) եւ ավելի շատ տեղեկություններ ստանալու համար տես Levy and Baracas (2017) :

Թվային տարիքային համակարգերը կարող են լինել ինչպես գործիքներ, այնպես էլ ուսումնասիրության առարկաները: Օրինակ, դուք կարող եք օգտագործել սոցիալական լրատվամիջոցները հանրային կարծիքը չափելու համար կամ կարող եք հասկանալ հասարակական լրատվամիջոցների ազդեցությունը հասարակական կարծիքի վրա: Մի դեպքում թվային համակարգը ծառայում է որպես գործիք, որն օգնում է ձեզ նոր չափումներ կատարել: Մյուս դեպքերում թվային համակարգը ուսումնական օբյեկտ է: Ավելի շատ այս տարբերակում տեսնել Sandvig and Hargittai (2015) :

  • Հետազոտության նախագծում (բաժին 1.3)

Հասարակական գիտությունների բնագավառում հետազոտական ​​նախագծման համար տես King, Keohane, and Verba (1994) , Singleton and Straits (2009) , եւ Khan and Fisher (2013) :

Donoho (2015) նկարագրում է տվյալների գիտնականը, որպես տվյալների տվյալների ուսուցման մարդկանց պատմություն, եւ այն առաջարկում է տվյալների գիտության պատմություն, դաշտի ինտելեկտուալ ծագման հետեւում, ինչպիսիք են Tukey, Cleveland, Chambers եւ Breiman գիտնականները:

Թվային տարիքում սոցիալական հետազոտությունների անցկացման մասին առաջին անձանց հաշվետվությունների համար տես Hargittai and Sandvig (2015) :

  • Այս գիրքի թեմաները (բաժին 1.4)

Լրացուցիչ տեղեկությունների համար կարդացեք եւ կարդացեք տվյալները, տես Groves (2011) :

Լրացուցիչ տեղեկությունների համար «անանունացման» ձախողման մասին տես այս գլխի 6-րդ գլուխը: Նույն ընդհանուր տեխնիկան, որը Բլյումենստոկը եւ գործընկերները, օգտագործելով մարդկանց հարստությունը, կարող են օգտագործվել նաեւ հնարավոր զգայուն անձնական հատկանիշներ ներգրավելու համար, ներառյալ սեռական կողմնորոշումը, էթնիկ պատկանելությունը, կրոնական եւ քաղաքական հայացքները եւ կախված նյութերից (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