Bit By Bit: Social Research in the Digital Age
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  • Prefazione
  • 1 Introduzione
    • 1.1 Una macchia di inchiostro
    • 1.2 Benvenuti nell'era digitale
    • 1.3 progettazione Research
    • 1.4 temi di questo libro
    • 1.5 Profilo di questo libro
    • Cosa leggere dopo
  • 2 comportamento Osservando
    • 2.1 Introduzione
    • 2.2 Big dati
    • 2.3 Dieci caratteristiche comuni dei big data
      • 2.3.1 Grande
      • 2.3.2 Sempre 2.3.2
      • 2.3.3 reattivo
      • 2.3.4 Incompleto
      • 2.3.5 Inaccessibile
      • 2.3.6 Non rappresentativo
      • 2.3.7 Derapata
      • 2.3.8 Algoritmo confuso
      • 2.3.9 sporco
      • 2.3.10 Sensibile
    • 2.4 Le strategie di ricerca
      • 2.4.1 cose conteggio
      • 2.4.2 Previsione e nowcasting
      • 2.4.3 esperimenti ravvicinamento
    • 2.5 Conclusioni
    • Note matematiche
    • Cosa leggere dopo
    • attività
  • 3 Fare domande
    • 3.1 Introduzione
    • 3.2 Chiedere contro l'osservazione
    • 3.3 Il quadro errore di sondaggio totale
      • 3.3.1 Rappresentazione
      • 3.3.2 Misurazione
      • 3.3.3 Costo
    • 3.4 A chi chiedere
    • 3.5 Nuovi modi di fare domande
      • 3.5.1 valutazioni momentanee ecologici
      • 3.5.2 sondaggi Wiki
      • 3.5.3 Gamification
    • 3.6 Sondaggi collegati a grandi fonti di dati
      • 3.6.1 arricchita
      • 3.6.2 amplificata
    • 3.7 Conclusioni
    • Note matematiche
    • Cosa leggere dopo
    • attività
  • 4 esperimenti in corso
    • 4.1 Introduzione
    • 4.2 Quali sono gli esperimenti?
    • 4.3 Due dimensioni di esperimenti: laboratorio sul campo e analogico-digitali
    • 4.4 Andare oltre semplici esperimenti
      • 4.4.1 Validità
      • 4.4.2 L'eterogeneità degli effetti del trattamento
      • 4.4.3 Meccanismi
    • 4.5 Making it happen
      • 4.5.1 Utilizzare gli ambienti esistenti
      • 4.5.2 Costruisci il tuo esperimento
      • 4.5.3 Costruisci il tuo prodotto
      • 4.5.4 Partner con i potenti
    • 4.6 Consigli
      • 4.6.1 Creare i dati sui costi variabili pari a zero
      • 4.6.2 Costruire l'etica nella progettazione: sostituire, perfezionare e ridurre
    • 4.7 Conclusioni
    • Note matematiche
    • Cosa leggere dopo
    • attività
  • 5 Creazione di collaborazione di massa
    • 5.1 Introduzione
    • 5.2 computazione umana
      • 5.2.1 Galaxy Zoo
      • 5.2.2 Folla-codifica di manifesti politici
      • 5.2.3 Conclusione
    • 5.3 chiamate aperte
      • 5.3.1 Premio Netflix
      • 5.3.2 Foldit
      • 5.3.3 peer-to-Patent
      • 5.3.4 Conclusione
    • 5.4 la raccolta dei dati distribuita
      • 5.4.1 eBird
      • 5.4.2 Photocity
      • 5.4.3 Conclusione
    • 5.5 Progettare il proprio
      • 5.5.1 partecipanti Motivare
      • 5.5.2 Leverage eterogeneità
      • 5.5.3 attenzione messa a fuoco
      • 5.5.4 Abilita sorpresa
      • 5.5.5 essere etici
      • 5.5.6 consigli Progetto esecutivo
    • 5.6 Conclusioni
    • Cosa leggere dopo
    • attività
  • 6 Etica
    • 6.1 Introduzione
    • 6.2 Tre esempi
      • 6.2.1 contagio emotivo
      • 6.2.2 Sapori, legami e tempo
      • 6.2.3 Encore
    • 6.3 digitale è diverso
    • 6.4 quattro principi
      • 6.4.1 Il rispetto per le persone
      • 6.4.2 Beneficenza
      • 6.4.3 giustizia
      • 6.4.4 rispetto della legge e di interesse pubblico
    • 6.5 Due quadri etici
    • 6.6 Aree di difficoltà
      • 6.6.1 Il consenso informato
      • 6.6.2 La comprensione e la gestione del rischio informativo
      • 6.6.3 Privacy
      • 6.6.4 Prendere decisioni a fronte di incertezza
    • 6.7 Consigli pratici
      • 6.7.1 L'IRB è un piano, non un soffitto
      • 6.7.2 mettersi nei panni di tutti gli altri
      • 6.7.3 Pensate di etica di ricerca come continuo, non discreta
    • 6.8 Conclusioni
    • appendice storica
    • Cosa leggere dopo
    • attività
  • 7 Il futuro
    • 7.1 Guardare avanti
    • 7.2 Temi del futuro
      • 7.2.1 La fusione di ready-made e rassegne
      • 7.2.2 raccolta di dati partecipante centrato
      • 7.2.3 L'etica nella progettazione di ricerca
    • 7.3 Torna all'inizio
  • Ringraziamenti
  • Riferimenti
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2 comportamento Osservando

  • 2.1 Introduzione
  • 2.2 Big dati
  • 2.3 Dieci caratteristiche comuni dei big data
    • 2.3.1 Grande
    • 2.3.2 Sempre 2.3.2
    • 2.3.3 reattivo
    • 2.3.4 Incompleto
    • 2.3.5 Inaccessibile
    • 2.3.6 Non rappresentativo
    • 2.3.7 Derapata
    • 2.3.8 Algoritmo confuso
    • 2.3.9 sporco
    • 2.3.10 Sensibile
  • 2.4 Le strategie di ricerca
    • 2.4.1 cose conteggio
    • 2.4.2 Previsione e nowcasting
    • 2.4.3 esperimenti ravvicinamento
  • 2.5 Conclusioni
  • Note matematiche
  • Cosa leggere dopo
  • attività

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