Bit By Bit: Social Research in the Digital Age
  • მომხმარებლის
    • Open მიმოხილვა
    • Citation
    • კოდი
    • ავტორის შესახებ
    • კონფიდენციალურობა და თანხმობა
  • ენები
    • 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
  • შეიძინეთ წიგნი
    • Princeton University Press
    • Amazon
    • Barnes and Noble
    • IndieBound
  • წინასიტყვაობა
  • 1 შესავალი
    • 1.1 მელნის blot
    • 1.2 კეთილი ციფრული ასაკი
    • 1.3 კვლევის დიზაინი
    • 1.4 თემები ამ წიგნის
    • 1.5 ამ წიგნის შინაარსი
    • რა უნდა წაიკითხოთ მომდევნო
  • 2 დაკვირვება ქცევის
    • 2.1 შესავალი
    • 2.2 დიდი მონაცემები
    • 2.3 დიდი მონაცემების ათი საერთო მახასიათებლები
      • 2.3.1 დიდი
      • 2.3.2 ყოველთვის
      • 2.3.3 Nonreactive
      • 2.3.4 არასრულყოფილი
      • 2.3.5 მიუწვდომელი
      • 2.3.6 არაპროფესიონალური
      • 2.3.7 Drifting
      • 2.3.8 ალგორითმულად დაბნეული
      • 2.3.9 ბინძური
      • 2.3.10 მგრძნობიარე
    • 2.4 კვლევის სტრატეგია
      • 2.4.1 დათვლა რამ
      • 2.4.2 პროგნოზირება და nowcasting
      • 2.4.3 დაახლოება ექსპერიმენტი
    • 2.5 დასკვნა
    • მათემატიკური შენიშვნები
    • რა უნდა წაიკითხოთ მომდევნო
    • საქმიანობის
  • 3 კითხვის დასმა
    • 3.1 შესავალი
    • 3.2 მოთხოვნის დაკმაყოფილებისკენ
    • 3.3 საერთო კვლევის შეცდომა ფარგლებში
      • 3.3.1 წარმომადგენლობა
      • 3.3.2 საზომი
      • 3.3.3 Cost
    • 3.4 ვინ ვთხოვო
    • 3.5 ახალი გზები სვამს კითხვებს
      • 3.5.1 ეკოლოგიური მომენტალური შეფასებები
      • 3.5.2 Wiki კვლევები
      • 3.5.3 Gamification
    • 3.6 დიდი მონაცემთა წყაროებთან დაკავშირებული კვლევები
      • 3.6.1 გამდიდრებული კითხვა
      • 3.6.2 გააქტიურებული
    • 3.7 დასკვნა
    • მათემატიკური შენიშვნები
    • რა უნდა წაიკითხოთ მომდევნო
    • საქმიანობის
  • 4 Running ექსპერიმენტი
    • 4.1 შესავალი
    • 4.2 რა არის ექსპერიმენტი?
    • 4.3 ორი ზომები ექსპერიმენტი: ლაბორატორია სფეროში და ანალოგური ციფრული
    • 4.4 მოძრავი მიღმა უბრალო ექსპერიმენტები
      • 4.4.1 მოქმედების
      • 4.4.2 Heterogeneity მკურნალობის ეფექტი
      • 4.4.3 მექანიზმები
    • 4.5 რაც მოხდება
      • 4.5.1 გამოიყენეთ არსებული გარემოებები
      • 4.5.2 საკუთარი ექსპერიმენტის შექმნა
      • 4.5.3 საკუთარი პროდუქტის შექმნა
      • 4.5.4 პარტნიორი ძლიერია
    • 4.6 რჩევები
      • 4.6.1 შექმნა ნულოვანი ცვლადი ხარჯების მონაცემები
      • 4.6.2 აშენების ეთიკა თქვენს დიზაინში: შეცვალეთ, დახვეწა და შემცირება
    • 4.7 დასკვნა
    • მათემატიკური შენიშვნები
    • რა უნდა წაიკითხოთ მომდევნო
    • საქმიანობის
  • 5 მასობრივი თანამშრომლობის შექმნა
    • 5.1 შესავალი
    • 5.2 ადამიანის გამოთვლები
      • 5.2.1 Galaxy Zoo
      • 5.2.2 Crowd კოდირება პოლიტიკური manifestos
      • 5.2.3 დასკვნა
    • 5.3 Open მოუწოდებს
      • 5.3.1 Netflix პრიზი
      • 5.3.2 Foldit
      • 5.3.3 Peer-to-Patent
      • 5.3.4 დასკვნა
    • 5.4 განაწილებული მონაცემთა შეგროვების
      • 5.4.1 eBird
      • 5.4.2 photocity
      • 5.4.3 დასკვნა
    • 5.5 დიზაინის საკუთარი
      • 5.5.1 Motivate მონაწილეები
      • 5.5.2 მხარი არაერთგვაროვნება
      • 5.5.3 ყურადღებას
      • 5.5.4 ჩართვა სიურპრიზი
      • 5.5.5 ეთიკური
      • 5.5.6 Final დიზაინი რჩევებს
    • 5.6 დასკვნა
    • რა უნდა წაიკითხოთ მომდევნო
    • საქმიანობის
  • 6 ეთიკის
    • 6.1 შესავალი
    • 6.2 სამი მაგალითები
      • 6.2.1 ემოციური გადამდები სენი
      • 6.2.2 გემოვნები, კავშირები და დრო
      • 6.2.3 Encore
    • 6.3 ციფრული სხვადასხვა
    • 6.4 ოთხი პრინციპი
      • 6.4.1 პატივისცემა Persons
      • 6.4.2 სარგებლიანობისა
      • 6.4.3 იუსტიციის
      • 6.4.4 პატივისცემა და კანონის საზოგადოებრივი ინტერესის
    • 6.5 ორი ეთიკური ჩარჩოები
    • 6.6 ტერიტორიების სირთულის
      • 6.6.1 ინფორმირებული თანხმობა
      • 6.6.2 ურთიერთგაგებისა და მართვის საინფორმაციო რისკი
      • 6.6.3 Privacy
      • 6.6.4 გადაწყვეტილების მიღების სახე გაურკვევლობა
    • 6.7 პრაქტიკული რჩევები
      • 6.7.1 IRB- ს სართულზე, არ ჭერი
      • 6.7.2 განათავსეთ თავს ყველას ფეხსაცმელი
      • 6.7.3 მოიფიქრეთ კვლევის ეთიკის როგორც უწყვეტი, არა დისკრეტულ
    • 6.8 დასკვნა
    • ისტორიული დანართი
    • რა უნდა წაიკითხოთ მომდევნო
    • საქმიანობის
  • 7 მომავალი
    • 7.1 ველით
    • 7.2 მომავლის თემები
      • 7.2.1 მკითხველისა და საბაჟოების შერწყმა
      • 7.2.2 მონაწილე ორიენტირებული მონაცემთა შეგროვების
      • 7.2.3 ეთიკის კვლევის დიზაინი
    • 7.3 დასაწყისში
  • მადლობის
  • ლიტერატურა
ეს თარგმანი შეიქმნა კომპიუტერი. ×

1 შესავალი

  • 1.1 მელნის blot
  • 1.2 კეთილი ციფრული ასაკი
  • 1.3 კვლევის დიზაინი
  • 1.4 თემები ამ წიგნის
  • 1.5 ამ წიგნის შინაარსი
  • რა უნდა წაიკითხოთ მომდევნო

Powered by Open Review Toolkit

Buy The Book

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