Bit By Bit: Social Research in the Digital Age
  • 약
    • 열기 검토
    • 소환
    • 암호
    • 저자에 관하여
    • 개인 정보 보호 및 동의
  • 언어
    • 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
  • 책을 구매
    • Princeton University Press
    • Amazon
    • Barnes and Noble
    • IndieBound
  • 머리말
  • 1 소개
    • 1.1 잉크 얼룩
    • 1.2 디지털 시대에 오신 것을 환영합니다
    • 1.3 연구 설계
    • 1.4 이 책의 테마
    • 1.5 이 책의 개요
    • 다음에 읽을 내용
  • 2 관찰 행동
    • 2.1 소개
    • 2.2 빅 데이터
    • 2.3 빅 데이터의 10 가지 공통 특성
      • 2.3.1 빅
      • 2.3.2 상시 운영
      • 2.3.3 반응
      • 2.3.4 불완전
      • 2.3.5 액세스 할 수 없음
      • 2.3.6 비 대표성
      • 2.3.7 표류
      • 2.3.8 알고리즘에 혼란스러워 함
      • 2.3.9 더티
      • 민감한 2.3.10
    • 2.4 연구 전략
      • 2.4.1 계수 것들
      • 2.4.2 예측 및 nowcasting
      • 2.4.3 근사 실험
    • 2.5 결론
    • 수학 노트
    • 다음에 읽을 내용
    • 활동
  • 3 묻는 질문
    • 3.1 소개
    • 3.2 관찰과 관찰
    • 3.3 전 조사 오류 워크
      • 3.3.1 대표
      • 3.3.2 측정
      • 3.3.3 비용
    • 3.4 질문하기
    • 3.5 질문의 새로운 방법
      • 3.5.1 생태 순간 평가
      • 3.5.2 위키 설문 조사
      • 3.5.3 게임 화
    • 3.6 대형 데이터 소스에 연결된 설문 조사
      • 3.6.1 심화 된 질문
      • 3.6.2 증폭 된 질문
    • 3.7 결론
    • 수학 노트
    • 다음에 읽을 내용
    • 활동
  • 4 실행 실험
    • 4.1 소개
    • 4.2 실험은 무엇입니까?
    • 4.3 실험의 두 차원 : 실험실 필드 및 아날로그 - 디지털
    • 4.4 간단한 실험을 넘어 이동
      • 4.4.1 유효
      • 4.4.2 치료 효과의 이질성
      • 4.4.3 메커니즘
    • 4.5 일어날 만들기
      • 4.5.1 기존 환경 사용
      • 4.5.2 나만의 실험 만들기
      • 4.5.3 나만의 제품 만들기
      • 4.5.4 강력한와 파트너
    • 4.6 조언
      • 4.6.1 제로 가변 비용 데이터를 생성
      • 4.6.2 디자인에 윤리를 구현하십시오 : 교체, 수정 및 축소
    • 4.7 결론
    • 수학 노트
    • 다음에 읽을 내용
    • 활동
  • 5 대량 공동 작업 만들기
    • 5.1 소개
    • 5.2 인간의 계산
      • 5.2.1 갤럭시 동물원
      • 5.2.2 정치적 성명서의 군중 코딩
      • 5.2.3 결론
    • 5.3 오픈 전화
      • 5.3.1 넷플 릭스 수상
      • 5.3.2 Foldit
      • 5.3.3 피어 투 특허
      • 5.3.4 결론
    • 5.4 분산 데이터 수집
      • 5.4.1 eBird
      • 5.4.2 PhotoCity
      • 5.4.3 결론
    • 5.5 당신의 자신의 디자인
      • 5.5.1 동기 부여 참가자
      • 5.5.2 활용 이질성
      • 5.5.3 초점주의
      • 5.5.4 깜짝 사용
      • 5.5.5 윤리한다
      • 5.5.6 최종 설계에 대한 조언
    • 5.6 결론
    • 다음에 읽을 내용
    • 활동
  • 6 윤리
    • 6.1 소개
    • 6.2 세 예
      • 6.2.1 정서적 전염
      • 6.2.2 취향, 연계 및 시간
      • 6.2.3 앙코르
    • 6.3 디지털은 다르다
    • 6.4 네 가지 원칙
      • 6.4.1 사람에 대한 존중
      • 6.4.2 선행
      • 6.4.3 정의
      • 6.4.4 법률 및 공공의 이익에 대한 존중
    • 6.5 두 윤리적 프레임 워크
    • 6.6 어려움 분야
      • 6.6.1 동의
      • 6.6.2 이해 및 관리 정보 위험
      • 6.6.3 개인 정보 보호
      • 6.6.4 불확실성의 얼굴에 제작 결정
    • 6.7 실용 팁
      • 6.7.1 IRB는 바닥이 아닌 천장입니다
      • 6.7.2 모든 사람이 다른 사람의 신발에 자신을 넣어
      • 6.7.3 연속, 이산하지 연구 윤리 생각해
    • 6.8 결론
    • 역사 부록
    • 다음에 읽을 내용
    • 활동
  • 7 미래
    • 7.1 앞으로보기
    • 7.2 미래의 테마
      • 7.2.1 레이디 매드와 커스텀 메이 드의 블렌딩
      • 7.2.2 참가자 중심의 데이터 수집
      • 7.2.3 연구 디자인의 윤리
    • 7.3 처음으로 돌아 가기
  • 감사의 글
  • 참조
이 번역은 컴퓨터에 의해 만들어졌습니다. ×

3 묻는 질문

  • 3.1 소개
  • 3.2 관찰과 관찰
  • 3.3 전 조사 오류 워크
    • 3.3.1 대표
    • 3.3.2 측정
    • 3.3.3 비용
  • 3.4 질문하기
  • 3.5 질문의 새로운 방법
    • 3.5.1 생태 순간 평가
    • 3.5.2 위키 설문 조사
    • 3.5.3 게임 화
  • 3.6 대형 데이터 소스에 연결된 설문 조사
    • 3.6.1 심화 된 질문
    • 3.6.2 증폭 된 질문
  • 3.7 결론
  • 수학 노트
  • 다음에 읽을 내용
  • 활동

Powered by Open Review Toolkit

Buy The Book

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