7.2.2 참가자 중심의 데이터 수집

연구원 중심 인 과거의 데이터 수집 방식은 디지털 시대에 잘 작동하지 않을 수 있습니다. 미래에, 우리는 참가자 중심의 접근 방식을 취할 것입니다.

디지털 시대에 데이터를 수집하려면 사람들의 시간과 관심을 놓고 경쟁해야한다는 것을 알아야합니다. 참가자의 시간과 관심은 당신에게 매우 중요합니다. 그것은 귀하의 연구의 원료입니다. 많은 사회 과학자들은 캠퍼스 실험실의 학부생과 같은 상대적으로 사로 잡힌 인구 조사를 설계하는 데 익숙합니다. 이러한 환경에서 연구원의 요구가 지배적이며 참여자의 즐거움이 최우선 순위는 아닙니다. 디지털 시대 연구에서이 접근법은 지속 가능하지 않습니다. 참가자는 종종 연구원과 물리적으로 멀리 떨어져 있으며, 두 사람 사이의 상호 작용은 종종 컴퓨터에 의해 조정됩니다. 이 설정은 연구자가 참가자의 관심을 끌기 위해 더 즐거운 참가자 경험을 만들어야 함을 의미합니다. 참가자들과 상호 작용하는 각 장에서 우리는 참가자 중심의 데이터 수집 접근법을 사용한 연구의 예를 보았습니다.

예를 들어, 3 장에서 Sharad Goel, Winter Mason, Duncan Watts (2010) Friendsense라는 게임을 만들었는데 실제로는 태도 조사에서 영리한 프레임이었습니다. 4 장에서는 Peter Dodds와 Duncan Watts (Salganik, Dodds, and Watts 2006) 와 함께 만든 음악 다운로드 실험과 같이 사람들이 실제로 실험하기를 원하는 실험을 설계하여 가변 비용 데이터를 전혀 만들지 않는 방법을 살펴 보았습니다. 마지막으로 5 장에서 우리는 Kevin Schawinski, Chris Lintott 및 Galaxy Zoo 팀이 10 만 명이 넘는 사람들이 천문학적 인 (두 감각으로) 이미지 라벨링 작업에 참여하도록 동기를 부여하는 대량 협력을 어떻게 만들었는지를 보았습니다 (Lintott et al. 2011) . 이 모든 경우 연구자들은 참가자들에게 좋은 경험을 제공하는 데 중점을 두었고,이 경우 참가자 중심의 접근 방식은 새로운 종류의 연구를 가능하게했습니다.

앞으로도 연구원들은 좋은 사용자 환경을 조성하기 위해 노력하는 데이터 수집 방법을 계속 개발할 것으로 기대합니다. 디지털 시대에 참가자는 스케이트 보딩 개를 한 번의 클릭으로 비디오를 볼 수 있습니다.