Bit By Bit: Social Research in the Digital Age
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  • 머리말
  • 1 소개
    • 1.1 잉크 얼룩
    • 1.2 디지털 시대에 오신 것을 환영합니다
    • 1.3 연구 설계
    • 1.4 이 책의 테마
      • 1.4.1 Readymades 및 Custommades
      • 1.4.2 복잡성을 통해 단순성
      • 1.4.3 윤리 어디서나
    • 1.5 이 책의 개요
  • 2 관찰 행동
    • 2.1 소개
    • 2.2 빅 데이터
    • 2.3 빅 데이터의 일반적인 특성
      • 2.3.1 연구를위한 일반적으로 좋은 특성
        • 2.3.1.1 큰
        • 2.3.1.2 항상에
        • 2.3.1.3 비 반응성
      • 2.3.2 연구를위한 일반적으로 나쁜 특성
        • 2.3.2.1 불완전한
        • 2.3.2.2 액세스 할 수없는
        • 2.3.2.3 비 대표
        • 2.3.2.4 표류
        • 2.3.2.5 알고리즘 적 혼동
        • 2.3.2.6 더러운
        • 2.3.2.7 민감한
    • 2.4 연구 전략
      • 2.4.1 계수 것들
        • 2.4.1.1 뉴욕시에서 택시
        • 2.4.1.2 학생들의 우정 형성
        • 2.4.1.3 중국 정부의 소셜 미디어의 검열
      • 2.4.2 예측 및 nowcasting
      • 2.4.3 근사 실험
        • 2.4.3.1 자연 실험
        • 2.4.3.2 매칭
    • 2.5 결론
    • 기술 부록
    • 또한 해설
    • 활동
  • 3 묻는 질문
    • 3.1 소개
    • 3.2 관찰 대 요구
    • 3.3 전 조사 오류 워크
      • 3.3.1 대표
      • 3.3.2 측정
      • 3.3.3 비용
    • 3.4 질문하기
      • 3.4.1 확률 표본 추출 : 데이터 수집 및 데이터 분석
      • 3.4.2 비 확률 샘플 : 가중
      • 3.4.3 비 확률 샘플 : 샘플 일치
    • 3.5 질문의 새로운 방법
      • 3.5.1 생태 순간 평가
      • 3.5.2 위키 설문 조사
      • 3.5.3 게임 화
    • 3.6 검사 다른 데이터 링크
      • 3.6.1 요구 증폭
      • 3.6.2 농축 물어
    • 3.7 결론
    • 기술 부록
    • 또한 해설
    • 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 그냥 직접 수행
        • 4.5.1.1 사용하여 기존의 환경
        • 4.5.1.2 자신의 실험을 구축
        • 4.5.1.3 자신의 제품을 구축
      • 4.5.2 강력한와 파트너
    • 4.6 조언
      • 4.6.1 제로 가변 비용 데이터를 생성
      • 4.6.2 , 조정을 교체하고 감소
    • 4.7 결론
    • 기술 부록
    • 또한 해설
    • 활동
  • 5 질량 협업
    • 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
    • 또한 해설
    • 활동
  • 6 윤리
    • 6.1 소개
    • 6.2 세 예
      • 6.2.1 정서적 전염
      • 6.2.2 맛, 넥타이, 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
    • 또한 해설
    • 활동
  • 7 미래
    • 7.1 전달하실 찾고
    • 7.2 하여 미래의 테마
      • 7.2.1 Readymades 및 Custommades의 혼합을
      • 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. ×
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3 묻는 질문

  • 3.1 소개
  • 3.2 관찰 대 요구
  • 3.3 전 조사 오류 워크
    • 3.3.1 대표
    • 3.3.2 측정
    • 3.3.3 비용
  • 3.4 질문하기
    • 3.4.1 확률 표본 추출 : 데이터 수집 및 데이터 분석
    • 3.4.2 비 확률 샘플 : 가중
    • 3.4.3 비 확률 샘플 : 샘플 일치
  • 3.5 질문의 새로운 방법
    • 3.5.1 생태 순간 평가
    • 3.5.2 위키 설문 조사
    • 3.5.3 게임 화
  • 3.6 검사 다른 데이터 링크
    • 3.6.1 요구 증폭
    • 3.6.2 농축 물어
  • 3.7 결론
  • 기술 부록
  • 또한 해설
  • 활동

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