Bit By Bit: Social Research in the Digital Age
  • ກ່ຽວກັບ
    • ເປີດການທົບທວນຄືນ
    • ການຂຽນກ່າວອ້າງ
    • ລະຫັດ
    • ກ່ຽວກັບຜູ້ຂຽນ
    • ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວແລະການຍິນຍອມເຫັນດີ
  • ພາສາ
    • 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
  • ຊື້ຫນັງສື
    • Princeton University Press
    • Amazon
    • Barnes and Noble
    • IndieBound
  • ພາກສະເຫນີ
  • 1 ການນໍາສະເຫນີ
    • 1.1 ເປັນ blot ຫມຶກ
    • 1.2 ຍິນດີຕ້ອນຮັບອາຍຸສູງສຸດດິຈິຕອນ
    • 1.3 ການອອກແບບການວິໄຈ
    • 1.4 ຫົວຂໍ້ຂອງຫນັງສືເຫຼັ້ມນີ້
    • 1.5 ຂອງປຶ້ມນີ້
    • ສິ່ງທີ່ອ່ານຕໍ່ໄປ
  • 2 ພຶດຕິກໍາການສັງເກດ
    • 2.1 ການນໍາສະເຫນີ
    • 2.2 ຂໍ້ມູນທີ່ໃຫຍ່
    • 2.3 ລັກສະນະທົ່ວໄປຂອງສິບຂໍ້ມູນໃຫຍ່
      • 2.3.1 Big
      • 2.3.2 ສະເຫມີໄປ
      • 2.3.3 Nonreactive
      • 2.3.4 ບໍ່ຄົບຖ້ວນ
      • 2.3.5 ບໍ່ສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້
      • 2.3.6 Nonrepresentative
      • 2.3.7 Drifting
      • 2.3.8 Algorithmically confounded
      • 2.3.9 ເປື້ອນ
      • 2.3.10 Sensitive
    • 2.4 ຍຸດທະສາດການຄົ້ນຄວ້າ
      • 2.4.1 ສິ່ງທີ່ນັບ
      • 2.4.2 ພະຢາກອນແລະ Nowcasting
      • 2.4.3 ປະສົບການປະມານ
    • 2.5 ສະຫຼຸບ
    • ບັນທຶກຄະນິດສາດ
    • ສິ່ງທີ່ອ່ານຕໍ່ໄປ
    • ກິດຈະກໍາ
  • 3 ຄໍາຖາມຖາມ
    • 3.1 ການນໍາສະເຫນີ
    • 3.2 ທຽບກັບການສັງເກດການ
    • 3.3 ຂອບຄວາມຜິດພາດການສໍາຫຼວດທັງຫມົດ
      • 3.3.1 ການເປັນຕົວແທນ
      • 3.3.2 ວັດ
      • 3.3.3 ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ
    • 3.4 ຜູ້ທີ່ຈະຮ້ອງຂໍໃຫ້
    • 3.5 ວິທີການໃຫມ່ຂອງການສະເຫນີຂໍຄໍາຖາມ
      • 3.5.1 ການປະເມີນຜົນ momentary ລະບົບນິເວດ
      • 3.5.2 ການສໍາຫຼວດວິກິພີເດຍ
      • 3.5.3 Gamification
    • 3.6 ການສໍາຫຼວດທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບແຫຼ່ງຂໍ້ມູນໃຫຍ່
      • 3.6.1 Enriched asking
      • 3.6.2 ຮ້ອງຂໍຂະຫຍາຍ
    • 3.7 ສະຫຼຸບ
    • ບັນທຶກຄະນິດສາດ
    • ສິ່ງທີ່ອ່ານຕໍ່ໄປ
    • ກິດຈະກໍາ
  • 4 ປະສົບການເຮັດວຽກ
    • 4.1 ການນໍາສະເຫນີ
    • 4.2 ຈະເປັນແນວໃດການທົດລອງ?
    • 4.3 ທັງສອງຂະຫນາດຂອງປະສົບການ: ການທົດລອງພາກສະຫນາມແລະການປຽບທຽບ, ດິຈິຕອນ
    • 4.4 ການເຄື່ອນຍ້າຍຫຼັງຈາກປະສົບງ່າຍດາຍ
      • 4.4.1 ຕັ້ງແຕ່ວັນທີ່
      • 4.4.2 ທີ່ແຕກຕ່າງຂອງຜົນກະທົບການປິ່ນປົວ
      • 4.4.3 ກົນໄກ
    • 4.5 ການເຮັດໃຫ້ມັນເກີດຂຶ້ນ
      • 4.5.1 ໃຊ້ສະພາບແວດລ້ອມທີ່ມີຢູ່
      • 4.5.2 ສ້າງການທົດລອງຂອງທ່ານເອງ
      • 4.5.3 ສ້າງຜະລິດຕະພັນຂອງທ່ານເອງ
      • 4.5.4 ຄູ່ຮ່ວມງານທີ່ມີອໍານາດ
    • 4.6 ແນະນໍາ
      • 4.6.1 ສ້າງສູນຂໍ້ມູນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຂອງຕົວປ່ຽນແປງ
      • 4.6.2 ສ້າງຈັນຍາບັນໃນການອອກແບບຂອງທ່ານ: ແທນ, ປັບປຸງແລະຫຼຸດຜ່ອນ
    • 4.7 ສະຫຼຸບ
    • ບັນທຶກຄະນິດສາດ
    • ສິ່ງທີ່ອ່ານຕໍ່ໄປ
    • ກິດຈະກໍາ
  • 5 ການສ້າງການຮ່ວມມືຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ
    • 5.1 ການນໍາສະເຫນີ
    • 5.2 ຄອມພິວເຕີຂອງມະນຸດ
      • 5.2.1 Zoo Galaxy
      • 5.2.2 ທີ່ແອອັດ, ການເຂົ້າລະຫັດຂອງ manifesto ທາງດ້ານການເມືອງ
      • 5.2.3 ສະຫຼຸບ
    • 5.3 ເປີດການໂທ
      • 5.3.1 ລາງວັນ Netflix
      • 5.3.2 Foldit
      • 5.3.3 Peer-to-ສິດທິບັດ
      • 5.3.4 ສະຫຼຸບ
    • 5.4 ເກັບກໍາຂໍ້ມູນການແຜ່ກະຈາຍ
      • 5.4.1 eBird
      • 5.4.2 PhotoCity
      • 5.4.3 ສະຫຼຸບ
    • 5.5 ການອອກແບບຂອງທ່ານເອງ
      • 5.5.1 ຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມກະຕຸກຊຸກຍູ້
      • 5.5.2 heterogeneity Leverage
      • 5.5.3 ເອົາໃຈໃສ່ສຸມໃສ່ການ
      • 5.5.4 ເຮັດໃຫ້ແປກໃຈ
      • 5.5.5 ຈະລິຍະທໍາ
      • 5.5.6 ຄໍາແນະນໍາການອອກແບບສຸດທ້າຍ
    • 5.6 ສະຫຼຸບ
    • ສິ່ງທີ່ອ່ານຕໍ່ໄປ
    • ກິດຈະກໍາ
  • 6 ຈັນຍາບັນ
    • 6.1 ການນໍາສະເຫນີ
    • 6.2 ສາມຕົວຢ່າງ
      • 6.2.1 Contagion ອາລົມ
      • 6.2.2 ຄວາມສຸກ, ສາຍພົວ, ແລະເວລາ
      • 6.2.3 Encore
    • 6.3 ດິຈິຕອນທີ່ແຕກຕ່າງກັນ
    • 6.4 ສີ່ຫຼັກການພື້ນຖານ
      • 6.4.1 ເຄົາລົບສໍາລັບບຸກຄົນ
      • 6.4.2 Beneficence
      • 6.4.3 ຍຸຕິທໍາ
      • 6.4.4 ການເຄົາລົບກົດຫມາຍແລະການສາທາລະນະທີ່ຫນ້າສົນໃຈ
    • 6.5 ກອບດ້ານຈັນຍາບັນ
    • 6.6 ພື້ນທີ່ຂອງຄວາມຫຍຸ້ງຍາກ
      • 6.6.1 ຍິນຍອມເຫັນດີຂໍ້ມູນ
      • 6.6.2 ຄວາມເຂົ້າໃຈແລະການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງຕໍ່ການຂໍ້ມູນຂ່າວສານ
      • 6.6.3 ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ
      • 6.6.4 ການຕັດສິນໃຈເຮັດໃນໃບຫນ້າຂອງຄວາມບໍ່ແນ່ນອນ
    • 6.7 ເຄັດລັບພາກປະຕິບັດ
      • 6.7.1 ການ IRB ເປັນຊັ້ນ, ບໍ່ມີເພດານ
      • 6.7.2 ເອົາໃຈໃສ່ຕົວເອງໃນເກີບທຸກຄົນອື່ນ
      • 6.7.3 ຄິດຂອງຈະລິຍະທໍາການຄົ້ນຄວ້າຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ, ບໍ່ການຕັດສິນໃຈ
    • 6.8 ສະຫຼຸບ
    • ເອກະສານຊ້ອນປະຫວັດສາດ
    • ສິ່ງທີ່ອ່ານຕໍ່ໄປ
    • ກິດຈະກໍາ
  • 7 ໃນອະນາຄົດ
    • 7.1 Looking forward
    • 7.2 ທີມຂອງອະນາຄົດ
      • 7.2.1 ການຜະສົມຜະສານການ readymades ແລະ custommades
      • 7.2.2 ເກັບກໍາຂໍ້ມູນຂອງຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມເປັນຈຸດສູນກາງ
      • 7.2.3 ຈັນຍາບັນໃນການອອກແບບການວິໄຈ
    • 7.3 ກັບຄືນໄປບ່ອນການເລີ່ມຕົ້ນ
  • ຂອບໃຈ
  • ເອກະສານ
ການແປພາສານີ້ໄດ້ສ້າງຕັ້ງຂື້ນໂດຍຄອມພິວເຕີ. ×

ສິ່ງທີ່ອ່ານຕໍ່ໄປ

  • ຫມຶກຫມຶກ (ພາກ 11)

ສໍາລັບລາຍລະອຽດເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບໂຄງການຂອງ Blumenstock ແລະເພື່ອນຮ່ວມງານ, ເບິ່ງພາກ 3 ຂອງປຶ້ມນີ້.

  • ຍິນດີຕ້ອນຮັບສູ່ອາຍຸດິຈິຕອນ (ພາກ 1.2)

Gleick (2011) ສະເຫນີພາບລວມປະຫວັດສາດຂອງການປ່ຽນແປງຄວາມສາມາດຂອງມະນຸດໃນການເກັບກໍາ, ເກັບຮັກສາ, ສົ່ງແລະປຸງແຕ່ງຂໍ້ມູນ.

ສໍາລັບຂໍ້ແນະນໍາກ່ຽວກັບອາຍຸດິຈິຕອນທີ່ສຸມໃສ່ຜົນກະທົບທີ່ອາດເກີດຂຶ້ນເຊັ່ນການລະເມີດຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ, ເບິ່ງ Abelson, Ledeen, and Lewis (2008) ແລະ Mayer-Schönberger (2009) . ສໍາລັບຄໍາແນະນໍາກ່ຽວກັບອາຍຸຂອງດິຈິຕອນທີ່ເນັ້ນໃສ່ໂອກາດ, ເບິ່ງ Mayer-Schönberger and Cukier (2013) .

ເບິ່ງເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບບໍລິສັດປະສົມປະສານການທົດລອງເຂົ້າໄປໃນການປະຕິບັດຕາມປົກກະຕິ, ເບິ່ງ Manzi (2012) ແລະສໍາລັບບໍລິສັດກ່ຽວກັບພຶດຕິກໍາໃນໂລກທາງດ້ານຮ່າງກາຍ, ເບິ່ງ Levy and Baracas (2017) .

ລະບົບອາຍຸລະບົບສາມາດເປັນເຄື່ອງມືແລະວັດຖຸຂອງການສຶກສາ. ຕົວຢ່າງ, ທ່ານອາດຈະຕ້ອງການໃຊ້ສື່ສັງຄົມເພື່ອວັດແທກຄວາມຄິດເຫັນຂອງປະຊາຊົນຫຼືທ່ານອາດຈະຕ້ອງເຂົ້າໃຈຜົນກະທົບຂອງສື່ມວນຊົນທາງສັງຄົມໃນຄວາມຄິດເຫັນຂອງປະຊາຊົນ. ໃນກໍລະນີຫນຶ່ງ, ລະບົບດິຈິຕອນເປັນເຄື່ອງມືທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານເຮັດການວັດໃຫມ່. ໃນກໍລະນີອື່ນໆ, ລະບົບດິຈິຕອນແມ່ນຈຸດປະສົງຂອງການສຶກສາ. ສໍາລັບຂໍ້ມູນເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບຄວາມແຕກຕ່າງນີ້, ເບິ່ງ Sandvig and Hargittai (2015) .

  • ການອອກແບບການຄົ້ນຄວ້າ (ພາກ 13)

ສໍາລັບເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບການອອກແບບການຄົ້ນຄວ້າວິທະຍາສາດສັງຄົມ, ເບິ່ງ King, Keohane, and Verba (1994) , Singleton and Straits (2009) , ແລະ Khan and Fisher (2013) .

Donoho (2015) ອະທິບາຍວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນເປັນກິດຈະກໍາຂອງປະຊາຊົນທີ່ຮຽນຮູ້ຈາກຂໍ້ມູນແລະມັນມີປະຫວັດສາດຂອງວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ, ການຄົ້ນຫາຕົ້ນກໍາເນີດທາງປັນຍາຂອງພາກສະຫນາມໃຫ້ກັບນັກວິຊາການເຊັ່ນ: Tukey, Cleveland, Chambers, ແລະ Breiman.

ສໍາລັບບົດລາຍງານຄັ້ງທໍາອິດກ່ຽວກັບການດໍາເນີນການຄົ້ນຄ້ວາດ້ານສັງຄົມໃນອາຍຸດິຈິຕອນ, ເບິ່ງ Hargittai and Sandvig (2015) .

  • ຫົວຂໍ້ຂອງປື້ມນີ້ (ພາກ 1.4)

ສໍາລັບຂໍ້ມູນເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບການປະສົມຂໍ້ມູນ readymade ແລະ custommade, ເບິ່ງ Groves (2011) .

ສໍາລັບຂໍ້ມູນເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບຄວາມລົ້ມເຫລວຂອງ "ການລະເມີດ," ເບິ່ງບົດທີ 6 ຂອງປຶ້ມນີ້. ເຕັກໂນໂລຢີທົ່ວໄປດຽວກັນທີ່ Blumenstock ແລະເພື່ອນຮ່ວມງານໃຊ້ໃນການຄົ້ນຄ້ວາຄວາມຮັ່ງມີຂອງປະຊາຊົນກໍ່ສາມາດນໍາໃຊ້ເພື່ອຄິດເຖິງຄຸນລັກສະນະສ່ວນບຸກຄົນທີ່ມີຄວາມອ່ອນໄຫວ, ລວມທັງແນວທາງເພດ, ຊົນເຜົ່າ, ທັດສະນະທາງສາສະຫນາແລະທາງດ້ານການເມືອງແລະການໃຊ້ສານເສບຕິດ (Kosinski, Stillwell, and Graepel 2013) .

Powered by Open Review Toolkit

Buy The Book

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