Bit By Bit: Social Research in the Digital Age
  • apie
    • Atviras apžvalga
    • citata
    • kodas
    • apie autorių
    • Privatumas ir sutikimas
  • kalbos
    • 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
  • Pirkti knyga
    • Princeton University Press
    • Amazon
    • Barnes and Noble
    • IndieBound
  • įžanga
  • 1 Įvadas
    • 1.1 Rašalo dėmė
    • 1.2 Sveiki atvykę į skaitmeninį amžių
    • 1.3 tyrimų dizainas
    • 1.4 Temos šios knygos
    • 1.5 . Šios knygos apžvalga
    • Ką skaityti toliau
  • 2 Stebint elgesys
    • 2.1 Įvadas
    • 2.2 Didelės duomenys
    • 2.3 Dešimt bendrų didelių duomenų ypatybių
      • 2.3.1 didelis
      • 2.3.2 Visada įjungtas
      • 2.3.3 Neaktyvus
      • 2.3.4 Nebaigta
      • 2.3.5 nepasiekiamas
      • 2.3.6 Nereprezentacinis
      • 2.3.7 Dreifuojantis
      • 2.3.8 Algoritmiškai sugedo
      • 2.3.9 purvinas
      • 2.3.10 Jautrus
    • 2.4 Mokslinių tyrimų strategijos
      • 2.4.1 skaičiavimo dalykai
      • 2.4.2 prognozavimas ir nowcasting
      • 2.4.3 suderinti eksperimentai
    • 2.5 Išvada
    • Matematiniai užrašai
    • Ką skaityti toliau
    • Įmonės veiklos sritys
  • 3 klausinėti
    • 3.1 Įvadas
    • 3.2 Paklausti palyginti su stebėjimu
    • 3.3 bendras tyrimas klaida sistema
      • 3.3.1 atstovybė
      • 3.3.2 Matavimo
      • 3.3.3 Kaina
    • 3.4 kas paklausti
    • 3.5 Nauji būdai klausinėti
      • 3.5.1 Ekologiniai trumpalaikiai vertinimai
      • 3.5.2 Wiki apklausos
      • 3.5.3 Gamification
    • 3.6 Su dideliais duomenų šaltiniais susiję tyrimai
      • 3.6.1 Praturtintas klausimas
      • 3.6.2 Pagerintas klausimas
    • 3.7 Išvada
    • Matematiniai užrašai
    • Ką skaityti toliau
    • Įmonės veiklos sritys
  • 4 Veikiančios eksperimentai
    • 4.1 Įvadas
    • 4.2 Kokie eksperimentai?
    • 4.3 dviejų matmenų eksperimentus: Lab lauko ir analoginių-skaitmeninių
    • 4.4 peržengiant paprastų eksperimentų
      • 4.4.1 galiojimas
      • 4.4.2 heterogeniškumas gydymo poveikių
      • 4.4.3 mechanizmai
    • 4.5 Įgyvendinti pokyčius
      • 4.5.1 Naudokite esamą aplinką
      • 4.5.2 Sukurkite savo eksperimentą
      • 4.5.3 Sukurkite savo produktą
      • 4.5.4 Partneris su galingu
    • 4.6 Patarimai
      • 4.6.1 Sukurti nulis kintamosios sąnaudos duomenis
      • 4.6.2 Sukurkite etiką į savo dizainą: pakeiskite, patobulinkite ir sumažinkite
    • 4.7 Išvada
    • Matematiniai užrašai
    • Ką skaityti toliau
    • Įmonės veiklos sritys
  • 5 Masinio bendradarbiavimo kūrimas
    • 5.1 Įvadas
    • 5.2 Žmogaus skaičiavimas
      • 5.2.1 "Galaxy Zoo
      • 5.2.2 minios kodavimas politinių manifestų
      • 5.2.3 Išvados
    • 5.3 atvirus kvietimus
      • 5.3.1 "Netflix" premijos
      • 5.3.2 Foldit
      • 5.3.3 Peer-to-patento
      • 5.3.4 Išvados
    • 5.4 Distributed duomenų rinkimas
      • 5.4.1 eBird
      • 5.4.2 PhotoCity
      • 5.4.3 Išvados
    • 5.5 projektuojant savo
      • 5.5.1 motyvuoti dalyviai
      • 5.5.2 Sverto heterogeniškumas
      • 5.5.3 Koncentruoti dėmesį
      • 5.5.4 Įjungti staigmeną
      • 5.5.5 etiška
      • 5.5.6 Galutinis dizainas konsultacijos
    • 5.6 Išvada
    • Ką skaityti toliau
    • Įmonės veiklos sritys
  • 6 etika
    • 6.1 Įvadas
    • 6.2 Trys pavyzdžiai
      • 6.2.1 Emocinis Infekcija
      • 6.2.2 Skonio, kaklaraiščių ir laiko
      • 6.2.3 Encore
    • 6.3 Skaitmeninė skiriasi
    • 6.4 Keturi principai
      • 6.4.1 Pagarba asmenų
      • 6.4.2 geradarystės
      • 6.4.3 teisingumas
      • 6.4.4 pagarba teisei ir viešasis interesas
    • 6.5 Du etikos sistemos
    • 6.6 sritys sunkumų
      • 6.6.1 Informuotas sutikimas
      • 6.6.2 Suprasti ir valdyti informacinėje rizika
      • 6.6.3 Privatumo
      • 6.6.4 priimant sprendimus netikrumo akivaizdoje
    • 6.7 Praktiniai patarimai
      • 6.7.1 IRB yra aukštas, nėra lubų
      • 6.7.2 Atsidurkite visi kiti batai
      • 6.7.3 Pagalvokite apie mokslinių tyrimų etikos kaip nuolatinis, ne diskretus
    • 6.8 Išvada
    • Istorinė priedas
    • Ką skaityti toliau
    • Įmonės veiklos sritys
  • 7 ateitis
    • 7.1 Žvelgiant į ateitį
    • 7.2 . Ateities temos
      • 7.2.1 . Gatavų daiktų ir užsakomųjų dirbinių maišymas
      • 7.2.2 Dalyvis orientuotas duomenų rinkimas
      • 7.2.3 mokslinių tyrimų etiką dizainas
    • 7.3 Atgal į pradžią
  • Padėka
  • Nuorodos
Tai vertimo buvo sukurtas kompiuterio. ×

5 Masinio bendradarbiavimo kūrimas

  • 5.1 Įvadas
  • 5.2 Žmogaus skaičiavimas
    • 5.2.1 "Galaxy Zoo
    • 5.2.2 minios kodavimas politinių manifestų
    • 5.2.3 Išvados
  • 5.3 atvirus kvietimus
    • 5.3.1 "Netflix" premijos
    • 5.3.2 Foldit
    • 5.3.3 Peer-to-patento
    • 5.3.4 Išvados
  • 5.4 Distributed duomenų rinkimas
    • 5.4.1 eBird
    • 5.4.2 PhotoCity
    • 5.4.3 Išvados
  • 5.5 projektuojant savo
    • 5.5.1 motyvuoti dalyviai
    • 5.5.2 Sverto heterogeniškumas
    • 5.5.3 Koncentruoti dėmesį
    • 5.5.4 Įjungti staigmeną
    • 5.5.5 etiška
    • 5.5.6 Galutinis dizainas konsultacijos
  • 5.6 Išvada
  • Ką skaityti toliau
  • Įmonės veiklos sritys

Powered by Open Review Toolkit

Buy The Book

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