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. ×

Ką skaityti toliau

  • Rašalo blot (1.1 skirsnis)

Išsamesnį "Blumenstock" ir jo kolegų projekto aprašymą skaitykite šios knygos 3 skyriuje.

  • Sveiki atvykę į skaitmeninį amžių (1.2 skirsnis).

Gleick (2011) pateikia istorinę žmogiškojo gebėjimo kaupti, saugoti, perduoti ir apdoroti informaciją pokyčių istoriją.

Žr. Abelson, Ledeen, and Lewis (2008) Ir Mayer-Schönberger (2009) Supažindinant su skaitmeniniu amžiu, kuriame daugiausia dėmesio skiriama galimai Abelson, Ledeen, and Lewis (2008) pavyzdžiui, privatumo pažeidimams. Žr. " Mayer-Schönberger and Cukier (2013) .

Norėdami sužinoti daugiau apie įmones, mėgdžiančias eksperimentus į įprastą praktiką, žr. " Manzi (2012) ir daugiau informacijos apie įmones, stebi elgesį fiziniame pasaulyje, žr. Levy and Baracas (2017) .

Skaitmeninės amžiaus sistemos gali būti ir instrumentai, ir tyrimo objektai. Pavyzdžiui, galbūt norėsite naudoti socialinę žiniasklaidą viešosios nuomonės įvertinimui arba galbūt norėsite suprasti socialinės žiniasklaidos poveikį visuomenės nuomonei. Vienu atveju skaitmeninė sistema yra priemonė, kuri padeda jums atlikti naujus matavimus. Kitais atvejais skaitmeninė sistema yra tyrimo objektas. Daugiau apie šį skirtumą žr. Sandvig and Hargittai (2015) .

  • Tyrimų projektavimas (1.3 skirsnis)

Daugiau apie socialinių mokslų mokslinių tyrimų projektus žr. King, Keohane, and Verba (1994) , " Singleton and Straits (2009) Ir " Khan and Fisher (2013) .

Donoho (2015) Duomenų mokslą apibūdina kaip žmonių, besimokančiųjų iš duomenų, veiklą, ir ji siūlo duomenų mokslo istoriją, intelektualinę šios srities kilmę atskleidžianti mokslininkams, tokiems kaip Tukey, Cleveland, Chambers ir Breiman.

Žiūrėkite " Hargittai and Sandvig (2015) Pirmojo asmens ataskaitas apie socialinių tyrimų vykdymą skaitmeniniame amžiuje.

  • Šios knygos temos (1.4 skirsnis)

Daugiau apie "Ready" ir "custommade" duomenų maišymą žr. " Groves (2011) .

Daugiau apie "anonimizacijos" nesėkmę žr. Šios knygos 6 skyriuje. Ta pati bendroji technika, kurią Blumenstockas ir jos kolegos naudojo žmonių gerovei nustatyti, taip pat gali būti naudojamos siekiant nustatyti asmeniškai jautrias asmenines savybes, įskaitant seksualinę orientaciją, etninę kilmę, religines ir politines pažiūras bei priklausomybę turinčių medžiagų naudojimą (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