Bit By Bit: Social Research in the Digital Age
  • အကွောငျး
    • ပွင့်လင်းကိုပြန်လည်ဆန်းစစ်ခြင်း
    • ဆင့်ခေါ်ချက်
    • ကုဒ်
    • အာဘော်အကြောင်း
    • သီးသန့်လုံခြုံရေး & သဘောတူညီချက်
  • ဘာသာစကားများ
    • 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
  • စာအုပ်ကို Buy
    • Princeton University Press
    • Amazon
    • Barnes and Noble
    • IndieBound
  • နိဒါန်း
  • 1 နိဒါန်း
    • 1.1 တစ်ဦးမှင် blot
    • 1.2 ဒီဂျစ်တယ်ခေတ်မှလှိုက်လှဲစွာကြိုဆိုပါသည်
    • 1.3 သုတေသနဒီဇိုင်း
    • 1.4 ဤစာစောင်၏ Themes
    • 1.5 ဤစာအုပ်၏ကောက်ကြောင်း
    • အဘယ်အရာကိုလာမယ့်ဖတ်ရှုဖို့
  • 2 လေ့လာခြင်းအပြုအမူ
    • 2.1 နိဒါန်း
    • 2.2 နဲ့ Big ဒေတာ
    • 2.3 ကြီးမားသောအချက်အလက်များ၏ဆယ်ပါးဘုံဝိသေသလက္ခဏာများ
      • 2.3.1 နဲ့ Big
      • 2.3.2 အမြဲတမ်း-On
      • 2.3.3 Nonreactive
      • 2.3.4 မပြည့်စုံ
      • 2.3.5 တပိုင်တနိုင်
      • 2.3.6 Nonrepresentative
      • 2.3.7 ပျံ့
      • 2.3.8 algorithm သည်ရှက်ကြောက်
      • 2.3.9 Dirty
      • 2.3.10 ထိခိုက်မခံတဲ့
    • 2.4 သုတေသနမဟာဗျူဟာများ
      • 2.4.1 မဲရေတွက်မှုအရာ
      • 2.4.2 ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်းနှင့် nowcasting
      • 2.4.3 ခန့်မှန်းခြေအားဖြင့်စမ်းသပ်ချက်
    • 2.5 နိဂုံး
    • သင်္ချာဆိုင်ရာမှတ်စု
    • အဘယ်အရာကိုလာမယ့်ဖတ်ရှုဖို့
    • လှုပ်ရှားမှုများ
  • 3 မေးမေးခွန်းတွေကို
    • 3.1 နိဒါန်း
    • 3.2 စောင့်ကြည့်နှိုင်းယှဉ်မေး
    • 3.3 စုစုပေါင်းစစ်တမ်းအမှားမူဘောင်
      • 3.3.1 ကိုယ်စားပြုမှု
      • 3.3.2 တိုင်းတာခြင်း
      • 3.3.3 ကုန်ကျစရိတ်
    • 3.4 အဘယ်သူမေးရန်
    • 3.5 မေးခွန်းများမေး၏နယူးနည်းလမ်းများ
      • 3.5.1 သဘာဝပတ်ဝန်းကျင်ဒင်္အကဲဖြတ်
      • 3.5.2 ဝီကီစစ်တမ်းများ
      • 3.5.3 Gamification
    • 3.6 ကြီးတွေဒေတာသတင်းရင်းမြစ်ဆက်စပ်စစ်တမ်းများ
      • 3.6.1 သန့်စင်မေးမြန်းခြင်း
      • 3.6.2 မွနျတောငျးဆို
    • 3.7 နိဂုံး
    • သင်္ချာဆိုင်ရာမှတ်စု
    • အဘယ်အရာကိုလာမယ့်ဖတ်ရှုဖို့
    • လှုပ်ရှားမှုများ
  • 4 အပြေးစမ်းသပ်ချက်
    • 4.1 နိဒါန်း
    • 4.2 စမ်းသပ်ချက်ဘာတွေလဲ?
    • 4.3 စမ်းသပ်ချက်နှစ်ယောက်ရှုထောင်: ဓာတ်ခွဲခန်း-Field နဲ့ Analog-ဒီဂျစ်တယ်
    • 4.4 ရိုးရှင်းတဲ့စမ်းသပ်ချက် ကျော်လွန်. Moving
      • 4.4.1 သက်တမ်း
      • 4.4.2 ကုသမှုသက်ရောက်မှုများ၏သောင်းပြောင်းထွေလာရောနှော
      • 4.4.3 ယန္တရားများ
    • 4.5 ကဖြစ်ပျက်ဖော်ဆောင်ရေး
      • 4.5.1 အသုံးပြုခြင်းတည်ဆဲပတ်ဝန်းကျင်မှာ
      • 4.5.2 သင့်ကိုယ်ပိုင်စမ်းသပ်မှု Build
      • 4.5.3 သင့်ကိုယ်ပိုင်ထုတ်ကုန် Build
      • 4.5.4 အင်အားကြီးနှင့်အတူအဖော်
    • 4.6 အကြံဉာဏ်
      • 4.6.1 သုည variable ကိုကုန်ကျစရိတ်ဒေတာ Create
      • 4.6.2 သင့်ရဲ့ဒီဇိုင်းသို့ကျင့်ဝတ် Build: အစားထိုးမွမ်းမံနှင့်လျှော့ချ
    • 4.7 နိဂုံး
    • သင်္ချာဆိုင်ရာမှတ်စု
    • အဘယ်အရာကိုလာမယ့်ဖတ်ရှုဖို့
    • လှုပ်ရှားမှုများ
  • 5 အစုလိုက်အပြုံလိုက်ပူးပေါင်း Creating
    • 5.1 နိဒါန်း
    • 5.2 လူ့တွက်ချက်မှု
      • 5.2.1 က Galaxy တိရစ္ဆာန်ရုံ
      • 5.2.2 နိုင်ငံရေးအရစာတမ်းတွင်၏လူအုပျ-နိုင်တဲ့ coding
      • 5.2.3 နိဂုံး
    • 5.3 ကို Open ဖုန်းခေါ်ဆိုမှု
      • 5.3.1 Netflix နဲ့ဆု
      • 5.3.2 Foldit
      • 5.3.3 ရွယ်တူချင်းမှမူပိုင်ခွင့်
      • 5.3.4 နိဂုံး
    • 5.4 Distributed ဒေတာစုဆောင်း
      • 5.4.1 eBird
      • 5.4.2 PhotoCity
      • 5.4.3 နိဂုံး
    • 5.5 သင့်ကိုယ်ပိုင်ဒီဇိုင်း
      • 5.5.1 လှုံ့ဆော်ပေးသင်တန်းသားများ
      • 5.5.2 သြဇာပင်သောင်းပြောင်းထွေလာရောနှော
      • 5.5.3 အာရုံစိုက်အာရုံစူးစိုက်မှု
      • 5.5.4 အံ့သြ Enable
      • 5.5.5 ကျင့်ဝတ် Be
      • 5.5.6 Final ဒီဇိုင်းအကွံဉာဏျ
    • 5.6 နိဂုံး
    • အဘယ်အရာကိုလာမယ့်ဖတ်ရှုဖို့
    • လှုပ်ရှားမှုများ
  • 6 ဆိုင်ရာကိုယ်ကျင့်တရား
    • 6.1 နိဒါန်း
    • 6.2 သုံးဥပမာ
      • 6.2.1 စိတ်ခံစားမှုဘယ်လိုကူးစက်
      • 6.2.2 အရသာ, ဆက်ဆံရေးနှင့်အချိန်
      • 6.2.3 Encore
    • 6.3 ဒစ်ဂျစ်တယ်ကွဲပြားခြားနားသည်
    • 6.4 လေးအခြေခံမူ
      • 6.4.1 Persons များအတွက်လေးစား
      • 6.4.2 ကောင်းတဲ့
      • 6.4.3 တရားမျှတရေး
      • 6.4.4 ဥပဒေနှင့်ပြည်သူ့အကျိုးစီးပွားများအတွက်လေးစား
    • 6.5 နှစ်ဦးကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာမူဘောင်
    • 6.6 အခက်အခဲ၏ဧရိယာ
      • 6.6.1 သဘောတူချက်
      • 6.6.2 ကိုနားလည်ခြင်းနှင့်အချက်အလက်ဆိုင်ရာအန္တရာယ်စီမံခန့်ခွဲခြင်း
      • 6.6.3 သီးသန့်လုံခြုံရေး
      • 6.6.4 မသေချာမရေရာ၏မျက်နှာ၌ဆုံးဖြတ်ချက်များဖော်ဆောင်ရေး
    • 6.7 လက်တွေ့အကြံပေးချက်များ
      • 6.7.1 အဆိုပါ IRB တစ်ဦးကြမ်းပြင်, မတစ်ဦးမျက်နှာကြက်သည်
      • 6.7.2 လူတိုင်းအခြားသူရဲ့ဖိနပ်အတွက်ကိုယ့်ကိုယ်ကိုသွင်းထား
      • 6.7.3 discrete, စဉ်ဆက်မပြတ်မအဖြစ်သုတေသနလုပ်ငန်းကျင့်ဝတ်၏စဉ်းစားပါ
    • 6.8 နိဂုံး
    • သမိုင်းဆိုင်ရာနောကျဆကျတှဲ
    • အဘယ်အရာကိုလာမယ့်ဖတ်ရှုဖို့
    • လှုပ်ရှားမှုများ
  • 7 အနာဂတ်
    • 7.1 ရှေ့ဆက်ရှာနေ
    • 7.2 အနာဂတ်မှာ၏ Themes
      • 7.2.1 readymades နှင့် custommades ၏ blending
      • 7.2.2 ပါဝင်သူဗဟိုပြုဒေတာစုဆောင်း
      • 7.2.3 သုတေသနလုပ်ငန်းဒီဇိုင်းဆိုင်ရာကိုယ်ကျင့်တရား
    • 7.3 Back ကိုအစအဦးမှ
  • ကျေးဇူးတင်လွှာ
  • ကိုးကား
ဒီဘာသာပြန်ချက်ကွန်ပျူတာအသုံးပြုနေသူများကဖန်တီးခဲ့ပါတယ်။ ×

အဘယ်အရာကိုလာမယ့်ဖတ်ရှုဖို့

  • တစ်ဦးမှင်ချေ (ပုဒ်မ 1.1)

Blumenstock နှင့်လုပ်ဖော်ကိုင်ဖက်များ၏စီမံကိန်းများ၏အသေးစိတ်ဖော်ပြချက်အဘို့, ဤစာစောင်၏အခန်း 3 ကိုကြည့်ပါ။

  • ဒီဂျစ်တယ်ခေတ် (အပိုင်း 1.2) မှလှိုက်လှဲစွာကြိုဆိုပါသည်

Gleick (2011) , စုဆောင်းစတိုးဆိုင်, ထုတ်လွှင့်ဖို့လူသားမျိုးနွယ်အပေါ်ရဲ့စွမ်းရည်အတွက်အပြောင်းအလဲနှင့်လုပ်ငန်းစဉ်ကိုအချက်အလက်များ၏သမိုင်းခြုံငုံသုံးသပ်ချက်ပေးသည်။

ထိုကဲ့သို့သော privacy ကိုချိုးဖောက်မှုများအဖြစ်အလားအလာပျက်ဆီးပေါ်တွင်အလေးပေးသောဒီဂျစ်တယ်ခေတ်တစ်ခုမိတ်ဆက်များအတွက်တွေ့ Abelson, Ledeen, and Lewis (2008) နှင့် Mayer-Schönberger (2009) ။ အခွင့်အလမ်းများကိုအလေးပေးသောဒီဂျစ်တယ်ခေတ်တစ်ခုမိတ်ဆက်များအတွက်တွေ့ Mayer-Schönberger and Cukier (2013) ။

လုပ်ရိုးလုပ်စဉ်အလေ့အကျင့်သို့လက်တွေ့စမ်းသပ်ချက်ဖော်စပ်ကုမ္ပဏီများအကြောင်းပိုမိုအဘို့အတွေ့ Manzi (2012) , နှင့်ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာကမ်ဘာပျေါတှငျအပြုအမူခြေရာခံကုမ္ပဏီများအကြောင်းပိုမိုအဘို့အတွေ့ Levy and Baracas (2017) ။

ဒစ်ဂျစ်တယ်အသက်အရွယ်စနစ်များကိုလေ့လာမှုနှစ်ခုလုံးကိုတူရိယာများနှင့်တ္ထုဖြစ်နိုင်ပါတယ်။ ဥပမာအားဖြင့်, သင်သည်အများပြည်သူထင်မြင်ချက်ကိုတိုင်းတာရန်သို့မဟုတ်သင်အများပြည်သူအမြင်အပေါ်ဆိုရှယ်မီဒီယာများ၏သက်ရောက်မှုကိုနားလည်သဘောပေါက်ရန်လိုလိမ့်မည်လူမှုမီဒီယာကိုအသုံးပြုချင်ပေလိမ့်မည်။ တဦးတည်းအမှု၌, ဒစ်ဂျစ်တယ်စနစ်အသငျသညျသစ်ကိုတိုင်းတာခြင်းစေရန်ကူညီပေးပါတယ်တစ်ခုတူရိယာအဖြစ်ဆောင်ရွက်ပါသည်။ အခြားအမှု၌, ဒစ်ဂျစ်တယ်စနစ်ကလေ့လာမှု၏အရာဝတ္ထုဖြစ်ပါတယ်။ ဒီဂုဏ်ထူးအပေါ်ပိုပြီးအဘို့အတွေ့ Sandvig and Hargittai (2015) ။

  • သုတေသနဒီဇိုင်း (အပိုင်း 1.3)

လူမှုရေးသိပ္ပံသုတေသနဒီဇိုင်းကိုအပေါ်ကိုပိုမိုအဘို့အတွေ့ King, Keohane, and Verba (1994) , Singleton and Straits (2009) နှင့် Khan and Fisher (2013) ။

Donoho (2015) ဒေတာကနေလေ့လာသင်ယူလူများ၏လှုပ်ရှားမှုများအဖြစ် data တွေကိုသိပ္ပံပညာကိုဖော်ပြထားတယ်, အဲဒါကထိုကဲ့သို့သော Tukey, Cleveland, ကုန်သည်များနှင့် Breiman အဖြစ်ပညာရှင်များမှလယ်၌ဖြစ်သောဉာဏမူလ tracing, ဒေတာသိပ္ပံ၏သမိုင်းပေးထားပါတယ်။

ဒီဂျစ်တယ်ခေတ်များတွင်လူမှုရေးသုတေသနပို့ချအကြောင်းကိုပထမဦးဆုံး-လူတစ်ဦးအစီရင်ခံစာများတစ်စီးရီးများအတွက်တွေ့ Hargittai and Sandvig (2015) ။

  • ဤစာအုပ် (အပိုင်း 1.4) ၏ themes

readymade နှင့် custommade data တွေကိုရောစပ်အကြောင်းပိုမိုအဘို့အတွေ့ Groves (2011) ။

၏ကျရှုံးအကြောင်းပိုမိုအတွက် "အမည်ဝှက်ပေးဖို့," ဤစာအုပ်၏အခန်း 6 တွင်ကြည့်ပါ။ Blumenstock နှင့်လုပ်ဖော်ကိုင်ဘက်များကလူရဲ့စည်းစိမ်ကိုအခြရန်အသုံးပြုသည့်တူညီသောယေဘုယျ technique ကိုလည်းလိင်အမျိုးအစား, လူမျိုးရေး, ဘာသာရေး, နိုင်ငံရေးအမြင်များနှင့်စွဲလမ်းတ္ထုများအသုံးပြုမှုအပါအဝင်အလားအလာအထိခိုက်မခံပုဂ္ဂိုလ်ရေး attribute တွေ, အခြဖို့အသုံးပြုနိုင်ပါတယ် (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