1.5 Zarys tej książki

Ta książka rozwija się poprzez cztery szeroko zakrojone projekty badawcze: obserwowanie zachowań, zadawanie pytań, prowadzenie eksperymentów i tworzenie masowej współpracy. Każde z tych podejść wymaga odmiennej relacji między naukowcami i uczestnikami, a każdy z nich pozwala nam uczyć się różnych rzeczy. Oznacza to, że jeśli zadajemy ludziom pytania, możemy uczyć się rzeczy, których nie mogliśmy się nauczyć jedynie obserwując zachowanie. Podobnie, gdybyśmy przeprowadzali eksperymenty, moglibyśmy nauczyć się rzeczy, które nie były możliwe jedynie poprzez obserwowanie zachowania i zadawanie pytań. Wreszcie, jeśli współpracujemy z uczestnikami, możemy uczyć się rzeczy, których nie mogliśmy się nauczyć, obserwując je, zadając im pytania lub rejestrując je w eksperymentach. Te cztery podejścia zostały wykorzystane w jakiejś formie 50 lat temu i jestem przekonany, że wszystkie będą nadal używane w jakiejś formie za 50 lat. Po poświęceniu jednego rozdziału każdemu podejściu, w tym kwestiom etycznym wynikającym z tego podejścia, poświęcę cały rozdział etyce. Jak opisano w Przedmowie, zamierzam zachować główny tekst rozdziałów tak czysty, jak to możliwe, a każdy z rozdziałów zakończy się sekcją "Co dalej przeczytać", która zawiera ważne informacje bibliograficzne i wskazówki do bardziej szczegółowych materiał.

Patrząc w przyszłość, w rozdziale 2 ("Obserwowanie zachowania") opiszę, co i jak naukowcy mogą wyciągnąć naukę z obserwacji zachowań ludzi. W szczególności skupię się na dużych źródłach danych tworzonych przez firmy i rządy. Abstrahując od szczegółów konkretnego źródła, opiszę 10 wspólnych cech dużych źródeł danych i ich wpływ na zdolność badaczy do wykorzystywania tych źródeł danych w badaniach. Następnie zilustruję trzy strategie badawcze, które można wykorzystać do skutecznego uczenia się z dużych źródeł danych.

W rozdziale 3 ("Zadawanie pytań") zacznę od pokazania, czego naukowcy mogą się nauczyć, wychodząc poza istniejące wcześniej duże zbiory danych. W szczególności pokażę, że poprzez zadawanie ludziom pytań, badacze mogą uczyć się rzeczy, których nie mogą łatwo nauczyć się, obserwując zachowanie. Aby uporządkować możliwości stworzone przez erę cyfrową, przejdę do tradycyjnego ogólnego schematu błędów ankiety. Następnie pokażę, w jaki sposób era cyfrowa umożliwia nowe podejście do pobierania próbek i przeprowadzania rozmów kwalifikacyjnych. Na koniec opiszę dwie strategie łączenia danych z badań i dużych źródeł danych.

W rozdziale 4 ("Przeprowadzanie eksperymentów") zacznę od pokazania, czego naukowcy mogą się nauczyć, gdy wychodzą poza obserwowanie zachowania i zadawania pytań ankietowych. W szczególności pokażę, w jaki sposób randomizowane, kontrolowane eksperymenty - w których badacz interweniuje w świecie w bardzo specyficzny sposób - umożliwiają naukowcom poznanie związków przyczynowych. Porównywam rodzaje eksperymentów, które mogliśmy wykonywać w przeszłości z rodzajami, które możemy teraz zrobić. Na tym tle opiszę kompromisy związane z głównymi strategiami przeprowadzania eksperymentów cyfrowych. Na koniec zakończę kilkoma poradami dotyczącymi projektowania, w jaki sposób można wykorzystać moc cyfrowych eksperymentów, a ja opiszę niektóre z obowiązków związanych z tą mocą.

W rozdziale 5 ("Tworzenie masowej współpracy") pokażę, jak naukowcy mogą tworzyć masową współpracę - na przykład crowdsourcing i nauka obywatelska - w celu przeprowadzenia badań społecznych. Opisując udane projekty masowej współpracy i przedstawiając kilka kluczowych zasad organizacyjnych, mam nadzieję przekonać Cię o dwóch rzeczach: po pierwsze, że masową współpracę można wykorzystać do badań społecznych, a po drugie, że naukowcy wykorzystujący masową współpracę będą w stanie rozwiązać problemy, które wcześniej wydawały się niemożliwe.

W rozdziale 6 ("Etyka") będę twierdził, że naukowcy szybko zwiększają siłę uczestników i że te możliwości zmieniają się szybciej niż nasze normy, reguły i prawa. Ta kombinacja rosnącej siły i braku porozumienia co do tego, w jaki sposób ta moc powinna zostać wykorzystana, pozostawia naukowcom o dobrym znaczeniu w trudnej sytuacji. Aby rozwiązać ten problem, będę twierdził, że naukowcy powinni przyjąć podejście oparte na zasadach . Oznacza to, że naukowcy powinni oceniać swoje badania za pomocą istniejących zasad - które przyjmę, biorąc pod uwagę - i poprzez bardziej ogólne zasady etyczne. Opiszę cztery ustalone zasady i dwie ramy etyczne, które mogą pomóc w kierowaniu decyzjami naukowców. Na koniec wyjaśnię kilka konkretnych wyzwań etycznych, które spodziewam się w przyszłości przez badaczy, a ja przedstawię praktyczne wskazówki dotyczące pracy w obszarze z niesprawiedliwą etyką.

Na koniec, w rozdziale 7 ("Przyszłość") przejrzę tematy poruszane w książce, a następnie wykorzystam je do spekulacji na temat tematów, które będą ważne w przyszłości.

Badania społeczne w erze cyfrowej połączą to, co zrobiliśmy w przeszłości z bardzo różnymi możliwościami przyszłości. W ten sposób badania społeczne będą kształtowane zarówno przez naukowców społecznych, jak i naukowców zajmujących się danymi. Każda grupa ma coś do zaoferowania, a każdy ma coś do nauczenia.