2.4.1 Counting вещи

Простой подсчет может быть интересно , если объединить хороший вопрос с хорошими данными.

Несмотря на то, что выдержана в утонченной языке звучащей, много социальных исследований действительно просто подсчет вещи. В эпоху больших данных, исследователи могут рассчитывать более чем когда-либо, но это не означает автоматически, что исследования должны быть сосредоточены на подсчете все больше и больше вещей. Вместо того, чтобы, если мы будем делать хорошие исследования с большими данными, мы должны спросить: какие вещи стоит подсчета? Это может показаться совершенно субъективный вопрос, но есть некоторые общие закономерности.

Часто студенты мотивируют их подсчета исследования, говоря: я буду считать то, что никто никогда не подсчитанное ранее. Например, студент может сказать, многие люди изучали мигрантов, и многие люди изучали близнецов, но никто не изучал мигрантов близнецов. Мотивация отсутствие обычно не приводит к хорошему исследований. Конечно, могут быть веские причины для изучения мигрантов близнецов, но тот факт, что они не были изучены, прежде не означает, что они должны быть изучены в настоящее время. Никто не никогда не подсчитывали количество нитей на ковер в моем кабинете, но это не означает автоматически, что это будет хороший научно-исследовательский проект. Мотивация отсутствие вроде как говорят: смотрите, есть отверстие там, и я буду работать очень трудно, чтобы заполнить его. Но, не каждое отверстие должно быть заполнено.

Вместо того , чтобы мотивируя отсутствием, я думаю , что подсчет приводит к хорошему исследования в двух ситуациях, когда исследование является интересным или важным (или в идеале оба). Например, измеряя уровень безработицы является важным, поскольку он находится в показателе экономики, что приводит политические решения. Как правило, люди имеют довольно хорошее чувство того, что важно. Так, в оставшейся части этого раздела, я собираюсь предоставить три примера, где подсчет интересен. В каждом конкретном случае, исследователи не рассчитывали бессистемно, а они рассчитывали в очень определенных условиях, которые показали важную информацию о более общих представлений о том, как социальная работа систем. Другими словами, много того, что делает эти конкретные упражнения для подсчета интересным не в самих данных, она исходит от этих более общих идей.

Ниже я представлю три примера на: 1) рабочего поведения водителей такси в Нью-Йорке (раздел 2.4.1.1), 2) формирование дружбы студентами (раздел 2.4.1.2) и 3) социальные медиа поведения цензуры китайского правительства (раздел 2.4.1.3). То, что эти примеры разделяют то, что все они показывают, что подсчет большие данные могут быть использованы для проверки теоретических предсказаний. В некоторых случаях большие источники данных позволяют сделать этот подсчет относительно непосредственно (как в случае Нью-Йорк Таксис). В других случаях исследователи должны иметь дело с неполнотой путем объединения данных вместе и операционализации теоретических построений (как и в случае формирования дружбы); а в некоторых случаях исследователи должны собрать свои собственные данные наблюдений (как и в случае социальной цензуры средств массовой информации). Как я надеюсь, что эти примеры показывают, для исследователей, которые смогли задать интересующие вас вопросы, большие данные имеет большие перспективы.