Bit By Bit: Social Research in the Digital Age
  • o
    • otvorená Review
    • citácie
    • kód
    • O autorovi
    • Ochrana osobných údajov a Súhlas
  • Jazyky
    • 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
  • kúpiť knihu
    • Princeton University Press
    • Amazon
    • Barnes and Noble
    • IndieBound
  • Predslov
  • 1 Úvod
    • 1.1 Atramentová škvrna
    • 1.2 Vitajte v digitálnom veku
    • 1.3 Výskumný projekt
    • 1.4 motívy tejto knihy
    • 1.5 Náčrt tejto knihy
    • Čo čítať ďalej
  • 2 Pozorovanie správania
    • 2.1 Úvod
    • 2.2 spracovanie veľkých objemov dát
    • 2.3 Desať spoločných charakteristík veľkých údajov
      • 2.3.1 Veľký
      • 2.3.2 Vždy zapnuté
      • 2.3.3 Nereaktívne
      • 2.3.4 Neúplné
      • 2.3.5 Nedostupné
      • 2.3.6 Nereprezentatívna
      • 2.3.7 Drifting
      • 2.3.8 Algoritmicky zmätené
      • 2.3.9 Špinavý
      • 2.3.10 Citlivé
    • 2.4 Stratégia Výskum
      • 2.4.1 Počítanie veci
      • 2.4.2 predpovedanie a nowcasting
      • 2.4.3 aproximácii experimenty
    • 2.5 Záver
    • Matematické poznámky
    • Čo čítať ďalej
    • aktivity
  • 3 Kladenie otázok
    • 3.1 Úvod
    • 3.2 Žiadať versus pozorovanie
    • 3.3 Celkový rámec chyba prieskum
      • 3.3.1 Zastúpenie
      • 3.3.2 meranie
      • 3.3.3 náklady
    • 3.4 Koho ​​sa opýtať
    • 3.5 Nové spôsoby kladenia otázok
      • 3.5.1 Ekologické okamžité vyhodnotenie
      • 3.5.2 Wiki prieskumy
      • 3.5.3 gamifikace
    • 3.6 Prieskumy spojené s veľkými zdrojmi údajov
      • 3.6.1 Obohatené požiadanie
      • 3.6.2 Zosilnené žiadanie
    • 3.7 Záver
    • Matematické poznámky
    • Čo čítať ďalej
    • aktivity
  • 4 experimenty Bežecké
    • 4.1 Úvod
    • 4.2 Čo sú to experimenty?
    • 4.3 Dva rozmery experimentov: laboratórne polia a analógovo-digitálne
    • 4.4 Posun za hranice jednoduchých experimentov
      • 4.4.1 Platnosť
      • 4.4.2 Rôznorodosť účinkov liečby
      • 4.4.3 Mechanizmy
    • 4.5 Realizácia
      • 4.5.1 Použitie existujúcich prostredí
      • 4.5.2 Vytvorte si vlastný experiment
      • 4.5.3 Vytvorte si vlastný produkt
      • 4.5.4 Partner so silným
    • 4.6 Poradenstvo
      • 4.6.1 Vytvorenie nulové údaje o variabilné náklady
      • 4.6.2 Budovať etiku do vášho dizajnu: nahradiť, spresniť a znížiť
    • 4.7 Záver
    • Matematické poznámky
    • Čo čítať ďalej
    • aktivity
  • 5 Vytváranie masovej spolupráce
    • 5.1 Úvod
    • 5.2 Ľudské výpočet
      • 5.2.1 Galaxy Zoo
      • 5.2.2 Dav-kódovanie politické manifesty
      • 5.2.3 Záver
    • 5.3 Otvorené výzvy
      • 5.3.1 Netflix Cena
      • 5.3.2 Foldit
      • 5.3.3 Peer-to-Patent
      • 5.3.4 Záver
    • 5.4 Distribuované zber dát
      • 5.4.1 eBird
      • 5.4.2 PhotoCity
      • 5.4.3 Záver
    • 5.5 vytvorením vlastného
      • 5.5.1 Účastníci Motivovať
      • 5.5.2 Pákový efekt heterogenita
      • 5.5.3 Zameranie pozornosti
      • 5.5.4 Povolenie prekvapenie
      • 5.5.5 byť etické
      • 5.5.6 Konečný návrh odporúčania
    • 5.6 Záver
    • Čo čítať ďalej
    • aktivity
  • 6 etika
    • 6.1 Úvod
    • 6.2 Tri príklady
      • 6.2.1 Emocionálne Nákaza
      • 6.2.2 Vkus, väzby a čas
      • 6.2.3 Encore
    • 6.3 Výsledky sa líšia
    • 6.4 Štyri princípy
      • 6.4.1 úcta k človeku
      • 6.4.2 dobročinnosť
      • 6.4.3 Justice
      • 6.4.4 dodržiavanie práva a verejného záujmu
    • 6.5 Dve etické rámca
    • 6.6 Oblasti obtiažnosti
      • 6.6.1 Informovaný súhlas
      • 6.6.2 Pochopenie a správa informačné riziko
      • 6.6.3 Ochrana osobných údajov
      • 6.6.4 rozhodovanie tvárou v tvár neistote
    • 6.7 Praktické tipy
      • 6.7.1 IRB je podlaha, nie strop
      • 6.7.2 Vžite sa do všetkých ostatných
      • 6.7.3 Mysli na vedecké etiky ako spojitý, nie diskrétne
    • 6.8 Záver
    • historický dodatok
    • Čo čítať ďalej
    • aktivity
  • 7 Budúce
    • 7.1 Pozerať dopredu
    • 7.2 Témy budúcnosti
      • 7.2.1 Zmiešanie hotových a zakázkových výrobkov
      • 7.2.2 Zber dát účastník-stred
      • 7.2.3 Etika v dizajne výskumu
    • 7.3 Späť na začiatok
  • poďakovanie
  • Referencie
Tento preklad bol vytvorený na počítači. ×

Čo čítať ďalej

  • Vrstva atramentu (časť 1.1)

Podrobnejší opis projektu Blumenstock a jeho kolegov nájdete v kapitole 3 tejto knihy.

  • Vitajte v digitálnom veku (časť 1.2)

Gleick (2011) poskytuje historický prehľad o zmenách v schopnosti ľudstva zbierať, ukladať, prenášať a spracovávať informácie.

Za úvod do digitálneho veku, ktorý sa zameriava na potenciálne škody, ako napríklad porušovanie súkromia, pozri Abelson, Ledeen, and Lewis (2008) a Mayer-Schönberger (2009) . Za úvod do digitálneho veku, ktorý sa zameriava na príležitosti, pozri Mayer-Schönberger and Cukier (2013) .

Viac informácií o firmách miešajúcich experimenty s rutinnými postupmi nájdete v Manzi (2012) a viac o firmách, ktoré sledujú správanie vo fyzickom svete, pozri Levy and Baracas (2017) .

Systémy digitálneho veku môžu byť jednak nástrojmi, ako aj študijnými predmetmi. Môžete napríklad použiť sociálne médiá na meranie verejnej mienky alebo možno budete chcieť pochopiť vplyv sociálnych médií na verejnú mienku. V jednom prípade digitálny systém slúži ako nástroj, ktorý vám pomôže urobiť nové merania. V druhom prípade je digitálny systém predmetom štúdia. Viac informácií o tomto rozlišovaní nájdete v článku Sandvig and Hargittai (2015) .

  • Návrh výskumu (oddiel 1.3)

Viac informácií o projekte výskumu v spoločenských vedách nájdete King, Keohane, and Verba (1994) , Singleton and Straits (2009) a Khan and Fisher (2013) .

Donoho (2015) opisuje vedu údajov ako činnosť ľudí, ktorí sa učia z dát, a ponúka históriu dátovej vedy, ktorá sa zaoberá intelektuálnym pôvodom poľa učencom, ako Tukey, Cleveland, Chambers a Breiman.

Pre sériu správ z prvej osoby o vykonávaní sociálneho výskumu v digitálnom veku pozri Hargittai and Sandvig (2015) .

  • Témy tejto knihy (časť 1.4)

Viac informácií o zmiešaní hotových a vlastných údajov nájdete v článku Groves (2011) .

Ďalšie informácie o zlyhaní "anonymizácie" nájdete v kapitole 6 tejto knihy. Rovnaká všeobecná technika, ktorú používali Bohus- tockock a kolegovia na to, aby odvodili bohatstvo ľudí, môžu byť použité aj na odvodenie potenciálne citlivých osobných atribútov vrátane sexuálnej orientácie, etnickej príslušnosti, náboženských a politických názorov a užívania návykových látok (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