Bit By Bit: Social Research in the Digital Age
  • про
    • відкрити відгук
    • цитування
    • код
    • Про автора
    • Конфіденційність та Злагоди
  • мови
    • 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
  • купити книгу
    • Princeton University Press
    • Amazon
    • Barnes and Noble
    • IndieBound
  • передмову
  • 1 Введення
    • 1.1 Чорнило блот
    • 1.2 Ласкаво просимо в епоху цифрових технологій
    • 1.3 Дизайн дослідження
    • 1.4 Теми цієї книги
    • 1.5 Описання цієї книги
    • Що слід читати далі
  • 2 Спостерігаючи поведінку
    • 2.1 Введення
    • 2.2 Великі дані
    • 2.3 Десять загальних характеристик великих даних
      • 2.3.1 великий
      • 2.3.2 Завжди на 2.3.2
      • 2.3.3 Неактивний
      • 2.3.4 Неповна
      • 2.3.5 недоступний
      • 2.3.6 Непредставницький
      • 2.3.7 Дрейфує
      • 2.3.8 Алгоритмічно збентежений
      • 2.3.9 брудні
      • 2.3.10 Чутливий
    • 2.4 Стратегії досліджень
      • 2.4.1 Counting речі
      • 2.4.2 Прогнозування і прогнозування поточної погоди
      • 2.4.3 Апроксимаційні експерименти
    • 2.5 Висновок
    • Математичні замітки
    • Що слід читати далі
    • Діяльності
  • 3 Ставити запитання
    • 3.1 Введення
    • 3.2 Прохання проти спостереження
    • 3.3 Загальна структура помилок обстеження
      • 3.3.1 Подання
      • 3.3.2 Вимірювання
      • 3.3.3 Вартість
    • 3.4 Хто запитати
    • 3.5 Нові способи задавати питання
      • 3.5.1 Екологічні миттєві оцінки
      • 3.5.2 Wiki опитування
      • 3.5.3 Gamification
    • 3.6 Обстеження, пов'язані з великими джерелами даних
      • 3.6.1 Насичений запит
      • 3.6.2 Посилений запит
    • 3.7 Висновок
    • Математичні замітки
    • Що слід читати далі
    • Діяльності
  • 4 проведення експериментів
    • 4.1 Введення
    • 4.2 Які експерименти?
    • 4.3 Два вимірювання експериментів: лабораторного поля і аналого-цифрові
    • 4.4 Перехід від простих експериментів
      • 4.4.1 Термін дії
      • 4.4.2 Неоднорідність ефектів лікування
      • 4.4.3 Механізми
    • 4.5 Створення це сталося
      • 4.5.1 Використовуйте існуючі середовища
      • 4.5.2 Побудуйте власний експеримент
      • 4.5.3 Створіть власний продукт
      • 4.5.4 Партнер з потужним
    • 4.6 Рекомендації
      • 4.6.1 Створення нульових змінних даних про витратах
      • 4.6.2 Побудова етики у вашому дизайні: замінити, уточнити та зменшити
    • 4.7 Висновок
    • Математичні замітки
    • Що слід читати далі
    • Діяльності
  • 5 Створення масового співробітництва
    • 5.1 Введення
    • 5.2 Людські обчислення
      • 5.2.1 Galaxy Zoo
      • 5.2.2 натовпу кодування політичних маніфестів
      • 5.2.3 Висновок
    • 5.3 Відкриті виклики
      • 5.3.1 Netflix Prize
      • 5.3.2 Foldit
      • 5.3.3 Рівний-Патент
      • 5.3.4 Висновок
    • 5.4 Розподілені збору даних
      • 5.4.1 eBird
      • 5.4.2 PhotoCity
      • 5.4.3 Висновок
    • 5.5 Проектування самостійно
      • 5.5.1 Учасники Мотивувати
      • 5.5.2 Важелі гетерогенність
      • 5.5.3 Фокус уваги
      • 5.5.4 Включити сюрприз
      • 5.5.5 етично
      • 5.5.6 Остаточний дизайн поради
    • 5.6 Висновок
    • Що слід читати далі
    • Діяльності
  • 6 Етика
    • 6.1 Введення
    • 6.2 Три приклади
      • 6.2.1 Емоційна Contagion
      • 6.2.2 Вкуси, зв'язки та час
      • 6.2.3 Encore
    • 6.3 Digital відрізняється
    • 6.4 Чотири принципи
      • 6.4.1 Повага осіб
      • 6.4.2 Beneficence
      • 6.4.3 правосуддя
      • 6.4.4 Дотримання закону і громадських інтересів
    • 6.5 Два етичних рамок
    • 6.6 Області труднощі
      • 6.6.1 Інформована згода
      • 6.6.2 Розуміння і управління ризиками інформаційної
      • 6.6.3 Конфіденційність
      • 6.6.4 Прийняття рішень в умовах невизначеності
    • 6.7 Практичні поради
      • 6.7.1 ЕСО є підлогу, а не межа
      • 6.7.2 Поставте себе на місце всіх інших
      • 6.7.3 Придумайте дослідницької етики як безперервний, а НЕ дискретний
    • 6.8 Висновок
    • історичне додаток
    • Що слід читати далі
    • Діяльності
  • 7 Майбутнє
    • 7.1 Очікуючи вперед
    • 7.2 Теми майбутнього
      • 7.2.1 . Змішання готових предметів та замовлення
      • 7.2.2 збір даних про учасника в центрі
      • 7.2.3 Етика в конструкції дослідження
    • 7.3 Догори
  • вираз вдячності
  • посилання
Цей переклад був створений за допомогою комп'ютера. ×

Що слід читати далі

  • Чорнильна пляма (розділ 1.1)

Для більш детального опису проекту Блюменстока та його колег див. Главу 3 цієї книги.

  • Ласкаво просимо в цифрову епоху (розділ 1.2)

Gleick (2011) надає історичний огляд змін у здатності людства збирати, зберігати, передавати та обробляти інформацію.

Для ознайомлення з цифровою епохою, яка фокусується на потенційних збитках, таких як порушення конфіденційності, див. Abelson, Ledeen, and Lewis (2008) та Mayer-Schönberger (2009) . Для ознайомлення з цифровою епохою, що фокусується на можливостях, див Mayer-Schönberger and Cukier (2013) .

Більш детальну інформацію про фірми, що містять експерименти у звичайній практиці, див. У статті Manzi (2012) та докладніше про фірми, які стежать за поведінкою у фізичному світі, див. Levy and Baracas (2017) .

Системи цифрового віку можуть бути як інструментами, так і об'єктами вивчення. Наприклад, ви можете використовувати соціальні медіа для вимірювання громадської думки або, можливо, захочете зрозуміти вплив соціальних медіа на громадську думку. У одному випадку цифрова система служить інструментом, який допомагає вам робити нові вимірювання. В іншому випадку, цифрова система є об'єктом вивчення. Більш детальну інформацію про цю відмінність див. У статті Sandvig and Hargittai (2015) .

  • Дизайн дослідження (розділ 1.3)

Більш детальну інформацію про розробку досліджень у соціальних науках див. У статті King, Keohane, and Verba (1994) , Singleton and Straits (2009) , а також Khan and Fisher (2013) .

Donoho (2015) описує науку даних як діяльність людей, які вивчають дані, і пропонує історію наукових даних, відстежуючи інтелектуальне походження цієї галузі вчених, таких як Tukey, Cleveland, Chambers і Breiman.

Для серії повідомлень першої особи про проведення соціальних досліджень у цифрову епоху див. Hargittai and Sandvig (2015) .

  • Теми цієї книги (розділ 1.4)

Більш детальну інформацію про змішування готових і замовлених даних див. У статті Groves (2011) .

Докладніше про провал "анонімності" див. Глава 6 цієї книги. Той самий загальний прийом, який Блюменток і його колеги вживали для висновку про багатство людей, також можуть бути використані для виявлення потенційно чутливих особистих ознак, включаючи сексуальну орієнтацію, етнічну приналежність, релігійні та політичні погляди та використання наркотичних речовин (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