Bit By Bit: Social Research in the Digital Age
  • về
    • mở xét
    • Trích dẫn
    • Mã
    • Giới thiệu về tác giả
    • Privacy & Chấp thuận
  • Ngôn ngữ
    • 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
  • Mua sách
    • Princeton University Press
    • Amazon
    • Barnes and Noble
    • IndieBound
  • lời nói đầu
  • 1 Giới thiệu
    • 1.1 Một blot mực
    • 1.2 Chào mừng bạn đến thời đại số
    • 1.3 Nghiên cứu thiết kế
    • 1.4 Chủ đề của cuốn sách này
    • 1.5 Phác thảo của cuốn sách này
    • Những gì để đọc tiếp theo
  • 2 hành vi quan sát
    • 2.1 Giới thiệu
    • 2.2 dữ liệu lớn
    • 2.3 Mười đặc điểm chung của dữ liệu lớn
      • 2.3.1 Big
      • 2.3.2 Luôn bật
      • 2.3.3 Không phản ứng
      • 2.3.4 Chưa đầy đủ
      • 2.3.5 Không thể tiếp cận
      • 2.3.6 Không đại diện
      • 2.3.7 Drifting
      • 2.3.8 nhầm lẫn về mặt thuật toán
      • 2.3.9 Bẩn
      • 2.3.10 Nhạy cảm
    • 2.4 Chiến lược nghiên cứu
      • 2.4.1 điều Đếm
      • 2.4.2 Dự báo và nowcasting
      • 2.4.3 thí nghiệm Tạo xấp xỉ
    • 2.5 Kết luận
    • Ghi chú toán học
    • Những gì để đọc tiếp theo
    • Các hoạt động
  • 3 câu hỏi Hỏi
    • 3.1 Giới thiệu
    • 3.2 Hỏi và quan sát
    • 3.3 Tổng khuôn khổ cuộc điều tra lỗi
      • 3.3.1 Đại diện
      • 3.3.2 đo lường
      • 3.3.3 Chi phí
    • 3.4 Ai hỏi
    • 3.5 Mới cách đặt câu hỏi
      • 3.5.1 đánh giá thời sinh thái
      • 3.5.2 Điều tra Wiki
      • 3.5.3 trò chơi điện tử ứng dụng hóa
    • 3.6 Khảo sát liên quan đến các nguồn dữ liệu lớn
      • 3.6.1 Yêu cầu phong phú
      • 3.6.2 Yêu cầu khuếch đại
    • 3.7 Kết luận
    • Ghi chú toán học
    • Những gì để đọc tiếp theo
    • Các hoạt động
  • 4 thí nghiệm chạy
    • 4.1 Giới thiệu
    • 4.2 thí nghiệm là gì?
    • 4.3 Hai kích thước của các thí nghiệm: phòng thí nghiệm hiện trường và analog-kỹ thuật số
    • 4.4 Di chuyển ngoài thí nghiệm đơn giản
      • 4.4.1 Hiệu lực
      • 4.4.2 Tính không đồng nhất của hiệu quả điều trị
      • 4.4.3 Cơ chế
    • 4.5 Làm cho nó xảy ra
      • 4.5.1 Sử dụng môi trường hiện có
      • 4.5.2 Xây dựng thử nghiệm của riêng bạn
      • 4.5.3 Xây dựng sản phẩm của riêng bạn
      • 4.5.4 Đối tác với sức mạnh
    • 4.6 Tư vấn
      • 4.6.1 Tạo zero dữ liệu chi phí biến đổi
      • 4.6.2 Xây dựng đạo đức vào thiết kế của bạn: thay thế, tinh chỉnh và giảm
    • 4.7 Kết luận
    • Ghi chú toán học
    • Những gì để đọc tiếp theo
    • Các hoạt động
  • 5 Tạo sự cộng tác hàng loạt
    • 5.1 Giới thiệu
    • 5.2 tính toán của con người
      • 5.2.1 Galaxy Zoo
      • 5.2.2 đám đông-mã hóa của bản tuyên ngôn chính trị
      • 5.2.3 Kết luận
    • 5.3 cuộc gọi mở
      • 5.3.1 Giải Netflix
      • 5.3.2 Foldit
      • 5.3.3 Peer-to-sáng chế
      • 5.3.4 Kết luận
    • 5.4 thu thập dữ liệu phân tán
      • 5.4.1 eBird
      • 5.4.2 PhotoCity
      • 5.4.3 Kết luận
    • 5.5 Thiết kế riêng của bạn
      • 5.5.1 tham gia động viên
      • 5.5.2 Đòn bẩy không đồng nhất
      • 5.5.3 ý Focus
      • 5.5.4 Kích hoạt tính năng bất ngờ
      • 5.5.5 Hãy đạo đức
      • 5.5.6 tư vấn thiết kế cuối cùng
    • 5.6 Kết luận
    • Những gì để đọc tiếp theo
    • Các hoạt động
  • 6 Đạo đức
    • 6.1 Giới thiệu
    • 6.2 Ba ví dụ
      • 6.2.1 Contagion Emotional
      • 6.2.2 , mối quan hệ và thời gian
      • 6.2.3 Encore
    • 6.3 kỹ thuật số khác
    • 6.4 Bốn nguyên tắc
      • 6.4.1 Tôn trọng người
      • 6.4.2 beneficence
      • 6.4.3 Tư pháp
      • 6.4.4 Tôn trọng luật pháp và công suất
    • 6.5 Hai khuôn khổ đạo đức
    • 6.6 Các lĩnh vực khó khăn
      • 6.6.1 sự đồng ý được thông báo
      • 6.6.2 Hiểu và quản lý rủi ro thông tin
      • 6.6.3 Bảo mật
      • 6.6.4 quyết định Making khi đối mặt với sự không chắc chắn
    • 6.7 lời khuyên thiết thực
      • 6.7.1 Các IRB là một sàn nhà, không một trần
      • 6.7.2 Đặt mình vào vị trí của người khác
      • 6.7.3 Hãy suy nghĩ về đạo đức nghiên cứu như liên tục, không rời rạc
    • 6.8 Kết luận
    • Phụ lục lịch sử
    • Những gì để đọc tiếp theo
    • Các hoạt động
  • 7 Tương lai
    • 7.1 Nhìn về phía trước
    • 7.2 Chủ đề của tương lai
      • 7.2.1 Sự pha trộn của readymades và custommades
      • 7.2.2 thu thập dữ liệu tham gia làm trung tâm
      • 7.2.3 Đạo đức trong nghiên cứu thiết kế
    • 7.3 Về đầu
  • Lời cảm ơn
  • Tài liệu tham khảo
Bản dịch này đã được tạo ra bởi một máy tính. ×

Những gì để đọc tiếp theo

  • Một blot mực (phần 1.1)

Để biết mô tả chi tiết hơn về dự án của Blumenstock và các đồng nghiệp, xem chương 3 của cuốn sách này.

  • Chào mừng bạn đến với kỷ nguyên số (phần 1.2)

Gleick (2011) cung cấp một cái nhìn tổng quan lịch sử về những thay đổi trong khả năng thu thập, lưu trữ, truyền tải và xử lý thông tin của nhân loại.

Để giới thiệu về thời đại kỹ thuật số tập trung vào các tác hại tiềm ẩn, chẳng hạn như vi phạm quyền riêng tư, xem Abelson, Ledeen, and Lewis (2008) và Mayer-Schönberger (2009) . Để giới thiệu về thời đại kỹ thuật số tập trung vào các cơ hội, hãy xem Mayer-Schönberger and Cukier (2013) .

Để biết thêm về các công ty trộn thử nghiệm vào thực hành thường lệ, xem Manzi (2012) , và để biết thêm về các công ty theo dõi hành vi trong thế giới vật chất, xem Levy and Baracas (2017) .

Hệ thống tuổi kỹ thuật số có thể là cả hai công cụ và đối tượng nghiên cứu. Ví dụ: bạn có thể muốn sử dụng phương tiện truyền thông xã hội để đo lường ý kiến ​​công chúng hoặc bạn có thể muốn hiểu tác động của truyền thông xã hội lên ý kiến ​​công chúng. Trong một trường hợp, hệ thống kỹ thuật số phục vụ như một công cụ giúp bạn thực hiện phép đo mới. Trong trường hợp khác, hệ thống kỹ thuật số là đối tượng nghiên cứu. Để biết thêm về sự khác biệt này, xem Sandvig and Hargittai (2015) .

  • Thiết kế nghiên cứu (phần 1.3)

Để biết thêm về thiết kế nghiên cứu trong khoa học xã hội, xem King, Keohane, and Verba (1994) , Singleton and Straits (2009) , và Khan and Fisher (2013) .

Donoho (2015) mô tả khoa học dữ liệu là hoạt động của những người học từ dữ liệu, và nó cung cấp lịch sử khoa học dữ liệu, truy tìm nguồn gốc trí tuệ của lĩnh vực này cho các học giả như Tukey, Cleveland, Chambers và Breiman.

Đối với một loạt các báo cáo đầu tiên về tiến hành nghiên cứu xã hội trong thời đại kỹ thuật số, xem Hargittai and Sandvig (2015) .

  • Chủ đề của cuốn sách này (phần 1.4)

Để biết thêm về trộn dữ liệu readymade và custommade, hãy xem Groves (2011) .

Để biết thêm về sự thất bại của “ẩn danh”, xem chương 6 của cuốn sách này. Kỹ thuật chung mà Blumenstock và các đồng nghiệp đã sử dụng để phỏng đoán sự giàu có của người dân cũng có thể được sử dụng để phỏng đoán các thuộc tính cá nhân nhạy cảm, bao gồm khuynh hướng tình dục, sắc tộc, quan điểm tôn giáo và chính trị và sử dụng các chất gây nghiện (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