7.2.1 Sự pha trộn giữa readymades và Custommades

Không phải là một chiến lược Readymade tinh khiết cũng không phải là một chiến lược Custommade tinh khiết sử dụng đầy đủ các khả năng của thời đại số. Trong tương lai chúng tôi sẽ tạo ra các giống lai.

Trong phần giới thiệu, tôi trái ngược với phong cách Readymade của Marcel Duchamp với phong cách Custommade của Michelangelo. Sự tương phản này cũng nắm bắt được sự khác biệt giữa các nhà khoa học dữ liệu, người có xu hướng làm việc với readymades, và các nhà khoa học xã hội, những người có xu hướng làm việc với Custommades. Trong tương lai, tuy nhiên, tôi hy vọng rằng chúng ta sẽ thấy nhiều giống lai vì mỗi phương pháp thuần là hạn chế. Các nhà nghiên cứu, những người chỉ muốn sử dụng readymades sẽ đấu tranh vì không có nhiều readymades đẹp trên thế giới. Do đó, các nhà nghiên cứu gắn bó với phong cách tinh khiết này là một trong hai sẽ phải hy sinh chất lượng bằng cách sử dụng readymades xấu xí, hoặc họ sẽ dành nhiều thời gian tìm kiếm các nơi để tiểu hoàn hảo. Các nhà nghiên cứu, những người chỉ muốn sử dụng Custommades, mặt khác, sẽ phải hy sinh quy mô. phương pháp lai, tuy nhiên, có thể kết hợp quy mô mà đi kèm với readymades với phù hợp chặt chẽ giữa các câu hỏi và các dữ liệu đến từ Custommades.

Chúng tôi thấy các ví dụ của các giống lai trong mỗi bốn chương thực nghiệm. Trong chương 2, chúng ta đã thấy cách Google Trends cúm kết hợp một luôn luôn-trên hệ thống dữ liệu lớn (các truy vấn tìm kiếm) với một hệ thống đo lường truyền thống xác suất dựa trên (các hệ thống giám sát cúm CDC) để sản xuất ước tính nhanh hơn (Ginsberg et al. 2009) . Trong chương 3, chúng tôi đã giới Stephen Ansolabehere và Eitan Hersh (2012) kết hợp dữ liệu khảo sát tùy chỉnh-thực hiện với dữ liệu hành chính của chính phủ sẵn sàng thực hiện để tìm hiểu thêm về đặc điểm của những người thực sự bỏ phiếu. Trong Chương 4, chúng ta thấy làm thế nào các thí nghiệm OPower kết hợp các cơ sở hạ tầng đo điện làm sẵn với một điều trị tùy chỉnh-thực hiện để nghiên cứu ảnh hưởng của chuẩn mực xã hội về hành vi ở một quy mô lớn (Allcott 2015) . Cuối cùng, trong Chương 5, tôi đã nói với bạn về cách Kenneth Benoit và các cộng sự (2015) đã áp dụng một quá trình đám đông-mã hóa tùy chỉnh-thực hiện cho một bộ làm sẵn của bản tuyên ngôn được tạo ra bởi các đảng chính trị để tạo ra dữ liệu mà các nhà nghiên cứu có thể sử dụng để nghiên cứu cuộc bầu cử và sự năng động của các cuộc tranh luận chính sách.

Bốn ví dụ tất cả cho thấy một chiến lược mạnh mẽ trong tương lai sẽ được làm phong phú thêm nguồn dữ liệu lớn, mà không thu thập cho nghiên cứu, với thông tin bổ sung mà làm cho chúng phù hợp hơn cho nghiên cứu (Groves 2011) . Cho dù nó bắt đầu với Custommade hoặc Readymade, phong cách lai này hứa hẹn cho nhiều vấn đề nghiên cứu.