7.2.1 די בלענדינג פון גרייטמיידז און קוסטאָממאַדעס
ניט אַ ריין פירמייט סטראַטעגיע אדער אַ ריין קוסטאָממעד סטראַטעגיע גאָר יוטאַלייזיז די קייפּאַבילאַטיז פון די דיגיטאַל עלטער. אין דער צוקונפֿט מיר זענען געגאנגען צו שאַפֿן כייבראַדז.
אין די הקדמה, איך קאַנטראַסטיד די גרייטמאַדע נוסח פון מאַרסעל דוספאַמפּ מיט די קוסטאָממעד נוסח פון מיטשעלאַנגעלאָ. דעם קאַנטראַסט אויך כאַפּאַנז אַ חילוק צווישן דאַטן סייאַנטיס, וואס טענד צו אַרבעטן מיט גרייטמיידז, און געזעלשאַפטלעך סייאַנטיס, וואס טענד צו אַרבעטן מיט קוסטאָממאַדעס. אין דער צוקונפֿט, אָבער, איך דערוואַרטן אַז מיר וועלן זען מער כייבראַדז ווייַל יעדער פון די ריין אַפּוינטמאַנץ זענען לימיטעד. רעסעאַרטשערס וואָס ווילן צו נוצן בלויז פירמידעס זענען געגאנגען צו קעמפן ווייַל עס זענען נישט פילע שיין פירמאַמעס אין דער וועלט. רעסעאַרטשערס וואָס ווילן צו נוצן בלויז קוסטאָממאַדעס, אויף די אנדערע האַנט, זענען געגאנגען צו קרבן וואָג. היבריד אַפּראָוטשיז, אָבער, קענען פאַרבינדן די וואָג וואָס קומט מיט גרייטמיידז מיט די ענג פּאַסיק צווישן קשיא און דאַטן וואָס קומט פון קוסטאָממאַדעס.
מיר געזען ביישפילן פון די כייבראַדז אין יעדער פון די פיר עמפּיישאַנאַל קאפיטלען. אין קאַפּיטל 2, מיר געזען ווי Google פלו טרענדס קאַמביינד אַ שטענדיק-אויף גרויס דאַטע סיסטעם (זוכן קוויריז) מיט אַ מסתּמא באזירט טראדיציאנעלן מעאַסורעמענט סיסטעם (די קדק ינפלוענציע סערוויילאַנס סיסטעם) צו פּראָדוצירן פאַסטער עסטאַמאַץ (Ginsberg et al. 2009) . אין פּרק 3, מיר געזען ווי Stephen Ansolabehere און Eitan Hersh (2012) קאַמביינד מנהג-געמאכט יבערבליק דאַטן מיט פאַרטיק רעגירונג אַדמיניסטראַטיווע דאַטן צו לערנען מער וועגן די טשאַראַקטעריסטיקס פון די מענטשן וואָס טאַקע שטימען. אין פּרק 4, מיר געזען ווי די אָפּאָווער יקספּעראַמאַנץ קאַמביינד די גרייטיד עלעקטרע מעאַסורעמענט ינפראַסטראַקטשער מיט אַ קוסטאָממעד באַהאַנדלונג צו לערנען די יפעקס פון געזעלשאַפטלעך נאָרמז אויף די נאַטור פון מיליאַנז פון מענטשן (Allcott 2015) . לעסאָף, אין קאַפּיטל 5, מיר געזען ווי Kenneth Benoit און קאָללאַגס (2016) געווענדט אַ קוסטאָממעד שטעקן-קאָדירונג פּראָצעס צו אַ גרייטמאַדע שטעלן פון מאַנאַפעסטאַמז באשאפן דורך פּאָליטיש פּאַרטיעס אין סדר צו שאַפֿן דאַטן וואָס ריסערטשערז קענען נוצן צו לערנען די דינאַמיק פון פּאָליטיק דעבאַטעס.
די פיר ביישפילן אַלע ווייַזן אַז אַ שטאַרק סטראַטעגיע אין דער צוקונפֿט וועט זיין צו באַרייַכערן גרויס דאַטן קוואלן, וואָס זענען נישט באשאפן פֿאַר פאָרשונג, מיט נאָך אינפֿאָרמאַציע וואָס מאכט זיי מער פּאַסיק פֿאַר פאָרשונג (Groves 2011) . צי עס סטאַרץ מיט די קוסטאָממאַדע אָדער די פירמאַד, דעם היבריד סטיל האלט גרויס צוזאָג פֿאַר פילע פאָרשונג פראבלעמען.
