2.5 Заключэнне
Вялікія дадзеныя ўсюды, але выкарыстаць яго і іншыя формы дадзеных назіранняў для сацыяльных даследаванняў цяжка. У маім вопыце ёсць што - то , як бясплатны абед уласнасці для даследавання: калі вы не прыклалі шмат працы для збору дадзеных, то вы, верагодна , прыйдзецца пакласці ў вялікую працу па аналізе дадзеных або думаць аб што знаходзіцца ў цікавым пытанні спытаць дадзеных. На аснове ідэй у гэтай чале, я думаю, што ёсць тры асноўных спосабу, што вялікія крыніцы дадзеных будуць найбольш каштоўнымі для сацыяльных даследаванняў:
- эмпірычнаму вынясенні рашэнняў паміж канкуруючымі тэарэтычных прадказанняў. Прыклады такога роду працы ўключаюць Farber (2015) (кіроўцаў таксі Нью - Ёрк) і King, Pan, and Roberts (2013) (Цэнзура ў Кітаі)
- паляпшэнне сацыяльнага вымярэння для палітыкі з дапамогай бягучай надвор'я. Прыкладам такога роду працы з'яўляецца Ginsberg et al. (2009) і Ginsberg et al. (2009) (Google Flu Trends).
- ацэнкі прычынна-следчых эфектаў з дапамогай натуральных эксперыментаў і ўзгаднення. Прыклады такога роду працы. Mas and Moretti (2009) (Peer ўплыў на прадукцыйнасць) і Einav et al. (2015) і Einav et al. (2015) (эфект стартавай цэны на аўкцыёнах на eBay).
Многія важныя пытанні ў сацыяльных даследаваннях могуць быць выяўленыя ў якасці аднаго з гэтых трох. Тым не менш, гэтыя падыходы звычайна патрабуюць даследчыкаў, каб прынесці шмат да дадзеных. Што робіць Farber (2015) цікавым з'яўляецца тэарэтычная матывацыя для вымярэння. Гэтая тэарэтычная матывацыя зыходзіць з-за межаў дадзеных. Такім чынам, для тых, хто добра задаваць пэўныя тыпы пытанняў даследавання, вялікія крыніцы дадзеных могуць быць вельмі плённымі.
І, нарэшце, а не тэорыя кіраваных эмпірычных даследаванняў (які быў у цэнтры ўвагі на гэтай частцы), мы можам перавярнуць сцэнар і стварыць эмпірычнаму прыводны тэарэтызаванне. Гэта значыць, шляхам стараннага назапашвання эмпірычных фактаў, мадэляў і галаваломак, мы можам будаваць новыя тэорыі.
Гэтая альтэрнатыва, дадзеныя першы падыход да тэорыі не новая, і яна была найбольш моцна агучаныя Glaser and Strauss (1967) з іх заклік да абгрунтаванай тэорыі. Такі падыход дадзеных ва- першых, аднак, не азначае "канец тэорыі" , як было запатрабавана большая частка журналістыкі вакол даследаванняў у лічбавую эпоху (Anderson 2008) . Хутчэй, як змены навакольнага асяроддзя дадзеных, мы павінны чакаць паўторнай балансавання ў адносінах паміж тэорыяй і дадзенымі. У свеце, дзе збор дадзеных быў дарагім, то мае сэнс толькі сабраць дадзеныя, якія тэорыі мяркуюць, будзе найбольш карысным. Але ў свеце , дзе велізарныя аб'ёмы дадзеных , якія ўжо даступныя бясплатна, то мае сэнс паспрабаваць падыход дадзеных першай (Goldberg 2015) .
Як я паказаў у гэтай чале, даследчыкі могуць шмат чаму навучыцца, назіраючы за людзьмі. У наступных трох раздзелах я распавяду пра тое, як мы можам даведацца больш і розныя рэчы, калі мы адаптаваць нашу калекцыю дадзеных і ўзаемадзейнічаць з людзьмі больш непасрэдна, задаючы ім пытанні (кіраўнік 3), правядзення эксперыментаў (кіраўнік 4), і нават з удзелам іх ў працэсе даследавання непасрэдна (раздзел 5).
