Нито чистата готова стратегия, нито чистата персонализирана стратегия напълно използва възможностите на дигиталната епоха. В бъдеще ще създадем хибриди.
Във въведението контрастирах готовия стил на Марсел Дюшам с персонализирания стил на Микеланджело. Този контраст също така улавя разликата между учените по данни, които работят с готови материали, и социалните учени, които са склонни да работят с обичайни поръчки. В бъдеще обаче очаквам, че ще видим повече хибриди, защото всеки от тези чисти подходи е ограничен. Изследователите, които искат да използват само "готови", ще се борят, защото няма много красиви готови неща в света. Изследователите, които искат да използват само поръчкови, от друга страна, ще пожертват мащаба. Хибридните подходи обаче могат да комбинират скалата, която идва с готови модели, като се придържате стриктно между въпросите и данните, които идват от поръчковите поръчки.
Видяхме примери за тези хибриди във всяка от четирите емпирични глави. В глава 2 видяхме как Грипните тенденции в Google комбинират постоянна голяма система за данни (заявки за търсене) с традиционна измервателна система, базирана на вероятностите (CDC грипната система за наблюдение), за да генерират по-бързи оценки (Ginsberg et al. 2009) . В глава 3 видяхме как Stephen Ansolabehere и Eitan Hersh (2012) обединиха направените от клиента данни от проучвания с готови правителствени административни данни, за да научат повече за характеристиките на хората, които действително гласуват. В глава 4 видяхме как експериментите на Opower комбинират готовата инфраструктура за измерване на електричество с по поръчка обработка, за да проучи ефекта от социалните норми върху поведението на милиони хора (Allcott 2015) . И накрая, в глава 5 видяхме как Кенет Беноа и колегите (2016) приложиха персонализиран процес на кодиране на тълпата към готов набор от манифести, създадени от политическите партии, за да създадат данни, които изследователите могат да използват, за да проучат динамиката на политическите дебати.
Тези четири примера показват, че една мощна стратегия в бъдеще ще бъде обогатяването на големи източници на данни, които не са създадени за изследвания, с допълнителна информация, която ги прави по-подходящи за изследване (Groves 2011) . Независимо дали започва с поръчковото или готовото, този хибриден стил има голямо обещание за редица научни проблеми.