2.4 Forschungsstrategien

Vor dem Hintergrund dieser zehn Merkmale von großen Datenquellen und die inhärenten Grenzen von selbst perfekt beobachteten Daten, welche Art von Forschungsstrategien nützlich sind? Das heißt, wie können wir lernen, wenn wir Fragen nicht stellen und keine Versuche laufen? Es könnte scheinen, dass nur Leute zu beobachten nicht zu interessanten Forschung führen könnte, aber das ist nicht der Fall.

Ich sehe drei Hauptstrategien für von Beobachtungsdaten zu lernen: Zählen Dinge, Prognose Dinge, und Annähern Experimente. Ich werde jeden dieser Ansätze-die beschreiben, "Forschungsstrategien" oder "Forschung Rezepte" genannt werden könnte -und ich werde sie mit Beispielen illustrieren. Diese Strategien sind weder gegenseitig ausschließen oder erschöpfend, aber sie tun eine Menge Forschung mit Beobachtungsdaten zu erfassen.

Um die Ansprüche ahnen lassen, die folgen, die Dinge zu zählen ist sehr wichtig, wenn wir empirisch zwischen Vorhersagen aus verschiedenen Theorien erkennende werden. Forecasting und insbesondere Nowcasting, können für die politischen Entscheidungsträger nützlich sein. Schließlich erhöht große Daten unsere Fähigkeit, kausale Schätzungen von Beobachtungsdaten zu machen.