Diseño de la investigación es sobre la conexión de preguntas y respuestas.
Este libro está dirigido a dos públicos que tienen mucho que aprender unos de otros. Por un lado, este libro es para los científicos sociales que tienen la formación y experiencia de estudiar el comportamiento social, pero que están menos familiarizados con las oportunidades creadas por la era digital. Por otra parte, este libro es para otro grupo de investigadores que están muy cómodos usando las herramientas de la era digital, pero que son nuevos en el estudio de la conducta social. Este segundo grupo se resiste un nombre fácil, pero les voy a llamar a los científicos de datos. Estos científicos -que datos a menudo tienen una formación en campos como la informática, ciencias de la información, la ingeniería y la física-han sido algunos de los primeros usuarios de la investigación social era digital, en parte porque no tenían el acceso a los datos necesarios y habilidades de cálculo. científicos de datos, sin embargo, tienen menos formación y experiencia de estudiar el comportamiento social. Este libro trae estas dos comunidades juntos para producir algo más rico y más interesante que ninguna de las comunidades podría producir de forma individual.
La mejor manera de crear este poderoso híbrido no es centrarse en la teoría social abstracto o el aprendizaje de máquina de lujo. El mejor lugar para empezar es el diseño de la investigación. Si se piensa en la investigación social como el proceso de hacer y responder a preguntas sobre el comportamiento humano, entonces diseño de la investigación es el tejido conjuntivo; diseño de la investigación vincula preguntas y respuestas. Al obtener esta conexión correcta es la clave para producir la investigación convincente. Este libro se centrará en cuatro enfoques que se han visto-y tal vez utilizadas en el pasado: la observación del comportamiento, haciendo preguntas, llevando a cabo experimentos, y colaborando con los demás. Lo que es nuevo, sin embargo, es que la era digital nos proporciona radicalmente diferentes oportunidades para la recolección y análisis de datos. Estas nuevas oportunidades nos obligan a modernizar, pero no reemplazar-estos enfoques clásicos.