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: Social Research in the Digital Age
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Prefacio
1 Introducción
1.1 Una mancha de tinta
1.2 Bienvenido a la era digital
1.3 Diseño de la investigación
1.4 Los temas de este libro
1.4.1 Readymades y Custommades
1.4.2 La simplicidad sobre la complejidad
1.4.3 Ética de todo el mundo
1.5 Esquema del libro
2 comportamiento Observando
2.1 Introducción
2.2 Big data
2.3 Características comunes de grandes volúmenes de datos
2.3.1 Las características que son generalmente buenos para la investigación
2.3.1.1 grande
2.3.1.2 Siempre activado
2.3.1.3 No reactivo
2.3.2 Las características que generalmente son malos para la investigación
2.3.2.1 incompleto
2.3.2.2 inaccesible
2.3.2.3 no representativa
2.3.2.4 A la deriva
2.3.2.5 Algorithmically confundidos
2.3.2.6 sucio
2.3.2.7 sensible
2.4 Estrategias de investigación
2.4.1 cosas Counting
2.4.1.1 Los taxis en la ciudad de Nueva York
2.4.1.2 formación de la amistad entre los estudiantes
2.4.1.3 La censura de los medios de comunicación social por parte del gobierno chino
2.4.2 Previsión y predicción inmediata
2.4.3 experimentos que se aproxima
2.4.3.1 Los experimentos naturales
2.4.3.2 Matching
2.5 Conclusión
Apéndice técnico
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Ocupaciones
3 Hacer preguntas
3.1 Introducción
3.2 Hacer frente a la observación
3.3 El marco de error total de la encuesta
3.3.1 Representación
3.3.2 Medición
3.3.3 Costo
3.4 ¿A quién preguntar
3.4.1 muestreo probabilístico: recogida y análisis de datos
3.4.2 Las muestras no probabilísticas de ponderación:
3.4.3 Las muestras no probabilísticas: coincidencia de la muestra
3.5 Nuevas formas de hacer preguntas
3.5.1 evaluaciones ecológica momentánea
3.5.2 encuestas Wiki
3.5.3 Gamification
3.6 Las encuestas vinculadas con otros datos
3.6.1 amplificado pidiendo
3.6.2 preguntar Enriquecido
3.7 Conclusión
Apéndice técnico
más comentarios
Ocupaciones
4 experimentos para correr
4.1 Introducción
4.2 ¿Cuáles son los experimentos?
4.3 Dos dimensiones de experimentos: laboratorio de campo y analógico-digitales
4.4 Más allá de experimentos sencillos
4.4.1 Validez
4.4.2 La heterogeneidad de los efectos del tratamiento
4.4.3 Mecanismos
4.5 Cómo hacerlo realidad
4.5.1 Sólo hágalo usted mismo
4.5.1.1 entornos de uso existentes
4.5.1.2 Construir su propio experimento
4.5.1.3 Construir su propio producto
4.5.2 Asociarse con los poderosos
4.6 Consejos
4.6.1 Crear cero los datos de costes variables
4.6.2 Sustituir, Refinar, y reducir
4.7 Conclusión
Apéndice técnico
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Ocupaciones
5 colaboración masiva
5.1 Introducción
5.2 computación humana
5.2.1 Galaxy Zoo
5.2.2 Multitud-codificación de los manifiestos políticos
5.2.3 Conclusión
5.3 Llamadas abiertas
5.3.1 Premio Netflix
5.3.2 Foldit
5.3.3 Peer-to-Patent
5.3.4 Conclusión
5.4 recogida de datos distribuida
5.4.1 eBird
5.4.2 PhotoCity
5.4.3 Conclusión
5.5 El diseño de su propia
5.5.1 participantes Motivar
5.5.2 heterogeneidad apalancamiento
5.5.3 Centrar la atención
5.5.4 Habilitar sorpresa
5.5.5 Ser ético
5.5.6 consejos de diseño final
5.6 Conclusión
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Ocupaciones
6 Ética
6.1 Introducción
6.2 Tres ejemplos
6.2.1 contagio emocional
6.2.2 Sabor, los lazos, y la hora
6.2.3 Encore
6.3 Digital es diferente
6.4 Cuatro principios
6.4.1 Respeto por las personas
6.4.2 Beneficencia
6.4.3 Justicia
6.4.4 El respeto de la ley y de Interés Público
6.5 Dos marcos éticos
6.6 Áreas de dificultad
6.6.1 El consentimiento informado
6.6.2 comprensión y la gestión del riesgo informativo
6.6.3 privacidad
6.6.4 La toma de decisiones en un contexto de incertidumbre
6.7 Consejos prácticos
6.7.1 El IRB es un piso, no un techo
6.7.2 Póngase en el lugar de todos los demás
6.7.3 Piense en ética de la investigación como continua, no discreta
6.8 Conclusión
apéndice histórico
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Ocupaciones
7 El futuro
7.1 ¡No puedo esperar
7.2 Temas del futuro
7.2.1 La mezcla de Readymades y Custommades
7.2.2 recolección de datos centrado en el participante
7.2.3 La ética en el diseño de la investigación
7.3 Volver al principio
Expresiones de gratitud
referencias
Esta traducción fue creado por un ordenador.
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2.3.2
Las características que generalmente son malos para la investigación
2.3.2.1 incompleto
2.3.2.2 inaccesible
2.3.2.3 no representativa
2.3.2.4 A la deriva
2.3.2.5 Algorithmically confundidos
2.3.2.6 sucio
2.3.2.7 sensible
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