2.4.1 cosas Counting
Conteo simple puede ser interesante si se combina una buena pregunta con buenos datos.
A pesar de que se expresa en el lenguaje que suena sofisticado, una gran cantidad de investigación social es realmente sólo contando cosas. En la era de los grandes datos, los investigadores pueden contar más que nunca, pero eso no significa automáticamente que la investigación debe centrarse en contar más y más cosas. En cambio, si vamos a hacer una buena investigación con grandes volúmenes de datos, tenemos que preguntar: ¿qué cosas valen la pena contar? Esto puede parecer una cuestión totalmente subjetiva, pero hay algunas pautas generales.
A menudo los estudiantes motivan su investigación conteo diciendo: voy a contar algo que nadie ha contado antes. Por ejemplo, un estudiante podría decir, muchas personas han estudiado los migrantes y muchas personas han estudiado los gemelos, pero nadie ha estudiado los gemelos migrantes. La motivación por la ausencia no suele dar lugar a una buena investigación. Por supuesto, puede haber buenas razones para estudiar gemelos migrantes, pero el hecho de que no se han estudiado antes no significa que deben ser estudiadas ahora. Nadie ha contado alguna vez el número de hilos en la alfombra en mi oficina, pero eso no implica automáticamente que este sería un buen proyecto de investigación. La motivación por la ausencia es como decir: mira, hay un agujero por allí, y yo voy a trabajar muy duro para llenarlo. Sin embargo, no todos los agujeros necesita ser llenado.
En lugar de por la ausencia de motivación, creo que el conteo conduce a una buena investigación en dos situaciones, cuando la investigación es interesante o importante (o, idealmente ambos). Por ejemplo, la medición de la tasa de desempleo es importante porque es en el indicador de la economía que impulsa las decisiones de política. En general, la gente tiene una idea bastante clara de lo que es importante. Por lo tanto, en el resto de esta sección, voy a dar tres ejemplos en los que el recuento es interesante. En cada caso, los investigadores no estaban contando al azar, sino que estaban contando en entornos muy particulares que revelan información importante sobre las ideas más generales acerca de cómo funcionan los sistemas sociales. En otras palabras, mucho de lo que hace estos ejercicios de conteo particulares interesante no está en los datos en sí, se trata de estas ideas más generales.
A continuación voy a presentar tres ejemplos sobre: 1) el comportamiento de trabajo de los conductores de taxi en Nueva York (Sección 2.4.1.1), 2) la formación de la amistad por los estudiantes (Sección 2.4.1.2) y 3) el comportamiento social de los medios de comunicación la censura del gobierno chino (Sección 2.4.1.3). Lo que estos ejemplos comparten es que todos ellos muestran que el conteo de datos grandes puede ser utilizado para probar las predicciones teóricas. En algunos casos, grandes fuentes de datos le permiten hacer esto conteo relativamente directa (como en el caso de los taxis de Nueva York). En otros casos, los investigadores tendrán que hacer frente a lo incompleto mediante la fusión de datos en conjunto y poner en funcionamiento las construcciones teóricas (como en el caso de la formación de la amistad); y en algunos casos los investigadores tendrán que recoger sus propios datos de observación (como en el caso de la censura de los medios sociales). Como espero que estos ejemplos muestran, para los investigadores que son capaces de hacer preguntas interesantes, grandes volúmenes de datos representa una gran promesa.
