Foarwurd

Dit boek begon 2005 yn in kelder by Columbia University. Op dat momint wie ik in studintoplieding, en ik lei in online eksperimint dat úteinlik myn dissertaasje wurde soe. Ik sil jo alles fertelle oer de wittenskiplike dielen fan dat eksperiment yn haadstik 4, mar no sil ik jo fertelle oer wat dat net is yn myn dissertaasje of yn ien fan myn papers. En it is wat dat grûnwize feroaret hoe't ik tinke oer ûndersiik. Ien moarn, doe't ik yn myn kelderburo kaam, ûntduts ik dat oeral sa'n 100 minsken út Brazylje meidwaan oan myn eksperiment. Dit ienfâldige ûnderfining hie in djippe ynfloed op my. Yn dy tiid haw ik freonen west dy't in tradysjonele laborêre eksperiminten lei, en ik wist hoe hurd har se moasten wurke om wer te rekrutearjen, te behearjen en minsken te beteljen om te dielen oan dizze eksperiminten; As se 10 minsken op ien dei rinne koene, dat wie goed foarút. Doch mei myn online eksperiment, hawwe 100 minsken meidien doe't ik sliepte . Doch jo ûndersyk as jo sliepe kinne soene te lûd wêze om wier, mar it is net. Feroaringen yn technysk spesifyk de oergong fan it analoere leeftyd nei de digitale leeftiid - betsjutte dat wy no de sosjale gegevens op nije manieren no sammje en analysearje kinne. Dit boek giet oer sosjale ûndersyk op dizze nije wizen.

Dit boek is foar sosjale wittenskippers dy't mear gegevenswittenskippen, data wittenskippers dwaan wolle dy't mear sosjale wittenskip dwaan wolle en elkenien dy't ynteressearre binne yn 'e hybride fan dizze twa fjilden. Asjebleaft wa't dit boek foar is, moat it sûnder sein wurde dat it net allinich foar learlingen en professors is. Hoewol, wurkje ik op dit stuit oan in universiteit (Princeton), ik haw ek wurksum yn regearing (by it Amerikaanske Census Bureau) en yn 'e tech yndustry (by Microsoft Research), dat ik wit dat der in soad fan spannend ûndersyk is, universiteiten. As jo ​​tinke oan wat jo dogge as sosjale ûndersyk, dan is dit boek foar jo, wat jo wurkje of wat soarten techniken dy't jo no brûke.

As jo ​​al miskien sjoen hawwe, is de toan fan dit boek wat oars as dat fan in protte oare akademyske boeken. Dat is yntinsyf. Dit boek ûntstie út in diplomaat-seminar oer komputative sosjale wittenskip dy't ik sûnt 2007 oan Princeton yn 'e ôfdieling Sosjology leare litte, en ik soe it graach gewoan fan' e enerzjy en opspanning fan dat seminar fiere. Benammen dat ik dit boek trije skaaimerken hawwe: ik wol dat it nuttich wêze, takomstige en optimistysk.

Helpful : Myn doel is in boek te skriuwen dat jo nuttich is. Dêrom sil ik skriuwe yn in iepen, ynformele en foarbyld-stjoerde styl. Dat is om't it wichtichste ding dat ik oanmeitsje wol, is in bepaalde manier fan tinken oer sosjaal ûndersyk. En, myn ûnderfining suggerearret dat de bêste manier om dizze tinktens te foarkommen is ynformele en mei in protte foarbylden. Ek oan 'e ein fan elk haadstik haw ik in rubryk mei de titel "Wat lêst neist" litte sil dat jo helpe om mear detaillearre en technyske lêzingen oer te meitsjen op in protte fan de ûnderwerpen dy't ik ynfierd. Oan 'e ein hop't ik dit boek helpe sil sawol ûndersyk dwaan en it ûndersyk fan oaren evaluearje.

Future-oriented : Dit boek sil jo helpe om sosjaal ûndersyk te meitsjen mei de digitale systemen dy't hjoed besteane en dyjingen dy't yn 'e takomst skepen wurde. Ik begon yn 2004 dizze soart ûndersyk te dwaan, en sûnt doe haw ik in protte feroaringen sjoen, en ik bin wis dat oer de rin fan jo karriêre jo in soad feroaringen sjogge. De truok om relevant te bliuwen yn it gesicht fan feroaring is abstraksje . Bygelyks dit sil net in boek wêze dat jo krekt hoe't jo de Twitter API brûke as hjoed de dei besteat; Ynstee dêrfan sil it jo leare hoe't jo fan grutte data boarnen litte (haadstik 2). Dit sil net in boek wêze dat jo stap foarbysteande ynstruksjes jaan foar rinnende eksperiminten oer Amazon Mechanical Turk; Ynstee dêrfan sil it jo leare hoe't jo eksperiminten ûntwerpe en ynterpretearje dy't bedrage op digitale leeftydsnfrastruktuer (haadstik 4). Troch it brûken fan abstraksje, hoopje ik dat dit in timeless book wêze sil op in tydlik ûnderwerp.

Optimistysk : De twa mienskippen dy't dit boek oanbelanget - sosjale wittenskippers en data wittenskippers - hawwe hiel ferskillende eftergrûn en belangen. Neist dizze wittenskiplike relaasjes, dy't ik oer it boek prate, haw ik ek bepaald dat dizze twa mienskippen ferskillende stilen hawwe. Data-wittenskippers binne algemien begeard; Se tendje it glês sa heal fol te sjen. Sosjale wittenskippers, op 'e oare hân, binne algemien mear kritysk; Se tendje it glês te sjen as heal leech. Yn dit boek sil ik de optimistyske toanstelling fan in data wittenskipper fêststelle. Dus, as ik foarbylden prale, sil ik jo fertelle wat ik fan dizze foarbylden leafste. En as ik it problemen mei de foarbylden docht - en ik sil dat dwaan om't gjin ûndersyk perfekt is, - Ik sil probearje om dizze problemen op in manier te jaan dat positive en optimistysk is. Ik sil net kritysk wêze om 'e wille fan krityk te wêzen - Ik sil kritysk wêze omdat ik jo helpe kin om better ûndersyk te meitsjen.

Wy binne noch yn 'e begjin dagen fan it sosjaal ûndersyk yn' e digitale leeftyd, mar ik haw wat misferstannen sjoen dy't sa maklik binne dat it my betsjuttet om har hjir te pleitsjen, yn 'e foargrûn. Fan gegevens wittenskippers haw ik twa mienskiplike misferstannen sjoen. De earste tinkt dat mear gegevens automatysk problemen lûke. Mar foar sosjaal ûndersyk is dat net myn erfaring west. In feit dat foar sosjale ûndersyksjen, bettere gegevens - as tsjinstelling fan mear gegevens - lytser helpe. De twadde misferstannen dy't ik fan data-wittenskippers sjoen hat, tinkt dat de sosjale wittenskip gewoan in heule fantasy-talk is om 'e sûnde fan sin. Fansels, as in sosjale wittenskipper - mear as spesifyk as sosjolooch - bin ik net mei dat iens. Smart minsken hawwe har hurd wurke om in minsklike gedrach te begripen, en it liket ûnsichtber om de wiisheid te bewarjen dy't fan dizze ynstânsje is. Myn hope is dat dit boek jo wat fan dy wiisheid biedt op in manier dy't maklik te begripen is.

Fan sosjale wittenskippers sjoch ik ek twa mienskiplike misferstannen. Earst, ik haw sjoen wat guon minsken sjogge it hiele idee fan sosjale ûndersyk mei help fan 'e tools fan' e digitale leeftiid, troch in pear minne papieren. As jo ​​dit boek lêze, hawwe jo wierskynlik al in pear papers lêzen dy't sosjale mediagegevens brûke yn wegen dy't banal of ferkeard binne (of sawol). Ik haw ek. It soe lykwols in serieuze fout wêze om fan dizze foarbylden te sluten dat alle sosjale-sosjale wittenskip fan 'e digitale jierren min is. Yn feite hawwe jo wierskynlik ek in bunch papieren lêzen dy't surveygegevens brûke yn wegen dy't banal of ferkeard binne, mar jo skriuwe net alle ûndersiken mei help fan surveyen. Dat is om't jo witte dat der in protte ûndersyk dien is mei ûndersiidsgegevens, en yn dit boek sil ik jo sjen litte dat der ek geweldich ûndersyk dien wurdt mei de tools fan 'e digitale leeftyd.

It twadde mienskiplike misferstân, dat ik fan sosjale wittenskippers sjoen is, is de hjoeddeiske ferwidering mei de takomst. As wy sosjaal ûndersyk yn 'e digitale leeftyd beoardielje - it ûndersyk dat ik besykje te kiezen - it is wichtich dat wy twa ferskillende fragen freegje: "Hoe goed is dizze styl fan ûndersyk dien dien?" En "Hoe goed sil dizze styl fan ûndersykswurk yn 'e takomst? "Undersikers wurde trainearre om de earste fraach te beantwurdzjen, mar foar dit boek tink ik dat de twadde fraach is wichtiger. Dat is, alhoewol't it sosjale ûndersyk yn 'e digitale leeftyd noch massive, paradigma feroarjende yntellektuele bydragen makket, de rappe ferbettering fan digitale-leeftydsûndersyk ûngelokkich fluch. It is dizze taryf fan wikseling - mear as it hjoeddeistige nivo - dat makket digitale-leeftyd ûndersyk sa spannend foar my.

Alhoewol dat it lêste paragraaf wêze soe dat jo potensjaal rykdom oan guon net spesifike tiid yn 'e takomst biede, is myn doel net jo te ferkeapjen op in beskate soart ûndersyk. Ik bin net persoanlik eigen dielen yn Twitter, Facebook, Google, Microsoft, Apple, of in oar technysk bedriuw (hoewol, om 'e folsleine iepenbiere ferwizing, moat ik neame dat ik wurke haw, of krige ûndersyksfûnsjen fan, Microsoft, Google, en Facebook). It hiele boek is dus myn doel om in fertrouwen ferteller te bliuwen, te fertellen oer al it nijsgjirrige nije spul dat mooglik is, wylst jo fuortgean fan in pear traps dy't ik sjoen oaren sjogge yn (en somtiden yn mysels) .

De krusing fan sosjale wittenskip en datawittenskip wurdt somtiden rekkenskiplike sosjale wittenskip neamd. Guon sjogge dit om in technysk fjild te wêzen, mar dit sil gjin technysk boek wêze yn 'e tradysjonele sin. Bygelyks, der binne gjin lykweardigens yn 't haad tekst. Ik haw keazen om it boek op dizze manier te skriuwen omdat ik in wiidweidige útsjoch fan sosjaal ûndersyk yn 'e digitale leeftyd biede soene, mei grutte data-boarnen, ûndersiken, eksperiminten, mate-gearwurking en etyk. It die bliken dat it ûnmooglik wie om al dizze ûnderwerpen te dekken en technyske details oer elk te jaan. Ynstee dêrfan wurde punten foar mear technysk materiaal jûn yn 'e "Wat lês it folgjende" seksje oan' e ein fan elk haadstik. Mei oare wurden, dit boek is net ûntwurpen om jo te learen hoe't jo in spesifike berekkening dwaan; Earder is it oanpast om de manier te feroarjen dat jo tinke oer sosjaal ûndersyk.

Hoe dit boek te brûken yn in kursus

As ik earder sei, kaam dit boek diel út fan in graduale seminar oer komputative sosjale wittenskip dy't ik sûnt 2007 oan Princeton leare. Om't jo miskien tinke oer it brûken fan dit boek om in kursus te learen, tocht ik, dat it kin wêze foar my om te ferklearjen hoe't it út myn kursus groeid en hoe't ik my foarstelle dat it brûkt wurdt yn oare kursussen.

In pear jier learde ik myn kursus sûnder in boek; Ik soe krekt in kolleksje artikels oantsjutte. Wylst de learlingen fan dizze artikels leare kinne, waarden de artikels allinich net liede ta de begryp feroaringen dy't ik hope hie te meitsjen. Sa soe ik it meast fan 'e tiid yn' e klasse fertsjinje foar perspektyf, kontekst en advys om de learlingen te helpen it grutte byld te krijen. Dit boek is myn besyk om allinich perspektyf, kontekst en advys op in manier te meitsjen dy't gjin betingsten hat - yn termen fan sosjale wittenskip of datawittenskip.

Yn in semesterlange kursus soe ik it oanbefellen fan dit boek mei in ferskaat oan ekstra lêzingen. Sa kinne bygelyks sa'n kursus twa wiken op eksperiminten brûke, en jo kinne haadstik 4 mei lêzingen op ûnderwerpen lykas de rol fan foarheids-ynformaasje yn 'e foarmjouwing en analyze fan eksperiminten hawwe; statistyske en komputearjende problemen dy't troch grutte skaal A / B-tests yn bedriuwen opsteld wurde; ûntwerp fan eksperiminten spesifyk rjochte op meganismen; en praktyske, wittenskiplike en etyske problemen oangeande it gebrûk fan dielnimmers fan online arbeidsmerken, lykas Amazon Mechanical Turk. It kin ek ferparte wurde mei lêzingen en aktiviteiten dy't relatearre hawwe oan programmearring. De passende keuze tusken dizze folle mooglik pasjinten is ôfhinklik fan 'e learlingen yn jo kursus (bg., Master's, of doctor's), har eftergrûn en har doelen.

In semesterlange kursus kin ek wiken problemen sette. Elk haadstik hat in ferskaat oan aktiviteiten dy't markearre binne troch mjitte fan swierrigens: maklik ( ), medium ( ), hurd ( ) en tige hurd ( ). Ik haw ek alle problemen mei de feardichheden oanjûn dat it nedich is: math ( ), kodearring ( ), en gegevensammeling ( ). Uteinlik haw ik in pear fan 'e aktiviteiten markearre dy't myn persoanlike favoryt binne ( ). Ik hoopje dat yn dizze ferskate kolleksje fan aktiviteiten fine jo wat wat binne foar jo learlingen.

Om minsken te helpen mei dit boek yn kursussen, haw ik in kolleksje learmateriaal as syllabuses, diashows, oanbefellings fan pairings oanbefelle foar elke haadstik, en oplossings foar guon aktiviteiten. Jo kinne dizze materialen fine - en bydrage oan har - by http://www.bitbybitbook.com.