2.4.1 cousas Conta
Conta simple pode ser interesante se combinar unha boa pregunta con bos datos.
Aínda que é redactada en linguaxe de son sofisticado, moita investigación social é realmente só contando as cousas. Na era do big data, os investigadores poden contar máis que nunca, pero iso non significa automaticamente que a investigación debe ser focado en contar máis e máis cousas. Pola contra, se imos facer unha boa investigación con big data, hai que preguntarse: que as cousas valen a pena contar? Isto pode parecer unha cuestión totalmente subxectiva, pero hai algúns patróns xerais.
Moitas veces os alumnos motivar as súas investigacións de conta, dicindo: Eu vou contar algo que ninguén xamais contado antes. Por exemplo, un estudante pode dicir, moitas persoas teñen estudado os emigrantes e moitas persoas teñen estudado xemelgos, pero ninguén ten estudado xemelgos migrantes. Motivación pola ausencia non adoita levar a unha boa investigación. Claro, pode haber boas razóns para estudar xemelgos migrantes, senón o feito de que eles non foron estudadas antes non significa que eles deben ser estudados agora. Ninguén xamais contou o número de temas sobre a alfombra no meu escritorio, pero iso non implica automaticamente que este sería un bo proxecto de investigación. Motivación por ausencia é como dicir: mira, hai un burato alí, e eu vou traballar moi duro para enche-lo. Pero non todos os buratos que ser cuberto.
No canto de motivar pola ausencia, eu creo que a conta leva a unha boa investigación en dúas situacións, cando a investigación é interesante ou importante (ou, idealmente ambos). Por exemplo, medindo a taxa de paro é importante porque é o indicador da economía que impulsa as decisións políticas. Xeralmente, as persoas teñen unha boa idea do que é importante. Así, no resto desta sección, eu estou indo a proporcionar tres exemplos onde a conta é interesante. No seu caso, os investigadores non estaban contando ao azar, en vez estaban contando en ambientes moi particulares que revelaron importantes insights sobre ideas máis xerais sobre como traballo social sistemas. Noutras palabras, moito do que fai estes exercicios de conta particulares interesante non está os datos en si, vén de estas ideas máis xerais.
Abaixo eu vou presentar tres exemplos sobre: 1) o comportamento de traballo de condutores de taxi en Nova York (Sección 2.4.1.1), 2) a formación de amizade por estudantes (Sección 2.4.1.2) e 3) o comportamento censura mediática social do goberno chinés (Sección 2.4.1.3). Que estes exemplos comparten é que todos eles amosan que a conta de datos grandes poden ser usadas para probar as previsións teóricas. Nalgúns casos, as fontes de datos grandes permítelle facelo conta relativamente directamente (como no caso de Nova York taxis). Noutros casos, os investigadores terán que manexar incompletude pola fusión dos datos xuntos e operacionalização constructos teóricos (como no caso de formación de amizade); e, nalgúns casos, os investigadores terán que recoller os seus propios datos astronómicos (como no caso de censura de medios de comunicación social). Como Espero que estes exemplos mostran, por investigadores que son capaces de facer preguntas interesantes, big data é unha gran promesa.
