7.2.1 रेडीमेड्स और Custommades के सम्मिश्रण

न तो एक शुद्ध रेडीमेड रणनीति है और न ही एक शुद्ध Custommade रणनीति पूरी तरह से डिजिटल युग की क्षमताओं का इस्तेमाल करता है। भविष्य में हम संकर बनाने जा रहे हैं।

शुरूआत में, मैं माइकल एंजेलो की Custommade शैली के साथ मार्सेल डुचैम्प के रेडीमेड शैली विषम। इस विपरीत भी डेटा वैज्ञानिकों, जो रेडीमेड्स के साथ काम करते हैं, और सामाजिक वैज्ञानिकों, जो Custommades के साथ काम करने के लिए करते हैं के बीच एक अंतर को दर्शाता है। भविष्य में, हालांकि, मुझे उम्मीद है कि हम और अधिक संकर क्योंकि इन शुद्ध तरीकों में से प्रत्येक सीमित कर रहे हैं देखेंगे। शोधकर्ताओं ने केवल रेडीमेड्स का उपयोग करना चाहते संघर्ष करने के लिए दुनिया में नहीं कई खूबसूरत रेडीमेड्स देखते हैं क्योंकि जा रहे हैं। इस प्रकार, इस शुद्ध शैली से चिपके हुए शोधकर्ताओं ने या तो बदसूरत रेडीमेड्स का उपयोग करके गुणवत्ता का त्याग करने के लिए जा रहे हैं, या वे सही मूत्रालय की तलाश में समय की बहुत खर्च करने जा रहे हैं। शोधकर्ताओं ने केवल Custommades का उपयोग करने के लिए, दूसरे हाथ पर चाहते हैं, पैमाने बलिदान करने के लिए जा रहे हैं। संकर दृष्टिकोण है, तथापि, पैमाने है कि प्रश्न और डेटा है कि Custommades से आता है के बीच तंग फिट के साथ रेडीमेड्स के साथ आता है गठबंधन कर सकते हैं।

हम चार अनुभवजन्य अध्यायों में से प्रत्येक में इन संकर का उदाहरण देखा। अध्याय 2 में, हमने देखा कि कैसे Google फ़्लू रुझान एक हमेशा पर बड़ा डेटा सिस्टम (खोज प्रश्नों) एक संभावना आधारित पारंपरिक माप प्रणाली (सीडीसी इन्फ्लूएंजा निगरानी प्रणाली) के साथ तेजी से अनुमान के उत्पादन के लिए को जोड़ती है (Ginsberg et al. 2009) । अध्याय 3 में, हमने देखा कि कैसे स्टीफन Ansolabehere और Eitan हर्ष (2012) आदेश लोग हैं, जो वास्तव में मतदान की विशेषताओं के बारे में अधिक जानने के लिए तैयार कर दिया है सरकार प्रशासनिक डेटा के साथ कस्टम बनाया सर्वेक्षण के आंकड़ों संयुक्त। अध्याय 4 में, हम कैसे OPower प्रयोगों है कि एक कस्टम बनाया उपचार के साथ तैयार किया बिजली माप बुनियादी ढांचे गठबंधन एक भारी पैमाने पर व्यवहार पर सामाजिक मानदंडों के प्रभाव का अध्ययन करने के लिए देखा (Allcott 2015) । अंत में, अध्याय 5 में, मैं तुम्हें कैसे केनेथ बेनोइट और उनके सहयोगियों के बारे में बताया (2015) के लिए डेटा बनाने के लिए है कि शोधकर्ताओं ने अध्ययन करने के लिए उपयोग कर सकते हैं में राजनीतिक दलों द्वारा बनाई घोषणापत्र की एक रेडीमेड सेट करने के लिए एक कस्टम बनाया भीड़-कोडिंग प्रक्रिया लागू किया चुनाव और नीति बहस की गतिशीलता।

ये चार उदाहरण सब चलता है कि भविष्य में एक शक्तिशाली रणनीति में अतिरिक्त जानकारी के लिए उन्हें अनुसंधान के लिए अधिक उपयुक्त बनाता है के साथ बड़ा डेटा स्रोतों, जो अनुसंधान के लिए एकत्र नहीं कर रहे हैं, को समृद्ध करने के लिए किया जाएगा (Groves 2011) । क्या यह Custommade या रेडीमेड के साथ शुरू होता है, इस संकर शैली में कई अनुसंधान की समस्याओं के लिए एक भरोसा है।