Toggle navigation
Bit By Bit
: Social Research in the Digital Age
Ról ről
Nyílt felülvizsgálata
Idézet
Kód
A szerzőről
Adatvédelem és beleegyezés
Nyelvek
English
Afrikaans
Albanian
Amharic
Arabic
Armenian
Azerbaijani
Basque
Belarusian
Bengali
Bosnian
Bulgarian
Catalan
Cebuano
Chichewa
Chinese Simplified
Chinese Traditional
Corsican
Croatian
Czech
Danish
Dutch
Esperanto
Estonian
Filipino
Finnish
French
Frisian
Galician
Georgian
German
Greek
Gujarati
Haitian Creole
Hausa
Hawaiian
Hebrew
Hindi
Hmong
Hungarian
Icelandic
Igbo
Indonesian
Irish
Italian
Japanese
Javanese
Kannada
Kazakh
Khmer
Korean
Kurdish (Kurmanji)
Kyrgyz
Lao
Latin
Latvian
Lithuanian
Luxembourgish
Macedonian
Malagasy
Malay
Malayalam
Maltese
Maori
Marathi
Mongolian
Myanmar (Burmese)
Nepali
Norwegian
Pashto
Persian
Polish
Portuguese
Punjabi
Romanian
Russian
Samoan
Scots Gaelic
Serbian
Sesotho
Shona
Sindhi
Sinhala
Slovak
Slovenian
Somali
Spanish
Sudanese
Swahili
Swedish
Tajik
Tamil
Telugu
Thai
Turkish
Ukrainian
Urdu
Uzbek
Vietnamese
Welsh
Xhosa
Yiddish
Yoruba
Zulu
Teaching
Media
Read Online
Vásárolja meg a könyvet
Princeton University Press
Amazon
Barnes and Noble
IndieBound
Előszó
1 Bevezetés
1.1 A tinta blot
1.2 Üdvözöljük a digitális korban
1.3 Kutatási terv
1.4 Témák ebben a könyvben
1.5 A könyv vázlata
Mit kell olvasni?
2 megfigyelése viselkedés
2.1 Bevezetés
2.2 Big adatok
2.3 A nagy adatok tíz közös jellemzője
2.3.1 Nagy
2.3.2 Mindig bekapcsolva
2.3.3 reagáló
2.3.4 Nem teljes
2.3.5 elérhető
2.3.6 reprezentatív
2.3.7 sodródás
2.3.8 Algoritmikusan zavaros
2.3.9 Piszkos
2.3.10 Érzékeny
2.4 Kutatási stratégiák
2.4.1 számlálás dolgok
2.4.2 Az előrejelzés és nowcasting
2.4.3 közelítő kísérletek
2.5 Következtetések
Matematikai megjegyzések
Mit kell olvasni?
Tevékenységek
3 A kérdezés
3.1 Bevezetés
3.2 versus megfigyelés kérése
3.3 A teljes felmérés hiba keret
3.3.1 Képviselet
3.3.2 Mérési
3.3.3 költség
3.4 Ki kell kérni
3.5 Új utak kérdéseket
3.5.1 Ökológiai pillanatnyi értékelések
3.5.2 Wiki felmérések
3.5.3 Gamification
3.6 Nagy adatforrásokhoz kapcsolódó felmérések
3.6.1 Bõvített kérdezés
3.6.2 Erősített kérés
3.7 Következtetések
Matematikai megjegyzések
Mit kell olvasni?
Tevékenységek
4 futás kísérletek
4.1 Bevezetés
4.2 Milyen kísérletek?
4.3 Két méretei kísérletek: lab-mező és analóg-digitális
4.4 Túllépve az egyszerű kísérletek
4.4.1 érvényesség
4.4.2 heterogenitása kezelési hatások
4.4.3 mechanizmusok
4.5 A megvalósítás útja
4.5.1 A meglévő környezetek használata
4.5.2 Saját kísérlet létrehozása
4.5.3 Saját termék létrehozása
4.5.4 Partner a nagy teljesítményű
4.6 Tűzoltóknak
4.6.1 létrehozása zéró változó költség adatok
4.6.2 Az etika beillesztése a tervbe: cserélje ki, finomítsa és csökkentse
4.7 Következtetések
Matematikai megjegyzések
Mit kell olvasni?
Tevékenységek
5 Masszív együttműködés létrehozása
5.1 Bevezetés
5.2 Az emberi számítás
5.2.1 Galaxy Zoo
5.2.2 Crowd-kódolása politikai manifesztumok
5.2.3 Következtetések
5.3 Szabad hívások
5.3.1 Netflix
5.3.2 Foldit
5.3.3 Peer-to-Szabadalmi
5.3.4 Következtetések
5.4 Elosztott adatgyűjtés
5.4.1 eBird
5.4.2 PhotoCity
5.4.3 Következtetések
5.5 tervezzen saját
5.5.1 motiválják a résztvevőket
5.5.2 Leverage heterogenitás
5.5.3 A figyelmet
5.5.4 engedélyezése meglepetés
5.5.5 Legyen etikai
5.5.6 Final tervezési tanácsokat
5.6 Következtetések
Mit kell olvasni?
Tevékenységek
6 Etikai
6.1 Bevezetés
6.2 Három példa
6.2.1 Érzelmi Fertőzés
6.2.2 Ízek, kötések és idő
6.2.3 Encore
6.3 A digitális különbözik
6.4 Négy elvek
6.4.1 Tisztelet személyek
6.4.2 jótékonyság
6.4.3 Justice
6.4.4 tisztelete törvény és a közérdekű
6.5 Két etikai keretek
6.6 területek nehézség
6.6.1 Tájékozott hozzájárulásról
6.6.2 megértése és kezelése az információs kockázat
6.6.3 Adatvédelem
6.6.4 döntéseket az arcát a bizonytalanság
6.7 Gyakorlati tanácsok
6.7.1 Az IRB egy földön, nem egy felső határt
6.7.2 Tedd magad mindenki más cipő
6.7.3 Gondoljon kutatásetika folytonos, nem különálló
6.8 Következtetések
történelmi függelék
Mit kell olvasni?
Tevékenységek
7 A jövő
7.1 Várakozás
7.2 A jövő témái
7.2.1 A readymades és custommades keveréke
7.2.2 résztvevő-központú adatgyűjtés
7.2.3 Etikai kutatási terv
7.3 Vissza az elejére
Köszönetnyilvánítás
Referenciák
Ez a fordítás által létrehozott egy számítógép.
×
2
megfigyelése viselkedés
2.1 Bevezetés
2.2 Big adatok
2.3 A nagy adatok tíz közös jellemzője
2.3.1 Nagy
2.3.2 Mindig bekapcsolva
2.3.3 reagáló
2.3.4 Nem teljes
2.3.5 elérhető
2.3.6 reprezentatív
2.3.7 sodródás
2.3.8 Algoritmikusan zavaros
2.3.9 Piszkos
2.3.10 Érzékeny
2.4 Kutatási stratégiák
2.4.1 számlálás dolgok
2.4.2 Az előrejelzés és nowcasting
2.4.3 közelítő kísérletek
2.5 Következtetések
Matematikai megjegyzések
Mit kell olvasni?
Tevékenységek
×
×
Buy The Book
Princeton University Press
Amazon
Barnes and Noble
IndieBound
