Egyszerű számolás érdekes lehet, ha össze egy jó kérdés, jó adatokat.
Annak ellenére, hogy jöjjön kifinomult hangzású nyelv, rengeteg társadalomkutatás tényleg csak számolás dolgokat. A kor nagy adat, a kutatók számíthat, mint valaha, de ez nem jelenti automatikusan azt, hogy a kutatás kell összpontosítani számolás egyre több dolgot. Ehelyett, ha megyünk, hogy jót kutatást nagy adatmennyiség, meg kell kérdezni: mi a dolgok érdemes számolni? Ez úgy tűnhet, mint egy teljesen szubjektív dolog, de van néhány általános mintákat.
Gyakran a diákok motiválása a számlálás kutatás mondván: Én fogok számolni amit még soha senki nem számít előtt. Például egy diák lehet mondani, sokan tanulmányozták a bevándorlók és sokan tanulmányozták ikrek, de még senki sem tanulmányozta a migráns ikrek. Motiváció a hiánya általában nem vezet jó kutatást. Persze, lehet, hogy jó oka, hogy tanulmányozza a migráns ikrek, de az a tény, hogy nem vizsgálták előtt nem jelenti azt, hogy tanulmányozni kell teremteni. Eddig még senki sem számolta a szálak száma a szőnyegen az irodámban, de ez nem jelenti automatikusan azt, hogy ez lenne a jó kutatási projekt. Motiváció a hiánya olyan, mint mondja: nézd, ott egy lyuk ott, és megyek dolgozni nagyon nehéz kitölteni. De nem minden lyukat be kell tölteni.
Ahelyett, hogy motiváló annak hiányában úgy gondolom, hogy a számolás vezet jó kutatási két esetben, amikor a kutatás érdekes vagy fontos (vagy ideális esetben mindkettő). Például mérésére munkanélküliség azért fontos, mert ez a mutató a gazdaság, ami hajtja politikai döntéseket. Általában az emberek egy nagyon jó értelemben vett, ami fontos. Tehát, a fejezet többi részét, megyek, hogy három példát, ahol számlálás érdekes. Minden esetben a kutatók nem számítva véletlenszerűen, hanem inkább számolna nagyon különleges körülmények között, amelyből kiderült, fontos betekintést általánosabb ötleteket, hogyan szociális rendszerek működésének. Más szavakkal, egy csomó, ami ezeket a különösen számlálási gyakorlatok érdekes nincs az adatot magát, jön ezek az általánosabb ötleteket.
Az alábbiakban fogok bemutatni három példát: 1) a dolgozó viselkedését taxisok New York (Section 2.4.1.1), 2) a barátság kialakulását a diákok (szakasz 2.4.1.2) és 3) a közösségi média cenzúra viselkedését a kínai kormány (Section 2.4.1.3). Mik ezek a példák megosztására, hogy azok mind azt mutatják, hogy a számláló nagy adatmennyiség lehet használni, hogy teszteljék az elméleti jóslatok. Egyes esetekben nagy adatforrások lehetővé teszi, hogy ezt számlálási viszonylag közvetlenül (például abban az esetben, New York taxik). Más esetekben a kutatóknak meg kell foglalkozni hiányos adatok összevonásával együtt operacionalizálásakor elméleti konstrukciók (például abban az esetben a barátság kialakulása); és bizonyos esetekben a kutatóknak meg kell gyűjteni a saját megfigyelési adatokat (például abban az esetben a szociális média cenzúra). Mivel Remélem a fenti példák mutatják, a kutatók, akik képesek feltenni érdekes kérdést, nagy adatok ígéretesek.