Toggle navigation
Bit By Bit
: Social Research in the Digital Age
Di
aperto recensione
Citazione
Codice
Circa l'autore
Privacy & Consenso
Le lingue
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
Acquista il libro
Princeton University Press
Amazon
Barnes and Noble
IndieBound
Prefazione
1 Introduzione
1.1 Una macchia di inchiostro
1.2 Benvenuti nell'era digitale
1.3 progettazione Research
1.4 temi di questo libro
1.5 Profilo di questo libro
Cosa leggere dopo
2 comportamento Osservando
2.1 Introduzione
2.2 Big dati
2.3 Dieci caratteristiche comuni dei big data
2.3.1 Grande
2.3.2 Sempre 2.3.2
2.3.3 reattivo
2.3.4 Incompleto
2.3.5 Inaccessibile
2.3.6 Non rappresentativo
2.3.7 Derapata
2.3.8 Algoritmo confuso
2.3.9 sporco
2.3.10 Sensibile
2.4 Le strategie di ricerca
2.4.1 cose conteggio
2.4.2 Previsione e nowcasting
2.4.3 esperimenti ravvicinamento
2.5 Conclusioni
Note matematiche
Cosa leggere dopo
attività
3 Fare domande
3.1 Introduzione
3.2 Chiedere contro l'osservazione
3.3 Il quadro errore di sondaggio totale
3.3.1 Rappresentazione
3.3.2 Misurazione
3.3.3 Costo
3.4 A chi chiedere
3.5 Nuovi modi di fare domande
3.5.1 valutazioni momentanee ecologici
3.5.2 sondaggi Wiki
3.5.3 Gamification
3.6 Sondaggi collegati a grandi fonti di dati
3.6.1 arricchita
3.6.2 amplificata
3.7 Conclusioni
Note matematiche
Cosa leggere dopo
attività
4 esperimenti in corso
4.1 Introduzione
4.2 Quali sono gli esperimenti?
4.3 Due dimensioni di esperimenti: laboratorio sul campo e analogico-digitali
4.4 Andare oltre semplici esperimenti
4.4.1 Validità
4.4.2 L'eterogeneità degli effetti del trattamento
4.4.3 Meccanismi
4.5 Making it happen
4.5.1 Utilizzare gli ambienti esistenti
4.5.2 Costruisci il tuo esperimento
4.5.3 Costruisci il tuo prodotto
4.5.4 Partner con i potenti
4.6 Consigli
4.6.1 Creare i dati sui costi variabili pari a zero
4.6.2 Costruire l'etica nella progettazione: sostituire, perfezionare e ridurre
4.7 Conclusioni
Note matematiche
Cosa leggere dopo
attività
5 Creazione di collaborazione di massa
5.1 Introduzione
5.2 computazione umana
5.2.1 Galaxy Zoo
5.2.2 Folla-codifica di manifesti politici
5.2.3 Conclusione
5.3 chiamate aperte
5.3.1 Premio Netflix
5.3.2 Foldit
5.3.3 peer-to-Patent
5.3.4 Conclusione
5.4 la raccolta dei dati distribuita
5.4.1 eBird
5.4.2 Photocity
5.4.3 Conclusione
5.5 Progettare il proprio
5.5.1 partecipanti Motivare
5.5.2 Leverage eterogeneità
5.5.3 attenzione messa a fuoco
5.5.4 Abilita sorpresa
5.5.5 essere etici
5.5.6 consigli Progetto esecutivo
5.6 Conclusioni
Cosa leggere dopo
attività
6 Etica
6.1 Introduzione
6.2 Tre esempi
6.2.1 contagio emotivo
6.2.2 Sapori, legami e tempo
6.2.3 Encore
6.3 digitale è diverso
6.4 quattro principi
6.4.1 Il rispetto per le persone
6.4.2 Beneficenza
6.4.3 giustizia
6.4.4 rispetto della legge e di interesse pubblico
6.5 Due quadri etici
6.6 Aree di difficoltà
6.6.1 Il consenso informato
6.6.2 La comprensione e la gestione del rischio informativo
6.6.3 Privacy
6.6.4 Prendere decisioni a fronte di incertezza
6.7 Consigli pratici
6.7.1 L'IRB è un piano, non un soffitto
6.7.2 mettersi nei panni di tutti gli altri
6.7.3 Pensate di etica di ricerca come continuo, non discreta
6.8 Conclusioni
appendice storica
Cosa leggere dopo
attività
7 Il futuro
7.1 Guardare avanti
7.2 Temi del futuro
7.2.1 La fusione di ready-made e rassegne
7.2.2 raccolta di dati partecipante centrato
7.2.3 L'etica nella progettazione di ricerca
7.3 Torna all'inizio
Ringraziamenti
Riferimenti
Questa traduzione è stato creato da un computer.
×
2
comportamento Osservando
2.1 Introduzione
2.2 Big dati
2.3 Dieci caratteristiche comuni dei big data
2.3.1 Grande
2.3.2 Sempre 2.3.2
2.3.3 reattivo
2.3.4 Incompleto
2.3.5 Inaccessibile
2.3.6 Non rappresentativo
2.3.7 Derapata
2.3.8 Algoritmo confuso
2.3.9 sporco
2.3.10 Sensibile
2.4 Le strategie di ricerca
2.4.1 cose conteggio
2.4.2 Previsione e nowcasting
2.4.3 esperimenti ravvicinamento
2.5 Conclusioni
Note matematiche
Cosa leggere dopo
attività
×
×
Buy The Book
Princeton University Press
Amazon
Barnes and Noble
IndieBound