7.2.1 La fusione di ready-made e rassegne

Né una pura strategia readymade né una strategia puramente personalizzata utilizzano pienamente le funzionalità dell'era digitale. In futuro creeremo ibridi.

Nell'introduzione, ho confrontato lo stile readymade di Marcel Duchamp con lo stile di Michelangelo. Questo contrasto coglie anche la differenza tra gli scienziati dei dati, che tendono a lavorare con i readymade, e gli scienziati sociali, che tendono a lavorare con i clienti. In futuro, tuttavia, mi aspetto che vedremo più ibridi perché ognuno di questi approcci puri è limitato. I ricercatori che vogliono utilizzare solo i readymade stanno andando in difficoltà perché non ci sono molti readymades belli al mondo. I ricercatori che vogliono utilizzare solo le spedizioni, d'altra parte, stanno andando a sacrificare la scala. Gli approcci ibridi, tuttavia, possono combinare la scala dei readymade con la stretta corrispondenza tra la domanda e i dati forniti dai clienti.

Abbiamo visto esempi di questi ibridi in ciascuno dei quattro capitoli empirici. Nel capitolo 2 abbiamo visto come Google Trend influenzali ha combinato un sistema di big data sempre attivo (query di ricerca) con un sistema di misurazione tradizionale basato sulla probabilità (il sistema di sorveglianza dell'influenza CDC) per produrre stime più veloci (Ginsberg et al. 2009) . Nel capitolo 3, abbiamo visto come Stephen Ansolus e Eitan Hersh (2012) combinato i dati dell'indagine personalizzati con dati amministrativi governativi pronti per saperne di più sulle caratteristiche delle persone che effettivamente votano. Nel capitolo 4, abbiamo visto come gli esperimenti Opower combinassero l'infrastruttura di misurazione dell'elettricità già pronta con un trattamento conservativo per studiare gli effetti delle norme sociali sul comportamento di milioni di persone (Allcott 2015) . Infine, nel capitolo 5, abbiamo visto come Kenneth Benoit e colleghi (2016) applicato un processo di codifica della folla ad un set di manifesti pronti all'uso creato dai partiti politici al fine di creare dati che i ricercatori possano utilizzare per studiare le dinamiche dei dibattiti politici.

Questi quattro esempi mostrano tutti che una potente strategia in futuro sarà quella di arricchire le fonti di big data, che non sono create per la ricerca, con informazioni aggiuntive che le rendono più adatte alla ricerca (Groves 2011) . Sia che inizi con la custodia o il ready-made, questo stile ibrido è molto promettente per molti problemi di ricerca.