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Bit By Bit
: Social Research in the Digital Age
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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
1.4.1 Readymades e Custommades
1.4.2 La semplicità alla complessità
1.4.3 L'etica in tutto il mondo
1.5 Schema del libro
2 comportamento Osservando
2.1 Introduzione
2.2 Big dati
2.3 Caratteristiche comuni dei Big Data
2.3.1 Caratteristiche che sono generalmente buone per la ricerca
2.3.1.1 Big
2.3.1.2 Always-on
2.3.1.3 Non reattivo
2.3.2 Caratteristiche che sono generalmente male per la ricerca
2.3.2.1 incompleta
2.3.2.2 Inaccessibile
2.3.2.3 non rappresentativi
2.3.2.4 alla deriva
2.3.2.5 algoritmicamente confuso
2.3.2.6 sporco
2.3.2.7 Sensitive
2.4 Le strategie di ricerca
2.4.1 cose conteggio
2.4.1.1 I taxi a New York
2.4.1.2 formazione amicizia tra gli studenti
2.4.1.3 La censura dei social media da parte del governo cinese
2.4.2 Previsione e nowcasting
2.4.3 esperimenti ravvicinamento
2.4.3.1 esperimenti naturali
2.4.3.2 Corrispondenza
2.5 Conclusioni
Appendice tecnica
ulteriore commento
attività
3 Fare domande
3.1 Introduzione
3.2 Chiedere vs. 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
3.4.1 Probabilità di campionamento: la raccolta e l'analisi dei dati
3.4.2 campioni non probabilistici: ponderazione
3.4.3 campioni non probabilistici: corrispondenza campione
3.5 Nuovi modi di fare domande
3.5.1 valutazioni momentanee ecologici
3.5.2 sondaggi Wiki
3.5.3 Gamification
3.6 Le indagini legate ad altri dati
3.6.1 Amplified chiedendo
3.6.2 chiedere Enriched
3.7 Conclusioni
Appendice tecnica
ulteriore commento
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 Basta fai da te
4.5.1.1 ambienti Usa esistenti
4.5.1.2 Costruire il proprio esperimento
4.5.1.3 costruire il proprio prodotto
4.5.2 Partner con il potente
4.6 Consigli
4.6.1 Creare i dati sui costi variabili pari a zero
4.6.2 sostituire, perfezionare e ridurre
4.7 Conclusioni
Appendice tecnica
ulteriore commento
attività
5 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
ulteriore commento
attività
6 Etica
6.1 Introduzione
6.2 Tre esempi
6.2.1 contagio emotivo
6.2.2 Gusto, cravatte, e ora
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
ulteriore commento
attività
7 Il futuro
7.1 Guardando in avanti
7.2 Temi del futuro
7.2.1 La mescolanza di Readymades e Custommades
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.
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2
comportamento Osservando
2.1 Introduzione
2.2 Big dati
2.3 Caratteristiche comuni dei Big Data
2.3.1 Caratteristiche che sono generalmente buone per la ricerca
2.3.1.1 Big
2.3.1.2 Always-on
2.3.1.3 Non reattivo
2.3.2 Caratteristiche che sono generalmente male per la ricerca
2.3.2.1 incompleta
2.3.2.2 Inaccessibile
2.3.2.3 non rappresentativi
2.3.2.4 alla deriva
2.3.2.5 algoritmicamente confuso
2.3.2.6 sporco
2.3.2.7 Sensitive
2.4 Le strategie di ricerca
2.4.1 cose conteggio
2.4.1.1 I taxi a New York
2.4.1.2 formazione amicizia tra gli studenti
2.4.1.3 La censura dei social media da parte del governo cinese
2.4.2 Previsione e nowcasting
2.4.3 esperimenti ravvicinamento
2.4.3.1 esperimenti naturali
2.4.3.2 Corrispondenza
2.5 Conclusioni
Appendice tecnica
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