2.4.1 cose conteggio
Conteggio semplice può essere interessante se si combinano una buona domanda con buoni dati.
Anche se è formulato in linguaggio evoluto di suono, un sacco di ricerca sociale è in realtà solo contando le cose. Nell'era dei grandi dati, i ricercatori possono contare più che mai, ma questo non significa automaticamente che la ricerca dovrebbe essere incentrata sul conteggio sempre più roba. Invece, se ci accingiamo a fare una buona ricerca con grande dati, dobbiamo chiederci: quali sono le cose vale la pena contare? Questo può sembrare una questione del tutto soggettiva, ma ci sono alcuni modelli generali.
Spesso gli studenti motivano la loro ricerca di conteggio dicendo: ho intenzione di contare qualcosa che nessuno ha mai contato prima. Ad esempio, uno studente potrebbe dire, molte persone hanno studiato i migranti e molte persone hanno studiato due gemelli, ma nessuno ha studiato gemelli migranti. La motivazione per l'assenza di solito non portano a una buona ricerca. Naturalmente, ci potrebbero essere buone ragioni per studiare gemelli migranti, ma il fatto che essi non sono stati studiati prima non significa che essi dovrebbero essere studiati ora. Nessuno ha mai contato il numero di thread sul tappeto nel mio ufficio, ma ciò non implica automaticamente che questo sarebbe un buon progetto di ricerca. La motivazione per l'assenza è un po 'come dire: guarda, c'è un buco lì, e ho intenzione di lavorare molto duramente per riempirlo. Ma, non ogni buco deve essere riempito.
Invece di motivare dall'assenza, penso che il conteggio porta a una buona ricerca in due situazioni, quando la ricerca è interessante o importante (o idealmente entrambi). Ad esempio, la misurazione del tasso di disoccupazione è importante perché è in indicatore della economia che guida le decisioni di politica. In generale, le persone hanno un buon senso di ciò che è importante. Quindi, nel resto di questa sezione, ho intenzione di fornire tre esempi in cui il conteggio è interessante. In ogni caso, i ricercatori non contavano a casaccio, piuttosto che contavano molto particolari impostazioni che hanno rivelato importanti intuizioni idee più generali su come sociale funzionamento dei sistemi. In altre parole, un sacco di ciò che rende questi particolari esercizi conteggio interessante non è nei dati stessi, viene da queste idee più generali.
Qui di seguito Vi presento tre esempi: 1) il comportamento di lavoro dei conducenti di taxi a New York (sezione 2.4.1.1), 2) la formazione di amicizia da parte degli studenti (sezione 2.4.1.2) e 3) social media comportamento censura del governo cinese (sezione 2.4.1.3). Ciò che questi esempi condividono è che tutti mostrano che il conteggio di grandi dati possono essere utilizzati per testare le previsioni teoriche. In alcuni casi, grandi fonti di dati consentono di fare questo conteggio relativamente direttamente (come nel caso di New York taxi). In altri casi, i ricercatori dovranno affrontare l'incompletezza dei dati unendo insieme e rendere operativo costrutti teorici (come nel caso di formazione di amicizia); e in alcuni casi ricercatori dovranno raccogliere i propri dati di osservazione (come nel caso dei mezzi censura sociale). Come Spero che questi esempi dimostrano, per i ricercatori che sono in grado di porre domande interessanti, grande dati una grande promessa.
