1.2デジタル時代へようこそ

デジタル時代はどこにでもあり、成長しており、研究者にとって可能なものを変えています。

この本の中心的な前提は、デジタル時代が社会調査の新しい機会を創造することです。研究者は今、行動を観察し、質問をし、実験を行い、過去には不可能だった方法で協力することができます。これらの新たな機会に加えて、新たなリスクが生まれます。研究者は、今や過去には不可能だった方法で人々を傷つける可能性があります。これらの機会とリスクの原因は、アナログ時代からデジタル時代への移行です。この移行は、軽いスイッチがオンになるように一度に起こることはなく、実際にはまだ完了していません。しかし、大きなことが起こっていることを知るには、これまで十分に見てきました。

この移行に気づく1つの方法は、あなたの日常生活の変化を探すことです。あなたの人生でアナログであったことの多くは、今やデジタルです。たぶんあなたはフィルム付きのカメラを使用していたかもしれませんが、今はデジタルカメラ（おそらくあなたのスマートフォンの一部です）を使用しています。たぶんあなたは物理的な新聞を読んでいましたが、今はオンラインの新聞を読んでいます。たぶんあなたは現金で物を払っていましたが、今はクレジットカードで支払います。どちらの場合も、アナログからデジタルへの変化は、あなたに関するより多くのデータがデジタルでキャプチャされ、保存されていることを意味します。

実際、総計で見ると、移行の効果は驚異的です。世界の情報量は急速に増加しており、その情報の多くはデジタルで保存されているため、分析、送信、および統合が容易になります（図1.1）。このデジタル情報はすべて「ビックデータ」と呼ばれるようになっています。このようなデジタルデータの爆発に加えて、コンピューティングパワーへのアクセスが並行して増加しています（図1.1）。これらの傾向（デジタルデータの量の増加とコンピューティングの可用性の増加）は、近い将来続く可能性があります。

図1.1：情報記憶容量と計算能力は劇的に増加しています。さらに、情報ストレージは現在ほとんど独占的にデジタル化されています。これらの変化は、社会研究者にとって素晴らしい機会を作り出します。 Hilbert and López (2011) 、図2と5から適応。

社会調査の目的で、私はデジタル時代の最も重要な特徴はどこのコンピュータでもあると思います。政府や大企業のみが利用可能な部屋サイズのマシンから、コンピュータのサイズが縮小し、普及が進んでいます。 1980年代は、コンピューティングの新しい種類を見ているので、それぞれの十年が出現：「モノのインターネット」で、パソコン、ノートパソコン、スマートフォン、そして今組み込みプロセッサ（例えば車、時計、およびサーモスタットなどのデバイスの内部すなわち、コンピュータ） (Waldrop 2016) 。ますます、これらのユビキタスコンピュータは、計算するだけではありません。彼らはまた、情報を感知し、記憶し、伝達する。

研究者にとって、どこにでもコンピュータが存在することの意味は、完全に測定され、実験に適した環境であるオンラインを見るのが最も簡単です。たとえば、オンラインストアでは、数百万の顧客のショッピングパターンに関する信じられないほど正確なデータを簡単に収集できます。さらに、顧客のグループを簡単にランダム化して、異なるショッピング体験を受け取ることができます。トラッキングの上でランダム化するこの能力は、オンラインストアが常にランダム化された制御実験を実行できることを意味します。実際に、オンラインストアから何かを購入したことがあれば、あなたの行動は追跡されており、あなたがそれを知っているかどうかにかかわらず、実験に参加したことはほぼ確実です。

この完全に測定され、完全にランダム化可能な世界は、単にオンラインで起こっているだけではありません。ますますどこでも起こっています。物理的な店舗はすでに非常に詳細な購入データを収集しており、顧客の買い物行動を監視し、実験を日常業務に組み込むインフラストラクチャを開発しています。 「物のインターネット」は、物理的な世界における行動がますますデジタルセンサーによって捕捉されることを意味します。言い換えれば、デジタル時代のソーシャルリサーチについて考えるときは、単にオンラインで考えるべきではなく、 どこからでも考えなければなりません。

デジタル時代は、行動の測定や治療の無作為化を可能にすることに加え、人々がコミュニケーションをとるための新しい方法を生み出しました。これらの新しいコミュニケーションにより、研究者は革新的な調査を行い、同僚や一般の人々との大規模な共同作業を行うことができます。

懐疑的な人は、これらの機能のどれも本当に新しいものではないことを指摘するかもしれません。つまり、過去には、電信(Gleick 2011) 、人々のコミュニケーション能力に大きな進歩があり、コンピュータは1960年代からほぼ同じ速度で高速化しています(Waldrop 2016) 。しかし、この懐疑論者が見落としているのは、ある点では、同じものがもっと違うものになるということです。ここに私が好きなアナロジーがあります(Halevy, Norvig, and Pereira 2009; Mayer-Schönberger and Cukier 2013) 。あなたが馬のイメージを撮ることができるなら、あなたは写真を持っています。そして、1秒間に24枚の馬の画像をキャプチャすることができれば、映画があります。もちろん、映画はたくさんの写真ですが、極端に懐疑的なのは、写真と映画が同じであると主張しているだけです。

研究者は、写真撮影から撮影撮影への移行に似た変化を遂げる過程にある。しかし、この変化は、私たちが過去に学んだことのすべてが無視されることを意味するものではありません。写真撮影の原則が映画撮影の情報を伝えるのと同様に、過去100年間にわたって開発された社会調査の原則は、今後100年間にわたって行われる社会調査にも役立ちます。しかし、この変化は同じことをやり続けるべきではないということも意味します。むしろ、私たちは過去のアプローチを現在と未来の能力と組み合わせなければなりません。例えば、Joshua Blumenstockらの研究は、伝統的な調査研究とデータ科学と呼ばれるものが混在していました。これらの要素はともに必要でした。調査回答や電話記録自体は、高解像度の貧困予測を生成するのに十分ではありませんでした。より一般的には、ソーシャルサイエンスとデータサイエンスのアイデアを組み合わせて、デジタル時代の機会を活用する必要があります。いずれのアプローチも単独では十分ではない。