3.1はじめに
イルカを研究する研究者は、彼らに質問をすることはできません。だから、イルカの研究者は、挙動を研究することを余儀なくされています。人間を研究する研究者は、他の一方で、私たちの参加者は話すことができるという事実を利用する必要があります。人の質問をすることは、長い時間のための社会的な研究の重要な一部となって、そしてデジタル時代の両方が可能になり、調査研究で特定の変更を必要としています。いくつかの調査研究が現在感じていることを悲観論にもかかわらず、私はデジタル時代は調査研究の黄金時代になるだろうと予想しています。
調査研究の歴史は、大きく分けて2つの争わ遷移によって区切られた3つの重複の時代に分けることができる(Groves 2011; Converse 1987)今、私たちは、第二と第三の時代との間の移行期にあるが、第一及び第二の時代-だけでなく、間の遷移調査研究の将来への洞察を彼らは、提供しています。
調査研究の最初の時代には、およそ1930年から1960年、科学的サンプリングとアンケート設計の発展は、徐々に調査研究の近代的な理解が得られました。調査研究の最初の時代は、エリア確率サンプリングとの対面インタビューを特徴としていました。
その後、裕福で固定電話の技術開発・普及し、拡散国は、最終的に調査研究の第二の時代につながりました。この第二の時代は、およそ1960年から - 2000、ランダム桁ダイヤル（RDD）確率サンプリングと電話インタビューを特徴としていました。第二の時代への最初の時代からの変化は、効率の主要な増加をもたらし、コストの減少します。多くの研究者が調査研究の黄金時代として、この第二の時代を考えています。
今、別の技術開発 - デジタル時代-ます最終的に調査研究の第三の時代に私たちをもたらします。この移行は、両方のプッシュによって駆動され、要因を引くされています。第二時代からのアプローチがデジタル時代に破壊されているため、一部では、研究者が変更することを余儀なくされている(Meyer, Mok, and Sullivan 2015)例えば、より多くの家庭は、サンプリングされた固定電話の電話と非回答率-回答を持っていませんが、調査-ている増加してきてに参加しない(Council 2013)サンプリングや面接への第2の時代のアプローチのこの内訳と同時に、ビッグデータ・ソースの可用性を高めるには、調査を置き換えるために脅かすように見えること（第2章を参照してください）があります。私は、この章で紹介しますように、第3時代のアプローチは、信じられないほどの機会を提供します：。これらのプッシュ要因に加えて、要因を引くもあります物事は完全にまだ決済されていないが、私は調査研究の第三の時代は非確率サンプリングおよびコンピュータ投与インタビューによって特徴づけられることを期待しています。以前の時代をサンプリングし、面接へのアプローチによって特徴づけられたものの、また、私は調査研究の第三の時代も、ビッグデータ・ソース（表3.1）と調査の結合によって特徴づけられることを期待しています。
| 時間 | サンプリング | インタビュー | データ環境 | |
|---|---|---|---|---|
| 最初の時代 | 1960 - 1930 | エリア確率サンプリング | 面と向かって | スタンドアローンの調査 |
| 第二の時代 | 2000 - 1960 | ランダム桁ダイヤル（RDD）確率サンプリング | 電話 | スタンドアローンの調査 |
| 第三の時代 | 2000年 - 現在 | 非確率サンプリング | コンピュータ投与 | 調査は、他のデータにリンクされています |
調査研究の2番目と3番目の時代の間の遷移は完全に滑らかされていない、と研究者は進めるべきかについて激しい議論がありました。第一及び第二の時代との間の移行を振り返ると、私は今、私たちのための1つのキーの洞察力があると思います： 始まりは終わりではありません 。それは最初に、多くの第二時代の方法は、アドホックであり、非常にうまく動作しませんでした、です。しかし、ハードワークを通じて、研究者は、これらの問題を解決し、第二時代のアプローチは、最終的に最初の時代のアプローチよりも優れていました。 MitofskyとWaksbergが良い実用的かつ理論的な特性を有していたランダムな桁のダイヤルサンプリング法を開発する前に、たとえば、研究者が長年にわたって電話ランダム桁のダイヤルを行ってきた(Waksberg 1978; Brick and Tucker 2007)したがって、我々は彼らの最終的な成果を有する第3時代のアプローチの現在の状態を混同してはなりません。調査研究の歴史はクリアフィールド進化は、技術と社会の変化によって駆動されることになります。その進化を停止する方法はありません。以前の時代からの知恵を描画するために継続しながらむしろ、我々は、それを受け入れる必要があります。実際に、私はデジタル時代の人々の質問をするためにまだ最もエキサイティングな年齢になると信じています。
章の残りの部分では、ビッグデータ・ソースが調査を置き換えることはありませんと主張することによって、データの豊富な増加は-ない減少-調査（セクション3.2）の値をすることを開始します。その動機を考えると、私は調査研究の最初の2つの時代の間に開発された総調査エラーフレームワーク（3.3節）を要約します。このフレームワークは、表現のある特定の、非確率サンプル（3.4節）への新たなアプローチを理解することが可能になり、測定-にするために回答者に質問をするの特定、新しい方法（3.5節）の新たなアプローチを-and。最後に、私は大きなデータソース（3.6節）に調査データをリンクするための2つの研究テンプレートを説明します。
