1.4.2複雑オーバーシンプル

複雑な研究は、驚くべき何かの人を納得させることはできません。あなたが心を変える気にならば、あなたの研究は簡単でなければなりません。

デジタル時代の社会の研究は、多くの場合、このような派手なアルゴリズムと洗練されたコンピューティングのように、複雑に関連しています。最も説得力のある社会調査は、多くの場合、最も簡単であるので、これは残念なことです。明確にするため、単純な研究が容易な調査と同じではありません。実際に、簡単な調査を作成するために、多くの場合、はるかに困難です。

簡単な調査を好むための最も重要な理由は、それが信じられない、予期しない結果を作成するための唯一の方法であるということです。たとえば、あなただけの非常に複雑な方法論を用いていくつかの研究を行っていることを想像してみてください。あなたの結果はあなたの期待に一致する場合、あなたはおそらくそれらを受け入れます。予期しない結果を受け入れるか、複雑な方法論を疑う：あなたの結果はあなたが期待したものと異なっている場合でも、あなたは2つのオプションがあります。私の推測では、あなたがはるかに複雑な方法論を疑う可能性があるということです。これは完璧な理にかなっているが、それは、より複雑な方法は、可能性が低い、それはあなたが実際に信じています、予期しない結果を生成することであることを意味します。いくつかの時点では、この方法は、あなたが信じることができる唯一の​​結果はあなたの期待に一致するものであることが非常に複雑になることができます。研究はあなたの心を変更することができる必要があります。その時点で、研究は非常に重要な何かを失ってしまいました。

あなたが誰か他の人の心を変更しようとし始めると、私は今説明してきた問題は、これまで以上に深刻です。他の誰かに予想外の結果を持っている研究の信じられないほど複雑な作品を提示想像してみてください。つまり、他の人があなたのコードを書いて、それらが予想外の結果を受け入れるか、複雑な方法論を疑うの選択に直面しているので、あなたのデータを介して作業ヶ月費やしていない、彼らはほぼ確実に、複雑な方法論を疑うしようとしています。あなたが彼らの心を変更するには、他の誰かを説得する気にならば、あなたの研究は、単純にする必要があります。

シンプルな研究は、質問とデータとの間の自然なフィット感から来ています。言い換えれば、良い研究デザイン。悪い研究デザインは、しかし、彼らはあまり適していないいるの質問にあなたのデータをストレッチから来る醜い複雑につながります。この本は、質問とデータとの間の自然なフィット感を作成するために、二つのアプローチに焦点を当てています。まず、この本はあなたのデータの現実的な質問をするのに役立ちます。第二に、この本は、あなたの質問に答えるために適切なデータを収集するのに役立ちます。