2.4.1数えるもの

あなたは良いデータとよく質問を組み合わせた場合の単純なカウントは興味深いものになることができます。

それは洗練されたサウンドの言語で表現されていますが、社会的な研究の多くは、実際に物事をカウントしています。ビッグデータの時代では、研究者はこれまで以上に数えることができるが、それは自動的に研究がより多くのものを数えるに集中する必要があることを意味するものではありません。物事は数える価値があるもの：我々はビッグデータとの良好な研究をやろうとしている場合、その代わりに、我々は、依頼する必要がありますか？これは完全に主観的な問題のように見えるかもしれませんが、いくつかの一般的なパターンがあります。

私は誰もが今までカウントしていない何かをカウントするつもりです：多くの場合、学生が言って、その計数研究のやる気を引き出します。例えば、言うかもしれない学生は、多くの人々が移住者を研究しており、多くの人が双子を研究しているが、誰も移民双子を研究していません。不在によって動機は通常は良い​​研究にはつながりません。もちろん、そこに移住双子を研究するための十分な理由かもしれないが、彼らは以前に研究されていないという事実は、彼らが現在検討されるべきであることを意味するものではありません。誰も私のオフィスでカーペットの上のスレッドの数をカウントしていないが、それは自動的にこれは良い研究プロジェクトであることを意味するものではありません。不在によってモチベーションが一種の言うようなものです：見て、そこを超える穴がだ、と私はそれを埋めるために非常に懸命に働くつもりです。しかし、必ずしもすべての穴が満たされる必要があります。

代わりに存在しないことによってやる気の、私は研究が興味深い 、または重要な （あるいは理想的にその両方）のときカウントは、2つの状況で良い研究につながると思います。それが政策決定を駆動する経済の指標であるため、例えば、失業率を測定することが重要です。一般的に、人々は重要であるかのかなり良い感覚を持っています。そこで、この節の残りの部分で、私はカウントが面白いです3例を提供するつもりです。それぞれのケースでは、研究者はむしろ、彼らがどのように社会システムの作業に関する一般的なアイデア重要な洞察を明らかにした非常に特定の設定でカウントされた、無計画にカウントされませんでした。言い換えれば、これらの特定のカウント演習は興味深いものの多くは、データそのものではありません、それはこれらのより一般的な考え方から来ています。

ニューヨークのタクシー運転手の1）作業の挙動（2.4.1.1項）中国政府の、学生（セクション2.4.1.2による2）友情の形成）および3）ソーシャルメディアの検閲行動：私は上の3つの例を提示します下に（セクション2.4.1.3）。何これらの例は、共有するそれらすべての大きなデータをカウントすることの理論的予測を試験するために使用できることを示すことです。いくつかのケースでは、ビッグデータ・ソースは、（ニューヨークタクシーの場合のように）比較的直接このカウントを行うことができます。他の例では、研究者が一緒にデータをマージし、（友情形成の場合のように）運用開始理論的な構築物により不備に対処する必要があります。いくつかのケースでは研究者は（ソーシャルメディアの検閲の場合のように）自分の観測データを収集する必要があります。私はこれらの例が示す願っていたように、興味深い質問をすることができます研究者のために、ビッグデータは非常に有望です。